六西格玛管理分析工具佩瑞多图

10个常用的六西格玛统计工具六西格玛是一种质量改进方法，企业已经使用了几十年- 因为它取得了成果。

六西格玛项目遵循明确定义的一系列步骤，世界各国的每个行业的公司都使用这种方法来解决问题。

但是，六西格玛在很大程度上依赖于统计和数据分析，许多对质量改进不熟悉的人感到受到统计方面的威胁。

你不必被吓倒。

虽然数据分析确实对提高质量至关重要，但六西格玛的大多数分析并不难理解，即使您对统计数据不是很了解。

但使用Minitab熟悉这些工具是一个很好的起点。

本文简要介绍六西格玛中常用的10种统计工具，了解它们的作用以及它们为何如此重要。

编译 | 何茂林发现Minitab、Minitab微课堂原创文章转载请联系客服微信：135****118001帕累托图（Pareto图）帕累托图来源于一种称为帕累托原则的观点，该观点认为大约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，80％的时间你会穿买的衣服中20％的衣服，或者你在图书馆80％的时间只会听网易云音乐中收集的20％的音乐。

帕累托图可帮助您直观地了解此原则如何应用于您收集的数据。

它是一种特殊类型的条形图，旨在将“少数几个”原因与“琐碎的”原因区分开来，使您能够专注于最重要的问题。

例如，如果每次出现缺陷类型时就收集有关缺陷类型的数据，则帕累托图会显示哪些类型最常见，因此您可以集中精力解决最紧迫的问题。

02直方图直方图是连续数据的图形快照。

直方图使您能够快速识别数据的中心和范围。

它显示了大部分数据落在哪里，以及最小值和最大值。

直方图还显示您的数据是否为钟形，可以帮助您找到可能需要进一步调查的异常数据点。

03Gage R&R准确的测量至关重要。

你想用自己认为不可靠的数据来衡量自己吗？你会继续使用从未显示正确温度的温度计吗？如果您无法准确测量过程，则无法对其进行改进，这时Gage R＆R就有了用武之地。

此工具可帮助您确定连续型数值测量（如重量，直径和压力），当同一个人反复测量同一部件时，以及当不同的操作者测量相同部件时是否准确和精确。

18个常用六西格玛统计工具介绍六西格玛作为经典的质量管理手段，备受质量人追捧。

以下天行健将整理出18种常用六西格玛统计工具供大家学习：1、帕累托图（Pareto图）帕累托图来源于一种称为帕累托原则的观点，该观点认为大约80％的结果来自20％的原因。

