浅谈六西格玛管理在企业产品风险管理中应用

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时间:2019-08-29

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1、浅谈六西格玛管理在企业产品风险管理中应用摘要:本文较为详细的阐述了6。管理在国内外的发展历程,分析了6。管理在产品风险管理中的优势,并建立了6。在企业产品风险管理的流程,为提高产品安全性与质量提供了一种新的方法。关键字:六西格玛管理;产品风险管理;质量;安全性引言:风险管理,已经在全世界范围内成为企业关注的重点。在企业的运营中,风险可谓无处不在。任何一个决策,都会对企业的生存带来至关重要的影响。因此,只有科学的管理风险,才可以在付出较小代价的前提下,获得最大的期望利益,这也正是我们研究和控制风险的根本目的所在。随着风险管理的提出

2、与发展,风险管理方法逐渐系统化、专业化,更多创新性的研究理论及模型被认可并在实际应用中创造了可观的价值。其中,六西格玛(SixSigma)历经几十年的发展,由一种全面质量管理方法演变成为一个高度有效的企业流程设计、改善和优化的技术,并成为一种提高企业业绩与竞争力的管理模式,被各大企业竞相追逐。如今已被国内一些大型机构及企业在国内企业大力推六西格玛管理工作。其强调产品质量的重要性、重视过程控制、系统思想和现代方法论的双重内涵,都可指导企业科学的开展风险管理工作。一、六西格玛的概念及流程西格玛(o)是希腊字母,是一个用来表示标准差的

3、统计单位,它是衡量数据的分散程度。西格玛水平是衡量业绩水平的一个普适性指标,它是衡量我们所提供的产品或服务满足客户要求的指标。流程的sigma水平越高,产品或服务满足客户要求的百分比就越高,缺陷也越少。其管理流程为:定义(Define)、测量(Measure)、分析(Analysis)、改善(Improve)、控制(Control)五个阶段。但是研究六西格玛意味着什么呢?六西格玛管理究竟会为我们带来什么利益呢?举个简单的例子:传统的制造企业执行的质量控制标准是3。,按照这一控制标准,产品或零件的99.73%是合格的,只有0.27

4、%的不合格品。大多数人认为,99.73%的合格率已经相当高了,可以接受的,再高几乎是不可能达到的。但此合格率意味着在美国人的日常生产中:饮用的水,每周有一次是不安全的;每月停电一小时;每周发生500次外科手术事故;每年20000次配错药;每小时丢失2000件邮品。后果的严重性是不得不考虑的!据分析,企业的质量水平每提高一个。,企业的利润每年可提高20%o因此,6。质量已成为先进企业追求的最高目标,它的实施不但可以大幅度提高产品和服务质量,而且可以极大的促进企业管理水平,有力的提高企业的经济效益。二、六西格玛管理应用在产品风险管理

5、中的优势(1)能够应用于不同行o业、不同发展阶段、不同状况的组织,无局限性;(2)以顾客需求为中心,确定顾客的关键需求,在提高顾客满意程度的同时降低经营成本和生产周期,同时保证产品在全寿命周期内的风险控制在可接受范围内;(3)注重数据和事实,以数据分析为基础进行客观的分析,找出潜在的风险环节,剖析深层次的事故原因,建立改进目标并提出风险改善对策,使风险控制在可接受范围内;三、六西格玛在企业产品风险管理流程中的应用文本探讨6。管理在产品风险管理的作用,主要是就在保证顾客的需求和产品的质量基础上,6。如何提高产品安全性,降低风险损失

6、。(1)定义阶段定义阶段的主要工作包括:明确内、外部环境信息,确定管理目标;倾听顾客的声音,明确顾客的需求;绘制产品设计、研发、生产、运营流程图,找出不同阶段产品的质量、功能、安全性、可靠性等风险关键点;建立项目团队。(2)测量阶段测量阶段主要任务是识别并量化那些影响顾客满意、影响产品安全的关键因素。其核心是产品全寿命周期的风险识别和分析,不同阶段的风险关键点是不同的,要具有针对性。一旦决定需要测量什么,团队成员就必须制定相应的数据收集计划,通过测量系统分析确定测量的正确性,并评估现有流程满足顾客需求的能力、是否能保证产品风险在

7、可接受范围内。(3)分析阶段分析阶段是6。DMAIC工作的重点,其主要内容包括:首先确保数据的真实性、准确性;其实是进行关键原因分析,包括人、环境、生产工艺、设备以及组织管理等因素;最后是对各事故的根本原因进行数据分析、数据梳理,包括对每个因素发生的频率、危害程度、可控制能力等进行统计分析,从数据分析的结构中,可以找到众多因子中对安全目标影响程度最大的,即贡献率高的一些因子。通过上述工作,找到了影响项目目标的关键因子,那么在下一阶段中就针对这些因子进行改进,以达到项目目标。在6。管理中,分析方法有抽样计划、因果图、假设检验、PD

8、SA分析、多变量图、回归分析、水平对比、劣质成本法并不适用于产品的风险管理中,因此除上述方法外,应该额外灵活选取,如层次分析法等、安全检查表、预先危险分析、影响和危险度分析、故障类型、事件树分析、危险和可操作性研究、系统可靠性分析、事故树分析、动态事故树分析、原

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