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离散流程和连续流程六西格玛项目实施的特点比较

  六西格玛已经在国内推行了若干年了, 根据不同行业, 不同流程的特点, 推行的方式也从原来比较单一的模式发展为适合于行业和流程特点的新模式, 笔者根据近几年在六西格玛咨询行业的经验, 对在制造行业推行六西格玛的一些特点做了一些总结, 按照离散流程和连续流程做了一下对比如下:
  1.离散流程和连续流程的区别:
  1.1离散流程的定义:
  离散型也叫加工装配型,它的产品是由许多零部件构成的,各零件的加工过程是彼此独立的,所以整个的生产工艺是离散的,制成的零件通过部件装配和总装配成为产品。
常见离散型流程产品行业有: 家用电子, 电子计算机, 通讯设备, 电子通信, 汽车制造, 铁路运输设备, 医疗器械, 通用设备, 金属加工机械, 普通机械, 仪器仪表文化办公机械等。
  1.2 连续流程的定义:
  连续型的生产过程是连续不断的,工艺过程的加工顺序是固定不变的,加工对象按照固定的工艺流程连续不断地通过一系列设备和装置被处理成成品。
  常见连续型流程产品行业有:炼铁, 炼钢, 炼铝,石化, 日用化 ,橡胶,陶瓷流程,药品, 玻璃, 植物油,塑料产品, 石化产品, 橡胶产品等。
  2. 离散流程和连续流程的六西格玛项目选择的特点:
  2.1 离散流程的选项:
  以某家电企业(以下所有特点对比都是用本企业)为例,候选项目来自于市场和现场两方面,典型的市场类项目例如:降低某某系列压缩机市场不良,降低减速传动模块质量损失50%,降低箱体底台市场不良率;典型的现场类项目例如:提高某某线一次通过率,降低焊接不良率等。
  2.2连续流程的选项:
  以某化工企业(以下所有特点对比都是用本企业)为例,候选项目基本来自企业内部,主要涉及收率提升,质量指标改善,制造成本降低,能耗降低等。
  3. 离散流程和连续流程的六西格玛项目Define阶段实施的特点:
  3.1离散流程的Define阶段:
  大Y通常比较明确,但一般范围较大,如解决某工序的一次通过率,降低某某工序不良率等,需要通过Pareto图进行聚焦,转换成项目要解决的几个小y,但通常小y的数据类型都是离散型数据,如某缺陷,某不良,考虑如果在后期的分析中要做深入的因子挖掘和定量分析,需要将离散型的小y向连续型的小y转换,例如项目的大Y是外损不良,其中一个小y是部件开裂,转化成连续型的小y为部件配合尺寸或冲击强度。
  3.2连续流程的Define阶段:
  大Y通常非常明确,一般很难再做分解,但通常Y是连续型数据,例如提高某装置的收率,改善某产品的某项质量指标,降低某装置能耗等。连续流程在定义大Y的同时,最好要定义关联的Y’,即在改善项目Y的同时,不要对流程的其他指标产生影响。例如降低了装置的能耗,但对流程收率不要产生影响,项目主要做大Y的改善,但同时要关注关联的Y’,对其做追踪监控。
  4. 离散流程和连续流程的六西格玛项目Measure阶段实施的特点:
  4.1离散流程的Measure阶段:
  在对大Y、小y做现状测量的阶段,通常由于Y/y都是离散型数据,因此要做属性MSA来保证数据的可靠性,如果有转化成连续型数据小y, 也要做连续型的MSA。而对Y/y进行现状测量时,如果是离散的Y/y,最好要做一下历史数据的稳定性研究,尽量按照日、周进行控制图分析,用P图或U图。如果有转化后的连续型y,需要做一下CP/CPK研究。
  本阶段做初步的因子(x)挖掘时,应灵活使用六西格玛工具。如果几个小y之间比较独立,影响因子不同时,可以使用失效树、鱼刺图对每个小y分别分析找出所有的影响因子,此时可以将这种情况当作是几个小的六西格玛项目同时展开,做分别的研究即可。如果影响几个小y的因子有重叠,来自相同流程,建议使用详细流程图将所有因子列出。无论是哪种情况都需要对找出的所有因素做聚焦,可以使用的方法有因果矩阵和FMEA等。
  4.2连续流程的Measure阶段:
  由于项目的Y都是连续型数据,适合于用连续型MSA进行研究,但根据实际情况看是否适合做,因为通常Y的测量方式都是破坏性的,如产品的化学成分检验,要严格遵守破坏性MSA的样品选择方法来实施MSA。如果Y是装置上的仪表显示值,如装置流出量,电压电流表等,只需对这些测量仪器做说明即可,切记不要为了做MSA而做MSA,那样既浪费了时间,而且没有意义。
