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六西格玛:世界最先进的质量管理方法(小白也要懂的工具模型环亚
来源:http://www.hn-ae.com 责任编辑:环亚娱乐ag88 更新日期:2019-01-02 15:47

  当今趋势:客户对质量的要求越来越高,价格要求越来越低,但是原材料价格、人工费用又在不断上涨,企业继续依赖低廉的人工成本、低廉的基础设施成本、区域化的优惠政策获取利润的时代一去不复返了!持续提高产品及服务质量、降低成本是企业生存和长期发展的迫切需求。越来越多的企业认识到持续改进和创新的重要性,需要取得突破性的提升才能在竞争环境中获得一席之地,但苦于找不到适合的思想方法开展有效的改进和创新,投入了大量的时间和资源,收效甚微,ISO9000能帮助企业做好标准化、规范化的基础工作,但对于持续改进和创新需要更好的策略好方法,企业的出路在哪里?

  六西格玛是持续提高质量、降低成本的科学思想方法体系!爱因斯坦曾说:“我们观察一种情形所用的理论,决定了我们能观察到的东西”。质量管理科学经历了‘质量检验-统计质量控制-TQM-ISO9000’几个发展阶段,目前最先进的方法体系当属六西格玛,该科学体系包括了专注过程改进的DMAIC模式,专注创新的DFSS模式,以及与精益生产融合而成的精益-六西格玛(Lean-Six Sigma)模式。

  六西格玛利用数理统计方法,发掘常规方法难以发掘的根本原因,探索常规方法难以探索的规律,帮助企业针对根本原因和潜在规律采取最有效措施,用最小的代价从根本上解决战略、战术、操作层面的各类瓶颈和痼疾性问题,从而获得成功,走向卓越。

  目前的中国企业正处在变革的十字路口,中国经济也处于从追求效率转变到追求质量的变革中,中国制造2025中明确将六西格玛定位为实现中国制造2025的关键管理创新手段之一。作为被众多世界一流企业实践近三十年的管理创新科学体系,有智慧的中国企业不应再怀疑六西格玛管理能否给处于变革阵痛中的企业带来新的曙光而犹豫,如果跨过这一关,将目光投向更长远的地方,将六西格玛放在战略高度在全企业推行,才能带领企业走出危机,才能让企业基业长青、稳健发展壮大。

  20世纪50年代,得益世界大战的影响美国经济发展快,20世纪70年代,日本的产品开始进入美国市场进行城市争夺,日本的汽车、电子等制造业产品以优异的质量和低廉的价格不断击败美国产品。同时。美国的“奶酪”市场不断被日本竞争对手吞食。摩托罗拉的电视机业务被迫卖给日本松下,又于1980年在日本竞争者面前失去了音响市场,接着移动电话业务也因质量等方面的问题而走下坡路。

  不过摩托罗拉很快了解到:松下公司对买来的电视机企业仅作适度的机器改造,运用戴明的质量管理原理,就将制造过程的缺陷率从15%减少到4%,这一惊人的改造,使摩托罗拉公司深刻地认识到了自己与日本竞争对手之间的巨大差距。在投入大量时间和资源,进行了仔细的研究后,他们在改进实践中也惊人的发现,在制造任何产品时,万州消防补救摩托车起火 提示市民,高质量和低成本完全可以成为孪生兄弟,而不是普遍认为互不相容。

  1981年,摩托罗拉提出5年内把不良产品降低10倍。公司将每年销售利润的5%—10%,有时甚至于20%用来改善质量,同时,公司通讯部工程师比尔·史密斯研究发现:正是因为缺陷才导致产品竞争力受到了致命打击。于是向总裁盖尔文先生提交一份减少或消除产品缺陷的6SIGMA (每百万个产品有3.4个缺陷)的机械设计文件。公司的通讯部门表示在6年内可以实现这一目标,摩托罗拉就将这个6年规划命名为“6σ方案”。从此,摩托罗拉点燃了6SIGMA的火种。

