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朱跃进:《六西格玛设计(DFSS)-- IDDOV模式》

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课程概要

培训时长 : 1天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 六西格玛

课程编号 : 17306

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适用对象

开发设计企业战略决策层,开发/技术总监/经理,品质总监/经理,产品经理,项目经理,研发工程师,设计工程师,六西格玛黑带大

课程介绍

【课程介绍】

六西格玛作为一种过程改进方法,一般遵循的是DMAIC思路。其工作重点是有选择地改进过程,克服造成过程失败的根本原因,减少缺陷。但由于内在特性,DMAIC可能在大约5%的过程改进项目中失败。一个比较常见的原因是:过程的状况太糟,已经失去了改进的意义,在这种情况下需要的是一个新过程。还有一种情况,现行过程能力的局限性太大,渐进式变更和改进已不足以再次提升它,所需要的是一个新的过程。这时如果把六西格玛改进方法运用于新产品的引入活动,各种问题就将搅和在一起。想在新产品引入中继续尝试和验证“六西格玛改进”将遭遇两个障碍:第一,没有什么可以度量,因为是“新产品”;第二,在处理问题时往往围绕产品或服务,而不是过程。在这种情况下 “六西格玛改进”就难以满足新的要求,于是“六西格玛设计(Design For Six Sigma ,简称DFSS)”就应运而生。今天六西格玛设计与六西格玛改进并列成为六西格玛管理中的两大方法体系。

DFSS系统方法的核心是,在产品的早期开发阶段应用完善的统计工具,从而以大量数据证明预测设计的可实现性和优越性。在产品的早期开发阶段就预测产品或服务在客户处的绩效表现是实现更高客户满意度、更高利润和更大市场占有率的关键。

DFSS可以使企业从以下方面获得利润:

当产品满足顾客需求,提高了本公司产品在市场的占有率,销售量增加带来利润的增加。

产品质量超出了顾客的预期,生产具有魅力质量的产品企业就有提高价格的理由。提价为企业带来利润。

六西格玛从客户声音的收集、质量机能展开、健壮设计(参数设计、容差设计)、失效模式与影响分析、可制造性技术等使产品实现了低成本下的高质量,经过参数设计的产品其理论成本必然下降,即原材料等成本下降为企业带来了直接的经济效益。此外高质量意味着产品质量稳定,产品良好的稳定性,也减少了内外质量故障等劣质成本,同时还为企业降低了管理成本。

【参加人员】

开发设计企业战略决策层,开发/技术总监/经理,品质总监/经理,产品经理,项目经理,研发工程师,设计工程师,六西格玛黑带大师/黑带/绿带,参与产品/服务开发的人员

【课程大纲】

第零章:六西格玛设计概述

第一节:六西格玛概述:

——六西格玛产生背景

——六西格玛是什么

——六西格玛路线图

——六西格玛基本概念

——六西格玛导入步骤

第二节:DFSS介绍 :

——你在6sigma设计中的角色

——哪里需要6sigma设计

——IDDOV 方法论

——期望是什么

第三节:DFSS统计技术基础:

——统计学:随机性和规律性

——数据收集

——数据描述:图和表

——数据描述:计算汇总统计量

——概率

——作出结论:估计

——假设检验

——变量间关系

阶段一:识别机会

第一节:VOC:

——定义目的

——识别顾客,顾客形态及区隔

——准备访谈

——实施访谈

——分析客戶声音

——建立行动计划/开展QFD

阶段二:定义需求

第一节:QFD质量功能展开:

——QFD定义

——质量屋QOD

——QFD实施 步骤

——QFD案例

第二节:设计DFMEA:

——来由

——实施步骤

阶段三:开发概念

第一节:Minitab软件:

——使用介绍

第二节:设计策略分析:

——项目计划

——差距分析

——风险管理

第三节:概念规划:

----创意产生

----头脑风暴技术

----TRIZ技术

----概念设计考虑面

----Pugh普式矩阵

----练习

阶段四:设计优化

第一节:数据和图形分析:

----识别数据类别

----描述数据形状

----分析集中趋势

----分析精密度

----掌握简单图形分析方法

第二节:MSA测量系统分析:

----测量系统介绍

----准确性与精确性

----连续数据量具重复性和再现性

----MSA模拟练习

第三节:假设检验:

