標準量化管理改善項目工具培訓(xùn)

標準量化管理改善項目工具培訓(xùn)第1頁/共70頁2023/4/142

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第2頁/共70頁2023/4/143定義階段工作完成情況及存在的問題第3頁/共70頁2023/4/144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。第4頁/共70頁2023/4/145

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。

第5頁/共70頁2023/4/146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、形成團隊，建立制度。第6頁/共70頁2023/4/147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準量化改善項目。

1)項目選擇是否與公司、單位的發(fā)展相關(guān)聯(lián)。

2)所解決的問題是否為客戶所關(guān)心。

3)該問題的現(xiàn)狀怎么樣，有多嚴重，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來衡量項目的成敗，指標是否有歷史數(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。

第7頁/共70頁2023/4/1482.通過SIPOC來具體確定項目的范圍，確定流程的開始和結(jié)束，避免在推進過程中將范圍向外延伸，導(dǎo)致項目范圍盲目擴大。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，目標應(yīng)符合SMART原則。

（

1.目標必須是具體的（Specific）；2.目標必須是可以衡量的（Measurable）；3.目標必須是可以達到的（Attainable）；4.目標必須和其他目標具有相關(guān)性（Relevant）；5.目標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)情況選定推進成員，并確定他們所承擔(dān)的角色，制定具體的推進日程計劃。第8頁/共70頁2023/4/149序號快贏機會名稱計劃改進措施計劃完成期限責(zé)任人1給水溫度合格率低提高除氧器及高加系統(tǒng)完好率，并在運行班組開展崗位指標競賽8月底2一、二次風(fēng)量表、氧量計不準對一、二次風(fēng)機風(fēng)量表、氧量表一次元件及二次表進行實際標定及調(diào)試8月底3原煤雜物多在1、4#皮帶進破碎機前，增加雜物、大塊物篩分裝置8月底4風(fēng)道鋼板厚度及強度不夠，有死轉(zhuǎn)彎對風(fēng)道鋼板進行更換，厚度由原來的3MM換成5MM，并在直角轉(zhuǎn)彎處增加弧形導(dǎo)流板8月底5液力耦合器軸承振動對液耦基礎(chǔ)進行加固8月底快贏機會匯總DMAIC第9頁/共70頁2023/4/1410實施步驟1、項目背景2、項目范圍3、選擇關(guān)鍵質(zhì)量特性CTQ4、測量系統(tǒng)分析（針對Y5、目標設(shè)定6、項目收益預(yù)估7、項目實施計劃

8、項目風(fēng)險分析9、展示影響Y的所有原因10、確定主要的X11、主要X的失效模式分析12、測量系統(tǒng)分析（針對主要X）13、確定關(guān)鍵X.14、確定關(guān)鍵X的最佳控制范圍

15、制定和實施改善對策16、制定控制計劃并實施17、改善效果確認18、項目的收益確認DMAICDMAIC第10頁/共70頁2023/4/1411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濃度第11頁/共70頁2023/4/1412第三部分測量階段工作內(nèi)容第12頁/共70頁2023/4/1413

一、標準量化項目的總體思路

二、標準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圖、詳細流程圖）

2、因果矩陣分析

3、失效模式分析

第13頁/共70頁2023/4/1414第14頁/共70頁2023/4/1415一、標準量化項目總體思路定義測量分析改進控制DefineMeasureAnalyzeImproveControl第15頁/共70頁2023/4/14166的過程

-漏斗效果越來越集中焦點,節(jié)省資源,對癥下藥精選關(guān)鍵輸入因子30+Inputs8-104-83-63~6個對結(jié)果影響最大的因子10-15所有影響結(jié)果的因子MEASURE測量ANALYZE分析IMPROVE改進CONTROL控制流程圖SIPOCFMEA多變量分析實驗設(shè)計

(DOE)控制計劃

(ControlPlans)因果矩陣C&E第16頁/共70頁2023/4/1417二、實施步驟1、項目背景2、項目范圍3、選擇關(guān)鍵質(zhì)量特性CTQ4、測量系統(tǒng)分析（針對Y5、目標設(shè)定6、項目收益預(yù)估7、項目實施計劃

8、項目風(fēng)險分析9、展示影響Y的所有原因10、確定主要的X11、主要X的失效模式分析12、測量系統(tǒng)分析（針對主要X）13、確定關(guān)鍵X.14、確定關(guān)鍵X的最佳控制范圍

