6-Sigma案例

6-Sigma案例

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　　案例 1

　　一个半导体簿膜设备制造商在 "6-Sigma" 实施前的状况是：由于设计研发周期过长，该公司总是不能及时将产品推入市场，而且由于故障率太高，导致售后服务和维修成本过高。售后服务和维修成本包括：（ 1 ）顾客报怨、投诉和保修成本；（ 2 ）客户维修成本；（ 3 ）延迟发货和停产损失。该公司一台设备的平均单价是 US ＄ 7500K 。

　　该公司希望通过 "6-Sigma" 的改进运作，能使公司赶上其竞争对手，如 Toshiba ， Actel ， Applied ， Material 等公司。

　　该公司的 "6-Sigma" 运作是从建立 "6-Sigma" 团队开始的。核心团队由研发工程、应用工程及可靠性工程组成，其它部门（如市场、制造、财务、质量等）负责支持与协助。

　　公司的总裁直接领导一个 "6-Sigma" 负责人，该 "6-Sigma" 负责人是由公司的副总裁担任。在 "6-Sigma" 负责人之下，是 "6-Sigma" 黑带委员会（包括 MBB 黑带师、研发总监、技术总监）、 "6-Sigma" 财务委员会、研发系统 1# 、研发系统 2# 、研发系统 3# 和两个黑带项目团队。

　　该公司 "6-Sigma" 的推进步骤如下：由管理高层确定 "6-Sigma" 的开展计划和管理结构，选定 KPI ，然后进行管理高层的培训和 "6-Sigma"BB 培训。在培训过程中， BB 黑带项目也要同时选定和实施，最后是项目的审核。

　　选定的 KPI 是：（ 1 ）研发周期缩短 2 个月；（ 2 ）生产过渡期合格率由 65% 提高到 80% ；（ 3 ）减少客户报怨和维修率 80% ；（ 4 ）预计财务回报：通过降低研发周期可创造 3.5 亿美元；通过提高合格率可创造 2 亿美元（ US ＄ 200KK ）；通过降低维修成本可节约 4 亿美元。

　　改进策略是：通过减少设计更改的次数来降低研发周期；通过控制 360 项输出指标来提高生产过渡期的合格率。

　　"6-Sigma" 运作中建立了一个新的产品研发策略程序，其中加入了 "6-Sigma" 的改善策略，采用了 QFD 和 DOE 等 "6-Sigma" 工具，找到并很好控制了研发和生产过程中的关键因素。这些因素的优化值由 RSM 确定。

　　实施 "6-Sigma" 后， KPI 的结果如下：研发周期降低了 9 个星期（目标是 2 个月）因而创造了 3.1 亿美元（ US ＄ 310KK ）（目标是 3.5 亿美元 (US ＄ 350KK) ）；生产过渡期合格率提高到 85% （目标是 80% ），因而创造 2.4 亿美元 (US ＄ 240KK)( 目标是 2 亿美元 (US ＄ 200KK)) ；减少客户报怨 67% （目标是 80% ），因而节省 2.8 亿美元 (US ＄ 280KK)( 目标是 4 亿美元 (US ＄ 400KK) 。

　　案例 2

　　一个生产计算机的大型跨国公司，在实施 "6-Sigma" 前的状况如下：一个有 500 名员工的事业部，其产品的不可靠度为 5600PPM ，由于客户投诉和产品回收造成的经济损失是每年 125 万美元。并且许多主要客户（如 Compag, Logitech, Microsoft, Philips 等）由于改变了对该公司的印象和评价而取消了订单。

　　由于公司面临倒闭的危险，他们必须马上改进。他们在公司中引入了 "6-Sigma" 。首先建立了 "6-Sigma" 团队。公司的副总裁被指定为 "6-Sigma" 负责人，他领导着 8 个黑带（ BB ）和 4 个 "6-Sigma" 项目团队。

　　"6-Sigma" 的实施过程也是：首先由管理高层确定 "6-Sigma" 的实施计划和 KPI ，然后进行管理高层的 "6-Sigma" 培训和黑带培训。在黑带的培训过程中，黑带项目也同时选定并实施，最后是 "6-Sigma" 项目的审查。

