六西格玛数据分析技术4
精益六西格玛
THANKS.
验证效果
对改进后的效果进行验证，确保改进达到了预期目 标。
调整方案
根据验证结果，对改进方案进行调整和优化 。
控制阶段
制定控制计划
01
制定控制计划，确保改进后的流程和产品能够持续保持稳定和
高效。
监控指标
02
监控关键绩效指标（KPI），确保改进后的流程和产品的稳定
性和高效性。
持续改进
03
根据监控结果，对控制计划进行调整和优化，持续改进和提高
控制图
总结词
控制图是一种用于监测过程是否处于控制 状态的图表，可以及时发现异常并采取相 应措施进行调整。
详细描述
控制图通常由均值线、上控制限和下控制 限组成，以及一系列点或线表示数据采集 点的测量值。通过观察控制图，可以判断 过程是否处于控制状态，及时发现异常并 采取相应措施进行调整。控制图广泛应用 于工业制造、质量管理等领域，有助于提 高过程稳定性和产品质量。
理念
精益六西格玛强调以数据为依据，通过统计方法对流程进行分析、改进和优化，实现持续改进和流程卓越。
精益六西格玛的重要性
提高质量
通过减少变异和缺陷，提高产品和服务质量。
降低成本
通过消除浪费和优化流程，降低生产成本。
增强灵活性
快速响应市场变化和客户需求。
培养人才
培养具备统计思维和问题解决能力的团队。
精益六西格玛的应用范围
06 总结与展望
精益六西格玛的成果与价值
成果总结
精益六西格玛是一种集成了精益生产和六西格玛管理 的战略性方法，旨在提高企业运营效率和客户满意度 。通过应用精益六西格玛，企业可以实现减少浪费、 提高生产效率、降低成本、提高质量等目标。
六西格玛原理
六西格玛原理六西格玛原理，也被称为6σ原理，是一种管理方法，目的是通过数据统计和质量管理，追求尽可能少的产品和过程缺陷。
它的核心概念是，通过不断改进产品和过程，使其达到高质量、高稳定性，并尽可能接近无缺陷的状态。
六西格玛原理最早由日本公司松下电器公司引入，后来由美国通用电气公司（GE）发扬光大。
它借鉴了日本的质量管理和精益生产方法，并结合了美国的统计学和数据分析技术。
六西格玛原理的名称来自于希腊字母σ的六倍，即σ * 6 = 6σ。
六西格玛原理的核心思想是通过收集和分析大量数据，找出产品和过程中可能存在的问题，然后通过改进措施，降低缺陷率和变异性，最终达到高质量和高稳定性的目标。
它强调以数据为基础的决策和改进，追求真实可靠的信息，而不是凭个人经验和主观判断。
六西格玛原理包括以下几个关键步骤：1.确定关键的业务过程或产品特性：首先，确定对产品质量有重要影响的业务过程或产品特性，这些特性被称为关键特性，对它们进行改进会产生最大的效果。
2.收集和分析数据：对关键特性进行测量，并收集大量数据，包括过程的输入和输出数据。
通过统计学方法对数据进行分析，找出过程的变异性和潜在问题。
3.确定问题的根本原因：通过数据分析，找出导致产品或过程缺陷的根本原因。
这可能涉及到对设备、人员、材料和环境等多个因素的分析。
4.设计和实施改进措施：根据问题的根本原因，设计和实施改进措施，以减少变异性和缺陷率。
这可能涉及到对工艺流程、设备和培训等方面的改进。
5.控制和监测改进效果：一旦改进措施得到实施，需要建立一套控制和监测机制，确保改进效果能够持续稳定地得到保持。
这包括对过程的监测和测量，以及对员工的培训和跟踪。
六西格玛原理的核心技术工具是统计学方法和数据分析技术。
在数据收集和分析阶段，常用的方法包括直方图、散点图、控制图、因果分析和回归分析等。
这些方法可以帮助识别问题的根本原因，找出导致缺陷的主要因素，并为改进措施的制定提供依据。
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。
《六西格玛课程》Unit-4分析 4.4 假设检验
六西格玛断根推进团队
假设检验
( Hypothesis Testing )
假设检验 -1-
Haier Six sigma GB Training-V3.0
路径位置
Define
Measure
Step 9- Vital Few X’的选定
Analyze
Step 7- Data 收集 Step 8- Data 分析 多变量研究 中心极限定理 假设检验 置信区间 方差分析，均值检验 卡方检验 相关/回归分析
的术语，在此差异大的不能合理的随机发生。那里很可能在发生什么特殊事
9、检验功效（Power） - 统计检验的能力，探测出某事很重要时，实际上
某事确实很重要。常被用来决定在处置中样本的大小是否足以探测到存在差异。 零假设不真实时推翻错误零假设的概率, 即能够检出假的零假设的概率。(1-β ) 11.检验统计量（Test Statistic） -一个标准化的数值(z、t、F等)，代表错误 确认的可能性，分布于一个已知的方式，以便可以决定这个观察到的数值的概率 通常错误确认越可行，检验统计量的绝对值就越小, 而且在其分布内观察到
么目标就会实现。生产者可以通过检验平均生产时间等于6小时这一假设来评估
其是否具备所需要的生产能力。 2、这个制造商还打算修改工艺流程以减少另一种产品所需要的平均时间。
它通过检验在工艺流程改变前后的平均生产时间是否相同这一假设来评估流程
的修改是否有效。 这两种情况都涉及到对总体均值的检验。假设也可以检验标准差或其他参数。
差异 = 1.3%
统计问题:
反应器2的平均值（85.54）和反应器1的平均值(84.24)的差异是否足以被 认为是显著的? 或者说这两个平均值是否足够接近,可被认为是由于偶然因 素或日与日之间的散布呢?