----总体和样本及其分布

----中心极限定理

----假设检验的步骤

----Alpha (a) 和 Beta (b) 风险

----计算样本数量

----使用t检验来比较两个平均值

第四节:方差分析:

----方差分析定义

----F-分布

----图形的,统计的和诊断的技术

----拟合与残差

----Epsilon 平方(实际应用)

----检验的样本大小和功效

第五节:相关&回归:

----相关

----回归

第六节:DOE试验设计介绍:

----DOE定义

----有效设计实验的障碍

----执行策略:DOE计划

----因子选择

----响应变量选择

----实验设计选择

----实施实验

第七节:2K全因子试验设计:

----2KDOE定义

----2KDOE实施步骤

----分析

----课堂练习

第八节:2K全因子模拟试验:

----试验计划编制

----模拟试验

----比赛

第九节:过程能力分析:

----基础

----定义

----原则

----精确性和准确性

----偏移

----流程能力和检查

----计算流程能力

----标准正态转换

----使用Z 计算流程能力

----练习

----使用 Minitab 计算流程能力分析

----流程能力案例

----连续数据

----属性数据

第十节:公差设计分析:

----最坏状况分析方法

----和的平方根分析方法

----蒙特卡罗分析方法

第十一节:敏感度设计分析:

----KPIV辨识

----敏感度分析

第十二节:可靠性设计分析:

----可靠性定义

----可靠性测量指标

----两类可靠性测试技术

----浴盆曲线

----韦伯分布

----系统可靠性-串联系统

----系统可靠性-并联系统

----系统可靠性-冗余系统

阶段五:验证实施

第一节:验证性测试:

----定义

----直方图

----控制图

----过程能力

----置信区间

第二节:控制计划:

----编制控制计划的要素

----如何制定控制计划

----谁能帮助制定控制计划

----如何维护和更新控制计划

----案例

第三节:SPC统计过程控制:

----定义

----控制原理

----控制图组成

----离散SPC

----连续SPC

----判断规则

第四节:防错:

----如何获得永久的改变

----防误措施的本质和原则

----过失,错误和缺陷的区别

----防误措施装置

----防误措施实例

----当不能采用防误措施时,简单化

----通过防误措施实施改善的原则

第五节:DFSS流程总结:

----步骤

----主要关注点

第六节:DFSS案例研究

        

