6sigma五大阶段学习内容
六西格玛主要内容
六西格玛（Six Sigma）是一种管理方法和质量管理体系，旨在通过减少缺陷和变异，提高组织的绩效和质量。
它起源于20世纪80年代的美国，最初由摩托罗拉公司提出，并由其他一些公司如通用电气（General Electric）广泛采用和推广。
六西格玛方法的核心是在组织中实施一系列数据驱动的策略和工具，以实现过程改进和业务优化。
六西格玛方法的主要内容包括：1.DMAIC过程：DMAIC是六西格玛的核心工具，是一个缩写，代表以下五个步骤：•Define（定义）：明确定义项目的目标和范围，确定关键的客户需求，以及当前过程的问题和瓶颈。
•Measure（测量）：收集数据并测量当前过程的性能，了解过程的基本情况和现状。
•Analyze（分析）：分析数据，识别潜在的根本原因，并找出导致问题和缺陷的关键因素。
•Improve（改进）：基于分析结果，制定和实施改进计划，以消除缺陷并优化过程。
•Control（控制）：建立稳定的控制系统，确保改进持续有效，并防止问题的再次出现。
2.使用统计工具：六西格玛强调数据驱动的决策，通过使用统计工具和分析方法，帮助团队找到根本原因并做出有根据的决策。
3.客户导向：六西格玛将客户需求和满意度放在首要位置，将客户的声音引入流程改进的决策中。
4.设定质量目标：通过设定关键质量指标（KPIs），衡量绩效并追踪改进的进度。
5.项目团队和角色：六西格玛通常依赖跨职能的项目团队，由六西格玛专家（通常称为黑带、绿带等）领导和指导。
6.连续改进：六西格玛是一个不断迭代的过程，组织应该持续改进其业务过程，以满足客户需求并提高绩效水平。
六西格玛方法的最终目标是通过最大程度地减少缺陷和变异，提高产品和服务的质量，降低成本，提高客户满意度，从而增强组织的竞争力和持续发展能力。
6SIGMA5精编版
Six Sigma 的实际意义
如果我们能够很好地控制X ( 工艺输入) , 那我们又何必去担心Y( 工艺输出) 不能达到好的结果.
YDependent 从属的Output 输出Effect 结果Symptom 症状Monitor 观察
X1 . . . XNIndependent 独立的Input-Process 工艺输入Cause 原因Problem 问题Control 控制
黑带人员的工作重点
处理中大程度的项目研究关注重要的费用节省和70%的次品的减少有系统地执行 M.A.I.C M Measure 测量 A Analyze 分析 I 改进 C Control 控制确保最终能得到合适的结论和正确的纠正措施能得到实施
绿带人员的工作重点
( 税务单 )
(140,000 PPM)
3 Sigma
6 Sigma
5 Sigma
4 Sigma
93.32 %
99.379 %
99.9767 %
99.99966 %
已成历史
当前
短期内
长远发展
Sigma
长期的成品率
标准
Six Sigma 的成绩表现
99.99966% 才算够好 (6 Sigma)
它是指一个独立的物料, 要素, 它可以是一种物体或是一个工艺参数, 它们可能是对影响品质的关键因素具有很重要作用.
KPOV关键的工艺过程输出
5.
Six Sigma 的一些术语及其解释(cont)
6.
Rolled Throughput Yield 累计产出率
任一单位产品, 服务或是信息包含缺陷数为零的可能性.
六西格玛培训教程
六西格玛培训教程简介六西格玛（Six Sigma）是一种质量管理方法，其目标是通过减少错误和缺陷的数量，提高组织或流程的效率和质量。
六西格玛是由美国通用电气公司于20世纪80年代开发的，现在已经成为全球范围内广泛应用的质量管理方法。
六西格玛培训教程将引导您了解六西格玛的基本概念、工具和技术，以帮助您成为一名合格的六西格玛专业人员。
目录1.六西格玛的概述2.六西格玛的原则3.六西格玛的工具和技术4.六西格玛的阶段5.六西格玛的实施步骤6.六西格玛的案例研究7.六西格玛的培训和认证1. 六西格玛的概述在本节中，将介绍六西格玛的定义、目标和核心原则。
六西格玛是一种基于数据和统计分析的质量管理方法，旨在通过减少产品或流程的变异性，提高质量和效率。
它将错误和缺陷控制在每一百万个机会中不超过3.4个，达到极高的质量水平。
2. 六西格玛的原则六西格玛的成功依赖于以下几个核心原则：•客户导向：六西格玛的目标是满足客户的需求和期望，通过提供高质量的产品和服务来增加客户满意度。
•数据驱动：六西格玛使用数据和统计分析来支持决策和改进过程，确保基于事实而不是主观意见。
•过程优化：六西格玛关注的是整个流程，而不仅仅是局部优化，通过优化流程中的每个环节来提高整体效率和质量。
•团队合作：六西格玛强调团队合作和跨部门合作，通过共同努力实现质量目标。
3. 六西格玛的工具和技术六西格玛使用了大量的工具和技术来收集和分析数据，识别问题的根本原因，并制定改进措施。
以下是一些常用的六西格玛工具和技术：•流程图：用于描述流程步骤和活动的图表，帮助识别潜在的问题和瓶颈。
•直方图：用于显示数据分布的图表，帮助了解数据的特性和变异性。
•散点图：用于显示两个变量之间关系的图表，帮助确定是否存在相关性。
•控制图：用于监控过程稳定性和变异性的图表，帮助识别特殊因素。
•因果图：用于分析问题的根本原因的图表，帮助确定改进的方向和措施。
4. 六西格玛的阶段六西格玛的实施通常包括五个阶段，称为DMC（定义、测量、分析、改进和控制）：1.定义阶段：明确问题的范围和目标，确定关键的业务过程。
六西格玛阶段总结
六西格玛阶段总结引言六西格玛（Six Sigma）是一种管理方法论，旨在通过减少过程中的变异性，提高产品质量和组织绩效。
它强调以数据和事实为基础，通过项目管理的方式改进组织的业务过程。
本次文档将对六西格玛项目进行一个阶段总结，以评估项目进展和效果。
项目背景在介绍项目的阶段总结之前，首先需要了解项目的背景和目标。
