6西格玛分析工具-应用统计技术
正态分布6西格玛概率 解释说明以及概述
正态分布6西格玛概率解释说明以及概述1. 引言1.1 概述引言部分将对文章的主题进行概述和介绍。
在本文中，我们将探讨正态分布六西格玛概率的解释说明以及概述。
正态分布是一种重要的统计分布，它具有许多优秀的性质和应用领域。
而六西格玛原理则是基于正态分布而发展起来的一种质量管理方法，它通过计算事件发生在六个标准差之内的概率来评估过程或产品是否稳定。
1.2 文章结构本文共分为五个部分进行论述。
首先，在第二部分我们将介绍正态分布的定义与性质，同时探讨其常见应用领域以及参数估计与假设检验方法。
然后，在第三部分中，我们将回顾六西格玛原理的背景和发展历程，并详细解释其核心概念和特点。
此外，还将深入研究六西格玛在不同应用场景中的优势和实际价值。
在第四部分中，我们将系统地介绍正态分布六西格玛概率计算方法。
具体包括Z-score转化与标准化方法以及六西格玛事件发生概率计算步骤的详细介绍。
通过实例分析和案例研究，我们将进一步展示如何应用这些方法来评估潜在风险并进行决策。
最后，在结论部分，我们将总结本研究的重要成果，并对正态分布六西格玛概率在实际应用中的前景进行展望。
1.3 目的本文旨在提供关于正态分布六西格玛概率的全面说明和概述。
通过对正态分布和六西格玛原理进行深入探讨，读者将能够了解到这两个领域的基本定义、性质以及应用方法。
同时，通过具体案例和实证研究的呈现，读者还将获得运用这些方法进行质量管理、风险评估和决策制定方面的指导思路。
通过本文的阅读，读者将更加深入地理解正态分布与六西格玛原理之间的关系，并能够灵活运用相关计算方法来解决实际问题。
希望本文能为读者提供有益的信息，并促进相关领域的学术研究和实践应用。
2. 正态分布:正态分布，又称高斯分布或钟形曲线，是概率论和统计学中最为重要的连续型概率分布之一。
它的特点是对称且呈现钟形曲线状，由于具有良好的性质与广泛的应用领域，被广泛地使用于数据建模、参数估计以及假设检验等方面。
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。
六西格玛绿带培训资料
六西格玛绿带培训资料1. 引言六西格玛绿带（Six Sigma Green Belt）培训是一种管理和质量控制方法，旨在通过改进流程和减少缺陷来提高组织的效率和竞争力。
本文档将介绍六西格玛绿带培训的基本知识和技能，以帮助学员在实践中运用六西格玛方法来解决问题并改进业务流程。
2. 六西格玛概述六西格玛是一种管理哲学，它的目标是在组织中实现极高的品质水准。
六西格玛的核心思想是通过统计方法和数据分析来改进质量和效率。
六西格玛采用DMC（Define（定义）, Measure（测量）, Analyze （分析）, Improve（改进）, Control（控制））的方法来解决问题和改进业务流程。
3. 六西格玛绿带的角色和职责六西格玛绿带是一个在六西格玛项目中担任重要角色的人员。
他们的主要职责包括但不限于：•收集和分析数据，为团队提供决策依据；•参与问题解决和改进流程的讨论和决策；•实施改进计划，并监控改进结果；•指导和培训其他团队成员；•定期向管理层报告项目进展和成果。
4. 六西格玛工具和技术六西格玛绿带需要掌握一系列的工具和技术，以帮助他们解决问题和改进流程。
以下是一些常用的六西格玛工具和技术：4.1 流程图流程图是一种可视化工具，用于描述和分析业务流程。
它能帮助绿带和团队成员理解并识别可能存在问题的步骤，并为改进提供依据。
4.2 核对表核对表是一种简单而有效的工具，用于收集数据和记录问题。
绿带可以使用核对表来标记问题和缺陷，并跟踪改进的进展。
4.3 散点图散点图是一种统计工具，用于分析两个变量之间的关系。
绿带可以使用散点图来确定变量之间的相关性，并帮助他们做出决策和改进计划。
4.4 回归分析回归分析是一种统计方法，用于建立两个或多个变量之间的关系模型。
绿带可以使用回归分析来预测和优化业务流程中的变量。
5. 六西格玛绿带培训课程六西格玛绿带培训通常是一个系统性的课程，旨在向学员传授六西格玛的理念、方法和工具，以及培养他们解决问题和改进流程的能力。
六西格玛应用
sm
波 动 （ 散 布 ） 小
平 均 发 生 偏 移
Bad! Good!
sm
波 动 （ 散 布 ） 大
平 均 没 有 偏 移
sm
波 动 （ 散 布 ） 小
平 均 没 有 偏 移
六西格玛应用
6 SIGMA不仅研究“平均”，同时更关注“波动（散布）”！
啊 ！平均水深 不是说 4m吗 ？
平均水深 4M
愉快的休假….碧波荡漾… 到东海度假的MIKE先生希 望通过跳水来消除长期积 存的压力与疲劳，于是他 爬到了跳台上。跳台上贴 着这样一张告示：“注意： 平均水深4米”，对自己的 游泳水平非常自信的MIKE 先生想到平均水深是4米，
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。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程技术的 集成。
六西格玛应用
1、理解6西格玛——六西格玛管理理念
➢以客户为中心，充分关注客户
对于一个过程来说 ， “σ”是一个度量单位, 它显示过 程的稳定性如何？ “σ”越大，说明过程执行情况越不好 过程越不稳定。
六西格玛应用
减少偏 差是减 少缺陷 的关键
！
客户要求或者 技术要求
出错的机会
在s符 号前 面的 值越 大， 出错 的机 会就 越小
出错机会减少
6s
目标值
客户要求或者 技术要求
六西格玛应用
中兴对6西格玛的定义：
六西格玛是以客户为导向，以业界最 佳为目标，以数据为基础，以事实为依据 ，以流程绩效和财务评价为结果，持续改 进企业经营管理的思想方法、实践活动和 文化理念
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。
6Sigma的50种应用工具
6Sigma的50种应用工具1. Analysis Covariance 协方差分析2. Analysis of Variance 方差分析3. Binominal Distribution 二项分布4. Brainstorming Techniques 脑力风暴法5. Cause and Effect Matrix 因果图6. Check Sheets 检查表7. Chi-square Distribution 卡方分布8. Chi-square Test for Goodness-fit 卡方测试的拟合优度9. Chi-square Test of Independence 独立性的卡方测试10. Confidence Intervals 置信区间11. Control Cards 控制图表12. Correlation Methods 相关分析法13. Cross Tabulation Tables 交叉表14. Date Collection Sheets 数据收集表15. Exponential Distribution 指数分布16. F Distribution F分布17. F Test F测试18. Failure Mode and Effect Analysis 潜在缺陷模式及影响分析19. Full Factorial Experiment Designs 全因子DOE实验20. Factional Factorial Experiment Designs 分步DOE实验21. Group Screening Experiment Designs 分组筛选DOE22. Fishbone diagrams 鱼刺图23. Force Field Diagrams 作用因子分析24. Histograms 直方图25. Hypothesis Construction 假设测试26. Indexes of Location 位置指数27. Indexes of Process Capability 工序能力指数28. Indexes of Variability 变异度指数29. Line Bar Pie Charts 线形、条形、饼形图30. Mathematical Transformations 数学变位31. Median Test 中位数分析32. Normal Test 正态分布33. Parto Diagrams and Charts 柏拉图34. Performance Figures of Merit 性能图35. Performance Tolerancing 公差性能36. Poisson Distribution 泊松分布37. Positrol Logs 记录表38. Pre-Control 预控图39. Process Flow Diagrams 工序流程图40. Random Number Generation 随机数表41. Random strategy Experiment Designs 实验设计随机性策略42. Regression 回归分析43. Response Surface Experiment Designs 简便实验设计法44. Root-sun-of-squares 均方根45. Sample Size Equations and Tables 抽样方程及抽样计划46. Statistical Process Control Charts SPC控制图47. Statistical Tables 统计表48. T Distribution T公布49. T Test T测试50. Tests for Randomness随机测试笔者过去曾经担任软件协会顾问，负责辅导中小企业e化。
20种六西格玛管理工具大全
20种六西格玛（6σ）管理工具大全1 FMEA和FTA分析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，根据国外文献资料和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，提高了产品的质量和抗各种干扰的能力。
根据文献报道，某世界级的汽车公司大约50%的质量改进是通过FMEA和FTA/ETA来实现的。
2 Kano模型日本质量专家Kano把质量依照顾客的感受及满足顾客需求的程度分成三种质量：理所当然质量、期望质量和魅力质量。
A：理所当然质量。
当其特性不充足（不满足顾客需求）时，顾客很不满意；当其特性充足（满足顾客需求）时，无所谓满意不满意，顾客充其量是满意。
B：期望质量也有称为一元质量。
当其特性不充足时，顾客很不满意，充足时，顾客就满意。
越不充足越不满意，越充足越满意。
C：魅力质量。
当其特性不充足时，并且是无关紧要的特性，则顾客无所谓，当其特性充足时，顾客就十分满意。
理所当然的质量是基线质量，是最基本的需求满足。
期望质量是质量的常见形式。
魅力质量是质量的竞争性元素。
通常有以下特点：1、具有全新的功能，以前从未出现过；2 、性能极大提高；3、引进一种以前没有见过甚至没考虑过的新机制，顾客忠诚度得到了极大的提高；4、一种非常新颖的风格。
Kano模型三种质量的划分，为6Sigma改进提高了方向。
六西格玛之顾客满意度分析
六西格玛之顾客满意度分析1. 简介顾客满意度是衡量企业服务质量的重要指标之一。
在竞争激烈的市场中，企业如何通过提供高质量的产品和服务来满足客户的需求，提高顾客满意度是一个关键的问题。
六西格玛方法论提供了一种系统性和数据驱动的方法来进行顾客满意度分析和改进。
2. 六西格玛方法论简介六西格玛是一种以实现质量和绩效的最高水平为目标的管理方法。
它将数据和统计分析应用于业务流程，以减少变异性和缺陷率，并提高产品和服务的质量。
六西格玛方法论通常采用DMC（Define, Measure, Analyze, Improve, Control）的五阶段过程。
•Define（定义）：明确项目目标和客户需求。
•Measure（测量）：确定关键业绩指标，并收集相关数据。
•Analyze（分析）：通过统计分析，发现问题根源和关键因素。
•Improve（改进）：制定和实施改进计划。
•Control（控制）：确保持续改进并保持所取得的成果。
3. 顾客满意度分析的重要性顾客满意度对企业的长期发展具有关键作用。
满意的顾客更有可能保持忠诚度，给予口碑宣传，增加复购率，从而促进企业的增长。
而不满意的顾客则可能选择转向竞争对手，给企业带来损失和声誉问题。
通过六西格玛的方法论来进行顾客满意度分析，可以帮助企业定位问题和改进机会，提高产品和服务的质量与效果，增加顾客的满意度。
4. 顾客满意度分析的步骤4.1 确定顾客需求在顾客满意度分析中，第一步是明确顾客的需求和期望。
通过市场调研、顾客反馈和数据分析等方式，收集并整理顾客的意见、建议和投诉，形成顾客需求清单。
4.2 数据收集和测量在这一步骤中，需要通过各种途径收集与顾客满意度相关的数据，包括定量数据（如满意度评分、购买行为数据等）和定性数据（如顾客反馈、投诉内容等）。
4.3 数据分析和问题诊断通过应用统计工具和方法，对收集到的数据进行分析，找出潜在的问题和瓶颈。
这可以通过直方图、散点图、因果关系图等来进行数据可视化和问题分析。
西格玛基本方法及工具应用
西格玛基本方法及工具应用在当今竞争激烈的商业环境中，企业不断寻求提高质量、降低成本、提升效率的方法。
六西格玛管理作为一种广泛应用的质量管理方法，凭借其严谨的流程和有效的工具，为企业实现卓越运营提供了有力的支持。
接下来，让我们深入了解一下西格玛的基本方法及工具应用。
一、六西格玛的基本概念六西格玛是一种基于数据和统计分析的质量管理方法，旨在通过减少过程中的变异和缺陷，将过程的绩效水平提升到六西格玛水平，即每百万次机会中只有 34 个缺陷。
要实现六西格玛的目标，需要遵循 DMAIC 流程，即定义（Define）、测量（Measure）、分析（Analyze）、改进（Improve）和控制（Control）。
二、西格玛的基本方法1、定义阶段在定义阶段，需要明确项目的目标、范围和客户需求。
这包括确定项目的关键质量特性（CTQ），即对客户满意度有重要影响的产品或服务特性。
通过与客户沟通、市场调研和内部讨论，收集相关信息，为后续的改进工作奠定基础。
例如，一家手机制造企业在定义阶段发现客户对手机电池续航能力和拍照清晰度的满意度较低，因此将这两个方面确定为项目的 CTQ。
2、测量阶段测量阶段的主要任务是收集和评估与过程相关的数据，确定当前过程的绩效水平。
这需要建立有效的测量系统，确保数据的准确性和可靠性。
比如，对于手机电池续航能力的测量，可以通过一系列的测试标准，如连续通话时间、视频播放时间等，来量化电池的续航表现。
3、分析阶段在分析阶段，对测量阶段收集到的数据进行深入分析，找出导致过程变异和缺陷的根本原因。
可以运用多种统计分析工具，如因果图、柏拉图、回归分析等。
以手机拍照清晰度为例，通过分析可能发现镜头质量、图像处理算法、传感器性能等因素是影响拍照清晰度的关键原因。
4、改进阶段基于分析阶段确定的根本原因，制定并实施改进方案。
这可能涉及流程优化、技术创新、人员培训等方面。
对于上述手机拍照清晰度的问题，可以通过更换更高质量的镜头、优化图像处理算法、提升传感器性能等措施来改进。
6sigma-SPC及6西格玛
SPC的最新发展经过近70年在全世界范围的实践，SPC理论已经发展得非常完善，其与计算机技术的结合日益紧密，其在企业内的应用范围、程度也已经非常广泛、深入。
概括来讲，SPC的发展呈现如下特点：（1）.分析功能强大，辅助决策作用明显在众多企业的实践基础上发展出繁多的统计方法和分析工具，应用这些方法和工具可根据不同目的、从不同角度对数据进行深入的研究与分析，在这一过程中SPC的辅助决策功能越来越得到强化；（2）.体现全面质量管理思想随着全面质量管理思想的普及，SPC在企业产品质量管理上的应用也逐渐从生产制造过程质量控制扩展到产品设计、辅助生产过程、售后服务及产品使用等各个环节的质量控制，强调全过程的预防与控制；（3）.与计算机网络技术紧密结合现代企业质量管理要求将企业内外更多的因素纳入考察监控范围、企业内部不同部门管理职能同时呈现出分工越来越细与合作越来越紧密两个特点，这都要求可快速处理不同来源的数据并做到最大程度的资源共享。
适应这种需要，SPC与计算机技术尤其是网络技术的结合越来越紧密。
（4）.系统自动化程度不断加强传统的SPC系统中，原始数据是手工抄录，然后人工计算、打点描图，或者采用人工输入计算机，然后再利用计算机进行统计分析。
随着生产率的提高，在高速度、大规模、重复性生产的制造型企业里，SPC系统已更多采取利用数据采集设备自动进行数据采集，实时传输到质量控制中心进行分析的方式。
（5）.系统可扩展性和灵活性要求越来越高企业外部和内部环境的发展变化速度呈现出加速度的趋势，成功运用的系统不仅要适合现时的需要，更要符合未来发展的要求，在系统平台的多样性、软件技术的先进性、功能适应性和灵活性以及系统开放性等方面提出越来越高的要求。
实施SPC的两个阶段实施SPC分为两个阶段，一是分析阶段，二是监控阶段。
在这两个阶段所使用的控制图分别被称为分析用控制图和控制用控制图。
分析阶段的主要目的在于：一、使过程处于统计稳态，二、使过程能力足够。
六个西格玛简介
六个西格玛简介我国企业质量管理工作与发达国家比较，一般说来要落后10～15年。
目前，我国企业在统计产品合格率时，仍然采用百分之几的统计方式进行管理，而发达国家采用的是千分之几，高技术产品已按PPM（百万之一）甚至PPb（十亿分之一）和“一次成功”、“一次合格”、“零缺陷”的目标和水平进行管理。
当把“零缺陷”作为追求的目标时，有人也许会问：要使质量百分之百合格的想法是心血来潮吗？多数人都会认为这是荒诞的，但实际上，并不那么容易下判断。
从统计学观点来说，“零缺陷”是没有道理的。
在大公司里，根据大数定律，总会有残次品出现。
另一方面，如果不为百分之百而奋斗，那就是容忍错误，而错误也真的会发生。
比如，“良品率”是生产过程中常用到的一个术语，早在1961年就提出“零缺陷”概念的美国质量管理专家菲利普·克劳斯比说：“当大家都认定在操作过程中无法避免错误的时候，下一步就是制定一个容许错误的数字。
当良品率预定为85％，那便是表示容许15％的错误存在。
采行这种‘良品率管理’的人会告诉你那不是真的，但事实上的确如此。
”为了提高质量，工厂的管理者们发明了“六个西格玛”管理方法。
“西格玛”是统计学里的一个单位，表示与平均值的标准偏差。
它可以用来衡量一个流程的完美程度，显示每100万次操作中发生多少次失误。
“西格玛”的数值越高，失误率就越低。
具体说来，相关数据可以表示如下：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“六个西格玛”是一项以数据为基础，追求几乎完美无暇的质量管理办法。
20世纪80年代末至90年代初，摩托罗拉公司首倡这种办法，花10年时间达到6西格玛水平。
但如果是生产一种由1万个部件或程序组成的产品，即使达到了6西格玛水平，也还有3％多一点的缺陷率；实际上，每生产1万件产品，将会有337处缺陷。
六西格玛(6σ)在护理管理中的应用
在统计学中，西格玛是一组样本的标准差， 反映样本变量的离散程度；它是建立在管 理方法和统计学原理之上，以事实数据为 基础的统计学方法，着眼于寻找缺陷发生 的根本原因。
“六西格玛”的实施步骤
界定（Define） 测量（Measure） 分析（Analyze） 改进（Improve） 控制（Control）
作为方法论的6σ：定-量-析-改-控
界定（Define）。确认 问题和需求，规划项目 资源
我们的目标是帮助该 患者在四周内减重5公 斤
作为方法论的6σ：定-量-析-改-控
测量（Measure）。 收集数据，了解现有 质量水平，设立项目 目标
该患者的基线体 重是87公斤，目 标体重是82公斤
改进—翻身两小时音乐提醒
根本原因 C：未坚持两小时翻身法
改进措施
（1）…… （2）…… （3）医院广播系统每2小时播放一段 特殊的音乐来提醒护士为患者翻身
改进—为改进措施划分优先顺序 并首先做小规模试行
5
影
音
响4
乐 提
3
醒
医院信息系统 提醒
2
短
信
1
提 醒
00
0
1
2
3
4
5
努力
改进—测量改进效果
上控制限1
有风险？
Y
N
N
可出院
Y
一期 二期 三期 四期 不可分期
疑似深部组织损伤
分值15-18（有风险） 分值13-14（中度风险）
分值≤12 （高和很高风险）
患者出院
压疮事件报告
进行Braden 风险评估
按照分期和风险值 执行压疮治疗方案
按照风险值执行压 疮治疗方案
六西格玛的统计与分析方法
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What is 城市轨道交通 urban rail transport
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算出过程输出的平均值和标准差，用这两个参数 可以计算过程的西格玛水平，表示过程满足顾客 要求目标值的能力。计算公式是：
What is 城市轨道交通 urban rail transport
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百万机会缺陷数的计算
例1
职能： 财务
产品： 财务报表
缺陷： 记录不准确
百万机会缺陷数(DPMO)的公式为
缺陷数： 56个
单位缺陷数×1,000,000
单位： 每个条目
每单位中出错机会
单位数： 50,000
出错机会：2
DPMO=(0.001×1,000,000)/2=500
What is 城市轨道交通 urban rail transport
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精品ppt模板
假如一位顾客通过电话订购了4个汽车备件，希望5天内交付。那么，对 交付过程来说，关键的顾客要求CTQ是及时交付订货，顾客要求的规范 限USL是从接电话之日起5个工作日内，过程的缺陷是备件超过5天发出 。对这次电话订货来说，有4个缺陷机会，因为每一个备件都可能延迟 发出。如果该电话销售部门6个月内共收到电话订货20个，每个订货4件 ，其中未能准时发货的5件。那么，该过程的：