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• 朱跃进:《六西格玛项目管理》 课程大纲
【课程大纲】第一部分:六西格玛项目管理基础第一章:六西格玛流程管理——以流程为重——流程的定义——Six Sigma的焦点——流程改进:寻找解决方案     ——流程设计/再设计:重新构建更好的业务——流程管理:六西格玛领导的基础设施第二章:六西格玛管理组织结构与职责——六西格玛管理组织结构与主要角色——六西格玛基础结构——六西格玛角色及职责——六西格玛推行步骤——具体实施步骤——绿带培训流程——带培训流程——黑带培训计划第三章:DMAIC 方法论——六西格玛(DMAIC)项目实施步骤——应用统计学解决问题——DMAIC 12步——六西格玛设计DFSS——DMAIC案例分析第二部分:制定六西格玛项目计划第一章:问题综述——问题现状描述(问题现状描述时应注意的问题)——问题影响描述——改善目标陈述——项目范围确定第二章:确定项目的收益——组织业绩的综合评估——平衡积分卡——财务业绩——组织内部流程——客户满意/忠诚度——学习能力——六西格玛项目收益预算例——六西格玛项目的业绩评估——六西格玛项目收益预算例第三章:制作项目计划书——项目计划书一般内容——项目计划工作表——项目计划工作表应用案例——六西格玛项目计划书格式——六西格玛项目计划实例        
• 朱跃进: 《MINITAB操作应用实战训练》
【课程说明】本课程要求参加培训学员自带电脑,并预装MINITAB软件中文版。课程大纲的模块企业可以根据自己的情况酌情选用。参加培训企业最好明确希望解决那些问题,并在课前收集好相关数据:质量检验结果,SPC,MSA,DOE等数据,课程进行中老师将以企业的实际数据为例展开教学。 【培训对象】各企业从事质量、生产和工程工作的中高层技术及管理人员,有一定统计基础。【课程背景】 MINITAB作为6sigma最佳工具软件,让复杂的统计技术在您的企业中变成广泛应用的工具。本课程内容设计兼顾对学员相关统计技术的巩固,同时结合六西格项目应用时的相关工具来讲授。学员不但会操作MINITAB,更重要的是学习在六西格玛项目实施过程中如何选择合适工具与方法。 通过该培训课程,学员们将能够:a)掌握Minitab基本统技技术和假设检验的操作方法。b)进一步理解和掌握测量系统分析、方差分析、回归分析、试验设计、统计过程控制和QC  常见工具之应用。c)能结合六西格项目和质量管理需要选择适用的统计工具。d)掌握相关工具的minitab操作、数据和图形结果的分析与判定。【课程大纲】第一部份、MINITAB操作系统概述1、MINITAB的源起、作用、视窗和基本操作。2、MINITAB项目文件夹新建、打开、保存和说明。3、MINITAB数据处理。4、MINITAB操作系统实例说明。第二部份、 常见QC图表工具应用和MINITAB操作1、鱼骨图、柏拉图应用和MINITAB操作。2、直方图、正态分布与能力分析应用和MINITAB操作。3、箱线图、单值图、区间图、点图的应用和MINITAB操作4、散布图、矩阵图、边际图的应用和MINITAB操作。5、综合性描绘性统计图表应用和MINITAB操作第三部份、 测量系统分析和MINITAB操作1、测量系统误差来源和测量系统误差分析2、连续数据重复性和再现性R&R 研究与MINITAB操作2.1可重复测量的测量系统R&R 研究(交叉Crossed)。2.2不可重复测量(破坏性测试)的测量系统R&R (嵌套Nested)。3、计数型属性量具研究和MINITAB操作4、六西格玛项目案例中测量系统分析和MINITAB实际操练4.1 计量值测量系统分析案例4.2 计数型测量系统一致性研究。第四部份、 过程能力分析和MINITAB操作1、计量值过程能力指数CP、CPK、PP、PPK和短期、长期西格玛能力转换计算与应用2、正态分布数据能力分析和MINITAB操作。3、非正态数据转换能力分析和MINITAB操作。4、二项能力分析和MINITAB操作。5、泊松分布能力分析和MINITAB操作。6、从过程能力看过程的技术水平和管理水平.第五部份、 假设检验应用和MINITAB操作1、连续数据均值假设检验选择线路图2、离散数据假设检验择线路图3、单样本Z检验应用和MINITAB操作。4、单样本T检验应用和MINITAB操作。5、双样本T检验应用和MINITAB操作。6、成对T检验应用和MINITAB操作。7、1P检验应用和MINITAB操作。8、2P检验应用和MINITAB操作。7、单方差分析和MINITAB操作8、二个方差分析和MINITAB操作9、单个泊松检验和MINITAB操作10、双泊松检验和MINITAB操作第六部份、方差分析应用和MINITAB操作1、方差分析因子、水平、响应、组内、组外、残差等概念复习。2、单因子方差分析应用和MINITAB操作3、多因子方差分析应用和MINITAB操作4、非平衡方差分析应用和MINITAB操作5、主效应图分析应用和MINITAB操作6、交互作用图分析应用和MINITAB操作7、方差分析案例应用和MINITAB操作练习第七部份、回归分析分析应用和MINITAB操作1、 相关性和回归分析复习。2、 如何从R-SQ和残差图判定拟合模型好与坏。3、一元回归分析应用和MINITAB操作。4、多元回归、逐步回归应用和MINITAB操作。5、拟合线图应用和MINITAB操作。