6Sigma培训
什么是6Sigma
21世纪已经来临。在20世纪中人类取得了巨大成就:生产力高度发展,产品和服务质量不断提高。正如美国著名质量管理专家朱兰(J.M.Juran)1994年在美国质量管理学会年会上所说,20世纪将以“生产率的世纪”载入史册; 21世纪是“质量的世纪”。质量必将成为新世纪的主题,它正在向我们挑战,我们必须迎接它的来临。
由于20世纪生产力的不断发展,特别是少数经济大国的崛起,使得国际市场的竞争愈益激烈。而今质量管理界已流行“世界级质量”之说。所谓“世界级质量”也就是世界最高水准的质量。任何国家的产品和服务,如果达不到世界级质量的水准,就难以在国际市场的竞争中取胜,参加世界贸易组织的国家,在无法采用关税壁垒等保护方式的情况下,甚至难以在国内站稳脚跟。过去在质量管理中有所谓“3Sigma法则”,即在稳态下不合格品率达到2.72‰(10-3,千分率)的水平,而现在则提出“6Sigma法则”,即在稳态下不合格品率达到2PPB(PPM即Parts Per Million,10-6,百万分率,PPB即Parts Per Billion,10-9,十亿分率)的十亿分率水平。也就是说,对不合格品率的要求比过去严格了2.2‰ / 0.002PPM=135万倍。这就是我们所面临的质量挑战的国际环境。
这里提到Sigma这个词,大家可能不知其为何物,那我们先来对Sigma作一个解释;
Sigma符号:σ是一个统计学术语,即质量特性值分布的总体标准差。它等于;
样品编号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
测量尺寸 | 3.12 | 3.2 | 3 | 3.11 | 3.11 | 3.01 |
样品编号 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
测量尺寸 | 3.15 | 2.98 | 2.99 | 3.14 | 2.97 | 3.17 |
假设这组数据是从12个工件量得的,我们测量的目的是为了看这些零件的直径是否符合我们的要求,如发现问题则采取行动以防止不良品的发生。那x就是这上面的12个数据,而X则是以上所有数据的平均值:
n是所测量值的个数。
统计学发现:对于许多连续型随机变量来说,其概率颁分布是一种呈铃状的对称曲线,叫作正态曲线。如图所示:
这是统计学中最普通也是最常用的一种分布,那何为连续性随机变量呢?在引入随机变量之前,让我们先给大家讲一下何为随机试验:
在概率论与数据统计中,做事情称为试验。具有以下两个特点的试验,称为随机试验:
一般地对于随机实验,若其试验结果可用一个变量的取值表示,这个变量取值带有随机性,并且取这些值的概率是确定的,则称这样的变量为随机变量。若随机变量x的所有可能取值为某一区间,则称x为连续型随机变量。所谓概率是确定的意思是讲x取某一个值的可能性是预先知道的,如:x取3.11的可能性是30%等。
例如:在某生产车间正在生产螺丝,生产工人按照产品规格生产螺钉,我们知道生产螺钉规格是某一区间,如:25—27cm在这之间的为合格品。员工按照这个规格生产产品,如果我们对他生产的产品进行分析,就会发现,这些螺钉的长度是符合如上的正态分布的。
通过计算发现:
在X 正负3σ范围内集中了99.7%的产品。
在X 正负6σ范围内,集中了99999999.8%的产品。
如果我们将规格定好,那只有符合规格的产品才是合格的产品,如果在规格范围内集中的是
X 正负3σ的产品,则我们知道有99.7%的产品合格;如果在规格范围内集中的是X 正负6σ的产品,则我们的产品有99999999.8%符合规格。如上是理想的状况,也就是我们的规格恰好就是X正负6σ,实际情况是X很难是规格的中心线。为了比较容易说明,我还是给大家引入CP与CPK的概念:
请看下图:
Cp与Cpk 叫作过程能力指数,图中的USL 与LSL为规格的上下限。当USL与LSL为X 正负6σ且X=(USL-LSL)/2时,Cp与Cpk=2。这也就是我们上面提到的情况,既6sigma水平,既不良PPB=2.但实际上,Cp=2 是可以做到的,而CPK=2是基本上做不到的,因而人们普遍采用Cp-0.5=Cpk的这一摩托罗拉公司的假设,既把Cp=2 且Cpk=1.5 看作6 Sigma.如下的一组数据也是在Cp-0.5=Cpk的假设条件下得到的,当然实际上可能有所不同。
如下是Dppm值与Sigma的对应关系:
通过上面的学习,我们知道6Sigma是一种接近完美的品质,现如今人们由统计学方面进而延伸,已经赋予6Sigma一个全新的含义,将追求完美质量提高客户的满意度,通过解决工作中的问题,追求公司自身的全方位提高,变成为不断推行6Sigma的行动。6Sigma已经成为:
1)6Sigma是用来经营一项生意的战略。
2)6Sigma 是在各种各样的行业中形成的用来加快改进步伐的经营管理系统。
3)6Sigma 是一系列的过程,它将选择的方法、技术、实际行动联系在一起。
4)6Sigma 是由管理原理、统计技术、全身心投入的员工一起精心构造的系统。
5)6Sigma 是用来解决问题和消除偏差的工具。
6)6Sigma是一种企业文化。
为何要推进6Sigma?
