6σ简介及工具介绍

一、六西格玛（6σ）涵义<1>σ在统计学上的涵义σ是希腊字母，英文表达sigma，汉语译音为“西格玛”。

术语σ用来描述任一过程参数的平均值的分布或离散程度。

<2>σ应用到商务或制造过程中的涵义对商务或制造过程而言，σ值是指示过程作业状况良好程度的标尺。

σ值越高，则过程状况越好。

σ值用来测量过程完成无缺陷作业的能力，因为缺陷在任何情况下都会导致客户的不满意。

换言之，σ值指示了缺陷发生的频度，σ值越高；过程不良品率越低。

当σ值增大时，不良品率降低、品质成本降低，过程周期时间缩短，客户满意度提高。

当σ值达到6时，即6σ的品质，表示“每百万单位只有3.4个不良率”，品质长期达标率为99.99966%。

相对而言，当σ值只有3时，即3σ品质，表示“每百万单位有66807个不良品’，合格率为93.32%。

σ作为一种测量标尺，具有普遍的适用性，它测量的是“每单位缺陷数”，这个单位可以代表各种任务或实体，如：组件、原材料、表格、时间段、产品、一个小时的工作、一份文件等等。

基于此，我们认为6σ可以作为一切工作、活动的基准。

例如，我们说一部收音机具有3σ的品质，则说明它低于平均品质。

一般地说，全球各大公司的产品、服务平均品质水平约为4σ，即合格率已达到99.37%，但是即使当σ值达到4时，以下事件仍然会持续在美国发生：每年有20，000次配错药事件，每年有超过15，000婴儿出生时会被抛落地上，每年平均有9小时没有水、电、暖气供应，每星期有500宗做错手术事件，每小时有2000封信邮寄错误。

可见，上述品质远远不能让客户满意。

因此，6σ成为新的品质标准，成为全球各大公司追求的目标。

6σ品质理论融合了当代统计技术的最新成果，使评价过程能力和作业绩效成为可能，是评价每一个供应商、客户、产品或服务品质的基准。

<3>6σ的引申涵义6σ是追求“完美品质”的动力：6σ品质理论告诉我们目前自己产品、服务和过程的真实水准如何，最重要的是我们知道自己的努力方向和如何才能到达目的。

6西格玛基本方法及工具应用六西格玛（Six Sigma）是一种以质量管理和过程改进为核心的方法学。

Six Sigma的核心思想是通过减少缺陷率提高产品和服务的质量，从而降低成本并增加客户满意度。

虽然最初流行于制造业，但是现在已经应用于服务业、金融业、医疗业及其他各个行业。

在今天的市场上，Six Sigma被认为是企业获得竞争优势和持续发展的必备工具之一。

以下将会探讨Six Sigma的基本方法和工具应用。

1. DMAIC方法DMAIC方法是Six Sigma最常用的方法之一。

DMAIC是一个缩写，代表Define(定义), Measure(测量), Analyze(分析),Improve(改进), Control(控制)五个阶段。

首先，我们需要定义过程的目标，调查这个过程，了解它的输入与输出以及客户的需求。

然后，我们需要测量这个过程，以了解其当前状态。

在分析阶段，我们需要收集数据、建立模型和确定问题的根本原因。

接着，我们可以开始改进，设定目标和实施改进方案。

最后，我们需要建立控制措施以确保该过程的稳定性。

2. 五力分析工具五力分析是指对竞争环境中的五个方面进行分析，包括新进入者、现有竞争者、替代品、供应商和客户。

在分析这些因素时，我们需要考虑各种市场因素，如价格、产品质量、服务质量以及市场份额等。

通过进行五力分析，我们可以了解市场定位和竞争优势并提出相应的改进方案，从而提高我们的市场份额和效益。

3. 价值流图价值流图是用来描述整个价值流程的工具。

价值流程是从原材料到成品的整个生产流程和产品供应链的全过程。

通过绘制一个图表，我们可以了解生产过流程中每个步骤的耗时、内部和外部的供应商、客户和产品等信息。

通过分析价值流程，我们可以识别、消除或简化不必要的步骤，减少阻力并流畅整个流程。

这将使过程更加高效且更加精细，从而提高质量且减少生产成本。

4. 直方图直方图是一种最常用的数据可视化工具，用于显示一组数值数据的分布状况。

六西格码及6Sigma软件工具摘要：六西格玛6Sigma是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;是一项以数据为基础，追求几乎完美的质量管理方法。

