六西格玛基础与统计数据分析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的参数：平均值和标准差，如图7-3所示。
二项分布：从一个篮子里拿出烂苹果的机会有多大?二项分布是说，有一个篮子有50个苹果，据历史经验15%的苹果会是坏的，那么从篮子拿50个都是好的机会是多少?有1个是烂的机会是多少?有2个是烂的机会是多少?泊松分布：它的属性是产品中有多少个缺陷。
六西格玛的统计与分析方法
六西格玛的统计与分析方法六西格玛（Six Sigma）是一种以统计分析为基础的管理方法，旨在通过减少过程中的变异性来提高质量和效率。
六西格玛方法通过一系列统计和数据分析技术，帮助组织找出和解决导致问题的根本原因，从而改进和精益化其业务流程。
六西格玛方法的核心是将统计学和数据分析应用于实际业务问题中，以充分了解和改进过程中的变异性。
下面将介绍一些常用的统计和数据分析工具，以及如何应用它们来实施六西格玛方法。
1.流程映射和价值流图：流程映射是一种将工作流程可视化的方法，通过绘制工作流程图形来识别和理解工作流程中的活动和阶段。
价值流图是一种补充的工具，它通过分析价值流，并识别和消除非价值增加的活动。
流程映射和价值流图为改进活动的目标设置了基线，并帮助确定需要关注的关键问题。
2.直方图和散点图：直方图是一种图表，用于可视化数据的分布情况。
通过绘制样本数据的分布，直方图可以帮助确定数据是否服从正态分布，以及是否存在任何异常值或异常情况。
散点图则用来显示两个变量之间的关系，通过绘制散点图，可以确定两个变量之间是否存在任何相关性。
3. 测量系统分析（MSA）：测量系统分析是一种评估和验证测量系统的能力和准确性的方法。
MSA可以帮助确定测量系统是否稳定和准确，并确定测量误差的源头。
常用的MSA工具包括方差分析、相关性分析和Gage R&R分析。
4. 接触图（Fishbone Diagram）：接触图是一种将问题和潜在原因之间的关系可视化的工具。
接触图通过绘制鱼骨状图形，将问题放在鱼头上，然后将潜在原因放在鱼骨的骨架上。
接触图帮助团队识别和分析导致问题的各种因素，从而有针对性地改进和解决问题。
5. 测量分析计划（Measurement Systems Analysis Plan）：测量分析计划是一种说明如何采集和分析数据的方法，包括定义关键度量指标（KPIs）、制定数据采集计划、确定样本量和采样方法等。
测量分析计划帮助确保数据收集的准确性和可靠性，并为进一步的数据分析提供有价值的基础。
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。
六西格玛管理的基本过程
六西格玛管理的基本过程六西格玛管理是一种高效、科学的管理方法，兼具策略、统计学和数据分析的原理。
它使组织能够通过减少变异性，提高过程稳定性来提高质量，并在确保高水平效率的同时实现成本降低。
六西格玛管理的基本过程包括“定义、测量、分析、改进和控制”五个关键步骤。
一、定义定义是六西格玛管理过程的第一步，它涉及到明确问题和目标的定义、主要的业务过程、关键的过程输出以及与业务过程相关的客户需求等。
在定义阶段，团队成员需要对整个过程有一个清晰的了解，并通过用户反馈、市场调研等方法确定核心问题和改进的重点。
二、测量测量是确保有效数据收集和分析的过程，以便对业务过程的输出进行评估。
在这个阶段，有效的测量指标需要通过数据收集和数据分析来量化业务过程的性能。
测量的结果将为后续的分析和改进提供基础，并为问题的解决提供客观的依据。
三、分析在分析阶段，团队成员将收集到的数据进行进一步的分析。
这个阶段的目标是确定业务过程中潜在的问题根源，并找出导致问题产生的具体原因。
分析的工具可以包括统计学分析、数据挖掘、贡献因素分析等，通过这些方法可以帮助团队找到改进过程的关键点。
四、改进改进阶段是六西格玛管理过程中最关键的一步。
在这个阶段，团队成员将根据分析的结果制定和实施改进计划。
改进计划可能包括流程重组、技术创新、员工培训等，其目标是通过消除问题根源或改进工作流程来提高业务过程的效率和质量。
五、控制控制阶段是确保改进结果长期维持的过程，在这个阶段，团队需要建立一套适当的控制措施来监测和维护业务过程的稳定性。
控制手段可以包括设立性能指标、提供培训、建立审核机制等，通过这些措施来确保改进的成果能够持续有效地实现。
六西格玛管理过程的主要特点是基于数据和事实，通过有效的统计工具和方法来辅助决策和改进。
其五个基本步骤的有机结合，构成了一个闭环的管理系统，以不断优化和改进过程，并促使组织实现业务目标。
六西格玛管理过程的实施需要系统的组织架构、培训和支持，同时需要广泛参与和合作的团队，并通过领导力的引导来确保整个过程的顺利进行。
六西格玛Minitab统计分析全教程
