6sigma-基本统计概念
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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。
由来六西格玛(Six Sigma)是在20世纪90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。
6σ质量管理方法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性,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。
6σ理论认为,大多数企业在3σ~4σ间运转,也就是说每百万次操作失误在6210~66800之间,这些缺陷要求经营者以销售额在15%~30%的资金进行事后的弥补或修正,而如果做到6σ,事后弥补的资金将降低到约为销售额的5%。
为了达到6σ,首先要制定标准,在管理中随时跟踪考核操作与标准的偏差,不断改进,最终达到6σ。
什么是6西格玛什么是6西格玛是希腊文的字母,是用来衡量一个总数里标准误差的统计单位。
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个瑕疪。
6西格玛(6Sigma)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。
6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。
6西格玛的主要原则在推动6西格玛时,企业要真正能够获得巨大成效,必须把6西格玛当成一种管理哲学。
这个哲学里,有六个重要主旨,每项主旨背后都有很多工具和方法来支持:1.真诚关心顾客。
6西格玛把顾客放在第一位。
例如在衡量部门或员工绩效时,必须站在顾客的角度思考。
先了解顾客的需求是什么,再针对这些需求来设定企业目标,衡量绩效。
2. 根据资料和事实管理。
近年来,虽然知识管理渐渐受到重视,但是大多数企业仍然根据意见和假设来作决策。
6西格玛的首要规则便是厘清,要评定绩效,究竟应该要做哪些衡量(measurement),然后再运用资料和分析,了解公司表现距离目标有多少差距。
3. 以流程为重。
无论是设计产品,或提升顾客满意,6西格玛都把流程当作是通往成功的交通工具,是一种提供顾客价值与竞争优势的方法。
4.主动管理。
企业必须时常主动去做那些一般公司常忽略的事情,例如设定远大的目标,并不断检讨;设定明确的优先事项;强调防范而不是救火;常质疑「为什么要这么做」,而不是常说「我们都是这么做的。
」5. 协力合作无界限。
改进公司内部各部门之间、公司和供货商之间、公司和顾客间的合作关系,可以为企业带来巨大的商机。
六西格玛的基本统计概念1. 引言六西格玛(Six Sigma)是一种以统计学为基础的质量管理方法,旨在通过减少变异性和缺陷来提高组织的绩效。
在六西格玛中,基本统计概念是至关重要的,它们帮助我们理解和分析数据,从而作出准确的决策和改进。
2. 总体和样本在六西格玛中,我们经常关注两个重要的概念:总体(Population)和样本(Sample)。
总体是我们感兴趣的整个数据集,而样本是从总体中随机选择出来的一部分数据。
通过对样本进行统计分析,我们可以推断总体的特性。
中心趋势度量是衡量数据集中心位置的统计指标。
常见的中心趋势度量有均值(Mean)、中位数(Median)、众数(Mode)等。
•均值(Mean):是一个数据集中所有观测值的总和除以观测数量。
均值能够反映数据集的总体分布情况。
•中位数(Median):是将数据集按照大小排序后,处于中间位置的观测值。
中位数能够反映数据集的中心位置,相比于均值,中位数对异常值的影响较小。
•众数(Mode):是数据集中出现频率最高的观测值。
众数常用于描述具有离散值的数据集。
选择合适的中心趋势度量,能够帮助我们更好地理解数据的集中程度和分布情况。
分散程度度量是衡量数据集中观测值的离散程度的统计指标。
常见的分散程度度量有方差(Variance)、标准差(Standard Deviation)和极差(Range)等。
•方差(Variance):是数据集中每个观测值与均值之差的平方的平均值。
方差越大,数据集的观测值越分散。
•标准差(Standard Deviation):是方差的正平方根。
标准差是最常用的分散程度度量,它能够告诉我们数据集观测值的平均偏离程度。
•极差(Range):是数据集中最大观测值和最小观测值的差值。
极差能够提供数据集的范围大小。
通过分散程度度量,我们可以了解数据集观测值的离散程度,有助于判断数据的稳定性。
5. 正态分布和六西格玛原则正态分布(Normal Distribution)在六西格玛中起着重要的作用。
六西格玛的基本统计概念和作用引言六西格玛(Six Sigma)是一种以数据分析和统计方法为基础的质量管理体系,旨在通过降低过程的变异性来提高产品和服务质量。
六西格玛的核心理念是追求极致的质量水平,将缺陷率控制在每百万次机会中不超过3.4个。
本文将介绍六西格玛的基本统计概念和作用。
基本统计概念平均值在统计学中,平均值是一组数据的总和除以观测次数的结果。
它表示了数据的中心位置。
六西格玛中使用平均值作为性能指标的度量。
标准偏差标准偏差是对数据分布的离散程度的度量。
