现场质量问题分析与解决

问题解决的基本认知

Ø           案例讨论

²  认知我们现在解决问题的习惯

²  我们解决问题习惯的漏洞

²  改善中的困惑

Ø           认知质量.问题

Ø           解决问题的G-KASH模型

²  认知：问题解决的有效.无效特征

²  结构化问题解决的方法论：PDCA/8D

²  结构化问题解决的方法论：DMAIC五步法简介

Ø           团队的发展历程

定义阶段

Ø           定义问题的三阶段

Ø           定义项目

²  练习：问题陈述

²  问题陈述的五要3W2H

²  问题陈述的三不要

²  练习：目标陈述

²  目标陈述的SMART原则及技巧

Ø           批准项目

Ø           绘制细节流程图

²  绘制的目的

²  细节流程图的种类

测量阶段

Ø           测量现状的三阶段

Ø           基本统计学

²  数据的两种类型与三种描述

²  数据的位置：均值、众数、中位数

²  数据的离散程度：标准差、极差

²  数据的分布形状：正态分布与正态性检验

²  总体与样本.统计推断与统计描述

²  质量问题解决的类型

Ø           测量系统分析—MSA

²  测量系统研究的三个重要方面

²  测量系统误差的来源（五性研究）

²  测量系统的正确性研究：偏移、线性、稳定性

²  连续型数据测量系统分析

u  重复性与再现性

u  数据收集的指引

u  可靠性的判断标准：%R&R  %公差

u  输出的图形分析

u  练习

²  离散型数据测量系统分析

u  数据收集的指引

u  数据分析：评估一致性、逃逸率、假信号率

u  练习

Ø           确定问题的焦点

²  数据收集：分层法—检查表à练习

²  数据分析：柏拉图à练习

Ø           问题的现状分析：过程能力分析

²  波动的类型

²  数据搜集：合理子组

²  数据分析：过程能力指标：Cp、Cpk、Pp、Ppkà练习

²  如何通过Cp、Cpk、Pp、Ppk判断改善的方向

分析阶段

Ø           分析原因的三阶段

Ø           挖掘：鱼骨图

²  练习：制作鱼骨图

²  鱼骨图制作的细节流程

²  常犯的错误：写上万能原因或对策怎么办

²  制作的困惑：在问why为什么的时候，到底问到什么程度？

Ø           验证根本原因：常用图形工具

²  针对y与x的数据类型选择合适的验证工具

²  如何利用散点图分析xy之间的关系

²  如何利用箱线图分析xy之间的关系

改进阶段

Ø           改善对策的三阶段

Ø           挖掘潜在的根本原因解决方案

Ø           挖掘潜在的根本原因解决方案练习

Ø           筛选潜在的根本原因的解决方案：方案选择矩阵

Ø           方案选择矩阵练习

Ø           实施对策

²  为什么要试运行？

²  试运行需要考虑的关键事项

²  计划5w1h

控制阶段

Ø           控制三阶段

Ø           改善成果确认：趋势图、柏拉图

Ø           建立有效的控制系统

Ø           固化改善成果的工具：防差错、控制图

总结与回顾

Ø           DMAIC方法论总体回顾

Ø           学员行动计划

Ø           学习小组评比

Ø           培训效果评