领导层的作用
建立组织对精益六西格玛的期望
建立精益六西格玛的愿景（Vision）
制定中长期目标（2～5年目标）
建立和保持组织中的精益六西格玛热情
建立合适的财务评估体系
确保最优秀的人员参与精益六西格玛活动
为精益六西格玛活动提供资源
定期回顾精益六西格玛推行进度，排除过程障碍倡导者（Champion）
职责之一：业务领导
识别和优先排序项目
批准项目
建立项目推行的监控、评估系统
定期评审项目，监控项目整体状况和具体项目进度排除项目实施过程中的障碍
在跨部门间推动项目
职责之二：资源管理者
人力资源,物品资源
财政资源,时间资源
职责之三：激励者
在组织中沟通和分享精益六西格玛的愿景和使命培养和维持精益六西格玛的氛围
对精益六西格玛人员如黑带/绿带进行激励
承认、分享和庆祝成功
创造和提供机遇
职责之四：支持者(support)
建立人员选择标准和流程
建立项目选择流程
建立项目评估流程
建立人员评估、奖励和惩罚体系
建立预算流程
定义角色、职责和结构
建立认证流程
建立人员裁减政策和流程
黑带大师（Master Black Belt）
良师
理解精益六西格玛所有角色的作用，指导他们获得最大的成功。
理解精益六西格玛工具及如何提供分析支持，并指导在项目中如何合理选择和使用这些工具。
培训师
编写精益六西格玛技能培训教材，为所有精益六西格玛参与者培训。
黑带（Black Belt）
黑带是实施精益六西格玛过程中的专家。完成精益六西格玛改进项目是他们对公司的贡献。
他们全职领导完成精益六西格玛改进项目。
他们同时应付6－8个项目的进行。
他们是变革的代表，他们将引导组织中的变革。他们理解和使用管理语言，以及个人贡献者的语言。
如果需要的话，他们可以成为教师。
他们常被派到有挑战性的项目中。
绿带（Green Belt）
绿带是兼职的精益六西格玛项目实施者。
绿带将精益六西格玛用于日常工作。
精益六西格玛的应用因绿带的工作量而定。
精益六西格玛工具应用的知识可能因使用机会而限制。
绿带通常与黑带有着及其密切的关系。平衡计分卡（BSC）是一套从四个方面对公司战略
管理的绩效进行财务与非财务综合评价的评分卡
片，是一个科学的集公司战略管理控制与战略管理
的绩效评估于一体的管理系统
学习成长驱动内部过程驱动顾客驱动财务
质量管理发展史
质量检验阶段
时间：19世纪末到二十世纪30年代
特点：事后检验
著名人物：
泰勒的科学管理，首次把质量检验从生产过程中分
离出来；
统计质量控制阶段
时间：20世纪40，50年代
特点：数理统计方法和质量管理相结合
著名人物：
19世纪20年代，休哈特博士提出过程控制理论
19世纪20年代，道奇提出抽样检验方法
全面质量管理阶段
时间：20世纪60年代以来
特点：把质量问题作为一个有机整体加以综合分析
研究，实施全员、全过程、全企业的管理；
著名人物：
1961年，美国通用电气公司费根堡姆提出全面质量
管理概念；
戴明
1950访问日本传授统计质量管理理论；
85％的质量问题由于管理系统造成的，15％的质量
问题是员工造成；
使用统计质量控制来识别变异的特殊原因和普遍
原因。
朱兰
1928《生产问题的统计方法应用》
1951《质量控制手册》
朱兰的著名质量管理三部曲：
质量策划,质量控制,质量改进
项目管理的重要性
项目管理能够推动在部门和部门的界限之间开展
工作，并且在预算的资源和时间里达成项目的目
标；
六西格玛黑带应具备“管理项目并且使之完成的能
力：一种在固定时间里完成项目并获得显著效果的
坚持”；
项目管理和项目利益最大化的区别在于：
项目管理关注如何正确的做事情；
项目利益最大化关注做正确的事情。
项目的衡量指标目标的SMART原则
S：(Specific) 具体的：
M：(Measurable) 可测量的：
A：(Attainable) 可实现的：
R：(Relevant) 相关的：
T：(Time bounded) 时间限制的：
外部客户（External customer）
最终产品的销售对象（End user）
社会，政府
股东
内部客户（Internal customer)
产品的下一道工序
接受服务的部门和人
收集客户声音的方式
书面/邮件调查
优点：成本低，回答者紧迫性低可以自己选择时间
完成调查；
缺点：时间长，返回率低；
电话调查
优点：返回率高，灵活性高，好的调查员能够进行
高质量的调查；
缺点：受时间限制，由于干扰被调查者所以阻力日
益增大。
访问
优点：高效准确，能够识别出客户的重要信息；
缺点：成本高
焦点小组
焦点小组是定性的小组讨论；
优点：可以识别重复出现的重要问题；
缺点：由于参加讨论的人员需要离开其工作地点所
以组织困难。
DPU，DPO和DPMO
DPU：单位产品缺陷数
“U”即为”Units“表示产品件数
DPO：单位机会缺陷率
DPMO：百万机会缺陷数
缺陷率和六西格玛水平，6σ=0.0018 ppm
缺陷率和六西格玛水平（考虑1.5倍s的漂移）
s水平 DPMO
2 308538
3 66807
4 6210
5 233
6 3.4
货币的时间价值
现值（PV）
今天可使用的金额；
终值（FV）
未来可收回或要支付的金额；
净现值（NPV）
投资项目在有效期内或者寿命期内的净现金流量
按一定的折现率折算到零期（现在）的累计现值之
和：
投资回报率（ROI）
收回投资期
收回项目投资的期限
在四年内将收益$2500，如果年利率为8%，则其净
现值为多少？
因此，如果现在投资$1837.57，利率是8%，且按复
利计算的话，4年后的净值为$2500
传统质量成本：
预防成本+鉴定成本+内部故障成本+外部故障成本
不良质量成本：
预防成本和鉴定成本中的不增值部分+现代质量成
本中的故障部分
不增值的预防成本：
为预防故障发生所支付的费用，其中一部分由于不
增值或者效果不理想，则可列入劣质成本。常见的
科目有：
质量策划费用
过程控制费用
客户调查费用
质量培训费以及提高工作能力的费用
产品设计鉴定/生产前预评审费用
质量体系研究和管理费用
供应商评价费用
其他预防费用
寻找问题的鉴定成本：
为评审质量需求是否满足要求而进行的试验、检验
和检查所支付的费用，其中一部分用于分析原因、
纠正措施等则可计入劣质成本。常见的科目有：
外购材料的试验和检验费用
实验室或其他计量服务费用
检验费
试验费
核对工作费
试验、检验装置的调整费
试验、检验的材料与小型质量设备的费用
质量审核费用
外部担保费用
客户满意调查费
产品工程审查和装运发货的费用
现场试验费
其他鉴定成本
内部损失成本：
由于产品或服务在交付前不能满足质量要求所造
成的损失，常见的内部损失成本有：
报废损失费
返工和返修损失费
降级损失费
停工损失费
产品质量事故处理费
内审、外审的纠正措施费
其他内部损失成本
外部损失成本：
由于产品或服务在交付后未能满足质量要求所造
成的损失，常见的内部损失成本有：
投诉费
产品售后服务和保修费
产品责任费
其他外部损失费
项目章程/授权书的组成要素
业务背景（Business needs）
从公司业务的角度对项目的必要性进行阐述；
问题陈述（Problem statement）和目标陈述
项目目前状况的陈述和改进目标的阐述；
项目指标
项目范围
团队成员
时间界限（项目计划）
利益相关者
相关方面的支持和认可（签名）
团队发展阶段
团队工具
名义组技术（Nominal group technique）
作用：
帮助团队从他们提出的想法中选择出少数重要的
想法
多重投票法（Multivoting）
作用：
统一团队想法和决定；
力场分析（Force Field Analysis）
作用：
能够查看各种关系及影响其变化的因素；
力场分析认为一个组织中各种事情的目前状况被
看成是一种平衡状态，维持这种平衡状态的是相反
方向上作用的两组力：驱动力趋向变化；而阻止力
阻碍变化。一项变革不可能在阻力强于驱动力的时
候发生；增加动力无疑会促进变化，但减少阻力也
许会获得更好的效果。
在六西格玛项目中，力场分析能够帮助团队选择实
施变革或新的措施的时机，它还能为我们明确阻力
的来源，有助于做好针对性的工作。
管理和策划工具
亲和图
所谓亲和图，就是针对不很清楚的问题，从浑沌状
态中，将所收集到的语言资料，根据其间的类似性、
亲和性来分析，将问题明确化。
关联图
对于各种复杂性原因缠绕的问题，针对问题将原因
群展开成1次、2次原因，将其因果关系明朗化，
以找出主要原因(必须采取对策的重点项目)。
树图
树图是为达成目标或解决问题，以目的一手段做有
系统的展开，以寻求出最适当手段的方法。
矩阵图
利用二元性的排列，找出其相对因素，探索出问题
之所在、问题形态；也可从二元性关系中，获得解
决问题的构想。
过程决策程序图（PDPC法）
事先预测防患未然之手法
使用时机：
事项进展中给予预测，判断各种问题
为回避重大事故发生
充实计划，以免措手不及
矩阵数据分析法
Units
Defects
DPU=
TOP
Defects
DPO=
)
(
ies
Opportunit
Total
Unit
ies
Opportunit
units
TOP
⨯
=
=
1000000
⨯
=DPO
DPMO
n
i
PV
FV)
1(+
⨯
=
∑=-
+
-
=n
t
t
t
t
i
CO
CI
NPV
00
)
1
)(
(
％
项目的预期成本
项目的预期收益
100
⨯
=
ROI
()57.