六西格玛管理的六步法
六西格玛管理的六步法六西格玛管理是一种旨在提高组织生产和服务过程品质的方法，它注重质量持续改进的概念，通过减少不必要的浪费来加强企业的竞争力。
这种方法的执行需要六步骤，包括了诊断、测量、分析、改进、控制和标准化。
这六个步骤是相互关联的，需要有严格的执行顺序。
第一步：诊断诊断是六西格玛的第一步，其目的是评估生产或服务过程的风险和机会。
这个过程需要识别问题并确定潜在的影响。
这个过程可能需要收集数据，开发调查问卷，进行设施检查等等。
诊断的目标是确定需要接下来解决的问题，这样才能迅速开始六西格玛过程的下一步。
第二步：测量测量是第二步，其目的是定义生产或服务过程的输出变量，并确定这些变量的测量方法。
这个过程可能涉及制定一份测量计划，使测量过程尽可能准确，以便为进一步的分析提供有效的数据。
在这个阶段，可能需要使用一些测量工具，例如直方图、控制图、散点图等，以帮助收集数据和标准化测量过程。
第三步：分析分析是第三步，其目的是识别生产或服务过程的主要问题。
这个过程通常涉及数据分析和模型构建。
数据分析技术可能包括直方图、控制图、散点图、相关分析、回归分析等等。
模型构建的技术可能包括流程图、因果图、模式识别等等。
这个过程有助于了解问题的根本原因和与问题相关的因素，并确定解决方案以及改进活动的下一步。
第四步：改进改进是第四步，其目的是实施解决方案，并提高生产或服务过程的效率。
这个过程可能包括制定并测试改进方法，评估效果，并确定哪些方法最好实施。
在这个阶段，可能需要使用一些改进工具和技术，例如拟合设计、应用设计、波动设计等等，以帮助改善生产和服务过程。
第五步：控制控制是第五步，其目的是维护和持续改进生产或服务过程。
这个过程可能涉及执行控制计划，识别和纠正问题，并监控生产和服务的效率。
在这个阶段，可能需要使用一些控制工具和技术，例如表格、控制图、8D报告等等，以帮助掌控质量和监控生产和服务过程。
第六步：标准化标准化是最后一步，其目的是确立一个标准，使生产和服务过程保持可持续且可重复。
六西格玛数据分析技术5
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。
六西格玛中分析阶段的作用及常用工具
六西格玛中分析阶段的作用及常用工具六西格玛是一种质量管理方法，旨在通过减少变异性和缺陷数量来提高组织的效能和质量。
六西格玛方法一般包括五个阶段，分别是界定、测量、分析、改进和控制。
分析阶段是六西格玛的第三个阶段，它通过分析数据和识别问题的根本原因来为改进阶段提供基础。
该阶段的主要目标是识别导致问题和缺陷的主要因素，并通过深入理解以便制定优化计划。
分析阶段的作用主要有以下几个方面：1.识别问题的根本原因：在六西格玛方法中，问题通常是由一系列因素引起的。
分析阶段帮助团队确定出引起问题的主要因素，而不仅仅是解决表面上的问题。
通过更深入地分析问题，团队可以确定并重点处理主要问题，从而提高改进的效果。
2.确定关键的业务指标：分析阶段有助于确定关键的业务指标，这些指标可以帮助团队了解当前业务的状态和问题的严重程度。
通过对这些指标进行分析，团队可以制定相应的改进计划并确定目标。
