六西格玛基础与统计数据分析1..

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六西格玛的统计与分析方法

六西格玛的统计与分析方法
呢?
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
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前言 6 测量 6 统计方法 6 分析方法 6 品质过程控制方法
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前言-- 6 品质理论的发展
What is 城市轨道交通 urban rail transport
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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。
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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

六西格玛的统计与分析方法

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。

六西格玛培训资料统计学基础解读

六西格玛培训资料统计学基础解读

1Notes:2Notes:3Notes:4Notes:5Notes:Descriptive and inferential are the classic ways to dividestatistics。

Descriptive statistics are used to characterize populations.Inferential statistics is a relatively new way to draw conclusions about populations by using relatively small samples of data from the population.One of the goals of Six Sigma is to derive an inferential statistical model and then translate it into a practical processmodel. This is known as y = f(x.6Notes:Data is collected not to evaluate each individual data point, but to generate statistics。

Statistics help to describe the process (or population and determine its behavior。

As a process is delivering a good or service, an analyst can dipinto the stream of output, gather a representative sample, calculate the statistics of the sample, and then infer about thepopulation defined by the total process output。

六西格玛数据分析技术5

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六西格玛数据分析技术引言六西格玛(Six Sigma)是一种数据分析和质量管理方法,旨在通过识别和减少过程中的变异性,提高组织的业绩和质量。

本文将介绍六西格玛数据分析技术的基本原则、方法和工具,以及应用六西格玛进行数据分析的步骤和注意事项。

1. 六西格玛的基本原理六西格玛方法是基于统计学原理的质量管理方法,它将过程的能力和稳定性与业绩目标进行比较,通过数据分析来改进和优化过程。

六西格玛的核心理念是尽量减少过程中的变异性,从而提高产品或服务的质量和一致性。

六西格玛方法的三个基本原理如下: - 过程的总体性能可以通过统计学指标(如标准差)来度量和评估。

- 通过减少特定因素的变异性,可以提高过程的性能和一致性。

- 通过采取数据驱动的决策和改进方法,可以优化过程并实现质量目标。

2. 六西格玛数据分析方法六西格玛数据分析方法主要包括以下步骤: 1. 定义阶段:明确业务目标、定义过程和关键业务指标(KPIs),并建立项目计划和团队。

2. 测量阶段:收集和测量数据,分析数据的稳定性和能力,确定过程中的变异性源。

3. 分析阶段:通过统计分析和数据挖掘技术,识别和验证导致问题或变异性的根本原因。

4. 改进阶段:制定和实施改进方案,测试和验证改进效果,并进行过程重组和优化。

5. 控制阶段:确保改进方案持续有效,建立过程控制机制和绩效管理体系。

3. 六西格玛数据分析工具六西格玛数据分析方法使用了多种统计工具和技术,其中一些常用的工具包括: - 散点图:用于显示两个变量之间的关系和趋势。

- 直方图:用于显示数据的分布情况和频率。

- 控制图:用于监控过程的稳定性和能力。

- 核心六西格玛分析图表:包括关系矩阵图、因果图、故障模式和效应分析(FMEA)等。

- 回归分析:用于识别和验证不同变量之间的相关性和影响。

- 设计实验:通过对多个因素进行测试和分析,确定对结果影响最大的因素。

4. 六西格玛数据分析的注意事项在应用六西格玛数据分析技术时,需要注意以下事项: - 持续学习和提升技能:六西格玛数据分析方法需要一定的统计学和质量管理知识,持续学习和提升技能对于有效应用该方法至关重要。

