6西格玛公司对测量系统的分析介绍

六西格玛的统计与分析方法六西格玛（Six Sigma）是一种以统计分析为基础的管理方法，旨在通过减少过程中的变异性来提高质量和效率。

六西格玛方法通过一系列统计和数据分析技术，帮助组织找出和解决导致问题的根本原因，从而改进和精益化其业务流程。

六西格玛方法的核心是将统计学和数据分析应用于实际业务问题中，以充分了解和改进过程中的变异性。

下面将介绍一些常用的统计和数据分析工具，以及如何应用它们来实施六西格玛方法。

1.流程映射和价值流图：流程映射是一种将工作流程可视化的方法，通过绘制工作流程图形来识别和理解工作流程中的活动和阶段。

价值流图是一种补充的工具，它通过分析价值流，并识别和消除非价值增加的活动。

流程映射和价值流图为改进活动的目标设置了基线，并帮助确定需要关注的关键问题。

2.直方图和散点图：直方图是一种图表，用于可视化数据的分布情况。

通过绘制样本数据的分布，直方图可以帮助确定数据是否服从正态分布，以及是否存在任何异常值或异常情况。

散点图则用来显示两个变量之间的关系，通过绘制散点图，可以确定两个变量之间是否存在任何相关性。

3. 测量系统分析（MSA）：测量系统分析是一种评估和验证测量系统的能力和准确性的方法。

MSA可以帮助确定测量系统是否稳定和准确，并确定测量误差的源头。

常用的MSA工具包括方差分析、相关性分析和Gage R&R分析。

4. 接触图（Fishbone Diagram）：接触图是一种将问题和潜在原因之间的关系可视化的工具。

接触图通过绘制鱼骨状图形，将问题放在鱼头上，然后将潜在原因放在鱼骨的骨架上。

接触图帮助团队识别和分析导致问题的各种因素，从而有针对性地改进和解决问题。

5. 测量分析计划（Measurement Systems Analysis Plan）：测量分析计划是一种说明如何采集和分析数据的方法，包括定义关键度量指标（KPIs）、制定数据采集计划、确定样本量和采样方法等。

测量分析计划帮助确保数据收集的准确性和可靠性，并为进一步的数据分析提供有价值的基础。

六西格玛〔6s 或Six Sigma〕简介历史六西格玛〔6s 或Six Sigma〕最早作为一种突破性的质量管理战略在八十年代末在摩托罗拉公司〔Motorola〕成型并付诸实践，三年后该公司的六西格玛质量战略取得了空前的成功：产品的不合格率从百万分之6210件〔大约四西格玛〕减少到百万分之32〔5.5西格玛〕，在此过程中节约本钱超过20亿美金。

随后即有德仪公司〔Texas Instruments〕和联信公司〔Allied Signal，后与霍尼维尔Honeywell 合并〕在各自的制造流程全面推广六西格玛质量战略。

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·韦尔奇领导下的通用电气公司〔General Electric Company〕。

该公司在1996年初开始把六西格玛作为一种管理战略列在其三大公司战略举措之首〔另外两个是全球化和效劳业〕在公司全面推行六西格玛的流程变革方法。

而六西格玛也逐渐从一种质量管理方法变成了一个高度有效的企业流程设计、改造和优化技术，继而成为世界上追求管理卓越性的企业最为重要的战略举措，这些公司迅速运用六西格玛的管理思想于企业管理的各个方面，为组织在全球化、信息化的竞争环境中处于不败之地建立了坚实的管理和领导根底。

开展继摩托罗拉、德仪、联信/霍尼维尔、通用电气等先驱之后，几乎所有的财富500强的制造型企业都陆续开始实施六西格玛管理战略。

值得注意的是，一直在质量领域领先全球的日本企业也在九十年代后期纷纷参加实施六西格玛的行列，这其中包括索尼、东芝、本田等。

韩国的三星、LG也开始了向六西格玛进军的旅程。

另一值得注意的现象是自通用电气之后，所有公司都将六西格玛战略应用于组织的全部业务流程的优化，而不仅仅局限于制造流程。

更有越来越多的效劳性企业，如美国最大的花旗银行〔CitiGroup〕、全球最大的B2C网站公司Amazon 等也成功的采用六西格玛战略来提高效劳质量、维护高的客户忠诚度，所以六西格玛已不再是一种单纯的、面向制造性业务流程的质量管理方法，同时也是一种有效的提高效劳性业务流程的管理方法和战略。