1837
08
.0
1
25004-=
+
⨯
=
NPV
又称为主成份分析法，是多变量解析法中的一个方法。
帕累托优先级指数PPI
PPI=项目节约的费用*项目成功的概率/项目需投入的成本*项目完成时间（年）
柏拉图（Pareto Chart）
在十八世纪，意大利经济学家Vilfredo Pareto首次发现；
朱兰博士首次应用在质量改善上；
柏拉图利用“20/80”原则寻找问题的关键的少数。宏观流程图（SIPOC）
SIPOC：Supplier，Input、Process、Output和Customer的缩写；
SIPOC的作用：
定义项目的过程范围提供对项目范围进行管理；
识别关键流程输入（KPIV）和流程输出（KPOV）；确定过程供应商和客户；
帮助识别项目团队人员的组成；
可以作为细节流程图的基础。
利益相关方：
被项目结果所影响的部门或人
影响项目结果的部门或人
有决定权的人
提供资源的部门或人
流程的相关专家
为项目提供数据、信息的部门或人
项目的衡量指标：
问题陈述的标准
问题陈述应该陈述：
什么错了
在哪里发生
什么时候发生
错的程度如何
我是怎么知道错的
问题陈述不应该陈述：
可能的原因
可能的问题解决方案
对其他人或组织的责备
过程图（Flow chart）或者流程图（Process map）：过程图的作用
确定流程范围
描述或者文件化现有流程
确定数据收集点
确定如何、何时或者何处去衡量一个现有流程是否满足客户的要求
记录意外事件的应付计划
确保小组成员和流程日常运作人员对流程的理解达成一致
过程的输入和输出
六西格玛的关注点：流程关键输出变量（KPOV）
对于符合客户需求而言极为重要的过程输出项目；
通过CTQ的分析和SIPOC的分析，可以找到KPOV。
流程关键输入变量（KPIV）
经验证的对于过程整体输出十分重要的变量；
可通过SIPOC，过程图分析，鱼骨图等工具寻找
KPIV；
可通过因果矩阵图选择重要的KPOV和KPIV。
鱼骨图（Fish bone diagram）：
也叫因果图（cause and effect diagram）或石川
图（Ishikawa diagram）
鱼骨图是一种直观的揭示结果和内在原因的一种
图表；
能够分解并且深挖潜在的根本原因；
通常和头脑风暴法相结合。
因果矩阵图（Cause and Effect Matrix）
重点关注客户需求的QFD简化工具；
以流程图作为输入，通过评分来量化X’s并对X’
s进行优先次序的评定；
根据对客户的重要程度对Y进行评分；
根据和Y’s的相关程度对X’s进行评分；
C&E Matrix的输出：
经过优先次序排序的X’s
获得有效的统计结论
假设检验的结论
通过样本数据计算出测试统计量（Test Statistic）
和临界值进行比较，如果测试统计量大于临界值，
则拒绝原假设；
计算出P值和显著性水平a比较，如果P 绝原假设。 假设检验的错误（风险） 第一类错误（a error）：错误的拒绝Ho 第二类错误（b error）：当 Ho有错误时却没有拒 绝 同样样本量的情况下， a和b相互矛盾，要同时降 低a和b必须增大样本量。 检出能力（Power of the test） Ho为假时成功拒绝Ho的概率（成功把差异检测出 来的概率） Power＝1- b 中心极限定理 个体X存在数学期望和方差，其平均值为m，方差 为s2，则无论个体X服从何种分布，当样本量n增 加时，样本平均值X接近于正态分布，并且： 均值的置信区间 当s已知或者样本量很大时（n≥30），则总体均 值m的置信区间为： 当s未知或者样本量较小时（n<30），则总体均值 m的置信区间为： T分布是为抽样分布，其形状与样本量n相关，n 越大，t分布越接近正态分布 比例的置信区间 当满足np≥5&n(1-p)≥5时，总体比例P的置信区 间为： 方差的置信区间 均值和比例的置信区间都是对称的，然而方差的置 信区间并非对称的： 散布的衡量 方差 (Variance)和标准差（Standard deviation） 箱形图（Boxplot） 正态分布 正态分布的密度函数为： 标准正态分布 m=0,s=1，记为X～N(0,1) 一般正态分布转化为标准正态分布：计算标准得分 二项分布 泊松分布 泊松分布常用来为特定时间或空间里某件随机事 件发生次数的概率建立模型。其密度函数为： 泊松分布是属性控制图u图和c图的基础： 泊松分布的重要特点：可叠加性 t分布 类似于正态分布的钟型对称分布，相对于标准正态 分布，t分布是一系列分布，这些分布的形状与自 由度相关。t分布在使用小样本检查总体均值的时 候使用。 t分布的自由度为（n-1） x2分布 x2分布的自由度为列联表的行数减1乘上列数减1 F分布 F分布用来检验两个样本所在总体的方差是否有显 著差异。 F分布有两个自由度，分子自由度为分子样本量减 一，分母自由度为分母样本量减一 Cp,Cpk,Pp,Ppk的使用条件和比较 指数分布 应用场合 指数分布通常被用于许多产品的有用生命周期，指 数分布常用于为具有固定失效率的器件建模，而这 些器件通常是电子器件； 指数分布也具有可叠加性 一元＆多元线性回归 最小二乘法： 各点到直线的距离的平方和最小，即： 最小； 利用最小二乘法可得：μ μ= x n x 2 2 σ σ= n t x n t x n n σ μ σ α α1 ,2/ 1 ,2/- - + ≤ ≤ - n t x n t x n n σ μ σ α α1 ,2/ 1 ,2/- - + ≤ ≤ - n t x n t x n n σ μ σ α α1 ,2/ 1 ,2/- - + ≤ ≤ - )1 , 2 1( 2 2 )1 , 2 ( 2)1 ( )1 ( - - - - ≤ ≤ - n n s n s n α α χ σ χ () () σ μ π σ 2 2 12 2 - = - x e x f σ μ - = x Z x n x x n p p C x p- - =) 1( ) ( ) 1(p np np - = = σ μ ! ) ( x x p x eλλ- = n S x t μ - = 2 2 B A S S F= ST LSL USL Cp σ6 - = ) , ( pU pL C C Min Cpk= LT LSL USL Pp σ6 - = ) , ( pU pL P P Min Ppk= 4 2 S c d R或 1 ) (2 1 - - ∑= n x x n i x x e e x pλ θλ θ - - = = 1 ) ( λ μ 1 = 2 2 1 λ σ= 2 ^ ) (y y i - ∑ 2 2 1 1 )x ( x n y x xy n b n x b n y b ∑ - ∑ ∑ ∑ - ∑ = ∑ - = ∑ ε + ⨯ + =X b b Y 1 客户需求量正常定额生产时间= TaktTime 决定系数（Determination Coefficient ） SSregression 占SSTotal 的比值叫做决定系数R2，它反映的模型的拟合程度。 相关和回归的异同 相同点 1.理论和方法具有一致性； 2.无相关就无回归，相关程度越高，回归越好； 3.相关系数和回归的决定系数可以互相推算。 不同点 1.相关分析中，x 与y 对等，回归分析中，x 与y 要确定自变量和因变量； 2.相关分析中x ，y 均为随机变量，回归分析中，只有y 为随机变量； 3.相关分析测定相关系数和方向，回归分析用回归模型进行预测和控制。 