六西格玛普及手册解读word版本
六西格玛工具手册
六西格玛工具手册六西格玛工具是一个有效的管理工具，通过使用统计分析和数学建模的方法，帮助组织识别和解决问题，提高工作效率和质量。
本手册将为您介绍六西格玛的各种工具和应用方法，帮助您更好地了解和运用六西格玛。
一、概述1. 六西格玛简介六西格玛是一种基于数据驱动的管理方法，旨在通过减少变异性和缺陷率来提高工作效率和质量水平。
它强调数据分析和过程改进，以实现目标的设定和持续改进。
二、数据采集工具1. 流程图流程图是一种直观的工具，用于显示流程的各个步骤和决策点。
在六西格玛中，流程图常用于分析和改进流程，帮助识别和消除潜在的问题。
2. 帕累托图帕累托图用于按重要性排序问题。
它通过对数据进行分类并显示其中的关键因素，帮助团队优先处理最重要的问题，以获得最大的改进效果。
3. 散点图散点图用于显示两个变量之间的关系。
在六西格玛中，散点图常用于确定因素之间的相关性，从而找到可能导致问题的根本原因。
三、数据分析工具1. 直方图直方图用于显示数据的分布情况。
六西格玛团队可以使用直方图来确定过程是否正常分布，进而判断是否需要采取改进措施。
2. 布洛克图布洛克图是一种直观的工具，用于显示多个因素对结果的影响。
它帮助团队了解各个因素对整体性能的贡献程度，从而确定关键因素和改进方向。
3. 方差分析方差分析用于比较多个样本之间的差异，确定因素之间的显著性差异。
在六西格玛中，方差分析常用于确定影响问题的关键因素，并为改进提供依据。
四、问题识别工具1. 根本原因分析根本原因分析是六西格玛中关键的一步，它帮助团队确定问题的根本原因。
常用的根本原因分析工具包括因果图、5W1H 等，可以帮助团队从多个方面全面分析问题。
2. 5P 系统5P 系统是一种系统性的问题诊断方法，包括人员、机器、材料、方法和环境等方面的分析。
通过对这五个方面进行全面的评估，团队可以找到问题的真正原因，并制定相应的改进措施。
3. 缺陷模式与影响分析（DFMEA）缺陷模式与影响分析是一种预防性的风险评估工具。
带您认识六西格玛WORD文档
带您认识六西格玛六西格玛(Six Sigma) 6Sigma：一种灵活的综合性系统方法，通过它获取、维持、最大化公司的成功。
它需要对顾客需求的理解，对事实、数据的规范使用、统计分析，以及对管理、改进、再发明业务流程的密切关注。
这就是我们的6Sigma的定义，以之为基础，我们可以解释使用6Sigma对你组织进行改进的潜力。
已证实的6Sigma系统的好处多种多样，你能达到的“商业成功”的种类也很广泛，包括：· 减少成本。
· 提高生产力。
· 增加市场份额。
· 保留顾客。
· 减少周期循环时间。
· 减少错误。
· 改变公司文化。
· 改进产品/服务。
6Sigma其中一个特点是它将在企业内部培养出一批技术骨干，我们称之为黑带（Black Belt）与绿带（Green Belt）。
黑带和绿带会接受大量的6Sigma突破性改善的培训，这些培训包括了实施6Sigma改善活动DMAIC（D-定义、M-测量、A-分析、I-改善、C-控制）五个阶段中所需要的各种技术、方法、工具以及计算机软件的使用。
经过培训的黑带和绿带将成为企业内运用6Sigma技术进行改善和解决问题的专家，这些专家可能是以全职或兼职的方式领导及实施由管理层所指派的改善项目。
6Sigma成功的关键之一是对员工的培训，使员工具备基本统计知识并掌握改善工具的使用技巧。
六西格玛（6σ）概念于1986年由摩托罗拉公司的比尔·史密斯提出，此概念属于品质管理范畴，西格玛（Σ，σ）指统计学中的标准差。
旨在生产过程中降低产品及流程的缺陷次数，防止产品变异，提升品质。
20世纪90年代发展起来的6σ（西格玛）管理是在总结了全面质量管理的成功经验，提炼了其中流程管理技巧的精华和最行之有效的方法，成为一种提高企业业绩与竞争力的管理模式。
该管理法在摩托罗拉、通用、戴尔、惠普、西门子、索尼、东芝行众多跨国企业的实践证明是卓有成效的。
六西格玛入门手册
制度化建 立，防错， 交叉培训， 标准作业等
4
管理 类
用职能分布 流程进行流 程分析，流 程规范化
采集时间节 点，工作量等 方面的数据
未来流程 流程控制系 Pareto 分析， 图的建立， 统建立，相 时间分析， 瓶颈 责任制建 关管理政策 分析 立 制定
5
成本 改善 类
确定降本措施
统计分析改善 措施是否对质 执行降本 量， 甚至交期的 措施 影响
2.1.6
项目基线及目标设定
项目目标是项目设计目标的一部分，一般的，一个项目不但本团队正在进行 改善， 其他团队或其他企业也可能对此做出了很多改善， 并取得了很大的成果 （但 却不能共享经验） 。
7
极限目标（Entitlement） 行业标杆水平，企业战略目标，流程设计水平等等。
项目目标（Goal） 企业及其它工厂发生过的最佳状态或领导要求的可设为目标值， 即项目
1.3
No 1 项目 类型 品质 类
六西格玛解决问题的方法和步骤
推进的路径 典型的 DMAIC 法 通过对设备 的失效模式 进行分析并 对关键设备 的关键部件 进行 TPM 改 进 VSM 分析， 确定浪费， NT 工序，进 行工序平衡 的精益方法 主要是流程 的标准化和 效益提升， 流程的定性 分析和时间 分析。 直接实施快 速改善（但 对可能影响 的交期和质 量需要验证 无负面影 响） D（define） M(Measure) 各阶段 A（Analysis） 略 如果流程稳定 性分析发现特 殊原因是故障 的主要构成部 分重点执行 FMEA 分析，并 制定改善计划 I(Inm) C
建立质量/ 交期的监控 制度
3
2
Dfine 定义阶段
六西格玛手册知识讲解
第四章计划与目标健全的组织都有远大的目标和周详的计划，无论经历多少困难，遇到问题时都能运用预先安排的应变措施，纠正错误，使组织返回到正确的轨道。
第一节计划与计划体系一、计划的含义大多情况下人们从两个方面去理解。
一方面，计划作为一项管理职能，是指为实现组织既定目标，对未来的行动进行规划和安排的活动。
具体而言，即确定要去做什么、如何做、何时做和由谁定目标所指定的具体行动方案。
前者实际上指计划的编制过程，可以称为计划工作。
后者实际上是一种行动方案，它可以是目标、策略、政策、程序和预算方案等。
我们所指的计划是计划工作。
二、计划在管理中的作用在现代组织的管理中计划的作用非常重要，主要体现在以下几个方面：1.指引方向和目标计划能使组织置身于复杂多变和充满不确定性因素的环境中时，始终把其主要注意力集中在一定的目标上，使组织及其成员所有的行动保持同一方向，促使目标的实现，从而减少内耗、降低成本、提高效益。
2.发现机会和风险计划是面向未来的，在未来，无论是组织生存的环境还是组织本身都具有一定的不确定性和风险性。
而计划工作可以通过周密细致的预测，尽可能地变“意料之外”为“意料之中”。
使组织及时预见风险，及时发现机会，早做准备，从而有助于消除和降低对未来的不肯定性。
3.为控制提供标准组织在实现目标的过程中离不开控制，而计划是控制的基础。
如果没有既定的目标和规划作为衡量的依据和尺度，管理者就无法检查组织目标的实现情况，也就不能实施控制。
可以说控制中几乎所有的标准都来自于计划。
4.协调组织活动组织在实现目标的过程中，各种活动会出现前后不协调，各个部门可能会出现联系脱节等现象。
良好的计划能通过设计好的、协调一致、有条不紊的工作流程来避免上述现象的出现，从而减少重复和浪费性的活动。
三、计划的任务和内容1.计划的任务计划的任务就是根据社会的需要以及组织的自身能力，确定组织在一定时期内的奋斗目标；通过计划的编制、执行和检查，协调和合理安排组织中的经营和管理活动，有效地利用组织的人力、物力和财力等资源，取得最佳的经济效益和社会效益。
六西格玛手册
六西格玛手册第七章组织结构（上）第一节组织结构分析一、组织结构的含义组织结构是指组织内部正式规定的，比较稳定的相互关系形式。
组织结构是由组织内部特定的分工合作关系决定的，一般通过组织结构图来表达。
二、组织结构的内容组织结构包括形式结构、权责结构、利益结构、信息结构和信用结构等内容，它们结合在一起，就构成了组织系统正式的制度架构。
1.形式结构形式结构是指组织系统以形式化方式存在的实体要素之间的关系，一般指组织系统的机构架构，包括组织系统的纵向层级结构和横向部门结构。
如中国政府各层级、各部门的架构，一般可以用组织结构图来表达。