它度量了数据离平均值的平均差异程度。
在六西格玛中,标准偏差用来估计一组数据的稳定性和可靠性。
概率分布概率分布是对随机变量取值的可能性进行描述的数学函数。
在六西格玛中,常用的概率分布包括正态分布和泊松分布。
这些分布用于建模和分析数据,帮助决策者了解过程的性能和潜在的问题。
测量系统分析测量系统分析是对用于收集和测量数据的测量系统进行评估和改进的过程。
六西格玛需要可靠准确的测量系统来获取准确的数据,从而进行有效的数据分析和问题解决。
六西格玛的作用降低变异性六西格玛的核心目标是降低过程的变异性。
通过分析和改进过程中的各种因素,六西格玛可以帮助组织降低内部和外部因素对产品和服务质量的影响,从而使过程更加稳定和一致。
提高质量性能六西格玛的基础是使用统计工具来分析数据,找到问题的根本原因,并采取相应的措施来解决问题。
通过消除或减少缺陷和错误,六西格玛可以显著提高产品和服务的质量性能,满足客户的需求和期望。
优化业务流程六西格玛注重优化业务流程,通过分析和改进各项业务活动和流程,将无效的步骤和浪费的资源降至最低。
六西格玛可以帮助组织提高工作效率、减少成本,并提供更好的客户体验。
数据驱动决策六西格玛强调数据的重要性,将数据作为决策的依据。
通过数据分析和统计方法,六西格玛可以提供客观的事实和证据,帮助决策者做出准确的决策,避免主观偏见和随意决策。
持续改进六西格玛是一个持续改进的过程。
什么是六西格玛西格玛是一个希腊字母,在统计学上表示为标准差,在质量上是流程变异的衡量。
流程变异是企业的敌人,流程的变异包括了原材料的波动、参数的变化、工艺的不一致等等,流程的变异导致了企业无法保证产品的质量和交期的稳定性,也导致了成本的上升。
六西格玛的目标是是企业的质量水平达到六个西格玛水平,即每百万个机会中只有3.4个缺陷,目前国内大多数企业的质量水平是在3到4个西格玛水平之间,也就是每百万个机会中大概有6200到68000个缺陷。
是企业的质量水平达到6s水平是六西格玛的目标,为了达成此目标,六西格玛发展出一套结构化的严谨的流程改善方法论。
这套方法论中核心的方法是DMAIC和DMADV。
DMAIC主要针对现有的不能满足要求的流程或产品,通过Define(定义)、Measure(测量)、Analyze(分析)、Improve(改进)和Control(控制)有步骤有条理的提高流程或产品的质量;而DMADV主要针对新的流程或产品,通过Define(定义)、Measure (测量)、Analyze(分析),Design(设计)和Verify(验证)来使新流程新产品达到六西格玛的水平。
流程和产品的改进是通过一个个改善项目的完成达到的。
黑带(BlackσBelt)和绿带(Green Belt)是六西格玛改善项目的实施负责人。
六西格玛在使用结构化的严谨的方法提高企业流程和产品质量的同时也倡导着一种高效的企业运营的文化。
这种文化通过关注客户的需求出发,应用事实和数据对流程进行改善和和管理,从而达到最大化企业。
六西格玛文化提倡建立以测量和数据为基础的企业决策流程、企业部门间的无边界合作。
六西格玛是中国企业规范企业运作、提高竞争力的有效的途径。
σ概括地讲,六西格玛是这样三件事:1)统计度量;2)业务策略;3)思维哲学.什么是六西格玛管理法?六西格码管理法是以质量作为主线,以客户需求为中心,利用对事实和数据的分析,改进提升一个组织的业务流程能力,是一套灵活的,综合性的管理方法体系。
六西格玛基本统计什么是六西格玛?六西格玛(Six Sigma)是一种以统计学为基础的质量管理方法,旨在通过降低产品或服务过程的变异性来提高质量,减少缺陷率。
六西格玛的核心概念是“6西格玛”,意味着在一个标准差范围内有限制过程的变异性,从而减少产品或服务过程中的缺陷。
六西格玛是一种全面而系统的质量管理方法,利用统计学方法来分析和改进过程,以确保达到或超越客户的期望。
六西格玛的方法论六西格玛的实施遵循一套称为DMC的方法:1.定义(Define):明确项目目标和范围,识别关键问题,制定度量指标。
2.测量(Measure):收集相关数据和信息,分析当前过程的性能。
3.分析(Analyze):通过统计工具和技术分析数据,确定引起问题的根本原因。
4.改进(Improve):基于分析结果,开展创新改进,实施变革方案,并验证改进效果。
5.控制(Control):制定可持续的控制措施,确保改进效果的持续性。
六西格玛方法论通常以项目团队的方式来实施,项目团队成员通过各自的角色和职责配合,推动项目的成功完成。
六西格玛的关键概念在六西格玛中,有一些关键的概念需要了解和掌握:1. DMC在六西格玛中,DMC是一种用于改进和优化过程的方法。
通过依次进行定义、测量、分析、改进和控制的步骤,来实现质量和效率的提升。
2. 标准差标准差是一种统计学上的概念,用来衡量一组数据的离散程度。
标准差越小,表示数据的变异性越小,表明过程的稳定性和一致性越高。
3. 缺陷率缺陷率是表示产品或服务过程中缺陷发生的频率。
通过降低缺陷率,可以提高产品或服务的质量和客户满意度。
4. 流程改进六西格玛的核心目标是改进和优化过程。
通过对各个环节和步骤进行分析和改进,可以减少不必要的浪费,提高效率和质量。
六西格玛统计工具在六西格玛的实施过程中,有许多统计工具和技术被广泛应用。
以下是一些常见的六西格玛统计工具:1.直方图:用于显示数据的分布情况,帮助识别数据的模式和特征。