Z 检验 （Z test ） 原假设和备择假设 原假设Ho ：m ＝m0 备择假设： 双边检验Ha ：m ≠m0 单边检验Ha ：m>m0 或者 m 单样本t 检验 （One sample t test ） 原假设和备择假设 原假设Ho ：m ＝m0 备择假设： 双边检验Ha ：m ≠m0 单边检验Ha ：m>m0 或者 m F 检验（F test ） 原假设和备择假设 原假设Ho ：s2A ＝s2B 备择假设：s2A ≠s2B 单个比例检验（1 proportion test ） 检验方法 正态近似，转换成Z 检验 正态近似的条件：（np ≥5)＆(n(1-p) ≥5) 独立双样本t 检验（2 sample t test ） T 值的计算 s 相等时 s 不等时 实际频数（fo ）和预期频数（fe ） 实际和理论差异的衡量： 均方（Mean of Square ） 均方（Mean of Square ）等于平方和除以自由度，均方即是方差 方差分析的自由度 因子自由度DFFactor 为因子数量减一 残差自由度DFError 为每组数据个数减一后再相加 方差分析的显著性测试 ANOVA 的适用条件 样本数据是独立的 样本数据是随机抽取的 各组数据服从正态分布 方差大致相同 ANOVA 的种类和应用场合 参数检验和非参数检验的比较 威尔科克森符号秩检验（1 sample Wilcoxon ） 应用场合 数据是连续的并且分布是对称的； 如果总体服从正态分布，那么威尔科克森符号秩检验比相应的参数检验方法在精确度上要逊色； 如果总体服从正态分布外的分布，威尔科克森符号秩检验比相应的参数检验方法要有力。 曼－惠特尼检验（Mann-Whitney) 应用场合 数据是连续的或者是具有顺序刻度的属性数据； 两组样本是从具有相同形状（方差相同)的分布随机抽取而来； 如果总体服从正态分布，那么曼－惠特尼检验比相应的参数检验方法在精确度上要逊色；如果总体服从正态分布外的分布，曼－惠特尼检验比相应的参数检验方法要有力。 如果两组数据所在同体的形状不同（方差不同），那么使用不同方差的2t test 更合适。 克鲁斯卡尔－沃利斯检验（Kruskal-Wallis ） 应用场合 连续型数据； 几组数据所在分布的形状一致（方差相同），但对数据是何种分布没有限制； Mode Median 应用场合 连续型数据； 几组数据所在分布的形状一致（方差相同），但对数据是何种分布没有限制； 相对于克鲁斯卡尔－沃利斯检验，Mode Median 对极端值的存在更加稳健，因此适用于数据分析的初期。 因子可以是可控的和不可控。 DOE 实验中选择可控的因子作研究。 Placket-Burman 实验 实验运行的次数总是4的倍数。 两阶交互作用与主效应相互混淆，所以研究仅限于主效应。 田口对质量的衡量：S/N 比（信噪比） 望目特性质量特征S/N 比： 望大特性质量特征S/N 比： 望小特性质量特征S/N 比： SPC 的目的和利益 监控过程状态； 识别特殊原因的波动； 以预防的方式改进生产力； 能够有效的预防缺陷； 识别何时对过程进行改进，避免对过程过度调整； 提供了诊断的信息； 提供了过程能力的信息。 DFSS 方法：IDOV 生产节拍（Takt time ） TPM 的目标 “零”非计划停机 “零”缺陷 “零”速度损失 “零”意外事故 “零”设备实效 寿命周期损失最小化 TPM 的指标 开动率（ Availability ） 考察设备受坏机影响的状态 效率 考察设备的生产效率 速度开动率 净开动率 质量（Quality ） 总体设备效能OEE （Overall Equipment Effectiveness ） 方差分析种类 应用场合 单因子方差分析 单个因子多个水平 双因子方差分析 两个因子多个水平 平衡型方差分析 每个组合都有相同个数的数据 一般线性模型 能把平衡型 ANOVA 方法伸展 致非平衡数据 参数检验方法 非参数检验方法 作用 工具 工具 作用 对比单个样本所在总体均值与某一目标值 1 sample t 1 sample sign （符号检验） 1 sample Wilcoxon （威尔科克森符号秩检验） 对比单个样本所在总体中位数与某一目标值 对比两个样本所在总体的均值 2 sample t Mann-Whitney （曼－惠特尼检验） 对比两个样本所在总体的中位数 对比多个样本所在总体的均值 ANOVA Mood ’s Median Kruskal-Wallis （克鲁斯卡尔－沃利斯检验） 对比多个样本所在总体的中位数 Total gression SS SS R Re 2= n t x n t x n n σ μσ αα1,2/1,2/--+≤≤-n S X t 0μ-= 22B A S S F = ) 1()(000p np p p n Z --= 总计行小记 列小记⨯=⨯=Grandtotal Rowtotal l Columetota f e () e e o f f f 2-Factor Factor Factor DF SS MS =Error Error Error DF SS MS =Error Factor MS MS F = {} 22)(log 10/S m y N S +--=负荷时间负荷时间－非计划时间负荷时间运行时间ty Availabili = =净开动率速度开动率⨯=e Performanc 实际生产周期理论生产周期速度开动率=运行时间实际加工时间净开动率=生产数量合格数量 = Quality Quality e Performanc ty Availabili OEE ⨯⨯= 选择和应用控制图 控制图的选择：变量控制图（Variables charts ） 控制限的计算：变量控制图 控制图的选择：属性控制图（Attributes charts ） 控制限的计算：属性控制图 控制图的失控判断标准 以下四种规则适用于平均值图、个体图、极差图、标准差图、p 、np 、c 和u 图： 以下四种规则只适用于平均值图和个体图 预控制图的使用 阶段一：验证过程 连续生产五件部品，如果五件部品都落在绿色区域则过程合格。 阶段二：监控过程偏移 方法：在开始生产前或者生产过程中连续生产两件部件； 规则 继续： 两个部件都落在绿色区域； 一个部件落在绿色区域，另一个落在黄色区域。 调校： 两个部件落在同一边的黄色区域。 停止： 一个部件出现在红色区域； 两个部件落在不同侧的黄色区域。 公差设计 损失函数在公差设计中的应用 损失函数中k 是和y 无关的系数，所以： 公差的确定 由以下的公式就可以得出公差的确定方法： FMEA 的表格 控制图种类 中心位置控制限 散布控制限 平均值极差图 Xbar-R chart 平均值标准差图 Xbar-S chart 个体移动极差图 I-MR chart 控制图种类 控制限计算公式 要求 不合格品数图 np chart 样本量n 固定 np ≥5＆n(1-p)≥5 不合格品率图 p chart 样本量n 不一定固定 np ≥5＆n(1-p)≥5 控制限随n 变化而变化 不合格数图 C chart 样本量n 固定 c ≥5 单位不合格数图 u chart 样本量n 不一定固定 nu ≥5 控制限随n 变化而变化 R A X 2X UCL +=R A X 2X LCL -=R D 4R UCL =R D 3R LCL =S A X 3X UCL +=S A X 3X LCL -=S B 4S UCL =S B 3S LCL =MR E X 2I UCL +=MR E X 2I LCL -=MR D 4MR UCL =MR D 3MR LCL =) P -(1P n 3nP CL np ±=n ) P -(1P 3 P CL p ±=c ±=c CL c n u u ± =u CL 2m ) k(y L(y)-= I 精益六西格玛概述 A. 六西格玛的基本原理和基本概念 描述六西格玛核心理念、方法论及其发展过程。描述六西格玛对整个组织的价值。描述六西格玛方法论及其主要模式（DMAIC和DFSS）（理解） B. 六西格玛与精益管理的融合 描述精益管理的核心理念、基本原则、常用工具及其发展过程。描述六西格玛与精益管理的结合及其管理特点。（理解） C. 精益六西格玛管理的组织和实施 1. 精益六西格玛管理的组织结构：掌握实施精益六西格玛管理需要建立的基础架构。（理解） 2. 精益六西格玛管理实施的角色和职责：定义和描述精益六西格玛管理实施的角色和职责（如黄带、绿带、黑带、资深黑带、流程负责人、倡导者和财务人员）。（理解） D. 项目团队 1. 团队作用：识别项目团队在组织中是如何运行的，及他们的价值。（应用） 2. 团队发展的不同阶段：描述团队发展的不同阶段：形成期、震荡期、规范期、执行期。（理解） 3. 团队工具：定义头脑风暴法、多轮投票法和名义小组技术，描述如何在团队管理中运用这些工具。（应用） 4. 团队沟通：解释团队如何沟通，及其如何通过沟通支持项目取得成功。（理解） E.项目管理常用工具 掌握精益六西格玛实施过程中常用的项目管理工具，如：亲和图、矩阵图、关联图和树型图、PDPC等。