六西格玛基础与统计数据分析1
6西格玛管理过程中的多种数据类型分析
6西格玛管理过程中的多种数据类型分析在六西格玛管理项目实施的过程中，需要不断地与数据打交道，需要不断地依据数据进行决策，需要处理各种数据，是利用数据来量化流程的表现，即利用数据来测量流程能力。
但是从统计的角度来说，这些测量数据可以分为两种基本类型，即连续型数据和非连续或离散型数据。
连续型数据(continuous data)：也称为计量型数据，指用连续坐标进行测量并得出的数据，或者说用测量仪器或量具测量的可以连续取值的数据。
连续型数据记录的是一个输出单位上某一特性的测量结果，如尺寸、重量、时间、温度等。
连续型数据的特点是反映产品或流程的特性，是量的问题，可以比较敏感地反映特性过程的变化，包含的信息丰富。
连续型数据测量单位可以进行细分，并且有一定的实际意义。
在统计分析时，可以利用较少的样本量获得分析结论。
但一般来说，连续型数据均使用一种度量单位，如米、千克、小时等，对测量手段要求较高，测量成本较高。
非连续型数据或离散型数据(discrete data)：也可以称为计数数据。
离散型数据可分为可区分型数据和可数型数据。
可区分型数据记录单位是否满足顾客的需要，即好与坏、合格与不合格的问题，如合格/不合格、通过/失败、是/否、接受/不接受等。
可数型数据是记录一个输出单位所包含的缺点数，如裂纹数量、缺陷数量等。
离散型数据在反映流程的变化方面不如连续型数据那样敏感，只反映是否满足顾客的需要、反映缺陷发生的次数，所包含的信息少。
离散型数据在统计分析过程中，往往需要大量的样本量或较长的测量周期才能得出分析结论。
但一般来说，离散型数据只是类别的信息，对测量手段和精度要求不高，测量成本低。
连续型数据属于正态分布，可区分型数据属于二项分布，可数型数据属于泊松分布。
正态分布：大家比较熟悉，图形为钟形，左右对称，曲线下面积为1。
正态分布的两个重要的参数：平均值和标准差，如图7-3所示。
二项分布：从一个篮子里拿出烂苹果的机会有多大?二项分布是说，有一个篮子有50个苹果，据历史经验15%的苹果会是坏的，那么从篮子拿50个都是好的机会是多少?有1个是烂的机会是多少?有2个是烂的机会是多少?泊松分布：它的属性是产品中有多少个缺陷。
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。
六西格玛基本知识详解
六西格玛基本知识详解引言六西格玛（Six Sigma）是一种质量管理方法论，旨在通过减少产品或过程中的变异性，从而提高质量和效率。
其核心是通过数据分析和统计学方法，找到问题的根本原因，并采取措施来消除这些问题。
本文将详细介绍六西格玛的基本知识，包括其起源、原理、工具和应用。
起源六西格玛起源于20世纪80年代的美国，最初是由摩托罗拉公司引入的。
当时，摩托罗拉面临着严重的市场竞争，需要提高产品质量，降低缺陷率。
为此，摩托罗拉引入了六西格玛方法论，并将其成功应用于生产过程中。
随后，六西格玛逐渐被其他公司所采用，并成为全球范围内广泛应用的质量管理方法。
原理六西格玛方法论的核心原理是通过数据分析和统计学方法，找到问题的根本原因。
它基于以下两个基本假设：1.大部分质量问题是由于过程的不稳定性和变异性引起的。
2.通过减少过程的变异性，可以提高质量和效率。
为了实现这一目标，六西格玛采用了一套严格的方法和工具，包括项目选择、团队组建、问题定义、数据收集、数据分析、改进措施的实施和控制。
工具六西格玛方法论涵盖了许多工具和技术，用于数据分析和问题解决。
以下是其中一些常用的工具：1.流程图：用于可视化和分析业务流程，找出潜在问题和改进点。
2.直方图：用于展示数据的分布情况，帮助识别过程中的偏差和异常。
3.散点图：用于分析两个变量之间的关系，发现潜在的因果关系。
4.控制图：用于监控过程的稳定性和一致性，及时发现和纠正问题。
5.核对表：用于收集和整理数据，辅助问题定义和根本原因分析。
6.样本调查：用于获取关于客户满意度和需求的信息，作为改进措施的依据。
