六西格玛的计算
6西格玛计算公式详细讲解
6西格玛计算公式详细讲解六西格玛（Six Sigma）是一种质量管理方法，旨在通过在组织中减少变异性和提高过程能力来改善产品和服务的质量。
六西格玛的核心目标是使组织的过程保持在每一百万个机会中仅出现不到3.4次的缺陷率。
这意味着组织的产品和服务的质量水平非常高。
六西格玛方法主要依赖于统计学原理和工具，并通过一系列工具和技术来帮助组织实现质量改进。
其中一种常用的工具是六西格玛计算公式，它可以帮助组织确定其过程的性能水平。
六西格玛计算公式的核心是利用统计学原理中的标准差（Standard Deviation）和平均值（Mean）来量化过程的性能。
标准差是描述数据分布的一种度量，它表示数据点相对于平均值的离散程度。
而平均值则表示数据的中心位置。
六西格玛计算公式的一般形式如下：DPMO = (Defects / Opportunities) * 1,000,000其中，DPMO代表每一百万个机会中的缺陷数，Defects表示实际发现的缺陷数量，Opportunities表示在产品或服务中可以出现缺陷的机会总数。
首先，我们需要收集并统计缺陷数量和机会总数的数据。
然后，将这些数据代入计算公式，得出每一百万个机会中的缺陷数。
举例来说，假设一些组织生产了1000个产品，每个产品有10个机会发生缺陷。
如果在这1000个产品中发现了20个缺陷，那么计算公式可以表示为：DPMO=(20/(1000*10))*1,000,000=2000这意味着每一百万个机会中会发生2000个缺陷。
根据六西格玛的目标，这个组织的质量水平是不合格的，因为它的缺陷率超过了3.4通过六西格玛计算公式，组织可以定量地了解到底有多少缺陷出现在产品和服务中，从而进一步分析和改进其质量管理过程。
如果发现缺陷率较高，组织可以采取一系列措施来降低缺陷率，例如改进生产过程、提高员工培训水平等。
在实际应用中，六西格玛计算公式可以结合其他统计工具一起使用，例如直方图、散点图等，以更全面地了解和评估组织的质量水平。
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.6西格玛的主要原则（五）主动管理。
六西格玛的计算公式解读
六西格玛的计算公式解读
六西格玛管理法（The Six Sigma Management Method）是一种经典
的企业管理模式，它的最终目标是为客户提供更好的服务或产品。
由美国
电气公司主导，并在全球企业中推广，六西格玛管理法将统计学和质量管
理技术应用于日常管理，以改善组织的运营效率，提高产品质量，并节省
成本。
六西格玛=(总体正确率-基本正确率)/3σ
其中，总体正确率是指满足客户要求的产品或服务的总体正确率，而
基本正确率是指满足最低要求的产品或服务的正确率；3σ是一个统计值，它表示从总体中抽取的样本数据量所能达到的标准差。
计算六西格玛时，首先，需要测算产品的总体正确率和基本正确率，
这需要客户进行满意度调查，根据调查结果来测算正确率；如果调查结果
不能显示出总体正确率，那么还可以通过统计学分析来测算正确率，通过
现有数据计算出3σ的值。
然后，将总体正确率减去基本正确率，再除以3σ，得到的数值就是
六西格玛的指数。
通过提高总体正确率而降低3σ，就可以改进六西格玛
的指数，从而提高企业的管理水平。
要想实现六西格玛管理法的最终目标。
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。
六西格玛水平计算
六西格玛水平计算1. 引言六西格玛水平计算是一种用于评估和改进组织业务过程的方法。
它的目标是通过降低过程的变异性来提高过程的质量和性能。
本文将介绍六西格玛水平计算的基本概念、计算公式和应用案例。
2. 六西格玛水平的定义六西格玛水平是指在统计学上，一个过程的稳定性和性能水平，通常用指标DPMO（Defects Per Million Opportunities）来表示，即每一百万次机会中出现的缺陷数。
3. 六西格玛水平的计算公式六西格玛水平的计算公式如下：DPMO = (Defects / (Opportunities * Units)) *1,000,000其中，Defects 表示发生的缺陷数，Opportunities 表示机会数，Units 表示单位数。
4. 六西格玛水平的应用案例4.1 制造业在制造业中，六西格玛水平的计算被广泛应用于评估生产过程的质量和性能。
例如，一家汽车制造公司可以使用六西格玛水平来评估生产线的缺陷率。
假设在生产过程中，发生了100个缺陷，并且每个汽车生产线有1000辆汽车。
那么可以使用六西格玛水平的计算公式来计算DPMO：DPMO = (100 / (1000 * 1)) * 1,000,000 = 100,0004.2 服务行业在服务行业中，六西格玛水平的计算可以用于评估服务质量和客户满意度。
例如，一个电信公司可以使用六西格玛水平来评估每月出现的网络故障次数。
假设在一个月中，出现了10次网络故障，并且公司有1,000,000个客户。
那么可以使用六西格玛水平的计算公式来计算DPMO：DPMO = (10 / (1,000,000 * 1)) * 1,000,000 = 105. 六西格玛水平的改进策略当六西格玛水平较低时，组织可以采取一些改进策略来提高过程质量和性能。
例如，可以进行流程优化，减少不必要的环节和重复工作；加强培训和教育，提高员工的技能和意识；建立质量管理体系，确保过程的规范执行等。
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假设有一个具有十个部品的 单位,各个单位内的构成品对 一个缺点发生一个机会.因此 各单位可包括十个缺点 生产无缺点制品的可能性为 多少？ DPU是多少? DPMO是多少?
