六个西格玛介绍
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)六西格玛简介
（六西格玛管理）六西格玛简介六西格玛简介什么是六西格玛？六西格玛是壹项以数据为基础，追求几乎完美的质量管理方法。
西格玛是壹个希腊字母σ的中文译音，统计学用来表示标准偏差，即数据的分散程度。
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。
几个西格玛是壹种表示品质的统计尺度。
任何壹个工作程序或工艺过程均可用几个西格玛表示。
六个西格玛可解释为每壹百万个机会中有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％。
六个西格玛的管理方法重点是将所有的工作作为壹种流程，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。
于6个西格码管理法中,“Sigma”的定义是根据俄国数学家P.L.Chebyshtv(1821-1894)的理论形成的。
根据他的计算，于所有的产成品中有69%的合格率，而且次品的分布是正态分布的话，反映到图形上面就是2个sigma(±2Sigma，或StandardDeviation)。
即，69%的合格产品是集中于中值左右2个标准方差的地方。
六西格玛（SixSigma）是于九十年代中期开始从壹种全面质量管理方法演变成为壹个高度有效的企业流程设计、改善和优化技术，且提供了壹系列同等地适用于设计、生产和服务的新产品开发工具。
继而和全球化、产品服务、电子商务等战略齐头且进，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。
六西格玛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，追求持续进步的壹种质量管理哲学。
六西格玛类似于SPC（统计性工作程序控制）吗？六西格玛是壹个致力于完美和追求客户满意的管理理，SPC是壹个支持六西格玛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等均是实现六西格玛必不可少的工具。
六西格玛起源和发展？从70年代到80年代，摩托罗拉于同日本的竞争中失掉了收音机和电视机的市场，后来又失掉了BP机和半导体的市场。
六西格玛简介
六西格玛简介六西格玛是一种管理理念和方法论，旨在提高组织的质量、效率和盈利能力。
它以降低过程变异为核心，通过定义、测量、分析、改进和控制（DMAIC）的循环，不断优化组织的运营。
本文将介绍六西格玛的起源、原理、实施步骤以及在各行业中的应用。
一、起源六西格玛起源于20世纪80年代的美国，最早由著名的汽车制造企业Motorola提出并应用。
在当时，美国汽车行业正面临来自日本的激烈竞争，而六西格玛被视为一种能够提升竞争力的工具。
随后，通用电气公司、IBM、惠普等大型跨国企业也相继引入六西格玛，并通过其在质量改进和成本控制方面的卓越表现，取得了显著的成功。
二、原理六西格玛的核心原理是通过减少过程的变异性，从而使组织能够稳定、可预测地提供高质量的产品和服务。
它采用统计学方法来分析数据，识别并解决导致过程不稳定和产生缺陷的关键因素。
具体而言，六西格玛将过程能力分为六个标准偏差，也就是“西格玛”，每个西格玛对应一定的缺陷率。
通过提高过程能力，组织可以达到接近零缺陷的目标。
三、实施步骤六西格玛的实施通常采用DMAIC的流程，即定义、测量、分析、改进和控制的五个步骤。
1. 定义阶段：明确改进项目的目标和范围，确定关键业绩指标（KPIs），并建立一个实施团队。
2. 测量阶段：收集和分析相关数据，了解当前过程的状态和性能，并识别存在的问题和瓶颈。
3. 分析阶段：通过统计工具和方法，分析数据，找出导致问题的根本原因，并确定改进的重点。
4. 改进阶段：制定和实施改进计划，在实践中验证和调整方案，并评估改进的效果。
5. 控制阶段：建立控制措施和监测机制，确保改进的持续效果，并防止问题的再次出现。
四、应用领域六西格玛可应用于各行各业，包括制造业、服务业、金融业、医疗保健等。
在制造业中，六西格玛常被用于生产线的改进、缺陷率的降低和成本的控制。
在服务业中，六西格玛可用于提升客户满意度、减少服务过程的变异和缩短交付周期。
在金融业中，六西格玛可应用于风险管理、流程优化和减少错误率。
六西格玛基本方法及工具应用
六西格玛基本方法及工具应用六西格玛是一种质量管理方法，旨在通过减少缺陷、改进流程和提高效率，提升组织的运营绩效。
它使用一系列的统计工具和方法来分析数据，了解和解决问题，并确保改进措施的可持续性。
下面将介绍六西格玛的基本方法及一些常用的工具应用。
六西格玛的基本方法：1. Define（定义）：明确问题的范围、目标和需求。
这一阶段需要定义关键绩效指标（KPIs），确定关键影响因素，并与相关利益相关者进行沟通。
2. Measure（测量）：收集和整理数据，评估当前流程的性能，确定问题的根本原因。
常用的测量工具有直方图、散点图等。
3. Analyze（分析）：分析收集的数据，找出问题的根本原因，建立因果关系模型。
