6西格玛 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 什么是6西格玛 "σ"是希腊文的字母,是用来衡量一个总数里标准误差的统计单位。一,以4西格玛而言般企业的瑕疵率大约是3到4个西格玛,相当于每一百万个机会里,有6210次误差。如果企业不断追求品质改进,达到6西格玛的程度,绩效就几近于完美地达成顾客要求,在一百万个机会里,只找得出3.4个瑕疪。 6西格玛(6Sigma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。6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。 6西格玛的主要原则(一 在推动6西格玛时,企业要真正能够获得巨大成效,必须把6西格玛当成一种管理哲学。这个哲学里,有六个重要主旨,每项主旨背后都有很多工具和方法来支持.
6西格玛的主要原则(二 真诚关心顾客。 6西格玛把顾客放在第一位。例如在衡量部门或员工绩效时,必须站在顾客的角度思考。先了解顾客的需求是什么,再针对这些需求来设定企业目标,衡量绩效。 6西格玛的主要原则(三 根据资料和事实管理。 近年来,虽然知识管理渐渐受到重视,但是大多数企业仍然根据意见和假设来作决策。6西格玛的首要规则便是厘清,要评定绩效,究竟应该要做哪些衡量(measurement,然后再运用资料和分析,了解公司表现距离目标有多少差距。 6西格玛的主要原则(四 以流程为重。 无论是设计产品,或提升顾客满意,6西格玛都把流程当作是通往成功的交通工具,是一种提供顾客价值与竞争优势的方法。 6西格玛的主要原则(五 主动管理。 企业必须时常主动去做那些一般公司常忽略的事情,例如设定远大的目标,并不断检讨;设定明确的优先事项;强调防范而不是救火;常质疑「为什么要这么做」,而不是常说「我们都是这么做的。」 6西格玛的主要原则(六 协力合作无界限。
第一章 随机事件及其概率 知识点：概率的性质 事件运算 古典概率 事件的独立性 条件概率 全概率与贝叶斯公式 常用公式 ) ()()()()()2(加法定理AB P B P A P B A P -+= ) ,,() ()(211 1 有限可加性两两互斥设n n i i n i i A A A A P A P ∑===) ,(0 )()()()()(互不相容时独立时与B A AB P B A B P A P AB P ==) ()()()()5(AB P A P B A P B A P -==-) () ()()()(时当A B B P A P B A P B A P ?-==-))0(,,()()/()()()6(211 >Ω=∑=i n n i i i A P A A A A B P A P B P 且的一个划分为其中全概率公式 ) ,,()] (1[1)(211 1 相互独立时n n i i n i i A A A A P A P ∏==--=) /()()/()()()4(B A P B P A B P A P AB P ==) (/)()/()3(A P AB P A B P =) () /()() /()()/()7(1 逆概率公式∑== n i i i i i i A B P A P A B P A P B A P )(/)()(/)()1(S L A L A P n r A P ==
应用举例 1、已知事件,A B 满足)()(B A P AB P =，且6.0)(=A P ，则=)(B P （ ）。 2、已知事件,A B 相互独立，,)(k A P =6.0)(,2.0)(==B A P B P ，则=k （ ）。 3、已知事件,A B 互不相容，,3.0)(=A P ==)(,5.0)(B A P B P 则（ ）。 4、若,3.0)(=A P ===)(,5.0)(,4.0)(B A B P B A P B P （ ）。 5、,,A B C 是三个随机事件，C B ?，事件()A C B - 与A 的关系是（ ）。 6、5张数字卡片上分别写着1，2，3，4，5，从中任取3张，排成3位数，则排成3位奇数的概率是（ ）。 某日他抛一枚硬币决定乘地铁还是乘汽车。 （1）试求他在5:40~5:50到家的概率； （2）结果他是5:47到家的。试求他是乘地铁回家的概率。 解（1）设1A ={他是乘地铁回家的}，2A ={他是乘汽车回家的}， i B ={第i 段时间到家的}，4,3,2,1=i 分别对应时间段5:30~5:40，5:40~5:50，5:50~6:00，6:00以后 则由全概率公式有 )|()()|()()(2221212A B P A P A B P A P B P += 由上表可知4.0)|(12=A B P ，3.0)|(22=A B P ，5.0)()(21==A P A P 35.05.03.04.05.0)(2=?+?=B P （2）由贝叶斯公式 7 4 35.04.05.0)()()|(22121=?== B P B A P B A P 8、盒中12个新乒乓球，每次比赛从中任取3个来用，比赛 后仍放回盒中，求：第三次比赛时取到3个新球的概率。 看作业习题1: 4, 9, 11, 15, 16
