DMAIC模型

来源:百度文库 编辑:神马文学网 时间:2024/04/29 13:51:53

 

DMAIC模型

什么是DMAIC模型?

 

  DMAIC模型是实施6sigma的一套操作方法。

 

  20世纪90年代许多世界级公司开始了6sigma管理的实践.各个企业在实施6sigma过程中都有自己的操作方法.6sigma的创立者摩托罗拉就有着名的实现6sigma的六步法.各种实施操作的方法大同小异,目标更是一致:实现6sigma质量水准,使顾客完全满意.

 

  通用电气公司总结了众多公司实施6sigma的经验,系统地提出了实施6sigma的DMAIC模型.DMAIC模型现在被广泛认可,认为这是实施6sigma更具操作性的模式.

 

  DMAIC是6σ管理中最重要、最经典的管理模型,主要侧重在已有流程的质量改善方面。所有6σ管理涉及到的专业统计工具与方法,都贯穿在每一个6σ质量改进项目的环节中。DMAIC 模型如图所示:

 

 

D(Define)——界定

 

  界定是识别客户要求,确定影响客户满意度的关键因素

 

  界定——找准要解决的问题

 

  界定问题:与问题相结合,组建一个有力的6σ团体,在这一步,必须抓住一些关键问题:

 

l           你们正在做什么?

l           为什么要解决这个特别的问题?

l           你们的顾客是谁?

l           你们的顾客需求是什么?

l           你们过去是怎样做这项工作的?

l           现在改进这些工作将获得什么益处?

 

  制定DMAIC任务书

 

  6σ的理念促使我们以新的和独创的方式来思考过去经常忽略的问题,当抓住了一些关键问题之后,便容易形成一份DMAIC任务书。这份任务书不仅要呈交业务主管部门,还可作为6σ团队解决问题的目标。各公司、各工作项目的DMAIC任务书不尽相同,但主要内容有:

 

l           为什么选择这个案例?

l           要特别解决的问题是什么?

l           解决这个问题的限制条件是什么?

l           解决这个问题涉及的范围有多大?

l           团队成员及其职责是什么?

l           DMAIC的各阶段的时间安排。

 

M(Measure) ——量测

 

  量测是校准Y的测量系统,收集整理数据,为量化分析做好准备

 

  量测是6σ管理分析的基础

 

  通过量测来收集CTQs的基本数据,量测是6σ管理分析的基础工作。通过量测使得量化管理成为可能,有了量测才使统计技术与方法的应用成为可能。为了获取真实、准确、可靠的数据,需要对量测的系统进行校准。这通常是配套课程测量系统分析的内容。

 

  数据收集还要求掌握一些数据收集的方法,如抽样技术、检查单检查表方法等。

 

  对关键质量指标进行量测

 

  无论是生产制造流程还是交易流程都有输入和输出。通常把需要输入的东西用x表示,把产生的结果或输出用y表示。所以任何流程都可表示成这样一个函数:

 

  y=f(x)

 

  输入是多种多样的,甚至输入还包括一些影响结果的干扰因素。输入变量x可以是一个向量,表示这个输入是由多种因素组成。函数f(x) 可看成是一个公司或组织的运作系统。输出y也可以是一个向量,如 y=(产品、服务、维护……)量测就是对关键的y与x进行数据收集和计量。

 

  典型量测举例

 

  如果客户对供货时间不满意,你就需要收集过去若干次收到订单到发出货物的天数。

 

  如一个大型生产制造商过去一个月在订单处理方面的DPMO是253 000

 

  如一个冰箱制造商过去一年的包装清单的DPMO 是85 000

 

  如一个大型商场过去一个月开发票的DPMO是67 000

 

  如一个餐馆过去一个月账单的DPMO是57 000

 

 

A(Analyze)——分析

 

  分析是运用多种统计技术方法找出存在问题的根本原因。

 

  影响产品质量和顾客满意度的因素很多,运用统计方法可找出影响顾客满意度的主要原因。

 

  常用统计分析工具

 

l     直方图

l     排列图

l     鱼骨图

l     散点图

l     控制图

 

  影响产品质量和顾客满意度的原因可归纳为六大类,即上面所示的人、机、法、料、环、测等

 

I(Improve)——改进

 

  改进是确定影响y的主要原因x,寻求x与y的关系,建立x的允许变动范围

 

  发现y与x的关系

 

  结果与原因呈现出一个类似函数的模型,即:y=f(x1,x2,......xp)+ε。其中y是因变量,x是自变量向量,是p个原因,称为自变量。ε是随机干扰项,也正是由于有这一项,此模型才真切地刻画出y与x有着密切的关联,但y又不能由x完全确定的这种奇特关系。模型就是一个系统,y是不可控制的随机变量,由系统产出的,也称为内生变量。x是一些可控制的确定性变量,也称为外生变量。ε是不可控的随机变量。如果x与y描述广告投入与销售量的关系,显然销售量y是不可控的,广告费用x是可控制的,对销售量y有影响的一些其它因素就是ε。

 

  改进是实现目标的关键步骤

 

  相关分析、回归分析、试验设计、方差分析等都是改进步骤中的统计工具。当用统计方法找到了要改进的环节和方案之后,重要的是去实施它。这一过程中的困难往往是员工长期的习惯不会轻易转变。假如公司欲在各部门之间和部门内部跟踪节约资金,这时就要将实际花费与预算联系起来,或跟踪净节约资金、项目范围、项目结束时间等变量。通过正确跟踪数据,建立起回归模型,用回归模型进行预测和控制,使公司收益和顾客满意度达到最大。改进这一步骤是实现目标的关键,它类似于六步法中的“优化你的工作流程”。

 

 

C(Control)——控制

 

  控制是将主要变量的偏差控制在许可范围。

 

  没有工作描述和过程程序就谈不上控制

 

  对流程进行一定的改进之后,下来的问题就是坚持避免“突然”回到旧的习惯和流程是控制的主要目的。6σ项目的成功依赖于那些始终坚持如一的人,控制过程中,流程中的每个环节的每个人都必须要有工作描述。没有工作描述和过程程序,就谈不上控制,任何流程的初期阶段都是至关重要的。在生产周期中纠正缺陷的成本:

 

l           在初期发现一个缺陷,花费1美元

l           在设计中发现一个缺陷,花费10美元

l           在实验中发现一个缺陷,花费100美元

l           在现场发现一个缺陷,花费1000美元

 

DMAIC模型的应用是一个循环过程

 

  DMAIC模型作为实施6σ的操作方法,它的运作程序与6σ项目的周期及工作阶段紧密结合。

 

  DMAIC模型从界定到控制不是一次性的直线过程,在运用当中有些技术与方法被反复使用。

 

  DMAIC模型的应用是实现6σ水准的一个循环过程。

 

  只有不满足现状,勇于创新,不断改进,才能在6σ管理中取得卓越成就。