1、六西格玛断根推进团队测量(Measure)阶段Haier Six sigma GB Training-V3.0因果矩阵 -2-原因结果矩阵原因结果矩阵( C&E Matrix )( C&E Matrix )Haier Six sigma GB Training-V3.0因果矩阵 -3-路径位置DefineMeasureAnalyzeImproveControlStep 4- 项目Ys的确定q 当前流程的理解 -Process Mapq 潜在原因的导出 -鱼骨图，C&E矩阵 q 潜在原因变数的排序 -XY Matrix, FMEAStep 6-发掘潜在的原因变数(X)Step 5- 把握Y的现水
2、平Haier Six sigma GB Training-V3.0因果矩阵 -4- 目目 的的把要因及结果矩阵( C&E 矩阵 )与流程图联系起来 评价建立C&E 矩阵的步骤 把C&E 矩阵和流程改进计划中的深层步骤联系起来 作C&E 矩阵的练习 C&E 矩阵Haier Six sigma GB Training-V3.0因果矩阵 -5- C&E C&E 矩阵矩阵这是一个简化的 QFD (质量功能配置) 矩阵，用以强调理解顾客需求的重要性 用工程图作为第一位的信息源把关键输入和关键输出（顾客要求）相联系 关键输出按照对顾客的重要程度记分 关键输入按照与关键输出的关系记分 C&E 矩阵Haier
3、 Six sigma GB Training-V3.0因果矩阵 -6- C&E C&E 矩阵输出矩阵输出 在 FMEA 和控制计划中要评价的关键输入的帕累托分析 在测量阶段中工程能力研究的输入 工程控制计划初始评价的输入 C&E 矩阵Haier Six sigma GB Training-V3.0因果矩阵 -7- C&E C&E 矩阵事例矩阵事例 C&E 矩阵Haier Six sigma GB Training-V3.0因果矩阵 -8- C&E C&E 矩阵步骤矩阵步骤 从工程图中确定关键的顾客需求（输出） 排序并给每个输出赋予一个优先因子（一般为1 到 10的范围） 从工程图中确定所有的工
4、序和输入 评价每个输入对输出的关联性 -低分: 输入变量的变化（数量，质量等 ）对输出的影响很小 -高分: 输入变量的变化对输出的影响很大 把关联值和优先因子交叉相乘，然后对每个输入求和 C&E 矩阵Haier Six sigma GB Training-V3.0因果矩阵 -9- C&E C&E 矩阵表矩阵表1. 列举关键 输出C&E 矩阵Haier Six sigma GB Training-V3.0因果矩阵 -10- 示示 例例1. 列举关键 输出输出在工程绘图的第一个步骤中被确定输出在工程绘图的第一个步骤中被确定 C&E 矩阵Haier Six sigma GB Training-V3.
5、0因果矩阵 -11- C&E C&E 矩阵表矩阵表2. 按照对顾客的重要度给输出打分 C&E 矩阵Haier Six sigma GB Training-V3.0因果矩阵 -12- 示示 例例本步骤应包括市场,产品开发和制造等相关人员.如果可能，还要包括顾客代表 2. 按照对顾客的重要度给输出打分C&E 矩阵Haier Six sigma GB Training-V3.0因果矩阵 -13- C&E C&E 矩阵表矩阵表3. 按照工序列举关键输入C&E 矩阵Haier Six sigma GB Training-V3.0因果矩阵 -14- 示示 例例本步骤直接使用流程图中列出的工序及输入3. 按
6、照工序列举关键输入C&E 矩阵Haier Six sigma GB Training-V3.0因果矩阵 -15- C&E C&E 矩阵表矩阵表4. 把输入和输出相联系 C&E 矩阵Haier Six sigma GB Training-V3.0因果矩阵 -16- 把输入和顾客的要求相联系把输入和顾客的要求相联系 你准备好把顾客的要求和工程输入变量联系起来 关联分: 不超过 3 个等级（水平） -1, 5 和 9-1, 3 和 9关联分赋值需要花很多的时间 为了避免花费太多的时间，明确分值的标准： -0 = 没有关联 -1 = 工程输入仅轻微地影响顾客要求 -3 = 工程输入中等地影响顾客的要求
7、 -9 =工程输入对顾客的要求有直接的和强烈的影响 C&E 矩阵Haier Six sigma GB Training-V3.0因果矩阵 -17- 示示 例例4. 把输入和输出相联系 这是关于关键输入如何影响关键输出的主观估计 C&E 矩阵Haier Six sigma GB Training-V3.0因果矩阵 -18- C&E C&E 矩阵表矩阵表5. 交叉相乘及优先顺序化对所有要求的等级分 x 相关分 求和C&E 矩阵Haier Six sigma GB Training-V3.0因果矩阵 -19- 示例示例 现在我们开始感觉到对输出的散布来说哪些变量是最重要的了 5. 交叉相乘及优先顺序
8、化C&E 矩阵Haier Six sigma GB Training-V3.0因果矩阵 -20- 聚焦的方法聚焦的方法 I 阶段-把输出放在矩阵的上部，并排序 -把工序放在矩阵的侧边 -把工序和输出相联系 -把工序进行帕累托处理 II 阶段 用最高的3或4个工序的输入开始新的一轮C&E 矩阵 第一次作课题时推荐 -把焦点放在成果上，让队员首先有这样的感觉：我们正在从事非常重要的工作-在 FMEA 阶段给你一个连续的开始和初步的控制计划分析 C&E 矩阵Haier Six sigma GB Training-V3.0因果矩阵 -21- C&E C&E 矩阵和其他工具的联系矩阵和其他工具的联系 C
9、&E 矩阵FMEA探寻关键输入 工程能力汇总表列举并评价关键输出输出控制计划汇总评价关键输入 输入C&E 矩阵Haier Six sigma GB Training-V3.0因果矩阵 -22- 下一个步骤下一个步骤控制计划评论 -对 C&E 矩阵中帕累托高排序的输入进行一次初步的估计 -对高排序输出（顾客要求）作同样的估计 -这在工程改进课题中有助于确定“掉在地上的果实” 工程能力评价-用工程能力汇总表评价在 C&E 矩阵中帕累托高排序输入-评价测量系统并收集基线数据 FMEA-进入分析阶段用FMEA评价高排序的输入 C&E 矩阵Haier Six sigma GB Training-V3.0因果矩阵 -23- 概 要4把要因及结果矩阵( C&E 矩阵 )与流程图联系起来 4评价建立C&E 矩阵的步骤 4把C&E 矩阵和流程改进计划中的深层步骤联系起来 4建立C&E 矩阵的练习 C&E 矩阵