六西格玛管理系列讲座之一 什么是6西格玛管理？当人们谈论世界著名公司-通用电器（GE）的成功以及世界第一CEO-杰克.韦尔奇先生为其成功制定的三大发展战略时，都会不约而同地提出这样的问题。 如果概括地回答的话，可以说6西格玛管理是在提高顾客满意程度的同时降低经营成本和周期的过程革新方法，它是通过提高组织核心过程的运行质量，进而提升企业赢利能力的管理方式，也是在新经济环境下企业获得竞争力和持续发展能力的经营策略。因此，管理专家Ronald Snee先生将6西格玛管理定义为：“寻求同时增加顾客满意和企业经济增长的经营战略途径。” 如果展开来回答的话，6西格玛代表了新的管理度量和质量标准，提供了竞争力的水平对比平台，是一种组织业绩突破性改进的方法，是组织成长与人才培养的策略，更是新的管理理念和追求卓越的价值观。 让我们先从6西格玛所代表的业绩度量谈起： 符号σ（西格玛）是希腊字母，在统计学中称为标准差，用它来表示数据的分散程度。我们常用下面的计算公式表示σ的大小： 如果有两组数据，它们分别是1、2、3、4、5；和3、3、3、3、3；虽然它们的平均值都是3，但是它们的分散程度是不一样的（如图1-1所示）。如果我们用σ来描述这两组数据的分散程度的话，第一组数据的σ为1.58，而第二组数据的σ为0。假如，我们把数据上的这些差异与企业的经营业绩联系起来的话，这个差异就有了特殊的意义。 假如顾客要求的产品性能指标是3±2(mm)，如果第一组数据是供应商A所提供的产品性能的测量值，第二组数据是供应商B所提供的产品性能的测量值。显然，在同样的价格和交付期下，顾客愿意购买B的产品。因为，B的产品每一件都与顾客要求的目标值或理想状态最接近。它们与顾客要求的目标值之间的偏差最小。 假如顾客要求的产品交付时间是3天。如果第一组数据和第二组数据分别是供应商A和B每批产品交付时间的统计值，显然，顾客愿意购买B的产品。因为，B每批产品的交付时间与顾客要求最接近。尽管两个供应商平均交付时间是一样的，但顾客的评判，不是按平均值，而是按实际状态进行的。 假如顾客要求每批产品交付数量是3件。如果第一组数据和第二组数据分别是供应商A和B每批产品
《概率论与数理统计》复习提要第一章随机事件与概率1．事件的关系 2．运算规则（1）（2）（3）（4） 3．概率满足的三条公理及性质：（1）（2）（3）对互不相容的事件，有（可以取）（4）（5） （6），若，则，（7）（8） 4．古典概型：基本事件有限且等可能 5．几何概率 6．条件概率（1）定义：若，则（2）乘法公式：若为完备事件组，，则有（3）全概率公式： （4） Bayes公式： 7．事件的独立 性：独立（注意独立性的应用）第二章随机变量与概率分 布 1．离散随机变量：取有限或可列个值，满足（1），（2）（3）对 任意， 2．连续随机变量：具有概率密度函数，满足（1）（2）； （3）对任意， 4．分布函数，具有以下性质（1）；（2）单调非降；（3）右连续；（4），特别；（5）对离散随机变量，； （6）为连续函数，且在连续点上， 5．正态分布的 概率计算以记标准正态分布的分布函数，则有（1）；（2）；（3） 若，则；（4）以记标准正态分布的上侧分位 数，则 6．随机变量的函数（1）离散时，求的值，将相同的概率相加；（2）连续，在的取值范围内严格单调，且有一阶连续导 数，，若不单调，先求分布函数，再求导。第三章随机向量 1．二维离散随机向量，联合分布列，边缘分布，有（1）；（2 （3）， 2．二维连续随机向量，联合密度，边缘密度，有 （1）；（2）（4）（3）；，3．二维均匀分布，其中为的面积 4．二维正态分布 且； 5．二维随机向量的分布函数有（1）关于单调非降；（2）关 于右连续；（3）；（4），，；（5）；（6）对 二维连续随机向量， 6．随机变量的独立性独立（1） 离散时独立（2）连续时独立（3）二维正态分布独立，且 7．随机变量的函数分布（1）和的分布的密度（2）最大最小分布第四章随机变量的数字特征 1．期望 (1) 离散时 (2) 连续 时， ；，； (3) 二维时， (4)； （5）；（6）；（7）独立时， 2．方差（1）方差，标准差（2）； （3）；（4）独立时， 3．协方差 （1）；；；（2）（3）；（4）时， 称不相关，独立不相关，反之不成立，但正态时等价；（5） 4．相关系数；有， 5．阶原点矩，阶中心矩第五章大数定律与中心极限定理 1．Chebyshev不等式 2．大数定律 3．中心极限定理（1）设随机变量独立同分布， 或，或
