1-1六西格玛简介
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。
六西格玛介绍讲解
六西格玛介绍讲解六西格玛（Six Sigma）是一种质量管理方法，旨在通过减少缺陷和提高过程的一致性，实现业务流程的持续改进。
六西格玛方法被广泛应用于制造业和服务行业，以帮助组织提高质量、降低成本、提高效率，从而增强竞争力和客户满意度。
六西格玛是一种基于数据驱动的方法，其核心原理是通过收集和分析数据，识别并消除导致产品或服务质量不稳定的根本原因。
六西格玛追求的目标是使过程在六倍标准偏差范围内，即在一个百万次机会中只有不到3.4个缺陷。
这种近乎完美的质量水平被称为“六西格玛水平”，其所代表的质量水平较高，对于终端客户而言也是满意的。
六西格玛方法主要包括以下几个步骤：1.确定关键业务过程：要使用六西格玛方法改进一个过程，首先需要确定关键的业务过程，这通常是对组织最重要的过程或对顾客最有价值的过程。
2.测量当前性能：通过数据收集和测量，评估当前过程的性能水平，确定其存在的问题和缺陷，以便后续的改进工作。
3.分析数据：利用统计分析工具和技术，深入研究过程数据，找出导致质量问题的根本原因，确定改进的重点和方向。
4.改进过程：基于分析结果和数据，实施改进措施，消除存在的缺陷和问题，提高过程的性能和稳定性。
5.控制过程：通过建立监控机制和控制措施，确保改进后的过程可以持续保持在预期的水平，并避免出现新的问题和缺陷。
6.汇报和持续改进：将改进成果和数据结果向组织内部和外部汇报，同时继续监控和评估过程性能，寻找持续改进的机会，保持过程的稳定和持续改进。
六西格玛方法的核心技术工具主要包括以下几种：1. 流程映射（Process Mapping）：通过绘制流程图和流程图，全面了解流程的各个环节和步骤，帮助识别可能存在的问题和改进的机会。
2. 因果关系分析（Cause and Effect Analysis）：通过分析不同因素之间的关系和影响，找出导致问题和缺陷的根本原因，为改进提供决策依据。
3. 直方图和控制图（Histograms and Control Charts）：通过制作直方图和控制图，对过程数据进行可视化分析，了解数据的分布和变化规律。
六西格玛简介解读
六西格玛转换表
标准偏差（Sigma） 单位缺陷率（DPM O） 合格率（Yield） 1 690,000 30.9% 2 308,000 62.9% 3 66,800 93.3% 4 6,210 99.4% 5 320 99.98% 6 3.4 99.9997%
六西格玛的发展与成功经验
发展
1、1985：Motorola通讯部门的一位工程师（Bill Smith） 在一份报告中断定：如果在生产线发现一种产品出现 缺陷并在生产过程进行修正，则其它缺陷品可能漏检 并流到客户处。 2、1987年：Motorola前CEO（George Fisher）产生中一 个创新改善念头，并将其命为六西格玛。 3、1988年：Motorola赢得鲍德里奇国家质量奖。 4、1989年：IBM实施六西格玛。 5、1991年：DEC实施六西格玛。 6、1993：ABB、柯达、德州仪器实施六西格玛。 7、1995年：GE实施六西格玛。
传统质量方法 1 2 3 4 5 6 7 内部驱动 关注结果 纠正缺陷 改善品质 回顾性 聚焦于产品 热衷于理论和参与人数 六西格玛 客户驱动 关注过程 预防缺陷 改善底线 前瞻性 聚焦于关键质量因素 热衷于方法论和数据
六西格玛与传统质量方法的区别
TQC 1 2 3 4 5 项目太大，未限制目标 六西格玛 必须在4~6个月内完成
什么是西格玛（σ）
“σ ”是希腊文的字母，统计学用其表示标准偏差， 用“σ ”可以度量质量特性总体上对目标值的偏离程度， 所以“σ ”值越小，反映参数的数据越集中，其分散程 度越小。也说明过程中产生缺陷的可能性越小。 “σ ”可由曲线来表示，现以正态分布曲线为例， 其代表曲线如下图图中LSL、USL分别表示参数满足客 户的下限和上限，μ 表示中心值。在上、下限之间的 区域称为容限区，正态分布曲线在容限区内所包容的 面积即为合格品数，超出容限区的部分面积即为缺陷 数。当σ 1＜σ 2区的部分面积即为缺陷数。当σ 1＞ σ 2时， σ 1的曲线瘦高，合格品率高，缺陷率低；反 之， σ 的曲线矮胖，合格品率低，缺陷要多。 几个“σ ”是一种表示品质的统计尺度，3倍σ 即3 σ 表示由中心值μ 到上或下限（LSL或USL）之间所划 分的等分数为3，6倍σ 即6 σ 表示的划分的等分数为6， 显然等分数越大，σ 值就越小。所以σ 的倍数越高， 表示它的品质越高。
六西格玛简介
•扩展6Sigma培训
•扩展6Sigma项目实 施范围
•主黑带培训
•内部化6Sigma
•形成6Sigma文化
•供应商、销售渠道 6Sigma推行
六西格玛领导力: 领导、沟通、推进、参与、评审、监督
六西格玛管理法导论
六西格玛推行步骤
倡导者与主黑带持续的项目规划与监督
项目 选择
批 定 评 测 评 分 评 改评 控 评 准 义 审 量 审 析 审 进审 制 审
定义
• 总则 • VOC • SIPOC • CE 矩阵
测量
• 数据采集计划 • Gage R&R • 控制图表 • 性能分析
控制
• QC 图表 • 文件整理 • 监控
改善
• 确定解决方案 • 风险分析 • 试行 • 计划
不仅是一个分类的工具,在流程 改善中确定每一步如何操作,可 以想像当每个人都使用同种方 法时会产生较大协同效应.