（应用） II界定阶段 A. 改进机会的识别 1. 顾客需求：定义顾客类型和顾客需求，描述如何将顾客需求转化为可量化的关键质量特性。（应用） 2. 项目选择：描述如何识别改进机会，并选择精益六西格玛项目。（应用） B. 过程的基本概念 1. 过程及其输入输出：掌握过程的基本概念，使用SIPOC（供应商、输入、过程、输 出、顾客）识别和定义重要的过程要素。（应用） 2. 过程绩效度量指标：掌握项目实施过程中常用的度量指标，如：单位缺陷数(DPU)、 百万机会缺陷数(DPMO)、流通合格率(RTY)、周期时间、质量成本和库存周转率等。 （应用） 3. 利益相关方分析：了解利益相关方的界定，如何基于精益六西格玛项目识别利益相 关方，以及他们对项目实施的影响。（理解） C. 不良质量成本 了解质量成本的概念，包括质量成本分类。了解不良质量成本的概念与应用。（理解）D. 价值链与价值流图 了解价值、价值链和价值流图及其作用。（理解） E. 精益六西格玛项目管理 1.项目立项表：描述建立项目立项表的目的，及立项表的组成要素：问题陈述、项目范围、项目团队、基线指标和项目目标。（应用） 2.项目计划：定义任务分解（WBS）、甘特图，并描述如何应用这些工具来规划和监控项目的实施。（理解） 3.阶段评审：解释节点评审和阶段评审在精益六西格玛项目中的应用。（理解） III测量阶段 A. 数据 1. 数据类型 定义和区分不同类型的数据。（应用） 2. 过程波动 描述和区分普通因素和特殊因素等不同类型的波动。（理解） 3．抽样方法 了解简单随机抽样（抽签法、计算机模拟法）和分层抽样（比例分配法）等方法。（应用） 4. 数据收集方法 能够使用多种数据收集方法（包括调查、访谈、检查表和清单）来收集数据。（应用） 5. 数据收集计划 描述数据收集计划的关键要素，包括操作定义、操作规范、数据来源、收集数据的方法和频率。了解数据收集计划的重要性。（应用） B.常用统计分布和描述性统计 1. 常用统计分布 理解正态分布及其特点，了解其它常见分布类型。（理解） 2. 描述性统计 一、***卡方检验、卡方分布 B 假设宽严程度相同。卡方值较大，同时，P值小于0.05显著，因此，显著不同MINITAB分析步骤 新制作表格 题目： B A. 将C2及C3两列数据放入卡方检验表，进行卡方检验 B. 将C2及C4两列数据放入卡方检验表，进行卡方检验 C. 将C2及C5两列数据放入卡方检验表，进行卡方检验 D. 将C3及C4两列数据放入卡方检验表，进行卡方检验 B、C、D A. 卡方检验的P值小于0.05，则说明3条生产线的不良率没有显著差异 B. 卡方检验的P值小于0.05，则说明3条生产线的不良率有显著差异 C. 卡方贡献最大者在生产线1行中不良数项上，其值为8.352，1号生产线的不良数23高于期望的12.7，这说明1号生产线不良率显著高于其他条生产线 D. 卡方贡献次大者在生产线2行中不良数项上，其值为4.259，2号生产线的不良数15低于期望的25.4，这说明2号生产线不良率显著低于其他条生产线 C A.把C7、C8两列输入MINITAB，进行卡方检验 B.把C7、C9两列输入MINITAB，进行卡方检验 C.把C2列当作行因子，把C3列当作列因子，把C1列当作层因子，进行卡方检验 D.把C1列当作行因子，把C3列当作列因子，把C2列当作层因子，进行卡方检验 卡方为六个相加，DF=3-1 题目：某企业在下料过程中需要从一块钢板上截出一些边长为X的正方形块料。已知X服从正态分布，工程师们关注的关键质量特性是正方形块料的面积X^2，他们想了解块料面积的分布，有关块料面积应服从的分布，下列说法正确的是：A A. 块料面积一定不再是正态分布 B. 块料面积仍是正态分布 C. 块料面积通常会是双峰分布 D. 块料面积一定是指数分布 变量可以被分为连续性变量(定距、定比)和分类变量，后者又被细分为有序、无序变量两种。对于各组所在总体的定量变量(即连续性变量)的平均水平，可以使用t检验和方差分析方法进行比较，秩和检验则用于比较各组所在总体为有序分类变量的分布情况是否相同。这里将要介绍的卡方检验主要用于无序分类变量的统计推断，是在应用的程度上可以和t检验相媲美的另一种常用检验方法。 卡方检验最常见的用途就是考察无序分类变量各水平在两组或多组之间的分布是否一致。实际上，除了这个用途之外，卡方检验还有更广泛的应用。具体而言，其用途主要包括以下几个方面。 (1)检验某个连续变量的分布是否与某种理论分布相一致。如是否符合正态分布、是否服从均匀分布、是否服从Poisson分布等。 (2)检验某个分类变量出现的概率是否等于指定概率。如在36选7的彩票抽奖中，每个数字出现的概率是否各为1/36;掷硬币时，正反两面出现的概率是否均为0.5。 (3)检验某两个分类变量是否相互独立。如吸烟(二分类变量:是、否)是否与呼吸道疾病(二分类变量:是、否)有关;产品原料种类(多分类变量)是否与产品合格(二分类变量)有关。 (4)检验控制某种或某几种分类因素的作用以后，另两个分类变量是否相互独立。如在上例中，控制性别、年龄因素影响以后，吸烟是否和呼吸道疾病有关;控制产品加工工艺的影响后，产品原料类别是否与产品合格有关。 中国质量协会注册六西格玛黑带知识大纲（试行） I. 在全企业的展开（7） A. 组织的价值观 1. 六西格玛价值观 理解六西格玛的组织价值和它的理念、目标和定义。（理解） 2. 业务系统和过程 理解和区别业务系统和过程之间的相互关系。（理解） 3. 过程输入、输出和反馈 描述过程的输入、输出和反馈对整个系统的影响。（理解） B. 领导能力 1.领导 理解在六西格玛推进过程中领导的角色（例如资源、组织架构）。（理解） 2.六西格玛角色和责任 理解黑带、黑带大师、绿带、倡导者、执行领导者和过程所有者等角色。（理解） C. 组织的目标 理解关键驱动因素；理解关键度量指标/平衡记分卡。（理解） 1.把项目与组织目标相联系 描述项目选择过程，包括知道何时使用六西格玛改进方法（DMAIC），而不是使用其他的解决问题的工具，并且确保项目与组织目标相联系。（理解） 2.风险分析 描述战略型风险分析的目的和益处，如SWOT、情景策划，包括在一个项目或过程中优化的要素可能导致对整个系统产生不利影响。（理解） 3.闭环评价和知识管理 对达到目标的项目进行文件化，将获得的经验和教训进行管理，以便识别新的机会。（理解） D. 六西格玛与质量管理发展史 了解六西格玛中使用的持续改进工具的起源（如戴明、朱兰、休哈特、石川馨、田口等）。（理解） II. 过程管理（7） A. 过程与职能的视角 1.过程要素 理解过程的组成部分和界线。（分析） 2.所有者和相关方 识别过程的所有者，内部和外部顾客及其他相关方。（分析） 3.项目管理与益处 理解管理项目与使项目给经营带来最大利益之间的区别。（分析） 4.项目测量 建立关键绩效度量指标和适宜的项目文档。（分析） B. 顾客的声音 1.识别顾客 学习六西格玛，你需了解的知识点 六西格玛 1、Black Belt 黑带：来源于公司每个部门，历经6西格玛改善全过程和专用工具的全方位培训，了解6西格玛改善全过程，具备很强的协调性，具体指导或领导6西格玛改善项目的开展。 2、Box - plot 箱线图：同时呈现每个子群分布特征的五个统计量的坐标图。 3、Cause-Effect Diagram 因果图：也称“石川图”、“鱼刺图”，是揭示质量特性波动与潜在原因的关系，即表达和分析因果关系的一种图表。 4、Continuous Data 计量数据：经过测量取得的可以随意取值的连续型数据。 5、Control Chart 控制图：以统计推断理论为基础，设置统计控制限，按时间坐标显示独立测量值、平均值或其他统计值的折线图。 6、DPMO （Defect Per Million Opportunity）百万缺陷机会缺陷数 7、DPO （Defect Per Opportunity）单位机会缺陷数 8、FMEA 失效模式与影响分析：用来分析产品或服务及其过程由于失效导致风险的方法。 9、Histogram 直方图：用宽度一样的矩形表达数据分布的图形工具。 