某冰激凌公司精益六西格玛项目改善案例

由于冰激凌产品的特殊性，尤其类似产品克重不良这样的问题，几乎是没有任何可以返工的可能，产品面临的是直接浪费。这样会损耗大量的生产成本，同时伴随着生产旺季的临近，如果大量的产品不良，不仅带来的是企业成本的损失，同时影响的是不能准时的发货，那时承担的是违约的严重后果，直接影响了企业的形象和上下游企业的经济损失。

为了解决当前的质量问题，同时也要解决当前质量问题所带来的运营绩效指标的影响，该公司找到了天行健管理咨询专家，协商了解后进行了一个精益六西格玛项目的改善辅导。

1、改善产品的克重不良问题；

2、降低生产成本；

3、解决当前质量问题所带来的运营绩效指标的影响。

一、项目定义阶段

该公司的冰激凌生产单元主要可以分为3条线，第一条生产线是桶装冰激凌，第二条生产线是脆皮冰激凌，第三条线就是新品A，据分析，产品A的销售和利润也占到整体冰激凌单元的一半以上。A产品的标准克重为80-90克，但实际A产品在试生产阶段测得的重量在60-70克之间，明显未能达到标准值。

通过对数据的收集，我们每天收集10个数据，连续取3天，对A产品的克重进行测量，对于得到的数据运用时间序列图和目标值进行对比后，实际对比目标有明显的差距，如图1。图中红色横线代表目标值，黑色点连成的线为实际收集的数据的测量结果。

图1 克重的时间序列图（位：克)

当项目克重结果从60-70克改善到80-90克时，改善结果成功，同时带来的直接收益是：

100000个/月*5￥/个*950000PPM/1000000*12月/年=570,000￥。

为了更好的解决问题，一个跨职能协作的组织是必不可少的，小组选定的依据是要有上层领导的承诺和授权和其他部门资源的支持，项目的组织结构如下：

主导人：厂长

职责：负责项目导出的决策判断，负责提供相关的资源供给，负责和各部门的统筹协调解决相关事宜。

项目负责人：重点支柱改善经理

职责：战略的角度对工作进行全面部署、策划和确定；引领变革，为企业的精益六西格玛确定方向；确认和支持推进工作，制定战略性的项目规划；决定做什么，确定实施的优先顺序；合理分配资源，提供支持；时刻检查进度，确保能准时的完成预定的目标和计划；时时确定精益六西格玛工具的正确应用和定期的知识培训；始终确保团队的高昂士气和稳定的人员氛围；及时的和相关管理人员共同确保策略的一致性。

项目成员：各部门白带及黄带

职责：协助项目负责人完成进程工作，记录每日发生问题，形成归类文档同时反馈问题从各个部门，做好利益相关方的矩阵管理表格，并且针对生产情况，生产、质量、工程给予最大的信息传递，对于成本趋势的管理，财务等部门每日进行现况数据的更新，对于实验的时间，计划部门做好实验展开的计划调整和准备，对于人员的需求，人事部门给予人员的提供和士气的提升

二、项目测量阶段

测量阶段是精益六西格玛的第二个阶段，即使定义阶段的后续行动，同时也是分析阶段的桥梁。测量阶段强调的是以事实和数据驱动管理，是项目的关键环节。在测量阶段，首先需要收集数据，并开始对数据进行分析。通过测量阶段数据的评估，可以定量化的对问题有一个深刻的理解和判断，并基于这些信息获得项目实施的信息。在测量阶段，需要进一步清晰的明确Y，并全面的收集数据，定量化去描述Y。通过分析，认识Y的波动性，找出过程的改善空间，识别未来改善的途径和方向。在测量阶段，需要大量的工具和方法来帮助识别和找到差异。为了保证数据可靠，团队还需要对测量系统和过程的能力进行评估。

所谓测量系统分析是指用统计学的方法来了解测量系统中的各个波动源，以及他们对测量结果的影响，最后给出本测量系统是否合乎使用要求的明确判断。

对于当前的问题我们既然看到了产品的克重不符合要求而被界定为问题的焦点，所以我们把A产品的克重作为检测指标进行测量，观察是否定义阶段看到的数据和未来测定的数值是可信赖的。通过测量系统分析内容的介绍，我们选定两个测量者使用数显称重仪进行重量检测，每人对同一产品重复测量两次，共测量15个产品，数据如下：

表1 测量系统分析数据(单位：克)

