31_六西格玛之测量_Y值确认
六西格玛管理之测量
六西格玛管理之测量简介六西格玛管理是一种以数据为基础的管理方法，旨在通过减少过程变异性来提高质量，实现组织目标。
在六西格玛管理中，测量是一个重要的环节，它用于获取数据并分析过程的性能。
本文将介绍六西格玛管理中的测量过程，包括测量的目的、测量方法以及测量数据的分析与应用。
测量的目的在六西格玛管理中，测量的目的是获取对过程性能的客观、准确的数据。
通过测量，可以了解到当前过程的状况，确定过程的问题和改进方向。
在测量过程中，应该关注以下几个方面：1.关键指标：选择关键指标来衡量过程的性能，例如产品的质量、交付的准时性、客户满意度等。
这些指标应该能够反映出组织的目标和价值观。
2.测量频率：根据过程的特点和要求，确定测量的频率。
对于稳定的过程，可以适当降低测量频率；而对于变异性较大的过程，需要增加测量频率，及时捕捉问题。
3.数据收集：确定数据收集的方法和工具，确保数据的准确性和完整性。
可以使用问卷调查、观察、检测设备等方法来收集数据。
4.数据分析：对收集到的数据进行分析，了解过程的稳定性和能力。
可以使用统计方法来分析数据，例如均值、标准差、直方图、控制图等。
5.数据应用：将分析得到的数据应用于实际管理中，制定相应的改进措施和行动计划。
通过对数据的理解和应用，可以提高过程的性能和效率。
测量方法在六西格玛管理中，可以使用多种方法进行测量。
以下是一些常用的测量方法：1.问卷调查：通过向相关人员发放问卷，收集他们对过程的评价和意见。
问卷调查可以帮助收集大量的数据，并获取不同人员的看法和建议。
在设计问卷时，应注意问题的准确性和明确性，避免主观判断和误导。
2.观察：通过直接观察过程的进行，收集相关数据。
观察可以帮助了解过程的实际情况和问题。
在观察过程中，应注意记录关键数据和现象，避免遗漏重要信息。
3.检测设备：使用专业的检测设备来对产品或过程进行测量。
这些设备可以提供准确的数据，并能够检测到微小的变化和变异。
在使用检测设备时，应确保设备的准确性和可靠性，避免误差和偏差。
六西格玛y的定义关系
六西格玛的Y的定义关系一、六西格玛的基本定义六西格玛是一种追求卓越品质和持续改进的管理哲学，其核心目标是降低缺陷和变异，使产品和服务的质量水平达到六标准差（6σ）以上。
在六西格玛中，“Y”通常被定义为过程输出变量，它是影响产品质量、客户满意度等关键绩效指标的因素之一。
通过对Y的测量和控制，企业可以识别并解决潜在的问题，提高生产效率和客户满意度。
二、六西格玛的实施方法六西格玛的实施方法主要包括定义、测量、分析、改进和控制五个阶段，简称DMAIC流程。
在定义阶段，企业需要明确项目的目标和范围，识别影响产品质量和客户满意度的关键因素（Y）。
测量阶段对关键因素Y进行数据收集和统计分析，了解现有过程的变异程度。
分析阶段则通过对数据的分析，确定关键因素Y的影响程度和潜在问题。
改进和控制阶段则针对关键因素Y制定改进措施，并实施控制计划，以降低变异和缺陷。
三、六西格玛的管理原则六西格玛的管理原则包括基于数据驱动的决策、关注客户需求、关注过程改进、使用量化的方法和工具以及团队合作等。
这些原则是六西格玛实施的基础，它们确保了企业能够根据实际数据制定决策，关注客户需求，明确改进方向，并采用适当的工具和方法来解决问题。
同时，团队合作也是六西格玛实施中必不可少的要素，只有各部门之间密切合作，才能实现整个组织的持续改进。
四、六西格玛的优势和效果实施六西格玛可以帮助企业实现许多优势和效果。
首先，六西格玛可以显著提高产品质量和客户满意度。
通过对关键因素Y的精确测量和控制，企业能够降低缺陷和变异，提高产品质量的稳定性和可靠性。
同时，关注客户需求并将其置于企业核心地位可以帮助企业在市场中建立良好的口碑和客户关系。
其次，六西格玛可以帮助企业降低成本和提高效率。
通过减少废品和返工，企业可以降低生产成本和资源浪费。
同时，通过改进过程和消除不必要的工作环节，企业可以提高工作效率和流程效率，进而实现更高的经济效益。
最后，六西格玛可以促进团队合作和创新。
六西格玛基本概念
六西格玛基本概念什么是西格玛 (1)什么是六西格玛 (1)六西格玛的由来 (1)什么是变异 (2)什么是业务流程 (2)六西格玛为什么关注流程？ (3)职能型组织VS流程型组织 (3)六西格玛基本公式 (3)六西格玛基本路径 (4)六西格玛是一种卓越的管理哲学 (4)六西格玛是一种衡量流程管理能力的尺度 (4)六西格玛是一个改善业务流程的工具箱 (5)六西格玛的绿带，黑带和黑带大师和明星 (5)什么是六西格玛明星？ (5)六西格玛培训证书和认证证书 (6)六西格玛与ERP的关系 (6)六西格玛和ISO的关系 (6)什么是西格玛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，即数据的离散程度。
