六 西 格 玛 算 法
6西格玛计算公式详细讲解
6西格玛计算公式详细讲解六西格玛(Six Sigma)是一种质量管理方法,旨在通过在组织中减少变异性和提高过程能力来改善产品和服务的质量。
六西格玛的核心目标是使组织的过程保持在每一百万个机会中仅出现不到3.4次的缺陷率。
这意味着组织的产品和服务的质量水平非常高。
六西格玛方法主要依赖于统计学原理和工具,并通过一系列工具和技术来帮助组织实现质量改进。
其中一种常用的工具是六西格玛计算公式,它可以帮助组织确定其过程的性能水平。
六西格玛计算公式的核心是利用统计学原理中的标准差(Standard Deviation)和平均值(Mean)来量化过程的性能。
标准差是描述数据分布的一种度量,它表示数据点相对于平均值的离散程度。
而平均值则表示数据的中心位置。
六西格玛计算公式的一般形式如下:DPMO = (Defects / Opportunities) * 1,000,000其中,DPMO代表每一百万个机会中的缺陷数,Defects表示实际发现的缺陷数量,Opportunities表示在产品或服务中可以出现缺陷的机会总数。
首先,我们需要收集并统计缺陷数量和机会总数的数据。
然后,将这些数据代入计算公式,得出每一百万个机会中的缺陷数。
举例来说,假设一些组织生产了1000个产品,每个产品有10个机会发生缺陷。
如果在这1000个产品中发现了20个缺陷,那么计算公式可以表示为:DPMO=(20/(1000*10))*1,000,000=2000这意味着每一百万个机会中会发生2000个缺陷。
根据六西格玛的目标,这个组织的质量水平是不合格的,因为它的缺陷率超过了3.4通过六西格玛计算公式,组织可以定量地了解到底有多少缺陷出现在产品和服务中,从而进一步分析和改进其质量管理过程。
如果发现缺陷率较高,组织可以采取一系列措施来降低缺陷率,例如改进生产过程、提高员工培训水平等。
在实际应用中,六西格玛计算公式可以结合其他统计工具一起使用,例如直方图、散点图等,以更全面地了解和评估组织的质量水平。
6西格玛计算公式详细讲解
6西格玛计算公式详细讲解
简介
西格玛计算公式(Sigma Calculation Formula)又称为西格玛计算,是一种全面的统计分析方法,可以用来衡量不同组织或过程中的稳定性和
效率。
它可以被用来检测质量的变化,优化程序,并分析其中一种特定事
件的影响。
西格玛计算公式可以量化出其中一群体的变化,可以有效地识
别出数据的偏差。
它也是用来识别可控和不可控因素的有用工具。
一、概念
西格玛计算(Sigma Calculation)是一种Laplace的改进,它可以
量度一组样本数据之间的差异,从而可以得出数据的变化范围。
西格玛计算公式由以下几个参数组成:
1.样本数据的平均数(μ):是指一组样本数据的取值的数学期望,
即所有取值之和除以样本数的平均数。
2.样本数据的标准差(σ):是指样本取值与其均值之间的偏差的绝
对值的平均值,即所有取值与均值之差的平方和除以样本数的平均值。
3.样本数据的方差(σ2):是指样本取值与其均值之间的偏差的平
方均值,即所有取值与均值之差的平方和除以样本数的平均值。
4.样本数据的偏差系数(c):是指样本取值与其均值之间的偏差的
相对大小,即标准差除以均值的值。
5.西格玛计算的系数(k):是指计算的参数,用于计算样本数据变
化范围。
六西格玛的计算方法
六西格玛的计算方法什么是六西格玛六西格玛是一种质量管理方法,旨在降低产品和过程的变异性,从而提高质量和效率。
它结合了统计学和管理学的理念与方法,通过收集和分析数据,识别和消除导致质量问题的根本原因,从而实现持续的质量改进。
六西格玛方法是由Motorola公司在20世纪80年代开发和推广的,随后得到了全球范围内的广泛应用。
它的名字源自希腊字母,表示统计学中一种偏离均值的度量。
六西格玛的基本原理六西格玛方法的核心概念是将质量问题看作是可识别和可消除的变异性。
它基于以下几个基本原则:1.关注关键过程:将注意力集中在对最终产品或服务质量影响最大的核心过程上。
2.数据驱动决策:通过收集和分析数据,进行事实和证据基础上的决策,而不是主观判断。
3.流程改进:通过分析当前流程的数据,识别并消除导致质量问题的根本原因,实施改进措施。
4.全员参与:六西格玛方法要求组织中的所有成员都参与到质量管理的过程中,每个人都有责任追求卓越。
六西格玛的计算方法六西格玛方法中最常用的工具是测量指标和统计技术。
以下是几种常见的计算方法:1. 过程能力指数(Cpk)过程能力指数(Cpk)是用来评估一个过程的稳定性和能力的指标。
它比较了一个过程的实际性能和规范要求,根据过程可制造的能力来确定能否满足客户的要求。
Cpk的计算方法如下:Cpk = min[(USL-μ)/3σ, (μ-LSL)/3σ]其中,USL是上限规范,LSL是下限规范,μ是过程的平均值,σ是过程的标准偏差。
Cpk的值越大,代表过程的能力越强,越能满足规范要求。
2. 缺陷百万分率(DPMO)缺陷百万分率(DPMO)是指每百万个机会中平均有多少个缺陷。
它是一个用来度量质量水平的重要指标。
DPMO的计算方法如下:DPMO = (缺陷数 / 总机会数) * 1,000,000DPMO的值越低,代表质量水平越高。
3. 短期过程能力指数(Ppk)短期过程能力指数(Ppk)是用来评估一个过程的稳定性和能力的指标,和Cpk类似,但考虑了过程的偏倚。
六西格玛的计算公式
6西格玛1西格玛=690000次失误/百万次操作2西格玛=308000次失误/百万次操作3西格玛=66800次失误/百万次操作4西格玛=6210次失误/百万次操作5西格玛=230次失误/百万次操作6西格玛=3。
