六标准差
六标准差之简介—图
六標準差之簡介
六標準差主要的方法和工具：
• 6σ並非全然一新的發明，其原因係管理業 界最近的一些突破性思惟，另一些則來自 常識（常識是最不平凡的知識）。結合---甚至是執行，當前企業許多不連貫觀點， 趨勢和工具的方法，視改進專案之需求。
六標準差主要的方法和工具：
• 各項己知之方法、工具，均可應用，未開 發之方法、工具，亦可因而有創新開發之 可能。在品質運動盛行後，這些年來，各 流程採用了許多「改進模式」，如PDCA， 在6σ組織中日益通行的改進模式則運用和 參考所謂DMAIC五階段的改進循環模式：
六標準差之好處
• 6σ將可帶來驚人且豐富的改進效 果，6σ推行得當，可帶來鉅額財 務獲利，更能獲無形利益。如員工 士氣的改善、自信的獲得、生氣蓬 勃、充滿熱忱。
六標準差的六大主旨：
• 主旨一：真心以顧客為尊：把顧客擺首要 地位，改進與否端視能否影響顧客滿意和 價值而定。 • 主旨二：管理依資料和事實而更新：提高 並強化事實決定管理的水準。
六標準差之簡介
• 為一全面且具彈性的系統，可用於 獲取、維持和擴大企業的成功。六 標準差的驅動要素，在於洞悉顧客 之需，嚴格使用事實、資料和統計 分析，以及全力關注業務流程的管 理，改善和創新。
六標準差潛藏的好處：
• 1．6σ涵括多方面的企業經營作業 典範和技能（一些屬於進階，一些 屬於常識），這些是成功和成長的 要件。我們可以將6σ套用在許多 不同的業務和挑戰上-----從策略規 劃到營運到顧客服務，並獲取最大 成效。
六个标准差(6 Sigma)
3σ 的不足(一)
過去個世紀以來，一般企業多建立在三 個希格瑪的品質水平，此一水平今後已 經無法接受。試想，99.73%的良品率看 來已經相當完善，但就服務業而言，它 的績效水平卻是如下所述
5
3σ 的不足(二)
每年20,000次的醫生藥方發生錯誤 銀行每小時有22,000張支票扣款弄錯 每年8.6小時的水電供應失常 在芝加哥國際機場,每天兩架飛機失事 每週有500次失敗的外科手術 每小時弄丟2,000份郵件
n
製程標準差 ( Pp 值 )
σ=
∑ (x
i =1
i
− x)
2
(n − 1)
3
製程的飄移
當 Ca = 0 時，6 σ 的不良率 = 2 PPB (PPB 十億分之一) (Ca = 0 表示製程正好對準中心 ) Ca = 0 的機率很小，正常來說都會有一 個飄移 當製程的飄移在 1.5 σ (由摩托羅拉提 出) ，其不良率 = 3.4 PPM
1
6 σ 的演進
3σ (不良率 2,700 PPM) (一個規格公差內含有正負3 σ ) PPM (百萬分之一) 日本廠商 10 PPM 日本豐田 TOYOTA 4 PPM 6 σ (不良率 2 PPB)
2
σ 的計算
估計標準差 ( 有組數的觀念 ) σ = ( Cp 值 )
( xij − xi ) 2 ∑∑
23
顧客與 6σ
一個需要 250 個零件組成的產品由兩個廠 家來生產，他們的質量水平分別是3 σ 與 6 σ ，那麼，每生產 10,000 個產品，他們 交給客戶的無缺陷產品將是 5,087 個及 9,999 個，由於市場是由顧客決定的，無 庸質疑， 6σ質量具有強勁的市場競爭力
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六西格玛理论
六西格玛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，进而成为一种应对动态的竞争环境，提升企业竞争力，取得长期成功的企业战略。
由来六西格玛（Six Sigma）是在20世纪90年代中期开始被GE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、改善和优化的技术，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GE的全球化、服务化、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。
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，追求持续进步的一种管理哲学。
6σ质量管理方法6σ管理法是一种统计评估法，核心是追求零缺陷生产，防范产品责任风险，降低成本，提高生产率和市场占有率，提高顾客满意度和忠诚度。
6σ管理既着眼于产品、服务质量，又关注过程的改进。