应用Minitab软件进行测量系统分析，分析后得到结果如下：

图2 测量系统分析Minitab图形结果

图3 测量系统分析Minitab统计分析结果

通过观察图2测量系统分析的图形显示结果和图3测量系统分析的定量统计显示结果，测量系统分析结论如下：

1、Gage R&R=15.36<20%，测量系统可以信赖，并且看以看到测量数据出现波动的原因主要来源于部品间的波动，由于是数显的设备，不存在再现性问题。

2、区分类别数=9>5，证明系统使用的精度可以反映数据微小的变化能力。

3、另可证明(部品间的波动/测量系统的波动)*1.41=9

当验证得到测量系统是可以信赖后，可以得到数据当前的可靠性，那么基于得到的数据所产生的水平处于什么水准下，基于现实数据的水平来判定改善问题的方向就是马上需要完成的内容。那么如何对于当前测定的数据进行水平能力的验证，所以就需要我们引入过程能力的分析的概念了，因为通过过程能力的分析，可以使我们清晰的看到当前现状的能力水平处于一个什么位置，同时也可以找到未来分析过程中的焦点。

每一个过程都会受到随机因素和系统因素的影响。随机因素是人们难以控制的因素，系统因素主要是指对过程的影响相对稳定，对输出结果有制约作用的一类因素，如果系统因素发生变异，会破坏输出结果的规律，导致过程失控。在失控状态下的过程能力分析是没有意义的，因此需要在过程处于统计控制状态下进行分析研究。过程能力和过程绩效分析可以用来评价过程满足预期要求的能力。过程能力分析时需明确的要素如下：

1、界定明确的过程输出特性。

2、识别内部、外部顾客对过程输出特性的要求。

3、良好的抽样方案，所选取的样本尽可能仅受随机因素的影响。

4、过程输出服从正态分布，过程是稳定的。

首先验证数据是否是正态的，我们收集30个数据进行正态性分析，数据请参照如下表：

表2 正态性验证数据(单位：克)

应用Minitab软件进行正态性验证，分析后得到结果如下，

图4 正态性验证Minitab图形结果

通过结果可以看到：P-value=0.11>0.05，证明数据是正态的。数据是正态性的代表了数据的变化曲线呈现一定钟形曲线的分布，因为Minitab大多工具都是基于正态下的数据进行的统计分析，所以对于数据是否呈正态性是十分重要的。

完成了正态性验证，然后验证过程能力，应用Minitab软件进行过程能力分析，分析后得到结果如下：

图5 过程能力分析Minitab图形结果

通过图5分析结果，可以看到：首先，平均值严重偏离，如何移动分布均值调整到规格之内，这是改进的方向。其次，Cp=1.06；Pp=0.94，目前波动上体现的结果还可以。由于均值的偏离，导致Cpk=-3.04，所以我们应寻找可以直接影响产品克重的因子进行调整，使得产品恢复到规格线之内。

三、项目分析阶段

分析阶段是整个项目过程中最难以预见的环节，项目团队应用的方法在很大程度上取决于问题与数据的特定情况。在分析阶段我们使用循环分析的方法来关注原因的探索，这个循环从数据测量开始，通过过程的分析、提出对原因的原始的推测和假设；然后收集和关注更多的证据，对这些推测和假设再实施进一步的判断；分析循环持续不断的展开，直到最后真正的原因被识别出来为止。在这个过程中一般来说循环分析的步骤可以分为如下三个阶段：

1、推测：以开发的态度调查数据和过程，目的是找出可以研究的项目。

2、提出关于原因的假设：运用已有的知识，提出最有可能的缺陷原因。

3、证实和派排除原因：利用数据、实验或进一步的过程分析对原因的假设做出判断、证实，确认哪个因素或环节是引起缺陷的重要原因。

在分析阶段如果要全面的找到问题的原因，首先要引入特性要因图的的概念：

通过绘制鱼骨图可以发现输出结果与潜在原因之间的关系，图的右侧方框中(“鱼头”位置)是输出的结果，各种可能的原因在各个分类线的周围，在项目团队分析问题根本原因的过程中，鱼骨图的绘制是非常重要的工作，团队中的各个成员都要积极参与，通过头脑风暴等方法收集每个人对问题的想法和认识并展示出来。分析内容请参见图6：

图6 克重问题的特性要因图

然后基于找到的因子，我们需要进行验证，为了能在不同水平间进行对比试验，我们引入了假设验证的概念，说到假设验证，这是分析阶段非常重要的工具，假设检验是以判断为其结果进行实例验证分析的。假设检验的步骤如下：

1、建立假设；

2、选择检验统计量；

3、给出检验中的显著性水平；

4、给出临界值；

5、根据样本观察得到的结果，计算检验统计量；

6、根据观察值是否在拒绝域中来判断结果。

通过鱼骨图找到的五个因子，我们逐一运用假设验证来对比是否它是影响产品克重的重要因素。

1、班别班次进行的假设验证分析，我们对白班和夜班的数据进行收集，每组数据取24个，应用Minitab软件进行假设验证分析，分析后得到结果如下：

图7 班次的假设验证分析

从图中我们可以看到，P值=0.719>0.05，证明班次间的不同对克重影响是无差异的。但是为了减少人为因素的作用，我们还是要加强自主的检查和管理制度，制定自主顺次检查表进行点检，进行预防性管理。

