六西格玛统计学基础
什么是六西格玛
什么是六西格玛?六西格玛即6σ，σ是一个小写西腊字母，读作西格玛，是统计学术语，代表标准差，日常交流中人们使用得并不多。
作为眼下最时髦的企业管理手段，六西格玛的含义是指：通过设计、监督每一道生产工序和业务流程，以最少的投入和损耗赢得最大的客户满意度，从而提高企业的利润。
它希望达到的目标：六西格玛，意味着每一百万个机会中只有3.4个错误或故障。
六西格玛是一项以数据为基础，追求几乎完美的质量管理方法。
西格玛是一个西腊字母σ的中文译音，统计学用来表示标准偏差，即数据的分散程度。
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品质的统计尺度。
任何一个工作程序或工艺过程都可用几个西格玛表示。
六西格玛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%。
而三西格玛的合格率只有93.32%。
六西格玛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七、实施六西格玛的步骤：1、六西格玛强调对关键业务流程的突破性的改进。
2、六西格玛的开展依赖于高层领导的高度重视。
3、六西格玛质量水准是一个明确的，雄心勃勃的诱人目标4、六西格玛管理强调顾客驱动。
5、六西格玛关注于产生结果的关键因素。
6、六西格玛强调任何产出都可以测量、改善并加以控制的。
7、围绕客户之声，注重客户满意度的提高。
8、六西格玛强调全员参9、六西格玛是一种由顾客驱动的管理。
2、八、企业如何运行六西格玛：一般说来，企业推动六西格玛的方式，领导者应先就公司发展的目标展开一套策略，针对主管进行训练，学习分析及运用六西格玛的工具，在负责专案的同时，大量培训员工发展新技能，成为持续改进的力量。
一、什么是六西格玛? 六西格玛即6σ，σ是一个小写西腊字母，读作西格玛，是统计学术语，代表标准差，日常交流中人们使用得并不多。
作为眼下最时髦的企业管理手段，六西格玛的含义是指：通过设计、监督每一道生产工序和业务流程，以最少的投入和损耗赢得最大的客户满意度，从而提高企业的利润。
6sigma统计基础(Fysip)
等)、水文气象(年最高气温、雨量、水位、
② P(X>180) = 1-0.9854 = 0.0146
风速波高)等
③ P(160≤X≤180) = 0.9854-0.0729 = 0.9125
峰度：分布平坦性的度量
=
(−)4
4
- 3 参考样本峰度
V()
1
=
=
1
V( (1 +
2
1
2)
(n
2
2 + ⋯ + ))
2
=
参考中心极限定理
n
随机变量的标准差，正态分布曲线
① V(C) = 0
拐点到中心线的距离 = ()
② V(aX) = 2 V(X)
③ X1和X2相互独立时，V(aX1±2) =
2 V(X1) + 2 V(X2)
1
− 1 +
ν+1
1
2 ∗ 1 ∗
ν
2
2
1+
2
2
2
2+ ( − 1)
1
+1
2
2
− 1 +
2
1
− 2 1 +
期望0，方差
−2
ν1
ν1−ν2
ν1+ν2
2
2
2
∗ ν1
∗
ν1 +2 ν2
ν2
•X3k+2 + 0.25 (X3k+2 – X3k+1) = 32.25(n = 40+2)
第七章 基础统计学 六西格玛
第四事业部 冯春园编写
本章的主要内容
1. 数据的类型 2. 数据概要
用数值描述 集中趋势 离散趋势 形状
图形描述 点图 盒子图 直方图
3. 正态分布 4. 介绍一些其他分布 5. 一些其他的图形
时间序列图 散点图 柏拉图
基本统计
什么是数据
数据是来自观察的
由一个流程所收集的数据可以让我们描绘流程、了解流程、改善流程、甚至是 控制流程
Minitab:统计Æ基本统计Æ显示描述性统计
Measures of Variation变异的测量
Range:极差 最大值与最小值之间的数字距离
Range = max − min
Inter-Quartile Range四分位数
四分之一位数: 把数据从小到大排列后,25% 位置的那个数 四分之三位数: 把数据从小到大排列后,75% 位置的那个数
其概率密度函数为：
e f (x | μ ,σ 2 ) = 1
−(x−μ )2 2σ 2
Variation (Dispersion) 数据的分布趋势 ¾ Range 极差 ¾ Inter-Quartile Range 四分位数 ¾ Variance 方差 ¾ Standard Deviation 标准差
