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謝寧DOE培訓課程(夏寧DOE培訓)介紹
謝寧系統SS(謝寧方法)是由道林•謝寧(DorianShainin)研究開發的解決產品設計開發、過程設計開發和制造過程控制中的質量問題的系統方法和工具。工具名稱作為服務商標受法律保護,很少文章討論,而公眾不知詳細內容,從SPC、DOE、數理統計和部件交換技求導出,用現成公式,而不需數理統計知識和計算,謝寧(Shainin)DOE工具作為一個由果到因系統解決問題的方法,采用從果到因的方式,以現有結果為起點,反向開展搜索根本原因。
謝寧(Shainin)DO解決問題針對性強、不打斷生產、效果好的優點。“沒有戴明,美國就不會有質量哲學;沒有朱蘭,美國就不會有質量的方向;沒有謝寧,美國就無從解決質量問題”。這句名言總結了美國最偉大的三位質量大師的貢獻。
由于謝寧系統SS工具名稱作為服務商標受法律保護,美國很少文章討論,而公眾不知詳細內容,在美國謝寧系統SS的培訓美國謝寧獨家經營。目前國內的謝寧DOE培訓如果是源自這本博特著、遇今譯的《世界級質量管理工具DOE》(中文版),這點可以課程大綱與該書目錄一致看出,英文版的有心之錯和中文版翻譯無心之錯都被繼承。
質量培訓專家金舟軍研究應用謝寧系統SS近十年,多方收集道林•謝寧及世界同行之成果,在培訓咨詢頗有心得,一些原始案例主要是針對產品設計問題的,然而國內廠家更加關注工藝過程質量問題,金舟軍的培訓也關注工藝過程質量問題方面的應用,更涉及到電子、機械、化工等制造行業的產品設計問題和工藝過程質量問題。
謝寧DOE培訓
培訓課程大綱
一.培訓目的:通過本課程的學習,使學員能掌握謝寧(Shainin)DOE工具解決工藝過程質量問題。
二.培訓對象:產品設計開發人員、工藝設計開發人員、質量人員、管理質量工程師和現場工程師。
三.培訓課程內容
1.謝寧系統ShaininSystem簡介   金舟軍原創抄襲必告
道林•謝寧DorianShainin簡介
SS商標或服務商標
案例討論-謝寧系統七種工具能獨立運用嗎
2.謝寧系統主要特點
謝寧系統解決問題類型
解決問題存在的誤區
案例討論-PPAP提交不滿要求能用謝寧系統嗎 
3.確定改進項目
改進項目金舟軍原創抄襲必告
征狀問題原因
案例討論-怎樣將征狀分解成問題
4.問題綠Y的確定
事件次數-特性值
應力極限轉換
能量工具解決技術問題
項目定義樹
案例討論-怎樣開展應力極限轉換
5.測量系統分析-Isoplot圖
測量系統的變差類型
Isoplot作圖方法
Isoplot接受準則B
案例討論-怎樣開展應力極限轉換
6.紅X、粉紅X和淺粉紅X
產品設計和開發綠Y與紅x
過程設計和開發綠Y與紅x
紅x影響平方和的平方根原理
案例討論-平方根原理驗證
7.RedX策略
策略圖
問題解決樹
找球游戲啟示
基于事實結果反向搜索
案例討論-完成一個問題解決樹
8.搜索根本原因三步法
可能原因
最有可能原因金舟軍原創抄襲必告
根本原因
案例討論-完成一個最有可能原因分析
9.變差族分析
多層變差圖在RedX策略的位置
多層變差圖Multi-VariChart
多層變差模型
分層法調查表
多層變差圖
變差過程分析案例
集中圖案例
策略圖案例
案例討論-用集中圖分析一個案例
10.部件搜索ComponentSearch
部件搜索在RedX策略的位置
部件搜索統計學原理
雙樣本t檢驗
顯著性檢驗   金舟軍原創抄襲必告
好的BOB和壞的WOW部件選取
謝寧DOE杠桿leveraging作用
產品的功能框圖
部件搜索分析流程和案例
第1階段球場
第2階段排除
第3階段誘騙實驗
第4階段分析
部件搜索在汽車零件售后市場質量分析應用
計時器部件搜索案例
案例討論-怎樣選取好的BOB和壞的WOW部件
11.部件成對比較PairedComparisons
部件成對比較在RedX策略的位置
部件成對比較統計學原理
圖基檢驗TukeyTest
圖基檢驗的統計學金原理-假設性檢驗
部件質量特性搜索   金舟軍原創抄襲必告
好的BOB和壞的WOW部件選取
杠桿作用leveraging利用BOB與WOW差異
產品功能與產品特性因果圖
成對比較分析流程和案例
成對比較在汽車零件關鍵、特殊特性識別中的應用
