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六西格玛顾问公司浅析因果图的使用因果图也称为鱼刺图，它是利用“头脑风暴法”，集思广益，寻找影响质量、时间、成本等问题的潜在因素，然后用图形形式来表示的一种十分有用的方法，它能帮助我们集中注意力搜寻产生问题的根源，并为收集数据指出方向。
在一个团队会议上，全体成员可以环绕一个专题展开讨论，鼓励每一个成员参与并提出自己的看法。
为了使头脑风暴法产生许多富有创新精神的想法，应该强调的是提出的想法的数量，对一些不寻常的想法要加以鼓励。
对所有提出的想法，可以用因果图去加以整理，帮助我们集中注意力搜寻产生问题的根源。
例如，要解释现象“汽车失控”。
影响失控的一些可能的原因是车胎漏气、道路滑、机械失效和司机过失。
每一类较大的原因中又可能有多种情况。
譬如车胎漏气可以来自钉子、石头、玻璃或轮胎爆裂。
在原因链中原因的关系可以进行多步追踪,失控可能来自机械失效，这种失效可能是刹车失效，而刹车失效可能是没有固定好或衬垫磨损等等。
因果图的画法如下:我们在一条直线(也称为脊)的右端写上所要分析的问题，在例子中写上“汽车失控”，在该直线的两旁画上与该直线成60度夹角的直线(称为大枝)--；例子中可以画上四条，分别在其顶端标上“车胎漏气”、“道路滑”、“机械失效”、“司机过失”，再在这些直线的两旁画上若干条水平线(称为中枝)，在线的端点写上小原因，譬如在车胎漏气这条线的两旁可以画上四条水平线，分别写上“钉子”、“石头”、“玻璃”、“轮胎爆裂”。
还可以对某一中枝上的原因进一步分析，提出小原因，如此不断，就形成了一张因果图。
现在有了计算机软件，也可以借助计算机来画。
当因果图完成后，人们可以从任何一个终点开始，譬如在图中:“下雪造成路滑，造成汽车失控”。
另一方面也可以从要解释的现象开始反过来看:“汽车失控是因为路滑，路滑是因为有雪”。
在适当构造的图中，用这种方法读任意一个分枝是有意义的，这些叙述有很好的逻辑上的意义。
因果图有三个显著的基本特征:①是对所观察的效应或考察的现象有影响的原因的直观的表示；②这些可能的原因的内在关系被清晰地显示出来；③内在关系一般是定性的和假定的。
六西格玛工具手册六西格玛工具是一个有效的管理工具，通过使用统计分析和数学建模的方法，帮助组织识别和解决问题，提高工作效率和质量。
本手册将为您介绍六西格玛的各种工具和应用方法，帮助您更好地了解和运用六西格玛。
一、概述1. 六西格玛简介六西格玛是一种基于数据驱动的管理方法，旨在通过减少变异性和缺陷率来提高工作效率和质量水平。
它强调数据分析和过程改进，以实现目标的设定和持续改进。
二、数据采集工具1. 流程图流程图是一种直观的工具，用于显示流程的各个步骤和决策点。
在六西格玛中，流程图常用于分析和改进流程，帮助识别和消除潜在的问题。
2. 帕累托图帕累托图用于按重要性排序问题。
它通过对数据进行分类并显示其中的关键因素，帮助团队优先处理最重要的问题，以获得最大的改进效果。
3. 散点图散点图用于显示两个变量之间的关系。
在六西格玛中，散点图常用于确定因素之间的相关性，从而找到可能导致问题的根本原因。
三、数据分析工具1. 直方图直方图用于显示数据的分布情况。
六西格玛团队可以使用直方图来确定过程是否正常分布，进而判断是否需要采取改进措施。
2. 布洛克图布洛克图是一种直观的工具，用于显示多个因素对结果的影响。
它帮助团队了解各个因素对整体性能的贡献程度，从而确定关键因素和改进方向。
3. 方差分析方差分析用于比较多个样本之间的差异，确定因素之间的显著性差异。
在六西格玛中，方差分析常用于确定影响问题的关键因素，并为改进提供依据。
四、问题识别工具1. 根本原因分析根本原因分析是六西格玛中关键的一步，它帮助团队确定问题的根本原因。
常用的根本原因分析工具包括因果图、5W1H 等，可以帮助团队从多个方面全面分析问题。
2. 5P 系统5P 系统是一种系统性的问题诊断方法，包括人员、机器、材料、方法和环境等方面的分析。
通过对这五个方面进行全面的评估，团队可以找到问题的真正原因，并制定相应的改进措施。
3. 缺陷模式与影响分析（DFMEA）缺陷模式与影响分析是一种预防性的风险评估工具。
六西格玛数据分析技术引言六西格玛（Six Sigma）是一种数据分析和质量管理方法，旨在通过识别和减少过程中的变异性，提高组织的业绩和质量。