3.分析数据以支持决策：在分析阶段，团队将对现有的数据进行详细的分析，以了解业务的关键因素和变化趋势。
这些数据包括来自不同部门和过程的数据，通过对这些数据进行分析，团队可以得出客观的结论，为改进方案的制定提供支持。
4.确定改进机会：分析阶段帮助团队确定出改进的机会和潜力。
通过对数据的分析、问题根本原因的识别和业务指标的评估，团队可以确定出可能产生最大改进的领域和机会。
这有助于团队优化资源的分配，并确保改进方案的最大效益。
常用的工具和技术在六西格玛的分析阶段中有很多种，下面列举一些常见的工具：1.流程图：流程图可以帮助团队理解业务过程中的各个步骤和关键环节，并揭示出潜在的问题和瓶颈。
通过绘制流程图，团队可以更容易地识别出改进的机会和可能的优化点。
4.核对表和问卷调查：通过使用核对表和问卷调查，团队可以搜集和整理来自不同部门和员工的意见和建议。
这些数据可以提供宝贵的信息，帮助团队了解问题的实际情况和整体掌握改进机会。
5.样本分析：样本分析是对一组数据进行统计学分析的过程，以了解样本所代表的总体特征和变化情况。
如何利用六西格玛分析解决问题
如何利用六西格玛分析解决问题六西格玛（Six Sigma）是一种有效的管理方法，旨在通过减少产品或服务的变异性来提高质量和效率。
六西格玛分析是一种强大的工具，可以帮助组织识别、分析和解决问题。
本文将介绍如何利用六西格玛分析解决问题，并提供一些实用的步骤和技巧。
第一部分：什么是六西格玛分析？在开始探讨如何利用六西格玛分析解决问题之前，我们先来了解一下什么是六西格玛分析。
六西格玛是一种数据驱动的方法，它的目标是通过在一个过程中减少变异性，从而实现持续的质量改进。
六西格玛分析的核心理念是通过收集和分析数据来了解过程中的变异性，从而确定根本原因，并制定改进措施。
第二部分：六西格玛分析的步骤使用六西格玛分析解决问题可以遵循以下步骤：1. 确定问题：明确问题的定义和边界。
确定问题对组织的影响和关键绩效指标。
2. 收集数据：收集与问题相关的数据。
可以使用统计工具和方法来收集数据，并确保数据的准确性和可靠性。
3. 分析数据：对数据进行统计分析和探索性数据分析。
使用图表、直方图和散点图等可视化工具，帮助识别数据中的模式和趋势。
4. 确定根本原因：针对问题进行深入分析，找出潜在的根本原因。
使用技术工具，如因果图、5W1H分析和鱼骨图，帮助识别根本原因。
5. 制定改进措施：基于根本原因的识别，制定针对问题的具体改进措施。
确保改进方案可行、可量化和可跟踪。
6. 实施改进措施：根据制定的改进方案，执行相关措施，并监控改进措施的效果。
使用控制图和其他统计工具来跟踪和评估改进结果。
7. 持续改进：将六西格玛分析应用于组织的持续改进过程中。
建立改进的反馈机制，确保问题解决的持久性和可持续性。
第三部分：六西格玛分析的技巧和实用工具六西格玛分析需要一些技巧和实用工具来帮助问题解决过程。
以下是一些常用的技巧和工具：1. DMAIC方法：DMAIC（Define-Measure-Analyze-Improve-Control）是六西格玛分析常用的一个方法。
8D和六西格玛分析法
(1)是否是反复出现的事件?
(2)范围是否狭窄?
(3)是否存在测量尺度?是否能在合理时间内确定测量系统?
