了解六西格玛中的统计分布
了解六西格玛中的统计分布
摘要: 许多顾问会做假设的测试模板来决定进行何种类型的测试。无论如何要考虑所取得的数据的类型。如果仅有总结性的数据，如何应用它来得到结论？原始数据最能反映事情的状况，但是它可能不直观，那就仍然需要进行测试 ...
为演绎数据，顾问需要了解分布。本文讨论了如何了解统计分布的不同类型、不同分布的应用以及给出一个已知分布的假设。
-许多顾问会做假设的测试模板来决定进行何种类型的测试。无论如何要考虑所取得的数据的类型。如果仅有总结性的数据，如何应用它来得到结论？原始数据最能反映事情的状况，但是它可能不直观，那就仍然需要进行测试。
为了不仅是看到数据，还要演绎它，顾问需要了解分布。本文讨论了以下几点:
l 了解统计分布的不同类型。
l 了解不同分布的应用。
l 给出一个已知分布的假设。
l
六西格玛绿带的培训集中在图形、中心和宽度。图形的概念受限于连续数据的正态分布。本文会通过分布所表现出来的（包括总体和样本）而在图形概念上进行延展。
回到基本原理
建立在一个假设模型基础上，用概率,陈述估计必然事件发生的机会。对于数据统计学说,观察数据习惯上确定一个描述这个数据的模型。该模型与数据的分布有关。统计是从样本推断到总体，而概率是从总体到样本。
推断性统计是基于样本数据描述总体参数的一门科学。推断性统计可以应用于：
l 确定过程能力（确定百万分缺陷数）。
l 利用分布来估计给出已知参数的变量事件的发生概率。
推断性统计基于正态分布。
Figure 1: Normal Curve and Probability Areas
图1：正态曲线和概率面积
正态曲线分布可以扩展获得其它分布。结合收集到的数据类型在对过程策划和分布离差或图形理解的基础上指定恰当的分布。它可以帮助我们得到最好的分析结果。
分布的类型
分布的分类与数据分类相同-连续和离散：
l 连续概率分布是随机变量相关的概率，在一个区间内可以取无限多个数值即为随机变量。
l 离散概率分布列出一个实验所有可能的结果和它们各自发生的概率。
分布描述
概率质量函数（pmf）-对于离散变量来说，pmf是随机变量取值x的概率。
概率密度函数（pdf）-对连续变量来说，pdf是取值为x的随机变量在两点之间总体分布概率。
在通常意义上来说，人们在一个连续整体中无法给出一个特定x的概率，而是一些特定（很小）的X围。补充一下，可以想象成x+Dx, Dx很小。
Pdf的符号是f(x)。对于离散分布：
f(x) = P(X = x)
自从用于评估离散质量的概率开始，有些人把离散分布归类到概率质量函数。对于连续分布来说，无法建立一个点的概率质量函数。
累积密度函数（cdf)-变量取值小于等于x的概率。
Figure 2: Normal Distribution Cdf
图2：正态分布Cdf
总平均
Cdf最大值是1，因为没有大于1的概率。再次，cdf是F(x) = P(X < x)。适应于连续和离散分布。
参数
参数是总体分布。顾问依靠参数来描述分布的特征。下面有三个参数：
l 位置参数-变量X围（考虑到平均）的下限或中心（分布规定的）
l 比例参数-决定x(x轴比例的大小)的测量比例尺（考虑到标准偏差）
l 图形参数-画出一组图形中的pdf的图形。
不是所有的分布都有所有的参数。例如，正态分布参数只有平均值和标准偏差。描述一个正态总体仅需要这两个参数。
分布概述
本文剩下的部分将会主要概述各种图形，基本假设和分布的应用。记住每个分布都有不同的pdf 和不同的分布参数。
正态分布（高斯分布）
Figure 3: Normal Distribution Shape
基本假设
l 关于平均值的对称分布（钟形曲线）。
l 通常用于推断性统计。
l 用m和s来表征的一组分布。
用途包括：
l 独立事件随时间变化以一个固定比率发生的概率评估分布。l 平均值与泊松分布相反。
l 图形可以表征不合格率（在函数习惯用法上是常数）。
l
指数分布
Figure 4:Exponential Distribution Shape
图4：指数分布图形
基本假设
n 用m表征的一组分布。
n 独立事件随时间变化以固定比率发生的分布。
n 平均值与泊松分布相反。
n 图形可以表征不合格率（在函数习惯用法上是常数）。包含概率评估的用法：
l 平均故障间隔时间（MTBF)。
l 到达次数。
l 受关注事件发生的时间、距离和空间的间隔。
l 队列或等待线原理。
对数分布
Figure 5: Lognormal Distribution Shape
图5：对数分布图形
基本假设
l 起于0的不对称和绝对偏斜分布。
l 可以显示许多pdf图形的分布。
l 描述数据取值X围巨大。
l 可以用m和s来表征。
l
包含模拟的用途：
l 设备停工时间。
l 持续时间。
l 绝对偏斜（背向右侧）的现象
威布尔分布
Figure 6: Weibull Distribution Pdf
图6：威布尔分布Pdf
基本假设
l 一组分布。
l 可用于描述多种类型的数据。
l 符合许多常见分布（正态、指数和对数）。
l 不同因子是尺度和形状参数。
用途：
l 生命周期分布。
l 可靠性应用。
l 随时变化的失效概率。
l 可以描述生命周期中老化、随机的和疲劳阶段（澡盆曲线）二项分布
Figure 7: Binomial Distribution Shape
图7：二项分布图形
基本假设
l 离散分布。
l 测试数量固定。
l 独立测试。
l 所有测试出现概率相同。
l
用途
l 评估任何一套在成功或失败测试结果发生的概率。
l 抽样特性（接受抽样）。
l 一组尺寸n的缺陷项目数量。
l 清单里面要求的项目数量。
几何
Figure 8: Geometric Distribution Pdf
图8:几何分布Pdf
基本假设
l 离散分布。
l 每次测试恰好有两个结果。
l 所有测试是独立的。
l 所有测试有相同的发生概率。
l 直到首次发生的等待时间。
l
用途
l 挨次试验在得到首次成功前失败的次数用每次测试成功概率p表示。
l 发现首次缺陷项目前检查的项目数量-例如，发现首个可接受的求职者之前进行面试数量。
负二项式
Figure 9: Negative Binomial Distribution Pdf
图9：负二项分布Pdf
基本假设
l 离散分布。
l 设定发生的数量-s.
l 每次测试恰好有两个结果。
l 所有测试是独立的。
l 所有的测试有相同的发生概率。
l
用途
l 挨次试验在得到第s次成功前失败的次数用每次测试成功概率p表示。l 在发现第s次缺陷项目前检查的好的项目的次数。
Poisson Distribution
泊松分布
Figure 10: Poisson Distribution Pdf
图10：泊松分布Pdf
Basic assumptions:
基本假设
l 离散分布。
l 预先固定观察周期（或区域）的长度。
l 事件以一个固定平均比率发生。
l 事件独立。
l 小概率事件。
l
Uses include:
用途
l 当事件以固定比率发生时，在时间（或面积）区间内发生的事件数量。l 一批随机尺寸的项目数量。
l 设计可靠性测试，此测试是考虑到失效比率固定的一种常用函数。
Hypergeometric
超几何分布
图形与二项/泊松分布相似
Basic assumptions:
基本假设
?
l 离散分布。
l 预先固定测试数量。
l 每次测试恰好有两个结果。
l 所有测试是独立的。
l 抽样不放回。
l 这是一个精确分布-二项和泊松分布是它的近似值。
l
其它分布
其它分布-例如，抽样分布和X2, t 和F分布。
总结
分布适用于表述过程的变化，测绘一个变量显示为一个特定值或X围发生的次数，而不是测绘数值本身。人们常说，一X照片胜过一千句话。对于读者来说，通过图形观察数据会留下更深刻的印象。合适的各种分布可以帮助顾问更好地演绎数据。
六西格玛管理方法的特点
六西格玛管理方法的特点 六西格玛管理方法之所以能被诸多国际一流企业所追捧和使用，是因为其在众多实践过的企业中得到证明，这种先进的管理方法有显著优越性，而且经证明是行之有效的。 六西格玛管理方法，简单的说，它的基本思路就是：以数据为基础，以顾客为中心，以流程为核心，采用DMAIC方法，运用统计工具找出过程中影响结果的关键因素，又称关键质量特性，然后通过测量评估目前的质量水平，分析出与标杆间的差距，采取措施改进流程，从而消灭问题，并保持质量改进绩效。它的主要特点是： 一、以数据为基础，注重量化管理 六西格玛管理注重量化，强调用数据说话。从项目的第一个阶段,定义阶段开始，就要求必须充分收集数据，分析清楚目前现状水平，同时找出标杆水平，明确定义顾客的需求，确定合理改善幅度，从而准确定义出项目的目标。不仅定义阶段如此，测量、分析、改进、控制，每个阶段都注重“以事实为依据”，对相关数据的进行收集、测量和分析，利用因果矩阵找出关键因素，从而进行有针对性实施改进和控制，以达到对过程和产品的改进。 二、以顾客为中心，充分关注顾客 六西格玛管理所进行的质量改进，都是从顾客的需要出发，强调关注顾客呼声，顾客既包括内部顾客，也包括外部顾客。顾客需求不是静态的，而是动态的，因此应该动态地定义顾客需求，对当前感到不满的顾客、满意的顾客、竞争对手的顾客、潜在的顾客进行调查和访谈，并通过顾客投诉及市场反馈，了解顾客的需求是什么，针对这些需求来设定企业目标，衡量绩效；对需要改进的质量特性所进行的测量和分析也必须站在顾客的角度去思考；做出的改进设计也是以向顾客提供严格的质量保证为目标；对改进的成果保证也是为了提高顾客满意度，扩大市场占有率。所有这一切，都是为了满足顾客的需求，充分体现了“以顾客为中心”的管理原则。 三、以流程为核心，注重持续改进
六西格玛管理的计划和实施
六西格玛管理的计划和实施 6SIGMA管理其实是一项以顾客为中心、以数据为基础，以追求几乎完美无暇为目标的管理理念。其核心是通过一套以统计科学为依据的数据分析，测量问题，分析原因，改进优化和控制效果，使企业在运作能力方面达到最佳境界。因此6SIGMA管理的推进也是一项有序、科学的方法论。 一、6SIGMA管理的实施条件 实施6SIGMA管理，可以把企业质量管理水平用数据来反映，任何一个企业只要看其SIGMA值是多少就可以与它的参与市场竞争的能力和实力挂钩。只有把6SIGMA作为企业的经营管理的中心环节，成为一种规化的工作体系，才能有效地实施6SIGMA管理，真正实现质量管理的以顾客为中心和以数据为依据的基本原则。这就要求准备实施6SIGMA企业： 第一，必须具备长远发展规划准备参与全球竞争； 第二，必须具有一个比较扎实的管理基础； 第三，必须拥有一支素质比较高的员工队伍； 第四，必须能得到企业最高管理者的大力支持。 6SIGMA管理不仅给顾客提供满意的产品，而且在提供给客户以
满意产品的质量保证能力上下功夫。因此，6SIGMA管理需要一定的预算投入，必须在企业的长远发展规划中体现。根据摩托罗拉和通用电气的经验，一般需投入每年总营业额的0.1%~0.2%。此数字不是一成不变，可根据企业不同发展阶段作调整，在开展6SIGMA管理的第一年，投入比例相对会高些。 根据美国质量协会（ASQ）研究结果，6SIGMA要求企业质量管理运作达到一个相当高的层次，假如一个产品交样合格率只有85%，就不必用6SIGMA管理。此时可用比6SIGMA管理更简单的办法，将85%提高到95%即可。例如推行ISO 9000质量体系认证、顾客满意度、零缺陷管理等。另外，6SIGMA管理对企业员工的素质提出了较高的要求，6SIGMA需要员工参与测量、分析、改进和控制的各种项目，要自我管理而不像ISO 9000那样需有人督促。 二、6SIGMA管理的三部曲 成功的实施要求从以下几个步骤开始： 6SIGMA计划（DFSS）、6SIGMA（MFSS）和6SIGMA过程（PFSS），如图1所示： 1．6SIGMA管理（MFSS） 6SIGMA管理的一大特点是要创建一流的基础设施，确保企业提高绩效活动具备必要的资源。首先是从必需的人力资源，一般6SIGMA 管理的成员组成如下（详见参考文献(1)）。
6西格玛管理过程中的多种数据类型分析
6西格玛管理过程中的多种数据类型分析 在六西格玛管理项目实施的过程中，需要不断地与数据打交道，需要不断地依据数据进行决策，需要处理各种数据，是利用数据来量化流程的表现，即利用数据来测量流程能力。但是从统计的角度来说，这些测量数据可以分为两种基本类型，即连续型数据和非连续或离散型数据。 连续型数据(continuous data)：也称为计量型数据，指用连续坐标进行测量并得出的数据，或者说用测量仪器或量具测量的可以连续取值的数据。连续型数据记录的是一个输出单位上某一特性的测量结果，如尺寸、重量、时间、温度等。连续型数据的特点是反映产品或流程的特性，是量的问题，可以比较敏感地反映特性过程的变化，包含的信息丰富。连续型数据测量单位可以进行细分，并且有一定的实际意义。在统计分析时，可以利用较少的样本量获得分析结论。但一般来说，连续型数据均使用一种度量单位，如米、千克、小时等，对测量手段要求较高，测量成本较高。 非连续型数据或离散型数据(discrete data)：也可以称为计数数据。离散型数据可分为可区分型数据和可数型数据。可区分型数据记录单位是否满足顾客的需要，即好与坏、合格与不合格的问题，如合格/不合格、通过/失败、是/否、接受/不接受等。可数型数据是记录一个输出单位所包含的缺点数，如裂纹数量、缺陷数量等。离散型数据在反映流程的变化方面不如连续型数据那样敏感，只反映是否满足顾客的需要、反映缺陷发生的次数，所包含的信息少。离散型数据在统计分析过程中，往往需要大量的样本量或较长的测量周期才能得出分析结论。 但一般来说，离散型数据只是类别的信息，对测量手段和精度要求不高，测量成本低。连续型数据属于正态分布，可区分型数据属于二项分布，可数型数据属于泊松分布。 正态分布：大家比较熟悉，图形为钟形，左右对称，曲线下面积为1。正态分布的两个重要
六西格玛系列之统计学-第3章概率
第三章 概率 3.1概率在统计学中(统计推断中)的作用 基于样本数据作出的推断是不确定的，一个样本很少能完美精确的叙述它所来自的总体，总是存在一定范围内的误差，因此关于估计(推断)不确定程度的度量(推断的可靠性)在统计学中十分重要。我们用概率来度量估计(推断)的不确定程度(推断的可靠性) 3.2事件、样本空间和概率 试验是获得一个观测值或进行一次测量的过程 简单事件是一个试验的基本结果，它不能分解为更简单的结果 维恩(Venn)图 样本空间(S)用一个封闭的图形表示，包含一个称作样本点的点集，每个点代表一个简单事件，样本空间(S)中的样本点的个数等于与试验相关的简单事件个数 维恩图为解决概率问题提供了一个简单直接的方法，画图通常可以使问题一目了然 简单事件的概率是进行试验时度量简单事件将会发生的可能性的一个数。当试验重复的次数 S S S
非常多时，概率可以用观测到的简单事件的次数的比例来近似，大数定律表述了当试验被不断地重复进行时，一个结果发生次数的相对频率趋近于这个结果的真实(理论)概率。有些试验不可能重复，因此不可能通过反复的试验来估算概率(如投资一个项目时，投资成功的概率)，可以通过确定类似投资成功的比例来估算概率 从生产线抽取一个产品(试验)，它的样本空间S{产品有缺陷,产品无缺陷}，已知生产线受控时，10%的产品是有缺陷的，求产品无缺陷的概率 1.不能将等概率指派给简单事件，即产品无缺陷的概率不是50% 2.生产线可能是失控的，因此不能将生产线受控时的缺陷率10%当作产品无缺陷的概率 3.可以通过收集一段时间内缺陷产品和无缺陷产品的个数来近似的估计两个简单事件的概率 对于一个简单事件E，E的概率记为P(E) 1.0P(E i)1(所有简单事件的概率必须在0和1之间) 样本空间中所有简单事件的概率之和等于1) 事件是简单事件的一个指定集合(投掷骰子的试验中，观测到的点数为奇数) 事件A的概率等于事件A所包含的简单事件概率之和[P(1)+ P(3)+ P(5)] 计算任意事件概率的步骤 a定义试验，即描述获得观测值(测量值)的过程及记录的观测值(测量值)类型 b定义并列举简单事件 c指派简单事件的概率 d确定事件所包含简单事件的集合 e求事件所包含简单事件的概率之和 3.3复合事件 复合事件是两个或更多事件的组合 事件A和事件B的并(A或B)是在一次单独的试验中，事件A与事件B所包含的简单事件之和 事件A和事件B的交 (A和B)是在一次单独的试验中，事件A与事件B同时包含的简单事件 考虑有等可能简单事件S{1,2,3,4,5,6}的投掷骰子试验 事件A{投掷出一个偶数点}={2,4,6} 事件B{投掷出一个小于等于3的数}={1,2,3} 事件C{投掷出一个大于1的数}={2,3,4,5,6} 求多个事件并和交的概率时，先求两个事件并和交的概率，再将结果和下一个事件求并和交的概率
六西格玛管理方法及应用分析
2012届工商管理专业毕业生毕业作业 课题名称：六西格玛管理方法及应用分析学生姓名：吴小洁 指导教师：黄明 江南大学网络教育学院 2011年8月
六西格玛管理方法及应用分析 摘要：六西格玛管理是一个以顾客为中心，以数据为基础，用统计分析方法追求企业完美目标的新的管理理念。六西格玛管理方法通过正确识别顾客需求、工作流程再造和倡导管理创新等有力措施提升企业的核心竞争力；通过建立DMAIC业绩改进模型来测量问题、分析原因、改进优化过程和控制效果，使企业在运作能力方面达到最佳境界。六西格玛管理方法的应用，不是单纯的统计技术方法的引用，而是一系列的管理技术和工业工程技术的集成。其方法体系的应用不仅局限于解决质量问题，而且包括业务改进的各个方面：包括时间、成本、服务等各个方面。 关键词：六西格玛管理方法应用分析 六西格玛管理方法，简单的说，它的基本思路就是：以数据为基础，以顾客为中心，以流程为核心，采用DMAIC方法，运用统计工具找出过程中影响结果的关键因素，又称关键质量特性，然后通过测量评估目前的质量水平，分析出与标杆间的差距，采取措施改进流程，从而消灭问题，并保持质量改进绩效。 六西格玛管理作为一种全新的企业管理系统，1987年诞生于当时面临破产边缘的摩托罗拉公司。这一系统的实施为该公司带来1 10亿美元的节约利益，并获得了美国国家品质领域的最高奖“鲍得里奇奖”。摩托罗拉公司最终凭借其优异的产品质量和工作质量赢得了很高的顾客满意度和巨大的市场份额，成为行业的领导者。 六西格玛管理在GE公司的实施成功使GE公司的总市值排名和净收益排名都进入了世界的前列，并把公司CEO韦尔奇推上了全球第一CE0的宝座。韦尔奇说：六西格玛管理的推行是GE公司有史以来最重要的变革，它也带来了最大的变化和收益。 SONY、东芝、IBM 等国际性大公司都先后效法GE公司实施六西格玛管理，取得了数以亿计的收益并提升了市场份额。现在，国外的许多中小公司，国内的海尔、华为等大公司也在积极地推进六西格玛管理并取得了不俗的业绩。 一、六西格玛管理方法主要特点 （一）以数据为基础，注重量化管理 六西格玛管理注重量化，强调用数据说话。从项目的第一个阶段,定义阶段开始，就要求必须充分收集数据，分析清楚目前现状水平，同时找出标杆水平，明确定义顾客的需求，确定合理改善幅度，从而准确定义出项目的目标。不仅定义阶段如此，测量、分析、改进、控制，每个阶段都注重“以事实为依据”，对相关数据的进行收集、测量和分析，利用因果矩阵找出关键因素，从而进行有针对性实施改进和控制，以达到对过程和产品的改进。