现在世界上绝大部分公司的制程保证能力及各种管理水平处于3至4Sigma.。包括联想在内,我们也是大致上处于这个水平,制程保证能力指数好说,我们可以通过计算QC的不良品率来计算,那其它方面的Sigma水平是如何来的哪?大家知道,说一个公司好与不好,并不是张口一说的问题,它有很多的达标标准,我们这个数据是通过对我们公司的各个重要评估参数进行评估的结果。比如讲:我们的生产不良品率,我们发工资出错率,我们的测试软盘发放出错率等。好比说,我们对发工资出错情况进行统计,发现在两个月共发出工资条10000张,其中有3个人的工资发错,那我们的DPPM就是300。大家对照上表可以看出,这种水平是处在4Sigma 与5Sigma之前,接近5Sigma。大家可能觉得3Sigma已经不错了,但大家知道这意昧着什么吗?请看如下的一组数字:
如果全世界各行各业都以达到3Sigma 为合乎要求,则有如下的结果:
每个星期5,000次医疗事故。
每小时有20,000 封信送错地方或丢失。
每月有7个小时的停电,
每天有15分钟会饮到不安全的水。
那对于公司来讲,达到的Sigma水平不同,则质量成本就不同,请看如下一组数字:
Sigma 水平 | DPMO | 劣质产品的成本(占销售额) |
2 | 308,537 | 30-40% |
3 | 66,807 | 20-30% |
4 | 6,210 | 15-20% |
5 | 233 | 10-15% |
6 | 3.4 | <10% |
也就是说如果我们的公司Sigma 水平达到3Sigma,则我们的销售额的30%要用来对各种品质问题来进行处理。所以大家都不愿看到这样的结果发生。因而推行6Sigma是非常有必要的。那推行6Sigma 能给我们联想带来什么好处哪?
有人会说,公司达到6Sigma?那不是在开玩笑吗?但现实社会中有的公司已经取得了成功并获得了丰厚的回报。请看如下的数字:
公司名称 | 创收 | 推行时间 |
Motorola | 22亿 | 2.6年 |
TI | 0.6亿 | 1.8年 |
ABB | 0.9亿 | 1年 |
AlliedSignal | 12亿 | 2年 |
General Electric | 11亿 | 9个月 |
Polaroid | 0.1亿 | 1年 |
Crane | 1千万 | 1年 |
Siebe PLC | 0.1亿 | 9个月 |
Lockheed | 1千万 | 9个月 |
如何推行?
a)树立正确的态度:
将过程中的变异当作敌人看待;
追求持续不断的改进;
依据数据来进行决策
b)树立正确的认识。
实现6Sigma并非是一触而就的事情而是需要一个相当长的循序渐进的过程。
d)创造出一种全新的武士阶层:包括冠军、黑腰带师、黑腰带、绿带等组成。
实施的第一步是建立起以达到6Sigma 精准度水平为目标的行动小组。讲到武士阶层,
可能大家会感到很新鲜,那让我来给大家做一个简单的介绍:
冠军:一般由高层领导担任,是兼职人员,其主要任务是:
黑腰带师:一般是由黑腰带开始的,他们执行黑腰带的工作。经过一段时间,
根据资历、贡献、和其它标准推举出MBB,是专职人员,其主要任务:
e)配备充足的资源:
的支持。
f)通过培训使全体员工树立6Sigma的概念,使各阶层在做各项活动时都要想到6Sigma.
g)选择项目,正式实施:
6Sigma的推进战术是这样的;通过确定发现我们工作中各方面出现的问题,然后对问题进行测量得出现状以为分析作准备。通过分析发现问题的真正原因,针对原因采取改进对策,最后采取措施对成果进行控制。也就是做项目的五个步骤:定义、测量、分析、改进、控制。
根据战略计划展现宏伟兰图,确定生产效率的最低状况,根据业务状况优化选择项目,选定关键项目。在立项时,应当遵循的原则是:
定义:
准时交货。及时妥善的售后服务。
7、 开发小组行动方针和基本规则。
评估;
使用的工具:对制程进行描绘,基本的统计技术,FMEA
分析:
使用的工具:基本的统计技术,柏拉图,分布图,趋势图,相关图,假设测试和变量分析
改进:
目的是确定如何改善问题和制程。
使用的工具:设计一些实验,进行假设测试和变量分析
监控:
这一阶段的目的是使系统处于稳定状态。
使用的工具:控制图和控制计划,防止错误、SOP编写
那作为联想我们都进行了那些工作那?
首先,我们对现状进行了一下评估,
我们推行现阶段存在的优势:
在外部:
在内部: