六西格玛6个sigma黑带系列五：基础数据收集和分析
六西格玛黑带SSBB知识体系
六西格玛黑带SSBB知识体系六西格玛（Six Sigma）是一种全面的质量管理方法，旨在通过数据驱动的方法改善业务流程，降低缺陷和提高效率。
六西格玛黑带（Six Sigma Black Belt）是在六西格玛体系下的一个关键角色，拥有深入了解和熟练运用六西格玛方法的知识和技能。
一、六西格玛黑带的定义和职责六西格玛黑带是六西格玛项目团队的核心成员之一，负责项目的规划、执行和监控。
他们具备充足的知识和技能，能够引导团队进行数据分析、问题解决和持续改进等活动。
六西格玛黑带的职责包括：1. 项目规划：确定项目目标和范围，并制定项目计划和时间表。
2. 数据分析：收集和分析相关数据，识别存在的问题和机会。
3. 问题解决：应用六西格玛工具和方法，解决业务流程中的问题。
4. 统计分析：运用统计学原理和方法，在问题解决中提供支持。
5. 项目监控：跟踪项目进展，确保目标的实现并持续改进。
6. 团队培训：指导和培训团队成员，提升他们在六西格玛方面的能力。
二、六西格玛黑带的知识要求为了成为一名合格的六西格玛黑带，需要掌握以下知识和技能：1. 六西格玛方法和工具：了解DMAIC（定义、测量、分析、改进和控制）的步骤和工具，如流程图、因果图、直方图等。
2. 统计学：熟悉基本的统计原理和方法，能够应用统计工具进行数据分析。
3. 过程管理：理解业务流程的重要性，具备识别问题和改进过程的能力。
4. 项目管理：具备项目管理的知识和技能，能够有效地规划和执行项目。
5. 团队合作：善于团队合作，具备良好的沟通和协调能力。
三、六西格玛黑带的认证和培训为了提高六西格玛黑带的能力和信誉度，许多机构和公司提供了相关的认证和培训课程。
这些培训通常包括理论学习、实践项目和考试等环节，旨在确保学员能够全面掌握六西格玛方法和工具，并在实际项目中应用。
六西格玛黑带的认证通常分为不同级别，如绿带（Green Belt）、黑带（Black Belt）和大师黑带（Master Black Belt）。
六西格玛的统计与分析方法
供应商A的平均值为10.002，标准差为0.00632。
供应商B的平均值为10.0003，标准差为0.00211。
得供应商A的西格玛水平为1.27，供应商B的西格玛水平为
4.60。也就是说，供应商B的产品更接近于顾客要求的目标
值（此例中，顾客要求的目标值为10），因此供应商B满足
顾客要求的能力远高于供应商A。
六西格玛的统计与分析 方法
What is 城市轨道交通 urban rail transport
精品ppt模板
前言 6 测量 6 统计方法 6 分析方法 6 品质过程控制方法
What is 城市轨道交通 urban rail transport
精品ppt模板
前言－－ 6 品质理论的发展
What is 城市轨道交通 urban rail transport
精品ppt模板
用FTY或RTY度量过程可以揭示由于不 能一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。这与我们通所采用的 产出率的度量方法是不尽相同的。在很 多企业中，只要产品没有报废，在产出 率上就不计损失。因此掩盖了由于过程 输出没有一次达到要求而造成的返修成 本的增加和生产周期的延误
3.是一种处事哲学，它能使工作更精确，使我们 在做任何事时将失误降到最低
4.是一个多面体，可表示：质量标准、设想、方 法、工具、目标等。
但它首先应该是一个质量标准，一具衡量过程 能力水平的标准， 值越高则产品质量愈高。
What is 城市轨道交通 urban rail transport
精品ppt模板
精品ppt模板
单位缺陷数（DPU）的公式为： 在任何检查点发现的缺陷数 通过该检查点的单位数
六西格玛黑带样板
六西格玛黑带样板1. 引言六西格玛（Six Sigma）是一种用于过程改进和质量管理的管理方法和工具集。
它的目标是通过减少缺陷和提高过程的稳定性，达到产品和服务质量的持续改进。
黑带（Black Belt）是六西格玛团队中的关键角色，负责领导和推动项目的成功实施。
本文将介绍六西格玛黑带的职责和六西格玛黑带的样板。
2. 六西格玛黑带职责六西格玛黑带是一种经过专业培训和认证的专家，他们在组织中负责全面领导和指导六西格玛项目。
六西格玛黑带的职责包括但不限于以下几个方面：2.1 项目领导六西格玛黑带负责组织和领导六西格玛团队，确保项目按照规定的流程和方法执行。
