优思学院六西格玛

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质量管理、六西格玛、精益生产
IP属地:日本
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  • 🧩 用于过程控制的 6M 检查表(6M Checklist)
    一款实用的质量工具,用来确保制造过程稳定、可重复。 6M 框架帮助识别并控制影响过程绩效和产品质量的关键因素,广泛应用于制造现场、审核以及根因分析 👇 👷 人(MAN / People) 🎓 操作人员是否接受过该岗位所需的培训? 📌 是否清楚自己的工作对质量的影响? 🧭 角色和职责是否定义清晰、分工明确? ⚙️ 设备(MACHINE) 🧪 设备能力是否已验证并被证明可靠? 🔊 是否检查并上报异常噪音? 🛠 是否按要求执行定期保养和润滑? 🧱 物料(MATERIAL) 🧾 物料等级是否适合当前用途? 📦 存储条件是否符合要求? 🧼 是否评估过物料被污染的风险? 👀 是否检查物料的外观缺陷? 📋 方法(METHOD) 🛡 工艺方法是否简单、安全且有效? 📘 标准操作程序(SOP)步骤是否清晰,并被严格执行? ♻️ 方法是否符合环境、健康与安全(EHS)要求? 🔄 工艺流程顺序是否无偏差地执行? 📏 测量(MEASUREMENT) 🏷 所有量具是否完成校准并正确标识? 🔐 测量工具是否得到有效防护,避免损坏? 🔁 是否进行重复测量,以保证准确性和一致性? 🌡 自然环境 / 环境(MOTHER NATURE / ENVIRONMENT) 🌬 粉尘和湿度是否在受控范围内? 🌡 温度是否按规范要求维持? ⚠️ 是否识别并采取措施降低环境风险? ✅ 使用 6M 检查表可以帮助: ✔ 预防缺陷发生 ✔ 提升过程控制水平 ✔ 增强审核准备度 ✔ 构建积极、前瞻的质量文化 #6M管理# #过程控制# #质量管理# #制造业# #精益生产# #根因分析# #质量工具# #审核准备# #工艺管理# #质量文化#
  • 优思学院|精益生产方法是如何提升生产效率的?

    2026-01-21
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  • 优思学院|做质量的人为什么总在“得罪人”?

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  • 2026年怎么学习六西格玛和取得有认可度的证书?
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  • 优思学院|2026年六西格玛证书可能成为你的黄金跳板

    2026-01-19
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  • 优思学院用一杯咖啡讲清楚:什么是实验设计(DOE)
    2026-01-16
  • 优思学院|2026年六西格玛培训要多少钱?

    2026-01-16
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    02:35
  • MSA vs SPC:理解质量管理中的差异 📊🔍
    在质量管理领域,有两个缩写经常被提到:MSA 和 SPC。它们都非常重要,但解决的问题完全不同。 1️⃣ MSA——测量系统分析(Measurement System Analysis)🧪 关注点:评估测量系统的准确性、精密度和可靠性。 目标:确保你采集到的数据真实反映了过程本身。 关键工具:量具 R&R(Gage R&R)、偏倚(Bias)、线性(Linearity)、稳定性(Stability)。 重要性:如果测量不可靠,再好的流程数据也不可信。 2️⃣ SPC——统计过程控制(Statistical Process Control)📈 关注点:基于时间序列数据对过程进行监控和控制。 目标:识别波动、防止缺陷、提升过程绩效。 关键工具:控制图(Control Charts)、过程能力分析(Cp、Cpk)、趋势分析(Trend Analysis)。 重要性:SPC 把数据转化为可执行的洞察,让过程始终处于受控状态。 简单来说: MSA = 先信任你的测量系统 ✅ SPC = 再让你的过程保持受控 ✅ 🔗 MSA 和 SPC 结合在一起,构成了数据驱动质量管理的坚实基础。可靠的测量 + 受控的过程 = 更高的顾客满意度和零缺陷! #MSA# #SPC# #质量管理# #测量系统分析# #统计过程控制# #质量工具# #过程能力# #数据驱动# #持续改进# #精益六西格玛#
  • 优思学院:六西格玛完整知识体系的系统解读——方法论到管理哲学
    2026-01-15
  • 优思学院|10个精益技巧翻倍
    你有没有这种感觉:每天都在忙,但效率就是上不去?其实很多时候,不是你不努力,而是流程里藏着一堆“看不见的浪费”。这张图我帮你拆成更好用的版本,直接拿去对照现场,一条条改就行。 生产效率想翻倍,先从这10个精益小技巧开始: 价值流分析(VSM)先上场:把流程从头到尾画出来,真正有价值的环节会很清晰,哪些是在等、在搬、在返工,也会一眼看穿。 标准作业要做细:每个岗位把“最优动作”和“顺序”固定下来,差异少了,错误就少,培训也更快。 5S别当口号:整理、整顿、清扫、清洁、素养做扎实,现场干净有序,效率真的会自然往上走。 防错法(Poka-Yoke)最省心:能用结构和设计把错误“锁死”,就别指望人永远不犯错。 单件流别怕麻烦:减少批量堆积,让产品顺畅流动,周期缩短,问题也更早暴露。 安灯系统要敢拉:小问题当场暴露、当场处理,别让它拖成大停线。 看板管理把节奏拉齐:用可视化信号控制生产与补料,避免一边过量一边缺料。 持续改善(Kaizen)要有习惯:每天一点点优化,积小胜成大胜,团队会越来越顺。 快速换模(SMED)是设备效率的关键:切换时间缩短,设备利用率自然上去,排产也更灵活。 Gemba Walk一定要去现场:走到现场看“真实发生了什么”,比在办公室看报表更有用。 如果你是管理者或现场负责人,建议你今晚就做一件事: 挑一个工序,按这10条打勾/打叉——你会很快找到效率卡点在哪里。 #精益管理# #精益生产# #生产效率# #效率提升# #现场管理# #价值流分析# #标准作业# #5S管理# #防错法# #单件流# #安灯系统# #看板管理# #快速换模# #持续改善# #Gemba现场走访#
  • 优思学院|DOE 实验设计 不是万能钥匙
    2026-01-14
  • 优思学院|CUSUM图比传统控制图更快抓到细小漂移

