項(xiàng)目管理-CO9-固化改進(jìn)結(jié)果ppt課件

1、第九步固化改良結(jié)果(Control)控制階段 MeasureDefine Improve Control Analyze9. 實(shí)施過程控制10. 工程總結(jié)輸出: 開發(fā)及實(shí)施過程控制方案控制概述控制方案控制圖Mistake proofing目錄 控制概述 控制方案 SPC第一部分 控制概述控制概述控制目的是什么？控制階段確保對(duì)過程的改良結(jié)果可以維持下去。除此之外，控制階段還提供一種信息共享的方式，協(xié)助加速在其它區(qū)域的進(jìn)展類似的改良?？刂齐A段為何重要?我們不希望今后重新調(diào)整過程。想從改良措施中不斷獲益。假設(shè)不及時(shí)進(jìn)展過程控制, 過程會(huì)隨著時(shí)間的流逝逐漸退化，改良成果會(huì)也之喪失。控制階段是六西格瑪工

2、程中最為重要的階段！Xs控制控制的思緒：為確保“Y值堅(jiān)持優(yōu)化形狀，需確保“X值堅(jiān)持受控形狀Xs為何會(huì)不受控？要獲得好的結(jié)果, 我們應(yīng)該注重的是行為的輸入, 還是行為的結(jié)果 ?f(X1,X2)Y=結(jié)果 緣由動(dòng)搖的存在 偶爾緣由的動(dòng)搖-自然的-隨機(jī)的-過程固有的 異常緣由的動(dòng)搖-能夠由于操作員的失誤、指令干涉影響或信息缺陷等導(dǎo)致-與偶爾緣由的動(dòng)搖相比，普通幅度較大-過程績(jī)效程度表現(xiàn)為不可接受 異常緣由會(huì)導(dǎo)致過程向失控方向挪動(dòng)，使得過程輸出偏離期望的績(jī)效規(guī)范動(dòng)搖一直存在只能減小、不能徹底消除！穩(wěn)定性概念 過程穩(wěn)定性或稱處于統(tǒng)計(jì)控制形狀，是指僅包括普通緣由變差時(shí)，丈量的過程分布特征參數(shù)位置，分布，外形

3、隨時(shí)間的變化維持恒定。穩(wěn)定的過程使我們可以預(yù)測(cè)該過程未來的變化趨勢(shì)。開發(fā)過程控制的關(guān)鍵步驟 完善實(shí)施方案開發(fā)控制每一個(gè)關(guān)鍵X或重要?jiǎng)訐u來源的方法定義控制過程X所要求采取行動(dòng)的各個(gè)領(lǐng)域，并決議各種行動(dòng)的相應(yīng)規(guī)范 完善數(shù)據(jù)搜集方案建立必要的實(shí)時(shí)丈量系統(tǒng)來丈量工程Y，并制定一個(gè)應(yīng)急呼應(yīng)方案來規(guī)定過程表現(xiàn)低于績(jī)效規(guī)范時(shí)應(yīng)采取的措施開發(fā)過程控制的關(guān)鍵步驟 堅(jiān)持溝通 使過程及控制方案構(gòu)成文件體系，從而確保過程的規(guī)范化和工程改良的繼續(xù)收益人員培訓(xùn) 運(yùn)轉(zhuǎn)新過程并搜集數(shù)據(jù)維持與監(jiān)控改良結(jié)果。控制工具 書面 程序 任務(wù) 描畫 政策 修正 SPC 統(tǒng)計(jì)過程控制 培訓(xùn) ISO 國(guó)際規(guī)范化 組織 報(bào)告控制方案工具箱(新

4、員工和進(jìn)修員工)Mistake proofing/Fool proofing風(fēng)險(xiǎn)管理第二部分 控制方案控制方案目的控制方案將一個(gè)長(zhǎng)期方案編寫成文檔，該長(zhǎng)期方案的目的是使對(duì)特定過程或CTQ的改良得以繼續(xù)。6控制方案必需融入質(zhì)量方案才干發(fā)揚(yáng)其成效。 控制方案該當(dāng)符合該領(lǐng)域的質(zhì)量方案控制方案的組成部分過程流程圖過程輸出變量YKPOV、目的或規(guī)格過程輸入變量XKPIV、規(guī)格或管理界限重要的噪音變量不可控制的輸入變量短期和長(zhǎng)期的過程才干指明控制的方法、工具和體系 SPC 抽樣或檢測(cè) 自動(dòng)化的過程控制 MSA Check list 培訓(xùn)資料 失誤預(yù)防體系 S.O.P 應(yīng)急方案或程序 工藝規(guī)范 控制方案的要