对连续可计量的质量特性，用“σ”表示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。
任何一个工艺程序或服务过程的质量水平都可用几个西格玛表示。
什么是六西格玛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。
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%。
相关西格玛值的合格率换算如下：6个西格玛＝3.4失误/百万机会5个西格玛＝230失误/百万机会4个西格玛＝6,210失误/百万机会3个西格玛＝66,800失误/百万机会2个西格玛＝308,000失误/百万机会1个西格玛＝690,000失误/百万机会六西格玛的由来二十世纪八十年代，美国在电子，汽车制造等传统经济领域被日本企业打得节节败退，而且日本企业还大举收购美国的企业，购买大量美国土地，并且彻底打破了美国企业“高质量高价格”的固有经营思维模式。
在日本企业全球市场竞争的压力下，从美国政府到美国的企业界都在想方设法来改善产品质量和成本。
美国政府特别为此设立了鲍德里奇国家质量奖，而以摩托罗拉为首的几家企业在80年度中期则研究出了应用于产品质量改善的六西格玛管理方法（6 或Six Sigma）。
六西格玛实验设计方法
验证流程的稳定性和长期能力
. SPC; 流程能力分析
项目最终成果
. 项目指标(Y)的变化对比; 财务收益再计算
向学员介绍实验设计的概念 介绍一些实验设计 的关键术语 提供处理噪音变量的方法 提供洞察推论导览和实验的有效性的方法 介绍实验设计计划的工作路径
目标
认知的方法
被动地 - 观察自然发生的信息事件 (多变量研究)
如果行得通? 如果行不通?
单因子法
问题: 我们希望节省燃料，每加仑可以行驶 30 英里
试着按两水平设置改变输入变量，相信会伴随着节省燃料情况的显著变化. 看看会发 生什么.
速度 55 60 60 60
辛烷 85 85 90 85
轮胎压力 30 30 30 35
加仑里程（英里）
23 29 23 24
计算效应
我们将计算实验的效应 。首先针对 温度，我们将 水平为 (-1) 及 (1) 的 RATING 值 分別相加并计算平均值 (Sum/4).
Temp
-1 1 -1 1 -1 1 -1 1
Time
-1 -1 1 1 -1 -1 1 1
Chip
-1 -1 -1 -1 1 1 1 1
Rating
60 72 54 68 52 83 45 80
➢ 有影响的 X’s ，使Y的中心落在目标上 ➢ 有影响的 X’s ，使Y的变异最小化 ➢ 有影响的 X’s，最小化噪音变量的影响
(六西格玛管理)西格玛管理中常用的度量指标
（六西格玛管理）西格玛管理中常用的度量指标6西格玛管理中常用的度量指标6西格玛管理于“度量什么”和“怎样度量”上不同于传统的方法，它为提升组织的竞争力揭示出广泛的业绩改进空间。
由于测量对象、测量方法和数据类型不同，于6西格玛管理中有若干种用于业绩度量的指标。
下面我们就壹些常用的指标作壹介绍。
于6西格玛管理的度量中，常常用到下面的度量指标，它们是：FTY(FirstTimeYield)-首次产出率。
是指过程输出壹次达到顾客规范要求的比率。
也就是我们常说的壹次提交合格率。
RTY(RolledThroughputYield)-滚动产出率。
是构成过程的每个子过程的FTY之乘积。
表明由这些子过程构成的大过程的壹次提交合格率。
RTY=FTY1′FTY2?′?′FTYn式中：FTYi是各子过程的首次产出率，n是子过程的个数。
用FTY或RTY度量过程能够揭示由于不能壹次达到顾客要求而造成的报废和返工返修以及由此而产生的质量、成本和生产周期的损失。
这和我们通所采用的产出率的度量方法是不尽相同的。
于很多企业中，只要产品没有报废，于产出率上就不计损失。
因此掩盖了由于过程输出没有壹次达到要求而造成的返修成本的增加和生产周期的延误。
举例来说，某过程由4个生产环节构成(如图2-1所示)。
该过程于步骤2和步骤4之后设有质控点。
根据生产计划部门的安排，投料10件。
经过步骤1和步骤2的加工后，于检验发现2个不合格品。
1件须报废，另1件经返修处理后可继续加工，这样有9件进入了后续的加工过程。
这9件产品经过步骤3和步骤4后又有1件报废，1件返修。
整个加工结束后，有8件产品交付顾客。
因此，生产计划部门的统计数据是：产出率=80%。
这个统计数据不能表明于这80%中，有壹些是经过返修后交付的，这些返修活动增加了生产成本和生产周期。