　　选定的 KPI 是：客户报怨率，可靠度。公司希望通过减少客户报怨 90% 来节省 250 万美元（ US ＄ 2.5KK ）；不可靠度从 5600PPM 降到 500PPM ；通过减少检测站（设备和人员），节省 400 万美元（ US ＄ 400KK ）；通过缩短设计周期创造 250 万美元（ US ＄ 2.5KK ）； A 故障率从 4.4% 降低到 0.5% ， B 故障率从 3.3 降低到 0.5% ， C 故障率从 1.0% 降到 0.1% ，增加客户定单 2500 万个 / 月。

　　"6-Sigma" 实施中，建立了一个系统化的解决程序。包括确定响应变量， Process Mapping, C&E,GR&R,DOE,SPC 等工具的使用。

　　"6-Sigma" 实施后， KPI 的结果如下：通过降低客户报怨 99% （目标是 90% ）节省 250 万美元（ US ＄ 2.5KK ） ; 不可靠度降到 10PPm( 目标是 500PPm) ；通过减少检测站 67% （目标是 80% ）节省 650 万美元（ US ＄ 6.5KK ）；通过将研发周期减少 14 周（目标是 10 周）而获利 410 万美元（目标是 250 万美元）； A 故障率降低到 0.21%( 目标是 0.5%) ； B 故障率降低到 0.05%( 目标是 0.5%) ； C 故障率降为 0 （目标是 0.1% ）；增加客户订单 4200 万个 / 月（目标是 2500 万个 / 月）。

　　案例 3

　　项目名称：减少工艺过程的故障率

　　项目小组：黑带 2 人

　　事业部经理 1 人

　　项目负责人 1 人

　　组员 5 人

　　时间： 3 个月

　　改进前状况：由于工艺过程的故障率高达 3056PPM ，故障本身和维修这些故障给公司造成巨大经济损失。这些故障造成的经济损失高达 779,752 美元 / 年。

　　项目实施：此项目是通过 Pareto 分析后确定的。在 Pareto 图一共列出 15 个问题需解决，此项目要解决的问题列第 5 位。第 1 位到第 4 位的问题已选为其它的 "6-Sigma" 项目。

　　通过 Pareto ， Process Maping, XY Matrix, PFMEA, 分析后，从 6 个子过程中确定 2 个关键子过程；从 20 个潜在因素中，确定 3 个关键因子。过程能力分析显示，该工艺过程只有 4.2 σ的水平。 GR&R 分析显示 GR&R 方差贡献达 18% ，过高，需对检测人员进行培训，并对测试环境进行改造。经过 Multi-vari, T-test, Matrix, 互相关，回归分析后，确认了关键因子。 DOE 分析显示，只有一个因子对过程的故障有显著影响，该因子的贡献率高达 94.8% 。该因子的最优值由回归方程确定。

　　实施 "6-Sigma" 后，改进结果如下：故障率从 3056PPM 降到 600PPM ，节省成本 609,200 美元 / 年。

　　案例 4

　　项目名称：对中故障改善

　　项目小组： champion 1 人

　　MBB 2 人

　　事业部经理 1 人

　　项目负责人 1 人

　　组员 5 人

　　项目时间： 3.5 个月

　　改进前状况：生产在线装配对中不良率高达 2800PPM ，这些故障本身和维修这些故障每年损失 505,350 美元。而且生产过程中，员工感到操作困难。

　　项目实施：此项目也是由 Pareto 分析确定的。对中不良是 Pareto 图上 14 个问题中，第 2 位的问题。第 1 位的问题已选为另一个 "6-Sigma" 专案。

　　过程能力分析显示，此过程只有 4.2 σ的水平。为了解这个问题，首先进行了 Process Maping ， XY Matrix ， PFMEA 等分析，从 6 个子过程中，找到 4 个关键的子过程；从 16 个潜在因素中，找到 7 个关键因子。 GR&R 分析显示， GR&RR 方差贡献率是 0.34% ，这表明此测试系统已达到要求。更进一步经由 I-MR 图， T-test ， Chi-Square ， Matrix Ｐ lot ，多重线性回归， ANOVA 等方法分析后，确定 5 个关键因子。再经 DOE 分析，最后确定 3 个对中不良有重要影响的因子，它们的贡献率为 94.5% 。这三个因子的最优值由 DOE 确定。

　　改进后的结果如下：对中不良率由 2800PPM 降至 690PPM ，每年节约成本 350,490 美元。

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