6sigma管理

6σ质量的其它重要概念
项目（Project）
项目就是指在要把事情做好的过程中，设定一个目标，限定开始 与结束的时间，并且是一个牵涉到对人、对预算、对质量的管理 过程。它本身是一个方法，即把事情做对的方法。 项目运用的范围特别广泛，在任何领域的任何层次，都可以把它 贯彻进去。 大项目可以分成小项目。事实上分成小项目比较容易进行，容易 看到结果。 生命周期是项目中一个最重要的名词。项目从计划到导入到执行 到管控及最后的稽核。这个生命周期可以不是线状的，不是一个 做完了再做另一个，它可以同时并进。
6σ的综合框架
四个要素：
高层管理承诺 有关各方参与
（员工、所有者、 供应商、顾客）
培训方案 测量体系
改进方法：DMAIC
改进方法
DMAIC 由五个阶段组成：
本德（Bender）、吉尔森 (Gilson)： 均值一般随时间漂移1.5
如果在制造的一个周期内测量， 连续数据可能是短期的，如果经 过了几个周期，则是长期的。 离散特性数据总认为是长期数据。
波动的额外成本和不良过程性能成本
波动带来额外成本。额外成本由公司、顾客或社会来承担。 有人称波动带来的额外成本为不良过程性能成本。 例：ABB公司将不良过程性能成本分为四类： 交付问题成本、内部问题成本 非制造过程中的非增值成本、设计成本
6σ质量的统计量 (2) 百万机会缺陷数（DPMO：defect per million opportunity） 百万机会缺陷数DPMO的公式为
单位缺陷数 DPU 1000000 DPMO 一个单位中的出错机会
DPMO是对具有不同复杂程度的产出进行 公平度量的通用尺度。
计算离散特性DPMO值的例子
利用样本的数据对总体 ˆ x 做出判断
过程的控制限和容差限
பைடு நூலகம்
控制限：±3 容差限即规范限：上规范限（USL）、下规范限（LSL） 规范限是基于主管判断的顾客要求。额外成本与之有关。 6使用规范限的假设：过程很多，缺陷数很低。
过程的均值漂移
假定过程集中，短期过程性能测 量表明给定时间点的性能。通常 表示为尺度值 z st 长期过程性能测量表明长期的波 动，由一些短期分布组成，通常 以dpmo表示。
6σ质量的核心概念
6σ质量的统计量
(1)单位缺陷数（DPU：defect per unit） 单位缺陷数DPU是对质量的通用量度，其 公式为
DPU 在任何检查点发现的缺 陷数 通过该检查点的单位数
对任何一个检查点都可计算其DPU。DPU 反映每个单位中缺陷的个数多少，但不 反映缺陷的严重程度。
扩展的基本原理
不可能识别或剔除特殊 原因波动，造成改进项 目中断。此时，需要改 变过程或产品的设计。 设计领域可以想象为两 层分别的性能和改进三 角——形成了有关“多 敏捷”的第四个领域 （设计领域）。
6σ质量的核心概念
(1)
(2) (3) (4) 缺陷（Defect） 缺陷：a)任何对标准或规范的不符合；b)任何导致顾客不满意的因素。 机会(Opportunity) 关键质量（Critical to Quality）
6σ质量的其它重要概念
⑴ 顾 客 需 求 临 界 值 （ CCR: critical customer requirement） CCR是对顾客需求信息的量 化。它被用作为与组织中过 程的输出结果（测量值）相 比较的基准。很明显，市场 顾客需求发生了变化，一个 组织中的过程也就变化。由 于顾客需求是动态变化的， 一个组织应具有快速响应市 场变化的组织能力。因此， 相对于动态的顾客需求，有 效地测量实时的经营绩效， 是6σ理论的关键问题。
短期目标西格玛值
z st是短期过程能
力指数： =1.0， 不良； =4.0，中等性 能；
z st
=6.0，世界级。
长期目标DPMO
根据百万机会 缺陷数DPMO， 可以确定西格 玛水平 DPMO作为长 期目标
行业基准评价手段
度量西 格玛水 平是一 个行业 基准评 价的手 段
6σ质量的统计量
6σ：3.4ppm 一个典型过程可能偏离正常的中心条件1.5σ。这样基于 短期性能数据可以对过程的长期能力作出合理的估计。
计算连续特性DPMO值的例子
计算连续特性DPMO值的例子
计算连续特性DPMO值的例子
计算连续特性DPMO值的例子
6σ质量的统计量 (3) 百万分之比率（PPM：proportion per million） 如：3.4ppm=3.4/1000000.
