"DMAIC模型"
"DMAIC模型"
这篇文章主要说一下DMAIC模型。
参考资料
什么是DMAIC模型？
DMAIC模型是实施6sigma的一套操作方法，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，主要侧重在已有流程的质量改善方面。它的模型图如下：
需要强调的是：DMAIC模型的应用是一个循环过程。关于DMAIC模型的实际应用，在上面推荐的资料中，有对应的案例。
DMAIC模型每一项的说明
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，找准要解决的问题，比如：
- 你们正在做什么？
- 为什么要解决这个特别的问题？
- 你们的顾客是谁？
- 你们的顾客需求是什么？
- 你们过去是怎样做这项工作的？
- 现在改进这些工作将获得什么益处？
- 为什么选择这个案例？
- 要特别解决的问题是什么？
- 解决这个问题的限制条件是什么？
- 解决这个问题涉及的范围有多大？
- 团队成员及其职责是什么？
- DMAIC的各阶段的时间安排。
M(Measure) ——测量
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。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。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。
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：
- 直方图
- 排列图
- 鱼骨图
- 散点图
- 控制图
I(Improve)——改进
改进是实现目标的关键步骤。
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。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。
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。
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:
- 在初期发现一个缺陷，花费1美元
- 在设计中发现一个缺陷，花费10美元
- 在实验中发现一个缺陷，花费100美元
- 在现场发现一个缺陷，花费1000美元
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