6Sigma理论知识概述
六西格玛原理
六西格玛原理六西格玛原理，也被称为6σ原理，是一种管理方法，目的是通过数据统计和质量管理，追求尽可能少的产品和过程缺陷。
它的核心概念是，通过不断改进产品和过程，使其达到高质量、高稳定性，并尽可能接近无缺陷的状态。
六西格玛原理最早由日本公司松下电器公司引入，后来由美国通用电气公司（GE）发扬光大。
它借鉴了日本的质量管理和精益生产方法，并结合了美国的统计学和数据分析技术。
六西格玛原理的名称来自于希腊字母σ的六倍，即σ * 6 = 6σ。
六西格玛原理的核心思想是通过收集和分析大量数据，找出产品和过程中可能存在的问题，然后通过改进措施，降低缺陷率和变异性，最终达到高质量和高稳定性的目标。
它强调以数据为基础的决策和改进，追求真实可靠的信息，而不是凭个人经验和主观判断。
六西格玛原理包括以下几个关键步骤：1.确定关键的业务过程或产品特性：首先，确定对产品质量有重要影响的业务过程或产品特性，这些特性被称为关键特性，对它们进行改进会产生最大的效果。
2.收集和分析数据：对关键特性进行测量，并收集大量数据，包括过程的输入和输出数据。
通过统计学方法对数据进行分析，找出过程的变异性和潜在问题。
3.确定问题的根本原因：通过数据分析，找出导致产品或过程缺陷的根本原因。
这可能涉及到对设备、人员、材料和环境等多个因素的分析。
4.设计和实施改进措施：根据问题的根本原因，设计和实施改进措施，以减少变异性和缺陷率。
这可能涉及到对工艺流程、设备和培训等方面的改进。
5.控制和监测改进效果：一旦改进措施得到实施，需要建立一套控制和监测机制，确保改进效果能够持续稳定地得到保持。
这包括对过程的监测和测量，以及对员工的培训和跟踪。
六西格玛原理的核心技术工具是统计学方法和数据分析技术。
在数据收集和分析阶段，常用的方法包括直方图、散点图、控制图、因果分析和回归分析等。
这些方法可以帮助识别问题的根本原因，找出导致缺陷的主要因素，并为改进措施的制定提供依据。
6SIGMA培训内容
6SIGMA培训内容一、6sigma的概念1. 6sigma是一种测量每100万次谨慎操作所犯错误的计量单位，它不仅适用于制造业，而且适用于所有的业务。
错误的次数越少，质量越高，6sigma是最高目标（99.9999998%）如我们现在的99.6%，PPM为4000（百万分之4000次错误）；DPPM4000。
我们的水平在2.5 sigma左右（99.6%=2.878172∑）。
2.SIGMA在数学上的定义是基于正态分布中的标准偏差S（或σ），其计算公式如下：nS= Σ(X i-X )2n-1I=1S（或σ）反应了一组数据中的各个值与中心值的偏差，S值越大，数据越分散，产品质量波动性越大，S值越小，数据越集中，产品质量越稳定。
例如：某款电脑产品的噪音质量用户的要求是小于36db。
我们随机从生产线抽取50台机器进行测量：计算出平均值：X=30db标准偏差：S=2db即：X +3 S=36db，由于产品落于±3S的概率是99.73%，可以判断出我们目前的产品必有：0.27%/2=0.135%即1350 PPM的不良品流入用户手中，这就是3 SIGMA的管理水平。
要达到6SIGMA的管理，就必须降低SIGMA或X平均值，假设经过一段时间的改进，数据如下：平均值：X=30db标准偏差：S=1db即：X +6 S=36db，由于产品落于±6S的概率是99.9999998%，可以判断出我们目前的产品只有：0.002 PPM的不良品流入用户手中，这就意味这没有不良品，达到了零缺陷。
这就是6 SIGMA的管理水平。
二、 6 sigma 的起源20世纪80年代末至90年代初，摩托罗拉首倡6 Sigma行动，并且通过这一行动将其产品的残次品率从4 Sigma减少到 5.5 Sigma的水平，节约了2.2亿美元。
至今已有相当数量的公司已经通过采用6 Sigma方案获得了惊人的成就，甚至由此在美国已产生了一个专事6 Sigma咨询顾问传播业务的分支行业。
六西格玛基本知识详解
六西格玛基本知识详解引言六西格玛（Six Sigma）是一种质量管理方法论，旨在通过减少产品或过程中的变异性，从而提高质量和效率。
其核心是通过数据分析和统计学方法，找到问题的根本原因，并采取措施来消除这些问题。
