6SIGMA 二
6sigma是什么
6sigema是什么？一、6sigma管理的来源六西格玛（6σ或SixSigma）最早作为一种突破性的质量管理战略在八十年代末在摩托罗拉公司成型并付诸实践，三年后该公司的六西格玛质量战略取得了空前的成功：产品的不合格率从百万分之6210（大约四西格玛）减少到百万分之32（5.5西格玛），在此过程中节约成本超过20亿美金。
随后即有德仪公司和联信公司（后与霍尼维尔合并）在各自的制造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。
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。
二、6sigma管理的发展继摩托罗拉、德仪、联信/霍尼维尔、通用电气等先驱之后，几乎所有的财富500强的制造型企业都陆续开始实施六西格玛管理战略。
值得注意的是，一直在质量领域领先全球的日本企业也在九十年代后期纷纷加入实施六西格玛的行列，这其中包括索尼、东芝、本田等。
韩国的三星、LG也开始了向六西格玛进军的旅程。
另一值得注意的现象是自通用电气之后，所有公司都将六西格玛战略应用于组织的全部业务流程的优化，而不仅仅局限于制造流程。
更有越来越多的服务性企业，如美国最大的花旗银行、全球最大的B2C网站公司Amazon. com等也成功的采用六西格玛战略来提高服务质量、维护高的客户忠诚度，所以六西格玛已不再是一种单纯的、面向制造性业务流程的质量管理方法，同时也是一种有效的提高服务性业务流程的管理方法和战略。
六西格玛的计算公式解读
6西格玛1西格玛=690000次失误/百万次操作2西格玛=308000次失误/百万次操作3西格玛=66800次失误/百万次操作4西格玛=6210次失误/百万次操作5西格玛=230次失误/百万次操作6西格玛=3.4次失误/百万次操作7西格玛=0次失误/百万次操作什么是6西格玛"σ"是希腊文的字母,是用来衡量一个总数里标准误差的统计单位。
一,以4西格玛而言般企业的瑕疵率大约是3到4个西格玛,相当于每一百万个机会里,有6210次误差。
如果企业不断追求品质改进,达到6西格玛的程度,绩效就几近于完美地达成顾客要求,在一百万个机会里,只找得出3.4个瑕疪。
6西格玛(6Sigma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。
6西格玛的主要原则(一在推动6西格玛时,企业要真正能够获得巨大成效,必须把6西格玛当成一种管理哲学。
这个哲学里,有六个重要主旨,每项主旨背后都有很多工具和方法来支持.6西格玛的主要原则(二真诚关心顾客。
6西格玛把顾客放在第一位。
例如在衡量部门或员工绩效时,必须站在顾客的角度思考。
先了解顾客的需求是什么,再针对这些需求来设定企业目标,衡量绩效。
6西格玛的主要原则(三根据资料和事实管理。
近年来,虽然知识管理渐渐受到重视,但是大多数企业仍然根据意见和假设来作决策。
6西格玛的首要规则便是厘清,要评定绩效,究竟应该要做哪些衡量(measurement,然后再运用资料和分析,了解公司表现距离目标有多少差距。
6西格玛的主要原则(四以流程为重。
无论是设计产品,或提升顾客满意,6西格玛都把流程当作是通往成功的交通工具,是一种提供顾客价值与竞争优势的方法。
六西格玛的计算公式
6西格玛1西格玛＝690000次失误／百万次操作2西格玛＝308000次失误／百万次操作3西格玛＝66800次失误／百万次操作4西格玛＝6210次失误／百万次操作5西格玛＝230次失误／百万次操作6西格玛＝3.4次失误／百万次操作7西格玛＝0次失误／百万次操作什么是6西格玛"σ"是希腊文的字母，是用来衡量一个总数里标准误差的统计单位。
