DMAIC现场质量问题分析与解决

招生对象:

质量工程师、工艺工程师、维护工程师、一线主管、领班、生产主管。

课程介绍:

第一天上午9：00-12：00

问题解决的基本认知

案例讨论

认知我们现在解决问题的习惯

我们解决问题习惯的漏洞

改善中的困惑

认知质量.问题

解决问题的G-KASH模型

认知：问题解决的有效.无效特征

结构化问题解决的方法论：PDCA/8D

结构化问题解决的方法论：DMAIC五步法简介

团队的发展历程

定义阶段

定义问题的三阶段

定义项目

练习：问题陈述

问题陈述的五要3W2H

问题陈述的三不要

练习：目标陈述

目标陈述的SMART原则及技巧

批准项目

绘制细节流程图

绘制的目的

细节流程图的种类

第一天下午13：00-16：30

测量阶段

测量现状的三阶段

基本统计学

数据的两种类型与三种描述

数据的位置：均值、众数、中位数

数据的离散程度：标准差、极差

数据的分布形状：正态分布与正态性检验

总体与样本.统计推断与统计描述

质量问题解决的类型

测量系统分析—MSA

测量系统研究的三个重要方面

测量系统误差的来源(五性研究)

测量系统的正确性研究：偏移、线性、稳定性

连续型数据测量系统分析

重复性与再现性

数据收集的指引

可靠性的判断标准：%R&R%公差

输出的图形分析

练习

离散型数据测量系统分析

数据收集的指引

数据分析：评估一致性、逃逸率、假信号率

练习

第二天上午9：00-12：00

确定问题的焦点

数据收集：分层法—检查表练习

数据分析：柏拉图练习

问题的现状分析：过程能力分析

波动的类型

数据搜集：合理子组

数据分析：过程能力指标：Cp、Cpk、Pp、Ppk练习

如何通过Cp、Cpk、Pp、Ppk判断改善的方向

第二天下午13：00-16：30

分析阶段

分析原因的三阶段

挖掘：鱼骨图

练习：制作鱼骨图

鱼骨图制作的细节流程

常犯的错误：写上万能原因或对策怎么办

制作的困惑：在问why为什么的时候，到底问到什么程度?

验证根本原因：常用图形工具

针对y与x的数据类型选择合适的验证工具

如何利用散点图分析xy之间的关系

如何利用箱线图分析xy之间的关系

改进阶段

改善对策的三阶段

挖掘方案的双易原则：易做性与易查性

挖掘潜在的根本原因解决方案

挖掘潜在的根本原因解决方案练习

筛选潜在的根本原因的解决方案：方案选择矩阵

方案选择矩阵练习

实施对策

为什么要试运行?

试运行需要考虑的关键事项

计划5w1h

控制阶段

控制三阶段

改善成果确认：趋势图、柏拉图

建立有效的控制系统

固化改善成果的工具：防差错、控制图

总结与回顾

DMAIC方法论总体回顾

学员行动计划

学习小组评比

培训效果评价

讲师介绍:

陆敬老师：

教育及资格认证：

TWI高级讲师、现场管理&现场改善培训师、咨询师；精益六西格玛咨询师。

讲师经历及专长：

拥有近10年合资企业、国内大型企业的现场管理与现场改善经验;拥有5年以上工厂辅导经验，辅导过近100个改善项目，涵盖现场管理、效率、交期……

擅长于班组管理、现场管理与现场改善（含TWI、工作教导、工作关系、工作改善等）

有多年辅导企业的经验，帮助企业提升班组管理能力，帮助企业进行现场改善

擅长的课程有：《TWI一线主管管理技能提升》、《JI-TWI之工作教导》、《JR-TWI之工作关系》、《JM-TWI之工作改善》、《现场管理与现场改善》、《精益现场改善》等课题。