Six Sigma基础
6sigma统计基础(Fysip)
等)、水文气象(年最高气温、雨量、水位、
② P(X>180) = 1-0.9854 = 0.0146
风速波高)等
③ P(160≤X≤180) = 0.9854-0.0729 = 0.9125
峰度：分布平坦性的度量
=
(−)4
4
- 3 参考样本峰度
V()
1
=
=
1
V( (1 +
2
1
2)
(n
2
2 + ⋯ + ))
2
=
参考中心极限定理
n
随机变量的标准差，正态分布曲线
① V(C) = 0
拐点到中心线的距离 = ()
② V(aX) = 2 V(X)
③ X1和X2相互独立时，V(aX1±2) =
2 V(X1) + 2 V(X2)
1
− 1 +
ν+1
1
2 ∗ 1 ∗
ν
2
2
1+
2
2
2
2+ ( − 1)
1
+1
2
2
− 1 +
2
1
− 2 1 +
期望0，方差
−2
ν1
ν1−ν2
ν1+ν2
2
2
2
∗ ν1
∗
ν1 +2 ν2
ν2
•X3k+2 + 0.25 (X3k+2 – X3k+1) = 32.25(n = 40+2)
六西格玛基本知识详解
六西格玛基本知识详解引言六西格玛（Six Sigma）是一种质量管理方法论，旨在通过减少产品或过程中的变异性，从而提高质量和效率。
其核心是通过数据分析和统计学方法，找到问题的根本原因，并采取措施来消除这些问题。
本文将详细介绍六西格玛的基本知识，包括其起源、原理、工具和应用。
起源六西格玛起源于20世纪80年代的美国，最初是由摩托罗拉公司引入的。
当时，摩托罗拉面临着严重的市场竞争，需要提高产品质量，降低缺陷率。
为此，摩托罗拉引入了六西格玛方法论，并将其成功应用于生产过程中。
随后，六西格玛逐渐被其他公司所采用，并成为全球范围内广泛应用的质量管理方法。
原理六西格玛方法论的核心原理是通过数据分析和统计学方法，找到问题的根本原因。
它基于以下两个基本假设：1.大部分质量问题是由于过程的不稳定性和变异性引起的。
2.通过减少过程的变异性，可以提高质量和效率。
为了实现这一目标，六西格玛采用了一套严格的方法和工具，包括项目选择、团队组建、问题定义、数据收集、数据分析、改进措施的实施和控制。
工具六西格玛方法论涵盖了许多工具和技术，用于数据分析和问题解决。
以下是其中一些常用的工具：1.流程图：用于可视化和分析业务流程，找出潜在问题和改进点。
2.直方图：用于展示数据的分布情况，帮助识别过程中的偏差和异常。
3.散点图：用于分析两个变量之间的关系，发现潜在的因果关系。
4.控制图：用于监控过程的稳定性和一致性，及时发现和纠正问题。
5.核对表：用于收集和整理数据，辅助问题定义和根本原因分析。
6.样本调查：用于获取关于客户满意度和需求的信息，作为改进措施的依据。
除了以上列举的工具，六西格玛方法论还包括统计学方法如回归分析、方差分析等，以及质量管理工具如5W1H分析、鱼骨图等。
应用六西格玛方法论在各行各业都得到了广泛的应用。
它可以适用于产品制造、服务业、医疗保健、金融等各个领域。
以下是一些典型的应用场景：•减少生产过程中的缺陷率：通过分析生产过程中的数据，找到引起缺陷的根本原因，并采取相应的改进措施，从而降低产品缺陷率。
Sixsigma基础培训权威教材
信公司（Allied Signal，后与霍尼维尔 Honeywell 合并）在各自的制造
•σ 流程全面推广六西格玛质量战略。但真正把这一高度有效的质量战略变成
管理哲学和实践，从而形成一种企业文化的是在杰克·韦尔奇领导下的通用 电气公司（General Electric Company）。该公司在1996年初开始把六 西格玛作为一种管理战略列在其三大公司战略举措之首（另外两个是全球 化和服务业）在公司全面推行六西格玛的流程变革方法。而六西格玛也逐 渐从一种质量管理方法变成了一个高度有效的企业流程设计、改造和优化 技术，继而成为世界上追求管理卓越性的企业最为重要的战略举措，这些 公司迅速运用六西格玛的管理思想于企业管理的各个方面，为组织在全球 化、信息化的竞争环境中处于不败之地建立了坚实的管理和领导基础。
•6 Sigma —— 概述
• Sigma (标准方差)
•6 •σ
•σ是一个统计学术语， 即质量特性值分布的总体 标准差
PPT文档演模板
•9
• •10
•11