“σ”是希腊文的一个字母，在统计学上用来表示标准偏差值，用以描述总体中的个体离均值的偏离程度，测量出的σ表征着诸如单位缺陷、百万缺陷或错误的概率性，σ值越大，缺陷或错误就越少。
6σ是一个目标，这个质量水平意味的是所有的过程和结果中，99.99966% 是无缺陷的，也就是说，做100万件事情，其中只有3.4件是有缺陷的，这几乎趋近到人类能够达到的最为完美的境界。
6σ管理关注过程，特别是企业为市场和顾客提供价值的核心过程。
因为过程能力用σ来度量后，σ越大，过程的波动越小，过程以最低的成本损失、最短的时间周期、满足顾客要求的能力就越强。
6σ理论认为，大多数企业在3σ～4σ间运转，也就是说每百万次操作失误在6210～66800之间，这些缺陷要求经营者以销售额在15%～30%的资金进行事后的弥补或修正，而如果做到6σ，事后弥补的资金将降低到约为销售额的5%。
为了达到6σ，首先要制定标准，在管理中随时跟踪考核操作与标准的偏差，不断改进，最终达到6σ。
6σ 计算公式
6σ 计算公式6σ（六西格玛）是一种质量管理方法，常用于企业和组织中以提高产品和服务的质量。
要理解6σ 计算公式，咱们得先搞清楚几个关键概念。
在6σ 中，有个重要的概念叫“标准差”。
标准差呢，简单来说就是一组数据的离散程度的度量。
比如说，咱们班同学的考试成绩，有的高有的低，标准差就能告诉我们这些成绩分布得有多开。
6σ 计算公式通常是这样的：USL - LSL = 6σ这里的 USL 代表规格上限，LSL 代表规格下限。
举个例子啊，假设咱们生产一种零件，规定长度要在 10 厘米到 15厘米之间。
那么 15 厘米就是 USL，10 厘米就是 LSL。
假如经过测量和计算，发现这种零件的标准差σ 是 0.83 厘米。
那咱们来算算看：（15 - 10）÷ 6 = 0.83 厘米这就说明，咱们的生产过程达到了6σ 的水平，质量相当不错啦！但实际操作中，可没这么简单哦！有时候数据的收集就很让人头疼。
我记得有一次，我们在工厂里为了计算某个产品的6σ 值，工人们花了好几天时间来测量和记录各种数据。
那真是累得够呛！有的数据还不准确，又得重新测量，可把大家折腾坏了。
而且，6σ 可不仅仅是个计算公式那么简单。
它代表着一种追求卓越质量的理念和文化。
要真正实现6σ 水平的质量管理，需要整个团队的努力，从设计、生产到检验，每个环节都不能马虎。
比如说，在设计阶段，就得充分考虑各种可能的因素，把产品的规格定得合理又精确。
生产过程中，要严格控制每一道工序，保证产品的质量稳定。
检验的时候，更是要一丝不苟，不放过任何一个次品。
总之，6σ 计算公式虽然看起来不复杂，但要把6σ 真正运用好，可不是一件容易的事儿。
这需要我们有耐心、细心，还得有团队合作的精神。
只有这样，才能不断提高产品和服务的质量，让客户满意，让企业发展得越来越好！。
6西格玛计算公式
6西格玛计算公式六西格玛计算公式，也称为六标准差计算公式，是一种用于评估过程能力和质量改进的统计方法。
它是六个标准差的计算，可以评估一个过程输出的离散程度和稳定性。
本文将详细介绍六西格玛计算公式的原理和应用。
一、什么是六西格玛计算公式？六西格玛的计算公式基于正态分布曲线，正态分布是一种在统计理论中非常常见的分布形式。
正态分布曲线可以描述许多自然和社会现象，它呈钟形曲线，平均值位于中心，标准差决定了曲线的扁平程度。
正态分布曲线的标准差越小，曲线就越窄，说明输出的离散程度越小，过程能力越高。
二、六西格玛计算公式的原理六西格玛计算公式是通过计算过程的均值和标准差来评估其过程能力。
过程的均值是过程输出的中心位置，标准差是过程输出的离散程度。
通过计算这两个指标，可以判断过程的稳定性和准确性。
六西格玛计算公式如下：六西格玛上限=过程均值+6*标准差六西格玛下限=过程均值-6*标准差三、六西格玛计算公式的应用六西格玛计算公式可以应用于各种过程的能力评估和质量改进。
以下是一些常见的应用场景：1.生产过程能力评估：通过计算生产过程的均值和标准差，可以评估生产过程的稳定性和准确性。
如果生产过程的输出在规范范围之外，就可以采取措施来改进生产过程，以提高产品质量。
2.服务过程能力评估：六西格玛计算公式可以用于评估各种服务过程的能力，例如客户服务、物流配送等。
通过评估过程的稳定性和准确性，可以发现并改进服务过程中的问题，提高服务质量。
3.工程过程改进：六西格玛计算公式可以用于工程过程的能力评估和改进。