六西格玛6Sigma一般来讲，包含以下三层含义：1）是一种质量尺度和追求的目标注意：6σ水平代表质量水平。

2）是一套科学的工具和管理方法，运用 DMAIC（改善）或DFSS（设计）的过程进行流程的设计和改善。

3）是一种经营管理策略。

6 Sigma管理是在提高顾客满意程度的同时降低经营成本和周期的过程革新方法，它是通过提高组织核心过程的运行质量，进而提升企业赢利能力的管理方式，也是在新经济环境下企业获得竞争力和持续发展能力的经营策略。

六西格玛（DMAIC)项目实施步骤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：•定义---辨认需改进的产品或过程.确定项目所需的资源.•测量---定义缺陷, 收集此产品或过程的表现作底线,建立改进目标.•分析---分析在测量阶段所收集的数据，以确定一组按重要程度排列的影响质量的变量。

•改进---优化解决方案，并确认该方案能够满足或超过项目质量改进目标。

•控制---确保过程改进一旦完成能继续保持下去,而不会返回到先前的状态.六西格玛软件工具之SPCSPC是统计过程控制，是一种通过控制图找出过程中异常原因加以改善的方法，是一种工具，通常在6 Sigma项目的最后控制C 阶段用到，另外定义D测量M阶段也常用到,旨在减少产品变异,提升产品品质.如需详细了解有关SPC相关的内容,可免费下载体验:SPC 分析软件总之,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。