一种是k数值总数的平方根取整数一种是k133lgn通常数据数值适当组数50100610100250712250以上1020精品ppt模板四决定组距组距rn最大值最小值组数508455053组距一般取25和10的倍数因最小单位是01这里决定取05为组距10精品ppt模板五决定组界最小一组的下组界最小值测量值的最小位数x05最小一组的上组界最小一组的下组界组距最小第二组的下组界最小的上组界以此类推把数据记录下来六求出各组中心值中心值上组界值下组界值2记录下来七计算各组数据的个数精品ppt模板八次数分配表组别组界中心值次数分配次数1454545954570224595464546203346454695467064469547454720115474547954770196479548454820227484548954870178489549454920994945499549707104995504550203115045509550701合计100精品ppt模板九制作直方图记入产品名规格数据搜集时间数据量精品ppt模板直方图的看法1
第三章_六西格玛统计软件应用(MINITAB) V4
④.显示打开 文件界面
-11-
声明:课程仅供福耀集团内部使用，请勿外传！谢谢！
文件扩展名**MTW
Ⅲ. 打开工作表
①.打开工作表 福耀集团质量管理部：许石景
②.选择工作表 所在文件夹
③.选定并找 开所需文件
④.显示打开 工作表界面
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Ⅱ.绘制数据分布图形
-3-
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序 MINITAB简介
福耀集团质量管理部：许石景
I.MINITAB历史简介
II.MINITAB界面简介
版权:福耀集团
III.MINITAB菜单作者简:质介管部许石景
许石景(13705058210@)
-4-
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-10-
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Ⅱ.打开项目
①.打开项目 福耀集团质量管理部：许石景
②.选择文件 所在文件夹
③.选定并找 开所需文件
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-2-
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课程内容架构及课程设计
课程内容
序
MINITAB简介
第福耀一集章团质“量文管件理”部：菜许单石基景本操作 第二章 “数据”菜单基本处理
6SigmaA阶段
假设检验类别
Z检验 t检验 F检验 Barlett检验 Levene检验 比例检验
比较总体均值
用途
同时比较两个总体方差 同时比较多个方差，假定总体数据为正态分布 同时比较多个方差，假定总体数据为非正态分布 比较总体的比例
供应商A的物料比供应商B的物料好。
判断 新的认识
对结论进行总结，是否只适用于所研究的特定场合， 可否推广，有何限制/约束条件？
相应供应商A的物料。
内部资料 注意保密
A-分析（Analyze）
2、假设检验步骤 1) 定义问题/陈述检验的目的 2) 建立假设－ H0（零假设）、Ha（备选假设） 3) 确定适当的统计假设
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A-分析（Analyze）
3) 对两个正态总体均值差的区间估计。 • 已知两个总体标准差 • 未知两个总体标准差，但假设σ1＝σ2
4) 对两个正态总体方差比的区间估计。 • 已知两个总体均值 • 未知总体均值
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A-分析（Analyze）
4、各类区间估计计算公式
类别
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A-分析（Analyze）
2、 区间估计概念
设θ1(x1、x2、…、xn)及θ2(x1、x2、…、xn)是由样本观测 值确定的两个统计量，如对给定概率1-α，有
P(θ1<θ<θ2)= 1-α，则随机区间(θ1,θ2)叫做参数θ 的对应与置信概率1-α的置信区间，θ1叫置信下限,θ2叫 置信上限。对于已知的置信概率（置信度），根据样本
A-分析（Analyze）
2、分析阶段的输入 分析阶段的输入为测量阶段的输出。 1) 过程流程图 2) 过程输出的量化指标，即项目y 3) 对项目y及其影响因素x’s的数据有效性验证结果 4) 对当前过程能力的准确评估 5) 改进目标
六西格玛管理方法及应用分析解读.doc
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。
