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六西格瑪設計(DFSS)—— IDDOV模式

主講老師: 朱躍進 朱躍進

主講師資:朱躍進

課時安排: 1天/6小時
學習費用: 面議
課程預約: 隋老師 (微信同號)
課程簡介: 六西格瑪作為一種過程改進方法,一般遵循的是DMAIC思路。其工作重點是有選擇地改進過程,克服造成過程失敗的根本原因,減少缺陷。但由于內在特性,DMAIC可能在大約5%的過程改進項目中失敗。
內訓課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業技能 | 互聯網+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經濟 | 趨勢發展 | 金融資本 | 商業模式 | 戰略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產 | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數字化轉型 | 工業4.0 | 電力行業 |
更新時間: 2023-11-15 10:36


課程介紹

一個比較常見的原因是:過程的狀況太糟,已經失去了改進的意義,在這種情況下需要的是一個新過程。還有一種情況,現行過程能力的局限性太大,漸進式變更和改進已不足以再次提升它,所需要的是一個新的過程。這時如果把六西格瑪改進方法運用于新產品的引入活動,各種問題就將攪和在一起。想在新產品引入中繼續嘗試和驗證“六西格瑪改進”將遭遇兩個障礙:第一,沒有什么可以度量,因為是“新產品”;第二,在處理問題時往往圍繞產品或服務,而不是過程。在這種情況下 “六西格瑪改進”就難以滿足新的要求,于是“六西格瑪設計(Design For Six Sigma ,簡稱DFSS)”就應運而生。今天六西格瑪設計與六西格瑪改進并列成為六西格瑪管理中的兩大方法體系。

DFSS系統方法的核心是,在產品的早期開發階段應用完善的統計工具,從而以大量數據證明預測設計的可實現性和優越性。在產品的早期開發階段就預測產品或服務在客戶處的績效表現是實現更高客戶滿意度、更高利潤和更大市場占有率的關鍵。

DFSS可以使企業從以下方面獲得利潤:

當產品滿足顧客需求,提高了本公司產品在市場的占有率,銷售量增加帶來利潤的增加。

產品質量超出了顧客的預期,生產具有魅力質量的產品企業就有提高價格的理由。提價為企業帶來利潤。

六西格瑪從客戶聲音的收集、質量機能展開、健壯設計(參數設計、容差設計)、失效模式與影響分析、可制造性技術等使產品實現了低成本下的高質量,經過參數設計的產品其理論成本必然下降,即原材料等成本下降為企業帶來了直接的經濟效益。此外高質量意味著產品質量穩定,產品良好的穩定性,也減少了內外質量故障等劣質成本,同時還為企業降低了管理成本。

 

參加人員:

開發設計企業戰略決策層,開發/技術總監/經理,品質總監/經理,產品經理,項目經理,研發工程師,設計工程師,六西格瑪黑帶大師/黑帶/綠帶,參與產品/服務開發的人員

 

課程大綱:

 

第零章:六西格瑪設計概述

 

第一節:六西格瑪概述:

——六西格瑪產生背景

——六西格瑪是什么

——六西格瑪路線圖

——六西格瑪基本概念

——六西格瑪導入步驟

 

第二節:DFSS介紹 :

——你在6sigma設計中的角色

——哪里需要6sigma設計

——IDDOV 方法論

——期望是什么

 

第三節:DFSS統計技術基礎:

——統計學:隨機性和規律性

——數據收集

——數據描述:圖和表

——數據描述:計算匯總統計量

——概率

——作出結論:估計

——假設檢驗

——變量間關系

 

 

階段一:識別機會

 

第一節:VOC:

——定義目的

——識別顧客,顧客形態及區隔

——準備訪談

——實施訪談

——分析客戶聲音

——建立行動計劃/開展QFD

 

階段二:定義需求

 

第一節:QFD質量功能展開:

——QFD定義

——質量屋QOD

——QFD實施 步驟

——QFD案例

 

第二節:設計DFMEA:

——來由

——實施步驟

 

階段三:開發概念

 

第一節:Minitab軟件:

——使用介紹

 

第二節:設計策略分析:

——項目計劃

——差距分析

——風險管理

 

第三節:概念規劃:

----創意產生

----頭腦風暴技術

----TRIZ技術

----概念設計考慮面

----Pugh普式矩陣

----練習

 

階段四:設計優化

 

第一節:數據和圖形分析:

----識別數據類別

----描述數據形狀

----分析集中趨勢

----分析精密度

----掌握簡單圖形分析方法

 

第二節:MSA測量系統分析:

----測量系統介紹

----準確性與精確性

----連續數據量具重復性和再現性

----MSA模擬練習

 

第三節:假設檢驗:

----總體和樣本及其分布

----中心極限定理

----假設檢驗的步驟

----Alpha (a) 和 Beta (b) 風險

----計算樣本數量

----使用t檢驗來比較兩個平均值

 

第四節:方差分析:

----方差分析定義

----F-分布

----圖形的,統計的和診斷的技術

----擬合與殘差

----Epsilon 平方(實際應用)

----檢驗的樣本大小和功效

 

第五節:相關&回歸:

----相關

----回歸

 

第六節:DOE試驗設計介紹:

----DOE定義

----有效設計實驗的障礙

----執行策略:DOE計劃

----因子選擇

----響應變量選擇

----實驗設計選擇

----實施實驗

 

第七節:2K全因子試驗設計:

----2KDOE定義

----2KDOE實施步驟

----分析

----課堂練習

 

第八節:2K全因子模擬試驗:

----試驗計劃編制

----模擬試驗

----比賽

 

第九節:過程能力分析:

----基礎

----定義

----原則

----精確性和準確性

----偏移

----流程能力和檢查

----計算流程能力

----標準正態轉換

----使用Z 計算流程能力

----練習

----使用 Minitab 計算流程能力分析

----流程能力案例

----連續數據

----屬性數據

第十節:公差設計分析:

----最壞狀況分析方法

----和的平方根分析方法

----蒙特卡羅分析方法

 

第十一節:敏感度設計分析:

----KPIV辨識

----敏感度分析

 

第十二節:可靠性設計分析:

----可靠性定義

----可靠性測量指標

----兩類可靠性測試技術

----浴盆曲線

----韋伯分布

----系統可靠性-串聯系統

----系統可靠性-并聯系統

----系統可靠性-冗余系統

 

階段五:驗證實施

 

第一節:驗證性測試:

----定義

----直方圖

----控制圖

----過程能力

----置信區間

第二節:控制計劃:

----編制控制計劃的要素

----如何制定控制計劃

----誰能幫助制定控制計劃

----如何維護和更新控制計劃

----案例

第三節:SPC統計過程控制:

----定義

----控制原理

----控制圖組成

----離散SPC

----連續SPC

----判斷規則

第四節:防錯:

----如何獲得永久的改變

----防誤措施的本質和原則

----過失,錯誤和缺陷的區別

----防誤措施裝置

----防誤措施實例

----當不能采用防誤措施時,簡單化

----通過防誤措施實施改善的原則

第五節:DFSS流程總結:

----步驟

----主要關注點

第六節:DFSS案例研究:

 


 
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