通过评估工程过程的能力，可以发现并改进工程过程中的问题，提高工程质量和效率。
4.采购过程能力评估：通过评估采购过程的能力，可以判断供应商的质量稳定性，从而选择合适的供应商。
采购过程能力评估还可以帮助采购部门改进采购过程，提高采购效率和准确性。
五、结论六西格玛计算公式是一种用于评估过程能力和质量改进的统计方法。
它通过计算过程的均值和标准差来评估过程的稳定性和准确性。
六标准差的管理定义
六标准差的管理定义1. 引言在管理学领域中，六标准差（Six Sigma）是一种质量管理方法，旨在通过降低流程的变异性来提高产品和服务的质量，并最大程度地减少缺陷和不完美性。
六标准差方法源自于通用的统计学方法，它的目标是使每个过程的输出变异性控制在一个可接受的范围内，从而确保产品或服务能够满足或超越客户的期望。
2. 六标准差的概述六标准差方法是由Motorola公司在20世纪80年代首次引入并推广的。
它基于统计学原理，使用数据和事实为决策提供支持，以实现质量的改善。
六标准差方法重点关注过程中的错误、缺陷和失败，而不仅仅是产品的不良特性。
通过将问题转变为可测量的数据，六标准差方法提供了一个结构化的方法来分析和解决问题。
3. 六标准差的核心原则六标准差方法基于一些核心原则，如下所示：3.1 客户导向六标准差方法始终以客户需求为中心。
它强调将声音传递到组织内各个层次，确保产品和服务以客户为中心。
3.2 数据驱动六标准差方法依赖于客观数据和事实，而不是基于主观推测。
只有通过数据的分析和测量，才能进行准确的问题识别和改进决策。
3.3 流程导向六标准差方法关注整个流程，而不仅仅关注局部的问题。
它要求组织借助流程分析和改进方法，从而对业务流程进行优化和标准化。
3.4 团队合作六标准差方法强调团队合作和跨职能合作，以实现共同的目标。
只有通过集思广益和协作，才能找到最佳的解决方案。
3.5 持续改进六标准差方法是一个不断改进的过程。
它鼓励组织持续地学习和改进，以适应不断变化的市场环境和客户需求。
4. 六标准差的工具和方法六标准差方法拥有一系列的工具和方法，用于识别、分析和解决问题。
其中一些常用的工具包括：4.1 DMC方法DMC方法是六标准差中最常用的方法之一，它由以下五个步骤组成：•Define（定义）：明确问题的范围和目标，确保与客户需求一致。
•Measure（测量）：收集数据并分析当前流程的性能和变异性。
•Analyze（分析）：确定现有问题的根本原因，寻找潜在的改进机会。
六标准差的定义
六标准差的定义什么是标准差？在统计学中，标准差是一种衡量数据集中变量离散程度的度量指标。
标准差能够告诉我们数据点与平均值之间的差异，以及数据点之间的差异。
标准差的计算公式如下：标准差= sqrt(Σ(xi-μ)²/N)其中，xi表示每个数据点，μ表示数据的平均值，N表示数据个数。
六标准差的概念六标准差（Six Sigma）是一种质量管理方法，旨在通过降低过程可变性，并最大限度地减少缺陷，从而提高产品和服务的质量。
六标准差方法由Motorola公司在20世纪80年代提出，后来被许多公司广泛采用并得到了成功的实施。
在六标准差方法中，设计目标是将制程变差减少到每个功能特性不超过六个标准差，使得制程过程中的错误率非常低。
这意味着六标准差方法要求在不超过3.4个缺陷/百万机会（Defects Per Million Opportunities, DPMO）的情况下达到99.99966%的过程准确性。
六标准差的原理六标准差方法的基本原理是将质量管理过程分为五个阶段：识别、定义、分析、改进和控制（Define, Measure, Analyze, Improve, Control，简称DMC）。
通过这个过程，公司可以识别并改进可能导致质量问题的因素，并减少产品和服务的可变性，从而提高过程质量。
DMC过程的五个阶段1.识别（Define）：在这个阶段，团队明确地定义了项目的目标、范围和约束条件。
这个阶段的重点是确保团队成员对问题的理解是一致的，并确保项目的目标与公司的整体策略相符。
2.定义（Measure）：在这个阶段，团队确定了用于衡量过程绩效和变异性的关键指标。
例如，团队可以收集和分析数据来确定过程的性能水平，并识别可能导致质量问题的根本原因。
3.分析（Analyze）：在这个阶段，团队使用统计工具和技术来分析数据，以便了解过程中存在的问题和瓶颈。
通过分析数据，团队可以确定关键因素，并确定可能的改进机会。
简介六个标准差
GOODSKY
何謂 標準差 ?