如果我们用RTY来度量的话，能够见出，步骤1和步骤2的FTY1为8/10=80%，步骤3和步骤4的FTY2为7/9=78%。
六西格玛理论主要知识点大总结,快速了解六西格玛的法宝
改善
致命少数因子的明确化 Y,X
DOE
管理
改善成果的维持及对
CTQ项目的管理
X
Control chart
关注焦点 Y=F（Xs） Y
反应变量
从属变量（Y）
输出产品
X
现象
结果
X1……XN 独立变量（Xs） 输入原料 管理对象 原因
Process Mapping: 用于调查情报的流程
LSL
USL
23
ZST 技术
LSL USL
456 Good
ZST=3*CP ZLT=3 * PPK ZSHIFT=ZST - ZLT
定义&测量阶段
GB理论复习
离散型工程能力计算
➢Defect：缺陷或不良 ➢Opportunity：Defect在每个单位 上发生的机会 ➢Unit：测量的最小单位
✓DPU = Defect Per Unit 一个 Unit中存在的Defect的个数。
TP
Constant 9.0740 0.1556 58.31 0.000
X1
0.56921 0.02752 20.68 0.000 <0.05
X2
0.02634 0.02796 0.94 0.365 >0.05
S = 0.02139 R-Sq = 97.5%
R-Sq(adj) = 97.0%
有影响的因子 无影响的因子
的活动目标?平均值移动到目标值?减小散布?cp2ppk15?zst6zlt45正态分布的特征呈钟型分布中间频率高两边频率低左右对称一般情况下的分布遵循6895997原则寿命实验的数据不遵循正态分布的参数中心值散布平均值中央值标准偏差四分位数的参数计算给出一组数据计算他们的平均值和标准偏差1516171819171918171615活动阶段活动内容活动中心主要工具定义问题领域processmappinglogictreeparetoanalysisqfdgagerr工程能力分析rty通过对现象分析的问题与y的明确化graphanalysisftestttestanovaregressionchisquare通过对预备因子的分析找到主要x因子doe致命少数因子的明确化controlchart改善成果的维持及对ctq项目的管理yfxs关注焦点qualityfunctiondeploymentqfd
6西格玛管理咨询系统校准：追踪X变量和Y变量
6西格玛管理咨询系统校准：追踪X变量和Y变量代数中的一些概念通常用来描述实施六西格玛公司中的“闭环”概念（这并没有什么技术性，所以不必泄气，坚持读下去）。
图1表示了一个过程视角的企业模型。
图1的最左端是过程（或系统）的输入；中间是组织或过程本身（以过程图或流程图来描述）；在最右端是顾客（这是非常重要的）、最终产品和（我们期望的）利润。
在图2中，我们加入了一些字母，代表系统不同位置上的测量或者“变量”。
在输入和过程中的那些“X”表示系统“上游”部分发生的变化或产生的绩效。
右边的那些“Y”表示对企业绩效的测量，就像游戏中的最后得分一样。
公式Y=f（X）（“Y是X的函数”）只是用数学方式来说明系统输入和系统过程的变化或变量在很大程度上决定最终得分或者那些Y的产生。
X—输入或过程变量 Y—输出变量Y=f(X)闭环管理系统的诀窍并不简单，包括两个方面：1、要找出在业务过程和输入中哪些X对最终结果Y的影响最大；2、运用整体过程表现（那些Y以及其他一些外部因素）的变化去调整业务过程，以使它持续获利。
在实施六西格玛的公司里，变量X和变量Y已经成为日常用语。
而且，这些变量还有很多含义，例如：Y可以表示：战略目标顾客需要利润顾客满意度整体业务效率X可以表示：实现战略目标的基本行动业务工作质量顾客满意度的关键影响因素过程变量，如员工、周期、技术等过程输入（来自顾客或供应商）的质量许多公司或经理们对自己的X变量和Y变量之间的关系相当缺乏理解。
他们仅凭运气来使公司“这辆自行车”不偏离正轨；要不就是在行进途中做出大量的重大调整。
但是如果采用六西格玛方法去理解这个系统和相关变量，公司就可以通过对反馈信息的监视和响应而更平稳、更快捷地前进。
就像一个技术熟练的骑自行车者，公司能“自动地”对来自过程、供应商、员工，特别是顾客和竞争对手的各种信号做出反应，从而使优势和绩效达到新的水平。
文章来源：/liuxigemaguanli/561.html。
六西格玛管理之测量
13
2.流程图分析 （3）该项目改进各阶段的应用 流程图的使用可贯穿质量改进和解决问题的全过程。 改进阶段：叙述过程可能发生的变更并观察其影响，确定 将受变更影响的组织，在团队解决问题的努力之中吸收工 作人员参与；