•N
• = ••i=1 (x1 - )2 •N
•总体公式
•n
•S = ••i=1 (x1 - x )2 •n-1
•样本公式
Sixsigma基础培训权威教材
•1987
• •IBM
•1989
•TEXAS INSTRUMENT
•DEC
•ABB •柯达 •德州仪器
•联合信号 •通用电器
•爱立信
•康柏 •陶氏化工
•杜邦 •迪尔 •洛克希德. 马丁 •日本电器 •帕卡 •布捷技术 •西门子 •索尼 •东芝 •惠尔普
六西格玛入门基础知识
99.38%
4
6,210
99.977% 5
233
99.99966% 6
3.4
* 每百万个机会中的缺陷数
当流程能力，西格玛数值增长时，缺陷水平以指数递减
9
6s是一个目标
99% 合格率 (3.8 Sigma)
每小时遗失邮件20,000 封
每天供应15分钟不健康饮 用水 每周发生5,000 起医疗事故
多数机场每天两起超长或超 短着陆 每年开错处方 200,000次
内容概要
什么是六西格玛 六西格玛方法如何解决问题 精益六西格玛 六西格玛管理的新发展 6 SIGMA与精益生产
1
什么是六西格玛
Sigma (s) 是一个希腊字母 Sigma (s) 在数学上代表数列的标准差，用来衡量数据的
离散程度 6s是流程质量的一个衡量指标
2
均值与标准差概念的直观理解
16
理解客户需求的态势
客户需求的Kano 模式
满意的 客户
没有 未做
包含在內 做得好
不满意的 客户
质量改进必须同时以具有高度影响力的需求和盈利能力 的提升为重点
17
六西格玛是一种文化
六西格玛使得我们不断学习，六西格玛创造一个 学习的核心竞争力。
学习实际，分析和创造技巧 学习技术工具来解决流程业务问题 倾听客户来学习 学习其他公司的最佳实践 深入了解流程 学习从不同角度来想问题
最终收益?
11
你会以掷骰子的方式来运作你的公司吗?
由于流程及其输出 是变化的。不懂得 其中的变异及控制 方法就去运作一间 公司，就象是以身 家性命去澳门赌博 一样。
12
掷骰子的结果是如何变化的?
六西格玛基础知识
钢材检验项目值
=1.543
Z=Z0+1.5 =3.043
三西格玛水平！
合格率93.33%
无偏移西格玛水平z0
质量水平Z0 1 2 3 4 5 百分比(％) 68.27 95.45 99.73 99.9937 99.999943 不良品率（ppm） 317300 45500 2700 63 0.57
6
99.99999983
0.0018
有偏移西格玛水平z
质量水平（Z） 百分比(％) 不良品率（ppm）
1
2 3 4
30.23
69.13 93.32 99.3790
697700
308700 66810 6210
5
6
99.97670
99.999660
233
3.4
第四节 什么是六西格玛管理？
关于六西格玛管理，目前没有统一的定义。 下面是一些管理专家关于六西格玛的定义： 管理专家罗纳德· 斯尼先生将六西格玛管理定义为：“寻求 同时增加顾客满意和企业经济增长的经营战略途径。” 管理专家汤姆· 帕兹德克 ：“六西格玛管理是一种全新的管 理企业的方式。六西格玛主要不是技术项目，而是管理项目。”
1
3 Sigma过程
0.135% 不良率
2
3
4.5
0.135% 不良率
1.5 漂移
1.5
Z=Z0+1.5
6.68% 不良率
目标
1
2
3
例4：六西格玛水平过程有偏移和无偏移的比较
下 限 上 限
0.001ppm 不良率
1 2
6 Sigma过程
0.001ppm 不良率
Six Sigma-统计学基础及控制图
复合回归 单向方差分析 双向方差分析 全因素实验 部分因素实验 对表面设计的反应 财务基础 过程绘图 FMEA 过程性能 绘图工具/技巧
提出控制计划/SOP 监测性能 提出通讯计划 确定并提出替代及标准机会 提出项目停止计划 研究附加机会
控制
CUSUM 控制图 EWMA 控制图 过程控制计划 执行计划 通讯计划 Poka-Yoke 5S Kaizen
关系 研究可能的根本原因 阐明问题陈述 缩小潜在的 KPIV’s KPOV’s 确认根本原因 提出潜在的解决方法
分析
主动确认根本原因 决定最优方案 文书将来的过程 估计财务收益 提出执行计划
改进
