標(biāo)準(zhǔn)量化管理改善項目工具培訓(xùn).ppt

1、2020/11/5,1,標(biāo)準(zhǔn)量化管理改善項目工具培訓(xùn),企業(yè)文化部 2008.7,2020/11/5,2,第一部分 定義階段工作完成情況及存在的問題 第二部分 定義階段項目展示 第三部分 測量階段工作內(nèi)容 第四部分 圖表工具介紹,2020/11/5,3,定義階段工作完成情況及存在的問題,2020/11/5,4,存在共性問題及建議,1、缺少相應(yīng)的工作制度； 2、缺乏相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析； 3、并不是每個項目都需要進(jìn)行測量系統(tǒng)分析； 4、CTQ的確定應(yīng)來自于客戶的需求。 5、對問題的分析不夠深入，缺乏改善點。,2020/11/5,5,六西格瑪管理法的核心內(nèi)容：,一：以客戶為中心：一切以客戶滿意和創(chuàng)造客戶價

2、值為中心。一個公司要時刻努力地去提高他們對客戶的要求或期望的理解，因為客戶的需求是動態(tài)變化的 二：以數(shù)據(jù)和事實說話：一切建立在數(shù)據(jù)和事實基礎(chǔ)上。 三：以流程的管理和改進(jìn)為核心：一切活動都是流程，所有流程都有變異，6西格瑪能幫助我們有效減少變異。,2020/11/5,6,定義階段,定義階段是項目的起點，這個階段應(yīng)完成以下工作： 1、明確要解決的問題； 2、明確與問題相關(guān)的流程； 3、明確顧客的要求，確定CTQ； 4、形成團(tuán)隊，建立制度。,2020/11/5,7,定義階段注意事項：,1.確定項目選擇的必要性和是否適合作為標(biāo)準(zhǔn)量化改善項目。 1)項目選擇是否與公司、單位的發(fā)展相關(guān)聯(lián)。 2)所解決的問

3、題是否為客戶所關(guān)心。 3)該問題的現(xiàn)狀怎么樣，有多嚴(yán)重，給單位的業(yè)務(wù)造成多大的影響，解決了會給單位帶來什么樣的收益。 4)項目是否與一個流程相關(guān)聯(lián)，該流程是穩(wěn)定的還是在不斷的變化，是否會因公司近期的戰(zhàn)略調(diào)整而作相應(yīng)的改變。 5)該問題是否已經(jīng)有一個明確的解決方案還是模糊不清。 6)是否有一個量化的指標(biāo)來衡量項目的成敗，指標(biāo)是否有歷史數(shù)據(jù)來支撐，數(shù)據(jù)收集是否容易，數(shù)據(jù)收集的周期有多長。,2020/11/5,8,2.通過SIPOC來具體確定項目的范圍，確定流程的開始和結(jié)束，避免在推進(jìn)過程中將范圍向外延伸，導(dǎo)致項目范圍盲目擴(kuò)大。 3.VOC及CTQ分析 1)分析流程的客戶聲音，確定他們有哪些需求，將

4、這些需求轉(zhuǎn)化成流程的具體質(zhì)量特性即CTQ，根據(jù)項目所關(guān)心的問題和實際情況（人員、時間和其他投入）選定CTQ。 2)初步分析CTQ的現(xiàn)狀并制定目標(biāo)，目標(biāo)應(yīng)符合SMART原則。（1. 目標(biāo)必須是具體的（Specific）；2. 目標(biāo)必須是可以衡量的（Measurable） ；3. 目標(biāo)必須是可以達(dá)到的（Attainable）；4. 目標(biāo)必須和其他目標(biāo)具有相關(guān)性（Relevant） ；5. 目標(biāo)必須具有明確的截止期限（Time-based） 3)描述流程中可能產(chǎn)生的缺陷。 通過以上分析可初步定義一個項目，然后再根據(jù)情況選定推進(jìn)成員，并確定他們所承擔(dān)的角色，制定具體的推進(jìn)日程計劃。,2020/11/5