（二）以顾客为中心，充分关注顾客 六西格玛管理所进行的质量改进，都是从顾客的需要出发，强调关注顾客呼声，顾客既包括内部顾客，也包括外部顾客。顾客需求不是静态的，而是动态的，因此应该动态地定义顾客需求，对当前感到不满的顾客、满意的顾客、竞争对手的顾客、潜在的顾客进行调查和访谈，并通过顾客投诉及市场反馈，了解顾客的需求是什么，针对这些需求来设定企业目标，衡量绩效；对需要改进的质量特性所进行的测量和分析也必须站在顾客的角度去思考；做出的改进设计也是以向顾客提供严格的质量保证为目标；对改进的成果保证也是为了提高顾客满意度，扩大市场占有率。所有这一切，都是为了满足顾客的需求，充分体现了“以顾客为中心”的管理原则。 （三）以流程为核心，注重持续改进 六西格玛管理方法的重点是将所有的重复性活动作为一种流程。不管是设计产品还是提供服务、评估绩效、提高顾客满意度，六西格玛管理法都把业务流程作为关注的对象，所谓的非增值的、甚至是危害较大的“隐蔽工厂”就存在于每个流程当中。六西格玛方法就是运
六西格玛管理的内涵及实施
六西格玛管理的内涵及实施 摘要：随着市场竞争的日益激烈，提高企业的产品质量，增强产品的市场竞争力是企业必须面对的问题。六西格玛管理法有效地解决了这一问题。本文在论述六西格玛管理一般理论的基础上，阐述了企业实施六西格玛管理的意义以及六西格玛管理的实施与注意事项，最后结合六西格玛管理在中国的导入，探讨了中国企业实施六西格玛管理应注意的问题。 关键字：六西格玛；六西格玛管理；实施 随着经济全球化进行的推进以及知识经济的到来，质量问题越来越成为经济发展的战略问题，依靠质量取得效益时人类不得不面对的最大选择。近年来，六西格玛质量管理的风暴正席卷全球，设计企业、教育等各个领域。20世纪80年代，摩托罗拉创建了六西格玛的概念和管理体系，并将其应用到公司管理的各个方面。摩托罗拉从开始实施六西格玛管理的1986年到1999年，公司平均每年提高生产率12.3%。不良品率只有以前的20%，节约制造费用总计超过110亿美元。 六西格玛管理法是当今企业追求卓越的一种先进的管理理论和方法，本文通过介绍其内涵、特点以及在企业中推行六西格玛管理的意义，对中国现代企业实施六西格玛管理应注意的问题进行详细分析，以期对六西格玛管理导入中国企业有所借鉴和帮助。 1 六西格玛管理内涵 六西格玛管理不仅是一种管理理念，也是一种通过业务流程优化达到管理目标的有效管理方法，更是一套改善经营业绩的管理体系。其将理念变成行动，将目标变成现实。6σ管理是由在1987年，时任摩托罗拉通信部门经理的乔治·费希尔在TQM的理论指导下创立了一种质量管理先进运作模式，并获得了巨大的成功。6σ管理是一种综合的、全面的经营管理方式和理念，以系统管理思想为指导，强调预防为主，要求进行全过程的质量管理、全员的质量管理、全企业的
(六西格玛管理)数理统计_方差与标准差
（六西格玛管理）数理统计_方差与标准差
心理和教育方面的实验或调查所得到的数据，大均具有随机变量的性质。而对这些随机变量的描述，仅有前壹章所讲集中趋势的度量是不够的。集中量数只描述数据的集中趋势和典型情况，它仍不能说明壹组数据的全貌。数据除典型情况之外，仍有变异性的特点。对于数据变异性即离中趋势进行度量的壹组统计量，称作差异量数，这些差异量数有标准差或方差，全距，平均差，四分差及各种百分差等等。 第壹节方差和标准差 方差(Variance)也称变异数、均方。作为统计量，常用符号S2表示，作为总体参数，常用符号σ2表示。它是每个数据和该组数据平均数之差乘方后的均值，即离均差平方后的平均数。方差，于数理统计中又常称之为二阶中心矩或二级动差。它是度量数据分散程度的壹个很重要的统计特征数。标准差(Standarddeviation)即方差的平方根，常用S或SD表示。若用σ表示，则是指总体的标准差，本章只讨论对壹组数据的描述，尚未涉及总体问题，故本章方差的符号用S2，标准差的符号用S。符号不同，其含义不完全壹样，这壹点望读者能够给予充分的注意。 壹、方差和标准差的计算 (壹)未分组的数据求方差和标准差 基本公式是： （3—la） （3—1b） 表3—1说明公式3—1a和3—1b的计算步骤
表3—1未分组的数据求方差和标准差 应用3—1公式的具体步骤：①先求平均数X＝36/6＝6；②计算X i-X；③求(Xi-X)2即离均差x2；④将各离均差的平方求和(∑x2)；⑤代入公式 3—1a和3—1b求方差和标准差。具体结果如下： S2=10/6=1.67 (二)已分组的数据求标准差和方差 数据分组后，便以次数分布表的形式出现，这时原始数据不见了，若计算方差和标准差可用下式：
六西格玛管理方法
六西格玛管理方法 六西格玛的名字源于统计学，西格玛是对过程质量特征值变化的衡量。如果过程质量特征值服从正态分布，西格玛是正态分布的标准差，如公差范围处于质量特征值分布的左右两侧６倍标准差（六西格玛）的位置，则即使考虑过程分布均值出现一些漂移（一般假设1.5倍西格玛），则出现缺陷的概率也不过是百万分之3.4。因此，六西格玛代表了一个很高的质量水平。 这是六西格玛的统计解释，我们现在所说的六西格玛，其实就是六西格玛管理的简称，其涵义就是用一切持续改进的方法来使你的工作质量达到六西格玛水平，如果你说的工作做得很好，如果用六西格玛的语言来说，我们可以说你的某项工作只有做到了六西格玛水平，也就是做一百万次，只有3.4次是不合格的，才算做得足够好。 又譬如，如果某个过程是由6项工作组成，第1项工作你达到了六西格玛水平，但是如果你的其他5项工作还是只有五西格玛，四西格玛的话，意味着你还有巨大的改善空间，需要努力去改善。 所以我们说六西格玛是一套系统的业务改进方法体系，是旨在持续改进企业业务流程，实现客户满意的管理方法。它通过系统地、集成地采用质量改进流程，实现无缺陷的过程设计（面向六西格玛的设计，简称DFSS），并对现有过程进行过程定义(Define)、测量(Measure)、分析(Analyze)、改进(Improve)、控制(Control)，简称DMAIC流程，消除过程缺陷和无价值作业，从而提高质量和服务、降低成本、缩短运转周期，达到客户完全满意，增强企业竞争力。换句话说，六西格玛就是一个代名词，其含义是客户驱动下的持续改进。其方法体系的运用包括业务改进的各个方面：包括时间、成本、质量、服务等各个方面。其方法体系也不仅仅是统计技术，而是一系列的管理技术和工业工程技术的集成。 简言之，六西格玛管理模式是一种以顾客为导向的持续改进的管理模式。 六西格玛的魅力在于它是企业取得和保持竞争优势、获得突破性业绩改进的管理模式。从六西格玛的本质来看，六西格玛管理体现了科学管理方法在企业的系统和集成的应用。过去我们一直在讲科学管理或者管理现代化，如何理解科学化的管理模式，我认为首先就是要从企业业务流程和管理活动的特点和规律出发，分析业务流程或管理流程中的问题，从事实和数据出发，找出问题的根本原因，提出科学的问题解决方案，实现流程质量改进，并建立有效的业务流程控制体系，保持持续改进。 六西格玛管理模式之所以能够取得显著的效益，是因为： 首先，企业从战略出发选择改进机会并确定改进项目，保证了六西