绘图工具/技巧 抽样策略 概率 假设检验 简单回归 变异成分 多变量图 FMEA 过程绘制 复合主观评价 Kappa/ICC
6SIGMA 培训 –控制图应用 26
平均数例子
回到10个学生的样本
32, 33, 34, 34, 35, 37, 37, 39, 41, 44
平均数为多少？
X = (32 + 33 + 34 + 34 + 35 + 37 + 37 + 39 + 41 + 44) / 10 = 36.6
6SIGMA 培训 –控制图应用 27
Six Sigma Overview
Welcome
Please find a seat and ready for The class
目录
欢迎参加6Sigma培训 培训计划 软件/培训支持目录 统计知识基础 6Sigma 程序/6Sigma 工具 6 Sigma 历史
可能用的工具
阶段
目标
6 Sigma 改进程序
六西格玛管理的基础知识培训
六西格玛管理的基础知识培训1. 什么是六西格玛管理？六西格玛管理（Six Sigma）是一种以数据和统计为基础的管理方法，旨在通过优化和改进业务流程，减少和控制过程的变异性，以提高产品质量和客户满意度。
六西格玛管理源于20世纪80年代的美国，最初由摩托罗拉公司提出，并在通用电气公司得到广泛应用。
它采用了一系列严谨的分析工具和方法，以帮助组织实现高效、稳定和可持续的业务运作。
2. 六西格玛的核心原则六西格玛管理遵循几个核心原则，包括：•数据驱动决策：六西格玛强调利用数据和统计分析来作出决策，而不是仅凭经验和直觉。
通过收集、分析和解释数据，组织可以更准确地了解问题的根本原因，从而制定有效的解决方案。
•过程改进：六西格玛的目标是通过优化和改进业务流程来提高质量和效率。
它强调对现有业务流程的深入了解，并通过消除不必要的环节、改进关键步骤以及优化资源配置来提高整体流程效果。
•客户导向：六西格玛管理注重客户需求和期望。
组织需要理解客户的需求，并通过提供高质量的产品和服务来满足这些需求。
只有了解和满足客户期望，组织才能取得竞争优势并实现长期成功。
•持续改进：六西格玛管理是一个持续改进的过程。
它不只是一次性的项目，而是一种长期的承诺，要不断提高组织的绩效和业务流程。
组织需要建立一个持续改进的文化，鼓励员工参与到改进活动中，不断追求卓越。
3. 六西格玛的关键概念在六西格玛管理中，有一些关键概念需要理解和应用，包括：- DMC循环DMC循环是六西格玛管理工具中最基本的方法。
它由以下五个阶段组成：1.Define（定义）：明确问题的范围和目标，确定客户需求和关键业绩指标。
2.Measure（测量）：收集和测量相关数据，以评估当前业务流程的性能和变异性。
3.Analyze（分析）：通过分析数据，找出业务流程中的问题和根本原因。
4.Improve（改进）：基于分析结果，制定和实施改进方案，并进行验证和测试。
5.Control（控制）：确保改进措施的可持续性和稳定性，并建立监控系统来持续监测业务流程的性能。
六西格玛基础必学知识点
六西格玛基础必学知识点
以下是六西格玛基础必学知识点：
1. 什么是六西格玛：六西格玛是一种管理方法和质量改进方法，旨在
减少组织中的变异性和缺陷，并提高业务流程的质量和效率。
2. DMAIC方法：DMAIC是六西格玛项目的五个阶段的缩写，包括定义（Define）、测量（Measure）、分析（Analyze）、改进（Improve）
和控制（Control）。
3. 六西格玛指标：六西格玛项目中使用的关键绩效指标包括缺陷机会
数（Defects per Opportunity，DPO）、缺陷率（Defects per
Million Opportunities，DPMO）和过程能力指数（Process
Capability Index，Cpk）等。
4. 顾客需求：六西格玛关注的核心是顾客需求，通过对顾客需求的全
面理解和分析，确保业务流程能够满足顾客的期望。
5. 根本原因分析：在六西格玛项目中，通过使用工具和技术如因果图、五力分析、鱼骨图等，找到问题的根本原因，并提出相应的改进方案。
6. 流程改进：六西格玛的目标是实现业务流程的稳定性和一致性，通
过消除变异性和缺陷，优化流程，并提高整体绩效和效率。
7. 团队合作：六西格玛项目需要跨部门和跨职能的团队合作，共同进
行问题解决、分析和改进。
