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六西格玛发端于摩托罗拉,通用电气的杰克.韦尔奇将其发扬光大。在持续改善领域,六西格玛与精益生产优势互补、互相促进。
首先,西格玛是一个统计学的概念。它代表着一组数据的标准偏差,反映的是一组数据相互离散的程度。标准偏差越大,数据越离散;标准偏差越小,数据越集中。
西格玛水平越高,过程能力指数(Cp值,Cpk值)越大,不良率就越低;反之,西格玛水平越低,过程能力指数(Cp值,Cpk值)越小,不良率就越高。按照传统的质量管理理论,过程能力并不是越高越好。随着过程能力的提高,失效成本会降低,但检验和预防成本会提高,因而综合质量成本曲线会大致呈现出开口向上的抛物线形态。根据下表,还可判断出抛物线的顶点大致在1和1.67之间。当Cp值>1.67时,就会被认为是过程能力过高,此时的综合质量成本会增加[11]。
表2-2 过程能力指数与过程能力判断标准
过程能力指数 | 过程能力评价 |
Cp < 0.67 | 严重不足 |
0.67 < Cp < 1.00 | 不足 |
1.00 < Cp < 1.33 | 尚可 |
1.33 < Cp < 1.67 | 充足 |
Cp > 1.67 | 过高 |
六西格玛理论虽然不否认综合成本曲线的抛物线特征,但认为抛物线的顶点会严重右移,而且顶点右边部分曲线的斜率会变得很小。当企业试图追求六西格玛(Cp=2,Cpk=1.5)甚至更高的质量水平时,往往会给企业带来更多的收益,而不是损失。
(1)六西格玛主张结果是过程的函数,即Y=f(x)。
(2)要改善品质现状,要提升生产效率,要降低制造成本,要缩短生产提前期,就必须改善过程管理。
(3)影响最终结果的过程和原因远远不止一个。为了取得预期的改善效果,需要:
以结果为导向,以数据为驱动,抽丝剥茧,刨根究底,直至找出问题的确切答案。
3.六西格玛问题解决思路
(1)首先,将实际的问题转化为统计的问题;
实际的问题 |
统计的问题 |
统计的解决方案 |
实际的解决方案 |
Y=f(x) |
(2)然后,在此基础上找出统计的解决方案;
(3)接下来,再将统计的解决方案转化为实际的解决方案,并予以实施。
六西格玛改善一般遵循DMAIC的改善流程,分五个阶段来完成。即:
(1)Define(定义)阶段;
(2)Measurement(测量)阶段;
(3)Analysis(分析)阶段;
(4)Improvement(改善)阶段;
(5)Control(控制)阶段。