六西格玛管理简介

二﹑ＤＰＵ的測量 公式:ＤＰＵ=Ｄ/Ｕ 其中Ｄ為觀察到的缺陷數,Ｕ為產品單位數; 例: 在某質量報告中,測試１０００個產品,發現２ ０００個缺陷,那么 ＤＰＵ=Ｄ/Ｕ=２０００/１０００=２ 假設每個單位產品中的不合格的獨立机會數為m,且 每個不合格的獨立机會相等,例如m=10, 零缺陷的概 率為 m=１００,零缺陷的概率為
第二節
過程首次通過率 與產出率
一﹑過程首次通過率的定義 過程首次通過率:簡稱ＹＴＹ(first time yield/ji:ld/),指在某個時間過程通過的良品數 與總檢查數的比值.(備注:過程通過的良品可 能含有缺陷,不是不合格品). 公式:ＹＴＹ=Ｓ/Ｕ 其中Ｓ為直接通過檢查或測試的單位產品 數;Ｕ為檢查或測試的產品總數.
每年有20,000次配錯藥事件 每年有超過15,000嬰兒出生時會被拋落 地上 每年平均有9小時沒有水、電、暖氣供 應 每星期有500宗做錯手術事件 每小時有2000封信郵寄錯誤 • • • • • •
雖然合格率已達到 99.73% 的水 平，但相信各位讀者對以上品質要求 並不滿意。所以有很多公司已要求 「 6 Sigma 」的品質管理。就是說其 品質要求是「 3 Sigma 」的一倍。其 合格率為 99.99966% （ Motorola 所謂 的 5 「九」了），每一百萬種產品中 只有 3.4 件是次品（非常接近零缺點 要求）。相比之下，3 Sigma容許在1 百萬件產品中有2700件次品。
1)6 Sigma是什么
理解六西格瑪並不需要很深的統計學 技術或背景,事實上“6 Sigma是什么”能 以各种不同的方式回答,我們可以專門定義 如下: 1.過程或產品業績的一個統計量 2.業績改進趨于完美的一個目標. 3.能實現持續領先和世界級業績的一 個管理系統.
2)「Sigma」的定義
「Sigma」的定義是根據俄國 數學家P.L.Chebyshtv(1821-1894)的 理論形成。根據他的計算，如果有 68%的合格率，便是± 1Sigma（或 Standard Steviation），± 2Sigma有 95%的合格率，而± 3Sigma便達至 99.73%的合格率。
二﹑關于過程產出率的定義 當代統計技術和經濟學表明:
英文全稱: Yield Throughput,其中 ＤＰＵ為單位產品缺陷數.下面講授 其含義.
三﹑過程產出率與過程首次功過率的比較 若１００個產品中有１０個缺陷產品,且假 設每個單位產品的缺陷數為１０, 那么計算可得: DPU=D/U=(10× 10)/100=1 ＹＦＴ=(100-１０)/１００=９０%
大約３７個 為什么二者之間有如此大的差异?請看圖表:
顯然, ＹＴＰ是零缺陷的產出率,任何產品 均不能有缺陷,而首次功過率只要求通過測 試而已(產品有缺陷也可以通過) . 恰好我們 平時所講的Ｚ值(過程能力西格瑪值)就是 根据這個零缺陷的思想推倒出來的,下面一 節會重點介紹. 然而在生產過程中,一個單位產品的作 業流程包括多個過程,每一個過程都有其 ＹＴＰ零缺陷產出率,那么總的過程零缺陷產 出率(也稱總的過程首次通過率)為: ＹＲＴ=ＹＴＰ１× ＹＴＰ２× ＹＴＰ３ × · · · · · × ＹＴＰn
1989年，BobGalvin 又提出另一個十 倍品質改善的要求，並於1991年完成。自 1981 年 起 ， Motorola 已 錄 得 1000 倍 (1000:1) 的 品 質 改 善 。 其 他 公 司 ， 譬 如 Boeing, Caterpllar, Corning, General Electric, Digital Equipment 和 IBM 等公司 都採用「6 Sigma」方法去改善品質,特別 是通用電器的成功將「 6 Sigma 」推向了 高潮,首席執行管杰克•韋爾奇關于「6 Sigma」的評价更轟 動全球. Motorola 其 中 一 個 成 就 就 是 把 以 前 「3 Sigma」（傳統為99.73%）的品質要求 提高至「6 Sigma」。他們把傳統合格率百 份比的要求改變為百萬份比或億萬份比。