（1）因果图的作用： a.协助全面查找问题的原因； b.记录已经产生的原因; c.直观显示了未证实的各种原因的联系； d.集中注意力到重要的联系上。
18
4.1 过程分析与文档
3.因果图与因果矩阵（cause and effect diagram）
（2）因果图的优点： a.结构清晰：直观反映可能原因，系统性，创新性，条理性； b.揭示出因果原因：描述错综复杂的潜在影响; c.便于交流：列出了所有可能的原因，便于交流；
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4.3 数据的收集和整理
（3）收集数据的方法
收集数据的方法有很多，最典型的是使用检查表。检 查表是收集过程数据时最常用的工具，常常用于DMAIC改进 方法的测量阶段。从前页最终装配过程缺陷检查表中可以 看出油漆是最常发生的缺陷。
Ω1
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4.3 数据的收集和整理
（4）抽样方法
为了确保数据的准确性和代表性，能从样本中正确推断总 体，必须采用适当的抽样方法，常用的方法有随机抽样、分层 抽样等。 a.随机抽样
的影响因素相互关联，无法将它们分开考察和解决时，所 常采用是一种的分析工具。
❖ 绘制因果矩阵的步骤： a. 在矩阵图的上方填入过程输出缺陷的形式或关键过程输 出变量。 b. 确定每一输出特性或缺陷形式的重要度，并给定其权重 （1~10，10代表的重要度最高）。
六西格玛
Six Sigma的焦点 Sigma的焦点
现象
结果 Y 非独立 输出 影响 症状
Y=
f(x)
原因 X1…Xn X1 Xn 独立 输入—过程 问题 根源
原因
通过检验Y 控制X 达到改进Y 通过检验Y，控制X，达到改进Y的目的
注意点
CTQ(Y) = F( X1, X2, X3, ... Xn )
● 只要是对顾客满意度有影响的任何特性
都能以选定CTQ 例) • 特定产品的规格（Spec.） • 发行又正确又有信赖性的请求书 • 修理必要的时间 • 亲切
• 顾客调查 • Focus Groups Interview • 顾客的要求事项Mapping • 质量功能展开 QFD • Quick Market Intelligence • Logic Tree • 排列图Diagram
过程能力 - Z
Z 值-- 是过程的平均值与规范的上、下限之间所包含的标准差个数，即标准化距离。 是过程的平均值与规范的上、下限之间所包含的标准差个数，即标准化距离。
Sigma水平是一种反映过程能力的统计度量单位。Sigma值与单位产品缺陷、 Sigma水平是一种反映过程能力的统计度量单位。Sigma值与单位产品缺陷、 水平是一种反映过程能力的统计度量单位 值与单位产品缺陷 百万机会之缺陷和缺陷发生的概率等指标密切相关。 百万机会之缺陷和缺陷发生的概率等指标密切相关。
USL 上偏差
3
σ1> σ2> σ3
4.5 6
6σ衡量指标 Z 衡量指标ZST
2 3 4 5 6
ZLT
0.5 1.5 2.5 3.5 4.5
PPM
308,537 66,807 6,210 233 3.4
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。
6西格玛12步完成
10,000 - . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
• 明确“可接受的西格玛 水平”
1,000 - . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 - . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
如何定义改进?
• 将竞争对手作为标竿 百万缺陷数
“好面包”烘烤过程
Freihofer
WONDER Pepperidge Farm
Sunbeam
• 关注缺陷 ( 即 口味等级< 7)
1,000,000 100,000 -
需提高 . . . . . . . . . . . . . . . . . 的. . 间. . .距. . . . . . .
“我得到的数据是否可信?”
目标
量化测量中的不准确和错误
•测量系统中的错误会严重影响你的结果和结论。 •六西格玛中有一种统计的测试可以告诉你这些数据有多可信。
主要工具：连续数据GRR, 测试/重复测试, 逻辑变量GRR
2020/6/6
第 3步 : 验证Y的测量系统
开始前的提问：
1)数据目前记录在哪里? 2)今天的数据记录得怎么样? 3)今天由谁来记录这些数据? 4)客户所能接受的最大的数据偏差是什么(规范是什么)?