(1)開宗明義話標準差
標準差(Standard Deviation) 其符號 (σ )音為Sigma，是希臘字母之第十八個 的小寫，其在統計學中的意義是變異數之 開根號，代表一組數據其個數據間的差異。 尤其主要的是σValue 與σ Level之區別， 前者是標准差的數值，后者是指標准差水 平，也是目前人們常提起的多少標准差， 代表著其制程能力或品質水平。
GOODSKY
五、分析(3)
3.就動作電壓這管控項目（control Item)之特性 而言，其規格標准之取定是有檢討之余地。 3-a：在其命題之方式中實在看不出規格下限， 因為此管控項目是有上下限之界定，且為了追求 Relay質量的穩定一般都以避免感動電壓靠近臨界值， 為考量而希望維持在其上下限之中間值，因此此題之 規格制訂應明示出其規格中心值并有規格上下限。 3-b：DEC于工程能力計算上使用之公式有些 計算過程被遺漏，因為必依子組容量大小 將S值除以c4之常數值以調整偏差。 GOODSKY
GOODSKY
如何推動六個標準差專案 ? (1)突破路線圖
定義
6Sigma 概論
測量
明確專案定義
分析
確認變異來源 探測性分析
改善
篩選關鍵輸 入變數(DOE)
控制
最佳輸出變數
專案 管理
確認輸入及 輸出指標
確認變異來源 統計性分析
找尋交互作用 (DOE)
控制X 和監控Y
電腦 應用
分析測量系統
確認變異來源 變異數分析
實施程序:
圖表分析 關聯分析 回歸分析 均值檢定 變異數檢定 抽樣計劃 FMEA
GOODSKY
如何推動六個標準差專案 ? (5)改善階段
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6-Sigma ●
1924 (1940)
1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000
年代 2
註：括弧( )內表示開始大幅推展期
圖1:品質歷史之演進
LITE ON
Six-Sigma 之源起
Six-Sigma 是1980年代由 Motorola 所發展出來的管理手法。 1981年，Motorola 執行長 Bob Galvin 要求公司的績效在5年內要改 善10倍。 1985年，通訊事業部工程師 Bill Smith 提出 Six-Sigma 之構想。 1987年11月15日，Motorola 開始推行 Six-Sigma。 1988年，Motorola 獲得美國國家品質獎 (Malcolm Baldrige National Quality Award)。 1991年， Allied Signal (聯訊) 開始推動 Six-Sigma，效果卓著。 1995年，GE CEO Jack Welch開始大力推動，驚人的績效 驚人的績效，使Six驚人的績效 Sigma 蔚為風潮。
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何謂6標準差(6σ) 何謂6標準差(6σ)
以客戶及統計思考為基礎著眼點 客戶及統計思考為基礎著眼點 的解決問題的方法架構 A structured, fact based problem solving methodology focused on 達到客戶的需求及滿意 降低在商業服務業或製造過程中的變異 降低在商業服務業或製造過程中的變異. 變異 運用統計學的計算方式,用來表示產品接近其目標標準的程度與 運用統計學的計算方式 用來表示產品接近其目標標準的程度與 統計學的計算方式 平均值,標準差 描述一個過程或步驟資料的離散程度 (平均值 標準差 ) 平均值
