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最全六西格玛管理20个工具介绍!(下篇)

最全六西格玛管理20个工具介绍!(下篇) 
下篇介绍第14-20个工具,

▶六西格玛管理工具之14——排列图

排列图的全称是“主次因素排列图”,也称为Pareto图。它是用来影响产品质量的各种因素中主要因素的一种方法,由此可以用来确定质量改进的方向。因为在现实中存在的多数问题通常是由少数原因引起的。经济学上的80/20原则用到管理领域,其基本原理是区分“关键的少数”和“次要的多数”,这样有助于抓关键因素,解决主要问题,为直观起见,用图形表示出来,这一图形便是排列图。

▶六西格玛管理工具之15——平衡计分卡

哈佛商学院的罗伯特.S.卡普兰(Robert Kaplan 哈佛商学院的领导力开发课程教授)和诺朗诺顿研究所所长大卫.P.诺顿(David Norton 复兴全球战略集团创始人兼总裁)经过为期一年对在绩效测评方面处于领先地位的12家公司的研究后,发展出一种全新的组织绩效管理方法,即“平衡计分卡”,并发表于1992年1/2月号的《哈佛商业评论》中。
平衡计分卡的基本内容:平衡计分卡打破了传统的只注重财务指标的业绩管理方法,认为传统的财务会计模式只能衡量过去发生的事情。在工业时代,注重财务指标的管理方法还是有效的,但在信息社会里,传统的业绩管理方法并不全面。组织必须通过在客户、供应商、员工、组织流程、技术和革新等方面的投资,获得持续发展的动力。基于这种认识,平衡计分卡方法认为,组织应从四个角度审视自身业绩:客户、业务流程、学习与成长、财务。平衡计分卡中的目标和评估指标来源于组织战略,它把组织的使命和战略转化为有形的目标和衡量指标。

▶六西格玛管理工具之16——容差设计

容差设计(Tolerance Design)在完成系统设计和由参数设计确定了可控因素的最佳水平组合后进行,此时各元件(参数)的质量等级较低,参数波动范围较宽。
 
容差设计的目的是在参数设计阶段确定的最佳条件的基础上,确定各个参数合适的容差。容差设计的基本思想如下:根据各参数的波动对产品质量特性贡献(影响)的大小,从经济性角度考虑有无必要对影响大的参数给予较小的容差(例如用较高质量等级的元件替代较低质量等级的元件)。这样做,一方面可以进一步减少质量特性的波动,提高产品的稳定性,减少质量损失;另一方面,由于提高了元件的质量等级,使产品的成本有所提高。因此,容差设计阶段既要考虑进一步减少在参数设计后产品仍存在的质量损失,又要考虑缩小一些元件的容差将会增加成本,要权衡两者的利弊得失,采取最佳决策。
 
总之,通过容差设计来确定各参数的最合理的容差,使总损失(质量与成本之和)达到最佳(最小)。我们知道,使若干参数的容差减少需要增加成本,但由此会提高质量,减少功能波动的损失。因此,要寻找使总损失最小的容差设计方案。用于容差设计的主要工具是质量损失函数和正交多项式回归。

参数设计与容差设计是相辅相成的。按照参数设计的原理,每一层次的产品(系统、子系统、设备、部件、零件),尤其交付顾客的最终产品都应尽可能减少质量波动,缩小容差,以提高产品质量,增强顾客满意;但另一方面,每一层次产品均应具有很强的承受各种干扰(包括加工误差)影响的能力,即应容许其下属零部件有较大的容差范围。对于下属零部件通过容差设计确定科学合理的容差,作为生产制造阶段符合性控制的依据。但应指出,此处的符合性控制与传统质量管理的符合性控制有两点不同:第一,检验工序不能只记录通过或不通过,还应记录质量特性的具体数值;不能只给出不合格率,还要按照质量损失的理论制订科学的统计方法来给出质量水平的数据。第二,采用适应健壮设计的在线质量控制方法(如先进的SPC方法等),实时监控产品质量波动的情况,进行反馈和工艺参数的调整;针对存在的问题,不断地采取措施改进工艺设计,提高产品质量,在减少总损失的前提下使质量特性越来越接近目标值,条件具备时,应减少容差范围。

▶六西格玛管理工具之17——实验设计(DOE)

实验设计(Design of Experiments, 缩写为DOE)是研究如何制定适当实验方案以便对实验数据进行有效的统计分析的数学理论与方法。实验设计应遵循三个原则:随机化,局部控制和重复。随机化的目的是实验结果尽量避免受到主客观系统因素的影响而呈现偏倚性;局部控制是化分区组,使区组内部尽可能条件一致;重复是为了降低随机误差的影响,目的仍在于避免可控的系统性因素的影响。实验设计大致可以分为四种类型:析因设计、区组设计、回归设计和均匀设计。析因设计又分为全面实施法和部分实施法。析因实验设计方法就是我们常说的正交实验设计。

所谓正交实验设计就是利用一种规格化的表─—正交表来合理地安排实验,利用数理统计的原理科学地分析实验结果,处理多因素实验的科学方法。这种方法的优点是,能通过代表性很强的少数次实验,摸清各个因素对实验指标的影响情况,确定因素的主次顺序,找出较好的生产条件或最优参数组合。经验证明,正交实验设计是一种解决多因素优化问题的卓有成效的方法。正交表是运用组合数学理论在拉丁方和正交拉丁方的基础上构造的一种表格,它是正交设计的基本工具,它具有均衡分散,整齐可比的特性。