Shape 形状 ¾ Skewness 偏斜 ¾ Kurtosis 峰度
Measures of Central Tendency集中趋势的测量
σ σ + 2
2
X1
X2
一条重要的统计规则
两种TP产品，已知其加工过程如下图，多片组合，根据以往经验知道两片贴合的偏移的标准偏差。
σ1 σ2 σ3
σ σ σ σ = 2 Total
六西格玛讲解
在通用电气公司应用六西格玛取得了巨大成功后，很多 企业开始大力推行六西格玛管理，如IBM-UK公司、福特、杜 邦、东芝、惠而浦、三星、LG、西门子、爱立信，除了以上 这些制造型企业，六西格玛在服务型行业也取得了良好的推 广效果，如英特尔、微软、泛美保险公司、亚马迅网站、 Bankers Life Insurance公司、Capital One Services公司、 花旗银行、美国运通等等。现在， 20%以上的财富500强已 经实施或正在实施六西格玛管理法。以下为部分受益于六西 格玛的企业：
2、六西格玛的推广
六西格玛方法的创造者是摩托罗拉公司，但真正将这一方法变成管 理哲学和实践的是杰克〃韦尔奇领导下的通用电气公司。 在杰克〃韦尔奇的带领下，通用电气公司于1995年开始了它的六西格 玛计划，在1996年初开始把六西格玛作为一种管理战略列在其三大公 司战略举措之首（另外两个是全球化和服务业），全面推行六西格玛变 革方法。通用电气首创了倡导者（champion）、黑带大师（master black belt）、黑带（black belt）、绿带（green belt）的组织形式， 使六西格玛逐渐演变为一个管理系统。总裁杰克〃韦尔奇把六西格玛描 述为“公司实施最富挑战性且回报最高的战略”。他在公司1999年2月 致股东的信中说道：“通用电器的六西格玛质量2000将成为对我个人 而言最大的汇报以及有史以来收益最大的项目……从3年前我们开始对 六西格玛项目进行大量投资到目前为止，已经投入了超过10亿美元的 资金，而得到的回报是财务状况成指数增长。”
4、六西格玛的相关术语
因素（Factors）：在实验设计中在不同水平变化的变量。 失效（Failure）：当一个设备不能完成所希望的功能时即位失效。 失效模式与影响分析（FMEA，Failure Mode and Effects Analysis）：用来分析产品或服务及其过程由于失效导致风险的方法。 方差分析（ANOVA，Analysis of variance）：将因素对质量特性 的影响与误差对质量特性的影响加以区分并做出估计，然后进行比 较，分析、推断哪些因素或哪些因素间的交互作用对质量特性有显 著影响。 回归分析（Regression Analysis）：利用实验所得到的数据，通过 数学模型的方法来量化响应变量和影响变量之间的关系。 实验设计（DOE，Design of Experiments）：析因实验和相应的改 进方法。 回归分析（Regression Analysis）：变量间关系的分析方法。
六西格玛基础知识2
成立了品尝小组，对面包的口味进行评级。
需要对这个面包口味Y的测量系统的正确性进行验证。
测量阶段 第3步……验证口味Y的测量系统的正确性？
如何验证面包口味Y的测量系统的正确性? •让品尝小组闭上眼睛,测定几个面包样本 •有些样本重复使用
小组 面包口味评定的等级
A
5
8
9
B
4
9
1
C
4
9
2
D
8
2
六西格玛管理基本知识
二○○八年三月
第一章 六西格玛是什么？
1、Sigma()是什么？
➢ 是一个希腊字母。 ➢ 代表“标准差”。
“西格玛”一词源于统计学中标准差“σ”的概念。 标准差“σ”表示数据相对于平均值的分散程度。
➢σ：表示分布的散布大小。
σ大意味着分布的散布程度较大，也即分布较分散； σ小意味着分布的散布程度小，也即分布较集中。
过程输出质量特性平均值 () 往往在规格中心点周围漂移，漂 移幅度在规格中心点±1.5σ范围 内。
如果将±1.5σ漂移计算在内， 6σ质量特性的不符合规范限产 品为0.00034%，即3.4ppm。
下限
上限
1.5 σ 1.5 σ
-6Ơ- 5 Ơ -4 Ơ -3 Ơ -2 Ơ -1 Ơ +1 Ơ+2 Ơ+3 Ơ+4 Ơ+5 Ơ+6 Ơ
面包为什么卖的不好？ 进行调查---
•服务质量 •卫生质量 •面包质量 •面包价格 •……
顾客看重面包的什么质量特性?
