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1-分析问题的逻辑思路ppt

2020-01-12 16:54策划营销 人已围观

简介1.本站不保证该用户上传的文档完整性,不预览、不比对内容而直接下载产生的反悔问题本站不予受理。 序号 工序 输入 潜在的失败模式 潜在失败影响 严重度 潜在要因 发生率 当前控...

  1.本站不保证该用户上传的文档完整性,不预览、不比对内容而直接下载产生的反悔问题本站不予受理。

  序号 工序 输入 潜在的失败模式 潜在失败影响 严重度 潜在要因 发生率 当前控制方法 探测难度 推荐措施 RPN 10 吹杂物 吹气手法 手法错误 炉门门物 9 ① 无作业指导书进行规范②吹气时间短 8 每天沟通一次以上 6 制定吹气的作业指导书,规范操作方法 432 4 门框来料 抽样概率 抽样概率过低 来料不良率较高 6 ① 采样数量较少②采样基数过大③ 质检人员未按要求采样 8 线 门体来料 抽样概率 抽样概率过低 来料不良率较高 6 ① 采样数量较少②采样基数过大③ 质检人员未按要求采样 8 线 提高抽样数量和次数 336 7 包装至门体车 门体车类型 车种混用,门体车与炉门不匹配 炉门放置在错误的门体车内,导致炉门划伤 9 ① 车辆数量紧缺 ② 车辆使用混乱,没有车间规定约束③ 员工对门体车认识不规范,随意使用。 9 每天沟通一次以上 4 ①增加门体车数量②制定门体车使用违章制度,规范门体车使用③对员工进行简单培训或者明晰门体车标识 324 8 包装至门体车 门体车类型 门体车老化,软垫脱落 软垫脱落使炉门失去防护,导致划伤 8 ① 员工使用不规范② 车间对门体车无维护和维修③ 门体车使用频繁 7 每天沟通一次以上 5 ①对门体车进行定期维护②统一员工使用规范 280 11 吹杂物 环境 杂物粉尘过多 炉门门物 6 ①操作员头屑过多,脱发②生产线周围环境差,灰尘多③风扇全天开启,导致尘雾弥漫 7 无控制措施 6 ①操作员戴帽子②生产工作时勿进行打扫清洁活动 252 炉门组件失效模式分析(FMEA) 对15个关键因子RPN值进行降序排列后,根据2/8原则从中筛选出了如上6个急需解决的问题。 部分改善措施 NO. 工程名 改善项目 改善前现况 对策实施LIST (具体内容) 负责人 完成日期 1 编制吹杂物指导书 无吹杂物的作业规范模版 反复沟通 研究最能使杂物被吹干净的吹气角度和吹气手法,确定作业指导书 XXX 2011/10/05 2 建议提高来料抽检数量 来料抽检概率低 沟通 与来料检协调 XXXX 2011/10/09 3 确定门体车类型使用规范制度 门体车使用无规范,较随意 投诉 明确门体车的类型和各自的使用途径。 XXX 2011/09/27 4 设计尾数架,代替尾数车 尾数占用门体车,降低门体车使用效率 沟通 设计尾数架,并向班组长建议制作尾数架 XXX 2011/10/06 5 调整吹气管位置 生产线上吹气管气孔是垂直向下,不容易吹干净杂物 检查 向班组长建议改善措施 XXX 2011/10/05 路标中的 “漏斗”的向下位置逐渐将Xs 从多数的微不足道项向少数的重要项转变. 小结:逻辑分析思路 Y = f (x1, x2, x3, x4, . . . xn) 全过程中“Y”的执行成效 Y的变量情况 我们从 “Y”开始: 流程图 } 接受能力评价 FMEA 降低了“过程差错” 的变量及效果. 原因及效果矩阵 FMEA x1, x7, x18, x22, x31, x44, x57 Y = f (x7, x22, x57) Looking for the Leveraged KPIVs 找出关键的过程输入变量(KPIVs) 最佳化的流程 Control Define Measure 区分 Improve 改善结果的持续管理 课题的文书化 Project 选定/定义/承认 结果变数的(Y)定义/现水准测量 排列潜在的原因变数(x) 主要阶段 主要原因变数的评价/最佳化 适用工程里的解决对策 Analyze 潜在原因变数(x)的定义/评价 主要原因变数的导出/分析 Process Map C&E Matrix FMEA Multi-Vari 分析 实验计划法 Control Plan SPC MSA 重要 X 选定 重要 X 管理 所有 X 变数LIST 选别LIST 8 ~ 10 输入 4 ~ 8 输入 3 ~ 6 输入 10 ~ 15 输入 30+ 输入变数 主要活动工具 Y = f(x) 的漏斗效果 QFD 999朵玫瑰花,看来 他是最爱我的,就 嫁给他了 升官了,o(∩_∩)o 饭店改善后,生意 更好了^_^ 老公理解我,线sigma带来了什么 The End * * * * * 放羊 卖钱 娶媳妇 生娃 放羊 放羊娃生命的流程图 挤羊奶 办奶粉工厂 买车 当司机 考大学 穷 6sigma是什么 PART 1. 