本文将介绍六西格玛数据分析技术的基本原则、方法和工具，以及应用六西格玛进行数据分析的步骤和注意事项。
1. 六西格玛的基本原理六西格玛方法是基于统计学原理的质量管理方法，它将过程的能力和稳定性与业绩目标进行比较，通过数据分析来改进和优化过程。
六西格玛的核心理念是尽量减少过程中的变异性，从而提高产品或服务的质量和一致性。
六西格玛方法的三个基本原理如下： - 过程的总体性能可以通过统计学指标（如标准差）来度量和评估。
- 通过减少特定因素的变异性，可以提高过程的性能和一致性。
- 通过采取数据驱动的决策和改进方法，可以优化过程并实现质量目标。
2. 六西格玛数据分析方法六西格玛数据分析方法主要包括以下步骤： 1. 定义阶段：明确业务目标、定义过程和关键业务指标（KPIs），并建立项目计划和团队。
2. 测量阶段：收集和测量数据，分析数据的稳定性和能力，确定过程中的变异性源。
3. 分析阶段：通过统计分析和数据挖掘技术，识别和验证导致问题或变异性的根本原因。
4. 改进阶段：制定和实施改进方案，测试和验证改进效果，并进行过程重组和优化。
5. 控制阶段：确保改进方案持续有效，建立过程控制机制和绩效管理体系。
3. 六西格玛数据分析工具六西格玛数据分析方法使用了多种统计工具和技术，其中一些常用的工具包括： - 散点图：用于显示两个变量之间的关系和趋势。
- 直方图：用于显示数据的分布情况和频率。
- 控制图：用于监控过程的稳定性和能力。
- 核心六西格玛分析图表：包括关系矩阵图、因果图、故障模式和效应分析（FMEA）等。
- 回归分析：用于识别和验证不同变量之间的相关性和影响。
- 设计实验：通过对多个因素进行测试和分析，确定对结果影响最大的因素。
4. 六西格玛数据分析的注意事项在应用六西格玛数据分析技术时，需要注意以下事项： - 持续学习和提升技能：六西格玛数据分析方法需要一定的统计学和质量管理知识，持续学习和提升技能对于有效应用该方法至关重要。
（六西格玛管理）寻智六西格玛图解介绍1.請問何謂6σ？所謂6σ就是指于客戶的規格上下限之內應含蓋±6σ的變異。
2.請問客戶為何愈來愈重視6σ？于大量生產的時代客戶均會越來越于意不良品所造成的潛于損失（停機、斷線，全檢等額外的成本），而這些損失均源自於產品超出規格的不良品。
因此，客戶為了降低潛于的風險和損失，當然會回頭要求供應商降低變異換言之，供應商的變異愈小，不良品出現的機率就愈少，客戶的潛于風險也就愈低，這就是客戶愈來愈重視6σ的根本原因。
3.能否舉例說明6σ與個人有何關係？其實6σ並非工廠的事，你我每壹個人均身受6σ的影響而不自知，就以等火車為例，為何大多數人均不排隊呢？因為火車實際的停車位置變異太大，所以就無法建立乘客排隊的信心。
可是同壹群人，換乘捷運時，為何又均排隊呢？因為捷運停靠月台的位置十分精確，所以大家自然會排隊，由此可見，于每壹個人的潛意識中，我們均期待壹種變異更小（換言之更加穩定可靠）的生活型態。
4.請問6σ與過去大家熟知的品管觀念有何不同？過去的品管觀念比較重視Q（事後的管制），因此才衍生出管制圖與抽樣計劃等品管工具，可是6σ的想法則完全將焦點放于P（事前的生產系統）上，二者的差別可用圖示如下：5.請問改善系統降低變異是不是有更具體的方向？其實總變異（）只是壹個綜合的結果，統計學家早已發現：換言之，有些變異來自於原料的變異（），而變異的另壹部分則可能來自方法（），當然設備（）也有可能造成壹些變異。
6.照這樣见來，要做好6σ就不能只靠品管部門自已的努力囉？沒錯，6σ必須動員全公司的力量才可能成功。
所以6σ等於是為眾所週知的TQM找到了壹個更容易落實的平台，也提供了更客觀的評估指標。
7.既然改善系統變異與方法(Me)，設備(Eq)，原料(Ma)等均有關係，可是為何推動6σ愈成功的公司總是先強調方法的改善？為了儘快见到成果，所以降低變異時最明智的作法是要由可掌控性高的部分下手，壹般而言壹個正于運轉的工廠其設備(Eq)的可掌控性（指立即更換或修改）最低。
6西格玛基本方法及工具应用在6西格玛基本方法及工具应用的理论研究中，我们首先需要了解什么是6西格玛。
6西格玛是一种质量管理方法，旨在通过减少过程中的缺陷和变异来提高产品和服务的质量。
它基于一个名为“六西格玛”的统计学概念，表示在大量数据中，目标值(即期望值)与实际值之间的差异最小的程度。
6西格玛的目标是将这种差异降到最低，从而提高客户满意度和组织绩效。
