六西格玛概述

简介六西格玛（Six Sigma），又称：六式码、六标准差、6σ、6Sigma，不能使用大写的Σ，西格玛（Σ，σ）是希腊文的字母，在统计学中称为标准差，用来表示数据的分散程度。

其含义引申后是指：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个瑕疵。

六西格玛（6σ）概念作为品质管理概念，最早是由摩托罗拉公司的麦克.哈里于1987年提出，其目的是设计一个目标：在生产过程中降低产品及流程的缺陷次数，防止产品变异，提升品质。

真正流行并发展起来，是在通用电气公司的实践，在杰克韦尔奇于20世纪90年代发展起来的6σ（西格玛）管理是在总结了全面质量管理的成功经验，提炼了其中流程管理技巧的精华和最行之有效的方法，成为一种提高企业业绩与竞争力的管理模式。

该管理法在摩托罗拉、通用电气、戴尔、惠普、西门子、索尼、东芝、华硕等众多跨国企业的实践证明是卓有成效的。

为此，国内一些部门和机构在国内企业大力推6σ管理工作，引导企业开展6σ管理。

随着实践的经验积累，它已经从单纯的一个流程优化概念，衍生成为一种管理哲学思想。

它不仅仅是一个衡量业务流程能力的标准，不仅仅是一套业务流程不断优化的方法，进而成为一种应对动态的竞争环境，提升企业竞争力，取得长期成功的企业战略。

辨别优先次序，实施流程改进对需要改进的流程进行区分，找到高潜力的改进机会，优先对其实施改进。

如果不确定优先次序，企业多方面出手，就可能分散精力，影响6σ管理的实施效果。

业务流程改进遵循五步循环改进法，即DMAIC模式：1．定义（Define）。

定义阶段主要是明确问题、目标和流程，需要回答以下问题：应该重点关注哪些问题或机会？应该达到什么结果？何时达到这一结果？正在调查的是什么流程？它主要服务和影响哪些顾客？2．评估（Measure）。

六西格玛概述范文
六西格玛（Six Sigma）最初是由Motorola公司在1986年创建的一
种管理思想。

它旨在追求完美的产品质量，从而提高客户满意度。

六西格
玛方法学的基本思想是在产品质量的控制和改善方面使用统计学和管理工具。

其核心思想是将质量的不确定性降至最低，以达到最高的客户满意度，通过实施一系列的管理流程改进和统计控制技术来实现。

六西格玛方法学的核心是对每个过程中的浪费进行统计分析，分析后
再采取措施做出改进，使改进成为企业的核心价值观，每个流程都可以极
大地提高企业的效率而实现质量提升，从而使客户满意度提高。

六西格玛
概念包括：
（1）目标定位：确定动机和目标，针对的客户需求，对过程和技术
问题进行分析，确定质量改进的相关指标。

（2）流程控制：根据过程中
的因素、变量和数据对质量进行控制。

（3）管理团队：建立一个专业的
管理团队，对企业的整体质量水平进行科学管理。

（4）数据分析：对质
量问题给出的数据进行分析探索，以确定质量改进的各种技术手段。

（五）技术流程改进：改善质量控制技术，改进流程设计或流程操作，实施统计质量控制，实现质量改进。

品质管理六西格玛概述
六西格玛（英文：Six Sigma）是 1986 年由美国通用电气（GE）发
明的一种管理思想，是一种以改善产品质量为目标的系统化过程管理方法，也是一种基于可量化的分析，针对组织运营中的过程畸变进行优化并达到
品质持续改善的管理思想和技术工具。

六西格玛理论主要由两个术语序列
组成：统计控制和流程优化，两者增强了彼此的能力，使流程优化和开发
得到有效实现。

六西格玛从统计控制角度，以精确的统计数据做基础，确定了一系列
技术和工具，以保证产品和服务达到期望的品质水平。

通过建立过程质量
管理模型，提出DMAIC（定义-测量-分析-改善-控制）的5个步骤，帮助
企业深入分析，有效解决问题，从而提高过程的可预测性和可控性，把品
质水平提高到达到期望的水平。

六西格玛从流程优化角度，结合传统管理思想和现代思维方法，采取
一系列技术和工具，从根本上解决过程中的根本问题，目标是精确的管理
把控，提高产品和服务质量。

它强调了以客户为核心的服务模式，并采用
模式分析和设计、流程建模和模拟、动态管理和模拟优化等技术，帮助企
业实现优化，把过程管理提升到一个新的水平。

六西格玛管理法简介六西格玛(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。

旨在生产过程中降低产品及流程的缺陷次数,防止产品变异,提升品质。

六西格玛的由来六西格玛（Six Sigma）是在九十年代中期开始被GE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、改善和优化的技术，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GE的全球化、服务化、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。