本项目旨在改进某家制造公司的生产线效率，减少废品率和缺陷率，提高整体产品质量。
通过引入六西格玛方法论，我们团队设定了以下目标： 1. 降低废品率至每万件产品不超过50个； 2. 缺陷率降低至每万件产品不超过3个； 3. 提高生产线效率至每小时生产不低于100件产品。
阶段一：问题识别和项目定义在项目开始阶段，我们团队对当前生产线的问题进行了全面的识别和分析。
通过对生产数据的收集和分析，我们发现废品率高、缺陷率高和生产效率低的问题。
此阶段我们主要完成以下工作： 1. 收集了过去6个月的生产数据； 2. 分析了生产数据，确定了废品率、缺陷率和生产效率的问题； 3. 开展了小范围的数据收集和过程分析，确定了可能的问题原因； 4. 根据问题定位，明确了项目的关键目标和范围。
结果表明，废品率超过了每万件产品70个，缺陷率高达每万件产品5个，而生产线的实际生产效率只有每小时80件产品。
这些问题直接影响了产品质量和公司的利润。
阶段二：测量和数据分析在问题识别和项目定义阶段后，我们开始进行测量和数据分析的工作。
这一阶段的核心是收集更多的数据，以便更深入地了解问题的真正原因。
具体工作内容如下： 1. 进一步细化了关键问题，并明确了项目的测量指标和数据要求； 2. 开展了全面的数据收集，并建立了可靠的数据分析系统； 3. 使用六西格玛工具对数据进行了分析，包括直方图、散点图、因果图等； 4. 确定了废品率、缺陷率和生产效率的关键影响因素。
数据分析的结果表明，产品的质量问题主要集中在原材料的供应和生产线的制造过程中。
六西格玛管理的基础知识培训
六西格玛管理的基础知识培训1. 什么是六西格玛管理？六西格玛管理（Six Sigma）是一种以数据和统计为基础的管理方法，旨在通过优化和改进业务流程，减少和控制过程的变异性，以提高产品质量和客户满意度。
六西格玛管理源于20世纪80年代的美国，最初由摩托罗拉公司提出，并在通用电气公司得到广泛应用。
它采用了一系列严谨的分析工具和方法，以帮助组织实现高效、稳定和可持续的业务运作。
2. 六西格玛的核心原则六西格玛管理遵循几个核心原则，包括：•数据驱动决策：六西格玛强调利用数据和统计分析来作出决策，而不是仅凭经验和直觉。
通过收集、分析和解释数据，组织可以更准确地了解问题的根本原因，从而制定有效的解决方案。
•过程改进：六西格玛的目标是通过优化和改进业务流程来提高质量和效率。
它强调对现有业务流程的深入了解，并通过消除不必要的环节、改进关键步骤以及优化资源配置来提高整体流程效果。
•客户导向：六西格玛管理注重客户需求和期望。
组织需要理解客户的需求，并通过提供高质量的产品和服务来满足这些需求。
只有了解和满足客户期望，组织才能取得竞争优势并实现长期成功。
•持续改进：六西格玛管理是一个持续改进的过程。
它不只是一次性的项目，而是一种长期的承诺，要不断提高组织的绩效和业务流程。
组织需要建立一个持续改进的文化，鼓励员工参与到改进活动中，不断追求卓越。
3. 六西格玛的关键概念在六西格玛管理中，有一些关键概念需要理解和应用，包括：- DMC循环DMC循环是六西格玛管理工具中最基本的方法。
它由以下五个阶段组成：1.Define（定义）：明确问题的范围和目标，确定客户需求和关键业绩指标。
2.Measure（测量）：收集和测量相关数据，以评估当前业务流程的性能和变异性。
3.Analyze（分析）：通过分析数据，找出业务流程中的问题和根本原因。
4.Improve（改进）：基于分析结果，制定和实施改进方案，并进行验证和测试。
5.Control（控制）：确保改进措施的可持续性和稳定性，并建立监控系统来持续监测业务流程的性能。
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！。
六西格玛的定义阶段
六西格玛的定义阶段1. 引言六西格玛是一种管理方法论，旨在通过减少产品和服务的变异性，提高质量和效率。
它采用一套统计方法和工具，帮助组织发现并解决问题，达到持续改进的目标。
六西格玛的实施通常分为五个阶段，即定义、测量、分析、改进和控制阶段。
本文将聚焦于六西格玛的定义阶段，探讨其目标、内容和关键步骤。
2. 定义阶段的目标六西格玛的定义阶段是项目的起点，其目标是确立明确的业务目标，并识别组织中存在的问题和机会。
在这个阶段，团队需要梳理当前过程的关键要素，明确关注点，并制定量化的目标。
通过定义阶段，团队能够建立一个明确的项目范围，并确保团队成员对问题的理解和共识。
3. 定义阶段的内容在六西格玛的定义阶段，团队需要完成以下几项内容：3.1 问题识别和选择首先，团队需要明确当前存在的问题和机会。
通过收集和分析数据，团队可以确定最重要的问题，并选择一个重点项目来解决。
3.2 项目范围定义在问题选择后，团队需要定义项目范围。
项目范围描述了项目的目标、边界和交付物。
它帮助团队和相关利益方明确项目的方向和期望结果。
3.3 流程图和价值流分析为了更好地理解当前的业务流程，团队可以使用流程图和价值流分析工具。
流程图将业务过程可视化，并显现出关键步骤和瓶颈。
价值流分析帮助团队识别和评估价值创造的每个环节，并找到改进的机会。
3.4 数据收集和测量数据收集和测量是定义阶段的一个重要环节。
团队需要确定需要收集的数据类型和方法，并制定合适的测量指标。
通过收集和分析数据，团队能够对当前业务过程有更深入的了解，并为后续的分析提供准确的基础。
3.5 业务目标和关键绩效指标设定为了推动改进和实现业务目标，团队需要设定明确的关键绩效指标。
这些指标应该能够帮助团队衡量改进的效果，并与业务目标对齐。
4. 定义阶段的关键步骤为了完成六西格玛的定义阶段，团队需要按照以下关键步骤进行操作：4.1 团队成员的任命和培训首先，需要确定并任命团队成员，并为他们提供六西格玛的培训。
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)
(整理)年奥咨博六西格玛培训内容.
