六西格瑪綠帶系列工具實戰應用

六西格瑪綠帶系列工具實戰應用

課程背景：

在全球化競爭日益激烈的今天，制造業正面臨著前所未有的挑戰。質量、效率、成本和創新能力成為企業能否在競爭中立于不敗之地的關鍵因素。六西格瑪，作為一種旨在減少過程變異、提高產品和服務質量的管理策略，已被全球眾多領先企業廣泛應用，成為提升企業競爭力的重要工具。

然而，許多企業在實施六西格瑪過程中遇到了一系列難題。如何確保項目團隊能夠準確理解和運用六西格瑪的理念和工具？如何將六西格瑪與現有的管理體系有效融合，以實現持續改進？如何通過六西格瑪項目推動企業的戰略目標實現？這些問題成為企業在質量管理和運營效率提升道路上的痛點。

本課程旨在幫助企業解決上述問題，通過系統地介紹六西格瑪的基本概念、方法論和實戰工具，使學員能夠深入理解六西格瑪的精髓，掌握DMAIC五大核心流程，并將這些知識應用于實際工作中。課程通過案例分析、實戰演練和互動討論，使學員能夠在學習中不斷鞏固和提升自己的六西格瑪應用能力，為企業培養出能夠熟練運用六西格瑪工具的綠帶人才，從而推動企業在質量、效率和創新上實現新的突破，增強企業的核心競爭力。