通过应用一些常用的分析工具，如鱼骨图、5W1H分析、散点图等，可以识别出主要的问题和变量。
4. Improve（改进）：制定和实施改进计划，以解决发现的问题。
这一阶段需要制定改进方案，设计实验，收集和分析数据来评估改进措施的有效性。
5. Control（控制）：建立控制措施和方法，以确保改进的持续和稳定。
通过统计过程控制图、故障模式和影响分析等方法，进行持续的监控，以确保流程的稳定性和质量的持续改进。
常用的工具应用：1.鱼骨图（因果图）：用于识别问题的主要原因。
通过将问题放在鱼头上，将可能的原因写在鱼骨的骨架上，使用这个工具可以帮助团队理解问题，找出主要的影响因素。
2.直方图：用于对数据进行分组展示，以便更好地理解数据的分布情况。
通过直方图可以观察到数据的中心趋势、偏差程度和异常情况。
3.散点图：用于观察两个变量之间的关系。
通过绘制散点图可以帮助团队了解变量之间的相关性，并发现可能的因果关系。
4.5W1H分析：用于分析问题的根本原因。
通过回答问题“什么、为什么、在哪里、何时、谁和如何”，可以全面地了解问题的背景和原因。
5.故障模式和影响分析（FMEA）：用于分析和预防潜在的故障和缺陷。
通过系统地识别可能的故障模式和其影响，可以制定相应的控制措施。
六西格玛介绍(Six Sigma Introduction)
B9818
UCL=0.0002986 _ R=0.000116
LCL=0
0.0504
__XULC=CL0L==.0005..0005350302741586
0.0496
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Part No.
0.0512
Arm Height_1 by Operator
0.0504
0.0496
0.0512 0.0504
B1291
B2511 Operator
B9818
Operator * Part No. Interaction
Operator B1291 B2511 B9818
Average
Sample Mean
0.0496
0.0496 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Part No.
制造業
檢查 保証 報廢 返工 不良品
過多的調整 加速交付成本 失去訂單 遲到交付 過多庫存 長的循環週期
傳統的質量成本 (易發現的)
錯失的机會 隱藏工厂
其他的質量成本 (無形的)
(難于測量)
COPQ 能映射出西格瑪能力
COPQ = Cost of Poor Quality
8
質量成本 (COPQ)
利潤
多變量分析 相關性
分析
T-Test, ANOM, ANOVA
篩選設計 DOE’s, RSM
品質系統 SPC, 控制計划
改善 控制
8 - 10 4-8 3-6
優化的工序
輸入因子 潛在的輸入因子
KPIVs
關鍵的 KPIVs 強勢影響的 KPIVs
21
六西格瑪架构
從上至下進行增殖
六西格玛相关参数及计算公式
六西格玛相关参数及计算公式六西格玛（Six Sigma）是一种管理方法和质量管理体系，旨在通过减少过程的变异性，增加产品或服务的质量和客户满意度。
六西格玛方法侧重于通过改进和优化业务过程来提高绩效，减少错误率和缺陷率，并降低成本。
六西格玛方法将质量的定义扩展为“满足或超出客户期望的特性和特征”。
它强调对过程的统计分析和数据驱动的决策，以达到过程的优化和控制。
六西格玛方法的核心是通过确定和控制源头引起变异性的因素来改进业务过程。
在这个方法中，常见的几个参数和计算公式被广泛应用来评估和衡量过程的性能。
以下是六西格玛相关参数及计算公式的详细介绍：1. DPMO（Defects Per Million Opportunities，每百万次机会的缺陷数）：DPMO用于衡量一个过程中每百万次机会中发生的缺陷数量。
DPMO的计算公式是：DPMO = (总缺陷数/总机会数) * 1,000,0002. Sigma值：Sigma值是一个用来衡量过程性能和质量水平的指标。
它表示一个过程性能超出均值的标准差数量。
sigma值的计算公式是：Sigma = (1 - DPMO/1,000,000) * 63.Cp指数：Cp指数用于衡量一个过程的能力，即过程输出与规格要求之间的关系。
Cp指数大于1表示过程能够满足规格要求。
Cp指数的计算公式是：Cp=(规格上限-规格下限)/(6*标准差)4. Cpk指数：Cpk指数用于衡量一个过程的能力，同时考虑了过程的偏移程度和标准差。
Cpk指数大于1表示过程能够满足规格要求。
Cpk指数的计算公式是：Cpk = min((规格上限 - 过程平均值)/(3 * 标准差), (过程平均值 - 规格下限)/(3 * 标准差))5.Pp指数：Pp指数用于衡量一个过程的能力，只考虑了过程的变异性，不考虑过程的偏移程度。
Pp指数大于1表示过程能够满足规格要求。
Pp指数的计算公式是：Pp=(规格上限-规格下限)/(6*标准差)6. Ppk指数：Ppk指数用于衡量一个过程的能力，同时考虑了过程的变异性和偏移程度。
精益六西格玛介绍
4
乳品事业部制造工程部.