    2026-01-14
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    01:49
  • 优思学院|六西格玛 vs 六西格玛设计DFSS
    很多人学六西格玛,学着学着就会卡在一个问题上: 这个项目,到底该用 DMAIC,还是一开始就该上 DFSS? 其实两者的出发点完全不同。 六西格玛更像“修发动机”,流程已经在跑了,只是缺陷多、波动大,需要通过 DMAIC 把问题一点点揪出来、压下去,让效率和质量回到该有的水平。 DFSS 则更像“造发动机”。 不是等问题出现再修,而是在设计阶段就把客户需求、风险和质量一起想清楚,用 DMADV 或 IDOV,把缺陷挡在量产和上线之前。 一个偏改善,一个偏设计; 一个是反应式,一个是前瞻式。 真正成熟的组织,往往两套方法都会用,而且用在对的时机。 这也是为什么,很多黑带项目做到后面,都会自然走向 DFSS。#六西格玛# #DFSS# #六西格玛设计# #DMAIC# #DMADV# #IDOV# #质量管理# #流程改进# #产品设计# #突破性改进#
  • 优思学院|现场管理人员应具备哪些管理能力?
    2026-01-13
  • 优思学院|为什么六西格玛离不开标准差?|ILSSI 黑带大师 Paul

    2026-01-13
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    07:06
  • 优思学院|六西格玛追求突破性的改进
    很多人把六西格玛和改善活动混在一起,其实目标很不一样。 Kaizen 更像是每天走一小步,靠习惯、靠坚持,把流程慢慢磨顺。 而六西格玛,一开始就盯着“卡脖子”的关键问题,用数据和方法,把旧的性能天花板直接打穿。 它不是把台阶修得更平整,而是重新设计爬升路线。 当现有方法只能带来渐进式改善时,六西格玛追求的是 Breakthrough Improvement ——一次跳出原有轨道的提升。 如果你感觉团队已经“很努力,但进步有限”,那往往不是执行力问题,而是需要一次真正的突破。#六西格玛# #突破性改进# #Breakthrough# #持续改善# #Kaizen# #质量管理# #精益管理# #流程改进# #数据驱动# #DMAIC#
  • 优思学院|为什么说六西格玛所追求的是 Breakthrough?
    2026-01-12
  • 优思学院|ILSSI 大卫哈钦斯 - 与质量大师同行

    2026-01-12
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    02:42
  • David Hutchins 是质量管理领域公认的权威专家,并于 2025 年荣获由 JUSE(日本科学技术联盟)颁发的戴明杰出实践奖(Deming Distinguished Practice Award)。
    他创立了 David Hutchins 国际质量学院,该学院是 ILSSI(国际精益六西格玛研究所)的合作伙伴之一,所提供的课程体系建立在近四十年的一线实践经验之上,并已在全球多个行业成功落地。多年来,David 与多位世界级质量管理先驱保持密切合作,其中包括 约瑟夫·朱兰博士(Joseph M. Juran)和石川馨(Kaoru Ishikawa)教授。#朱兰# #质量管理# #质量大师# #质量管理之父# #持续改进# #顾客导向# #管理思想# #管理大师# #质量体系# #管理学#
  • 优思学院|DOE六步法
    很多人一提 DOE,就觉得“统计很难、软件很复杂”。其实真正的门槛,不在软件,而在有没有走对步骤。 DOE 六步法,本质是一套把试错变成可控实验的思路。 第一步,先想清楚你到底想改善什么。是良率、强度、周期,还是稳定性?目标不清,后面做得再漂亮也没用。 第二步,把可能影响结果的因素摊开来看,别贪多,优先选那些你“心里有怀疑”的关键参数。 第三步,选合适的实验设计。不是所有问题都要全因子,资源有限时,能回答问题才是重点。 第四步,按设计老老实实做实验,别临时改条件,数据干净比什么都重要。 第五步,用数据说话,看主效应、看交互作用,搞清楚“谁在真正影响结果”。 第六步,把最优参数拿回现场验证,确认有效,再固化成标准。 很多 DOE 失败,并不是统计错了,而是一开始问题就没想清楚。 DOE 六步法的价值,就在于让改善不靠运气,而靠结构化判断。 如果你在 Improve 阶段总觉得“方向很多、但不确定该怎么试”,那大概率是 DOE 该上场了。 #DOE# #实验设计# #六西格玛# #DMAIC# #过程改进# #统计工具# #质量改进# #制造业管理# #工程优化#
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