D D
D D D D
D
D
D
D
2. SIGMA水平
6 SIGMA战略的特征
显示企业经营成果的所有要素转换为SIGMA水平,作 为对现在经营状态分析,以及对今后的目标设定等的经 营管理指标
-2.8
-2.9 -3.0
-4.3
-4.4 -4.5
例题1.对某一工程生产出荷的制品经过较长时间调查特定类型的缺点的 结果346个制品中发现了一个缺点.此工程这种类型的缺点相关的 SIGMA水平是多少?
1 DP MO ,000 2,890 1,000 346
=> SIGMA水平从SIGMA表得出 DPMO=2,890相对应的
3,467
4,661 6,210 8,198 10,724
4.2
4.1 4.0 3.9 3.8
2.7
2.6 2.5 2.4 2.3
617,911
579,260 539,828 500,000 460,172
382,089
420,740 460,172 500,000 539,828
1.8
1.7 1.6 1.5 1.4
了解SIGMA水平 DPMO值利用Sigma Chart将现在水平转换为Z值,可了解SIGMA水平 SIGMA表
良品数
999,999.6 999,995 999,991 999,987
ＤＰＭＯ
3.4 5 9 13
Ｚ.st
6.0 5.9 5.8 5.7
Ｚ.lt
4.5 4.4 4.3 4.2
良品数
986,097 977,250 971,284 964,070
缺点数
– 某一PCB有800个熔接点与200个 部品 – 此PCB中发现6个焊接不良点与2 个不良部品
DPMO =(6+2)/(800+200) * 百万 = 8,000
DPMO = 0.02275 * 1,000,000 = 22,750
练习题
D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D
SIGMA水平的计算程序
数据种类的确认 离散型数据 Unit的确认 连续型数据 正规性验证
计算 DPU
计算 DPO
数据转换(必要时)
工程能力分析 (利用MINITAB)
计算 DPMO
引出DPMO
DPMO值在 Sigma Chart转换为Z值,掌握SIGMA水平
1) 离散型数据的SIGMA水平
缺点数据的情况
SIGMA水平是百万个当良品数 = 937,375 对应的 Z.st 值是3.03
例题 3.
有一公司向顾客提供信用情报.顾客的要求事项大致分为 情报的内容,迅速性,正确性,最新性,接触容易性.对此确认 重要度及顾客满意度的结果如[表]
目的上的贡献度
– 机会计算的方式是否一定影 响目标的达成?
定义机会后应将其制度化维持一贯性
例)某一部品在生产工程中不良发生的机会数为 100,000次.但是在正常生产过程中只对其中 1,000次机会进行评价,且在一个部品里发现了 10个缺点. 下列计算中哪一个正确? DPO = 10/100,000 DPO = 10/1,000
0.3
0.2 0.1 0.0 -0.1
22,750
17,864 13,903 10,724 8,198
977,250
982,136 986,097 989,276 991,802
-0.5
-0.6 -0.7 -0.8 -0.9
-2.0
-2.1 -2.2 -2.3 -2.4
9
5 3
999,991
999,995 999,997
Z.st值是4.26
例题 2.