六西格玛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。

六西格玛基本方法及工具应用六西格玛是一种质量管理方法，旨在通过减少缺陷、改进流程和提高效率，提升组织的运营绩效。

它使用一系列的统计工具和方法来分析数据，了解和解决问题，并确保改进措施的可持续性。

下面将介绍六西格玛的基本方法及一些常用的工具应用。

六西格玛的基本方法：1. Define（定义）：明确问题的范围、目标和需求。

这一阶段需要定义关键绩效指标（KPIs），确定关键影响因素，并与相关利益相关者进行沟通。

2. Measure（测量）：收集和整理数据，评估当前流程的性能，确定问题的根本原因。

常用的测量工具有直方图、散点图等。

3. Analyze（分析）：分析收集的数据，找出问题的根本原因，建立因果关系模型。

通过应用一些常用的分析工具，如鱼骨图、5W1H分析、散点图等，可以识别出主要的问题和变量。

4. Improve（改进）：制定和实施改进计划，以解决发现的问题。

这一阶段需要制定改进方案，设计实验，收集和分析数据来评估改进措施的有效性。

5. Control（控制）：建立控制措施和方法，以确保改进的持续和稳定。

通过统计过程控制图、故障模式和影响分析等方法，进行持续的监控，以确保流程的稳定性和质量的持续改进。

常用的工具应用：1.鱼骨图（因果图）：用于识别问题的主要原因。

通过将问题放在鱼头上，将可能的原因写在鱼骨的骨架上，使用这个工具可以帮助团队理解问题，找出主要的影响因素。

2.直方图：用于对数据进行分组展示，以便更好地理解数据的分布情况。

通过直方图可以观察到数据的中心趋势、偏差程度和异常情况。

3.散点图：用于观察两个变量之间的关系。

通过绘制散点图可以帮助团队了解变量之间的相关性，并发现可能的因果关系。

4.5W1H分析：用于分析问题的根本原因。

通过回答问题“什么、为什么、在哪里、何时、谁和如何”，可以全面地了解问题的背景和原因。

5.故障模式和影响分析（FMEA）：用于分析和预防潜在的故障和缺陷。

通过系统地识别可能的故障模式和其影响，可以制定相应的控制措施。

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。

六西格玛工具汇总六西格玛（Six Sigma）是一种管理和改进的方法论，旨在通过减少变异性和缺陷来提高质量，并实现业务过程的改进和优化。

在实施六西格玛的过程中，有许多工具可以帮助团队分析数据、定位问题并制定解决方案。

本文将对一些常用的六西格玛工具进行汇总介绍。

1.流程图：流程图是一种图形化的工具，用于展示业务流程的各个环节和流程中的关键节点。

通过绘制流程图，团队可以更清楚地了解整个业务流程，并找出其中的潜在问题和改进点。

2.帕累托图：帕累托图是一种用于优先处理问题的统计工具。

它基于帕累托法则，即80%的问题通常由20%的原因引起。

通过绘制帕累托图，团队可以确定并优先解决造成最大影响的原因。

3.核查表：核查表是一种用于记录观察结果的工具。

它通常用于数据收集和问题识别阶段，团队可以使用核查表记录关键数据和问题特征，以便进一步分析和解决。

4.散点图：散点图是一种用于显示两个变量之间关系的图表。

通过绘制散点图，团队可以了解到两个变量之间的相关性，进而找出潜在的因果关系，从而有针对性地改进业务过程。

5.直方图：直方图是一种用于展示数据分布和变异性的图表。

通过绘制直方图，团队可以了解到数据的中心趋势和变异性程度，从而找出潜在的问题和改进方向。

6.标准化工作组合表：标准化工作组合表是一种用于记录最佳实践和标准工作方法的工具。

通过建立标准化工作组合表，团队可以确保工作流程的一致性和高效性，进而提高质量和效率。

7.测量系统分析（MSA）：MSA是一种用于评估测量过程准确性和可重复性的方法。

通过进行MSA，团队可以了解到测量系统的稳定性，并根据结果调整测量方法和设备，从而提高数据的可靠性。

8.方差分析（ANOVA）：ANOVA是一种用于比较不同组之间差异性的统计方法。

通过进行ANOVA分析，团队可以确定是否存在显著差异，并找出影响差异的主要因素。

9.根本原因分析：根本原因分析是一种通过问为什么来追溯问题背后真正的原因的方法。

6Sigma快速入门指南-五个关键的工具六西格玛是近几十年来企业广泛使用的质量改进方法，六西格玛项目遵循一系列明确的步骤（D-M-A-I-C）来解决问题，在世界上许多国家的公司都取得了成功。

但是六西格玛在很大程度上依赖于统计和数据分析，许多的人对统计方面感到害怕。

实际上不必太担心，尽管数据分析在提高质量方面是至关重要的，但是六西格玛中的大多数分析并不难理解，即使你对统计学不太了解。

接下来我们将介绍六西格玛中使用的五种关键的统计工具，它们是什么，以及它们为什么重要。

1. 帕累托图 - Pareto chart帕累托图源于一个叫做帕累托原理的概念，大约80%的结果来自20%的原因。

即使在我们的个人生活中，也很容易想到例子。

例如，你可能80%的时间穿着20%的衣服，或者80%的时间听着20%的音乐。

帕累托图可以帮助我们将收集的数据可视化。

使你能够集中注意力在最重要的问题上。

例如，如果每次发生缺陷类型时收集有关数据，帕累托图就会显示哪些类型是最频繁发生的，因此你可以将精力集中在解决最紧迫的问题上。

2. 直方图 - Histogram直方图是能将连续型数据图形化显示出来。

帮助你快速识别数据的中心和分布。

它显示了大多数数据的位置，以及最小值和最大值。

直方图还能显示你的数据是否是钟形的，可以帮助你找到不寻常的数据点和异常值，以便进一步调查。

3. 量具重复性与再现性分析 - Gage R&R精确的测量是至关重要的。

你会用不可靠的秤称体重吗？你会使用一个永远不会显示正确温度的温度计吗？如果不能精确地测量一个过程，就不能改进它，这就是为什么要做量具重复性与再现性分析- Gage R&R。

这个工具帮助你确定你的连续型数据，例如重量、直径和压力，是否具有可重复性和可再现性，在当同一个人重复测量同一零件，以及不同的操作者测量同一零件时。

4. 属性一致性分析-Attribute agreement analysis 离散型数据GR&R对于离散型数据，确保数据可信任的工具是属性一致性分析。

六西格玛(6σ)2008-04-231人分享此文六西格玛(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。

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。

“σ”是希腊文的一个字母,在统计学上用来表示标准偏差值,用以描述总体中的个体离均值的偏离程度,测量出的σ表征着诸如单位缺陷、百万缺陷或错误的概率牲,σ值越大,缺陷或错误就越少。

6σ是一个目标,这个质量水平意味的是所有的过程和结果中,99.99966% 是无缺陷的,也就是说,做100万件事情,其中只有3.4件是有缺陷的,这几乎趋近到人类能够达到的最为完美的境界。

6σ管理关注过程,特别是企业为市场和顾客提供价值的核心过程。

因为过程能力用σ来度量后,σ越大,过程的波动越小,过程以最低的成本损失、最短的时间周期、满足顾客要求的能力就越强。

六西格玛〔6σ〕治理简介一、 什么是六西格玛〔6σ〕治理？六西格玛是阿拉伯数字6加上希腊字母σ〔西格玛〕。

σ本来是一个反映数据特征的希腊字母，表示数据的标准差。

我们常用下面的计算公式计算σ的大小：1)(12--=∑=n x x n i i σ，式中x i 为样本瞧测值，x 为样本平均值，n 为样本容量。

现在，σ不仅仅是单纯的标准差的含义，而被给予了更新的内容——即成为一种过程质量的衡量标准。

关于任何企业来讲，过程变异根基上他们最大的敌人，因为过多的过程变异会导致产品和效劳无法满足客户的要求，为企业带来损失。

6σ治理能够为企业提供战略方法和相应的工具通过严谨的、系统化以及以数据为依据的解决方案和方法，消除包括从生产到销售、从产品到效劳所有过程中的缺陷，从而改善企业的利润。

那么毕竟什么是6σ呢？我们能够从以下几个方面来讲明6σ的含义。

第一，它是一种衡量的标准。

从统计意义上讲，一个过程具有六西格玛〔西格玛〕能力意味着过程平均值与其规定的规格上下限之间的距离为6倍标准差，现在过程动摇减小，每100万次操作仅有3.4次落在规格上下限以外。