15、制定和實施改善對策16、制定控制計劃并實施17、改善效果確認18、項目的收益確認DMAICDMAIC第17頁/共70頁2023/4/1418

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行分析（與行業(yè)標桿/戰(zhàn)略目標/歷史最佳/標準要求進行對比）。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？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（CTQ）。內(nèi)容包括：列出對應(yīng)流程的全部輸出指標（指標樹）；在輸出指標中，選擇關(guān)鍵指標（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（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）DMAIC定義第18頁/共70頁2023/4/1419

第五步項目目標設(shè)定。內(nèi)容包括：針對關(guān)鍵指標（CTQ），完成過程能力研究，建立“基線”；根據(jù)對標管理，設(shè)定需要達成的“目標值”。目標設(shè)定公式：Y=Y0-(Y0-Y1)×70%其中：Y：目標值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)鍵輸出指標與財務(wù)指標的連接，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。第七步項目實施計劃。建立項目工作進度表（采用甘特圖）和項目工作制度，確定項目團隊組成，團隊成員的工作時間投入，項目團隊成員的通訊聯(lián)系表（部門，職位，學(xué)歷，職稱，電話，手機，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。DMAIC定義第19頁/共70頁2023/4/1420

第九步展開影響Y的所有原因。通過詳細流程圖尋找影響Y的所有因素（X）。（詳細流程圖中輸入因子必須是以指標控制，如果沒有指標，就要尋找出對應(yīng)指標；同時輸入與輸出及指標進行逐一對應(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行一對一影響）DMAIC測量第20頁/共70頁2023/4/1421三、測量階段的注意事項及使用工具

1、流程圖（I/O圖、詳細流程圖）

2、因果矩陣分析

3、失效模式分析

第21頁/共70頁2023/4/1422影響培訓(xùn)效果的因素分析（I/O圖）輸入實施培訓(xùn)輸出

人機料法培訓(xùn)老師（受訓(xùn)時間準備時間）培訓(xùn)人員(準備時間）

計算機投影儀培訓(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圖和詳細流程圖

第22頁/共70頁2023/4/1423M2、展開CTQ的影響因素分析DMAICIPO第23頁/共70頁2023/4/1424詳細流程圖

1）、確認流程中所有步驟；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)鍵與否和有無標準分類；4）、為可控及關(guān)鍵輸入變量增加過程規(guī)格。第24頁/共70頁2023/4/1425詳細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。第25頁/共70頁2023/4/1426示例：DMAIC第26頁/共70頁2023/4/14272、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（2——3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；輸入變量的變化對輸出的影響越大，分數(shù)越高。明確分值的標準：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。第27頁/共70頁2023/4/1428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)一打分標準，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。第28頁/共70頁2023/4/1429示例：DMAIC第29頁/共70頁2023/4/1430

3、FMEA(失效模式與效應(yīng)分析)

第30頁/共70頁2023/4/1431失效模式(FailureMode):指制造過程無法達到預(yù)定或規(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：第31頁/共70頁2023/4/1432FMEA的作用2、FMEA可幫助我們量化確認：*哪一種失效會發(fā)生？