本文将详细介绍六西格玛的基本知识，包括其起源、原理、工具和应用。
起源六西格玛起源于20世纪80年代的美国，最初是由摩托罗拉公司引入的。
当时，摩托罗拉面临着严重的市场竞争，需要提高产品质量，降低缺陷率。
为此，摩托罗拉引入了六西格玛方法论，并将其成功应用于生产过程中。
随后，六西格玛逐渐被其他公司所采用，并成为全球范围内广泛应用的质量管理方法。
原理六西格玛方法论的核心原理是通过数据分析和统计学方法，找到问题的根本原因。
它基于以下两个基本假设：1.大部分质量问题是由于过程的不稳定性和变异性引起的。
2.通过减少过程的变异性，可以提高质量和效率。
为了实现这一目标，六西格玛采用了一套严格的方法和工具，包括项目选择、团队组建、问题定义、数据收集、数据分析、改进措施的实施和控制。
工具六西格玛方法论涵盖了许多工具和技术，用于数据分析和问题解决。
以下是其中一些常用的工具：1.流程图：用于可视化和分析业务流程，找出潜在问题和改进点。
2.直方图：用于展示数据的分布情况，帮助识别过程中的偏差和异常。
3.散点图：用于分析两个变量之间的关系，发现潜在的因果关系。
4.控制图：用于监控过程的稳定性和一致性，及时发现和纠正问题。
5.核对表：用于收集和整理数据，辅助问题定义和根本原因分析。
6.样本调查：用于获取关于客户满意度和需求的信息，作为改进措施的依据。
除了以上列举的工具，六西格玛方法论还包括统计学方法如回归分析、方差分析等，以及质量管理工具如5W1H分析、鱼骨图等。
应用六西格玛方法论在各行各业都得到了广泛的应用。
它可以适用于产品制造、服务业、医疗保健、金融等各个领域。
以下是一些典型的应用场景：•减少生产过程中的缺陷率：通过分析生产过程中的数据，找到引起缺陷的根本原因，并采取相应的改进措施，从而降低产品缺陷率。
六西格玛概述范文
六西格玛概述范文
六西格玛（Six Sigma）最初是由Motorola公司在1986年创建的一
种管理思想。
它旨在追求完美的产品质量，从而提高客户满意度。
六西格
玛方法学的基本思想是在产品质量的控制和改善方面使用统计学和管理工具。
其核心思想是将质量的不确定性降至最低，以达到最高的客户满意度，通过实施一系列的管理流程改进和统计控制技术来实现。
六西格玛方法学的核心是对每个过程中的浪费进行统计分析，分析后
再采取措施做出改进，使改进成为企业的核心价值观，每个流程都可以极
大地提高企业的效率而实现质量提升，从而使客户满意度提高。
六西格玛
概念包括：
（1）目标定位：确定动机和目标，针对的客户需求，对过程和技术
问题进行分析，确定质量改进的相关指标。
（2）流程控制：根据过程中
的因素、变量和数据对质量进行控制。
（3）管理团队：建立一个专业的
管理团队，对企业的整体质量水平进行科学管理。
（4）数据分析：对质
量问题给出的数据进行分析探索，以确定质量改进的各种技术手段。
（五）技术流程改进：改善质量控制技术，改进流程设计或流程操作，实施统计质量控制，实现质量改进。
关于6西格玛必知的8个知识点
关于6西格玛必知的8个知识点一、什么是6西格玛（6sigma）？6西格玛（6sigma）是一项以数据为基础，追求几乎完美的质量管理方法。
西格玛是一个希腊字母σ的中文译音，统计学用来表示标准偏差，即资料的分散程度。
对连续可计量的质量特性：用“σ”度量质量特性总体上对目标值的偏离程度。
几个西格玛是一种表示质量的统计尺度。
任何一个工作程序或工艺过程都可用几个西格玛表示。
6西格玛（6sigma）可解释为每一百万个机会中有3.4个出错的机会，即合格率是99.99966％。
而三个西格玛的合格率只有93.32％。
6西格玛（6sigma）的管理方法重点是将所有的工作作为一种流程，采用量化的方法分析流程中影响质量的因素，找出最关键的因素加以改进从而达到更高的客户满意度。
6西格玛（6sigma）（Six Sigma）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（6sigma）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。
二、6西格玛（6sigma）类似于SPC（统计性工作程控）吗？6西格玛（6sigma）是一个致力于完美和追求客户满意的管理理，SPC是一个支持6西格玛（6sigma）这个管理理念的工具。
所有那些传统的质量管理工具，像SPC、MSA、FMEA、QFD等均是实现6西格玛（6sigma）必不可少的工具。
三、实施6西格玛（6sigma）的目的是什么？为企业实施6西格玛（6sigma）提供必须的管理工具和操作技巧；为企业培养具备组织能力，激励能力，项目管理技术和数理统计诊断能力的领导者，这些人才是企业适应变革和竞争的核心力量。
从而使企业降低质量缺陷和服务偏差并保持持久性的效益，促进快速实现突破性绩效，帮助企业达到战略目标。
六西格玛概述范文
六西格玛概述范文
六西格玛(Six Sigma) 是一种管理和改进生产过程的系统性方法，有助于改善产品质量、提高生产率、降低成本、快速减少客户投诉，让企业的服务质量不断提升，达到更高水平。
六西格玛体系中的西格玛(Sigma)指的是产品或服务质量水平，以常见的正态分布来衡量，3σ - 6σ分别代表技术特性不同的质量水平，
6σ越靠近期望值，则表示该产品或服务的质量越高。
六西格玛是将标准工具和统计技术等综合应用于公司管理过程的，并最终通过决策分析、可视化等工具，持续改进公司业务效率，以达到提高效率的目的。
六西格玛的基本思想是：对业务进行定性及定量分析，再建立相关的KPI模型，从而改善组织的业务运作，最终实现绩效提升。
六西格玛体系有定性分析、流程分析、异常分析、测量分析等组成部分，它们的目的都是为了解决企业改善业务的问题，提高效率和质量。
六西格玛的定性分析是为了定性描述公司业务及管理的运作状况，用于发现业务的瓶颈，必要时，也可对管理模式进行重新改进；流程分析用于发现业务流程中可能存在的及时问题，通过时间、质量、成本等指标的监控，提高管理者的管理方式；异常分析。
六西格玛基础必学知识点
六西格玛基础必学知识点
以下是六西格玛基础必学知识点：
1. 什么是六西格玛：六西格玛是一种管理方法和质量改进方法，旨在
减少组织中的变异性和缺陷，并提高业务流程的质量和效率。
2. DMAIC方法：DMAIC是六西格玛项目的五个阶段的缩写，包括定义（Define）、测量（Measure）、分析（Analyze）、改进（Improve）
和控制（Control）。
3. 六西格玛指标：六西格玛项目中使用的关键绩效指标包括缺陷机会
数（Defects per Opportunity，DPO）、缺陷率（Defects per
Million Opportunities，DPMO）和过程能力指数（Process
Capability Index，Cpk）等。
4. 顾客需求：六西格玛关注的核心是顾客需求，通过对顾客需求的全
面理解和分析，确保业务流程能够满足顾客的期望。
5. 根本原因分析：在六西格玛项目中，通过使用工具和技术如因果图、五力分析、鱼骨图等，找到问题的根本原因，并提出相应的改进方案。
6. 流程改进：六西格玛的目标是实现业务流程的稳定性和一致性，通
过消除变异性和缺陷，优化流程，并提高整体绩效和效率。
7. 团队合作：六西格玛项目需要跨部门和跨职能的团队合作，共同进
行问题解决、分析和改进。
8. 管理者的角色：管理者在六西格玛项目中发挥重要的角色，他们需
要提供资源和支持，建立有效的沟通和反馈机制，并监控项目的进展和结果。
以上是六西格玛基础必学知识点，希望对您有帮助！。
六西格玛基本知识
六西格玛基本知识六西格玛（Six Sigma）是一种管理方法，通过精确的方法和数据分析，旨在减少错误、提高效率，在满足顾客需求的同时实现组织目标。
它起源于20世纪80年代的美国，由Motorola公司引入，并在90年代初被通用电气公司（General Electric）广泛采用，后来蔓延至全球各个领域。
六西格玛的核心思想是通过识别和消除过程变异，使得所有的工作流程保持在可控的范围内。
它以数据为基础，注重过程改善的量化和测量，以减少不必要的变动和误差。
在六西格玛中，一个关键的概念是DMAIC（定义、测量、分析、改进和控制）方法。
这是一个用于解决问题和改进过程的结构化方法。
首先，定义阶段旨在确定问题的关键因素，以及制定达到目标所需的具体指标。
在测量阶段，收集相关数据，并进行统计分析，以便了解过程的当前状态。
接下来，分析阶段通过使用工具和技术来识别和解决问题。
这些工具包括流程图、散点图、核查表等等，帮助找出可能引起问题的根本原因。