6sigma概述 PART 2. 流程图 PART 3. 因果分析 PART 4. 失效模式及影响分析 流 程 图 Process Mapping 流程图是什么? 流程图是一种通过显示构成过程的步骤、事件和操作 (按时间顺序) ,以简单、直观的方式定义过程的工具。 炉门部装生产流程图 流程图基本关系方程式 Y = F(X) Manage the INPUTS and good OUTPUTS will follow 管理好输入可以得到好的输出 传递函数 Transfer Function Output 输出 影响 Input 输出 原因 输出 产品中被客户所定义成关键因素的任何东西或特性。 2.输入 对输出有影响的变量。 流程图术语及步骤 确定问题,设立目标 确定流程范围,写出流程节点 确定节点输出 根据输出写出输入因子 确认流程图 确定后端客户和前端供应商 1.客户 由项目的范围所定义。客户可能是最终使用者、另一内部的组织或下一过程步骤。 2.增值步骤 一个为了满足顾客需求而对产品有增值的步骤。 宏观流程图 符号 含义 过程开始或结束 活动或工序 判定或检验点 连接点 流程图方向 流程图 Example (炉门组件生产流程图) 为什么需要流程图 详细的流程图有助于确认: 产生输出缺陷或问题的重点关注区域 识别增值工序,可去除的非增值工序; 返工和修理显而易见;“隐蔽工厂” 是否有缺失、冗余或错误 流程中寻找影响问题的输入因子 项目范围的样本; 使团队达成共识,作为后续活动渠道; 为因果矩阵、失效模式及效果分析和控制计划提供输入。 过程指定的同时又可提供: “理想”流程图 流程图(Process Mapping) PART 1. 6sigma概述 PART 2. 流程图 PART 3. 因果分析 PART 4. 失效模式及影响分析 Cause and Effect Analysis 因果分析 什么是因果图? 又称石川图或鱼骨图 用于识别、展示、检查任何事情的可能原因的非常有用的图形工具 使团队注意力放在问题的关键领域上 它展示整个团队的集体智慧 它使大家对问题的原因看法一致 它提供对解决方案的依据 它使团队注意力放在问题原因(Xs)而非症候上 “鱼骨”图( Fishbone Diagram ) 可能原因的主分类画在箭头的分支处。每一个分支的所有可能原因则加 在分支上。 问题点 根本原因 子原因 Causes原因 Effect结果 C=Control Factor 受控因素 N=Noise Factor 噪声因素 Manpower 人员 Environment 环境 Materials 材料 Machinery 机器 Methods 方法 Measurement 测量 N C N C N C N C N C People 人员 Policies 政策 Procedures 程序 Place 场所设施 Measurement 测量 Environment 环境 Man 人 Machine 机 Materials 物 Methods 法 Measurement 测 Environment 环境 生产过程中的因子类型5M1E 服务类或管理类过程中的因子类型4P&M&E “鱼骨”因果图因子类型 鱼骨图 Example 根本原因是我们能够改变或破解的最底层原因 在我们的能力范围内可单方面控制、影响或改变的原因 一旦定义了问题,就连续问“为什么”,直到挖掘到根本原因 挖掘根本原因 如果问题有多个潜在的原因,必须对每个原因进行分析 确定哪些原因在控制范围内或影响范围内 因果分析(Cause and Effect Analysis) 因果矩阵(Cause & Effects Matrix ) 使用流程图作为主要的输入,以数字化的等级将与客户的 X和Y作出联系和排序 根据对客户的重要性给Y打分 根据与输出的关系给X打分 结果:将X放于柏拉图上,可用作关键过程输入变量 (KPIV)评估的起始点 对X,Y进行排序,给每对变量(X,Y)赋重要度 团队建立Y=f(X)的第一次尝试 C&E矩阵填写方法 在表格上部列出输出变量Y。