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六標準差. 6-Sigma 品質系統之起源與發展. 「 6-Sigma 品質改善方法」的誕生原因是在一九八○年代初期時,摩托羅拉 (Motorola) 公司打算將袖珍型呼叫器打入日本市場,但與日本廠商的不良品比率相較,發現自己公司品質水準低落,因而展開了以提高品質為目標之活動。. 六標準差. 六標準差是一種追求「最小變異」的經營管理思維,藉用統計學上的常態分配與機率模式,主導企業的戰略與戰術。 六標準差代表一家企業在完善管理顯出的完美分數。 六標準差的根本定義就是排除企業運作過程中的所有風險。六標準差的目的是要達到每百萬次操作機會,最多只能有 3.4 個不能接受的品質。
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6-Sigma 品質系統之起源與發展 • 「6-Sigma 品質改善方法」的誕生原因是在一九八○年代初期時,摩托羅拉(Motorola)公司打算將袖珍型呼叫器打入日本市場,但與日本廠商的不良品比率相較,發現自己公司品質水準低落,因而展開了以提高品質為目標之活動。
六標準差 • 六標準差是一種追求「最小變異」的經營管理思維,藉用統計學上的常態分配與機率模式,主導企業的戰略與戰術。 • 六標準差代表一家企業在完善管理顯出的完美分數。 • 六標準差的根本定義就是排除企業運作過程中的所有風險。六標準差的目的是要達到每百萬次操作機會,最多只能有3.4 個不能接受的品質。 • Sigma(σ)是一個測量品質的標竿工具,代表一種績效目標,是一種品質改善的觀念,幾乎等於零缺點。 • 六標準差是一種對於短期目標的改善,進而達到長期目標的品質哲學,所提供是整體應用於設計、生產與服務的工具手法。
六標準差的基本原則 一、 徹底的顧客導向。 二、 COPQ 與CTQ 是6 Sigma 的指導原則。 三、 重視流程。 四、 以6 Sigma 品質水準為目標。 五、 以平均值與變異來評價流程。 六、 共同語言就是統計手法。 七、 DMAIC 是6 Sigma 活動的改革戰略。
六標準差的內涵 • 真心以顧客為尊:六標準差績效的衡量先從顧客做起。改進與否端視能否影響顧客滿意和價值而定。 • 管理依資料和事實而更新:六標準差的首項規則便是釐清評定業務績效要做哪些衡量,然後才運用資料和分析,再著手理解主要變數為何,並獲取最大的成效。 • 流程為重、管理和改進:在六標準差,流程即行動所在。無論是設計產品、衡量績效、提升效益和顧客滿意度-甚或經營整個企業-六標準差視流程為通往成功的交通工具。 • 主動管理:簡單說,主動就是指在事前採取行動-相對於事後才反應。在真實世界,主動管理就是常常去做在實務作業中被忽略的事。 • 協力合作無界限:。六標準差強調無界限的合作,但並不是指無私的犧牲,而是要求成員去了解顧客與流程或供給鏈工作流動的真正需求。 • 追逐完美;容忍失敗:將六標準差高掛為公司目標時,必須持續地追求進一步的完美,而且也能接受或處理偶發的挫敗。
一個健全改善小組 • 盟主(主管級經理人)-Champion • 大黑帶(統計專家)-Master Black Belt • 黑帶(專案經理/引導員)-Black Belt • 綠帶-Green Belt • 小組組員
盟主(主管級經理人)-Champion • 了解如何使用Six Sigma 工具 • 提供對黑帶管理的領導統馭、支持及監督 • 詢問正確的問題 • 檢討專案 • 扮演一個關鍵的角色去促使降低及收益利潤的成長 • 負責排除成功的障礙、設立獎勵制度
大黑帶(統計專家)-Master Black Belt • Six Sigma 工具及技術的訓練者 • 提供技術上的協助並監督黑帶的進度 • 協助跨部門的專案排除障礙 • 對高階管理主管及盟主提供輔導及協助 • 公司內部的顧問、講師及專家 • 扮演變革媒劑的角色,引進新觀念及新方法, • 改善整體專案執行的效率 • 協助選擇能夠迎合策略需求的專案
黑帶(專案經理/引導員)-Black Belt • 監督,在當地現存的組織中建立Six Sigma 成員間網路 • 訓練,對當地員工提功新的策略及工具的正式訓練 • 輔導,對當地員工提供一對一的協助 • 轉換,藉由訓練及實務演練、專案研究及座談會傳達新的策略及工具 • 發掘,發掘公司內外部使用Six Sigma 策略及工具的機會 • 鑑定,經由與其它組織的策略聯盟發掘公司經營上創新改善的機會 • 影響,向公司同仁推薦Six Sigma 策略及工具 • 專案管理,管理訓練及領導小組成員、推薦適當的專案小組人選
綠帶-Green Belt • 參與所有小組會議 • 完成小組會議中所被賦予的工作 • 積極的參與並針對自己的專長來進行貢獻 • 聆聽其他小組成員的意見 • 使用Six Sigma 手法來解決問題
小組組員 • 提供流程有關的專業知識 • 與非小組成員的同事進行溝通 • 蒐集資料並完成所有被指派的工作項目 • 執行改善、參加會議及保持高昂士氣。
贊助者/流程負責人(流程經理人) • 確保流程改善能夠落實 • 繼續成果、流程知識的交流 • 為流程的改變請求上級批准 • 建立對六標準差願景的共識
高階主管應扮演的角色 • 成爲6σ 強有力的倡導者 • 簡單明瞭地闡明推行6σ的道理,使整個組織樹立起堅定的信念 • 高層領導不是6σ 的觀眾,而是要親力親爲地制訂出6σ 活動的方向 • 制定清晰的發展戰略,設立一個“醒目”的業務目標 • 使自己與6σ 的成效直接結合 • 保證結果的度量是真實可靠的 • 定期對6σ的成果和推行過程中遇到的困難進行溝通