改进阶段的目标是设计并实施改进方案，以最大程度地减少变异和误差。
最后，控制阶段旨在通过监控和持续改进来确保改变的可持续性。
这包括建立控制计划、制定操作标准和培训相关人员。
六西格玛注重团队合作和全员参与。
它鼓励组织中的每个人在问题解决和改进过程中发挥作用。
团队成员接受特定的培训，以了解六西格玛的原则和工具，并作为问题解决的关键参与者。
通过采用六西格玛，组织可以实现多方面的好处。
首先，它可以提高产品或服务的质量，减少缺陷率和客户投诉。
其次，六西格玛可以帮助组织提高生产效率，减少浪费和不必要的成本。
此外，它还促进了创新和持续改进的文化，增强了组织的竞争力。
然而，要成功实施六西格玛，组织需要认识到这是一个长期过程，需要投入时间、资源和承诺。
同时，高层管理人员的支持和领导至关重要，他们应该成为六西格玛的倡导者，并在组织中树立榜样。
在不断变化和竞争日益激烈的商业环境中，六西格玛成为很多组织取得成功和持续发展的基石。
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，% 是无缺陷的，也就是说，做100万件事情，其中只有件是有缺陷的，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。
六西格玛基础知识
六西格玛基础知识什么是六西格玛？六西格玛（Six Sigma）是一种管理方法论和质量管理体系，旨在通过减少缺陷和提高过程稳定性来提高业务绩效。
其名称来自于统计学中标准偏差（Standard Deviation）的符号“σ”。
六西格玛可以通过实施一系列工具和技术，从而能够使组织达到几乎没有缺陷的目标。
六西格玛的核心理念六西格玛的核心理念是基于数据驱动的决策和过程改进。
通过采集并分析数据，组织可以了解其过程的挑战和机会所在，并采取相应的改进措施。
六西格玛明确了以下三个关键概念：1.缺陷：运营过程中出现的不符合客户要求的情况，称为缺陷。
六西格玛的目标是减少缺陷，以提高产品和服务的质量。
2.DMC方法：DMC是六西格玛中的一种过程改进方法，它包括五个阶段：定义（Define）、衡量（Measure）、分析（Analyze）、改进（Improve）和控制（Control）。
通过按照DMC方法进行逐步改进，组织可以达到更高的质量水平。
3.关键业绩指标：六西格玛强调关键业绩指标（Key Performance Indicators，简称KPIs）的重要性。
通过衡量和追踪KPIs，组织能够评估其绩效并识别改进的机会。
六西格玛的优势六西格玛的应用可以带来许多优势，包括但不限于以下几个方面：1.提高质量：六西格玛通过减少缺陷，提高产品和服务的质量。
这有助于提高客户满意度并增加组织的竞争力。
2.提高效率：通过优化业务流程和消除浪费，六西格玛可以提高工作效率。
这有助于组织节约成本并提升生产力。
3.数据驱动决策：六西格玛强调基于数据的决策。
通过收集和分析数据，组织可以做出更明智的决策，降低决策风险。
4.全员参与：六西格玛鼓励全员参与过程改进。
通过培训和激励，组织能够激发员工的积极性和创造力，实现持续改进的目标。
六西格玛的应用六西格玛可以应用于各个行业和组织，无论是制造业、服务业还是公共部门。
以下是一些常见的六西格玛应用领域：1.生产流程改进：通过分析和改进生产流程，减少缺陷和浪费，提高生产效率和产品质量。
6 Sigma的基本概念及相关知识介绍
6 Sigma的基本概念及相关知识介绍I. 什么是6 Sigma？A. 6 Sigma的定义6 Sigma，又称Sigma6或6 Sigma，是指一种用于提高产品质量、减少缺陷率和改进业务过程的管理方法。
它是基于统计学原理的一种方法，其目的是通过严格的过程管理和质量控制，将产品或服务的缺陷率降至每百万个单位以下。
6 Sigma方法通常适用于制造业和服务业的各个领域，但是在最近的几年也被引入到非营利组织和政府机构中。
B. 6 Sigma的历史来源6 Sigma管理方法最初由美国的发明家Bill Smith于1980年代末期开发并应用于Motorola公司。
随着1990年代初，Motorola公司的6 Sigma管理方法在全球范围内受到了广泛的关注和认可，6 Sigma管理方法得到了迅速的推广和普及。