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Minitab与6 Sigma的关系
在上个世纪80年代Motolora开始在公司内推 行6 Sigma，并开始借助Minitab使6 Sigma得 以最大限度的发挥；
6 Sigma的MAIC阶段中，很多分析和计算都 可以都通过Minitab简单的完成；
即使是对统计的知识不怎么熟悉，也同样可 以运用Minitab很好的完成各项分析。
输入新数据 列的位置
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六西格玛项目DMAIC各阶段重点工作
六西格玛项目DMAIC各阶段重点工作六西格玛是一种以数据为基础的管理方法，旨在通过优化业务流程和降低过程变异来提高质量和效率。
DMAIC是六西格玛项目中的五个核心阶段，包括“定义”、“测量”、“分析”、“改进”和“控制”。
每个阶段都有其独特的任务和目标，以下是每个阶段的重点工作。
一、定义阶段定义阶段的主要目标是明确问题、制定项目范围和目标，并了解客户需求。
在这个阶段，项目团队需要完成以下重点工作：1.1 确定关键的业务问题：团队成员需要与相关方沟通，了解业务痛点和客户需求，明确项目的关键问题。
1.2 界定项目范围：明确项目的边界和相关的过程、产品或服务范围，确保项目工作的聚焦性和可控性。
1.3 设定项目目标：根据客户需求和组织目标，设定具体的项目目标，以量化指标来衡量项目的成功与否。
1.4 确定关键利益相关方：识别与项目相关的内外部利益相关方，了解他们的期望和需求，建立有效的沟通和合作机制。
1.5 构建项目团队：组建具有跨部门代表性的项目团队，确保团队成员的专业背景与项目需求相匹配。
二、测量阶段测量阶段的主要任务是确定关键过程变量及其测量方法，收集和分析相关数据。
以下是在测量阶段的重点工作：2.1 确定关键过程变量：对关键业务指标进行评估和排序，确定对业务结果影响较大的关键过程变量。
2.2 建立数据收集计划：明确数据收集的目的、方式和频率，设计数据收集表格和/或使用数据采集工具。
2.3 收集数据：按照数据收集计划，系统地收集和记录相关数据，确保数据的准确性和可靠性。
2.4 统计分析数据：应用合适的统计方法，对收集到的数据进行分析，以获取对业务问题和过程变异的深入理解。
2.5 确定基准性能：通过对数据的分析，确定当前的基准性能水平，为后续的分析和改进提供依据。
三、分析阶段分析阶段的主要目标是通过分析数据，确定问题的根本原因，并识别导致业务问题的关键因素。
以下是在分析阶段的重点工作：3.1 进行根本原因分析：应用多种工具和方法，如因果图、5W1H分析等，分析数据，找出导致业务问题的根本原因。
6西格玛模型分析
六西格玛六西格玛(Six Sigma)六西格玛管理法简介六西格玛(6σ)概念于1986年由摩托罗拉公司的比尔·史密斯提出,此概念属于品质管理范畴,西格玛(Σ,σ)是希腊字母,这是统计学里的一个单位,表示与平均值的标准偏差。
旨在生产过程中降低产品及流程的缺陷次数,防止产品变异,提升品质。
六西格玛的由来六西格玛（Six Sigma）是在九十年代中期开始被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。
20世纪90年代发展起来的6σ(西格玛)管理是在总结了全面质量管理的成功经验,提炼了其中流程管理技巧的精华和最行之有效的方法,成为一种提高企业业绩与竞争力的管理模式。
该管理法在摩托罗拉、通用、戴尔、惠普、西门子、索尼、东芝行众多跨国企业的实践证明是卓有成效的。
为此,国内一些部门和机构在国内企业大力推6σ管理工作,引导企业开展6σ管理。
源于摩托罗拉的6 sigma系统成为质量管理学发展的里程碑之一。
6 sigma系统由针对制造环节的改进逐步扩大到对几乎所有商业流程的再造，从家电Whirlpool, GE, LG，电脑Dell，物流DHL，化工Dow Chemical, DuPont，制药Agilent, GSK，通信Vodafone, Korea Tel，金融BoA, Merrill Lynch, HSBC，到美国陆海空三军，都引进6 sigma系统。
6σ管理法的概念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。
六西格玛的基本统计概念和作用
六西格玛的基本统计概念和作用引言六西格玛（Six Sigma）是一种以数据分析和统计方法为基础的质量管理体系，旨在通过降低过程的变异性来提高产品和服务质量。
六西格玛的核心理念是追求极致的质量水平，将缺陷率控制在每百万次机会中不超过3.4个。
本文将介绍六西格玛的基本统计概念和作用。