6西格玛 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 什么是6西格玛 "σ"是希腊文的字母，是用来衡量一个总数里标准误差的统计单位。一，以4西格玛而言般企业的瑕疵率大约是3到4个西格玛，相当于每一百万个机会里，有6210次误差。如果企业不断追求品质改进，达到6西格玛的程度，绩效就几近于完美地达成顾客要求，在一百万个机会里，只找得出3.4个瑕疪。 6西格玛（6Sigma）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。6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。
6西格玛的主要原则(一) 在推动6西格玛时，企业要真正能够获得巨大成效，必须把6西格玛当成一种管理哲学。这个哲学里，有六个重要主旨，每项主旨背后都有很多工具和方法来支持. 6西格玛的主要原则(二) 真诚关心顾客。 6西格玛把顾客放在第一位。例如在衡量部门或员工绩效时，必须站在顾客的角度思考。先了解顾客的需求是什么，再针对这些需求来设定企业目标，衡量绩效。 6西格玛的主要原则(三) 根据资料和事实管理。 近年来，虽然知识管理渐渐受到重视，但是大多数企业仍然根据意见和假设来作决策。6西格玛的首要规则便是厘清，要评定绩效，究竟应该要做哪些衡量(measurement)，然后再运用资料和分析，了解公司表现距离目标有多少差距。 6西格玛的主要原则(四) 以流程为重。
（六西格玛管理）全球六标 准差第一品牌
Motorola全球六標準差第壹品牌 【權威六標準差&品質管理國際雙證照班登台授證】 MotorolaSixSigmaGreenBeltPro gram 國際製造工程學會品質管理師 主辦單位:MotorolaUniversity摩扥羅拉大學國際製造工程學會(SME)中華民國分會 承辦單位:亞卓國際顧問股份XX公司協辦單位:台灣科學園區科學工業同業工會眾所週知(Motorola)公司是SixSigma的發源地於1988年獲第壹屆美國國家品質獎-奠定了摩扥羅拉成為六標準差同義詞；2002年又再度獲獎受肯定成為六標準差實踐的權威。國際製造工程學會(SocietyofManufacturingEngineers,SME)為全世界于製造領域方面唯壹且公認的權威性的國際組織及認證機構。 這是國內首度學術界的權威和產業界實施六標準差的最正統標竿企業攜手合作的雙重認證，為通行國際最有份量的雙證照. 適合製造業、資訊業、高科技產業、通信、金融業、服務業及傳統產業，欲企業升級接軌國際者。 專案領導人、管理人員、工程師、經理人、產業界主管及資深人員，欲學習MotorolaGreenBelt及基礎品質管理知識以取得SME品質管理師I認證. 企業中高階管理者： SixSigma需要高階主管直接參與與建置。6天GreenBelt的訓練能够說是SixSigma 的縮影，極適合中高階主管切入掌握SixSigma的有效工具。 中階幹部或準備發展為黑帶的種子人員： GreenBelt是企業打造SixSigma基礎的中堅分子，MotorolaSixSigma強調團隊精神，黑帶固然是日後推動的核心人員，但必需配合中階幹部的GreenBelt人員，使形成SixSigma文化，才能真正啟動SixSigma體制。
六西格玛的计算公式 46128
6西格玛 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 什么是6西格玛 "σ"是希腊文的字母，是用来衡量一个总数里标准误差的统计单位。一般企业的瑕疵率大约是3到4个西格玛，以4西格玛而言，相当于每一百万个机会里，有6210次误差。如果企业不断追求品质改进，达到6西格玛的程度，绩效就几近于完美地达成顾客要求，在一百万个机会里，只找得出3.4个瑕疪。 6西格玛（6Sigma）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。6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。
6西格玛的主要原则 (一) 在推动6西格玛时，企业要真正能够获得巨大成效，必须把6西格玛当成一种管理哲学。这个哲学里，有六个重要主旨，每项主旨背后都有很多工具和方法来支持. 6西格玛的主要原则(二) 真诚关心顾客。 6西格玛把顾客放在第一位。例如在衡量部门或员工绩效时，必须站在顾客的角度思考。先了解顾客的需求是什么，再针对这些需求来设定企业目标，衡量绩效。 6西格玛的主要原则(三) 根据资料和事实管理。 近年来，虽然知识管理渐渐受到重视，但是大多数企业仍然根据意见和假设来作决策。6西格玛的首要规则便是厘清，要评定绩效，究竟应该要做哪些衡量(measurement)，然后再运用资料和分析，了解公司表现距离目标有多少差距。 6西格玛的主要原则(四) 以流程为重。