主要工具：过程分析(过程流程图，因果关系矩阵,FMEA，泊拉图)
图表分析 假设检验
第0步 : A - 确定有待改进的产品或流程 B - 组成团队 C - 建立过程流程图
开始前的提问：
六西格玛
（2）六-西格玛管理(简称6σ):1.六–西格玛管理定义:实质是对过程的持续改进，它是一种持续改进的方法。
六-西格玛管理活动体现了“只有能够衡量，才可以实施改进”的思想。
要改进质量，首先必须能够衡量质量。
摩托罗拉公司创造性地引入了一个衡量质量的通用指标，称为“百万机会缺陷数”（简称DPMO，Defects Per Million Opportunity ）。
由于DPMO是一个比率，从而可以将之与正态分布曲线上的σ西格玛范围内所包括的面积相对应，每一个DPMO的取值都可以用一个相应的西格玛来表示，反之也一样（在将DPMO与西格玛值进行对应时，正态分布曲线设定为离心值有1.5西格玛的偏移）。
DPMO的值越小，对应的西格玛值就越大，意味着质量水平就越高。
因此从这个角度来说，西格玛值可以用于度量质量水平。
1-西格玛的质量水平对应DPMO为690000，2-西格玛的质量水平对应DPMO为308000，3-西格玛的质量水平对应DPMO为66800，4-西格玛的质量水平对应DPMO为6210，5-西格玛的质量水平对应DPMO为233，6-西格玛的质量水平对应DPMO为3.4。
2.六-西格玛管理的循环也称为DMAIC循环；在企业追求6-西格玛的过程中，有很多方法和工具。
其中一个重要的方法，是一个五个阶段的改进步骤DMAIC（发音为Deh-maik）：界定（Define）、衡量（Measure）、分析（Analyze）、改善（Improve）与控制（Control）。
透过这些步骤，企业的投资报酬率自然会增加。
1.界定（Define）:界定核心流程和关键顾客，站在顾客的立场，找出对他们来说最重要的事项，也就是“品质关键要素”（Critical to Quality，CTQ）。
理清团队章程，以及核心事业流程。
2.衡量（Measure）:找出关键评量，就是要为流程中的瑕疪，建立衡量基本步骤。
人员必须接受基础机率与统计学的训练，及统计分析软件与测量分析等课程。
六西格玛术语
六西格玛术语Cause (原因)：在流程中影响流程的结果的因素, 是我们要寻找和控制的对象.Cause-And-Effect Diagram 因果图：也称“石川图”、“鱼刺图” 、“鱼骨图”，是揭示质量特性波动与潜在原因的关系，即表达和分析因果关系的一种图表。
是用图示的方法将造成某个结果的可能原因列出并分类的工具.通常和头脑风暴结合使用.Champion (带头人)：在企业中推动Six Sigma的最高负责人, 他负责制定企业Six Sigma的实施战略, 为顺利推动提供必要的资源和支持. 通常他也是项目批准和项目审核的最终决定人.Characteristic (特性)：可定义或量化的产品或服务特征.Continuous Data（计量数据）：通过测量得到的可任意取值的连续型数据。
计量数据在测量系统精度的可能下可以是任意可能的数值. 比如用天平测量质量的数据, 用时钟测量时间的数据等.Continuous Improvement （持续改进）：逐步的、永无止境的不断改进循环。
Control Chart（控制图）：以统计推断理论为基础，设置统计控制限，按时间坐标显示独立测量值、平均值或其他统计值的折线图。
针对那些可能导致缺陷产生却无法预测的偏差，对企业进行提醒。
Correlation (相关性)：当某个变量的变化和另一变量的变化存在关系时候, 我们称这两个变量之间有相关性. 通常两个变量之间的相关性为正相关性, 负相关性或无相关性.CP：指工程的平均值和规格中心值相重合时的短期工程能力指数（在Minitab）。
CP =（USL-LSL）/6 σst。
σst 表示短期标准偏差，在Minitab中以StDev(Within) 推定。
CPK：工程的平均值和规格中心值不一致时的短期工程能力指数。
CPK = Nin（Cpl，Cpu）Cpu=（USL-μ）/3 σst 。
Cpl =（μ- LSL）/3 σst 。
六西格玛管理DMAIC各阶段工作
六西格玛管理DMAIC各阶段工作六西格玛项目分为六西格玛改进和六西格玛设计两大类。
六西格玛改进项目有较为标准的流程，即DMAIC。
它是通过对现有过程进行定义（Define）、测量（Measure）、分析（Analyze）、改进（Improve）和控制（Control），以达到消除过程缺陷和不增值流程的目的，从而提高质量和服务、降低成本、缩短运转周期，提升客户满意度，增强企业竞争力。
1、定义阶段说起六西格玛改进DMAIC流程，我们把它的战略地图分为五部分。
首先是定义阶段（Define）。
定义阶段的主要任务是要对我们所要解决的问题Y有一个充分的认识。