奥咨博六西格玛绿带培训内容第1天：Define--六西格玛定义阶段一、6 Sigma管理综述（原理、模型、组织、资源与活动）1、什么是六西格玛；2、为何需要六西格玛？；3、如何应用六西格玛？；4、六西格玛的组织模型二、如何启动和界定一个6 Sigma项目1、项目小组；2、项目来源；3、项目选择标准；4、制作项目计划；5、小组成员职责三、六西格玛项目管理工具1、亲和图；2、关联图；3、树图；4、矩阵图；5、优先矩阵图；6、过程决策程序图；7、网络图四、统计学的基本原理1、变异；2、总体和样本；3、参数和统计量；4、描述统计；5、常用的离散分布：0-1分布，二项分布、泊松分布、超几何分布；6、常用的连续分布：正态分布、均匀分布、指数分布、对数正态分布、威布尔分布五、品质成本分析1、质量损失函数；2、品质成本与利润的关系；3、预防成本；4、鉴定成本；5、缺陷成本1、考试大纲题型练习；2、重点、难点题型练习第2天：Measure--六西格玛测量阶段一、MINITAB介绍1、MINITAB的作用；2、MINITAB的视窗；3、MINITAB的基本操作；4、MINITAB实际操作演练二、测量系统分析1、测量误差的组成；2、测量系统分析的目的；3、测量系统分析步骤；4、连续数据测量系统分析；5、分辨力；6、稳定性；7、偏倚；8、偏倚的线性；9、重复性和再现性；10、精度；11、精度的线性；12、Gage R&R及P/T Ratio三、变异源分析1、变异源分析-交叉关系；2、变异源分析-嵌套关系；3、交叉嵌套相结合四、过程能力分析1、过程变异；2、过程能力；3、过程能力指数；4、短期能力和长期能力；5、过程绩效；6、过程绩效指数；7、过程能力与缺陷率的关系1、考试大纲题型练习；2、重点、难点题型练习第3天：Analyze--六西格玛分析阶段一、多变量分析1、变异类别；2、变异来源；3、多变量图（过程能力分析）；4、多变量图（量具重复性和再现性研究）；5、多变量图（方差分析）；6、多变量分析案例讲解与练习二、置信区间与假设检验的基础知识1、点估计；2、区间估计；3、何谓假设检验？；4、假设检验的步骤；5、假设检验的两类风险；6、检验结果的三种判断方法；7、检出力三、检验方法1、单个正态总体均值检验（Z检验,t检验）；2、单个正态总体方差检验(卡方检验)；3、两个正态总体均值检验（双样本t检验，F检验）；4、两个正态总体方差检验（F检验）；5、多总体均值检验（单因子方差检验，两因子方差检验）；6、多总体方差检验（等方差性检验）；7、单比率检验；8、多比率检验；9、配对数据检验四、相关分析与回归分析1、相关系数的检验；2、一元线性回归；3、多元线性回归；4、残差分析；5、计算预测区间和置信区间五、中质协/美质协考题解析1、考试大纲题型练习；2、重点、难点题型练习第4天：Improve--六西格玛改善阶段一、实验设计介绍1、什么是试验设计；2、试验因素及水平；3、试验类别及选择；4、试验结果分析；5、试验设计案例分析；6、试验设计现场练习及结果分析二、全因子实验设计1、创建因子设计；2、分析因子设计（包括模型效果分析、失拟分析、弯曲分析、多元全相关系数分析，s值分析，各项效应的显著性分析，残差分析）；3、模型修正；4、因子图；5、等值线图/曲面图；6、响应优化器；7、预测置信区间和预测区间三、部分因子实验设计1、创建因子设计方法（删节实验法，增补因子法）；2、生成元；3、分辨度；4、混杂分析；5、利用Minitab默认生成元设计；6、自定义生成元设计；7、部分因子设计实际案例分析四、最速上升法1、利用最速上升法寻找最优区域；2、进入响应曲面设计五、响应曲面设计1、中心复合序贯设计(CCC);2、中心复合有界设计（CCI）;3、中心复合表面设计(CCF)；4、BoX-Behnken设计；5、利用Minitab 分析做出四种设计；6、响应曲面设计实际案例分析六、中质协/美质协考题解析1、考试大纲题型练习；2、重点、难点题型练习第5天：Control--六西格玛控制阶段及精益生产一、SPC理论1、控制介绍；2、统计思想及控制图；3、虚发报警错误和漏发报警错误；4、八种判异原则；5、分析用控制图；6、控制用控制图；7、控制图种类及选用；8、使用控制图前的准备二、计量型数据SPC1、计量值数据控制图的种类及用途；2、计量值数据控制图的制作与应用；3、计量值数据控制图的过程能力分析；4、四类计量值数据控制图（I-MR图，Xbar-R图，Xbar-s图，EWMA图）；5、计数型控制图制作练习与讲解；6、工作中常见控制图的使用与注意事项分析三、计数型数据SPC1、计数值数据控制图的种类及用途；2、计数值数据控制图的制作与应用（P图，np图，u图，c图）；3、计数值数据控制图的过程能力分析；4、工作中常见控制图的使用与注意事项分析四、精益六西格玛1、六西格玛的优缺点；2、精益生产的优缺点；3、精益生产工具分析；4、精益与六西格玛的有机结合；5、拉动式生产；6、快速换型调整；7、标准作业；8、7S和目视管理；9、自働化和差错预防；10、TPM与OEE;11、价值流图五、中质协/美质协考题解析1、考试大纲题型练习；2、重点、难点题型练习。
六西格玛培训
六西格玛培训1. 简介六西格玛（Six Sigma）是一种以优化组织流程、提高产品质量和减少缺陷为目标的管理方法。
它通过数据驱动的方法和统计工具，帮助组织减少变异性，提高产品和服务的一致性和质量水平。
六西格玛培训是为了让员工掌握六西格玛方法论及工具，以提高组织的绩效和竞争力。