2.权责结构权责结构是组织系统中权力和责任的定位，即组织内部各部门、各成员之间在权力和责任上的一系列从属和并列关系，是组织的物质载体和表现形式，是组织构成要素的核心内容。
在组织系统中，权责结构的缺陷包括权责不分、权力和责任真空等。
3.利益结构利益结构是指组织利益包括物质利益和精神利益在组织系统内的分配方式。
1组织系统的利益结构将直接影响到组织的动力。
4.信息结构信息结构是指组织信息传递与沟通的方式。
组织信息传递与沟通的方式，直接决定着组织系统的联系水平、协调水平、进化水平和变革频率。
5.信用结构信用结构是指组织内部个人之间、单位之间相互理解、认同的方式与程度，同时也指组织系统与外部的信用关系。
三、组织结构的特性组织结构一般具有下列特性： 1.复杂性复杂性指组织内部结构的分化程度。
一个组织劳动分工越细密，纵向的等级层次就越多；组织单位的地理分布越广泛，协调人员及其活动就越困难。
通常使用复杂化这一术语来描述组织结构的这一特征。
2.正规化正规化指组织依靠规则、程序来引导和控制员工行为的程度。
有些组织仅以很少的规章制度来控制员工行为，而另一组织虽然规模较小却有着各种各样的规定指示员工可以做什么或不可以做什么。
一个组织使用的规章制度或条例越是全面详细，其组织结构就越显得正规化。
六西格玛指导手册说明书
@RISK and Six-Sigma GuideThis short guide is designed to give you a very brief introduction to Six Sigma, and an overview of the features that @RISK provides to aid your Six Sigma analyses.In today’s competitive business environment, quality is more important than ever. @RISK is the perfect companion for any Six Sigma or quality professional.ContentsWhat is Six Sigma? (2)The Importance of Variation (2)Six Sigma Methodologies (3)Six Sigma / DMAIC (3)Design for Six Sigma (DFSS) (4)Lean or Lean Six Sigma (4)@RISK and Six Sigma (5)@RISK and DMAIC (5)@RISK and Design for Six Sigma (DFSS) (6)@RISK and Lean Six Sigma (6)Using @RISK for Six Sigma (7)RiskSixSigma Property Function (7)Six Sigma Statistics Functions (9)Six Sigma and the Results Summary Window (10)Six Sigma Markers on Graphs (11)Six Sigma Example Models (13)Version 1 - Last Updated 4/17/2020@RISK | Six Sigma Guide What is Six Sigma?Six Sigma is a set of practices to systematically improve processes by reducing process variation and thereby eliminating defects. A defect is defined as nonconformity of a product or service to its specifications. While the particulars of the methodology were originally formulated by Motorola in the mid-1980s, Six Sigma was heavily inspired by six preceding decades of quality improvement methodologies such as quality control, TQM, and Zero Defects. Like its predecessors, Six Sigma asserts the following:•Continuous efforts to reduce variation in process outputs is key to business success•Manufacturing and business processes can be measured, analyzed, improved and controlled •Succeeding at achieving sustained quality improvement requires commitment from the entire organization, particularly from top-level managementSix Sigma is driven by data, and frequently refers to “X” and “Y” variables. X variables are independent input variables that affect the dependent output variables, Y. Six Sigma focuses on identifying and controlling variation in X variables to maximize quality and minimize variation in Y variables.The term Six Sigma (or in symbols, 6σ) is very descriptive.The Greek letter sigma (σ) signifies standard deviation, an important measure of variation. The variation of a process refers to how tightly all outcomes are clustered around the mean. The probability of creating a defect can be estimated and translated into a “Sigma level.” The higher the Sigma level, the better the performance. Six Sigma refers to having six standard deviations between the average of the process center and the closest specification limit or service level. That translates to fewer than 3.4 defects per one million opportunities (DPMO).The cost savings and quality improvements that have resulted from Six Sigma corporate implementations are significant. Motorola has reported billions in savings since implementation in the mid-1980s. Lockheed Martin, GE, Honeywell, and many others have also experienced tremendous benefits from Six Sigma.The Importance of VariationM any Six Sigma practitioners rely on static models that don’t account for inherent uncertainty