  1985年摩托罗拉公司正式推行6SIGMA管理。那时,摩托罗拉的统计数据表明他们的质量水平为4SIGMA。即每一百万个产品中有6800个缺陷。6SIGMA方案中的具体目标是:1989 年将产品质量和服务质量提高10 倍:到1991年达到至少100 倍的改进;到 1992 年达到 6SIGMA 的质量水平。与其同时运行的还有与“顾客完全满意”紧密相关的其他四个战略行动:全面缩短生产周期:产品设计和制造挂钩;改革经营效益;员工全面参与管理等。

  摩托罗拉公司实施6SIGMA管理两年后,效果显著,成为第一批获得美国波多里奇国家质量奖的企业。并在第二年获得日本制造业的NIKKEI 奖。1994年6SIGMA 在摩托罗拉已经取得了巨大的成功,公司的许多领域达到6σ的目标。制造成本节约了24亿美元.正是由于在6SIGMA方面创造性的先驱工作. 摩托罗拉的名字永远与六西格玛联系在了一起.

  6SIGMA 管理法的独特动作模式是 DMAIC 项目改进模式。其中,D:界定、M:测量、A:分析、I:改进、C:控制。该模式从调整顾客需求开始,了解顾客所关心的问题,从而确定所要研究的关键产品质量特性。

  目的:界定阶段要弄清楚以下问题:我们的顾客是谁、重点关注哪个问题?顾客的需求是什么?调查的过程是什么?其关键是明确过程中关键的质量特性。

  实施:本阶段要做好三项工作:识别顾客的需求,编写项目计划、绘制SIPOC图。

  核心工具:调查表法、直方图、分层法、排列法、因果法、条形法、随机样本及随机抽样、环亚ag88手机版,层次分析法(AHP)、质量机能展开(QFD)

  目的:在这个阶段开始描述过程,并将过程文件具体化,收集计划数据,在验证测量后,测量过程能力,以达到识别产品特性和过程参数,了解过程并测量其性能的目的。使 6SIGMA 管理法一开始,即对过程现状有一个准确的评估,切实找到改进空间。

  核心工具:过程流程图、因果图(C&E)、控制图项目的质、排列图(Pareto)、散布图、测量系统、失效模式分析(FMEA)、过程能力指数、顾客满意度指数。

  目的:分析阶段需要对测量阶段中收集的数据进行整理和分析,并在分析的基础上找出产品特性的影响因素,产业规划再调研 脱贫致富走新路提出并验证因素与关键质量特性之间关系的建议。在因果关系明确之后,确定影响的关键因素。这些关键因素将成为下阶段(改进阶段)关注的重点。这一阶段应完成的主要任务是把握要改进的问题,并找出改进的切人点,即关键过程参数。

  实施:要做好三项工作:收集并分析数据,提出并验证因果关系,确定关键因素。

  核心工具:头脑风暴法、多变量图、确定关键质量的置倍区间、假设检验、 箱线图、直方图、 排列图。

  目的:测量阶段测量的对象是关键质量特性,这是输出变量,而分析阶段分析的是影响关键质量特性的关键过程特性,这是输入变量,而改进阶段的主要任务首先要确定输入变量,然后寻找关键质量特性与关键过程特性之间的关系。通过改进输入变量而实现提高输出变量的目标。同时对结果进行优化,最常用的方法是析因设计,正交设计及响应曲曲方法。

  目的:改进阶段所得成果要一直保持下去是一件非常困难的事情,甚至比改进取得成果还困难。因为它涉及到更多的人和部门,而且原有的习惯和做事的方式是难改变的,所以必须对关键过程特性— —KCC 制定一系列非常详细的控制计划,这就是控制阶段所要做到的。

  实施:要做好三项工作:制定标准、明确管理职责、实施监控。过程管理是 6SIGMA 管理的终点,也是企业成为 6SIGMA 组织的起点。一旦过程管理成熟,就会推动着工作过程不断提高质量水平,对顾客的声音做出最及时的反应。

  核心工具:控制图、统计过程、防故障程序、过程能力指数、标准操作程序、过程文件(程序)控制。

  各种类型的组织、各种管理领域都可实施 6Sigma 管理方法,但并不一定都适用即时推行这种方法,只有具有相当规范的管理基础并拥有较好素质人员的组织,才有推行 6Sigma 管理方法的基础。这就像摘果实,环亚娱乐官网!地上的果实以及伸手可及的果实只需用一般方法即可摘到,而树顶的果实就需用 6Sigma 才能摘到。所以,目前推动和实施 6Sigma 管理方法的都是国际或国内的一流企业。