要想充分说明我们所要解决的问题，通常会用到一个工具即5W2H，包括我们为什么要做这个项目（Why）？这个项目是什么（What）？在哪里开展工作（Where）？由谁来做（Who）？什么时候开始、什么时候结束（When）？以及我们的基线和目标是怎样确定的（How1）？我们将以怎样的方式推进它（How2）？定义阶段的输出是以上所述5W2H的内容。
2、测量阶段六西格玛改进流程战略地图的第二部分是测量（Measure）阶段，在这个阶段我们要对当前的过程满足顾客的能力测量出来，即要对Y进行过程能力分析；我们要对测量Y的测量系统是否可靠进行探究，即要针对Y进行测量系统分析；我们还要对影响问题Y的因子x测量（查找）出来，即要用鱼骨图、流程图等工具对x进行分析；我们还要将可能的关键x筛选出来，即要用因果矩阵（C&EMatrix）、潜在失效模式及后果分析（FMEA）等工具对x进行筛选。
同时在测量阶段我们还要针对可能的关键x采取快速改善措施，并对改善效果进行验证。
以上就是我们在测量阶段要做的工作，所以在测量阶段我们会用到的统计工具有过程能力分析、测量系统分析、过程稳定性分析等。
测量阶段的输出是可能的关键因子。
3、分析阶段分析阶段就是对可能的关键因子进行验证，筛选出真正的关键因子。
六西格玛基础知识课件
众数是
12
37
定丿
测量
分析
改进
控制
上班时间数据表(单位：分钟）
日期 4月1日 4月2日 4月6日 4月7日 4月8日 4月9日 4月11日 4月12日 4月13日 4月14日 4月15日 4月16日 4月18日 4月19日 4月20日 4月21日 4月22日 4月23日 4月25日 4月26日 4月27日 4月28日 4月29日 4月30日
P
团队研究Y所涉及的核心流程是什么
S I 流程顺畅运行的需求是什么 O C
哪些部门提供要求哪些关键的输入
会议时间 会议申请 会议地点 输入由哪些部门提供资源 生产部 参会人员 会议主题 工具：SIPOC（高端流程图）
会议申请表
综吅部
SUPPLIER 综吅部
供应商
会议申请表
SIPOC
32
第一部分 六西格玛DMAIC模式—定丿阶段 第二部分 六西格玛DMAIC模式—测量阶段
目录
第三部分
六西格玛DMAIC模式—分析阶段
第四部分 六西格玛DMAIC模式—改进阶段 第五部分 六西格玛DMAIC模式—控制阶段
第六部分 六西格玛案例分享
33
定丿
测量
分析
改进
控制
回忆一下：测量阶段分为那三个步骤？
2
思想转变一
Z1：在第一、二、三象限内各画一个正方形 Z2：将小正方形不坐标轴围城的部分打阴影 T1：将第一象限中非阴影部分的面积用一条直线分为面
积相等、形状相同的两个部分。（10秒）
第二象限
第一象限
T2：将第二象限中非阴影部分的面积用两条直线分为面
积相等、形状相同的三个部分。（ 30秒）
六西格玛质量方法
六西格玛质量方法六西格玛（Six Sigma）是一种管理质量和改进业务流程的方法学，旨在通过减少缺陷和提高过程性能，实现产品和服务的质量提升。
六西格玛方法强调对过程的测量、分析和改进，以确保满足客户需求并提高业务效率。
以下是六西格玛方法的关键步骤和工具：1.定义（Define）：明确项目目标、确定客户需求，建立项目边界和关键业绩指标（KPIs）。
这一阶段通常使用项目定义文档来确保团队对项目的理解一致。
2.测量（Measure）：收集相关数据，建立过程的基线。
确定关键测量点，制定测量计划，并确保测量工具和方法的准确性。
使用统计工具进行数据分析。
3.分析（Analyze）：分析数据，识别导致问题的根本原因。
使用各种分析工具，如因果关系图、直方图、散点图和回归分析等，帮助团队深入了解问题背后的原因。
4.改进（Improve）：基于分析结果，制定改进计划，并实施变革。
使用六西格玛工具，如实验设计、质量功能展开（QFD）等，来优化和改善业务流程。
5.控制（Control）：确保所做的改进得以持续，并防止问题再次发生。
建立控制计划、制定标准操作程序（SOPs），监控关键指标，确保过程保持稳定。
6.验收（Verify）：评估项目的成功，验证改进是否达到了预期的效果。
确保团队的工作得到认可，并分享成功经验。
在实施六西格玛过程中，团队通常使用一系列统计和质量工具，如直方图、流程图、因果关系图、散点图、Pareto图、FMEA（故障模式和效应分析）等，以支持每个阶段的决策和分析。
六西格玛方法的核心是DMAIC循环（Define-Measure-Analyze-Improve-Control），通过循环迭代的方式不断改进业务过程，实现质量的提升。
32_六西格玛之测量_测量系统分析(MSA)
MSA -21-
Y的测量系统评价
直线性
直线性是指在测量系统的量程范围内测量系统的一致性
测量仪器 1: 线性有问题
直线性差的潜在原因有哪些？
测量仪器 2: 线性没有问题
精确度
0
精确度
0
测量样品
MSA -22-
测量样品
Y的测量系统评价
稳定性
对于同样的样品用同样的测量仪器在不同的时间或地点测量时的 结果的差异状态.