Motorola達到〝六標準差〞的六步驟(Six Steps to Six Sigma) • 步驟1:確認關鍵特性。 • 步驟2:決定特定產品要素。 • 步驟3:決定製程步驟或製程選擇。 • 步驟4:決定目標值或寬容值。 • 步驟5:決定零件及製程要素之製程能力分析。 • 步驟6:確保Cp>2(Cpk>1.5)。
奇異GE 的D-M-A-I-C 模式 • Define (界定) • Measure(衡量) • Analyze(分析) • Improve(改善) • Control(控制)
Define (界定) • 界定目標及範圍,並定義專案項目,選擇改善小組的領導者及成員,也需評估對財務目標的衝擊,並需獲得領導階層的認可。換言之;也就是站在顧客的立場,找出能夠為公司帶來明顯節省或利潤,並且提升顧客滿意度的專案。
Measure(衡量) • 以顧客的意見為基礎,選擇要改善的項目,確定選定的項目為可量化的項目,並能夠精確衡量,確定缺點並收集資料以精確衡良目前的效能。重要的是要瞭解目前的狀況和顧客之間的差距,找出關鍵流程所造成的失誤。衡量以數據為基準,所以員工必須接受基礎統計學及機率的訓練,包括測量分析等課程。
Analyze(分析) • 使用統計分析方法,分析流程資料找出發生不良的原因,並評估此原因對流程造成的影響。弄清楚流程中為什麼會產生失誤,這個階段需要運用腦力激盪及許多統計工具探究造成現況與需求之間落差的關鍵少數原因,找出影響結果的潛在變數,並加以量測,這也是六標準差當中非常困難的部分。
Improve(改善) • 根據分析結果提出改善方法,使得缺點數能夠顯著的降低,尤其是重大變異的降低。確認關鍵變數,然後量化這些變數對高品質必要條件的影響。找出關鍵變數最大容忍範圍,以確定評量系統能夠評量出關鍵變數的變異性。最後,修正流程並使其保持在可接受的範圍內。
Control(控制) • 持續監控及改善計畫的執行狀況,並確定分析的原因都已改善。控制的目的就是要將改善的成果繼續保持下去。也就是利用統計學流程控制或簡單的檢驗表等工具,來確保經過修正後可以一直讓關鍵變數維持在最大的容忍範圍內。
Define 界定工具 • 界定階段常用的工具有兩個目的,一是建檔記錄專案的重要資訊,另一個是綜觀改進措施所針對的價值流,找出流程的COPQ。
SIPOC 圖 • 通常在DMAIC 界定開始成形綜觀需改善流程所劃出,用以找出品質關鍵環節(Critical-To-Quality,CTQ),SIPOC 分別代表: Supplier:供應者,提供流程所需的人、流程或公司。 Input:投入,提供之物料或資訊。 Process:流程,內部流程步驟。 Output:產出,交給顧客的產品、服務、資訊。 Customer:顧客,流程的下個步驟或終端客戶。 • SIPOC 最重要的功能是要將外部的VOC 轉成內部得CTQ 及改善流程,並刪除NVA(Non-Value Added)的流程。
Measure 衡量工具 • 衡量階段的目的,是將影響流程的績效與產品的特性(或產變數Ys)的可能流程參數(或投入變數Xs),予以找出並加以文件化。
柏拉圖(Pareto Chart) • 柏拉圖是根據所蒐集的數據,以不良原因、不良狀況、不良發生位置或客戶抱怨種類、安全事故等不同區分標準,找出比率最大的項目或原因並且以所構成的項目依照大小順序排列,再加上累積值的圖形。
特性要因圖/魚骨圖(Cause-Effect Diagram) • 特性要因圖,即所謂結果(特性)和原因(要因)的關係,並將其原因以大要因、中要因、小要因列舉出來。特性要因圖是可在工作現場立刻獲取有效的問題改善方法。因特性要因圖所畫出來的形狀與魚骨類似,故又被稱為「魚骨圖」。特性要因圖是結果與原因之間的關係,及原因影響結果的情形表示於一張圖裏,為改善流程問題最方便又有效的方法。
失效模式與效應分析FMEA(Failure Mode and Effects Analysis) • FMEA 是一套有系統的、跨功能小組進行的事先預防活動。其特點在於提供一套效的程序以處理所有潛在失效模式與設計結構的缺陷。基本上,系統或製程發生失誤後,需用各種方法加以診斷,然後評估失效可能產生的效應,並即時採取矯正措施,以消除或降低失效或減少損害程度。
機能展開表FDM(Functional Deployment Matrix) • 也稱為Characteristic Selection Matrix(CSM),可以幫助許多變數(原因),相互影響(Effect)時,一個衡量分析Input 與Output 間影響結果的方法。 • 1.將Input 直向欄輸入製程中重要的輸入變數,即KPIV’s(Key Process Input Variable’s)。 • 2.將Output 橫向列輸入(顧客)重要的製程輸出變項,即KPOV’s(Key Process Output Variable’s) • 3.按不同的權重分數填入該表格後,再計算分析KPIV’s 與KPOV’s 的影響結果。
製程能力分析(Process Capability Analysis) • 製程能力分析可以讓專案研究員了解自然的流程變數如何符合顧客規格,分析時要注意以下問題: • 目前的規格是否正確? • 目前的中心位置是否在預期的規格之內? • 是否流程的變異大於規格的容許? • 量測系統是否影響我們取得真實的製程能力評估?