基本统计概念平均值在统计学中，平均值是一组数据的总和除以观测次数的结果。
它表示了数据的中心位置。
六西格玛中使用平均值作为性能指标的度量。
标准偏差标准偏差是对数据分布的离散程度的度量。
它度量了数据离平均值的平均差异程度。
在六西格玛中，标准偏差用来估计一组数据的稳定性和可靠性。
概率分布概率分布是对随机变量取值的可能性进行描述的数学函数。
在六西格玛中，常用的概率分布包括正态分布和泊松分布。
这些分布用于建模和分析数据，帮助决策者了解过程的性能和潜在的问题。
测量系统分析测量系统分析是对用于收集和测量数据的测量系统进行评估和改进的过程。
六西格玛需要可靠准确的测量系统来获取准确的数据，从而进行有效的数据分析和问题解决。
六西格玛的作用降低变异性六西格玛的核心目标是降低过程的变异性。
通过分析和改进过程中的各种因素，六西格玛可以帮助组织降低内部和外部因素对产品和服务质量的影响，从而使过程更加稳定和一致。
提高质量性能六西格玛的基础是使用统计工具来分析数据，找到问题的根本原因，并采取相应的措施来解决问题。
通过消除或减少缺陷和错误，六西格玛可以显著提高产品和服务的质量性能，满足客户的需求和期望。
优化业务流程六西格玛注重优化业务流程，通过分析和改进各项业务活动和流程，将无效的步骤和浪费的资源降至最低。
六西格玛可以帮助组织提高工作效率、减少成本，并提供更好的客户体验。
数据驱动决策六西格玛强调数据的重要性，将数据作为决策的依据。
通过数据分析和统计方法，六西格玛可以提供客观的事实和证据，帮助决策者做出准确的决策，避免主观偏见和随意决策。
持续改进六西格玛是一个持续改进的过程。
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。
六西格玛知识简介(1)
• 一、什么是6西格玛质量？ • 一个公司的产品质量是公司整个营运的结果，影响的因 素很多，错综复杂。（摩托罗拉）Motorola公司用6西 格玛质量标出其目标，使复杂的问题变的容易了解。在 Motorola，6西格玛质量水准的意义如下： • 1、 3.4PPM（不良率或缺点数为百万分之三点四）； • 2、 99.99966 % 产品为无缺点； • 3、提供一个与竞争者比较的基准，为TQM（全面质量 管理）提供一个衡量的基准； • 4、可以了解距离无缺点有多远。
《六西格玛》知识简介
（第一期）
主讲人：许华
“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。
六西格玛（6σ）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。
黑带：来自企业的各个部门，经过6西格玛革新过 程和工具的全面培训，熟悉6西格玛革新过程，负责指 导或领导改进项目。 对绿带提供培训和指导。专职从事黑带任期2年。 1个黑带每年完成 5 - 7个项目，节约成本约1百万。 绿带：经过培训，在自己的岗位上参与6西格玛项目 的人员。 人员比例：每1000名员工 大黑带：1名 黑带：10名 绿带：50-70名
2、六西格玛的推行人员 有人说：GE（美国通用电气公司）总裁韦 尔奇先生是制造人才的专家。正是他在GE的6 西格玛管理中培养了成千上万为企业创造财富 的人才。他们就是被称为勇士、大黑带、黑带 和绿带的人。这些人员来自于企业的各个岗位， 经过6西格玛的专门培训，为6西格玛管理提供 组织上的保障。而专职从事6西格玛项目的大黑 带和黑带，更成为企业的财富，很多黑带人员 在结束了两年的6西格玛项目任期后，走上了企 业的领导岗位。
六西格玛基本统计
六西格玛基本统计什么是六西格玛？六西格玛（Six Sigma）是一种以统计学为基础的质量管理方法，旨在通过降低产品或服务过程的变异性来提高质量，减少缺陷率。
六西格玛的核心概念是“6西格玛”，意味着在一个标准差范围内有限制过程的变异性，从而减少产品或服务过程中的缺陷。
六西格玛是一种全面而系统的质量管理方法，利用统计学方法来分析和改进过程，以确保达到或超越客户的期望。
六西格玛的方法论六西格玛的实施遵循一套称为DMC的方法：1.定义（Define）：明确项目目标和范围，识别关键问题，制定度量指标。
2.测量（Measure）：收集相关数据和信息，分析当前过程的性能。
3.分析（Analyze）：通过统计工具和技术分析数据，确定引起问题的根本原因。
4.改进（Improve）：基于分析结果，开展创新改进，实施变革方案，并验证改进效果。
5.控制（Control）：制定可持续的控制措施，确保改进效果的持续性。
六西格玛方法论通常以项目团队的方式来实施，项目团队成员通过各自的角色和职责配合，推动项目的成功完成。
六西格玛的关键概念在六西格玛中，有一些关键的概念需要了解和掌握：1. DMC在六西格玛中，DMC是一种用于改进和优化过程的方法。
