六西格玛与Minitab1
Minitab实际应用
Minitab还提供了强大的数据管理和过程控制功能，可以帮助用户管理和跟踪数据， 以及进行过程改进和控制。
Minitab与其他统计软件的比较
与其他统计软件相比，Minitab具有 易用性和直观性强的特点，使得用户 可以快速学习和掌握各种统计方法。
描述性统计量
计算数据的均值、中位数、众数、标准差等统计 量，以全面了解数据的基本特征。
数据筛选和整理
对数据进行筛选和整理，去除异常值和缺失值， 确保数据质量。
推论性统计分析
参数估计
使用参数估计方法，对总体参数进行估计，如总体均 值和总体比例。
假设检验
通过假设检验方法，对总体参数进行假设检验，判断 假设是否成立。
方差分析
使用方差分析方法，比较不同组数据的均值是否存在 显著差异。
图表制作与展示
01
02
03
直方图
使用直方图展示数据的分 布情况，直观地了解数据 的形状和变化趋势。
箱线图
使用箱线图展示数据的中 心趋势、异常值和离群点。
散点图
使用散点图展示两个变量 之间的关系，判断是否存 在相关性。
03
Minitab在质量控制中的应用
制定改进计划
利用Minitab的流程图和矩阵工具，制 定详细的改进计划和时间表。
测量阶段的应用
数据收集
使用Minitab的数据输入和整理功能，确保数据准确无误地录 入。
测量系统分析
通过Minitab的统计分析工具，评估测量系统的稳定性和准确 性。
分析阶段的应用
描述性统计分析
利用Minitab的图表和统计功能，对数据进行初步的描述性分析，了解数据的 分布和异常值情况。
2024年Minitab培训教程
Minitab培训教程一、引言Minitab是一款广泛应用于质量管理和统计分析的软件，其简单易用、功能强大的特点使其在众多行业和领域得到了广泛应用。
为了帮助用户更好地掌握Minitab的使用方法，提高数据分析能力，本文将详细介绍Minitab的基本操作、常用功能和实际应用案例。
二、Minitab基本操作1.安装与启动用户需要从Minitab官方网站软件安装包，按照提示完成安装。
安装完成后，双击桌面图标启动Minitab。
2.界面介绍Minitab的主界面包括菜单栏、工具栏、项目树、工作表、输出窗口和状态栏。
菜单栏包含文件、编辑、视图、帮助等选项；工具栏提供了常用功能的快捷方式；项目树用于显示当前工作簿中的所有数据表和输出结果；工作表用于输入和编辑数据；输出窗口显示分析结果；状态栏显示当前工作状态。
3.数据输入与编辑在Minitab中，数据输入与编辑主要通过工作表进行。
用户可以手动输入数据，也可以从外部文件导入数据。
数据编辑包括插入行、删除行、插入列、删除列、复制粘贴、查找替换等操作。
4.数据保存与导出Minitab支持多种数据格式，如MinitabProject（.mtw）、Excel（.xlsx）、CSV（.csv）等。
用户可以随时保存当前工作簿，以便下次继续使用。
Minitab还可以将工作表、输出结果等导出为其他格式，以便与其他软件进行数据交换。
三、Minitab常用功能1.描述性统计分析描述性统计分析是Minitab的基础功能之一，主要包括均值、标准差、方差、偏度、峰度等统计量。
通过描述性统计分析，用户可以快速了解数据的整体情况。
2.假设检验Minitab提供了丰富的假设检验方法，如t检验、方差分析、卡方检验等。
用户可以根据实际需求选择合适的假设检验方法，检验样本数据的显著性。
3.相关分析与回归分析相关分析用于研究两个变量之间的线性关系，回归分析用于研究一个变量对另一个变量的影响程度。
Minitab提供了皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、线性回归、非线性回归等分析方法。
六西格玛6个sigma黑带系列四：初识Minitab
2
认知改进机会
3
在 Sigma TRAC中定义机
会
4
初识Minitab®
5
基本数据收集 及分析
模块4: 初识 Minitab®
基本完成时间：1小时
模块4: 初识Minitab®
关于模块4
▪ 数据收集，记录及分析是6 Sigma能够减小差异及改进过程的核心。 ▪ 本模块中，您将学习两种基本类型的数据- 您将接触Minitab®, 这
一软件，对您的项目数据进行储存，管理，分析及显示。
▪ 现在，我们就从学习如何讲述 您的6 Sigma项目的故事开始
吧！
Minitab®
4
模块4: 初识Minitab®
学习目标
学完该模块后，您将能够: a) 解释数据及统计在6 Sigma中的角色。 b) 区分可变数据和属性数据。 c) 掌握Minitab的基本功能。 d) 讨论不同类型图表的价值。 e) 使用Minitab创建图表。
样本数据与总体数据
运用统计分析，把样本数据转化为有用的信息，据此能够对未来总体的表 现作出预测。
总体
(所有可用数据)
样本Sample 是从总 体的子集
用样本来预测整个总 体
总体
(预测)
数据类型和样本收集对成功预测未来总体都是至关重要的.