D5-第五步骤:选择永久对策
找到造成问题的主要原ห้องสมุดไป่ตู้后，即可开始拟出对策的方法。对策的方法也许有好几种，例如修理或更新模具。试试对可能的选择列出其优缺点，要花多少钱?多少人力?能持续多久?再对可能的方法作一最佳的选择，并且确认这样的对策方法不会产生其它副作用。
D6-第六步骤:执行及验证永久对策
当永久对策准备妥当，则可开始执行及停止暂时对策。并且对永久对策作一验证，例如观察不良率已由4000 PPM降为300 PPM，CPK由0.5升为1.8等，下游工段及客户己能完全接受，不再产生问题。
1关于工作步骤
8D解决问题的8个工作步和6σ解决问题的DMAIC过程大致可以分为4个部分，如表1。
1．1第1部分
对于一个未知原因的问题，8D质量方法的第一步是成立一个交叉功能小组。小组成员应具备有关工艺、产品知识以及解决问题和采取措施的技能。小组应指定1人为小组长以组织协调小组工作，并对小组的工作进度及成效负责。问题说明就是陈述“什么东西出了什么问题”。
当碰到一个问题时，往往事发突然而不知所措，例如客诉、生产品质突然出现异常等等。针对这样的事情，一些有经验的人研究了一套逻辑方法，把处理问题的步骤归纳成8个原则(8 Discipline)，使工程人员能清楚的知道一步步该作什么。经过这样的步骤，问题的处理及解决通常较圆满，使用8D解决问题的工程人员亦会渐渐感觉工程实力不断增长，因此8D方法很快就在工业界中广泛流传，例如COMPAQ己把8D作为解决问题的标准程序。以下就针对8D的每一步骤作一说明：
6sigma方法
6sigma方法
6sigma方法，又称为六西格玛方法，是一种用于管理和改进业务流程和质量的方法。
它的目标是通过减少变异性和缺陷率，提高生产过程的稳定性和效率。
6sigma方法主要包括以下五个步骤：
1. 定义（Define）：明确业务目标和客户需求，设定衡量成功的指标。
2. 测量（Measure）：收集数据，了解当前业务过程的性能和问题。
3. 分析（Analyze）：分析数据，找出问题的根本原因，并确定潜在改进的机会。
4. 改进（Improve）：基于分析结果，制定改进方案并执行，以消除问题和提升业务过程的性能。
5. 控制（Control）：建立控制机制，监控业务过程的稳定性和效果，确保持续改进和管理。
6sigma方法通常使用统计学和数据分析工具来支持决策和改进过程，例如流程图、控制图、假设检验、回归分析等。
它强调团队合作和数据驱动的持续改进，以提高效率、降低成本和增加顾客满意度。
6sigma方法最初由摩托罗拉公司引入，并在通用电气等公司得到广泛应用。
它也被认为是一种管理哲学和文化，鼓励员工参与到流程改进中，追求卓越和持续创新。
六西格玛
（2）六-西格玛管理(简称6σ):1.六–西格玛管理定义:实质是对过程的持续改进，它是一种持续改进的方法。
六-西格玛管理活动体现了“只有能够衡量，才可以实施改进”的思想。
要改进质量，首先必须能够衡量质量。
摩托罗拉公司创造性地引入了一个衡量质量的通用指标，称为“百万机会缺陷数”（简称DPMO，Defects Per Million Opportunity ）。
由于DPMO是一个比率，从而可以将之与正态分布曲线上的σ西格玛范围内所包括的面积相对应，每一个DPMO的取值都可以用一个相应的西格玛来表示，反之也一样（在将DPMO与西格玛值进行对应时，正态分布曲线设定为离心值有1.5西格玛的偏移）。
DPMO的值越小，对应的西格玛值就越大，意味着质量水平就越高。
因此从这个角度来说，西格玛值可以用于度量质量水平。
1-西格玛的质量水平对应DPMO为690000，2-西格玛的质量水平对应DPMO为308000，3-西格玛的质量水平对应DPMO为66800，4-西格玛的质量水平对应DPMO为6210，5-西格玛的质量水平对应DPMO为233，6-西格玛的质量水平对应DPMO为3.4。
2.六-西格玛管理的循环也称为DMAIC循环；在企业追求6-西格玛的过程中，有很多方法和工具。
其中一个重要的方法，是一个五个阶段的改进步骤DMAIC（发音为Deh-maik）：界定（Define）、衡量（Measure）、分析（Analyze）、改善（Improve）与控制（Control）。
透过这些步骤，企业的投资报酬率自然会增加。
1.界定（Define）:界定核心流程和关键顾客，站在顾客的立场，找出对他们来说最重要的事项，也就是“品质关键要素”（Critical to Quality，CTQ）。