10、KPIV （Key Process Input Variables）关键过程输入变量 11、Mini-Tab 6西格玛常使用的一种统计软件 12、MSA （Measure System Analysis）测量系统分析 13、Multi-Vari Chart 多变量图：直观地提供过程各影响因素之间的关系以及它们对过程输出影响的坐标图。 Null - Hypothesis 零假设，缩写为H0 14、Pareto Chart 排列图：又称帕累托图，由1个横坐标、2个纵坐标、几个按高低顺序排列的矩形和一条累积百分比折线组成的分析图表。 15、Regression Analysis 回归分析：变量间关系的分析方法。 16、COPQ （Cost Of Poor Quality）不良质量成本损失：由于缺陷或不良质量造成的成本损失。 17、CTQ （Critical to Quality）关键质量特性：满足关键的顾客要求或过程要求的产品或过程特性。 18、DOE （Design of Experiment）实验设计：析因实验和相应的改进方法。 19、ANOVA 方差分析：将因素对质量特性的影响与误差对质量特性的影响加以区分并做出估算，随后开展比较，分析、推断哪些因素或哪些因素间的交互作用对质量特性有显著影响。 = ⨯ = ⨯ + Defects 领导层的作用 建立组织对精益六西格玛的期望 建立精益六西格玛的愿景〔Vision 〕 制定中长期目标〔2～5 年目标〕 建立和保持组织中的精益六西格玛热忱建立适宜的财务评估体系 确保最优秀的人员参与精益六西格玛活动为精益六西格玛活动供给资源 定期回忆精益六西格玛推行进度，排解过程障碍 提倡者〔Champion 〕 职责之一：业务领导 识别和优先排序工程批准工程 建立工程推行的监控、评估系统 定期评审工程，监控工程整体状况和具体工程进度排解工程实施过程中的障碍 在跨部门间推开工程 职责之二：资源治理者人力资源,物品资源 财政资源,时间资源职责之三：鼓励者 在组织中沟通和共享精益六西格玛的愿景和使命培育和维持精益六西格玛的气氛 对精益六西格玛人员如黑带/绿带进展鼓励成认、共享和庆祝成功 制造和供给机遇 职责之四：支持者(support) 绿带〔Green Belt 〕 绿带是兼职的精益六西格玛工程实施者。绿带将精益六西格玛用于日常工作。 精益六西格玛的应用因绿带的工作量而定。 精益六西格玛工具应用的学问可能因使用时机而限制。 绿带通常与黑带有着及其亲热的关系。 平衡计分卡〔 BSC 〕是一套从四个方面对公司战略治理的绩效进展财务与非财务综合评价的评分卡 片，是一个科学的集公司战略治理掌握与战略治理的绩效评估于一体的治理系统 学习成长驱动内部过程驱动顾客驱动财务 质量治理进展史质量检验阶段 时间：19 世纪末到二十世纪 30 年月特点：事后检验 著名人物： 泰勒的科学治理，首次把质量检验从生产过程中分别出来； 统计质量掌握阶段 时间：20 世纪 40，50 年月 特点：数理统计方法和质量治理相结合 工程治理和工程利益最大化的区分在于： 工程治理关注如何正确的做事情； 工程利益最大化关注做正确的事情。 工程的衡量指标目标的 SMART 原则S ：(Specific) 具体的： M ：(Measurable) 可测量的： A ：(Attainable) 可实现的： R ：(Relevant) 相关的： T ：(Time bounded) 时间限制的： 外部客户〔External customer 〕 最终产品的销售对象〔End user 〕 社会，政府 股东 内部客户〔Internal customer) 产品的下一道工序 承受效劳的部门和人 收集客户声音的方式 书面/邮件调查 优点：本钱低，答复者紧迫性低可以自己选择时间完成调查； 为预防故障发生所支付的费用，其中一局部由于不增值或者效果不抱负，则可列入劣质本钱。常见的 DPMO ：百万时机缺陷数 科目有： DPMO DPO 1000000 质量筹划费用 过程掌握费用 客户调查费用 缺陷率和六西格玛水平， 6σ=0.0018 ppm 质量培训费以及提高工作力量的费用缺陷率和六西格玛水平〔考虑 1.5 倍 s 的漂移〕 产品设计鉴定/生产前预评审费用 s 水平 DPMO 质量体系争论和治理费用 2 308538 供给商评价费用 3 66807 其他预防费用 4 6210 5 233 查找问题的鉴定本钱： 6 3.4 为评审质量需求是否满足要求而进展的试验、检验和检查所支付的费用，其中一局部用于分析缘由、 货币的时间价值 订正措施等则可计入劣质本钱。常见的科目有： 现值〔PV 〕 外购材料的试验和检验费用 今日可使用的金额； 试验室或其他计量效劳费用 终值〔FV 〕 检验费 将来可收回或要支付的金额； 试验费 FV PV (1 i )n 核对工作费 试验、检验装置的调整费 试验、检验的材料与小型质量设备的费用质量审核费用 外部担保费用 净现值〔NPV 〕 客户满足调查费 投资工程在有效期内或者寿命期内的净现金流量 产品工程审查和装运发货的费用按肯定的折现率折算到零期〔现在〕的累计现值之 现场试验费 建立人员选择标准和流程 建立工程选择流程 著名人物： 19 世纪 20 年月，休哈特博士提出过程掌握理论 缺点：时间长，返回率低； 调查 和N ：PV = ∑ n (CI - CO )(1+ i )-t 其他鉴定本钱 建立工程评估流程 建立人员评估、嘉奖和惩罚体系建立预算流程 定义角色、职责和构造建立认证流程 建立人员裁减政策和流程 19 世纪 20 年月，道奇提出抽样检验方法全面质量治理阶段 时间：20 世纪 60 年月以来 特点：把质量问题作为一个有机整体加以综合分析争论，实施全员、全过程、全企业的治理； 著名人物： 1961 年，美国通用电气公司费根堡姆提出全面质量 优点：返回率高，敏捷性高，好的调查员能够进展高质量的调查； 缺点：受时间限制，由于干扰被调查者所以阻力日益增大。 访问 优点：高效准确，能够识别出客户的重要信息； 缺点：本钱高 t =0 t t 内部损失本钱： 由于产品或效劳在交付前不能满足质量要求所造成的损失，常见的内部损失本钱有： 报废损失费 返工和返修损失费降级损失费 投资回报率〔ROI 〕 停工损失费 黑带大师〔Master Black Belt 〕 良师 理解精益六西格玛全部角色的作用，指导他们获得 治理概念； 戴明 1950 访问日本传授统计质量治理理论； 焦点小组 焦点小组是定性的小组争论； 优点：可以识别重复消灭的重要问题； ROI = 工程的预期收益 工程的预期本钱 ⨯100％ 产品质量事故处理费 内审、外审的订正措施费其他内部损失本钱 最大的成功。 理解精益六西格玛工具及如何供给分析支持，并指 导在工程中如何合理选择和使用这些工具。 85％的质量问题由于治理系统造成的，15％的质量问题是员工造成； 使用统计质量掌握来识别变异的特别缘由和普遍 缺点：由于参与争论的人员需要离开其工作地点所以组织困难。 收回投资期 外部损失本钱： 收回工程投资的期限 由于产品或效劳在交付后未能满足质量要求所造 在四年内将收益$2500，假设年利率为 8%，则其净 成的损失，常见的内部损失本钱有： 培训师 缘由。 DPU ，DPO 和 DPMO 现值为多少？ ( ) 投诉费 编写精益六西格玛技能培训教材，为全部精益六西 格玛参与者培训。 黑带〔Black Belt 〕 黑带是实施精益六西格玛过程中的专家。完成精益 六西格玛改进工程是他们对公司的奉献。 他们全职领导完成精益六西格玛改进工程。他们同时应付 6－8 个工程的进展。 他们是变革的代表，他们将引导组织中的变革。 他们理解和使用治理语言，以及个人奉献者的语言。假设需要的话，他们可以成为教师。 他们常被派到有挑战性的工程中。 