均值 拐点
六西格玛管理法导论
分布曲线越窄, 意 味着落在USL和 LSL之间越多；
LSL 下偏差
: 标准偏差，主要描 述一概率分布的离散 程度；
: 均值
USL 上偏差
分布的离散程度越大 则也越大, 反之, 亦 然；
1> 2> 3
3
4.5 6
六西格玛管理法导论
例如你每天的上班时间为8:30,同时允许正负2分钟的范围，为了方 便，你每天8:12出门，你的“目标”时间是18分钟到办公室。但是实际 上每天上班花多少时间呢？ 你收集整理一下你上班时间的数ห้องสมุดไป่ตู้，就会 发现，你的上班时间有很大的波动，有很多数据超越了你的指标范围， 尽管有这样、那样的原因。
需要什么
六西格玛简介
六西格玛简介六西格玛是一种管理理念和方法论，旨在提高组织的质量、效率和盈利能力。
它以降低过程变异为核心，通过定义、测量、分析、改进和控制（DMAIC）的循环，不断优化组织的运营。
本文将介绍六西格玛的起源、原理、实施步骤以及在各行业中的应用。
一、起源六西格玛起源于20世纪80年代的美国，最早由著名的汽车制造企业Motorola提出并应用。
在当时，美国汽车行业正面临来自日本的激烈竞争，而六西格玛被视为一种能够提升竞争力的工具。
随后，通用电气公司、IBM、惠普等大型跨国企业也相继引入六西格玛，并通过其在质量改进和成本控制方面的卓越表现，取得了显著的成功。
二、原理六西格玛的核心原理是通过减少过程的变异性，从而使组织能够稳定、可预测地提供高质量的产品和服务。
它采用统计学方法来分析数据，识别并解决导致过程不稳定和产生缺陷的关键因素。
具体而言，六西格玛将过程能力分为六个标准偏差，也就是“西格玛”，每个西格玛对应一定的缺陷率。
通过提高过程能力，组织可以达到接近零缺陷的目标。
三、实施步骤六西格玛的实施通常采用DMAIC的流程，即定义、测量、分析、改进和控制的五个步骤。
1. 定义阶段：明确改进项目的目标和范围，确定关键业绩指标（KPIs），并建立一个实施团队。
2. 测量阶段：收集和分析相关数据，了解当前过程的状态和性能，并识别存在的问题和瓶颈。
3. 分析阶段：通过统计工具和方法，分析数据，找出导致问题的根本原因，并确定改进的重点。
4. 改进阶段：制定和实施改进计划，在实践中验证和调整方案，并评估改进的效果。
5. 控制阶段：建立控制措施和监测机制，确保改进的持续效果，并防止问题的再次出现。
四、应用领域六西格玛可应用于各行各业，包括制造业、服务业、金融业、医疗保健等。
在制造业中，六西格玛常被用于生产线的改进、缺陷率的降低和成本的控制。
在服务业中，六西格玛可用于提升客户满意度、减少服务过程的变异和缩短交付周期。
在金融业中，六西格玛可应用于风险管理、流程优化和减少错误率。
六西格玛管理方法简介
六西格玛简介1、六西格玛的由来六西格玛（6σ）概念于1986年由摩托罗拉公司的比尔·史密斯提出，此概念属于品质管理范畴，西格玛（∑，σ）指统计学中的标准差。
旨在生产过程中降低产品及流程的缺陷次数，防止产品变异，提升品质。
20世纪90年代发展起来的6σ（西格玛）管理是在总结了全面质量管理的成功经验，提炼了其中流程管理技巧的精华和最行之有效的方法，成为一种提高企业业绩与竞争力的管理模式。
该管理法在摩托罗拉、通用、戴尔、惠普、西门子、索尼、东芝行众多跨国企业的实践证明是卓有成效的。
它是一个衡量业务流程能力的标准，它是一套业务流程不断优化的方法，它是一种卓越的管理哲学．2、六西格玛质量管理方法6σ管理法是一种统计评估法，核心是追求零缺陷生产，防范产品责任风险，降低成本，提高生产率和市场占有率，提高顾客满意度和忠诚度。
6σ管理既着眼于产品、服务质量，又关注过程的改进。
“σ”是希腊文的一个字母，在统计学上用来表示标准偏差值，用以描述总体中的个体离均值的偏离程度，测量出的σ表征着诸如单位缺陷、百万缺陷或错误的概率牲，σ值越大，缺陷或错误就越少。
6σ是一个目标，这个质量水平意味的是所有的过程和结果中，99.99966% 是无缺陷的，也就是说，做100万件事情，其中只有3.4件是有缺陷的，这几乎趋近到人类能够达到的最为完美的境界。
6σ管理关注过程，特别是企业为市场和顾客提供价值的核心过程。
因为过程能力用σ来度量后，σ越大，过程的波动越小，过程以最低的成本损失、最短的时间周期、满足顾客要求的能力就越强。