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数理统计基础
统计基础
六西格马突破步骤
定义
测量
分析
改进
控制
步骤 1 - 选择输出特性 - 定义过程输入/输出变量步骤 2 - 确定绩效标准步骤 3 - 定义测量系统步骤 4 - 建立过程能力步骤 5 - 定义绩效目标步骤 6 - 定义差异来源步骤 7 - 查找潜在因素步骤 8 - 发掘变量之间相互关系步骤 9 - 建立操作公差范围步骤 10 - 重新验证测量系统步骤 11 - 重新计算过程能力步骤12 - 实施过程控制
变异性的测量 - 公式
极差: 在某一数据集合中最大值同最小值之间的数字化的距离样本方差 (s2 ; s2 ): 每一单个数据同均值的差的平方和的平均值标准偏差 (s ; s): 方差的平方根。通常表示数据的分散程度。它越小,数据分散程度越小,加工精度越好。
计算机可以胜任所有艰难的工作
变异性练习
统计 – 测绘数据的益处
统计是工具. 象其它工具一样,它们同样可以被误用,导致令人误解的,歪曲的,或不正确的结论。仅能够计算是不够的,我们必须对数据作出正确的解释。统计中一项重要的分析工具就是不断描绘数据。
变异性, 中心度, 和稳定性
变异某一过程的差异有多大?众所周知,每一过程都会有一定的移动,但不是每一个移动都会得到完全相同的结果。通常我们采用标准变差对过程的差异进行衡量。这是我们的重点。其它关于差异的参数有:极差 (最大之与最小值之差)偏差平方和
数据基础: 需解答的问题
什么是数据? 什么是不同类型的数据? 为什么连续性的数据会更好? 什么是数据采集计划? 什么是合理的分组?
数据基础: 问题总结
数据是相关主题的单个事实或事实的集合体 数据有两种:计数型和计量型 计量型数据之所以比计数型数据好是因为其所提供的信息要更丰富。 一个数据采样计划是采集同项目有关的,必要的数据大纲 合理分组是对某一过程的相同类别负荷逻辑的挑选。

六西格玛Minitab统计分析全教程

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Y
65 66 65 66 67 67 68 68 67 68
练习
X
800 810 820 830 840 850 860 870 890 900
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输入数据
•Select: Gragh> Scatterplot
minitab经典培训教程companyconfidentialminitab的功能?计算功能计算器功能生成数据功能概率分布功能矩阵运算minitab经典培训教程companyconfidentialminitab的功能?数据分析功能基本统计回归分析方差分析实验设计分析控制图质量工具可靠度分析多变量分析?时间序列?列联表?非参数估计?eda?概率与样本容量minitab经典培训教程companyconfidentialminitab的功能?图形分析直方图散布图时间序列图条形图箱图矩阵图轮廓图?三维图?点图?饼图?边际图?概率图?茎叶图?特征图minitab经典培训教程companyconfidential课程内容安排由于时间有限很多内容只是做简单的介绍
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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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六西格玛基本介绍(一)

六西格玛基本介绍(一)

基本介绍(一)六西格玛基本介绍(一)六西格玛1、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(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。

2、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。

3、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。

4、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。

六西格玛数据分析技术

六西格玛数据分析技术

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σσσ σσ σ
SSMC
关于抽样方法
概率抽样和非概率抽样 概率抽样(随机性原则) • 简单随机抽样(simple random sampling) • 分层抽样(stratified sampling) • 整群抽样(cluster sampling) • 等距抽样。又称系统抽样(systematic sampling) 非概率抽样 配额抽样
由这两组数据的均值和标准差,结合上面的图形,我们可 以直观地看到这两组数据均以6为中心,但前面5个数的离散程 度要大于后面5个数的离散程度。第一组数的标准差是3.16, 第二组数的标准差1.58。这个例子让我们更直观地体会到标准 差以及均值的意义。
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σσσ σσ σ
SSMC
变异系数
例1-3:设有甲、乙两个企业,他们职工月奖金的 平均 数及标准差如下(单位:元)
极差的计算十分简单,如某企业中员工的最大月收入是 12000元,最低月收入是800元,则
R=12000-800=11200(元)
极差的计算简单,它是一种最简单的度量离散程度的方法。
极差的缺点也很明显,因为它只考虑了极端值,丢失的数据信 息较多。
现在的社会居民收入分配相差很大,这对社会稳定很不利。极 差让我们可以更清醒地认识到贫富差距。所以极差还是很有意 义的一个统计量。
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σσσ σσ σ
SSMC
1.4 数据的类型
6管理中通常遇到两种类型的数据:
定性数据
定类数据 定序数据
定量数据
计量数据
计数数据
数据是决策的依据
返回目录 σσσ σσ σ
SSMC
定 量 数 据
定量数据
计量数据 计数数据

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)

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)
第二部分 5分钟
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?