2. 六西格玛培训的目的六西格玛培训的主要目的是培养员工具备解决问题、改善流程和提高绩效的能力。
通过六西格玛培训，员工能够理解和应用六西格玛方法论，运用统计工具和质量管理技术，从而改善组织的运作方式，提高产品和服务的质量水平。
六西格玛培训还有以下具体目标：•培养员工的数据分析和统计思维能力；•帮助员工掌握六西格玛的核心概念和方法；•提高员工的问题解决能力和决策能力；•促进员工的团队合作和沟通能力；•增强员工的质量意识和持续改进的思维。
3. 六西格玛培训内容六西格玛培训的内容可以根据组织的需求进行调整和定制，但通常包括以下几个方面：3.1 六西格玛概述这部分内容主要介绍六西格玛的背景、目标和核心概念。
培训师将向员工解释六西格玛的意义和价值，以及如何将其应用到组织的实际工作中。
3.2 六西格玛方法论六西格玛方法论是六西格玛培训的核心部分。
这部分内容会涵盖DMAIC（定义、测量、分析、改进和控制）的五个阶段，以及各个阶段中的关键工具和技术。
培训师会通过案例分析和实践练习，帮助员工掌握六西格玛的方法和技巧。
3.3 数据分析工具数据分析是六西格玛的重要组成部分，因此培训中会介绍一些常用的数据分析工具，如直方图、散点图、流程图等。
培训师将教授员工如何使用这些工具来收集、整理和分析数据，以便更好地了解问题的本质和根本原因。
3.4 质量管理工具除了数据分析工具，六西格玛培训还会介绍一些质量管理工具，如控制图、盒须图、因果图等。
这些工具可以帮助员工监控和控制过程，识别问题和机会，并制定相应的改进措施。
3.5 团队合作和沟通在实际的六西格玛项目中，团队合作和沟通是非常重要的。
6sigma五大阶段学习内容
P-Value 0.002( < 0.05 ) Material A和 Material B的平均不同.
分析阶段-相关分析
分析阶段-假设验证
Define
Measure
Analyze
Improve
Control
① 2-Sample t / 测定正规性
目 的 : 统计的确认具备的 Data가是否市正规分布 假设: Ho : 是正规分布 , H1 : 不是正规分布 (α = 5%)
Stat > Basic statistics > Normallity Test
分析阶段概述
Six Sigma技术与方法
分析阶段的目的是找到Y=F（x1,x2,x3……）中关键的x, 改善阶段目的是对x进行优化，以提升Y
Step 1 – Project选定(背景陈述) Project选定过程及必要技术 Project的目标和范围的设定 Project实施计划的承认 Project 满足CTQ的具体指标 测量把握现水准，确定改善目标 潜在原因变数 (X’s)的挖掘及优先化 Data 分析计划的树立及收集活动 为了确认Vital Few X’s的统计分析 分析结果 Review , 改善优先顺序 Vital Few X’s的特性区分 明确Y与 X’s的关系 决定最佳条件 决定方案的验证及改善效果的确认
Align精度
位置决定 IC测定高度 缓冲材 导热性 Feeding不良
Mark对比度
Mark设定
平行度 平行度 确认方法 测量方法
Tool平行度
Delay time
假压榨
Mark Size
本压榨
Tool下 降程度 缺口 平行度 温度差异
6sigma培训内容
6sigma【培训大纲】第一部分：六西格玛管理概述1．六西格玛概述●质量发展简史（戴明、朱兰、休哈特、石川馨、田口等）六西格玛起源和发展●六西格玛改善策略简介－－DMAIC2．六西格玛推行策略●组织的角色和责任●六西格玛成功推行要素3.制定六西格玛推行战略目标●企业环境分析●优先考虑客户以及利益相关者的期望●六西格平衡计分●标杆分析●SWOT分析（包括对优势、劣势、机遇、威胁的分析）●战略目标与分解4.项目选择与评估●主要业务过程分析●顾客之声识别与分析●确定重大影响的改善机会●项目初选●项目评估和风险分析5.六西格玛项目管理●项目特许任务书和计划●项目管理工具，如PERT图、甘特图、策划树等●项目控制●项目评估与移交6.六西格玛团队建设第二部分：六西格玛改善模型DMAIC1.六西格玛改进方法和工具－－界定阶段：计划（PLAN）●问题识别工具：VOC、柏拉图、流程图●供应链分析和管理●问题重要性分析工具：卡诺图、CTQ、优先矩阵图、矩阵图●问题测量指标：质量、周期和成本●问题基线和目标2.六西格玛改进方法和工具－－测量阶段：执行（DO）●统计学基础知识●MINITAB应用基础●测量系统分析●SIPOC分析●过程能力分析●数据收集与管理3.六西格玛改进方法和工具－－分析阶段：检验（CHECK）●图形分析●相关性和回归分析●假设检验和区间估计●FMEA。
●多变量分析●方差分析4.六西格玛改进方法和工具－－改善阶段：改善（ACTION）●回归分析和相关性●全因子DOE ●分部因子DOE ●RSM（响应曲面优化DOE●田口试验设计5.六西格玛改进方法和工具－－控制阶段：控制（CONTROL）●统计控制过程（SPC）●抽样检验与风险分析●防错法应用●作业和流程标准化●最终项目评审与报告。
6Sigma培训资料
培訓對象
6Sigma項目中級培訓
培訓層次 培訓內容
1.了解抽檢原理及假設檢驗方法. 2.如何應用統計工具進行假設檢驗. 6Sigma項目 3.如何應用和實施突破策略. 中級培訓 4.如何決定占主導地位的因子. (包含初級培 5. 如何建立真實的性能公差 . 訓內容) 6.了解實驗設計的基本原理. 7.如何進行多因子實驗.