标准差(Standard Deviation)，也称均方差（Mean square error） 标准差是一种表示分散程度的统计观念。标准差已广泛运用在股票以及共同基金投资风险的衡量上，主要是根据基金净值于一段时间内波动的情况计算而来的。一般而言，标准差愈大，表示净值的涨跌较剧烈，风险程度也较大。实务的运作上，可进一步运用单位风险报酬率的概念，同时将报酬率的风险因素考虑在内。所谓单位风险报酬率是指衡量投资人每承担一单位的风险，所能得到的报酬，以夏普指数最常为投资人运用。 标准差是一组数值自平均值分散开来的程度的一种测量观念。一个较大的标准差，代表大部分的数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。 例如，两组数的集合{0, 5, 9, 14} 和{5, 6, 8, 9} 其平均值都是7 ，但第二个集合具有较小的标准差。 标准差可以当作不确定性的一种测量。例如在物理科学中，做重复性测量时，测量数值集合的标准差代表这些测量的精确度。当要决定测量值是否符合预测值，测量值的标准差占有决定性重要角色：如果测量平均值与预测值相差太远（同时与标准差数值做比较），则认为测量值与预测值互相矛盾。这很容易理解，因为值都落在一定数值范围之外，可以合理推论预测值是否正确。 标准差的简易计算公式 假设有一组数值x1, ..., xN （皆为实数），其平均值为： 此组数值的标准差为： 一个较快求解的方式为： 一随机变量X 的标准差定义为：
须注意并非所有随机变量都具有标准差，因为有些随机变量不存在期望值。如果随机变量X 为x1,...,xN 具有相同机率，则可用上述公式计算标准差。从一大组数值当中取出一样本数值组合x1,...,xn ，常定义其样本标准差： [编辑] 范例：标准差的计算 这里示范如何计算一组数的标准差。例如一群孩童年龄的数值为{ 5, 6, 8, 9 } ： 第一步，计算平均值 n = 4 （因为集合里有 4 个数），分别设为： 用 4 取代N 此为平均值。
概率论与数理统计中的三种重要分布 摘要：在概率论与数理统计课程中，我们研究了随机变量的分布，具体地研究了离散型随机变量的分布和连续型随机变量的分布，并简单的介绍了常见的离散型分布和连续型分布，其中二项分布、Poisson 分布、正态分布是概率论中三大重要的分布。因此，在这篇文章中重点介绍二项分布、Poisson 分布和正态分布以及它们的性质、数学期望与方差，以此来进行一次比较完整的概率论分布的学习。 关键词：二项分布；Poisson 分布；正态分布；定义；性质 一、二项分布 二项分布是重要的离散型分布之一，它在理论上和应用上都占有很重要的地位，产生 这种分布的重要现实源泉是所谓的伯努利试验。 （一）泊努利分布[Bernoulli distribution ] (两点分布、0-1分布) 1．泊努利试验 在许多实际问题中，我们感兴趣的是某事件A 是否发生。例如在产品抽样检验中，关心的是抽到正品还是废品；掷硬币时，关心的是出现正面还是反面，等。在这一类随机试验中，只有两个基本事件A 与A ，这种只有两种可能结果的随机试验称为伯努利试验。 为方便起见，在一次试验中，把出现A 称为“成功”，出现A 称为“失败” 通常记(),p A P = () q p A P =-=1。 2．泊努利分布 定义：在一次试验中，设p A P =)(，p q A P -==1)(，若以ξ记事件A 发生的次数， 则??? ? ??ξp q 10 ~，称ξ服从参数为)10(<
六西格玛项目团队由项目所涉及的有关职能人员构成，一般由( )人组成。 A 2～5 B 5～7 C 3～10 D 10～15 六西格玛管理是由组织的( )推动的。 A 最高领导者 B 倡导者 C 黑带 D 绿带 在DMAIC改进流程中，常用工具和技术是过程能力指数、控制图、标准操作程序、过程文件控制和防差错方法的阶段是( )。 A D界定阶段 B M分析阶段 C I改进阶段 D C控制阶段 对应于过程输出无偏移的情况，西格玛水平Z0是指规范限与( )的比值。 A σ B 2σ C 3σ D 6σ 关于六西格玛团队的组织管理，下列说法不正确的是( )。 A 六西格玛团队的建设要素包括使命、基础、目标、角色、职责和主要里程碑六项 B 作为团队负责任人的黑带不仅必须具备使用统计方法的能力，同时还必须拥有卓越的领导力与亲合力 C 特许任务书一旦确定下来就不允许做任何的更改 D 六西格玛团队培训的重点是六西格玛改进(DMAI过程和工具 六西格玛管理中常将( )折算为西格玛水平Z。 A DPO B DPMO C RTY D FTY 某送餐公司为某学校送午餐，学校希望在中午12:00送到，但实际总有误差，因而提出送餐的时间限定在11:55分至12:05分之间，即TL为11:55分，TU为12:05分。过去一个星期来，该送餐公司将午餐送达的时间为：11:50，11:55，12:00，12:05，12:10。该公司准时送餐的西格玛水平为( )。(考虑1.5σ的偏移) A 0.63 B 1.5 C 2.13 D 7.91 六西格玛管理中，为倡导者提供六西格玛管理咨询，为黑带提供项目指导与技术支持的是( )。 A 执行领导