六西格玛基础知识讲义1

六西格玛基础知识讲义1
六西格玛管理是
“寻求同时增加顾客满意和企业经济增长的经营战 略途径。”是使企业获得快速增长和竞争力的经营 方式。它不是单纯的技术方法的引用,而是全新的 管理模式。
六西格玛管理是以顾客为关注焦点的管理理念,是客户驱 动下的持续改进,将管理项目重点放在顾客最关心、对组织影 响最大的方面。其基本科学内涵是提高顾客满意度和降低组织 的资源成本,强调从组织整个经营的角度出发,站在顾客(包 括内部客户)的立场上考虑质量问题,采用科学的方法,在经 营的所有领域追求“无缺陷”的质量,消除无附加值活动,以 大大减少组织经营全领域的成本,提高组织的竞争力。虽然六 西格玛具有很强的技术成分,外在表现是大规模的群众做项目 的“运动”,但是从本质上讲,它是一种管理企业的新方式, 是组织追求精细管理的一种战略。
1 2 上限
1.5 σ 1.5 σ
质量水平(Sigma 等级) 1 2 3 4 5 6
-6Ơ- 5 Ơ -4 Ơ -3 Ơ -2 Ơ -1 Ơ +1 Ơ+2 Ơ+3 Ơ+4 Ơ+5 Ơ+6 Ơ
百分比% 30.23 69.13 93.32 99.3790
99.97670 99.999660
不良品率(百万分之) 697700 308700 66810 6210 233 3.4
第一节 六西格管理的由来
六西格玛管理是20世纪80年代摩托罗拉公司创立的一种质量 改进方法。
六西格玛管理的产生是随着质量管理的不断发展而产生的。
质量检验阶段
美国泰勒为代表的“科学管理运动” 。

事后检验把关。

质 量
统计质量控制阶段
休哈特将数理统计的原理运用到质量 管理中来,并发明了控制图。

六西格玛的概念和作用

六西格玛的概念和作用

六西格玛的概念和作用1、六西格玛的概念六西格玛是一套系统的、集成的业务改进方法体系,是旨在持续改进企业业务流程,实现客户满意的管理方法。

它通过系统地、集成地采用业务改进流程,实现缺陷的过程设计(design for six sigma,DFSS),并对现有过程进行过程界定(define)、测量(measure)、分析(analyze)、改进(improve)、控制(control)——简称DMAIC流程,消除过程缺陷或无价值作业,从而提高质量和服务、降低成本、缩短运转周期,达到客户完全满意,增强企业竞争力.(1)六西格玛的统计含义σ是一个希腊字母,读作“西格玛”,在数理统计中表示“标准差”,是用来表征任意一组数据或过程输出结果的离散程度的指标,是一种评估产品和生产过程特性波动大小的参数。

西格玛质量水平则是将过程输出的平均值、标准差与质量要求的目标值、规格限联系起来进行比较,是对过程满足质量要求能力的一种度量。

西格玛水平越高,过程满足质量要求能力就越强;反之,西格玛水平越低,过程满足质量要求的能力就越低.六西格玛质量水平意味着百万出错机会(DPMO)中不超过3。

4个缺陷。

如图1-1所示的正态分布中,当上下规格限之差为12σ(±6σ),且过程无漂移,即实际分布中心与规格中心重合时,低于下规格限LSL和高于上规格限USL的面积(概率)均为0。

001ppm,总缺陷概率为十亿分之二。

图中μ为正态分布的中心值,M为规格中心,σ为标准差。

但实际上,过程输出质量特性的分布中心与规格中心重合的可能性很小,对于典型的制造过程,由于影响过程输出的基本质量因素(人、机、料、法、环、测)的动态变化,过程输出的均值出现漂移是正常的,如图1—2所示。

在计算过称长期运行中出现缺陷的概率时,一般考虑将上述正态分布的中心向左或向右偏移1。

5σ,此时一侧的缺陷为3。

4ppm,另一侧因数量级极小可忽略不计,总缺陷概率为百万分之3.4,如图1—3所示.图1—1 过程特性分布图(无漂移)图1—2 长期过程绩效(短期过程合成图)图1-3 过程输出特性正态分布图(±1.5σ漂移)因此通常所说的六西格玛质量水平代表3.4DPMO,是考虑了过程在长期运行中,分布中心相对规格中心漂移±1.5σ后出现缺陷的概率。

