在北京六西格玛绿带培训中,企业六西格玛DMAIC流程战略如何实施?

Question

在北京六西格玛绿带培训中,企业六西格玛DMAIC流程战略如何实施?

Answer 1

　　一、六西格玛管理采用的是DMAIC流程，即定义、测量、分析、改进、控制。

　　定义：识别客户的要求、确定影响顾客满意度的关键因素。

　　测量：有效地定义每一个关键质量(CTQ)特性。此外，验证测量过程的有效性，确保其在多次重复测量中是一致的。

　　分析：确定导致缺陷发生的根本原因，并找出整个过程中引起缺陷发生的变量。通过收集数据决定每个过程变量的基准值。

　　改进：通过设计试验来研究各个过程变量对于关键质量特性的重要程度，目的在于确定每个变量的最优水平。

　　控制：目标是通过避免过程变化时可能带来的潜在问题，从而维持长期的收益

　　在这过程中，每一个阶段都采用了大量的工具，如：头脑风暴法、控制图、流程图、鱼骨图、柏拉图、质量功能展开(QFD)等等。

　　二、北京六西格玛绿带培训公开课，每月固定开班！

　　提供：公开课、内训、项目辅导咨询

　　三、企业派员工出来参加六西格玛绿带培训的目的：

　　如今六西格玛绿带是企业管理人员学习的大热门课题，许多企业都要求在品质、生产以及技术人员具备一定的6sigma绿带（GB）/6sigma黑带（BB）的资格。

　　1、熟悉质量对于企业的含意

　　2、熟悉六西格玛方法论的发展背景及其能够为企业带来什么

　　3、熟悉六西格玛项目改善课题的甄选流程与标准，熟悉项目课题的描述方法

　　4、理解六西格玛方法论之DMAIC改进路径及各阶段核心输出

　　5、理解统计方法在DMAIC改进流程中的应用，包括：SPC、MSA、DOE、ANOVA、假设检定、相关与回归等

　　6、能够独立带领团队实施项目改善

　　六西格玛绿带经过培训对六西格玛质量管理的知识有了较深的理解，并能运用一些简单的工具到实际的工作中去，因此，参加六西格玛绿带培训达到了绿带资质，是有助于实际工作和求职的。