朱兰 1928《生产问题的统计方法应用》 1951《质量掌握手册》 朱兰的著名质量治理三部曲： 质量筹划,质量掌握,质量改进 工程治理的重要性 工程治理能够推动在部门和部门的界限之间开展 工作，并且在预算的资源和时间里达成工程的目标； 六西格玛黑带应具备“治理工程并且使之完成的能 力：一种在固定时间里完成工程并获得显著效果的 坚持”； DPU ：单位产品缺陷数 “U”即为”Units“表示产品件数 DPU = Units DPO ：单位时机缺陷率 DPO = Defects TOP TOP = Total Opportunities = (units ⨯ Opportunities Unit NPV = 2500⨯ 1+ 0.08 -4 = 1837.57 产品售后效劳和保修费 产品责任费 因此，假设现在投资$1837.57，利率是8%，且按复 其他外部损失费 利计算的话，4 年后的净值为$2500 工程章程/授权书的组成要素 传统质量本钱： 业务背景〔Business needs 〕 预防本钱+鉴定本钱+内部故障本钱+外部故障本钱 从公司业务的角度对工程的必要性进展阐述； 不良质量本钱： 问题陈述〔Problem statement 〕和目标陈述预防本钱和鉴定本钱中的不增值局部 +现代质量成 工程目前状况的陈述和改进目标的阐述； 本中的故障局部 工程指标 工程范围 不增值的预防本钱： 团队成员 ) 你的能量超乎你的想象 第一章六西格玛管理概论 顾客、股东、员工、供应商及合作伙伴、社会等利益相关方（也称为五大利益相关方）戴明管理14要点： （1）制定改进产品和服务的目标和实施的计划，致力于超过竞争对手。 （2）采用新的质量管理思想。 （3）停止依靠大量检验来提高质量。 （4）不要仅凭价格选择供应商，要以总成本最低为目标。 （5）发现问题并致力于改进工作体制。 （6）采用现代的在岗培训方法。 （7）提升领导能力，采用新的领导方式。 （8）消除员工的畏惧感。 （9）打破部门封锁，倡导产品设计、销售、生产等部门团队合作。 （10）消除那些要求员工做到零缺陷及高生产力水准的口号、劝诫及目标，低质量和低生产率是制度造成的而不是员工的问题。 （11）取消工作定额，代之以领导职能强化。 （12）消除各种影响员工为自己工作质量而自豪的障碍。 （13）设立生动活泼的教育和自我提高计划。 （14）建立使高层管理者能够推动每个员工按上述13条努力工作的机制。 平衡计分卡：平衡财务与非财务目标；平衡股东、顾客、员工等利益相关方的价值；平衡短期和长期目标；平衡领先性和滞后性指标。 六西格玛管理的组织架构 1.高层领导 推行六西格玛获得成功的关键因素，成功推行六西格玛管理并获得丰硕成果的企业都拥有来自高 你的能量超乎你的想象 层的高度认同、支持参与和卓越领导。 2.倡导者 六西格玛管理的关键角色，以战略的视角对六西格玛管理进行全面的战略部署、项目策划及目标确定、资源分配与过程监控，最终对六西格玛活动整体负责。 核心任务： ■充分认识变革，为六西格玛确定前进方向 ■确认和支持六西格玛管理全面推行，制定战略性的项目规划 ■决定“该做什么”，确定任务的实施优先顺序 ■合理分配资源、提供必要的支持 ■消除障碍 ■检查进度、确保按时、按质完成既定目标 ■了解六西格玛管理工具和技术的应用 ■管理及领导资深黑带和黑带 3.资深黑带： 企业变革代言人。主要职责为： ■担任公司高层领导和倡导者的六西格玛管理高级参谋，具体协调、推进六西格玛管理在全公司或特定领域、部门的开展，持续改进公司的运作绩效 ■担任培训师 ■帮助倡导者、管理者选人选项 ■为黑带提供指导和咨询 ■作为指导者，保证黑带及其团队顺利完成项目 ■具体指导和协助黑带及其团队在六西格玛改进过程中完成每个步骤的关键任务 ■为团队在收集数据、统计分析、设计试验及与关键管理人员沟通等方面提供意见和帮助。 4.黑带： 六西格玛基本知识 六西格玛（Six Sigma）是一种管理方法，通过精确的方法和数据 分析，旨在减少错误、提高效率，在满足顾客需求的同时实现组织目标。它起源于20世纪80年代的美国，由Motorola公司引入，并在90年代初被通用电气公司（General Electric）广泛采用，后来蔓延至 全球各个领域。 六西格玛的核心思想是通过识别和消除过程变异，使得所有的工 作流程保持在可控的范围内。它以数据为基础，注重过程改善的量化 和测量，以减少不必要的变动和误差。 在六西格玛中，一个关键的概念是DMAIC（定义、测量、分析、改进和控制）方法。这是一个用于解决问题和改进过程的结构化方法。 首先，定义阶段旨在确定问题的关键因素，以及制定达到目标所需的 具体指标。在测量阶段，收集相关数据，并进行统计分析，以便了解 过程的当前状态。 接下来，分析阶段通过使用工具和技术来识别和解决问题。这些 工具包括流程图、散点图、核查表等等，帮助找出可能引起问题的根 本原因。改进阶段的目标是设计并实施改进方案，以最大程度地减少 变异和误差。 最后，控制阶段旨在通过监控和持续改进来确保改变的可持续性。这包括建立控制计划、制定操作标准和培训相关人员。 六西格玛注重团队合作和全员参与。它鼓励组织中的每个人在问 题解决和改进过程中发挥作用。团队成员接受特定的培训，以了解六 西格玛的原则和工具，并作为问题解决的关键参与者。 通过采用六西格玛，组织可以实现多方面的好处。首先，它可以 提高产品或服务的质量，减少缺陷率和客户投诉。其次，六西格玛可 以帮助组织提高生产效率，减少浪费和不必要的成本。此外，它还促 进了创新和持续改进的文化，增强了组织的竞争力。 然而，要成功实施六西格玛，组织需要认识到这是一个长期过程，需要投入时间、资源和承诺。同时，高层管理人员的支持和领导至关 重要，他们应该成为六西格玛的倡导者，并在组织中树立榜样。 在不断变化和竞争日益激烈的商业环境中，六西格玛成为很多组 织取得成功和持续发展的基石。它提供了一种系统化和科学的方法来 管理和改善过程，引导组织朝着高效、高质量的方向发展。通过积极 应用六西格玛的原则和工具，组织可以不断优化运营，满足客户需求，并赢得市场竞争优势。 备考LeanSixSigma精益六西格玛知识点的 全面解析与应试技巧 Lean Six Sigma精益六西格玛是一种提高组织绩效和质量的管理方法。它将精益制造和六西格玛方法结合，通过减少浪费和降低变异来 实现连续质量改进。对于那些有意学习和备考精益六西格玛的人来说，了解并掌握相关知识点是非常重要的。本文将对Lean Six Sigma的知识点进行全面解析，并提供备考技巧。 一、什么是Lean Six Sigma 精益六西格玛是一种提高组织运营和质量的方法论。它结合了精益 制造和六西格玛方法，目的在于消除浪费、提高效率和质量，从而为 组织创造更多的价值。精益六西格玛通过以下几个阶段的循环实施： 定义、测量、分析、改进和控制（DMAIC）。 1.1 定义阶段 在定义阶段，团队需要明确项目目标、界定问题，并确定关键业务 过程。该阶段的关键任务是确保整个团队在项目目标和范围上达成一致，以便于后续的工作进行。 1.2 测量阶段 测量阶段重点在于收集和分析数据，以了解当前业务过程存在的问 题和瓶颈。通过收集数据，团队能够定量评估当前的性能水平，并为 后续的分析和改进工作提供依据。 1.3 分析阶段 分析阶段旨在通过统计和数据分析方法，找出造成问题和浪费的根本原因。在这一阶段，团队将通过利用六西格玛工具和技术来确定可能的改进机会，并制定相应的解决方案。 1.4 改进阶段 改进阶段的核心任务是实施和验证改进方案。团队将进行试行和测试，评估新增的改进措施对业务过程的影响，并逐步优化和完善。 1.5 控制阶段 控制阶段旨在确保改进措施的持续有效。团队将建立监控机制，定期评估和监测业务过程的绩效，并制定纠偏措施以保证持续改进和维持。 二、备考精益六西格玛的关键知识点 在备考精益六西格玛时，有一些关键的知识点需要重点掌握。下面列举了几个重要的知识点： 2.1 识别价值流 价值流是整个业务过程中为客户创造价值的所有活动。在精益六西格玛中，识别和理解价值流非常重要。备考时，需要掌握如何分析价值流，识别其中的浪费和非价值增加活动。 2.2 测量和数据分析 企业管理咨询师考试知识点：6σ 企业管理咨询师考试知识点：6σ 导语：六西格玛(6σ)概念于1986年由摩托罗拉公司的比尔·史密斯提出，此概念属于品质管理范畴，西格玛(Σ,σ)是希腊字母，这是统计学里的一个单位，表示与平均值的标准偏差。 六西格玛法(6σ) "σ"是用来衡量一个总数里标准误差的统计单位。 在质量管理中代表标准偏差，反映过程结果对平均值的离散程度。σ值相对平均值越小，表明过程的结果越集中在平均值附近，或者说，过程的结果在平均值附近离散程度越小。 6σ是一个统计测量基准，帮助我们建立了目标和测试客户满意度的'标尺。 不同值的合格率 6σ是在90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，成为全世界追求管理卓越性的企业最为重要的战略举措。6σ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。 