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精益六西格玛_精益六西格玛培训课程案例分析

来源:好培训网

2018-06-02 13:03:40|已浏览:64899次

推行精益六西格玛案例分析

米其林是法国著名的生产高品质轮胎的公司,有一次他们遇到了一个头痛的问题,所生产的方程式赛车轮胎的不良率竟然高达25%,退货率很高,虽然公司内的科学家们对各道工序运用六西格玛进行了仔细的检验,但依然找不出问题所在。在经过多次努力无功而返之后,公司决定尝试精益西格玛找出并解决这个问题,于是他们请阿南?沙玛来组建改善团队。

在对米其林做改善活动时,阿南的实施步骤是将六西格玛的DMAIC方法——即定义、测量、分析、改善和控制这五个过程进行分解,开展为期三周的改善活动。第一周的改善活动主要是对问题进行定义,加以测量,得出测量结果和各种数据;接着是为期一周的改善活动,对问题和数据做分析和改善;接着又是为期一周的改善活动,做些控制方面的工作。三个不同的改善周(均为期一周)工作各有侧重点,但始终将精益和六西格玛的方法穿插使用。

第一周,阿南带领团队首先收集历史数据,然后进行观察,以期发现一些异常或问题所在。这一周是定义和测量阶段,主要是利用历史数据开展工作。根据以往实施的经验,一般情况下,工作人员当初在收集数据时,由于不知道数据的重要性,收集过程也许很马虎,所以在这个阶段,改善团队不仅仅简单地使用历史数据,而是要求整个团队认真地观察和验证这些数据,此时观察就用到了精益的方法,而数字分析验证就用到了六西格玛的方法。经过观察和验证之后,通常都会发现这样一些问题:不是数据不准确就是数据不充分,或者根本就不是所需要的数据,或者根本是与问题没有关系的数据。如果是这样,就要用实验来进行验证。

改善团队发现,其中一些问题靠普通的六西格玛工具就可以发现,但有一些问题不行。比如,在生产橡胶轮胎时会用到大型的混合设备,其中有一个称,用于称量橡胶以及其他成分的重量,然后放到混合设备里。改善团队在进行观察活动的时候(当然此时已经有了历史数据了)发现,有时这个称还没有校准就开始使用了。当然如果称能够得到定期的校准,那是没有问题的。这个称可以测量的范50公斤为基准来进行校准,但是改善团队发现,在称过轻或过重的物品时,以50公斤为基准进行称量会造成实际重量的偏差,导致轻的物品过轻、重的物品过重,当然这也是称的生产商的问题。这个问题就是通过精益生产中所强调的观察来发现的。

另一个以前没有发现但通过观察才发现的问题是,一个在这个称量岗位干了25年的工人,当他关上门、按下按钮进行称量的时候,有金属片被吸进真空管。因为橡胶并没有盖住全部真空管,所以金属片被吸进去之后影响了称的读数。工人对此的说法是,在他们用钻头在金属板上钻孔的时候从来都不知道会发生这样的问题。这说明,真空问题造成了假的读数。这完全是随机事件,谁也不知道什么时候会发生。所以改善团队提议改变钻孔方法或者用金属网来解决这个问题。“这个事例说明,如果没有观察活动和团队合作,问题是不可能得到解决的。”

