六西格玛改善案例
六西格玛黑带项目案例
六西格玛黑带项目案例项目背景在当今激烈的市场竞争中，企业为了提高效率、优化流程、降低成本、提高客户满意度等方面的需求，越来越多地开始关注质量管理和业务流程改进。
六西格玛（Six Sigma）作为一种业务流程改进管理方法，被广泛应用于各种行业和组织中。
本文将介绍一个六西格玛黑带项目的案例，展示其应用过程和取得的成效。
项目目标该项目旨在提高一个制造企业的生产线效率和质量水平。
项目团队的目标是将生产线的缺陷率从目前的2%降低到0.5%，同时提高产品的生产速度。
DMC方法该项目采用了六西格玛方法中的DMC（Define、Measure、Analyze、Improve、Control）改进周期。
下面将详细介绍每个阶段的工作内容和取得的成绩。
Define（定义）在这个阶段，项目团队明确了项目的目标和范围，同时确定了关键问题和要解决的业务痛点。
通过与业务部门和生产线工人的讨论，团队明确了以下几个要素：•项目目标：将生产线缺陷率降低到0.5%；•项目范围：仅限于某个特定的生产线；•项目关键问题：什么原因导致了缺陷率高、生产速度低的问题。
Measure（测量）在这个阶段，项目团队收集了与生产线相关的数据，并进行了详细的测量和分析。
通过使用六西格玛的统计工具和方法，团队发现了一些关键的缺陷点和生产过程中的瓶颈。
团队还制定了一套标准的测量指标，以便在后续的改进过程中进行跟踪和评估。
Analyze（分析）在这个阶段，项目团队对收集到的数据进行了详细的分析，并找出了导致生产线缺陷率高和生产速度低的根本原因。
通过使用问题解决方法，如因果关系图、5W1H等，团队确定了以下几个可能的原因：•人员培训不足；•设备维护不及时；•生产线布局不合理。
Improve（改进）在这个阶段，项目团队提出了一系列的改进方案，并进行了实施和验证。
团队采取了以下措施进行改进：•加强员工培训和技能提升计划；•定期维护设备，确保设备的正常运行；•对生产线进行重新布局，以提高生产效率。
六西格玛经典案例
六西格玛经典案例在六西格玛质量管理方法中，通过分析和改进业务流程，以减少缺陷和提高效率，从而实现优秀质量和高度效益。
以下是三个经典的六西格玛案例。
1. Motorola的六西格玛实践Motorola是六西格玛的奠基者之一、20世纪80年代，Motorola采用六西格玛方法，以改进生产过程并提高质量。
在一个以缺陷率而不是零缺陷为标准的产业中，Motorola在一年内将缺陷率从超过三十万个降低到每百万个产品中只有5个。
六西格玛的成功引起了其他公司的注意，并成为其他公司实施质量管理的典范。
2. General Electric（GE）的六西格玛实施GE是六西格玛的早期采用者，它将六西格玛引入公司的各个部门和业务领域。
公司的首席执行官杰克·韦尔奇在1995年将六西格玛作为公司的战略重点。
GE在实施过程中的一个成功案例是其航空发动机业务部门，该部门通过六西格玛方法降低了生产过程中的缺陷率，并提高了航空发动机的性能和可靠性。
GE的成功证明了六西格玛可以在各种行业中实现卓越的结果。
3.美国政府的六西格玛应用六西格玛方法不仅在企业界取得成功，而且在政府部门中也有很好的应用。
美国政府决定在1995年引入六西格玛方法，以提高效率并减少浪费。
例如，美国联邦航空管理局（FAA）使用六西格玛方法改进了飞行管制和管理过程，减少了航班延误和事故。
美国海军也采用了六西格玛方法来改善军舰维护和修理过程，提高了战斗力和减少了成本。
以上是六西格玛的三个经典案例，它们都展示了通过六西格玛方法来实现质量改进和效益提高的潜力。
这些案例证明了六西格玛是一个非常有力的质量管理方法，可以在各个领域带来显著的结果。
无论是在制造业、服务业还是政府部门，六西格玛都能够提供一个可靠的框架来解决质量和效率方面的挑战。
精益六西格玛的改善案例
精益六西格玛的改善案例案例：汽车制造流程改善背景：汽车制造公司在生产过程中遇到了一些问题。