➢蓬松度 ➢软硬度 ➢香 味 ➢新 鲜
3% 3% 4% 9%
百分比
九龙面包质量特性调查结果
90 81
六西格玛统计学入门初步(ppt 75页)
58
70.8
总均值y 63.8 63.8 63.8 63.8
差
-0.92 0.98 -5.82 6.98
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
規
上限
1.6
1.6 12.5 8.22 8.15 8.085 M5X0.8
格
下限
8.20 8.13 8.055 M5X0.8
检测工具 粗糙度仪 粗糙度仪 粗糙度仪 千分尺 千分尺 千分尺 硬度计
MAX
MIN
R
平均値 X
標準値 S(n-1)
LS L
Ｂ３
100
1.0
LS L
U SL
0.5
Ｂ３
0.0
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
X va l
3
4
Ａ
5
B1、B2、B3的工程能力比A的小
20
实际工作中的例子
新产品开发时过程能力的计算
品質保証部門行き
【初物品質確認記録】
部品名称
作成日 会社名
部品番号
2011.4.14 宁波精益创诚轴业有限公司
承認 調査 担当
3
0.653 0.857 4.521 8.210 8.130 8.065 OK
4
0.769 0.829 3.842 8.200 8.140 8.070 OK
5
0.683 0.921 6.254 8.210 8.135 8.070 OK
六西格玛是什么解读
六西格玛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，即数据的分散程度。
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品质的统计尺度。
任何一个工作程序或工艺过程都可用几个西格玛表示。
六个西格玛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％。
六个西格玛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。
六西格玛（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。
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质量管理哲学。
六西格玛类似于SPC（统计性工作程序控制）吗？六西格玛是一个致力于完美和追求客户满意的管理理，SPC是一个支持六西格玛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等均是实现六西格玛必不可少的工具。
实施六西格玛的目的是什么？为企业实施六西格玛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。
六西格玛适合于什么样的企业？它适用于任何水平、任何企业，它功能强，可以测量到百万分之一的水平。
因为它是要影响到整个公司，实施六西格玛需要上层领导的大力协助。
六西格玛基本知识培训
6s
R&D 6σ
顾客 Needs 调查
QFD 设计 S-1 FMEA
工序 FMEA
QFD 预备 类似 S-2 CTQ 工序
选定 Data 收集
CTQ的 Z值 收集
Z值
CTQ
最适化, 评价
设计 会议
改善
E/S E/S 开发图面 制作 品评会 确定
部品 入库
P/L P/L 补品 P.P P.P 制作 品评会 入库 制作 品评会
3/44
6s
Ⅰ. 什么是6σ?
1. 什么是统计?