4次失误/百万次操作7西格玛=0次失误/百万次操作什么是6西格玛”σ”是希腊文的字母,是用来衡量一个总数里标准误差的统计单位。
一,以4西格玛而言般企业的瑕疵率大约是3到4个西格玛,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。
6西格玛(6Sigma)是在九十年代中期开始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.继而与全球化、产品服务、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.6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质量管理哲学。
6西格玛的主要原则(一)在推动6西格玛时,企业要真正能够获得巨大成效,必须把6西格玛当成一种管理哲学.这个哲学里,有六个重要主旨,每项主旨背后都有很多工具和方法来支持.6西格玛的主要原则(二)真诚关心顾客.6西格玛把顾客放在第一位.例如在衡量部门或员工绩效时,必须站在顾客的角度思考。
先了解顾客的需求是什么,再针对这些需求来设定企业目标,衡量绩效.6西格玛的主要原则(三)根据资料和事实管理。
近年来,虽然知识管理渐渐受到重视,但是大多数企业仍然根据意见和假设来作决策.6西格玛的首要规则便是厘清,要评定绩效,究竟应该要做哪些衡量(measurement),然后再运用资料和分析,了解公司表现距离目标有多少差距。
6西格玛的主要原则(四)以流程为重。
无论是设计产品,或提升顾客满意,6西格玛都把流程当作是通往成功的交通工具,是一种提供顾客价值与竞争优势的方法.6西格玛的主要原则(五)主动管理。
六西格玛的计算公式解读
六西格玛的计算公式解读
六西格玛管理法(The Six Sigma Management Method)是一种经典
的企业管理模式,它的最终目标是为客户提供更好的服务或产品。
由美国
电气公司主导,并在全球企业中推广,六西格玛管理法将统计学和质量管
理技术应用于日常管理,以改善组织的运营效率,提高产品质量,并节省
成本。
六西格玛=(总体正确率-基本正确率)/3σ
其中,总体正确率是指满足客户要求的产品或服务的总体正确率,而
基本正确率是指满足最低要求的产品或服务的正确率;3σ是一个统计值,它表示从总体中抽取的样本数据量所能达到的标准差。
计算六西格玛时,首先,需要测算产品的总体正确率和基本正确率,
这需要客户进行满意度调查,根据调查结果来测算正确率;如果调查结果
不能显示出总体正确率,那么还可以通过统计学分析来测算正确率,通过
现有数据计算出3σ的值。
然后,将总体正确率减去基本正确率,再除以3σ,得到的数值就是
六西格玛的指数。
通过提高总体正确率而降低3σ,就可以改进六西格玛
的指数,从而提高企业的管理水平。
要想实现六西格玛管理法的最终目标。
6σ 计算公式
6σ 计算公式6σ(六西格玛)是一种质量管理方法,常用于企业和组织中以提高产品和服务的质量。
要理解6σ 计算公式,咱们得先搞清楚几个关键概念。
在6σ 中,有个重要的概念叫“标准差”。
标准差呢,简单来说就是一组数据的离散程度的度量。
比如说,咱们班同学的考试成绩,有的高有的低,标准差就能告诉我们这些成绩分布得有多开。
6σ 计算公式通常是这样的:USL - LSL = 6σ这里的 USL 代表规格上限,LSL 代表规格下限。
举个例子啊,假设咱们生产一种零件,规定长度要在 10 厘米到 15厘米之间。
那么 15 厘米就是 USL,10 厘米就是 LSL。
假如经过测量和计算,发现这种零件的标准差σ 是 0.83 厘米。
那咱们来算算看:(15 - 10)÷ 6 = 0.83 厘米这就说明,咱们的生产过程达到了6σ 的水平,质量相当不错啦!但实际操作中,可没这么简单哦!有时候数据的收集就很让人头疼。
我记得有一次,我们在工厂里为了计算某个产品的6σ 值,工人们花了好几天时间来测量和记录各种数据。
那真是累得够呛!有的数据还不准确,又得重新测量,可把大家折腾坏了。
而且,6σ 可不仅仅是个计算公式那么简单。
它代表着一种追求卓越质量的理念和文化。
要真正实现6σ 水平的质量管理,需要整个团队的努力,从设计、生产到检验,每个环节都不能马虎。
比如说,在设计阶段,就得充分考虑各种可能的因素,把产品的规格定得合理又精确。
生产过程中,要严格控制每一道工序,保证产品的质量稳定。
检验的时候,更是要一丝不苟,不放过任何一个次品。
总之,6σ 计算公式虽然看起来不复杂,但要把6σ 真正运用好,可不是一件容易的事儿。
这需要我们有耐心、细心,还得有团队合作的精神。
只有这样,才能不断提高产品和服务的质量,让客户满意,让企业发展得越来越好!。
6西格玛计算公式
6西格玛计算公式六西格玛计算公式,也称为六标准差计算公式,是一种用于评估过程能力和质量改进的统计方法。
它是六个标准差的计算,可以评估一个过程输出的离散程度和稳定性。
本文将详细介绍六西格玛计算公式的原理和应用。
一、什么是六西格玛计算公式?六西格玛的计算公式基于正态分布曲线,正态分布是一种在统计理论中非常常见的分布形式。
正态分布曲线可以描述许多自然和社会现象,它呈钟形曲线,平均值位于中心,标准差决定了曲线的扁平程度。
正态分布曲线的标准差越小,曲线就越窄,说明输出的离散程度越小,过程能力越高。
二、六西格玛计算公式的原理六西格玛计算公式是通过计算过程的均值和标准差来评估其过程能力。
过程的均值是过程输出的中心位置,标准差是过程输出的离散程度。
通过计算这两个指标,可以判断过程的稳定性和准确性。
六西格玛计算公式如下:六西格玛上限=过程均值+6*标准差六西格玛下限=过程均值-6*标准差三、六西格玛计算公式的应用六西格玛计算公式可以应用于各种过程的能力评估和质量改进。