5、點(diǎn)What什么？ 是建立控制質(zhì)量方案的根底Why為什么？ 要對(duì)它X,Y )實(shí)施監(jiān)控Who誰？ 由誰擔(dān)任對(duì)它們進(jìn)展監(jiān)控How方法？ 經(jīng)過什么樣的方法實(shí)施When何時(shí)？ 什么時(shí)候?qū)刂品桨高M(jìn)展更新Where何地？ 對(duì)那一個(gè)過程進(jìn)展控制 5W1H控制方案的重要性獨(dú)一的理由是：控制方案的存在可以保證我們?cè)谌魏螘r(shí)候都能滿足客戶的需求顧客需求產(chǎn)品或效力的特性過程要求過程控制過程控制方案經(jīng)過控制方案保證改善措施的繼續(xù)，構(gòu)成一個(gè)質(zhì)量控制體系！控制方案文件的款式 對(duì)于KPIV和KPOV的丈量系統(tǒng)和丈量系統(tǒng)的才干要進(jìn)展識(shí)別 對(duì)于KPIV和KPOV的目的和規(guī)格管理界限的范圍要進(jìn)展記錄 對(duì)于延續(xù)型數(shù)據(jù)，要對(duì)KPIV和

6、KPOV的CP/CPK進(jìn)展計(jì)算，并記錄短期的過程才干；對(duì)于離散型數(shù)據(jù)要記錄其缺陷數(shù) 詳細(xì)的樣本搜集方案和應(yīng)急方案要列出來 控制方案應(yīng)該和FMEA分析的結(jié)果對(duì)應(yīng)起來FMEA vs. 控制方案FMEAControl plan控制方案例商業(yè)/消費(fèi)控制方案訂單滿足率例子: 練習(xí)一結(jié)合本人的工程，思索控制方案的內(nèi)容。三、統(tǒng)計(jì)過程控制SPC 在管理過程中，我們往往忽視歷史數(shù)據(jù)并缺乏對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)的跟蹤。假設(shè)沒有數(shù)據(jù)的跟蹤，我們?nèi)绾稳タ刂扑?而SPC是一個(gè)跟蹤、監(jiān)測(cè)過程的好工具。經(jīng)過實(shí)施SPC，我們就可隨時(shí)監(jiān)測(cè)現(xiàn)有業(yè)務(wù)情況，采取及時(shí)的控制活動(dòng)。SPC的目的統(tǒng)計(jì)過程控制圖是由貝爾實(shí)驗(yàn)室的Walter shewh

7、art 在1920年開發(fā)的，用以跟蹤一個(gè)過程的丈量值或過程的統(tǒng)計(jì)量隨時(shí)間變化的趨勢(shì)圖。什么是：統(tǒng)計(jì)過程控制SPC統(tǒng)計(jì) 基于概率的決策方法。過程 -一切反復(fù)性的任務(wù)或步驟?？刂?-監(jiān)控過程運(yùn)轉(zhuǎn)。 基于與“t test假設(shè)檢驗(yàn)一樣的概念進(jìn)展分析，可以使我們?cè)诔霈F(xiàn)的問題影響到輸出結(jié)果之前，就作出有關(guān)過程的決議、采取行動(dòng)、處理問題。當(dāng)處于穩(wěn)定形狀的過程變差曾經(jīng)被外界可指定緣由所影響時(shí)，SPC發(fā)出信號(hào)。當(dāng)過程失控時(shí)，SPC將發(fā)出信號(hào)，他的義務(wù)是找出失控的緣由，然后進(jìn)展修正，確保問題不再發(fā)生。什么時(shí)候運(yùn)用SPC？1、希望得悉什么信息？關(guān)鍵過程變量X或Y在隨時(shí)間變化嗎？即該過程穩(wěn)定嗎？2、如何察看輸出變量？