他们需要制定项目目标和计划，监督团队成员执行任务，并跟踪项目的进展。
六西格玛黑带要确保项目在预定的时间内完成，并实现项目的预期结果。
2.2 问题识别和解决六西格玛黑带是问题解决的专家。
他们需要通过数据分析和统计工具，识别出组织中存在的问题，并确定问题的根本原因。
然后，他们需要制定解决方案，并指导团队成员实施这些解决方案。
六西格玛黑带还需要在解决问题的过程中进行质量控制，确保问题得到有效解决。
2.3 培训和指导六西格玛黑带需要培训和指导团队成员，以便他们掌握六西格玛工具和方法，并能够有效地参与项目和问题解决过程。
六西格玛黑带需要传授他们的知识和经验，提高团队成员的能力和素质。
2.4 绩效评估和持续改进六西格玛黑带负责对项目的绩效进行评估，并根据评估结果提出改进意见。
他们需要收集和分析数据，评估项目的效果和成果，寻找进一步改进的机会。
六西格玛黑带要确保项目的改进成果得到持续保持，并为组织的持续改进做出贡献。
3. 六西格玛黑带样板六西格玛黑带样板是一个符合六西格玛方法和流程的六西格玛项目的模板。
它的目的是提供一个指导和规范项目实施的框架，以确保项目的顺利进行和成功达成预期结果。
在六西格玛黑带样板中，通常包括以下几个主要部分：3.1 项目简介项目简介介绍了项目的背景和目标。
六西格玛黑带培训——模块1：六西格玛概述(Six Sigma overview)(专业经典,建议收藏)
模块1: 6 Sigma 概述
关键点：客户的观点
▪ 当我们是客户的时候，我们知道我们关心什么。 然而，从其他人的观点思考是不容易的。有时 候客户的观点并不明显。
▪ 不要妄加揣测客户的需要，这是非常重要的即便有非常好的主意！我们的想法一定要经过 客户验证。
▪ 观察客户如何使用我们的产品或服务，这是识 别客户特定需求的最好方式。
5分钟 5分钟 5分种 5分钟 5分钟 5分钟
6
模块1: 6 Sigma 概述
第一部分：定义6 SIGMA
这部分通过一个真实的例子向您介绍6 SIGMA方法论 的基本概念。
第一部分 5分钟
7
模块1: 6 Sigma 概述 什么是6 SIGMA？
6 SIGMA是
▪ Customer-focused 关注客户的 ▪ Data-driven 数据驱动的 ▪ Highly disciplined process 规定严明的过程 它帮助我们发展和交付近乎完美的产品和服务
8:18 8:19 8:20 8:21 8:22 8:23 8:24 8:25
目标到达时间
▪ 如果火车提前到达和出发，他们 就会错过火车。
▪ 如果火车晚点，客户就不得不等 待，而且可能会错过换乘火车
客户没有经历平均值！
12
模块1: 6 Sigma 概述
6 SIGMA减少过程变差
▪ 如果每次客户坐火车，我们都能满足他们的期望，也就是说， 实现目标到达时间最小变差，这样我们就能使所有客户满意。
运行图 8:23 8:22
8:21
8:20 8:19
LSL
USL
USL
Average
LSL
8:19 8:20 8:21 8:22 8:23
六西格玛黑带职责和任务分别是什么
六西格玛黑带职责和任务分别是什么六西格玛（Six Sigma）是一种管理方法论，旨在通过减少质量问题和流程的变异性，提高组织的绩效和效率。
六西格玛方法论由Motorola公司创始人比尔·史密斯（Bill Smith）于1980年代初提出，并在马萨诸塞理工学院（MIT）与葛兰素史密斯公司（General Electric）进一步发展和完善。
1.项目管理与执行：六西格玛黑带负责管理和执行六西格玛项目。
他们需要与各级管理者、团队成员和相关部门进行协调，确保项目按时、高效地完成。
2.流程分析与改进：黑带需要对组织的流程进行深入的分析，并找出存在的问题和缺陷。
通过六西格玛的工具和方法，他们能够提出改进建议并实施相应的流程改进措施。
3.数据收集与分析：黑带需要收集和分析大量的数据，以评估当前流程的质量水平，并找出潜在的改进机会。
他们需要熟练掌握统计学和质量管理领域的工具和技术，以支持数据驱动的决策。
4.培训与指导：黑带需要培训和指导项目团队成员，使他们能够理解和运用六西格玛的原理和方法。
他们需要具备良好的沟通和教育能力，能够有效地传递知识和技能。
5.核心团队成员：黑带是六西格玛项目的核心团队成员之一、他们需要和其他团队成员密切合作，共同解决问题和完成项目目标。
他们通常负责制定项目计划、跟踪项目进展，并向高层管理层报告项目成果。