以下是一些常见的应用场景:1.生产过程能力评估:通过计算生产过程的均值和标准差,可以评估生产过程的稳定性和准确性。
如果生产过程的输出在规范范围之外,就可以采取措施来改进生产过程,以提高产品质量。
2.服务过程能力评估:六西格玛计算公式可以用于评估各种服务过程的能力,例如客户服务、物流配送等。
通过评估过程的稳定性和准确性,可以发现并改进服务过程中的问题,提高服务质量。
3.工程过程改进:六西格玛计算公式可以用于工程过程的能力评估和改进。
通过评估工程过程的能力,可以发现并改进工程过程中的问题,提高工程质量和效率。
4.采购过程能力评估:通过评估采购过程的能力,可以判断供应商的质量稳定性,从而选择合适的供应商。
采购过程能力评估还可以帮助采购部门改进采购过程,提高采购效率和准确性。
五、结论六西格玛计算公式是一种用于评估过程能力和质量改进的统计方法。
它通过计算过程的均值和标准差来评估过程的稳定性和准确性。
六西格玛的计算方法
六西格玛的计算方法六西格玛是一种管理方法和工具,旨在通过减少或消除过程中存在的变异性和缺陷,从而提高业务流程和产品质量。
它是一个基于统计学的方法,将焦点放在通过降低错误和缺陷来改进和优化过程,从而提高产品和服务质量。
以下是六西格玛计算方法的一般步骤:1.定义过程:首先需要明确定义需要改进的过程。
确定输入和输出变量,并建立相关的数据收集方法。
2.测量和收集数据:开始收集相关数据,以了解当前过程的性能。
这些数据可以包括产品质量指标、过程时间、错误率等。
3.分析数据:使用统计学方法对收集到的数据进行分析。
常用的统计学工具包括直方图、控制图、散点图等。
4.计算六西格玛指数:通过计算得出过程的性能水平。
通常使用一种叫做“过程能力指数”(Cp)的指标来衡量,它用于评估过程是否正常运行并达到所需的要求。
Cp值大约为1.33以上被认为是良好的水平。
5.确定变异源:根据分析结果确定过程中的主要变异源。
这可以通过使用鱼骨图或因果图来帮助分析。
6.改进过程:使用已经收集到的数据和分析结果确定改进过程的具体措施。
这可以包括改进供应链、培训员工、提供更好的设备等。
7.监控过程:在实施改进措施后,需要对过程进行持续的监控和评估。
可以使用控制图等工具来跟踪过程的性能。
总结起来,六西格玛的计算方法使用统计学工具和数据分析,以帮助组织改善业务过程和产品质量。
它强调了减少变异性和缺陷的重要性,并提供了一种系统的方法来识别和解决导致问题的根本原因。
通过六西格玛方法,组织可以改进其绩效、效益和客户满意度,从而提高竞争力和业务成功。
六西格玛的计算公式解读
4西格玛=6210次失误/百万次操作5西格玛=230次失误/百万次操作6西格玛=3.4次失误/百万次操作7西格玛=0次失误/百万次操作什么是6西格玛"σ"是希腊文的字母,是用来衡量一个总数里标准误差的统计单位。
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6西格玛1西格玛=690000次失误/百万次操作2西格玛=308000次失误/百万次操作3西格玛=66800次失误/百万次操作4西格玛=6210次失误/百万次操作5西格玛=230次失误/百万次操作6西格玛=3.4次失误/百万次操作7西格玛=0次失误/百万次操作什么是6西格玛"σ"是希腊文的字母,是用来衡量一个总数里标准误差的统计单位。
一,以4西格玛而言般企业的瑕疵率大约是3到4个西格玛,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。
6西格玛(6Sigma是在九十年代中期开始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。
继而与全球化、产品服务、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。
6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质量管理哲学。
6西格玛的主要原则(一4西格玛=6210次失误/百万次操作5西格玛=230次失误/百万次操作6西格玛=3.4次失误/百万次操作7西格玛=0次失误/百万次操作什么是6西格玛"σ"是希腊文的字母,是用来衡量一个总数里标准误差的统计单位。
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。
最新六西格玛的计算公式46128
六西格玛的计算公式461286西格玛1西格玛=690000次失误/百万次操作2西格玛=308000次失误/百万次操作3西格玛=66800次失误/百万次操作4西格玛=6210次失误/百万次操作5西格玛=230次失误/百万次操作6西格玛=3.4次失误/百万次操作7西格玛=0次失误/百万次操作什么是6西格玛"σ"是希腊文的字母,是用来衡量一个总数里标准误差的统计单位。
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。
6西格玛(6Sigma)是在九十年代中期开始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。
继而与全球化、产品服务、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。
6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质量管理哲学。
6西格玛的主要原则 (一)在推动6西格玛时,企业要真正能够获得巨大成效,必须把6西格玛当成一种管理哲学。