6s
◆ 母体和标本
母体
(N=1,000)
标本
(Sample,n)
Sample 10个的测定
(规格 : 100±4)
• 全数检查从时间上、 规格 经济上是不可能的！ 下限
Ⅹ
Ⅹ
Ⅹ ⅩⅩ Ⅹ ⅩⅩⅩⅩ
规格 上限
• 使用Sample的统计變數 （平均值和散布）来
4/44
Ⅰ. 什么是6σ?
6s 2. 6σ的问题解决方向
平均值偏离 Target
T
USL
USL
μ
改善偏移 (平均值移动到 T)
平均值与Target重合
T
USL
USL
μ 散布大,因此脱离规格
T
USL
USL
μ
改善散布 (散布缩小)
5/44
6σ 目标是
工序 中心化
散布 缩小
Ⅰ. 什么是6σ?
6s 3. 6σ的定义
16/44
Ⅰ. 什么是6σ?
8. 6σ的哲学
6s
◆ 对某种现象不能用定数表现 ◆ 这意味着没有正确了解有关它的问题 ◆ ‘不知道’以‘不能管理’表现出来 ◆ 这意味着不能再改善现在的状况
6西格玛基础知识
六西格玛管理对企业文化的影响
企业文化：简单地说，企业文化就是“我们这儿的 做事方式”。 当战略与文化发生冲突时，文化恒胜； 当企业文化与变革的精神不相容时，变革的努力将 遭到失败。 致力于产品与服务质量改进时，花大力气去改造与 六西格玛质量不相适应的企业文化。创造出良好的 企业文化，保证六西格玛质量战略的成功。
六西格玛的主要工具
例：电阻阻值的下限为 95欧姆，上限为105欧 姆，现场测得一批电阻 阻值，服从正态分布N （101，22），计算其 CP，CPK。
六西格玛的主要工具
基本技术 新、旧QC七大手法 高级技术 ◆SPC 度量、分析、改进和监控过程的波动 ◆DOE/田口方法 优化设计技术，通过DOE，改进过程设 计，使过程能力达到最优。 ◆FMEA 风险分析技术，辅助确定改进项目，制定改进目标。 ◆QFD 顾客需求分析技术，辅助将顾客需求正确地转化为 内部的工作要求。 ◆防错法 从根本上防止错误发生的方法。
六西格玛的主要工具
软技术 ◆领导力 ◆提高团队的工作效率 ◆员工能力与授权 ◆沟通与反馈
6西格玛管理
六西格玛管理的基本含义： 1、以顾客为关注中心； 2、基于数据和事实驱动的管理方法； 3、聚焦于流程改进； 4、有预见的积极管理； 5、无边界的合作； 6、追求完美，容忍失误。6西格玛 Nhomakorabea理
六西格玛的主要工具
例：生产100块电路板， 每块电路板有10个缺陷 机会，检验后发现21个 缺陷。计算其DPU、 DPO、DPMO。
六西格玛的主要工具
☆过程能力 ◆CP=规定的总偏差/6倍标准差 ◆CPK=（上偏差-平均值）/3倍标准差与 （下偏差-平均值）/3倍标准差二者的较小值。 ◆当平均值与中心值重合时，CPK=CP； 当平均值与中心值有偏移时，CPK＜CP。
6Sigma基础知识
短期目标西格玛值 zstz来自是短期过程能 st力指数：
=1.0， 不良；
=4.0，中等性 能；
=6.0，世界级。
长期目标DPMO
根据百万机会 缺陷数DPMO， 可以确定西格 玛水平
DPMO作为长 期目标
行业基准评价手段
度量西 格玛水 平是一 个行业 基准评 价的手 段
6σ质量的统计量
6σ：3.4ppm
计算连续特性DPMO值的例子
计算连续特性DPMO值的例子
计算连续特性DPMO值的例子
6σ质量的统计量 (3) 百万分之比率（PPM：proportion per million）
如：3.4ppm=3.4/1000000.