馬達噪音的實驗設計研究
案例討論-怎樣選取好的BOB和壞的WOW部件
12.部件成組比較GroupComparisons
部件成組比較在RedX策略的位置
成組比較分析流程和案例
推力式柱塞密封案例
案例討論-部件成組與成對比較有什么不同
13.產品/過程的搜索ProcessSearch
產品/過程的搜索在RedX策略的位置
變差族顯示變化是時間性
好的和壞的過程選取
因果圖、KCC&KPC矩陣
產品/過程的搜索分析流程和案例
產品/過程的搜索在汽車零件關鍵、特殊特性識別中的應用
注塑超出20%的廢品率案例
案例討論-過程的搜索優化某制造過程
14.變量搜索技術VariablesSearch
變量搜索在RedX策略的位置
變量和水平的確定
顯著性檢驗
變量搜索的確定工藝參數
變量搜索的分析流程和案例
第1階段球場   金舟軍原創抄襲必告
第2階段排除
第3階段誘騙實驗
第4階段分析
產品/過程的搜索在零件工藝參數特殊特性識別中的應用
案例討論-變量搜索篩選某制造過程參數
15.全因子實驗FullFactorials
全因子實驗在RedX策略的位置
什么是實驗設計
因果關系與函數關系
編碼值與真實值
一次一因子實驗法
數理統計基礎
總體分布統計量
正態分布的密度函數
正態分布概率
制造金彈簧實例
中心極限定理
單值比較&均值比較
全因子實驗法
無交互作用的正交實驗設計
有交互作用的正交實驗設計
正交表性質
兩水平全因子設計
全因子實驗案例
全因子實驗設計特點
部分因子實驗設計
正交部分因子實驗
實驗設計要解決的問題
部分因子設計兩種生成方法
案例討論-針對四個因子全因子實驗水平設置
16.改進的確認-B與C比較Bvs.C
Bvs.C在RedX策略的位置
改進目標的舟確定
B與C比較
B與C比較過程分析案例
案例討論-針對一個改進結果做B與C比較
17.公差設計RealisticToleranceParallelogramplot
公差設計在RedX策略的位置
過程工藝參數優化設計和目標值
同步工程
制造過程能力和測量過程能力分析
回歸分析確定過程工藝參數上下公差
工藝參數優化設計和目標值案例
案例討論-針對一個改進結果做B與C比較
18.響應曲面DOE簡介
調優運算EVOP簡介
案例討論-調優運算缺點是什么
19.預控圖
預控圖在RedX策略的位置
預控圖與控制圖   金舟軍原創抄襲必告
預控圖實施流程
預控圖應用案例
案例討論-怎樣應用預控圖軍作業準備驗證
20.謝寧DOE開展的流程
判斷的方法是否可以解決的具體問題
問題的特征值是否可測量
減少搜索范圍
確定根本因子
量化因子的效應
驗證改進的建議
確定工藝參數邊界
控制過程
四.謝寧DOE培訓課程學時:每天七小時,共三-四天
 
汽車制造企業應用謝寧DOE介紹
ISO/TS16949對謝寧DOE應用要求
ISO/TS16949:2009版
8.1.1統計工具的確定
在質量先期策劃中必須確定每一過程適用的統計工具,并包括在控制計劃中。
ISO/TS16949:2002版指南
8.1.1統計工具的確定
應用包括:
。用于產品開發的統計方法,例如:變差分析,回歸分析,可靠度分析和預測
。用于所采購產品的分析方法,例如:直方圖和階層圖,柏拉圖故障分析,抽樣計劃,接受統計的準則
。用于產品特性和過程參數經常性驗證的統計方法,包括過程能力研究、控制圖、柏拉圖分析、變差分析(特殊原因、
普通原因)
。用于現場分析的統計方法,包括:可靠度評審、柏拉圖分析、可追溯性分析和SHAININ技術
見顧客特殊要求手冊。基于統計方法的測量系統分析
 
謝寧DOE在通用汽車 General Motors應用
Finding the Red X
Quality Drives Customer Enthusiasm  