  如果把精益六西格玛定位为一种质量技术,那个“质量”一定是“大质量”的概念,不仅仅是产品质量,还包括工作质量、管理质量等。六西格玛最早的方法论是DMAIC,侧重于过程改进,后来又经过发展,产生了六西格玛设计(DFSS)的概念,DFSS的方法论主要根据不同的企业特点出现了DMADV、DMADOV、IDDOV等几十种方法论,也许未来还会增加。而每一种方法论都整合了大量管理和统计分析工具,并不断地完善和发展,对企业的质量管理起到了很大的促进作用。后来与精益生产相结合,产生了精益六西格玛的概念,但方法论并没有变化,只是融合了更多的工具以更好地适应精益类问题。

  从世界质量管理的发展史上看,曾经有一个阶段叫统计质量控制阶段,这个阶段在质量管理上过度依赖统计分析技术和统计专家而忽略了全员的作用,所以后来才有全面质量管理阶段的诞生,但这并不能否定统计分析技术的作用,而恰恰相反,统计分析技术是质量问题分析和改进最重要的手段,是质量技术的理论核心。而统计分析技术也恰恰是中国企业质量管理的短板,精益六西格玛恰好能弥补我们这个缺陷,但前提是我们要真正懂得如何利用这些统计分析技术,可以分两步来看:用正确的工具和把工具用正确。

  信息化和智能化是未来制造业的发展趋势,而信息化和智能化的结果必定会使过程自动化,人在制造过程的参与越来越少,影响越来越小,而对质量的管理也将越来越多的把精力集中在过程的管控上,因为机器是不能考核的,也从来不会对结果负责。而要谈对过程的测量、分析和改进,没有任何方法会比精益六西格玛更有效,所以未来精益六西格玛应用的空间一定会越来越大,越来越能发挥其独特的优势。

  大数据时代的影响已经不仅仅是互联网和信息产业,对传统制造业的冲击也是不容忽视的,如何在大数据中提取价值是任何组织都不能忽视的问题,公司的两化融合正在推进,物联网已经不再是概念,我们应该如何分析物联网中的大量的数据,如何从这些数据中提取有用的信息,这也是对精益六西格玛提出的挑战,我曾尝试过对物联网数据进行分析,以目前精益六西格玛黑带水平常用的统计分析工具,只能做些简单的图形分析,想深入分析却很难,因为这些数据格式不符合常用六西格玛工具的分析要求。因此,要挖掘这些数据的价值,可能要从两个方向着手:一个是设定更加合理的抽样方式,以使得数据样本符合分析要求,一个是找到更好的方式处理这些数据。当然,前提是我们要清楚,我们想从这些数据中获取哪些有价值的信息。

  也许这就是我认为的精益六西格玛最好的归宿,融合不等于消失,而是真正成为了文化的DNA。比如说FMEA(失效模式及影响分析),在现在的精益六西格玛项目中,我们只把它看作分析设计或制造过程风险的一个工具,我们做的FMEA分析也只停留在项目文档中,而FMEA更大的意义在于故障模式的管理,形成关于故障模式的知识库,不仅能够指导新产品开发、避免风险,而且能够依据FMEA建立可靠性模型,进行可靠性分析,指导维修服务等。可以说,很多工具都是先于精益六西格玛出现的,都可以单独用来分析和解决问题,只不过我们是以精益六西格玛的方式引入的,而这些工具的应用,最终也应该融入现有体系中,常态化的应用,不再是只有在做精益六西格玛项目时才用,这样才是真正的融合。精益六西格玛项目也不应该固守现有的模式,应简化过程,迅速解决问题,精益六西格玛是帮助我们解决问题的,绝对不应该成为我们的负担。

  也许有很多人并不认可精益六西格玛,但我们都痛恨为什么很多质量问题总是重复出现,为什么产品的可靠性跟标杆企业差距那么大,凭什么我们只能是制造大国而不能是制造强国,也许我们应该静下心来,无论用什么方法,先把基础工作做好!

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