6.持续改进：黑带需要在组织中推动持续改进的文化。
他们需要不断寻找新的改进机会，推动并监督改进项目的实施，并评估改进措施的效果。
总结起来，六西格玛黑带的职责和任务主要包括管理和执行六西格玛项目、分析和改进流程、收集和分析数据、培训和指导团队成员、担任核心团队成员，并推动持续改进的文化。
通过这些工作，黑带能够帮助组织提升质量水平和效率，实现绩效的持续提升。
六西格玛黑带项目(不良率改善)解读
六西格玛黑带项目(不良率改善)解读背景介绍六西格玛（Six Sigma）是一个管理技术，旨在通过减少缺陷数量来提高产品和服务的质量。
黑带项目是六西格玛项目中的最高级别项目，黑带项目的目标是能够显著改善制造业或服务业过程的质量。
不良率是一种衡量制造业或服务业过程质量的重要指标，不良率高意味着过程存在缺陷，需要改进。
通过六西格玛黑带项目，能够有效地降低不良率。
六西格玛黑带项目的步骤六西格玛黑带项目的步骤包括：1.建立问题意识：确定问题的性质和深度，建立项目组2.测量：对不良率进行测量和分析3.分析：通过收集数据、进行数据分析和验证假设，确定问题的根本原因4.改进：基于根本原因和数据，进行改进5.控制：建立控制计划，确保问题不再发生六西格玛黑带项目的好处六西格玛黑带项目有以下好处：1.提高过程质量：通过六西格玛黑带项目，能够改善制造业或服务业过程的质量，减少缺陷数量2.提高产品和服务的质量：减少缺陷数量意味着减少客户投诉，提高客户满意度，从而提高产品和服务的质量3.提高效率：通过优化过程，减少时间浪费，提高效率六西格玛黑带项目在不良率改善中的应用六西格玛黑带项目在不良率改善中的应用包括：1.确定问题：首先需要确定不良率高的原因是什么，是人为操作问题，还是设备问题等等。
2.收集数据：需要收集不良品数量、不良品种类、不良品产生的原因等数据。
3.数据分析：对数据进行分析，找出问题的根本原因。
4.改善方案：基于根本原因，制定改善方案，确定改善的目标和方法等。
5.改善实施：在改善方案的指导下，实施改善措施，不断跟进和优化。
6.控制效果：通过建立控制计划，确保改善效果可持续，不在复发。
通过六西格玛黑带项目，能够有效地降低不良率，提高产品和服务质量，提高效率。
在制造业或服务业中，不良率是一个重要指标，需要及时发现问题，加以改进，通过六西格玛黑带项目，能够更好地达到这一目的。
黑带和绿带在六西格玛项目中是如何分工的
黑带和绿带在六西格玛项目中是如何分工的？在六西格玛的框架下，黑带与绿带作为项目实施的核心力量，各自扮演着不可或缺的角色，共同推动着项目从策划到实施的每一个关键步骤。
他们之间的分工既明确又相互协作，共同构成了六西格玛项目成功的基石。
具体如深圳天行健企业管理咨询公司下文所述：一、黑带的职责1. 项目领导- 负责领导和管理复杂的六西格玛项目，从项目的启动、规划到执行和控制，再到最终的收尾，确保项目按计划顺利进行。
- 确定项目的目标、范围和关键指标，制定详细的项目计划，并分配资源。
2. 方法指导- 掌握先进的六西格玛方法和工具，如DMAIC（定义、测量、分析、改进、控制）流程、统计分析工具、实验设计等。
- 为项目团队提供方法和工具的培训和指导，确保团队成员能够正确运用这些方法和工具来解决问题。
3. 数据分析- 负责收集、整理和分析大量的数据，运用高级统计分析方法来识别问题的根本原因。
- 通过数据分析，确定关键变量和影响因素，为改进方案的制定提供依据。
4. 沟通协调- 与项目相关的各个部门和利益相关者进行沟通和协调，确保项目得到各方的支持和配合。
- 向管理层汇报项目进展和成果，争取资源和支持。
5. 团队建设- 组建和领导项目团队，包括绿带和其他团队成员。
- 激励团队成员，提高团队的凝聚力和战斗力，营造良好的团队合作氛围。
二、绿带的职责1. 项目参与- 在黑带的领导下，参与六西格玛项目的实施。
- 协助黑带确定项目的范围和目标，收集数据，参与分析和改进活动。
2. 基础数据分析- 掌握基本的六西格玛方法和工具，能够进行一些简单的数据收集和分析工作。
- 运用常用的统计工具，如直方图、柏拉图、控制图等，对数据进行初步分析，为黑带提供数据支持。
3. 现场改进- 负责在自己的工作区域内实施改进措施，确保改进方案的有效执行。
- 对改进后的过程进行监控和维持，及时发现问题并采取纠正措施。
4. 沟通反馈- 与团队成员和相关部门进行沟通，及时反馈项目进展和问题。
6西格玛黑带应了解的101件事
6西格玛黑带应了解的101件事六西格玛黑带是一种重要的质量管理认证，对于从事质量管理工作的专业人员来说，了解六西格玛黑带的一百零一件事是至关重要的。
本文将介绍六西格玛黑带的定义、目标和原则、工具和方法、角色和职责等方面的知识，以帮助读者全面了解和应用六西格玛黑带。
第一部分：了解六西格玛黑带的基本概念和目标六西格玛黑带是一种基于统计学和数据分析的质量管理方法，旨在提高组织的运作效率和质量水平。
它的目标是通过排除缺陷和减少变异性，使组织的过程稳定和可靠，提供高质量的产品和服务。
第二部分：掌握六西格玛黑带的核心原则和价值观在实施和应用六西格玛黑带时，需要遵守一些核心原则和价值观。
其中包括以客户为中心、以数据为基础的决策、全员参与、持续改进等。
这些原则和价值观是实现六西格玛黑带目标的基础。
第三部分：掌握六西格玛黑带的核心工具和方法六西格玛黑带使用了多种工具和方法，来识别和解决问题，提高业务过程的性能。
其中包括过程映射、数据收集与分析、根本原因分析、变异性控制、过程改进等。
这些工具和方法是六西格玛黑带成功的关键。
第四部分：了解六西格玛黑带的角色和职责在实施六西格玛黑带时，有一系列的角色和职责需要分配给团队成员。
其中包括项目经理、质量分析师、数据分析师、过程专家等。
这些角色和职责的分配是为了保证团队的协调和有效性。
第五部分：掌握六西格玛黑带的实施步骤和迭代循环实施六西格玛黑带需要按照一定的步骤和迭代循环进行。
包括确定项目目标和范围、测量和分析当前业务过程、制定改进方案、实施方案并监控效果等。
这些步骤和循环是为了确保六西格玛黑带的有效实施和持续改进。
第六部分：了解六西格玛黑带在不同行业的应用案例六西格玛黑带在各种行业都有广泛的应用。
例如，在制造业中，它可以帮助提高产品质量和生产效率；在金融业中，它可以帮助提高服务质量和客户满意度。
了解这些应用案例可以帮助读者更好地理解六西格玛黑带的实际应用效果。
结论：六西格玛黑带是一种重要的质量管理认证和方法，对于从事质量管理工作的专业人员来说，了解六西格玛黑带的一百零一件事是必不可少的。
六西格玛黑带项目
六西格玛黑带项目引言六西格玛黑带项目是指基于六西格玛方法论进行管理和改进的一种项目管理方法。
六西格玛是美国Motorola公司在20世纪80年代提出的一种以数据为基础的全面质量管理方法，旨在通过数据分析和业务流程改进，实现组织的质量和效益的提升。
黑带项目则是六西格玛项目中的高级项目，要求项目团队成员具备六西格玛黑带级别的认证。
本文将介绍六西格玛黑带项目的基本概念、核心方法和实施步骤，以及项目管理中的关键注意事项。
六西格玛黑带项目概述六西格玛黑带项目是六西格玛项目中的高级项目，要求项目团队成员具备六西格玛黑带级别的认证。
六西格玛黑带项目通常是一个组织内的重大问题或机会，需要通过数据分析和业务流程改进来解决或优化。
六西格玛黑带项目的目标是通过使用六西格玛方法论来实现质量和效益的提升。
项目团队需要收集和分析数据，找出造成问题或机会的根本原因，并针对原因采取适当的改进措施。
项目团队成员需要经过严格的培训和考试，获得六西格玛黑带级别的认证，才能参与和领导六西格玛黑带项目。
六西格玛方法论六西格玛方法论是一种以数据为基础的全面质量管理方法。
它包括一系列的工具和技术，用于帮助组织识别和解决问题，提高业务效率和质量水平。
六西格玛方法论主要包括以下五个阶段：1.定义阶段：明确项目的目标、范围和关键业务流程。
确定客户需求，制定项目计划和项目管理计划。
2.测量阶段：收集相关数据，对业务流程进行测量和分析。
确定关键的业务指标，建立基准线，识别问题和机会。
3.分析阶段：分析数据，找出问题或机会的根本原因。
采用统计方法和质量工具，确定影响业务流程的关键因素。
4.改进阶段：基于分析的结果，制定改进方案和解决方案。
通过实施改进措施，优化业务流程，解决问题或利用机会。
5.控制阶段：制定控制计划和监控方法，确保改进措施的可持续性。
建立监控系统，跟踪关键业务指标，及时纠正问题和回应变化。
六西格玛方法论还强调团队合作和数据驱动的决策。
项目团队成员需要具备一定的统计和质量工具的知识，并能够运用这些工具来分析数据、制定决策，并推动改进的实施。
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？
六西格玛概述
1
6 SIGMA概述
2
识别改善机会
3
定义机会
4
初识Minitab
5
基本数据搜集和分 析
2
模块1: 6 Sigma 概述
1
6 SIGMA概述