6西格玛质量管理体系一、引言本文档旨在介绍6西格玛质量管理体系的相关内容。

在当前竞争激烈的市场环境下，企业必须不断提高产品和服务的质量，以满足客户需求，提升企业竞争力。

6西格玛质量管理体系是一种基于数据和统计方法的质量管理方法，可以帮助企业实现质量的持续改进和优化。

二、背景1、6西格玛质量管理体系的定义6西格玛质量管理体系是一种以数据为基础的质量管理体系，通过系统地分析和改进各个环节，实现质量管理的持续改进和优化。

它以减少产品和服务的变异性为目标，提高质量水平，降低成本，提升客户满意度，增强企业竞争力。

三、6西格玛质量管理体系的原则1、客户导向客户是企业的衡量标准，应该以满足客户需求为中心，在整个6西格玛质量管理体系中，客户的需求应该是最重要的考量因素。

2、数据驱动6西格玛质量管理体系的核心是数据，只有基于准确的数据分析才能够找到问题的根源，提出正确的改进方案。

3、过程管理6西格玛质量管理体系注重对过程的管理和优化，通过明确的流程和指导文件，确保每个环节的工作都能达到预期的质量要求。

4、持续改进6西格玛质量管理体系是一个不断改进的过程，通过持续的监控和改进，实现质量的持续改进和优化。

四、6西格玛质量管理体系的要素1、技术要素技术要素包括各种质量工具和方法，如流程图、直方图、散点图、回归分析等，用于帮助分析问题、找出问题的根源、制定改进方案。

2、组织要素组织要素包括领导力、团队合作、培训和教育等，它们是6西格玛质量管理体系成功实施的关键。

3、测量与分析要素测量与分析要素包括设置关键绩效指标、采集和分析数据，用于评估过程的性能和质量。

4、改进要素改进要素包括制定改进方案、实施改进措施和评估改进效果，通过不断的改进来提高过程的质量水平。

5、控制要素控制要素包括制定控制计划、监控过程和结果，以确保质量的稳定性和持续改进。

五、实施6西格玛质量管理体系的步骤1、确定目标首先要明确质量目标和改进的重点，确定要解决的问题和改进的范围。

精益六西格玛管理六大工具工具一：质量功能展开（QFD）质量功能展开是把顾客对产品的需求进行多层次的演绎分析，转化为产品的设计要求、零部件特性、工艺要求、生产要求的质量工程工具，用来指导产品的健壮设计和质量保证。

这一技术产生于日本，在美国得到进一步发展，并在全球得到广泛应用。

质量功能展开是开展六西格玛必须应用的最重要的方法之一。

在概念设计、优化设计和验证阶段，质量功能展开也可以发挥辅助的作用。

工具二：测量系统分析（MSA）测量系统分析(Measurement System Analysis），它使用数理统计和图表的方法对测量系统的误差进行分析，以评估测量系统对于被测量的参数来说是否合适，从而判定检验系统的状态、改进方向及系统可接受程度。

测量系统的误差由稳定条件下运行的测量系统多次测量数据的统计特性：偏倚和方差来表征。

偏倚指测量数据相对于标准值的位置，包括测量系统的偏倚（Bias）、线性（Linearity）和稳定性（Stability）；而方差指测量数据的分散程度，也称为测量系统的R&R，包括测量系统的重复性（Repeatability）和再现性（Reproducibility）。

工具三：故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA) 故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA)均是在可靠性工程中已广泛应用的分析技术，国外已将这些技术成功地应用来解决各种质量问题。

在 ISO 9004：2000版标准中，已将FMEA和FTA分析作为对设计和开发以及产品和过程的确认和更改进行风险评估的方法。

我国目前基本上仅将FMEA与 FTA技术应用于可靠性设计分析，根据我国部分企业技术人员的实践，FMEA和FTA可以应用于过程(工艺)分析和质量问题的分析。

质量是一个内涵很广的概念，可靠性是其中一个方面。

通过FMEA和FTA分析，找出了影响产品质量和可靠性的各种潜在的质量问题和故障模式及其原因（包括设计缺陷、工艺问题、环境因素、老化、磨损和加工误差等），经采取设计和工艺的纠正措施。