8、 基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、顯示過程變化的圖表SPC是一個(gè)嚴(yán)密的過程，它要求操作小組積極參與數(shù)據(jù)的采集和分析?？刂茍D的構(gòu)造控制圖和趨勢(shì)圖的區(qū)別在于，控制圖是特定統(tǒng)計(jì)量隨時(shí)間的趨勢(shì)，橫軸是時(shí)間。圖上出現(xiàn)控制限和中心線。圖上的每一個(gè)點(diǎn)是在某一時(shí)間點(diǎn)的一次丈量或丈量的統(tǒng)計(jì)量，如平均值或規(guī)范差?？?制 下 限總平均中心線控 制 上 限控制限和規(guī)格限USLUCLLCLLSL控制限由過程才干決議規(guī)格限由客戶的要求決議控 制 上 限控 制 下限規(guī) 格 上 限規(guī) 格下 限控制限規(guī)格限運(yùn)用控制圖的本卷須知 及時(shí)將數(shù)據(jù)繪圖 確認(rèn) “失控形狀，并對(duì)其作出反響 控制極限范圍外的點(diǎn) 查找呵斥“失控的根本緣由 實(shí)施永久的處理方案 假

9、設(shè)過程并未“失控，那么就不要做調(diào)整控制圖的運(yùn)用步驟選定要監(jiān)控的變量搜集數(shù)據(jù)過程穩(wěn)定性判別計(jì)算控制線及時(shí)繪點(diǎn)監(jiān)控控制圖的類型平均值與極差Xbar & RN10,典型3-5平均值與規(guī)范偏向Xbar與Sn 10存在兩種控制圖表類型:延續(xù)變量控制圖用于監(jiān)控延續(xù)變量值X，如:一個(gè)直徑或消費(fèi)者稱心度評(píng)分。 離散變量控制圖用于監(jiān)控離散變量值X，如:合格產(chǎn)品/次品數(shù)量，或存貨程度。 中間值與極差X與R n 50跟蹤 dpu/dpo次品數(shù)量nP圖表n 50(常量)跟蹤次品數(shù)量缺陷數(shù)量c 圖表c 5缺陷數(shù)/單元U 圖表N 變量監(jiān)控離散變量X的圖表控制圖表類型控制圖繪圖指南離散型泊松分布延續(xù)型nP管理圖二項(xiàng)分布NO

10、YES數(shù)據(jù)的多少數(shù)據(jù)類型P管理圖C管理圖U管理圖I-MR樣本大小樣本大小一定一定不一定不一定 - R 管理圖 - s 管理圖XX延續(xù)型數(shù)據(jù)的控制圖 Xbar-R圖：描畫樣本的平均值和極差隨時(shí)間的變化 Xbar圖：反映樣本平均值隨時(shí)間的變化 R 圖：反映樣本的極差(樣本中最大值和最小值的差)隨時(shí)間的變化IR圖：描畫個(gè)體的數(shù)值和挪動(dòng)極差隨時(shí)間的變化 I 圖：反映個(gè)體數(shù)值隨時(shí)間的變化 MR圖：反映反映兩個(gè)延續(xù)樣本的挪動(dòng)極差隨時(shí)間的變化例題: 以下資料是焊接直通率工程組為了分析A類單板的焊錫過程能否受控?每天針對(duì)A類單板的焊膏厚度搜集10個(gè)數(shù)據(jù),搜集了8天,請(qǐng)用 控制圖進(jìn)展分析.數(shù)據(jù)如下表：日期11/

11、211/311/411/511/611/711/811/90.1300.1340.1290.1320.1280.1300.1290.1310.1270.1310.1310.1270.1310.1310.1280.1300.1300.1300.1270.1290.1320.1320.1290.1290.1320.1270.1310.1300.1300.1280.1310.1280.1290.1300.1300.1310.1290.1290.1300.1290.1290.1310.1320.1300.1290.1310.1320.1320.1320.1300.1300.1310.1300.1320

12、.1320.1300.1300.1280.1300.1320.1310.1300.1310.1290.1290.1330.1280.1280.1320.1340.1300.1320.1310.1300.1310.1290.1290.1300.1280.131利用Minitab制造步驟RX-Step 1. 在 work sheet輸入數(shù)據(jù)利用Minitab制造步驟Step 2. Stat control charts Xbar-R chart利用Minitab制造步驟控制界限=3sigma程度 不要將控制極限與規(guī)范極限混淆利用Minitab制造步驟Step 3. 結(jié)果確認(rèn)平均和范圍都在管理形狀利

