6 sigma is a management innovation strategy which improves most of all managerial processes including transactional and project based operations such as marketing, purchasing, accounting, and construction. Even though 6 sigma is trying to solve problems from the customer's viewpoint in the scientific manner, project leader feels some difficulties in implementation because of several reasons. Especially the difficulties are prevalent in construction site. This paper investigates the cause of the difficulties through questionnaires, analyzes the investigation results, and verifies the critical success factors of 6 sigma implementation. Factor analysis has been usually employed in reducing quantity of data and summarizing information chaos. In this study, several variables from questionnaires are grouped into just only four factors by the process of factor analysis. The critical success factors are extracted as project management system, implementation mechanism, site condition, and project ownership. Some ideas for each individual success factor are suggested, which are expected to be useful in successful implementation of 6 Sigma in construction site.
소프트웨어 프로세스 개선의 효율을 높이기 위해 하나의 개선 모델을 사용하기 보다 둘 이상의 서로 보완 가능한 개선 모델의 통합 모델이 사용될 수 있으며, 그중에 하나가 CMMI(Capability Maturity Model Integralion)와 소프트웨어 식스 시그마의 통합 모델이다. 하지만 소프트웨어 식스 시그마 도구는 그 수가 많고 통계적 지식을 요구하므로 소규모 조직에서 모든 소프트웨어 식스 시그마 도구를 적용하는 것은 어려운 실정이다. 본 논문에서는 조직의 비즈니스 가치를 달성에 도움을 주는 소프트웨어 식스 시그마 도구를 선정하는 프로세스를 제시함으로 소규모 조직에서도 적은 비용과 빠른 성과로 인해 점증적인 소프트웨어 식스 시그마 도구의 도입을 통한 효율적인 CMMI의 구현이 가능케 된다.
This paper considers a six sigma project for reducing the cost copper of the cable materials in a electric wire company. The project follows a disciplined process of five macro phases: define, measure, analyze, improve, and control (DMAIC). A process map is used to identify process input variables. Three key process input variables are selected by using an input variables are selected by using an input variable evaluation table: large cable, plating, and a twisted pair. DOE is utilized for finding the optimal process conditions of the three key process input variables. The implementing result of this six sigma project is enable for reducing of the 2.8% copper materials.
Face the process yield rate improvements of motherboard, although general enterprises finish deployment goal of each functions by overall quality managements, through quality improvement methods, industry engineering methods, plan-do-check-act (PDCA) methods and other improvement solutions, but it is only can be improved partially and unable to enhance the yield rate of product to the target. It only can takes one step ahead to enhance the process yield rate of motherboard with six sigma ($6{\sigma}$) overall DMAIC process and tactics. This research aimed to use six sigma quality improvement tactics by DMAIC systematic procedure and tactics, and find the key factors that effect to the process yield rate of surface mount technology. It also identified the keys input and process and output index to satisfy customer requirements and internal process index. The results showed that the major effective factors by fishbone and process failure modes and effects analysis (PFMEA). If the index of input and output that can be quantified, the optimum parameter can be found through design of experiment to ensure that the process is stable. If the factor of input and output that cannot be quantified, we found out the effective countermeasure by Mind_Mapping, make sure whole processes can be controlled stably, to reach the high product quality and enhance the customer satisfaction.
This article presents a six sigma project for improving purchase conversion rate in mobile game site. The project was carried out based on DMAIC process. First, a defect rate is defined as low purchase conversion rate. In addition, 60-days purchase data was analyzed and it is shown that the defects level was 2.48 sigma level. In this study, in order to raise the sigma level, six personalization services were used in the mobile game site. Six factors were determined based on FDPM(Functional Deployment Process Map), fishbone chart, linear regression analysis, effort-performance matrix, and so on. The sigma level of defects has improved from 2.48 to 2.93.
The concept of six sigma was introduced at and popularized by Motorola in its quest to reduce defects of manufactured electronics products. When used as a metric, six sigma technically means having no more than 3.4 defects per million opportunities in any process, product, or service. More important than the technical definition is the concept of six sigma as a disciplined, quantitative approach for improvement of defined metrics in manufacturing, service, or financial processes. This approach derives the overall process of selecting the right projects based on their potential to improve performance metrics and selecting and training the right people to get the business results.
Many 6-sigma innovation companies are obtaining ISO9000 series or ISO/TS16949 certifications. However, not many of them have considered the integrated management of ISO/TS16949 at the time of 6-sigma introduction. ISO/TS16949 focuses on the process of an overall company. In particular, APQP (Advanced Product Quality Planning) requires that from the beginning all the planning should have a clear quality planning business process. Each company can decide the best course of action to suit its individual needs. Lean DFSS in 6-sigma offers the concrete development steps of the product development process. And if analyses of Input, Output, Target, Process, KSF, KPI, and FMEA is done in each process and clearly defined in APQP, mutual organic and effective systems can be initially achieved.
Six Sigma uses DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) methodology as the process of a solving problem. Enterprises already propelling Six Sigma successfully, such as Motorola, GE and consulting companies, also traditionally propose DMAIC methodology. But, from activating Six Sigma, enterprises and Six Sigma-consulting companies propose Six Sigma methodology matching indirection part of office and R&D part. As an example, DFSS (Design For Six Sigma) is part of R&D application in GE. This study investigates Six Sigma methodology corresponding to the Right Process of the kernel factor. Especially for the optimum design of R&D, the study revises the definition of DFSS and the general organization through Lean DFSS methodology research and analysis.
Many factors, such as welding current, welding time, force, electrode shape, the output stability of a welding machine, are closely related with micro spot series welding. Of those factors, the output stability evaluation of the welding machine would be checked first. in this study, we applied 6$\sigma$ to evaluation for the output stability of the welding machine. We estimated output stability and control stability of the welding machine by using Cp(process capability), Ppk and 4-block diagram. Therefore the problem as solved in micro spot series welding process and the problem of output control in welding machine by 6$\sigma$ tool.
This paper presents a new design algorithm for piece-removing dynamical system, based on 6-Sigma DMADOV technique using ARIZ and Brainstorming. Our design target is the piece-removing system installed on a mobile platform of bead-grinding equipment. The 6-Sigma DMADOV technique guides us design process according to 6 steps, i.e., Define - Measure - Analyze - Design - Optimize - Verify. A Design strategy to reduce the weight of piece-removing dynamical system will be explored by using ARIZ, i.e.,(the abbreviation of Algorithm for Inventive Problem Solving in Russian). The ARIZ will result in a final solution that the height and angle control parts for a cutting tool should be replaced by a kinematical approach, rather than complicated mechatronic approach(using motors). The Optimize step is composed of two sub-steps: (i) Generating process for obtaining several ideas of piece-removing system by using Brainstorming technique, satisfying the final solution derived from the Design step using ARIZ, and (ii) Optimizing process for selecting the most optimal idea of piece-removing system by using Pugh's matrix from the viewpoints of weight, cost and accuracy. The laststep of Verify has shown that the final design obtained by the 6-Sigma DMADOV technique with ARIZ & Brainstormingcan improve an initial design with design requirements satisfied. In this paper, we have shown that ARIZ and Brainstorming can be cooperatively merged into 6-Sigma DMADOV to give us both a formulatedproblem-solving approach and diverse candidate solutions(or ideas) without trial-and-error efforts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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