N i =1
變異數： 變異數： 標準差： 標準差： 樣本個數
S2 =
S=
(Xi −X)2 ∑
i=1
n
n −1
σ2 =
N
S2
σ = σ2
N = 母體個數
n=
S = 樣本標準差 X i = 第 i 個數據 X = 全部 n 個數據之平均數
σ = 母體標準差
µ = 母體平均數
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－σ為希臘字母，代表某一群體(母體)標準差，用來衡量品 為希臘字母，代表某一群體(母體)標準差， 質特性變異尺度，其值愈大則變異愈大，即品質不安定。 質特性變異尺度，其值愈大則變異愈大，即品質不安定。 雖製程平均值 X 在規格中心，若σ變異亦大會超出規格外。 在規格中心， 變異亦大會超出規格外。 －一般而言，σ為未知，需由樣本統計量去預測，而這些樣本 一般而言， 為未知，需由樣本統計量去預測， 值就是製程資訊，祇要找到樣本資訊再推測母體分配( 值就是製程資訊，祇要找到樣本資訊再推測母體分配(母體 標準差與平均值)並加以改善，則其系統便可改善。 標準差與平均值)並加以改善，則其系統便可改善。 用變異衡製程好壞，可直接反應不合格率大小， －用變異衡製程好壞，可直接反應不合格率大小，精細到 PPM。 PPM。 個數增多，不良率PPM則下降： PPM則下降 －當σ個數增多，不良率PPM則下降：
PROCESS CAPABILITY
±6σ DESIGN SPECIFICATION WIDTH
LITE ON
當你買一瓶藥時,你是否期望每一粒藥片都是好的 ? 當你買一瓶藥時, 當你搭飛機時,你是否期望每一次起降都正確, 當你搭飛機時,你是否期望每一次起降都正確,準時 ? 客戶對我們的產品是否有相同的期待 ? 我們對生產流程, 我們對生產流程, 管理決策 及其它流程是否有相同期望 ? 當客戶買到一個不良品時,對他而言不良率為100 %,同時他 當客戶買到一個不良品時,對他而言不良率為100 %, 不良率為 (她)會告知其他親友,即使我們號稱出貨不良率99.9 % . 會告知其他親友,即使我們號稱出貨不良率99.9
σ ２ ３ ４ ５ ６
PPM 308500 66800 6210 233
3.4
REMAREK ±1.5σ SHIFT
LITE ON
例：顧客要求4.5日準時出貨，實際出貨日期為如下 3.5 , 4.0 , 4.6 , 4.8 , 4.9 , 5.2 ,如此顧客滿意嗎? 平均出貨日＝(3.5＋4.0＋4.6+4.8+4.9+5.2)/6 =27/6=4.5日 平均4.5日符合顧客要求，但顧客非常不滿原因在那裡？ 原因在於變異太大 σ=0.632 若顧客認為4.5±0.5日仍可接收，則其達成率為多少? Z=0.5/0.632=0.79 Φ(Z)=0.215
穫得最正確之流程技術 Y=f(x)
LITE ON 品質水準對企業獲利能力的影響
PPM 2σ企業 σ 3σ企業 σ 4σ企業 σ 5σ企業 σ 6σ企業 σ RTY(%) 獲利的減損
全面品質管制 全面品質管理 6個 Sigma
全公司品質管制 供應鏈品質管理
全面顧客滿意-------------------------21世紀
1
LITE ON
休華特 QC ● QI ●
19世紀初 1910
TCS ? 1979 ● (2000) SCQM 石川馨 TQM ● CWQC ● (2000) 費根堡 (1990) ● TQC 1972 QA ● (1980) ● 1951
LITE ON
品質的一致性 乙選手 甲選手
誰的成績好呢? 誰較有潛力呢? 你會選誰當選手呢?