12
模块4: 初识Minitab®
两种类型数据: 属性数据及可变数据 数据类型影响根据此数据作出的预测（推论）的特性及程度。
第1小节 20 分钟
第2小节 15 分钟
第3小节 15 分钟
第2部分 50 分钟
模块4: 初识Minitab®
使用 Minitab© 指南
▪ 本节中, 您将使用Minitab® 完成由以下幻灯片指引的任务。
Mintab与JMP两种六西格玛应用软件之对比
Mintab与JMP两种六西格玛应用软件之对比FrankZhang一个是"六西格玛时代的统计分析大师"，一个是大众六西格玛名牌，我们就要来看看两个工具到底谁更厉害！1。
首先看数据处理能力。
jmp能够处理高达42亿行，65535列数据，转换成数据库数据大概有TB级别了吧？Minitab能够支持的数据量比较少：不到千万行数据级别而已（不知道MINITAB的设计值是多少，测试过程中数据量大了MINITAB会死机）对于普通六西格玛应用，好像并没有这么大的数据量要分析，因此，JMP的这个优势似乎有点没必要。
只是，我们很好奇，两个软件都只有一张光盘就可以容纳：而且都不到200M的安装文件，居然在软件工程层面有这么大的差距....看来大公司的研发水平是要厉害不少。
2.处理速度我们做了个测试，在同样的笔记本电脑（1G内存，3G主频，windowsxp平台），对同样的500万行数据做直方图：JMP需要3秒，Minitab需要300秒（本来以为又死机了，出去抽棵烟回来，同事告诉我没问题了...)3.统计工具集成两者的统计工具都很全，对于普通六西格玛(DMAIC)来说基本够用了。
对于DFSS，似乎JMP 口碑要好一些。
DFSS需要的统计工具中，DOE应该是比较高级的统计应用了，我们重点比较了DOE能力，发现：A JMP除了传统的DOE工具（田口，混料，完全和部分因子）外，还提供目前市面上几乎别的软件都不提供的高端DOE方法和工具，比如定制，球填充，非线性；而MINITAB只有传统的因子设计上还可以称得上是个像样的DOE工具，对于稍微复杂一些的，如田口设计，实现起来就非常复杂，几乎失去了DOE软件化的优势，重新回到手工作坊的时代。
真不知道是让Minitab服侍人，还是让人服侍Minitab，因此说JMP在DOE工具层面远远超过MINITAB;B 模拟能力。
minitab用户需要购买模拟软件CRYSTALBALL,因为minitab本身自带的模拟仿真功能实在太低级了。
精益六西格玛管理六大工具
精益六西格玛管理六大工具工具一：质量功能展开（QFD）质量功能展开是把顾客对产品的需求进行多层次的演绎分析，转化为产品的设计要求、零部件特性、工艺要求、生产要求的质量工程工具，用来指导产品的健壮设计和质量保证。
这一技术产生于日本，在美国得到进一步发展，并在全球得到广泛应用。
质量功能展开是开展六西格玛必须应用的最重要的方法之一。
在概念设计、优化设计和验证阶段，质量功能展开也可以发挥辅助的作用。
工具二：测量系统分析（MSA）测量系统分析(Measurement System Analysis），它使用数理统计和图表的方法对测量系统的误差进行分析，以评估测量系统对于被测量的参数来说是否合适，从而判定检验系统的状态、改进方向及系统可接受程度。
测量系统的误差由稳定条件下运行的测量系统多次测量数据的统计特性：偏倚和方差来表征。
偏倚指测量数据相对于标准值的位置，包括测量系统的偏倚（Bias）、线性（Linearity）和稳定性（Stability）；而方差指测量数据的分散程度，也称为测量系统的R&R，包括测量系统的重复性（Repeatability）和再现性（Reproducibility）。
工具三：故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA) 故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA)均是在可靠性工程中已广泛应用的分析技术，国外已将这些技术成功地应用来解决各种质量问题。
在 ISO 9004：2000版标准中，已将FMEA和FTA分析作为对设计和开发以及产品和过程的确认和更改进行风险评估的方法。
我国目前基本上仅将FMEA与 FTA技术应用于可靠性设计分析，根据我国部分企业技术人员的实践，FMEA和FTA可以应用于过程(工艺)分析和质量问题的分析。
质量是一个内涵很广的概念，可靠性是其中一个方面。
通过FMEA和FTA分析，找出了影响产品质量和可靠性的各种潜在的质量问题和故障模式及其原因（包括设计缺陷、工艺问题、环境因素、老化、磨损和加工误差等），经采取设计和工艺的纠正措施。
JMP和Minitab的比较
JMP 和Minitab 的比较（系列之一：基本统计分析）JMP 和Minitab 是全球公认的两大的个人桌面统计分析软件，在质量管理、六西格玛领域都有广泛的应用。
近年来，国内对这个两个软件孰优孰劣的讨论愈来愈多。
在此，笔者以个人的实际使用经验为基础，从技术的角度对两者进行全面的分析和比较，力求做到¡公开、公平、公正¡。
首先，我们从最常用的¡基本统计分析¡入手。
假设需要对同一组数据进行统计分析，要求获得平均值、标准差等描述性统计量，常用样本统计量的区间估计以及与它们关系密切的直方图、箱线图等基本统计图形，并且希望这些结果能以一个简洁、统一的形式表现出来。
用目前最新版的JMP7和Minitab15分别来实现以上要求，顺便提一下，笔者目前已在使用JMP 中英文双语版和Minitab 英文版，为了便于比较，一下内容都基于英文界面进行。
JMP 的操作路径为：主菜单Analyze > Distribution 以及弹出菜单中的Display Options, Fit Distribution 等中的相关选项，得到的结果如图一所示；Minitab 的操作路径为：主菜单Stat > Basic Statistics > Graphical Summary ，得到的结果如图二所示。
图一 JMP 的输出结果图二 Minitab 的输出结果对比内容一：输出报表的整体效果。
总的来说，JMP 和Minitab都达到了简洁明了、图文并茂的效果。
如果观察得更仔细一些的话，会发现JMP内容排列的逻辑性更强一些，字体排版也更工整一些。
对比内容二：描述性统计量。
对于常用的平均值(Mean)、中位数(Median)、标准差(Standard Deviation)、方差(Variance)、偏度(Skewness)、峰度(Kurtosis)等，JMP和Minitab都能够直接显示。
17,关于Minitab补充介绍
许多同学制作了精美的幻灯片、许多同学都搜集了较多的图片来生动的阐明观点。 这是一场成功的报告会，这是一场精彩纷呈的报告会，我想对有些同学来说是终生难忘 的一场报告，毫不夸张的说它必将载入在场每一个人的史册。 课程的报告是一种模拟、一种考验、更是一种表达、是自己第一个成果第一次的呈现， 它是一个起点，一个人生的起点，它承载着自信、品格、能力，更昭示着一种精神，那就是 “南财大的学子，你行!” 看着一个个兴奋的同学们，突然我感到这不就是现代工业统计课的真正教学目的吗? 课后的几天，我翻看着 31 篇课程论文和摄像，心情久久不能平静，对许多同学而言， 这可能是他们平生第一次写的论文，我将它们整理成如下文集，我想文集是一个记录，它记 录了现代工业统计课的实况；文集也是一个预言，它告诉我们崭新的人才正脱颖而出。
本次报告会得到了同学们热烈的响应，大家认真且充分的进行了准备，不少同学精心设 计了讲演的开场白与结束语，每位同学几乎都经历了从搜集资料、研读、析取、分析、综合、 抽象提炼出小论文的过程，同学们从各个侧面纵论现代工业统计，论述较多的论题有试验设 计、可靠性、六西格玛、应用。而试验设计中，同学们的话题主要在亲自实验、正交试验的 各种应用，张吉组课堂教育可靠性研究有创新想法值得称道；焦嘉程组的大学生哑钤锻炼的 正交试验设计、姜海涛组葛根粉的最优冲调的正交试验使人真正感到了一种动手的力量；黄 晓峰组 SPC 在企业财务管理中的应用；关璐组“R 语言在质量管理中的应用”精彩的演示，…。
Minitab综合介绍
Minitab综合介绍1. 简介Minitab 是一款流行的统计分析软件，常用于数据分析、质量管理和六西格玛等领域。
它提供了丰富的统计图表、数据处理和模型建立工具，使得用户能够轻松地进行数据分析和可视化。
本文将对 Minitab 的主要功能进行综合介绍。
2. 数据导入和整理在 Minitab 中，首先需要将数据导入软件中进行分析。
Minitab 支持导入多种数据格式，包括文本文件、Excel 文件和数据库等。
用户可以通过简单的拖放操作或者使用导入向导来导入数据。
一旦数据导入完成，Minitab 还提供了丰富的数据整理工具，如数据排序、筛选和去重等，以便用户对数据进行前期处理。
3. 基本统计分析Minitab 提供了丰富的基本统计分析功能，包括描述统计、频率分布、假设检验和方差分析等。
用户可以利用这些功能来了解数据的基本特征、寻找异常值和进行统计推断。
Minitab 还提供了多种图表工具，如直方图、散点图和箱线图等，用于可视化数据分布和关系。
4. 回归分析回归分析是统计学中常用的建模技术，用于研究变量之间的关系和预测未来的趋势。
Minitab 的回归分析功能强大且易用。
它支持多元线性回归、非线性回归和逻辑回归等多种回归模型。
用户可以通过回归分析来了解变量之间的关系，并进行预测和优化。
5. 实验设计实验设计是优化过程和产品的重要工具。
Minitab 提供了多种实验设计方法，包括完全随机设计、随机区组设计和因子设计等。
用户可以根据自己的需求选择合适的实验设计方法，并通过 Minitab 进行实验计划、数据分析和结果解释。
6. 质量管理工具Minitab 还提供了一系列质量管理工具，如控制图、稳健性分析和品质函数部署（QFD）等。
控制图可以帮助用户监控过程的稳定性和可控性，稳健性分析可以识别对异常值和违反假设不敏感的统计方法，QFD 可以帮助用户将顾客需求转化为产品和服务的具体要求。
7. 结论总而言之，Minitab 是一款功能强大且易于使用的统计分析软件。
六西格玛改善案例
对关键因子的控制方案如表
关键因 子
详情
控制方案
频率
实施 者
确认 者
1
晾干 温度
需要提高晾 干温度来缩 短晾干时间
检查和控制 加热系统
2次/ 班
组长
生产 经理
需要提高传
传送 送带速度来 检查和控制 2 带速 缩短产品在 传送带调速
度 传送带上的 器的位置
2次/ 班
组长
Байду номын сангаас
生产 经理
时间
35
改善后产品装配线过程能力控制
在传送带上方加一套带自动控制的加热系统。自动指的 是设定具体问题以后系统会将温度保持的设定的范围之内， 如本案中的45±5℃，意思是当问题低于40℃时，加热系统自 动启动加热装置，使温度达到设定的范围；当温度高于50℃ 时，加热系统自动关闭加热装置，停止加热使温度回到设定 范围。同时为了减少因加热造成的粘接剂挥发过快而影响环 境问题，我们增加了一套排风系统，及时将挥发的粘接剂排 到厂外。
所有的点接近参考
线，说明数据遵循
26
着正态分布。
双样本T检验
从图中可以得：P-值为 0.585及 0.248，均大于显著 性水平σ（0.05），运用双样本T检验是有效的。其检验 结果如图
由图中数据可知，P值=0.000＜0.05，证明此因子为 重要显著因子 。 27
双样本T检验
验证X2 运用双样本T检验，结果如图
23
项目关键影响因素识别
RPN(risk priority number) 风险系数是事件发生的频率、严 重程度和检测等级三者乘积，用来衡量可能的工艺缺陷。RPN 数值在 1—10 为最好的情况，10—50 对产品有较小的危害； 51—100 对产品有中等危害，需进行改善；101—1000 对产品有 严重危害，需深入调查分析。
六西格玛介绍(Six Sigma Introduction)
B9818
UCL=0.0002986 _ R=0.000116
LCL=0
0.0504
__XULC=CL0L==.0005..0005350302741586
0.0496
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Part No.
0.0512
Arm Height_1 by Operator
0.0504
0.0496
0.0512 0.0504
B1291
B2511 Operator
B9818
Operator * Part No. Interaction
Operator B1291 B2511 B9818
Average
Sample Mean
0.0496
0.0496 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Part No.