5、,9,快贏機(jī)會匯總,2020/11/5,10,實施步驟,D,M,A,I,C,2020/11/5,11,第二部分 定義階段項目展示,1、 運輸部：壓縮路車停時 2、 物配中心：提高物資需求計劃準(zhǔn)確率 3、 熱電分廠：降低燃料上煤耗電率 4、 石灰石礦：降低石灰石礦非生產(chǎn)用電量 5、 煤氣分廠：降低排送機(jī)電單耗 6、 三分廠：降低蒸發(fā)汽耗 7、80萬噸：降低2窯天然氣單耗 8、一分廠：提高石灰爐CO2濃度,2020/11/5,12,第三部分 測量階段工作內(nèi)容,2020/11/5,13,一、標(biāo)準(zhǔn)量化項目的總體思路 二、標(biāo)準(zhǔn)量化項目的實施步驟及內(nèi)容 三、測量階段的注意事項及使用工具 1、流程圖（I/O

6、圖、詳細(xì)流程圖） 2、因果矩陣分析 3、失效模式分析,2020/11/5,14,2020/11/5,15,一、標(biāo)準(zhǔn)量化項目總體思路,定義,測量,分析,改進(jìn),控制,Define,Measure,Analyze,Improve,Control,2020/11/5,16,2020/11/5,17,二、實施步驟,D,M,A,I,C,2020/11/5,18,第一步 項目背景。內(nèi)容包括：為什么選擇這個項目，要用數(shù)據(jù)說話，可以用水平對比法進(jìn)行分析（與行業(yè)標(biāo)桿/戰(zhàn)略目標(biāo)/歷史最佳/標(biāo)準(zhǔn)要求進(jìn)行對比）。 第二步 確定項目范圍。通過建立SIPOC 圖，說明以下問題：項目的所有相關(guān)“客戶”是誰？每類客戶的要求怎樣

7、？影響這個項目的相關(guān)流程有哪些？確定本次項目工作對應(yīng)的流程。 （注意：要保存客戶調(diào)查的原始資料） 第三步 確定項目關(guān)鍵指標(biāo)（CTQ）。內(nèi)容包括：列出對應(yīng)流程的全部輸出指標(biāo)（指標(biāo)樹）；在輸出指標(biāo)中，選擇關(guān)鍵指標(biāo)（CTQ）。 第四步 測量系統(tǒng)分析（針對Y）。內(nèi)容包括： 針對關(guān)鍵指標(biāo)（CTQ），制定抽樣方案；采集數(shù)據(jù)，完成測量系統(tǒng)分析，判斷數(shù)據(jù)的可靠性； 確定測量系統(tǒng)的優(yōu)化方案。 （注意：要保存測量系統(tǒng)調(diào)查的原始資料，最好有圖片表示現(xiàn)場操作過程）,D M A I C 定義,2020/11/5,19,第五步 項目目標(biāo)設(shè)定。內(nèi)容包括：針對關(guān)鍵指標(biāo)（CTQ），完成過程能力研究，建立“基線”；根據(jù)對標(biāo)管理，

8、設(shè)定需要達(dá)成的“目標(biāo)值”。 目標(biāo)設(shè)定公式： Y=Y0-(Y0-Y1)70% 其中：Y： 目標(biāo)值 Y0：平均值 Y1：最佳值 第六步 項目收益預(yù)估。內(nèi)容包括：項目生產(chǎn)線關(guān)鍵輸出指標(biāo)與財務(wù)指標(biāo)的連接，建立項目財務(wù)收益分析公式（收入，成本，現(xiàn)金流），計算收益，包括項目無形收益，獲得公司財務(wù)部門的批準(zhǔn)。 第七步 項目實施計劃。建立項目工作進(jìn)度表（采用甘特圖）和項目工作制度，確定項目團(tuán)隊組成，團(tuán)隊成員的工作時間投入，項目團(tuán)隊成員的通訊聯(lián)系表（部門，職位，學(xué)歷，職稱，電話，手機(jī)，郵箱）。 第八步 項目風(fēng)險分析。內(nèi)容包括：分析影響項目成功的風(fēng)險因素，針對每項風(fēng)險因素，提出有效的對策及其需要的資源。,D M