發(fā)生后會造成什么影響？

*其影響的嚴重性有多大？

*是哪一種原因?qū)е率В?/p>

*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？

第32頁/共70頁2023/4/1433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、確認每個失效模式產(chǎn)生的原因；（原因：人、機、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、建立嚴重度、發(fā)生度、探測度的評分等級；將每個原因嚴重度、發(fā)生度、探測度進行評分；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）嚴重度：影響的嚴重程度（不嚴重為1；非常嚴重為10）6、計算每個原因的RPN值；風(fēng)險優(yōu)先序號；rpn=嚴重度（影響）*發(fā)生度（原因）*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。第33頁/共70頁2023/4/1434失效模式分析表（FMEA）流程步驟輸入（X）主要X失效模式（已有/潛在）失效影響結(jié)果（已有/潛在）嚴重度引發(fā)的原因分析發(fā)生度目前管控機制/措施探測度RPN提出改善方向責(zé)任人/實施者具體實施內(nèi)容、實施場所、實施時間第34頁/共70頁2023/4/1435嚴重性嚴重性分數(shù)對工序或客戶無影響1客戶可能忽略的失效2對性能有微小影響3對性能有較較小影響4對性能有影響5工序/產(chǎn)品性能會降低，但安全6工序/產(chǎn)品性能會降低7很嚴生重以致不可修復(fù)或無法使用8非常嚴重（帶有警報提示）9安全性或可靠性故障（不帶警報提示）10第35頁/共70頁2023/4/1436發(fā)生性發(fā)生概率分數(shù)極為少1小概率2失效較少3微量失效4偶然性失效5一般6較多7大量8非常多9幾乎全部10第36頁/共70頁2023/4/1437檢測可能性檢測可能性分數(shù)可靠的測試控制>99.5%1比較可靠的測試控制>97.5%2良好的測試控制>95.0%3測試控制>92.5%4不完全的測試控制>90.0%5較低水平的控制>87.5%6低水平的控制>85.0%7難于控制>82.5%8很難控制>80.0%9幾乎無法控制<80.0%10第37頁/共70頁2023/4/1438RPN標準優(yōu)先級RPN值理解與行動A201<RPN<1000對產(chǎn)品/流程有嚴重危害，需深入調(diào)查分析B51<RPN<200對產(chǎn)品/流程有中等危害，需深入調(diào)查分析C1<RPN<50對產(chǎn)品/流程有較小危害備注：一般標準，也可以根據(jù)公司定義，寫在程序文件中第38頁/共70頁2023/4/1439示例：DMAIC第39頁/共70頁2023/4/1440第四部分圖表分析第40頁/共70頁2023/4/1441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.

利用圖表進行因子間的分析

5.

多變量分析第41頁/共70頁2023/4/1442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)

第42頁/共70頁2023/4/1443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)的圖表第43頁/共70頁2023/4/1444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X’s變量搜集及整理數(shù)據(jù)進行圖表分析結(jié)果解釋第44頁/共70頁2023/4/1445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)性第45頁/共70頁2023/4/1446

1.數(shù)據(jù)的分布分析

在項目進行過程中收集各種數(shù)據(jù)-確認數(shù)據(jù)的大概分布-確認分布的形狀,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

第46頁/共70頁2023/4/1447確認基本統(tǒng)計量顯示描述性統(tǒng)計可提供多種圖表和數(shù)據(jù)的平均及標準偏差,

傾斜,峰度,置信區(qū)間,正態(tài)分布等信息,幫助我們確認基本統(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)計第47頁/共70頁2023/4/1448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.(α=0.05)

第48頁/共70頁2023/4/1449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.第49頁/共70頁2023/4/1450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)和柱子之間的距的影響.

直方圖的屬性12202530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.第50頁/共70頁2023/4/1451目前通過圖表分析掌握分布

①通過顯示描述性統(tǒng)計分析確認了數(shù)據(jù)的平均值,標準偏差,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).

②通過點圖

的圖表分析,可確認全體數(shù)據(jù)平均值的傾向、異常點及分布.

③通過直方圖可掌握全體數(shù)據(jù)的形狀.第51頁/共70頁2023/4/14522.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，使用不同的方法，不同的測量方法等.對多個數(shù)據(jù)進行較時經(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,對圖表進行比較分析.第52頁/共70頁2023/4/1453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.第53頁/共70頁2023/4/1454箱圖的理解異常點**75分位+[1.5box范圍]實際點的位置75分位50分位(中央值)

25分位25分位

-[1.5box范圍]實際點的位置異常點數(shù)據(jù)的中心50%(box范圍)第54頁/共70頁2023/4/1455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Paretochart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.第55頁/共70頁2023/4/1456餅圖圖形

>餅圖主要用于對原因或現(xiàn)象的構(gòu)成比例進行分析,掌握某種現(xiàn)象在過程中的構(gòu)成比例.第56頁/共70頁2023/4/1457利用圖表分析對分布進行比較目前為止通過分布比較及構(gòu)成比教分析得出

①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行確認②通過點圖可以確認各數(shù)據(jù)間分布展開的程度及異常點

。

③通過帕累托圖把少數(shù)核心問題用圖表更容易地表現(xiàn)

④通過餅圖可以確認該項目在全體里占的構(gòu)成比例。第57頁/共70頁2023/4/14583.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.第58頁/共70頁2023/4/1459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互關(guān)系與散點圖相比較更適用于多個因素一起比較.第59頁/共70頁2023/4/1460確認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.第60頁/共70頁2023/4/1461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.第61頁/共70頁2023/4/1462時間序列圖

隨時間的變化對觀測值進行推測及排列,主要使用時間序列圖進行分析第62頁/共70頁2023/4/1463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)