13、用上面的例子制造Step 1. Stat control charts X bar-s chart管理圖)s( X -利用Minitab制造步驟Step2. 結(jié)果確認(rèn)平均和規(guī)范偏向都在管理形狀利用Minitab制造步驟X-bar R管理圖和 X-bar s 管理圖的差別是什么?問題X-S圖在有以下情況之一時(shí)優(yōu)先采用：1 子樣本組容量足夠大，n102 子樣本量可變。 當(dāng)分組的樣本夠大時(shí)，S統(tǒng)計(jì)量是一個(gè)更有效的估計(jì)器?？刂茍D畫出來了，怎樣運(yùn)用呢？采用過程控制的原那么 數(shù)據(jù)隨機(jī)平均值隨時(shí)間常數(shù)變異隨時(shí)間一致沒有趨勢(shì)、周期、漂移和上下錯(cuò)誤；沒有在控制線以外的點(diǎn)；多數(shù)點(diǎn)在中心線附近；少數(shù)點(diǎn)接近控制線穩(wěn)定

14、過程的特點(diǎn)1. 一個(gè)點(diǎn)在中心線3Sigma范圍之外2. 延續(xù)9個(gè)點(diǎn)在中心線的一測(cè)或1Sigma范圍以外 3. 延續(xù)6個(gè)點(diǎn)同時(shí)上升或下降 4. 延續(xù)14個(gè)點(diǎn)交替上升和下降 5. 延續(xù)3個(gè)點(diǎn)中有2個(gè)點(diǎn)在2Sigma范圍之外6. 延續(xù)5個(gè)點(diǎn)中有4個(gè)在1Sigma范圍之外7. 延續(xù)15個(gè)點(diǎn)在中心線兩側(cè)的1Sigma范圍內(nèi) 8. 延續(xù)8個(gè)點(diǎn)在中心線兩側(cè)的1Sigma范圍外 -3s-2s+2s+3s-1s+1sMinitab中過程判穩(wěn)的原那么例子：李工很關(guān)懷他汽車燃料的節(jié)省任務(wù)日他開車上下班，他想弄明白他汽車耗油情況好不好每次他給汽車加油時(shí)，都把信息記在下面這張表中星期自上周加滿油以來走過路程需要加油的量

15、每公里平均用油12556.94236.732280.48.19034.243234.69.54635.054309.88.75735.385350.59.40637.266320.49.04935.417319.59.61133.248305.17.68539.709293.59.12131.0810347.110.12234.2911343.29.99034.3512353.48.22542.9713167.85.54030.2914307.89.10533.8115293.49.06732.3616262.37.28236.0217310.88.67135.8418312.98.67336

16、.0819337.39.57535.2320335.19.57535.0021318.88.63136.9422270.69.42028.73例李工的表格提供了每加侖汽油可以走多少里的信息，但對(duì)于每星期里程數(shù)的變化仍未給出一個(gè)清楚的圖表他決議作一個(gè)趨勢(shì)圖，在視覺上有所協(xié)助他在縱軸上記錄每加侖所走的路程橫軸上記錄星期李工汽車耗油趨勢(shì)圖：如今李工可以清楚地看到每周耗油量的變化他的下一個(gè)問題是：變化中的那一周是異常要素，他能控制嗎？例他的一個(gè)朋友學(xué)過SPC，在他的協(xié)助下，李工做出了控制圖，他的朋友通知他，只需每加侖汽油走的路程在控制界限范圍之內(nèi)，他就不用擔(dān)憂，而超出界限范圍之外時(shí)，他就應(yīng)該查找緣由經(jīng)

