Transcript 第 10 章 六標準差的原理 品質管理與管制 1

第 10 章
六標準差的原理
品質管理與管制
1
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六標準差 Six Sigma
 六標準差是摩托羅拉公司在20世紀80年
代作為一種改進流程品質的方法。
 這方法最初用於改善製造程序的能力，
然後移轉到企業程序的能力
 已經應用六個西格馬的公司：美國銀行，
摩托羅拉，通用電氣公司， IBM公司，
柯達和其他很多公司
 基本前提是，所有程序都有變異。變異
是敵人。
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六標準差的歷史
 摩托羅拉公司由於認識到具有高直通率
(First Pass Yield, FPY) 的產品很少使用
中失效，因此在20世紀80年代中期發展
六標準差方法。
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六標準差許多面向
量測單位(metric)
 標竿
 願景
 哲學
 方法
 工具
 符號
 目標
 價值

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什麼是六標準差哲學 ?
 我們不知道什麼我們不
知道。
科學
Six Sigma
 如果我們無法衡量，我
們真的無法知道更多。
藝術
 如果我們不知道更多
，我們無法控制它。
 如果我們無法控制它
，我們只有心存僥倖
。
魔術
品質管理與管制
以顧客為重!
5
5
什麼是六標準差 ??

知道什麼對顧客重要

減少缺陷（ DPMO ）

中心圍繞目標（平均）

減少變異（標準偏差）
品質管理與管制
GE Company Proprietary
November 1998
程序哲學
?
6
6
什麼是六標準差 ??
六標準差：一個一流的改革策略，用以加速改善流程，產
品和服務
品質管理與管制
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程序
 我們所做的一切都可以被看作是一種程
序或部分程序
 每個程序可以被特定為：
 平均績效
 變異
 當程序的結果是在預期值（指有最低的
變異）則稱程序執行地最佳。
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程序
 一個變異的統計衡量
 全六標準差等於99.9997
％的準確度
 改善關鍵程序的方法
 一個解決問題之品質和管理手段的“工具
箱”
 一個把重點放在持續改善的經營哲學
 一個數據的結構性分析之有組織的過程
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什麼時候使用六標準差?
 不明原因/情況
 問題在通常的地方，未能界定
 當“廣泛”的做法是不恰當時
 當其他問題解決方法失敗時
 在有許多變數，複雜的情況時
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為什麼採用六標準差 ?
 界定問題解決的流程
 使用已經證明的方法來解決問題
 與結果的一致性
 著眼於“終點”
品質管理與管制
，此鼓勵高層之信賴/支持。
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這不是一個痛苦的航行
 為獲得最佳效果，需要採用文化變革
 高層管理人員必須有耐心－沒有快速解
決辦法
 六標準差是關於得到正確的答案，而不
僅是任一答案
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注意要點
 謊言，該死的謊言，和統計數字
 內部的破壞
 缺乏了解
 恐懼變革
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六標準差作為一個目標
s
2
308,537
3
66,807
4
6,210
5
233
6
3.4
製程能力
品質管理與管制
每百萬機會的
缺點數
.
標準差是一個量測的統計單位
，其反映製程能力。
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Six Sigma – 實際的意義
99% Good (3.8 Sigma)
99.99966% Good (6 Sigma)
• 每小時丟掉20,000個郵件
• 每小時丟掉 7個郵件
• 每一天有近15分鐘喝不安全的飲用
• 每 7個月有一分鐘不安全
水
• 每星期有5000個不正確的外科手術
• 每一天在大多數的主要機場有兩個
• 每星期有 1.7 個不正確外科手術
• 每五年有一個過短或過長的降落
過短或過長的降落
• 每年有 68 個錯誤的藥物處方
• 每年有 200,000個錯誤的藥物處方
• 每34年有一小時沒電
• 每個月幾乎有 7個小時沒電
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解剖製程能力
 前提是6s
來源的變異是可以:
 確定
 量化
 消除或控制
製程能力
不穩定的零件 & 材
料
限度
不足
LSL
缺陷
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不足的設計
USL
可接受
製程能力
缺陷
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策略
USL
LSL
•
特化Characterize
•
優化Optimize
•
新突破
Breakthrough
T
USL
LSL
T
USL
LSL
T
LSL’
USL’
以顧客為中心-內部與外部
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六標準差方法
 DMAIC
（定義，測量，分析，改善，控
制）
 提供了一個合乎邏輯的順序以利用現有
的問題解決工具和概念
 重新包裝現有的工具和概念
 每一個步驟應用各種的品質/管理工具
 每一步驟結束前提案者審查並建議，再
轉到下一個步驟。
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6s DMAIC 程序
改善制度化
發展宣言以及企業案例
控制調度
描繪現有的程序
量化財務業績
收集顧客的聲音
報告最後專案結果以及學到的經驗
明記關鍵品質因素 CTQs / 要求
結束專案
控制
Control
選擇解決方案 (包含 交易研究,
成本/利益分析)
設計幾決方案
定義
Define
改善
Improve
量測
Measure
分析
Analyze
測試解決方案
測量CTQs /要求
確定製程穩定性
確定製程能力
計算基準標準差
優化問題陳述
實施解決方案
確定根本原因
量化根本原因
驗證根本原因
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DMAIC = Define, Measure, Analyze, Improve and Control
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六標準差佩帶