2
识别改善机会
3
定义机会
4
初识Minitab
5
基本数据搜集和分 析
模块一：6 SIGMA概述
完成时间约为：30分种
3
模块1: 6 Sigma 概述 关于模块一 ▪ 这个模块是今后深入学习的基础。 ▪ 您将接触6 SIGMA的关键概念和术语，然后开始逐渐理解6 SIGMA思维对
客户和公司的重要性。 ▪ 您将回顾一个真实的成功故事，它将帮助您更形象地理解6 SIGMA突破性
8:18 8:19 8:20 8:21 8:22 8:23 8:24 8:25
目标到达时间
▪ 如果火车提前到达和出发，他们 就会错过火车。
▪ 如果火车晚点，客户就不得不等 待，而且可能会错过换乘火车
客户没有经历平均值！
12
模块1: 6 Sigma 概述
6 SIGMA减少过程变差
▪ 如果每次客户坐火车，我们都能满足他们的期望，也就是说， 实现目标到达时间最小变差，这样我们就能使所有客户满意。
程步骤。 c) 认识6 SIGMA带给公司的价值。
还有……让我们满怀激情地学习6 SIGMA带给我 们的更多的知识吧！
5
模块1: 6 Sigma 概述 模块目录：
第一部分： 定义6 SIGMA 第二部分： 关键概念 第三部分： 6 SIGMA推动业务运作 第四部分： 如何开展6 SIGMA项目 第五部分： 介绍一个6 SIGMA项目 第六部分： 总结、测验
六西格玛培训公司黑带的工作流程及认证过程
六西格玛培训公司黑带的工作流程及认证过程1、黑带的工作流程6 Sigma黑带的工作流程可描述为DMAIC：界定（define）、度量（measure）、分析（analysis）、改进（improve）和控制（control）。
①界定（define）确定顾客对于质量认知的首要因素，及自身所包括的核心商业过程。
确认谁是顾客？顾客对产品的要求是什么？顾客的期望是什么？界定项目范围，起始和终点。
定义使用绘制地图和流程图来改进流程。
②度量（measure）测量自身所含核心业务流程运作的有效性，开发流程数据收集计划，通过大量资源数据的收集确定缺陷和度量的类型，比较顾客调查结果发现不足。
③分析（analysis）为改进分析收集数据和流程图，决定造成缺陷的根本原因，确认目前运作水准与目标水平的差距，改进机会优先原则，确认资源的变化。
④改进（improve）通过设计处理和预防问题的创新解决方案改进过程，使用技术和培训创新改革方案，开发和展开执行计划。
⑤控制（control）控制改进，保持新的水准，预防重走“老路”，监视计划的开发、执行和文件化。
通过系统和组织的修正使改进制度化。
通过6 Sigma黑带的工作可以降低成本，提高生产率、市场占有率和顾客的忠诚度，使运作周期减少，降低废品率，改变企业文化，促进产品和服务的拓展等。
2、黑带认证工作为了帮助黑带学员更好地掌握六西格玛复杂的知识和方法，资深的六西格玛培训师会根据黑带学员的背景情况增加如团队建设，项目管理，领导力等相关课程的培训。
同时，培训师还会根据企业的需求，对返回工作岗位实施六西格玛项目的黑带学员进行跟踪辅导。
这些，都对培训师提出了很高的要求：①六西格玛黑带的培训师起码是黑带或黑带大师，领导过不下十个不同业务领域的流程改进项目；②培训师具有三年以上的六西格玛管理工作经验，同时作过培训和辅导工作，还帮助企业进行过流程改善的咨询工作等等。
为保证黑带学员掌握并且能够应用六西格玛管理方法来实施项目，一般要求黑带学员完成2-3个项目，并且还需要对他们的项目进行评审和认证。
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。
(英文版)六西格玛6个sigma黑带系列五：基础数据收集和分析Data Collection and Analysis
Module Five: Data Collection and Analysis
About Module Five
• The collecting, documenting and analyzing of data is at the heart of Six Sigma’s ability to reduce variation and improve processes.
• There are many activities to complete in this important and final module of the series. So let’s get started!
