六西格玛 管理图概念及解释方法
六西格玛的解释
六西格玛的解释六西格玛（Six Sigma）是一种质量管理方法，旨在通过减少过程的变异性，提高产品和服务的质量。
它是由美国公司摩托罗拉首次引入，并在通用电气（GE）公司得到广泛推广。
六西格玛的核心理念是通过测量、分析、改进和控制（DMAIC）的循环，使组织的过程达到极高的质量水平，减少缺陷和提高效率。
以下是六西格玛的一些关键要素和解释：1.DMAIC循环：•Define（定义）：确定项目的范围、目标和关键因素。
明确问题陈述和项目的业务目标。
•Measure（测量）：收集相关数据，量化当前过程的性能，明确测量指标。
•Analyze（分析）：分析数据，识别导致问题的根本原因，找出改进的机会。
•Improve（改进）：制定和实施改进方案，以解决问题和优化过程。
•Control（控制）：设立控制措施，确保过程持续稳定，防止问题再次发生。
2.关注缺陷和变异性：六西格玛强调通过减少缺陷和过程的变异性来提高质量。
通过测量和分析，可以识别并消除导致缺陷的根本原因。
3.数据驱动决策：六西格玛强调基于数据和事实做出决策。
通过数据的收集和分析，团队可以更好地理解问题，制定有效的解决方案。
4.六西格玛水平：概念上，六西格玛表示一种过程能够在一百万（百万）次机会中，产生不到3.4个缺陷。
这被表示为每百万机会的缺陷率为3.4。
5.培训与认证：有关六西格玛的培训和认证非常普遍，包括不同级别的认证，如“六西格玛绿带”和“六西格玛黑带”。
六西格玛方法的成功实施通常需要组织中的全体成员的积极参与，并且最适用于注重数据和度量的组织文化。
六西格玛管理
六西格玛管理六西格玛管理1. 简介六西格玛管理，又称为六西格玛品质管理，是由美国通用电气公司（General Electric，GE）在上世纪90年代初提出的一种以客户需求为导向、通过六西格玛方法论和统计工具来改进产品或服务质量和流程效率的管理体系。
六西格玛管理的目标是将不合格品或误差率降至极低水平，保证产品或服务的稳定和一致性，同时也能实现节约成本的效果。
2. 六西格玛方法论六西格玛方法论是一种以数据为基础、以统计学为工具的质量管理方法。
它包括了DMAIC（Define，Measure，Analyze，Improve，Control）和DMADV（Define，Measure，Analyze，Design，Verify）两种流程，适用于解决不同类型的业务问题。
DMAIC流程用于解决已有的业务问题，从问题定义、数据收集和分析、改进措施实施到控制方案的建立，全程通过六西格玛的方式实现问题的解决与持续改进。
DMADV流程则主要用于新产品或服务的设计与开发，从问题的定义、数据的收集和分析、设计、验证、控制等环节，全程以六西格玛标准来保证产品满足客户的需求。
3. 六西格玛质量工具六西格玛质量工具是在DMAIC和DMADV流程中用于数据分析和问题解决的一系列方法。
其中常用的工具包括：3.1 流程图（Flowchart）流程图主要用于建立业务流程模型，清晰的流程图可以帮助我们更好的理解业务流程和瓶颈。
3.2 直方图（Histogram）直方图用于分析定量数据的分布情况，帮助我们更好的理解数据的规律和趋势。
3.3 散点图（Scatter Plot）散点图用于分析两个变量之间的相关性，帮助我们找到两个变量之间的关系，以便在后续的分析中选择更好的解决方案。
3.4 鱼骨图（Fishbone Diagram）鱼骨图也叫因果分析图，主要用于识别问题的原因。
它将问题分解成不同的因素，从而更好地找到问题的根源。
3.5 控制图（Control Chart）控制图用于监控过程的变化情况，帮助我们及时控制和调整过程，保证质量的稳定性和一致性。
六西格码管理图概念及解释方法课件
六西格玛管理图特点
六西格玛管理图具有数据可视化、分析深入、预测准确等特点。
六西格玛管理图通过图形化的方式展示数据，帮助管理者快 速了解数据分布和变异情况。它能够深入分析潜在原因，找 到关键因素，从而提高改进效果。同时，六西格玛管理图还 能对未来情况进行预测，为决策提供依据。
