Основы шести сигм

Происхождение Six Sigma традиционно связывают с компанией Motorola и деятельностью Билла Смита. Еще в конце 70-х Motorola начала экспериментировать со статистическими подходами к решению проблем, а 1986 году официально внедрила Six Sigma как методологию улучшения качества. Всего через два года после внедрения Six Sigma, Motorola была удостоена Национальной премии качества Малколма Болдриджа. За 10 лет работы Motorola увеличила объем продаж в 5 раз. Six Sigma является зарегистрированной торговой и сервисной маркой компании Motorola

Стратегия Six Sigma, в том виде, в котором она используется в наше время, была разработана и сформулирована Джеком Уелчем - инженером General Electric. В частности, он предложил выделять в проекте Six Sigma такие фазы:

    D – Определение
    M – Измерение
    A – Анализ
    I – Улучшение
    C – Контроль

Именно благодаря усилиям Джека Уелча, Six Sigma приобрела популярность в 90-х годах ХХ века и рачала масштабно развиваться.

Six Sigma возникла как метод борьбы с вариациями процесса и приведения дефектов производства к нулю. Первопроходцами в этой области были производственные отделы предприятий. Но благодаря своей универсальности, система эволюционировала, став одной из наиболее популярных методологий управления качеством и бизнесом нового тысячелетия.

σ – греческая буква, принятая в статистике для обозначения среднеквадратического (или стандартного) отклонения.

Также используется для оценки способности процесса протекать с определенным количеством дефектов. Уровню 6σ отвечает 3.4 единиц дефектов на 1 000 000 возможностей. Под дефектами можно понимать любую услугу, которая приводит к неудовлетворенности заказчика.

6σ – это набор статистических методов объединенных в структурированный подход, призванный повысить стабильность процесса и снизить количество дефектной продукции. Это также философия управления и ведения бизнеса.

Всем известна кривая нормального распределения Гаусса – кривая колокола, и, как ее следствие, правило 3σ: 99,73% значений нормально распределенной случайной величины лежат в пределах трех стандартных отклонений

Так откуда же взялись пресловутые 6σ?

Внесем некоторые уточнения: сказанное выше оправдывается при кратковременном рассмотрении процесса. Рассматривая показатели реальных процессов, была замечена тенденция процессов к дрейфу, связанная с его естественной нестабильностью, к примеру, износ оборудования. Дрейф среднего значения популяции находится в пределах ±1,5σ, что и приняли во внимание специалисты

Возьмем, к примеру, процесс на уровне 4σ, в ходе эксплуатации уровень процесса будет понижаться до: 4σ-1,5σ=2,5σ, что соответствует 158 000 дефектов на 1 000 000 возможностей.

Сравнительная таблица количества дефектов на 1 000 000 возможностей при кратковременном и длительном рассмотрении процесса:

σ-уровень
процесса
PPM при кратковременном
рассмотрении процесса
PPM при длительном
рассмотрении процесса
158 655,3 691 462,5
22 750,1 308 537,5
1 350,0 66 807,2
31,7 6 209,7
0,3 232,7
0,0 3,4

Процесс на уровне 3σ – что это значит? 93,3% хороших изделий из 100 – это много или мало? 6,7% дефектов – это много или мало?

  • 7 утраченных писем из 100.
  • 7 неудачных операций из 100
  • 7 авиакатастроф каждых 100 авиарейсов

Качество такого уровня не достаточно не только для производства высокотехнологического, но и для бытового оборудования.

Любое оборудование состоит из многочисленных составляющих. Каждый компонент или его установка могут рассматриваться как возможность дефекта конечного изделия. Процесс изготовления карандашей (предположим, что существует только одна возможность дефекта) работающий на уровне 4σ имеет выход 99,379%. Процесс изготовления механических карандашей (предположим, что существует 10 возможностей появления дефекта) работающий на уровне 4σ имеет выход 93,961%.

Количество возможностей
1 93,319 99,379 99,977 100,000
10 50,086 93,961 99,768 99,997
80 0,396 60,755 98,156 99,973
100 0,099 53,638 97,700 99,966
150 0,003 39,284 96,570 99,949
300 0,000 15,432 93,257 99,898
1 200 0,000 0,057 75,636 99,593
3 000 0,000 0,000 49,753 38,985
150 000 0,000 0,000 0,000 60,042

Традиционный подход к качеству: пока параметр находится в поле допуска, потери качества и затраты, связанные с ней отсутствуют. Как только параметр выходит за поле допуска качество теряется полностью.

Подход Тагучи: затраты связанные с потерей качества являются минимальными только в центре поля допуска. При отклонении от середины поля допуска затраты постепенно растут.

26.02.2009 / 3873 / Загрузок: 0 / dmagic / Комментарии: 2
Всего комментариев: 2
avatar
0
1
добрый день. подскажите пожалуйста по 2 вопросам:
1.) в таблице в которой указано понижение уровня процесса на 1,5σ понятно как считается PPM при кратковременном рассмотрении, не могли бы вы пояснить как проводится расчет при длительном?
2.) по таблице "количество возможностей": к примеру "количество возможностей" равно 500 000, то какое кол-во сигм необходимо для выхода в 100% ?
avatar
0
2
1. Величина ppm всегда эквивалентна определенному сигма-уровню. Придлительном наблюдении процесса-сигма уровень понижается на 1,5σ (сигма-сдвиг). Иными словами, если процесс находиться на уровне 4σ, то при длительном наблюдении уровень упадет до 2,5σ. Этому уровню эквивалентна соответствующая величина ppm. См. подробнее: http://sixsigmaonline.ru/load/22-1-0-426

2. Второй вопрос прошу уточнить.
Практически 6σ дает выходна уровне 100%. Теоретически (так как корнями все расчеты уходят в нормальное распределение, у которого нет ни начала ни конца) 100% уровень не достижим.
avatar
SixSigmaOnline.ru © 2009-2018            Хостинг от uWeb