六西格玛理论精选(主要知识点大总结,快速了解六西格玛的法宝).
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。
六西格玛主要内容
六西格玛（Six Sigma）是一种管理方法和质量管理体系，旨在通过减少缺陷和变异，提高组织的绩效和质量。
它起源于20世纪80年代的美国，最初由摩托罗拉公司提出，并由其他一些公司如通用电气（General Electric）广泛采用和推广。
六西格玛方法的核心是在组织中实施一系列数据驱动的策略和工具，以实现过程改进和业务优化。
六西格玛方法的主要内容包括：1.DMAIC过程：DMAIC是六西格玛的核心工具，是一个缩写，代表以下五个步骤：•Define（定义）：明确定义项目的目标和范围，确定关键的客户需求，以及当前过程的问题和瓶颈。
•Measure（测量）：收集数据并测量当前过程的性能，了解过程的基本情况和现状。
•Analyze（分析）：分析数据，识别潜在的根本原因，并找出导致问题和缺陷的关键因素。
•Improve（改进）：基于分析结果，制定和实施改进计划，以消除缺陷并优化过程。
•Control（控制）：建立稳定的控制系统，确保改进持续有效，并防止问题的再次出现。
2.使用统计工具：六西格玛强调数据驱动的决策，通过使用统计工具和分析方法，帮助团队找到根本原因并做出有根据的决策。
3.客户导向：六西格玛将客户需求和满意度放在首要位置，将客户的声音引入流程改进的决策中。
4.设定质量目标：通过设定关键质量指标（KPIs），衡量绩效并追踪改进的进度。
5.项目团队和角色：六西格玛通常依赖跨职能的项目团队，由六西格玛专家（通常称为黑带、绿带等）领导和指导。
6.连续改进：六西格玛是一个不断迭代的过程，组织应该持续改进其业务过程，以满足客户需求并提高绩效水平。
六西格玛方法的最终目标是通过最大程度地减少缺陷和变异，提高产品和服务的质量，降低成本，提高客户满意度，从而增强组织的竞争力和持续发展能力。
六西格玛介绍讲解
六西格玛介绍讲解六西格玛（Six Sigma）是一种质量管理方法，旨在通过减少缺陷和提高过程的一致性，实现业务流程的持续改进。
六西格玛方法被广泛应用于制造业和服务行业，以帮助组织提高质量、降低成本、提高效率，从而增强竞争力和客户满意度。
六西格玛是一种基于数据驱动的方法，其核心原理是通过收集和分析数据，识别并消除导致产品或服务质量不稳定的根本原因。
六西格玛追求的目标是使过程在六倍标准偏差范围内，即在一个百万次机会中只有不到3.4个缺陷。
这种近乎完美的质量水平被称为“六西格玛水平”，其所代表的质量水平较高，对于终端客户而言也是满意的。
六西格玛方法主要包括以下几个步骤：1.确定关键业务过程：要使用六西格玛方法改进一个过程，首先需要确定关键的业务过程，这通常是对组织最重要的过程或对顾客最有价值的过程。
2.测量当前性能：通过数据收集和测量，评估当前过程的性能水平，确定其存在的问题和缺陷，以便后续的改进工作。
3.分析数据：利用统计分析工具和技术，深入研究过程数据，找出导致质量问题的根本原因，确定改进的重点和方向。
4.改进过程：基于分析结果和数据，实施改进措施，消除存在的缺陷和问题，提高过程的性能和稳定性。
5.控制过程：通过建立监控机制和控制措施，确保改进后的过程可以持续保持在预期的水平，并避免出现新的问题和缺陷。
6.汇报和持续改进：将改进成果和数据结果向组织内部和外部汇报，同时继续监控和评估过程性能，寻找持续改进的机会，保持过程的稳定和持续改进。
六西格玛方法的核心技术工具主要包括以下几种：1. 流程映射（Process Mapping）：通过绘制流程图和流程图，全面了解流程的各个环节和步骤，帮助识别可能存在的问题和改进的机会。
2. 因果关系分析（Cause and Effect Analysis）：通过分析不同因素之间的关系和影响，找出导致问题和缺陷的根本原因，为改进提供决策依据。
3. 直方图和控制图（Histograms and Control Charts）：通过制作直方图和控制图，对过程数据进行可视化分析，了解数据的分布和变化规律。
六西格玛管理基本知识
63 0.57
0.0018
6σ质量水平是理论上统计意义上 的过程质量水平。就是质量特性 正态分布从-6σ到+6σ均在规范 下限到规范上限范围内。过程输 出的绝大多数都集中在顾客要求 的目标值附近。此时，过程满足 顾客要求的能力很高。
4、什么是六西格玛？---是实际上（通常所说）的过程质
相对于六西格玛水平过程来说,该过程水平太低了。
分析阶段 第5步……确定口味Y 的改进目标
如何确定面包口味Y的改进目标?