接着改善团队进行了第二个星期的改善活动,对收集的数据继续进行分析,这时用到了六西格玛的方法,从中发现和解决了许多其他问题,退货率下降了2%。

这个事例说明,将精益与六西格玛加以整合成为精益西格玛,其效果不仅比单单使用精益的效果要好,而且比需要工程师们花费大量时间进行数据分析的六西格玛也好得多。

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精益六西格玛培训课程

【精益六西格玛培训课程背景】
六西格玛(Six Sigma)是在二十世纪九十年代中期开始从一种全面质量管理方法演变成为一个高度有效的企业流程设计、改善和优化技术,并提供了一系列同等地适用于设计、生产和服务的新产品开发工具。继而与全球化、产品服务、电子商务等战略齐头并进,成为全世界上追求管理卓越性的企业最为重要的战略举措。六西格玛逐步发展成为以顾客为主体来确定企业战略目标和产品开发设计的标尺,追求持续进步的一种经营管理哲学。 绿带的候选人是经过技术培训充分了解业务流程的人员,还包括企业的质量管理人员和财务人员。候选人不需要有统计学和工程技术方面的背景,但应该具备大学数学和定量分析方面的知识基础。绿带候选人将参加两周课程,通过参加培训,他们能在黑带的指导下完成自己工作领域的精益六西格玛改善项目,并且能够将学到的技能融入到工作中。他们必须完成80小时的理论培训。
【精益六西格玛培训课程对象】
.制造业中制造流程的管理人员
.管理制造流程改善的项目绿带和黑带候选人
.精益和六西格玛负责人
.部门经理、流程经理等
【精益六西格玛培训课程收益】
.清晰地定义问题之所在并确立改进目标
.以计量方法明确问题的影响范围和性质
.快速归纳导致问题发生的可能原因
.分析问题并找到根本原因,
.并开发并实施有效的补救方法
.在改进的新的层次建立调控机制
精益六西格玛-10天
【精益六西格玛培训课程背景】
六西格玛(Six Sigma)是在二十世纪九十年代中期开始从一种全面质量管理方法演变成为一个高度有效的企业流程设计、改善和优化技术,并提供了一系列同等地适用于设计、生产和服务的新产品开发工具。继而与全球化、产品服务、电子商务等战略齐头并进,成为全世界上追求管理卓越性的企业最为重要的战略举措。六西格玛逐步发展成为以顾客为主体来确定企业战略目标和产品开发设计的标尺,追求持续进步的一种经营管理哲学。
绿带的候选人是经过技术培训充分了解业务流程的人员,还包括企业的质量管理人员和财务人员。候选人不需要有统计学和工程技术方面的背景,但应该具备大学数学和定量分析方面的知识基础。绿带候选人将参加两周课程,通过参加培训,他们能在黑带的指导下完成自己工作领域的精益六西格玛改善项目,并且能够将学到的技能融入到工作中。他们必须完成80小时的理论培训。
【精益六西格玛培训课程对象】
制造业中制造流程的管理人员
管理制造流程改善的项目绿带和黑带候选人
精益和六西格玛负责人
部门经理、流程经理等
【精益六西格玛培训课程收益】
清晰地定义问题之所在并确立改进目标
以计量方法明确问题的影响范围和性质
快速归纳导致问题发生的可能原因
分析问题并找到根本原因,
并开发并实施有效的补救方法
在改进的新的层次建立调控机制
【精益六西格玛培训课程大纲】
绿带第一周
绿带第二周
精益六西格玛工具
.   精益六西格玛概述,浪费定义和寻找
p 什么是六西格玛?
p 什么是精益?
p 什么是精益六西格玛和为什么推行精益六西格玛?
p 浪费定义和寻找
.   项目定义
p 项目(问题)选定
p 建立项目定义表
p 项目评估
.   六西格玛流程图
p       SIPOC
p        I/O Map
.   精益流程图
p 价值流图VSM
p 工序流程图
p 物理流程图
.   定义客户需求VOC
.   因果矩阵C&E
p 绘图螺旋图
p 解释因果矩阵的运用
p 怎样使用因果矩阵
.   失效模式分析
p 识别风险的来源
p FMEA 方法论
p FMEA 步骤
p 怎样使用FMEA
.   Mi.itab基础
.   基本统计学
p 分布的曲线形状、中心位置、及数据散布概念
p 了解正态分布的意义
p 应用 Mi.itab 及其他图形工具来进行资料分析
p Data Mi.i.g 预览
. 基本质量工具
p 介绍时间序列( Time Series)方法
p 介绍多变量图表分析
p 介绍图表收集数据方法
p 讨论常用的数据分析工具
.   测量系统分析
p 介绍测量系统分析
p 定义基本的测量术语
p 略述进行测量系统分析的步骤
p 通过练习实践测量方法论
.   流程能力
p “传统” 的流程能力指标
p 计数型与计量型流程能力分析
p 短期及长期流程能力值
管理技能
.   团队管理
.   六西格玛组织结构和职责建立
.   项目管理
.   总结与行动计划
精益六西格玛工具
.   定义、测量和分析路径..
.   多变量简介
p 多变量分析概述
p 噪音(.oise)变量的处理
p 多变量分析计划
p 数据收集
p 数据分析
.   假设检验
p 假设检验的基本概念
p 将假设检验与MAIC 流程改善方法相连结
.   T检验/一元方差检验
p t-Test 及其在平均值比较中的重要性
p 平均值/中位数检验的基本概念
p 一元方差分析(O.e-way A.OVA)基本统计模型
p 确认一元 A.OVA 的统计假设
p 学习探索性分析与图表的技巧
p 学习如何进行 F-检验
p 研究方差比较的统计性检验
.   相关与回归
p 定义并计算相关系数
p 讨论相关性及因果关系
p 绘制并分析拟合直线图
p 介绍回归分析的基本知识
p 使用回归分析技术建立数学预测模型
.   精益分析工具
p 创造价值的指南
p 时间
p 平衡
.   精益改进工具
p 5S和目视管理
p OEE
p TPM
.   项目生成/选择矩阵
.   实验设计简介
p 介绍实验设计 的概念
p 介绍一些实验设计 的关键术语
p 提供处理噪音变量的方法
p 提供洞察推论导览和实验的有效性的方法
p 介绍实验设计 计划的工作路径
.   控制计划
p 控制计划定义及策略
p 控制计划摘要
p 控制行为的种类
p 控制计划路径
.   弹射器竞赛
管理技能
.   沟通计划
.   变革管理
.   演讲技巧
. 绿带课程总结



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