6σ理论认为，大多数企业在3σ~4σ间运转，也就是说每百万次操作失误在6210~66800之间，这些缺陷要求经营者以销售额在15%~30%的资金进行事后的弥补或修正，而如果做到6σ，事后弥补的资金将降低到约为销售额的5%。
为了达到6σ，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。
(六西格玛管理)精益六西格玛简介
（六西格玛管理）精益六西格玛简介精益六西格玛简介质量是促进国防科技工业持续健康发展的重要推动力，也是确保武器装备研制生产和发展的关键。
为了于降低成本、提高速度的同时提供高质量、高可靠性的产品，越来越多的管理者开始关注“精益的速度”和“六西格玛的质量”的融合问题—精益六西格码，这种新的管理方法能够使企业兼顾速度、成本和质量，这壹点是以往任何壹种管理方法均不能做到的。
精益六西格玛于国内外的研究和应用使得于军工领域进行推广应用具有重要的价值。
壹、精益六西格玛管理1.精益生产精益（LeanProduction，LP）的思想起源于本世纪40年代后期第二次世界大战以后，日本丰田汽车公司。
丰田汽车公司经理大野耐壹于福特汽车公司先进管理方法的基础上，进壹步发展了其理念，于组织、管理和用户的关系、供应链、产品开发和生产运作等方面，使工作效率和利润率均得到大幅度的提高-即以越来越少的投入获得越来越多的产出。
自从1996年沃麦克和琼斯的《精益思维》壹书出版以来，许多组织采用精益方法取得了不同程度的成功。
精益生产的基本思想是消除浪费，降低成本。
精益思想的关键出发点是价值，它将浪费定义为：“如果不增加价值就是浪费”，且且将浪费归结为七种，即：过剩生产浪费、过度库存浪费、不必要的材料运输浪费、不必要的动作浪费（寻找零件等）、下壹道工序前的等待浪费、由于工装或产品设计问题使零件多次加工处理的浪费、产品缺陷浪费。
2.六西格玛管理六西格玛管理（SixSigma）最初的起源是Motorola公司。
而真正把六西格玛这壹高度有效的质量战略变成管理哲学和实践，从而形成壹种企业文化的是于杰克•韦尔奇领导下的通用电气公司。
六西格玛是壹套系统的业务改进方法体系，旨于对组织业务过程进行突破性的持续改进，实现顾客和其他关联方满意。
它通过系统地、集成地采用业务改进过程，实现无缺陷的六西格玛过程设计（DesignforSixSigma，DFSS），且对现有过程进行定义（Define）、度量（Measure）、分析（Analyze）、改进（Improve）、控制（Control），简称DMAIC流程，消除过程缺陷和无价值作业，从而提高质量和服务、降低成本、缩短周期时间，达到顾客完全满意，增强企业竞争力。
[1-1]六西格玛简介
![[1-1]六西格玛简介](https://img.taocdn.com/s3/m/d74bccbfbed5b9f3f80f1c15.png)
• 10、一个人的梦想也许不值钱，但一个人的努力很值 钱。11/28/2020 4:53:18 AM04:53:182020/11/28
• 11、在真实的生命里，每桩伟业都由信心开始，并由 信心跨出第一步。11/28/2020 4:53 AM11/28/2020 4:53
AM20.11.2820.11.28
28
謝謝您的參與
29
每一个成功者都有一个开始。勇于开始，才能找到成
•
1、
功的路 。20.11.2820.11.28Saturday, November 28, 2020
成功源于不懈的努力，人生最大的敌人是自己怯懦
•
2、
。0 4:53:18 04:53:1 804:531 1/28/2 020 4:53:18 AM
21
Six Sigma的流程 …
組建跨功能團隊 由團隊完成專案章程(Project Charter)的定義和目標 並接受流程變異研究的培訓 使用分析和統計方法
團隊合作極為重要
22
Six Sigma專案中的團隊合作
確定機會
為何改善？
瞭解變異 找出變異的原因
改善什麼？ 在哪些領域改善？
改善流程以減少變異
• 流程圖 衡量 (M)
分析 (A) • FMEA • Multi-vari Analysis
改善 (I) 控制 (C)
• 控制計劃 (Control Plans) + SPC
所有影響結果的 因素
15
• 因果矩陣圖
10
• 實驗設計 (DOE)
5
對結果影響最大的原因得 到控制
顯著改善
25
期待改善的成果……