制造業
檢查 保証 報廢 返工 不良品
過多的調整 加速交付成本 失去訂單 遲到交付 過多庫存 長的循環週期
傳統的質量成本 (易發現的)
錯失的机會 隱藏工厂
其他的質量成本 (無形的)
(難于測量)
COPQ 能映射出西格瑪能力
COPQ = Cost of Poor Quality
8
質量成本 (COPQ)
利潤
多變量分析 相關性
分析
T-Test, ANOM, ANOVA
篩選設計 DOE’s, RSM
品質系統 SPC, 控制計划
改善 控制
8 - 10 4-8 3-6
優化的工序
輸入因子 潛在的輸入因子
KPIVs
關鍵的 KPIVs 強勢影響的 KPIVs
21
六西格瑪架构
從上至下進行增殖
六西格玛统计过程控制及Minitab操作实例应用
失控模式
以下4种模式同时适用于平均值图和极差图：
计算初始控制限
先计算平均值图的总体平均值,也就是中心线CL:
X X1 + X 2 + ... + X k k
计算控制上限UCL:
k 子组的数目
UCLX X + 3 / n
计算控制下限LCL:
LCLX X - 3 / n
对于较大的样本量,给定流程的控制限将会变窄,且 图表的灵敏度较大
计算控制限
UCL
CL
LCL 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
有1点落在控制界限之外
UCL
CL
LCL 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
连续9点位于中心线的同一侧
UCL
CL LCL
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
合理子组
1000
最大化控制图的作用
好的数据收集计划能够最大程度探测到流程的变化。数据收集考虑以下 因素：
样本大小 除非经济原则上不可行，每组样本内应含有多个部件（一般5个）。 某些流程只能抽取一个样本。
取样频率 流程表现越好，需要的取样频率越低。 基于对流程表现的经验，取样频率是可以变化的。 考虑以每小时，每天，每班，每批等。
S
时使用
中心提高过程能力
Ppk Ppk min(Ppu, Ppl)
西格玛专业术语一览
六西格玛专业用语词汇表⇨ANOVA（ANalysisOfVariance）：变异数分析。
一比较两个或以上的群体之间平均值的差异程度,作为相关性辨别的方法。
⇨BalancedDesign：设计在每组试验中有相同的实验单位。
⇨BB（BlackBelt）：黑带。
⇨BlackBeltCertification：黑带认证。
完成两个符合条件的项目后取得的认证。
⇨Block：一群具有同构型的实验单位。
⇨Blocking：一个试验在既定的顺序或条件下完成。
任何有妨碍的因子并不会影响真正的结果或重要性。
⇨Capability：能力，达成目标的过程中能维持下去的能力。
⇨Cause&EffectDiagrams：因果关系图。
能表达出一个结果及可能的原因两者关系的图表。
⇨CenterPoints：以所有因子的最高及最低点的中点值来执行的实验。
只能用在计量的数据。
⇨CI（ConfidenceInterval）：信赖区间。
响应的数值能真实代表母体，使人信赖的百分比程度。
⇨ConfoundedEffects：不能被独立预测出的令人困惑的结果。
⇨Confounding：一个或多个结果，无法明确的归因于某个因素或相互间的影响。
⇨ControlChart：控制图。
用来辨识一个控制下的操作过程的方法（在既定的统计范畴内）。
⇨Cp（ProcessCapability）：衡量过程能力的指数Cp=公差(Tolerance)/6s。
⇨Cpk：PerformanceCapabilityIndex–Cpk=(USL–mean)或(mean-LSL)的最小值除以3s。
⇨CRD（CompletelyRandomizedDesign）：完全随机设计。
在各种程度下，研究某个重要的因子，而实验以完全随机的顺序来执行，使不可控制的变因最小化。
⇨CTQFlowdown：以非常严谨的方法分配需求，并评估比关键性的产品及其部门的能力。
⇨CTQ（CriticalToQuality）：关键品质参数。