and variability in their processes or designs. In the quest to maximize quality, it’s vital to consider as many scenarios as possible.That’s where @RISK comes in. @RISK uses Monte Carlo simulation to analyze thousands of different possible outcomes, showing you the likelihood of each occurring. Uncertain factors are defined with probability distribution functions that describe the possible range of values your inputs couldtake. @RISK allows you to define Upper and Lower Specification Limits and Target values for each output, and it includes a wide range of Six Sigma statistics and capability metrics on the outputs.@RISK | Six Sigma Guide@RISK Industrial edition also includes RISKOptimizer, which combines the power of Monte Carlo simulation with genetic algorithm-based optimization. This gives you the ability to tackle optimization problems that have inherent uncertainty, such as:•Resource allocation to minimize cost•Project selection to maximize profit•Optimize process settings to maximize yield or minimize cost•Optimize tolerance allocation to maximize quality•Optimize staffing schedules to maximize serviceSix Sigma Methodologies@RISK can be used in a variety of Six Sigma and related analyses. The three principal areas of analysis are:•Six Sigma / DMAIC•Design for Six Sigma (DFSS)•Lean or Lean Six SigmaEach of these is described in a little more detail below.Six Sigma / DMAICWhen most people refer to Six Sigma, they are in fact referring to the DMAIC methodology. The DMAIC methodology should be used when a product or process is in existence but is not meeting customer specification or is not performing adequately.DMAIC focuses on evolutionary and continuous improvement in manufacturing and services processes, and is almost universally defined as being comprised of five phases - Define, Measure, Analyze, Improve and Control:1. Define the project goals and customer (internal and external Voice of Customer or VOC)requirements2. Measure the process to determine current performance3. Analyze and determine the root cause(s) of the defects4. Improve the process by eliminating defect root causes5. Control future process performance@RISK | Six Sigma Guide Design for Six Sigma (DFSS)DFSS is used to design or re-design a product or service from the ground up. The expected process Sigma level for a DFSS product or service is at least 4.5 (no more than approximately 1 defect per thousand opportunities), but can be 6 Sigma or higher depending on the product. Producing such a low defect level from a product or service launch means that customer expectations and needs (Critical-To-Qualities or CTQs) must be completely understood before a design can be completed and implemented. Successful DFSS programs can reduce unnecessary waste at the planning stage and bring products to market more quickly.Unlike the DMAIC methodology, the steps of DFSS are not universally recognized or defined; almost every company or training organization will define DFSS differently. One popular Design for Six Sigma methodology is called DMADV, and retains the same number of letters, number of phases, and general feel as the DMAIC acronym. The five phases of DMADV are defined as: Define, Measure, Analyze, Design and Verify:1. Define the project goals and customer (internal and external VOC) requirements2. Measure and determine customer needs and specifications; benchmark competitors andindustry3. Analyze the process options to meet the customer needs4. Design (detailed) the process to meet the customer needs5. Verify the design performance and ability to meet customer needsLean