一，以4西格玛而言般企业的瑕疵率大约是3到4个西格玛，相当于每一百万个机会里，有6210次误差。
如果企业不断追求品质改进，达到6西格玛的程度，绩效就几近于完美地达成顾客要求，在一百万个机会里，只找得出3.4个瑕疪。
6西格玛（6Sigma）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。
6西格玛的主要原则(一)在推动6西格玛时，企业要真正能够获得巨大成效，必须把6西格玛当成一种管理哲学。
这个哲学里，有六个重要主旨，每项主旨背后都有很多工具和方法来支持.6西格玛的主要原则(二)真诚关心顾客。
6西格玛把顾客放在第一位。
例如在衡量部门或员工绩效时，必须站在顾客的角度思考。
先了解顾客的需求是什么，再针对这些需求来设定企业目标，衡量绩效。
6西格玛的主要原则(三)根据资料和事实管理。
近年来，虽然知识管理渐渐受到重视，但是大多数企业仍然根据意见和假设来作决策。
6西格玛的首要规则便是厘清，要评定绩效，究竟应该要做哪些衡量(measurement)，然后再运用资料和分析，了解公司表现距离目标有多少差距。
6西格玛的主要原则(四)以流程为重。
无论是设计产品，或提升顾客满意，6西格玛都把流程当作是通往成功的交通工具，是一种提供顾客价值与竞争优势的方法。
研发过程改进的6sigma实践之二
另一双眼睛看CMMI——研发过程改进的6sigma实践之二有人说6sigma给了我们一双善于发现的眼睛，那么我们现在用这双眼睛看看CMMI在研发过程改进中做得怎么样。
首先要做的是策划，识别改进机会，确定改进的方向。
从组织的高级流程，到一个一个研发过程域；从组织的高级管理单位，按照组织结构逐级分解任务和目标，直至个人。
这个过程可以用6sigma在定义阶段的方法来做：关注提高客户满意度，关注提高企业绩效，分析关键流程，找出薄弱环节，从Y到y，确定关键质量特性，明确现状与目标。
也可以按照CMMI的OFD来做：建立组织的过程需求，评估组织过程能力，识别改进机会，计划、实施这些改进措施，并发布改进效果。
我们现在的做法基本上是按照OFD来做的：应用CMMI的SCAMPI评估法，对组织的CMMI过程域的满足程度进行度量。
每个过程域经过查阅组织资产库、过程数据库，以及访谈，给出满足CMMI的符合程度：FI——完全实施，LI——大部分实施，PI——部分实施，NI——未实施。
每个过程域的特定实践和通用实践均可以用此评价，一般FI与LI的评价含义是合格，PI与NI是不合格。
那么如果将每个实践作为一个缺陷机会，被评价为PI与NI 的实践是一个缺陷，就可以度量出此组织符合CMMI的某个成熟度等级的缺陷率。
组织追求CMMI的某个成熟度等级的达标就可以此为起点，降低过程域的缺陷率到SCAMPI的通过标准，识别出需要改进的过程域和实践，逐个制定改进计划、分派职责、落实与跟踪。
两种改进策划，同样执行了从高端、全局出发，识别出改进的机会，之后有改进行动的具体计划和实施。
不同的在于，6sigma强调从最终客户出发，强调改进活动投资收益比，所以用数据说话，有财务收益可以衡量。
而过程改进的财务收益衡量，更依赖于此组织已经建立的财务收益衡量方法，如一个过程的收益如何计算？过程指标改进的程度，如何衡量其收益？这方面我们的方式还不够健全，所以在过程改进策划时，没有考虑到投资收益比。
六西格玛介绍与应用 6 Sigma
第二單元:6SIGMA常用名詞及術語
有關“6SIGMA常用工具”的術語(2)
SPC (Statistical Process Control)統計制程控制:用控制圖監控和改
進过程的方法. MSA (Measurement System Analysis)測量系統分析 ANOVA 方差分析:比較,分析各因素对品質特性的影响或哪些因素 間的交互作用对品質特性有顯著影响.