可是，「6 Sigma」的成功亦引來不少敵人， 如 Thomas Pyzdek 的 「 Motorola's Six Sigma Program和Arthur M. Schneiderman的「Question: Whenis Six Sigmanot Six Sigma ／ Auswer:Whenit's the Six Sigma Metric!!」一文都質 疑Motorola在統計學上的偏差。根據他們的計算，6 Sigma代表每一億個產品只有2個次品。Motorola所 謂的6 Sigma可能只達到4.5Sigma而已。在本質改 善 方 面 ， 6 Sigma 並 不 代 表 終 極 ， 8Sigma 、 10Sigma 、 12Sigma 會 繼 續 出 現 ， 根 據 Arthur M. Schneiderman 的 說 法 ， 當 達 到 10Sigma 時 ， 以 Motorola的方法，便和正確的方法有1000倍的偏差。 再者，他又質疑釐定品質要求的標準是否合理。在 生產成本節省上，亦代表產品開發和品質檢定的成 本 增 加 ，他們是否取得平衡呢 ？他認為所謂 「 6 Sigma 」其實只是口號，其中心還是「全面優質管 理方法(Total Quality Management)」.
在70年代，產品如果達到2 Sigma 便達到標準。但在80年代，品質要求已 提升至3 sigma。這就是說產品的合格率 已達至99.73%的水平，只有0.27%為次 貨。又或者解釋為每一千貨產品只有2.7 件為次品。很多人以為產品達至此水平 已非常美滿。可是，根據Evans和 Lindsay(國際知名學者)一書提出，如果 產品達到99.73%合格率的話，以下事件 便會繼續在美國發生：
這個就是過程能力Sigma值與傳 統統計思想的有區別的根本原因.譬 如,我們用傳統統計技術來計算-3 Sigma到+ 3Sigma區間的合格率是 99.73%,然而摩托羅拉經轉換后的合 格率是93.32%,差異巨大.至于摩托羅 拉如何換算的過程和思想將在第二章 中核心講授.
第二節 何謂6 Sigma
從以上推倒可見, 過程能力西格瑪 值是根据零缺陷的思想計算而得的,而 不是根据休哈特的控制圖算出的. 要測 量我們公司某一個產品﹑某一系列產 品﹑公司所有產品的西格瑪過程能力 值,請看第三節的計算方法!
第三源自文库 Ｚ分布與西格瑪過程能
力值Ｚ的測量
一﹑基本的測量步驟 １. 選折關鍵產品 ２. 建立產品樹 ３. 确定性能變量 ４. 創建過程圖 ５. 測量過程變量值 ６. 計算過程能力
第一章 六西格瑪管理簡介
第一節 6 Sigma的歷史 簡介
當今風靡全球的6 Sigma管理浪潮起源 于Motorola公司,發展背景如下: 在70's年代，Motorola面對日本嚴峻的 挑戰，其主席Bob Galvin決定在品質上改善， 來迎戰日本高品質的挑戰。在1981年，他 要求其產品必須在五年內有10倍的改善。 於1987年， Motorola基於統計學上的原理 建立了「6 Sigma」的概念，「6 Sigma」 代表著品質合格率達99.9997%或以上。換 句話說，每一百萬件產品只有3.4件次品， 這是非常接近「零缺點」的要求。
「全面優質管理」的努力並不是白費的， Motorola在一九八七年提出的「Six Sigma」品質 管理方法，是建基於「全面優質管理」並加以改 善。他們「不斷改善」(Continuous Improvement)， 七步驟方法（Seven-Step Method）和客戶完全滿 意(Total Customer Satisfaction)等都是取材自「全 面優質管理」(TQM)概念。Motorola在口號上加 上「6 Sigma」的產品要求目標，並利用黑帶 (Black Belt)的有經驗管理人員來推行。Motorola 和General Electric便是典形的成功例子，亦引發其 他公司學習。與此同時，不少有關「6 Sigma」的 書本、文章在互聯網上出現。再加上不少品質顧 問公司宣揚及提供「6 Sigma」管理的服務，可謂 百花齊放，一時無倆。
例.若１００個產品中有１個缺陷產品,且 假設每個單位產品的缺陷數為2,有３個作業 過程,且每個首次通過率相等,那么計算可得:
(Ｚshift為Ｚ值偏移量,下一節重點介紹)
再舉一典型例子,大家都知道６西格 瑪過程能力的缺陷數為百万分之３.４, 他們之間是如何換算的呢?請看: 缺陷數為百万分之３.４ 推導６ 西 格瑪過程能力的過程如下: 由DPMO=３.４( ) 查正態分布表, 得ＺＬＴ=４.５,這個Ｚ值是長期過程能 力西格瑪值, 過程能力西格瑪值為ＺＳＴ =Ｚshift+ＺＬＴ=１.５(典型偏移)+４.５= ６,這就是風靡全球的”六西格”的來 源!