or Lean Six Sigma“Lean Six Sigma” is the combination of Lean manufacturing (originally developed by Toyota) and Six Sigma statistical methodologies in a synergistic tool. Lean deals with improving the speed of a process by reducing waste and eliminating non-value added steps. Lean focuses on a customer “pull” strategy, producing only those products demanded with “just in time” delivery. Six Sigma improves performance by focusing on those aspects of a process that are critical to quality from the customer perspective and eliminating variation in that process. Many service organizations, for example, have already begun to blend the higher quality of Six Sigma with the efficiency of Lean into Lean Six Sigma.Lean utilizes “Kaizen events” -- intensive, typically week-long improvement sessions -- to quickly identify improvement opportunities and goes one step further than a traditional process map in its use of value stream mapping. Six Sigma uses the formal DMAIC methodology to bring measurable and repeatable results.Both Lean and Six Sigma are built around the view that businesses are composed of processes that start with customer needs and should end with satisfied customers using your product or service.@RISK | Six Sigma Guide@RISK and Six SigmaWhether it’s in DMIAC, DFSS, or Lean Six Sigma, uncertainty and variability lie at the core of any Six Sigma analysis. @RISK uses Monte Carlo simulation to identify, measure, and root out the causes of variability in your production and service processes. Each of the Six Sigma methodologies can benefit from @RISK throughout the stages of analysis.@RISK and DMAIC@RISK is useful at each stage of the DMAIC process to account for variation and hone in on problem areas in existing products.1. Define. Define your process improvement goals, incorporating customer demand and business strategy. Value-stream mapping, cost estimation, and identification of CTQs (Critical-To-Qualities) are ************************************************************************@RISKzoomsin on CTQs that affect your bottom-line profitability.2. Measure. Measure current performance levels and their variations. Distribution fitting and over 35 probability distributions make defining performance variation accurate. Statistics from @RISK simulations can provide data for comparison against requirements in the Analyze phase.3. Analyze. Analyze to verify relationship and cause of defects, and attempt to ensure that all factors have been considered. Through @RISK simulation, you can be sure all input factors have been considered and all outcomes presented. You can pinpoint the causes of variability and risk with sensitivity and scenario analysis, and analyze tolerance. Use @RISK’s Six Sigma statistics functions to calculate capability metrics which identify gaps between measurements and requirements. Here we see how often products or processes fail and get a sense of reliability.4. Improve. Improve or optimize the process based upon the analysis using techniques like Design of Experiments. Design of Experiments includes the design of all information-gathering exercises where variation is present, whether under the full control of the experimenter or not. Using @RISK simulation, you can test different alternative designs and process changes. @RISK is also used for reliability analysis and – using RISKOptimizer - resource optimization at this stage.5. Control. Control to ensure that any variances are corrected before they result in defects. In the Control stage, you can set up pilot runs to establish process capability, transition to production and thereafter continuously measure the process and institute control mechanisms. @RISK automatically calculates process capability and validates models to make sure that quality standards and customer demands are met.