6SIGMA管理的计划和实施文件
6SIGMA治理的打算和实施 □王金德 6SIGMA治理事实上是一项以顾客为中心、以数据为基础，以追求几乎完美无暇为目标的治理理念。其核心是通过一套以统计科学为依据的数据分析，测量问题，分析缘故，改进优化和操纵效果，使企业在运作能力方面达到最佳境地。因此6SIGMA治理的推进也是一项有序、科学的方法论。 一、6SIGMA治理的实施条件 实施6SIGMA治理，能够把企业质量治理水平用数据来反映，任何一个企业只要看其SIGMA值是多少就能够与它的参与市场 竞争的能力和实力挂钩。只有把6SIGMA作为企业的经营治理的中心环节，成为一种规范化的工作体系，才能有效地实施6SIGMA 治理，真正实现质量治理的以顾客为中心和以数据为依据的差不多原则。这就要求预备实施6SIGMA企业： 第一，必须具备长远进展规划预备参与全球竞争； 第二，必须具有一个比较扎实的治理基础； 第三，必须拥有一支素养比较高的职员队伍；
第四，必须能得到企业最高治理者的大力支持。 6SIGMA治理不仅给顾客提供中意的产品，而且在提供给客户以中意产品的质量保证能力上下功夫。因此，6SIGMA治理需要一定的预算投入，必须在企业的长远进展规划中体现。依照摩托罗拉和通用电气的经验，一般需投入每年总营业额的 0.1%~0.2%。此数字不是一成不变，可依照企业不同进展时期作调整，在开展6SIGMA治理的第一年，投入比例相对会高些。 依照美国质量协会（ASQ）研究结果，6SIGMA要求企业质量治理运作达到一个相当高的层次，假如一个产品交样合格率只有85%，就不必用6SIGMA治理。现在可用比6SIGMA治理更简单的方法，将85%提高到95%即可。例如推行ISO 9000质量体系认证、顾客中意度、零缺陷治理等。另外，6SIGMA治理对企业职员的素养提出了较高的要求，6SIGMA需要职员参与测量、分析、改进和操纵的各种项目，要自我治理而不像ISO 9000那样需有人督促。 二、6SIGMA治理的三部曲 成功的实施要求从以下几个步骤开始： 6SIGMA打算（DFSS）、6SIGMA（MFSS）和6SIGMA过程（PFSS），如图1所示：
6 西格玛标准公差计算公式.
六西格玛管理系列讲座之一 什么是6西格玛管理？当人们谈论世界著名公司-通用电器（GE）的成功以及世界第一CEO-杰克.韦尔奇先生为其成功制定的三大发展战略时，都会不约而同地提出这样的问题。 如果概括地回答的话，可以说6西格玛管理是在提高顾客满意程度的同时降低经营成本和周期的过程革新方法，它是通过提高组织核心过程的运行质量，进而提升企业赢利能力的管理方式，也是在新经济环境下企业获得竞争力和持续发展能力的经营策略。因此，管理专家Ronald Snee先生将6西格玛管理定义为：“寻求同时增加顾客满意和企业经济增长的经营战略途径。” 如果展开来回答的话，6西格玛代表了新的管理度量和质量标准，提供了竞争力的水平对比平台，是一种组织业绩突破性改进的方法，是组织成长与人才培养的策略，更是新的管理理念和追求卓越的价值观。 让我们先从6西格玛所代表的业绩度量谈起： 符号σ（西格玛）是希腊字母，在统计学中称为标准差，用它来表示数据的分散程度。我们常用下面的计算公式表示σ的大小： 如果有两组数据，它们分别是1、2、3、4、5；和3、3、3、3、3；虽然它们的平均值都是3，但是它们的分散程度是不一样的（如图1-1所示）。如果我们用σ来描述这两组数据的分散程度的话，第一组数据的σ为1.58，而第二组数据的σ为0。假如，我们把数据上的这些差异与企业的经营业绩联系起来的话，这个差异就有了特殊的意义。 假如顾客要求的产品性能指标是3±2(mm)，如果第一组数据是供应商A所提供的产品性能的测量值，第二组数据是供应商B所提供的产品性能的测量值。显然，在同样的价格和交付期下，顾客愿意购买B的产品。因为，B的产品每一件都与顾客要求的目标值或理想状态最接近。它们与顾客要求的目标值之间的偏差最小。 假如顾客要求的产品交付时间是3天。如果第一组数据和第二组数据分别是供应商A和B每批产品交付时间的统计值，显然，顾客愿意购买B的产品。因为，B每批产品的交付时间与顾客要求最接近。尽管两个供应商平均交付时间是一样的，但顾客的评判，不是按平均值，而是按实际状态进行的。 假如顾客要求每批产品交付数量是3件。如果第一组数据和第二组数据分别是供应商A和B每批产品
了解六西格玛中的统计分布
了解六西格玛中的统计分布 摘要: 许多顾问会做假设的测试模板来决定进行何种类型的测试。无论如何要考虑所取得的数据的类型。如果仅有总结性的数据，如何应用它来得到结论？原始数据最能反映事情的状况，但是它可能不直观，那就仍然需要进行测试 ... 为演绎数据，顾问需要了解分布。本文讨论了如何了解统计分布的不同类型、不同分布的应用以及给出一个已知分布的假设。 -许多顾问会做假设的测试模板来决定进行何种类型的测试。无论如何要考虑所取得的数据的类型。如果仅有总结性的数据，如何应用它来得到结论？原始数据最能反映事情的状况，但是它可能不直观，那就仍然需要进行测试。 为了不仅是看到数据，还要演绎它，顾问需要了解分布。本文讨论了以下几点: l 了解统计分布的不同类型。 l 了解不同分布的应用。 l 给出一个已知分布的假设。 l 六西格玛绿带的培训集中在图形、中心和宽度。图形的概念受限于连续数据的正态分布。本文会通过分布所表现出来的（包括总体和样本）而在图形概念上进行延展。 回到基本原理 建立在一个假设模型基础上，用概率,陈述估计必然事件发生的机会。对于数据统计学说,观察数据习惯上确定一个描述这个数据的模型。该模型与数据的分布有关。统计是从样本推断到总体，而概率是从总体到样本。 推断性统计是基于样本数据描述总体参数的一门科学。推断性统计可以应用于： l 确定过程能力（确定百万分缺陷数）。 l 利用分布来估计给出已知参数的变量事件的发生概率。 推断性统计基于正态分布。 Figure 1: Normal Curve and Probability Areas 图1：正态曲线和概率面积