6西格玛质量管理体系
金融业：提高风险管理水平，降低 不良贷款率
成功案例分享
应用领域：制造业、服务业、医疗 保健等
案例2：某医疗机构采用6西格玛质 量管理体系，优化了医疗流程，提 高了医疗服务水平。
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
案例1：某汽车制造公司采用6西格 玛质量管理体系，提高了产品质量 和客户满意度。
案例3：某快递公司采用6西格玛质 量管理体系，提高了物流效率和客 户满意度。
汇报人：XX
在不同行业的实践经验
制造业：通过6西格玛质量管理体系，提高产品质量和生产效率，降低不良 率。
服务业：运用6西格玛方法，优化服务流程，提高客户满意度，增强竞争优 势。
医疗保健：借助6西格玛理念，提升医疗服务的准确性和可靠性，保障患者 安全。
金融业：通过6西格玛工具和方法，提高风险管理水平，优化业务流程。
6西格玛质量管理体系
汇报人：XX
单击输入目录标题 6西格玛质量管理体系的起源和概念 6西格玛质量管理体系的实施过程 6西格玛质量管理体系的益处和挑战
6西格玛质量管理体系的应用领域和案例
如何建立有效的6西格玛质量管理体系
添加章节标题
6西格玛质量管理体系的起源 和概念
起源和背景
6西格玛质量管理体系起源于20世纪80年代的美国摩托罗拉公司，旨在提高产品质量和降低缺陷 率。
降低成本和提高效率
降低成本：通过减少缺陷和错误，降低产品成本和浪费 提高效率：优化流程和减少变异，提高生产效率和产品质量 改进决策：提供准确的数据和信息，帮助企业做出更好的决策 提升客户满意度：提高产品和服务质量，增强客户忠诚度和满意度
提升组织竞争力
提高产品质量和客户满意度 降低成本和减少浪费 优化流程和提升效率 增强员工参与和团队合作
六个西格玛
又称：6σ，6Sigma，不能使用大写的Σ，西格玛（Σ，σ）[1][2]是希腊文的字母，在统计学中称为标准差，用来表示数据的分散程度。
其含义引申后是指：一般企业的瑕疵率大约是3到4个西格玛，以4西格玛而言，相当于每一百万个机会里，有6210次误差。
如果企业不断追求品质改进，达到6西格玛的程度，绩效就几近于完美地达成顾客要求，在一百万个机会里，只找得出3.4个瑕疪。
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。
随着实践的经验积累，它已经从单纯的一个流程优化概念，衍生成为一种管理哲学思想。
它不仅仅是一个衡量业务流程能力的标准，不仅仅是一套业务流程不断优化的方法。
六西格玛软件企业在实施六西格玛项目中，会收集大量的数据，然后借助这些数据，来发现和解决流程中存在的问题，这就需要一款统计软件来帮助我们。
目前，90%的六西格玛实施公司都会选择Minitab软件作为项目实施工具。
Minitab软件1972年成立于美国，是企业六西格玛项目必不可少的软件。
目前在全球100多个国家，4800多所高校被广泛使用，Minitab软件强大的功能和简易的操作，深受广大质量学者的青睐。
Minitab最新版本是MInitab16，内置“协助”功能，为广大使用者提供更完善的使用和精确的分析思路由来六西格玛（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管理哲学。
6σ质量管理方法6σ管理法是一种统计评估法，核心是追求零缺陷生产，防范产品责任风险，降低成本，提高生产率和市场占有率，提高顾客满意度和忠诚度。
精益六西格玛总详解
目标： 3.4PPM 分析流程和改善流程的方法： DMAIC 管理系统、变革方法
六西格玛有那五个阶段？各阶段的任务是什么？ DMAIC（参考每个模块的第一页）
六西格玛的总体方法是什么？ 实际问题—统计问题—统计结论—实际结论 六西格玛的特点是什么？ 关注X，数据驱动文化，流程为中心，客户为中心等
79.94 43.13 67.31 36.24 56.72 231.34 244.76
可区分的类别数= 4
• % R&R (流程改善) • %P/T (规格接受) • 注意 - 注意低的可区分的类别数！用于流程改善必须不小于5 !
SPC控制图
计量型
组(平均值) (n>1)
按组还是 按单值收 集数据 ?