@RISK | Six Sigma Guide @RISK and Design for Six Sigma (DFSS)One of @RISK’s main us es in Six Sigma is with DFSS at the planning stage of a new project. Testing different processes on physical manufacturing or service models or prototypes can be cost prohibitive. @RISK allows engineers to simulate thousands of different outcomes on models without the cost and time associated with physical simulation. @RISK is helpful at each stage of a DFSS implementation in the same way as the DMAIC steps. Using @RISK for DFSS gives engineers the following benefits: •Experiment with different designs / Design of Experiments•Identify CTQs•Predict process capability•Reveal product design constraints•Cost estimation•Project selection – using RISKOptimizer to find the optimal portfolio•Statistical tolerance analysis•Resource allocation – using RISKOptimizer to maximize efficiency@RISK and Lean Six Sigma@RISK is the perfect companion for the synergy of Lean manufacturing and Six Sigma. “Quality only” Six Sigma models may fail when applied to reducing variation in a single process step, or to processes which do not add value to the customer. For example, an extra inspection during the manufacturing process to catch defective units may be recommended by a Six Sigma analysis. The waste of processing defective units is eliminated, but at the expense of adding inspection which is itself waste. In a Lean Six Sigma analysis, @RISK identifies the causes of these failures. Furthermore, @RISK can account for uncertainty in both quality (ppm) and speed (cycle time) metrics.@RISK provides the following benefits in Lean Six Sigma analysis:•Project selection – using RISKOptimizer to find the optimal portfolio•Value stream mapping•Identification of CTQs that drive variation•Process optimization•Uncover and reduce wasteful process steps•Inventory optimization – using RISKOptimizer to minimize costs•Resource allocation – using RISKOptimizer to maximize efficiency@RISK | Six Sigma GuideUsing @RISK for Six Sigma@RISK’s standard simulation capabilities have been enhanced for use in Six Sigma modeling through the addition of four key features. These are:1. The RiskSixSigma property function for entering specification limits and target values forsimulation outputs.2. Six Sigma statistics functions, including process capability indices such as RiskCpk, RiskCpmand others which return Six Sigma statistics on simulation results directly in spreadsheet cells.3. Columns in the Results Summary window that provide Six Sigma statistics on simulationresults in table form.4. Markers on graphs of simulation results that display specification limits and the target value. The standard features of @RISK, such as entering distribution functions, fitting distributions to data, running simulations and performing sensitivity analyses, are also applicable to Six Sigma models.RiskSixSigma Property FunctionIn an @RISK simulation the RiskOutput function identifies a cell in a spreadsheet as a simulation output. A distribution of possible outcomes is generated for every output cell selected. These probability distributions are created by collecting the values calculated for a cell for each iteration of a simulation.When Six Sigma statistics are to be calculated for an output, the RiskSixSigma property function should be entered as an argument to the RiskOutput function. This property