正态曲线分布可以扩展获得其它分布。结合收集到的数据类型在对过程策划和分布离差或图形理解的基础上指定恰当的分布。它可以帮助我们得到最好的分析结果。 分布的类型 分布的分类与数据分类相同-连续和离散： l 连续概率分布是随机变量相关的概率，在一个区间内可以取无限多个数值即为随机变量。 l 离散概率分布列出一个实验所有可能的结果和它们各自发生的概率。 分布描述 概率质量函数（pmf）-对于离散变量来说，pmf是随机变量取值x的概率。 概率密度函数（pdf）-对连续变量来说，pdf是取值为x的随机变量在两点之间总体分布概率。 在通常意义上来说，人们在一个连续整体中无法给出一个特定x的概率，而是一些特定（很小）的X围。补充一下，可以想象成x+Dx, Dx很小。 Pdf的符号是f(x)。对于离散分布： f(x) = P(X = x) 自从用于评估离散质量的概率开始，有些人把离散分布归类到概率质量函数。对于连续分布来说，无法建立一个点的概率质量函数。 累积密度函数（cdf)-变量取值小于等于x的概率。
2017六西格玛管理考试试题与答案解析
六西格玛项目团队由项目所涉及的有关职能人员构成，一般由( )人组成。 A 2～5 B 5～7 C 3～10 D 10～15 六西格玛管理是由组织的( )推动的。 A 最高领导者 B 倡导者 C 黑带 D 绿带 在DMAIC改进流程中，常用工具和技术是过程能力指数、控制图、标准操作程序、过程文件控制和防差错方法的阶段是( )。 A D界定阶段 B M分析阶段 C I改进阶段 D C控制阶段 对应于过程输出无偏移的情况，西格玛水平Z0是指规范限与( )的比值。 A σ B 2σ C 3σ D 6σ 关于六西格玛团队的组织管理，下列说法不正确的是( )。 A 六西格玛团队的建设要素包括使命、基础、目标、角色、职责和主要里程碑六项 B 作为团队负责任人的黑带不仅必须具备使用统计方法的能力，同时还必须拥有卓越的领导力与亲合力 C 特许任务书一旦确定下来就不允许做任何的更改 D 六西格玛团队培训的重点是六西格玛改进(DMAI过程和工具 六西格玛管理中常将( )折算为西格玛水平Z。 A DPO B DPMO C RTY D FTY 某送餐公司为某学校送午餐，学校希望在中午12:00送到，但实际总有误差，因而提出送餐的时间限定在11:55分至12:05分之间，即TL为11:55分，TU为12:05分。过去一个星期来，该送餐公司将午餐送达的时间为：11:50，11:55，12:00，12:05，12:10。该公司准时送餐的西格玛水平为( )。(考虑1.5σ的偏移) A 0.63 B 1.5 C 2.13 D 7.91 六西格玛管理中，为倡导者提供六西格玛管理咨询，为黑带提供项目指导与技术支持的是( )。 A 执行领导
2016年六西格玛管理考试试题及答案 (1)
单选题: 六西格玛项目团队由项目所涉及的有关职能人员构成，一般由( )人组成。 A 2～5 B 5～7 C 3～10 D 10～15 六西格玛管理是由组织的( )推动的。 A 最高领导者 B 倡导者 C 黑带 D 绿带 在DMAIC改进流程中，常用工具和技术是过程能力指数、控制图、标准操作程序、过程文件控制和防差错方法的阶段是( )。 A D界定阶段 B M分析阶段 C I改进阶段 D C控制阶段 对应于过程输出无偏移的情况，西格玛水平Z0是指规范限与( )的比值。 A σ B 2σ C 3σ D 6σ 关于六西格玛团队的组织管理，下列说法不正确的是( )。 A 六西格玛团队的建设要素包括使命、基础、目标、角色、职责和主要里程碑六项 B 作为团队负责任人的黑带不仅必须具备使用统计方法的能力，同时还必须拥有卓越的领导力与亲合力
C 特许任务书一旦确定下来就不允许做任何的更改 D 六西格玛团队培训的重点是六西格玛改进(DMAI过程和工具 六西格玛管理中常将( )折算为西格玛水平Z。 A DPO B DPMO C RTY D FTY 某送餐公司为某学校送午餐，学校希望在中午12:00送到，但实际总有误差，因而提出送餐的时间限定在11:55分至12:05分之间，即TL为11:55分，TU为12:05分。过去一个星期来，该送餐公司将午餐送达的时间为：11:50，11:55，12:00，12:05，12:10。该公司准时送餐的西格玛水平为( )。(考虑1.5σ的偏移) A 0.63 B 1.5 C 2.13 D 7.91 六西格玛管理中，为倡导者提供六西格玛管理咨询，为黑带提供项目指导与技术支持的是( )。 A 执行领导 B 黑带大师 C 绿带 D 项目团队 六西格玛管理强调以( )为关注焦点。 A 顾客 B 成本 C 质量 D 效益 关于项目特许任务书，下列说法不正确的是( )。
(六西格玛管理)六个西格玛在人力资源上的应用
（六西格玛管理）六个西格玛在人力资源上的应用
六个西格玛于GE人力资源上的应用 六个西格玛本来是只用于生产领域，用来对质量进行管理。GE且不是这种方法的缔造者，GE从摩托罗拉学来这种管理方法，却把它应用于企业管理的方方面面。GE同样将六个西格玛用于了人力资源工作方面，帮助提高人力资源工作的质量。 用六个西格玛管理人力资源 于GE，人力资源工作从职位出现空缺开始，开展招聘，发布招聘广告，到初步筛选，到面试应聘者，到选到合适的人员，到向录用者发入职通知，到员工培训，到职业发展的设计和促进，到职位晋升，然后职位又空缺了，便又重新招聘……这是壹个个的循环过程。而GE 就是用六个西格玛来监控这整个过程。GE的人力资源部门将这壹过程的详细环节、程序列出来，分析每个程序是否有偏颇，使每个程序均于六个西格玛的管理之下。 人力资源部会于招聘周期、招聘费用、招聘质量三个主要方面来衡量人力资源部门是否于人才招聘上做好了工作，会于这三个方面制定标准，按照这个标准来执行。当下，GE正于公司中推行DMADV程序，对整个招聘过程进行六个西格玛管理(请见上文“最高效的招聘-六 个西格玛招聘”)。 招聘周期 肯定是周期越短越好。假设某个岗位要求于40天之内找到合适的人选，但结果没有完成。公司就会分析，是市场的原因呢，仍是广告没有宣传到位，仍是找错了对象，或是其他种种 原因，会找到关联原因，提高工作质量。 招聘费用 广告费或猎头中介费用等招聘费用或成本有多大，只要能够实现招聘目标，肯定是费用越低越好。GE人力资源部会制定壹个标准，要求招聘费用于这个标准之内，这个标准也是公司 和客户壹起根据实际情况制定的客观标准。 招聘质量