这个哲学里,有六个重要主旨,每项主旨背后都有很多工具和方法来支持.6西格玛的主要原则(二)真诚关心顾客。
6西格玛把顾客放在第一位。
例如在衡量部门或员工绩效时,必须站在顾客的角度思考。
先了解顾客的需求是什么,再针对这些需求来设定企业目标,衡量绩效。
6西格玛的主要原则(三)根据资料和事实管理。
近年来,虽然知识管理渐渐受到重视,但是大多数企业仍然根据意见和假设来作决策。
6西格玛的首要规则便是厘清,要评定绩效,究竟应该要做哪些衡量(measurement),然后再运用资料和分析,了解公司表现距离目标有多少差距。
6西格玛的主要原则(四)以流程为重。
6SINGMA计算方法
σ²=∑P[x-E(x)]²所以我们如果用cp和cpk来衡量过程能力,前提是要过程稳定且数据是正态分布,而且数据应该在25组以上(建议最少不要低于20组,数据组越少采信结果的风险越大),也就是说计算cp,cpk只考虑过程受普通因素的影响。
计算公式为:cp=(usl-lsl)/6σ ; 1、cpk=(1-k)cp; k=|u-M|/(usl-lsl)/2; 2、cpk=min{(usl-u)/3σ ,(u-lsl)/3σ };注释:usl为上规格线,lsl为下规格线,u为实际测得的平均值,M为上下规格的中心点,K值表示的意思是实际平均值偏离中心值的程度,此时的σ即为只考虑普通因素产生的变异,通常根据控制图的不同采用Rbar/d2,或者Sbar/C4,在minitab里有三种不同的估算方法。
Pp,Ppk的计算公式和对应的cp,cpk计算公式相同,所不同的就是分母部分的变差不同,此时变差是用标准偏差的计算公式进行计算的,此时的变差包含了普通因素和特殊因素产生的两种变差,也即在同一个过程下,此变差应该大于等于上面计算cp,cpk只考虑普通因素时的变差,当且仅当此过程只受普通因素变差影响时,两者相等,此时ppk=cpk,所以说理论上cpk应该是恒大于ppk,但很多时候在minitab中计算出的ppk会略微大于cpk,这时因为cpk的变差是估算得来的,所以会有一定的误差,但并不影响对最终过程能力大小的评价。
因为过程只受到普通因素变差影响是理想状态下的,从长期来说过程总会受到各种特殊因素的影响,所以说cp\cpk又被称为短期过程能力,也叫潜在过程能力,pp\ppk又叫长期过程能力,也叫性能指数。
另外因为pp\ppk的计算不需要过程稳定(因为在计算公式中已经考虑了普通和特殊两种因素的影响),所以在ppap手册中要求在产品进行试生产过程不稳定时(此时过程受两种因素影响)用ppk衡量过程能力,要求ppk>=1.67才能进入量产阶段,所以又把ppk 称为初期能力指数。
6西格玛计算公式详细讲解
6西格玛计算公式详细讲解首先,我们需要了解一些相关概念:1. 平均值(mean):数据集中所有数据的总和除以数据的个数,用来表示数据的集中趋势。
2. 偏差(deviation):每个数据点与平均值之间的差异。
数据点的值减去平均值即为偏差。
3. 方差(variance):偏差的平方的平均值,用来表示数据的离散程度。
标准差是方差的平方根,采用标准差的主要原因是方差的值通常很大,不容易直观地理解数据的离散程度。
接下来,我们将详细讲解6西格玛计算公式的步骤:1.首先,计算数据集的平均值。
将所有数据相加,然后除以数据的个数,得到平均值。
2.计算每个数据点与平均值的偏差。
将每个数据点的值减去平均值,得到每个数据点的偏差。
3.对每个偏差进行平方。
将每个偏差的值平方,得到平方的偏差值。
4.计算平方偏差的平均值,即方差。
将所有平方偏差的值相加,然后除以数据的个数,得到方差。
5.计算方差的平方根,即标准差。
将方差的值开方,得到标准差。
6西格玛计算公式同时考虑了数据的上下极端值,通过标准差的计算来衡量数据的离散程度。
一般来说,标准差越小,数据越接近平均值,表示数据的离散程度越低;反之,标准差越大,数据越分散,表示数据的离散程度越高。
需要注意的是,6西格玛计算公式只适用于正态分布的数据集。
对于非正态分布的数据,使用该公式可能得到不准确的结果。
此外,计算标准差还需要注意数据是否具有代表性,以及是否存在异常值等。
总而言之,6西格玛计算公式是一种常用的统计学公式,用于计算数据的标准差。
通过计算平均值、偏差、方差和标准差,我们可以了解数据的分布状况和离散程度。
这个公式在质量控制、风险评估和数据分析等领域有着广泛的应用。
六西格玛的计算方法
六西格玛的计算方法
六西格玛是一种基于统计学的质量管理方法,其目的是通过降低过程变异性来提高产品和服务的质量。
在使用六西格玛的过程中,需要掌握一些计算方法。
首先是计算过程的标准差。
标准差是衡量数据的离散程度的指标,计算方法是将每个数据点与平均值的差值平方,求和后除以数据点的数量,再将结果开平方。
标准差越小,说明数据点越接近平均值,表示过程的稳定性越高。
其次是计算过程的能力指数Cp和Cpk。
Cp是过程的潜在能力指数,表示在规格范围内,过程能够产生的最大偏差量。
Cpk是实际过程能力指数,表示在规格范围内,过程实际产生的偏差量。
计算Cp
和Cpk需要借助标准差和规格范围的数据。
另外,在使用六西格玛的过程中,还需要掌握控制图的计算方法。
控制图是一种用于监控过程稳定性的工具,可以实时监测过程数据的变化,及时发现异常情况并采取措施进行纠正。
控制图的计算方法包括平均线、上下控制限、异常点的判定等。
总之,掌握六西格玛的计算方法是实现过程质量管理的关键,需要不断学习和实践。
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六西格玛相关参数及计算公式
六西格玛相关参数及计算公式六西格玛是一种质量管理工具,用于衡量和改进一个过程或产品的稳定性和可靠性。