17、過上圖可以看到：A點(diǎn)超乎尋常的好，而B點(diǎn)超乎尋常地差A(yù)和B都是由于異常緣由呵斥的動(dòng)搖AB例I-MR圖：描畫個(gè)體的數(shù)值和挪動(dòng)極差隨時(shí)間的變化 I 圖：反映個(gè)體數(shù)值隨時(shí)間的變化 MR圖：反映反映兩個(gè)延續(xù)樣本的挪動(dòng)極差隨時(shí)間的變化 過程的特性值的數(shù)據(jù)很少,每次只能得到一個(gè)數(shù)據(jù)時(shí) 過程速度過慢,很難構(gòu)成兩個(gè)以上的數(shù)據(jù)群 測(cè)定費(fèi)用過高,非經(jīng)濟(jì)時(shí)延續(xù)型數(shù)據(jù)的控制圖(續(xù))下面資料是為了系統(tǒng)部為了了解記錄設(shè)計(jì)方案的評(píng)審時(shí)間搜集的數(shù)據(jù).請(qǐng)用I-MR管理圖分析評(píng)審過程能否穩(wěn)定?此作成I-MR管理圖,求UCL和LCL.順序 時(shí)間 順序 時(shí)間 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 136.55.85.

18、67.45.75.77.47.86.06.27.05.75.81415161718192021222324255.75.86.05.85.05.64.95.16.07.96.06.1例STEP1:在worksheet中輸入數(shù)據(jù)利用Minitab制造步驟Step2：Stat control charts I-MR chart利用Minitab制造步驟Step 3. Stat control charts I-MR chart Tests此菜單是運(yùn)用于延續(xù)型CHART,MINITAB在離散型時(shí)也運(yùn)用類似的驗(yàn)證.利用Minitab制造步驟Step 4. 結(jié)果確認(rèn)個(gè)別值沒有超出管理形狀, 挪動(dòng)范圍在管

19、理形狀.延續(xù)9個(gè)點(diǎn)在中心線的同一側(cè),要找緣由分析.利用Minitab制造步驟延續(xù)數(shù)據(jù)控制圖可以用來區(qū)分過程形狀:過程只包含偶爾緣由引起的偏向，處于受控形狀 過程包含異常緣由引起的偏向，需求采取糾正行動(dòng)控制圖:描畫數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化反映所期望的數(shù)據(jù)動(dòng)搖的范圍 識(shí)別何時(shí)特殊緣由出現(xiàn)，影響數(shù)據(jù)分布 Xbar-R圖用來描畫樣本的平均值和極差隨時(shí)間的變化 Xbar-S圖用來描畫樣本的平均值和規(guī)范偏向隨時(shí)間的變化 I-MR圖用來描畫個(gè)體的數(shù)值和挪動(dòng)極差隨時(shí)間的變化 控制極限普通是按過程中心值+/- 3個(gè)規(guī)范偏向計(jì)算出來的 控制極限和規(guī)范極限是不一樣的 控制極限是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計(jì)算得出的; 是過程的內(nèi)部特征 規(guī)

20、范極限是由執(zhí)行的規(guī)范決議的; 是過程的外部特征 知道過程何時(shí)失控: 控制圖和采取的糾正行動(dòng)共同使過程堅(jiān)持受控 延續(xù)數(shù)據(jù)控制圖小結(jié)離散變量控制圖重要定義A Defect (缺陷)A single characteristic that does not meet requirements 不滿足要求的單一特性A Defective (缺陷率)A unit that contains one or more DEFECTS 包含單個(gè)或多個(gè)缺陷的單位根據(jù)所選擇的控制圖類型，離散變量控制圖可以思索兩者之一的情形。離散變量控制圖ConstantLot / Unit Size樣本數(shù)不變VariableLo

21、t / Unit Size樣本數(shù)變化Defects缺陷數(shù)Poisson泊松分布Binomial二項(xiàng)分布Defective次品cun pp二項(xiàng)分布(Binomial Distribution)：當(dāng)某事物出現(xiàn)的概率不很小，樣本的數(shù)量又不非常大。如拋硬幣就是一個(gè)二項(xiàng)式分布的例子。泊松分布 (Poisson Distribution)：當(dāng)某事物出現(xiàn)的概率很小，即P很小，而取樣的數(shù)量很大，如N50，NP的乘積堅(jiān)持常數(shù)。實(shí)踐中，如設(shè)備發(fā)惹事故的次數(shù)，紙張上的塵埃個(gè)數(shù)等。二種分布的簡(jiǎn)單斷定例：運(yùn)用MINITAB軟件構(gòu)建NP、P控制圖案例：合理化問題處置封鎖的控制圖 目的：質(zhì)企中心為了及時(shí)跟蹤合理化建議反響封