8. 管理者的角色：管理者在六西格玛项目中发挥重要的角色，他们需
要提供资源和支持，建立有效的沟通和反馈机制，并监控项目的进展和结果。
以上是六西格玛基础必学知识点，希望对您有帮助！。
六西格玛基本知识
六西格玛基本知识六西格玛（Six Sigma）是一种管理方法，通过精确的方法和数据分析，旨在减少错误、提高效率，在满足顾客需求的同时实现组织目标。
它起源于20世纪80年代的美国，由Motorola公司引入，并在90年代初被通用电气公司（General Electric）广泛采用，后来蔓延至全球各个领域。
六西格玛的核心思想是通过识别和消除过程变异，使得所有的工作流程保持在可控的范围内。
它以数据为基础，注重过程改善的量化和测量，以减少不必要的变动和误差。
在六西格玛中，一个关键的概念是DMAIC（定义、测量、分析、改进和控制）方法。
这是一个用于解决问题和改进过程的结构化方法。
首先，定义阶段旨在确定问题的关键因素，以及制定达到目标所需的具体指标。
在测量阶段，收集相关数据，并进行统计分析，以便了解过程的当前状态。
接下来，分析阶段通过使用工具和技术来识别和解决问题。
这些工具包括流程图、散点图、核查表等等，帮助找出可能引起问题的根本原因。
改进阶段的目标是设计并实施改进方案，以最大程度地减少变异和误差。
最后，控制阶段旨在通过监控和持续改进来确保改变的可持续性。
这包括建立控制计划、制定操作标准和培训相关人员。
六西格玛注重团队合作和全员参与。
它鼓励组织中的每个人在问题解决和改进过程中发挥作用。
团队成员接受特定的培训，以了解六西格玛的原则和工具，并作为问题解决的关键参与者。
通过采用六西格玛，组织可以实现多方面的好处。
首先，它可以提高产品或服务的质量，减少缺陷率和客户投诉。
其次，六西格玛可以帮助组织提高生产效率，减少浪费和不必要的成本。
此外，它还促进了创新和持续改进的文化，增强了组织的竞争力。
然而，要成功实施六西格玛，组织需要认识到这是一个长期过程，需要投入时间、资源和承诺。
同时，高层管理人员的支持和领导至关重要，他们应该成为六西格玛的倡导者，并在组织中树立榜样。
在不断变化和竞争日益激烈的商业环境中，六西格玛成为很多组织取得成功和持续发展的基石。
6西格玛基础知识培训
与供应商建立战略合作伙伴关系。
为什么要做6sigma
生存！
企业必须具有竞争力才能够生存。
更好的产品 更好的质量 更具有竞争力的价格 更周到的服务）
为什么要做6sigma
科学决策
发展！
完美的质量带来巨大的收益
优良的产品设计和工艺可以使产品具有更大的附加值； 减少不良质量成本的损失； 更快的上市速度可以帮助企业更多盈利和扩大市场份额； 更高的运作效率，可以降低企业的运营成本；
例如：一个生产过程水平为5σ的生产线就比3σ生产线有更高的产品合格率。 例如：一个从具有5σ过程能力的工厂生产的产品间的一致性要好于3σ工厂的产品 。 例如：一个具有5σ设计能力的产品能够比3σ产品具有更高的适应能力，比如说对 环境温度的适应能力，抗波动和干扰的能力等。
6sigma－－标杆
管理学上有一种设定目标的方法
6sigma－－工具
6σ框架下，几乎包括了所有的统计和质量管理方法 6σ本身并没有独创出什么新的工具或方法 强调工具的应用是6sigma的特色，但是工具并不是包治百 病的灵丹妙药
6σ管理法中强调的是基于事实，基于数据的分析和改进
，工具只对这些工作提供辅助作用。
SPC 、QCC活动的工具（因果图、排列图 、直方图、散布图、调查表、分层图、控制 图）、FMEA、FTA、QFD、DOE等
就是“标杆法”，将你的目标设 定在你所要超越的对象上，将领 先者的水平作为超越的“标杆” 。
摩托罗拉在提出6σ管理理念的时候，实际上也是一种标杆，把6σ（零缺陷）当作
企业的发展目标。到现在为止，生产体系也只是达到5σ多的水平，但是我们不能说 摩托罗拉的6σ工作是不成功的。 去年公司在制订6σ目标时，也是运用了标杆的方法，把世界领先水平定为6σ，国 内领先水平5σ。
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• 當一件產品由500個工序或工件組成,則 該產品的合格率僅為25.83% 結論: 產品中配件或加工工序越多﹐即使每工序 或每個配件已達到99.73%的合格率,但最終成 品的合格率亦相當之低!