6σ质量的统计量 (4) 西格玛（σ）和西格玛值 z st 在统计学中，σ是描述变异的程度，即为 标准差，指出缺陷发生的可能性。
过程（process）:为了顾客,在重复的流 中把输入因素转化为输出因素的一个或 一系列活动.
员工（employee）
过程性能与成本
传统理论： 1、过程性能越好，成本越高； 2、过程性能最佳成本位于预防和评估成本 等于失效总成本的点上。 Motorola经验：过程性能越好，或缺陷越少， 预防和评估的成本以及失效的成本越低。 “内部成本节省1美元至少使总收入增加5美元”
过程性能改进三角
过程的三中基本度量： 波动、周期时间、产出 波动、周期时间、产出 是头号的改进机会，而 波动位于核心 可以用对波动的测量评 价过程周期时间和产出， 且波动是唯一通过改进 总是对其他两个方面产 生正面影响的因素
过程特性的波动
不管是否测量，任 一特性总是波动的。 测量时，波动可以 通过用最吻合观测 值的分布进行图示 和统计分析。 波动有无数个来源。 两种类型：普通原 因和特殊原因。
在6σ质量中，西格玛的含义： a) 西格玛是对质量好坏的量度：某一过程能产生完 美无缺的工作的能力； b) 西格玛特指某个产品或某项服务在运作过程中的 完善程度。
西格玛（σ）
西格玛（σ）
将1500平方英尺大小的家用地毯清扫到3σ 水平，则有大约4平方英飞的地毯没有清 扫干净，但是如果清扫到6σ水平，则只 有针尖大小的地毯没有清扫干净。可见 6σ与3σ相比，大大减少缺陷，且接近零 缺陷。 见表1。
周期时间和产出
周期时间（Cycle Time）：一个单元完成 输入因素向输出因素转换所需要的时间。 产出(Yield)：输入因素有效地用于过程 输出的程度。
关注周期时间和产出并不是6 独有的， 如：精益制造，企业过程重组等。
底线循环和顶线循环
改进项目——应用型式 化的改进方法——是6 方法的基本活动。 底线循环的四个要素： 改进项目，成本，利润， 承诺 顶线循环的改进项目， 顾客满意，市场份额， 收入，利润，承诺
6σ质量的其它重要概念 6σ专家（Black belt）
6σ质量理论成功应用还在于培训了专职从事项目工作的人员BBs （Black belts）。BBs的任务包括：①在组织的部门中领导项目小组； ②正规讲授新的策略和工具。③提供一对一的指教与帮助；④以培 训、现场工作、事例研究和讨论会等形式传达新的策略和工具；⑤ 通过与其他组织的合作发现对工作过程进行改进的机会；⑥使用6σ 策略和工具改进组织的工作过程。 理想情况是，BBs与职员之比为1：100，公司每年可降低成本6%。 更高一个层次的6σ高级专家称为MBBs（Mastet Black Belts）。 MBBs 与BBs之比大约为1：100。 除了MBBs 和BBs之外，还有Gbs（Green belts）。与BBs不同在于， GBs只接受了不完整的与本职工作有关的项目培训，且主要工作时 间不花在6σ项目上。 为了更好地支持项目小组的工作，对许多职员也需进行四天的6σ工 具入门培训。这些职员被称为Ybs（Yellow belts）。 显然，选择和培训正确的人员，以及基于他们改进工作的能力来选 择正确的项目，是6σ工作的重要内容。
基本原理
6σ的核心目标是改进过程(Process)的性能。核心目标 的基本原理是瞄定公司的收入报告，并且是双重的。 首先，削减成本，对底线有贡献；其次，增加收入， 对顶线有贡献。 6σ削减成本，是通过更好的过程性能实现的，而不是 靠减员！ 基本原理：底线基本原理、顶线基本原理、扩展的基 本原理。
底线、顶线
6σ质量 公司： 没有产品、服务和交易缺陷的公司
6σ推广的指数增长：
始于1987年，Motorola. 在航空工业、化学工业、电子工业、
冶金工业、服务业等行业发展。