精益6s
精益生产要求：
1. 实施精益生产的基础---通过5S活动来提升现场管理水平。 2. 准时化生产—JIT生产系统 在顾客需要的时候，按顾客需要的量， 提供需要的产品。 3. 6σ管理原则，要贯彻与产品开发和生产全过程。主要包括： 操作者的质量责任 操作者主动停线的工作概念 防错系统技术 标准作业SO & 作业标准OS 先进先出控制FIFO 根本原因的找出（5个为什么）
•
不仅仅是为了生存
• 代表了接近完美的质量水平
•
•
低成本的投入带来高质量的产出
使工作更轻松，更容易
• 许多公司 (Motorola, Allied Signal，GE ) 都通过 6σ 显著地提高了质量水平 /客户满意度/生产效率
•
在激烈的经营环境中具竞争性优势
世界级的质量是公司生存的重要机会
乳品事业部制造工程部.
2
乳品事业部制造工程部.
精益6s
主要内容
一、精益生产模式 二、6σ介绍 三、精益6σ实施存在问题 四、通用精益6σ实施案例
3
乳品事业部制造工程部.
精益6s
导言 -制造业经常面临的问题
产能不够无法满足市场需求 不能按时按量交货 人员效率低下 库存太高，积压资金 质量无法满足客户要求 生产成本太高 问题重复发生，每日忙于救火 研发能力不够，量产时浮现大量问题 供应商无法准时保质保量交货
精益6s
3σ 公司：
6σ 理念
6σ 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
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1.6
GE Appliances Copyright 1999
6个西格玛介绍
修订版 10
六个西格玛理念
1998年12月18日
六个西格玛以客户和消费者贯彻始终
客户：位于工序后阶段的人士，可以是内部或外部人士。
例：内部客户 - 装配线是涂瓷部门的客户 外部客户 - 接收家电产品，但自身并不使用的企业或部门， (商场、家电分配中心等等。)
Copyright 1995 Six Sigma Academy, Inc.