22、鎖情況，延續(xù)抽取20個(gè)周的合理化建議問題反響數(shù)據(jù)，建立反響封鎖的控制圖，以監(jiān)控合理化問題封鎖情況。 事例下面是質(zhì)企中心針對(duì)每周處置合理化建議的統(tǒng)計(jì)記錄表,為了分析處置過程能否受控,請(qǐng)做出P管理圖 Date 合理化建議 沒有處置123456789101112139054506546536907309827623949424504608721495134814757211762679524579 Date 合理化建議 沒有處置14151617181920212223242556421522837214647411043245881432189例如：P管理圖 Step 1. 在 work sheet

23、輸入數(shù)據(jù)利用Minitab制造步驟Step 2. Stat control charts P chart輸入缺陷數(shù)據(jù)輸入變量樣品大小利用Minitab制造步驟合理化建議處于受控形狀樣本的變化引起的控制限不恒定利用Minitab制造步驟Step 3. 確認(rèn)結(jié)果np-chart:樣本大小一致除子樣大小n恒定外，原理同P圖np 管理圖以下是總務(wù)部每天入庫的打印紙的不良品數(shù)據(jù),對(duì)此作成 nP管理圖. Date Sample SIZE Defictive10/110/210/310/410/510/610/710/810/910/1010/1110/121441441441441441441441441

24、44144144144221421431106Date Sample SIZE Defictive10/1310/1410/1510/1610/1710/1810/1910/2010/2110/2210/2310/24144144144144144144144144144144144144447114743311 打印不良例如例如：np管理圖Step 1. 在work sheet輸入數(shù)據(jù)利用Minitab制造步驟Step 2. Stat control charts NP chart輸入缺陷數(shù)據(jù)輸入一定的樣品大小(直接輸入144或輸入“列)利用Minitab制造步驟Step 3. 確認(rèn)結(jié)果11

25、號(hào)數(shù)據(jù)幾乎超越下限管理形狀利用Minitab制造步驟例：系統(tǒng)方案評(píng)審小組為了對(duì)提交的系統(tǒng)方案審查發(fā)現(xiàn)的缺陷進(jìn)展控制，統(tǒng)計(jì)了每一份系統(tǒng)方案評(píng)審時(shí)發(fā)現(xiàn)的缺陷數(shù)。如何構(gòu)建C、U chart下面的資料是每一份系統(tǒng)方案出現(xiàn)的陷數(shù)數(shù)據(jù),請(qǐng)作成C管理圖,以判別過程能否穩(wěn)定? Date 缺陷數(shù) Date 缺陷數(shù) 123456789101112135753448364357141516171819202122232425322245677532例如：C管理圖Step 1. 在work sheet輸入數(shù)據(jù)利用Minitab制造步驟Step 2. Stat control charts C chart輸入缺陷數(shù)據(jù)利

26、用Minitab制造步驟Step 3. 確認(rèn)結(jié)果在管理形狀利用Minitab制造步驟例：系統(tǒng)方案評(píng)審小組為了對(duì)提交的系統(tǒng)方案審查發(fā)現(xiàn)的缺陷進(jìn)展控制，統(tǒng)計(jì)了每月系統(tǒng)方案評(píng)審時(shí)發(fā)現(xiàn)的缺陷數(shù)。例如：U管理圖下面的資料是每月系統(tǒng)方案評(píng)審發(fā)現(xiàn)的陷數(shù)數(shù)據(jù),請(qǐng)作成U管理圖,以判別過程能否穩(wěn)定? Month 方案 缺陷數(shù) Month 方案 缺陷數(shù) 123456789101112135753448364357141516171819202122232425322245677532例162510917191216191714182316169141820241817201413Step 1. 在 work she

27、et輸入數(shù)據(jù)利用Minitab制造步驟Step 2. Stat control charts U chart輸入缺陷數(shù)據(jù)輸入變量樣品大小利用Minitab制造步驟Step 3. 確認(rèn)結(jié)果過程處于受控形狀利用Minitab制造步驟練習(xí)三思索練習(xí)：控制圖作出后如何運(yùn)用與延續(xù)的過程監(jiān)控？四、失誤防止(MP/FP)有關(guān)失誤防止是Poka-yoke技術(shù)的一種分類Mistake proofing/Fool proofing由 Shigeo Shingo新江繁殖 (豐田公司消費(fèi)體系創(chuàng)建人 )發(fā)明poka = inadvertent Error指不留意的失誤, yoke = prevent指預(yù)防開展成為兩種方