技術及品質確認部
良品率﹑PPM与Sigma值對比表
YIELD(%) 6.68 8.455 10.56 13.03 15.87 19.08 22.66 26.596 30.85 35.435 40.13 45.025 50 54.975 59.87 64.565 69.15 73.405 77.34 80.92 84.13 86.97 89.44 91.545 DPMO 933200 915450 894400 869700 841300 809200 773400 734050 691500 645650 598700 549750 500000 450250 401300 354350 308500 265950 226600 190800 158700 130300 105600 84550 Sigma 0 0.125 0.25 0.375 0.5 0.625 0.75 0.875 1 1.125 1.25 1.375 1.5 1.625 1.75 1.875 2 2.125 2.25 2.375 2.5 2.625 2.75 2.875 YIELD(%) 93.32 94.79 95.99 96.96 97.73 98.32 98.78 99.12 99.38 99.565 99.7 99.795 99.87 99.91 99.94 99.96 99.977 99.982 99.987 99.992 99.997 99.99767 99.99833 99.999 99.99966 DPMO 66800 52100 40100 30400 22700 16800 12200 8800 6200 4350 3000 2050 1300 900 600 400 230 180 130 80 30 23.35 16.7 10.05 3.4 Sigma 3 3.125 3.25 3.375 3.5 3.625 3.75 3.875 4 4.125 4.25 4.375 4.5 4.625 4.75 4.875 5 5.125 5.25 5.375 5.5 5.625 5.75 5.875 6
3
2 1 J F M A M J 1996 J A S O N D J F M A M J 1997
技術及品質確認部
• 統計性思維
統計性思維案例(1)
工廠經理的故事
如果把這組數據放在控制圖上， 我們可以看到什麼現象?
技術及品質確認部
• 統計性思維
Scrap Level (%)
統計性思維案例(1)
你將對她說什麼？對她丈夫說些什麼呢
技術及品質確認部
分析一下這個問題 …
• • • • 平均懷孕時間是 266 天 如果她說懷孕 260 天，你對她懷疑嗎？ 如果她說懷孕 400 天，你對她懷疑嗎？ 從哪點起你開始懷疑呢？作個記號
平均
來自聖地亞哥 的焦盧
220
230
240
250
260
270
280
290
2 1 J F M A M J 1996 J
經理想要取回獎勵
1997
技術及品質確認部
• 統計性思維
• 不良率上升至 2.6% • 經理決定付諸 行動 • 舉辦 “特別會議”徹底解決此問題 Scrap Level (%) 3
統計性思維案例(1)
工廠經理的故事---11月
• 在強調 不良率重要性後，經理即離開，但員工不知該做什麼。而且他們 還有比不良率更重要的績效評估標准，所心員工並沒采取任何行動。
技術及品質確認部
標准偏差的經驗規則
標准偏差
理論正態分布
經驗正態分布
+/-1 σ
+/-2 σ +/-3 σ
68.26%
95.44% 99.73%
60-75%
90-98% 99-100%
技術及品質確認部
統計性思考結果
μ=266天，σ=16天 μ±1σ16天 (60~75%) : 250~282天 μ±2σ32天 (90~98%) : 234~298天
Order要求 (客戶的聲音) 中心值：120mm 最大值：123mm 最小值：117mm
USL 上規格
我們可以 量化流程 的品質保 證能力有 多大
117 118 119 120 121 122 123
116 117 118 119 120 121 122 123 124
116 117 118 119 120 121 122 123 124 生產結果 (流程的聲音) 由計算得知： 平均值=119.9 標准差=1.99
300
技術及品質確認部
統計性思考---案例分析
產科醫生早就知道有關嬰兒出生的 以下事實： •懷孕時間符合正態分布 •平均懷孕時間=266天 •標准偏差=16天
技術及品質確認部
特定事件發生的累計概率
+ 3 (.% ) + 2 (.% ) + 1 (.%)
Sigma短期水平=3/1.99=1.51 Sigma長期水平=1.51+1.5=3.01 PPM=2/31*1000000=64516
技術及品質確認部
什麼是6-Sigma
分布曲线越窄，意 味着落在USL和 LSL之间越多； LSL 下偏差 ：标准偏差，主要 描述一概率分布的离 散程度；
：均值
技術及品質確認部
3 sigma 與6 Sigma之理念區別
3 Sigma公司：
• 质量成本耗费15-25% 的销售额 • 每百万次机会产生66,807个缺陷
6 Sigma公司:
• 质量成本耗费5% 的销售额 • 每百万次机会产生3.4个缺陷 • 依靠有能力的工序防止缺陷产生 • 知道高质量制造商就是低成本制造商 • 使用测量、分析、改进、控制和测量、
μ±3σ48天 (99~100%) : 218~314天
10月零5天(305天)屬於可信范圍之內
技術及品質確認部
做Sigma改善容易嗎?