从美国传播到欧洲和亚洲。
全球化
服务 电子商务
六西格玛
GE的四项增长的战略活动，摘自GE1999年度报告
质量的三个要素
顾客（customer）
6σ质量首先强调的是减少分散性，从而改进过程能力。
(5) 过程能力（Process Capability） 过程能够取得的质量。 (6) 稳定作业（Stable Operations） 保证一致的、可预测的过程不断改进。 （7) 6σ设计（DFSS：Design for Six Sigma） 6σ设计指满足顾客需求和过程能力的设计，是一种 利用工具、训练和测量的系统方法，可以帮助 我们设计满足顾客期望的产品和过程，取得6σ 质量水平。（第四个领域）
改进过程性能的三种方法
达到可预见性 减少分散性 改进集中度
波动改进的顺序
（1）剔除特殊原因波动；
（2）减少分散性；
（3）集中到目标值。
波动的度量（用分布图示）
假设连续特性服从正态 分布 统计量：均值和标准差
总体均值 总体标准差 样本均值 样本标准差s
假设离散特性服从帕 松分布 测量离散过程特性时 样本容量至少为300。 如：通过计算缺陷数， 计算dpmo。
波动原因类型
普通原因：过程内在的，除非改变该过程的设计，否则不能避免 随机波动。 特殊原因：是非随机的，相对较少的，但带来时间和结果的不可 预测性，并对波动有较大贡献。一般的原因是，由于不同供应商 供应材料的质量差别、制造设备的差别、不良测量体系和不适当 的教育引起的对过程的干预，等等。
通常，把特殊波动原因从普通原因中分离出来并剔除前者，可以 带来改进，而要减少普通原因波动，往往需要改变整个系统。
底线（Bottom Line）：公司在一个给定的时期 内的净收益或利润。 BL=收入-费用
费用一般分为两部分：出售货物和服务的成本，一般包括直接材料成本、 直接人力成本和制造营业间接成本；周期性成本，包括：销售费用、一 般和管理支出、利息支出和所得税支出等。
顶线（Top Line）：真实表达顾客对企业满意 的收入。总收入水平基本上是由市场份额和公 司销售产品的价格组成，这两项在很大程度上， 都取决于顾客的满意程度。
过程特性的可预见性
休哈特定义过程的可预见性状态为“通过利用 过去的经验，至少在一定限度内，我们能够预 测现象在未来可以预期怎样变化，就称该现象 是受控的。”可预见性通常也称为统计受控。 控制图是用来检查过程性能是否可预见的基本 工具，±3为判断标准。 只要过程可预见，就没有必要对观察到的上点 和下点采取措施，因为这些措施将可能在过程 中引入特殊原因。
例1
职能：财务；产品：财务报表；缺陷：记录不准确； 缺陷数：56个；单位：每个条目；单位数：50000； 出错机会数：2，则可以计算得
DPU=56/50000或0.001 DPMO=.001*1000000/2=500
计算连续特性DPMO值的例子
ABB公司 变压器绕组： 目标值 60mm USL 61mm LSL 59mm
过程
概念模型：y=f(x)
y代表结果变量（过程或产品的性能），x代表 （控制因素中的）输入变量。
一个或多个特性y可以被测量。 找出能够改进y值的各x值。
过程特性
连续特性：用连续坐标进行测量，给出 连续数据。如：长度、时间、温度等。
离散特性：基于计数进行测量，给出属 性数据。如：符合/缺陷、通过/失败等。
机会：产生缺陷（出错）的可能性。
关键质量是指对顾客最重要的质量特性。 变异（Variation）（方差）
顾客看到和感受到的质量差别。
过去，从内往外的思维（站在公司的角度）是基于平均水平或测量的均值。但顾 客不是用均值判断公司的，而是通过每个事务或产品感受有差异的质量的。因此 说，Our Customers Feel the Variance, Not the Mean.