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直方图
三.直方图(Histogram)
假设以下是某公司IQC对某批产品取样130测定的数据如下:
5.77 5.71 6.42 5.87 5.96 6.12 5.86 5.80 5.86 6.12 5.94 6.30 5.86 6.27 5.75 6.00 5.63 6.05 6.18 5.84 6.14 5.84 6.18 6.22 5.93 6.01 5.93 5.96 5.71 5.80 6.25 6.10 6.08 5.56 6.08 6.10 6.03 6.19 6.15 6.08 6.19 5.96 6.12 5.89 5.95 6.24 6.17 6.24 5.95 5.82 5.93 6.00 6.03 5.70 5.78 6.32 5.83 5.95 5.61 5.97 5.97 5.95 5.80 5.83 5.86 6.01 6.19 5.92 5.89 5.95 5.94 6.13 6.13 5.95 6.03 5.71 5.95 6.10 6.04 6.11 5.92 5.91 5.94 5.97 5.80 5.80 5.94 5.89 6.09 5.86 5.80 5.88 5.74 5.75 6.00 6.07 6.00 5.90 5.90 6.07 5.97 6.17 6.37 5.41 5.92 5.96 6.05 6.21 6.02 6.05 5.93 5.93 6.00 6.05 6.00 5.63 5.94 6.15 6.17 5.94 6.08 5.75 5.70 5.78 5.78 5.85 6.45 6.29 5.15 6.17
4、单样本假设检验
Z检验法：单样本Z检验法适用于对单个总体样本均值的检验，一般要求 样本容量n>30。总体标准差已知。(一般情况，若样本量n>30， 可认为是大样本。如果样本容量n≤30，认为是小样本。)
t检验法：单样本t检验法适用于对单个总体样本均值的检验，可针对 小样本容量（n≤30）进行检验。
2、置信区间
在分析和解决实际问题时，要取得分析对象的全部数据是非常难的， 有时也是不现实的，为此需从总体中抽取一定数量的样本，取得样本 的测量数据，再通过样本数据对总体数据进行估计。区间估计方法就 是在已知样本状况时，估计总体值的可能区间的方法。一般估计要求 有比较高的“可信程度”，如95％的可信度。
[特性要因图制订的阶段]
1) 将问题或希望的结果放入效果箱子中。 2) 讲给予结果影响的4种6个左右的核心原因 放入群体原因箱子中。 3) 对核心原因中提问为什么会出现那样的原因对此的应答应从大到小详细 记入。 4) 通过检讨要因补充重复或遗漏的内容。 5) 选定3-5个的重要原因 用数据检证。
一般的范畴
2、分析阶段的输入
分析阶段的输入为测量阶段的输出。
3、分析阶段的输出
a.影响项目y的所有x’s 分析阶段主要目标是发现影响项目Y的主要因素，但首先是要找出所
有可能的因素，特别注意不能漏掉可能的影响因素。
b.影响项目y的关键少数x’s 这是分析阶段的主要输出，它直接影响改善质量即项目成败。将关
键少数因素和多数次要因素分离开是分析阶段的首要目标，也是6西格玛 系统的核心技术之一。
缺齿型
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盒子图
四、盒子图
盒子图的制作方法
[ Graph > Boxplot ]
50%以上 数据落在 盒子里面
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离异点 最大值
¾位置 Q3 中位值 ¼ 位置 Q1
最小值
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散点图
五、散点图
分析对象及目的
➢变量间的关系,一种是确定性的关系,就是我们所知的函数关系；另一 种是不是定性关系,但不等于没有关系。 ➢研究这两变量间的关系要收集它们的成对数据然后在坐标图中点入相 应的位置上，这种图就是散点图。用这个图帮助我们弄清它们间的关系 是十分有用。 ➢要了解二个变化的数据间相关关系时，需要进行复杂的运算。但做 出相关图后，这种关系的大致情况就能了解。所以在开始对某个问题 是否存在相关性解析前都要制作散点图。
二.特性要因图 (Cause & Effect Diagram)
[目的]
为表示和把握特定的问题(效果/结果)中寄予的所有的可能的原因而使用。 (导出根本原因 (X’s)的非常有用的工具)
[何时使用?]