产品质量不稳定，交付时间延长，成本高涨，因此需要通过改善流程来提高生产效率和降低成本。
目标：-提高产品质量稳定性，降低缺陷率-缩短交付时间，提高客户满意度-降低制造成本，提高利润率方法：1.项目选择：选择一个关键的制造流程进行改善。
在该公司中，组装过程是最关键且容易出现问题的环节，因此选择组装流程作为改善项目。
2.流程分析：通过流程图和价值流图，对组装流程进行详细分析。
识别出每个环节中的瓶颈和浪费，如等待时间、运输时间、不必要的重复工作等。
3.数据收集：收集关于缺陷率、交付时间和成本的数据。
这些数据将成为决策的基础。
4.根本原因分析：使用工具如鱼骨图、五力模型、因果图等，找出导致问题的根本原因。
可能的原因包括不合理的工作流程、不合适的设备、员工技能不足等。
5.解决方案设计：根据根本原因分析的结果，设计出改进方案。
例如，通过优化工作流程、提高设备质量、加强员工培训等。
6.实施改进：在一定范围内进行试点实施改进方案，收集数据并评估效果。
根据数据的结果，对方案进行调整和改进，直到达到预期的效果。
7.控制改进：建立一套监控体系，确保改进效果能够持续。
通过设立关键绩效指标（KPI）和改进计划，对改进方案进行监控和调整。
结果：经过精益六西格玛方法学的改进，该汽车制造公司取得了显著的效果：-产品质量稳定性得到明显提高，缺陷率显著降低。
-交付时间缩短，客户满意度有了显著提升。
-制造成本明显降低，利润率得以提高。
结论：。
六西格玛案例分析
六西格玛案例分析六西格玛（Six Sigma）是一种质量管理方法，旨在通过减少误差和缺陷来提高业务流程的质量和效率。
通过使用六西格玛的方法，组织可以通过识别和消除造成业务流程中变异的根本原因，实现持续的过程改进和优化。
以下是一个关于六西格玛案例分析的示例。
案例名称：减少生产过程中的故障率背景：一家汽车制造公司生产线上的故障率较高，导致了高成本的返工和客户投诉。
公司决定采用六西格玛方法来识别和消除生产过程中造成故障率的根本原因，并提高汽车质量和客户满意度。
1. 定义（Define）阶段：在这个阶段，团队进行了以下任务：-确定了项目目标：将故障率降低到行业标准水平以下，减少返工成本和客户投诉；-确定了关键绩效指标（KPIs）：故障率、返工成本、客户投诉率等。
2. 测量（Measure）阶段：在这个阶段，团队进行了以下任务：-收集了生产过程中的数据，包括故障率、返工成本和客户投诉数量；-分析了数据以了解当前生产过程的性能和偏差；-使用了一些六西格玛工具，如过程流程图和直方图。
3. 分析（Analyze）阶段：在这个阶段，团队进行了以下任务：-确定了导致故障率升高的根本原因；-使用了五力分析和鱼骨图等工具，以识别可能的原因；-根据数据和分析结果，确定了一个或多个关键影响故障率的因素。
4. 改进（Improve）阶段：在这个阶段，团队进行了以下任务：-开发了改进计划，包括减少故障率的具体措施和时间表；-实施了改进措施，并记录了结果。
5. 控制（Control）阶段：在这个阶段，团队进行了以下任务：-实施了独立检查和监控措施，以确保改善措施的可持续性；-追踪关键绩效指标，如故障率、返工成本和客户投诉；-确立了持续改进的机制，以确保过程持续优化。
通过使用六西格玛方法，该汽车制造公司成功降低了生产过程中的故障率。
在实施改进措施后，故障率从10%降低到行业标准的3%以下，成功降低了返工成本和客户投诉率。
此外，公司在生产线上建立了严格的质量控制措施和监控机制，以确保持续改进和优化。
精益六西格玛案例
精益六西格玛案例
精益六西格玛是一种管理方法，它结合了精益生产和六西格玛的优点，旨在提
高效率和质量。
下面我们来看一个实际的案例，了解精益六西格玛是如何在实践中发挥作用的。
某汽车零部件制造公司在生产过程中遇到了一些问题，导致了生产效率低下和
产品质量不稳定。
经过分析，他们决定引入精益六西格玛方法来改善生产流程。
首先，他们进行价值流分析，找出了生产过程中的浪费和瓶颈。
然后，他们采
用精益工具，如5S和Kanban，对生产车间进行了重新布局和标准化。