General Electric 服務業
六西格玛基本介绍(一)
基本介绍（一）六西格玛基本介绍（一）六西格玛1、什么是六西格玛？六西格玛是一项以数据为基础，追求几乎完美的质量管理方法。
西格玛是一个希腊字母σ的中文译音，统计学用来表示标准偏差，即数据的分散程度。
对连续可计量的质量特性：用“σ”度量质量特性总体上对目标值的偏离程度。
几个西格玛是一种表示品质的统计尺度。
任何一个工作程序或工艺过程都可用几个西格玛表示。
六个西格玛可解释为每一百万个机会中有3.4个出错的机会，即合格率是99.99966％。
而三个西格玛的合格率只有93.32％。
六个西格玛的管理方法重点是将所有的工作作为一种流程，采用量化的方法分析流程中影响质量的因素，找出最关键的因素加以改进从而达到更高的客户满意度。
六西格玛（Six Sigma）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。
六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。
2、六西格玛类似于SPC（统计性工作程序控制）吗？六西格玛是一个致力于完美和追求客户满意的管理理，SPC是一个支持六西格玛这个管理理念的工具。
所有那些传统的质量管理工具，像SPC、MSA、FMEA、QFD等均是实现六西格玛必不可少的工具。
3、实施六西格玛的目的是什么？为企业实施六西格玛提供必须的管理工具和操作技巧；为企业培养具备组织能力，激励能力，项目管理技术和数理统计诊断能力的领导者，这些人才是企业适应变革和竞争的核心力量。
从而使企业降低质量缺陷和服务偏差并保持持久性的效益，促进快速实现突破性绩效，帮助企业达到战略目标。
4、六西格玛适合于什么样的企业？它适用于任何水平、任何企业，它功能强，可以测量到百万分之一的水平。
六西格玛知识简介(1)
• 一、什么是6西格玛质量？ • 一个公司的产品质量是公司整个营运的结果，影响的因 素很多，错综复杂。（摩托罗拉）Motorola公司用6西 格玛质量标出其目标，使复杂的问题变的容易了解。在 Motorola，6西格玛质量水准的意义如下： • 1、 3.4PPM（不良率或缺点数为百万分之三点四）； • 2、 99.99966 % 产品为无缺点； • 3、提供一个与竞争者比较的基准，为TQM（全面质量 管理）提供一个衡量的基准； • 4、可以了解距离无缺点有多远。
《六西格玛》知识简介
（第一期）
主讲人：许华
“六个西格玛”是一项以数据为基础，追求几乎完 美无暇的质量管理办法。
六西格玛（6σ）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。
黑带：来自企业的各个部门，经过6西格玛革新过 程和工具的全面培训，熟悉6西格玛革新过程，负责指 导或领导改进项目。 对绿带提供培训和指导。专职从事黑带任期2年。 1个黑带每年完成 5 - 7个项目，节约成本约1百万。 绿带：经过培训，在自己的岗位上参与6西格玛项目 的人员。 人员比例：每1000名员工 大黑带：1名 黑带：10名 绿带：50-70名
2、六西格玛的推行人员 有人说：GE（美国通用电气公司）总裁韦 尔奇先生是制造人才的专家。正是他在GE的6 西格玛管理中培养了成千上万为企业创造财富 的人才。他们就是被称为勇士、大黑带、黑带 和绿带的人。这些人员来自于企业的各个岗位， 经过6西格玛的专门培训，为6西格玛管理提供 组织上的保障。而专职从事6西格玛项目的大黑 带和黑带，更成为企业的财富，很多黑带人员 在结束了两年的6西格玛项目任期后，走上了企 业的领导岗位。
1-六西格玛简介
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9
六西格玛：一种测量指标
• 六西格玛作为一个统计学的术语。我们说一个过程处于六 西格玛的水平，意味着每一百万次机会里，仅有3.4个缺陷 /失效，即：99.99966%的合格率，在某种意义上它是“零 缺陷”的代名词。 西格玛水平 1.5 2 缺陷率(ppm) 500,000 308,537 合格率 50.0％ 69.14％
项目启动 确定项目研究范围 组建项目团队 确定流程指标 Y的现状基线 确定Y的挑战目标 预期年度财务收益 制定项目计划
根因初步分析 问题根因研究
改善
思路 工具
DOE
