质量管理学课件_秦现生_2010(第二版)第六章
时间:2025-07-15
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第六章六西格玛管理
第六章 6σ管理
§1.1 §1.2 §1.3 §1.4 §1.5
概述( 6σ的起源) 6σ的统计学基础 6σ管理的基本概念 6σ管理的过程改进及设计模式 6σ管理的案例
§1.1 6σ的起源摩托罗拉公司的六西格码之旅
始于1987年,那时 Motorola公布了由 Mikel J. Harry 开发的六西格玛质量计划 1989年Motorola 赢得了MBNQA国家质量奖
摩托罗拉公司的六西格码之旅2003年 数字化的六西格码 2002年 第二次鲍德里奇全美质量大奖
2001 年“黑带”创意加速2000年 行为准则,优秀业绩和平衡记分卡
1999年 公司革新1997年 五个“9”:系统可用性。 1992年 每两年减少缺陷十倍,每五年一个周期。
1990年 在全公司开展“顾客完全满意小组过程”和“黑带计划”1988年 马称科姆· 鲍德里奇全美质量大奖 1987年 制定1992 应达到的西格玛目标
摩托罗拉的年度营业额4035 30 25 20 17 15 10 8.3 13.3 10.9 11.3 37.6
净营业收入 (10亿美元)33.1 28 29.8 29.4
27 22.2
9.6
5 0
3.6 3.8 4.3
6.7 5.5 5.4 5.9
1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000
GE——六西格玛的颠峰实践 1996年正式启动六西格玛质量行动 1997年两次发布人员晋升与六西格玛挂钩的规定 1998年要求基层管理人员必须通过绿带或黑带培训
才能晋升的制度正式生效 1999年所有专业员工必须完成绿带或黑带培训的质 量政策开始生效 2001年将六西格玛用于供应链管理 2002年激励供应商开展六西格玛
GE——六西格玛的投资回报事先的投资和持续的能力带来显著的报酬 六西格玛生产率提高 顾客满意(GE被誉为全球最受尊敬的企业!) 成本包括项目改进投入和六西格玛导入成本(第1、2年) (百万美元)2500 2000 1500 1000 500 0 1996 1997 1998 1999 成 收益 本
年度
数据来源: GE 年报(1999年 )
六西格玛在全球应用中的指数性增长美国运通 福特汽车 康柏 陶氏化工 霍尼韦尔 强生 LG集团 爱立信
杜邦迪尔 洛克希德 日本电气 帕卡 西门子 ABB 柯达 摩托罗拉 1987 IBM 1989 DEC 1991 德州仪器 1993 联合信号 通用电气 1995 索尼 东芝 惠尔普 1997
诺基亚飞利浦 普莱克斯 三星电子
住友联合技术 美国邮政服务 1999
日益强劲的六西格玛应用前景在航空、化学、电子和冶金工业的发展势头强劲;汽车工业成为具有强大推动力的应用领域;
已经在金融服务业中牢牢扎根,并拓展到了商务网络服务领域; 在国家层次上,六西格玛已经从美国传播到了欧洲 和亚洲。
部分得益于六西格玛的公司Dow 自1999年以来培 Dupont 的1139名黑带每 年节约超过10亿美元 训了成千上万的员工
Motorola 自20世纪80
年代以来 一直在实施六西格玛
GE 在1998年节约1.88亿元,在 2000年的节约超过15亿美元 Honeywell 在1993~1997年期间共节约 15亿美元,在1998年节约超过5亿美元
部分得益于六西格玛的公司
TEXAS INSTRUMENT
六西格玛的应用现状
已被西门子等很多商业机构采用并发展;到现在已是 国际上炙手可热的管理模式 现在,20%以上的财富500强已经实施或正在实施六西 格玛管理法 中国进入WTO,中国企业与国际接轨,成为“世界工 厂”,提高质量成为塑造国际竞争力的巨大需求 这只“看不见的手”决定了企业的命运与成败在于创 新、品质、品牌、价格 大多数中国企业5年以后将会失去竞争优势(张维迎) 有远见的中国企业家已经开始认识和接纳六西格玛 研究如何在中国有效的应用六西格玛,并把其本土化, 成为重要课题
六西格玛到底是什么?
1. 绩效测量体系
2. 系统方法3. 经营战略
4. 文化
质量管理专家们对六西格玛的看法―(六西格玛)是通用电气至今所采用的最重要的创 新……它是我们公司未来领导力的基因组成部分。” ——杰克· 韦尔奇
“六西格玛很可能是这100年来,我们学到一切关于 品质理论的集结总成。” ——美国品质协会前主席华森
§1.2 6σ的统计学基础
s
西格玛,希腊字母,在统计学中表示数据的分散程度。
在六西格玛管理中,它有着丰富的内涵……,首先我们 先看看它的统计学意义。
产品质量特性的波动性正态无偏移
LSL
USL
X 最常见的连续型随机 型变量的分布为正态 分布
受人、机、料、法、测、 环(5M1E)等因素的影 响,所加工出来的产品 质量特征值总是存在着 差别。当质量数据为为 计量数据时,对应的质 量特性X为一个连续型随 机变量。如果用直方图 来表示产品的质量特性, 随着数据的增加,直方 图就会演变成一条曲线。
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