2、针对控制温度进行的假设验证分析，我们对不同的控制温度进行验证，首先选定﹣5摄氏度的初始值进行克重测量，然后再选定﹣15摄氏度的温度进行克重测量，每次各收集20个数据，应用Minitab软件进行假设验证分析，分析后得到结果如下：

图8 控制温度的假设验证分析

从图中我们可以看到，P值=0.000<0.05，证明温度的不同对克重影响是有差异的。同时，我们还得到原始的温度值是﹣5摄氏度，我们分析发现温度的变化会对最终产品的克重产生影响，温度值的降低将会造成克重的升高，所以我们能够调整温度值使克重达到我们预想的水准。但是可调节温控范围最大到﹣20摄氏度，如果我们调整温度值超过了﹣20摄氏度，则新的范围没有可靠地参数验证结果，可能将呈现不稳定的状态。

根据天行健管理咨询公司分析得到，较好的水准是调整温度值到﹣15摄氏度，同时过低的温度值也会影响设备的可靠性。综合种种考虑，改善团队将温度值调整到﹣15摄氏度范围内进行分析。

温度值从﹣5摄氏度调整到﹣15摄氏度，虽然温度值降低了，但是工艺工程师能确保设备能在正常的寿命使用范围内并使得偏差较小。

3、针对加工时间进行的假设验证分析，我们对不同的加工时间进行验证，首先选定8分钟的初始值进行克重测量，然后再选定12分钟的时间进行克重测量，每次各收集20个数据，应用Minitab软件进行假设验证分析，分析后得到结果如下：

图9 加工时间的假设验证分析

从图中我们可以看到，P值=0.000<0.05，证明加工时间的不同对克重影响是有差异的。同时，我们还得到原始的时间值是8分钟，我们分析发现时间的变化会对最终产品的克重产生影响，时间值的提高将会造成克重的升高，所以我们能够调整时间值使克重达到我们预想的水准。但是12分钟对比初始时间增加了50%，这将造成生产性的浪费，能源的损失和使用寿命的缩短。如果我们调整时间值在12分钟，则产品的交付期也难以保证，上下游的库存也会相应提高。

因此我们需要平衡发现的时间参数。我们调整时间从8分钟到12分钟尽管时间越长越好，我们必须控制加工时间，否则过程库存会增加同时也会造成此工程为瓶颈工程，所以极限时间是12分钟，同时需要寻找更合适的加工时间。

4、针对新厂商材料进行的假设验证分析，我们对不同的原料供应商进行验证，首先选定国外原材料为初始值进行克重测量，然后，再选定新近开发的国内的原料供货商进行克重测量，每次各收集20个数据，应用Minitab软件进行假设验证分析，分析后得到结果如下：

图10 原料供应商的假设验证分析

从图中我们可以看到，P值=0.186>0.05，证明供应商的不同对克重影响是无差异的。

5、针对于氮流量的假设验证，我们对不同的充氮流量进行验证，首先选定每分钟350L的初始值进行克重测量，然后再选定每分钟400L进行克重测量，每次各收集20个数据，应用Minitab软件进行假设验证分析，分析后得到结果如下：

图11 充氮流量的假设验证分析

从图中我们可以看到，P值=0.000<0.05，证明充氮量的不同对克重影响是有差异的。同时，我们还得到原始的流量值是每分钟350L，我们分析发现流量的变化会对最终产品的克重产生影响，流量值的提高将会造成克重的升高，所以我们能够调整流量值使克重达到我们预想的水准。然而，流量过大是不可能的，因为它本身受到流量瓶输出口的限制。

由于设备本身我们不能改变，所以，我们把流量加到流量瓶的最大输出，由350调整到400氛围内进行分析。

四、项目改善阶段

在上一个阶段，分析阶段，初步明确了当前生产条件下影响指标的自变量有哪些因子，那么在改进阶段，我们就要了解这些因子如何才能更好的改进Y，这些变量如何调整能实现最完美的Y值，改进阶段包括广泛的的研究策略去发现哪些自变量影响程度。在分析阶段，我们更多的以来当前生产条件的保障，但在改进阶段，我们考虑的是新的工艺，可能要打破现有的限制和束缚，去启用那些以前从没有想过的参数和条件。对新情况要大胆的去探索规律性，通常我们应用实验设计、多远回归等方法来进一步验证分析，至此我们引入了全因子实验设计的。

全因子实验设计介绍：

1、全因子试验设计指所有因子的所有水平的所有组合都至少要进行一次试验。由于包含了所有的组合，全因子试验所需试验的总数会较多，但它的优点是可以估计出所有的主效应和所有的各个阶层的交互效应。所以在因子个数不太多，而且确实需要考查较多的交互作用时，常常选用全因子设计。