6σ质量的统计量
(4) 西格玛（σ）和西格玛值 zst
在统计学中，σ是描述变异的程度，即为 标准差，指出缺陷发生的可能性。
底线、顶线
底线（Bottom Line）：公司在一个给定的时期 内的净收益或利润。
BL=收入-费用
费用一般分为两部分：出售货物和服务的成本，一般包括直接材料成本、 直接人力成本和制造营业间接成本；周期性成本，包括：销售费用、一 般和管理支出、利息支出和所得税支出等。
顶线（Top Line）：真实表达顾客对企业满意 的收入。总收入水平基本上是由市场份额和公 司销售产品的价格组成，这两项在很大程度上， 都取决于顾客的满意程度。
过程（process）:为了顾客,在重复的流中 把输入因素转化为输出因素的一个或一 系列活动.
员工（employee）
过程性能与成本
传统理论： 1、过程性能越好，成本越高； 2、过程性能最佳成本位于预防和评估成本
等于失效总成本的点上。
Motorola经验：过程性能越好，或缺陷越少， 预防和评估的成本以及失效的成本越低。
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。
6西格玛基础知识
- 1 - 11253702.doc6西格玛基础知识目录一、6西格玛质量---------------------------------------------------------------2二、六西格玛的主要工具-----------------------------------------------------3三、六西格玛管理--------------------------------------------------------------3四、六西格玛管理对企业文化的影响--------------------------------------4五、六西格玛管理战略--------------------------------------------------------5六、六西格玛与传统质量活动的不同--------------------------------------6七、为什么要用六西格玛管理-----------------------------------------------7八、为什么要用六西格玛质量-----------------------------------------------7九、用六个西格玛降低成本----------------------------------------------8十、从顾客角度看六西格玛质量--------------------------------------------9 十一、六西格玛常见问题解答-------------------------------------------10附：6si gm a成功案例一、金宝电子：步伐稳健行走于6σ之路--------------------------------------------15二、GE：用电子商务赚了大钱------------------------------------------18三、“六个西格玛”－GE成功的之道------------------------------------22四、六个西格玛之谜----------------------------------------------------24第 1 页共34 页6西格玛质量6σ：新世纪的质量理念6σ首先是由摩托罗拉公司于80年代将其作为组织开展全面质量管理过程这实现最佳绩效的一种质量理念和方法，就此也是摩托罗拉公司成为美国波多里奇国家质量奖的首位获得者。
六西格玛基础知识
1、以工程师的角度：六西格玛是一个问题解决的方法论。 以工程师的角度：六西格玛是一个问题解决的方法论。 2、以管理者的角度：六西格玛是一个与战略结合，持续改善的运营体系。 以管理者的角度：六西格玛是一个与战略结合，持续改善的运营体系。 3、以领导者的角度：六西格玛是一个工作文化，让大家有共通语言的文化 以领导者的角度：六西格玛是一个工作文化，
单个数值 (n=1) 单值移动全距 （ I-MR ）
注: X-Bar S 适合 于群大小 (n) > 10
缺陷的概率低吗? 缺陷的概率低吗 泊松分布 是
否
如果你知道Bad数量 如果你知道 数量, 数量 那你知道good数量吗？ 那你知道 数量吗