控制X来控制Y
1.10
W3.9
GE Appliances Copyright 1999
6个西格玛介绍
修订版 10 1998年12月18日
DMAIC过程
定义
测量
控制
改进
分析
DMAIC是： • GE 以数据为基础的质量
方法，用于改进现有的产 品和工序。
消费者：产品的最终用户，通常是指外部消费者，如房屋主人。
何谓客户(消费者)“提示”？
提示是在购买或再购买决策中所关注的”合适“、”感觉“、” 功能“或”服务“等 领域。 消费者/客户提示举例：
• 炉灶必须加热到所设定的温度 • 投诉必须迅速回复 • 存货必须及时送达仓库
1.7
GE Appliances Copyright 1999
当现有的产品或工序经改进能够满足或超越客户的要求，而同时 还能够支持GE商业目标的时候，应该使用DMAIC过程。
运用DMAIC方法减少缺陷将带来
• 更高的客户满意度 • 质量成本 的下降 • 盈利能力提高及销售收入增加
• 稳定的工作 DMAIC是实现六个西格玛质量的关键，因为它能够为我们提供基 于数据的方法 ，通过减少缺陷来实现持续的工序改进。
• 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、分析、设计、验 证
• 以世界上最好的公司作为参 照基准进行比较
• 认为99%是无法接受的
• 从外部出发定义质量关键点 （CTQ）
1.5
Hale Waihona Puke GE Appliances Copyright 1999
6个西格玛介绍
修订版 10 1998年12月18日
– 就好似驾驶汽车。您是否记得您第一次学习并排停 车是多么困难？
六个西格玛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。
1.4
GE Appliances Copyright 1999
6个西格玛介绍
修订版 10
六个西格玛理念
1998年12月18日
三个西格玛公司：
： 六个西格玛公司
• 故障成本耗费15-25% 的 销售额
系统地应用众多熟悉的质量工具
1.9
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6个西格玛介绍
修订版 10 1998年12月18日
六个西格玛过程
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？
Y 取决于其它变量 与客户相关的输出 结果 表征 监视
X1 . . . XN 独立变量 工序的输入 原因 问题 控制
6个西格玛介绍
修订版 10 1998年12月18日
六个西格玛始于消费者的要求
在六个西格玛项目开始之前，“消费者的呼声”(消费者提示)必须转换 成为“工序设计者的表达方式”(技术要求)
消费者提示
• 炉灶必须加热到所设定的温度 • 呼叫接收者必须及时应答呼叫
技术要求
• 当炉灶的自动调温装置设在350o时必须产生350o±5的温度 • 呼叫接收者必须在90秒钟内应答95%的入局呼叫 (迅速应答电话)
六个西格玛衡量指标- Z
ZST ZLT
2 0.5 3 1.5 4 2.5 5 3.5 6 4.5
工序能力 - Z
PPM
308,537 66,807 6,210 233 3.4
每百万机遇的 缺陷
缺陷减少5倍 缺陷减少11倍 缺陷减少26倍 缺陷减少68倍
西格玛值是一种反映工序能力的统计度量单位。西格玛值与单 位产品缺陷、百万机会之缺陷和故障/错误发生的概率等指标密 切相关。
1.2
GE Appliances Copyright 1999
6个西格玛介绍
修订版 10 1998年12月18日
何谓六个西格玛？
• 一种展望，一种基于数据制定决策的方法，及 一种致力于改善客户质量的承诺。
• 产品质量和工序能力的衡量指标， 目标是每 百万次机会3.4个缺陷。
ZLT = 4.5 ZST = 6.0
CTQ/CTQ系统
(需要测量和/或控制尺寸/参数) • 校准自动调温器的角度 • 应答率(应答入局呼叫的百分率)
CTQ和技术要求是所有六个西格玛项目的基础－它们必须预先 确定！
QFD (质量功能展开)是经常使用的转换方法！
1.8
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6个西格玛介绍
• 故障成本耗费5% 的销售额
• 每百万次机会产生66,807 个缺陷
• 依靠检查来发现缺陷
• 认为高质量是昂贵的
• 没有规范的解决问题的方 法
• 以竞争对手作为参照基准 进行比较
• 认为99%已经足够好
• 从自身内部出发定义质量 关键点（CTQ）
• 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
6个西格玛介绍
修订版 10 1998年12月18日
第1部分：
介绍
1.1
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6个西格玛介绍
修订版 10 1998年12月18日
第1部分：六个西格玛介绍
目的： 介绍六个西格玛的原理和展望，及其如何应用于GE家 电部。
目标： 1. 术语“六个西格玛”的意义何在？ 2. 定义因变量和独立变量。 3. 描述DMADV和DMAIC方法之间的差异。
修订版 10 1998年12月18日
六个西格玛工具
1.质量功能展开 2. 过程图 3. 结构树 1. 4。柏拉图 (Pereto) 2. 5。测量系统分析 6. 合理分组 7. 现状分析 8. 六个西格玛设计 9. 假设检验 10. 回归分析 11. 试验设计(DOE) 12. 统计过程控制 (SPC)
• 统计工具应用于
定义 – 定义源于客户问题的商业问题。 测量 – 测量现有工序。 分析 – 确定工序的关键因素。 改进 – 优化关键因素。 控制 – 控制关键因素。
1.3
GE Appliances Copyright 1999
6个西格玛介绍
修订版 10 1998年12月18日
何谓六个西格玛
• 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。