28、式的機(jī)制Promotes two types of mechanisms預(yù)防機(jī)制軟盤采用直角方式 (不至于側(cè)面插入驅(qū)動(dòng)器)檢測(cè)機(jī)制警告用戶出現(xiàn)問題平安帶警告音樂主要運(yùn)用于消費(fèi)體系與error proofing的聯(lián)絡(luò)和區(qū)別?Mistake proofing的目的對(duì)由人來進(jìn)展的一切作業(yè),消除一切失誤是不能夠的,不留意的失誤是能夠的,無法防止的.但是假設(shè)在缺點(diǎn)發(fā)生前采取反響和措施時(shí)失誤不會(huì)轉(zhuǎn)變?yōu)槿毕? - Shigeo Shingo - 保證“不制造不良 排除、防止作業(yè)者容易犯的失誤和錯(cuò)誤 減少作業(yè)者的負(fù)擔(dān),容易按照規(guī)范作業(yè) 保證100%良品是 Mistake proofing真正的目的Mistak

29、e proofing的益處不需求公式化的訓(xùn)練程序消除大部分的檢查作業(yè)把作業(yè)者從反復(fù)的作業(yè)中解放出來促進(jìn)創(chuàng)新性的的有附加價(jià)值的的行為構(gòu)成無缺陷的作業(yè)當(dāng)問題發(fā)生時(shí)可以提供即時(shí)的應(yīng)對(duì)措施.“第一次作正確確實(shí)是好,但更好的是將每一個(gè)有能夠發(fā)生的錯(cuò)誤變?yōu)椴荒軌?- Shigeo Shingo -Process過份的變動(dòng)原資料過份的變動(dòng)丈量系統(tǒng)不準(zhǔn)確因人本身固有的誤差為何會(huì)發(fā)生失誤對(duì)人為失誤的思索普通觀念 是人總會(huì)有失誤 存在失誤是理所當(dāng)然的 不良將會(huì)在最終檢查時(shí)發(fā)現(xiàn) 部分不良也可以到顧客手中失誤是不可防止的6SIGMA的觀念 構(gòu)造可以消除不良的環(huán)境 追溯不良發(fā)生的根源 防止Process內(nèi)的失誤 采用失

30、誤防止不良絕對(duì)不能到顧客手中失誤是可以經(jīng)過某些方式消除的抽樣檢查不能夠100%有效抽樣檢查對(duì)制造確實(shí)有協(xié)助,但顧客并不關(guān)懷全數(shù)檢查也不能說100%有效 - 丈量體系的缺點(diǎn) - 作業(yè)者疲勞思索顧客才是最正確的檢查者M(jìn)istake proofing是可以減少和消除檢查的最好的工具 - Shigeo Shingo -對(duì)檢查的思索人為的失誤類型 功能失誤：由于技術(shù)缺乏呵斥的失誤 錯(cuò)覺失誤：因心境急噪有能夠產(chǎn)生錯(cuò)覺的失誤 一時(shí)失誤：因一時(shí)忘記呵斥的失誤 不細(xì)心失誤 : 500元看成5000。 初步者失誤：初學(xué)者經(jīng)常發(fā)生的問題 隨意失誤：無視規(guī)范 不測(cè)失誤：在自已不知道緣由時(shí)發(fā)生的失誤 愚鈍失誤：判別或反響慢呵斥的失誤 防置失誤：沒有作業(yè)規(guī)范，完全靠作業(yè)者把握規(guī)范引起的失誤 “??？失誤：機(jī)器的誤動(dòng)作Mistake proofing的根本構(gòu)造Mistake proofing不良異常停頓停頓正常動(dòng)作的功能失誤控制想失誤也不能的控制預(yù)知警報(bào)告知異?；蚴д`的警報(bào)不良停頓停頓正常稼動(dòng)的機(jī)能流程控制不良品不流入后工程的控制發(fā)生警報(bào)出現(xiàn)不良品發(fā)生警報(bào)停頓控制警報(bào)好象出現(xiàn)了(檢知)有能夠出現(xiàn)(預(yù)知)Mistake proofing的三程度LEVEL 1 : 預(yù)防誤差的