同时，他们
还对员工进行了培训，让他们更好地理解和运用精益工具。
在改善生产流程的同时，公司还引入了六西格玛的方法，通过数据分析和流程
控制，找出了造成产品质量不稳定的根本原因，并采取了相应的改进措施。
经过一段时间的努力，公司取得了显著的成效。
生产效率得到了提高，产品质
量稳定性也得到了保障。
公司的客户满意度得到了提升，市场竞争力也得到了增强。
通过这个案例，我们可以看到精益六西格玛在实际中的应用效果。
它不仅可以
帮助企业提高效率和质量，还可以带来客户满意度和市场竞争力的提升。
综上所述，精益六西格玛是一种非常有效的管理方法，它可以帮助企业解决生
产过程中的问题，提高效率和质量，实现持续改进和持续增长。
希望更多的企业能够引入精益六西格玛，实现可持续发展。
精益六西格玛项目案例
精益六西格玛项目案例1.项目背景跨国制造企业拥有庞大的供应链网络，但由于供应链管理存在一些问题，导致了成本上升、交货期延迟、库存堆积等影响企业业绩和客户满意度的情况。
为了改善这些问题，该企业决定引入精益六西格玛项目进行供应链管理的优化。
2.项目目标该项目的主要目标是减少库存、降低运营成本、提高交货迅速性和客户满意度，并最终达到优化供应链管理的目的。
3.项目执行首先，为了了解供应链管理的现状和问题，项目团队进行了详细的调研和数据分析。
调研发现，该企业的供应链管理存在以下问题：-供应商的交货期不稳定且经常延迟-供应商之间的协作不够紧密，导致库存堆积-物料订购量过大，导致过高的库存成本-生产计划缺乏准确性和可靠性，难以满足客户需求然后，团队通过收集和分析大量的数据，找出了供应链管理中的关键问题，并使用六西格玛方法进行问题解决。
4.项目成果经过一段时间的实施和改善，该企业取得了显著的成果：-通过与供应商进行良好的沟通和协作，交货期稳定性得到显著提高，延迟交货的情况大幅减少。
-通过改进订货流程和优化库存管理，库存量减少了50%，减少了库存成本。
-通过改进生产计划的准确性和可靠性，能够更好地满足客户需求，提高了客户满意度。
-通过对关键流程的改进和优化，供应链管理效率得到提高，运营成本降低。
总之，通过精益六西格玛项目的实施和改进，该企业在供应链管理上取得了显著的成果，提高了运营效率，降低了成本，增强了竞争优势。
5.项目经验这个案例表明，在面对供应链管理问题时，精益六西格玛可以提供一种有效的方法和工具，帮助企业实现供应链的优化和改善。
以下是该项目的一些经验教训：-项目团队应该充分了解和分析供应链中的问题，并通过数据分析找出关键问题所在。
-高效的沟通和协作是改善供应链管理的关键因素，应加强与供应商之间的合作。
-建立准确和可靠的数据跟踪体系，以便随时监控和调整供应链管理的改进措施。
-运用六西格玛的工具和方法，如流程映射、根本原因分析、改进方案评估等，来指导实施和改进。
六西格玛改进案例
六西格玛改进案例以六西格玛改进案例为题，列举如下10个案例：1. 生产流程改进案例：在一个制造业公司，生产流程中存在着许多瑕疵品。
为了提高产品质量，该公司采用了六西格玛方法进行改进。
通过分析生产过程中的关键环节，确定了引起瑕疵品的主要原因，并通过改进工艺和设备，减少了瑕疵品的产生率。
2. 供应链管理改进案例：一家零售公司的供应链管理存在着库存过剩和缺货的问题，导致了销售额下降。
为了解决这个问题，该公司运用了六西格玛方法，对供应链中的各个环节进行了优化。
通过提高库存预测的准确性，优化订货策略，以及改进供应商管理，该公司成功解决了库存过剩和缺货问题。
3. 客户投诉处理改进案例：一家电信运营商的客户投诉率较高，影响了公司的声誉。
为了改善客户满意度，该公司运用了六西格玛方法，对客户投诉处理流程进行了改进。
通过提高投诉处理的效率和质量，该公司成功降低了客户投诉率，并提升了客户满意度。
4. 销售流程改进案例：一家保险公司的销售流程存在着繁琐和低效的问题，导致了销售人员的工作效率低下。
为了提高销售业绩，该公司采用了六西格玛方法，对销售流程进行了改进。
