Proposal 1
– Define --- What’s the problem? Does it meet customer requirements?
• 問題描述(5W1H)是否清楚？這是客戶所重視的問題？
• 問題核心在哪裡？改善主題(Y)是否界定清楚？
– Define --- What’s the problem? Does it meet customer requirements?
• 問題描述(5W1H)是否清楚？這是客戶所重視的問題？
• 問題核心在哪裡？改善主題(Y)是否界定清楚？
– Measure --- Do you know current problem/process performance?
• 改善主題(Y)是否有歷史數據？
• 這些數據具代表性嗎？
• 現有水準是多少？改善目標是多少？
– Analyze --- What’s the root cause?
• 影響改善主題(Y)的可能原因(X)有哪些？
• 真因(X)是什麼？依據為何？
– Improve --- Solution Alternatives?
• 是否依據真因(X)找到改善正解？
• 改善對策是否有效？是否有副作用之影響?
– Control --- How to implement and maintain the performance?
• 控制計畫是什麼？是否有定義流程管理者?
• 標準作業指導書是否已導入實施? 如何預防問題再發生？
• 是否進行經驗傳承與知識分享?
Proposal 2
– Define: 定義判斷緩急
• 問題定義清楚(Description: 5W1H)
• 對客戶的影響(Impact Judgment) 儘量數據化依此判斷輕重緩急(Sense of
Urgency)
• 設定改善目標(Set Goal) 包含明確時程(Due Date)
• 問題定義清楚(Description: 5W1H)
• 對客戶的影響(Impact Judgment) 儘量數據化依此判斷輕重緩急(Sense of
Urgency)
• 設定改善目標(Set Goal) 包含明確時程(Due Date)
– Measure: 發散數據收斂
• 運用魚骨圖或腦力激盪發散並確定相關量測點(Brain Storming)
• 定計劃量測並記錄有效數據(Collect Data Points)
• 依據數據收斂至關鍵因子(Converge Factors)
– Analyze: 以邏輯科學方法確認真因
• 依因果邏輯科學方法提出假設理論(Logics & Assumptions)
• 設計實驗改善量測數據驗證效果確認真因(Experiments for Root Cause)
– Improve: 一致周延正解
• 依據真因更正錯誤依據量測確認正確對策(Effectiveness)
• 確認實施可行性模擬驗證相關副作用(FMEA for Side Effects)
• 評估寬容度(Margin) 測試一致性(Consistency)
– Control: 預防經驗傳承
• 及時導入改善流程以預防再次發生(Process Improvement for Prevention)
• 知識化以便分享與教育(Lesson Learnt & Knowledge Sharing)
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