6sigma系列讲座3

六西格玛管理系列培训讲座(11个doc 2个ppt)1部门： xxx时间： xxx整理范文，仅供参考，可下载自行编辑6 SIGMA管理6 SIGMA管理是一项以顾客为中心、以数据为基础，以追求几乎完美无暇为目标的管理理念。

其核心是通过一套以统计科学为依据的数据分析，测量问题，分析原因，改进优化和控制效果，使企业在运作能力方面达到最佳境界。

因此6 SIGMA管理的推进也是一项有序、科学的方法论。

一、6 SIGMA管理的实施条件实施6 SIGMA管理，可以把企业质量管理水平用数据来反映，任何一个企业只要看其SIGMA值是多少就可以与它的参与市场竞争的能力和实力挂钩。

只有把6 SIGMA作为企业的经营管理的中心环节，成为一种规范化的工作体系，才能有效地实施6 SIGMA管理，真正实现质量管理的以顾客为中心和以数据为依据的基本原则。

这就要求准备实施6 SIMGA企业：第一，必须具备长远发展规划准备参与全球竞争；第二，必须具有一个比较扎实的管理基础；第三，必须拥有一支素质比较高的员工队伍；第四，必须能得到企业最高管理者的大力支持。

6 SIGMA管理不仅给顾客提供满意的产品，而且在提供给客户以满意产品的质量保证能力上下功夫。

因此，6 SIGMA管理需要一定的预算投入，必须在企业的长远发展规划中体现。

根据摩托罗拉和通用电气的经验，一般需投入每年总营业额的0.1%~0.2%。

此数字不是一成不变，可根据企业不同发展阶段作调整，在开展6 SIGMA管理的第一年，投入比例相对会高些。

根据美国质量协会（ASQ）研究结果，6 SIGMA要求企业质量管理运作达到一个相当高的层次，假如一个产品交样合格率只有85%，就不必用6 SIGMA管理。

此时可用比6 SIGMA管理更简单的办法，将85%提高到95%即可。

例如推行ISO 9000质量体系认证、顾客满意度、零缺陷管理等。

另外，6 SIGMA管理对企业员工的素质提出了较高的要求，6 SGIMA需要员工参与测量、分析、改进和控制的各种项目，要自我管理而不像ISO 9000那样需有人督促。

六西格玛基础知识培训讲义六西格玛培训讲义第一节六西格玛的诞生和发展六西格玛是美国人在全面质量管理基础上发展起来的。

朱兰、费根堡姆于20世纪60年代提出了全面质量管理的概念。

他们提出，为了生产具有合理成本和较高质量的产品，以适应市场的要求，只注意个别部门的活动是不够的，需要对覆盖所有职能部门的质量活动进行策划。

朱兰、费根堡姆的全面质量管理理论在日本被普遍接受。

日本企业实现了全面质量控制的质量管理方法。

统计技术，特别是“因果图”、“流程图”、“直方图”、“检查单”、“散布图”、“排列图”、“控制图”等被称为“老七种”工具方法，被普遍用于质量改进和质量控制。

20世纪80年代，经济全球化迅速推进，顾客要求不断变化，美国人又把TQC发展到TQM。

许多世界级企业的成功经验证明，全面质量管理（TQM）是一种使企业获得核心竞争力的管理战略。

质量的概念也从狭义的“符合规范”发展到以“顾客满意”为目标。

全面质量管理不仅提高了产品与服务的质量，而且在企业文化打造与重组的层面上，对企业产生深刻的影响，使企业获得持久的竞争能力。

但是，时代在发展，科技在进步。

原来以百分比来评价质量的标准已经不能完全反映质量要求。

质量管理需要一种新的理念和更有号召力的质量改进方式。

正是在这种情况下，六西格玛应运而生。

六西格玛最初的含义建立在统计学中最常见的正态分布基础上。

他考虑了1.5倍的漂移，这样，落在六西格玛外的概率只有百万分之三点四，即3.4 ppm。

一百万次出差错的机会中，只有3.4次发生的可能，其实质就是不要做错，建立做任何事一开始就要成功的理念。

20世纪80年代摩托罗拉首先应用六西格玛。

在短短的5年时间里，摩托罗拉运用六西格玛使其产品质量提高了10倍，从而荣膺极负盛名的Malcolm Baldrige国家质量奖。

90年代初，为数不多的几家美国公司开始尝试推行六西格玛，其中联合信号公司的成功引起了通用电气公司当时的董事长兼首席执行官Jack Welch这位传奇人物的极大关注。