精益改善方法，头脑风暴，防 错，ECRS 过程能力分析，SPC
参数优化 改善方案产生
改善成果验证
1
2
3
不稳定的 部品 材料 及输入
流程能力不 足
1 2 3
Development
六西格玛重合区域
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13
六西格玛方法定位
最甜的果实
流程设计方法论
标杆流程
大量的果实
流程优化方法论
低处的果实
七个基本工具
地上的果实
逻辑及直觉
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固化标准化 指标跟踪 财务收益计算 培训及推广 后续计划
2
学习目标
• 六西格玛历史 • 什么是六西格玛 • 六西格玛解决问题路径图
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3
六西格玛历史
一小段六西格玛历史 ...
3 Fair 6 Good
Process Capability
六个西格玛简介
六个西格玛简介我国企业质量管理工作与发达国家比较，一般说来要落后10～15年。
目前，我国企业在统计产品合格率时，仍然采用百分之几的统计方式进行管理，而发达国家采用的是千分之几，高技术产品已按PPM（百万之一）甚至PPb（十亿分之一）和“一次成功”、“一次合格”、“零缺陷”的目标和水平进行管理。
当把“零缺陷”作为追求的目标时，有人也许会问：要使质量百分之百合格的想法是心血来潮吗？多数人都会认为这是荒诞的，但实际上，并不那么容易下判断。
从统计学观点来说，“零缺陷”是没有道理的。
在大公司里，根据大数定律，总会有残次品出现。
另一方面，如果不为百分之百而奋斗，那就是容忍错误，而错误也真的会发生。
比如，“良品率”是生产过程中常用到的一个术语，早在1961年就提出“零缺陷”概念的美国质量管理专家菲利普·克劳斯比说：“当大家都认定在操作过程中无法避免错误的时候，下一步就是制定一个容许错误的数字。
当良品率预定为85％，那便是表示容许15％的错误存在。
采行这种‘良品率管理’的人会告诉你那不是真的，但事实上的确如此。
”为了提高质量，工厂的管理者们发明了“六个西格玛”管理方法。
“西格玛”是统计学里的一个单位，表示与平均值的标准偏差。
它可以用来衡量一个流程的完美程度，显示每100万次操作中发生多少次失误。
“西格玛”的数值越高，失误率就越低。
具体说来，相关数据可以表示如下：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“六个西格玛”是一项以数据为基础，追求几乎完美无暇的质量管理办法。
20世纪80年代末至90年代初，摩托罗拉公司首倡这种办法，花10年时间达到6西格玛水平。
但如果是生产一种由1万个部件或程序组成的产品，即使达到了6西格玛水平，也还有3％多一点的缺陷率；实际上，每生产1万件产品，将会有337处缺陷。
六西格玛简介(PPT 87页)
上限
标准方差（ 〕：6
基本概念
缺陷：任何不能满足顾客 要求的产品、服务或流程
XXX XX
XX
X XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
缺陷
XX X
均值T＝3
T＝15
平均值是好的 -问题在于差异
Datum
Dateiname
今天的六西格玛 Six Sigma Today
什么是六西格玛
A comprehensive, flexible system for achieving & maximizing business success through thoroughly understanding customer
拐點
1σ
μ（平均） T
3σ
USL
Datum
Dateiname
什么是六西格玛
Datum
Dateiname
以后是 …
LSL
散则死
什么是六西格玛
集合于中心 才合格
USL 虽然是Spec-in 如果达不到水准 就不合格
把隐藏的 不良
事前预测
Spec
Datum
Dateiname
什么是六西格玛
脱离目标 Target
$2.5B
$600
成本 收益 成本 收益 成本 收益 成本 收益 成本 收益
1996
1997
1998
1999
2000
在2000年获得30亿美元收益 … 客户和股东都满意!