2、当因子水平超过2时，由于试验次数随因子个数的增长而呈指数速度增长，因而通常只作二个水平环境下的全因子试验。

全因子实验的实施步骤，如图12：

图12 实验设计流程介绍

通过实施全因子实验进行数据和条件的管理，基本在分析阶段找到的三个因子，虽然它们各自都能影响最终的Y，但是由于种种限制，不能单独进行一个因素的变更，所以试图通过实验设计的方法，寻找一个合理的参数配置组，一方面满足质量改善的要求，另一方面可以解决在分析阶段遇到的改善瓶颈。所以，基于分析阶段得到的三个因子和建议参数值，进行2水平，三因子的全因子实验设计参照表3，同时选择在中心点进行4次试验，观察试验的平衡性效果，并结合建议参考值，对试验共进行20次试验，请参照表3表4试验设计因子参数表：

表3 试验设计因子参数表

表4 试验设计试验数据表

我们针对选定的因子和参数进行实验设计，依照表4的数据进行全因子试验，应用Minitab软件进行试验分析，分析后得到结果如下：

图13 实验设计结果图形显示

从图13中我们可以看到，温度、时间和充氮量都是显著因子。

图14 实验设计结果统计分析

从图14中我们可以看到，温度、时间和充氮量都是显著因子，而且主效应P=0<0.05，可见模型是显著的。同时失拟误差p=0.072>0.05，证明模型无失拟。

此时的R-sq=94.91%；R-sq(adj)=91.94

由于所有因子的二次交互作用项都不是显著因子，所以把他们去除掉后再次进行验证：

图15 实验设计结果统计分析

从图15中我们可以看到，R-sq从94.91%降低到94.56%，同时R-sq(adj)从91.94%上升到93.11%，模型拟合度提高。

图16 实验设计cube图统计分析

通过图16的分析结果，可以看到：

当Y值处在80-90之间是规格要求范围，如果Y值在85附近则是理想目标值，如果Y太大会对成本的管理造成影响，所以Y=85是目标值。

当温度=-15摄氏度；时间=10分钟；流量=400L/min时，Y=84.20。

对于改善后的参数，我们再次进行能力测试，观察过程能力的变化：

图17 改善后过程育畜伪分析图

通过图17分析结果，可以看到：首先，平均值处在规格线内。其次，Cp=1.65；Pp=1.38，波动上体现的结果还是可以。Cpk=1.63，改善的结果还是令人满意的。

同时针对找到的三个重要管理因子，需要制定相关的管理机制去控制管理：

1、温度的管理：

①温度值由-5摄氏度调整到-15摄氏度

②增加稳温器对温度进行控制

③DC Power输出能力调整

④制作时时检测表进行温度小时别点检

⑤并把调整后的相关数据列入作业指导书

⑥制作温度跟踪器，合理设定范围，异常时报警

2、时间的控制：

①时间维持在10分钟

②PLC进行设备锁定

③人员培训对于加工时间的管理

④调整后的相关数据列入作业指导书

3、流量的管理：

①通量350(L/min)调整到400(L/min)

②根据新流量，设计导管口控制速度流量

③PC进行流量值管理，并纳入CTQ管理

④制作时时表进行点检，并把调整后的相关数据列入作业指导书流量瓶的目

五、项目的管理阶段

管理阶段是维持改进的重要环节，通过控制阶段实现保持已取得的成果及未来持续改进的目的。如果不注重控制阶段，已有的成果很难保持，会影响团队成员的整体士气，给整个项目带来严重后果。

做好控制阶段的工作主要把握好三点内容：

1、文件化，即将过程改进成果形成文档保存。一个稳定的、可预测的过程既需要有明确的流程文件，也需要有严格的执行程序。要达到这两点要求首先要在管理中明确纪律，使员工在工作中能够按照文件、制度、标准的要求来要求自己，严格遵守制度，提高执行力。

2、制度化，建立一个过程控制的计划。建立系统的过程控制计划，对过程实施有效的监督和控制。

3、持续化，对过程的测量要持续进行。团队成员要继续注重测量，找到进行测量的关键点，除了测量响应变量，还要关注生产条件中的关键因素。

通过实施这个精益六西格玛项目，使得质量水准改善，同时在生产线制定了目视管理看板和时时点检的表格去管理当前的状态，确保改善的结果持续化。

同时，达到了项目目标的效果：

1、改善了产品的克重不良问题，带来的直接收益是：

100000个/月*5￥/个*950000PPM/1000000*12月/年=570,000￥

2、降低了生产的成本；

3、解决了当前质量问题所带来的运营绩效指标的影响。