六西格玛管理项目一:六西格玛概述

六西格玛管理项目一:六西格玛概述

六西格玛管理
1.什么是六西格玛(6σ)
六西格玛是一套系统的、集成的业务改进方法体系,是旨在持续 改进企业业务流程,实现客户满意的管理方法。它通过系统地、 集成地采用业务改进流程,实现无缺陷的设计(DFSS),并对现 有过程进行界定(D)、测量(M)、分析(A)、改进(I)、控 制(C),简称DMAIC流程,效果过程缺陷和无价值作业,从而 提高质量和服务水平,降低成本,缩短运转周期,达到客户满意, 增强企业竞争力。
± 1s 之间
± 2s 之间 ± 3s 之间 ± 4s 之间
68.27%
95.45%
317300 ppm
45500 ppm
2700 ppm 63 ppm 0.57 ppm
99.73%
99.9937%
± 5s 之间
± 6s 之间
99.999943%
99.9999998%
0.002 ppm
六西格玛管理
减少波动 取消明显的波动源 拟制随机因素 波动σ=0:连续改进的最终目标 σ=0,无穷远处的目标, 永远达不到 因为随机因素永远存在 只能减少不能根除 向着零波动持续减少的过程:工程方法与管理方法
六西格玛管理
1.什么是六西格玛——起源
起源于摩托罗拉
质量 恶名远播 设立集团质量 办公室及 执行官
1980
Motorola实施6σ的历史
“质量大觉醒计 划” 建立Motorola 培训和教育中 心(MTEC) 启动质量系 统评审计划 (QSR) 6-Sigma理论 和概念初始 化
1975
1981
六西格玛管理
1.什么是六西格玛——推广
六西格管理的推广 GE • 通用电气1995年导入六西格玛,并 定位为公司的四项发展战略之一 • 首创了“倡导者”、“黑带大师” 、“黑带”、“绿带”,并以GE 特有的方式推进六西格玛 • 将六西格玛方法演变为一种管理系 统,将财务与实施结果的指标紧密 地结合在一起 • 开始通过客户识别公司内部需要改 善的地方

1-六西格玛简介

1-六西格玛简介
如果我们流程产生的 X非常好,为什么我们一直要检查 Y?
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9
六西格玛:一种测量指标
• 六西格玛作为一个统计学的术语。我们说一个过程处于六 西格玛的水平,意味着每一百万次机会里,仅有3.4个缺陷 /失效,即:99.99966%的合格率,在某种意义上它是“零 缺陷”的代名词。 西格玛水平 1.5 2 缺陷率(ppm) 500,000 308,537 合格率 50.0% 69.14%
项目启动 确定项目研究范围 组建项目团队 确定流程指标 Y的现状基线 确定Y的挑战目标 预期年度财务收益 制定项目计划
根因初步分析 问题根因研究
改善
思路 工具
DOE
精益改善方法,头脑风暴,防 错,ECRS 过程能力分析,SPC
参数优化 改善方案产生
改善成果验证
1
2
3
不稳定的 部品 材料 及输入
流程能力不 足
1 2 3
Development
六西格玛重合区域
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13
六西格玛方法定位
最甜的果实
流程设计方法论
标杆流程
大量的果实
流程优化方法论
低处的果实
七个基本工具
地上的果实
逻辑及直觉
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固化标准化 指标跟踪 财务收益计算 培训及推广 后续计划
2
学习目标
• 六西格玛历史 • 什么是六西格玛 • 六西格玛解决问题路径图
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3
六西格玛历史
一小段六西格玛历史 ...
3 Fair 6 Good
Process Capability

六西格玛培训资料统计学基础探讨

六西格玛培训资料统计学基础探讨

六西格玛与统计 学关系
统计学在六西格玛中的作用
数据收集:六西格玛依赖于大量数 据来分析和解决问题,统计学提供 了收集、整理和描述数据的方法。
质量改进:六西格玛通过降低变异 和缺陷来实现质量改进,统计学提 供了工具来测量和降低变异。
添加标题
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数据分析:六西格玛使用统计学方 法来识别问题的根本原因,如回归 分析、方差分析等。
统计过程控制: 运用控制图、过 程能力指数等工 具,监控生产过 程,识别异常原 因。
实验设计:通过 合理安排实验, 降低实验误差, 提高实验效率和 可靠性。
六西格玛中数据分析和可视化工具
描述性统计:用于描述数据的集中 趋势和离散程度
方差分析:用于比较不同数据集之 间的差异
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案例简介:该项目通过应用六西格玛 方法论,针对生产过程中的缺陷进行 改进,最终实现了提高产品质量和降 低成本的目标。
实施效果:改进后,产品合格率显 著提高,客户满意度提升,企业获 得了可观的利润增长。
六西格玛在服务业中的应用案例
案例名称:某餐饮连锁企业
案例简介:通过六西格玛管理方法,优化服务流程,提高客户满意度,降低成本,增加销售额。
数字化转型:随着 数字化技术的不断 发展,六西格玛方 法将与数字化技术 相结合,形成数字 化六西格玛,以提 高数据分析和处理 能力。
人工智能应用:人 工智能技术的不断 发展将为六西格玛 提供更强大的工具, 例如自动化数据收 集和处理、自动化 流程控制等,以提 高效率和准确性。
跨领域应用:六西 格玛方法不仅局限 于制造业,还将被 广泛应用于其他领 域,例如服务业、 金融业等,以提高 业务运营效率和客 户满意度。