通过简化流程、优化销售工具和培训销售人员，该公司成功提升了销售人员的工作效率和销售业绩。
5. 质量管理改进案例：一家制药公司的质量管理体系存在着缺陷，导致了产品质量不稳定。
为了提高产品质量，该公司采用了六西格玛方法，对质量管理体系进行了改进。
通过加强质量控制、改进检验方法和加强员工培训，该公司成功提升了产品质量的稳定性。
6. 项目管理改进案例：一个IT项目存在着进度延误和成本超支的问题，导致了项目无法按时交付。
为了解决这个问题，该公司采用了六西格玛方法，对项目管理进行了改进。
通过优化项目计划、加强资源管理和改进沟通机制，该公司成功提高了项目的进度控制和成本控制能力。
7. 售后服务改进案例：一家家电企业的售后服务存在着响应速度慢和问题解决率低的问题，导致了客户的不满意。
6西格玛课题优秀案例
6西格玛课题优秀案例
六西格玛是一种质量管理方法，旨在通过统计学的方法和工具来降低产品和服务的缺陷率，提高生产效率和降低成本。
下面是一些六西格玛课题的优秀案例:
1. LG 电子的微波炉门泄漏问题:LG 电子在制造微波炉时遇到
了门泄漏问题，这严重影响了产品质量和品牌形象。
通过使用六西格玛方法，LG 电子的团队确定了问题的根本原因，并制定了改进计划，最终成功解决了这个问题。
2. 波音公司的飞机维修成本降低：波音公司使用六西格玛方法来降低飞机的维修成本，通过分析和测量，确定了问题的的根本原因，并采取了一系列措施来减少维修成本。
这项改进不仅降低了公司的运营成本，还提高了飞机的可靠性和安全性。
3. 沃尔玛的库存管理优化：沃尔玛使用六西格玛方法来优化库存管理，通过测量和分析问题，制定了一套优化方案，成功地降低了库存成本和提高了供应链的效率。
4. 通用电气的生产效率提高：通用电气使用六西格玛方法来提高生产效率，通过分析和测量，确定了问题的根本原因，并采取了一系列措施来提高效率，最终提高了公司的盈利能力。
这些案例展示了六西格玛方法在各个领域的应用和成功的结果，不仅提高了产品或服务的质量，还降低了成本和提高了生产效率。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
定义阶段
对改善后统计到的合格量进行Cp、Cpk测试，结果如图
由图可得，Cp值为1.04，Cpk值为0.97，合格率接近 90%，有所提高，但仍未达到目标，继续需要改善。接 下来就是优化与改善装配这一流程，故而项目范围应该 定为M产品装配线。
确定项目目标
项目目标主要设定两个：第一个是整体合格率达到 95%；第二个是进一步提高合格量的Cp值、Cpk值。具体 如下表 指标 合格率 Cp值、Cpk值 目前水平 90% 1.04、0.97 目标 95% ＞1.04,＞0.97
测量系统分析（MSA）
进行量具 R&R 分析，运用Minitab软件实验结果如下图：
实验结论：量具 R&R方差分量贡献率为0.8%、 研究变异为8.95%，均小于 10%, 根据 MSA 系统 标准判定该测量系统是可靠的，故在接下来可 以在项目中运用该测量系统来进行量测分析。
测量系统分析（MSA）
六西格玛改善案例
目录 一、六西格玛理论知识 二、案列背景 三、六西格玛实施改进 具体步骤
一、六西格玛基本理论
六西格玛是一种基于度量的改善活动， 100万次机会 短期 合格率 PPM 中有3.4个缺陷或 99.99966 ％的完善。即是，当企业生 SIGMA % 产100万个产品，只有 3.4 个是不合格，合格率为 6.0 3.4 99.99966 99.99966％。从数据上看是一个卓越质量的标准。 5.0 200 99.98 DMAIC是六西格玛管理中最重要、最经典的管理模 型，主要侧重在已有流程的改善方面。所有六西格玛 4.0 6000 99.4 管理涉及到的专业统计工具与方法，都贯穿在每一个 六西格玛改进项目的环节中。