除了以上列举的工具，六西格玛方法论还包括统计学方法如回归分析、方差分析等，以及质量管理工具如5W1H分析、鱼骨图等。
应用六西格玛方法论在各行各业都得到了广泛的应用。
它可以适用于产品制造、服务业、医疗保健、金融等各个领域。
以下是一些典型的应用场景：•减少生产过程中的缺陷率：通过分析生产过程中的数据，找到引起缺陷的根本原因，并采取相应的改进措施，从而降低产品缺陷率。
六西格玛基础知识
钢材检验项目值
=1.543
Z=Z0+1.5 =3.043
三西格玛水平！
合格率93.33%
无偏移西格玛水平z0
质量水平Z0 1 2 3 4 5 百分比(％) 68.27 95.45 99.73 99.9937 99.999943 不良品率（ppm） 317300 45500 2700 63 0.57
6
99.99999983
0.0018
有偏移西格玛水平z
质量水平（Z） 百分比(％) 不良品率（ppm）
1
2 3 4
30.23
69.13 93.32 99.3790
697700
308700 66810 6210
5
6
99.97670
99.999660
233
3.4
第四节 什么是六西格玛管理？
关于六西格玛管理，目前没有统一的定义。 下面是一些管理专家关于六西格玛的定义： 管理专家罗纳德· 斯尼先生将六西格玛管理定义为：“寻求 同时增加顾客满意和企业经济增长的经营战略途径。” 管理专家汤姆· 帕兹德克 ：“六西格玛管理是一种全新的管 理企业的方式。六西格玛主要不是技术项目，而是管理项目。”
1
3 Sigma过程
0.135% 不良率
2
3
4.5
0.135% 不良率
1.5 漂移
1.5
Z=Z0+1.5
6.68% 不良率
目标
1
2
3
例4：六西格玛水平过程有偏移和无偏移的比较
下 限 上 限
0.001ppm 不良率
1 2
6 Sigma过程
0.001ppm 不良率
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
Company Confidential
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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
Company Confidential
六西格玛统计学入门初步(ppt 75页)
58
70.8
总均值y 63.8 63.8 63.8 63.8
差
-0.92 0.98 -5.82 6.98
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
規
上限
1.6
1.6 12.5 8.22 8.15 8.085 M5X0.8
格
下限
8.20 8.13 8.055 M5X0.8
检测工具 粗糙度仪 粗糙度仪 粗糙度仪 千分尺 千分尺 千分尺 硬度计
MAX
MIN
R
平均値 X
標準値 S(n-1)
LS L
Ｂ３
100
1.0
LS L
U SL
0.5
Ｂ３
0.0
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
X va l
3
4
Ａ
5
B1、B2、B3的工程能力比A的小
20
实际工作中的例子
新产品开发时过程能力的计算
品質保証部門行き
【初物品質確認記録】
部品名称
作成日 会社名
部品番号
2011.4.14 宁波精益创诚轴业有限公司
承認 調査 担当
3
0.653 0.857 4.521 8.210 8.130 8.065 OK
4
0.769 0.829 3.842 8.200 8.140 8.070 OK
5
0.683 0.921 6.254 8.210 8.135 8.070 OK
6西格玛基础知识
六西格玛管理对企业文化的影响
企业文化：简单地说，企业文化就是“我们这儿的 做事方式”。 当战略与文化发生冲突时，文化恒胜； 当企业文化与变革的精神不相容时，变革的努力将 遭到失败。 致力于产品与服务质量改进时，花大力气去改造与 六西格玛质量不相适应的企业文化。创造出良好的 企业文化，保证六西格玛质量战略的成功。