9、A I C 定義,2020/11/5,20,第九步 展開影響Y 的所有原因。通過詳細(xì)流程圖尋找影響Y 的所有因素（X）。 （詳細(xì)流程圖中輸入因子必須是以指標(biāo)控制，如果沒有指標(biāo)，就要尋找出對應(yīng)指標(biāo)；同時輸入與輸出及指標(biāo)進(jìn)行逐一對應(yīng)） 第十步 確定主要的X。通過因果矩陣（C&E）篩選出主要的X。 第十一步 主要X的失效模式分析。運用失效模式分析（FMEA）分析主要的X 有哪些失效風(fēng)險，項目將如何預(yù)防。 （失效模式分析中，要放大因子的影響力，不能把因子與失效模式進(jìn)行一對一影響）,D M A I C 測量,2020/11/5,21,三、測量階段的注意事項及使用工具 1、流程圖（I/O圖、詳細(xì)流程圖）

10、2、因果矩陣分析 3、失效模式分析,2020/11/5,22,影響培訓(xùn)效果的因素分析 （I/O圖）,輸入,實施培訓(xùn),輸出,人,機(jī),料,法,培訓(xùn)老師 （受訓(xùn)時間 準(zhǔn)備時間） 培訓(xùn)人員 (準(zhǔn)備時間）,計算機(jī) 投影儀,培訓(xùn)需求 培訓(xùn)材料,培訓(xùn)時間 培訓(xùn)方式,培訓(xùn)人員滿意 度,環(huán)境,培訓(xùn)教室,1、I/O圖和詳細(xì)流程圖,2020/11/5,23,M2、展開CTQ的影響因素分析,D,M,A,I,C,I,P,O,2020/11/5,24,詳細(xì)流程圖,1）、確認(rèn)流程中所有步驟； 2）、列出每個步驟的輸出變量； 3）、列出主要的輸入變量，按可控、不可控、關(guān)鍵與否和有無標(biāo)準(zhǔn)分類； 4）、為可控及關(guān)鍵輸入變量增加過

11、程規(guī)格。,2020/11/5,25,詳細(xì)流程圖的作用有哪些？,1）、為因果矩陣提供輸入； 2）、為FMEA提供輸入； 3）、為控制計劃提供輸入； 4）、為流程能力分析提供輸入； 5）、給多變量研究提供輸入； 6）、給實驗設(shè)計提供輸入評估。,2020/11/5,26,示例：,2020/11/5,27,2、因果矩陣分析,定義：因果矩陣分析是一個幫助確定關(guān)鍵變量的重要性的工具。 使用因果矩陣分析的步驟有哪些？ 1）、從流程圖中確定關(guān)鍵的顧客需求Y； 2）、重點選擇與Y相關(guān)的y（23個），并給出權(quán)重； 3）、從流程圖中確定大的工序和輸入x； 4）、評價輸入變量與每個輸出變量之間的關(guān)聯(lián)性打分 ；輸入變量

12、的變化對輸出的影響越大，分?jǐn)?shù)越高。 明確分值的標(biāo)準(zhǔn)： 0：沒有關(guān)聯(lián)； 1：輕微的影響 3：中等的影響 9：直接和強烈的影響 5）、 把關(guān)聯(lián)值和優(yōu)先因子交叉相乘，然后對每個輸入求和； 6）、根據(jù)分值大小確定主要X。,2020/11/5,28,使用因果矩陣應(yīng)注意什么？,由于因果矩陣分析法涉及到人員主觀性打分因素，因此在打分時應(yīng)首先統(tǒng)一打分標(biāo)準(zhǔn)，并選定相關(guān)的專業(yè)人員參與，還要保證一定的人員數(shù)量，以確保打分的客觀性。,2020/11/5,29,示例：,2020/11/5,30,3、FMEA(失效模式與效應(yīng)分析),2020/11/5,31,失效模式 (Failure Mode): 指制造過程無法達(dá)到預(yù)定

