六西格玛质量管理体系培训要素.ppt

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1、6σ质量公司：没有产品、服务和交易缺陷的公司6σ推广的指数增长：始于1987年，Motorola.在航空工业、化学工业、电子工业、冶金工业、服务业等行业发展。从美国传播到欧洲和亚洲。全球化服务电子商务六西格玛GE的四项增长的战略活动，摘自GE1999年度报告质量的三个要素顾客（customer）过程（process）:为了顾客,在重复的流中把输入因素转化为输出因素的一个或一系列活动.员工（employee）过程性能与成本传统理论：1、过程性能越好，成本越高；2、过程性能最佳成本位于预防和评估成本等

2、于失效总成本的点上。Motorola经验：过程性能越好，或缺陷越少，预防和评估的成本以及失效的成本越低。“内部成本节省1美元至少使总收入增加5美元”基本原理6σ的核心目标是改进过程(Process)的性能。核心目标的基本原理是瞄定公司的收入报告，并且是双重的。首先，削减成本，对底线有贡献；其次，增加收入，对顶线有贡献。6σ削减成本，是通过更好的过程性能实现的，而不是靠减员！基本原理：底线基本原理、顶线基本原理、扩展的基本原理。底线、顶线底线（BottomLine）：公司在一个给定的时期内的净收益或

3、利润。BL=收入-费用费用一般分为两部分：出售货物和服务的成本，一般包括直接材料成本、直接人力成本和制造营业间接成本；周期性成本，包括：销售费用、一般和管理支出、利息支出和所得税支出等。顶线（TopLine）：真实表达顾客对企业满意的收入。总收入水平基本上是由市场份额和公司销售产品的价格组成，这两项在很大程度上，都取决于顾客的满意程度。过程概念模型：y=f(x)y代表结果变量（过程或产品的性能），x代表（控制因素中的）输入变量。一个或多个特性y可以被测量。找出能够改进y值的各x值。过程特性连续特性

4、：用连续坐标进行测量，给出连续数据。如：长度、时间、温度等。离散特性：基于计数进行测量，给出属性数据。如：符合/缺陷、通过/失败等。过程性能改进三角过程的三中基本度量：波动、周期时间、产出波动、周期时间、产出是头号的改进机会，而波动位于核心可以用对波动的测量评价过程周期时间和产出，且波动是唯一通过改进总是对其他两个方面产生正面影响的因素过程特性的波动不管是否测量，任一特性总是波动的。测量时，波动可以通过用最吻合观测值的分布进行图示和统计分析。波动有无数个来源。两种类型：普通原因和特殊原因。波动原因

5、类型普通原因：过程内在的，除非改变该过程的设计，否则不能避免随机波动。特殊原因：是非随机的，相对较少的，但带来时间和结果的不可预测性，并对波动有较大贡献。一般的原因是，由于不同供应商供应材料的质量差别、制造设备的差别、不良测量体系和不适当的教育引起的对过程的干预，等等。通常，把特殊波动原因从普通原因中分离出来并剔除前者，可以带来改进，而要减少普通原因波动，往往需要改变整个系统。过程特性的可预见性休哈特定义过程的可预见性状态为“通过利用过去的经验，至少在一定限度内，我们能够预测现象在未来可以预期怎样

6、变化，就称该现象是受控的。”可预见性通常也称为统计受控。控制图是用来检查过程性能是否可预见的基本工具，±3为判断标准。只要过程可预见，就没有必要对观察到的上点和下点采取措施，因为这些措施将可能在过程中引入特殊原因。改进过程性能的三种方法达到可预见性减少分散性改进集中度波动改进的顺序（1）剔除特殊原因波动；（2）减少分散性；（3）集中到目标值。波动的度量（用分布图示）假设连续特性服从正态分布统计量：均值和标准差总体均值总体标准差样本均值样本标准差s利用样本的数据对总体做出判断假设离散特性服从帕

7、松分布测量离散过程特性时样本容量至少为300。如：通过计算缺陷数，计算dpmo。过程的控制限和容差限控制限：±3容差限即规范限：上规范限（USL）、下规范限（LSL）规范限是基于主管判断的顾客要求。额外成本与之有关。6使用规范限的假设：过程很多，缺陷数很低。过程的均值漂移假定过程集中，短期过程性能测量表明给定时间点的性能。通常表示为尺度值长期过程性能测量表明长期的波动，由一些短期分布组成，通常以dpmo表示。本德（Bender）、吉尔森(Gilson)：均值一般随时间漂移1.5如果在制造的

8、一个周期内测量，连续数据可能是短期的，如果经过了几个周期，则是长期的。离散特性数据总认为是长期数据。波动的额外成本和不良过程性能成本波动带来额外成本。额外成本由公司、顾客或社会来承担。有人称波动带来的额外成本为不良过程性能成本。例：ABB公司将不良过程性能成本分为四类：交付问题成本、内部问题成本非制造过程中的非增值成本、设计成本周期时间和产出周期时间（CycleTime）：一个单元完成输入因素向输出因素转换所需要的时间。产出(Yield)：输入因素有效地用于过程输出的程度。关注周期