六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管理哲学。

20世纪90年代发展起来的6σ(西格玛)管理是在总结了全面质量管理的成功经验,提炼了其中流程管理技巧的精华和最行之有效的方法,成为一种提高企业业绩与竞争力的管理模式。

该管理法在摩托罗拉、通用、戴尔、惠普、西门子、索尼、东芝行众多跨国企业的实践证明是卓有成效的。

为此,国内一些部门和机构在国内企业大力推6σ管理工作,引导企业开展6σ管理。

源于摩托罗拉的6 sigma系统成为质量管理学发展的里程碑之一。

6 sigma系统由针对制造环节的改进逐步扩大到对几乎所有商业流程的再造，从家电Whirlpool, GE, LG，电脑Dell，物流DHL，化工Dow Chemical, DuPont，制药Agilent, GSK，通信Vodafone, Korea Tel，金融BoA, Merrill Lynch, HSBC，到美国陆海空三军，都引进6 sigma系统。

[编辑]6σ管理法的概念6σ管理法是一种统计评估法,核心是追求零缺陷生产,防范产品责任风险,降低成本,提高生产率和市场占有率,提高顾客满意度和忠诚度。

6σ管理既着眼于产品、服务质量,又关注过程的改进。

六西格玛是什么1. 介绍六西格玛（Six Sigma）是一种质量管理方法和工具，旨在通过减少产品或过程的变化和缺陷，以提高业务绩效和客户满意度。

它的目标是将质量水平提高到每百万个机会（Defects Per Million Opportunities, DPMO）的水平，即3.4个缺陷/百万个机会。

六西格玛最早由美国西北大学管理学院的教授比尔·史密斯 (Bill Smith) 提出，并在20世纪80年代末和90年代初，由Motorola和通用电气公司广泛应用和推广。