3 等級 (或 帶)
依據對於相關工具的理解和運用能力水準，
 綠帶－基本分析工具;不太複雜專案的工作
 黑帶－側重應用和分析;在綠帶協助下進行專案工
作
 黑帶大師－理解應用和應用背後的統計理論;訓練
其他帶;領導專案審查

每種帶的實際定義和能力，可能因組織和培訓
機構之不同而有差異
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Key Idea
雖然我們從六標準差的觀點看品質改善工具和技
巧，重要的是要明白，他們只是收集最初已成功
地用於從通常的全面質量管理的努力，至ISO
9000 ，以及在Baldrige程序的所有類型之品質管
理和改善的方法。
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Six-Sigma Metrics



缺點（defect）或不一致
（nonconformance）－ 任何傳遞給
顧客的錯誤或誤差
工作單位（unit of work）－某流程或
個別加工步驟的產出。
單位缺點數Defects per unit (DPU) =
發現缺點數生產單位數
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百萬機會缺點數 (dpmo )

百萬機會缺點數（defects per million
opportunities ; dpmo）：
dpmo = DPU × 1,000,000/錯誤機會數
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六標準差的理論基礎


以標準差水準來測量天生變異性的標準
差。
k-個標準差的品質水準滿足以下等式：
k *製程標準偏差 = 公差/2
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6標準差品質

確保製程變異數是設計公差的一半（ Cp =
2.0 ） ，同時允許平均值偏移目標值1.5個標
準偏差，得到百萬機會中最多有3.4 個缺點
的品質水準(dpmo) 。
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百萬機會中有3.4個缺點數的品
質水準



有0.5個標準差偏離中央的5標準差品質。
有1.0個標準差偏離中央的5.5標準差品
質。
有1.5個標準差偏離中央的6標準差品質。
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在Excel試算表計算標準差水準



在Excel試算表上計算標準差水準
=NORMSINV（1- 缺點數/ 機會數）
+SHIFT
或相當於：
=NORMSINV（1- dpmo/1,000,000）
+SHIFT
SHIFT是表10.1中的偏離中央量。
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Key Idea
儘管最初是為製造業所發展，而以規格之公差容
忍為基礎，但是六標準差概念已經實施於任何流
程，並意味著最多3.4每百萬缺陷機會的通用品質
水平。
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k-Sigma Quality Levels
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Problem Solving


問題Problem: “應該發生” 與 “實際
發生” 事情間的偏差，其重要到讓人
認為應該要矯正
解決問題Problem Solving: 把實際發
生狀況改變成應該發生的狀況
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品質問題類型
1.
2.
3.
4.
5.
一致性的問題
非結構性績效問題
效率問題
產品設計問題
流程設計的問題
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解決品質問題的情況





1. 一致性的問題，由清楚說明的系統，定義令人不
滿意的績效。
2. 非結構性績效問題，說明含糊的系統所產生令人
不滿意的績效。
3. 效率問題，所產生令人不滿意的績效，是從參與
主事者而非顧客的觀點；常見者如成本與生產力議題。
4. 產品設計問題，涉及所設計的新產品能更滿足使
用者需要—最重要顧客的期望。
5. 流程設計的問題，涉及設計新流程或持續修改現
行流程。
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選擇六標準差專案考慮的因素

選擇六標準差專案時應考慮的因素如下：





財務報酬，衡量與品質和流程績效相關的
成本，及在收益和市占率方面的影響。
對顧客和組織成效方面的影響。
成功的機率。
對員工的影響。
對策略和競爭優勢的合宜性。
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解決問題程序
1.
2.
3.
4.
重新定義和分析問題
產生構想
評估和選擇構想
實施構想
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品質革命大師共通的主題