六西格玛管理图绘制方法
数据收集与整理
确定测量对象
明确需要测量的产品或过程的关 键特性，确保数据的准确性和可
靠性。
数据采集计划
制定详细的数据采集计划，包括采 集时间、采集人员、采集方法等， 确保数据的一致性和可追溯性。
数据整理
对收集到的数据进行清洗、筛选和 整理，确保数据的准确性和完整性。
绘制六西格玛管理图
VS
传统的六西格玛管理图通常以纸质或 简单的电子表格形式呈现，难以满足 现代企业的需求。数字化转型可以使 六西格玛管理图更加直观、动态和交 互式，方便团队成员更好地理解和分 析数据，从而提高改进的效率和效果。
六西格玛管理图的国际化发展
随着全球化的加速，六西格玛管理图正逐渐成为国际上广泛接受的管理工具，有助于企业实现跨文化、跨地域的管理和改进。
对图表中的数据进行深入 分析，发现数据之间的关 联和规律，为改进提供依 据。
解读图表
根据数据分析结果，对图 表进行解读，找出问题所 在，提出改进措施和建议。
制定改进计划
根据解读结果，制定具体 的改进计划，明确改进目 标、措施、时间表等，推 动改进的实施。
03
六西格玛管理图解读
六西格玛管理定义
六西格玛管理定义六西格玛管理定义一、概述六西格玛是一种旨在通过不断改进和优化流程来提高企业质量的管理方法。
它起源于20世纪80年代的美国，最初被应用于制造业，但现在已经被广泛应用于各个行业。
六西格玛的目标是通过减少缺陷和提高效率来提高企业的竞争力和利润率。
二、六西格玛管理体系1. DMAIC过程DMAIC是六西格玛管理中最常用的过程，它包括以下五个步骤：（1）定义：明确问题或机会、目标、范围和关键绩效指标。
（2）测量：收集数据并分析当前状况。
（3）分析：确定问题根本原因，并开发解决方案。
（4）改进：实施解决方案并验证其有效性。
（5）控制：确保改进措施能够持续有效并实现预期结果。
2. DFSS过程DFSS是Design for Six Sigma的缩写，它是一种基于客户需求设计产品或服务的方法。
DFSS包括以下五个步骤：（1）定义：明确客户需求和关键绩效指标，并确定设计目标。
（2）测量：收集数据并分析当前状况。
（3）分析：确定设计要素和优化方案。
（4）设计：开发和验证设计方案，并制定实施计划。
（5）验证：验证设计方案的可行性和有效性。
三、六西格玛工具1. 流程图流程图是一种用于描述流程或过程的工具，它可以帮助人们更好地理解和改进流程。
在六西格玛中，流程图通常用于描述DMAIC过程中的各个步骤以及各种流程中的关键环节和瓶颈。
2. 直方图直方图是一种用于表示数据分布情况的工具，它可以帮助人们更好地了解数据的特征。
在六西格玛中，直方图通常用于分析问题根本原因以及评估改进措施的效果。
3. 散点图散点图是一种用于表示两个变量之间关系的工具，它可以帮助人们发现变量之间的相关性。
在六西格玛中，散点图通常用于分析问题根本原因以及评估改进措施的效果。
4. 控制图控制图是一种用于监控过程稳定性和可靠性的工具，它可以帮助人们及时发现过程中的变化和异常。
在六西格玛中，控制图通常用于监控改进措施的效果以及预测未来的过程表现。
六西格玛管理全
这是6σ管理专家的最高级别，其一般是统计方面的专家，负责在6σ管理中提供技术指导。他们必须熟悉所 有黑带所掌握的知识，深刻理解那些以统计学方法为基础的管理理论和数学计算方法，能够确保黑带在实施应用 过程中的正确性。统计学方面的培训必须由黑带大师来主持。黑带大师的人数很少，只有黑带的1/10。
绿带（Green Belt）的工作是兼职的，他们经过培训后，将负责一些难度较小项目小组，或成为其他项目小 组的成员。绿带培训一般要结合6σ具体项目进行5天左右的课堂专业学习，包括项目管理、质量管理工具、质量 控制工具、解决问题的方法和信息数据分析等。一般情况下，由黑带负责确定绿带培训内容，并在培训之中和之 后给予协助和监督。
六西格玛管理正是在逐步降低“缺陷”的过程中提高顾客的满意度的。 无边界合作，也叫全面合作。
我们知道，企业内部的分工能够极大提高劳动生产效率，但也会出现这种情况，即虽然企业内部各部门都很 努力，加班加点、挥汗如雨地工作，可是最终的结果可能不完美、不协调，其问题就出在有边界的分工上面。无 边界合作是指打破或不去理睬一切人为的屏障，例如职能、官衔、地域、种族、性别或其他障碍，直奔最佳想法。 各部门只有从顾客利益而非部门利益出发，从顾客方便的角度来考虑问题，这样就容易目标一致，紧密协作，提 供完美的产品或服务。六西格玛管理就是要打破组织的边界，展示能突出公司整体利益的效果。
六西格玛（Six Sigma）是在20世纪90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，成为全世界企业的战略举措。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。六西格玛（6σ）概念作为品质 管理概念，最早是由摩托罗拉公司的比尔·史密斯于1986年提出，其目的是设计一个目标：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。
全员六西格玛实用知识手册
全员六西格玛实用知识手册六西格玛是一种管理方法，旨在通过减少变异性和提高过程质量，以提高组织绩效。
它将数据驱动的方法与统计分析相结合，通过识别和消除造成效率低下和质量问题的根本原因，来实现过程的改进。
在当今竞争激烈的商业环境中，六西格玛已经成为众多企业提高效率、降低成本以及提升客户满意度的利器。
本手册旨在为全员提供一些关于六西格玛的基础知识和实用技巧，帮助他们更好地理解和应用六西格玛方法。
第一章：六西格玛概述1.1 什么是六西格玛？六西格玛是一种以数据为基础的管理方法，其目标是通过减少过程中存在的变异性，提高产品或服务质量，从而提高组织的绩效。
六西格玛方法源自于质量管理领域，起源于20世纪80年代的美国工业界。
1.2 六西格玛的起源和发展六西格玛最初是由美国摩托罗拉公司提出并实践的，后来被通用电气公司引入，并逐渐在全球范围内被广泛采用。
六西格玛方法体系化、科学化的方法论逐渐成为了企业追求效率和质量的重要工具。
第二章：六西格玛的关键概念2.1 DMAIC流程DMAIC是六西格玛方法中的核心步骤，包括定义（Define）、测量（Measure）、分析（Analyze）、改进（Improve）和控制（Control）五个阶段。
通过这一流程，团队可以系统地识别问题、收集数据、进行分析，并最终实现持续改进。
2.2 关键质量概念在六西格玛中，有一些关键的质量概念需要被理解和运用。
比如正态分布、过程稳定性、容差限等概念，对于理解和评估过程中的变异性至关重要。
第三章：六西格玛实践技巧3.1 数据收集与分析方法数据在六西格玛中起着至关重要的作用，团队需要学会如何有效地收集、整理和分析数据，以发现过程中潜在的问题和改进机会。
常用的数据分析方法包括直方图、散点图、箱线图等。
3.2 过程改进工具与技术除了数据分析，团队还需要掌握一些过程改进工具和技术，比如因果图、流程图、质量功能展开等。
这些工具可以帮助团队深入分析问题根源，并采取有效的改进措施。
六西格玛(6σ)管理简介
六西格玛（6σ）管理简介六西格玛（6σ）管理简介一、什么是六西格玛（6σ）管理？六西格玛是阿拉伯数字6加上希腊字母σ（西格玛）。
σ本来是一个反映数据特征的希腊字母，表示数据的标准差。
我们常用下面的计算公式计算σ的大小：，式中xi 为样本观测值，为样本平均值， n为样本容量。
现在，σ不仅仅是单纯的标准差的含义，而被赋予了更新的内容——即成为一种过程质量的衡量标准。
对于任何企业来说，过程变异都是他们最大的敌人，因为过多的过程变异会导致产品和服务无法满足客户的要求，为企业带来损失。
6σ管理可以为企业提供战略方法和相应的工具通过严谨的、系统化以及以数据为依据的解决方案和方法，消除包括从生产到销售、从产品到服务所有过程中的缺陷，从而改善企业的利润。
那么究竟什么是6σ呢？我们可以从以下几个方面来说明6σ的含义。
第一，它是一种衡量的标准。
从统计意义上讲，一个过程具有六西格玛（西格玛）能力意味着过程平均值与其规定的规格上下限之间的距离为6倍标准差，此时过程波动减小，每100万次操作仅有3.4次落在规格上下限以外。
即六西格玛水平意味着差错率仅为百万分之三点四（即3.4ppm）。
因此，它首先是一种度量的标准，可以通过样本的散布情况来衡量系统的稳定性。
6σ的数量越多，产品合格率越高，产品间的一致性越好，或产品的适应环境的能力越强，产品（服务）的质量就越好。
第二，6σ是一个标杆。
管理学上有一种设定目标的方法就是“标杆法”，将你的目标设定在你所要超越的对象上，将领先者的水平作为超越的“标杆”。
6σ也是一个标杆，它的目标就是“零缺陷”（差错率百万分子3.4）。
进行6σ管理就是要以这个目标作为追赶和超越的对象。
第三，6σ是一种方法：“一种基于事实和数据的分析改进方法，其目的是提高企业的收益。
”这个方法的最大特点就是一切基于事实，一切用数据说话。
不论是说明差错的程度，还是分析原因，以及检验改进措施的成效，都要用事实和数据说话，而不是基于主观上的想像。
六西格玛基本概念工具和方法知识
六西格玛基本概念工具和方法知识
它被发明于1951年，由法国医生和统计学家贝尔福博士发明，用于
为军事医学诊断提供建议。
后来，它被广泛用于质量改进，且仍然在各个
行业中大量使用。
1）控制图：控制图是一种用于监控并且检测过程中可能发生变化的
统计图表。
它常用于监控一个或多个过程变量，以确定是否潜在的趋势和
变化。
2）失效模式和影响分析（FMEA）：FMEA是一种工具，可以用来识别
和分析潜在的质量问题，预防和减少失效发生的风险。
它的技术帮助对系
统进行测试，以确保符合期望的性能标准。
3）内部审计：内部审计是一种审查程序，可以帮助确定是否组织正
确地实施了质量管理系统，以验证程序和流程的一致性，遵守标准和法规，确保公司满足其质量标准。
4）7个基本现象：7个基本现象是用于对一个过程的特点进行分析和
评估的工具，以确定是否有改进的潜力。
它的基本意义是：人-机-设备-
材料-环境-测量-过程，以便测量过程的性能。
六个西格玛管理方法定义名词解释
六个西格玛管理方法定义名词解释
六个西格玛管理方法是管理科学的一部分，是由著名的管理学家罗伯特西格玛提出的一套管理理论体系。
它在管理领域有着广泛的影响力，为企业管理和组织发展提供了一个理论基础。
六个西格玛管理方法包括：结构化、系统化、秩序性、效率性、多样性和目标性。
结构化是指在管理过程中，要将运作完善，细节化，以便更容易地实施管理，更容易控制所有管理细节，以便取得最佳管理效果。
系统化指将所有工作流程严格地根据一定的规则有系统地完成，以及在管理过程中，对该系统的运行过程进行监控、评估和改进的行为。
秩序性是指在管理过程中，要建立清晰的组织架构，规定每个人的职责和权限，从而确保管理秩序的有效性，保障管理的有序运行。
效率性是指在管理过程中，要把握机会，采用先进的管理方法，合理安排工作流程，提高管理效率，节省经费，有效地实现管理目标。
多样性是指在管理过程中，要接受和包容不同的文化、思想和价值观，努力营造多元文化的管理环境，以促进企业的发展和协调。
目标性是指在管理过程中，要有明确的管理目标，并按照既定的步骤一步步推进，在确定管理目标外，还要考虑社会责任、环境保护、资源有效利用等层面，以实现可持续发展。
综上所述，六个西格玛管理方法尤其适用于大型企业组织中，其方法包括：结构化、系统化、秩序性、效率性、多样性和目标性，它们对企业管理产生了重要的影响，是企业组织发展的基石，是实现企
业可持续发展的重要条件。
因此，在企业发展中，要坚持六个西格玛管理方法，把握结构化和系统化，遵循秩序性，提升效率性，尊重多样性，落实目标性，注重对管理和控制的有效实施，从而实现企业发展的有效规划与运用。
西格玛(6σ)管理方法
西格玛（6σ）管理方法6西格玛（6σ）管理西格玛（σ）在统计学上是指标准差，用来表示数据的分散程度。
6西格玛（6σ）即6倍标准差。
在质量上表示每百万个产品的不良品率（ppm）少于3.4，但是6西格玛（6σ）管理不仅仅是指产品质量，而是一整套系统的企业管理理论和实践方法。
6西格玛（6σ）管理核心理念实际上不仅是一个质量上的标准，它更代表着一种全新的管理理念。
尽管过去确实做得很好，但事实离6西格玛（6σ）管理的目标还差的很远。
美国摩托罗拉公司6σ控制方式简介（详见《中国质量》2000.5P13~P16）1.工业控制方式的进展20世纪70年代，美国工业的控制方式相当于2σ控制方式，Cp=0.67。
20世纪80年代，美国工业的控制方式前进了，相当于3σ控制方式，Cp=1.0。
而日本在20世纪80年代早期则以达到4σ控制方式，Cp=1.33。
到20世纪80年代中期，日本进一步发展到5σ控制方式，Cp=1.67。
这对美国无疑是一种极大的挑战，故在20世纪80年代末90年代初美国摩托罗拉公司提出著名的6σ控制方式。
美国摩托罗拉公司的设计标准摩托罗拉公司提出的设计标准是对所有的零部件及过程，要求是：Cp≥2 ，Cpk≥1.5 。
而过程能力指数计算公式是：Cp=T/6σ=（Tu－Tl）/6σ；Cpk=（1－K）Cp ；ε=6σ（1－Cpk/ Cp）。
其中K=2ε/T ；Tu、Tl 分别为上下规格界限；σ为标准差；T为技术规格的公差幅度；ε为实际分布中心（μ）与公差中心（M）的偏移即ε=│M－μ│，K即为偏移度。
将Cp＝2.0和Cpk＝1.5代入ε=6σ（1－Cpk/ Cp）计算得ε=1.5σ，即在Cp＝2.0 ，T/2=6σ的情况下分布中心往一侧偏移了1.5σ，于是该侧的不合格品率为P（4.5σ），另一侧的不合格品率为P（7.5σ）。
查日本《统计数值表》，JSA-1972中的正态分布表知P（4.5σ）= 0.0000033977 ≈0.0000034 = 3.4PPM 、P（7.5σ）= 0.01331909 。
六西格玛(6sigma)管理方法
六西格玛(6sigma)管理方法SIX SIGMA让我们先来看通用电气（GE）的一组数据：1999年总收入1116.3亿美元，比1998年增长11%；1999年利润为107亿美元，比1998年增长15%，保持业务、利润每年两位数百分比快速增长。
通用电气取得如此骄人业绩的核心秘密是什么？其一就是 6 Sigma。
让我们再看一看摩托罗拉公司（Motorola）运作 6 Sigma后的结果：公司平均每年提高生产率12.3%，由于质量缺陷造成的费用消耗减少84%，运作过程中的失误降低99.7%，节约制造费用超过110亿美元。
公司平均每年业务、利润和股票价值增长17%。
1、何为 6 Sigma简单地说，6 Sigma是一种商业流程，企业通过设计、监视其每日商业活动而显著提高其底线收益，将资源的浪费降至最少，同时提高顾客满意度。
6 Sigma指导企业做任何事时都能更少犯错，从填写采购单到制造产品，在最早可能发生问题时避免质量错误。
6 Sigma提供有效的方法改造企业流程，从而控制错误和废品的增加。
初接触6 Sigma，有人会认为 6 Sigma没什么特别之处，与全面质量管理（TQM）无多大区别。
6 Sigma部分思想与TQM相似。
6 Sigma强调把所有的运作都放在一个过程中进行提高。
同时运用 6 Sigma工具，可以清楚知道自己处于什么水准，提高多少。
而TQM强调提高单个不相关的运作流程。
TQM强调过程，至于目标的量化指标概念模糊。
2、树立6 Sigma理念6 Sigma的执行，首先是整个公司从上至下得改变“我一直都这样做，而且做得很好”的想法。
6 Sigma会改变个人行为，企业行为乃至企业文化。
大多数企业处于4 Sigma水平，质量成本达销售额的15%－25%。
而达到5 Sigma水准的质量成本为销售额的5%－15%。
如达到 6 Sigma，质量成本则小于销售额的1%。
因此 6 Sigma的理念中，Sigma水准越高，质量成本越低。
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。
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。
6西格玛管理理念与方法
6西格玛管理理念与方法六西格玛管理（Six Sigma）是一种以数据为基础的业务管理策略，旨在改进业务流程，提高产品质量和客户满意度，降低成本和增加利润。
六西格玛管理的核心是通过减少变异性来提高业务绩效，主要关注如何让业务过程在一个标准偏差范围之内运行。
六西格玛管理方法主要包括以下几个方面：1. DMAIC方法论：DMAIC是六西格玛改进项目的基本方法论，包括Define（定义）、Measure（测量）、Analyze（分析）、Improve（改进）和Control（控制）五个步骤。
通过DMAIC方法，团队可以系统性地识别问题、收集数据、分析原因、找到解决方案并制定控制措施，以持续改进业务绩效。
2. DMADV方法论：DMADV是另一种常用的六西格玛方法，用于新产品或服务的设计和开发。
DMADV包括Define（定义）、Measure（测量）、Analyze（分析）、Design（设计）和Verify（验证）五个步骤，帮助团队在产品设计阶段就考虑和满足客户需求。
3. 六西格玛指标体系：六西格玛管理中常用的指标包括缺陷率（Defects per Million Opportunities, DPMO）、过程能力指数（Process Capability Index, Cp和Cpk）、Sigma水平等。
这些指标帮助管理者了解业务过程的稳定性和能力，从而进行有效的改进工作。
4.黑带和绿带认证：在六西格玛管理中，有不同级别的认证，包括黑带、绿带、黄带等级别。
黑带通常是项目领导者和专家，负责带领团队进行DMAIC或DMADV项目；绿带是团队成员，参与项目执行和改进工作。
通过认证培训，组织可以建立一支专业的改进团队，推动六西格玛文化的发展。
5. PDCA循环：六西格玛管理也借鉴了PDCA（Plan-Do-Check-Act）循环的概念，即计划-执行-检查-调整的持续改进方法。
团队应该根据反馈结果不断优化业务流程，并定期进行复盘和总结，以确保改进措施的有效性和持续性。
六西格玛图文解说解读
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，通过消除变异和缺陷来实现零差 错率。六西格玛可解释为一百万个机会中有3.4个出错的机会，即合格率是99.99966%，而三个 西格玛的合作率只有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。 六西格玛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、产品服务和电子商务等战略齐头并进，成为全世界追求管理卓越性企业最为重要的战略举 措。它的目标从最初的追求百万分之三点四的差错率，已发展到追求全球同行业的NO.1。并被 企业作为取得企业核心竞争力的一项关键战略，成为全世界追求管理卓越性的企业核心竞争力的 一项关键战略，成为全世界追求管理。 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并追求持续进步的一种质量管理哲学。经实践证明六西格玛是当今 引领人们进行质量革命最有效的方法，也是最具实践性的有效方法，它被世界也很多顶级企业和 管理者认同，是人们长期以来管理思想的结晶。
六西格玛管理具有Top-down的特点，无论是战略还是战术，管理的推行、项目的执行、资源的配备、 信息的传递等等，六西格玛管理不可忽视领导的作用，只有领导从思想上接受和认识了六西格玛，六 西格玛才能取得成果
劣质成本
对劣质成本的认识，我们的流程中存在很多的浪费和变异，很多就在我们的身边，但我们以往没有将它揭示出来， 或者传统的财务报表根本就无法显示，六西格玛旨在找出成本的黑洞，减少浪费和变异，在增加企业效益的基础上 获得顾客满意
六西格码管理图概念及解释方法课件
•管理图何处 •适用?
•管理图的种类
• 根据使用目的的管理图种类
• 工程分析用 • 在工程规格满足与否、设定规格所必要的情报、生产 • 工程的休整或修缮或者与有关检查环节设定相关的情报 • 收集为主要目的情况 • 工程管理用 • 在工程上探知异常要因发生与否，并采取必要的措施， • 进而把工程维持在管理状态时 判定已生产的制品合格/不合格时
•●
•●
•●
•●
•●
•●
•●
•● •●
•●
•●
•● •●
•● •● •●
•●
•● •●
•●
•●
•●
• 管理限界线的计算
• 在设定管理限界线幅度时，考虑计算上的方便
• 利用标准偏差的3倍数
• 管理图的中心线和上·下限线
• Sample 统计量( W ) , W的 平均 ( W ) , 标准偏差 (W )时
•管理图介 绍
• 变动的种类
•异常要因变动
•Unusual : 不是对特定Process预想的变动。 •Sporadic : 在特别试点发生的变动。 •Specific : 在特定的状况下发生的变动。
•不可能预测异常要因变动样子 ，所以不能管理。
•偶然要因变动
•Natural :对特定的Process预想到的变动。 •Random : 根据时间在Process偶然发生的变动。
•UCL = W + 3W • CL = W •LCL = W - 3W
•
•利用以上原理的管理图叫 • Shewhart 管理图。
• 合理性部分群的形成
部分群:同一条件下推出的试料群 部分群大小
计量型管理图: 5~10个之间 计数型管理图: 至少一个以上缺点/缺陷发生概率为基础
- 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)。
DATA类型
计量型DATA (测定/计量型DATA)
缺点DATA (数 /计数型DATA - DPU)
不良品DATA (范畴型 计数型DATA 合格/不合格, Go-NoGo )
部分群大小
部分群大小
部分群大小
n=2-5
N=6~
n=1
一致
变化
一致
变化
X bar R
X bar s
UCL
● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●
●
CL
●
●
●
●
● ● ●
●
●
●
LCL
Proprietary to Samsung Electronics Company
Control – 管理图的概念和解释方法 - 14
Rev 2.0
管理限界线的计算
在设定管理限界线幅度时，考虑计算上的方便 利用标准偏差的3倍数
S (Statistical): 受统计性资料和分析技法的帮助 P (Process) : 确认Process引起变动的原因和能力状态 C (Control) : 为了能让已知的Process目标达成,从
而适用PDCA Cycle让持续地Process 完成改善的管理活动。
Proprietary to Samsung Electronics Company
工程管理用管理限界线的计算
采取如上所示措施以后，消除脱离点重新计算管理限界线 (没有采取措施时，按原有状态保留。)
值得的管理脱离
品质特性数率，强度等其值越大为好时，而且脱离管理上限时， 好好调查其原因，并作为品质改善的线索。
Proprietary to Samsung Electronics Company
Rev 2.0
SPC概要
理解SPC
1924年根据Shewhart的开发。
为统计性检定把DATA Pattern化，提供对制品/Process 运营状态的情报。 促进对基本“问题发生System”的理解。 用Graph提示制品/Process的性能。
异常要因 – 中心倾向性/产生变动要因
3. 实施修整措施
2.查明根本原因
Proprietary to Samsung Electronics Company
Control – 管理图的概念和解释方法 - 7
Rev 2.0
SPC的特征
优点
认证的生产性科技向上 防止缺陷的有效方法。 防止不必要的工程调整。 提供诊断性的情报。 提供对工程能力的情报。 与DATA类型无相关使用。
Control – 管理图的概念和解释方法 - 5
Rev 2.0
SPC的管理方法阶段
消除变量 :
理解变量交互作用或者通过Mistake Proofing 消除。
变量自动化:
实施没有作业者干涉的自动化管理。
BEST
对重要输入变量的SPC :
对于Y=F(x)的理解下
对重要输出变量的SPC :
8种 Test
Minitab Default 值
Proprietary to Samsung Electronics Company
Control – 管理图的概念和解释方法 - 20
Rev 2.0
管理图解释 (Pattern分析)
Define Tests
Test No 1 2 3 4 5 6 7 8 Definition 某点从中心线脱离多少Sigma以上时，判定为异常？ 中心线的某一方 多少点连续持续时，判定为异常？ 多少点连续性增加或减少时，判定为异常？ 多少点连续性上下振动时，判定为异常？ K+1个点中，多少点脱离中心线某一方 2 Sigma时，判定为异常？ K+1个点中，多少点脱离中心线某一方 1 Sigma时，判定为异常？ 多少连续点在1 Sigma内打点时，判定为异常？ 多少连续点脱离1 Sigma时，判定为异常？ K的范围（） 内为 default 1~6 (3) 7~11 (9) 5~8 (6) 12~14 (14) 2~4 (2) 3~6 (4) 12~15 (15) 6~10 (8)