某一工程由 A, B, C, D, E 五个作业构成各作业的 收率为0.99, 0.95, 0.90, 0.90, 0.95.
A
0.99
B
0.95
C
0.90
D
0.90
E
0.95
作业的平均受率
5 (0.99)(0.95)(0.90)(0.90)(0.95) 0.937375
Six Sigma 尺度(Metrics)
1. DPU和DPMO 2. SIGMA水平 3. RTY
尺度的选择
经营成果 尺 度
缺点数据收集
应该知道 什么?
BB Project 尺度
制品与Process 的客观比较
推定Process的能率 计算生产无缺点制品 的概率
• DPMO • SIGMA水平
Bench marking尺度
5/4 1,000,000 250 ,000 5
• 一般说6 SIGMA水平时把不良率说成3.4DPMO比3.4PPM更恰当
• 适于互相不同的Process或制品间,制造范筹和非制造范筹间的比较
DPMO 计算例
适用于测 良品率 = 0.97725 不良率 = 0.02275
Ｚ.lt
-0.2 -0.3 -0.4 -0.5
良品数
6,210 4,661 3,467 2,555
ＤＰＭＯ
993,790 995,339 996,533 997,445
Ｚ.st
-1.0 -1.1 -1.2 -1.3
Ｚ.lt
-2.5 -2.6 -2.7 -2.8
999,979
999,968 999,952 999,928 999,892 999,841 999,767
ＤＰＭＯ
13,903 22,750 28,716 35,930
Ｚ.st
3.7 3.5 3.4 3.3
Ｚ.lt
2.2 2.0 1.9 1.8
良品数
420,740 382,089 344,578 308,538
ＤＰＭＯ
579,260 617,911 655,422 691,462
Ｚ.st
1.3 1.2 1.1 1.0
159
108 72 48 32 21 13
999,841
999,892 999,928 999,952 999,968 999,979 999,987
-2.1
-2.2 -2.3 -2.4 -2.5 -2.6 -2.7
-3.6
-3.7 -3.8 -3.9 -4.0 -4.1 -4.2
996,533
995,339 993,790 991,802 989,276
机器工作时的机会
– 机械化的各个表面视为一个 机会 – 一个工具作五种截断作业,其 机会数为5 – 穿孔并磨其反面是两种不同 的作业,因此其机会数为2 – 穿孔后校正大小时因不可信, 所以只用磨石磨时只计算为 一个机会.研磨的工程是穿孔 作业的再作业
样式或 s/w 作成时
– 完成一个样式的作业按照其 数据录入领域别计算为一个 机会 – 具有同一CODE的线的联接在 软件中计算为一个机会
组立品 A
部品1
部品2
形象 A
形象 B
H/W
组立品 B
机会可存在于阶层的任何水平
机会的计算
非附加价值的作业不计算为机会 – 搬运与资材保管不计算为机 会 – 防碍作业的仍不计算为机会 – 试验,调查,测定等大部分的 情况并无变化因此不能计算 为机会 – 使用于Program的电试验仪器 产生附加价值计算为机会
-2.9
-3.0 -3.1 -3.2 -3.3 -3.4 -3.5
999,663
999,517 999,313 999,032 998,650 998,134 997,445
337
483 687 968 1,350 1,866 2,555
4.9
4.8 4.7 4.6 4.5 4.4 4.3
3.4
3.3 3.2 3.1 3.0 2.9 2.8
–求DPMO
– 从SIGMA表读对应于DPMO的 Z.st值
不良率数据的情况
– 从不良率计算PPM
受率数据的情况
– SCRAP,再作业等视为不良计 算受率 – 从SIGMA表读百万个当良品数 = (受率)*1,000,000 相对应的Z.st值
–PPM=(不良率)*1,000,000 –从SIGMA表读与PPM值一样 的DPMO值相应的Z.st值.
材料
Process
程序
工具
• 复杂度(Complexity )
–复杂度的概念与制品及Process的特性有密切联系 –越复杂总机会数越大
机会的阶层构造
1 2 3 4 5 complex project system plan policy H/W S/W subsysytem objective document assembly module Service process component task section part elementDeliverable operationprocedure element action line feature line aspect factor instruction
96,801
80,757 66,807 54,799 44,565 35,930 28,716
903,199
919,243 933,193 945,201 955,435 964,070 971,284
0.2
0.1 0.0 -0.1 -0.2 -0.3 -0.4