1. 重新定義和分析問題：收集和整理資訊、
分析數據與基本假設，並重新以新觀點來看
問題，以獲得可行的問題定義為目標。
2. 產生構想：「腦力激盪」以想出可能的對
策。
3. 評估和選擇構想：決定構想是否有價值，
以及是否會達成解決問題者的目標。
4. 實施構想：推銷對策，並讓必須使用者接
受。
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Key Idea
結構性解決問題程序，提供全體員工共同的語
言和互相溝通的工具，特別是跨功能團隊成員
間。
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DMAIC理論方法的五部曲





1.
2.
3.
4.
5.
定義（Define）
衡量（Measure）
分析（Analyze）
改善（Improve）
管制（Control）
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定義Define



以作業名詞描述問題
深入鑽研更專業問題的陳述 (專案領域
化)
確認顧客 和影響產品或服務績效最大的
CTQs, 描述目前績效水準, 以及蘊含的
成本/收益 。
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衡量Measure

關鍵的收集數據問題





正設法回答什麼問題?
將需要什麼數據來回答問題?
能在哪裡找到數據?
誰能提供數據?
要如何花最小心力、以最少錯誤機率，才
能收集到數據?
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分析Analyze




著重於為什麼產生缺點、錯誤, 或太多
變異性發生
尋找根本原因( root cause)
五個為什麼
實驗與驗證
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改善Improve




提出構想
腦力激盪
評估並選擇
實施對策
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管制Control





維持改善
標準作業程序
訓練
檢核表 or 檢討
統計製程管制圖
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黑帶級六標準差訓練學程

通用電子公司典型的黑帶級六標準差訓練學程，涵蓋
的主題可分為七個組別：







初等統計工具（基礎統計學、統計觀念、假設檢定、關聯
性、簡單迴歸）。
高等統計工具（實驗設計、變異性分析、多重迴歸）。
產品設計和可靠度（品質機能展開、失敗模型與因果分
析）。
衡量（製程能力、衡量系統分析）。
製程管制（管制計畫、統計製程分析）。
製程改善（製程改善規劃，畫流程圖、防呆）。
實施與團隊合作（組織效能、團隊評價、輔助工具、團隊
發展）。
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六標準差設計


重點在於產品與程序的性能最佳化
特徵
 設計的高層架構觀點
 使用明確技術要求的CTQs
 應用統計建模與模擬方法
 使用分析方法預測缺陷，避免缺陷，
性能預測
 使用子系統和零件變異分析以審查全
方位的產品性能
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Key Idea
所有六標準差專案都有三個主要特徵：
1. 有要解決的問題，
2. 有問題的流程
3. 一個以上用來量化消弭落差並監控進度的量
度。
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六標準差應用於服務業

把六標準差應用於服務業，應檢討四大
績效量度：




準確度
週期時間
成本
顧客滿意度
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六標準差的財務應用






縮短應收帳款未償付天數的平均值和變異數。
關帳更快速。
改善稽查程序的準確度和速度。
降低現金流動的變異性。
改善輸入流水帳的準確度（大部分的企業有3
至4%的錯誤率）。
改善標準財務報告的準確度和週期時間。
品質管理與管制
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六標準差和精實生產

精實生產（Lean production）是最初由
豐田汽車公司發展出來的方法，專注於
排除所有形式的浪費，包括：必須重製
的缺點、不必要的加工步驟、物料或人
員不必要的移動、等待時間、過多存貨，
和生產過量。
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精實生產的一些效益






週期時間至少縮短60%。
空間利用率改善40%。
產出量增加25%。
在製品與完成品存貨量減少50%。
品質改善50%。
營運資金和員工生產量改善20%。
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精實生產的一些重要工具


5S‘s：seiri（整
理）、seiton（整
頓）、seiso（清
潔）、seiketsu（標
準化），和shitsuke
（維持）。
目視管制






品質管理與管制
有效的布置和標準
化的工作
拉式生產
一分鐘換模
（SMED）
全面生產性維護
源頭檢驗
持續改善
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傳統的品質一致性之經濟模型
總成本
不一致成本
品質管理與管制
品質保證
成本
品質“最佳水準”
100%
52
現代的品質一致性之經濟模型
總成本
不一致成本
品質保證
成本
100%
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本章結束
THANKS!
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