Control – 管理图的概念和解释方法 - 12
Rev 2.0
品质变动和管理图
管理范围内的散布 管理范围外的散布
3
5
根据偶然要因(chance cause)的 自然的品质变动
根据异常要因(assignab lecause)的不自然的品质变动
统计性管理状态 (in statistical control)
脱离管理状态(out of control) 异常状态
Proprietary to Samsung Electronics Company
Control – 管理图的概念和解释方法 - 13
Rev 2.0
管理图的构成
管理图构成
中心线 ( Center Line : CL )
管理上限线 ( Upper Control Limit : UCL ) 管理下限线 ( Lower Control Limit : LCL )
Control – 管理图的概念和解释方法 - 10
Rev 2.0
管理图介绍
使用管理图的理由
管理图说明Process是否管理可能、预测可能。 管理图对Process X或Y 使用时有效。
管理图在Process调查预想不到的变动时，
能告诉应什么时候采取措施。 管理图提供Process诊断情报。
管理应对 Process X而形成。
Proprietary to Samsung Electronics Company
Control – 管理图的概念和解释方法 - 11
Rev 2.0
管理图介绍
变动的种类
异常要因变动
Unusual : 不是对特定Process预想的变动。 Sporadic : 在特别试点发生的变动。 Specific : 在特定的状况下发生的变动。
优点和 注意点
注意点
掌握正确的使用方法后适用。 正确收集DATA。 平均和范围/散布，应正确计算。 正确的分析很必要。 必要对Pattern的分析/对应。
Proprietary to Samsung Electronics Company
Control – 管理图的概念和解释方法 - 8
最多使用的形态。
标准作业步骤
为探索缺陷而施行的标准作业步骤。
WORST
Proprietary to Samsung Electronics Company
Control – 管理图的概念和解释方法 - 6
Rev 2.0
SPC目标
SPC目标 : 工程散布的最小化
输入 Process 输出
测定 System 4. 检定及 Monitor 1.探索异常要因
不可能预测异常要因变动样子 ，所以不能管理。
偶然要因变动
Natural :对特定的Process预想到的变动。 Random : 根据时间在Process偶然发生的变动。
偶然要因变动样子对将来发生的事件会让我们可能预测， 并在 预测限界内管理Process。
Proprietary to Samsung Electronics Company
管理图的中心线和上· 下限线
Sample 统计量( W ) , W的 平均 ( W ) , 标准偏差 (W )时
UCL = W + 3W
CL = W
LCL = W - 3W
利用以上原理的管理图叫
Shewhart 管理图。
Proprietary to Samsung Electronics Company
Control – 管理图的概念和解释方法 - 15
Rev 2.0
合理性部分群的形成
部分群:同一条件下推出的试料群 部分群大小
计量型管理图: 5~10个之间 计数型管理图: 至少一个以上缺点/缺陷发生概率为基础
部分群取材频率
不能过度频繁，也不能过度缓慢
- 规则 : 比Process的以上状态，取材多于10次以上部分群
Proprietary to Samsung Electronics Company
Control – 管理图的概念和解释方法 - 21
Rev 2.0
脱离管理状态情况的处理
不值得的管理脱离
查出其原因，并消除，采取使工程处于稳定状态的首次措施，以后根据
相同原因不发生异常状态而采取根本性再发防止措施。
收集为主要目的情况 工程管理用 在工程上探知异常要因发生与否，并采取必要的措施， 进而把工程维持在管理状态时 判定已生产的制品合格/不合格时
Proprietary to Samsung Electronics Company
Control – 管理图的概念和解释方法 - 18
Rev 2.0
管理图的种类
Control – 管理图的概念和解释方法 - 22
Rev 2.0
根据工程状态的措施
管理图
Histogram
（ A）
SL SU
UCL
（B ） SL SU
部分群的取材顺序
一般按顺序取材部分群
合理性部分群形成原理
按部分群间变动为大，部分群内变动为小而形成
Proprietary to Samsung Electronics Company
Control – 管理图的概念和解释方法 - 16
Rev .0
管理图适用领域
装备性能特性 帐簿记入作业上的错误率 卖出总额 通过浪费分析的废弃率 Computer System 性能特性 资财管理System搬运时间 装备的稼动率