它通过统计学原理和方法,帮助分析员工在执行工作过程中的变异性,并提出改进措施。
以下是六西格玛的一些相关参数和计算公式。
1. 均值(Mean):均值表示一组数据的平均数。
它是通过将所有数据值相加,然后除以数据数量得到的。
计算公式如下:均值=Σx/n其中,Σx表示所有数据值的总和,n表示数据的数量。
2. 方差(Variance):方差度量了数据集合中各个数据值与均值的偏差。
计算公式如下:方差=Σ(x-μ)²/n其中,Σ(x-μ)²表示各个数据值与均值之差的平方之和,n表示数据的数量。
3. 标准差(Standard Deviation):标准差是方差的平方根,用于度量数据的离散程度和变异程度。
计算公式如下:标准差=√方差其中,√表示平方根。
4. 正态分布(Normal Distribution):正态分布是一个常见的连续型概率分布,也称为高斯分布。
正态分布用于描述大量独立且随机分布的随机变量总和的概率分布情况。
正态分布的概率密度函数如下:f(x)=(1/(σ√(2π)))*e^(-((x-μ)²/(2σ²)))其中,f(x)表示概率密度函数,σ表示标准差,μ表示均值,e表示自然对数的底数。
通过计算一个过程或产品的六西格玛范围,可以评估其能力和性能,帮助确定改进措施和目标。
六西格玛的计算公式和参数有助于分析员工的工作过程和产品质量,提供了量化的指标和数据支持,帮助组织和管理者进行决策和改进。
同时,六西格玛也可以应用于其他领域,如服务行业、流程改进等,帮助提高效率和质量。
需要注意的是,以上仅是六西格玛的一些基本参数和计算公式,实际应用中可能还需要考虑其他因素和方法。
此外,六西格玛的应用需要具备统计学和质量管理知识的人员进行分析和解释。
“6 sigma”的计算方法
“6 sigma”的计算方法其实“6 sigma”是有别于1920年代Bell研究所的研究员Walter A Shewhart发展的“品质管制表”的概念[注解1]。
它是根据(Cp)Process Capability Index而定出其关系的。
Cp=(UCL-LCL)/6 sigma假如Cp<1就代表未能达到指标Cp=1已达到3 sigma的要求Cp>2代表已超过3 Sigma的要求但是假如要达到6 Sigma,Cp必然达到2[注解2]。
其实,根据“The Six Sigma Way”一书[注解3]的公式,可以很简单便算出其结果。
(次品的数目÷总次品的机会)×106=PPM(Parts Per Million)或DPMO(Defection Per Million Opportunities)总次品机会=总检查数目×每件产品潜在次品机会根据PPM的结果,在换算表中便可得知是否已达到“6 sigma”的要求。
合格率Yield(%) 次品于一百万分之机会DPMO(Defect per Million Opportunities) Sigma 流行年代Quality Standards accepted in Periods 6.68 933200 08.455 915450 0.12510.56 894400 0.2513.03 869700 0.37515.87 841300 0.519.08 809200 0.62522.66 773400 0.7526.595 734050 0.87530.85 691500 135.435 645650 1.12540.13 598700 1.2545.025 549750 1.37550 500000 1.554.975 450250 1.625 59.87 401300 1.7564.565 354350 1.875 69.15 308500 2 1970s 73.405 265950 2.125 77.34 226600 2.2580.92 190800 2.375 84.13 158700 2.586.97 130300 2.625 89.44 105600 2.7591.545 84550 2.87593.32 66800 3 1980s94.79 52100 3.12595.99 40100 3.2596.96 30400 3.37597.73 22700 3.598.32 16800 3.62598.78 12200 3.7599.12 8800 3.87599.38 6200 4 Early 1990s 99.565 4350 4.12599.7 3000 4.2599.795 2050 4.375 99.87 1300 4.599.91 900 4.62599.94 600 4.7599.96 400 4.87599.977 230 5 Mid 1990s 99.982 180 5.12599.987 130 5.2599.992 80 5.37599.997 30 5.599.99767 23.35 5.625 99.99833 16.7 5.75 99.999 10.05 5.875 99.99966 3.4 6 2000s。
6西格玛计算公式
6西格玛计算公式
熵和概率是统计学中最重要的概念,在许多现代测量理论中,包括信息论,人工智能等,都有这两个概念的应用。
西格玛计算公式是由英国统计学家克里斯蒂安·西格玛(Christopher D. Shannon)提出的一种计算信息熵的方法,可以用来测量一个系统的定义性和信息量。
西格玛计算公式的具体表达式如下:
S =-Σpi log2 pi
其中,S代表熵,Pi代表其中一状态的概率,i代表其中一状态。
西格玛计算公式的熵值可以表示为一个数学表达式,它测量了一个系统信息内容量的大小,用来描述一个系统状态多样性度量,表示为一个数值。
熵越大,说明系统的多样性越高,信息量也就越大;反之,熵越低,则系统的多样性越弱,信息量也就越低。
