Supplier Delivery
Manual documentation Supplier
Plant location
Customer Delivery
Near holiday Near end of quarter
Internal TAT
Cleaner Grinder
Environment
Methods

Error
994
Total
999
Seq SS 168652 223075 169246
35130 596103
Adj SS 166536 223342 169246
35130
Adj MS
F
55512 1570.71
223342 6319.48
169246 4788.82
35
P 0.000 0.000 0.000
StDev 0.3841 0.3730 0.3842 0.3898
注意此时我们自己 的时间安排变量占 到了供应商发货时 间的误差的53% . 如果我们能将此类 误差降至0.将会降 低整个客户发货误 差的 0.53*0.61 = .32 or 32%.
六西格玛管理法导论
找到根除和预防缺陷发生的创新解决方案
• 但你们的交货期却有很大问题! 你们经常迟发货. 如果你们过早的发货同样会给我们带来很大麻烦.我 们实在没有能力去处理此类事情.
如果我们不按客户制定日期发货,我们的客户会选择其他的供应商.
所以准时发货是当前最关键的问题. 然后是成本, 再是可靠性.
但是这三样中的任何一样都不能不注意.
六西格玛管理法导论
找出差距 • 开发流程数据收集计划。确定缺陷和度量的类型 • 找出造成这些缺陷的所有可能的原因
六西格玛管理法导论
导出对业务流程质量的影响点和具体要求
流程图
供应商发货
接收 清洁 检测
加工
清 洁 检 查 运输
步骤 1
步骤 2
步骤 3
六西格玛管理法导论
根据这些流程标准来评估现有的核心业务流程能力，找出差距
Kansans NewBuy
Analysis of Variance for Supplier, using Adjusted SS for Tests
Source
DF
Schedule 1
Supplier 3
Error
995
Total
999
Seq SS 313699 241276
36390 591365
Process Benchmarks
Actual (LT) Potential (ST)
Sigma 0.13 0.72
(Z.Bench)
PPM 446887 236002
500
1000
过程能力显示当前的西格玛值为 Zst = 0.72 .
六西格玛管理法导论
开发流程数据收集计划。确定缺陷和度量的类型.
17.1454
18.8434
Report 1: Executive Summary
Process Performance
Actual (LT) Potential (ST)
LSL
USL
-40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40 50 60
1,000,000 100,000
Actual (LT) Potential (ST)
A-Squared:
0.265
P-Value:
0.695
Mean StDev Variance Skewness Kurtosis N
18.1109 12.4729 155.574 -2.4E-02 6.31E-02
1000
Minimum 1st Quartile Median 3rd Quartile Maximum
12.68 -17.31
12.77 -17.40
StDev 0.3932 0.4147 0.3695 0.3947
0.2843 0.2932
0.2171 0.3789
六西格玛管理法导论
计算实施解决方案后流程能力的水平
• 如果仅解决计划员的问题,使之保持一致,结果会如何? • 计划员引起的变量占时间计划的 37%,时间计划占供应
商发货的 53% ,而供应商发货占整个发货的 61% . • 0.37*0.53*0.61 = 0.12 or 12% 降低客户发货的时间变量
六西格玛管理法导论
计算实施解决方案后流程能力的水平
• 如果计划员,不同备件,季度末全部解决,则我们可解决客户发货变 量的0.93*0.53*0.61=30%.
Autom ated End of quarter
Business software
Environment
Methods
Machines
同样,我们 找出不同 备件,不同 计划员,和 季度末为 分析对象.
六西格玛管理法导论
计算实施解决方案后流程能力的水平
General Linear Model
Factor Parts Planner End of Q
Means for Covariates
Covariate Schedule
Mean 5.646
StDev 24.43
Least Squares Means for Supplier
Supplier ACME Best Kansans NewBuy
Mean -5.555 23.785
3.552 33.833
六西格玛管理法导论
DMAIC案例分析
六西格玛管理法导论
Six Sigma的焦点
現象 Y=
f (X) 原因
结果 Y 非独立 输出 影响 症状
原因 X1 . . . Xn 独立 输入--过程 问题 根源
通过检验Y,控制X,达到改进Y的目的
六西格玛管理法导论
要确定项目的目标和范畴 客户的反映
• 我们对贵公司做为供应商深感满意. 当然我们需要 从你们那得到低成本,可靠性高的组件.这一切你们看 来都做得非常好.
E.g. 93855/153993 = 0.61 or 61%.
六西格玛管理法导论
提出初始的解决方案
• 首先来关注供应商发货时间. 但真能解 决所有61%的变量吗?
• 下一步如何做? • 另一个鱼骨图.
六西格玛管理法导论
改进方法
DMAIC • 改进 • 找到根除和预防缺陷发生的创新解决方案 • 计算实施解决方案后流程能力的水平 • 实施解决方案
H-9分 M-3分 L-1分
Customer Delivery Pareto
与要求时间的差异 每个部件的运输费用
材料成本 平均首次故障时间
0
10
20
30
40
50
六西格玛管理法导论
导出项目的关键性质量要素，项目所影响的核心商 业过程
• 问题所关注的测量特征可转化为: 实际到货时间与客户要求到货时间的差值 这就要求了解客户所认可的标准(客户所能容忍的最大
Descriptive Statistics
Variable: C1
-22.5 -10.0 2.5 15.0 27.5 40.0 52.5
95% Confidence Interval for Mu
17
18
19
95% Confidence Interval for Median
Anderson-Darling Normality Test
Machines
这些是确 定去收集 数据的Xs.
六西格玛管理法导论
分析收集的数据和流程图，决定造成缺陷的根本原因
Regression Analysis
The regression equation is Customer Delivery = - 17.9 + 0.400 Supplier Delivery + 0.600 TAT
• Zst = 0.72, ppm = 446,887,st.Dev=12.47 • 进一步与客户沟通,我们设定目标值为Z=2.0. • 即标准偏差为7.5 天.
六西格玛管理法导论
找出造成这些缺陷的所有可能的原因
Potential X's
Measurements
Materials
Men
Data base
Analysis of Variance
Source
DF
P
Regression
2
0.000
Residual Error 997
Total
999
SS
129892
24100 153993
MS
F
64946 2686.72
24
Source
DF
Supplier
1
TAT
1
Seq SS 93855 36037
供应商发货时间 占总交货时间变 量的61%. TAT( 内部处理流程)占 23%. 应先从那 里入手?
限度?)
• 定义缺陷/次品，定义缺陷机会 通过进一步了解与客户,可了解到客户所能容忍的最大
限度是:早到10天;晚到20天. (即在要求时间10天前到,和要求时间20天后到都为缺陷.)
六西格玛管理法导论
改进方法
DMAIC • 评估 • 导出对业务流程质量的影响点和具体要求 • 根据这些流程标准来评估现有的核心业务流程能力。
• 但如何来解决计划时间误差? • 有哪些深层次的确Xs需挖掘? • 新的鱼骨图.
六西格玛管理法导论
找到根除和预防缺陷发生的创新解决方案
Potential X's
Measurements