六西格玛管理论文

六西格玛管理在企业质量管理中的创新应用——以COCO奶茶为例

摘要：针对宿舍附近现做COCO奶茶分量问题，应用六西格玛理论和方法对其制作流程进行分析改进，并建立了六西格玛DMAIC业绩改进模型。首先确立目标，找出每杯奶茶分量不一致的关键原因，然后对其工艺流程进行分析，最后得出改进的方案使得制作的分量达到平衡与规范。通过此次调查与分析，使制作奶茶有了很大程度上的改进，这样既节约了生产商的原料，又使得消费者花同样的钱买同样价值的商品的心理平衡性。

关键字：六西格玛，奶茶，分量，流程，优化

1.前言

六西格玛是一套系统的丶集成的业务改进方法体系，是指在持续改进企业业务流程，实现客户满意的管理方法。它通过系统地丶集成地采用业务改进流程，实现无缺陷的过程设计（design for six sigma ,DFSS），并对现有过程进行过程界定（define）丶测量（measure）丶分析（analyze）丶改进（improve）丶控制（control）——简称DMAIC流程，消除过程缺陷和无价值的作业，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。

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丶标准差与质量要求的目标值丶规格相联系起来进行比较，是对过程满足质量要求能力的一种度量。西格玛水平越高，过程满足质量要求的能力就越强：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。

六西格玛的管理意义包括：

（1）六西格玛目标。使过程趋于目标值并减少波动，追求零缺陷，追求完美。

（2）六西格玛方法。六西格玛在方法层面强调系统集成与创新，这里特别要指出六西格玛绝非仅仅应用于统计技术解决问题，它是一套系统的业务改进方法体

系，其工具和方法包括现代质量管理技术丶应用统计技术丶工业工程和其他现

代管理技术丶信息技术等。

（3）六西格玛文化和战略。将六西格玛价值观和改进方法融入企业文化，列为企业的战略，提升企业战略执行力，促进组织完成其使命，实现其愿景和战略目标。

为了达到六西格玛，首先要制定标准，在管理中随时跟踪考核操作与标准的偏差，不断改进，最终达到6σ。现己形成一套使每个环节不断改进的简单的流程模式：界定、测量、分析、改进、控制。

界定：确定需要改进的目标及其进度，企业高层领导就是确定企业的策略目标，中层营运目标可能是提高制造部门的生产量，项目层的目标可能是减少次

品和提高效率。界定前，需要辨析并绘制出流程。

测量：以灵活有效的衡量标准测量和权衡现存的系统与数据，了解现有质量水平。

分析：利用统计学工具对整个系统进行分析，找到影响质量的少数几个关键因素。

改进：运用项目管理和其他管理工具，针对关键因素确立最佳改进方案。

控制：监控新的系统流程，采取措施以维持改进的结果，以期整个流程充分发挥功效。

本文主要针对COCO奶茶店手工制作的奶茶的分量问题，运用六西格玛DMAIC流程进行质量问题的系统研究及改进,通过对分量的测量，针对测量结果对根本性原因进行分析，，然后对制作流程中有缺陷的地方进行改进，以提高服务质量，更好的利用现有资源，又能提高顾客消费的平衡心态。

2.研究的意义

宿舍门口本来只有COCO一家奶茶店，自从吉满杯开张之后，COCO的销量明显下降了一部分。一方面是价格原因，吉满杯比COCO稍微便宜一些，另一方面我们认为是质量造成的。为此，我们决定研究一下COCO奶茶的质量方面问题，找出销量下降的原因所在。制作奶茶的必备资源：水，奶茶粉，其他配料。所谓分量问题就是制作完成的每杯奶茶中水的量不一致，奶茶粉和配料的含量有多有少。看似微不足道的资源，可如果合理的利用，那将有着很大的意义。就拿水来说，大家都知道，水是我们地球的生命之源，没有水就没有生命。资料上说：我国是一个最缺水的国家之一，淡水量只有28000亿立方米。我国有十三亿人口，如果每人节约一滴水，那就可以节约13亿滴水。别看地球上有一大半的水，但大部分都是海水。海水是不可食用的，只有淡水才能喝。目前我国淡水的总量只有百分之二点五，其中有百分之七十以上被冰盖住，再加上难以利用的积雪，大约有百分之八十七的淡水源难以利用。假如一个水龙头一秒钟滴一滴水，想象一下，一天二十四小时会滴多少滴水呢？一年会滴多少水呢？如果没有水，我们的生命就会受到威胁，所以说改进饮料的制作流程，使资源利用规范化已成为亟待解决的问题。

3.测量

从该店买来10杯饮料，编号为1-10，假定每杯预设的的容量为1000ml,在本班级中找来4组同学分别精确的测量，并取测量每杯的测量的平均值为数据提供给我进行统计分析。测量结果如下表：

利用Minitab进行单因子方差分析，结果下图所示：

来源自由度 SS MS F P

因子 3 1657 552 0.83 0.485

误差 36 23897 664

合计 39 25554

S = 25.76 R-Sq = 6.49% R-Sq（调整） = 0.00%

均值（基于合并标准差）的单组 95% 置信区间水平 N 均值标准差 ------+---------+---------+---------+--- 第一组 10 892.30 31.26 (----------*----------)

第二组 10 897.40 28.57 (----------*----------)

第三组 10 906.30 18.28 (----------*----------)

第四组 10 908.00 22.98 (----------*----------)

------+---------+---------+---------+--- 885 900 915 930

合并标准差 = 25.76

使用 Tukey 法对信息进行分组

N 均值分组

第四组 10 908.00 A

第三组 10 906.30 A

第二组 10 897.40 A

第一组 10 892.30 A

不共享字母的均值之间具有显著差异。

Tukey 95% 整体置信区间

所有配对比较

单组置信水平 = 98.93%

第一组减自:

下限中心上限 -------+---------+---------+---------+-- 第二组 -25.94 5.10 36.14 (-----------*-----------)

第三组 -17.04 14.00 45.04 (------------*-----------)

第四组 -15.34 15.70 46.74 (-----------*------------)

-------+---------+---------+---------+-- -25 0 25 50

第二组减自:

下限中心上限 -------+---------+---------+---------+-- 第三组 -22.14 8.90 39.94 (------------*-----------)