課程收益：

● 掌握六西格瑪DMAIC五大核心流程，提升項目執行效率

● 學習并應用4種數據分析工具，增強數據驅動決策能力

● 掌握3種質量改進方法，有效降低產品缺陷率

● 學會使用Minitab軟件進行統計分析，提高數據處理技能

● 掌握4種假設檢驗方法，精準識別和解決問題原因

課程時間：10天，6小時/天

課程對象：高層（關注）、各部門中層干部（參與）、研發/工程/品質/設備等技術部門的關鍵人才、及公司希望培訓的潛力新人和儲備干部。

課程方式：工具練習＋案例解析+訓戰推演+成果分享+疑難問答＋精彩點評

課程大綱

第一部分：六西格瑪的概念和基礎知識

第一講：六西格瑪綠帶系列課程介紹

一、六西格瑪介紹

1. Six Sigma概要

2. Six Sigma特征

3. Six Sigma與經營革新

4. Six Sigma方法論（DMAIC Road map）

二、不良質量成本COPQ

COPQ：分類、分析的必要性，充分了解品質失敗成本的構成和影響，對于提升客戶滿意度、重點項目選題、高效的分析和改善、以及改善效果驗證具有重要的意義

1. COPQ的構成要素

1）內部+外部

2）失效+預防

2. COPQ的輸出方法

1）VOB-業務之聲

2）VOC-顧客之聲

3）CTQ-品質關鍵點

三、項目管理與六西格瑪

1. 項目管理九大內容

——總體、范圍、時間、成本、進度、采購、變更、風險、溝通

2. 項目管理在六西格瑪專案推行中的結合和應用

1）減少時間、資金、效果的巨大浪費

2）涉及項目管理的九大管理內容

3）無形中給企業帶來巨大收益

四、常用六西格瑪改善項目流程

1. 研發六西格瑪改善項目的流程（DFSS）

CDOV：概念、設計、優化、驗證

2. 量產六西格瑪改善項目的流程（DMAIC）

1）Define定義：定義問題需求和專案計劃

2）Measure測量：定義現在的表現實況

3）Analyse分析：分析造成問題的原因和程度

4）Improve改善：改善問題，降低或消除變異

5）Control控制：控制變數來確定指標的精確性和長期穩定性

第二部分：量產六西格瑪改善項目五大流程

五大流程：定義、測量、分析、改善、控制

第一講：定義（Define）

Define概要：定義我們的問題和專案計劃

一、項目選定

1. 挖掘潛在的項目

2. 評價及選定

二、項目定義

1. 任務記述四關鍵

——具體、可觀測、可測量、可管理

2. 團隊選定四要素

——相關的受影響的（內部、外部、供應商等）、專業的、對項目有貢獻的、協同作用

3. 最佳流程圖最重要的4-5階段

——描述反饋實際現狀況，復雜流程簡單化、視覺化

4. 項目實行計劃書六大要素

——問題的記述、目標的記述、推進背景及期待效果、項目范圍、項目團隊、項目推進日程

第二講：測量（Measure）

測量概要：測量評估我們的表現實況

一、項目Y

1. CTQ與Y

2. 合適的項目Y

3. 周邊Y與項目Y

三、基礎統計

1. 1個質量管理統計常用工具：MINITAB現代質量管理統計軟件

2. 基本統計概念及常用數據分類類型的計算方法：

1）基本統計概念：母體&樣本、數據的集中性、數據離散性

2）數據的集中性：平均數、中位數、眾數

3）數據的離散性：變異數（方差）、標準差、極差

3. 2種數據型態及其分布

1）計量型：正態分析

2）計數型：不良品數（二項分布）、缺點數數據（泊松分布）

四、測定系統分析

1. MSA概要（系統測量誤差）

1）位置或平均：偏離、線性、穩定性

2）寬度或變異：再現性、重復性

2. 理解測量系統評價基準及方法

1）兩種評價指標

a計量型：GRR%、PT Ratio、分辯率

b計數型：Kappa、百分比、一致性

2）六個評價步驟

步驟1：選定代表工程長期變動的10個樣本

關鍵：如何選定反應真實現狀的樣品

步驟2：測量器的校正

步驟3：讓第一個作業者對所有樣本任意順序各做一次測量

步驟4：讓第二個作業者按同樣地方法實施（所有作業者相同）

步驟5：以同樣的方法按必要的次數反復測量

步驟6：得到的數據輸入Minitab并進行分析

演練：利用Minitab的制作、分析與數據判讀

五、Six Sigma指標

1. 理解Six Sigma的主要指標

1）DPU、DPO、DPMO概念及計算方法

2）FTY、RTY概念及計算方法

2. 水準計算方法

六、工程能力分析

工程能力指數：Cp、Cpk、Pp、Ppk

1. Minitab的工程能力分析方法

2. 工程能力分析結果的水準計算方法

七、流程圖&因果矩陣圖

1. 流程圖

目的：規定流程的范圍，對實際流程中非能率、非效果的測面理解并分析

1）適用可能的工具

2）腦力激蕩/流程 流程圖

3）主要考慮事項

——跟項目執行計劃書中定義的一樣流程范圍定義，即需改善的流程開始和末尾

4）對流程顧客的主要關心事影響的要因

5）參與對象

6）定義流程的人/執行的人/改善的人

7）非附加價值業務，相關工程及以CTQ規名的詳細流程圖

8）單位工程別Input（潛在Xs） Output導出（對Input的C，N，X區分）

9）流程圖制作注意事項

10）流程圖制作步驟

2. 因果矩陣圖（Cause and Effect Matrix）&FDM

目的：把識別的人因子進行重要性排序

1）因矩陣圖的制作方法

2）FDM制作及潛在Xs的優先順序化方法

3）Output和Input之間的關系數值化

4）選定優先順序化的Xs

第三講：分析（Analyse）

Analyse概要：分析造成的原因和程度

一、Analyze概要

1. 一個進行目的：找出影響大的“關鍵少數因子”