Analyze 分析工具 • 分析階段主要的目的是要確定流程的關鍵要因,在不干擾流程的情況下,計畫並蒐集X’s 的資料,並確認影響*的關鍵要因(the Vital Few X’s)
散佈圖(Scatter Diagram) • 散佈圖是幫忙決定兩套資料間關系的簡單工具,就是把互有關聯的數據,以縱軸表示結果,以橫軸表示原因;然後用點表示出分佈型態,根據分佈型態來判斷對應數據之間的相互關係。
假設檢定(Hypothesis Testing) • 根據機率理論,由樣本(Sample)資料來驗證對母體(Population)參數的假設是否成立之統計方法;也就是以統計的方式來進行比較,以找出機率值與抽離出「有問題的部份」。藉由衡量流程特性與能力,以及界定出可能對品質關鍵要素造成影響的變數,就可以發展出某些有關該流程、重要變數與改善目標範圍的猜測或假設。接著再藉由一連串具備邏輯程序的步驟、假設檢定就能界定出問題,以統計方式檢驗資料假設、選擇樣本,以及判定不良率是否肇因於隨機因素,或是在流程中潛藏著更重要的原因。
變異數分析ANOVA(Analysis of Variance) • 統計資料常受多種因素(Xs)影響,而使各個體某種特徵(Y)發生差異。例如影響生產產量因素很多,如原材、線別、人員、班別等,對這種影響因素所造成差異的觀察與驗證方法稱為變異數分析。ANOVA 的研究,可使我們了解對(Y)真正影響的輸入變數Vital Few X’s.。ANOVA的分析需符合下列條件: 1.各母體是常態分配。 2.各母體有相同之標準差(或變異數)。 3.一因子ANOVA 中之抽樣必須是隨機獨立的。
多變量分析(Multi-Variate Analysis) • 是一種圖形工具,經由合理的資料分類,可以分析屬性資料的輸入變數(X)對於連續資料的輸出變數(Y)的影響;使用多變量分析可以來過濾、縮小離散輸入變數(Discrete Input Variable)名單。
Improve 改善工具 • 根據不同的變異原因,發展推行並評估解決方案,以資料來解決問題並引導改善。在這階段的工具種類繁多,但可歸類為確認改進作法的簡單資料蒐集/分析工具及針對特別流程問題的專門工具。
實驗設計DOE(Design of Experiment) • 實驗設計法做為實驗架構為二階段式實驗法,第一階段實驗最主要目標乃是找出顯著因子,進而有效的加以控制。第二階段實驗最主要目標為針對顯著因子找出其工作區間,最終實驗的數據是利用變異數分析ANOVA 統計運算求出各因子及相互作用的貢獻度,便可由因子貢獻度,了解何者為顯著因子,在製程上必須做好管制。 對於兩種特性分析時,可將各別特性的 ANOVA 分析結果求出,進行多特性分析,其重點在於兩特性間相矛盾的顯著因子,如何做一有利的選擇。D.O.E的實驗策略為: • 篩選主要因子 • 找出最佳之生產條件 • 證實最佳生產條件有再現性
Control 控制工具 • 控制工具的用意最主要是要能維持流程績效的展獲,設計必要的管制措施並將之系統化,以確保6 Sigma 改善的效能可以持續,並將流程的績效定期稽核,以確保後續成效能維持。
防誤法(Mistake Proofing) • 利用設計上的刻意不對稱,將誤差率降到零,以達到六標準差的品質水準。例如帽蓋常被反裝在水龍頭的控制閥上,造成漏水。經設計改善後將帽蓋做成左右不對稱狀,因此只有一種組裝方式才是對的方式,也稱之為「防呆」。