测量
1、过程测量
识别关键输入变量KPIV和关键输出变量KPOV。
使用因果图或因果矩阵
2、收集和归纳数据
连续型计量值,离散型计数值
3、概率与数理统计基础
均值、中位数、众数、极差、方差、标准差
图表法:
4、概率论与概率分布
5、测量系统能力
6、过程能力
7、服务过程测量
测量
1、过程测量
识别关键输入变量KPIV和关键输出变量KPOV。
使用因果图或因果矩阵
2、收集和归纳数据
连续型计量值,离散型计数值
3、概率与数理统计基础
均值、中位数、众数、极差、方差、标准差
图表法:
4、概率论与概率分布
5、测量系统能力
6、过程能力
7、服务过程测量
界定(Define):
识别顾客需求,明确需要解决的问题(Y),明确过程输出变量的测量和标准(X),确认项目设计的范围,确立项目责任;目标和关键步骤和里程碑,开展六西格玛项目工作以及预计目标;
一、项目界定
了解顾客需求,确定项目对顾客的影响,掌握获取顾客之声的方法
讲顾客之声转换成CTQ:
自上而下的CTQ分解、kano模型、QFD
1、收集顾客之声的方法
问卷调查、观察、电话、信件、回访、焦点小组、收集顾客投诉和抱怨
2、卡诺模型
基本质量:产品必须满足的质量
一元质量:顾客要求并希望提供的质量
魅力质量:顾客没有要求,但是满足后会非常满意
3、关键质量特性CTQ
CTQ必须是可测量的、由顾客之声转换而来的
CTQ的分析工具:排列法或者质量成本分析法
4、SIPOC图(界定项目范围方法)
Suply、Input、Process、Ouput、Customer
过程只需粗略表示主要流程进展,过程流程不应少于8个,需宏观的展现项目范围
二、、项目计划书
问题陈述-------项目目标------项目计划和绩效指标
1、项目目标符合SMART原则
Specialfic(具体的)、measurable(目标是可测量的)、Attainable(目标是可以实现的)、Relevant(目标与企业战略和顾客需求相关)、Time Bond(有时间限制的)
2、问题陈述的方法?
问题是可测量的;使用量化的语言说明问题多严重;
不可陈述问题产生的原因,原因是在后续阶段分析出来的,遵循基础事实的决策方法;
不能追究人员责任
不可提出解决方案,如果有了方案,项目便无意义;
三、项目跟踪
项目计划、甘特图
测量(measure)
1、过程测量
2、收集和归纳数据
3、概率与数理统计基础
4、概率论与概率分布
5、测量系统能力
6、过程能力
7、服务过程测量
在界定阶段的基础上,进一步明确Y,收集X和Y的测量数据,进行描述性统计和推断,明确X与Y的关系
1、过程测量
输入和输出变更测量,识别关键输入变量(KPIV)和关键输出变量(KPOV)
C&E矩阵(cause and efficient):绘制因果图和因果矩阵图,分析X与Y的关系
因果图分析影响一个Y的多个原因;
因果矩阵图分析影响多个Y的多个原因(分析主要的Y]和X);
过程测量方法:FMEA、价值流图
2、收集和归纳数据
连续型(计量)
离散型(计数、计件)
测量尺度:定序、定距、定比
数据收集方法:普查、抽样(随机抽样、分层抽样、系统随机抽样)
收集数据计划:5W1H
3、概率与数理统计基础
术语:描述性统计、推断性统计、
描述性型术语:均值、中位数、众数
离散型术语:极差、标准差、方差
描述性统计:运用集中趋势和离散程度的指标构建、解释频率分布和累计频率分布
图表法:箱线图、运行图、散布图、直方图、正态概率图等
4、概率论与概率分布
概率基本概念:独立性、互斥事件、与、并、逆事件概率、条件概率、联合偶然时间
常用分布:正态分布、泊松分布、二项分布、卡方分布、T分布、F分布
其他分布:超几何分布、0-1分布、指数分布、对数正态分布、威布尔分布
中心极限定理:样本均值分布、估计均值的置信区间
泊松分布:缺陷是随机的,缺陷概率与面积(总体大小)成正比,在无穷小面积上出现两个以上的缺陷几率为0
5、测量系统能力
测量系统的构成和概念
连续和属性数据的测量方法
测量误差在过程管理中的影响
计量型数据测量系统分析:重复性与再现性(R&R)、相关性、偏倚、线性、容差计算
