Войти
Дизайн для Six Sigma (DFSS ) - это процесс инженерного проектирования, бизнес-процесс метод управления, относящийся к традиционному шести сигмам. Он используется во многих отраслях, таких как финансы, маркетинг, базовое машиностроение, перерабатывающие отрасли, утилизация отходов и электроника. Он основан на использовании статистических инструментов, таких как линейная регрессия, и позволяет проводить эмпирические исследования, аналогичные тем, которые проводятся в других областях, таких как социальные науки. В то время как инструменты и порядок, используемые в Six Sigma, требуют наличия и функционирования процесса, DFSS имеет цель определить потребности клиентов и бизнеса и внедрить эти потребности в созданное таким образом решение продукта. DFSS актуален для относительно простых предметов / систем. Он используется для разработки продукта или процесса в отличие от улучшения процесса. Измерение является наиболее важной частью большинства инструментов Six Sigma или DFSS, но в то время как в Six Sigma измерения производятся на основе существующего процесса, DFSS фокусируется на получении глубокого понимания потребностей клиентов и их использовании для обоснования каждого проектного решения и компромисса.
Существуют разные варианты реализации DFSS. В отличие от «Шести сигм», которые обычно управляются с помощью проектов DMAIC (Определение - Измерение - Анализ - Улучшение - Контроль), DFSS порождает ряд пошаговых процессов, все в стиле процедуры DMAIC.
DMADV, определить - измерить - проанализировать - спроектировать - проверить, иногда синонимично называют DFSS, хотя также используются такие альтернативы, как IDOV (Идентифицировать, Спроектировать, Оптимизировать, Проверить). Традиционный процесс «шесть сигм» DMAIC, как это обычно практикуется, который ориентирован на эволюционное и непрерывное совершенствование производство или развитие процесса обслуживания, обычно происходит после того, как первоначальная система или проектирование продукта и разработка в основном завершены. DMAIC Six Sigma, как это практикуется, обычно используется для решения существующих проблем производственного или сервисного процесса и устранения дефектов и изменений, связанных с дефектами. Понятно, что производственные вариации могут повлиять на надежность продукта. Таким образом, должна существовать четкая связь между проектированием надежности и Six Sigma (качество). Напротив, DFSS (или DMADV и IDOV) стремится создать новый процесс там, где его не было, или где существующий процесс считается неадекватным и нуждается в замене. DFSS стремится создать процесс с целью оптимального включения эффективности методологии «Шесть сигм» в процесс до его внедрения; Традиционная «Шесть сигм» стремится к постоянному совершенствованию после того, как процесс уже существует.
DFSS стремится избежать проблем в процессе производства / обслуживания за счет использования передовых методов, позволяющих избежать проблем процесса в самом начале (например, противопожарная защита). В сочетании эти методы позволяют удовлетворить надлежащие потребности клиента и вывести требования к параметрам инженерной системы, которые повышают эффективность продукции и услуг в глазах клиента и всех других людей. Это дает продукты и услуги, которые обеспечивают большую удовлетворенность клиентов и увеличивают долю рынка. Эти методы также включают инструменты и процессы для прогнозирования, моделирования и имитации системы доставки продукта (процессы / инструменты, персонал и организация, обучение, помещения и логистика для производства продукта / услуги). Таким образом, DFSS тесно связан с исследованием операций (решение задачи о рюкзаке ), балансировкой рабочего процесса. DFSS - это в значительной степени проектная деятельность, требующая таких инструментов, как: развертывание функций качества (QFD), аксиоматический дизайн, ТРИЗ, Дизайн для X, план экспериментов (DOE), методы Тагучи, дизайн допусков, робастизация и методология поверхности отклика для оптимизации одного или нескольких ответов. Хотя эти инструменты иногда используются в классическом процессе DMAIC Six Sigma, они используются только в DFSS для анализа новых и беспрецедентных продуктов и процессов. Это параллельный анализ, направленный на оптимизацию производства, связанную с дизайном.