测量系统变异等于重复性产生的变异 与再现性产生的变异之和。
测量系统分析
测量系统分析
来源
研究变异 %研究变
%公差
标准差(SD) (6 * SD) 异 (%SV) (SV/Toler)
Total Gage R&R Repeatability Reproducibility Operator Operator*Sample
A 阶段
FMEA 二次 效果验证
Q/W
RPN 降低
RPN 没降低 返回检讨因子罗列 和筛选
图形分析
变化趋势/稳定性
构成
99.9
99
95 90 80 70 60 50 40 30 20 10
5
1
0.1 15
Thickness 的概率图 正态
均值 标准差 N AD P值
22.03 2.841
150 0.361 0.442
六西格玛中图形分析的Minitab实现解读
８六西格玛管理中ＤＭＡＩＣ模型的第三个阶段是分析（Ａ)，在量测阶段识别了发生什么(Ｙ)之后，接下来的工作就是通过分析寻找发生问题的原因。
即最终确定出一组按重要程度排列的影响Ｙ的因素ｘ１、ｘ２、…、ｘｎ。
分析阶段所用的方法在很大程度上取决于所解决的问题和面对的业务流程,通常采取数据分析和流程分析相结合的方法。
数据分析主要是利用已经收集的数据或为分析而需要收集的数据来分辨问题模式、问题发展趋势或其他一些有关因素；流程分析主要是从整个流程运行的角度，辨别不一致的、不相关的或可能引起问题发生或导致问题发生的某些领域.将各种方法发现的结论放在一起，获得对影响因素的全面认识.从六西格玛管理的角度看，分析阶段实现的目标具体说有三个：找出影响项目Ｙ的所有因素；辨别出关键少数的因素;评估预测改进效益。
分析阶段的工具根据工具的类型分为三大类，由头脑风暴法等组成的定性分析方法、由统计技术支撑的定量分析方法以及由统计技术和管理技术支撑的图形工具。
图形分析工具主要包括:比较两组数据差异的箱线图、描述因素变量间相关关系的散点图、显示影响因素的直方图、描述影响因素之间关系的多变量图、从客户要求、技术、产品要求的角度进行综合分析的质量功能展开、通过二维图表分析三个变量间关系的等高线图、通过流程寻找原因的流程图等。
下面结合Ｍｉｎｉｔａｂ软件重点介绍箱线图、散点图、边际图、矩阵图、等高线图、多变量图等。
一、箱线图（ＢｏｘＰｌｏｔｓ）箱形图是通过一个或几个箱形来描述数据分布特征的绘图工具。
在六西格玛质量管理中,它的主要作用表现在以下两个方面：比较不同样本间数据的分散程度与集中程度，找出差异为下一步的判断和决策提供依据.对于每个独立的箱形图，判断数据是否有异常点（ｏｕｔｌｉｅｒ)的存在，对异常点应重点分析，总结原因。
要建立与分析箱形图,必须先了解Ｑ值。
Ｑ是ｑｕａｒｔｉｌｅ的缩写,代表数据的１／４,每一个样本共有４个Ｑ值，当将样本数据按由小到大排序后，把这些数据均分为４部分,则每一部分的最大值即为六西格玛中图形分析的Ｍｉｎｉｔａｂ实现文／王作成方何样本相应的４个Ｑ值，这４个Ｑ值依次为:Ｑ１、Ｑ２、Ｑ３、Ｑ４，位于中间位置的数据或两个数据的算术平均数称为中位数。
- 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)。
目标值M1.5σ漂移
-1.5σ +1.5σ
μ-6σ
μ-4σ
μ-2σ
μ
μ+2σ
μ+4σ
μ+6σ
μ-5σ
μ-3σ
μ-σ
μ+σ
μ+3σ
μ+5σ
图1 过程有±1.5σ偏移时过程输出的分布
六西格玛与Minitab1
• 六西格玛管理强调对组织的过程满足顾客要求 能力进行量化度量，并在此基础上确定改进目 标和寻找改进机会。这里，西格玛水平（通常 用英文字母Z表示)是过程满足顾客要求能力的 一种度量。
• 西格玛水平越高，过程满足顾客要求的能力就 越强，过程出现缺陷的可能性就越小；反之， 西格玛水平越低，过程满足顾客要求的能力就 越低，过程出现缺陷的可能性就越大。
六西格玛与Minitab1
• “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 值分散程度。“西格玛水平”则将过程 输出的平均值、标准差与顾客要求的目 标值、规范限联系起来并进行比较，
六西格玛与Minitab1
六西格玛管理的全球影响
继摩托罗拉、德仪、联信/霍尼维尔、通用电气等先 驱之后，几乎所有的财富500强的制造型企业都陆续开 始 实 施 六 西 格 玛 管 理 战 略 ， ABB (Asea Brown Boveri) ，科达Kodak ，西门子Siemens，诺基亚 Nokia。值得注意的是，一直在质量领域领先全球的 日本企业也在九十年代后期纷纷加入实施六西格玛的 行列，这其中包括索尼SONY、东芝Toshiba等。韩国 的三星、LG也开始了向六西格玛进军的旅程。