II. 6 Sigma的核心理念A. 6 Sigma的目标6 Sigma管理方法的目标是通过减少缺陷率，提高产品质量，最终达到提高客户满意度和行业竞争力的目标。
6 Sigma方法运用了一系列的分析工具和方法，如数据收集和分析、过程控制、DMAIC（定义、测量、分析、改进和控制）等，以确保在生产和服务领域中缺陷率的减少、可靠性的提高和成本的降低。
B. 6 Sigma的核心价值1. 客户为中心：6 Sigma的主要思想是客户为中心。
它通过了解客户需求，识别适应客户需求的产品和服务目标，帮助企业制造出更适合客户需求的产品和提供更优质的服务。
2. 数据驱动决策：6 Sigma强调数据的决策。
它通过收集和分析数据，以减少缺陷率和提高产品质量。
3. 过程优化：6 Sigma注重过程优化。
它通过优化业务流程和制造过程，以减少缺陷率，并提高产品产量和质量。
C. 6 Sigma的基本原则1. 顾客导向：6 Sigma核心理念之一是顾客导向。
它着重关注客户需求和要求，以从客户的角度出发来定义产品和服务的特性。
2. 持续改进：6 Sigma的另一个核心原则是持续改进。
6 sigma理论
1)供应商评估内容
生产方面： 生产效率/生产直通率/交货期等
工程方面： 技术能力/CAD设计能力/新产品开发能力/仪器校正/ 设备维护/管理信息系统评价等
品质方面： 品质方针/品质体系/预防措施/纠正措施/品质改善等
具他方面： 人事管理/人员素质/财务管理/信息管理/电子数据处 理/后勤管理等
3)实例
千分尺测得一工件尺寸 ①数据列表 ②数据分类
根据一定规则将上表尺寸分为-1，0，1。-1 代表测量值小于4.976，0代表测量值等于 4.976，1代表测量值大于4.976 ③推移图表示两类不同的数据 ④用从小到大排序方式画出其分布及走势
①数据列表
②根据一定规则将上表尺寸 分为-1，0，1
1)降低过程周期时间的因素
（1）搬运 （2）检查 （3）测试 （4）分析 （5）等待 （6）延迟 （7）存贮 （8）调整
2)理论周期时间
理论周期时间的定义 实际周期时间与理论周期时间的关系
理论周期时间的定义
没有等待、停留或放置地完成所有过程所需 的过程时间
在过程操作中，任何时间产生的不良均会在 检查、分析、测试、修理上附加周期时间
一、6Sigma的涵义 二、6Sigma的基础——变量／数据／问题 三、6Sigma与客户/可靠性/周期时间/品质成本 四、对6Sigma的进一步理解
一、6Sigma的涵义
6Sigma的研究内容 6Sigma是一个统计测量基准 6Sigma是一种工作策略
1.6Sigma的研究内容
发展链条： 个人
生产率=单位时间内的产量
周期时间分解
3.品质和可靠性
可靠性 可靠性和置信度 潜在缺陷对可靠性的影响
1)可靠性
可靠性是指相对于预先确定的时间操作成功的概率 。
六西格玛基本知识介绍
六西格玛基本知识介绍什么是六西格玛六西格玛（Six Sigma）是一种管理方法和业绩度量体系，用于改进企业的质量和效率。
它的目标是通过减小过程的变异性，将产品和服务的质量提高到几乎没有缺陷的水平。
六西格玛是由美国的摩托罗拉公司于1986年开发的，随后被通用电气公司引入，并逐渐在其他公司获得了广泛的应用。
六西格玛的原理六西格玛的核心思想是通过识别和解决问题的根本原因，来减少过程的变异性。
它采用了一套严格的工具和方法来帮助企业实现持续改进。
六西格玛的原理可以归纳为以下几个方面：1.客户导向：六西格玛强调以客户需求为中心，将产品或服务设计和交付过程与客户的期望相匹配。
2.数据驱动：六西格玛注重数据的分析和利用，通过收集和分析大量的数据来评估过程的性能，并识别引起问题的根本原因。
3.流程思维：六西格玛强调全局观念，将复杂的业务流程划分为若干个可管理的小步骤，以便更好地理解和优化整个过程。
4.持续改进：六西格玛是一个不断迭代的过程，它要求企业保持持续改进的态度，并通过定期的数据分析和评估来确保目标的实现。
六西格玛的核心指标六西格玛采用了一套统一的指标体系来衡量过程的性能和改进的效果。
以下是六西格玛的两个核心指标：1.DPU（Defects Per Unit）：每单位产生的缺陷数。
DPU是六西格玛关注的一个关键指标，它用于衡量产品或服务的质量水平。