RTY(Rolled Throughput Yield):流通合格率
CPK(Capability Process Index):制程能力參數
第二單元:6SIGMA常用名詞及術語
其它有關術語
VOC(Voice of Customer):顾客之声 CCR (Critical Customer Requirement):關鍵顧客需求 KPIV(Key Process Input Variable):流程關鍵輸入变量 KPOU(Key Process Output Variable):流程關鍵輸出变量
COPQ(Cost Of Poor Quality):劣質成本
DMAIC:定義(Define) 測量(Measure) 分析(Analysis) 改善(Improve) 控制(Control) CTQ(Critical To Quality):關鍵品質特性
KANO:满意度分析模型
GRR(Gauge Repeatability and Reproducibility ):量测的重复性与再生性. Poka Yoke: 防误防错法.
第二單元:6SIGMA常用名詞及術語
有關“6SIGMA常用工具”的術語(1)
DOE(Design of Experiment)詴驗設計:设计性实驗. FMEA(Failure Mode and Effects Analysis)失效模式与影响分析:用来 分析產品或服務及其过程由于失效導致風險的方法. QFD(Quality Function Development)品質功能展開: 将客戶的語言轉 換為企業内部技术术語的工具. Regression Analysis 回归分析:變量間關系的分析方法.
六西格玛(6sigma)黑带简介
检查
废弃 返工
“现在的品质损失费用，只是冰山一角”
隐藏的质量
交货周期过长
订单的丢失
(难以测量)
顾客满意度下降
加班的增加
员工素质 生产率下降
失去的机会
延迟发货
订单更换频繁 过量库存
新产品导入过慢
出差过多
Paradigm Shift for 6 Sigma
5. 品质和费用
关于品质的 Paradigm Shift
future
内部失效 • 报废 • 返工 • 重测 • 失效分析 • 当机 • 产品不合格
检测成本 • 来料检测 • 产品检测 • 检测设备维护
预防成本 • 质量计划和评审
• 新产品评审 • 过程控制
• 老化 •培训 •数据收集和分析
为什么选择六西格玛-
-----突破性趋势
6-Sigma
13%
12%
六西格玛究竟是什么？
What is 6 Sigma - 6 Sigma 发展
改善目标(6Sigma水准)的侧面上通过6 Sigma的技法,发展为做事方式的效率化
啊!那边有不良 不管怎么样都要成为钱
顾客所愿的!
• 6 Sigma 第1代 (1987~1995) 制品的品质, 特别是制造品质向上为 主要目的 推进6Sigma
• 6 Sigma 第2代 (1996~1999) 对于所有Process 适用统计性,科学性技法 财务成果达成上
• 6 Sigma 第3代 (1998~) 市场品质改善为中心 对顾客没有影响 的改善，就不是改善
成为做事方法
• 6 Sigma 第4代 (1999~) 把6 Sigma作为 做事的工具， 制造，事务间接部门， 研究开发等从事在所有 业务流程 上的人理解& 活用 的方法论 （ 6 Sigma is the way Itself we work） 确保持续的，自然的 改善的基线
6Sigma第二期绿带培训试题-含答案