六西格玛的主要工具
例：电阻阻值的下限为 95欧姆，上限为105欧 姆，现场测得一批电阻 阻值，服从正态分布N （101，22），计算其 CP，CPK。
六西格玛的主要工具
基本技术 新、旧QC七大手法 高级技术 ◆SPC 度量、分析、改进和监控过程的波动 ◆DOE/田口方法 优化设计技术，通过DOE，改进过程设 计，使过程能力达到最优。 ◆FMEA 风险分析技术，辅助确定改进项目，制定改进目标。 ◆QFD 顾客需求分析技术，辅助将顾客需求正确地转化为 内部的工作要求。 ◆防错法 从根本上防止错误发生的方法。
六西格玛的主要工具
软技术 ◆领导力 ◆提高团队的工作效率 ◆员工能力与授权 ◆沟通与反馈
6西格玛管理
六西格玛管理的基本含义： 1、以顾客为关注中心； 2、基于数据和事实驱动的管理方法； 3、聚焦于流程改进； 4、有预见的积极管理； 5、无边界的合作； 6、追求完美，容忍失误。6西格玛 Nhomakorabea理
六西格玛的主要工具
例：生产100块电路板， 每块电路板有10个缺陷 机会，检验后发现21个 缺陷。计算其DPU、 DPO、DPMO。
六西格玛的主要工具
☆过程能力 ◆CP=规定的总偏差/6倍标准差 ◆CPK=（上偏差-平均值）/3倍标准差与 （下偏差-平均值）/3倍标准差二者的较小值。 ◆当平均值与中心值重合时，CPK=CP； 当平均值与中心值有偏移时，CPK＜CP。
六西格玛的基本统计概念和作用
六西格玛的基本统计概念和作用引言六西格玛（Six Sigma）是一种以数据分析和统计方法为基础的质量管理体系，旨在通过降低过程的变异性来提高产品和服务质量。
六西格玛的核心理念是追求极致的质量水平，将缺陷率控制在每百万次机会中不超过3.4个。
本文将介绍六西格玛的基本统计概念和作用。
基本统计概念平均值在统计学中，平均值是一组数据的总和除以观测次数的结果。
它表示了数据的中心位置。
六西格玛中使用平均值作为性能指标的度量。
标准偏差标准偏差是对数据分布的离散程度的度量。
它度量了数据离平均值的平均差异程度。
在六西格玛中，标准偏差用来估计一组数据的稳定性和可靠性。
概率分布概率分布是对随机变量取值的可能性进行描述的数学函数。
在六西格玛中，常用的概率分布包括正态分布和泊松分布。
这些分布用于建模和分析数据，帮助决策者了解过程的性能和潜在的问题。
测量系统分析测量系统分析是对用于收集和测量数据的测量系统进行评估和改进的过程。
六西格玛需要可靠准确的测量系统来获取准确的数据，从而进行有效的数据分析和问题解决。
六西格玛的作用降低变异性六西格玛的核心目标是降低过程的变异性。
通过分析和改进过程中的各种因素，六西格玛可以帮助组织降低内部和外部因素对产品和服务质量的影响，从而使过程更加稳定和一致。
提高质量性能六西格玛的基础是使用统计工具来分析数据，找到问题的根本原因，并采取相应的措施来解决问题。
通过消除或减少缺陷和错误，六西格玛可以显著提高产品和服务的质量性能，满足客户的需求和期望。
优化业务流程六西格玛注重优化业务流程，通过分析和改进各项业务活动和流程，将无效的步骤和浪费的资源降至最低。
六西格玛可以帮助组织提高工作效率、减少成本，并提供更好的客户体验。
数据驱动决策六西格玛强调数据的重要性，将数据作为决策的依据。
通过数据分析和统计方法，六西格玛可以提供客观的事实和证据，帮助决策者做出准确的决策，避免主观偏见和随意决策。
持续改进六西格玛是一个持续改进的过程。
六西格玛基本统计
六西格玛基本统计什么是六西格玛？六西格玛（Six Sigma）是一种以统计学为基础的质量管理方法，旨在通过降低产品或服务过程的变异性来提高质量，减少缺陷率。
六西格玛的核心概念是“6西格玛”，意味着在一个标准差范围内有限制过程的变异性，从而减少产品或服务过程中的缺陷。
六西格玛是一种全面而系统的质量管理方法，利用统计学方法来分析和改进过程，以确保达到或超越客户的期望。
六西格玛的方法论六西格玛的实施遵循一套称为DMC的方法：1.定义（Define）：明确项目目标和范围，识别关键问题，制定度量指标。