18个常用六西格玛统计工具介绍
18个常用六西格玛统计工具介绍 六西格玛作为经典的质量管理手段，备受质量人追捧。以下天行健将整理出18种常用六西格玛统计工具供大家学习： 1、帕累托图（Pareto图） 帕累托图来源于一种称为帕累托原则的观点，该观点认为大约80％的结果来自20％的原因。 帕累托图可帮助您直观地了解此原则如何应用于您收集的数据。它是一种特殊类型的条形图，旨在将“少数几个”原因与“琐碎的”原因区分开来，使您能够专注于最重要的问题。 2、直方图
直方图是连续数据的图形快照。直方图使您能够快速识别数据的中心和范围。它显示了大部分数据落在哪里，以及最小值和最大值。直方图还显示您的数据是否为钟形，可以帮助您找到可能需要进一步调查的异常数据点。 3、Gage R&R 准确的测量至关重要。如果您无法准确测量过程，则无法对其进行改进，这时Gage R＆R就有了用武之地。 4、属性一致性分析 另一个确保您可以信任您的数据的工具是属性一致性分析。Gage R＆R评估连续型数据的重复性和再现性，而属性一致性分析评估的是属性数据，例如通过或失败。此工具显示对这些类别进行评级的人是否与已知标准，与其他评估者以及他们自己一致。 5、过程能力分析
几乎每个过程都具有可接受的下限和/或上限。例如，供应商的零件不能太大或太小，等待时间不能超过可接受的阈值，填充重量需要超过规定的最小值。能力分析向您展示您的流程与规范的完美程度，并深入了解如何改善不良流程。经常引用的能力指标包括Cpk，Ppk，Cp，Pp，百万机会缺陷数（DPMO）和西格玛水平（Z值）。 6、检验 我们使用t检验来比较样本的平均值与目标值或另一个样本的平均值。例如，工艺参数调整后，想确定钢筋抗拉强度均值是否比原来的2000要高。 7、方差分析 t检验将平均值与目标进行比较，或者将两个平均值相互比较，而ANOVA则可以比较两个以上总体的均值。例如，ANOVA可以显示3个班次的平均产量是否相等。您还可以使用ANOVA分析多于1个变量的均值。例如，您可以同时比较3班次的均值和2个制造地点的均值。
中国六西格玛管理目前存在的问题和解决方法(原创)
中国六西格玛管理目前存在的问题和解决方法（原创） 经过十多年的发展，中国企业对六西格玛的认识和实践都得到了很大发展。但是，我们必须清楚地认识到。从更广、更远的时空来评价。今天企业应用六西格玛所取得的进展只是良好的起步和开端。 2002年9月16日，在第八届亚太质量组织会议期间，全国六西格玛管理推进工作委员会(简称六推委)正式对外宣布成立，标志着六西格玛管理在中国推进步人有序轨道。目前大约有1000家左右的企业在使用六西格玛管理，既有大企业、中等规模的企业也有小企业，主要聚集在制造业和工业企业，围绕生产流程在质最、成本、效益等方面实施。其中。有些企业对六西格玛管理的研究比较深入。对它们而言。六西格玛已经不是一般意义上的做顶目。而是成为一种习惯。并且上升为一种理念了。而有些企业还停留在生产流程再造、优化层面上，还有的企业处在更初级的试验阶段。整体上看，应用六西格玛的企业数量较少，应用层次参差不齐，可以说，十年时间虽然不短，但六西格玛在中国还是刚刚起步，还需要继续推进。使更多的企业认识、应用、实施六西格玛，促进我国整体应用水平和管理质量的提高。 一、过去十年仅是良好开端 六西格玛管理最初传入中国。主要通过四个渠道。 1、是国外一些大企业在中国的分支企业实施六西格玛管理，如摩托罗拉、通用电气。 2、是与摩托罗拉、通用电气等国外大企业有合作关系的国内企业、供应商，较早推行了六西格玛管理。 3、是国外一些从事六西格玛管理咨谊服务的咨询机构，为了拓展中国市场，向中国企业介绍六西格玛管理知识。 4、是国内一些质量管理和企业管理的专家学者从学术研究角度出发，开展了六西格玛管理的研究探讨。 经过十多年的发展。中国企业对六西格玛的认识和实践都得到了很大发展。但是，我们必须清楚地认识到。从更广、更远的时空来评价，今天企业应用六西格玛所取得的进展只是良好的起步和开端。相对于全国数以万计的工业和服务业企业，目前推进六西格玛管理的还只是极少数企业。六西格玛管理工作队伍的数员和素质还远不能满足需要。实施六西格玛管理的需求很大，六西格玛管理工作者的用武之地也很大。要使更广大的企业接受并实施六西格玛。取决于能否继续坚持正确的工作方针和方法。取决千六西格玛工作者队伍能否不断扩大、专业知识水平和实践能力能否不断提高。我们要特别重视调查总结实施六西格玛管理走了弯
6SIGMA管理的计划与实施(下)
第五课：6SIGMA治理的打算和实施(下) Lesson 5: the plan for 6SIGMA management and its execution (1) 6SIGMA治理的打算和实施（下） □ 王金德依照测量时期的实施要求，在测量业绩并描述过程以及打算数据收集之后，需对测量系统进行验证，并开始测量过程能力。 3.验证测量系统 测量系统是指测量特定特性有关的作业、方法、步骤、量具、设备、软件、人员的集合。为获得6SIGMA治理所需的测量结果应建立完整有效的测量过程，以确保测量系统精确可信。应对测量系统进行的分析和验证包括： 1.分辨力：确保测量仪器、仪表等设备的 2.准确度：阻碍准确度的因素包括环境、设备校准、操作人员等，除必须对测量器具执行严格的周期检定/校准外，还应确保测量系统在使用环境、时刻等变化条件下的稳定性； 3.周密度：确认在相同的条件下，重复测量和试验其结果相
互间的一致程度。阻碍周密度的要紧因素涉及测量器具的重复精度及不同测量人员的操作水平。通过重复性和再现性的分析（GR&R），达到验证测量系统的目的。 4.测量过程能力 过程性能为过程的标准差的六倍，即PP=6 。 其中6 包含有正常波动和专门波动，因而它不要求过程一定要稳定。的计算，把收集的数据，看作一个大样本，再计算其样本标准差S。 （2）过程能力（Process Capability） 过程能力为过程的标准差的六倍，即PC=6。 现在，过程的波动仅由正常波动源引起，过程是稳定的。即PP = PC。当过程不稳定时PP>PC （有时定义长期过程能力为过程性能）。可用样本极差R和标准差S来可能。 （3）过程能力指数
(六西格玛管理)试题
（六西格玛管理）试题