即六西格玛水平意味着过失率仅为百万分之三点四〔即3.4ppm 〕。

因此，它首先是一种度量的标准，能够通过样本的散布情况来衡量系统的稳定性。

6σ的数量越多，产品合格率越高，产品间的一致性越好，或产品的习惯环境的能力越强，产品〔效劳〕的质量就越好。

第二，6σ是一个标杆。

治理学上有一种设定目标的方法确实是根基“标杆法〞，将你的目标设定在你所要超越的对象上，将领先者的水平作为超越的“标杆〞。

6σ也是一个标杆，它的目标确实是根基“零缺陷〞〔过失率百万分子3.4〕。

进行6σ治理确实是根基要以那个目标作为追赶和超越的对象。

第三，6σ是一种方法：“一种基于事实和数据的分析革新方法，其目的是提高企业的收益。

〞那个方法的最大特点确实是根基一切基于事实，一切用数据讲话。

不管是讲明过失的程度，依旧分析缘故，以及检验革新措施的成效，都要用事实和数据讲话，而不是基于主瞧上的想像。

教你认识六西格玛（６σ）　一、６ｓｉｇｍａ　具有以下特点 １、真正关心顾客 在６ｓｉｇｍａ中，以顾客关注的焦点最为重要。

如对６ｓｉｇｍａ业绩的测量从顾客开始，通过对ＳＩＰＯＣ（供方、输入、过程、输出、顾客）模型分析，来确定６ｓｉｇｍａ项目。

因此，６ｓｉｇｍａ改进和设计是以对顾客满意所产生的影响来确定，６ｓｉｇｍａ管理比ＴＱＭ更加真正关注顾客。

２、以数据和事实驱动管理 ６ｓｉｇｍａ原理则是从分辨什么指标对测量经营业绩是关键的开始，然后收集数据并分析关键变量，这时问题能够被更加有效的发现分析和解决。

　 ３、采取的措施针对过程 无论把重点放在产品和服务的设计、业绩的测量、效率和顾客满意的提高上或是业务经营上，　６ｓｉｇｍａ都把过程视为成功的关键载体。

６ｓｉｇｍａ活动最显著突破之一是使得领导们和管理者确信过程是构建向顾客传递价值的途径。

４、预防性管理 ６ｓｉｇｍａ是将我们所看到的将综合利用工具和方法以动态的积极地预防性的管理风格取代被动的管理习惯。

５、无边界的合作 ６ｓｉｇｍａ的推行加强了自上而下、自下而上和跨部门的团队工作，改进公司内部的协作以及与供方和顾客的合作。

二、６ｓｉｇｍａ　支持技术 ★ 度量技术： ◆ＤＰＭＯ的计算方法　； ◆过程能力分析技术（包括长　／　短期过程能力分析）。

★ 基本技术： ◆新、老ＱＣ７大工具　。

　 ★ 高级技术： ◆ＳＰＣ，度量、分析、改进和监控过程的波动； ◆ＤＯＥ，田口方法 优化设计技术，通过　ＤＯＥ　，改进过程设计，使过程能力达到最优； ◆ＦＭＥＡ，风险分析技术，辅助确定改进项目，制定改进目标； ◆ＱＦＤ，顾客需求分析技术，辅助将顾客需求正确地转换为内部工作要求； ◆防错，从根本上防止错误发生的方法　。

　 ★ 软技术： ◆领导力； ◆提高团队工作效率； ◆员工能力与授权； ◆沟通与反馈。

三、６ｓｉｇｍａ　的推行人员 倡导者　（Ｃｈａｍｐｉｏｎ）：由企业内的高级管理层人员组成，通常由总裁、副总裁组成，主要职责为调动公司各项资源，负责确定或选择６ｓｉｇｍａ项目，跟踪或监督６西格玛的进展、管理、领导黑带大师和黑带　。

6SIGMA介绍—基础篇▣6SIGMA的历史6SIGMA的概念在1987年由Motorola公司首先提出,从诞生至今快到20年了。

1970年日本的一家公司在美国收购Motorola的一家电视机制造厂,并彻底地改善工厂的流程管理模式,结果缺陷率降低到原来的1/20, Motorola公司的管理人员开始认识到自己管理的陈腐.80年代早期, Motorola决定认真地解决在质量和管理上的问题,当时的 Motorola公司总裁(Bob Galvin)提出5年内品质10倍改善,于是1987年建立了“6SIGMA”的概念。

自实施6SIGMA以来，Motorola已取得1000倍(1000:1)的品质改善，节省了超过110亿美元的制造成本，综合收益年平均增长率为17%。

随后6SIGMA在全世界其它大公司中迅速应用起来，譬如GE, SAMSUNG, NOKIA, Allied Signal (联合信号)等，也都采用「6 Sigma」方法去改善品质。