6Sigma是一種管理方法
階段 定義 工具/方法
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講解
控制過 1.控制圖. 程或體系.通 2.統計進程控制.(SPC) 控制 過修訂激勵 3.防故障程序(Poka (Control) 機制、方針、 Yoke) 目標等使改 進后的體系 4.過程能力指數 或過程制度 (Cp.Cpk) 5.標準操作程序(SOP) 化. 6.過程文件(程序)控制.
二.6Sigma顧客滿意度分析
6Sigma質量要求使顧客最大限度的滿意.如下圖的示:
顧客最大限度的滿意 6Sigma質量
10/14
最少的資源成本
由上可見,顧客最大限度的滿意和最少的資源成本看來是 一對矛盾的統一体.但是在任何時候,顧客的最大限度滿意對組 織來說是极其重要的,它在很大程度上決定各組織的市場份額 各贏水帄,因此也決定著組織的生存和發展.組織要最大限度地 滿足顧客,可能需要很大的投入,這就影響著最少的資源成本,有 時資源成本會提高,企業效益下降.因此只有找到顧管滿與意度 與資源成本的臨界點Q,才有效益可言,滿意度越高,資源成本越 高.如下頁圖所示:
6Sigma是一種管理方法
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6Sigma是一種管理方法
階段 定義 工具/方法
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講解
測量
(Measure)
測量現有過程 或體系,制定合 理的、可靠的 衡量標準,以監 督過程的進度, 首先確定目前 的狀況或水準.
六西格玛管理模式定义阶段概述
六西格玛管理模式定义阶段概述简介六西格玛（Six Sigma）是一种注重数据驱动、过程改进的管理方法和工具集。
它的目标是通过减少变异和消除缺陷来提高质量和业务绩效。
六西格玛管理模式由五个阶段组成，分别是：定义、测量、分析、改进和控制。
在本文档中，我们将重点介绍六西格玛管理模式的第一个阶段 - 定义阶段。
定义阶段的目标定义阶段是六西格玛管理模式的起点，它的主要目标是确保项目的范围和目标被准确地定义和理解。
在这个阶段，团队需要明确项目的关键业务需求，并确定衡量项目绩效的关键指标。
定义阶段的主要活动在定义阶段，团队需要进行以下主要活动：1. 确定项目的目标和范围在这个活动中，团队需要明确项目的目标和范围，以便能够集中精力解决最重要的问题。
项目的目标应该与组织的战略目标相一致，并且能够明显地提高关键业务绩效。
2. 确定关键业务需求团队需要与关键利益相关者合作，深入了解其需求和期望。
这些需求应该是可量化的，并且能够直接贡献到项目目标的实现。
3. 确定关键指标在定义阶段，团队需要确定衡量项目绩效的关键指标。
这些指标应该能够反映项目目标的实现情况，并且能够定量描述项目的业务价值。
4. 制定项目计划团队需要制定项目计划，明确项目执行的时间表和里程碑。
计划应该包括项目资源的安排、项目活动的顺序和持续时间，以及项目风险的评估和管理计划。
5. 建立项目团队在定义阶段，团队还需要建立一个高效的项目团队。
这个团队应该由具有相关知识和技能的成员组成，并且能够有效地合作和沟通。
定义阶段的输出物完成定义阶段后，团队将产生以下输出物：1. 项目目标和范围文档该文档将明确项目的目标和范围，为后续的项目执行提供指导。
2. 关键业务需求文档该文档将详细描述关键业务需求，以便团队能够直接针对这些需求进行改进。
3. 关键指标定义团队将制定关键指标，以便能够度量项目绩效，并实时监控项目的进展。
4. 项目计划项目计划将明确项目执行的时间表、里程碑和资源安排，确保项目按计划进行。
6西格玛学习计划
6西格玛学习计划第一部分：六西格玛的概念和原理六西格玛是一种质量管理和过程改进的方法，旨在减少问题和缺陷，提高产品和服务的质量，提高客户满意度。
六西格玛以数据驱动和分析为基础，通过一系列的工具和技术，帮助组织识别和解决问题，实现持续的改进。
一、六西格玛的概念六西格玛是一种以高度系统性和科学性的方法论，它致力于不断地通过降低产品和服务质量不一致性，从而获得成本节省。
六西格玛是通过考虑将产品的制造过程和交付过程直接与设计的指标联系在一起来实现目标。
通过六西格玛的实践可以减少过程或产品的缺陷，从而降低成本、提高客户满意度和达成质量目标。
二、六西格玛的原理六西格玛的原理是由一系列的工具和技术组成，主要包括DMAIC、DMADV两种基本方法和一系列的工具，如因果图、流程图、回归分析等。
DMAIC是一种解决问题的方法，包括5个步骤：Define（定义）、Measure(测量)、Analyze(分析)、Improve(改进)和Control(控制)。
而DMADV则是一种设计产品或服务的方法，包括5个步骤：Define（定义）、Measure(测量)、Analyze(分析)、Design(设计)和Verify(验证)。
以上就是六西格玛的概念和原理，接下来我们将详细介绍学习六西格玛的方法和步骤。
