+ All Categories
Transcript
Page 1: Introduction to Six Sigma rev.ppt - UC Berkeley IEORieor.berkeley.edu/~ieor130/Introduction to Six Sigma rev.pdf · 9/11/2014 Rob Leachman Intro to Six Sigma 1 Six Sigma is an engineering

Prof. Rob LeachmanIEOR130Fall, 2014

9/11/2014 1Rob Leachman                 Intro to Six Sigma

Page 2: Introduction to Six Sigma rev.ppt - UC Berkeley IEORieor.berkeley.edu/~ieor130/Introduction to Six Sigma rev.pdf · 9/11/2014 Rob Leachman Intro to Six Sigma 1 Six Sigma is an engineering

Six Sigma is an engineering management paradigm originally developed at Motorola. Its application has spread from hi‐tech manufacturing to general business processes in many industries.

Six Sigma seeks to improve the quality of process outputs by identifying and removing the causes of defects (errors) and variability. It involves statistical methods and usually relies on a special infrastructure of people within the organization who are experts in these methods. 

A Six Sigma project typically has specific financial goals for cost reduction or profit gain.9/11/2014 2Rob Leachman                 Intro to Six Sigma

Page 3: Introduction to Six Sigma rev.ppt - UC Berkeley IEORieor.berkeley.edu/~ieor130/Introduction to Six Sigma rev.pdf · 9/11/2014 Rob Leachman Intro to Six Sigma 1 Six Sigma is an engineering

First written formulation by Bill Smith of Motorola in 1986. 

BUT, Six Sigma draws heavily on the previously published quality paradigms and methodologies (statistical quality control, TQM, Zero Defects, etc.) developed by Shewart, Deming, Juran, Ishikawa, Taguchi and others from the 1930s up to the 1980s.

9/11/2014 3Rob Leachman                 Intro to Six Sigma

Page 4: Introduction to Six Sigma rev.ppt - UC Berkeley IEORieor.berkeley.edu/~ieor130/Introduction to Six Sigma rev.pdf · 9/11/2014 Rob Leachman Intro to Six Sigma 1 Six Sigma is an engineering

A defect is anything that could lead to customer dissatisfaction. Defects are very costly.

There must be continuous effort to achieve stable and predictable process results (i.e., to reduce process variation and hence defects).

Processes have characteristics that can be measured, analyzed, improved and controlled.

Achieving sustained quality improvement requires commitment from the entire organization.

9/11/2014 4Rob Leachman                 Intro to Six Sigma

Page 5: Introduction to Six Sigma rev.ppt - UC Berkeley IEORieor.berkeley.edu/~ieor130/Introduction to Six Sigma rev.pdf · 9/11/2014 Rob Leachman Intro to Six Sigma 1 Six Sigma is an engineering

Consider a process generating an on‐going stream of output. 

If on an on‐going basis we plot the averages of parameter measurements for groups of five or more output units of the process, then by the Central Limit Theorem of statistics, we should see a normal distribution .

PROVIDED THAT the process is stable, i.e., provided that consecutive measurements are independent and identically distributed (IID) random variables. If not IID, then the process is not in statistical control and is said to be out‐of‐control (OOC).

9/11/2014 5Rob Leachman                 Intro to Six Sigma

Page 6: Introduction to Six Sigma rev.ppt - UC Berkeley IEORieor.berkeley.edu/~ieor130/Introduction to Six Sigma rev.pdf · 9/11/2014 Rob Leachman Intro to Six Sigma 1 Six Sigma is an engineering

For a normal distribution, 99.9% of the mass lies between [‐3, +3], where  denotes the mean and  denotes the standard deviation. Thus, a spread of 6 contains virtually all the output of the process: 

9/11/2014 6Rob Leachman                 Intro to Six Sigma

Page 7: Introduction to Six Sigma rev.ppt - UC Berkeley IEORieor.berkeley.edu/~ieor130/Introduction to Six Sigma rev.pdf · 9/11/2014 Rob Leachman Intro to Six Sigma 1 Six Sigma is an engineering

We assume for each important process parameter that the engineers define specification limits, whereby if the parameter falls below the lower specification limit (LSL) or above the upper specification limit (USL), then the output unit is defective and no good for the customer.

How many defects we experience can be characterized by comparing the spec limits to the 6spread of the normal distribution for the process…

9/11/2014 Rob Leachman                 Intro to Six Sigma 7

Page 8: Introduction to Six Sigma rev.ppt - UC Berkeley IEORieor.berkeley.edu/~ieor130/Introduction to Six Sigma rev.pdf · 9/11/2014 Rob Leachman Intro to Six Sigma 1 Six Sigma is an engineering

A very well‐controlled process. The distribution is well‐centered between the spec limits, and the 6 spread is half the 12 spread of the spec limits.