SHAPE CENTRAL TENDENCY
VARIATION
Module Five: Data cy and variation. d) Describe Attribute data sets in terms of percent defective
(PPM), or defects per unit (DPU). e) Identify the difference between Descriptive and Inferential
• This is Module Five. Please be sure you have completed Modules One through Four before continuing with this online training.
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
六西格玛黑带应掌握的基本知识
-六西格玛黑带应掌握的根本知识数据收集与描述：1.1.数据的获取1.2.抽样举例1.3.集中趋势的描述1.4.离散程度的描述1.5.工程风险的度量与比拟你赢的可能性有多大：2.1.掷骰子的游戏2.2.顾客的风险是多大2.3.概率的几个计算公式2.4.概率决策树质量管理中的几个概率分布：3.1.离散型和连续型数据3.2.由上帝决定的变异3.3.二项分布3.4.过程产品合格率3.5.泊松分布3.6.正态分布3.7.正态分布与生产能力3.8.由样本推断总体.4.1.参数估计4.2.样本量确实定.优选--4.3.方差时求均值的置信区间4.4.方差未知时求均值的置信区间4.5.均值未知时求方差的置信区间检验你的承诺：5.1.检验的虚假性5.2.假设检验的几个步骤5.3.双侧检验5.4.单侧检验5.5.两类错误5.6.检验应用离散数据的卡方检验：6.1.卡方检验的本质6.2.卡方检验期望值的计算6.3.卡方检验的分析6.4.卡方检验的应用方差分析：7.1.方差分析的引入7.2.怎样得到 F 统计量7.3.方差分析的计算机输出7.4.单因素方差分析7.5.检验方差假设7.6.多因素方差分析7.7.对平方和分析的解释.优选--7.8.多变元分析相关分析.一元线性回归.多元线性回归.定性数据的建模分析.对数线性模型根本理论和方法.Logistic.回归根本理论和方法六西格玛过程控制：1.1.什么是过程1.2.六西格玛过程1.3.核心过程1.4.DMAIC1.5.流程图1.6.过程控制1.7.过程控制方案1.8.统计过程控制1.9.缺陷与不合格错误检查：2.1.失败模式 FM2.2.影响分析 EA2.3.FMEA2.4.错误检查的使用2.5.错误检查的步骤.优选--2.6.防错技术2.7.措施方式2.8.措施举例2.9.考前须知寻找质量问题的直观工具：3.1.直方图3.2.调查表3.3.排列图3.4.趋势图3.5.散布图3.6.相关图3.7.因果图3.8.控制图3.9.多维图过程能力指数与西格玛水平：4.1.质量波动4.2.过程能力4.3.过程能力指数 Cp4.4.修正的过程能力指数 Cpk4.5.单侧过程能力指数4.6.西格玛水平 Z4.7.DPMO 与 ppm4.8.3σ与 6σ水平的比拟.优选--SPC.与控制图：5.1.SPC 的开展5.2.预防原那么5.3.选择控制变量5.4.控制图构造5.5.统计控制状态5.6.诊断准那么常规质量控制图：6.1.控制图是实施 SPC 的工具6.2.均值－极差图6.3.均值－标准差图6.4.单值－移动极差图6.5.不合格品数图6.6.缺陷数图六西格玛质量控制图7.1.3.4ppm 质量水平7.2.选用计量值控制图原那么7.3.指数加权移动平均控制图7.4.小批量控制图.7.5.累积和控制图7.6.缺陷打分7.7.加严规格标准7.8.强化试验条件.优选--7.9.接近零缺陷的控制图测量系统分析：8.1.测量系统8.2.数据的可靠性和有效性8.3.可重复性8.4.测量能力8.5.测量系统分析的准备工作顾客满意的概念：1.1.什么是顾客满意1.2.顾客不满意会怎么样1.3.顾客想要的是什么满意度调查.2.1.顾客的识别2.2.确定顾客满意度指标2.3.选择调研方式2.4.问卷设计与调查实施2.5.调查结果分析满意度测评的一般方法：3.1.外部顾客满意度体系3.2.员工满意度体系3.3.期望、感知与满意3.4.满意度改良方向的选择顾客满意度指数简介：.优选--4.1.满意度指数模型4.2.构造方程模型介绍4.3.满意度模型的计算机实现4.4.满意度影响因素的综合分析六西格玛过程改良：1.1.六西格玛过程1.2.六西格玛过程设计1.3.六西格玛过程改良1.4.过程改良模式 DMAIC1.5.戴明 PDCA 循环过程改良图表技术：2.1.头脑风暴法2.2.树图2.3.过程决策程序图2.4.网络图2.5.矩阵图2.6.亲和图2.7.过程图2.8.