詳細介紹利用DMAIC模式下的六西格瑪

我們知道六西格瑪的改進模式-DMAIC：

-定義（D）：明確問題，考慮成本、收益以及對顧客的影響。
-測量（M）：有效地定義每一個關鍵質量(CTQ)特性，并驗證測量過程的有效性。
-分析（A）：確定導致缺陷發生的根本原因，并找出整個過程中引起缺陷發生的變量。
-改進（I）：通過設計試驗來研究各個過程變量對于關鍵質量特性的重要程度，目的在于確定每個變量的最優水平。
-控制（C）：目標是通過避免過程變化時可能帶來的潛在問題，從而維持長期的收益。

學習六西格瑪我們就要去實踐，也就是去做項目，下面就詳細介紹利用DMAIC模式下的六西格瑪下面演示范例，供大家參考。

01 定義階段

1. 項目背景：

- 清楚地陳述公司的當前業務戰略、愿景和價值觀。

- 確定項目是否與公司的戰略目標和部門目標相一致。

- 評估項目的重要性，確定是否值得關注。

2. 問題陳述：

- 清晰地定義要解決的具體問題，包括問題的位置、時間、嚴重程度和可度量性。

- 解釋為什么有必要啟動該項目，以及該問題是否比其他問題更嚴重。

- 使用帕累托圖、直方圖或時間序列圖等圖表來直觀地展示當前狀態。

3. 項目范圍：

- 確定項目涉及的流程，并突出關鍵步驟或階段。

- 指定涉及的產品型號或類型，并創建一個流程圖。

- 確定流程的內部和外部客戶，并使用SIPOC、VOC和CTQ等方法確定對客戶重要的核心項目特性。

4. 問題定義：

- 清晰地表達項目中要解決的問題，避免團隊成員之間的誤解。

- 確定要在項目中測量的指標以及客戶要求或內部規范。

- 定義不正確或有缺陷的流程輸出，并提供具體的缺陷或不符合要求的定義。

5. 當前狀態和目標：

- 描述項目的當前狀態，并通過收集代表性數據至少三個月來建立基準。

- 通過將當前狀態與最終目標（權益）進行比較，確定要實現的目標，并通過減少差距的70％來接近權益。

- 將權益定義為行業或公司內的最高水平（基準）或作為一個挑戰目標（例如零缺陷）。

6. 財務收益：

- 確定項目實施后可能產生的潛在收益，包括有形和無形的收益。

- 量化預計在一年內實現的財務節約或收益。

- 在測量階段開始之前確認財務估算。

7. 項目組織：

- 選擇項目團隊成員，包括冠軍、副冠軍、主黑帶（MBB）或黑帶（BB），以及其他團隊成員。

- 明確他們在項目中的角色和責任。

- 根據實際需求，在項目的不同階段允許團隊成員的變動。

8. 項目進度：

- 制定時間表，概述DMAIC過程的每個階段的時間安排和具體任務。

- 使用甘特圖等工具可視化時間表和任務。

02 測量階段

1. 測量系統分析（MSA）- 對Y的分析：

- 評估連續數據的測量系統（P / T，P / TV）以評估其重復性和再現性。

- 評估屬性數據（計數數據）的測量系統，并確定重復性和再現性的可接受百分比。

- 改進不可接受的測量系統，并建立定期跟蹤和驗證系統以驗證測量系統的能力。

2. Y的過程能力分析（Cpk）：

- 確定數據是否符合正態分布。

- 評估Y的穩定性和可控性。

- 評估Y的過程能力。

3. 流程圖和魚骨圖：

- 進行初步的因果分析，以識別和列出與項目中研究的輸出變量相關的所有可能原因。

4. 因果關系矩陣（C＆E矩陣）：

- 確定輸出特性（Y1、Y2、Y3等）并分配重要性評分（從1到10，10為最高重要性）。

- 使用0、1、3或9的分數表示輸入變量（X1、X2、X3等）與輸出變量（Y1、Y2、Y3等）之間的不同相關性水平。

- 通過將相關性得分與相應的輸出重要性得分相乘，并對每個輸入變量進行求和，計算輸入變量的重要性得分。

- 根據重要性得分重新排序輸入變量，并確定初步選擇的重要X變量。

5. 失效模式和影響分析（FMEA）：

- 評估在C＆E矩陣中確定的X變量或關鍵過程步驟的風險水平（RPN）。

- 根據嚴重性（S）x 發生率（O）x 檢測率（D）計算風險水平（RPN），對風險水平（RPN）進行優先排序。