6、回归分析常见错误应用和消除7、回归分析案例分析     第八部份、 DOE试验设计应用和MINITAB操作1、DOE基本原则和要求2、因子实验设计应用和MINITAB操作2.1 因子DOE(试验设计)概述2.1.1 全因子DOE(试验设计)应用2.1.2 分部因子DOE(试验设计)应用2.1.3 筛选DOE(试验设计)应用2.2 MINITAB因子试验(DOE)操作2.2.1 如何创建因子试验设计2.2.2 如何自定义因子试验设计2.2.3 如何选择最优化设计2.2.4 如何分析因子试验设计2.2.5 如何分析变异性2.2.6 如何看因子图2.2.7 如何看等值线和等值图2.2.8 如何应用优化器进行优化设计2.3、 析因试验案例分析和现场练习3、响应曲面(RSM)应用和MINITAB操作3.1、 响应表面DOE(试验设计)介绍3.1.1 中心复合设计3.1.2 Box-Behnken设计3.2 MINITAB响应曲面(RSM)试验(DOE)操作3.2.1 如何创建响应曲面(RSM)试验设计3.2.2 如何自定响应曲面(RSM)试验设计3.2.3 如何选择最优化设计3.2.4 如何分析响应曲面(RSM)试验设计3.2.5 如何应用优化器进行优化设计3.3、响应曲面(RSM)试验案例分析和现场练习4、田口试验设计4.1 田口试验介绍4.1.1 静态田口试验4.1.2 动态田口试验4.2 田口试验(DOE)之设计和分析4.3 MINITAB田口试验(Tag u chi Methods)操作4.2.1 如何创建田口试验(Tag u chi Methods)4.2.2 如何分析田口试验(Tag u chi Methods)4.2.3 如何优化和预测4.3、田口试验(Tag u chi Methods)案例分析和现场练习第九部份、 SPC(统计过程)MINITAB应用1、连续数控制图选用线路图1.1 均值--极差控制图(Xbar-R Chart)1.2 均值--标准偏差控制图(Xbar-S Chart)1.3 单值--移动极差/标准偏差控制图(I-MR-R/S Chart)2、离散型数据控制图选用线路图2.1 不良品比率控制图(P Chart)2.2 不良品数控制图(NP Chart)2.3 计点型控制图(C Chart)2.4 单位缺陷点控制图(U Chart)3、其它高级控制图3.1 多品种水批量控制图3.2 时间加权控制图4、MINITAB应用4.1 数据收集和录入4.2 异常判异说明4.3 改善前后控制图对比分析4.4 控制图案例分析和MINITAB操作练习。
• 朱跃进:《六西格玛黄带课程》
【课程目标】1、 了解六西格玛的基本概念2、 掌握六西格玛解决问题的思路与步骤3、 掌握品管七大手法的分析技巧4、 可将品管七大手法应用于实际问题的改善【受训对象】       企业总经理、研发及工程部经理、质量部经理、生产部经理、IT经理、中阶管理层、产品/过程/质量工程师、核心员工、6Sigma 初步应用人员及其他对六西格玛有兴趣人士      【课程大纲    】一、什么是六西格玛    1、 产品特性与缺陷    2、 产品品质    3、 内外部顾客识别    4、 品质改进对劣质品质成本的影响    5、 朱兰(Juran)三步曲与PDCA    6、六西格玛突破性改进流程二、六西格玛改进之步骤一:定义    1、 如何识别改进项目?      ---维持与改进      ---突破性改进项目    2、 何建立改进项目      ---使命陈述      ---团队任务书      ---选择团队三、六西格玛改进之步骤二:测量    1、突破性改进团队的五个活动    2、如何分析现行工作症状?    3、定义团队的作业内容    4、定义边界    5、如何制作流程图    6、柏拉图及其应用       ---柏拉图分析       ---柏拉图原则与品质品质问题       ---如何解释柏拉图       ---潜在问题与问题的解释       ---何时使用柏拉图进行分析    7、 功能展开矩阵图(FDM)    8、 失效模式及其后果分析(FMEA)      ---失效模式及其后果分析      ---确认与修改使命书四、六西格玛改进之步骤三:分析    1、 脑力激荡      ---脑力激荡的操作作方法      ---脑力激荡的四原则    2、 因果图      ---因果图的制作要点      ---因果图的基本特征      ---因果图的主要优点      ---如何解释因果图      ---检验你的推测    3、 查检表      ---收集数据的计划      ---查检表的应用    4、 直方图      ---直方图作法简介      ---直方图的应用      ---层别法与直方图的结合应用    5、 散布图      ---散布图的制作简介      ---散布图告诉我们什么了?五、六西格玛改进之步骤四:改进    1、 改进的步骤    2、 改进选择矩阵图    3、 评估供选择的方案    4、 设计改进方案    5、 设计改进的文化    6、 证实改进的有效性    7、 实施方案六、六西格玛改进之步骤五:控制    1、 巩固改进成果三要项    2、 设计控制方案    3、 建立控制标准    4、 以管制图管制标准    5、 反复验证改进措施    6、 推广与反思        

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