如今，六西格玛已经成为全球许多组织和企业的质量管理方法之一。

2. 六西格玛方法六西格玛方法基于数据和统计分析，旨在通过一系列有目标的步骤来改善和优化业务过程。

以下是六西格玛方法的主要步骤：在这个阶段，项目团队明确项目目标、范围和关键业务指标，并确定客户需求和期望。

此外，还制定项目计划、确定项目概要，并明确项目的执行策略。

2.2. 测量阶段在这个阶段，团队收集和分析与业务过程相关的数据，以了解当前过程的性能水平。

通过采集数据，可以确定存在问题的源头，并为改进过程提供实际的信息。

2.3. 分析阶段在这个阶段，团队进行深入的数据分析，以确定影响业务过程的根本原因。

通过统计工具和技术，可以找出导致变异和缺陷的主要因素，并确定改进措施。

在这个阶段，团队根据分析结果，提出改进业务过程的解决方案，并对其进行测试和验证。

这个阶段的重点是持续改进和实施可行的解决方案，以减少变异和改善性能。

2.5. 控制阶段在这个阶段，团队建立稳定的业务过程，并制定测量、监控和控制的方法。

通过建立控制计划和指标，可以确保改进措施的有效性，并及时发现和纠正潜在问题。

3. 六西格玛的工具和技术在实施六西格玛过程中，有许多工具和技术可以帮助团队分析和解决问题。

以下是一些常用的六西格玛工具和技术：•流程图：用于描述和分析业务过程的各个步骤和环节。

•直方图和散点图：用于可视化数据分布和关联性，并帮助识别异常和异常值。

六西格玛图文解说六西格玛（Six Sigma）是一种管理策略和质量管理方法，其目的是通过减少变异性，提升产品和服务的质量和效率。

六西格玛图（Six Sigma chart）是一种用于表达六西格玛过程性能的图表，它可以帮助管理者和团队成员更好地理解和分析过程中的变异性。

本文将介绍六西格玛图的基本概念、常见类型和使用方法。

六西格玛图的概述六西格玛图是一种可视化工具，用于展示过程的性能和变异性。

它通过图表的形式，将过程中的数据点进行统计分析，帮助我们识别出问题的根本原因，从而采取相应的措施进行改善。

六西格玛图通常由两个重要的轴线组成：X轴表示观测值或测量结果，Y轴表示观测值的频率或概率分布。

六西格玛图的类型直方图直方图是最基本和常见的六西格玛图类型之一。

它用于显示数据的分布情况。

直方图通过将观测值分成若干个区间，并统计每个区间内数据点的数量来表示数据的分布情况。

直方图可以帮助我们了解数据的中心趋势、分散程度以及可能存在的异常值。

散点图散点图用于展示两个变量之间的关系。

它将每个数据点以点的形式表示在坐标轴上。

通过观察数据点的分布情况，我们可以判断两个变量之间是否存在相关性。

散点图通常被用于识别可能存在的异常值或离群点。

箱线图箱线图也是一种常用的六西格玛图类型。

它展示了数据的五个统计特征：最小值、最大值、中位数、上四分位数和下四分位数。

箱线图通过箱体和须线的形式，直观地展示了数据的分布情况。

箱线图可以帮助我们了解数据的离散程度和异常值的存在情况。

概率图概率图是一种用于表示数据分布的六西格玛图类型。

它通过连接各个数据点并绘制曲线来表示数据的分布情况。

概率图通常用于评估数据是否符合某种特定的分布模型，如正态分布。

通过对数据分布的了解，我们可以更好地进行过程性能的分析和控制。

六西格玛图的使用方法使用六西格玛图的过程通常包括以下几个步骤：1.收集数据：首先，我们需要收集相关的数据，并确保数据的准确性和完整性。

数据的质量和可靠性对六西格玛图的分析结果至关重要。

SixSigma六西格玛(管理必看)什么是六西格玛？六西格玛是一项以数据为基础,追求几乎完美的质量管理方法。

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品质的统计尺度。

任何一个工作程序或工艺过程都可用几个西格玛表示。

六个西格玛可解释为每一百万个机会中有3。

4个出错的机会,即合格率是99。

99966％。

而三个西格玛的合格率只有93.32％。

六个西格玛的管理方法重点是将所有的工作作为一种流程，采用量化的方法分析流程中影响质量的因素，找出最关键的因素加以改进从而达到更高的客户满意度。

六西格玛（SixSigma）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。

六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。

早在1961年就提出“零缺陷"概念的美国质量管理专家菲利普•克劳斯比说:“当大家都认定在操作过程中无法避免错误的时候，下一步就是制定一个容许错误的数字。

当良品率预定为85％，那便是表示容许15％的错误存在.采行这种‘良品率管理’的人会告诉你那不是真的，但事实上的确如此。

"为了提高质量，工厂的管理者们发明了“六个西格玛"管理方法。

“西格玛”是统计学里的一个单位，表示与平均值的标准偏差.它可以用来衡量一个流程的完美程度，显示每100万次操作中发生多少次失误。

“西格玛”的数值越高，失误率就越低。

具体说来，相关数据可以表示如下：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“六个西格玛”是一项以数据为基础,追求几乎完美无暇的质量管理办法。

六西格玛的概念和作用1、六西格玛的概念六西格玛是一套系统的、集成的业务改进方法体系,是旨在持续改进企业业务流程，实现客户满意的管理方法。

它通过系统地、集成地采用业务改进流程,实现缺陷的过程设计（design for six sigma,DFSS),并对现有过程进行过程界定（define）、测量(measure）、分析（analyze）、改进（improve）、控制（control）——简称DMAIC流程，消除过程缺陷或无价值作业，从而提高质量和服务、降低成本、缩短运转周期，达到客户完全满意，增强企业竞争力.（1）六西格玛的统计含义σ是一个希腊字母,读作“西格玛”，在数理统计中表示“标准差”，是用来表征任意一组数据或过程输出结果的离散程度的指标，是一种评估产品和生产过程特性波动大小的参数。

西格玛质量水平则是将过程输出的平均值、标准差与质量要求的目标值、规格限联系起来进行比较，是对过程满足质量要求能力的一种度量。

西格玛水平越高,过程满足质量要求能力就越强；反之,西格玛水平越低，过程满足质量要求的能力就越低.六西格玛质量水平意味着百万出错机会（DPMO）中不超过3。

4个缺陷。

如图1-1所示的正态分布中，当上下规格限之差为12σ(±6σ），且过程无漂移,即实际分布中心与规格中心重合时,低于下规格限LSL和高于上规格限USL的面积（概率）均为0。

001ppm,总缺陷概率为十亿分之二。

图中μ为正态分布的中心值，M为规格中心,σ为标准差。

但实际上，过程输出质量特性的分布中心与规格中心重合的可能性很小，对于典型的制造过程，由于影响过程输出的基本质量因素（人、机、料、法、环、测）的动态变化，过程输出的均值出现漂移是正常的，如图1—2所示。