　　四、北京六西格玛绿带培训大纲

　　【SSGB六西格玛绿带标准培训】

　　第一天：Define--六西格玛定义阶段：发现、确认问题

　　第一讲：6sigma管理综述（原理、模型、组织、资源与活动）

　　1、什么是六西格玛？  ---六西格玛的系统概念！

　　2、为何需要六西格玛？---企业推行六西格玛的必要性分析

　　3、如何应用六西格玛？---企业推行六西格玛可行性分析

　　4、六西格玛的组织模型---企业推行六西格玛的组织架构分析

　　第二讲：如何启动和界定一个6 SIGMA项目

　　1、项目小组---如何组建项目团队？

　　2、项目来源---什么是项目，项目从哪里来？

　　3、项目选择标准---如何评选合适的六西格玛项目？

　　4、制作项目计划

　　5、实例1：某企业推行六西格玛项目案例分享

　　第三讲：劣质成本分析（企业成本的种类与构成）

　　1、质量损失函数、品质成本与利润的关系

　　2、预防成本、鉴定成本、缺陷成本

　　3、能力值与品质成本的对应关系

　　4、统计学的基本原理与专业术语介绍

　　第四讲：C&E Matrix 因果矩阵分析法

　　1、因果图、因果矩阵的概念、用途及、制作步骤

　　2、因果矩阵与其它工具的联系

　　3、实例2：因果矩阵案例讲解与练习

　　第二天：Measure--六西格玛测量阶段：现状测量

　　第五讲：潜在失效模式及效果分析（FMEA）

　　1、FMEA的定义、用途、背景与类型

　　2、FMEA制作的八个步骤

　　3、实例3：FMEA案例制作练习及讲解

　　第六讲：六西格玛专用软件MINITAB基础介绍

　　1、MINITAB的作用、视窗、基本操作

　　2、MINITAB统计分析工具介绍

　　3、实例4：MINITAB实际操作演练

　　第七讲：MSA测量系统分析：确保所收集数据的真实性

　　1、测量误差的组成

　　2、测量系统分析的目的与步骤

　　3、连续数据测量系统分析、离散数据测量系统分析、破坏性试验数据测量系统分析

　　4、实例5：测量系统分析案例讲解与练习

　　第八讲：CP K过程能力分析

　　1、过程变异与过程能力

　　2、过程能力指数（短期能力、长期能力、非正态分布数据的过程能力）

　　3、实例6：过程能力分析案例讲解与练习

　　第三天：Analyze--六西格玛分析阶段：查找关键原因

　　第九讲：多变量分析技术

　　1、变异类别与来源

　　2、多变量图（过程能力分析、量具重复性和再现性研究、方差分析）

　　3、实例7：多变量分析案例讲解与练习

　　第十讲：置信区间与假设检验

　　1、何谓假设检验？

　　2、假设检验的步骤、种类（客户风险与供应商风险）

　　3、连续数据假设检验、离散数据的假设检验

　　4、实例8：案例分析与练习

　　第四天：Improve--六西格玛改善阶段：改善关健原因，优化相关参数

　　第十一讲：实验设计介绍

　　1、试验设计概念、试验因素及水平

　　2、试验类别及选择与试验结果分析

　　3、试验设计案例分析

　　4、实例9：试验设计现场练习及结果分析

　　第十二讲：全因子及分部因子实验设计

　　1、全因子/分布因子设计概述

　　2、主要影响图、交互作用图、方差分析、优化设计

　　3、实例10：全因子试验设计案例分析及练习

　　第五天：Control--六西格玛控制阶段：改善成果控制与横向扩展

　　第十三讲：SPC统计过程控制理论

　　1、控制介绍

　　2、统计思想及控制图

　　3、控制图种类及选用

　　4、使用控制图前的准备

　　第十四讲：计量型数据SPC

　　1、计量值数据控制图的种类及用途

　　2、计量值数据控制图的制作与应用

　　3、计量值数据控制图的过程能力分析

　　4、四类计量值数据控制图

　　5、实例11：计数型控制图制作练习与讲解

　　第十五讲：计数型数据SPC

　　1、计数值数据控制图的种类及用途

　　2、计数值数据控制图的制作与应用

　　3、计数值数据控制图的过程能力分析

　　4、四类计数值数据控制图

　　5、实例12：计数型控制图制作练习与讲解

　　第十六讲：六西格玛成功案例分享

　　1、某企业六西格玛降低不良率案例介绍

　　2、某企业整体推行六西格玛项目策划案例介绍

Answer 2

　　六西格玛DMAIC流程改进战略：
　　1、定义
　　①识别改进机会--可用多种方法来识别改进机会；
　　②制定项目章程--制定项目章程，是为了明确定义绩效偏差和改进机会，让所有人员清楚项目工作的范围，带着重点清晰正确地开展工作；
　　③记录流程--项目小组会记录下实际应用的流程。仅观察工作如何执行便能找出许多改进“点”。

　　2、评估
　　①计划收集数据--为了保证及时采集到相关数据，我们需要制定一个详细计划，它需要全员共同努力，并定下负责收集数据者的名单；
　　②验证评估系统--虽然并非必需步骤，但团队必须考虑以前和将要采集的数据中是否包含额外变量。如果确实出现了额外变量，我们就必须验证系统以保证收集上来的数据能正确地引导团队；
　　③收集数据--理想的是由团队共同来完成，然而多数情况下，它落到项目组领导者的身上，该工作通常要花几天甚至几周时间。如果历时更长，可能是“问题流程”的循环率(cyclic rate )太低，或者变量的数据难以采集。

　　3、分析
　　①确保流程稳定--想要改进流程，必须先消除或弄清非预期变异。如果变异无常，那么流程就很难取得大的改进；
　　②寻找造成变异、浪费的根源--在此环节中，要深入分析数据，以找到变异和浪费最多的地方。初步分析只能找出这些因素存在的地方，而不能解释它们为何会出现；
　　③确立因果关系--分析的第二步是揭开导致变异和浪费的原因。

　　4、改进
　　①生成和选择解决方案--通过使用各种办法，熟知流程的人可以提供一系列备用方案，也可以直接借鉴其他公司的做法。理性决策之后，可以选出消除变异和浪费的最有效方法；
　　②计划实施解决方案--计划实施解决方案时，我们使用传统的项目管理工具和方法。项目组领导者要推进计划和日程安排，而不是做具体的计划和安排工作。计划也许要求在全面实施解决方案前，先在小范围内进行实验；
　　③实施方案--按照计划，实施选定的方案。

　　5、控制
　　①标准化流程--在很多情况下，新的、改进的流程是解决方案的一部分。记录流程是件很简单的事，但要人们持之以恒地去执行流程又是另外一码事。在此阶段，要教育和培训相关人员掌握新技能；
　　②检查流程绩效--反馈对于控制流程绩效和保证长期收益极为重要。项目组要制定并实施监督检查计划，以确保收集到关键流程变量的相关数据；
　　③回应绩效偏差--如果绩效实际出现的偏差和事先预计的一样，我们就可以启动某一准备好的应对方案。本回答被提问者采纳