Методология поверхности отклика и другие инструменты DFSS используют статистические (часто эмпирические) модели, и поэтому практикующим специалистам необходимо знать, что даже лучшая статистическая модель является приближением к реальности. На практике и модели, и значения параметров неизвестны и подвержены неопределенности, помимо незнания. Конечно, расчетная оптимальная точка не обязательно должна быть оптимальной в действительности из-за ошибок оценок и неадекватности модели.
Тем не менее, методология поверхности реакции имеет эффективный опыт оказания помощи исследователям в улучшении продуктов и услуг: например, первоначальное моделирование поверхности реакции Джорджа Бокса позволило инженерам-химикам улучшить процесс. который годами застрял в седловой точке.
Сторонники DMAIC, DDICA (Design Developize Initialize Control and Allocate) и методов Lean могут утверждать, что DFSS подпадает под общую рубрику Six Sigma или Lean Six Sigma (LSS). Обе методологии ориентированы на удовлетворение потребностей клиентов и приоритеты бизнеса в качестве отправной точки для анализа.
Часто можно увидеть, что инструменты, используемые для методов DFSS, сильно отличаются от инструментов, используемых для DMAIC Six Sigma. В частности, специалисты DMAIC, DDICA часто используют новые или существующие механические чертежи и инструкции по производственному процессу в качестве исходной информации для выполнения своего анализа, в то время как специалисты DFSS часто используют моделирование и инструменты параметрического проектирования / анализа систем для прогнозирования как стоимости, так и производительности возможных системных архитектур.. Хотя можно утверждать, что два процесса похожи, на практике рабочая среда настолько различается, что DFSS требует разных наборов инструментов для выполнения своих задач проектирования. DMAIC, IDOV и Six Sigma могут по-прежнему использоваться во время глубокого погружения в анализ архитектуры системы и для «внутренних» процессов Six Sigma; DFSS обеспечивает процессы проектирования системы, используемые во внешнем интерфейсе сложных систем. Также используются задне-передние системы. Это составляет 3,4 дефекта на миллион возможностей проектирования, если все сделано правильно.
Традиционная методология шести сигм, DMAIC, стала стандартным инструментом оптимизации процессов в химической промышленности. Однако стало ясно, что обещание шести сигм, а именно 3,4 дефекта на миллион возможностей (DPMO), просто недостижимо постфактум. Следовательно, наблюдается растущее движение к реализации проекта «шесть сигм», обычно называемого «дизайном для шести сигм» инструментов DFSS и DDICA. Эта методология начинается с определения потребностей клиентов и ведет к разработке надежных процессов для удовлетворения этих потребностей.
Дизайн «Шесть сигм» возник на основе принципов «Шесть сигм» и «Определить-измерить-проанализировать-улучшить-контроль» (DMAIC). методологии, которые изначально были разработаны Motorola для систематического улучшения процессов путем устранения дефектов. В отличие от своих традиционных предшественников Six Sigma / DMAIC, которые обычно ориентированы на решение существующих производственных проблем (например, «тушение пожара»), DFSS стремится избегать производственных проблем, принимая более проактивный подход к решению проблем и вовлекая усилия компании на раннем этапе. этап для уменьшения проблем, которые могут возникнуть (например, «предотвращение пожара»). Основная цель DFSS - добиться значительного сокращения количества несоответствующих единиц и производственных отклонений. Он начинается с понимания ожиданий, потребностей клиентов и вопросов, критических для качества (CTQ), прежде чем можно будет завершить проектирование. Обычно в программе DFSS только небольшая часть CTQ связана с надежностью (CTR), и, следовательно, надежность не находится в центре внимания в DFSS. DFSS редко рассматривает долгосрочные (после производства) проблемы, которые могут возникнуть в продукте (например, сложные проблемы усталости или электрический износ, химические проблемы, каскадные эффекты отказов, взаимодействия на системном уровне).
Аргументы о том, что отличает DFSS от Six Sigma, демонстрируют сходство между DFSS и другими установленными инженерными практиками, такими как вероятностный дизайн и проектирование для обеспечения качества. В целом Six Sigma с ее дорожной картой DMAIC фокусируется на улучшении существующего процесса или процессов. DFSS фокусируется на создании новой стоимости с учетом потребностей клиентов, поставщиков и бизнеса. Хотя традиционные «Шесть сигм» также могут использовать эти входные данные, основное внимание снова уделяется усовершенствованию, а не разработке какого-либо нового продукта или системы. Он также показывает инженерный фон DFSS. Однако, как и другие методы, разработанные в инженерии, нет теоретической причины, по которой DFSS нельзя использовать в областях за пределами инженерии.
