六西格玛管理理论
合集下载
相关主题
- 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)。
六西格玛管理理论
内容安排
Part 1 6Sigma概述
Part 2 6Sigma品质策划
Part 3 6Sigma产品设计
Part 4 6Sigma测量
Part 5 6Sigma统计方法
Part 6 6Sigma品质突破策略
Part 7 6Sigma实施案例
讨论思考题
-1
1
20
图 7.5 工件尺寸数据推移图（非连续数据）
④数据分布及走势
4.996
4.976
4.956 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 图 7.6 工件尺寸数据排序
3. 问题
1) 问题的转化 2) 问题的性质 3) 问题解决流程 4) 问题表述 5) 问题解决
现实世界 判断 实际问题 认识
2) 分析水平的确定
①只凭经验进行分析，从不需数据 ②收集数据，但只是看看数字大小 ③收集数据并用其画出控制图 ④用描述统计和调查数据 ⑤用描述统计和推断统计
3) 实例
千分尺测得一工件尺寸 ①数据列表 ②数据分类
根据一定规则将上表尺寸分为-1，0，1。-1代 表测量值小于4.976，0代表测量值等于4.976， 1代表测量值大于4.976 ③推移图表示两类不同的数据 ④用从小到大排序方式画出其分布及走势
基于问题状况及研究目标而确定，如研究的目 标是提高过程首次通过率，则选择的Y应为 YFT&PPM 自变量（x）的选择（试验因子）
自变量（x）的选择
重复因子 用于调整因变量特性到所希望或特定水平的自变量， 可被实验者建立和控制，又叫调整因子
控制因子 其现存设置可被实验者确定并相对容易预测或控制的 变量，目的是降低成本和对因变量特性的敏感度
二、变量/数据/问题
1. 变量研究 2. 数据 3. 问题
1. 变量研究
1) 变量的定义 2) 变量的分类 3) 过程能力与变量控制
1) 变量的定义
Y=f（x1，x2，…，xn） Y为过程能力 x1，x2，…，xn 为影响过程能力的各种因
素，为自变量
3) 过程能力与变量控制
①80/20规律 ②变量的选择 因变量（Y）的选择
②根据一定规则将上表尺寸分 为-1，0，1
表 7.4 工件尺寸数据表（非连续）
1
1
6
1
11 -1 16
1
2
0
7
-1 12
1
17 -1
3
1
8
-1 13
0
18 -1
4
1
9
1
14
1
19
1
5
1
10
1
15
1
20
1
③推移图表示两类不同的数据
4.996 4.976
1 规格值 0
4.956
1
20
图 7.4 工件尺寸数据推移图（连续数据）
噪声因子 其现存设置可被确定但不容易控制或预测，在正常过 程运作时这类变量会引起因变量的严重偏差
背景变量 其存在很难确定且不容易预测或控制。其影响明显表 现在处理（within）中而非处理之间（between），会 引起随机偏差
2. 数据
1) 测量 2) 分析水平的确定（由低到高） 3) 实例
Sigma
PPM
YFT
不良状况
2
45000
95.45%
3
2700
99.73%
减少约 17 倍
4
63.64
99.993666% 减少约 42 倍
5
0.6
99.99994% 减少约 106 倍
6
0.0025 99.99999975% 减少约 240 倍
评价：6Sigma 比 3Sigma 好 1080000 倍
连续的测量分析改善控制循环 过程能力不断提高，最终达到 6Sigma水平
2. 6Sigma是一个统计测量基准
6Sigma测量标尺提供给一个精确测量自己产品Βιβλιοθήκη Baidu 服务和过程的“微型标尺”
知道自己的努力方向和如何才能达到此目的 共同的测量指引是“每单位缺陷数”。在这里，
单位代表了许多东西，如组件、原材料、表格、 时间段、产品等
HO：uA- uB=0 HA：uA- uB≠0 实施一个近似。选择样本n，收集数据，计算统计输出t、p、f等，评估差 异，根据所采用的统计方法相对的数据的自由度设置置信区间，对统计参数 u、p、1等下结论。 拒绝HO：uA≠uB
①数据列表