第二部分：学习六西格玛的方法和步骤六西格玛的学习是一项系统性的工程，需要掌握一系列的工具和技术，同时也需要实际的项目实践。
下面将介绍学习六西格玛的方法和步骤。
一、了解六西格玛的基本原理和工具首先，要了解六西格玛的基本原理和工具，包括DMAIC和DMADV，以及相关的工具和技术。
可以通过阅读相关的书籍、参加培训课程、在网上查找资料等方式来了解六西格玛的知识。
二、参与实际的项目实践其次，要参与实际的项目实践，通过实际的项目实践来学习六西格玛的方法和技术。
可以选择一个实际的项目，将六西格玛的方法和工具应用到项目中，通过实践来学习和掌握六西格玛的技能。
6sigma改善项目各阶段主要任务、活动要点及常用质量工具和方法
六西格玛改善项目各阶段主要任务、活动要点及常用质量工具方法6sigma改善项目模式为DMAIC。
DMAIC是由项目管理技术、统计分析技术、现代管理方法等综合而成的系统方法。
分五个阶段实施，每个阶段工作内容如下：识别阶段的工作内容包括：确认顾客的关键需求并识别需要改进的产品或流程，组成项目团队，制定项目计划，决定要进行测量、分析、改善及控制的关键质量特性（CTQ），将改进项目界定在合理的范围内。
活动要点是明确问题，确定Y(Critical to quality, CTQ/Critical to process, CTP)常用质量工具和方法：客户需求（VOC）分析、卡诺模型（Kano model）、SIPOC分析、相关方分析、排列图、头脑风暴法、力场图、亲和图、因果图、树图、流程图、质量功能展开（QFD）、不良质量成本、平衡记分卡、项目管理识别阶段主要包括识别（identify）、设计(design)、优化(optimize)及验证(verify)，即IDOV，在识别规格关卡阶段，电脉冲项目可以做的内容：有没有识别所有主要的竞争对手？有没有足够的数据完成竞争力标杆、是否所有CTQ都是可测量的、可测试的和定义好指标范围的？是否所有CTQ的优先顺序都合理测量阶段的工作内容包括：通过对现有过程的测量和评估，制定期望达到的目标及绩效衡量标准，识别影响过程输出Y的输入X S,并验证测量系统的有效性，确定过程基线。
活动要点：确定基准，测量Y、X S常用工具和技术：排列图、因果图、散布图、流程图、测量系统分析、FMEA(Failure mode and effects analysis、过程能力指数、不良质量成本、水平对比法、直方图、趋势图、检查表、抽样计划分析阶段的工作内容包括：通过数据分析确定影响输出Y的关键X S, 即确定过程的关键影响因素。
活动要点：确定要因，确定Y=f(X)常用工具和技术：头脑风暴法、试验设计、因果图、抽样计划、FMEA、假设检验、水平对比法、多变异分析、方差分析、回归分析改善阶段的工作内容包括：寻找最优改进方案，优化过程输出Y并消除或减少关键X S 的影响，使过程的缺陷或变异降至最低。
西格玛管理-6sigma每日学习
西格玛管理-6sigma 每日学习前言时值公司质量年，6SIGMA 活动已进入调研阶段，“6SIGMA ，我们的工作方式”等主题已深深地影响着我们。
纵观质量管理的发展，已到质量文化变革时期，文化的变革才是管理变革的根本，质量也不另外，作为公司的重大战略，以GE 、MOTOLORA 等国际知名公司的经验给全世界务实的企业带来全新的6SIGMA 文化和战略，而我司6SIGMA 的即将实施将为公司带来全面的流程变革。
为了更全面的普及6SIGMA 知识，特设每日6SIGMA 专题供参考学习。
学习6SIGMA 不是目的，大家一起营造变革的氛围，将6SIGMA 活动开展下去，使6SIGMA 成为我们的工作方式。
学习之一：6SIGMA 是什么？产品的质量或我们所做的任何事情皆会受客观、主观条件影响，产生变异，这种变异具有统计规律，正态分布是常用的统计规律之一，产品质量分布常常服从正态分布。
概率统计中希腊字母σ表示“标准偏差”。
六西格玛意为“六倍标准偏差”，就是每百万故障率（parts per million ，简称PPM ）少于3.4。
也可用阴影面积占总面积的比例来确定σ水平（如下图）。
μ一、σ（SIGMA ）是什么？1. σ是一个希腊字母；它是一种评估我们产品、服务和生产过程的统计度量，用于衡量其缺陷。
2. σ代表“标准方差”3. 1)(2--=∑n X X σ二、σ前面数字(Z)的意义σT USL Z -=Z=3(3σ)表示有99.7%的产品达到要求；Z=6(6σ)表示有99.99966%的产品达到要求；Z越大表示符合客户需求的产品比例越大学习之二：6SIGMA的核心一、统计学的概念1、统计学的概念（见学习之一）2、统计上的不同Z值的影响（下表）：二、提高产品质量（客户的满意度）的行动6σ将提高产品的质量或客户的满意度，它集先进管理理念、方法和工具于一身的突破性的管理思想。
1、6σ与ISO/QS-9000的关系（图一）目标6过ISO-9000系统科学方法变化顾客导向σ程控制QS-9000要素/流程存在品质图一图二2、6σ与零缺点的关系(图二)三、一种提高企业竞争力的战略6σ强调的是持续改进，企业需要不断改变（改进与创新），通过一个不断完善的改进圈，最终使企业达到完美。
