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第 10 章

第 10 章. 六標準差的原理. . 1. 六標準差是摩托羅拉公司在 20 世紀 80 年代作為一種改進流程品質的方法。 這方法最初用於改善製造程序的能力，然後移轉到企業程序的能力 已經應用六個西格馬的公司：美國銀行，摩托羅拉，通用電氣公司， IBM 公司，柯達和其他很多公司 基本前提是，所有程序都有變異。變異是敵人。. 六標準差 Six Sigma. 2. 六標準差的歷史. 摩托羅拉公司由於認識到具有高直通率 (First Pass Yield, FPY) 的產品很少使用中失效，因此在 20 世紀 80 年代中期發展六標準差方法。. 3.

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第 10 章

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Presentation Transcript

  1. 第 10 章 六標準差的原理  1

  2. 六標準差是摩托羅拉公司在20世紀80年代作為一種改進流程品質的方法。六標準差是摩托羅拉公司在20世紀80年代作為一種改進流程品質的方法。 這方法最初用於改善製造程序的能力，然後移轉到企業程序的能力 已經應用六個西格馬的公司：美國銀行，摩托羅拉，通用電氣公司， IBM公司，柯達和其他很多公司 基本前提是，所有程序都有變異。變異是敵人。 六標準差 Six Sigma 2

  3. 六標準差的歷史 摩托羅拉公司由於認識到具有高直通率(First Pass Yield, FPY) 的產品很少使用中失效，因此在20世紀80年代中期發展六標準差方法。 3

  4. 量測單位(metric) 標竿 願景 哲學 方法 工具 符號 目標 價值 六標準差許多面向  4

  5. 什麼是六標準差哲學 ? • 我們不知道什麼我們不知道。 科學 藝術 魔術 • 如果我們無法衡量，我們真的無法知道更多。 • 如果我們不知道更多，我們無法控制它。 Six Sigma • 如果我們無法控制它，我們只有心存僥倖。 以顧客為重! 5

  6. 什麼是六標準差 ?? 程序哲學 ? • 知道什麼對顧客重要 • 減少缺陷（ DPMO ）  • 中心圍繞目標（平均）  • 減少變異（標準偏差） 6 GE Company Proprietary November 1998

  7. 什麼是六標準差 ?? 六標準差：一個一流的改革策略，用以加速改善流程，產品和服務 7

  8. 程序 • 我們所做的一切都可以被看作是一種程序或部分程序 • 每個程序可以被特定為： • 平均績效 • 變異 • 當程序的結果是在預期值（指有最低的變異）則稱程序執行地最佳。 8

  9. 程序 一個變異的統計衡量 全六標準差等於99.9997 ％的準確度 改善關鍵程序的方法 一個解決問題之品質和管理手段的“工具箱” 一個把重點放在持續改善的經營哲學 一個數據的結構性分析之有組織的過程 9

  10. 什麼時候使用六標準差? 不明原因/情況 問題在通常的地方，未能界定 當“廣泛”的做法是不恰當時 當其他問題解決方法失敗時 在有許多變數，複雜的情況時 10

  11. 為什麼採用六標準差 ? 界定問題解決的流程 使用已經證明的方法來解決問題 與結果的一致性 著眼於“終點” ，此鼓勵高層之信賴/支持。 11

  12. 這不是一個痛苦的航行 為獲得最佳效果，需要採用文化變革 高層管理人員必須有耐心－沒有快速解決辦法 六標準差是關於得到正確的答案，而不僅是任一答案 12

  13. 注意要點 謊言，該死的謊言，和統計數字 內部的破壞 缺乏了解 恐懼變革 13

  14. 308,537 2 3 66,807 6,210 4 5 233 6 3.4 . 六標準差作為一個目標 每百萬機會的缺點數 s 製程能力 標準差是一個量測的統計單位，其反映製程能力。

  15. Six Sigma – 實際的意義 99.99966% Good (6 Sigma) 99% Good (3.8 Sigma) • 每小時丟掉 7個郵件 • 每 7個月有一分鐘不安全 • 每星期有 1.7 個不正確外科手術 • 每五年有一個過短或過長的降落 • 每年有 68 個錯誤的藥物處方 • 每34年有一小時沒電 • 每小時丟掉20,000個郵件 • 每一天有近15分鐘喝不安全的飲用水 • 每星期有5000個不正確的外科手術 • 每一天在大多數的主要機場有兩個過短或過長的降落 • 每年有 200,000個錯誤的藥物處方 • 每個月幾乎有 7個小時沒電 15