•将竞争对手作为标杆
百万缺陷数 “好面包”烘烤过程
皇上皇
凯奇
1,000,000 - . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
第一章 六西格玛是什么？
1、Sigma()是什么？
➢ 是一个希腊字母。 ➢ 代表“标准差”。
“西格玛”一词源于统计学中标准差“σ”的概念。 标准差“σ”表示数据相对于平均值的分散程度。
➢σ：表示分布的散布大小。
σ大意味着分布的散布程度较大，也即分布较分散； σ小意味着分布的散布程度小，也即分布较集中。
面包1：评定的等级数据为红色 8.55 级 F
5
9
1
面包2：评定的等级数据为蓝色 4.40 级 G 8
9
2
面包3：评定的等级数据为绿色 1.60 级 表1 面包评级表（ ±1单位内）
同一样本的级别稳定--- “重复性”
不同测定人员的级别稳定--“再现性”
“重复性”与“再现性”表明该测量系统有效的、正确 的！
高层领导 战略目标分解,项目选择
提供资源, 执行政策
六西格玛理论
六西格玛理论六西格玛（Six-Sigma）理论是一种建立以质量调整为基础，不断改进企业服务和产品功能的专业管理思想。
它由美国总裁杜鲁门在20世纪80年代提出，此后迅速得到了企业界的接受，并成为企业品质改善的核心理念。
一、六西格玛的构成1.定义整个流程（Define the Entire Process）：分析和识别流程中潜在的内在和外在的活动，并了解这些活动之间的关系，以及如何发挥贡献改进客户满意度；2.测量（Measure）：以数据分析、测量和实验的形式，验证所改进流程的效果和状态；3.分析（Analyze）：通过观察、技术研究和测量数据来寻找对活动影响最大的关键因素；4.改进（Improvement）：根据关键因素的发现，采用过程改进的方法不断进行尝试，并证明这些改进是否有效；5.控制（Control）：在改进后，维护和控制原有规定的内在状态，以保持其有效性和一致性；6.最终增值（Value-added）：最终确保流程的绩效持续改进，确保促进利润增长，从而提升客户满意度。
二、六西格玛理论的优势1.贯彻质量调整：六西格玛理论突出了质量调整作为企业经营的核心活动，把制造过程的质量改进纳入组织的责任，实现质量调整，提高客户满意度；2.发掘潜力：通过六西格玛理论，可以发掘出活动之间的关系，从而更好地发掘出企业的内在潜力；3.满足客户需求：通过六西格玛理论，尤其是改进流程中的客户满意度，才能实现企业与客户之间的有效沟通，从而更全面地满足客户个性化需求；4.促进体系发展：六西格玛改进流程中，深入探讨质量管理问题，以有效管理方式促进体系、通过检查和认证，及时发现问题，提高企业质量管理水平；5.促进创新：六西格玛可以帮助企业建立稳定的质量控制体系，持续发现和解决问题，努力把质量控制水平提升到更高的境界，从而促进企业的创新发展。
三、六西格玛理论的应用六西格玛理论已经广泛应用于世界各地的企业，主要应用于产品开发、生产管理、服务流程管理、质量管理和改进等方面，以实现更高的质量、减少浪费，增强客户满意度。
六西格玛理论精选
六西格玛理论精选
主要知识点：
1.六西格玛理论的构成：
六西格玛理论的构成通常有三部分：目标（有一个明确的目标，一个
有效的管理结构，和一个有效的方案）；过程（要求每一步要做的事情都
要明确，跟踪执行，及时随时查看）；结果（有具体的指标，可以及时反
映出工作的效果）。
2.六西格玛理论的原则：
a.分工：对有效管理而言，要求分工明确，各个职能结构明确；
b.相互协作：职能之间要有有效的沟通，要有相互协作和信任；
c.质量控制：要对产品、服务和发布的任务进行有效的质量控制，要
定期检查；
d.评估和调整：要不断的评估和分析，并及时根据情况作出调整。
3.六西格玛理论的优点：