通过依次进行定义、测量、分析、改进和控制的步骤，来实现质量和效率的提升。
2. 标准差标准差是一种统计学上的概念，用来衡量一组数据的离散程度。
标准差越小，表示数据的变异性越小，表明过程的稳定性和一致性越高。
3. 缺陷率缺陷率是表示产品或服务过程中缺陷发生的频率。
通过降低缺陷率，可以提高产品或服务的质量和客户满意度。
4. 流程改进六西格玛的核心目标是改进和优化过程。
通过对各个环节和步骤进行分析和改进，可以减少不必要的浪费，提高效率和质量。
六西格玛统计工具在六西格玛的实施过程中，有许多统计工具和技术被广泛应用。
以下是一些常见的六西格玛统计工具：1.直方图：用于显示数据的分布情况，帮助识别数据的模式和特征。
六西格玛图文解说
六西格玛图文解说六西格玛（Six Sigma）是一种管理策略和质量管理方法，其目的是通过减少变异性，提升产品和服务的质量和效率。
六西格玛图（Six Sigma chart）是一种用于表达六西格玛过程性能的图表，它可以帮助管理者和团队成员更好地理解和分析过程中的变异性。
本文将介绍六西格玛图的基本概念、常见类型和使用方法。
六西格玛图的概述六西格玛图是一种可视化工具，用于展示过程的性能和变异性。
它通过图表的形式，将过程中的数据点进行统计分析，帮助我们识别出问题的根本原因，从而采取相应的措施进行改善。
六西格玛图通常由两个重要的轴线组成：X轴表示观测值或测量结果，Y轴表示观测值的频率或概率分布。
六西格玛图的类型直方图直方图是最基本和常见的六西格玛图类型之一。
它用于显示数据的分布情况。
直方图通过将观测值分成若干个区间，并统计每个区间内数据点的数量来表示数据的分布情况。
直方图可以帮助我们了解数据的中心趋势、分散程度以及可能存在的异常值。
散点图散点图用于展示两个变量之间的关系。
它将每个数据点以点的形式表示在坐标轴上。
通过观察数据点的分布情况，我们可以判断两个变量之间是否存在相关性。
散点图通常被用于识别可能存在的异常值或离群点。
箱线图箱线图也是一种常用的六西格玛图类型。
它展示了数据的五个统计特征：最小值、最大值、中位数、上四分位数和下四分位数。
箱线图通过箱体和须线的形式，直观地展示了数据的分布情况。
箱线图可以帮助我们了解数据的离散程度和异常值的存在情况。
概率图概率图是一种用于表示数据分布的六西格玛图类型。
它通过连接各个数据点并绘制曲线来表示数据的分布情况。
概率图通常用于评估数据是否符合某种特定的分布模型，如正态分布。
通过对数据分布的了解，我们可以更好地进行过程性能的分析和控制。
六西格玛图的使用方法使用六西格玛图的过程通常包括以下几个步骤：1.收集数据：首先，我们需要收集相关的数据，并确保数据的准确性和完整性。
数据的质量和可靠性对六西格玛图的分析结果至关重要。
六西格玛黑带系列培训：W1-5 -基础数据收集和分析( Data Collection and Analysis)
18
模块5: 数据收集与分析
复习：6 Sigma的主要目标
▪ 6 Sigma的目标是通过减小过程输出变差来提高过程表现，并确保达到 目标值。
▪ 样本数据（代表总体）用于了解变差及推动作出过程改进的决定。
LSL
Unsatisfied LSL
Customers
USL
Unsatisfied
数据收集流程
1
要回答的 问题
2
抽样策略
3
数据收 集计划
4
数据收集检 查表
一个好的数据收集过程是必需的。
最佳数据 样本
8
模块5: 数据收集与分析
1 定义要回答的问题
1
问题
每个6 Sigma项目里，是需要我们用数据去回答的具体的问题，每个D-MAIC 阶段要回答的问题类型如下：
定义 衡量
▪ 当前过程满足客户关注吗？ ▪ 对业务的影响是什么？
▪ 收集过程能力数据时，过程运行的周期 时间低于正常生产的水平。
▪ 让同一名操作员生产所有样本零件。
总体
样本
有偏差抽样
详细的计划将预防抽样偏差。
无偏差抽样
12
模块5: 数据收集与分析
3 设计和编写数据收集计划3 Data Collection
Plan
一旦问题和抽样策略明确，准备好文件，总结数据收集过程的目标，包
▪ 提议的衡量系统适当吗？ ▪ 过程稳定吗？ ▪ 过程满足工程规范吗？ ▪ 变差的最大来源是什么？
分析
▪ 哪些因子对过程输出影响大？ ▪ 疑似原因是真原因吗？
改进 控制
▪ 反作用措施改进过程输出吗？
▪ 过程持续保持改进水平吗？ ▪ 我们达到全部的目标了吗？
精益六西格玛分析手法(1)
精益六西格玛分析手法(1)
Analyze(分析)概要
●需解决的问题: ①经过Measure(测量阶段)的FMEA分析后筛选出的诸要 因Xs检证哪一要因X对结果Y产生了影响。 ②要因Xs之间有无相互作用(要因间的影响)? ③改变要因X后,在统计学上是否具备真正意义差（有意 义的差值)?