水平比照法简单的实验设计技术：3.1.实验设计3.2.单因素实验设计3.3.多因素实验设计.优选--3.4.因素轮换法3.5.多维图正交试验设计.4.1.因子与水平4.2.正交表4.3.正交表的性质4.4.三次设计4.5.用筛选试验选因子4.6.直观分析4.7.用正交试验定参数4.8.验证试验4.9.正交试验的开展4.10.成果举例复杂情况的正交设计.5.1.方差分析法5.2.交互效应5.3.水平不等5.4.多指标试验5.5.重复试验提高产品的稳定性：6.1.平均水平与稳定性6.2.稳健设计6.3.灵敏度设计.优选--6.4.全面检验与稳定性 6.5.提高系统的稳定性 质量功能展开(QFD)： 7.1.质量功能展开 7.2.作用 7.3.质量屋 6.4.全面检验与稳定性 7.4.工作程序 7.5.效果.优选-。
SixSigma六西格玛(管理必看)
SixSigma六西格玛（管理必看)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。
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（SixSigma)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。
早在1961年就提出“零缺陷”概念的美国质量管理专家菲利普•克劳斯比说：“当大家都认定在操作过程中无法避免错误的时候,下一步就是制定一个容许错误的数字。
当良品率预定为85％，那便是表示容许15％的错误存在。
采行这种‘良品率管理'的人会告诉你那不是真的，但事实上的确如此。
”为了提高质量，工厂的管理者们发明了“六个西格玛"管理方法.“西格玛”是统计学里的一个单位，表示与平均值的标准偏差。
它可以用来衡量一个流程的完美程度,显示每100万次操作中发生多少次失误。
“西格玛”的数值越高，失误率就越低。
具体说来,相关数据可以表示如下:1西格玛＝690000次失误／百万次操作2西格玛＝308000次失误／百万次操作3西格玛＝66800次失误／百万次操作4西格玛＝6210次失误／百万次操作5西格玛＝230次失误／百万次操作6西格玛＝3.4次失误／百万次操作7西格玛＝0次失误／百万次操作“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。
七步法搞定精益六西格玛项目的数据收集
七步法搞定精益六西格玛项目的数据收集
在精益六西格玛项目开展过程中，我们需要不断与数据打交道，不断地依据数据作出决策。
那么，这个数据收集怎么做？
第一步，选择测量变量，对每一个被测变量进行定义，输入/输出是什么，这个变量是连续还是离散数据，如何表示测量指标，测量的流程步骤是什么，是否关注周期性变化，时间跨度等都需要关注。
第二步，确定数据分层类别，抓住并使用数据的特征把数据分类到不同的类别中，识别潜在的根本原因。
第三步，制定抽样计划，抽样是用样本数据通过统计方法推导出全部数据的结论，既然是采样，我们就需要考虑样本的质量和样本大小。
六西格玛通常采用分层随机抽样，对于连续数据，估计“平均值”，一般需要> 30个数据样本，对于属性数据，估计“比例”或“百分比”，一般需要大约100个数据样本。
第四步，设计数据采集表，数据采集表有核对表、频率图核对表、集中图核对表、数据表、“旅行者”核对表、调查表等。
我们通常采用数据表，用来记录连续数据，或连续和属性数据的混合数据。
在所有质量工具中数据表是最有用的诊断工具，表中应包括数据来源信息，如时间，批次, 班次, 地点, 数据采集人的名字等，可以在Excel、Minitab、JMP中建立数据表。
第五步，制定填表程序，数据采集方法一经制定，需制定如何填写数据表的指导文件，说明每格填入什么内容，应尽可能直观，包括表样，如果需要可开展数据采集人培训以保证数据采集的质量。
第六步，测试数据采集的方法，评估测量系统的准确性（此内容以后学习中将进一步详细讲解）。
第七步，采集数据，项目组一定要一直按抽样计划行事，随时观察有无异常，根据需要调整采集计划，达到需要的样本数量时可以停止数据采集。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
5
模块5: 数据收集与分析 模块内容
第一部分: 第二部分: 第三部分: 第四部分: 第五部分: 第六部分:
数据收集 分析过程 可变数据统计基础 属性数据统计基础 选修：滚动产出率 摘要和测验
15分钟 5分钟 15分钟 10分钟
10分钟
5分钟
模块5: 数据收集与分析
• 培训最后会有一个测验,及格分数(80%)意味着您已经成功完成了模块5的培 训内容。每个模块中的练习会帮助您在最后测验前能够更好地理解主要的 知识点。
1
6 Sigma概述
2
认知改进机会
3
在SigmaTrac中定 义机会
4