计算熵值的公式较为复杂,需要根据实际情况灵活选用其中一项进行计算。
例如,在计算一个系统的信息熵时,可以根据实际情况,计算出信息量最高的一种状态的概率,然后将其放入公式中,计算出熵值,以此来衡量一个系统信息内容量的大小。
西格玛计算公式的另一个用途在于可以用来测量一个系统的“混乱程度”,也就是说可以用来衡量一个系统有多少未知性,多大的不确定性。
六西格玛的计算公式
六西格玛的计算公式六西格玛是一种质量管理工具,旨在通过降低缺陷和错误率来提高过程的质量和性能。
它是一种系统化的方法,用于识别并消除造成问题的根本原因,以确保所生产的产品或提供的服务达到或超过客户的期望。
六西格玛的核心是一套统计工具和方法,用于分析数据并评估过程的可变性。
计算六西格玛的公式包括:1.DPMO(每百万机会缺陷数):DPMO表示在每一百万次机会中出现的缺陷数。
它是评估六西格玛过程能力的指标。
DPMO=(缺陷数/机会数)×1,000,0002. Sigma Level(西格玛水平):六西格玛可以根据DPMO值将过程分为不同的水平。
西格玛水平越高,表示过程的质量越高。
Sigma Level = 1 - (DPMO / 1,000,000)或 Z值其中,Z值是以标准正态分布为基础的统计度量。
3.CP(过程能力指数):CP是评估过程能力的指标,用于衡量过程的性能是否能够满足规定的要求。
CP指数大于1表示过程能够满足要求。
CP=(上限规格限制-下限规格限制)/(6×标准偏差)其中,标准偏差是过程的可变性的度量。
4.PPM(每百万机会缺陷率):PPM用于描述每一百万次机会中出现的缺陷数量。
它是评估过程质量的指标。
PPM=(缺陷数/机会数)×1,000,000以上是六西格玛计算公式的一些常见例子。
在实际应用中,根据具体情况和需求,可能会有其他计算公式和指标。
利用这些公式和指标,可以对过程进行度量和评估,找出问题的根本原因,并采取相应的改进措施,以提高过程的质量和性能。
六西格玛计算公式
六西格玛计算公式1.平均值(μ):数据集的所有观察值的平均值。
2.标准差(σ):数据集的所有观察值与平均值之间的平均差异。
3.右侧六西格玛(+6σ):在正态分布曲线上右侧的第六个标准差之外的区域,其发生概率非常低。
4.左侧六西格玛(-6σ):在正态分布曲线上左侧的第六个标准差之外的区域,其发生概率非常低。
下面是六西格玛计算公式的具体步骤:1.收集数据:收集与流程或问题相关的数据。
2.计算平均值(μ):将所有数据项相加,然后除以观察值的总数。
3.计算标准差(σ):计算每个数据与平均值之间的差异,然后将所有差值的平方相加,最后除以观察值的总数。
然后取平方根,得到标准差。
4.计算右侧六西格玛(+6σ):将平均值与六个标准差相加。
5.计算左侧六西格玛(-6σ):将平均值与六个标准差相减。
六西格玛计算公式的应用常见于质量管理和业务流程改进领域,它可以帮助组织识别并减少过程中的变异性,并提高产品和服务的质量和可靠性。
例如,一个制造公司可以使用六西格玛计算公式来确定生产线上的过程是否稳定,并采取适当的措施来减少产品的次品率。
需要注意的是,六西格玛计算公式是一种理论模型,它假设数据符合正态分布,并且所有观察值都是独立的。
在实际应用中,数据的分布可能会偏离正态分布,或者数据之间可能存在相互关联的关系。
因此,在使用和解释六西格玛计算公式时,需要结合实际情况进行综合分析,并考虑其他因素的影响。
六西格玛计算公式是一种强大的工具,可以帮助组织实现持续改进和优化。
通过对数据的分析和应用六西格玛计算公式,组织可以更好地了解和掌握其过程的性能,从而优化流程、提高质量、降低成本,并为持续发展提供支持。
西格玛水平的算法
六西格玛水平的算法
DPU=不合格数/单位数(也就是经过某个控制点的被测物总数)DPMO=DPU*1000000/每个单位出错机会数。
简单的说,6西格玛的水平相当于每100万件产品中只出错3.4件。
而且是全系统的水平,不是单个控制点的水平,难度很高。
举个例子:假如某工厂有3个控制点,每个控制点的检测出来的产品质量都是99.99%
则经过三个点后,全系统的产品质量只有(99.99%)^3,不合格率是万分之三的水平。
也达不到六西格玛的标准。
一般企业的控制点要远远大于3个,产品质量也很难达到99.99%,这样离六西格玛很远了。
现在中国的企业一般只能达到1西格玛,好的企业也只有3-4个西格玛的水平,6西格玛真是凤毛麟角了。
6西格玛计算公式详细讲解
6西格玛计算公式详细讲解本文将详细讲解6西格玛计算公式,帮助读者更好地理解和应用这一工具。
一、什么是6西格玛?6西格玛是一种质量管理方法,旨在通过减少过程变异性来提高组织的效率和盈利能力。
它基于统计学和数据分析,强调对数据的收集、分析和应用,以便在业务流程中减少错误和缺陷。
6西格玛方法通过将过程的变异性减少到每百万个机会中不到3.4个缺陷的水平来衡量质量。
这个水平被称为6西格玛水平,其中“西格玛”是希腊字母“σ”的名称,表示标准差。
标准差是一种用于测量数据分布的统计量,即数据点与平均值之间的差异。
二、6西格玛计算公式6西格玛计算公式是6西格玛方法的核心。
这些公式用于计算过程的性能和变异性,并确定如何改进业务流程以达到更高的质量水平。
1. DPMO(每百万机会缺陷数)DPMO是6西格玛方法中最基本的计算公式,用于测量每百万个机会中出现的缺陷数量。
它是衡量过程质量的主要指标之一。
DPMO = (缺陷数/机会数)×106其中,“机会”指的是出现缺陷的机会数。
例如,如果在一个过程中,每个产品有3个部件,而每个部件有4个工序,则一个完整的产品有12个机会。
如果在100个产品中,有10个产品出现了缺陷,则机会数为1200(100 x 12),缺陷数为10,DPMO为8333(10/1200x 106)。
