六西格玛6sigma培训教材:DMAIC 案例培训教程
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六西格玛品质管理培训教程
一、什么是六西格玛品质管理?
六西格玛品质管理(Six Sigma Quality Management)是一种全新的系统性品质工程方法,它一经推出就迅速受到全球企业的重视。
它的目标是让企业的产品和服务得到企业客户的满意。
六西格玛品质管理是一种集项目管理、质量管理、品质管理和精益生产等眾多管理手段於一身的管理方法。
二、六西格玛品质管理的常见模型
1、DMAIC模型
DMAIC模型也被称为六西格玛的“定义,测量,分析,改进,控制”模型,它的目的是为了改善一个现有的过程,让它变得更加稳定,也就是六西格玛的思想:把不良率降低到3.4个错误/一百万件。
2、DMADV模型
DMADV模型也被称为六西格玛的“定义,测量,分析,设计,验证”模型,它的目的是为了创建一个全新的过程,使它最大限度地满足客户的要求。
三、六西格玛品质管理的基本概念
1、CTQ目标
CTQ(Critical to Quality)是六西格玛的基本概念之一,它是对质量的核心要求,也是质量管理的目标,一般而言,CTQ目标是一个客观定量的目标,它描述了品质方面的期望值。
2、CPK指标
CPK(Capability Process)是六西格玛品质管理的一个重要概念,它是对产品质量能力的评价指标,通过它可以衡量一个产品是否达到质量要求。
6SIGMA__DMAIC方法案例
一、DMAIC方法定义
DMAIC是指在六西格玛(Six Sigma)过程改进过程中使用的一种框架,它具有Define(定义),Measure(测量),Analyze(分析),Improve(改进),Control(控制)五个步骤。
DMAIC的利用可以帮助组织控制和改善过程。
客户投诉分析与处理
由于市场的竞争越来越激烈,客户的投诉和不满意度已经成为企业保持竞争优势的一项重要考量。
因此,准确收集,分析和处理客户投诉,以改善客户满意度,已经成为企业做好客户关系管理的重要工作之一通过采用DMAIC方法,企业可以从多个不同的角度准确地评估,分析和处理客户投诉,以确保良好的客户服务:
1.定义(Define):确定问题的背景,范围,对象,根因,以及公司和客户的需求。
3.分析(Analyze):研究投诉数据和流程,并进行结构化分析和模糊分析,如层面分析法,影响因素图法等,以及多维分析法。
Analyze 概要Phase Step定义输出物为什么此坝会经常倒塌?以前的 业务方式以前的 业务方式改善的业务方式改善的业务方式Step 8 : DataStep 8 : Data 分析 Step 8 : Data Step 8 : Data 分析 Step 9 : Vital Few X Step 9 : Vital Few X Step 9 : Vital Few X’’s 选定 Step 9 : Vital Few X Step 9 : Vital Few X Step 9 : Vital Few X’’s 选定Step 7 : DataStep 7 : Data 收集 Step 7 : Data Step 7 : Data 收集必要 Data 掌握收集计划 建立收集计划 研讨收集及 事后管理数值Data定性 分析定量 分析• Bench marking • 现场实查• 技术资料• 专家意见• Graph 分析• 假设检定• 回归分析• 问卷调查No Yes重要因素 确认Vital Few X’s 选定• 技术分析• 危险度分析• 数值性分析Logic Tree分析的目的在于通过科学地分析Y’s 功能降低的原因后,客观地进行证实管理SYSTEM 登录Sampling 方法, MSA, Data 收集计划书, 定性分析, Graph 分析,平均的检定, 散布的检定, ANOVA, 计数值检定, 相关/回归分析, 非母数检定Sampling 方法, MSA, Data 收集计划书, 定性分析, Graph 分析,平均的检定, 散布的检定, ANOVA, 计数值检定, 相关/回归分析, 非母数检定Data 收集Data 收集Data 分析Data 分析Vital Few X Vital Few X’’s 选定Vital Few X Vital Few X’’s 选定� 必要Data 掌握� 收集目的 定义� 必要Data 掌握� 收集计划 建立� 模拟Data 研讨� 分析及Sampling 方法决定� 指南/样式设计� 收集计划 研讨� 收集过程 及 MSA 研讨� 相关人力选定/教育� 收集及事后管理� Data 收集计划书完成� Data 收集及事后管理� 必要Data 掌握� 收集目的 定义� 必要Data 掌握� 收集计划 建立� 模拟Data 研讨� 分析及Sampling 方法决定� 指南/样式设计� 收集计划 研讨� 收集过程 及 MSA 研讨� 相关人力选定/教育� 收集及事后管理� Data 收集计划书完成� Data 收集及事后管理X ’s Data 收集计划书X ’s Data 收集计划书� 已收集的Data 确认� 收集Data 类型区分� 分析方法 决定� 非 数值性 Data 分析� 语言性 Data 分析� 数值性 Data 分析� Data 分析� 统计性 结论 导出� 已收集的Data 确认� 收集Data 类型区分� 分析方法 决定� 非 数值性 Data 分析� 语言性 Data 分析� 数值性 Data 分析� Data 分析� 统计性 结论 导出Data 分析结果Data 分析结果� 重要因素 确认�实质性的重要性确认� Y & X Y & X’’s 关系整理�Vital Few X’s 与 Y 之间关系的视觉性整理� 重要因素 确认�实质性的重要性确认� Y & X Y & X’’s 关系整理�Vital Few X’s 与 Y 之间关系的视觉性整理Vital Few X Vital Few X’’sVital Few X Vital Few X’’s 输出物输出物工具工具概要概要阶段阶段收集计划建立收集计划建立收集计划研讨收集计划研讨�潜在 X’s 确认�收集目的确认�必要Data 决定收集 及事后管理收集 及事后管理必要Data掌握必要Data 掌握�分析方法 决定�Sampling 方法决定�指南/样式设计�收集过程 研讨�MSA 研讨�相关人力选定/教育�Data收集计划书完成�Data 收集�事后管理为什么要掌握必要的Data?想知道什么?想知道什么?如何知道那个?如何知道那个?需要收集何种Data Data??需要收集何种Data Data??母集团对信用卡帐号的书面查询件数(N=5,000)母集团对信用卡帐号的书面查询件数(N=5,000)平均解决时间(μ)是?平均解决时间(μ)是?Sample以n=100 随机选择的查询件数Sample 以n=100 随机选择的查询件数平均解决时间是 (X) = 1.2 日平均解决时间是 (X) = 1.2 日分析用 Data收集计划书分析用 Data 收集计划书工程不良改善Data 收集分析Tools 现实性提问例题不是很好!Be there !! (请参与到收集的现场吧!!) Be there !! (请参与到收集的现场吧!!)Data 分类Data 分类定性分析定性分析定量分析定量分析�Graphic Tools �统计分析�问卷调查�Bench marking �现场实查�技术资料�专家意见定性Data定性Data 定量 Data定量 Data Gap 分析Gap 分析统计分析统计分析Data 分析的目的在于,为使对潜在X 无论谁都能够产生共同感觉,而进行客观化的Data 分析的目的在于,为使对潜在X 无论谁都能够产生共同感觉,而进行客观化的先进现在 Process Best PracticeIdeal Current现在Process GapToolsTools ResultsResults Benchmarking现场实查Tools & ResultsTools & Results统计分析Graph 分析Graph分析1)→2)→[ R。