这些输出是团队/客户认定是重要 的。可能是在流程图中确定的Y的子集。 用任意标度排列出每个输出(可能是1-10)。最重要的输出 得分最高。 确定影响Y的所有潜在的输入或原因(X),列出在矩阵的左边 在矩阵的边界内用数字(关联度)列出每个X对每个Y的影响 用每列的总计分析和排列在初步实施FMEA时的关注点 1、列出主要输出值(依据顾客要求) 2、据对顾客的重要性来确定各输出的重要性权数 3、列出所有流程步骤及相应输入、流程指标 4、确定输入与输出间的关系系数:关系系数通常采用0、1、3、9 0--无相关;1--输入对输出只有轻微影响 3--输入对输出有一定影响;9--输入对输出有直接显著的影响 5、将关系系数与权重乘积相加,并排出优先顺序 C&E矩阵填写步骤概要 Rating of Importance (1 - 10) 7 3 Key Requirements 炉门划伤 门物 Total Process Step Process Inputs rating: 0 , 1 , 3 , 9 2 门框来料 检测人员 9 1 66 15 门体来料 检测人员 9 1 66 1 门框来料 供应商 9 0 63 4 门框来料 抽样概率 9 0 63 14 门体来料 供应商 9 0 63 16 门体来料 抽样概率 9 0 63 30 包装至门体车 门体车类型 9 0 63 20 吹杂物 操作员 0 9 27 22 吹杂物 吹气手法 0 9 27 23 吹杂物 环境 0 9 27 11 装把手 操作员 3 0 21 12 装把手 风批模具 3 0 21 31 包装至门体车 炉门放置方法 3 0 21 32 包装至门体车 放置数量 3 0 21 炉门组件C&E矩阵案例 我们从32个输入因子中进行降序排列,从中筛选出了10个影响炉门不良的输入因子,下一步将对该10个关键的输入因子再进行FMEA分析,进一步找出最关键的输入因子. 柏拉图:原理就是2/8原则 阐明20%的原因产生80%的问题 PART 1. 6sigma概述 PART 2. 流程图 PART 3. 因果分析 PART 4. 失效模式及影响分析 FMEA(失效模式及后果分析) Failure Mode and Effect Analysis 失效 在规定条件下, (环境、操作、时间)不能完成既定功能。 在规定条件下, 产品参数值不能维持在规定的上下限之间 产品在工作范围內, 导致零组件的破裂、断裂、卡死、损坏現象 失效的定义 失效模式及后果分析(FMEA) 弯曲 毛刺 孔错位 断裂 转运损坏 漏开孔 脏污 变形 表面太光滑 短路 开路 表面粗糙 开孔太深 失效模式应以规范化技术术语描述,不同于顾客察觉的现象 潜在失效模式 噪音 粗糙 费力 工作不正常 异味 渗漏 不能工作 报废 外观不良 无法紧固 不能配合 不能连接 无法安装 损坏设备 危害操作者 工装过度磨损 对最终使用者 对下道工序 潜在失效的后果 所有可能出错的地方都将会出错! 什么是 FMEA ? 默菲定律: FMEA 是先期质量策划中评价潜在失效模式及其起因的一种工具 通过判断因子发生失效的风险优先排列,并采取行动排除或降低其发生的方法 为未来使用和持续改进提供文件化的预防经验/方法 将问题扼杀在摇篮之中 失效模式及后果分析(FMEA) 改进产品的质量、可靠性与安全 提升企业的形象和竞争力 降低成本 减少浪费 降低保证成本 书面规定并跟踪减少风险所需的措施 FMEA 的益处 风险优先度数RPN(Risk Priority Number) RPN = ( S ) x ( O ) x ( D ) S=Severity 严重度 -后果到底有多糟? O=Likelihood of Occurrence 频度 -经常发生吗? D=Likelihood of Detection 探测度 -发现得了吗? 