9/11/2014 8Rob Leachman                 Intro to Six Sigma

Page 9: Introduction to Six Sigma rev.ppt - UC Berkeley IEORieor.berkeley.edu/~ieor130/Introduction to Six Sigma rev.pdf · 9/11/2014 Rob Leachman Intro to Six Sigma 1 Six Sigma is an engineering

Process capability concerns the ability of the process to generate output within the spec limits. Motorola developed some metrics for this purpose:

Cp = {USL – LSL}/6 is termed the process capability index, where USL denotes the upper specification limit and LSL denotes the lower specification limit. Cp >> 1 means good process capability. Cp < 1 means bad process capability, i.e., lots of scrap is being generated.

9/11/2014 9Rob Leachman                 Intro to Six Sigma

Page 10: Introduction to Six Sigma rev.ppt - UC Berkeley IEORieor.berkeley.edu/~ieor130/Introduction to Six Sigma rev.pdf · 9/11/2014 Rob Leachman Intro to Six Sigma 1 Six Sigma is an engineering

Cp = 1 might seem like there would be little scrap. But that would only be the case if the process was perfectly centered (i.e., the mean lies exactly  halfway between LSL and USL). 

To allow for the fact that a process might not be well‐centered, a new metric was developed: 

Cpk = Min { (‐LSL)/3, (USL‐)/3 } is called the process performance index.

Cpk > 1 indicates the mean is more than 3 away from the nearest spec limit, i.e., there is little or no scrap.

9/11/2014 10Rob Leachman                 Intro to Six Sigma

Page 11: Introduction to Six Sigma rev.ppt - UC Berkeley IEORieor.berkeley.edu/~ieor130/Introduction to Six Sigma rev.pdf · 9/11/2014 Rob Leachman Intro to Six Sigma 1 Six Sigma is an engineering

It is found in practice that the process mean is often not stationary but tends to drift over time. 

Thus Cpk = 1 does not imply quality is really great, because if the process drifts unfavorably we will start getting scrap. 

A common industry goal is to raise Cpk for all important process parameters to at least 1.5, i.e., the nearest spec limit should be at least 4.5away from the process mean.

9/11/2014 11Rob Leachman                 Intro to Six Sigma

Page 12: Introduction to Six Sigma rev.ppt - UC Berkeley IEORieor.berkeley.edu/~ieor130/Introduction to Six Sigma rev.pdf · 9/11/2014 Rob Leachman Intro to Six Sigma 1 Six Sigma is an engineering

Identify the occurrences of process variation and establish containment measures Add inspections or measurements (e.g., SPC charts) to detect out‐of‐control “excursions”

Engineer fixes to eliminate root causes of excursions, OR:

Re‐engineer the product so that the spec limits can be wider yet the customer will be just as happy

9/11/2014 12Rob Leachman                 Intro to Six Sigma

Page 13: Introduction to Six Sigma rev.ppt - UC Berkeley IEORieor.berkeley.edu/~ieor130/Introduction to Six Sigma rev.pdf · 9/11/2014 Rob Leachman Intro to Six Sigma 1 Six Sigma is an engineering

DMAIC (for existing processes) Define high‐level goals and define the existing process. Measure key aspects of the process and set up data collection systems.

Analyze the data to verify cause‐and‐effect relationships. Determine those relationships.

Improve or optimize the process based on application of techniques like design of experiments.

Control to ensure that any deviations from targets are corrected before they result in defects.

9/11/2014 13Rob Leachman                 Intro to Six Sigma

Page 14: Introduction to Six Sigma rev.ppt - UC Berkeley IEORieor.berkeley.edu/~ieor130/Introduction to Six Sigma rev.pdf · 9/11/2014 Rob Leachman Intro to Six Sigma 1 Six Sigma is an engineering

DMADV (for new products or processes) Define design goals consistent with customer desires and enterprise strategy.

Measure and identify CTQs (critical‐to‐quality characteristics), product capabilities, production process capability, and risks.

Analyze to develop and design alternatives, create a high‐level design and evaluate design capability to select best design.

Design details, optimize the design, and plan for design verification. (May require simulation.)