理清团队章程，以及核心事业流程。
2.衡量（Measure）:找出关键评量，就是要为流程中的瑕疪，建立衡量基本步骤。
人员必须接受基础机率与统计学的训练，及统计分析软件与测量分析等课程。
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。
六西格玛方法原理
六西格玛方法原理什么是六西格玛方法？六西格玛方法（Six Sigma）是一种管理方法和质量管理体系，旨在通过减少缺陷和变异，提高过程的质量和绩效。
六西格玛方法起源于20世纪80年代，并得到许多跨国公司的广泛应用。
六西格玛方法以统计学为基础，以数据驱动的方式来解决问题和改进过程。
它提供了一套结构化的方法和工具，帮助组织通过降低变异性和缺陷率来提高质量水平，从而提高客户满意度和组织绩效。
六西格玛方法原理六西格玛方法基于两个核心原理：数据驱动与过程改进。
它通过以下步骤来实施：在这一步骤中，确定了关键的业务问题和目标，以明确需要改进的过程。
定义阶段的关键活动包括：•确定项目的范围和目标。
•识别关键的客户需求和关注点。
•确定关键的业务指标（KPIs）。
第二步：测量（Measure）测量阶段的目标是收集和分析有关当前过程性能的数据，并建立基准线。
这些数据可以用来识别问题的根本原因，并确定改进机会。
测量阶段的活动包括：•识别并收集与问题相关的数据。
•对数据进行统计分析，如平均值、标准差等。
•确定对业务目标有重要影响的关键性能指标。
在分析阶段，使用收集到的数据来识别问题的根本原因，并找出导致变异的特殊因素。
分析阶段的关键活动包括：•使用统计工具和技术来分析数据，如直方图、散点图等。
•确定导致问题的根本原因。
•识别可能的改进机会。
第四步：改进（Improve）改进阶段的目标是通过测试和实施改进解决方案，来减少问题和缺陷，并提高过程绩效。
改进阶段的关键活动包括：•根据分析结果制定改进方案。
•进行实验和测试，评估改进方案的有效性。
•实施改进方案，并持续监控过程绩效。
在控制阶段，建立一套可持续的控制措施，以确保改进的持续性和可重复性。
控制阶段的关键活动包括：•制定并实施度量和监控机制，以确保过程绩效的稳定性。
•建立培训和沟通计划，以保证全员的参与和持续改进的文化。
六西格玛方法工具六西格玛方法使用了各种统计工具和技术，来进行数据分析和问题解决。
六西格玛方法论包括什么
六西格玛方法论包括什么引言六西格玛方法论（Six Sigma）是一种管理方法，通过数据分析和统计技术来改进组织的绩效。
它的目标是通过减少缺陷和错误，提高过程的质量和效率。
六西格玛方法论最初是由摩托罗拉公司于20世纪80年代开发的，现在已经成为世界各大组织和企业普遍采用的方法之一。
本文将介绍六西格玛方法论包括的主要部分和阶段。
DMAIC方法六西格玛方法论的核心是DMAIC方法，它是一个缩写，分别代表定义（Define）、测量（Measure）、分析（Analyze）、改进（Improve）和控制（Control）这五个阶段。
下面将详细介绍每个阶段的内容。
1. 定义阶段（Define）在定义阶段，团队需要明确问题的范围和目标。
这包括确定项目的范围、制定项目目标、识别关键的利益相关者、建立项目团队等。
这个阶段的目的是确保所有的参与者对于项目的目标有共识，并且具有明确的方向。
2. 测量阶段（Measure）在测量阶段，团队需要收集和测量相关数据。
这些数据可以来自于各种来源，如生产过程的输入和输出、客户反馈、员工调查等。
通过准确的数据收集和分析，团队可以了解当前的绩效水平和问题所在。
3. 分析阶段（Analyze）在分析阶段，团队使用各种统计和数据分析技术来找出导致问题的根本原因。
这需要团队成员具备一定的数据分析能力和统计知识。
通过分析数据，团队可以确定问题的主要原因，并制定改进计划。
4. 改进阶段（Improve）在改进阶段，团队根据分析结果制定改进计划，并实施这些计划。
这可能包括修改流程、改进设备、提供员工培训等。
改进阶段的目标是通过实施改变，减少浪费和缺陷，并提高过程的质量。
5. 控制阶段（Control）在控制阶段，团队需要制定控制计划，确保改进措施的效果可以持续。
这包括建立监控系统、制定标准操作程序、培训员工等。
通过控制阶段，团队可以确保过程的变化被持续控制和监测。
其他工具和方法除了DMAIC方法外，六西格玛方法论还包括其他一些工具和方法，用于支持各个阶段的实施。
运用6sigma过程中的多种数据类型分析
/运用6sigma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。
六西格玛咨询公司运用6sigma过程中的多种数据类型分析：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。
（1）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。
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
六西格玛培训-04
显示过程中的具 体步骤以及每一 步有哪些人员或 部门参与。
这种流程图对人 员或职能之间有 信息流动的过程 很有用，因为它 突出显示传递区。
执行或负责人 或部门栏内 列出步骤
1
送货
时间向下 推移
8
2
通知销售部门 已完成送货
收到货物
5天
9 3
向顾客送发票
记录收到货物及 对送货的索赔
10 天
4 10
在 DMAIC 项目的这个阶段，您的工作是确定现状。 因此， 您的流程图应该表现过程的实际情况。
10
流程图类型
基本流程图 活动流程图 部门展开流程图
销售 技术 发货 协调员
11
基本流程图与活动流程图
进行IPO分析时，我们已经绘制过最高层次的流程图， 显示过程的基本步骤。
第一步 第二步 第三步 第四步
− 机会流程图
− 价值分析矩阵 − 意大利面条图
4
为什么要使用流程图
使用流程图：
– 对过程有共同的理解。
– 澄清过程的步骤。
– 有助于暴露过程中的问题。
– 有助于弄清过程如何运行。 – 有助于找到过程中的改进机会（复杂情况、浪费、耽搁、 不足和瓶颈）。
5
流程图的价值
流程图的价值
让我们看清楚过程（工作完 成的方式） 将“隐藏”的过程“显示” 出来 关注客户 是重要的信息沟通工具 提供分析过程的通用方法 提供收集数据的框架 揭示改进的方向 识别浪费
过程步骤
时间（小时）) 增值 非增值 纠正错误 准备/设定 控制/检验 耽搁
1 12
2 10
3 1
4 10
5 20
6 6
7 10
质量管理中的六西格玛技术研究与应用
质量管理中的六西格玛技术研究与应用质量管理是现代企业管理的重要组成部分，质量管理的好坏关系到企业的生存和发展。
而六西格玛则是近年来越来越火热的一种质量管理方法，因其较为有效的结果而得到了广泛的应用。
那么，什么是六西格玛，它是怎样发展而来的，又是如何在实践中得到应用的呢？一、六西格玛的起源和发展六西格玛是由美国通用电气公司于20世纪80年代发明的一种质量管理方法。
当时，通用电气公司的质量管理中心负责人比尔·史密斯提出了减少缺陷率、提高产品质量的想法。
他对这个问题进行了研究，并最终提出了六西格玛方法。
六西格玛方法以统计学为基础，包括数据分析、测量学、假设检验等工具和技术。
它的核心是对质量问题进行分析、识别、解决和控制，以确保企业向客户提供的产品服务质量始终能够达到预期水平。
自20世纪90年代以来，六西格玛得到了广泛的应用。
许多企业都将其作为一种重要的质量管理方法，在产品开发和生产、管理流程等方面推广使用。
二、六西格玛的核心原理及应用六西格玛的核心原理是通过对质量数据的分析，发现并消除隐含的缺陷，从而持续改进产品和服务。
具体而言，六西格玛方法包括以下五个步骤：1. 定义（Define）：明确项目的目标、范围和过程边界，以及实现目标所需的资源和支持。
2. 测量（Measure）：对目标性能进行测量，并建立相应的指标和数据收集方法。
3. 分析（Analyze）：对数据进行分析和解释，以揭示关键的缺陷和问题，并找出其根本原因。
4. 改进（Improve）：通过创新性的解决方案，消除已知问题并预防未来问题。
5. 控制（Control）：建立过程和数据控制措施，以确保所需的改进持续实现。
六西格玛在企业的应用中有许多具体的方法和技术，如DMAIC、DMADV等方法、统计过程控制（SPC）、测量系统分析（MSA）、设计实验等。
这些方法和技术有助于企业在实践中更好地应用六西格玛方法达到质量控制和改进的目的。
- 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)。
2020年7月13日星期一
σ
σ σ σ σ σ σ σ σ
返回目录
第4章 参数估计