function specifies the lower specification limit, upper specification limit, target value, long term shift, and the number of standard deviations for the Six Sigma calculations for an output. These values are used in calculating Six Sigma statistics displayed in the Results window and on graphs for the output. For example:=RiskOutput(“Part Height”,,RiskSixSigma(0.88,0.95,0.915,1.5,6))specifies an LSL of 0.88, a USL of 0.95, target value of 0.915, long term shift of 1.5, and a number of standard deviations of 6 for the output Part Height. You can also use cell referencing in the RiskSixSigma property function.These values are used in calculating Six Sigma statistics displayed in the Results window and as markers on graphs for the output.When @RISK detects a RiskSixSigma property function in an output, it automatically displays the available Six Sigma statistics on the simulation results for the output in the Results Summary window and adds markers for the entered LSL, USL and Target values to graphs of simulation results for the output.You can type the RiskOutput function, together with the RiskSixSigma function, directly into the cell’s formula, or you can have @RISK help you do this using the user interface.@RISK | Six Sigma Guide From the Add Output dialog, click the Settings/Actions button at the bottom of the window and select ‘Sho w Advanced Properties’:The Six Sigma tab of the dialog contains fields for configuring all the options:Clicking the OK button will add the RiskOutput function, together with the RiskSixSigma function, to the ce ll’s formula.The options available in the Six Sigma tab are:Calculate Capability Metrics for This Output - Specifies that capability metrics will be calculated and displayed in reports and graphs for the output. These metrics will use the entered LSL, USL and Target values.LSL, USL and Target - Sets the LSL (Lower Specification Limit), USL (Upper Specification Limit) and Target values for the output.Use Long Term Shift and Shift -Specifies an optional shift for calculation of long-term capability metrics.@RISK | Six Sigma GuideUpper/Lower X Bound - The number of standard deviations to the right or the left of the mean for calculating the upper or lower X-axis values.Six Sigma Statistics Functions@RISK includes a set of Six Sigma statistics functions which can be entered directly into a spreadsheet model to perform Six Sigma calculations. For example, consider the simple model shown below:Cell C15 contains a RiskOutput function with a RiskSixSigma property function:=RiskOutput(C14,,,RiskSixSigma(C4,C5,C6,0,6)) +RiskNormal(C10,C11)The green cells in column C contain the following Six Sigma statistics functions:=RiskCpk(C15)=RiskPNC(C15)=RiskDPM(C15)These statistics functions, like other @RISK statistics functions, show relevant results only after a simulation has been run. They rely on the parameter values (LSL, USL, and so on) in the RiskSixSigma property function in cell C15 for their values.Note also in this screenshot how the graph of the output in C15 shows the LSL, Target, and USL as markers. These markers also rely on information provided by the RiskSixSigma property function in cell C15.@RISK | Six Sigma Guide The complete list of Six Sigma statistic function can be found on @RISK’s Function menu:Six Sigma and the Results Summary Window@RISK’s Results Summary window summarizes the results of your model and displays thumbnail graphs and summary statistics for your simulated output cells and input distributions. When @RISK detects a RiskSixSigma property function in an output, it also will automatically display the available Six Sigma statistics for the simulation results for any output that utilizes Six Sigma.