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六西格玛管理（6sigma）过程能力分析须明确哪些要素过程能力和过程绩效分析是评价过程满足预期要求的能力及其表现的方法。
过程能力分析在六西格玛DMAIC项目中十分重要，它是评价过程基线及改进方向和目标的重要工具。
因此，过程能力分析是测量阶段的一项重要工作。
一、在着手过程能力分析时，必须明确如下要素:1、过程输出特性。
这是项目工作从界定阶段就已明确的。
2、对过程输出特性的要求。
在进行过程能力分析时，必须识别并明确顾客(内部的或外部的)对过程输出特性的要求，包括目标值和规格限或容限。
通常将规格上、下限记为USL和LSL。
对制造过程来说，识别目标值和规格限是比较容易的。
因为工程上对此一般都有明确的规定。
但对非制造类的过程来说，需要项目团队投入精力识别并明确这些要求。
3、抽样方案。
不同的抽样方案，反映了过程的不同情况和状态。
比如，在研究过程的短期能力时，抽取的样本应尽可能仅受到随机因素的影响。
4、过程是否稳定或具有可预测的分布。
过程能力分析的假设前提是输出服从正态分布。
因此，过程应是稳定或统计受控的。
对那些非正态分布的情况，应进行适当的坐标变换，将其转换为正态分布的情况。
二、确认上述要素的基础上，运用统计工具展开的六西格玛过程能力分析就是在确认上述要素的基础上，运用六西格玛统计工具展开的。
为此，我们定义下述概念:过程短期波动(inherent process variation)，也称样本内的波动，是仅由短期内随机因素影响而产生的过程波动。
这部分波动可以通过计算样本内部的极差R 或标准差S进一步求出平均的极差R或综合标准差(pooled standard deviation) S，利用R/d2或S/C4估计过程短期波动的标准差σwithin。
过程的总波动，是由随机因素和系统因素影响而产生的波动。
它可以由所有样本标准差S估计长期的总波动的标准差σoverall。
过程能力PC，是过程固有波动的六西格玛within范围。
THE“SIX SIGMA“六西格玛PHENOMENA”- OLD OR NEW 新老现象”- - - - - -PERCEPTION OF QUALITY ? 感知的质量呢?Overview 概述Even if using Total Quality Management (TQM) as the main quality program represents a prevalent fact in nowadays industry, many companies are extending this kind of initiatives to incorporate strategic and financialissues .Among these initiatives, one such methodology is known as SIX Sigma, which originated from the Motorola Corporation .即使运用全面质量管理(TQM)为主要质量计划代表了在当今行业普遍存在的事实,许多公司都在扩展的举措将这种战略和财务问题。
在这些行动,这样一个方法被称为6σ,源自于摩托罗拉公司。
The concept was created by Motorola Inc .in the 1980s and was initiated by the engineers'conclusion , which stated that new products , often failing to meet customer expectations , could be produced error-free from the very beginning .When it was presented , this represented a radical idea during the activities of manufacturing in the organization : measuring customer requirements and performance against these targets during production , rather than after a product's completion .这个概念是由摩托罗拉公司。
六西格玛计算公式案例解析六西格玛是一种统计学方法，旨在通过分析数据和过程以减少变异性，提高生产质量。
六西格玛计算公式是用于测量过程的性能和稳定性的数学工具。
本文将通过一个实际案例来解析六西格玛的计算公式和使用方法。
假设电子产品制造公司在生产过程中发现有关键组件的不良率过高，导致了不少产品需重新修复或者报废。
为了改进生产过程，公司决定使用六西格玛方法来分析并改善该过程的稳定性和质量。
首先，公司将收集实际数据，包括每个生产周期内所生产的产品数量以及其中不良品的数量。
假设公司连续进行了500个周期的生产，每个周期生产1000个产品。
在这500个周期内，共生产了500,000个产品。
第一步，我们需要计算不良品的比例。
假设在这500,000个产品中，有5,000个是不良品。
因此，不良率可以用下面的公式计算：不良率=不良品数量/总产量不良率=5,000/500,000不良率=0.01得到不良率为0.01，即每100个产品中有1个是不良品。
第二步，我们需要计算过程性能指数Cp。
过程性能指数是用于衡量生产过程是否符合规格要求的一个指标。
计算公式如下：Cp=(上限规格-下限规格)/(6*标准差)这里假设产品的规格要求范围为定为0.95到1.05、为了计算标准差，我们首先需要计算平均数。
平均数=总产量/总周期数平均数=500,000/500平均数=1,000然后，标准差可以通过以下公式计算：标准差 = sqrt((每个周期的不良品数量 - 平均数的平方) / (总周期数 - 1))在这个案例中，每个周期的不良品数量是10。
标准差的计算公式如下：标准差 = sqrt((10 - 1,000)^2 / (500 - 1))标准差=194.44最后，我们可以计算过程性能指数Cp：Cp=(1.05-0.95)/(6*194.44)Cp的值小于1，说明该生产过程的性能不达标。
第三步，我们需要计算过程能力指数 Cpk。
过程能力指数是用于衡量生产过程能否产生处于规格界限内的产品。