过程特性化
Measure 测量
突破性战略 过程优化
Analyze 分析
Improve 改进
Control 管理
1.定义顾客CTQ 2.产品/过程CTQ DDT 3.界定课题与利益范围
1.归纳CTQ特征 2.总结资料特性/波动要因 3.检验质量特性计测法 4.检验当前工程能力 5.设定改进目标
1.分析波动要因，归纳主要要因
精益六西格玛分析手法(1)
Control(管理)概要
简言之:就是对Improve（改进阶段)所分析出的主要要因的改 善方法如何进行标准化的问题. ●Control(管理)阶段的各项实施措施 1.引进改进措施:
①实施结果已在Improve（改进阶段)得到验证得改进措施. ②确认最关键因子XS的测量系统是否合理(Gage R&R分析) ③检验最关键因子XS可在多大程度上进行管理（过程能力分 析) 2.引进统计过程管理(SPC)
精益六西格玛分析手法 (1)
2020/11/30
精益六西格玛分析手法(1)
一、六西格玛
• 黄带作为绿带的支持者，课题成员 • 首先应该了解什么是六西格玛？ • 了解在什么情况下用六西格玛进行改善？ • 熟悉六西格玛的基本解决问题的思路？ • 掌握六西格玛解决问题的步骤以及各步骤的目
六西格玛原理(一)
六西格玛原理(一)六西格玛什么是六西格玛？六西格玛是一种管理方法，旨在通过减少变异性和优化业务流程，提高组织的绩效和效率。
它起源于20世纪80年代的日本汽车制造业，如今已经被广泛应用于各行业中。
六西格玛的原理和方法DMAIC方法六西格玛的核心方法是DMAIC，即定义（Define）、度量（Measure）、分析（Analyze）、改进（Improve）和控制（Control）。
这个方法通过一系列步骤来解决问题、改进业务和提高组织绩效。
1.定义（Define）：确定问题的范围和目标，明确关键的业务流程和客户需求。
2.度量（Measure）：收集和分析数据，确定当前业务流程的性能和变异性。
3.分析（Analyze）：根据收集到的数据，找出问题的根本原因和变异性源，识别改进机会。
4.改进（Improve）：基于分析结果，制定和实施改进计划，优化业务流程，消除问题和变异性。
5.控制（Control）：建立控制措施和监测系统，确保改进的持续效果。
六西格玛的关键原理六西格玛的成功建立在以下几个关键原理的基础上：1.客户导向：六西格玛强调把客户需求放在首位，通过对业务流程的改进来满足客户的期望。
2.数据驱动：六西格玛强调数据的重要性，通过收集和分析数据来做出基于事实的决策。
3.流程优化：六西格玛通过分析和改进业务流程，消除浪费和变异性，提高效率和质量。
4.团队合作：六西格玛鼓励团队合作和跨部门协同，实现问题的解决和改进的持续。
六西格玛的工具和技术六西格玛使用了许多工具和技术来支持其方法和原理的实施，包括但不限于：•流程图：用于可视化和分析业务流程，找出问题和改进机会。
•数据收集和分析工具：如直方图、散点图、箱线图等，用于收集和分析数据，确定问题的根本原因和变异性源。
•样本调查：通过收集样本数据来了解客户需求和满意度。
•假设检验：用于验证改进计划的效果是否显著。
•控制图：用于监控和控制流程的性能。
六西格玛的应用领域六西格玛可以应用于各行各业，包括制造业、服务业、医疗保健业等。
六西格玛数据分析技术
六西格玛数据分析技术1. 简介六西格玛数据分析技术是一种用于改进业务流程并提高质量的方法。
它通过使用统计工具和方法来分析和解决问题，以使组织达到最佳绩效。
六西格玛方法的目标是降低过程的变异性，提高产品和服务的质量，并最大程度地减少缺陷和错误。
2. 六西格玛的原理六西格玛方法以统计技术和质量管理原则为基础。
它采用了一系列工具和技术，包括数据收集、测量、分析、改进和控制。
以下是六西格玛的关键原理：2.1 数据收集六西格玛的核心是数据驱动的方法。
与仅凭经验和直觉的决策相比，数据收集可以提供客观、可靠的信息来指导决策。
数据可以通过各种方式收集，包括观察、问卷调查、实验和记录。
2.2 测量测量是指将数据转化为可比较的指标和度量。
在六西格玛中，测量是评估过程性能和问题的关键方法。
测量可以帮助识别可改进的领域和关键绩效指标。
2.3 分析分析是使用统计和数学工具来理解数据和问题的过程。
分析可以揭示隐藏的模式、关联和原因，并帮助找到解决问题的最佳方法。
常用的分析工具包括直方图、散点图、鱼骨图和回归分析等。
2.4 改进改进是指基于数据分析结果来实施变革和改进的过程。
改进可以涉及流程重组、质量控制、培训和研发等方面。
六西格玛注重通过改善过程来提高整体绩效。
2.5 控制控制是确保改进持久化并成为组织常态的过程。
通过建立稳定的工作环境和监控系统，可以确保改进效果的持续性并防止问题的重新出现。
3. 六西格玛的应用领域六西格玛数据分析技术可以应用于各个领域，并且在制造业、服务业和医疗领域得到了广泛应用。