CNSBG 2012年第二期綠帶培訓試題 (DMAIC)(a.考試時間100分鐘, b. open book, c.滿分108, d. 75分及格)事業處：___________ 姓名：____________ 工號：_____________1. FMEA評分過程中,若發生率高,則評分值應相對( A );若偵測能力強,則評分值應相對( B ); A.大 B.小 (4分)2. 在常態分佈N(50,102)下，請問a. 小于38.5的數據百分比是多少? (2分) ==》12.51%b. 大于65.5的數據百分比是多少? (2分)==》6.057%c. 若小于某點的數據之累計百分比是86.5%,該點數值是多少? (2分)==》61.03PS: Graph→Probability Distribution Plots→View Probability→Input (Mean=50, S=10)→Select “Shaded Area”→a. Select “X Value”, Select “Left Tail”,Probability=38.5, b. Select “ Right Tail”, Probability=65.5, c. Select “Probability”3. 產線收集某產品每天生產的缺陷數數據,但每天實際檢驗數量不同,應繪制( C )圖進行管制作業. ( 3分)A.C-chartB.U-chartC.P-chartD.NP-chart4. 某電容器不良率為0.25%, 製造部門嫌不良率太高而決定不予採用. 但該電容器廠商乃針對其製程及材料改善,並宣稱不良率已大幅改善.請問,在99%信心水準之下,你要驗證多少個電容器才能判斷廠商的宣稱是否可信? (需寫公式) (5分,其中公式3分)答﹕Ln(1-99%)/ln(1-0.25%)=18405. 連續型數據流程能力分析的兩個假設條件是什么?(2分)如何檢定? (2分)答﹕假設條件1.流程為穩定的﹐I-MR chart檢定流程穩定性﹔2.流程為常態, P>0.05為正態分布。
6sigma基础知识简单汇总
Control (管理)
12) 确立对关键的少数因素的管理方法 13) 确立关键少数因素的工序管理系统及事后管理
5阶段构成并经过重要的13步骤。 6 Sigma Process是以D-M-A-I-C 5阶段构成并经过重要的13步骤。 Process是以D 是以 阶段构成并经过重要的13步骤 6 Sigma 活动是通过现象分析,展开问题,查明临时性因素,以D-M-A-I-C 程序改 活动是通过现象分析,展开问题,查明临时性因素, 善关键少数因素。 善关键少数因素。 先把握现象,能够1次性改善的部门采取1次性改善活动;然后,下一个阶段再接着 先把握现象,能够1次性改善的部门采取1次性改善活动;然后, 进行改善活动。 进行改善活动。
3
sigma活动的步骤 三、Six sigma活动的步骤
Step • • • • 活动 目标 CTQ 选定 PROJECT 选定 推进组织体系 Kick Off 主要 Tool • 设问/接见 设问/ • QFD • Process Mapping •层别 Sampling 层别 • -Rational Sub grouping • Gage R&R • 4 Block Diagram • • • • • • • • 鱼骨图, Logic Tree 鱼骨图, 关联图 GRAPH 分析 假设验证 MeltMelt-In 实验计划法 -分散分析 -主效分析 -Cube Plot –回归分析 回归分析
2
二、6 sigma 使用工具
阶 段
Define (定义)
Tools
1) Process Mapping 2) Logic Tree 3) Pareto Analysis 4) QFD, FMEA
Measurement (测定)
六西格玛介绍(2)
提高绩效 对顾客真正的关注 由数据和事实驱动的管理 对流程的关注 无边界的合作
1. 提高绩效
6 Sigma 项目选择标准问题与关键业务事项有关问题与明确规定的过程相联系您可以找到使用或接受本过程产物的内部客户或外部客户您能清楚地找到缺陷并计算它的发生率您能够证明改进过程将会如何提高财务绩效有适当的组织支持（总负责人，过程主管人）
确定周期时间并找出瓶颈。寻找造成缺陷的错误或不足之处。
S
U
P
P
L
I
E
R
S
Inputs
C
U
S
T
O
M
E
R
S
Outputs