2.测量（Measure）：收集相关数据和信息，分析当前过程的性能。
3.分析（Analyze）：通过统计工具和技术分析数据，确定引起问题的根本原因。
4.改进（Improve）：基于分析结果，开展创新改进，实施变革方案，并验证改进效果。
5.控制（Control）：制定可持续的控制措施，确保改进效果的持续性。
六西格玛方法论通常以项目团队的方式来实施，项目团队成员通过各自的角色和职责配合，推动项目的成功完成。
六西格玛的关键概念在六西格玛中，有一些关键的概念需要了解和掌握：1. DMC在六西格玛中，DMC是一种用于改进和优化过程的方法。
通过依次进行定义、测量、分析、改进和控制的步骤，来实现质量和效率的提升。
2. 标准差标准差是一种统计学上的概念，用来衡量一组数据的离散程度。
标准差越小，表示数据的变异性越小，表明过程的稳定性和一致性越高。
3. 缺陷率缺陷率是表示产品或服务过程中缺陷发生的频率。
通过降低缺陷率，可以提高产品或服务的质量和客户满意度。
4. 流程改进六西格玛的核心目标是改进和优化过程。
通过对各个环节和步骤进行分析和改进，可以减少不必要的浪费，提高效率和质量。
六西格玛统计工具在六西格玛的实施过程中，有许多统计工具和技术被广泛应用。
以下是一些常见的六西格玛统计工具：1.直方图：用于显示数据的分布情况，帮助识别数据的模式和特征。
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西格玛测量方法
6西格玛测量方法六西格玛测量方法是一种常用于质量管理和过程改进的统计方法，旨在通过减少过程的变异性，提高产品的质量和过程的效率。
下面将详细介绍六西格玛测量方法的原理、步骤和应用。
一、六西格玛测量方法的原理六西格玛测量方法基于统计学原理，其中的“六西格玛”是指过程离均值的标准差为六倍或以下，即用统计学中的标准差衡量过程的变异性。
当过程的变异性达到六西格玛以下时，可以认为该过程已经达到稳定状态，不会有超出规格范围的变异出现。
六西格玛测量方法的目标是通过测量数据和统计分析，找出导致产品质量问题或过程效率低下的原因，并采取相应的改进措施，帮助企业提高产品质量、降低成本和提高客户满意度。
二、六西格玛测量方法的步骤六西格玛测量方法通常包括以下步骤：1.确定目标：明确定义需要改善的目标，如降低产品的不良率或提高工序的效率。
2.确定关键要素：确定影响目标的关键要素，如原材料的质量、设备的性能或操作人员的技能等。
3.测量数据：收集与目标和关键要素相关的数据，并进行测量。
数据可以来自产品的质量检测、工序的时间记录或客户投诉等。
4.统计分析：对测量数据进行统计分析，主要包括计算均值、标准差、过程能力指数等。
统计分析可以帮助判断过程是否稳定、识别导致质量问题的根本原因。
5.寻找改进方案：根据统计分析的结果，确定改进方案。
可能的改进措施包括调整原材料供应商、改进工艺流程或提高操作人员的培训和技能。
6.实施改进措施：将改进方案付诸实施，并监控改进效果。
可以通过再次收集数据并进行统计分析，评估改进效果是否达到预期。
7.持续改进：六西格玛测量方法强调持续改进的理念，通过循环反馈的方式，不断优化过程和提高产品质量。
三、六西格玛测量方法的应用六西格玛测量方法可以应用于各个行业和领域1.制造业：用于优化生产过程，减少产品缺陷率和不良品数量。
2.服务业：用于提高服务质量和客户满意度，如减少客户投诉数量和处理时间。
3.医疗保健：用于改进医疗流程和手术质量，减少手术失败和并发症的发生。
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？
精益六西格玛分析手法(1)
精益六西格玛分析手法(1)
Analyze(分析)概要
●需解决的问题: ①经过Measure(测量阶段)的FMEA分析后筛选出的诸要 因Xs检证哪一要因X对结果Y产生了影响。 ②要因Xs之间有无相互作用(要因间的影响)? ③改变要因X后,在统计学上是否具备真正意义差（有意 义的差值)?