2. Z值(标准正态分布值)Z值是一种用于衡量过程性能的统计指标。
它表示一个过程的性能与标准正态分布的距离。
Z值越高,表示过程的性能越好。
Z值 = (X - μ)/σ其中,“X”表示过程的平均值,“μ”表示期望的平均值,“σ”表示标准差。
例如,如果一个过程的平均值为80,期望的平均值为75,标准差为10,则Z值为0.5(80 - 75)/10。
3. Cp值(过程能力指数)Cp值是一种用于衡量过程的能力的指标。
它表示一个过程的上限和下限之间的距离与过程的分布范围之间的比率。
Cp值越高,表示过程的能力越强。
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PMP 备考指南之计算题汇总1. 成本管理计算公式:1.1 三角分布可用来估算时间和成本期望=(乐观+最可能+悲观)-3;1.2 贝塔分布、T PERT 三点估算可用来估算时间和成本均值-期望值=(乐观+4*最可能+悲观)-6,标准差=(悲观-乐观)-61.3 进度偏差SV=EV-PV;SV0 进度落后;SV=0 符合进度;SV0 进度提前;1.4 进度绩效指数SPI=EV-PV;SPI1 进度落后;SPI=1 符合进度;SPI1 进度提前;1.5 成本偏差CV=EV-AC;CV0 成本超支;CV=0 符合成本;CV0 成本结余;1.6 成本绩效指数CPI=EV-AC;CPI1 成本超支;CPI=1 符合成本;CPI1 成本结余;1.7 完工偏差VAC=BAC-EAC;1.8 ETC 完工尚需估算1)非典型偏差:ETC=BAC-EV;2)典型偏差:ETC=(BAC-EV)-CPI;1.9 EAC 完工估算EAC=AC+ETC1)非典型偏差:EAC=BAC-CV;2)典型偏差:EAC=BAC-CPI;1.10 利用SPI预测完工时间:1)典型:EACt =原计划完工时间-SPI;2)非典型:EACt=当前实际时间+剩余工作的计划时间;★ 关于典型与非典型的区分:1)非典型偏差:未来绩效将会改进,接下来的工作按时、按预算完成;2)典型偏差:继续保持目前绩效,按目前趋势;(题目没有特殊说明默认典型偏差)1.11 TCPI完工尚需绩效指数完工尚需绩效指数=剩余工作-剩余资金。
1)基于 BAC:TCPI=(BAC-EV)-(BAC-AC);(没有特殊说明默认基于BAC)2)基于 EAC:TCPI=(BAC-EV)-(EAC-AC);例题一:在项目预计工期中途,项目经理发现实际成本为 75,000 美元,但项目总预算为 100,000美元。
经过详细的分析,项目经理发现项目活动已经完成了 60%。
委员会决定未来的开支应保持在当前的绩效水平上。
该项目的完工估算是多少?A.135,000 美元B.166,667 美元C.175,000 美元D.125,000 美元解析:题干关键字“保持在当前的绩效水平上”,说明这是典型偏差,我们利用典型偏差的公式来计算此题:EAC=BAC-CPI。
活动完成了60%,EV=100000*60%=60000,AC=75000,CPI=EV-AC=60000-75000=0.8,EAC=BAC-CPI=100000-0.8=125000。
例题二:以下是为项目计算的:挣值 = 200,000 美元,计划价值 = 300,000 美元,实际成本 = 210,000美元,项目的状态是什么?A. 落后于进度,并超过预算B. 超前于进度,但超出预算C. 落后于进度,但低于预算D. 符合进度,但超出预算解析:根据题干 EV=200000,PV=300000,AC=210000,计算出 SPI1 进度落后,CPI1,成本超支。
例题三:某个施工项目的计划成本是100,000 美元,在完成实际工作的40%之后,实际成本为60,000 美元。
该项目的成本绩效指数是下列哪一个?解析:EV=40%*100000=40000,AC=60000,成本绩效指数CPI=EV-AC=0.67例题四:项目的预期成本是10,000 美元,最乐观的成本估算为5,000 美元,最可能的成本估算为9,000 美元。
那么该项目最悲观的成本估算是多少呢?A. 15,000 美元B. 16,000 美元C. 19,000 美元D. 17,000 美元(5000+9000*4+t P )-6=10000 =〉 t P =19000例题五:某活动的工期最乐观估算6 天,最悲观估算30 天,最可能估算为 9 天,那么:1)8至16天内完成该活动的概率的是多少?A.68.26%B.95.46%C.99.73%D.97.73%均值=(6+4*9+30)-6=12天标准差-西格玛(30-6)-6=4天正负1西格玛,8天~16天,这个区间完成活动的概率是68.26%正负2西格玛,4天~20天,这个区间完成活动的概率是95.46%正负3西格玛,0天~24天,这个区间完成活动的概率是99.73%这道题的问题 8 至 16 天完成,正好落在正负 1 西格玛的区间,答案 A。
2)在20天内完成该活动的概率是多少?A.68.26%B.95.46%C.99.73%D.97.73%50%+95.46%-2=97.73%。
2. 关键路径法演算1)问项目最短工期?2)关键路径是哪条?3)活动 E 的时差与自由时差?1)关键路径是最长的那条A B C D,3+6+4+5=18 天A E F,3+8+3=14 天A B C F,3+6+4+3=16 天因此,最短工期18天。
2)关键路径A B C D3)我们从1开始计算,所以A最早开始就是1。
(用0的同学过程和我的演算过程可能会稍有些不同,但是最终结果是一样的)。
关键路径上的活动时差为0,所以ABCD的最早开始、最早结束、最晚开始、最晚结束,都能确定。