6σ管理法着眼于揭示生产流程中每百万次活动中有多少缺陷或失误，这些缺陷和失误包括产品本身、产品生产的流程、包装、转运、交货延期、系统故障、不可抗力等。 6σ管理法由摩托罗拉公司于1993年率先开发。由于采取6σ管理 法，该公司平均每年提高生产率12.3%，质量缺陷造成的费用消耗减少了84%，运作过程中的失误率降低99.7%。 大多数企业运作在3至4σ的水平，个别环节甚至不能达到2σ的水平，这意味着每百万个机会中已经产生6210至66800个缺陷，这些缺陷将要求生产者耗费其销售额的15%-30%进行弥补。而一个实施6σ模式的公司仅需耗费年销售额的5%来矫正失误。 6σ管理法作为传统绩效管理方法的补充，提供了一整套持续改善企业质量和经营业绩的有效方法。特别在生产质量和服务质量领域，当出现企业的产出质量长期低于企业管理层的要求时，可以通过6σ管理法，发现企业的实际运作业绩与6σ目标值之间的差距，再通过对流程的分析、改善以及流程重组，来消除导致业绩不优异、质量不稳定的根本因素，或是设计出大幅度提高流程效率的新作业方式，从而使得企业运营质量有可能保持在较高的水平。 6σ的六个主要理念：真正关心顾客;以数据和事实驱动管理;针对过程采取措施;预防性的积极管理;无边界合作;力求完美但容忍失败。 美的家用空调海外事业部六西格玛绿带知识要点 1)了解六西格玛发展的历程； 2)理解六西格玛对组织的价值,六西格玛的理念、目标和定义； 3)理解在六西格玛推进过程中领导的角色（例如资源、组织架构)； 4)理解黑带、黑带大师、绿带、倡导者、执行领导者和过程所有者 等的角色和责任； 5)理解描述项目选择过程，包括知道何时使用六西格玛改进方法 （DMAIC）； 6)懂得如何识别客户之声、收集和分析顾客数据、确定关键顾客需 求; 7)掌握团队领导技巧包括创建团队、选择团队成员、推进团队、激 励团队、评估团队； 8)识别过程输入变量和过程输出变量，通过因果图、关系矩阵等将 其关系文件化； 9)理解FMEA相关术语、目的、标准标度（RPN）的使用；能够在 过程、产品、或服务中应用它； 10)理解中央极限定理，并且理解其在置信区间、控制图等统计推断 应用中的意义； 11)识别、定义、分类并比较连续数据(计量值）与离散数据（计数值) 12)定义、计算并解释离散和集中趋势的量度，构建并解释频率分布 和累积频率分布; 13)通过构建、应用、解释图形和图表来诠释事物之间的关系,例如: 箱型图、Run图、散布图等；通过构建、应用、解释诸如直方图、正态概率点图来解释分布状态； 14)掌握并应用概率分布:正态分布、卡方(χ2）分布、t 分布、F分布; 15)应用可重复性、再现性、测量相关性、偏移、线性、百分比符合、 精确度/容差(P/T）、精确度/总变异（P/TV)计算、分析和解释测量系统的能力； 16)识别、描述、应用设计并实施过程能力研究的要素，包括识别特 性、识别规格/容差、拟定抽样方案、验证稳定性和正态性；17)区分自然过程界限和规范界限的，计算过程绩效度量指标，如缺 陷率； 18)定义、选择、计算Cp、Cpk并评价过程能力; 19)针对技术及控制问题，解释长期能力和短期能力之间的关系； 20)计算西格玛水平并且理解它与Cpk、Ppk、PPM的关系; 21)使用多变量研究，解释位置型、周期型和暂时型变量； 22)应用并解释回归统计量的假设检验；使用回归模型进行估计和预 测；分析估计值的不确定性; 23)计算和解释相关系数和它的置信区间;应用并解释相关系数的假 设检验；理解相关性和因果关系之间的区别; 24)理解和应用标准误差、置信区间; 25)利用均值、方差和比例的假设检验，并解释其结果； 26)定义、应用方差分析并解释其结果； 27)定义、构建可能因素表，并用于确定统计显著性； DPU与RTY、FTY(单位缺陷数、与过程合格率、直通率)、DPO、DPPM 过程合格率(俗称"良品率")通常指通过检验的最终合格单位数占过程全部生产单位数的比率。但是，过程合格率不能反映该过程的输出在通过最终检验前发生的返工、返修或报废的损失。返工、返修往往形成一个"隐蔽 工厂(Hidden Factory)"。隐蔽工厂不仅出现在制造业的制造过程中，同时也出现在服务业服务的提供过程 中，同时，它也出现在各行各业中。流通合格率就是一种能够找出隐蔽工厂的"地点和数量"的度量方法。 流通合格率指每一工序合格率的乘积，用RTY表示，或者用YRT表示。比如:一个生产线上有4个工序，第一 个工序流通合格率为60%，第二个工序流通合格率为80%，后两道为100%，那么整个过程的综合的合格率为60%*80%*100%*100%=48%，即流通合格率为48% 。 题目：某个产品有2个关键特性，经过检验在500个产品中35个产品出现40个缺陷，其中，有20个产品经 过返工消除了缺陷，则该过程观察到得DPU是_____；直通率（FTY）是_____；最终合格率（PFY）是_____。C A. 92% 93% 97% B. 0.08 92% 97% C. 0.08 93% 97% D. 8% 92% 97% 40/500；（500-35）/500；（500-35+20）/500 一份订单上有5个重要信息需要准确无误地填写，在已填写的1000个订单中，发现有30个错误。请问，订单填写过程的DPMO是多少？ A. 6000 B. 30000 C. 60000 D. 80000 30/(5x1000)x10^6=6000 DPMO（Defects Per Million Opportunity）即每百万次采样数的缺陷率是指100万个机会里面，出现缺陷的机会是多少。这里有一个计算公式，即DPMO=[缺陷数 / 机会数] x 10^6。 DPMO的概念由IPC-7912 Calculation of DPMO and Manufacturing Indices for Printed Board Assemblies 提出。它包括元件的DPMO，贴装的DPMO和端子的DPMO，这3个数据相乘，可得到总的制造指标(OMI，Overall Manufacturing Index)。 中位数题型 中位数与众数及平均数的关系： 1、众数、中位数与算术平均数之间有着一定的关系,这种关系决定于总体次数分布的状况.当次数分布呈对称的 钟型分布时,算术平均数位于次数分布曲线的对称点上,而该点又是曲线的最高点和中心点,因此,众数、中位数和算术平均数三者相等。 2、当总体次数分布呈非对称的钟型分布,由于这三种平均数受极端数值影响程度的不同,因而它们的数值就存在 一定的差别,但三者之间仍有一定的关系.当次数分布右偏时,算术平均数受偏高数值影响较大,其位置必然在众数之右,中位数在众数与算术平均数之间,因而有如下的关系：.反之.当次数分布左偏时,算术平均数受偏小数值的影响较大,其位置在众数之左,中位数仍在两者之间, 3、对于具有单峰分布的大多数数据而言，众数、中位数和均值之间具有以下关系： ①如果数据的分布是对称的，众数、中位数和算术平均数必定相等； ②②如果数据是左偏分布，众数、中位数和算术平均数的关系为：算术平均数＜中位数＜众数； ③③如果数据是右偏分布，众数、中位数和算术平均数的关系为：众数＜中位数＜算术平均数。 题目：某地区工薪阶层的收入（每月月薪）服从单峰的右偏态分布，统计显示其众数为1200元，均值为2800元。根据上述推断得到以下结论，错误的是？A A. 至少50%的人月薪高于2800元 B. 分布的中位数在1200元至2800元之间 C. 至少50%的人月薪低于2800元 D. 月薪在1200元左右的人数属于工薪阶层的多数 解析：如果数据是右偏分布，众数、中位数和算术平均数的关系为：众数＜中位数＜算术平均数。因此，B、C 是对的。众数：是样本观测值在频数分布表中频数最多的那一组的组中值，因此D是对的。 统计资料显示，我国男性平均寿命已达71岁。由于寿命数据一般是右偏分布，以下说法正确的是：B A.平均寿命为71岁，说明我国男性有50%能够活到71岁 B.右偏分布中位数比均值更能代表位置，所以要分析我国男性寿命的中位数，寿命能够达到中位数的人数占50% C.平均寿命为71岁，说明我国有多于50%的男性寿命能达到71岁 D.