初识Minitab
5
基础数据的收集 和分析
1
6 Sigma概述
2
认知改进机会
3
在SigmaTrac中 定义机会
4
初识Minitab
5
基础数据的收集 和分析
第五部分：基础数据的收集和分析
完成的大约时间为：1小时
模块5: 数据收集与分析 关于模块五
• 收集、记录和分析数据是6 Sigma能够减少变差及 改进过程的核心。
• 在这个模块，您将认识到正确收集数据对项目成功 的重要性，并学会如何设计最佳的数据收集计划。
黑带在线培训的模块介绍 第五部分：基础数据收集和分析
模块5: 数据收集与分析
关于这个培训系列 • 欢迎回来!我们希望您已经准备好了享受黑带或绿带课堂培训的探索旅程。
• 这是模块五。在您继续在线培训之前，请确认您已经完成模块一到模块四 的培训。
• 如果您不能确定您已经完成了哪个模块的内容,可以核对一下您的测验记录 以便确定您是否完成了模块1及模块4的测验。
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？
▪ 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？
最好的数据提供了一个清晰的答案
9
模块5: 数据收集与分析
系统抽样（等距抽样，机械抽样） 在指定的时间点抽样。
总体 (所有数据)
样本数据是总体 的子集
根据样本进行预测，其准确性取决于样本数据的质量。
10
模块5: 数据收集与分析
小心！数据抽样偏差
存在偏差的样本是指部分总体组成部分被低估 或高估。 所有影响过程的变差来源必须包含在样本里。
偏差抽样的例子：
▪ 在PPAP或者过程能力研究中，有选择 地排除缺陷零件。
4 创建数据收集检查表
4
数据 收集检查表
▪ 检查表是用于收集数据的结构化表格，通常 用Excel表格。
▪ 它的目的是确保按计划收集所需数据。
编制有效的检查表的小技巧：
Date
Time Location A Location B Location C
1-Jun 8:00 a.m. 10:00 a.m. 12:00 p.m. 2:00 p.m. 4:00 p.m.
括要回答的问题，选择的抽样策略及计划细节。
接着：数据收集计划：
A. 衡量什么或？收集什么数据？ B. 怎样衡量/收集（使用哪个有效的衡量系
统，或者数据库）？ C. 收集多少数据（从每一层，哪段时间）？ D. 谁收集？
数据收集计划
✓ 什么 ✓ 怎样 ✓ 多少 ✓谁
数据收集检查表将确保您完成计划。
13
模块5: 数据收集与分析
▪ 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。▪ 让同一名操来自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
• 您将学会使用可变数据和属性数据的描述性统计功 能，并研究描述性和推断性统计的关系。
• 在这个系列的模块最后有许多重要活动需要去完成。 我们开始吧！
形态 集中趋势
偏差
模块5: 数据收集与分析
模块目标 完成这个模块后，您将能够：
a) 解释抽样策略在数据收集中的角色。 b) 设计目标数据收集计划。 c) 描述可变数据的分布状态、集中趋势和变差。 d) 描述属性数据的缺陷PPM，或者DPU（单位产品缺陷数）。 e) 识别描述性和推断性统计数据的不同。
14
模块5: 数据收集与分析
数据收集检查表和Minitab 注意： ▪ 最后，为了进行分析，所有数据将从数据检查表中转到Minitab中。 ▪ Minitab需要数据按列来组织，虽然这在数据收集时总是不方便。 ▪ 设计数据收集检查表和把数据最终转入Minitab ，都要小心练习。
操作者
零件号
第一部分：数据收集 在这部分，您将学会如何创建数据收集计划以便对特定 的项目问题进行最佳的回答。
第一部分 15分钟
7
模块5: 数据收集与分析
数据收集的重要性
▪ 对样本数据进行统计分析，以预测总体。 ▪ 数据收集的目的是确保样本能代表整个总体。 • 一个“好的”样本保证我们的统计计算能用
于评估总体“参数”，没有误差。
2-Jun 8:00 a.m. 10:00 a.m. 12:00 p.m. 2:00 p.m. 4:00 p.m.
▪ 检查您的抽样策略和计划细节。确保检查表上记录了所有的点。
▪ 数据收集的准确性是项目成功的关键。编制检查表，易于输入，最小化错误。
▪ 短期内测试检查表保证它的精确性。
记住：数据准确性是项目成功的关键
2 选择合适的抽样策略
▪ 采用三种主要策略，从总体数据中收集样本。 ▪ 这些策略能够收集最好的数据，回答特定的问题。 ▪ 有时，可结合使用，以设计最佳数据收集计划。
2
抽样策略
随机抽样 确保总体里的每个成员有平等的机会作为样 本被抽中。
分层抽样（类型抽样） 先将总体分为属总体（分层），再在每层内 随机抽样。