6Sigma基础知识
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• 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专6家σ（质Bla量ck的bel其t）它重要概念
(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）
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
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
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。
• 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ห้องสมุดไป่ตู้σ工作的重要内容。
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）
百万机会缺陷数DPMO的公式为
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
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
• 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。
。 • 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
• 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。
• 本德（Bender）、吉尔森 (Gilson)：
– 均值一般随时间漂移1.5
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。
• 利用样本的数据对总体 做出判断
• 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。
过程的控制限和容差限
• 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
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 ”
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。
• 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。
• 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) 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。 (2) 机会(Opportunity) 机会：产生缺陷（出错）的可能性。 (3) 关键质量（Critical to Quality） 关键质量是指对顾客最重要的质量特性。 (4) 变异（Variation）（方差） 顾客看到和感受到的质量差别。
• 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
• 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。
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。
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。
• 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。
波动原因类型
• 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
• 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。
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。
•
• 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 。
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
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
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。
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
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。
6σ质量的统计量
(2)
百万机会缺陷数（DPMO：defect
per million opportunity）
• 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 。
6Sigma基础知识
服务
全球化
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）
• 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
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。
短期目标西格玛值
是短期过程能 力指数： =1.0， 不良； =4.0，中等性 能； =6.0，世界级 。
– 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：
– 定义（Define）、测量（Measure）、 – 分析（Analyze）、改进（Improve） – 控制（Control）
如：3.4ppm=3.4/1000000.
6σ质量的统计量
(4) 西格玛（σ）和西格玛值
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。
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
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
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
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. 6σ质量首先强调的是减少分散性，从而改进过程能力。
6σ质量的核心概念
• 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专6家σ（质Bla量ck的bel其t）它重要概念
(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）
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
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
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。
• 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ห้องสมุดไป่ตู้σ工作的重要内容。
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）
百万机会缺陷数DPMO的公式为
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
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
• 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。
。 • 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
• 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。
• 本德（Bender）、吉尔森 (Gilson)：
– 均值一般随时间漂移1.5
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。
• 利用样本的数据对总体 做出判断
• 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。
过程的控制限和容差限
• 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
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 ”
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。
• 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。
• 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) 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。 (2) 机会(Opportunity) 机会：产生缺陷（出错）的可能性。 (3) 关键质量（Critical to Quality） 关键质量是指对顾客最重要的质量特性。 (4) 变异（Variation）（方差） 顾客看到和感受到的质量差别。
• 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
• 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。
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。
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。
• 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。
波动原因类型
• 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
• 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。
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。
•
• 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 。
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
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
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。
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
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。
6σ质量的统计量
(2)
百万机会缺陷数（DPMO：defect
per million opportunity）
• 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 。
6Sigma基础知识
服务
全球化
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）
• 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
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。
短期目标西格玛值
是短期过程能 力指数： =1.0， 不良； =4.0，中等性 能； =6.0，世界级 。
– 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：
– 定义（Define）、测量（Measure）、 – 分析（Analyze）、改进（Improve） – 控制（Control）
如：3.4ppm=3.4/1000000.
6σ质量的统计量
(4) 西格玛（σ）和西格玛值
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。
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
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
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
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. 6σ质量首先强调的是减少分散性，从而改进过程能力。
6σ质量的核心概念