日期 2-Mar 5-Mar 6-Mar 7-Mar 9-Mar 合计 目标 总产量（平均） 合格量（平均） 9020 7200 9005 9011 8998 9002 45036 7166 7199 7110 7230 35905 合格率 79.82% 79.58% 79.89% 79.02% 80.32% 79.73% 95%
二、案列背景
M产品是某知名电子集团通过OEM工厂向A公司采 购的客户定制化产品 。M产品制造主要的工艺流程图：... 模压成型 源自配 ...M产品的产能情况
通过分析发现影响产能的主要困难在于模压设备数 量和产品装配阶段的质量问题。为了能分到更多的项目 份额，公司特此花巨资购买20台模压机器来满足最高日 需求量为20000件的最大份额需求。 在A公司总共有2条适合M产品的装配线，每条线的 生产速度为450个／d时,每日装配总产量为 2*450*20=18000个，合格率为90％，所以每日良品数量 为 90％*18000=16200个，故每日至少需要将20000— 16200=3800个产品转交给别的公司完成。而转包价格高 出自己装配价格还得出来回运费及花费人员进行全检， 可谓费时费力费财。
M产品装配线情况
装配线工艺流程
涂粘接剂 晾干 粘背胶 检查 包装
需要的工具／设备 传送装置——传送带，密封圈定位工装——放置和 定位密封圈以方便粘贴背胶，厚度仪——检查产品 厚度，电子天平——包装数量确认。
六西格玛改善步骤——定义阶段
一、项目选择和制定项目目标 2012年3月初M产品正式量产，量产初期M产品的 质量情况统计见表
（0.05），数据被认 定为呈正态分布， 所有的点接近参考 线，说明数据遵循 着正态分布。
双样本T检验
从图中可以得：P-值为 0.585及 0.248，均大于显著 性水平σ（0.05），运用双样本T检验是有效的。其检验 结果如图
由图中数据可知，P值=0.000＜0.05，证明此因子为 重要显著因子 。
品质部
2
工艺优化 设备改善
合格率没达 标
合格率 ≥95%
合格率 ≥95%
测量——确定该装配线的流程图
收到所需物料 涂粘接剂 晾干
检查
N Y
粘背胶
检查
N Y
包装
检查
N Y
入库
根据流程图进行工时测量
工序 时间/s 涂粘接剂 8 晾干 70 粘背胶 6 检查 10 包装 6
根据上述数据，做出装配线各工序工时帕累托图：
RPN(risk priority number) 风险系数是事件发生的频率、严 重程度和检测等级三者乘积，用来衡量可能的工艺缺陷。RPN 数值在 1—10 为最好的情况，10—50 对产品有较小的危害； 51—100 对产品有中等危害，需进行改善；101—1000 对产品有 严重危害，需深入调查分析。 根据上表的RPN值，我们可以得出管理制度不合理、组织 力度不够强、晾干时的温度、时间及传送带的速度不适宜、供 货质量不好这些因素RPN值较高，但由于供货质量不好、管理 制度不合理、组织力度不够强已经是可以确定的因素，并且晾 干所需时间由传送的速度及晾干温度决定。晾干温度越适宜， 产品就能更快的晾干，传到下一工序，则该工序所需时间也就 会相应的减少。所以影响目标的潜在因素Xs： X1：晾干温度 X2：传送带的速度
传送带速 度是不是 越快越好 提高传送带 提高传送带速 双样本T 速度，对合 度，对合格率 检验 格率有影响 没影响
传送 X2 带的 速度
验证可能项目影响因素 X
项目小组接下来运用实验方法对以上所有可能因素X1、 X2做进一步分析验证，确定根本原因。 ① 验证X1：实验方法选取采用双样本 T 检验 H0: 将晾干温度提高至45℃，合格率会提高 H1: 晾干温度维持在室温25℃，提高温度对合格率无影响 从图中可以得：P-值 设定显著性水平σ= 0.05，首先对样本数据进行正态检 为 0.585 及 0.248， 验，运用 Minitab 软件检验结果如图 均大于显著性水平σ
测量系统分析（MSA）