13、或規(guī)定的要求所表現(xiàn)出的特征；如：壞品、不良設(shè)備狀況、過大、過小等。 效應(yīng)(Effect): 指失效模式對客戶(包括下工序)所造成的影響,定義：,2020/11/5,32,FMEA的作用,2、FMEA 可幫助我們量化確認(rèn)： * 哪一種失效會發(fā)生？ 發(fā)生后會造成什么影響？ * 其影響的嚴(yán)重性有多大？ * 是哪一種原因?qū)е率В?* 失效發(fā)生概率？ * 當(dāng)前工序控制方法？ * 檢測失效的能力？ * 風(fēng)險優(yōu)先指數(shù)？ * 改善方案？,2020/11/5,33,步驟：,由因果矩陣開始。 1、對于每個關(guān)鍵流程輸入，決定可能的失效模式； （失效模式分類：針對X:過多+、過少-、波動大V、失效0、不均勻U(同一

14、時間、不同空間位置) 2、對于每個輸入的失效模式，決定對客戶的影響；（影響：結(jié)果的影響，針對Y。） 3、確認(rèn)每個失效模式產(chǎn)生的原因；（原因：人、機(jī)、料、法、環(huán)、其他。） 4、列出每個原因或失效模式目前的控制措施； 5、建立嚴(yán)重度、發(fā)生度、探測度的評分等級；將每個原因嚴(yán)重度、發(fā)生度、探測度進(jìn)行評分； 探測度:目前控制方法的探測和預(yù)防能力；（探測到幾率大為1；探測到幾率小為10） 發(fā)生度：（原因發(fā)生的幾率）100 % 10分（常發(fā)生） 10% 1分（不常發(fā)生） 嚴(yán)重度：影響的嚴(yán)重程度（不嚴(yán)重為1；非常嚴(yán)重為10） 6、計算每個原因的RPN值； 風(fēng)險優(yōu)先序號；rpn=嚴(yán)重度（影響） * 發(fā)生度（原因

15、） * 探測度（控制） 7、提出降低高RPN值的該善措施； 8、執(zhí)行適當(dāng)?shù)母纳菩袆?，并從新計算RPN值。,2020/11/5,34,失效模式分析表（FMEA）,2020/11/5,35,嚴(yán)重性,2020/11/5,36,發(fā)生性,2020/11/5,37,檢測可能性,2020/11/5,38,RPN標(biāo)準(zhǔn),備注：一般標(biāo)準(zhǔn)，也可以根據(jù)公司定義，寫在程序文件中,2020/11/5,39,示例 ：,2020/11/5,40,第四部分 圖表分析,2020/11/5,41,主要內(nèi)容,1. 圖表分析的目的 2. 利用圖表分析數(shù)據(jù)分布 3. 利用圖表比較數(shù)據(jù)分布 4. 利用圖表進(jìn)行因子間的分析 5. 多變量分析

16、,2020/11/5,42,目 的, 靈活掌握及運用Minitab 圖表的分析方法 掌握圖表工具的用途以及使用方法 - 變量分布的形狀,平均值的位置,方差 - 變量間的關(guān)系,趨勢等 - 明確輸入變量之間的差異 - 選擇更適合的圖表 - 使用圖表工具做出數(shù)據(jù)形態(tài),2020/11/5,43,圖表的用途,掌握變量分布的形狀,平均值的位置及方差 比較各變量分布的特性 明確兩個以上的變量之間的差異 比較變量相對重要度 掌握變量數(shù)據(jù)隨時間的變化,好的圖表才能說明問題,兩個數(shù)據(jù)的圖表,2020/11/5,44,數(shù)據(jù)的圖表分析法,重點:可靠數(shù)據(jù)的收集和正確的圖表解釋,選定要分析的Xs變量,搜集及整理數(shù)據(jù),進(jìn)行

