6西格玛---绿带项目模板(PPT44页)

精益六西格玛绿带项目模板项目概述：本项目旨在应用精益六西格玛的原理和方法，通过改善流程和减少浪费，提高生产效率和质量，并最终实现降低成本和提升客户满意度等目标。

本项目的实施周期为6个月，项目团队成员包括各相关部门的代表和专家顾问。

项目目标：1.提高生产效率，降低生产时间和成本；2.改善产品质量，减少缺陷率；3.提高员工满意度和参与度。

项目阶段：1.问题识别和定义阶段：-通过数据分析和现场观察，确定需要改善的关键问题；-确定项目范围和目标；-成立项目团队并指定负责人。

2.流程分析和改善阶段：-分析当前流程，找出存在的缺陷和浪费；-进行价值流图绘制，在流程中识别价值和非价值的环节；-制定改进计划，通过精益工具和技术，减少浪费和提高价值创造能力；-设计新流程并进行试验验证。

3.控制和监测阶段：-在新流程中引入监控和控制机制，确保改进效果得到持续维持；-培训和培养员工，提高技能和意识；-建立绩效指标和评估体系，定期监测和报告项目进展和结果。

项目评估和总结：1.评估项目的成果和效果，与项目目标进行对比和分析；2.汇总和总结项目过程中的成功经验和教训；3.提出改进建议和推广计划。

项目风险和挑战：1.团队成员的参与度和配合度可能不高；2.现有流程改变可能遇到困难和阻力；3.需要投入一定的资源和时间来进行培训和指导。

项目资源：1.项目经费；2.项目团队成员和专家顾问；3.数据分析工具和软件。

项目交付物：1.流程分析和改善计划；2.新流程设计和验证报告；3.培训材料和培训记录；4.项目评估和总结报告。

六西格玛绿带
SixSigmaGreenbelt
Sigma()是什么？
是统计学里的一 个单位，表示与平 均值的标准偏差。
举例说明
有20个学生成绩(x)如下：
举例说明
有20个学生成绩(x)如下： 成绩总和为：
举例说明
有20个学生成绩(x)如下： 成绩总和为： 平均成绩μ ：
举例说明
有20个学生成绩(x)如下： 成绩总和为： 平均成绩μ ： 标准偏差：n/redesign)
一个6SIGMA项目包含了一套定义CTQs的解决方 法，一旦6SIGMA项目被选用，下面2个策略中的一个 需要被采用。
修复和改进现成的流 程，这个方法叫做 DMAIC。大多数 6SIGMA项目采用 这个方法
流程的设计或再设计一般 通用DFSS(Design for Six Sigma)，但是 DFSS不是被普遍接受的 方法，DFSS中最流行的 方法是DMADV
根据美国质量协会（ASQ）研究结果，6 SIGMA要求企业质量管理运作达到一个相当高的 层次，假如一个产品交样合格率只有85%，就不 必用6 SIGMA管理。此时可用比6 SIGMA管理 更简单的办法，将85%提高到95%即可。例如推 行ISO 9000质量体系认证、顾客满意度、零缺陷 管理等。另外，6 SIGMA管理对企业员工的素质 提出了较高的要求，6 SIGMA需要员工参与测量、 分析、改进和控制的各种项目，要求自我管理而不 像ISO 9000那样需有人督促。
企业提供的产品和服务必须满足客户要求的质量特征. 在6SIGMA中, 通常用Y来表示.很多公司都是把其作为一个 输出的衡量性指标。 Voc = f ( CTQs ) Y = f (X1, X2, X3, …Xn) Y = f (X) Y代表输出 X代表输入 Voc(Voice of customer)

类型
计数型 计数型 计数型 计数型 计数型 计数型 计数型 计数型
测量方法
2水准分析 2水准分析 2水准分析 2水准分析 2水准分析 2水准分析 2水准分析 2水准分析
25
分析日：03.3.20-30 分析者：XXX
测量时期
连续3日 连续3日 连续3日
测量 Y值
Y2，Y3 YI Y2，Y3 Y2，Y3 Y3 Y2，Y3 Y3 Y1
27
27
改进
28
28
改进（IMPROVE)
改善前
改善后
说明：
29
29
改进（IMPROVE)
区分 1 2 3 4 5
平均
改善前 3.25 3.25 3.50 3.25 3.00 3.25
改善后 3.50 3.75 3.50 3.50 3.75 3.60
备注
BM 膜品位 提高
膜品位
4.0 3.25
54
3
1
1
54
3
1
1
54
3
1
1
54
3
1
1
54
3
1
1
54
20
20
测量（MEASURE)
FMEA
NO Process Step Process Input 潜在的失败模式 潜在的失败影响 SEV 潜在的要因 OCC 当前的控制方法 DET RPN
1
G（BR）涂敷 荧光粉涂敷状态
RPM快
涂敷不足
8
设定不合理
11 G（BR）涂敷 荧光粉涂敷状态
12 DIPPING/擦净
Dipping深度
14
SLY膜检
膜检员工差异

1个总体方差的置信区间
Better Way， Better Results
绿带回顾-9
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假设检验主要术语
Ho = 原假设 ( Null Hypothesis )
H1 = 备择假设 ( Alternative Hypothesis )
P值 = 概率值 ( Probability Value )
2. 等方差检验的原假设和备择假设是？ 原假设：两个总体或多个总体的方差相等
3. 方差分析的原假设和备择假设是？ 原假设：两个总体或多个总体的均值相等
4. 卡方检验的原假设和备择假设是？ 原假设：X与Y无关联（独立）
5. 相关分析中的原假设和备择假设是？ 原假设：X和Y无线性关系
Better Way， Better Results
残差分析 无异常
因子图
等值图/曲面图
响应优化器
重叠等值线图
绿带回顾-23
异常
重新试验
通过图形帮助理解
通过图形帮助理解 找因子最佳设定值 找因子公差范围
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中心点不显著时试验的详细分析步骤
• 1.“统计>DOE>因子>分析因子设计>项” ，通过P值判断中心点是否显著，如果此 Ct Pt 的P>0.05，则取消“在模型中包含中心点”
况？ • 5. 如果残差没有出现特别异常，则方程式可用。如出现异常，则需再次试验验证
残差异常的试验。 • 6. “统计>DOE>因子>因子图” ，画主效应图，交互作用图，立方体图，帮助理解
。 • 7. “统计>DOE>因子>等值线图/曲面图”画等值线图和曲面图。 • 8. “统计>DOE>因子>响应优化器”找因子最佳设定值 • 9. “统计>DOE>因子>重叠等值线图”找因子公差范围 • 10.实际数据跟踪验证试验结论在小范围或大范围的有效性。