再者，Keki R. Bhote，曾在Motorola推行 6 Sigma 計劃擔任高級顧問一職，在他的 「 World Class Quality 」 一 書 中 指 出 Motorola提供的只是嬰孩形的「6 Sigma」 （Baby Six Sigma－「The Little Q」）， 他以為他提出的「最終極6 Sigma」（The Ultimate Sigma－「The Big Q」）最為有 效 。 他 提 議 的 「 實 驗 議 計 (Design of Experiments － DOE) 和「十個最有效工具 （ The Ten Powerful Tool for the 21st Century）最能達致世界級的品質管理要求.
核心講授內容
第二章 西格瑪能力指數的測量
測量關鍵流程圖介紹
第一節 單位產品缺陷數
一﹑定義 單位產品缺陷數:簡稱ＤＰＵ (Defects Per Unit),意即每個單位產品 包含的缺陷的個數. 它是一個通用的衡 量產品和服務良好程度的量. 單位產品 可以理解為一個事件﹑一個產品﹑一 節課等.
二﹑Ｚ分布 在許多工程問題中,我們需要計算超 過給定公差的概率.此時,我們可使用Ｚ 變換即可,或稱為Ｚ值的測量.Ｚ=(ＸＵ)/σ,我們可以十分方便查表求值.下面 通過例子加以說明. 一個工程師想了解一個切削加工過 程的不良概率,他隨即抽取了３０個樣 本,測量其外徑,計算其超過上下限的概 率.
已知: 外徑規格中心Ｔ=２mm,規格上限 為３mm,下限為１mm.計算得: Ｕ(平均值)=２.３１,標准差σ=０.３１０. 所以: ＺUSL=(USL-U)/ σ= (3.0-2.31)/0.310=2.33 ＺLSL=(U-LSL)/ σ= (2.31-1)/0.310=4.23 CP= (USL-LSL)/ 6σ =1.075 CPK=(USL-LSL-2︳U-T︳)/ 6σ=0.74
4)小結
在品質改善道路上，各家學說理論可 謂五花八門，百花齊放，其目的是「不斷改 善 」 （ Continuous Improvement ） ， 以 達 「零缺點」水平。可是，希望各位讀者不要 被前文的圖表和計算方法嚇倒。前文所說， 只是印證品質管理發展和「 6 Sigma 」的定 義。如果能夠達到 「零缺點」和「優質管 理」，其計算方法和前文提供的可謂風馬牛 不相及，希望各位讀者不要本末倒置，花費 時間在以上的統計。老實說，「 6 Sigma 」 只是其口號，如果達到「 6 Sigma 」或「零 缺點」才是其精神所在。
雖然現在有很多顧問公司都以「6 Sigma 」為口號，提倡品質改善服 務，可是，其內容五花八門，各師 各法，與ISO 9000的嚴格要求完全 不一樣。總括而言，他們都以全面 優 質 管 理 (Total Quality Management) 為基石，並結合各品 管理論專家的成果，從而制定他們 的方法。譬如 Peter S. Pande 一書 著 重 員 工 的 訓 練 ， 但 是 Keki R. Bhote一書著重各類統計方法監察和 鑒定產品便是極端的例子。