E 的最早开始、最早结束可以确定。
顺推取最大:顺推是针对F 这个路径汇聚点而言,顺推是推F 的最早开始,取了CE 中13、11 中最大的13,所以F 最早开始就是14。
这句话就叫做“顺推取最大”。
接着逆推,知道了工期为18 天,所以F 最晚可以在第18 天完成,因此F 的最晚结束时间为18 天,推算F 的最晚开始为16 天。
逆推取最小:逆推看最晚时间,针对C 这个路径汇聚点,取了DF 中14、16 中最小的14,所以C 最晚结束就是13.当然C 正好也是在关键路径上,我们之前通过判断关键路径也能确定下来的。
4)E 的总时差与自由时差E 的总时差=15-11,或8-4=4 天。
接着计算 E 的自由时差:自由时差的概念:不影响后续活动最早开始时间的前提下,活动可以被推迟开始的时间。
F 最早开始时间 14,所以 E要在 13 天结束,13-11=2 天。
E 的自由时差=2 天。
3. 合同类型1)总价合同:采购范围确定、对外包工作很熟悉,是闭口合同。
2)激励与奖励:激励是分摊、可量化的;奖励是笼统的、主观的,觉得做得不好就不给,不可量化;3)工料合同:是敞口合同。
如临时工、钟点工。
范围确定——总价合同;范围不太确定——成本补偿合同;范围相对明确(但工程量不易确定)短、平、快的小项目——工料合同。
例题一:在项目启动阶段,干系人通知项目经理范围将频繁变更。
供应商负责其中一些项目可交付成果。
项目经理应该选择下列哪一项合同类型?A、成本补偿合同B、总付款合同C、工料合同D、总价合同解析:范围变更太多,排除总价合同 B 和 D。
在成本补偿合同和工料合同中,对买方有利的是工料合同。
例题二:一个安装水处理设备的项目使用选择技术。
项目团队拥有带惩罚性条款的详细工作说明书的专业知识。
应该使用下列哪一个合同类型?A、成本加固定费用合同B、成本加激励费用合同C、总价合同D、工料合同解析:带有惩罚性条款、能够提供详细工作说明书,说明是激励费用合同(排除 A 和 D)并且范围确定(排除 B 和 D)。
例题三:供应商签约完成某个可交付成果,合同规定买方将支付卖方的成本,并且卖方每提前一天完成,买方还将支付 1%的费用。
与供应商签订的合同属于什么类型?A、时间与材料合同B、总价加经济价格调整合同C、成本加激励费用合同D、成本加奖励费用合同解析:这道题有些同学可能会选 D,但是奖励是笼统的,不可量化的。
激励是可量化的,有明确的绩效标准。
例题四:项目需求已经充分定义;然而,执行组织没有资-源来开发项目,希望使用一家提供所有管理服务的提供商。
项目经理指的是哪种合同类型?A、固定价格合同B、成本补偿合同C、工料合同D、成本加奖励合同解析:需求充分定义,说明范围确定,选择固定价格合同。
例题五:在获得项目资-源过程中,当无法快速定义一个精确的工作说明书时,下列哪一种合同类型更适用?A、成本加奖励合同B、固定总价合同C、工料合同D、成本加激励费用合同解析:PMBOK 472 页:在无法快速编制出准确的工作说明书的情况下扩充人员、聘用专家或寻求外部支持。
例题六:一家公司启动一个高风险项目,并获得之前发送给所有供应商的建议邀请书(RFP)答复。
一名供应商指出他们能够以 15000美元完成所定义的工作范围。
供应商应与该公司签署什么类型的合同?A、总价加激励费用合同(FPIF)B、成本加激励费用合同(CPIF)C、固定总价合同(FFP)D、成本加固定费用合同(CPFF)解析:工作范围能被定义出来,说明范围确定,排除 B 和 D。
项目风险较高,优先顺序是:固定总价合同、总价加激励费用合同。
5. 建议书评价技术例题:定量的方法。
用于对不同的评估因素设置权重,并求得加权总得分30%财务方面,70%技术方面A 供应商财务方面 60 分,技术方面 80 分B 供应商财务方面 74 分,技术方面 78 分问,该选择哪个供应商?这就是使用了加权系统,权重*得分,累计相加求出总得分,然后选择供应商A:30%*60+70%80=74B:30%*74+70%*78=76.8看看哪个得分高,谁高就定谁因此选择供应商 BProcessOn是一个在线作图工具的聚合平台~文章收录至但是我们知道BRIEF并没有特征点方向的概念,所以ORB在BRIEF 基础上引入了方向的计算方法,开发人员举出了两个算法示例。
首先,第一个是非常简单的迭代算法,只需要下载一张内容图和风格图,重新调整他们尺寸,然后运行图像风格化代码。
第二个样例中,需要使用语义标签映射来创建程式化图像。
2. 负责该任务的人进行估算的时候,肯定需要认真思考这个任务的风险,需要做哪些具体的工作,这样更容易在未开始工作之前就发现更多的潜在问题。
相反如果由项目经理来分配时间,这个人就可能不会去思考这个任务了。
不好意思,如果是这样,你就落入了度量的其中一个陷阱了。
你应该先问,为什么要度量水的温度?不同的目的,做法是不一样的。
帕累托图:又叫80-20原则(80、20是概述),产生大部分问题是由小部分原因造成的,也叫做ABC分析法,还叫做排列图。
下面,我们讨论Monte-Carlo算法的可靠性和误差分析。
namespace MonteCarlo.Detection想法是这样的:每天设备都会接入到网络中,这样它们就能够发送和接收数据而变得智能化。
例如当你外出你的智能手机会震动并通知你带上无线智能雨衣,因为它能够智能查询天气情况,如果是恶劣天气那么你外出时就需要带上防雨的设备。
是最常用的测量内部一致性信度的方法,计算出的克朗巴哈α系数是所有可能分半信度的均值,取值在0-1之间,系数越高一致性越好,常用在量表的信度分析我觉得熟悉自己代码的人,也只有自己,给别人看自己的代码,别人也看不懂,讲也是白讲,那又何必浪费这个时间呢?*。