3
4
5
好的分辨率
1
2
3
4
5
MSA -17-
Y的测量系统评价 测量系统和关联术语
•测量误差 = 正确性(平均)m
总
产品
测量系统偏离-通过 “校准研究”决定
+m 测量系统
正确性
散布
s s 2 = 总
2 产品
测量系统散布 - 通过
“R&R 研究”决定
s +
2 测量系统
精密性
Step 6-发掘潜在的原因 变量(X)
Analyze Improve
Control
MSA -2-
目录
MSA 概要 测量系统评价 计量型数据 Gage R&R 记数型数据 Gage R&R MSA 练习
MSA -3-
MSA 概要 测量系统
它是测量仪器,测量者,测量对象,测量方法等一系列的总称;
MSA -36-
计量型数据的 Gage R&R
P/T 比
LSL
USL
产品公差
P/T = 20%
计测系统散布
P/T = 100%
P/T = 200%
31_六西格玛之测量_Y值确认
测量阶段
➢定义
查明CTQ与Y的关系,选出最能代表项目CTQ的Y
标.
➢定义
-Y是衡量产品或流程的成果满足项目CTQ程度的可测量的具体指
-导出与项目的CTQ有直接关系的Y’s;
-掌握CTQ与Y的关系;
-决定可以代表项目CTQ的测量对象Y
-决定Y的测量方法和成果基准(或规格)
Y’s的确认
➢输出
•
输入(来源)
范围,但是
-还要明确掌握当前流程的水平并设定目标
-应确保能得到所要进行的改进对象的明确的数据和资料
➢应找出所有可能影响流程变动的所有潜在原因变量,为以后分析
阶段查找出Vital Few X’s
在分析阶段,还要收集潜在原因变量的数据
-分析各个潜在原因变量X’s对Y的影响在统计上是否显著
-对于各个要改进的因子进行优先排序
Y的确认
•CTQ与Y的关系及代表指标Y 的决定
CTQ与Y的关系 ➢ 导出能说明顾客要求事项的水平
•CTQ
•Y 输出 耐久性 信赖性 效率性
•※注意： CTQ与Y之间没有必要一对一的关系
功率 总有效执
MTB 单位生
CTQ与Y的关系 ➢ 验证CTQ与Y的关系
•CTQ
•Y 输出 耐久性 信赖性 效率性
•-SIPOC分析结果 •-CTQ •-流程(产品)特性项 目 •-流程(产品)管理指 标
•导出可以 •满足CTQ •的可能Y
•决定 •掌握CTQ •代表指标 •与Y的关系 •Y
•决定 •Y的测量
•方法
•主要工具：KJ,QFD,Pareto
➢学习目标
•-可以从CTQ中导出Y’s
•-可以说明导出的Y’s与CTQ的关系
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测量阶段-目的
➢测量阶段的根本目的就是掌握流程的当前水平,找出认为 对其变动有影响的所有潜在原因变量X’s
➢通过定义阶段选出了6SIGMA项目,并定义了项目的目标和 范围,但是 -还要明确掌握当前流程的水平并设定目标 -应确保能得到所要进行的改进对象的明确的数据和资料
➢应找出所有可能影响流程变动的所有潜在原因变量,为以后分析 阶段查找出Vital Few X’s 在分析阶段,还要收集潜在原因变量的数据 -分析各个潜在原因变量X’s对Y的影响在统计上是否显著 -对于各个要改进的因子进行优先排序
Inputs X’s
Process
Outputs Y
f(X’s) =Y
市场 顾客核
心 要求事
项
课程导入 -9-
Y’s的导出顺序
➢按照下列顺序衡量产品或流程的成果满足项目CTQ程度及可测 量的具体指标Y
1.列举所有Y的清单 2.考虑下列基准
-是否可测量; -是考虑了与CTQ的联系; -是否考虑了缺陷较多的问题; -流程或产品是否能达到推进项目的规模 -故障费用是否很高; -Y的数据收集是否容易; -可能的话,尽量收集连续性数据,而取代离散性数据
课程导入 -12-
Y的种类
最好地反 映问题特
性的Y
代用特性-Y 制约特性-Y 下层特性-y
•与问题特性有正比或反比的关系 •可逆性成立,如果改进代用特性,
问题特性也随之得到改进; •如果问题特性定量化困难,则需开
发容易量化的代用特性
•与问题特性也有正比或反比的关系 •如果问题特性得到改进,将会恶化
课程导入 -5-
Control
测量阶段
➢定义
查明CTQ与Y的关系,选出最能代表项目CTQ的Y -Y是衡量产品或流程的成果满足项目CTQ程度的可与项目的CTQ有直接关系的Y’s; -掌握CTQ与Y的关系; -决定可以代表项目CTQ的测量对象Y -决定Y的测量方法和成果基准(或规格)