17、圖表分析,結(jié)果解釋,2020/11/5,45,圖表分析的主要工具,掌握分布,描述性分析 直方圖 點圖,箱圖 點圖 帕累托圖,散點圖 矩陣圖 時間序列圖,多變量分析,分布的比較 和構(gòu)成,變量間的關(guān)系 和時間的變化,多個變量的 相關(guān)性,2020/11/5,46,1.數(shù)據(jù)的分布分析,在項目進(jìn)行過程中收集各種數(shù)據(jù) - 確認(rèn)數(shù)據(jù)的大概分布 - 確認(rèn)分布的形狀,平均值的位置及方差等 用圖表做出數(shù)據(jù)的分布情況 通過對數(shù)據(jù)分布分析可以找出過程中X變量發(fā)生變動的原因,那好,現(xiàn)在開始通過事例 一起掌握圖表的分布,2020/11/5,47,確認(rèn)基本統(tǒng)計量,顯示描述性統(tǒng)計可提供多種圖表和數(shù)據(jù)的平均及標(biāo)準(zhǔn)偏差, 傾斜,

18、峰度,置信區(qū)間,正態(tài)分布等信息,幫助我們確認(rèn)基本統(tǒng)計量.,要養(yǎng)成首先做出基本統(tǒng)計量的習(xí)慣.,統(tǒng)計基本統(tǒng)計量顯示描述性統(tǒng)計,2020/11/5,48,輸出圖表分析:,平均區(qū)間測定值(信賴區(qū)間95%),P - Value 小于0.05,判定數(shù)據(jù)的分布為非正態(tài)分布. (=0.05),2020/11/5,49,點圖,對數(shù)據(jù)的平均, 傾向, 變動, 分布都很容易看出來. 利用變量功能的話, 數(shù)據(jù)之間的變動也容易區(qū)分出來,直方圖,主要應(yīng)用在了解數(shù)據(jù)的形狀及形態(tài). 便于掌握數(shù)據(jù)的集中傾向,位置,平均, 分布等.,2020/11/5,50,下面四個條狀圖是同樣數(shù)據(jù)里形成的,它的形態(tài)受柱子個數(shù)數(shù)和柱子之間的距的

19、影響.,直方圖的屬性,12,20,25,30,隨著區(qū)間的調(diào)整,數(shù)據(jù)的形狀分布不同. 直方圖可掌握數(shù)據(jù)的分布,居中趨勢等.,2020/11/5,51,目前通過圖表分析掌握分布 通過顯示描述性統(tǒng)計分析確認(rèn)了數(shù)據(jù)的平均值,標(biāo)準(zhǔn)偏差,傾斜度,峰度,置信區(qū)間,數(shù)據(jù)的正態(tài)分布,還有四分位數(shù). 通過點圖 的圖表分析,可確認(rèn)全體數(shù)據(jù)平均值的傾向、異常點及分布. 通過直方圖可掌握全體數(shù)據(jù)的形狀.,2020/11/5,52,2. 通過圖表分析比較分布,我們在做項目的過程中,經(jīng)常會碰到這種情況:要對兩類或 更多種類的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析. 例如:通過圖表很容易理解不同的設(shè)備,不同的客戶,不同 的供應(yīng)商,不同的原材料，使