实验设计法已有70余年的历史,在美国和日本,被广泛应用于农业、制药、化工、机械、冶金、电子、汽车、航空、航天等几乎所有工业领域,来提高产品质量。美国汽车工业标准QS 9000“质量体系的要求”中已将实验设计列为必须应用的技术之一。著名的参数设计也是在正交实验设计的基础上发展起来的。另外开展实验设计不但可找到优化的参数组合,在很多情况下也可通过设置误差列,进行方差分析,定性地判断环境因素和加工误差等各种误差因素对期望的产品特性的影响,并采取改进措施,消除这些误差的影响。因此对于一些简单的工程问题,直接应用实验设计法也能获得满意的健壮的设计方案。实验设计还可应用于改进企业管理,调整产品结构,制定生产效益更高的生产计划等。

▶六西格玛管理工具之18——水平比较法(Benchmarking)

水平对比法(Benchmarking)又称标杆法。是对照最强有力的竞争对手或已成为工业界领袖的公司,在产品的性能、质量和售后服务等各方面进行比较分析和度量,并采取改进措施的连续过程。水平比较法包括两个重要的方面,一方面制订计划,不断地寻找和树立国内、国际先进水平的标杆,通过对比和综合思考发现自已产品的差距;另一方面不断地采取设计、工艺和质量管理的改进措施,取人之长、补已之短,不断提高产品的技术和质量水平,超过所有的竞争对手,达到和保持世界先进水平。采用水平比较法不是单纯地模仿,而是创造性地借鉴。通过深入的思考、研究,集众家之长,开展技术创新,实现产品性能的突破。只有掌握了突破性的技术,才有可能领先世界。为了更好地贯彻水平比较法,应当建立有关的数据库,并不断更新。水平比较法在美国已获得广泛的应用和明显的成效。

▶六西格玛管理工具之19——统计过程控制(SPC)

统计过程控制(Statistical Process Control,缩写为SPC)是由美国休哈特博士于上世20年代提出的,自第二次世界大战后,SPC已逐渐成为西方工业国家进行在线质量控制的基本方法。根据SPC理论,产品质量特性的波动是出现质量问题的根源,质量波动具有统计规律性,通过控制图可以发现异常,通过过程控制与诊断理论(SPCD)可以找出异常的原因并予以排除。常用的休哈特控制图有均值-极差(x-R)控制图,均值-标准差(x-S)控制图,中位数-极差(x-R)控制图,单值-移动极差(x-Rs)控制图,不合格品率(P)控制图,不合格品数(Pn)控制图,缺陷数(C)控制图,单位缺陷数(u)控制图等。SPC方法是保持生产线稳定,减少质量波动的有力工具。

近年来,SPC方法获得进一步发展,例如波音公司为了贯彻健壮设计思想,推出了一套新的供应商质量保证规范Dl-9000,主要的变化是要求建立先进的质量体系(Advanced Quality System,缩写为AQS)。AQS体系将田口的质量损失的概念纳入到生产制造阶段的质量管理之中,提出了一整套与健壮设计相适应的生产制造质量控制要求。

AQS体系首先要求确定生产制造阶段产品的关键特性,对这些关键特性及其所涉及的零部件,要求开展工艺健壮设计,以便确定健壮的工艺。在生产制造中要建立对关键特性的监控措施,除了应用SPC的常规控制图外,AQS给出了三种小批量控制图即单值移动极差控制图、目标控制图和比例控制图,两种改进的控制图即移动平均控制图和几何移动平均控制图,另外还有提高控制图监控灵敏度的一些措施。根据监控情况和实际需要,改进工艺参数或改进工艺设计,纠正引起质量波动的任何人机料法环的因素,从而实现质量的连续改进。

▶六西格玛管理工具之20——头脑风暴法

头脑风暴法又称智力激励法,是现代创造学奠基人美国奥斯本提出的,是一种创造能力的集体训练法。它把一个组的全体成员都组织在一起,使每个成员都毫无顾忌地发表自己的观念,既不怕别人的讥讽,也不怕别人的批评和指责,是一个使每个人都能提出大量新观念、创造性地解决问题的最有效的方法。它有四条基本原则:
第一、排除评论性批判,对提出观念的评论要在以后进行。
第二、鼓励“自由想象“。提出的观念越荒唐,可能越有价值。
第三、要求提出一定数量的观念。提出的观念越多,就越有可能获得更多的有价值的观念。
第四、探索研究组合与改进观念。除了与会者本人提出的设想以外,要求与会者指出,按照他们的想法怎样做才能将几个观念综合起来,推出另一个新观念;或者要求与会者借题发挥,改进他人提出的观念。

以下内容是本人在网上收集的有关六西格玛管理的20种工具,比较抽象的介绍了含义与运用方面知识,有助于我们更加了解六西格玛,将其运用到改善品质工作当中去,并不一定要公司推行此项管理制度。同时欢迎此方面的资深人员为大家做更细致的讨论,我在此算是抛砖引玉。

故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA)均是在可靠性工程中已广泛应用的分析技术,国外已将这些技术成功地应用来解决各种质量问题。在ISO 9004:2000版标准中,已将FMEA和FTA分析作为对设计和开发以及产品和过程的确认和更改进行风险评估的方法。我国目前基本上仅将FMEA与FTA技术应用于可靠性设计分析,根据国外文献资料和我国部分企业技术人员的实践,FMEA和FTA可以应用于过程(工艺)分析和质量问题的分析。质量是一个内涵很广的概念,可靠性是其中一个方面。

通过FMEA和FTA分析,找出了影响产品质量和可靠性的各种潜在的质量问题和故障模式及其原因(包括设计缺陷、工艺问题、环境因素、老化、磨损和加工误差等),经采取设计和工艺的纠正措施,提高了产品的质量和抗各种干扰的能力。根据文献报道,某世界级的汽车公司大约50%的质量改进是通过FMEA和FTA/ETA来实现的。

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