单选题（1-25） 1.于下列陈述中，不正确的是： A.六西格玛管理只是壹种解决质量问题的工具； B.六西格玛管理是企业获取竞争优势的战略； C.六西格玛管理是企业整体业务改进的管理模式； D.六西格玛管理是不断提高顾客满意度的科学方法。 2.关于六西格玛绿带的描述，哪个是不正确的? A.绿带能够作为成员参和六西格玛黑带项目 B.绿带能够作为项目组长负责六西格玛绿带项目 C.绿带能够作为项目组长负责六西格玛黑带项目 D.绿带能够作为组员参和六西格玛绿带项目 3.朱兰的质量管理三部曲是指： A.质量策划-质量控制-质量改进 B.质量目标-质量策划-质量改进 C.质量战略-质量目标-质量控制 D.质量分析-质量策划-质量改进 4.有关田口的质量损失函数和六西格玛减少波动的理念，下列说法正确的是： A.对于同壹产品质量特性，只有超出规格范围外的波动才会导致质量损失 B.对于同壹产品质量特性，只要于规格范围内，减少波动和减少质量损失没有关系 C.对于同壹产品质量特性，减少波动同时能够减少质量损失 D.对于同壹产品质量特性，减少波动会增加质量损失 5.精益生产的核心理念是： A.实现拉动生产
B.减少壹切不必要的浪费 C.实现质量水平零缺陷 D.见板管理 6.按照平衡记分卡的理论，企业培训的六西格玛倡导人、绿带和黑带和资深黑带，能够作 为下述哪个维度的指标纳入企业的绩效评价体系： A.财务 B.顾客 C.内部流程 D.学习和成长 7.于六西格玛项目的界定（Define）阶段进行问题陈述时，以下哪种描述是错误的： A.应阐明问题对企业战略目标或顾客的影响 B.要将造成问题的原因和改进方案壹起描述 C.应阐明问题发生的条件（时间、地点等）和频率 D.应阐明问题导致的损失 8.SMT（SurfaceMountTechnology，表面封装技术）生产主要由锡浆印刷、插件和回流 焊三道工序组成，某企业统计发现，该SMT生产线的DPU=0.04，产品于该生产线上的缺陷机会数为200，则该SMT生产过程的DPMO为： A.8 B.200 C.5000 D.500 9.根据KANO模型分析顾客对手机的需求，有人提出手机电池要安全（不能爆炸），这壹
六西格玛管理
六西格码管理 第一节六西格码概念 一、什么是六西格玛管理？ 理解六西格玛管理概念应从两个方面去理解：统计含 义和管理含义。 1、统计含义理解： 在长期的管理中，使管理的效果达到 σ（西格玛）（离差） σ水平最高 过程变异（缺陷）的衡量指标—σ 1）.σ（西格玛） 2）. σ水平 统计：σ是偏离度。 σ水平是实体特性的过程能力满足规定要 求的程度。 3）. 长期过程与短期过程。 2.管理含义的理解： 产品（服务），（工作），（机会） 3.4/1000000 缺陷的简称。
是一种通过减少过程缺陷，降低成本，使顾客最大满意，增加利润的一套系统的企业管理模式。 一套系统的企业管理模式指： A、目标系统----产品目标3.4/1000000 B、观念系统------领导作用，完美化。 C、组织系统------黑带链（职位） D、基础系统------质量文化环境 E、方法系统------DMAIC F、工具系统------老七，新七，质量屋 是TQM进一步深化实施的一种管理方法。 第二节、六西格玛管理的产生及背景1、提出、实施与推广 1987年摩托罗拉---------提出并实施。 1995年通用电器---------（杰克.韦尔奇）推广 2、产生背景 21世纪质量的发展趋势 1. 从小Q到大Q. (Q指质量观) 2. 从数量管理到质量管理。 3. 从粗放管理-------到------精细化管理 表里不一数据说话 差不多完美
4. 从基本质量到追求魅力质量。 基本质量-----满意质量-----魅力质量 5. 从重视质量的管理到质量速度，成本统一管理。 6. 六西格码是实现高质量、高速度、底成本的路径。 3. 六西格码管理的追求 追求质量的最高层次：顾客愉悦--------魅力质量 路径： 做流程-----改进流程-----优化流程-----减少流程缺陷。 改变一个企业的做事方式。 第三节六西格码核心内容 第一模块目标系统 产品（服务）、（工作）、（机会） 3.4/1000000缺陷（百万缺陷率） DPMO（defects per million opportunities）=3.4/1000000 利润-------顾客满意------可持续发展 第二模块观念系统 1. 强调领导的作用 2. 一切以客户满意的创造客户价值为中心。 3. 流程（过程）的聚集，管理和改进。 4. 减少过程变异（缺陷） 5. 以数据事实驱动的管理方法。 6. 有预见的积极管理。
精益六西格玛管理六大工具
精益六西格玛管理六大工具 工具一：质量功能展开（QFD） 质量功能展开是把顾客对产品的需求进行多层次的演绎分析，转化为产品的设计要求、零部件特性、工艺要求、生产要求的质量工程工具，用来指导产品的健壮设计和质量保证。这一技术产生于日本，在美国得到进一步发展，并在全球得到广泛应用。质量功能展开是开展六西格玛必须应用的最重要的方法之一。在概念设计、优化设计和验证阶段，质量功能展开也可以发挥辅助的作用。 工具二：测量系统分析（MSA） 测量系统分析(Measurement System Analysis），它使用数理统计和图表的方法对测量系统的误差进行分析，以评估测量系统对于被测量的参数来说是否合适，从而判定检验系统的状态、改进方向及系统可接受程度。测量系统的误差由稳定条件下运行的测量系统多次测量数据的统计特性：偏倚和方差来表征。偏倚指测量数据相对于标准值的位置，包括测量系统的偏倚（Bias）、线性（Linearity）和稳定性（Stability）；而方差指测量数据的分散程度，也称为测量系统的R&R，包括测量系统的重复性（Repeatability）和再现性（Reproducibility）。 工具三：故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA) 故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA)均是在可靠性工程中已广泛应用的分析技术，国外已将这些技术成功地应用来解决各种质量问题。在 ISO 9004：2000版标准中，已将FMEA和FTA分析作为对设计和开发以及产品和过程的确认和更改进行风险评估的方法。我国目前基本上仅将FMEA与 FTA技术应用于可靠性设计分析，根据我国部分企业技术人员的实践，FMEA和FTA可以应用于过程(工艺)分析和质量问题的分析。质量是一个内涵很广的概念，可靠性是其中一个方面。通过FMEA和FTA分析，找出了影响产品质量和可靠性的各种潜在的质量问题和故障模式及其原因（包括设计缺陷、工艺问题、环境因素、老化、磨损和加工误差等），经采取设计和工艺的纠正措施。