概率论与数理统计期末复习重要知识点 第二章知识点： 1.离散型随机变量：设X 是一个随机变量，如果它全部可能的取值只有有限个或可数无穷个，则称X 为一个离散随机变量。 2.常用离散型分布： （1）两点分布（0-1分布）： 若一个随机变量X 只有两个可能取值，且其分布为 12{},{}1(01) P X x p P X x p p ====-<<， 则称X 服从 12 ,x x 处参数为p 的两点分布。 两点分布的概率分布：12{},{}1(01) P X x p P X x p p ====-<< 两点分布的期望：()E X p =；两点分布的方差：()(1)D X p p =- （2）二项分布： 若一个随机变量X 的概率分布由式 {}(1),0,1,...,. k k n k n P x k C p p k n -==-= 给出，则称X 服从参数为n,p 的二项分布。记为X~b(n,p)(或B(n,p)). 两点分布的概率分布：{}(1),0,1,...,. k k n k n P x k C p p k n -==-= 二项分布的期望：()E X np =；二项分布的方差：()(1)D X np p =- （3）泊松分布： 若一个随机变量X 的概率分布为{},0,0,1,2,... ! k P X k e k k λ λλ-==>=，则称X 服从参 数为λ的泊松分布，记为X~P (λ) 泊松分布的概率分布：{},0,0,1,2,... ! k P X k e k k λ λλ-==>= 泊松分布的期望： ()E X λ=；泊松分布的方差：()D X λ= 4.连续型随机变量： 如果对随机变量X 的分布函数F(x)，存在非负可积函数 ()f x ，使得对于任意实数x ，有 (){}()x F x P X x f t dt -∞ =≤=? ，则称X 为连续型随机变量，称 ()f x 为X 的概率密度函数， 简称为概率密度函数。 5.常用的连续型分布：
北京工业大学研究生课程考试答题纸 考试课程：六西格玛管理 课程类型：选修课 研究生学号: 研究生姓名: 学生类别: 硕士工程硕士考试时间：2014年4月28日题号分数 一一一 二、1 二、2 二、3 二、4 总分 任课教师签名
北京工业大学2013级工程硕士研究生 “六西格玛管理”课程考试试题 、叙述题（40分，每小题5分） 六西格玛的定义； 管理过程的三个普遍过程； 质量控制的常用工具； 排列图的作用； 系统图法的主要用途； 统计过程控制图的主要作用； 过程处于受控状态的判断规则; 方差分析的作用。 、计算或作图题（60分，每小题15分。解题步骤要详细并附计算程序） 1.根据铸件不合格项调查表 1，制作铸件不合格项目排列图。 1 2.加工某种螺栓的直径服从正态分布，质量规格要求为螺栓直径在 上随 机地抽取产品 24件，直径测量值如下： 11.6,11.8,12.3,12.1,12.3,11.9,11.7,11.9,12.1,12.3,11.8,11.9, 12.1,12.2,12.3,11.8,12.1,12.3,12.4,11.7,11.9,12.0,12.4,12.0. 求加工产品的不合格品率 P ，过程能力指数C pk 过程能力分级。 3. 对表2中的数据，给出作分析用均值 -极差控制图步骤，作均值-极差控制图。 4. 研究树种与地理位置对松树生长的影响， 对4 个地区的3种同龄松树的直径进行测量， 得 到数据见表3。，A 至A 4分别表示4个不同的地区，B 1, B 2, B 3分别表示3个不同的树种。 对每种水平组合进行了 5次测量。对上述结果进行方差分析。 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 12.0 ± 0.5cm 。在生产线
6sigma 6sigma简介 6sigma简介 6sigma简介 DMAIC五阶段 DMAIC五阶段 DMAIC五阶段 DMAIC五阶段 6标准差效益比较 3标准差公司与6标准差公司之差异 推行6标准差的公司 推行6标准差的公司 推行6标准差的公司 推行6标准差的公司 以６sigma达成企业三目标 ６sigma品质指的是在制程、 产品设计、服务或交易流程中， 每百万件中只允许3.4件的不良发生， 然而其目标并非在于达到６sigma水准而已， 真正目的是要透过６sigma活动， 结合公司策略方针，达成消除潜在成本、 创造顾客价值、提升企业竞争力的目标。