但真正把这一高度有效的质量战略变成管理哲学和实践，从而形成一种企业文化的是在杰克·韦尔奇领导下的GE（通用电气）公司。

GE是1995年导入6SIGMA的。

正是由于GE的成功，6SIGMA开始从一种质量管理方法演变成为一个高度有效的企业流程管理优化技术，继而成为世界上众多企业最为重要的战略举措。

目前国内推行6SIGMA的企业有:宝钢,美的,TCL,中兴通讯,海尔,山工……▣6SIGMA是什么?6SIGMA是基于提高流程的目标值和减低流程的偏差的思想,其特点是从顾客的需求出发，以流程为导向，以数据为基础，以众多的传统和现代想结合的分析工具为手段，追求完美的经营管理方法。

6SIGMA追求的目标是每百万个机会当中缺陷数不大于3.4。

下面从四个方面来认识6SIGMA:① 6SIGMA是统计的尺度 (Statistical Measurement)SIGMA（中文译名‘西格玛’）是希腊字母“σ”的英文标记,统计学上用来表示“标准偏差”,即数据的分散程度(不均匀的程度)。

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。

深层质量管理——六个西格玛（6σ）进入90年代以后，商业社会的竞争日趋白热。

每天都有公司被兼并，也有公司在新生。

世界各大公司都在危机中寻求新的增长点和突破口，稍侍停顿，就会落后。

新技术虽然具备诱人的潜力，但如果没有管理，先进的技术无法施展，在规模经营和全球化的浪潮当中，CEO 们一致把目光投向管理。

六个西格玛（6σ）在众多的管理模式中脱颖而出，成为当代突破成功羁绊的一匹黑马。

Motorola 公司在90年代初始创六个西格玛方法，最初仅用于质量管理，提出一百万个机会中只有低于三点四次出错的目标口号。

该方法很快受到各世界级大公司的极大关注，很多美国公司相继引入。

特别是GE 成功地将六个西格玛发展成为一个超前的公司管理模式，借助6σ，以摧枯拉朽之热，扫除顽疾，荡涤尘埃，恢复GE 精干勇猛、所向披靡的勃勃生机。

经过十年的发展，六个西格玛已成为度量世界级大公司的尺度。

各公司不仅纷纷效仿，而且要求其供应商也要导入同样的管理系统，以迎接新世纪新的挑战。

σ是一个希腊字母，在统计学中被用作标准偏差的符号。

通常对于产品的质量或工艺过程的某项指标，我们会规定一个目标值（T ）和一个允许的偏差范围（上限USL ，下限LSL ）。

例如规定某食品产品中的糖份含量为12%，允许的偏差范围是11%-13%。

而对产品或过程的多次实际检验得到的是多个数据，在统计学中用平均值（μ）和标准偏差（σ）来总结这些数据，并将平均值与目标值进行比较；将标准偏差与允许的偏差范围进行比较。

一般情况下，一组检测的数据跟从正态分布的规律，其分布形态见图1。

正态分布是一个对称的分布，靠近平均值的数据较多而远离平均值的数据较少。

σ描述的就是数据的这种离散程度，σ的值越大表明数据越分散，越有机会超出允许的偏差范围。

因此质量或过程改善的目标之一就是使σ变小。

±图1 正态分布由于±3σ的宽度涵盖了99.7%的数据（见图1），因此传统质量控制中将±3σ作为控制的目标，即±3σ的宽度小于允许的偏差范围即可，σ也类似于99%合格的说法。

六西格玛简介什么是六西格玛？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。

在6个西格码管理法中,“Sigma”的定义是根据俄国数学家P.L.Chebyshtv(1821-1894)的理论形成的。

根据他的计算，在所有的产成品中有69%的合格率，而且次品的分布是正态分布的话，反映到图形上面就是2个sigma(±2Sigma，或StandardDeviation) 。

即，69%的合格产品是集中在中值左右2个标准方差的地方。

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。

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。

六西格玛起源与发展？从70年代到80年代，摩托罗拉在同日本的竞争中失掉了收音机和电视机的市场，后来又失掉了BP机和半导体的市场。