Process
供应商
投入
过程
产出
客户
复印机
色粉
电力
原件
您自己
供电公司
办公用品供应公司
复印件
制造商
复印
您
档案
其它
过程步骤
纸张
SIPOC示例
过程能力
4.无界线的合作
— 什么才是我真正需要的数据或信息？
— 我们怎么使用这些数据信息，使我们的收益最大化？
帮助我们分析数据的工具 -- MINITAB
案例研究：交货期
一家大计算机制造商需要提高其竞争力。目标：缩短一个最受欢迎的产品的交货期时间现有资料表明，过去供应订货需要5–10天 管理部门的目标：本产品的订货95%在3天之内供应几个月之后，分区工厂报告结果
普通原因：在过程中总是有某种程度的存在
根据变差类型采取相应的措施
增大变差
将特殊原因当作普通原因变差处理实际上意味着什么？
六西格玛的计算公式解读
4西格玛＝6210次失误／百万次操作5西格玛＝230次失误／百万次操作6西格玛＝3.4次失误／百万次操作7西格玛＝0次失误／百万次操作什么是6西格玛"σ"是希腊文的字母，是用来衡量一个总数里标准误差的统计单位。
一般企业的瑕疵率大约是3到4个西格玛，以4西格玛而言，相当于每一百万个机会里，有6210次误差。
如果企业不断追求品质改进，达到6西格玛的6西格玛1西格玛=690000次失误/百万次操作2西格玛=308000次失误/百万次操作3西格玛=66800次失误/百万次操作4西格玛=6210次失误/百万次操作5西格玛=230次失误/百万次操作6西格玛=3.4次失误/百万次操作7西格玛=0次失误/百万次操作什么是6西格玛"σ"是希腊文的字母,是用来衡量一个总数里标准误差的统计单位。
一,以4西格玛而言般企业的瑕疵率大约是3到4个西格玛,相当于每一百万个机会里,有6210次误差。
如果企业不断追求品质改进,达到6西格玛的程度,绩效就几近于完美地达成顾客要求,在一百万个机会里,只找得出3.4个瑕疪。
6西格玛(6Sigma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。
6西格玛的主要原则(一4西格玛＝6210次失误／百万次操作5西格玛＝230次失误／百万次操作6西格玛＝3.4次失误／百万次操作7西格玛＝0次失误／百万次操作什么是6西格玛"σ"是希腊文的字母，是用来衡量一个总数里标准误差的统计单位。
一般企业的瑕疵率大约是3到4个西格玛，以4西格玛而言，相当于每一百万个机会里，有6210次误差。
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我们预期观测值会有差异。如果没有差异，我们就会产生怀疑。
如果所有地区的பைடு நூலகம்机销售量是一样的，那么我们就会怀疑是数据库出了 问题。.
如果我们测量10台电冰箱，得到同样的能耗测量结果，我们就会怀疑测 量是否正确。
这种变化使我们的工作更具挑战性！
一般来说，我们不能相信来自一个数据点的结果。通常我们收集多个数据点，而 且非常注意如何选取这些样本，以减少偏差。
6σ普及培训
第二部分 基本统计概念
(ZTE-WB102-V1.0)
2002年三月
基本统计概念
1
统计概念
基本统计概念
解释以下基本统计概念。 1. 波动(偏差) 2. 连续数据和离散数据 3. 平均值、方差、标准差 4. 正态曲线 5. 用Z值将数据标准化 6. 中心极限定理 7. 过程能力
统计学术语和定义
标准差 －衡量数据分散程度的一个指标。一般用表示总体，用s 或 表示^样
本。
=
N
( X i - )2
i=1
N
总体的公式
S= =
n
( X i - X )2
i =1
n-1
样本的公式
方差 - 与平均值之差的平方的平均值。一般用s2或^2来表示。
基本统计概念
15
举例
^ - 样本的方差用s2或表示
均方差是方差的 (正) 平方根。 (它也代表该组数据的分散程度)。 -总体的标准差用 来表示
-样本的标准差用s或^来表示
基本统计概念
12
－
统计学术语和定义
总体 － 全部对象.