法计算重复性与再现性
极差法、方差分析
交叉分析、嵌套分析
一致性分析(Kappa值)
计量学:检定、校准、基准、计量值的传递与溯源
6、过程能力
过程能力指数:辨别稳定性和能力水平、Cp、Cpk
过程绩效指标:Pp、Ppk、Cpm、Cpmk
长期过程能力与短期过程能力
非正态数据的过程能力:数据转换方法
Box-CoX转换方法
属性值数据的过程能力和西格玛水平
利用DPU、DPMO计算西格玛水平
过程自然波动范围、规范界限
过程极小指标、缺陷率、一次通过率等等
7、服务过程测量
Servqual模型
顾客满意度测量方法
样板含量超出7以上应该用X-S
u control chart for 不合格品, NP chart 要求样本量一样
1、过程分析和探索性数据分析
过程分析:目的、意义、工具和方法
相关分析:散点图、相关系数、置信区间、相关性与因果关系的区别
回归分析:现行回归模型、假设检验、估计和预测、残差分析
多变异分析:多变异图、产品内变异、产品间变异、时间变异、抽样计划
离散数据变异分析:Logistic分析
2、假设检验
术语:假设检验、零假设、北泽假设、显著性水平、检出力、第一类错误与第二类错误
样本量:计算假设检验样本量
点估计和区间估计:定义和区分知心区间和预测区间,定义和解释估计量的系数和偏差
均值、方差和比率检验、非正态数据怎么检验
方差分析:单因子方差分析和两因子方差分析、方差分量法
拟合检验:目的和原理,选择检验结果
列联表和卡房检验:解释检验结果
非参数检验:各种非参数检验的原因和方法
3、精益分析工具
流程指标:结拍时间、作业流程指标、周期时间、提前期、生产线平衡率、在制品和周转率
价值流图:建立和运用各种价值流图,分类
常用的原因分析方法:排列图、5W1H、故障树图、因果图等
作业时间分析:节拍、工作研究(时间研究、工作研究)的方法和应用
全面生产维护(TPM):概念和应用、计算和使用OEE分析并提高设备效率
浪费分析:7种浪费和其他形式的浪费
1型浪费:不增值但是不能消除的环节
2型浪费:不增值,可以直接消除的环节
服务过程分析:
服务差距模型:基本思想和构成
四分图模型:应用(满意度与重要度两个维度,四个水平分析顾客需求)
此处应该牢记
网络图认为是4,17
过程测量
输入和输出变量/C&E矩阵/过程测量方法
收集和归纳数据
数据的类型和测量尺寸/数据收集方法
概率与数理统计基础
概率论基础属于/描述性统计/图表法
改进
需完成:
1、产生解决方案
2、评价解决方案
3、改进方案的实施
4、改进方案有效性的验证
知识点:
A、创造性思维工具
头脑风暴、思维导图、水平横向思考法等
B、试验设计
2、原理:检出力、样本量、平衡、重复、仿形等
3、试验计划
4、单因子实验设计
(OFAT)优缺点
5、两水平部分因子试验设计
6、全因子试验设计
7、响应曲面设计
响应曲面法包括:CCD、Box-Behnken等,
理解三种CCD设计
C、消除浪费和精益工具
A、控制计划
计划的构成和控制方法
B、统计过程控制(spc)
1、SPC的目的
2、变量的选择
确定关键质量特性进行控制图监控,及变异源
3、抽样计划与合理分组
4、 控制图的选择
……p图、np图用于控制不良品,c图、u图控制缺陷
5、控制图分析
8项判定原则
6、特殊控制图
C、精益控制工具
1、防错
2、可视化管理
3、标准化作业
D、六西格玛总结与项目评审
六西格玛的核心:关注顾客、聚焦过程、基于数据、过程改进、结果和价值
一。基本核心理念:1.强调聚焦顾客,关注顾客2.流程管理和过程改进,聚焦过程,改进过程 3,基于事实和数据决策,持续的过程改进
二,精益生产五项原则:价值,价值流,流动,拉动,尽善尽美
三,精益生产与西格玛之间的整合
1,精益和6西格玛分别从哪个角度切入流程改进,不同角度之间的关系
2.精益管理和西格玛管理如何整合到持续改进的框架
三。西格玛管理的组织与推进---清晰的应用
1.关键角色的职责---清楚的构建基础
2.整个实施过程
四,西格玛的方法论--
-改进方法(DMAIC)
--设计创新的方法(DMAOV,IDDOV)