二项分布 是
单值移动全距 （I-MR） ）
每个样本的概率面积不变? 每个样本的概率面积不变 (样本数不变吗 样本数不变吗?) 样本数不变吗 否 u图 是 c图
8D概念与步骤 概念与步骤-1
①
8D又称团队导向问题解决方法、8D问题求解法 问题求解法（8D Problem Solving）是福特 公司处理问题的一种方法,亦适用于制程能力指数低於其应有值时有关问题的解决 亦适用于制程能力指数低於其应有值时有关问题的解决，它 提供了一套符合逻辑的解决问题的方法， ，同时对於统计制程管制与实际的品质提升架 起了一座桥梁。
样本数不变? 样本数不变 否 p图 是 np 图
过程能力的概念
1、定义
④
过程能力控制图是用于区分由异常或特殊原因所引起的波动和过程固有
的随机波动的一种统计工具。
是指过程加工质量方面的能力，它是衡量过程加工内在一致性的 过程能力决定于 它是衡量过程加工内在一致性的。 质量因素而与公差无关。 2、过程能力的意义 1）SPC的基准： 过程能力即稳态下所能达到的最小变差。过程能 就是统计控制状态或称稳态，过程能力即稳态下所能达到的最小变差 力反映了稳态下该过程本身所表现的最佳性能(分布宽度最小)。因此，在稳态下，过 力反映了稳态下该过程本身所表现的最佳性能 程的性能是可预测的，过程能力也是可评价的 过程能力也是可评价的。离开稳态这个基准，对过程就无法 预测，也无法评价。 2) 过程能力的决定因素： 过程能力决定于由偶因造成的总变差 。当过程处于稳态时，产品的计量质量特 性值 有99.73%落在u±3 的范围内，其中 其中u和 为质量特性值的总体参数，也即有 99.73%的产品落在上述6 范围内，这几乎包括了全部产品 这几乎包括了全部产品。 故通常用6倍标准差(6 )表示过程能力 表示过程能力，它的数值越小越好。 注意：根据上述，在评估过程能力之前 在评估过程能力之前，首先必须将过程调整到稳态，并 且当所 使用的控制图已经判稳，反映过程处于稳态 反映过程处于稳态，然后才能开始对过程能力进行评估。
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
六西格玛绿带教材-GB08 基础统计学
第2步：流程分析
完成失效模式影响分析和控制计划评估
更新控制计划
第4步：流程控制
流程控制计划定稿 完成复合变量研究和识别潜在的关键输入 持续验证流程能力和稳定性 评审数据给关键输入变量优先排序
Compiled by TCCSH in 2012
输出 内径 外径
加工处理流程图表
13
Compiled by TCCSH in 2012
选择统计手法
这些是可用于分析所有关联输入/输出数据的统 计
输出 描述型 描述型 Chi-square 判断分析 逻辑回归 变量型 方差分析
输入
变量型
相关分析 多元回归
14
Compiled by TCCSH in 2012
19
Compiled by TCCSH in 2012
如果我们收集足够的样本，就能够用一条线表示这台机器生产零件A的 这条线描述了这一工序所有可能出现的结果，称之为分布 曲线下的区域 = 1 (100%)
Dotplot
分布
. ..::. .::::::::: . ::::::::::::::.. .:::::::::::::::::::. ::::::::::::::::::::::.. ..:::::::::::::::::::::::::::.. .......:::::::::::::::::::::::::::::::::::.:.......... -----+---------+---------+---------+---------+---------+-Diameter 96.0 98.0 100.0 102.0 104.0 106.0
质量管理中的六西格玛方法
质量管理中的六西格玛方法六西格玛，是一种以统计学为基础的质量管理方法。
它的目标是通过减少过程中的变异性，提高产品和服务的质量水平，以达到客户满意度的提升。
本文将介绍六西格玛方法的原理和应用，以及如何在质量管理中有效运用。
一、六西格玛方法原理六西格玛方法通过对生产和业务过程中的数据进行收集和分析，目的是找出过程中的缺陷和问题，并采取相应的改进措施。
它以数据为基础，以解决问题为导向，采用DMAIC（定义、测量、分析、改进、控制）的步骤，来持续改进和优化业务流程。