DPU越低，表示产品或服务的质量越好。
2.DPMO（Defects Per Million Opportunities）：每百万个机会中的缺陷数。
DPMO是一个衡量过程能力的指标，用于评估过程的流程稳定性和能力。
DPMO越低，表示过程的稳定性和能力越高。
六西格玛的工具和方法六西格玛采用了多种工具和方法来帮助企业实现质量改进的目标。
以下是六西格玛的一些常用工具和方法：1.DMC（Define, Measure, Analyze, Improve, Control）：这是六西格玛的一个基本工具，它是一个五个阶段的闭环过程，用于解决问题和改进过程。
6sigma 概述
6Sigma管理蓝带培训教材第一章基础知识第一章基础知识第一节6Sigma概述一、6Sigma管理的含义1．一种统计工具6Sigma管理是一种工程师及统计学家用来精确调整产品及生产过程的高技术工具。
即一百万次机会中仅有3.4个缺陷。
2．一种管理方法6Sigma管理是一种把公司的定位转移到更好地满足顾客需求的状态的方法，以此获取更大的利润和更强的竞争力。
3．一种企业文化6Sigma管理是一种以追求零缺陷为目的，不断改进、崇尚学习，倡导无边界的理念，是一种迅猛的“文化变革”。
6Sigma在数学的统计意义上而言，就是6个标准差、就是百万分之三点四，赋予6Sigma管理法的意义为每一百万次机会中仅3.4个缺陷，即每百万个产品或服务里面有3.4次不良的发生。
如今，6Sigma质量水平不仅表达了3.4DPMO，更反映了追求完美的经营哲学。
6Sigma管理已经从一个统计概念，发展为一种质量改进的方法、企业经营的战略和企业文化的理念。
二、6Sigma管理的历史1．6Sigma的雏形60年代，爱德华兹·戴明、约瑟夫·朱兰、费根堡姆等质量先驱提出了全面质量管理的概念，简称作TQC。
其中包含了大量的统计工具，如鱼骨图等。
2．6Sigma的发明80年代后期，美国摩托罗拉公司诞生了6Sigma的概念，这个方法实际上是在全面质量管理的基础上发展创新出来的，是TQM管理理念的“衍生物”。
3．6Sigma的发展90年代中期，杰克·韦尔奇领导下的通用电气公司（General Electric Company）真6Sigma管理培训教材第一章基础知识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。
4．6Sigma的推广近年来，6Sigma已从一种单纯的、面向制造性业务流程的质量管理方法，逐步发展为一种有效的提高服务性业务流程的管理方法和战略，在服务业的领域也开展得如火如荼。
另一值得注意的现象，随着市场竞争的加剧，质量和速度成了企业不可缺少的要素，如果想既满足质量又提高流程的速度，即既要消除波动又要减少浪费，这就需要结合6Sigma管理和精益管理的方法，这就是6Sigma发展的方向——精益6Sigma。
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发展链条： 个人
特定组织 业务的增长 客户的满意程度
产品和服务的品质、价格和交付状况
组织的过程能力
过程因受各种因素影响而产生的非 预期变异
倪霖nilin71@
2020/5/16
重庆大学工业工程（IE）研究所
5
6Sigma的研究内容
6Sigma是研究过程变量与过程能力间相互关系 的科学
倪霖nilin71@
2020/5/16
倪霖nilin71@
2020/5/16
重庆大学工业工程（IE）研究所
3
一、6Sigma的涵义
1. 6Sigma的研究内容 2. 6Sigma是一个统计测量基准 3. 6Sigma是一种工作策略
倪霖nilin71@
2020/5/16
重庆大学工业工程（IE）研究所
4
1. 6Sigma的研究内容
重庆大学工业工程（IE）研究所
13
自变量（x）的选择
重复因子
用于调整因变量特性到所希望或特定水平的自变量， 可被实验者建立和控制，又叫调整因子
控制因子
其现存设置可被实验者确定并相对容易预测或控制的 变量，目的是降低成本和对因变量特性的敏感度
噪声因子
其现存设置可被确定但不容易控制或预测，在正常过 程运作时这类变量会引起因变量的严重偏差
第五章 6Sigma理论
倪霖 重庆大学IE研究所
nilin71@sohu.