  16. 解剖製程能力 前提是6來源的變異是可以: 確定 量化 消除或控制 不穩定的零件 & 材料 不足的設計 限度 製程能力 不足 LSL USL 缺陷 缺陷 可接受 製程能力 16

  17. 策略 USL LSL • 特化Characterize • 優化Optimize • 新突破Breakthrough T USL LSL T USL LSL T LSL’ USL’ 以顧客為中心-內部與外部 17

  18. 六標準差方法 DMAIC （定義，測量，分析，改善，控制） 提供了一個合乎邏輯的順序以利用現有的問題解決工具和概念 重新包裝現有的工具和概念 每一個步驟應用各種的品質/管理工具 每一步驟結束前提案者審查並建議，再轉到下一個步驟。 18

  19. 6 DMAIC 程序 發展宣言以及企業案例 描繪現有的程序 收集顧客的聲音 明記關鍵品質因素 CTQs / 要求 改善制度化 控制調度 量化財務業績 報告最後專案結果以及學到的經驗 結束專案 定義Define 控制Control 測量CTQs /要求 確定製程穩定性 確定製程能力 計算基準標準差 優化問題陳述 選擇解決方案 (包含 交易研究, 成本/利益分析) 設計幾決方案 測試解決方案 實施解決方案 改善Improve 量測Measure 分析Analyze 確定根本原因 量化根本原因 驗證根本原因 19 DMAIC = Define, Measure, Analyze, Improve and Control

  20. 六標準差佩帶 • 3 等級 (或 帶) • 依據對於相關工具的理解和運用能力水準， • 綠帶－基本分析工具;不太複雜專案的工作 • 黑帶－側重應用和分析;在綠帶協助下進行專案工作 • 黑帶大師－理解應用和應用背後的統計理論;訓練其他帶;領導專案審查 • 每種帶的實際定義和能力，可能因組織和培訓機構之不同而有差異 20

  21. Key Idea 雖然我們從六標準差的觀點看品質改善工具和技巧，重要的是要明白，他們只是收集最初已成功地用於從通常的全面質量管理的努力，至ISO 9000 ，以及在Baldrige程序的所有類型之品質管理和改善的方法。

  22. Six-Sigma Metrics • 缺點（defect）或不一致（nonconformance）－任何傳遞給顧客的錯誤或誤差 • 工作單位（unit of work）－某流程或個別加工步驟的產出。 • 單位缺點數Defects per unit (DPU) =發現缺點數生產單位數

  23. 百萬機會缺點數 (dpmo ) • 百萬機會缺點數（defects per million opportunities ; dpmo）： dpmo = DPU × 1,000,000/錯誤機會數

  24. 六標準差的理論基礎 • 以標準差水準來測量天生變異性的標準差。 • k-個標準差的品質水準滿足以下等式： k *製程標準偏差 = 公差/2

  25. 6標準差品質 • 確保製程變異數是設計公差的一半（ Cp = 2.0） ，同時允許平均值偏移目標值1.5個標準偏差，得到百萬機會中最多有3.4 個缺點的品質水準(dpmo) 。

  26. 百萬機會中有3.4個缺點數的品質水準 • 有0.5個標準差偏離中央的5標準差品質。 • 有1.0個標準差偏離中央的5.5標準差品質。 • 有1.5個標準差偏離中央的6標準差品質。

  27. 在Excel試算表計算標準差水準 • 在Excel試算表上計算標準差水準 =NORMSINV（1- 缺點數/ 機會數）+SHIFT • 或相當於： =NORMSINV（1- dpmo/1,000,000）+SHIFT • SHIFT是表10.1中的偏離中央量。

  28. Key Idea 儘管最初是為製造業所發展，而以規格之公差容忍為基礎，但是六標準差概念已經實施於任何流程，並意味著最多3.4每百萬缺陷機會的通用品質水平。

  29. k-Sigma Quality Levels

  30. Problem Solving • 問題Problem: “應該發生” 與 “實際發生” 事情間的偏差，其重要到讓人認為應該要矯正 • 解決問題Problem Solving: 把實際發生狀況改變成應該發生的狀況

  31. 品質問題類型 • 一致性的問題 • 非結構性績效問題 • 效率問題 • 產品設計問題 • 流程設計的問題

  32. 解決品質問題的情況 • 1. 一致性的問題，由清楚說明的系統，定義令人不滿意的績效。 • 2. 非結構性績效問題，說明含糊的系統所產生令人不滿意的績效。 • 3. 效率問題，所產生令人不滿意的績效，是從參與主事者而非顧客的觀點；常見者如成本與生產力議題。 • 4. 產品設計問題，涉及所設計的新產品能更滿足使用者需要—最重要顧客的期望。 • 5. 流程設計的問題，涉及設計新流程或持續修改現行流程。

