Six sigma_六西格玛水平计算知识讲解

2 .1
*
9 9 .9 9 9 6 6 %
4 .5 0
3 .4
9 9 .9 9 9 4 6 %
4 .4 0
5 .4
9 9 .9 9 9 1 5 %
4 .3 0
8 .5
9 9 .9 9 8 6 7 %
4 .2 0
13
9 9 .9 9 7 9 3 %
4 .1 0
21
9 9 .9 9 6 8 3 %
4 .0 0
輸出指標源于關鍵顧客要求，通常不只一個輸出 指標對顧客重要。例如：交付時間(週期時間)和產 品或服務的質量可能都對顧客重要。你應該對每 個不同指標分別計算SIGMA業績表現水平。
5
數據性質
短期和長期數據 輸出指標常因多種外因和內因而隨時間變化。例如，供 應商質量可能改變，影響你的流程所需的信息，新的競 爭者可能出現，影響市場和顧客期望。為了確定當前流 程的潛在能力，需要從長期業績表現中分離出短期表現。 把測量數據的性質分成短期或長期。
6 .0 0
0 .0 0 1
9 9 .9 9 9 9 9 9 8 1 8 2 %
5 .9 0
0 .0 0 2
9 9 .9 9 9 9 9 9 6 7 %
5 .8 0
0 .0 0 3
9 9 .9 9 9 9 9 9 4 0 %
5 .7 0
0 .0 0 6
9 9 .9 9 9 9 9 8 9 3 %
5 .6 0
8
1.5的偏移被當作是平均值中心的移動。這解釋了流程中的動態、非隨機 的改變。 它代表了一個典型流程在許多週期後的平均改變量(預估的)
短期每百万
西格玛 级 次机会的缺
别
陷数
1
158655
2
22750
3
1350
4
32
5
0.29
6
0.001
长期每百万 次机会的缺
陷数 691462 308538 66807 6210
32
9 9 .9 9 5 1 9 %
3 .9 0
48
9 9 .9 9 2 7 7 %
3 .8 0
72
9 9 .9 8 9 2 2 %
3 .7 0
108
9 9 .9 8 4 0 9 %
3 .6 0
159
9 9 .9 7 6 7 4 %
3 .5 0
233
9 9 .9 6 6 3 1 %
3 .4 0
337
5 .1 0
0 .1 7
9 9 .9 9 9 9 7 1 3 %
5 .0 0
0 .2 9
9 9 .9 9 9 9 5 2 %
4 .9 0
0 .4 8
9 9 .9 9 9 9 2 1 %
4 .8 0
0 .8
9 9 .9 9 9 8 7 0 %
4 .7 0
1 .3
9 9 .9 9 9 7 8 9 %
4 .6 0
3
計算SIGMA水平的步驟
1. 確定關鍵顧客要求 關鍵顧客要求由顧客確定，並確定為關鍵輸出 指標或質量關鍵點 計算西格瑪水平需要確定並基於每個關鍵顧客 要求收集數據
2. 確定關鍵業績指標的數據類型 連續型 離散型
4
收集數據
確定要計算的業績指標 制訂運作定義 確定最小樣本大小 收集數據
233 3.4
0.001 ppm
LSL
LSL
短期
流程是居中的
0.001 ppm
T
USL
± 6
短期
m 流程移動了1.5
T
4.5
3.4 ppm USL
9
短期與長期SIGMA水平
• 用收集的數據來計算長期和短期的Z值.
• 當不可能同時收集長期和短期數據時,使用以下等式.
ZLT = ZST - 1.5
短期
0 .0 1 1
9 9 .9 9 9 9 9 8 1 %
5 .5 0
0 .0 1 9
9 9 .9 9 9 9 9 6 7 %
5 .4 0
0 .0 3 3
9 9 .9 9 9 9 9 4 2 %
5 .3 0
0 .0 6
9 9 .9 9 9 9 9 0 0 %
5 .2 0
0 .1 0
9 9 .9 9 9 9 8 3 0 %
流程是居中的
想知道:
ZST
ZLT
短期
长期
ZST 短期资料 沒有變化
減 1.5
ZLT 长期资料
加 1.5
沒有變化
0.001 ppm
LSL
LSL
0.001 ppm
T
± 6
USL
短期
m 流程偏移了1.5
wk.baidu.com
T
4.5
3.4 ppm USL
10
SIGMA水平計算表
*
合格率
西格玛
每百万次机会之 缺陷数
9 9 .9 9 9 9 9 9 9 0 1 3 %
Six sigma_六西格玛水平计算
•計算業績指標的SIGMA水平 ‐計算SIGMA水平的步驟 ‐計算SIGMA水平的基本方法 •計算過程能力指數 ‐過程能力指數的基本概念 ‐過程能力指數的計算
•過程能力指數與SIGMA水平的轉換
2
計算SIGMA水平的步驟
1. 確定關鍵顧客要求 2. 確定業績指標的數據類型 3. 確定收集的數據性質 (短期 / 長期) 4. 計算業績指標的SIGMA水平
9 9 .9 5 1 6 6 %
3 .3 0
483
9 9 .9 3 1 2 9 %
3 .2 0
687
9 9 .9 0 3 2 3 %
3 .1 0
968
合格率
9 9 .8 6 5 0 1 % 9 9 .8 1 3 4 2 % 9 9 .7 4 4 4 9 % 9 9 .6 5 3 3 0 % 9 9 .5 3 3 8 8 % 9 9 .3 7 9 0 3 % 9 9 .1 8 0 2 5 % 9 8 .9 2 7 5 9 % 9 8 .6 0 9 6 6 % 9 8 .2 1 3 5 6 % 9 7 .7 2 4 9 9 % 9 7 .1 2 8 3 4 % 9 6 .4 0 6 9 7 % 9 5 .5 4 3 4 5 % 9 4 .5 2 0 0 7 % 9 3 .3 1 9 2 8 % 9 1 .9 2 4 3 3 % 9 0 .3 1 9 9 5 % 8 8 .4 9 3 0 3 % 8 6 .4 3 3 3 9 % 8 4 .1 3 4 4 7 % 8 1 .9 9 5 1 9 % 7 8 .8 1 4 4 6 % 7 5 .8 0 3 6 3 % 7 2 .5 7 4 6 9 % 6 9 .1 4 6 2 5 % 6 5 .5 4 2 1 7 % 6 1 .7 9 1 1 4 % 5 7 .9 2 5 9 7 % 5 3 .9 8 2 7 8 %
短期 業績指標只含有普通原因
長期 業績指標除含有普通原因外可能還含有特殊原因
6
短期數據與長期數據
長期數據包括特殊原 因變異的影響
E
時間
A+B+C+D+E
長期數據一般包括多種變差
短期數據一般不包括
D
特殊原因變異
C
B
短期數據一般只包括某種變差
A
7
短期和長期
短期
長期
ST
LT
如果不計算以上兩個標准偏差,多數假設長期分佈是 在短期分佈平均值基礎上再偏移 1.5個短期標準差