六西格玛基础与统计数据分析

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6sigma基础统计学

六西格玛6sigma基础统计学

2
数据对六西格玛很重要
使用统计学来解决真实的问题
统计学 解决方案 真实的 解决方案
真实的问题
统计学问题
把问题转换为数字 理解(xi) 与流程输出 找到因子(xi)的水 控制输入 (xi) 避免 平和操作窗口, 保 输出/缺陷 (Y) (Y)的关系 Y = f(x1, x2, x3...) 证输出 (Y) 是在可 接受范围内 定义 Y 的规格(可接 受范围) 影响流程表现的关键 因子是什么?
正态分布是最自然的分布, 可以取任何一定范围内的所有实数值的概率分布,是连续概率分布中最具代表性的分 布.
© 2004 – 2006 Kairos Management. Limited Rights for Areva T&D. Internal use only
21
内容
数据的重要性 数据的种类 用图形描述数据
© 2004 – 2006 Kairos Management. Limited Rights for Areva T&D. Internal use only
3
内容
数据的重要性 数据的种类与获得 概率基础 用图形描述数据 回归分析
假设检验
© 2004 – 2006 Kairos Management. Limited Rights for Areva T&D. Internal use only
11
整群抽样
4. 整群抽样(Cluster Sampling)
将群作为抽样单位,任意抽出若干个群,对被抽出的群内 所有对象都进行调查
初级群抽样 (One-stage Cluster Sampling) 中级群抽样 (Two-stage Sampling)
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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
Analyze
Root Cause Defect + + Root Cause Verification Solution Selection Matrix
3 3 1 3
Improve
2 1 3 1 2 6 3 3 3 4
Action Plans
Root Cause Analysis (Fishbone)
每小时遗失邮件7 封 每7个月供应1分钟不健康饮用水 每周发生1.7 起医疗事故
多数机场每天两起超长或超 短着陆
每年开错处方 200,000次 每月停电7小时
每5年1起超长或超短着陆
每年开错处方 68次 每34年停电1小时
10
什么是六西格玛
六西格玛是一种理念,它将顾客作为关注的焦点。 六西格玛是一种方法论,一种系统的解决问题的方法, 一种基于事实和数据进行决策的方法。 六西格玛是一种文化,一种注重持续改进、团队合作和 学习的文化。 六西格玛通过持续改进业务流程来减少缺陷,缩短运转周 期,从而提高质量、降低成本,达到客户完全满意,增强 企业竞争力。
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?
Before
3s
Target
1s
2s
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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

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
2
Control
Defect Reduced Indicator from DEFINE
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
s
1 ( 4 5 6 7 8) 6 5
(4 6) 2 (5 6) 2 (6 6) 2 (7 6) 2 (8 6) 2 1.58 4
由这两组数据的均值和标准差,结合上面的图形,我们可 以直观地看到这两组数据均以6为中心,但前面5个数的离散程 度要大于后面5个数的离散程度。第一组数的标准差是3.16, 第二组数的标准差1.58。这个例子让我们更直观地体会到标准 差以及均值的意义。
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)
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。
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。
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
六西格玛基础
1
什么是六西格玛
Sigma (s) 是一个希腊字母
Sigma (s) 在数学上代表数列的标准差,用来衡量数据的离 散程度 6s是流程质量的一个衡量指标
2
均值与标准差概念的直观理解
设有两组样本数据分别为: 2、4、6、8、10 4、5、6、7、8 把这两组数据分别标在下面的直线轴上
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。
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