  本阶段做初步的因子(x)挖掘时,也应灵活使用六西格玛工具,如果是流程指标的改善项目,建议使用详细流程图进行因子挖掘,如果是能耗项目,建议使用失效树或鱼刺图展开即可,由于连续流程的影响因子的数据类型通常也是连续型,例如装置的温度,压力,流量,原材料成份等,在此阶段如果通过因果矩阵进行关键因子聚焦后,需要对关键因子做定量分析,对关键因子的测量方式和测量系统做好说明,对这些因子的历史数据要做相关的稳定性分析和流程能力研究,通过FMEA让波动较大的因子先稳定下来,而对于离散的因子和离散流程的研究方法基本一样。
  5. 离散流程和连续流程的六西格玛项目Analyze阶段实施的特点:
  5.1离散流程的Analyze阶段:
  本阶段主要是通过历史数据或建立数据抽样计划之后,新收集的数据进行Y/y与前期聚焦的因子(x)之间进行定量关系的分析,分析的方法偏向于单因子分析,例如可以运用t检验,一元方差分析,卡方检验,一元回归和一些简单图表,通过这些数据分析的方法来定量确定影响Y/y的关键因子。
  5.2连续流程的Analyze阶段:
  由于连续流程的因子的数据类型基本都是连续的,并且通常是同时变化对Y产生影响,因子间往往还存在共线性(即因子间有相关关系),因此单因子的分析方法通常在这里就会遇到一些问题,这时要借助多元回归方法来进行分析。连续流程的因子通常都是实时监控的,数据并不缺乏,挑战是建立项目的Y和你所关注因子的时间对应关系。因子是实时监控,随时可以取到数据,而Y通常是对最终产品做化验才能得到,时间上有滞后性,做数据采集时一定要对应好相应的时间,即在哪个时间点上记录的因子状态数据,要追踪在这个时间点上生产的产品所对应的Y值,否则你的统计分析将没有意义。
  如果运用了多元回归的分析方法,不要期望在对历史数据分析时会得到很高的R-SQ值,因为在连续流程,影响因子众多,还有很多噪音因子,通常你在缩减模型之后,得到50~60%的R-SQ值就不错了。
  6. 离散流程和连续流程的六西格玛项目Improve阶段实施的特点:
  6.1离散流程的Improve阶段:
  通常改善措施比较直接,偏向于单因子的实验研究(来复枪实验),即直接对某个因子做改善并验证改善效果,如果存在多个因子同时改善的情形,往往是对设备参数的研究调整项目。例如冰箱的吸塑设备,发泡设备,通过调整设备参数来观察结果,这时可以运用DOE的方法,但也一定要保证你具有连续型的小y以供研究。
  通常在改善阶段也会犯一些错误,例如做改善效果验证时,仅仅通过一个较小的样本来证明有改善的效果,其实根据改善幅度,要求的样本量是有很大差异的。例如从不良率从2万PPM降低到1万PPM和2000PPM降低到1000PPM,同样都是降低50%,显然证明改善效果的样本量是有很大差异的,后者要求具有更大的样本量,这个可以通过样本量的计算来得到最小的样本量要求。
  6.2连续流程的Improve阶段:
  连续流程的改善通常不是单个因子的改善,往往要做多因子的同时改善,这时就要利用DOE的方法了,但根据实际情况,可能实验成本会很高,因为一旦在某种极端的实验条件下,可能会产生一段时间内的一批产品的不良,因此在连续流程做DOE要慎重,尽量在因子的要求规格范围内容做调整,进入DOE的因子不宜太多,其他影响的因子要相对固定,还要注意控制好噪音因子。
  一旦找到了最佳的因子设定条件,也一定要做好验证实验,要持续监控在因子的最佳设定条件之下,项目指标Y的表现。
  往往连续流程还会应用到一些高级的DOE方法,如RSM,适合因子和Y具有曲率关系;混料实验,适合因子间是配比关系的情况,如原材料成份的比例;EVOP,适合持续的做实验,每次调整不大,实验成本不高,但需要长时间坚持做。
  7. 离散流程和连续流程的六西格玛项目Control阶段实施的特点:
  7.1离散流程的Control阶段:
  对关键因子和Y/y要做好控制计划和标准化,再次运用SPC的方法做好指标Y的持续监控,如果有多个小y,要做好每个小y的分析。
  7.2连续流程的Control阶段:
  同离散流程类似,对关键因子和Y要做好控制计划和标准化,但由于关键因子是连续的,因此本阶段对关键因子,Y以及关联的Y’都要通过SPC做好持续的监控。
  以上是笔者根据自己的项目经验,简单对比了一下离散流程和连续流程推行六西格玛项目的一些特点,相信随着六西格玛在这些行业推行的逐步深入,方法论也会不断做适应和调整,探索出适合于自身行业特点的最佳模式。