?1987年摩托罗拉(Motorola)公司在乔治?费雪(George Fisher)的主导下，首先提出６sigma，之后1995年联讯(Allied Signal)及奇异(GE) 公司也投入６sigma的推动，以有组织并系统化地结合改善活动与获利的关连，有别于过去只专注品质改善，未直接与利润给合的做法，因此６sigma不但改善了品质相关问题，更大幅提升企业的获利，也形成一股风潮。 以６sigma达成三项目标 ?６sigma品质指的是在制程、产品设计、服务或交易流程中，每百万件中只允许3.4件的不良、缺失或错误发生，换句话说，长期(Long-term)的DPMO(Defects Per Million Opportunities)是3.4ppm，然而其目标并非在于达到６sigma水准而已，真正目的是要透过６sigma活动，结合公司策略方针，来达成下列三项目标： 1. 消除潜在成本 ?指第一次未将品质做好，所必须付出的重工(Rework)、报废处理的人工、时间及材料的成本，即所谓隐藏的工厂(Hidden Factory)成本，在公司内是一种毫无价值而且在计算制造成本时常被忽略的部分，如同冰山一角可见的部分，但若是加上冰山下不可见的部分，例如品牌形象受损、交期延误、订单流失、计画重做、库存成本增加、频繁的设计变更等等，合计其不良品质成本(Cost of Poor Quality)约占营业额的15～20％。６sigma就是让这些潜在的成本损失摊开，并予以解决。 2. 创造顾客价值 ?顾客需求会随着时空的改变而改变，因此可由顾客的声音(Voice of Customer)去发觉使用者对产品特性、功能的期望，并经由设计转换为具体可行的需求，如此才能创造其价值。依据日本TQM大师，Noriaki Kano对顾客需求做了以下分类：（参见图一） ■Must be：顾客认为必要的需求，若是缺乏该项，必然觉得不满，即使需求被满足，顾客亦不见得满意。 ■More is better：代表需求与满意度的关系呈线性的，项目提供愈多，满意度愈高。
（六西格玛管理）标准差
标准差概述 标准差是壹种表示分散程度的统计观念。标准差已广泛运用于股票以及共同基金投资风险的衡量上，主要是根据基金净值于壹段时间内波动的情况计算而来的。壹般而言，标准差愈大，表示净值的涨跌较剧烈，风险程度也较大。实务的运作上，可进壹步运用单位风险报酬率的概念，同时将报酬率的风险因素考虑于内。所谓单位风险报酬率是指衡量投资人每承担壹单位的风险，所能得到的报酬，以夏普指数最常为投资人运用。 标准差是壹组数值自平均值分散开来的程度的壹种测量观念。壹个较大的标准差，代表大部分的数值和其平均值之间差异较大；壹个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。 例如，俩组数的集合{0,5,9,14}和{5,6,8,9}其平均值均是7，但第二个集合具有较小的标准差。 标准差能够当作不确定性的壹种测量。例如于物理科学中，做重复性测量时，测量数值集合的标准差代表这些测量的精确度。当要决定测量值是否符合预测值，测量值的标准差占有决定性重要角色：如果测量平均值和预测值相差太远（同时和标准差数值做比较），则认为测量值和预测值互相矛盾。这很容易理解，因为值均落于壹定数值范围之外，能够合理推论预测值是否正确。 标准差的简易计算公式
假设有壹组数值x1,...,xN（皆为实数），其平均值为： 此组数值的标准差为： 壹个较快求解的方式为： 壹随机变量X的标准差定义为： 须注意且非所有随机变量均具有标准差，因为有些随机变量不存于期望值。如果随机变量X为x1,...,xN具有相同机率，则可用上述公式计算标准差。从壹大组数值当中取出壹样本数值组合 x1,...,xn，常定义其样本标准差： 范例：标准差的计算 这里示范如何计算壹组数的标准差。例如壹群孩童年龄的数值为{5,6,8,9}： 第壹步，计算平均值 n=4（因为集合里有4个数），分别设为：，，， 用4取代N 此为平均值。 第二步，计算标准差 用4取代N
正态分布中的标准偏差σ和6Sigma管理之间的关系 1.个人理解(之前没接触过SPC和6Sigma)：这是讲SPC为主题的教材，也就是用统计控制过程质量的方法，也就是那几个图。怎么会联系到6Sigma呢，是否是这样：其中的基本控制图正态分布和西格玛的定义有必然联系？就如图片里所说“在转折点和平均值的距离形成一个标准差.假如目标值和规格上限之间可以放置三个标准偏差我们可以说这个制程有 “3sigma的能力.””，标准偏差越小，西格玛的等级就越高，西格玛数=UCL/σ。我原来的理解，西格玛是表现在不良率上的，而不是偏差，但现在看来是通过标准偏差来表征的。 2.请问图中右下角p(d)是什么意思？ 3.规格上下限是自己定的不良率允收标准吗？ 4.目标规格值T是指什么？