a.明确工作的责任和职能：六西格玛理论能够清晰明了的立足于工作。
关于6西格玛必知的8个知识点
关于6西格玛必知的8个知识点一、什么是6西格玛（6sigma）？6西格玛（6sigma）是一项以数据为基础，追求几乎完美的质量管理方法。
西格玛是一个希腊字母σ的中文译音，统计学用来表示标准偏差，即资料的分散程度。
对连续可计量的质量特性：用“σ”度量质量特性总体上对目标值的偏离程度。
几个西格玛是一种表示质量的统计尺度。
任何一个工作程序或工艺过程都可用几个西格玛表示。
6西格玛（6sigma）可解释为每一百万个机会中有3.4个出错的机会，即合格率是99.99966％。
而三个西格玛的合格率只有93.32％。
6西格玛（6sigma）的管理方法重点是将所有的工作作为一种流程，采用量化的方法分析流程中影响质量的因素，找出最关键的因素加以改进从而达到更高的客户满意度。
6西格玛（6sigma）（Six Sigma）是在九十年代中期开始从一种全面质量管理方法演变成为一个高度有效的企业流程设计、改善和优化技术，并提供了一系列同等地适用于设计、生产和服务的新产品开发工具。
继而与全球化、产品服务、电子商务等战略齐头并进，成为全世界上追求管理卓越性的企业最为重要的战略举措。
6西格玛（6sigma）逐步发展成为以顾客为主体来确定企业战略目标和产品开发设计的标尺，追求持续进步的一种质量管理哲学。
二、6西格玛（6sigma）类似于SPC（统计性工作程控）吗？6西格玛（6sigma）是一个致力于完美和追求客户满意的管理理，SPC是一个支持6西格玛（6sigma）这个管理理念的工具。
所有那些传统的质量管理工具，像SPC、MSA、FMEA、QFD等均是实现6西格玛（6sigma）必不可少的工具。
三、实施6西格玛（6sigma）的目的是什么？为企业实施6西格玛（6sigma）提供必须的管理工具和操作技巧；为企业培养具备组织能力，激励能力，项目管理技术和数理统计诊断能力的领导者，这些人才是企业适应变革和竞争的核心力量。
从而使企业降低质量缺陷和服务偏差并保持持久性的效益，促进快速实现突破性绩效，帮助企业达到战略目标。
六西格玛黑带优秀学习笔记知识点整理
你的能量超乎你的想象第一章六西格玛管理概论顾客、股东、员工、供应商及合作伙伴、社会等利益相关方（也称为五大利益相关方）戴明管理14要点：（1）制定改进产品和服务的目标和实施的计划，致力于超过竞争对手。
（2）采用新的质量管理思想。
（3）停止依靠大量检验来提高质量。
（4）不要仅凭价格选择供应商，要以总成本最低为目标。
（5）发现问题并致力于改进工作体制。
（6）采用现代的在岗培训方法。
（7）提升领导能力，采用新的领导方式。
（8）消除员工的畏惧感。
（9）打破部门封锁，倡导产品设计、销售、生产等部门团队合作。
（10）消除那些要求员工做到零缺陷及高生产力水准的口号、劝诫及目标，低质量和低生产率是制度造成的而不是员工的问题。
（11）取消工作定额，代之以领导职能强化。
（12）消除各种影响员工为自己工作质量而自豪的障碍。
（13）设立生动活泼的教育和自我提高计划。
（14）建立使高层管理者能够推动每个员工按上述13条努力工作的机制。
平衡计分卡：平衡财务与非财务目标；平衡股东、顾客、员工等利益相关方的价值；平衡短期和长期目标；平衡领先性和滞后性指标。
六西格玛管理的组织架构1.高层领导推行六西格玛获得成功的关键因素，成功推行六西格玛管理并获得丰硕成果的企业都拥有来自高你的能量超乎你的想象层的高度认同、支持参与和卓越领导。
2.倡导者六西格玛管理的关键角色，以战略的视角对六西格玛管理进行全面的战略部署、项目策划及目标确定、资源分配与过程监控，最终对六西格玛活动整体负责。