在制造业中，六西格玛可以帮助提高生产过程的质量和效率，减少产品缺陷和废品率。
通过收集和分析数据，制造商可以发现和解决生产过程中的问题，并实施各种改进措施。
在服务业中，六西格玛可以帮助提高客户满意度和服务质量。
服务提供商可以通过数据分析来识别和解决客户投诉和问题，并优化服务流程以提供更好的体验。
在医疗领域中，六西格玛可以帮助提高医疗过程的安全性和效率。
现代质量管理(六西格玛管理)
六西格玛管理鼓励企业不断寻求改进 和创新的机会，从而推动企业实现持 续创新和发展。
未来发展趋势和前景
数字化和智能化
随着数字化和智能化技术的不断发展，六 西格玛管理将更加注重数据分析和智能决 策，提高企业的决策效率和准确性。
强调客户体验
在消费者需求日益多样化的背景下，六西格 玛管理将更加注重客户体验的提升，通过优 化产品和服务设计，提高客户满意度和忠诚 度。
教育领域
一些学校和教育机构运用六西格玛管 理改进教育流程，提高学生学习成绩 和毕业率，提升教育质量和效益。
05
CATALOGUE
六西格玛管理与其他质量管理方法的比较
与TQM的比较
理念差异
六西格玛管理强调以数据和事实为基础，追求零缺陷；而 TQM（全面质量管理）则更注重全员参与和持续改进。
工具与方法
工具与方法
精益生产采用价值流分析、5S、看板管理等工具；六西格玛管理则运用DMAIC、FMEA等统计 工具。
应用范围
精益生产适用于生产现场和流程优化，强调速度和灵活性；六西格玛管理则适用于复杂问题的解 决，强调数据分析和精确性。
与ISO9000的比较
标准差异
ISO9000是国际质量管理体 系标准，强调过程控制和持 续改进；六西格玛管理则是 一种质量管理方法，关注流
玛管理致力于提高顾客满意度。
建立顾客忠诚度
03
通过持续改进和提供卓越的顾客体验，六西格玛管理帮助组织
建立顾客忠诚度，从而增加市场份额和收益。
流程优化
识别和改进关键流程
六西格玛管理关注组织内部的关键流程，通过数据分析和改进工 具来识别瓶颈和问题，并提出优化方案。
减少浪费和提高效率
运用6sigma过程中的多种数据类型分析
/运用6sigma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。
六西格玛咨询公司运用6sigma过程中的多种数据类型分析：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。
（1）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的参数：平均值和标准差，如图7-3所示。
六西格玛基础与统计数据分析
Defect
+
-
+
-
Root Cause Verification
Defect Reduced
l l l
Before
Effect
l l l
After
Indicator from DEFINE
Good
Before
After
Target
Target
Solution Selection Matrix
Control
USL
Six Sigma…World Class Standard
8
6σ 是衡量质量的指标
合格率 s水平 DPMO
30.85%
1
691,500
69.15%
2
308,537
93.32%
3
66,807
99.38%
4
6,210
99.977% 5
233
99.99966% 6
3.4
* 每百万个机会中的缺陷数
对流程进行控制以防倒退
DMAIC Storyboard
Project Planning Worksheet
Flowchart
Define
Graph
Good
Measure
Pareto Chart
l l l
Root Cause Analysis (Fishbone)
Analyze
Root Cause
Initial Problem Statement
Process Management System
Gap Data Collection Plan
Improve
Final Problem Statement
工业工程在质量控制与监测中的六西格玛与统计分析方法
工业工程在质量控制与监测中的六西格玛与统计分析方法工业工程是一门综合性的学科，主要关注的是如何以经济效益最大化的方式，改进产品与生产过程。
在质量控制与监测中，六西格玛与统计分析方法是工业工程师们常用的技术手段。
本文将深入探讨六西格玛与统计分析方法在质量控制与监测中的应用。
一、六西格玛与质量控制六西格玛是一种以减少缺陷率和改善质量为目标的管理方法。
它基于统计分析，通过数据收集与分析，找出生产过程中的变异性并进行改进，以降低缺陷率。
六西格玛的核心理念是“将缺陷率降至每百万次生产过程中只有不超过3.4次的水平”。