@RISK | Six Sigma GuideThis table can be exported to Excel, the printer, or a PDF file by clicking the Export button in the bottom right corner of the window.Clicking the Table Settings item from the Settings/Actions menu displays a dialog from which you can customize which statistics to display in the window:Six Sigma Markers on GraphsWhen @RISK detects a RiskSixSigma property function in an output, it adds markers for the LSL, USL and Target values to graphs of simulation results for the output. It also adds Six Sigma statistics to the statistics grid to the right of the graph.@RISK | Six Sigma GuideYou can configure the display of both the markers and the grid from by choosing the Graph Formatting Options item on the Settings/Action menu.@RISK | Six Sigma GuideSix Sigma Example ModelsA number of examples models that demonstrate the use o f Six Sigma can be found on Palisade’s website. Please visit https:///models/ and search for Six Sigma (results pictured below).。
《六西格玛普及讲义》
❖
→2（6σ)
❖ 长期目标
六西格玛的动态平衡
VOC客户
更高的要求
缺陷
Process 能力
Process 企业
流程的能力
规格下限
规格上限
西格玛水平，是客户声音与企业能力的短暂平衡！
六西格玛 我们的工作方式
六西格玛总体方法论
实际问题
统计问题
y f ( x1, x2 ,..., xk )
实际方案
六西格玛项目选题原则
❖六西格玛项目选题的原则一：
要从全流程上去分析、寻找流程的瓶颈或流程的弱环，以 项目的形式加以解决，消除瓶颈和弱环。
❖六西格玛项目选题的原则二：
要以公司（或组织）的战略和规划（愿景）及经营目标相 一致。
❖六西格玛项目选定的原则三：
与部门所关注的业务和绩效紧密联系，保证最有利于部门 业务、绩效的提升。
六西格玛 我们的工作方式
黑带的职责
❖ 传授Six Sigma的理念和工具； ❖ 建立团队； ❖ 指导绿带、团队成员利用工具快速有
效地达到改进目标； ❖ 与项目发起人一起确定有价值的项目； ❖ 与项目发起人一起解决一些有关资源
的问题； ❖ 向项目发起人汇报项目进展的情况；
六西格玛 我们的工作方式
六西格玛 我们的工作方式
一种简便的方法
正确的项目 +
正确的人员 +
正确的方法与工具 +
正确的支持 =
正确的成效$
流程的改善优化落到项目中-通过项目的改善解决
六西格玛 我们的工作方式
六西格玛方法论的改善、管理过程
Ｄ→
目标
现状
差距
全员智慧 ＋
6σ工具
六西格玛文档
六西格玛1. 什么是六西格玛？六西格玛是一种管理方法和哲学，旨在通过减少过程变异来提高质量和效率。
它起源于20世纪80年代的美国，由美国底特律的汽车制造商发起并推广。
六西格玛采用数据驱动的方法，通过收集和分析数据来改进以减少缺陷和变异。
六西格玛的目标是将缺陷率控制在每百万个机会中不超过3.4个，从而提高产品和服务的质量和一致性。
2. 六西格玛的原理六西格玛的核心原理是可用于统计控制和改进的六个标准差范围。
在统计学中，标准差用来衡量数据的变异程度。
六西格玛的目标是将过程的变异控制在正负六个标准差以内。
通过减少过程的变异，可以提高产品或服务的一致性和质量。
具体而言，六西格玛依靠以下几个步骤来实现过程改进：2.1 定义(D)首先，需要定义问题的范围和目标。
这包括确定关键指标和过程边界。
通过明确定义，团队可以明确目标并专注于关键问题。
2.2 测量(M)在此阶段，需要收集数据来了解当前过程的状况。
通过测量关键指标，可以了解过程的表现和变异程度。
测量也有助于确定所需的改进方向。
2.3 分析(A)在分析阶段，团队分析数据以确定问题的根本原因。
这通常涉及使用统计工具和技术来识别和量化变异的来源。
通过深入分析，可以发现引起问题的关键因素，并制定相应的改进措施。
2.4 改进(I)改进阶段是为了解决根本问题并提出改进方案。
根据数据分析的结果，团队可以制定和实施改变过程的方法。
这可能涉及到对工艺流程、设备和培训等方面进行调整和改进。
2.5 控制(C)在改进阶段之后，需要确保改进措施的持续有效。
控制阶段的目标是通过监测关键指标来确保过程保持稳定和可控。
同时，还需要建立反馈机制和持续改进的文化，以确保过程的持续改进。
3. 六西格玛的优势六西格玛方法有以下几个优势：3.1 提高质量通过减少过程变异，六西格玛可以提高产品或服务的质量。
通过数据驱动的方法，可以识别和消除导致缺陷的根本原因，从而提高产品质量和一致性。
3.2 提高效率六西格玛可以帮助组织识别和消除低效的操作和流程。
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六西格玛管理知识普及宣传教育手册主编：周先忠副编：王连杰、夏丽君编辑：时强、孙琛光、姜伟天润曲轴股份有限公司2成功的必经之路推行六西格玛是天润打造百年基业的需要，是建立独特、完整的企业文化的需要，是贯彻董事会把天润建设成国际化企业的指导思想的需要。
要想成为国际化企业, 在国际市场占有一席之地, 我们必须具备国际化企业的管理思想, 国际化企业的管理水平和国际化企业的竞争力。
推行实施六西格玛正是我们与国际化企业接轨, 向国际化企业迈进所必须经历的重要一步。
推行六西格玛是天润实现“二三五”战略，进军世界曲轴行业前三强的需要。
要实现“二三五”战略，在国际市场占有一席之地，我们必须在稳固国内市场的同时进军国际市场，挑战国际市场。
我们必须具有向国际市场挑战的胆魄和接受国际市场挑战的势力。
我们就是要与印度BAHRAT 、德国蒂森－克虏伯这样的世界强手同台竞技，一比高低。
压力虽然很大，但是前景也是光明的。
推行六西格玛, 实现质量与速度快速提升和改进正是我们增强信心、提升势力的首要条件之一。
六西格玛是世界制造业的致胜法宝，只有将六西格玛理念深深地根植入天润文化当中，我们才能成功。
我们推行六西格玛，建设国际化企业，进军世界曲轴行业前三强，不但是为了展现天润势力，也是为了展现国内曲轴行业的势力, 更是为了让全世界都能看到我们：发达、先进国家企业能做到的事情，我们中国企业也能做到。
振兴文登工业，振兴民族工业，这是我们天润人的使命。
望全体天润员工在学习中不断进步，在变革中不断成长，向着既定的“打造天润百年基业，营造国际化曲轴基地”的战略目标快速迈进。
天润曲轴股份有限公司总经理:孙海涛2007年6月3六西格玛概述六西格玛（6σ）最早是由摩托罗拉公司的比尔·史密斯于1986年提出，其目的是设计一个目标：在生产过程中降低产品及流程的缺陷次数，防止产品变异，提升品质。
真正流行并发展起来，是在通用电气公司的实践，即20世纪90年代发展起来的6σ（西格玛）管理是在总结了全面质量管理的成功经验，提炼了其中流程管理技巧的精华和最行之有效的方法，成为一种提高企业业绩与竞争力的管理模式。
该管理法在摩托罗拉、通用电气、戴尔、惠普、西门子、索尼、东芝等众多跨国企业的实践证明是卓有成效的。