Datum
Dateiname
六西格玛介绍解读
顾客 (会议参加者)
- 温度适宜的咖啡 - 干净的杯子 - 干净整洁的餐具 - 称心的陈列 - Snack 服务
- 温度适宜的好咖啡 - 迅速的服务 (特 Refill时) - 容纳人员多，近处的化妆室 相谈场所
为什么有这种差异？
例1) 宾馆 Conference
顾客中心
Six Sigma的特征
12s
6s
0.01ppm
为什么Six Sigma是 3.4ppm?
Process平均经常不一定
u (平均值)
3.4ppm
LSL
USL
Process 平均从规格中心向左或向右移动 1.5s 从平均值到 USL或 LSL中，短的规格界限的距离为 4.5s 脱离规格的概率是 3.4ppm
4.5s
每时间7件邮件丢失 每周1.7件做错的手术 每年 68件开错的处方单
Six Sigma思考 - 我们怎么想，应怎样的姿势做事? Six Sigma信念 - “好品质Process,是指 以最低费用可以按期提供好品质的产品。” - “过程完善时，结果也完善， 因此可以达成 6水准。” - “结果不理想，过程(Process)中肯定有缺陷。” Six Sigma 文化
平均值
规格界限(USL)
-3σ -2σ -1σ μ +1σ +2σ +3σ
? 倍
规格界限(LSL)
1σ
从规格界限到平均值为止距离相当于标准偏差(σ)的几倍?
假如是定性 Process(没有平均移动)
6s
u (平均值)
0.01ppm
LSL
s
USL
意味着 USL和LSL 之间的距离是 12 。 ( 的 12倍 ) 脱离规格概率是 0.02ppm
六西格玛基本知识介绍
六西格玛基本知识介绍什么是六西格玛六西格玛（Six Sigma）是一种管理方法和业绩度量体系，用于改进企业的质量和效率。
它的目标是通过减小过程的变异性，将产品和服务的质量提高到几乎没有缺陷的水平。
六西格玛是由美国的摩托罗拉公司于1986年开发的，随后被通用电气公司引入，并逐渐在其他公司获得了广泛的应用。
六西格玛的原理六西格玛的核心思想是通过识别和解决问题的根本原因，来减少过程的变异性。
它采用了一套严格的工具和方法来帮助企业实现持续改进。
六西格玛的原理可以归纳为以下几个方面：1.客户导向：六西格玛强调以客户需求为中心，将产品或服务设计和交付过程与客户的期望相匹配。
2.数据驱动：六西格玛注重数据的分析和利用，通过收集和分析大量的数据来评估过程的性能，并识别引起问题的根本原因。
3.流程思维：六西格玛强调全局观念，将复杂的业务流程划分为若干个可管理的小步骤，以便更好地理解和优化整个过程。
4.持续改进：六西格玛是一个不断迭代的过程，它要求企业保持持续改进的态度，并通过定期的数据分析和评估来确保目标的实现。
六西格玛的核心指标六西格玛采用了一套统一的指标体系来衡量过程的性能和改进的效果。
以下是六西格玛的两个核心指标：1.DPU（Defects Per Unit）：每单位产生的缺陷数。
DPU是六西格玛关注的一个关键指标，它用于衡量产品或服务的质量水平。
DPU越低，表示产品或服务的质量越好。
2.DPMO（Defects Per Million Opportunities）：每百万个机会中的缺陷数。
DPMO是一个衡量过程能力的指标，用于评估过程的流程稳定性和能力。
DPMO越低，表示过程的稳定性和能力越高。
六西格玛的工具和方法六西格玛采用了多种工具和方法来帮助企业实现质量改进的目标。
以下是六西格玛的一些常用工具和方法：1.DMC（Define, Measure, Analyze, Improve, Control）：这是六西格玛的一个基本工具，它是一个五个阶段的闭环过程，用于解决问题和改进过程。
六西格玛简介
六西格玛简介什么是六西格玛？六西格玛是一项以数据为基础，追求几乎完美的质量管理方法。
西格玛是一个希腊字母σ的中文译音，统计学用来表示标准偏差，即数据的分散程度。
对连续可计量的质量特性：用"σ"度量质量特性总体上对目标值的偏离程度。
几个西格玛是一种表示品质的统计尺度。
任何一个工作程序或工艺过程都可用几个西格玛表示。
六个西格玛可解释为每一百万个机会中有3.4个出错的机会，即合格率是99.99966％。