六西格玛方法以DMAIC（Define，Measure，Analyze，Improve，Control）为基本流程。
首先，需要定义目标并识别关键影响因素（Define）；然后，通过统计工具和方法收集数据，量化现状（Measure）；接着，通过对数据的分析，找出问题的根源（Analyze）；在找到问题根源后，制定改进方案并实施（Improve）；最后，实施控制措施，确保改进方案的持续有效性（Control）。
六西格玛方法通过强调数据驱动和问题解决的方法，促进了质量控制的提升。
它可以帮助企业实现过程改进、降低成本、提高质量，从而提升竞争力。
二、统计分析方法在质量控制中的应用除了六西格玛方法，统计分析方法也是质量控制与监测中常用的技术手段。
统计分析方法通过对数据的收集和分析，帮助工程师们理解产品和过程的特性，并制定有效的质量控制策略。
常见的统计分析方法包括描述性统计、假设检验和方差分析等。
描述性统计通过计算数据的中心趋势和变异程度，揭示数据的总体特征。
假设检验用于验证两个或多个样本之间是否存在显著差异，从而判断其质量是否满足要求。
方差分析则用于比较多个样本之间的差异，并确定差异来源。
通过运用统计分析方法，工程师可以更好地理解和掌握产品与过程的变异性，进而采取相应的质量控制措施。
其中，控制图是一个常用的工具。
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11
什么是六西格玛 • 六西格玛关注客户的需求.
– ―顾客的声音‖ 将会介定什么是 ―质量‖ 及 从何集中改善.
– 专注于谁在缴付帐单及什么能取悦他们. – 只是“好”不能带来忠心. – 顾客要求改进.
• 谁是业务的顾客?
• 我们怎能明白他们在说什么?
12
六西格玛是一种方法论 六西格玛是基于数据进行决策的方法。
X
X
X
X
X X
5 阶段结尾
4
试运行解决方案来验 证根本原因是否得到 消除.改善前后对比
Indicator from DEFINE Good
3 管理层批准
是否采纳?
可行性
2 使用Delphi排序在方案 中选取可行的方案并产生 一个行动计划,或采用DOE 等分析工具
成本 效果 得分
21
控制阶段的工作流程
Solution1
Methods Root Cause1 Problem Statement Practical Methods Solution2 Practical Methods Practical Methods
X X X X
X X X
X
X X
Y Y N Y
Root Cause2
Solution3
4
掷骰子的游戏
一枚骰子掷下去后点数为1、2、3、4、5、6各出现的可 能性有多大？ 我们大家都知道一枚骰子掷下去后， 各个点数出现的机会均等，每个点数 出现的可能性都是1/6。
可能出现 的点数 可能性 大小
1/6
1/6
1/6
1/6
1/6
1/6
5
一个顾客的期望 设有一对完全相同的骰子，把这一对骰子随机掷下， 一对骰子两两组合的点数最多出现11种结果，这种 结果的组合点数可能是2、3、4、5、6、7、8、9、 10、11、12。
7 6 5 4 3 2 1 0 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
掷到“两点”的机会是相当低 的。 掷到“七点”的机会却十分大 事实上,用“公平”的骰子，我 们可以预估到有16% (1/6)机会 得出 “七点” ，有5.5% (1/18) 机会得到“十一点“。 知道能得到指定点数的概率对 如何下赌注非常重要。
增加盈利
正确的计划和实施六西格玛能带来长期及短期的效益
24
六西格玛的历史 从80年代到90年代初期，摩托罗拉公司和其他相当 多的美国和欧洲公司一样，面临日本公司不断的蚕食 过去他们所占据的市场主导地位。 六西格玛管理对于摩托罗拉来说是一个持续的将自 己的表现和客户的要求进行比较，并以百万分之三点 四的缺陷率为改进目标的雄心勃勃的革命性的方法。 摩托罗拉推行六西格玛管理得到了当时的董事长 Bob Galvin的支持并获得了140亿美元的财务收益。整 个公司从80年代的岌岌可危重新成为市场的领导者。
每一次处理一个主分支…顺着分支往下挖掘， 展开，使可能的根本原因得以浮现,多问Why
最终问题 陈述 最终问题 陈述
在鱼骨图上构建主分支
阶段评审
+ 缺陷 --
用“存在/不存在” 工具验证根本原因
根本 +
原因 --
20
改进阶段的工作流程
1 产生具有明显作用的和有创造性 的解决方案来消除在分析阶段得以 验证的根本原因. 随之制定一个计 划来验证解决方案以确保其能消除 根本原因. Practical
Before
3s
Target
1s
2s
3s
USL
Target
6s
USL
After
6s !