过程特性化
Measure 测量
突破性战略 过程优化
Analyze 分析
Improve 改进
Control 管理
1.定义顾客CTQ 2.产品/过程CTQ DDT 3.界定课题与利益范围
1.归纳CTQ特征 2.总结资料特性/波动要因 3.检验质量特性计测法 4.检验当前工程能力 5.设定改进目标
1.分析波动要因，归纳主要要因
精益六西格玛分析手法(1)
Control(管理)概要
简言之:就是对Improve（改进阶段)所分析出的主要要因的改 善方法如何进行标准化的问题. ●Control(管理)阶段的各项实施措施 1.引进改进措施:
①实施结果已在Improve（改进阶段)得到验证得改进措施. ②确认最关键因子XS的测量系统是否合理(Gage R&R分析) ③检验最关键因子XS可在多大程度上进行管理（过程能力分 析) 2.引进统计过程管理(SPC)
精益六西格玛分析手法 (1)
2020/11/30
精益六西格玛分析手法(1)
一、六西格玛
• 黄带作为绿带的支持者，课题成员 • 首先应该了解什么是六西格玛？ • 了解在什么情况下用六西格玛进行改善？ • 熟悉六西格玛的基本解决问题的思路？ • 掌握六西格玛解决问题的步骤以及各步骤的目
六西格玛基础知识
六西格玛基础知识什么是六西格玛？六西格玛（Six Sigma）是一种管理方法论和质量管理体系，旨在通过减少缺陷和提高过程稳定性来提高业务绩效。
其名称来自于统计学中标准偏差（Standard Deviation）的符号“σ”。
六西格玛可以通过实施一系列工具和技术，从而能够使组织达到几乎没有缺陷的目标。
六西格玛的核心理念六西格玛的核心理念是基于数据驱动的决策和过程改进。
通过采集并分析数据，组织可以了解其过程的挑战和机会所在，并采取相应的改进措施。
六西格玛明确了以下三个关键概念：1.缺陷：运营过程中出现的不符合客户要求的情况，称为缺陷。
六西格玛的目标是减少缺陷，以提高产品和服务的质量。
2.DMC方法：DMC是六西格玛中的一种过程改进方法，它包括五个阶段：定义（Define）、衡量（Measure）、分析（Analyze）、改进（Improve）和控制（Control）。
通过按照DMC方法进行逐步改进，组织可以达到更高的质量水平。
3.关键业绩指标：六西格玛强调关键业绩指标（Key Performance Indicators，简称KPIs）的重要性。
通过衡量和追踪KPIs，组织能够评估其绩效并识别改进的机会。
六西格玛的优势六西格玛的应用可以带来许多优势，包括但不限于以下几个方面：1.提高质量：六西格玛通过减少缺陷，提高产品和服务的质量。
这有助于提高客户满意度并增加组织的竞争力。
2.提高效率：通过优化业务流程和消除浪费，六西格玛可以提高工作效率。
这有助于组织节约成本并提升生产力。
3.数据驱动决策：六西格玛强调基于数据的决策。
通过收集和分析数据，组织可以做出更明智的决策，降低决策风险。
4.全员参与：六西格玛鼓励全员参与过程改进。
通过培训和激励，组织能够激发员工的积极性和创造力，实现持续改进的目标。
六西格玛的应用六西格玛可以应用于各个行业和组织，无论是制造业、服务业还是公共部门。
以下是一些常见的六西格玛应用领域：1.生产流程改进：通过分析和改进生产流程，减少缺陷和浪费，提高生产效率和产品质量。
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。
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。
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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
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
第七章 基础统计学 六西格玛
Calculating Standard Deviation计算标准差
Xi
4 5 5 3 8 5 2 9 6 3
X
5
Xi − X
-1 0 0 -2 3 0 -3 4 1 -2
( Xi − X )2
1 0 0 4 9 0 9 16 1 4
44 4.89 2.21
Sum of squares
∑( Xi − X )2 偏差的平方和
0.15 0.952
平均值 标准差 方差
偏度 峰度 N
72.692 8.652
74.862
0.178916 -0.085154
26
最小值 第一四分位数 中位数 第三四分位数 最大值
57.000 67.000 72.000 80.000 93.000
95% 平均值置信区间
69.198
76.187
95% 中位数置信区间
基础统计学
第四事业部 冯春园编写
本章的主要内容
1. 数据的类型 2. 数据概要
用数值描述 集中趋势 离散趋势 形状
图形描述 点图 盒子图 直方图
3. 正态分布 4. 介绍一些其他分布 5. 一些其他的图形
时间序列图 散点图 柏拉图
基本统计
什么是数据
数据是来自观察的
由一个流程所收集的数据可以让我们描绘流程、了解流程、改善流程、甚至是 控制流程
IQR
= q3 − q1
Variance (s2 ):方差
每个独立数据点偏离均值的平方数学期望（平方的平均值） n
∑(Xi − X)2
Standard Deviation (s):标准差
s2 = i=1 n −1
方差的算术平方根 最常用来描述数据变异
工业工程在质量控制与监测中的六西格玛与统计分析方法