表 7.3 工件尺寸数据表（连续） 规格：4.976±0.003 1 4.9787 6 4.9768 11 4.9751 16 4.9780 2 4.9760 7 4.9759 12 4.9780 17 4.9754 3 4.9762 8 4.9755 13 4.9760 18 4.9758 4 4.9772 9 4.9779 14 4.9765 19 4.9763 5 4.9767 10 4.9771 15 4.9761 20 4.9767
Part 1 6Sigma概述
一、6Sigma的涵义 二、6Sigma的基础——变量／数据／问题 三、6Sigma与客户/可靠性/周期时间/品质成本 四、对6Sigma的进一步理解
一、6Sigma的涵义
1. 6Sigma的研究内容 2. 6Sigma是一个统计测量基准 3. 6Sigma是一种工作策略
统计问题 认识和判断
统计结论 认识 实际结论 判断 新的认识
确定问题，阐明实际区间的问题并提炼它，如组装线A的直通率在最近3个 月从94％降至86％，是什么原因使其下降？到什么程度?根据什么标准？在 什么时间周期？确定问题后，将其公式化、系统化。
怎样才能提升直通率？ 建立一个模型，如假设检验、区间评估、相关等。用什么统计方法描述平均 值？引用的方法和相关数据如何收集？因变量或自变量的抽样计划设计，用 何种实验选择α 和β 风险及HA，HO：
1. 6Sigma的研究内容
发展链条： 个人
特定组织 业务的增长 客户的满意程度
产品和服务的品质、价格和交付状况 组织的过程能力
过程因受各种因素影响而产生的非 预期变异
6Sigma的研究内容
6Sigma是研究过程变量与过程能力间相互关系 的科学
通过对过程能力的测量，确定过程所处的状态， 再通过比较分析，找出影响过程能力的主要变 量，用过程优化方法找出其变化规律，再对其 予以消除或控制
3. 6Sigma是一种工作策略
怎样改善品质，降低成本，提高客户满意度 一种业务方法，能使工作更精确，使我们在做
任何事时将失误降到最低 发现和避免不利因素，Sigma值上升，导致过
程能力的改善和缺陷的减少或消除
6Sigma与PPM的对应关系
表 7.1 Sigma 与 PPM&YFT 的对应关系
内容安排
Part 1 6Sigma概述
Part 2 6Sigma品质策划
Part 3 6Sigma产品设计
Part 4 6Sigma测量
Part 5 6Sigma统计方法
Part 6 6Sigma品质突破策略
Part 7 6Sigma实施案例
讨论思考题
-1
1
20
图 7.5 工件尺寸数据推移图（非连续数据）
④数据分布及走势
4.996
4.976
4.956 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 图 7.6 工件尺寸数据排序
3. 问题
1) 问题的转化 2) 问题的性质 3) 问题解决流程 4) 问题表述 5) 问题解决
现实世界 判断 实际问题 认识
2) 分析水平的确定
①只凭经验进行分析，从不需数据 ②收集数据，但只是看看数字大小 ③收集数据并用其画出控制图 ④用描述统计和调查数据 ⑤用描述统计和推断统计
3) 实例
千分尺测得一工件尺寸 ①数据列表 ②数据分类
根据一定规则将上表尺寸分为-1，0，1。-1代 表测量值小于4.976，0代表测量值等于4.976， 1代表测量值大于4.976 ③推移图表示两类不同的数据 ④用从小到大排序方式画出其分布及走势
基于问题状况及研究目标而确定，如研究的目 标是提高过程首次通过率，则选择的Y应为 YFT&PPM 自变量（x）的选择（试验因子）
自变量（x）的选择
重复因子 用于调整因变量特性到所希望或特定水平的自变量， 可被实验者建立和控制，又叫调整因子
控制因子 其现存设置可被实验者确定并相对容易预测或控制的 变量，目的是降低成本和对因变量特性的敏感度
二、变量/数据/问题
1. 变量研究 2. 数据 3. 问题
1. 变量研究
1) 变量的定义 2) 变量的分类 3) 过程能力与变量控制
1) 变量的定义
Y=f（x1，x2，…，xn） Y为过程能力 x1，x2，…，xn 为影响过程能力的各种因
素，为自变量
3) 过程能力与变量控制