测量(Measure)阶段
测量阶段-目录
Define Measure Analyze Improve Control
步骤4 Y’s的确认
步骤5 确认现水平
步骤6 发掘潜在 原因变量
•Y的导出 •把握CTQ与Y的关系 •决定代表指标Y •Y的测量方法,决定成果指标
•Y的数据收集计划 •Y的测量系统分析 •流程能力分析 •Y的改进目标
✓ 最普通的情况: 一个项目一个Y ✓ 有必要选择的情况: 多个Y
-如果项目的规模太大,就应该将其拆分为几个项目; -如按特性层别制作成Pareto图,就很容易划分; -从拆分的特性中分析并选出与当初Y有最大关系或问题严重度
最大的为新的项目 ✓ 有必要分析的情况: 确认Y’s是否有下列关系
-是否有不受Y的影响但与其成正比或反比的其他输出变量 -如果改进Y,可能会有特性下降的其他Y -Y的改进可能需要改进几个输出变量y才能综合表现出来
课程导入 -7-
Y’s的确认
Y’s的导出
课程导入 -8-
测量对象Y’s的必要性
➢为了将改进集中在当前水平与期待成果差异大的领域,有必要 测量流程满足顾客要求的程度
➢通过从流程内部理解原因和结果的关系,即Y=f(X)是如何构成 的,进一步把握：什么,在哪里,为什么,变化有多大等事项
Supplie r
目成果的代表指标Y
➢ 使用工具： QFD，Pareto图
课程导入 -17-
代表指标Y的决定
Y的成果基准及 测量方法的决定
课程导入 -18-
成果基准的设定
➢ 成果基准（Performance Standard）是将顾客的要求 事项转换成我们的产品和流程的定量化的要求事项
课程导入 -6-
Y’s的确认
➢输出
输入(来源)
-SIPOC分析结果
-CTQ
导出可以
-流程(产品)特性项目 满足CTQ -流程(产品)管理指标 的可能Y
决定
掌握CTQ 代表指标
与Y的关系
Y
决定 Y的测量
方法
输出
-Y -Y的成果测量基准 表
主要工具：KJ,QFD,Pareto
➢学习目标
-可以从CTQ中导出Y’s -可以说明导出的Y’s与CTQ的关系 -可以从导出的Y’s中选出项目的Y -可以对选出的Y建立测量方法及成果基准
的结果;
•通常写成”y” •如果说代用特性可以大部分说明问
题特性,那么,下层特性就是部分 的说明原因 •通常有Y=y1+y2+y3+……的关系
课程导入 -13-
Y的确认
CTQ与Y的关系及代表指标Y 的决定
课程导入 -14-
CTQ与Y的关系 ➢ 导出能说明顾客要求事项的水平
CTQ
Y
输出
耐久性
信赖性
课程导入 -10-
CTQ与项目Y’s ➢CTQ即为项目的Y时
如CTQ为设备启动率,其本身就可以测量,因此它就是项目的Y;
➢CTQ可区分为多个项目的Y时
如CTQ为顾客满意度,顾客满意度可以表现为多种形式,但此时那些 可以量化的几个指标才是潜在的项目Y’s
课程导入 -11-
适合的Y的个数
➢ 项目测量指标Y的个数
•现有流程的理解 •导出所有潜在原因变量(X’s)
课程导入 -1-
测量阶段-定义及学习目标
➢定义
定义项目中最能代表CTQ并可能测量的指标(Y),并以数据为基础, 分析掌握其当前水平,并发掘出Y变动的潜在原因变量
通过此阶段活动,确认Y的现水平,并在此基础上再次确认D阶 段设定的项目目标
➢主要目标
-从CTQ中导出Y,决定测量方法和成果基准; -分析Y的测量系统; -分析Y的当前流程能力; -从当前流程中找出所有潜在的原因变量(X’s)
效率性
※注意： CTQ与Y之间没有必要一对一的关系
课程导入 -15-
功率 总有效执
MTB 单位生
CTQ与Y的关系 ➢ 验证CTQ与Y的关系
CTQ
Y
输出
耐久性
信赖性
效率性
※注意： CTQ与Y之间可能存在很复杂的关系
课程导入 -16-
功率 总有效执
MTB 单位生
代表指标Y的决定 ➢ 考虑CTQ与Y的关系，并通过分析其优先排序来决定体现项
课程导入 -3-
测量阶段
步骤4 Y’s的确 认
课程导入 -4-
测量阶段
➢路径位置
Define
Measure
Step 4- 项目Y’s的确认 Y’s的导出 CTQ与Y的关系 代表指标Y的决定 Y的测量方法
Step 5- 把握Y现水准 Step 6-发掘潜在的原因变量(X)
Analyze Improve