而三个西格玛的合格率只有93.32％。
六个西格玛的管理方法重点是将所有的工作作为一种流程，采用量化的方法分析流程中影响质量的因素，找出最关键的因素加以改进从而达到更高的客户满意度。
在6个西格码管理法中,“Sigma”的定义是根据俄国数学家P.L.Chebyshtv(1821-1894)的理论形成的。
根据他的计算，在所有的产成品中有69%的合格率，而且次品的分布是正态分布的话，反映到图形上面就是2个sigma(±2Sigma，或StandardDeviation) 。
即，69%的合格产品是集中在中值左右2个标准方差的地方。
六西格玛（SixSigma）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。
六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。
六西格玛类似于SPC（统计性工作程序控制）吗？六西格玛是一个致力于完美和追求客户满意的管理理，SPC是一个支持六西格玛这个管理理念的工具。
所有那些传统的质量管理工具，像SPC、MSA、FMEA、QFD等均是实现六西格玛必不可少的工具。
六西格玛起源与发展？从70年代到80年代，摩托罗拉在同日本的竞争中失掉了收音机和电视机的市场，后来又失掉了BP机和半导体的市场。
六西格玛简介
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流程(process)旳定义是：一种或一系列有规律旳行动，这些行动以拟定旳方式发生或执行，造成特定成 果旳出现—单一或者一系列连续旳操作。简朴地说，流程就是将输入转化为输出旳一系列活动。
SIPOC是表达个人业务旳进行情况旳略图(Map),在定义顾客旳概念及改善Process突出Point 时旳关键Process分析手段
专注于“关键几种”
第八步……找到味道和“关键几种”直接旳关系(Xs) and Y
怎样找出关系“关键几种”(Xs) 和 味道 (Y)?
做一种更细致旳试验 关注：炉温从325到375°和3个品牌旳面粉
成果：
是最佳旳组合
第九步……建立“关键几种”旳公差(Xs)
怎样确保烤炉温度旳控制?
• 数据表白 350 °(±5 °)是最能降低 味道旳差别旳
“反复性”和“再现性”认可这个测量系统
第四步……拟定目前产品旳味道合格率(能力)
我们怎样来做？
• 烤几只“正常”情况下旳面 包
• 让教授评审员尝试并打分 • 平均分7.4 • 但差别太大，达不到六西格
玛要求
这个流程只有三西格玛3σ
第五步……制定改善目的Y(味道)
我们怎样制定改善旳目旳？
• 用竞争对手做标尺 • 专注于缺陷(就是分数<7) • 拟定可“接受旳”流程水平 • 根据以上制定目旳
目录
1. 简介 2. 项目实施 3. 管理特征 4. 实施效果 5. 案例
项目实施
六西格玛DMAIC项目环 业务流程改善遵照五步循环改善法，即DMAIC模式：
Define
控制[Control]——确保过程改善一 旦完毕能继续保持下去,而不会返回 到先前旳状态。
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常態分佈與標準差
樣本出現機率
40%
68%
出現在兩個值之
間的累積機率
30%
95.46%
20%
10%
99.73%
0%
-4 -3 -2 -1 0
1
2
3
4
與平均值相距的標準差數源自平均數與標準差決定了分佈的圖形
9
Sigma Level and Yield (西格瑪水準與良率)
10
Six Sigma 衡量標準
Captured the interest of Wall Street
• 1995 General Electric,通用电气led by Jack Welsh, began the most widespread undertaking of Six Sigma even attempted.
• 1997 To present Six Sigma spans industries worldwide
老虎伍茲推桿的 Sigma 值是多少?
7
What is Sigma () ?