为了实现这一目标，6西格玛方法包括了一系列基本步骤和工具。
本文将详细介绍这些方法和工具，并讨论它们在实际应用中的优缺点。
我们需要了解6西格玛的基本方法。
这些方法包括：1. 定义过程：在开始改进之前，我们需要明确要改进的过程。
这包括确定过程的目标、范围和关键成功因素。
2. 测量过程：为了评估过程的表现，我们需要收集有关过程的数据。
这可以通过直接观察、记录和分析过程的实际执行情况来完成。
3. 分析数据：收集到的数据需要进行分析，以确定过程中的缺陷和变异。
这可以通过使用统计工具和技术来完成，如均值、标准差、分布等。
4. 选择改进策略：根据分析结果，我们需要选择适当的改进策略。
这可能包括改变过程的设计、优化工作流程、提高员工技能等。
5. 实施改进：在选择了改进策略后，我们需要将其应用于实际过程。
这可能需要对员工进行培训、调整设备或重新设计工作流程。
6. 监控结果：在实施改进后，我们需要持续监控过程的表现，以确保所采取的措施有效。
这可以通过定期收集和分析数据来完成。
除了基本方法之外，6西格玛还包括一系列工具，用于辅助改进过程。
这些工具包括：1. 根本原因分析(RCA):通过对过程中的缺陷和变异进行深入分析，找出导致这些问题的根本原因。
这有助于我们采取针对性的措施，从而更有效地解决问题。
2. 流程图：流程图是一种可视化工具，可以帮助我们理解过程的各个阶段以及它们之间的关系。
通过绘制流程图，我们可以更容易地发现潜在的问题和改进点。
3. 控制图：控制图是一种统计工具，用于监控过程的稳定性和性能。
六西格码系统用户手册
（损失分析平台>N月图分析）Ver 1.0
六西格码推进部
本手册用于指导六西格玛系统用户正确使用及操作N月图分析。
以下为N月图分析>损失分析平台系统操作详细说明
N月图分析>损失分析平台：
1．N月图分析的主要功能：
查询数据域和时间域不同维度的逐月N月图和平均N月图
2．功能及操作说明
a)数据域说明
N月图：查询N月图的方式选择。
本部：包括冰箱、电热、电子、通讯、洗碗机、洗衣机、空调、商用空调
事业部：各个本部条件下的产品事业部。
机型：各个本部和事业部选择条件下产品对应的社会反馈型号
对象：各个本部和事业部选择条件下产品对应的社会反馈故障对象，可以汉字形式模糊搜索，选择对象名称和对象码。
故障：各个本部和事业部选择条件下产品对应的社会反馈故障对象的故障描叙，可以汉字形式模糊搜索，选择对象名称和对象码。
时间域说明：
选择N月图形式逐月N月图，则选择当前生产产品的生产时间和服务时间
选择N月图形式逐月N月图，则选择当前生产产品和对比生产产品的生产时间和服务时间
b)操作说明
选择查询维度模型
查询维度可自由组合：
逐月N月图：本部事业部对象玛故障码，以上条件在选定本部的前提下可单选可多选，对象码和故障码级别下又可单选和多选
平均N月图：本部事业部对象玛故障码，以上条件可在选定本部的前提下可单选可多选，对象码和故障码级别下又可单选和多选
查询N月图
在查询维度模型确定后，点击统计（查询时间会因查询维度的复杂度而增多加）
点击不良数据查询N月不良数
点击不良率查选不良PPM
系统图示和数据框都可以手动拉大和缩小
导出N月图原始数据
点击导出可导出产量不良数和不良率
3．原理和实例说明
a)原理说明
逐月N月图：N月不良量是指该月生产的产品累计N月的不良量之和 N月不良率是指该月生产的产品累计N月的不良量之和占产量的比率使用逐月N月图可以通过对比判断不同月份生产的产品的质量水平的高低
平均N月图：平均N月不良数是指N月生产的产品出厂N月的累计不良数除以N月
平均N月不良率是指N月生产的产品出厂N月的累计不良数占对应产量的比例使用平均N月图可以跟踪某一段时间生产的产品出厂N月的质量水平，对比改进前改进后两个时间段的生产的产品可以判断改进效果
逐月N月图和平均N月的关系如下
b)实例
逐月N月图
数据维度模型为：
本部冰箱事业部冰箱中二机型BCD-168K/A CJN A, 故障对象压缩机430 生产时间06年1月-8月服务时间06年1月-8月
用上图可以判断06年4月份开始该型号的压缩机质量水平较以前转好
平均N月图
数据维度模型为：
本部冰箱事业部冰箱中二 , 故障对象压缩机430
当前生产时间06年1月-8月服务时间06年1月-8月
对比生产时间06年1月-8月服务时间06年1月-8月
使用上图可判断
06年1-8月份生产的产品的压缩机质量水平较去年同期下降。
