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六西格玛设计的由来和必要性
质量策划/质量设计是朱兰博士提出的质量管理三部曲（质量策划/质量设计、质量控制、质量改进）中最前期和最重要的一部分。设计质量决定了产品的固有质量，从产品和服务研制的时间序列来看，不同阶段对产品和服务质量的影响是不同的。影响最大的是产品和服务设计，其次是工艺和流程设计，再次才是生产和实施控制。目前进行的六西格玛改进活动大都集中在生产和实施控制阶段，也就是对现有产品/流程进行测量、分析、改进并将改进成果固化，以减少缺陷，达到产品和服务的固有质量。为了真正实现六西格玛质量, 必须开展六西格玛设计，只有在设计阶段就赋予产品和服务很高的固有质量，才有可能实现六西格玛的质量目标。
正是由于这个原因，不少企业在深入推行六西格玛计划后，会发现在努力超越四至五西格玛水平时，经常感觉难以突破,或是因为无法实现改进工作，或是因为改进成本过高。也就是说,六西格玛改进所能产生的效益是有限的，一旦产品或服务在初始设计上含有缺陷，单单进行过程的改进不可能彻底解决问题, 此时必须重新设计或修改部分设计才能突破。一旦六西格玛的思想能影响到公司中的研发设计部门时，六西格玛会升华到一个崭新的阶段——六西格玛设计（Design For Six Sigma，简称DFSS），这是六西格玛研究中的又一亮点。六西格玛设计是一个强有力的手段，它能够使产品设计从产品过程的最初阶段开始，就保证生产出的产品符合六西格玛的质量，使问题在发生之前就得以解决，满足最终客户的期望，而且获得可观的经济效益。
六西格玛设计的流程
与六西格玛改进的DMAIC流程相似，六西格玛设计也有自己的流程，但是到目前为止还没有形成完全统一的模式，比较典型的有DMADV(Define定义 – Measure测量 – Analyze分析 – Design设计 - Verify验证)，CDOV（Concept概念 - Develop研制 - Optimize优化 - Verify验证）和IDOV（Identify识别 - Develop研制 - Optimize优化 - Verify验证）等模式。
下面以DMADV流程为主线介绍每个阶段的工作内容：
定义阶段 通过项目团队章程，创建项目计划，确定顾客需求，并根据顾客需求说明产品要求和目标，同时明确整个项目开展中所需的资源和受限条件。 测量阶段 确认采用何种方法获知顾客的需求，并将它们列入“顾客的声音（VOC）”清单中，将顾客的声音转化为实际的要求，确认关键质量特性（CTQ）的衡量方法。 分析阶段 利用创造性的方法确定可行的概念，使用符合逻辑的、客观的方法来评估可选的方案，确认并消除产品或服务失效的潜在可能。 设计阶段 落实具体的产品研制规划，尽量减少产品或流程的差异性（稳健性优化），调整输出信息，使其达到可测量的指标。 验证阶段 验证生产过程的能力，进行试生产，建立、测试并固化原型。
六西格玛设计的方法体系
实现六西格玛设计的理想目标，必须依靠更先进的工具和方法。关于为六西格玛设计服务的武器装备也很多，常见的有：风险分析、质量功能展开QFD、容差设计Tolerance Design、设计失效模式与影响分析DFMEA、TRIZ方法、可靠性分析Reliability、高级试验设计Advanced DOE、模拟Simulation、数据挖掘Data Mining、面向X的设计（X可以是制造、装配、测试、售后服务或环境等各方面）、信息可视化Information Visualizaiton等等。下面将分别介绍几个典型的工具。
质量功能展开
质量功能展开是实施六西格玛设计必须应用的最重要的方法之一。为了保证设计目标值与顾客的要求完全一致，质量特性的规格限满足顾客的需求，在六西格玛设计的首要阶段就要采用QFD方法分析和确定顾客的需求（设计目标值），并初步确定质量特性的规格限。在定义产品的时候，就需要应用QFD技术将顾客的需求科学地转化为设计要求，并确定关键质量特性CTQ和瓶颈技术。在产品研发后期也可以发挥辅助作用。
TRIZ方法 大量发明面临的基本问题和矛盾（在TRIZ中称之为系统冲突和物理矛盾）是相同的，只是技术领域不同而已。隐含其中的系统冲突数量是有限的，典型的系统冲突只有1250种。解决这些冲突所需的典型技术则更少，只有40种。这说明同样的技术发明原则和解决方案可以一次次地被重新使用。将这些有关的知识进行提炼和重新组织，就可以指导后来者的创新和开发。TRIZ体系正是基于这一思路开发的，打破了我们思考问题的心理惰性和知识面的制约，避免了创新过程中的盲目性和局限性，指出了解决问题的方向和途径。
高级实验设计 在产品研发阶段，往往会在实验设计DOE时遇到更复杂的情况。例如，预测模型中的参数为非线性结构，用一般的线性建模方法无法胜任，或者即使构建成功也会带来不可避免的较大误差；在只存在系统偏差、不存在随机误差的确定性流程中进行试验，如何将有限的资源转换为更有效的试验方案，充分揭示因子在规定范围内的行为特征显得尤为突出；工程问题千变万化，怎样根据实际情况对因子的类型、水平等进行设定，不再有传统设计方案无法考虑到的情况，同时能够平衡模型精度和资源预算之间的矛盾，快速地找到最经济可行的试验方案……所有这些问题都需要借助更高级的试验设计的理论和方法（如非线性设计、空间填充设计和定制设计等）来解决。
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发表于 2013-8-14 14:55:07