工业工程在质量控制与监测中的六西格玛与统计分析方法工业工程是一门综合性的学科，主要关注的是如何以经济效益最大化的方式，改进产品与生产过程。
在质量控制与监测中，六西格玛与统计分析方法是工业工程师们常用的技术手段。
本文将深入探讨六西格玛与统计分析方法在质量控制与监测中的应用。
一、六西格玛与质量控制六西格玛是一种以减少缺陷率和改善质量为目标的管理方法。
它基于统计分析，通过数据收集与分析，找出生产过程中的变异性并进行改进，以降低缺陷率。
六西格玛的核心理念是“将缺陷率降至每百万次生产过程中只有不超过3.4次的水平”。
六西格玛方法以DMAIC（Define，Measure，Analyze，Improve，Control）为基本流程。
首先，需要定义目标并识别关键影响因素（Define）；然后，通过统计工具和方法收集数据，量化现状（Measure）；接着，通过对数据的分析，找出问题的根源（Analyze）；在找到问题根源后，制定改进方案并实施（Improve）；最后，实施控制措施，确保改进方案的持续有效性（Control）。
六西格玛方法通过强调数据驱动和问题解决的方法，促进了质量控制的提升。
它可以帮助企业实现过程改进、降低成本、提高质量，从而提升竞争力。
二、统计分析方法在质量控制中的应用除了六西格玛方法，统计分析方法也是质量控制与监测中常用的技术手段。
统计分析方法通过对数据的收集和分析，帮助工程师们理解产品和过程的特性，并制定有效的质量控制策略。
常见的统计分析方法包括描述性统计、假设检验和方差分析等。
描述性统计通过计算数据的中心趋势和变异程度，揭示数据的总体特征。
假设检验用于验证两个或多个样本之间是否存在显著差异，从而判断其质量是否满足要求。
方差分析则用于比较多个样本之间的差异，并确定差异来源。
通过运用统计分析方法，工程师可以更好地理解和掌握产品与过程的变异性，进而采取相应的质量控制措施。
其中，控制图是一个常用的工具。
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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。
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？
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
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。
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。
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--
DM A I C
定义
测量
分析
改善
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
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。
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。
▪ 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。
Process Management System
Gap Data Collection Plan
Improve
Final Problem Statement
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
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
0
2
4
6
8
10
0
4 56 78
3
均值与标准差概念的直观理解
第一组数据的 x 1 (2 4 6 8 10) 6
5 s (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 1 (4 5 6 7 8) 6
5 s (4 6)2 (5 6)2 (6 6)2 (7 6)2 (8 6)2 1.58
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 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
6
一对骰子出现的全部组合有多少？
骰子2
23 4 5 6 7 34 5 6 7 8 45 6 7 8 9 5 6 7 8 9 10 6 7 8 9 10 11 7 8 9 10 11 12
7
Before
3s
Target 1s 2s 3s USL
6σ是衡量质量的指标
After
6s !
Target
6s
14
掷骰子的结果是如何变化的?
7
掷到“两点”的机会是相当低
6
的。
5 4 3 2 1 0
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
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。
当流程能力，西格玛数值增长时，缺陷水平以指数递减
9
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
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
6σ是一个目标
99.99966% 合格率(6 Sigma)