谢谢！ 5.根据σ来定转折点，这几个转折点有何实际应用意义？ 正态分布中的标准偏差σ和6Sigma关系 1.标准偏差σ和6Sigma是两个不同概念 标准偏差σ是相对平均值的离散度，是统计量， 而6Sigma水平是与平均值，标准差σ，规格中心，公差限相比较，是过程满足要求能力的表示。越高越好。 6Sigma水平=(USL-LSL)/2σ 2.p(d)是指超出规范值的不良率 3.规格上下限是产品的规格要求， 4.目标规格值T是指规格的中心值。 5.根据σ来定转折点的意义是在规范公差内容纳的σ个数越多越好，说明偏差值小。 σ值是指示过程作业状况良好程度的标尺。σ值越高，则过程状况越好。σ值用来测量过程完成无缺陷作业的能力，因为缺陷在任何情况下都会导致客户的不满意。换言之，σ值指示了缺陷发生的频度，σ值越高；过程不良品率越低。当σ值增大时，不良品率降低、品质成本降低，过程周期时间缩短，客户满意度提高。当σ值达到6时，即6σ的品质，表示“每百万单位只有3.4个不良率”，品质长期达标率为99.99966%。相对而言，当σ值只有3时，即3σ品质，表示“每百万单位有66807个不良品’，合格率为93.32%。 σ值是一个统计量，它用来表征数据的离散程度，对于正态分布，σ值越大，“倒钟型”就越扁，反之，就越集中，越“瘦”，越细长；另外“当σ值达到6时，即6σ的品质”这个说法是不正确的，所谓6σ的水平是指|USL-LSL|/2σ=6，这表征的是你的制程满足规格的能力，在考虑中心值偏移目标之1.5σ的情况下，它的缺陷率（即超出规格的值的比率）为3.4ppm 方差是(每个值-平均值)的平方然后再和,除以(样本量-1). σ值是一个统计量，是从抽样的数据中计算出来的，与产品公差和产品标准值没有关系，6σ如果考虑没有偏差是十亿分之二的不良，就是统计值的中心值和产品的标准值总是重回时偏差为0的不良率，有1.5的偏差时才是3.4ppm的不良率 σ是一个标准偏差，它是指数据与数据之间的偏差程度，西格玛本身不是指频度 看到有人对σ的解释，我觉得是有偏差的，特别是5楼的回答，制程能力达到6σ之后它所对应的不良率为3.4PPM而且已经是考虑了1.5个σ的偏差了，所以说什么西格玛值越大越好，完全是错误的，只有z=|USP-LSP|/6σ这个值才是越大越好，所以σ应该是越小越好，同时我们也可以从σ的定义来看，他是指偏差，偏差当然是越小越好啊。所以5楼的回答应该是属于误人子弟 σ值是通过计算而来的，用来考察离散度，在公差内容纳的σ值个数越多越好，如σ值=1，公差是6，表示能容纳6个σ值
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 什么是6西格玛 "σ"是希腊文的字母，是用来衡量一个总数里标准误差的统计单位。一般企业的瑕疵率大约是3到4个西格玛，以4西格玛而言，相当于每一百万个机会里，有6210次误差。如果企业不断追求品质改进，达到6西格玛的 6西格玛 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 什么是6西格玛 "σ"是希腊文的字母,是用来衡量一个总数里标准误差的统计单位。一,以4西格玛而言般企业的瑕疵率大约是3到4个西格玛,相当于每一百万个机会里,有6210次误差。如果企业不断追求品质改进,达到6西格玛的程度,绩效就几近于完美地达成顾客要求,在一百万个机会里,只找得出3.4个瑕疪。 6西格玛(6Sigma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。6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。 6西格玛的主要原则(一
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 什么是6西格玛 "σ"是希腊文的字母，是用来衡量一个总数里标准误差的统计单位。一般企业的瑕疵率大约是3到4个西格玛，以4西格玛而言，相当于每一百万个机会里，有6210次误差。如果企业不断追求品质改进，达到6西格玛的 在推动6西格玛时,企业要真正能够获得巨大成效,必须把6西格玛当成一种管理哲学。这个哲学里,有六个重要主旨,每项主旨背后都有很多工具和方法来支持. 6西格玛的主要原则(二 真诚关心顾客。 6西格玛把顾客放在第一位。例如在衡量部门或员工绩效时,必须站在顾客的角度思考。先了解顾客的需求是什么,再针对这些需求来设定企业目标,衡量绩效。 6西格玛的主要原则(三 根据资料和事实管理。 近年来,虽然知识管理渐渐受到重视,但是大多数企业仍然根据意见和假设来作决策。6西格玛的首要规则便是厘清,要评定绩效,究竟应该要做哪些衡量(measurement,然后再运用资料和分析,了解公司表现距离目标有多少差距。 6西格玛的主要原则(四 以流程为重。 无论是设计产品,或提升顾客满意,6西格玛都把流程当作是通往成功的交通工具,是一种提供顾客价值与竞争优势的方法。 6西格玛的主要原则(五 主动管理。 企业必须时常主动去做那些一般公司常忽略的事情,例如设定远大的目标,并不断检讨;设定明确的优先事项;强调防范而不是救火;常质疑「为什么要这么做」,而不是常说「我们都是这么做的。」