六西格玛理念和5阶段18步骤
三西格玛公司:
1.故障成本耗费15.25%的销售 额。 2.每百万次机会会产生66,807 个缺陷。 3.依靠检查发现缺陷。 4.认为质量是昂贵的。 5.沒有规范的解决问题的方法。 6.以竞争对手作为参照物(基准) 进行比较。 7.认为99%已经够好。 8.以自身內部出发定义质量关 键点。
2、6Sigma 5阶段 步骤 、 阶段18步骤 阶段
1.选择这个项目的理由00 3.选择关键质量特性 CTQ 2.明确客戶的需求 VOC 4.评价Y的MSA可靠 6.寻找Y的分布规律 8.估算目标财务收益
D
5.计算Y的初始过程水平 7.确定Y的挑战目标
M A I C
9.展示影响CTQ所有原因 11.评价主要x的MSA可靠 11. x MSA
六西格玛公司:
1.故障成本耗费5%的销售额。 2.每百万次机会会产生3.4個缺陷。 3.依靠有能力的工序防止。 4.知道高质量制造商就是低成本制造。 5.使用测量,分析,改进,控制,和测量,分 析,设计及验证。 6.以世界上最好的公司作为参照物(基准) 进行比较。 7.认为99%是无法接受的。 8.从外部定义质量关键点。
10.确定主要的x 12.主要X的风险和对策 12. X
13.多变量分析,确定关键x
14.计算主要x水平
15.寻找Y与关键x的规律,得到关键x的最佳设置 16.制定改善对策并实施,提高和稳定关键x的水平
Байду номын сангаас
17.制订控制计划,进行过程控制保持成果持续性 18.项目的收益(有形和无形的收益),总结报告
自学六西格玛的学习计划
自学六西格玛的学习计划
1. 了解六西格玛的基本概念和方法论
- 学习六西格玛的五大原则:专注于客户需求、基于数据分析、遵循流程管理、不断改进和积极参与。
- 掌握六西格玛的五大工具:(定义、测量、分析、改进、控制)和(定义、测量、分析、设计、验证)。
2. 学习六西格玛的基本统计工具
- 了解基本统计概念,如平均值、标准差、直方图、控制图等。
- 掌握数据收集和分析技术,如因素分析、相关分析、回归分析等。
3. 系统学习六西格玛的工具和技术
- 学习六西格玛的七大基本工具:因果分析图、数据分析、流程分析、亲和图、树状图、直方图和控制图。
- 掌握六西格玛的高级工具,如失效模式与效应分析()、实验设计、测量系统分析()等。
4. 实战演练和案例分析
- 找一个实际的改进项目,应用所学的六西格玛知识和工具进行分析和改进。
- 研究成功的六西格玛项目案例,了解如何有效地应用六西格玛方法。
5. 考取六西格玛认证
- 根据自身情况,选择合适的六西格玛认证级别,如黄带、绿带、黑带
或主黑带。
- 参加六西格玛认证培训并通过认证考试,获得相应的证书。
6. 持续学习和改进
- 关注六西格玛的最新发展动态和行业应用趋势。
- 与其他六西格玛从业者交流经验,参加相关会议或研讨会。
- 将六西格玛方法与其他管理工具相结合,不断完善自身的改进技能。
自学六西格玛需要持之以恒的努力和实践,但通过系统的学习和实战演练,你一定能够掌握这一强有力的质量改进工具,提升工作绩效和个人竞争力。
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Define
Measure
Analyze
Improve
Control
例题 :某零件，其厚度在正常生产下平均值为0.13，标准偏差为0.015，某日抽样了10个零件，其测试值为0.112，0.130， 0.129，0.152，0.138，0.118，0.151，0.128，0.158，0.142；如果标准偏差不变，试问显著水平α=0.05时，能否认为该批零件 厚度平均值没有发生变化？
定义 测量 分析
Step 2 – Project定义 Step 3 – Project承认 Step 4 – Y’s的确认 Step 5 – 现水准确认 (把握) Step 6 – 潜在原因变数(X’s)的挖掘 Step 7 - Data 收集 Step 8 - Data 分析 Step 9 - Vital Few X’s的选定 Step 10 – 树立改善方案
→ P-Value 0.205 (> 0.05)是正规分布.
→ P-Value 0.837 (> 0.05)是正规分布.
分析阶段-假设验证
Define
Measure
Analyze
Improve
Control
② 2-Sample t / 测定等分散型性
目的: 假设: 在具备的两个以上的集团之间，确认统计上是否有有意的散布差异 Ho : σ12 = σ22 , H1 : σ12 ≠ σ22 (两侧测定日时)
▶ 对立假设 (Alternative Hypothesis : H1)
- 原假设拒绝后，可供选择的假设. - “不一样” , “有差异 ” 等的 Not Equal 概 念
P-Value
认为回归假设是正确的情况下，利用收集的Data分析发生回归的概率.