在计算过称长期运行中出现缺陷的概率时，一般考虑将上述正态分布的中心向左或向右偏移1。

5σ，此时一侧的缺陷为3。

4ppm，另一侧因数量级极小可忽略不计，总缺陷概率为百万分之3.4，如图1—3所示.图1—1 过程特性分布图(无漂移）图1—2 长期过程绩效(短期过程合成图）图1-3 过程输出特性正态分布图（±1.5σ漂移）因此通常所说的六西格玛质量水平代表3.4DPMO，是考虑了过程在长期运行中,分布中心相对规格中心漂移±1.5σ后出现缺陷的概率。

第一部分六西格玛概述第二部分：六西格玛和精益生产一、精益思维、精益原则二、7大浪费三、精益生产基本工具介绍●IE ●KAIZEN ●目视化●SMED ●TPM第三部分：六西格玛一、Define--六西格玛定义阶段：发现、确认问题二、如何启动和界定一个6 SIGMA项目●项目小组---如何组建项目团队？●项目来源---什么是项目，项目从哪里来？●项目选择标准---如何评选合适的六西格玛项目？●制作项目计划●实例：某企业推行六西格玛项目案例分享三、劣质成本分析（企业成本的种类与构成）●质量损失函数●品质成本与利润的关系●预防成本、鉴定成本、缺陷成本●能力值与品质成本的对应关系●统计学的基本原理与专业术语介绍四、Measure--六西格玛测量阶段：现状测量五、潜在失效模式及效果分析（FMEA）●FMEA的定义与用途●FMEA的产生背景与类型●风险优先数●FMEA制作的八个步骤●实例：FMEA案例制作练习及讲解六、MSA测量系统分析：确保所收集数据的真实性●测量误差的组成●测量系统分析的目的与步骤●连续数据测量系统分析●离散数据测量系统分析●破坏性试验数据测量系统分析●实例：测量系统分析案例讲解与练习七、CPK过程能力分析●过程变异与过程能力●过程能力指数●短期能力和长期能力●非正态分布数据的过程能力●实例：过程能力分析案例讲解与练习八、Analyze--六西格玛分析阶段：查找关键原因九、多变量分析技术十、置信区间与假设检验十一、Improve--六西格玛改善阶段：改善关健原因，优化相关参数十二、实验设计介绍●什么是试验设计●试验因素及水平●试验类别及选择●试验结果分析●方差分析第四部分：Control--六西格玛控制阶段：改善成果控制与横向扩展●SPC统计过程控制理论●计量型数据SPC ●计数型数据SPC 第五部分：六西格玛成功案例分享●某企业六西格玛降低不良率案例介绍●某企业整体推行六西格玛项目策划案例介绍。

六西格玛基本知识介绍什么是六西格玛六西格玛（Six Sigma）是一种管理方法和业绩度量体系，用于改进企业的质量和效率。

它的目标是通过减小过程的变异性，将产品和服务的质量提高到几乎没有缺陷的水平。

六西格玛是由美国的摩托罗拉公司于1986年开发的，随后被通用电气公司引入，并逐渐在其他公司获得了广泛的应用。

六西格玛的原理六西格玛的核心思想是通过识别和解决问题的根本原因，来减少过程的变异性。

它采用了一套严格的工具和方法来帮助企业实现持续改进。

六西格玛的原理可以归纳为以下几个方面：1.客户导向：六西格玛强调以客户需求为中心，将产品或服务设计和交付过程与客户的期望相匹配。

2.数据驱动：六西格玛注重数据的分析和利用，通过收集和分析大量的数据来评估过程的性能，并识别引起问题的根本原因。

3.流程思维：六西格玛强调全局观念，将复杂的业务流程划分为若干个可管理的小步骤，以便更好地理解和优化整个过程。

4.持续改进：六西格玛是一个不断迭代的过程，它要求企业保持持续改进的态度，并通过定期的数据分析和评估来确保目标的实现。

六西格玛的核心指标六西格玛采用了一套统一的指标体系来衡量过程的性能和改进的效果。

以下是六西格玛的两个核心指标：1.DPU（Defects Per Unit）：每单位产生的缺陷数。

DPU是六西格玛关注的一个关键指标，它用于衡量产品或服务的质量水平。

DPU越低，表示产品或服务的质量越好。

2.DPMO（Defects Per Million Opportunities）：每百万个机会中的缺陷数。

DPMO是一个衡量过程能力的指标，用于评估过程的流程稳定性和能力。

DPMO越低，表示过程的稳定性和能力越高。

六西格玛的工具和方法六西格玛采用了多种工具和方法来帮助企业实现质量改进的目标。

以下是六西格玛的一些常用工具和方法：1.DMC（Define, Measure, Analyze, Improve, Control）：这是六西格玛的一个基本工具，它是一个五个阶段的闭环过程，用于解决问题和改进过程。