Statistical Engineering (Red X) is the technical problem solving strategy General Motors is using todrive Customer Enthusiasm in our products. The technology, pioneered by Dorian Shainin nearly 60 years ago, links engineering sciences, statistics and logic to solve technical problems with a high level of statistical confidence. A Red X project starts with a problem definition and ends with confidence that the problem was fixed. Since 1995, over one thousand Red X projects have been completed.
The General Motors Red X Program encompasses the Right People, on the Right Projects, utilizing the Right Strategy, to respond quickly to quality concerns of our customers.
The process compares the best and the worst vehicles and begins with answering important questions such as are the best people practices taking place and are the production assembly documents being followed.
If the answer to each question is yes, a clear problem definition is then determined. The steps to solving a problem not only answer, but also confirms that the answer is right. Red X members must prove that you can turn the problem on and off to confirm the answer is correct.
 
謝寧DOEShaininSystem
DorianShainin道林•謝寧1914-2000美國質量協會ASQ十八位榮譽會員之一,唯一獲得ASQ美國質量協會頒發的四大獎。聞名于世是謝寧系統ShaininSystem或統計工程StatisticalEngineering。
2004年ASQ美國質量協會設立道林•謝寧獎。
1936年謝寧從麻省理工學院航空工程系畢業后,進入聯合飛機公司(今聯合技術公司)擔任工程師,十六年后,他進入RathandStrong管理咨詢公司,擔任咨詢師。1975年,成立謝寧咨詢公司。
謝寧系統主要七種工具
多變差圖Multi-variChart
部件搜索ComponentSearch
成對比較PairedComparisons
變量搜索VariableSearch
兩水平全因子設計Full2nfactorial
紅X的確認方法BvsC,
確定公差ScatterplotRealistictolerances
謝寧系統主要特點
由果尋因,基于事實結果反向搜索根本原因。
用系統的工具和漸進的過程搜索根本原因。
關鍵少數原理-根本原因RedX變差大于任何其他原因。
杠桿作用,采用極端的小樣本搜索根本原因。
獨特的Progressivesearch和條件交換方案,用較少的實驗次數消除交互作用影響。
從SPC、DOE、數理統計和部件交換技術導出,用現成公式,而不需數理統計知識和計算。
整體方法是強大,某些的具體分析方法弱。
工具名稱作為商標,很少文章討論,公眾不知詳細內容。
SHAININDOE方法
古典和田口實驗的替代品設計是鮮為人知但更簡單的ShaininDOE方法由Dorian開發和完善Shainin(Bhote和Bhote,2000年),顧問和顧問在美國和歐洲超過750家公司。謝寧哲學一直是,“不要讓工程師這樣做猜測;讓部分說話。“Shainin認識到了經驗數據在解決現實世界中的價值問題。他介紹了紅X的概念,占主導地位變異的來源,在眾多來源中一個問題的變化,不可避免地占了幾乎所有不必要的影響。事實上,Shainin(Shainin,1995;1993b),分類所有慢性質量問題的原因分為三個X,即紅色X,粉色X-第二個最重要的原因,和淡粉色X-第三最重要的原因。