核心任务：■充分认识变革，为六西格玛确定前进方向■确认和支持六西格玛管理全面推行，制定战略性的项目规划■决定“该做什么”，确定任务的实施优先顺序■合理分配资源、提供必要的支持■消除障碍■检查进度、确保按时、按质完成既定目标■了解六西格玛管理工具和技术的应用■管理及领导资深黑带和黑带3.资深黑带：企业变革代言人。
主要职责为：■担任公司高层领导和倡导者的六西格玛管理高级参谋，具体协调、推进六西格玛管理在全公司或特定领域、部门的开展，持续改进公司的运作绩效■担任培训师■帮助倡导者、管理者选人选项■为黑带提供指导和咨询■作为指导者，保证黑带及其团队顺利完成项目■具体指导和协助黑带及其团队在六西格玛改进过程中完成每个步骤的关键任务■为团队在收集数据、统计分析、设计试验及与关键管理人员沟通等方面提供意见和帮助。
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6 的意义
达到 Six Sigma 以后，每一百万台不良有 3~4个不良品，几乎达到完美的水平。 根据顾客的要求外部制定 CTQ，达到顾 客完全满意。 只有高品质才能创造低成本。 不认可99%。 依赖于不生产不良品的过程。
GB理论复习
6 的活动目标
•平均值移动到目标值 •减小散布 •Cp=2, Ppk=1.5 •Zst=6, Zlt=4.5
QFD:
Quality Function Deployment
定 义
Y
把核心顾客的要求事项转化成技术性的要求事项，再 从技术性的要求事项中抽出改善对象项目CTQ的Tool。
测 量
通过对现象分析的 问题与Y的明确化
Y
FMEA:
Failure Mode and Effects Analysis
明确化在产品设计阶段可发生的预想问题，为了定顺 序而使用制定对故障MODE应采取的Action Tool。
D
USL
A - 工程管理不好，技术不足。 B - 工程管理不好，技术优秀。 C - 工程管理优秀，技术不足。 D - 世界一流水平。
Process Capability Analysis for C3
Process Data USL 15.2500 Target * LSL 15.0500
LSL
USL
Poor
ZST 技术
3
4
5
Good
ZSHIFT=ZST - ZLT
定义&测量阶段
离散型工程能力计算
Defect：缺陷或不良 Opportunity：Defect在每个单位 上发生的机会 Unit：测量的最小单位 DPU = Defect Per Unit 一个 Unit中存在的Defect的个数。 DPO = Defect Per Opportunity 一个Unit存在的机会数和相关Unit中 Defect的个数。 DPMO = Defect Per Million Opportunities DPO x 1,000,000，可转换为Sigma Scale YFT = First Time Yield 不经过再作业个别工程的收益 YRT = Rolled Throughput Yield 工程当中不经过再作业合格的收益 提示Zero Defect的可能性的提示 YND = Normalized Yield 连续工程的平均收益
2.0
C3
A
LSL USL LSL USL
B
Average: 15.1447 StDev: 0.0225501 N: 30
Anderson-Darling Normality Test A-Squared: 0.280
P-Value: 0.618
ZSHIFT 管理 1.0
0.5 Good
1.5
C
LSL USL LSL
CTQ：
Critical To Quality
对产品的性能、功能、安全性等重要品质有致命影响 的核心特性值。
定义&测量阶段
不管数据的种类，在短时间相同作业条件下收集的Sample群。
GB理论复习
群内变动与群间变动的区别