随着实践的经验积累，它已经从单纯的一个流程优化概念，衍生成为一种管理哲学思想。
它不仅仅是一个衡量业务流程能力的标准，不仅仅是一套业务流程不断优化的方法，它已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管理哲学。
4六西格玛的发展里程碑5 六西格玛是什么■ 一个统计学的概念■ 一项提高质量的行动■ 一种提高企业竞争力的战略■ 一种企业文化简单概括的讲，六西格玛是经营哲学、是战略、是手段，通过它来改变我们思考问题和工作的方法。
六西格玛的特征□ 以顾客为中心□ 以工作流程为研究对象□ 科学的问题解决方法□ 专家人力培养□ 课题活动□ 六西格玛的目标是提高收益性7成功推行六西格玛会给我们带来：■ 不断发现缺陷产生的根本原因并努力消除缺陷■ 标准化生产■ 直通率的持续提高■ 减小整个生产过程的波动■ 缩短生产周期■ 稳定的交货期■ 更低的制造成本■ 更高的盈利能力■ 公司内部从总经理到基层员工的持续改进信念■ 以反映事实真相的数据做为决策和改进依据的管理模式■ 以目标为导向，沟通和协作为基础的高效团队工作方式■ 减少浪费，节约每个人的时间，使得我们的工作更有意义■ 培养各级六西格玛专家人力，储备管理和技术干部■ 提高顾客和员工的满意度■ 构建和谐向上的天润企业文化8六西格玛解决问题的方法与步骤做事的方法标准化达到100万个中3.4个缺陷变化水准的方法9六西格玛ROAD MAP1、 Define （定义）潜在问题的确认课题的选定、目标设定、TEAM(团队的选定与组建2、 Measure （测量）问题的计量的定义和PROCESS MAPPING(工程图，工程能力分析、判断六西格玛水准、改善对象目标明确化3、 Analyze （分析）缺陷的类型及原因分析、确定重要因子（Vital Few Xs ）4、 Improve （改善）示范适用解决方案、工程最佳适用条件验证试验 5、 Control （管理）管理计划和改善PROCESS 文件化、PROCESS 能力测定、适用和管理、监督101112六西格玛常用术语及解释CTQ （Critical To Quality）:对质量有直接影响的生产或实践要素。
是被顾客感知的生产和服务的核心特征。
它决定于通过VOC 反映的顾客的要求并以关键“Y ”的形式存在。
FEA(Financial Effect Analyst:(财务成果分析专家验证6sigma 课题财务成果的专家。
核实计算结果的正确性，评价每个活动团队的课题成果，使财务成果评价和对课题的奖励公平。
他们在管理部门或会计部门担当FEA 。
DFSS （Design for Six Sigma）: (六西格玛设计是一个系统的方法论。
在研发阶段设计产品和过程中考虑顾客的需要、期望的产品质量、可靠性和工艺的可能性，以及在短时期内生产6sigma 质量水准产品的可能性。
DFSS 能应用于服务部门和工作过程的再设计。
FPY(First Pass Yield: (一次通过率是指在没有修理和再作业的情况下，一次生产为达标品质的产品和服务的直接通过率。
RTY(Rolled Throughput Yield: (直通率是指贯穿整个工程没有修理和再作业时，产品理论累计品质达标率。
RTY 等于每个工序FPY 的乘积。
SIPOC(Supplier Input Process Output Customer: (供应者、工程输入、生产或服务过程、工程输出、需求者描绘从供应者到需求者的整个流程的图示。
不仅有输入输出数据，还有收到输出数据和VOC 的顾客和提供输入数据的供应商。
这些信息使我们能够系统地解决顾客所期望的问题。
DPO(Defect per Opportunity: (缺陷机会它等于一个单位中观察到的缺陷数，除以缺陷机会。
如填写一张有10个格子的表格，2个格子的内容错误，DPO ＝2个错误/10个机会＝0.213PCI(Process Capability Index ：（工程能力指数）通常用于对比连续工程的散布，主要的指数是能被计算成sigma 水平的CP 、CPk （短期）和PP 、PPk （长期）。
当标准在界限范围内时，工程能力指数如下计算：CP ＝（Su-Sl ）/6σ，其中Su 为上偏差，Sl 为下偏差。
Sigma ，σ:（标准偏差）解释为分布的散布宽度和水平。
Sigma 是一种尺度，意味着变化、散布和偏差，同时也指母集团的标准偏差。
Sigma level: (西格玛水准通常用于对比不同的产品和工程的不同平均值。
公式是3*CP，如果考虑到中心的偏移，通常公式为3*（CPk+0.5），在计算SIGMA 水准之前先定义CTQ ，主要的质量关联指数是不良率、Q －COST 和RTY 。
工程关联指数是按时交货率、存货资金周转率、存货充分率。
有时也被称为Z 值。
Statistical Thinking: (统计思想对于想成为一个有效率的经营者，它是和阅读与写作能力一样必不可少。
突破的捷径是减少工程和系统的散布。
Cost of Quality,Q-Cost: (品质费用需要满足顾客的总的费用。
Q －COST 是质量改善，系统操作、保全，产品评审活动，评价发生在制造及提供服务损失的财务上的影响。
Q －COST 包括内部失败费用，外部失败费用及预防费用。
Score Board: (评价展示牌是一个能够准确迅速的展示Sigma 财务影响（40%），课题的进展水平（30%）及Belt 维持率（30%）的展示牌。
Champion planning: (倡导者计划公司Champion 定期开会，设定管辖的经营团队的6Sigma 活动计划，加强他们的领导能力和TOP －DOWN 课题（即从公司经营课题到Champion 课题再到BB 课题）。
TPM(Total Productive Maintenance：(全员参与的生产保全公司全员从总经理到一线员工共同参与的使设施效率最大化活动的总称。
包括生产的所有层次，如计划、设计、设施及设备的实际使用。
14TPI （Total Productivity Innovation ）: (全员生产力革新通过优化每道工序的排序，在所有层次上分担目标，把所有的活动集中于同一方向，使经营效益最大化。
KM （Knowledge Management）: (知识管理是一个管理概念，为了使公司创新、积累、分享和利用知识的方式系统化，这些知识来源于员工自己或组织，这样能加强竞争力和使公司利益最大化。
PI （Process Innovation）: (工程革新从顾客的角度出发，转变所有员工的思考和工作方法，目的在于工程的本质革新，开发世界级的顶尖产品，以及培训全球化和专业化的人力资源。
SQM （Standard Quality Management ）: (标准质量管理为了达到6Sigma 水平，建立标准，分析评估数据，建立反馈系统以改善制造过程的输入输出变量的一系列的活动，以提供质量领先、价格低廉的产品，达到顾客满意。
CRM （Customer Relationship Management）: (顾客关联管理分析和结合与顾客关联的内部和外部数据，这些数据用于计划、辅助生产、评估市场等活动，这些计划基于顾客的要求，目的是从选定的顾客中产生利润及保持长期的顾客关系。
SCM （Supply Chain Management）: (供应链管理作为一个结合的整体，从原材料供应到最终的顾客，观察供应链中的所有环节，为了使整个供应链对多变的市场产生同步响应。
CSI （Chart Solve Implement ）: （图表解决工具）是问题解决和改善的统计术语。
作为一种方法论，它常用来定义问题，列举输出变量来源；把解决问题的至关重要的变量条件最优化之前，先把变量按优先顺序排列。
15六西格玛的9种核心工具1、QFD （Quality Function Deployment ）：（品质功能展开）一个链接顾客（VOC ）对产品的要求→产品设计标准→工程标准的矩阵，也叫质量屋（HOQ ）。
聚焦于顾客，它缩短了产品开发时间周期和增加团队的力量。
2、MSA （Measurement System Analysis ）：（测量系统的分析）由测量仪器、测量设备、材料、测量方法和测量环境组成。
这些分析加强了数据的可靠性。
代表性测量指数是R ＆R （单位%，测量仪器的重复性和再现性）及P/T（单位%） Repeatability ：（重复性）同一作业者用同一测量仪器对同一测定对象的同一特性进行连续测量的偏差。