  33. 選擇六標準差專案考慮的因素 • 選擇六標準差專案時應考慮的因素如下： • 財務報酬，衡量與品質和流程績效相關的成本，及在收益和市占率方面的影響。 • 對顧客和組織成效方面的影響。 • 成功的機率。 • 對員工的影響。 • 對策略和競爭優勢的合宜性。

  34. 解決問題程序 • 重新定義和分析問題 • 產生構想 • 評估和選擇構想 • 實施構想

  35. 品質革命大師共通的主題 • 1. 重新定義和分析問題：收集和整理資訊、分析數據與基本假設，並重新以新觀點來看問題，以獲得可行的問題定義為目標。 • 2. 產生構想：「腦力激盪」以想出可能的對策。 • 3. 評估和選擇構想：決定構想是否有價值，以及是否會達成解決問題者的目標。 • 4. 實施構想：推銷對策，並讓必須使用者接受。

  36. Key Idea 結構性解決問題程序，提供全體員工共同的語言和互相溝通的工具，特別是跨功能團隊成員間。

  37. DMAIC理論方法的五部曲 • 1. 定義（Define） • 2. 衡量（Measure） • 3. 分析（Analyze） • 4. 改善（Improve） • 5. 管制（Control） DMAIC

  38. 定義Define • 以作業名詞描述問題 • 深入鑽研更專業問題的陳述 (專案領域化) • 確認顧客 和影響產品或服務績效最大的 CTQs, 描述目前績效水準, 以及蘊含的成本/收益 。

  39. 衡量Measure • 關鍵的收集數據問題 • 正設法回答什麼問題? • 將需要什麼數據來回答問題? • 能在哪裡找到數據? • 誰能提供數據? • 要如何花最小心力、以最少錯誤機率，才能收集到數據?

  40. 分析Analyze • 著重於為什麼產生缺點、錯誤, 或太多變異性發生 • 尋找根本原因( root cause) • 五個為什麼 • 實驗與驗證

  41. 改善Improve • 提出構想 • 腦力激盪 • 評估並選擇 • 實施對策

  42. 管制Control • 維持改善 • 標準作業程序 • 訓練 • 檢核表 or 檢討 • 統計製程管制圖

  43. 黑帶級六標準差訓練學程 • 通用電子公司典型的黑帶級六標準差訓練學程，涵蓋的主題可分為七個組別： • 初等統計工具（基礎統計學、統計觀念、假設檢定、關聯性、簡單迴歸）。 • 高等統計工具（實驗設計、變異性分析、多重迴歸）。 • 產品設計和可靠度（品質機能展開、失敗模型與因果分析）。 • 衡量（製程能力、衡量系統分析）。 • 製程管制（管制計畫、統計製程分析）。 • 製程改善（製程改善規劃，畫流程圖、防呆）。 • 實施與團隊合作（組織效能、團隊評價、輔助工具、團隊發展）。

  44. 六標準差設計 • 重點在於產品與程序的性能最佳化 • 特徵 • 設計的高層架構觀點 • 使用明確技術要求的CTQs • 應用統計建模與模擬方法 • 使用分析方法預測缺陷，避免缺陷，性能預測 • 使用子系統和零件變異分析以審查全方位的產品性能

  45. Key Idea • 所有六標準差專案都有三個主要特徵： • 有要解決的問題， • 有問題的流程 • 一個以上用來量化消弭落差並監控進度的量度。

  46. 六標準差應用於服務業 • 把六標準差應用於服務業，應檢討四大績效量度： • 準確度 • 週期時間 • 成本 • 顧客滿意度

  47. 六標準差的財務應用 • 縮短應收帳款未償付天數的平均值和變異數。 • 關帳更快速。 • 改善稽查程序的準確度和速度。 • 降低現金流動的變異性。 • 改善輸入流水帳的準確度（大部分的企業有3至4%的錯誤率）。 • 改善標準財務報告的準確度和週期時間。

  48. 六標準差和精實生產 • 精實生產（Lean production）是最初由豐田汽車公司發展出來的方法，專注於排除所有形式的浪費，包括：必須重製的缺點、不必要的加工步驟、物料或人員不必要的移動、等待時間、過多存貨，和生產過量。

  49. 精實生產的一些效益 • 週期時間至少縮短60%。 • 空間利用率改善40%。 • 產出量增加25%。 • 在製品與完成品存貨量減少50%。 • 品質改善50%。 • 營運資金和員工生產量改善20%。

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