1. 定义阶段（Define）：确定问题的范围和目标，明确关键绩效指标和客户需求，制定改进目标和项目计划。
2. 测量阶段（Measure）：收集和测量关键数据，建立数据收集系统，明确问题的成因和影响因素。
3. 分析阶段（Analyze）：对数据进行分析，确定问题的根本原因，找出导致质量问题的关键环节。
4. 改进阶段（Improve）：制定改进方案，通过实施变革和改进措施，消除缺陷和改善过程绩效。
5. 控制阶段（Control）：建立控制措施和监控系统，确保改进结果的持续性和可持续性。
二、六西格玛方法的应用领域六西格玛方法最初被广泛应用于制造业，但现在已经扩展到服务业和各个领域。
以下是一些常见的六西格玛应用领域：1. 制造业：通过减少过程的变异性，提高产品质量，降低不良品率，提高生产效率。
2. 金融服务：优化流程，提高客户满意度，减少错误和交易失败率。
3. 医疗保健：改进医疗过程，降低手术风险，提高患者满意度。
4. 物流运输：优化供应链，减少运输时间和成本，提高交付准确性。
5. 酒店旅游：提高客房清洁率，缩短客户等待时间，提高服务水平。
三、在质量管理中应用六西格玛方法的步骤在质量管理中应用六西格玛方法，可以以下面的步骤为指导：1. 确定质量目标：根据客户需求和组织目标，明确质量目标和改进的关键领域。
2. 收集数据：建立数据收集系统，收集与质量相关的数据，包括产品质量数据和过程性能指标。
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格玛（6）定义 PPM-西格玛 Z 数-CPK 质量度量换算质量工程的统计观点总体 与样本统计量置信区间统计推断中心极限定理标准变换（Z 变换）常用品质 工程分布及其应用二项分布泊松分布指数分布 t 分布卡方分布 F 分布三、假 设检验 假设检验与应用两类错误显著性水平与置信度假设检验程序 Z 检验 t 检验两 个总体均值的 t-检验总体标准差 的检验双总体成对 t-检验总体比例的 Z检验卡方列联表四、方差分析 ANOVA 方差分析与应用术语及统计量因子与水平自由度方差分析的判断准则：单因 子方差分析多因子方差分析五、 回归分析 回归分析与应用一元回归方程回归方程的显著性检验一元回归的方差分析 利用回归方程作预测相关分析与散点图六、 统计解决方案 Minitab 借助 Minitab 理解统计学原理 Minitab 与六西格玛 Minitab 界面 Minitab 基 本操作 Minitab 输出数据的统计意义显著水平的设定与解释 P 值的含义与判 读 Minitab 统计功能应用示范-- 一组数据的基本统计分析 -- 箱体图 -- 直方图 -- 正态性检验 -- 控制图/CPK/PPM -- 假设检验 -- 方差分析
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六西格玛统计学基础
随机现象与随机变量计量型数据与计数型数据概率统计分布正态分布及其 性质用正态分布展现和解释过程过程不合格品率的计算 3 质量与 6 质量六西
【课程背景】 摩托罗拉、通用电气创造发展了六西格玛，引领了全球质量管理直至经营模 式的新潮流，极大地提升了产品及服务质量。六西格玛是基于数据的方法， 概率与数理统计是推行六西格玛项目的基础，也是品质工程的理论基础，没 有统计基础的品质管理，谈不上真正意义的品质管理。授课人凭借深厚的统 计理论根底及丰富的流程品管经验，结合品质工程实践中的常见问题，深入 浅出地阐述讲解统计原理及应用方法，带领学员逾越生涩难懂的统计理论难 关，协助工程师、黑带绿带，借助统计学工具探讨问题，解释数据，规避风 险，做出正确的、经济的、可靠的决策。 【授课时间】3 天 【课程目标】 透过课程培训，使企业和学员 了解统计学基本原理；了解掌握质量工程实践中常用的统计学要素与方法； 用统计学语言探讨问题，分析数据，改进品质；为熟练掌握 Minitab 提供理 论支持；为夯实提升企业质量管理水平及推行六西格玛奠定统计基础。【课 程内容】 一、数理统计与六西格玛 统计学揭示现象发生规律的科学不能简单的用平均数解释数据没有统计基 础的决策是盲目的统计学与品质工程统计学与六西格玛二任意编辑
-- 回归分析 七、统计分布表格的解释与运用 标准正态分布表 t 分布表泊松分布表卡方分布表 F 分布表
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