Six Sigma…World Class Standard
8
6σ 是衡量质量的指标
合格率
30.85% 69.15% 93.32% 99.38% 99.977% 99.99966%
s水平
1 2 3 4 5 6
DPMO
Q1 01 Q2 01
起草初始问题陈述
Start 1/1/01 1/15/01 2/15/01 3/15/01 4/13/01
End 1/15/01 2/15/01 3/15/01 4/13/01 5/15/01
Duration
1/7 1/14 1/21 1/28 2/4 2/11 2/18 2/25 3/4 3/11 3/18 3/25 4/1 4/8 4/15 4/22 4/29 5/6 5/13 5/20 5/27 6/3 6/10 6/17 6/24
我们进行决策是基于数据而非靠运气 我们真正需要的是什么数据和信息 我们怎样利用数据和信息来得到最大的最终 收益
13
你会以掷骰子的方式来运作你的公司吗?
由于流程及其输出是变 化的。不懂得其中的变 异及控制方法就去运作 一间公司，就象是以身 家性命去澳门赌博一样。
14
掷骰子的结果是如何变化的?
问题所在!（项目焦点）
Pareto Chart 100 90 80
70
100
80
70
Frequency
60 50 40 30
20
60
40
20 10 0 1 2 3 4 5 Categories (variable: VAR1)
8 1.5 0.5
20
0
对数据进行分层
Value
Cumul. Percent
有位顾客，仅仅需要能两两 组合成4、5、6、7、8、9、 10、11的结果。请问能使这 位顾客期望实现的概率有多 大？不能使这位顾客满意的 风险是多大？
6
一对骰子出现的全部组合有多少？
骰子2
2 3
3 4
4 5
5 6
6 7
7 8
4
5
5
6
6
7
7
8
8
9
9
10
6
7
7
8
8
9
9
10
10
11
11
12
7
6σ是衡量质量的指标
DMAIC Storyboard
Define
Project Planning Worksheet Flowchart
Good Gap Target
Measure
Graph Pareto Chart
l l l
Data Collection Plan Initial Problem Statement Final Problem Statement
• 确保流程改善措施能够降低根本原因 (改进阶段发现的) 然后导致了 缺陷的降低.建立流程控制体系(SPC 等), 确保我们可以 “维持收益 ” 并且不会倒退到旧的行为方式上. 在机构内部寻找推广的机会以增 加效益.
确保根本原因的降低 带来了缺陷的降低
l l l l
Effect
l l
对比定义阶段的指标 需要6个点的数据
Replicate across the business
17
定义阶段的工作流程
定义CTQ(产品和服务的客户的关键需求) 确定客户需要你改进的流程（作出流程图）, 然后 在初始问题陈述里说明现存的问题,即你想要解决的问题 客户及其需求 •外部客户 •内部客户 •利益相关者 流程图 选择关键质量指标 CTQ
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
2
Control
Defect Reduced Indicator from DEFINE
l
Process Management System
Guidelines & Training Materials
l l
Effect
l l l
Good
Target Before After Before After
同样地, 在作出业务决定时能有效的使用数据可以助你了解业 务的流程表现如何。
15
解决问题的程序及流程 六西格玛通过领导及完成六西格玛项目的方式 来解决问题的程序及流程为--
D
定义
M
测量
A
分析
I
改善
C
控制
16
DMAIC步骤
定义问题和流程 测量问题所在/非问题所在 分析和验证根本原因 通过消除根本原因来改善流程 对流程进行控制以防倒退
0 0
2
4 4 5
6 6 7
8 8
10
3
均值与标准差概念的直观理解
第一组数据的 x
s
1 ( 2 4 6 8 10 ) 6 5
(2 6) 2 (4 6) 2 (6 6) 2 (8 6) 2 (10 6) 2 3.16 4
第二组数据的 x
691,500 308,537 66,807 6,210 233 3.4
* 每百万个机会中的缺陷数
9
当流程能力，西格玛数值增长时，缺陷水平以指数递减
6σ是一个目标
99% 合格率 (3.8 Sigma)
每小时遗失邮件20,000 封 每天供应15分钟不健康饮用 水 每周发生5,000 起医疗事故
99.99966% 合格率(6 Sigma)
Good
结果达到或 者超出目标
Target Before After Before After
阶段评审
监控(SPC)
计算最终收益
把解决措施融 入日常工作中
确认流程图，建 立流程控制体系
22
六西格玛是一种文化 六西格玛使得我们不断学习，六西格玛创造一个 学习的核心竞争力。
学习实际，分析和创造技巧 学习技术工具来解决流程业务问题 倾听客户来学习 学习其他公司的最佳实践
Analyze