2. 兩個主要活動：選定分析工具（計數型、計量型）

二、DATA 收集計劃

1. 數據收集計劃的概念（數據收集計劃）

2. 數據收集方法及步驟

第1階段：構成好的提問

第2階段：選定確切的數據分析記法

第3階段：決定測量方法-母體或樣品

抽樣（樣本）方法：有偏向、信賴區間、抽樣方法、任意抽樣、其它方法

第4階段：定義數據收集Point

第5階段：選定沒有偏向的數據收集員

第6階段：設計數據的收集樣式和指南，必須進行測試

第7階段：檢討數據收集過程，確認其結果

三、4Graph分析

1. Y 數據的分布形態（Histogram、Dot P批次）

2. 根據X的Y分布比較

——Multiple Dot P批次、箱型圖批次、項目別比較、Pareto圖（柏拉圖）、原Graph（餅圖）

3. X與Y的關系（散點圖（Scatter P批次）

4. Y的時間性變化（時序列P批次（時序圖批次）

四、假設檢定概要

1. 假設檢定相關的術語

統計性推論：點推定、區間推定、假設檢定

2. 假設檢定方法

1）假設檢定兩種錯誤：第一種錯誤、第二種錯誤

2）兩個對立假設：原假設H、對立假設Hi

3）假設檢定的六個步驟

五、平均的檢定

1. 檢定方法1：One Sample Z、One Sample t

應用：一個母體的平均值不是某特定值的情況

2. 檢定方法2：Two Sample t

應用：兩個母體的平均值之間是否有差異的情況

3. 檢定方法3：One-way ANOVA

應用：相同形態值的兩個母體的平均值之間是否有差異的情況

六、離散的檢定

1. 一個母體的變異是不是某特定值的檢定方法

2. 兩個母體的變異之間是否有統計性差異的檢定方法

七、比率的檢定

1. 檢定方法1：1 Proportion

應用：一個母體的比率p是否是某特定值的情況

2. 檢定方法2：2 Proportions

應用：兩個母體的比率之間是否有統計性影響差異的情況

3. 檢定方法：卡方檢定

應用：從兩個母體中輸出的數據為計數型時，母體之間的比率是否相同的

八、相關及回歸分析

1. 相關、回歸分析的重要內容

關鍵：散點圖、相關關系

2. 相關、回歸分析的使用目的

3. 利用Minitab的相關性分析方法

4. 利用Minitab的回歸分析方法

方法：Regression 和殘差分析

第四講：改善（Improve）

改善概要：改進制造來降低變異

一、Improve概要

1. 識別輸入變量性質和重要性

2. 改善方案的適用類型

3. 改善方案的選擇

三、試驗設計DOE介紹

1. DOE的階段特別性

2. Screening階段

3. 特性化階段

4. 最佳化

四、全階乘實驗

全階乘實驗的理解：正交實驗法，挑選因子、確定層次，用較少的次數找到相對最優的條件，即最優或較優的實驗方案

1. 實驗設計三個基本原理：重復性、隨機化、區組化

2. 主效應與交互作用的計算方法及分析

3. 利用全階段實驗數據輸出最佳工藝條件

演練：利用Minitab演算全階乘實驗并進行分析

5. 中心復合實驗

——利用Minitab的中心復合實驗的設計及分析理解

五、對策方案選定

1. 選定對策方案的四個階段

——建立對策工具、風險評價、試驗對策方案、選定最佳方案

工具：風險評價工具、FMEA

2. 試驗對策方案的四個步驟

——實驗計劃、仿真、試產驗證、可靠性驗證

4. 選定最佳方案的三個環節

——圖型工具、工程能力分析、假設檢定、選擇矩陣

第五講：控制（Control）

概要：控制變異來確保特性的精確性和長期穩定性

一、控制環節要點

1. 利用確切的管理方法，管理關鍵少數因子的變動

工具與方法：防錯方法、管制圖

2. 文件化處理：制作控制計劃、SOP制/修訂

3. 確認項目Y的工程能力，評價改善目標是否達成

4. 樹立為持續改善流程的管理計劃

二、防錯法

防錯目的：即使工程改善的狀態下，與人相關的介入要素或議事決定的余地還很多。對已改善的工程也有必要找出與防錯相關的問題點

1. 失誤與缺陷的關系

2. 防錯的2種類型：預防和偵測

3.主要防錯的5項工具：減輕、感智、便利、代替、消除

三、管制圖概念及解釋方法

管制圖：通過繪制生產過程中的關鍵質量特性的數據點，幫助企業監控生產過程是否處于統計控制狀態

1. 管制圖使用的4個核心目的

1）說明流程是否管理可能、預測可能

2）管制圖對流程 X或Y 使用時有效

3）管制圖在流程調查預想不到的變動時，能告訴應什么時候采取措施

4）管制圖提供流程診斷情報

2. 造成變異原因的2個種類：共同原因、特殊原因

3. 管制圖的構成和2個使用種類：計量型、計數型

4. 管制圖的3個構成與計劃方法：中心線、管理上限線、管理下限線

四、兩種管制圖應用方法

管制圖類型：計量型數據管制圖、計數型數據管制圖

1. 計量型數據管制圖種類和制作方法

1）X bar R

2）X bar s

3）I-MR

制作方法演練：利用Minitab 制作管制圖并分析

2. 數據管制圖種類與計管制圖和制作方法

1）P管制圖

2）NP管制圖

3）C管制圖

4）U管制圖

制作方法演練：利用Minitab制作管制圖并分析

六西格瑪改善專案案例分享：DMAIC改善專案、DFSS改善專案

課終討論與交流：

1. 六大工具與六西格瑪的聯系

2. 項目管理與六西格瑪專案推行

3. 六西格瑪與全員提案改善

4. 企業六西格瑪組織建設

5. 企業六西格瑪的文化建設