经过几年的实践和酝酿，摩托罗拉在1987年全面推 行六西格玛（6s 或 Six Sigma） ，点燃了六西格玛管 理的火种。六西格玛最早作为一种突破性的质量管理战 略在摩托罗拉公司（Motorola）制造业领域付诸实践 ，使产品的不合格率大幅度下降。随后，联信公司（ Allied Signal，后与霍尼韦尔 Honeywell 合并）和别 的公司在各自企业内全面推广六西格玛管理战略。
六西格玛与Minitab1
六西格玛管理的推广
1992年，博西迪将六西格玛引入联合信号公司 美国通用电气公司在韦尔奇的带领下，把六西格玛 作为“通用电气公司从来没有经历过的最重要的发展 战略”。
六西格玛方法演 变为一个管理系
统 六西格玛的应用已经走向全世界，从跨国公司走向 了普通企业乃至中小企业，从电子、机械、化工、冶 金等制造业走向了银行、保险、航空、电子商务等服 务业。
• 这里，目标值是指顾客要求的理想值；
六西格玛与Minitab1
• 规范限是指顾客允许的质量特性的波动 范围。假定过程输出质量特性服从正态 分布，并且过程输出质量特性的分布中 心与目标值重合(如图2所，即无偏移情 况)，那么σ越小，过程输出质量特性的 分布就越靠近于目标值。同时该特性落 到规范限外的概率就越小，出现缺陷的 可能性就越小。
六西格玛与Minitab1
图3 过程有±1.5σ偏移过程输出的分布
六西格玛与Minitab1
此时，对应各个西格玛水平Z，过程出现缺 陷的概率为：
六西格玛与Minitab1
• 因此，通常所说的六西格玛质量 水平对应于3.4ppm缺陷率，是 考虑了过程输出质量特性的分布 中心相对目标值有±1.5σ偏移的 情况，是过程在长期运行中出现 缺陷的概率。
六西格玛与Minitab1
把六西格玛这一高度有效的质量战略变成管理哲 学和实践，从而形成一种企业文化的是在杰克·韦尔 奇 领 导 下 的 通 用 电 气 公 司 （ General Electric Company）。该公司在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）在公司全面推行六 西格玛的流程变革方法。而六西格玛也逐渐从一种 质量管理方法成为了世界上追求管理卓越性的企业 最为重要的战略举措，这些公司迅速将六西格玛的 管理思想运用于企业管理的各个方面，为组织在全 球化、信息化的竞争环境中处于不败之地建立了坚 实的管理和领导认知。
六西格玛与Minitab1
六西格玛的含义
6σ管理的定义
6σ管理是通过减少波动、不断创新、质量缺陷达到 或逼近百万分之三点四的质量水平，以实现顾客满 意和最大收益的系统科学。 ➢6SIGMA是一种更具挑战性的向高水平进军的目标
➢6SIGMA是一种愿望
➢6SIGMA管理是一种哲学
六西格玛与Minitab1
六西格玛与Minitab1
• 实际上，过程输出质量特性的分布中心 与目标值完全重合的可能性是很小的。 而且由于过程在长期运行中总会受到来 自人、机、料、法、环、测(即5M1E)方 面的影响。使过程输出的分布中心偏离 目标值。因此，在计算过程长期运行中 出现缺陷的比率时，一般将上述正态分 布的中心向左或向右移动1.5σ(如图3所 示)。
六西格玛的定义
➢6SIGMA管理是一种系统管理 ➢6SIGMA管理是一组强大的系统工具箱 ➢6SIGMA是一种质量经营战略 ➢6SIGMA是一种团队精神 ➢6SIGMA是实现顾客和企业双赢玛的统计意义
在6SIGMA管理中，σ是对产品、服务或工作质量的 一种统计度量，它有两个方面的度量意义。
六西格玛与Minitab1
图2 过程无偏移时过程输出分布
• 理论上的6σ质量水平是指，正态分布从-6σ到 +6σ均在规范下限到规范上限范围内。过程输 出的绝大多数都集中在顾客要求的目标值附近 。此时，过程满足顾客要求的能力很高。
六西格玛与Minitab1
• 显然，过程输出分布越集中，则输出落在规范下限 和规范上限外的概率就越小，过程输出出现缺陷的 可能性就越小。以下是无偏移情况下，各西格玛水 平z对应的过程出现缺陷的概率：
六西格玛与Minitab1
2020/11/6
六西格玛与Minitab1
六西格玛管理的起源
Motorola：从对通讯产品顾客和用户的意见反馈，
摩托罗拉公司看到 “我们的质量糟糕透了”。摩托罗拉 公司经过认真的反思，认识到：提高产品质量实质上不 是会多花美元而是会降低成本。决定认真采取质量战略， 于是摩托罗拉公司开始了其质量改进之路。