4.1 参数估计的基本概念 4.2 总体均值和总体比例的区间估计 4.3 样本容量的确定 4.4 两总体均值之差的区间估计 4.5 两总体比例之差的区间估计 4.6 正态总体方差的区间估计 4.7 两个正态总体方差比的区间估计 4.8 有关区间估计的Minitab软件实现
矩估计法(续)
解：因为μ是全体灯泡的平均寿命， 为样本的平均寿命，很自 想到用 去估计μ；同理用s去估计σ。
由于
例4－2.设样本x1,x2,…, xn来自参数为λ 的泊松分布。由于 E(X)=D(X)=λ，因而 与s2都可以作为λ的矩估计值。
由例4－2可以看出E(X)=D(X)=λ，这表明总体均值与方差相
在进行区间估计时，必须同时考虑置信概率与置 两个方面。即置信概率定的越大，则置信区间相应 。这两者要结合考虑，才更为实际。
14
返回目录
4.2 总体均值和总体比例的区间
总体均值的区间估计
➢当X～N(μ,σ2)时， x1,x2,…, xn是来自该正态总体的随
，
。
➢ 当总体方差σ2已知时，μ的1-α置信区间为：
解：样本x1, x2,…, xn的联合密度
用均值
来表示，就有：
，将 看作常数， λ看作变量，可得似 ，进而取对数，求微商，解方程可得： 对本例而言，就有：
10
返回目录
点估计的优良性准则
不同的参数估计方法，可得到不同的估计量，不同的估 谁优谁劣？我们有一些相应的评价准则。在6σ管理中， 用的点估计优良性准则有两个：一个是无偏性，另一个
➢3.必要样本容量n与正态分布Z1-α/2分位数(也称可 数)成正比。即：我们要求的可靠程度越高，样本
就应越大；如果要求的可靠程度越低，样本容量
以小些。
24
返回目录
样本容量的确定(续3)
例4－8.某广告公司想估计某类商场去年 所花的广告费平均有多少。经验表明， 总体方差约为1800000。如置信度取 95%，并要使估计值处在总体平均值 附近500元的范围内，这家广告公司 应取多大的样本？
个数值 区间估计包含了两个数值，对应着数轴上的一个区
，所以称为区间估计 点估计的方法最常用的有两种：
•矩估计法 •极大似然估计法 对一个估计优良性的评价有一些相应的评价准则
4
返回目录
矩估计法
对总体参数的估计，人们最容易想到的方法就是矩估 即用样本矩估计总体相应的矩，用样本矩的函数估计 应矩的函数。
差为σ2，只要n＞1，作为μ的估计值， 比x1就更有效。
12
返回目录
区间估计
点估计没有给出估计的精度和可靠程度，区间 解决了这一问题。
设θ是总体的一个待估参数，从总体中获得容量 的样本是x1, x2,…, xn，对给定的α(0<α<1)，有统 ： θL=θL(x1, x2,…, xn) 与θU=θU(x1, x2,…, xn) 若对任意θ有P(θL≤θ≤θU )＝1-α,则称随机区间 ]是θ的置信水平为1-α的置信区间。 θL 与θU分别称为1-α的置信下限与置信上限， 显著性水平。
小组讨论与练习
2
返回目录
本章目标
1.掌握参数估计的基本概念 2.建立起在管理中运用参数估计的思想 3.能运用Minitab实现各种区间估计的计算 4.掌握样本容量的确定方法 5.能在管理实践中运用参数估计方法
3
返回目录
4.1 参数估计的基本概念
参数估计有两大类，一种叫点估计，一种叫区间估 点估计是利用样本的信息对所感兴趣的参数估计出
➢ 解：已知X～N(μ,0.152)时， =2.14，n=9,1-α=0.95, α=0.0 标准正态分布表可得1-α/2的分位数，Z1-α/2=1.96；α=0.0 Z1-α/2=2.58； α=0.10时， Z1-α/2=1.64。这是一些常用值， 记住。
➢ 我们可以95%的概率保证这种零件的平均长度在(21.302 之间。
17
返回目录
例4－5.σ2未知时，μ的区间估计
为了估计各省市电视台在某黄金时间一分钟广告的平均 随机调查了20个电视台，他们每分钟的广告费 =25000 s=8000元。假定所有电视台的广告费近似遵从正态分布 总体均值95%的区间估计。
➢ 解：这是总体方差σ2未知的情况。已知 =25000，s=800 n=20， α=0.05，则t1-α/2(n-1)= t0.975(19)=2.093；于是
让10个人挑选10支不同颜色的铅笔，只有9人有自由挑 能，因为当这9人都挑好之后，你别无选择！因此这个 自由度为9。
自由度可以理解为在研究问题中，可以自由取值的数据 。
16
返回目录
例4－4.σ2已知时，μ的区间估计
某种零件的长度遵从正态分布，从该批零件中随机抽取 测得其平均长度为21.4mm。已知总体标准差σ=0.15mm， 立该种零件平均长度的置信区间，给定的置信水平为0.