①80/20规律 ②变量的选择 因变量（Y）的选择
②根据一定规则将上表尺寸分 为-1，0，1
表 7.4 工件尺寸数据表（非连续）
1
1
6
1
11 -1 16
1
2
0
7
-1 12
1
17 -1
3
1
8
-1 13
0
18 -1
4
1
9
1
14
1
19
1
5
1
10
1
15
1
20
1
③推移图表示两类不同的数据
4.996 4.976
1 规格值 0
4.956
1
20
图 7.4 工件尺寸数据推移图（连续数据）
噪声因子 其现存设置可被确定但不容易控制或预测，在正常过 程运作时这类变量会引起因变量的严重偏差
背景变量 其存在很难确定且不容易预测或控制。其影响明显表 现在处理（within）中而非处理之间（between），会 引起随机偏差
2. 数据
1) 测量 2) 分析水平的确定（由低到高） 3) 实例
Sigma
PPM
YFT
不良状况
2
45000
95.45%
3
2700
99.73%
减少约 17 倍
4
63.64
99.993666% 减少约 42 倍
5
0.6
99.99994% 减少约 106 倍
6
0.0025 99.99999975% 减少约 240 倍
评价：6Sigma 比 3Sigma 好 1080000 倍
连续的测量分析改善控制循环 过程能力不断提高，最终达到 6Sigma水平
2. 6Sigma是一个统计测量基准
6Sigma测量标尺提供给一个精确测量自己产品Βιβλιοθήκη Baidu 服务和过程的“微型标尺”
知道自己的努力方向和如何才能达到此目的 共同的测量指引是“每单位缺陷数”。在这里，
单位代表了许多东西，如组件、原材料、表格、 时间段、产品等
HO：uA- uB=0 HA：uA- uB≠0 实施一个近似。选择样本n，收集数据，计算统计输出t、p、f等，评估差 异，根据所采用的统计方法相对的数据的自由度设置置信区间，对统计参数 u、p、1等下结论。 拒绝HO：uA≠uB
①数据列表
表 7.3 工件尺寸数据表（连续） 规格：4.976±0.003 1 4.9787 6 4.9768 11 4.9751 16 4.9780 2 4.9760 7 4.9759 12 4.9780 17 4.9754 3 4.9762 8 4.9755 13 4.9760 18 4.9758 4 4.9772 9 4.9779 14 4.9765 19 4.9763 5 4.9767 10 4.9771 15 4.9761 20 4.9767
Part 1 6Sigma概述
一、6Sigma的涵义 二、6Sigma的基础——变量／数据／问题 三、6Sigma与客户/可靠性/周期时间/品质成本 四、对6Sigma的进一步理解
一、6Sigma的涵义
1. 6Sigma的研究内容 2. 6Sigma是一个统计测量基准 3. 6Sigma是一种工作策略
统计问题 认识和判断
统计结论 认识 实际结论 判断 新的认识
确定问题，阐明实际区间的问题并提炼它，如组装线A的直通率在最近3个 月从94％降至86％，是什么原因使其下降？到什么程度?根据什么标准？在 什么时间周期？确定问题后，将其公式化、系统化。
怎样才能提升直通率？ 建立一个模型，如假设检验、区间评估、相关等。用什么统计方法描述平均 值？引用的方法和相关数据如何收集？因变量或自变量的抽样计划设计，用 何种实验选择α 和β 风险及HA，HO：
1. 6Sigma的研究内容
发展链条： 个人
特定组织 业务的增长 客户的满意程度
产品和服务的品质、价格和交付状况 组织的过程能力
过程因受各种因素影响而产生的非 预期变异
6Sigma的研究内容
6Sigma是研究过程变量与过程能力间相互关系 的科学
通过对过程能力的测量，确定过程所处的状态， 再通过比较分析，找出影响过程能力的主要变 量，用过程优化方法找出其变化规律，再对其 予以消除或控制
3. 6Sigma是一种工作策略
怎样改善品质，降低成本，提高客户满意度 一种业务方法，能使工作更精确，使我们在做
任何事时将失误降到最低 发现和避免不利因素，Sigma值上升，导致过
程能力的改善和缺陷的减少或消除
6Sigma与PPM的对应关系
表 7.1 Sigma 与 PPM&YFT 的对应关系