1) 一般的TEAM问题或机会决定后需要掌握原因时 2) Brainstorming 中把所有可能的原因进行整理 3) 发现为什么会发生问题时 这个方法在所有 Brainstorming 过程中可以用一个技法使用。
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直方图
直方图作用：
因为实际上我们用同样的工程,同样的设备,同样的作业标准,同样的资 料去做所做出的产品的品质会存在相当大的波动性，在这种情况下，要了 解波动度的大小及其平均值？要怎样做才好呢？
“直方图”就是在数据具有波动性的情况下，要想取得对全局了解用 直方图就能一目了然地把这问题图表化处理的工具。产品在生产过程中地 波动中有大量未知地，不能进行管理地原因，正是这些原因发生变化，才 影响了结果。在这情况下，如使用直方图就能方便地掌握问题地实质。
7、双样本F检验
若需要对两个总体的分布状况进行比较，如对两个车床所加工出来的零 件尺寸精度的比较。这时就需要用到F检验
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假设检验
9、多样本方差检验
在需要同时比较多个方差的场合，需进行多样本方差检验 多样本方差检验样本分正态数据的检验和非正态数据的检验 在MINITAB中用：Bartlett检验法用于正态数据的检验
1）假设检验 2）方差分析 3）相关和回归分析 4）试验设计分析
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柏拉图
一、柏拉图(Pareto Chart)
[分析的目的]
•Pareto Chart 是将成为根本原因的因子按重要度陈列 将少数核心因子 找出来，集中地展现操纵的要因是什么。(寻找重要要因) •通过改善活动前/后的对比可以轻易的掌握成果。
Levene检验法用于非正态数据的检验
检验方法选择
分类 样本数 区分
检验方法
操作路径
单样本 标准偏差已知
One sample-Z
stat>Basic statistics>1 sample-Z
单样本 标准偏差未知
均值
双样本
\
One sample-T Two sample-T
stat>Basic statistics>1 sample-T stat>Basic statistics>2 sample-T
3、假设检验步骤
1）定义问题/陈述检验的目的
2）建立假设－ H0（零假设）、Ha（备选假设） 3）确定适当的统计假设
4） 陈述可接受的α风险和β风险水平
α风险：当H0为真时，拒绝H0，又称厂家风险。
β风险：当H0为假时，接受H0，又称消费者风险。
通常取α风险为5％，β风险为10％～20％
5）制定抽样计划并收集数据
通过以上资料可以获得怎样的信息?怎么确认这批产品的好与坏?
用数字罗列的数据资料在分析阶段开始的提供的好的基础，对Process 不能进行直观的观察。利用多种的图例的分析就可以直观的观察这么数 据的形态，产生了量变到质变的变化.。通过图形分析的效果 可以给我 们提供更多的有价值的信息.
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特性要因图
特性要因图制作方法
[ Stat > Quality Tools > Cause-and-Effect ]
原因的大的分支出现 用Default表示 5M1E
Method的详细要因出现
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特性(问题)的 名称
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6）根据数据计算检验统计值（t、F或χ2等）
7）确定所计算的检验统计值由于偶然因素引发的概率（P值），
如概率（P）< α，则拒绝H0并接受Ha，如（P）≥ α，则不能拒
绝H0。
8）将统计结论转化为实际问题解决方案。
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假设检验
假设检验 三Leabharlann 假设检验1、什么是假设检验
对总体参数分布做某种假设，再根据抽取的样本观测值，运用统计分析 方法检验这种假设是否正确，从而决定接受假设或拒绝假设的过程。
在六西格玛的分析阶段（确定某种原因是否确定存在）、改善阶段（验 证解决方案）、控制阶段（确定是否过程发生重要的变化）均会用到假 设检验的方法去发现问题，验证方案有效性。
❖散点图可以把握 变数之间的关联性 .
散点图制作方法 [ Graph > Plot ]
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散点图
显示Y值的散点图制作
[ Graph > Plot ]
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直方图
直方图的制作方法
先把多列数据堆积成1列数据 [ Manip > Stack > Stack Column ]
[ Graph > Histogram ]
• 从图象中我们可以看出这 批产品都是围绕中心为5.9 左右成正态分布
• 有少量的产品偏离中心比 较远