失效模式及后果分析(FMEA) RPN 分数 等级 标准 级别 严重度 发生频率 不可探测度 分类 评分准则 时间间隔 发生频率 定义 10 安全 无预警的安全或违法事件 每天多于一次 > 30% 故障所造成的缺陷测试不到 9 有预警的安全或违法事件 每3-4天发生一次 ≤ 30% 偶尔能测试到某些单位是否有缺陷 8 主要功能 主要功能丧失 每星期发生一次 ≤ 5% 能对所有单位进行系统采样和检查 7 部分主要功能丧失 每月发生一次 ≤ 1% 所有的单位均进行人工检查 6 次要功能 次要功能丧失 每3个月发生一次 ≤ 0.03% 带有防错功能的人工检查 5 部分次要功能丧失 每6个月发生一次 ≤ 万分之一 过程使用监控系统(SPC)并且人工检查 4 缺陷 (外观) 75%以上客户会发现 每年发生一次 ≤ 十万分之六 使用SPC并对失控情况立即采取行动 3 50%以上客户会发现 每1-3年发生一次 ≤ 百万分之六 象上面样使用SPC,并对失控情况前后进行100%检查 2 25%以上客户会发现 每3-6年发生一次 ≤ 千万分之三 所有故障模式都经过自动检查 1 25%以下客户会发现 每6-100年发生一次 ≤ 十亿分之二 缺陷很明显,可防止其影响到顾客 过程功能 要求 潜在 失效模式 潜在 失效的后果 严重 度数 S 级 别 潜在失效的 起因/机理 频 度 数 现行设 计控制 不易 探测 度数 D 风险 顺序 数 RPN 建议 措施 责任和目标完成日期 措施结果 预防 探测 采取的措施 严重度数 频度数 不易 探测 度数 R.P.N 功能、特征或要求 会有什么问题 无功能 部分功能 功能过强 功能降级 功能间歇 非预期功能 有多糟糕 起因是什么 后果是什么 发生频率如何 怎样预防和探测 该方法在探测时有多好 能做些什么 设计更改 过程更改 特殊控制 采用新程序或指南的更改 跟踪 评审 确认 控制计划 FMEA的顺序 是我们的工作方式 是我们的工作方式 是我们的工作方式 是我们的工作方式 是我们的工作方式 厨房电器事业部精益制造部6Sigma管理室 * 6Sigma分析问题的逻辑思路 ——以精品战略为核心,不断优化持续革新体制 PART 1. 6sigma概述 PART 2. 流程图 PART 3. 因果分析 PART 4. 失效模式及影响分析 6sigma概述 你心中的六西格玛是什么? 认知六西格玛 为什么要学习六西格玛 1、岗位资格认证的需要 2、六西格玛是美的的企业文化,是美的人的工作方式 3、六西格玛是一门逻辑性非常强的管理科学,它能够弥补经验管理的不足 英语 English 计算机Computer 六西格玛6Sigma 开车Driving 21st人才 21世纪人才必须的4 项技能 这附近没 有矿石... 在哪儿才 会有矿石呀! 技能 是… 轰 隆 轰隆隆… 仅仅付出努力是不能解决所有问题的。寻找他人不能轻易赶上来的方法 才是竞争力的源泉。 6Sigma是什么 工具 方法 理念 A B 西格玛水平 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 690000 308700 66810 6210 233 3.4 百万机会缺陷数 西格玛水平 99%是不是足够好 每小时会有20,000个信件在投递中丢失 每天会喝进15分钟不干净的水 每周会发生5000个失败的外科手术 每天在一些主要机场会发生飞机坠落失事 每年会发生200,000起错误使用麻药处方 每月大概会发生7个小时的停电事故 每小时只有七个信件在投递中丢失 每七个月只喝进1分钟不干净的水 每周只会发生1.7个失败的外科手术 每隔五年才会发生一起飞机坠落失事 每年只会发生68起错误使用处方案例 每34年发生一起一个小时的停电事故 99% 还是不够好 (3.8 Sigma) 99.99966% 是目标 (6 Sigma) 当产品正品率为99%时,或许能满足某些产品的质量控制需求,但是当面对超大批量生产时,99%的正品率得到的结果是绝对量巨大的次品数。因此更高的质量控制要求日益重要。 20世纪70年代,美国企业发出惊呼:“爆发了第二次珍珠港事件” ——日本企业--优异的质量及低廉的价格 六西格玛的发展历程 6 Sigma 源于 出名于 “摩托罗拉须导入6Sigma 因为我们在市场竞争中不断被外国公司击败,这些外国公司能够以更低的成本生产出质量更好的产品!” --摩托罗拉,新宝5测速登录Bob Galvin 六西格玛是我们曾经有过的最重要的管理培训。它比上Harvard商学院和去Crotoville培训还要好。它教会了我们一种思维方式。 --通用电气,Jack Welch Motorola : 6Sigma 给公司带来的业绩 1987年-1997年实施 6SIGMA管理 质量目标起初5年改进10倍,后来每2年改进10倍 销售额增长5倍,利润每年增加20% 节约成本累计达140亿美元 公司股票价格平均每年上涨21.3% 1988年荣获美国鲍德里奇国家质量奖 6 SIGMA的摇篮: 与 Jack Welch 6 SIGMA是GE从来没有经历过的最重要的发展战略。 Jack Welch 将6SIGMA作为公司总增长目标的一部分来实施; 将6SIGMA方法演变为一个管理系统,将人事、财务与6SIGMA实施结果的衡量紧密地结合在一起; 首创明星、黑带大师、黑带、绿带,并以GE特有的方式推进6SIGMA; 目前我们采用6SIGMA方法实际上就是:Motorola方法+GE推行方式。 6Sigma 从此名声大震 受益于6 Sigma导入的著名公司 图 1987 1988~1995 1997 1999 Allied Signal 6Sigma在美的厨房电器 1.带级--蓝带、绿带、黑带、黑带大师 6Sigma在美的厨房电器 2.6Sigma组织 内部顾客 外部顾客 以顾客需求为导向 6Sigma工作方式一 6Sigma工作方式一 以顾客需求为导向 了解客户线年,某部队一次命令传递的过程是这样的: 少校对值班军官:明晚8点钟左右,哈雷彗星将可能在这个地区看到,这种彗星每隔76年才能看见一次。命令所有士兵着野战服在操场上集合,我将向他们解释这一罕见的现象。如果下雨的话,就在礼堂集合,我为他们放一部有关彗星的影片。 值班军官对上尉:根据少校的命令,明晚8点,76年出现一次的哈雷彗星将在操场上空出现。如果下雨的话,就让士兵穿着野战服列队前往礼堂,这一罕见的现象将在那里出现。 上尉对中尉:根据少校的命令,明晚8点,非凡的哈雷彗星将身穿野战服在礼堂中出现。如果操场上下雨,少将将下达另一个命令,这种命令每隔76年才会出现一次。 中尉对上士:明晚8点,少校将带着哈雷彗星在礼堂中出现,这是每隔76年才有的事。如果下雨的话,少校将命令彗星穿上野战服到操场上去。 上士对士兵:在明晚8点下雨的时候,著名的76岁的哈雷将军将在少校的陪同下,身着野战服,开着他那“彗星”牌汽车,经过操场前往礼堂。 了解客户:Kano模型 1、新宝5娱乐登录平台帮助员工确定优先权 2、在必不可少的属性就位前,不要花时间在惊喜属性上 3、千万不要认为“没有抱怨等于客户满意” Absent Fulfilled 缺乏满足 -Dr. Noritaki Kano Delight 喜悦 Neutral 中性 Dissatisfied 不满意 惊喜 delighters 越多越好 More is Better 必不可少 Must Be 以数据分析为基础 利润在下降! C E O 6Sigma工作方式二 以数据分析为基础 C E O 地区 2011利润下降额度 华南 8千万 华北 6千万 华东 20千万 西北 9千万 以数据分析为基础 C E O 地区 2009利润 2010利润 2011利润 利润下降额度 利润下降幅度 华南 74千万 80千万 72千万 8千万 10% 华北 85千万 76千万 70千万 6千万 7.9% 华东 108千万 120千万 100千万 20千万 16% 西北 28千万 15千万 6千万 9千万 60% 将数据加工 为容易理解 的图表 地区 2009利润 2010利润 2011利润 利润下降额度 利润下降幅度 华南 74千万 80千万 72千万 8千万 10% 华北 85千万 76千万 70千万 6千万 7.9% 华东 108千万 120千万 100千万 20千万 16% 西北 28千万 15千万 6千万 9千万 60% 华 南 区 华 北 区 华 东 区 西北 区 数据分析的三个层次 以数据分析为基础 ?仅仅是利用经验,而 非数据; ?采集数据,但仅仅将 其视为数字; ?综合数据,绘制图表 ?使用统计数据; ?使用样本数据; 直觉往往是错的 分析水平 6Sigma工作方式三 以流程改善为根本 流程之“放羊娃”的故事 是我们的工作方式 是我们的工作方式 是我们的工作方式 是我们的工作方式 是我们的工作方式 * * * * *

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