當量度一大群人的某種特質時，可以計算出它的平均數及標準差單位。此時若以 身高的平均數為基準點，則距離平均數每隔一個標準差單位必定會包含某固定百 分比的人數在內。在常態分配中，人數雖依次會隨距離平均數越遠而遞減，但總 有人會散落在兩極端。在人數多(樣本數大)的條件下，這種現象幾乎是必然的。 6σ管理法是一种统计评估法，核心是追求零缺陷生产，防范产品责任风险，降低 成本，提高生产率和市场占有率，提高顾客满意度和忠诚度。6σ管理既着眼于产 品、服务质量，又关注过程的改进。 常態分佈特性 • 分佈形狀以平均值為中心，呈現左右對稱 • 分佈形狀猶如鐘形，故別稱為『鐘型曲線』 • 平均值(μ)與標準差(σ)決定常態分佈形狀
σ
2 3 4 5 6
流程能力
PPM
308,537 66,807 6,210 233 3.4
每百萬 不良品數
11
Six Sigma 衡量標準
製程σ值 2 3 4 5 6
短期DPMO 長期DPMO
45,400
308,537
2,700
66,807
63
6,210
0.57
233
0.002
3.4
• DPMO：Defect Per Million Opportunity (每百萬次機會中之缺陷數)
手法：一套有紀律性的、數據導向的方法, 透過DMAIC路徑，來協助決策與
流程改善
工具庫：Six Sigma是集合統計與品管手法於改善工程的工具庫 溝通語言：企業中共通的一套語言，上下藉由這套語言的溝通，可以更容
易成凝聚力量、達成共識。
衡量指標：2, 3, 4, 5……. 等水準來衡量流程的水準
Foxconn
態度決定高度 — 我們將成就什麼
3
Six Sigma的應用
設計、工 程和開發
支援性服務 商業交易
加工與製造
裝運與收貨
產品使用與 客戶服務
Six Sigma 致力於尋找一種方法， 以減少流程及流程結果中的問題
4
日常生活中的 Six Sigma
PPM
1,000,000 100,000 10,000 1,000 100 10 1
13
減少變異
Six Sigma
是一種以客戶為 中心的、系統的、 資料導向式的， 使工作更有效率 的方法。
清除不良品 改善客戶滿意度 減少浪費和成本 縮短製程時間 提高可靠度 提高生產率 增加產能 制定卓越標準
Six Sigma 提供珍貴的結果
14
COPQ (Cost of Poor Quality)不良品質成本
Bill Smith, 比尔•史密斯Motorola工程師, 被視為 Six Sigma 之父
降低製造成本22億美元Motorola獲得 “美國國家品質獎”
• 1994 Application experts leave Motorola
• 1995 AlliedSignal begins Six Sigma initiative as directed by Larry Bossidy
經檢驗或測試後的合格率
1
90% 合格率
累進一次 合格率
流程
2
3
90% 合格率
90% 合格率
81 %
73 %
• 長期 DPMO 平均值中心偏移1.5σ
我們的西格瑪水準是多少 ?
12
Six Sigma 是什麼概念 ?
哲學：讓數據說話，用數據來發掘問題的根本原因，藉以縮小變異來達到經
營目標
積極的目標：3.4 DPPM，趨近於完美的工藝表現 專案管理系統：一套整合企業管理活動，涵蓋策略、方針、目標、KPI、
行動、輔導、考核、獎懲、教育訓練、知識管理等，以有效達成經營目標的 系統。
繳稅通知
處方書寫 餐館結帳 編製工資單
行李處理
產業界最佳水準
美國航班 安全率
1
2
3
4
5
6
7
流程的 sigma 水準
5
每個流程都存在變異
商業
• 裝運產品 • 生產產品 • 解答問題
個人
• 打高爾夫球 • 上班 • 製作卡片
6
高爾夫推桿
每年 365 輪高爾夫球賽
2σ 每輪小於 6 個推桿失誤 3σ 每輪約 1 個推桿失誤 4σ 每 9 輪 1 個推桿失誤 5σ 每 1.5 年 1 個推桿失誤 6σ 每 45 年 1 個推桿失誤
Six Sigma Yellow Belt
Introduction to Six Sigma 六西格瑪簡介
1
本章教學目標
Six Sigma的發展歷史 Six Sigma的應用 認識什麼是Six Sigma
2
Six Sigma 的發展歷史
Motorola Allied Signal General Electric
3M
製造
注重 財務目標
服務業
銷售及產品 商品化
• 1984 Bob Galvin 宣告Six Sigma目標
10x levels of improvement in service and quality by 1989 100x improvement by 1991,Six Sigma capability by 1992
檢驗
維修 退貨
報廢 重工
頻繁的設計變更
訂單流失
反應時間過長
低落的士氣
有形可算之成本 無形難估之成本
組織改造
品牌形象受損
行政資源
庫存成本增加
更多的教育訓練
交期延誤
15
16
RTY (Rolled Throughput Yield) vs.最終合格率
輸入
運營
返工
“隱藏工廠”
廢料
合格
評估
不合格
末站 合格率