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六西格瑪培訓
張馳專欄
DFSS會用到哪些軟件?

發布時間:2017-10-26  來源:張馳   點擊:


   實踐表明,六西格瑪改進(DMAIC)也有瓶頸,據國外調查統計,當改進適流程水平達到約4.8西格瑪水平時,就再難以突破。而當在產品研發工作里,六西格瑪改進(DMAIC)所能產生的效益更是有限。一旦產品或流程在初始設計上存在缺陷,DMAIC流程難以徹底解決問題,此時必須重新設計或修改部分設計才能突破。一旦六西格瑪的思想能影響到公司中的研發設計部門,并且在產品和流程設計、研發階段開始應用,六西格瑪會升華到一個嶄新的階段——六西格瑪設計DFSS(DesignForSixSigma),這是六西格瑪方法論中的又一亮點。唯有進行六西格瑪設計賦予產品高的質量,才能實現真正意義上的六西格瑪質量,使問題在發生之前就得以解決,滿足最終客戶的期望,而且獲得可觀的經濟效益。


   伴隨著六西格瑪設計概念的普及,另一類問題隨之而來:DFSS在實現更高目標的同時,需要什么新的方法和工具來支持?在六西格瑪改進中常用的軟件JMP或Minitab是否還能適用?確實,近來很多業內專家都在討論關于六西格瑪軟件JMP和MINITAB孰優孰劣的話題。JMP來自全球作為最大的統計軟件集團SAS,Minitab和JMP一樣也來自美國,目前在全球企業界也有較廣泛的應用。就DMAIC的應用(相對而言,國內應用DMAIC的總體水平仍然處于入門階段,對統計方法的要求不高)所需要的統計分析工具而言,JMP的分析工具比Minitab要全面一些,比方說JMP中居然繼承了模擬的功能,作為一款桌面統計軟件確實實難能可貴的。此外JMP的圖形化效果確實比Minitab要好很多,初學者也比較容易上手。Minitab的MSA模塊做的也不錯。在六西格瑪設計(DFSS)應用中,可能是由于設計理念的原因,很多實際的問題都沒有辦法用Minitab來解決,倒是JMP的解決方案與實際更加貼合一些。下面筆者結合DFSS的要求和特點,根據自身多年從事DFSS產品研發工作使用JMP和Minitab的經驗和體會。

   第一,六西格瑪強調以顧客的需求為企業改革的方向,傾聽VOC(顧客之聲)非常重要。在DMAIC中,這一點分析得比較粗略,大多數實施六西格瑪的企業都沒有在VOC層面做足夠的調查分析,有些甚至只是在公司的內部客戶中展開調查。而DFSS則有很大的不同,因為產品研發本身的需要,面向大量外部的客戶作全面的市場調查和分析時必需的,也需要借此盡快地捕捉市場和客戶的關鍵特征。這就要求用適合市場營銷的多元統計分析方法來洞察客戶心聲。MINITAB可以做一些簡單的多元統計分析,但和實際應用的要求似乎有一些差距。比如,MINITAB的聚類分析可以對年齡、收入等連續變量進行運算,但卻不支持性別、地區等離散變量,在JMP中可以做到。JMP中集成了聯合分析、決策樹等分析市場特征的專門工具,MINITAB不具備這些功能;JMP將這些分析工具和圖形化設計的結合也比較直觀,理解和應用起來相對容易很多。

   第二,DFSS的項目中涉及產品設計、工藝開發、供應商認證、試生產等眾多企業價值鏈中的前期環節、隱形流程,所以需要更全面徹底地剖析影響產品質量波動的根源,并在前期就設法預防和控制變異發生,因此需要有一套專業的穩健設計解決方案(RobustDesign)。這種情況,我們常常會應用在DMAIC階段應用較少的田口設計來實現。它的特點是通過構建一個控制因子形成的內表和一個噪聲因子形成的外表共同形成試驗計劃表,然后收集數據分析響應的穩健特性如何。MINITAB有一個子菜單的名稱叫“田口設計”,一定程度上可以實現這一功能,不過沒有辦法對設計的外表進行定制。重復次數、噪聲因子的設定的參考也比較少,JMP倒是能夠提供完整的內表和外表以形成試驗計劃表,還提出了均值和信噪比的平衡優化方案,可以說算是一個創新。

   第三,相對DMAIC而言,進行DFSS的過程遇到的純管理類的問題越來越少,而技術類的問題越來越多,所以更可能遭遇復雜的數學建模難題。以常規的線性統計模型為例,JMP可以在簡單回歸的基礎上構造出分段擬合、樣條擬合和正交擬合等多種模型,這樣就可以更精確地發現業務問題中的隱患。有的企業在做項目之前可能已有一些先驗模型,這種情況下就可以用JMP做“定制檢驗”而不是默認的“零檢驗”來解決一些特有的問題。當然如果只需要做“零檢驗”,Minitab也是可以實現的。如果需要了解輸入因子的取值范圍來控制輸出響應的波動,JMP的“反向預測”會是一個不錯的工具。如果需要做模擬(Simulation),前面提到JMP就有模擬的功能,而且與模型優化高效集成,速度也快,在普通電腦上(1.6G主頻,512M內存)產生1,000,000條隨機數據的時間大約15秒左右。說到模擬,一部分企業可能會購買crystalball等模擬軟件,不過這樣成本會更高,而且出錯的概率會大一些。

   第四,企業在推行DMAIC時,往往處于發展初期,以培養員工的質量意識、普及質量工具的基本應用為主要目的。一旦企業想推行DFSS,往往會對員工有更高的要求,不僅僅要掌握理論知識,而且強調理論聯系實際,每次培訓結束后要提供切實可行的解決方案。這時候,軟件工具在統計方法上的積累就開始顯現。拿六西格瑪管理中最重要的工具DOE來說,MINITAB提供了從因子設計到混料設計的幾種常用方法,不過這其中的每種方法都有一定的應用局限性。其實,DOE的理論發展非常活躍,現代最新的DOE方法論可根據要求,最大限度地靈活調用現有資源,根據實際問題的要求構建試驗,而無需任何修飾。這種成熟的DOE方法叫做“定制試驗設計”(CustomerDesign),是試驗設計理論界近年來的突破。用JMP可以很好地完成定制設計,其他的一些現代試驗設計方法如空間填充設計,篩選設計,非線性設計等也能通過JMP實現。我想也許正是因為這些原因,全球各行業的頂尖企業在選擇統計軟件以支持產品研發時,選擇的都是JMP。比如Intel,HP,Dell,陶氏化學,寶潔,拜爾等等。而在芯片/半導體/集成電路行業,據了解JMP已經成為質量工程、六西格瑪尤其是六西格瑪設計的標準。

   第五,JMP另外的一些特點也是值得稱道的,比方說中英文雙語切換、數據與圖形的動態鏈接、項目管理,支持海量數據和瞬間計算能力等等。相比之下,MINITAB最近10年在產品研發層面似乎變化比較小,希望能在日后有所突破。

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