右偏分布众数比均值更能代表位置，所以要分析我国男性寿命的众数，寿命能够达到众数的人数占50% 解析： 当分布呈非对称的钟型分布,由于这三种平均数受极端数值影响程度的不同,因而它们的数值就存在一定的差别,但三者之间仍有一定的关系. 当分布右偏时,算术平均数受偏高数值影响较大,其位置必然在众数之右,中位数在众数与算术平均数之间,因而有如下的关系：.反之.当次数分布左偏时,算术平均数受偏小数值的影响较大,其位置在众数之左,中位数仍在两者之间。 （1）众数是一组数据分布的峰值，是一种位置代表值。其优点是不受极端值影响。其缺点是具有不唯一性。（2）中位数是一组数据中间位置上的代表值，也是位置代表值，其特点是不受数据极端值的影响。 （3）均值是就全部数据计算的，它具有优良的数学性质，是实际中应用最广泛的集中趋势测度值。其主要缺点是易受数据极端值的影响。当数据呈对称分布或接近对称分布时，三个代表值相等或接近相等，这时应选择均值作为集中趋势的代表值；当数据为偏态分布，特别是当偏斜的程度较大时，应选择众数或中位数等位置代表 一、 ***西格玛水平、Zbench （平均身高推测、抽样等） 求西格玛S ，之后T/2S 对应过程无偏移的情况，西格玛水平Z0是指规范限与2σ的比值;对于1.5σ的偏移，西格玛水平Z=Z0+1.5。 当对应过程无偏移，u=0,则bench USL Z μ δ -= ，-L bench SL Z μδ = , bench Z +bench Z =2*bench Z = USL μ δ -+ -L SL μδ=USL LSL δ -bench Z = 2*USL LSL δ - 题目：Zbench 是用来衡量过程水平的一个重要指标，若已知某过程的Zbench=2.5，则该过程的西格玛水平（Sigma level ）是：D A. 2.5 B. 1.5 C. 6 D. 4 题目：中国成年男子平均身高为170厘米，标准差为6厘米，如果让绝大部分（99%）男乘客能无障碍登车，公共汽车门的高度至少应为_______（假设中国男子身高呈正态分布，Z0.95=2.1，Z0.99=2.3，Z0.995=2.6 A. 182.6厘米 B. 183.8厘米 C. 186.6厘米 D. 以上都不对 标准差,也称均方差是各数据偏离平均数的距 离的平均数,它是离均差平方和平均后的方根, 用σ表示.标准差是方差的算术平方根.标准 差能反映一个数据集的离散程度.标准差越高,表示实验数据越离散,也就是说越不精确 170+2.3*6=183.8 设成年男子身高X``N（170,6^2）,（表示普遍平均身高170,标准差6）,乘客头部与车门相撞几率小于0.01,设计时身高应为多少? 优质解答 标准差,也称均方差是各数据偏离平均数的距离的平均数,它是离均差平方和平均后的方根,用σ表示.标准差是方差的算术平方根.标准差能反映一个数据集的离散程度.标准差越高,表示实验数据越离散,也就是说越不精确需要查表的 P((X-170)/6)>0.99 查表得 Z0.99=2.3 (X-170)/6=2.3 x=183.98 六西格玛基本知识 一、什么是六西格玛管理法? 六西格码管理法是以质量作为主线,以客户需求为中心,利用对事实和数据的分析,改进提升一个组织的业务流程能力,是一套灵活的,综合性的管理方法体系。六西格码要求企业完全从外部客户角度,而不是从自己的角度,来看待企业内部的各种流程 (Processes; 利用客户的要求来建立标准, 设立产品与服务的标准与规格。并以此来评估企业流程的有效性与合理性;它通过提高企业流程的绩效来提高产品服务的质量和提升企业的整体竞争力; 并通过贯彻实施来整合塑造一流的企业文化。 西格玛是一个希腊字母σ的中文译音,统计学用来表示标准偏差,即数据的分散程度。对连续可计量的质量特性:用" σ" 度量质量特性总体上对目标值的偏离程度。几个西格玛是一种表示流程能力的统计尺度。任何一个工作流程或工艺过程都可用西格玛表示。六西格玛流程能力 (短期可解释为每百万个机会中有 3.4个出错的机会, 即合格率是 99.99966%。 二、六西格玛类似于 SPC (统计性工作程序控制吗? 六西格玛是一个致力于完美和追求客户满意的管理理, SPC 是一个支持六西格玛这个管理理念的工具。所有那些传统的质量管理工具,像 SPC 、 MSA 、 FMEA 、 QFD 等均是实现六西格玛必不可少的工具。 三、六西格玛管理的基本概念 1、缺陷:指无法交付客户所期望的产品,是客户抱怨的原因所在。任何缺陷都是代价高昂的,消除后无疑将带来不菲的成本收益。 2、缺陷机会:指产生不合格产品或不能满足客户要求的事件。 3、偏差:指在过程或业务运作中,客户所能看见或感知的、可能发生的变化。 4、控制:指稳定、偏差正常并可预见的状态,是一个调整、指导运作以及使用定量数据的过程。 5、 CTQ (关键性质量要素 :指一次过程或者做法的要素, 对于它可察觉的质量有直接的影响。 6、客户需求 /期望:由客户定义的满足他们基本需求和标准的需求。 四、六西格玛质量步骤和程式 DMAIC :即定义 (define 、测量 (measure 、分析 (analysis 、改进 (improve 、控制(control , 指一个持续改进的过程。它是一种系统的、科学的、基于事实的过程。这种闭路过程消除了无效益步骤,经常注重于新的测量方式,并积极应用技术来追求改进。 DFSS:即 6 Sigma 设计,是一个系统的方法学应用工具,通过培训和测量来帮助我们设计那些能够满足客户期望并按照 6 Sigma质量标准生产的产品和过程。五、六西格玛工具 1、控制图表:在过程中监视随时间变化的偏差值,并且针对那些可能导致缺陷产生却无法预测的偏差,对企业进行提醒。 2、测量:用来解释造成产品或服务质量下降的缺陷之数量或频率。 3、帕累托图表:它是使用最为普遍的柱型数据分析图。侧重于那些计划或问题,它们拥有最大的潜力;可以通过在一个下降条状图中显示相对频率或尺寸,从而增加改进的可能性。也就是说,它非常直观地显示哪些问题出现频率最高、费用最大,因而需要最先处理。该表的基础是业已证明的帕累托(意大利经济学家原理:20%的原因造成了 80%的事故。 4、过程映射:针对如何完成事物的图表叙述,将帮助参与者身临其境地‚看见‛整个过程,并辨认出相应的长处和弱点。在辨认个体贡献值时,它有助于减少循环周期及其缺陷。 《六西格玛管理》知识要点 第一章六西格玛管理概论 1.1 六西格玛管理的发展 1.1.1 质量概念的演进和质量管理的发展 1.质量概念的演进 质量：一组固有特性满足要求的程度。（ISO9000:2005） （1）质量概念中主体的演进 质量概念中的主体是指“什么的质量”。 ⏹产品的质量。包括性能、可信性等实物质量。 ⏹产品和服务的质量。扩展到包括准时交付、周期时间等服务质量。 ⏹产品、服务和过程的质量。过程质量涉及5M1E，质量体现Q（实物质量）、C （成本）、D（交付）、E（环境）、S（安全）的综合质量。 ⏹产品、服务、过程和体系的质量。体系质量即管理系统的质量。 （2）质量概念中客体的演进 质量概念中的客体是指“满足什么要求的质量”。 ⏹符合性质量。满足标准或规范要求。 ⏹适用性质量。满足顾客要求的程度，关键看对顾客是否适用。 ⏹顾客及相关方综合满意的质量。大质量概念，综合满足顾客、股东、员工、供 应商及合作伙伴、社会等利益相关方(也称为五大利益相关方)的程度。 2.质量管理的发展 经历了质量检验、统计质量控制、全面质量管理三大历史阶段。 （1）质量检验阶段。（二战以前） 三权分立：设计+制造+检验 聚焦于产品质量。 代表人物：F.W.泰勒（科学管理之父）。 工人自检、工长监督检查、检验员专检。 两个问题： ⏹事后检验，死后验尸； ⏹全数检验，成本太高。 （2）统计质量控制（SQC）阶段（20世纪40-50年代） 数理统计方法与质量管理结合，过程控制，形成了质量的预防性控制与事后检验相结合的管理方式。 代表人物：休哈特（W.A.Shewhart）：统计过程控制（SPC) 道奇（H.F.Dodge）、罗米格（H.G.Romig）：抽样检验。 （3）全面质量管理（TQC）阶段（1960-） 全员、全企业、全过程和多样化的方法。 代表人物：费根堡姆、朱兰、戴明、克劳士比、石川馨等。6西格玛知识点
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