群内变动（White Noise） •工程一般原因引起 •现技术水平无法控制 •影响到散布 •群间变动（Black Noise） •工程特殊原因引起 •可以发现原因并控制 •影响平均值偏离目标值 •用ZSHIFT表示 •代表管理水平
正态分布的特征
6 的参数
平均值 中央值 最频值 标准偏差 四分位数 范 围
中心值
散布
6 的参数计算
呈钟型分布 中间频率高，两边频率低 左右对称 一般情况下的分布 遵循68-95-997原则 寿命实验的数据不遵循正态分布 给出一组数据，计算他们的平均值和标准偏差 15，16，17，18，19
管 理
关注焦点
X
Control chart
Logic Tree： 把引起问题的因子根据MECE原
X1……XN 独立变量（Xs） 输入原料 管理对象 原因
Y=F（Xs） Y
则分类表示出来，因子既包含全体，又互相不重复。
反应变量 从属变量（Y） 输出产品 X 现象 结果
分 析
通过对预备因子的分 析找到主要X因子
Y,X
Pareto: 为了导出对问题核心Issue事项而使用的Tool，
一般是80％的问题因20％的Issue问题而发生。
改 善
致命少数因பைடு நூலகம்的明确化 改善成果的维持及对 CTQ项目的管理
Y,X
Process Mapping:
用于调查情报的流程 和把Process文字化明确改善而使用的Tool。
有理数群 Rational Subgroup
Subgroup内只存在群内变动，
Subgroup间只存在群间变动。 可以区分长期和短期工程能力。
一般收集30个数据，Subgroup数是6，Subgroup Size是5。
根据5M1E收集有理数群。人员、机器、材料、方法、测量和环境。•用ZST表示
•代表技术水平
Within Overall
Mean
15.1447
Sample N 30 StDev (Within) 0.0111457 StDev (Overall) 0.0227453
ZST=3*CP 6 ZLT=3 * PPK
Potential (Within) Capability
Cp
CPU CPL
2.99
3.15 2.83
0
Cpk
Cpm
2.83
*
15.05
15.10
15.15
15.20
15.25
Exp. "Overall" Performance PPM < LSL 15.77 PPM > USL 1.82 PPM Total 17.59
0
1
2
Overall Capability
Pp
PPU PPL
1.47
x
x
n
i
15 16 17 18 19 17 5
x
x
i
2
n 1
4 11 4 10 5 1 2
6总论
DMAIC 5 Step
活动阶段 活动内容
定义问题领域
GB理论复习
名词解释
活动中心 主要工具 Process Mapping Logic Tree Pareto Analysis QFD & FMEA Gage R&R 工程能力分析 RTY Graph Analysis F-Test, T-Test, ANOVA Regression Chi Square DOE
1.54 1.39
Observed Performance PPM < LSL 0.00 PPM > USL 0.00 PPM Total 0.00
Exp. "Within" Performance PPM < LSL 0.00 PPM > USL 0.00 PPM Total 0.00
Ppk
1.39
连续型工程能力计算与向后改善方向
Normal Probability Plot
.999 .99 .95 .80 .50 .20 .05 .01 .001
15.10 15.11 15.12 15.13 15.14 15.15 15.16 15.17 15.18 15.19
Poor 2.5
Probability