您的產品/服務品質 供應商若有問 您的產品 服務品質/供應商若有問 服務品質 您希望是甲狀況還是乙狀況呢? 題,您希望是甲狀況還是乙狀況呢 您希望是甲狀況還是乙狀況呢
LITE ON
變異程度之衡量 樣本 母體 ( X i − µ )2 ∑
LITE ON
何謂6標準差(6σ) 何謂6標準差(6σ)
“Sigma” 是一個希臘字母 (σ)
變異的意思 標準差 defects per million opportunities (DPMO)
Sigma 級數 (or Sigma 品質級數 品質級數)
不良品發生之頻率 Six Sigma 品質級數等於 3.4PPM 不良率
LITE ON
6σ的發展史 6σ的發展史
Motorola 在 80年代後期喊出口號而在 年代發展成一 年代後期喊出口號而在90年代發展成一 年代後期喊出口號而在 種品質Program 種品質 GE 改變 Motorola Six Sigma Model 成為以專案為基礎的 管理方式而發揚光大,並穫得可觀的利益 管理方式而發揚光大 並穫得可觀的利益 增加了一些統計工具到專案管理使投資報酬率大大提 昇 黑帶人員為主要專案導入者 以美國企業為例, 有導入6 一年之內完成2-3個 以美國企業為例 有導入 SIGMA者,一年之內完成 個 者 一年之內完成 專案可為公司創造平均 $500,000 and $1500,000 之利潤
LITE ON
六標準差簡介
Six-Sigma Introduction
LITE ON
有知識能解決問題嗎 知識能解決問題嗎? 能解決問題嗎 有智慧能解決問題嗎 智慧能解決問題嗎? 能解決問題嗎 解決問題是靠
不一定 也不一定
找出解決問題的最佳方法 程序與徹底執行 找出解決問題的最佳方法,程序與徹底執行 方法
LITE ON
6σ-PPM品質計劃
Mean
1.5σ 1.5σ
Cp =2.0 Cpk=1.5
Cp =2.0 Cpk=1.5
Virtually Zero Defects 3.4PPM
Cp =2.0 Cpk=2.0
Virtually Zero Defects 3.4PPM +∞
-∞ -6σ -5σ -4σ -3σ -2σ -1σ +1σ +2σ +3σ 4σ 5σ 6σ
Input
KPIV
Process
KPOV
Output
CTQ Customer
LITE ON Cost of Poor Quality “冰山” 冰山” 冰山
銷售的4-10% 傳統品質成本 –銷售的 銷售的
有形的 -衡量 • 檢查 • 保証 • 廢棄 • 重工 • 檢查不合格 隱形工廠
額外 Costs of Poor Quality—銷售的 20-35% 銷售的
其達成率＝1-0.215=0.785=78.5% 若要達到6σ品質，則需縮小變異σ值為=0.5/6=0.083 亦即使σ值由0.632縮小至0.083共7.6倍
LITE ON What is Sigma?
Target
Specification Limit
一些失敗 的機會 1σ σ
µ
3σ σ
更少失敗的機會
Define Measure Analyze Improve Control
LITE ON Why Six Sigma ?
1. GE 投資6億賺 億美金 投資 億賺25億美金 億賺 2. Allied Signal 賺2.2billion 3. 台灣福特共培養了 台灣福特共培養了36BB, 250GB 4. 英業達投資 英業達投資4000萬新台幣推 σ 萬新台幣推6 萬新台幣推 5.花旗銀行 美國運通銀行目前正在推 σ. 花旗銀行, 美國運通銀行目前正在推6 花旗銀行 6. 日本 Toshiba , Sony也開始導入 σ. 也開始導入6 也開始導入 7. 韓國三星 韓國三星,LG於98年引爆 σ風潮 年引爆6 於 年引爆 風潮 7. 中國推行 σ的企業包括 : 聯想 萬象 中國推行6 的企業包括 聯想,萬象 首創,小天鵝 斯達康,德爾福 首創 小天鵝,UT斯達康 德爾福 等等 小天鵝 斯達康 德爾福…等等
LITE ON 6σ的思考方式 6σ的思考方式
所有的改進都建立在‘流程’ 所有的改進都建立在‘流程’ 主要流程產出變異數 Key Process Output Variables (KPOV’s)vary over time 變異是主要流程輸入變異數 Key Process Input Variables (KPIV’s) 所產生的 經常性的 Common Cause 特例產生的 Assignable Cause KPOV’s are improved by improving KPIV’s 減少變異數或改變變異數