（六西格玛管理）方差和标 准差
4.4方差和标准差 〖教学目标〗 ◆1、了解方差、标准差的概念. ◆2、会求壹组数据的方差、标准差，且会用他们表示数据的离散程度． ◆3、能用样本的方差来估计总体的方差． ◆4、通过实际情景，提出问题，且寻求解决问题的方法，培养学生应用数学的意识和能力．〖教学重点和难点〗 ◆教学重点：本节教学的重点是方差的概念和计算。. ◆教学难点：方差如何表示数据的离散程度，学生不容易理解，是本节教学的难点. 〖教学过程〗 壹、创设情景，提出问题 甲、乙俩名射击手的测试成绩统计如下表： ①请分别算出甲、乙俩名射击手的平均成绩； ②请根据这俩名射击手的成绩于图中画出折线图； 二、合作交流，感知问题 请根据统计图，思考问题： ①、甲、乙俩名射击手他们每次射击成绩和他们的平均成绩比较，哪壹个偏离程度较低？ ②、射击成绩偏离平均数的程度和数据的离散程度和折线的波动情况有怎样的联系？ ③、用怎样的特征数来表示数据的偏离程度？可否用各个数据和平均的差的累计数来表示数据的偏离程度？
④、是否可用各个数据和平均数的差的平方和来表示数据的偏离程度？ ⑤、数据的偏离程度仍和什么有关？要比较俩组样本容量不相同的数据的偏离平均数的程度，应如何比较？ 三、概括总结，得出概念 1、根据之上问题情景，于学生讨论，教师补充的基础上得出方差的概念、计算方法、及 用方差来判断数据的稳定性。 2、方差的单位和数据的单位不统壹，引出标准差的概念。 （注意：于比较俩组数据特征时，应取相同的样本容量，计算过程可借助计数器） 3、现要挑选壹名射击手参加比赛，你认为挑选哪壹位比较适宜？为什么？ （这个问题没有标准答案，要根据比赛的具体情况来分析，作出结论） 四、应用概念，巩固新知 1、已知某样本的方差是4，则这个样本的标准差是。 2、已知壹个样本1，3，2，X，5，其平均数是3，则这个样本的标准差是。 3、甲、乙俩名战士于射击训练中，打靶的次数相同，且中环的平均数X甲=X乙，如果甲的 射击成绩比较稳定，那么方差的大小关系是S2甲S2乙 4、已知壹个样本的方差是S=[（X1—4）2+（X2—4）2+…+（X5—4）2]，则这个样本的平 均数是，样本的容量是。 ５、八年级（５）班要从黎明和张军俩位侯选人中选出壹人去参加学科竞赛，他们于平时的５次测试中成绩如下（单位：分） 黎明：652653654652654 张军：667662653640643 如果你是班主任，于收集了上述数据后，你将利用哪些统计的知识来决定这壹个名额？（解
《概率论与数理统计》总复习提纲 第一块随机事件及其概率 内容提要 基本内容：随机事件与样本空间，事件的关系与运算，概率的概念和基本性质，古典概率，几何概率，条件概率，与条件概率有关的三个公式，事件的独立性，贝努里试验. 1、随机试验、样本空间与随机事件 （1）随机试验：具有以下三个特点的试验称为随机试验，记为. 1）试验可在相同的条件下重复进行； 2）每次试验的结果具有多种可能性，但试验之前可确知试验的所有可能结果； 3）每次试验前不能确定哪一个结果会出现. （2）样本空间：随机试验的所有可能结果组成的集合称为的样本空间记为Ω；试验的每一个可能结果，即Ω中的元素，称为样本点，记为. （3）随机事件：在一定条件下，可能出现也可能不出现的事件称为随机事件，简称事件；也可表述为事件就是样本空间的子集，必然事件（记为）和不可能事件（记为）. 2、事件的关系与运算 （1）包含关系与相等：“事件发生必导致发生”，记为或；且. （2）互不相容性：；互为对立事件且. （3）独立性： （1）设为事件，若有，则称事件与相互独立. 等价于：若 (). （2）多个事件的独立：设是n个事件，如果对任意的，任意的 ，具有等式，称个事件相互独立． 3、事件的运算 （1）和事件（并）：“事件与至少有一个发生”，记为. （2）积事件（交）：“事件与同时发生”，记为或.
（3）差事件、对立事件(余事件)：“事件发生而不发生”，记为称为与的差事件； 称为的对立事件；易知：. 4、事件的运算法则 1) 交换律：，； 2) 结合律：，； 3) 分配律：，； 4) 对偶(De Morgan)律：，， 可推广 5、概率的概念 （1）概率的公理化定义： （2）频率的定义：事件在次重复试验中出现次，则比值称为事件在次重复试验中出现的频率，记为，即. （3）统计概率：称为事件的（统计）概率. 在实际问题中，当很大时，取 （4）古典概率：若试验的基本结果数为有限个，且每个事件发生的可能性相等，