Исторически, хотя первые успешные проекты «Дизайн для шести сигм» в 1989 и 1991 годах предшествовали созданию процесса улучшения процессов DMAIC, проект «Дизайн для шести сигм» (DFSS) частично принимается потому что организации «Шесть сигм» обнаружили, что они не могут оптимизировать продукты после трех или четырех сигм без фундаментальной модернизации продукта, и потому что улучшение процесса или продукта после запуска считается менее эффективным и действенным, чем проектирование по качеству. Уровень производительности «Шесть сигм» должен быть «встроенным».
DFSS для программного обеспечения, по сути, является не поверхностной модификацией «классического DFSS», поскольку характер и природа программного обеспечения отличаются от других областей техники. Методология описывает подробный процесс успешного применения методов и инструментов DFSS на протяжении всего проектирования программного продукта, охватывающий весь жизненный цикл разработки программного обеспечения: требования, архитектура, дизайн, реализация, интеграция, оптимизация, верификация и валидация (RADIOV). Методология объясняет, как создавать прогностические статистические модели для надежности и устойчивости программного обеспечения, и показывает, как методы моделирования и анализа могут быть объединены с методами структурного проектирования и архитектуры для эффективного создания программного обеспечения и информационных систем на уровнях шести сигм.
DFSS в программном обеспечении действует как клей для объединения классических методов моделирования в программной инженерии, таких как объектно-ориентированное проектирование или эволюционная быстрая разработка, со статистическими, прогнозными моделями и методы моделирования. Методология предоставляет разработчикам программного обеспечения практические инструменты для измерения и прогнозирования качественных характеристик программного продукта, а также позволяет им включать программное обеспечение в модели надежности системы.
Хотя многие инструменты, используемые в консалтинге DFSS, такие как методология поверхности отклика, передаточная функция через линейное и нелинейное моделирование, аксиоматический дизайн, моделирование, берут свое начало в статистических выводах статистическое моделирование может пересекаться с аналитикой данных и интеллектуальным анализом данных,
Однако, несмотря на то, что DFSS как методология успешно использовалась в качестве сквозной [основы технического проекта] для аналитических и горнодобывающих проектов, это было По наблюдениям экспертов предметной области, в чем-то похожий на линии CRISP-DM
DFSS, как утверждается, лучше подходит для инкапсуляции и эффективной обработки большего количества неопределенностей, включая недостающие и неопределенные данные, как с точки зрения остроты определения и их абсолютное общее количество по отношению к задачам аналитики и интеллектуального анализа данных, шести сигма-подходы к интеллектуальному анализу данных широко известны как DFSS over CRISP [CRISP-DM относится к фреймворку приложения интеллектуального анализа данных k методология SPSS ]
Наблюдалось, что проекты интеллектуального анализа данных DFSS значительно сократили жизненный цикл разработки. Обычно это достигается путем проведения анализа данных для предварительно разработанных тестов соответствия шаблонов с помощью техно-функционального подхода с использованием многоуровневого развертывания функции качества в наборе данных.
Практики утверждают, что все более сложные шаблоны KDD создаются несколькими DOE запусками на смоделированных сложных многомерных данных, затем шаблоны вместе с журналами подробно документируются с помощью алгоритма на основе дерева решений
DFSS использует развертывание функций качества и SIPOC для проектирования функций известных независимых переменных, тем самым помогая в техно-функциональных вычислениях производных атрибутов
После расчета прогнозной модели исследования DFSS могут также может использоваться для обеспечения более сильных вероятностных оценок ранга прогнозной модели в реальном сценарии.
Структура DFSS успешно применяется для прогнозной аналитики, относящейся к области HR-аналитики. Это поле приложения было традиционно считается очень сложной задачей из-за специфической сложности прогнозирования человеческого поведения.