Analyze 概要Phase Step定义输出物为什么此坝会经常倒塌?以前的 业务方式以前的 业务方式改善的业务方式改善的业务方式Step 8 : DataStep 8 : Data 分析 Step 8 : Data Step 8 : Data 分析 Step 9 : Vital Few X Step 9 : Vital Few X Step 9 : Vital Few X’’s 选定 Step 9 : Vital Few X Step 9 : Vital Few X Step 9 : Vital Few X’’s 选定Step 7 : DataStep 7 : Data 收集 Step 7 : Data Step 7 : Data 收集必要 Data 掌握收集计划 建立收集计划 研讨收集及 事后管理数值Data定性 分析定量 分析• Bench marking • 现场实查• 技术资料• 专家意见• Graph 分析• 假设检定• 回归分析• 问卷调查No Yes重要因素 确认Vital Few X’s 选定• 技术分析• 危险度分析• 数值性分析Logic Tree分析的目的在于通过科学地分析Y’s 功能降低的原因后,客观地进行证实管理SYSTEM 登录Sampling 方法, MSA, Data 收集计划书, 定性分析, Graph 分析,平均的检定, 散布的检定, ANOVA, 计数值检定, 相关/回归分析, 非母数检定Sampling 方法, MSA, Data 收集计划书, 定性分析, Graph 分析,平均的检定, 散布的检定, ANOVA, 计数值检定, 相关/回归分析, 非母数检定Data 收集Data 收集Data 分析Data 分析Vital Few X Vital Few X’’s 选定Vital Few X Vital Few X’’s 选定� 必要Data 掌握� 收集目的 定义� 必要Data 掌握� 收集计划 建立� 模拟Data 研讨� 分析及Sampling 方法决定� 指南/样式设计� 收集计划 研讨� 收集过程 及 MSA 研讨� 相关人力选定/教育� 收集及事后管理� Data 收集计划书完成� Data 收集及事后管理� 必要Data 掌握� 收集目的 定义� 必要Data 掌握� 收集计划 建立� 模拟Data 研讨� 分析及Sampling 方法决定� 指南/样式设计� 收集计划 研讨� 收集过程 及 MSA 研讨� 相关人力选定/教育� 收集及事后管理� Data 收集计划书完成� Data 收集及事后管理X ’s Data 收集计划书X ’s Data 收集计划书� 已收集的Data 确认� 收集Data 类型区分� 分析方法 决定� 非 数值性 Data 分析� 语言性 Data 分析� 数值性 Data 分析� Data 分析� 统计性 结论 导出� 已收集的Data 确认� 收集Data 类型区分� 分析方法 决定� 非 数值性 Data 分析� 语言性 Data 分析� 数值性 Data 分析� Data 分析� 统计性 结论 导出Data 分析结果Data 分析结果� 重要因素 确认�实质性的重要性确认� Y & X Y & X’’s 关系整理�Vital Few X’s 与 Y 之间关系的视觉性整理� 重要因素 确认�实质性的重要性确认� Y & X Y & X’’s 关系整理�Vital Few X’s 与 Y 之间关系的视觉性整理Vital Few X Vital Few X’’sVital Few X Vital Few X’’s 输出物输出物工具工具概要概要阶段阶段收集计划建立收集计划建立收集计划研讨收集计划研讨�潜在 X’s 确认�收集目的确认�必要Data 决定收集 及事后管理收集 及事后管理必要Data掌握必要Data 掌握�分析方法 决定�Sampling 方法决定�指南/样式设计�收集过程 研讨�MSA 研讨�相关人力选定/教育�Data收集计划书完成�Data 收集�事后管理为什么要掌握必要的Data?想知道什么?想知道什么?如何知道那个?如何知道那个?需要收集何种Data Data??需要收集何种Data Data??母集团对信用卡帐号的书面查询件数(N=5,000)母集团对信用卡帐号的书面查询件数(N=5,000)平均解决时间(μ)是?平均解决时间(μ)是?Sample以n=100 随机选择的查询件数Sample 以n=100 随机选择的查询件数平均解决时间是 (X) = 1.2 日平均解决时间是 (X) = 1.2 日分析用 Data收集计划书分析用 Data 收集计划书工程不良改善Data 收集分析Tools 现实性提问例题不是很好！Be there !! (请参与到收集的现场吧!!) Be there !! (请参与到收集的现场吧!!)Data 分类Data 分类定性分析定性分析定量分析定量分析�Graphic Tools �统计分析�问卷调查�Bench marking �现场实查�技术资料�专家意见定性Data定性Data 定量 Data定量 Data Gap 分析Gap 分析统计分析统计分析Data 分析的目的在于,为使对潜在X 无论谁都能够产生共同感觉,而进行客观化的Data 分析的目的在于,为使对潜在X 无论谁都能够产生共同感觉,而进行客观化的先进现在 Process Best PracticeIdeal Current现在Process GapToolsTools ResultsResults Benchmarking现场实查Tools & ResultsTools & Results统计分析Graph 分析Graph分析1)→2)→[ R。