• 它是一种思维方式，一种决策方法。 • 在需要时所运用的工具或技巧。
– 就好似學習開车。您是否记得您第一次学习泊车是多么困难？
6 Sigma的工具和技巧将提供更加有效的方式来解决问题及 制定决策。
注：此為偏移1.5σ後之數據
技術及品質確認部
Six sigma關注的焦點
一個關於 “電影院經理與觀眾”的故事
技術及品質確認部
總經理和客戶的想法？
思考：您期望 在報告中看到 什麼樣的信息？ 總經理
思考：您用什 麼標准來選擇 電影院？ 觀眾
你是一個經營得非 常成功並且擁有很多 員工的電影院經理。 你將外出3個月，外 出期間您將要求部下 於每周一須給您一份 周報告。
分布的离散程度越大 则也越大，反之， 亦然；
USL 上偏差
3
1> 2> 3
4.5 6
技術及品質確認部
99%的合格率是否足夠？
99%良品(2.8Sigma)
•每小時丟失2万郵件 •每天有15分鐘不安全自來水 •每星期有5000例失敗外科手術
Vs
99.99966%良品(6Sigma)
•每小時丟失7封郵件 •每7個月有1分鐘不安全自來水 •每星期有1.7例不成功外科手術
好的爆米花 地板是否有口香糖 排隊購票是否方便 好的、有趣的、娛 樂的電影節目 ……
症狀 結果
問題 原因
技術及品質確認部
Six Sigma關注的焦點
Y=
f (X)
为了得到结果，我们应该把注意力集中在Y还是X上？
傾聽顧客的聲音……
入(X’s)決定的 如果我們充分了解X’s，就能准確預測Y 相反，我們就不得不回到檢測與檢驗之中(不增值的操作)
工廠經理的故事
3
UCL
2
1 J F M A M J 1996 J A S O N D J F M M J 1997 J A S O
LCL
讓流程來說話吧!!
技術及品質確認部
控制圖講述了一個不同的故事---為什麼？
• 經理： “ 嗨，我是按照數據作出結論的----我怎麼會錯呢 ?” • BB： “你的結論是把高、低點作為信號觀察而得出的。實際上，那都是噪音(一 般要因變動)而非信號。看這數據，在過程中並沒有明顯變化過.”
•主要机場每天有2個航班不能 降下 •每年有20万次配錯藥 •每月有7小時停電
•主要机場每5年有一次航班不能降下 •每年有68次配錯藥 •每34年有1小時停電
技術及品質確認部
99%的合格率是否足夠？
• 當一件產品的完成需要100個工序或100 個配件,即使每個工序或工件的合格率已 達99.97%，但最終產品的合格率僅為 99.97%X99.97X……99.97%=76.31%
什麼是6-Sigma 例
工廠某紙閘機正在切一款咭書，Order要求此咭書的尺
寸規格為120± 3mm。 QA想知道此機切書的品質保證能力具有多少Sigma水 平，故派一名QC員從切好的一板產品中隨機抽取31個 樣本進行測量，假設收錄數據如下：
116 117 117 119 118 120 119 121 119 121
你想看的這部電影 正在您附近的幾家電 影院同時放影，這幾 家電影院離你的住所 距離相近，且票價、 座椅也完全一樣。 技術及品質確認部
總經理和客戶的想法？
電影院經理的思考 票房收入 小吃的營業收入 勞動力的成本 利潤報告 其它……
Y= X
觀眾的思考
為什麼存 在這麼多 不同的思 考?