Verify the design, set up pilot runs, implement the production process, hand over to process owners.9/11/2014 14Rob Leachman                 Intro to Six Sigma

Page 15: Introduction to Six Sigma rev.ppt - UC Berkeley IEORieor.berkeley.edu/~ieor130/Introduction to Six Sigma rev.pdf · 9/11/2014 Rob Leachman Intro to Six Sigma 1 Six Sigma is an engineering

Statistical process control charts (AKA Shewartcontrol charts, SPC charts)

Ishikawa diagrams (AKA Fishbone diagrams) Design of experiments (DOE) Failure modes and effects analysis (FMEA) Fault detection and classification (FDC) Regression analysis, Analysis of variance Taguchi methods, Taguchi Loss Function Many others

9/11/2014 15Rob Leachman                 Intro to Six Sigma

Page 16: Introduction to Six Sigma rev.ppt - UC Berkeley IEORieor.berkeley.edu/~ieor130/Introduction to Six Sigma rev.pdf · 9/11/2014 Rob Leachman Intro to Six Sigma 1 Six Sigma is an engineering

Continuous process parameter X‐bar chart – track mean of fixed‐size samples LCL =                           , UCL =  is process mean,  is process standard deviation, n is sample size

R chart – track range of five‐unit samples LCL = d3R, UCL = d4R, R is average range of sample, d3 and d4 are constants from statistical tables

= R/d2, d2 is constant from statistical table (can use this in X‐bar chart)

9/11/2014 Rob Leachman                 Intro to Six Sigma 16

n/3 n/3

Page 17: Introduction to Six Sigma rev.ppt - UC Berkeley IEORieor.berkeley.edu/~ieor130/Introduction to Six Sigma rev.pdf · 9/11/2014 Rob Leachman Intro to Six Sigma 1 Six Sigma is an engineering

Countable parameter (e.g., particles on wafer) C chart LCL =                     , UCL = c is the average count for a fixed‐size sample 

9/11/2014 Rob Leachman                 Intro to Six Sigma 17

cc 3 cc 3

nppp /)1(3 nppp /)1(3

• Binary parameter (e.g., good or not good)• P chart

• LCL =                                     , UCL =• p is the average fraction bad , n is the sample size 

Page 18: Introduction to Six Sigma rev.ppt - UC Berkeley IEORieor.berkeley.edu/~ieor130/Introduction to Six Sigma rev.pdf · 9/11/2014 Rob Leachman Intro to Six Sigma 1 Six Sigma is an engineering

1930s – Shewhart invents control charts at Bell Labs and implements them in Western Electric (AT&T’s manufacturing arm)

1940s –Western Electric and a few others make good use of SPC, but most companies resist it

1950s – Deming goes to Japan; SPC is embraced there

1970s & 1980s – Many American industries are decimated by Japanese competition

1980s & 1990s –TQM and 6‐movements in USA9/11/2014 Rob Leachman                 Intro to Six Sigma 18

Page 19: Introduction to Six Sigma rev.ppt - UC Berkeley IEORieor.berkeley.edu/~ieor130/Introduction to Six Sigma rev.pdf · 9/11/2014 Rob Leachman Intro to Six Sigma 1 Six Sigma is an engineering

Introduce quality management professionals that cut across traditional dept. boundaries Executive Leadership – define vision, empower role holders with freedom and resources

Champions – responsible for implementation, mentor the Black Belts

Master Black Belt – Full‐time, in‐house coaches, ensure consistent application across functions and departments

Black Belt – Full‐time, apply methodology to specific projects

Green Belt – handle implementation under guidance of Black Belts along with other job duties

Yellow Belt – trained in basic application of tools, work with Black Belts, closest to the work9/11/2014 19Rob Leachman                 Intro to Six Sigma

Page 20: Introduction to Six Sigma rev.ppt - UC Berkeley IEORieor.berkeley.edu/~ieor130/Introduction to Six Sigma rev.pdf · 9/11/2014 Rob Leachman Intro to Six Sigma 1 Six Sigma is an engineering

For the period 1986 – 2006, Motorola claims its Six Sigma programs achieved $17 billion in savings.

Starting in the 1990s, General Electric under Jack Welch became a strong disciple of Six Sigma, and GE claims major successes from it. Subsequently, Six Sigma became a management craze. Success 

at other companies has been mixed.

Six Sigma is not a panacea.  It is no substitute for inventing and marketing great products. It is an incremental improvement on previous quality theories.

On the other hand, there is no substitute for great quality, and the methodologies embraced by Six Sigma embody the best knowledge we have on the subject.

9/11/2014 Rob Leachman                 Intro to Six Sigma 20


Top Related