显著性水平(α)
H0是真， 但出现误判错误的容许界限. 判断P-Value大小时使用的基准概率. (主要使用 1%, 5%, 10%)
分析阶段-假设验证
Define
Measure
Analyze
Improve
Control
◎ 假设验证步骤 Ho : 无差异. H1 : 有差异. 一般使用 5%
◎ 假设验证种类
假设验证
Data的种类
决定显著水平(α)
连续型 Data
选择‘测定方法 1 Sample t - Test 1. 测定统计量计算 2. P-Value 算出 2 Sample t - Test
Align精度
位置决定 IC测定高度 缓冲材 导热性 Feeding不良
Mark对比度
Mark设定
平行度 平行度 确认方法 测量方法
Tool平行度
Delay time
假压榨
Mark Size
本压榨
Tool下 降程度 缺口 平行度 温度差异
假压受台Gap
假压榨精度
Method
Machine
5
分析阶段-Graph(坐标图) 分析
Data 收集
◎ 活用 Tool’s Graph 分析
连续型 连续型 • Histogram • Plot • Matrix Plot • Histogram • Box - Plot • Pareto Chart • Multi-Vari Chart
Y
离散型
统计的分析
离散型
连续型 • 相关分析 • 回归分析 • t –Test (平均) • F –Test (分散) • ANOVA (方差)
Z 1.22
P 0.221
第五步： P>0.05，则接受H0，即认为平均值变化到0.1358与0.13并无显著差别，这批产品平均厚度 合格
11
分析阶段-假设验证
Define
Measure
Analyze
Improve
Control
二、 2 Sample t-Test
目 的 : 判断具备两个母集团抽出的Data平均(Mean)，统计上是否有差异. 假设: 例题 : Ho : μ1 = μ2 , Ha : μ1 ≠ μ2
Stat > Basic statistics > 2 Variances (Stat > ANOVA > Test for Equal Variances) (α = 5%)
P-Value 0.646( > 0.05)分散相同.
分析阶段-假设验证
Define
Measure
Analyze
Improve
Define
Measure
Analyze
Improve
Control
Analyze 阶段是通过对各候补因子的统计性验证，进行筛选从而选定主因子(Vital Few)的活动。 其中候补因子是指在 Define, Measure 阶段定义的有可能影响 CTQ 的暂定因子 / 候补因子 X ’ s(X 1 ,X 2 , … ,X n ), . ◎ 活动 Process 突出暂定 通过Brainstorming 适用适当的 Tool 后整理 (特性要因图, Logic Tree 等) 突出暂定因子 ※ 活用过去 Data，突出暂定/候补因子. 1. 利用在测定阶段收集的Data 2. 树立收集Data 计划，有体系地收集 Data 3. 收集Data 困难时通过实验收集 Data 分析坐标图 选定主因子 (Vital Few) Histogram, Plot Matrix Plot, Box Plot 验证统计的假设 假设验证(计量型/离散型) 相关性分析 实验分析 ANOVA 分析
改善
Step 11 - Vital Few X’s 最佳化 Step 12 – 改善结果验证
Step 13 – 树立管理计划
改善结果危险性评价及管理计划中的反应
现业适用及维持管理 分析预想效果进行文件化共享
控制
Step 14 – 管理计划实施 Step 15 – 文件化/共享
分析阶段-Analyze阶段 Flow
测定用材料 A和材料 B所制作的各产品的硬度，得到了如下Data. 要测定A和 B的母平均上 是否有差异.
• Data :
材料 A : 73.4, 77.0, 73.7, 73.3, 73.1, 71.5, 74.5, 77.5, 76.4, 77.7 材料 B : 68.7, 71.4, 69.8, 75.3, 71.3, 72.7, 66.9, 70.2, 74.4, 70.1
●对趋势图的 解释 ?
分析阶段-假设验证
Define
Measure
Analyze
Improve
Control
1. 假设验证概念
◎ 假设验证的概要 假设验证是 ? 把想要了解的内容(现象)建立成假设，通过收集的 Data进行分析，验证假设是否成立的步骤
▶ 回归假设 (Null Hypothesis : H0) - 在显著性水平α下，可以接受的假设 - “一样 ” , “无差异 “ 等的 Equal 概念.
分析阶段-假设验证
Define
Measure
Analyze
Improve
Control
① 2-Sample t / 测定正规性
目 的 : 统计的确认具备的 Data가是否市正规分布 假设: Ho : 是正规分布 , H1 : 不是正规分布 (α = 5%)
Stat > Basic statistics > Normallity Test
测定步骤 :
① 测定具备 Data的正规性.
- 材料 A的 P-Value是多少? 是正态分布吗? - 材料 B的 P-Value是多少? 是正态分布吗?
② 测定分散的同质性.
- F-Test的 P-Value是多少? 结果是?
③ 实施t-Test.
- 设立假设. - 有意水平是? - P-Value是多少? 结果是?
离散型 Data
1 Proportion
2 P1. 测定统计量 > 临界值 2. P-Value < 有意水平
ANOVA
No
接受H0 (无差异.)
Yes
接受H1 (有差异.)
Test for Equal Variances
分析阶段-假设验证
一、1 Sample Z-Test 例子：
对差异的信赖区间
P-Value 0.002( < 0.05 ) Material A和 Material B的平均不同.
分析阶段-相关分析
女孩子的青睐度
物质因素
房子 汽车
身高
外貌
体重 ？？
其他
？？
4
分析阶段-突出暂定因子 例-特性要因图
Material
IC累计Pitch Align Mark间距离偏差
Man
补正输入错误 工程变化 Check周 期未设定
作业Error
IC型号选择错误
IC资材不良
IC热膨胀差异 平行度调整方法
Cell不良
●对趋势图的 解释 ?
分析阶段-Graph(坐标图) 分析
Define
Measure
Analyze
Improve
Control
◎ Box Plot(箱子构造) : 大致掌握Data的中心和散布形态，想了解异常值存在与否时使用.
制成法 : 5个主要特性(最小值, Q1, 中位数, Q3, 最大值)以 Box和线来表示
分析阶段-Graph(坐标图) 分析
Define
Measure
Analyze
Improve
Control
◎ Plot(散点图) : 为大致掌握两个变数(X, Y)的相关关系而使用 ※ 看点的形态可比较直观的确认两个变数间的相关关系. 首先看点的进行方向，如右侧向上移动的画判断是正向的相关 关系,如右侧向下移动的话判断是反向的相关关系 收集两个变数的 Data(50~100个适当) 在X,Y 表上表示值