據他說,這三個Xs一起占變異的80%以上在規范限制內以及何時允許捕獲,減少和控制,這些可以消除這種變化。
Shainin開發了技術(Shainin和Shainin,1990;1992年a;1992年b;1993年a;1993年b;謝寧,Shainin和Nelson,1997)追蹤占主導地位通過消除過程來源(Shainin,1993b),稱為漸進式搜索。這些技術也被提及作為
Shainin系統進行質量改進,開發出來在超過40年的時間里,很簡單,但在同時功能強大且易于理解和實施在工業環境中。
在某種程度上,這些可以認為是非參數的等價物Taguchi的DOE因為他們沒有做出任何限制性的假設關于人口參數。“百分之九十的公差和規格是任意決定,并不符合預期應用程序。這當然在很大程度上促成了許多東西被稱為“慢性質量問題”-存在的問題重復。然后找到解決這些問題的方法對工程師和質量從業者來說是一項重大挑戰。Shainin技術主要是已知的在消除方面取得突破性進展慢性質量問題。這些都非常有效確定根本原因并驗證它。
古典和田口方法在中國的應用各個領域都得到了廣泛的研究。一些最近在這方面的貢獻來自王和Ren(2007),Singh,Maheswari和Pandey(2007),見和Wong(2008),Abdo(2008),Rao,etal(2008),andAnawa等人(2008年)。相比之下,Shainin系統有沒有經過廣泛的審查,學術和非常在這一領域開展了有限的研究。Bhote(1990)將Shainin
技術與實驗設計進行了比較和田口方法,在語境中電子行業的結論是Shainin技術更簡單,更便宜,更統計比其他兩個強大。
Logothetis(1990)也評估了與之相關的Shainin技術田口方法和統計過程控制方法。Bhote(1991)和Bhote和Bhote(2000)描述這些工具在他們的書中,但有很多批評關于他們的說法和所描述的工具。
雖然尼爾森(1991),摩爾(1993),以及最近,Zeigel(2001)批評Shainin系統沒有事實根據斯坦納等人(2008年)對其進行了夸大其詞認為Shainin系統背后的一些想法真的很有用。Goodman和Wyld(2001)提供了一個涉及使用ShaininDOE的案例研究在工業運作中。
這項研究表明'Shainin方法非常實用且很容易在許多環境中執行,使其成為最多的可用的質量技術.Verma,etal(2004)用一種稍微不同的方法來比較方法。在他們的研究中,有三例田口實驗從現有文獻中挑選出來然后重新應用Shainin方法找出答案它是否優于其他DOE技術。Taguchi和Shainin技術之間的比較在托馬斯提供航空航天環境和安東尼(2005年)。其他一些研究過的作者這些技術是Traver(1995),Ledolter和Swersey(1997),Does,RoesandTrip(1999),DeMast,etal(2000)和Steiner和MacKay(2005)。摩托羅拉是眾多使用過的公司之一這些工具。
雖然摩托羅拉取得了驚人的成功六西格瑪方法現在已成為歷史,一個鮮為人知的事實是Shainin技術是關鍵驅動因素之一他們的成功。摩托羅拉開始使用它們1980年取得了顯著成績。據Bhote說(1991),他做了大量的研究在這些技術中,“摩托羅拉的工廠,供應商和全球各地的客戶進行了數百次作為六西格瑪質量的一部分,Shainin實驗“戴姆勒克萊斯勒,通用汽車,和德爾福公司是其他一些公司據報道,他們成功地使用了ShaininMethodology。美國質量協會(ASQ)非常最近設立了DorianShainin獎章以表彰他對發展Shainin的貢獻現在被廣泛認為是簡單的技術,強大而實用的工具,幫助解決制造商的問題問題。2005年,統計學家卡爾班納特是他在這一領域的工作是該獎項的第一個獲獎者。經典DOE,TaguchiDOE和ShaininDOE是表2中相互比較。對這三種方法的研究清楚地表明了這一點Shainin工具比其他兩個工具更具優勢在成本,時間,培訓,復雜性方面,范圍和易于實施。