倪霖nilin71@
2020/5/16
重庆大学工业工程（IE）研究所
1
内容安排
Part 1 6Sigma概述
Part 2 6Sigma品质策划
Part 3 6Sigma产品设计
Part 4 6Sigma测量
2020/5/16
重庆大学工业工程（IE）研究所
15
2) 分析水平的确定
①只凭经验进行分析，从不需数据 ②收集数据，但只是看看数字大小 ③收集数据并用其画出控制图 ④用描述统计和调查数据 ⑤用描述统计和推断统计
倪霖nilin71@
2020/5/16
重庆大学工业工程（IE）研究所
16
背景变量
其存在很难确定且不容易预测或控制。其影响明显表
现在处理（within）中而非处理之间（between），会
引起随机偏差
倪霖nilin71@
2020/5/16
重庆大学工业工程（IE）研究所
14
2. 数据
1) 测量 2) 分析水平的确定（由低到高） 3) 实例
倪霖nilin71@
1) 变量的定义 2) 变量的分类 3) 过程能力与变量控制
倪霖nilin71@
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1) 变量的定义
Y=f（x1，x2，…，xn） Y为过程能力 x1，x2，…，xn 为影响过程能力的各种因
素，为自变量
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3) 过程能力与变量控制
①80/20规律 ②变量的选择 因变量（Y）的选择
基于问题状况及研究目标而确定，如研究的目 标是提高过程首次通过率，则选择的Y应为 YFT&PPM 自变量（x）的选择（试验因子）
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Part 5 6Sigma统计方法
Part 6 6Sigma品质突破策略
Part 7 6Sigma实施案例
讨论思考题
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Part 1 6Sigma概述
一、6Sigma的涵义 二、6Sigma的基础——变量／数据／问题 三、6Sigma与客户/可靠性/周期时间/品质成本 四、对6Sigma的进一步理解
3) 实例
千分尺测得一工件尺寸 ①数据列表 ②数据分类
根据一定规则将上表尺寸分为-1，0，1。-1代 表测量值小于4.976，0代表测量值等于4.976， 1代表测量值大于4.976 ③推移图表示两类不同的数据 ④用从小到大排序方式画出其分布及走势
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通过对过程能力的测量，确定过程所处的状态， 再通过比较分析，找出影响过程能力的主要变 量，用过程优化方法找出其变化规律，再对其 予以消除或控制
连续的测量分析改善控制循环 过程能力不断提高，最终达到 6Sigma水平
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6Sigma与PPM的对应关系
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二、变量/数据/问题
1. 变量研究 2. 数据 3. 问题
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1. 变量研究
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3. 6Sigma是一种工作策略
怎样改善品质，降低成本，提高客户满意度 一种业务方法，能使工作更精确，使我们在做
任何事时将失误降到最低 发现和避免不利因素，Sigma值上升，导致过
程能力的改善和缺陷的减少或消除
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①数据列表
表 7.3 工件尺寸数据表（连续） 规格：4.976±0.003 1 4.9787 6 4.9768 11 4.9751 16 4.9780 2 4.9760 7 4.9759 12 4.9780 17 4.9754 3 4.9762 8 4.9755 13 4.9760 18 4.9758 4 4.9772 9 4.9779 14 4.9765 19 4.9763 5 4.9767 10 4.9771 15 4.9761 20 4.9767
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2. 6Sigma是一个统计测量基准
6Sigma测量标尺提供给一个精确测量自己产品、 服务和过程的“微型标尺”
知道自己的努力方向和如何才能达到此目的 共同的测量指引是“每单位缺陷数”。在这里，
单位代表了许多东西，如组件、原材料、表格、 时间段、产品等
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