举例 – 1998年5月在深圳生产的所有的21英寸彩电
样本 －代表总体的一个子集数据。
你能举出我们用来获得连续数据 的三个器具例子吗？
基本统计概念
相对于仅仅知道部件是否合格而言， 连续数据可以提供更多的信息。
8
离散数据(也包括属性或类别数据)
离散数据是某件事发生或未发生的次数，以发生的频数来表示。 离散数据也可以是分类数据。如：销售地区、生产线、班次和工厂。
基本统计概念
11
统计学术语
总体 － 全组数据，全部对象。 - 一个总体中的元素数量用N来表示
样本 －总体的一个子集 - 样本的元素数量用n 来表示
平均值 － 总体或样本的平均值 - 总体的平均值用来表示
- 样本的平均值用X 或^来表示
方差 － 数据与其平均值之间差值的平方的平均值 。(它代表该组数据的分散程度) - 总体的方差用 表示
- 使用Z值作为衡量工序能力的指标 - 通过改进关键值Xs来改进Y 8.稳定性因子
2
波动
所有的人不会都是同样的高度； 所有的葡萄不可能同一天采摘 问题: 你期望存在波动吗?什么类型的波动?
基本统计概念
3
观测值变化
当重复进行测量的时候，通常会得到不同的答案， 这就是波动！ 1. 系统波动
预期的和可预测的测量结果之间的差异。
举例： 夏季和冬季的空调的销售量不同。
2. 随机波动
不可预测的测量结果之间的差异。
举例：具有同一种设计的两台冰箱，由同一个技术人员、在同样的 气温条件下、使用同样的测量仪器，在两个不同的日子对其能量消 耗进行测试…...可能得到两个不同的结果。
基本统计概念
4
波动的产生是很自然的，意料之中的，是统计学的基础
基本统计概念
5
统计学的作用
统计学用以下方法处理误差：
统计描述
用图表和几个总结性数字(均值、方差、标准差)描 述一组数据。
统计推理 试验设计
确定结果之间的差异何时可能是由于随机误差引起 的，何时不能归因于随机误差。
1 2 3 4 5
离散 通过 通过 未通过 通过 未通过
连续
2.031 2.034 2.076 2.022 2.001
基本统计概念
7
连续数据(也称为可变数据)
连续数据以参数的形式，比如尺寸、重量或时间，说明一个产品或过程的 特性。测量标准可以有意义地不断分割，使精确度提高。
用x或^来表示样本，用来表示总体。
n
xi
平均值的公式
x=
1
n
,
在这里X1是样本的第一个点，
Xn是样本的最后一个点。
.
举例：给定一个样本：{1,3,5,4,7 }，平均值就是：
x = (1+3+5+4+7) = 20 = 4.0
5
5
样本的平均值等于4。
基本统计概念
14
(置信区间和假设检验)。
收集并分析数据，以估算过程变化的 影响。
基本统计概念
6
数据的两种类型
解决办法
连续数据
离散数据
问题
• 连续 (可变) 数据 使用一种度量单位，比如英寸或小时。
• 离散 (属性) 数据是类别信息，比如““ 通过” 或““ 未通过”。
举例:
部件号
基本统计概念
离散数据不能更进一步精确地细分。
9
离散数据
离散数据举例：
有凹痕的部件数量
通过/未通过
申诉决议
产出
生产线不合格品数量
及时交货
连续数据与离散数据进行比较的解释：
• 一般来说，连续数据比离散数据更可取，因为你可以利用更少的数据获 得更多的信息。
• 如果不能得到连续数据，就可以对离散数据进行分析，发现结果，作出 判断。.
举例 - 1998年5月在深圳生产的一百二十台21英寸彩电
XXXXX
XXXXX
举例X： X X X X
XXXXX
XXXXX
这个矩阵代表25个X的总体。画上圆圈的 那些是由总体中的六个X组成的样本。
基本统计概念
13
统计学术语和定义
平均值 - 总体或样本的平均值。
离散数据需要更多的数据点才能进行有效的分析
基本统计概念
10
应用你所学到的东西
请在下面的例子旁，写出它是“连续”还是“离散” 1 销售订单准确度 2 数据输入准确度 3 销售地区 4 使用“合格/不合格”测量仪器得到的孔径 5 孔径 6 应答中心对话时间 7 制冷氟利昂的重量(克) 8 每百万部件中有缺陷部件的数量 9 装配线缺陷(ALD)