•X的特性
•主要工具
•展开方向
•控制因子
实验设计 (DOE)
选择工具,实施实验 评价并选择最佳的对策
•对策因子
Pilot Brainstorming Bench Marking Pugh Concept 选定最佳方案矩阵 Process Map
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制作对策方案 风险评价. 实施试运行. 评价和选择最好的对策方案.
的因子,要求发现最佳设
存在,但因新问题出现,
定值
•根据X’s的特性 需要进一步验证的
•Vital Few X’s List
将因子分类
•分析阶段资料
•专家
•是连续性或离散性,
•需要被验证的多种
•Team成员
•可分为多水平的值
•独立的对策方案
•Output
•控制因子 •对策因子 •即时改进因子
•<例> •温度 •压力 •熟练度 •位置 •控制
•最佳化
•步骤12 •结果验证
•Vital Few X’s的特性
•实验计划 •最佳条件的导出 •对策方案的提出 •最佳对策方案的选择 •制定验证计划 •确认结果再现性 •追加改进
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六西格玛之改善改善阶段概述
➢ 定义
- Improve Phase是将A阶段分析总结出来的Vital Few X’s实施改进 • 或优化的活动
改进战略
开发数学性模型 决定最佳形态或X’s 的组合 使工序流程问题最佳化
•若重要X’s 是标准化运营的不足, •如无标准产生的某结果
使工序标准化
•若重要X’s是一些具体性的问题
开发实用的问题解决对策
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六西格玛之改善改善阶段概述
Vital Few X’S的特性区分
➢ Improve主要工具及方向
•因子
•<例> •Process变更 •标准化 •改进沟通意见 •电算化 •新设备导入
•对策 •因子
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六西格玛之改善改善阶段概述
重要性及教育目标
➢ 重要性
•-能使Vital Few X’s最佳化是取得项目成果的最重要手段,因此通 过掌握各Vital Few X’s的特性并选定适当的改进方法比什么都重 要,只有设计并导出适当的对策方案和实验计划,才能使实施错误的 失误最小化和使项目成果极大化
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六西格玛之改善改善阶段概述
➢ 改进阶段的目的是通过查明”Vital Few X’s”的特性,实施适合的改 进
活动并进行验证
➢ 分析阶段的结果,确认了对Process变动影响较大的Vital Few X’s
• - 但是注意,即使是重要少数因子,也不可能都是即时适用于实际
• - 重要少数X’s是从各个潜在原因变数中单个分析得出的结论,
• 因此混合使用时可能会有意外的结果[如交互作用等]
• - 另外,想要把书本上的概念应用于实际,初期建议尝试做一遍
➢ 重要的是将具体的改进方案适用于实际并使其有效化,
因为改进阶段的结果是项目的核心部分；
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六西格玛之改善改善阶段概述
目录 •Define •Measure •Analyze
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•Improve
•Step 10- 制定改进方案
•Step 11- Vital Few X’s 最佳化
•Step 12- 结果验证
•Control
六西格玛之改善改善阶段概述
定义及推进步骤
➢ 定义 -为了通过实验设定最佳条件和选定最佳对策方案,将对 • Vital Few X’s进行特性区分.
六西格玛之改善改善阶段概述
演讲完毕，谢谢听讲!
再见，see you a/6
六西格玛之改善改善阶段概述
- 此阶段需根据Vital Few X’s的特性，设定最佳条件或最佳对策方案， • 然后通过实施Pilot，评价改善活动是否达成了既定的目标,必要时考 • 虑是否需要追加最佳化
➢ 学习目标
•- 可以区分Vital Few X’s的特性,并制定改进计划 •- 可以实施实验计划,并通过分析其结果导出最佳条件 •- 可以计划适合的对策方案,并能将其改进活动具体化 •- 可以通过验证改进结果了解短期工程能力
➢控制因子(Operating Parameter)：需要运用实验设计找出
最佳条件的Vital Few X’s；
•※实验设计: 狭义上指DOE,RSM等,但广义上包含以数据的合理分
•
析为目的有计划地实验的所有实验
✓DOE: Design of Experiment(实验设计)
✓RSM: Response Surface Method(反应表面法)
51六西格玛之改善改善 阶段概述
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2020/11/6
六西格玛之改善改善阶段概述
•改善阶段概述
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六西格玛之改善改善阶段概述
改进阶段-目录
•Define •Measure •Analyze •Improve •Control
•步骤10 •制定改进方案
•步骤11 •Vital Few X’s
➢对策因子(Critical Element)：是指集合团队成员和专家的意见创 出的对策方案,并对其给予适当的风险评价的一些Vital Few X’s。
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六西格玛之改善改善阶段概述
推进步骤
•Vital Few X’s
•Input
•在Process中已经存在
•现Process中没有或虽
➢ 教育目标
•-可以掌握Vital Few X’s的特性,决定改进方向
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六西格玛之改善改善阶段概述
Vital Few X’S的特性区分
•X的特性
•若重要X’s是连续性数据,为了解决问题 •有必要预测其最佳设置
•若重要X’s 虽不是连续性数据, •但可以分出多种水平
•若重要X’s 是工序流程的问题