6. 次級FMEA：

- 對在FMEA中確定的因素實施改進，并評估在初始改進后風險水平（RPN）是否發生變化。

- 評估現有控制措施或改進措施的有效性，并評估過程能力。

7. 測量階段結論：

- 確定是否需要改進MSA，并評估當前的過程能力。

- 確定可以在當前階段實施的控制措施或改進措施。

- 確定用于進一步分析和驗證的重要X變量。

03 分析階段

1. 過程分析：

- 分析過程的詳細步驟，創建微觀級別的流程圖，并識別關鍵的KPIV（關鍵過程輸入變量）和KPOV（關鍵過程輸出變量）。

- 區分增值步驟和非增值步驟。請注意，非增值步驟可能無法在短期內消除。

- 對輸入因素X進行測量系統分析（MSA），根據數據類型選擇連續數據MSA或屬性數據MSA。

2. 描述性統計分析：

- 使用基本的描述性統計圖表，如直方圖、帕累托圖、散點圖、餅圖、雷達圖等，評估輸入變量的影響。

- 利用多變量圖形比較多個X變量的影響，并確定重要的X變量。

3. 推斷統計分析（見下表常用工具）：

- 假設檢驗：通過建立零假設和備擇假設，并選擇適當的檢驗方法，驗證X因素的顯著性。

- 相關分析和簡單回歸：確定變量是否獨立或相關，并建立相關變量的回歸方程。

- 方差分析（ANOVA）：使用方差分析評估不同X水平對Y的影響是否存在顯著差異。

4. 分析階段結論：

- 確定在該階段改進的X變量。

- 確定用于進一步分析和驗證的重要X變量。

- 決定是否需要設計實驗（DOE）。

- 使用趨勢圖等方法跟蹤項目進展，并評估中期改進效果。

04 改進階段

1. 傳統的改進解決方案：

- 提出針對易于識別和可控制的關鍵因素的改進解決方案或對策。

- 使用控制圖、時間序列圖等方法執行和驗證這些解決方案的有效性。

2. DOE實驗設計：

- 在改進階段使用DOE作為主要工具，確定X對Y的顯著影響，建立有效的Y = F（X）模型方程，并獲得優化的X以實現Y的目標值的最佳解決方案。

- 計劃和安排適當的DOE設計，如全因子設計、分數因子設計、響應面方法、優化算法等。

- 執行DOE，分析結果并獲得優化的解決方案。

- 驗證優化的解決方案。

3. 改進解決方案的驗證：

- 使用時間序列圖、假設檢驗等方法比較和驗證改進前后的效果。

- 總結中期改進效果和控制方法。

05 控制階段

1. 控制計劃的制定：

- 建立全面的控制計劃，以確保改進結果的可持續性和穩定性。

- 在控制計劃中包括必要的要素，如計劃標識、負責人、批準機構、完成時間表、流程信息、產品信息、供應商、客戶、設備參數、控制策略、當前狀態、反饋機制等。

- 實施精益生產工具進行控制，如5S、可視化管理、看板、防錯技術等。

2. 對Y的SPC（統計過程控制）：

- 監控過程輸出的質量特性（Y），以快速檢測任何異常波動，調查其根本原因，并采取及時措施以最小化批次損失。

3. 重新分析Y的過程能力：

- 定期驗證過程的穩定性和能力，以持續滿足客戶要求。

4. 對X的SPC：

- 監控過程輸入因素（X）的關鍵要素，以檢測任何異常波動，并采取及時措施以最小化生產損失。

- 這是統計過程控制的關鍵步驟，也可以推動涉及供應商的X變量的過程改進。

5. 重新分析X的過程能力：

- 定期評估關鍵輸入因素（X）的過程能力，以確保穩定性、連續性和滿足過程要求。

- 監控來自供應商的進料材料的能力。

6. 跟蹤改進效果：

- 使用趨勢圖、時間序列圖、直方圖、控制圖等方法評估DMAIC后Y的當前狀態。

7. 財務效益計算：

- 基于DMAIC后的跟蹤結果，計算項目執行期間的實際收益，并準確預算下一年的財務效益。

8. 教訓和下一步計劃：

- 總結項目中的教訓，并考慮工作方法的改變。

- 評估所學工具在工作中的實用性。

- 反思Six Sigma作為一種文化方法是否與個人信念一致。

- 概述下一步計劃和進一步改進的計劃。

- 提供清晰而邏輯的總結。

審核編輯：劉清