帕累托图可帮助您直观地了解此原则如何应用于您收集的数据。

它是一种特殊类型的条形图，旨在将“少数几个”原因与“琐碎的”原因区分开来，使您能够专注于最重要的问题。

2、直方图直方图是连续数据的图形快照。

直方图使您能够快速识别数据的中心和范围。

它显示了大部分数据落在哪里，以及最小值和最大值。

直方图还显示您的数据是否为钟形，可以帮助您找到可能需要进一步调查的异常数据点。

3、Gage R&R准确的测量至关重要。

如果您无法准确测量过程，则无法对其进行改进，这时Gage R＆R就有了用武之地。

4、属性一致性分析另一个确保您可以信任您的数据的工具是属性一致性分析。

Gage R＆R评估连续型数据的重复性和再现性，而属性一致性分析评估的是属性数据，例如通过或失败。

此工具显示对这些类别进行评级的人是否与已知标准，与其他评估者以及他们自己一致。

5、过程能力分析几乎每个过程都具有可接受的下限和/或上限。

例如，供应商的零件不能太大或太小，等待时间不能超过可接受的阈值，填充重量需要超过规定的最小值。

能力分析向您展示您的流程与规范的完美程度，并深入了解如何改善不良流程。

经常引用的能力指标包括Cpk，Ppk，Cp，Pp，百万机会缺陷数（DPMO）和西格玛水平（Z值）。

6、检验我们使用t检验来比较样本的平均值与目标值或另一个样本的平均值。

例如，工艺参数调整后，想确定钢筋抗拉强度均值是否比原来的2000要高。

7、方差分析t检验将平均值与目标进行比较，或者将两个平均值相互比较，而ANOVA则可以比较两个以上总体的均值。

例如，ANOVA可以显示3个班次的平均产量是否相等。

您还可以使用ANOVA分析多于1个变量的均值。

总结六西格玛黑带培训在分析阶段的核心工具六西格玛黑带培训离不开各种统计工具，统计学的核心部分是频率分布的分析。

在六西格玛黑带培训改进的分析阶段，帕累托图和柱状图是进行数据分析的核心工具。

对离散型数据进行分析的常用方法是帕累托图和帕累托分析法。

帕累托方法把数据按从大到小的顺序分成几个层次，通过分析，找出引起问题或缺陷的关键的少数原因。

帕累托分析法的依据是“80/20规则”，即指一个组织内80%的损失或麻烦来源于20%的问题或缺陷。

利用帕累托图，可以根据区域对问题数据进行分类，找出最主要的缺陷及其原因，识别出关键的问题类别，并以此作为改进重点。

下面是某超市8月份采购桃子的帕累托分析。

与帕累托图的作用相似的另一种有效分析工具是饼分图，饼分图的绘制同帕累托图的绘制相似，只是饼分图中不必把类别分级排序或者计算累计百分率。

对连续型数据，常用的工具是柱状图。

柱状图可以用来显示一组数据之间差异的范围和程度，通过柱状图，收集的数据就能分类到不同的数值或间隔中。

柱状图的每一条柱的面积在绘制时都与每一个数值或间隔内观察的数量成比例。

柱状图既给出过程的波动，又给出采集的数据所涉及的分布类型。

利用柱状图，可以考察连续数据的范围和分布情况，围绕顾客提出的要求观察这些数据之间的差异和绩效，查明在一组有缺陷的样本中每个单位产生缺陷的数目，从而明确在一组样本中的关键特征变量。

在分析阶段，确定问题产生根本原因的最常用工具是因果图。

因果图又称鱼骨图，由于是日本的Kaoru Ishikawa博士提出的，所以又称为Ishikawa图，它是一种把与某个问题有关的所有知识组织起来并用图形加以描述的工具，是一种用以揭示问题的根本原因的简单图形方法。

因果图法通过对各种原因进行分类，能够鉴别出主要的原因，使六西格玛改进小组集中精力进行流程分析或数据分析工作，最终找出问题产生的根本原因。

在因果图中反映出的主要原因通常分为7类，有时候也被称为7M,即：①管理（Management）：企业或组织所采用的组织结构、管理方法和企业文化等。

（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。

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。

六西格玛数据分析工具——佩瑞多图佩瑞多图也是一种柱状图，也叫排列图，与频数图不同的是佩瑞图的横轴是缺陷原因，而纵轴是缺陷数量，按照缺陷数从最多至最少的顺序进行排列，折线是每个原因因素的累计百分比。

佩瑞多图主要用于统计离散型数据，在呼叫中心较多地运用于质控结果和满意度结果的分析。

佩瑞多是意大利经济学家，他提出了著名的二八原则，他认为这个社会80%的财富掌握在20%的人手中，这是一种财富分配原则，即大部分的财富集中在少部分人手中。

后来由美国质量之父朱兰（Joseph Juran）博士加以推广，认为自然界80%的问题是由20%的原因导致的，所以佩瑞多图越来越多地用于分析质量缺陷。

作图方法：列出所有缺陷原因，并计算缺陷数量。

按数据大小，排列原因。

设定坐标系，填上坐标值，坐标值要能反映最大、最小数据，横坐标为缺陷原因，纵坐标为缺陷数量。

按数量多少，绘出柱状图，柱子是由高到低排列，折线为前面所有原因的比例和，累计为100%佩瑞多图关键点：重点关注占80%的前几项原因，但是其他的原因也不是完全不分析，在呼叫中心的管理中，有些占比很大的原因可能是短期内不会很快有改善效果，如果后面的原因改善起来更容易，也可以先从后面的原因着手。

对于无法分类的原因，记为“其他”，但“其他”一栏的比例一般不要超过20%，否则便要继续细分。

在实际分析的过程中，鱼骨图和佩瑞多图可以结合使用，也就是将在鱼骨图中分析的原因进行归类后，找出实际数据进行统计，放入佩瑞多图中，看哪些原因占比最大，在这其中有些原因可能无法量化，则可能需要设计测量方法，有些因素在测听表无法直接归类，这时就需要从测听录音中拿出有缺陷的录音再次测听，按照鱼骨图中总结出的原因重新归类，再用佩瑞多图进行比例的统计。

找出影响最大的几个原因进行改善。