可以证明：若x1, x2,…, xn来自正态总体N(μ,σ2)，则：
9
返回目录
极大似然估计(续3)
例4-3.设某种品牌的电视机的首次故障时间遵从指数分布f(t)=λe 测试了7台电视机，获得相应的首次故障时间（单位：万小时） 1.49，3.65，0.26，4.25，5.43，6.97，8.09 求参数的λ估计值。
解之得： 只要我们知道了Z1-α/2，σ和允许误差，就可具体
本容量n。 如果算出的n不是整数，就去超过该小数的最接
数即可。
23
返回目录
样本容量的确定(续2)
由样本容量的确定公式 量之间的一些关系：
，你可发现
➢1.总体方差越大，必要的样本容量n越大。
➢2.必要样本容量n反比例于允许误差B。即在给定 水平下，允许误差越大，样本容量就可以越小； 误差越小，样本容量就必须加大。
矩是指以期望值为基础而定义的数字特征，例如均值 、协方差等。
最常用的矩估计有：用样本均值估计总体均值，用样 差估计总体标准差。
例4－1.已知某种灯泡的寿命 X～N(μ,σ2)，其中μ,σ2 ，今随机抽取4只灯泡，测得寿命(单位：小时)为150 1453，1367，1650。试估计μ,σ。
5
返回目录
在实际问题中 与s2不见得一样，因而矩估计的结果不惟一。
6
返回目录
极大似然估计
极大似然估计是利用总体的分布密度或概率分布的表达式 样本所提供的信息建立求未知参数估计量的一种方法。
极大似然估计好多初学者觉得难以理解，我们用下面的说 助理解：在产品检验中，有说这批产品的次品率可能是 1/10000，也有说次品率可能是1/100。 如果你在这批产品中随机抽取一件，竟然 就是次品，自然应当认为这批产品的次品 率最有可能是1/100而不是1/10000。把这 种考虑问题的方法一般化，就概括出极大 似然估计方法。
例4-6.某航空公司在过去飞行记录中，随机抽取了 航班，航班空位数的样本均值 =11.6，标准差=4.1 求过去一年所有航班的平均空位数的置信区间。(α
➢解：所有航班空位数的分布未知，且总体标准差未
但n=225，因而仍可用
做区间估计。
具体数据得[11.15，12.05]，也即该公司有90%的把
过去的一年该公司的平均空位数在11.15到12.05之间
➢ 解：已知σ2=1800000，α=0.05，Z1-α/2=1.96，B=500
➢ 即这家广告公司应抽取28个商场作样本。
25
返回目录
样本容量的确定(续4)
估计总体比例时，样本容量n的计算公式是：
例4－9.某市场调查公司想估计某地区有数码相机的 占的比例。该公司希望对p的估计误差不超过0.05，要 可靠度为95%，应取多大的样本？没有可利用的 估
20
返回目录
总体比例置信区间估计的例子
例4－7.某企业在一项关于职工流动原因的研究中，从该 前职工的总体中随机抽选了200人组成一个样本。访问结 有140人说他的离开是由于企业管理缺乏人性化。试对由 种原因而离开企业的人员的真正比例进行估计(α=0.05)。
➢ 解：已知n=200， =0.7， =140>5，
13
返回目录
区间估计(续)
置信区间的大小表达了区间估计的精确性，置信 达了区间估计的可靠性， 1-α是区间估计的可靠概 而显著性水平α表达了区间估计的不可靠的概率。
如果[θL ,θU ]是置信水平为0.95的置信区间，由于 间[θL ,θU ]会随样本观察值的不同而不同，它有时包 参数θ ，有时没有包含θ ，但是用这种方法作参数 间估计时，100次中大约有95个区间能包含着参数 约有5个区间没能包含θ 。
其中Z1-α/2是标准正态分布的1-α/2分位数。 ➢ 当总体方差σ2未知时，σ用其s代替，用t分布，μ的1
区间为：
其中t1-α/2(n－1) 表示是自由度为n－1的t分布的 1-α/2分
15
返回目录
关于自由度
在统计推断中常常会碰到自由度这一 概念，不少人对这一概念不好理解。
如果我们有10个数，而且你知道了均值和其中的9个数 那么你就可以推出第10个数。
合概率密度函数。
8
返回目录
极大似然估计 (续2)
一般情况下，我们用求解似然方程的方法进行极大似然 具体步骤是： 1.由总体分布导出样本的联合概率密度； 2.把样本联合概率密度中自变量x1, x2,…, xn看成已知 ，而把参数看作变量，得到似然函数； 3.用微分原理求似然函数的最大值点； 4.在最大值点的表达式中，代入样本值就得参数的估计
性。
无偏性：设 是参数θ的一个估计量，如果 是参数θ的无偏估计。
，则
➢ 无偏性实际上是指对于一个估计量，屡次变更数据反复