重要的是证明由于测量系统对项目的影响，测量系 实验收集的数据如表 统是稳定的并且能够测量数据然后项目可以继续进行下 日期 总产量（平均） 合格量（平均） 合格率 一步。本次测量系统分析主要做 量具 R&R 分析。 15-Mar 9050 8185 90.44% 16-Mar 9010 8112 90.03% 19-Mar 9011 8085 89.72% 20-Mar 8990 8099 90.09% 21-Mar 9000 8068 89.64% 合计 45061 40549 89.99% 目标 95%
项目关键影响因素识别
收集数据进行分析验证来确定哪些是根本原因，即 确定潜在关键因素X。假设验证如表
要验 因 证的 素 推测 X1 晾干 温度 验证推测 时需回答 的问题 确定原假设H0及备择假设 H1 H0 H1 用到的 方法
将晾干温度 温度维持在 是不是要 提高至45℃， 25℃，提高温 双样本T 提高晾干 合格率会提 度对合格率无 检验 温度 高 影响
潜在失效模式分析
在定义出可能的原因之后，项目小组进一步运用 FMEA（失效模式及影响分析）系统的方法进行深入分 析， 通过对其严重度、发生频率及可探测度进行打分评 估，最终得到风险系数 RPN 的数值，通过数值的大小来 衡量失效发生的可能性。（严重度*发生频率*探测度=风 险系数 RPN）
项目关键影响因素识别
3.83 3.0 10000 60000 99 94
DMAIC模型介绍
定义 测评 分析 改进 控制
Define
Measure
Analyze
Improve
Control
DMAIC模型介绍
D——定 M——测 义阶段： 量阶段： 确定顾客 对现有过 的关键需 程进行测 求并识别 量，对测 需要改进 量系统的 的产品或 有效性做 过程，确 出评价。 定改善目 标及组织 改善团队。 A——分 析阶段： 通过数据 分析确定 影响输出 的关键输 入，即确 定过程的 关键影响 因素。 I——改进 阶段：寻 找优化过 程输出， 制定并实 施消除或 减小关键 输入影响 的方案， 使过程的 缺陷或变 异降低。 C——控制 阶段：确认 改善后的产 品性能不变、 制造过程稳 定可控且使 改进后的过 程程序化， 并通过有效 的监测方法 保持改进的 成果。
质量目标 节约材料 预计改善支出 预计节约费用 奖金比例 预计奖金 95 180000 70000 691754.77 8 55340.38 % 件 元 元 % 元
建立项目团队
制定项目计划
根据六西格玛DMAIC模型，将项目分成五个阶段进 行计划，分别对五个阶段要完成的主要内容进行确认， 并制定出大概时间计划。如图
定义潜在因素 Xs
使用头脑风暴法，根据人、机、料、法、环对目前情 况进行分析，找出影响目标的潜在因素，制作鱼骨图
人
操作 动力 皮带速度 机器状态 作业指导书 皮带宽度 测量系统 背胶状态 治具的材料
机
料
粘接剂重量
合格率
作业指导书 晾干流程 作业标准 5S 室温 照明
温度 时间 通过分析得出，目前大多数因素是在可控的范围，只 法 环 有五个不可控制因素：温度、时间、皮带速度、背胶质量、 带粘接剂产品的质量 。
双样本T检验
验证X2 运用双样本T检验，结果如图
P值=0.000＜0.05，证明此因子为重要显著因子。为此 可以证明以上两个因子被证实了确实是此项目的重要因子， 在下一阶段将会针对这两个因子进行改善提高。
进行DOE试验设计
统计数据并模拟，结果如表 通过T检验可以得出温度与速度是影响目标的关键 因素，接下来进行试验设计，判定到底哪个是真正的关 标准序 运行序 中心点 区组 温度 速度 合格量 键因素。
从VOC到CTQ
项目小组将客户的要求转换成我们工厂内部能衡量 的质量评价指标，也就是将不同类型的客户转换成一个 流程或产品的具体可测量的过程。通过这一过程来建立 清晰、简要的改进方向，以评估验证项目各阶段实施的 成效。如表所示：
内部客 户 生产部 工程部 风险等 级 1 2 客户声音 加大培训 力度 统计工具 的应用， 优化流程 问题 人均产能不 足 合格量 Cpk的值为 0.97 质量评价指 标 外包量为零 合格量 Cpk≥1.33 Y 外包量为零 合格量 Cpk≥1.33