20、用不同的方法，不同的測量方 法等.對多個數(shù)據(jù)進(jìn)行較時經(jīng)常使用哪些圖表.通過這次學(xué) 習(xí)看一看.,現(xiàn)在通過事例,對圖表進(jìn)行比較分析.,2020/11/5,53,箱線圖是比較數(shù)據(jù)間的分布差異,中位數(shù)和散布大小的比較.,箱線圖,注意：箱線圖的數(shù)據(jù)數(shù)在10以下時很容易失去有效性,點圖,顯示多個過程的平均值傾向,變動,分布. 可比較兩個或兩個以上數(shù)據(jù)間的差別.,2020/11/5,54,箱圖的理解,異常點,*,*,75分位+ 1.5 box范圍 實際點的位置,75 分位,50分位(中央值),25 分位,25分位 - 1.5 box范圍 實際點的位置,異常點,數(shù)據(jù)的中心50% (box范圍),2020/11

21、/5,55,帕累托圖,確定不良品,缺陷數(shù),爭議點,事故的現(xiàn)象或原因等集中在那些方面掌握主要的問題點.,minitab軟件路徑：統(tǒng)計質(zhì)量工具pareto圖,Pareto chart是把影響因素按照重要度順序列出,找出核心因子,顯示我們要集中管理的因子.,2020/11/5,56,餅圖,圖形 餅圖,主要用于對原因或現(xiàn)象的構(gòu)成比例進(jìn)行分析, 掌握某種現(xiàn)象在過程中的構(gòu)成比例.,2020/11/5,57,利用圖表分析對分布進(jìn)行比較,目前為止通過分布比較及構(gòu)成比教分析得出 通過箱線圖可以對不同數(shù)據(jù)的偏差,中心位置和散布程度進(jìn)行確認(rèn) 通過點圖可以確認(rèn)各數(shù)據(jù)間分布展開的程度及異常點 。 通過帕累托圖把少數(shù)核心

22、問題用圖表更容易地表現(xiàn) 通過餅圖可以確認(rèn)該項目在全體里占的構(gòu)成比例。,2020/11/5,58,3. 因子間關(guān)系及時間序列的圖表分析,利用一些時間看一下MINITAB提供的圖表 有哪些技能?,在許多情況下當(dāng)兩個因素有密切關(guān)系時,把它們作成一個圖表,更容易 知道問題點的所在. 另外,隨著時間有什么變化(周期或傾向),可以推測其產(chǎn)生問題的原因.,2020/11/5,59,散點圖,主要用于評價兩因素間的相互關(guān)系，在視覺上判斷因素之間的關(guān)系 兩因素的數(shù)據(jù)分布的密集度及相關(guān)性,邊際圖,從視覺可以知道兩個因素之間關(guān)系. 條狀圖和點數(shù)同時出現(xiàn)在視覺上,更容易知道分布的傾向.,矩陣圖,應(yīng)用于比較多個因素間的相

23、互關(guān)系 與散點圖相比較更適用于多個因素一起比較.,2020/11/5,60,確認(rèn)洽談后與實際付款期的關(guān)系,兩因子間的關(guān)系和分布在視覺上容易確認(rèn).,2020/11/5,61,利用矩陣圖可以在圖表里看出全部因子間的關(guān)系,合同目標(biāo)與合同付款期有非常強的關(guān)系,洽談后與實際付款期,合同付款期和實際付款期有強的關(guān)系.,2020/11/5,62,時間序列圖,隨時間的變化對觀測值進(jìn)行推測及排列,主要使用時間序列圖進(jìn)行分析,2020/11/5,63,時間序列圖分析是掌握對未來數(shù)據(jù)的傾向或周期的一種分析方法.,受時間影響的數(shù)據(jù)叫時間序列數(shù)據(jù),先畫出圖表,掌握大概的時間序列數(shù)據(jù)形態(tài)后,對時間變化受影響的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析.,收集時間序列資料,設(shè)定統(tǒng)計模型,未來成果,時間列數(shù)據(jù)的形態(tài),2020/11/5,64,掌握時間序列圖的各種類型,t,yt,偶然變動(Random Variation),平均在一定水準(zhǔn)時, 只