六西格玛基础与统计数据分析1..

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。

1Notes:2Notes：3Notes:4Notes:5Notes：Descriptive and inferential are the classic ways to dividestatistics。

Descriptive statistics are used to characterize populations.Inferential statistics is a relatively new way to draw conclusions about populations by using relatively small samples of data from the population.One of the goals of Six Sigma is to derive an inferential statistical model and then translate it into a practical processmodel. This is known as y = f(x.6Notes:Data is collected not to evaluate each individual data point， but to generate statistics。

Statistics help to describe the process (or population and determine its behavior。

As a process is delivering a good or service， an analyst can dipinto the stream of output, gather a representative sample， calculate the statistics of the sample, and then infer about thepopulation defined by the total process output。

六西格玛数据分析技术引言六西格玛（Six Sigma）是一种数据分析和质量管理方法，旨在通过识别和减少过程中的变异性，提高组织的业绩和质量。

本文将介绍六西格玛数据分析技术的基本原则、方法和工具，以及应用六西格玛进行数据分析的步骤和注意事项。

1. 六西格玛的基本原理六西格玛方法是基于统计学原理的质量管理方法，它将过程的能力和稳定性与业绩目标进行比较，通过数据分析来改进和优化过程。

六西格玛的核心理念是尽量减少过程中的变异性，从而提高产品或服务的质量和一致性。

六西格玛方法的三个基本原理如下： - 过程的总体性能可以通过统计学指标（如标准差）来度量和评估。

- 通过减少特定因素的变异性，可以提高过程的性能和一致性。

- 通过采取数据驱动的决策和改进方法，可以优化过程并实现质量目标。

2. 六西格玛数据分析方法六西格玛数据分析方法主要包括以下步骤： 1. 定义阶段：明确业务目标、定义过程和关键业务指标（KPIs），并建立项目计划和团队。

2. 测量阶段：收集和测量数据，分析数据的稳定性和能力，确定过程中的变异性源。

3. 分析阶段：通过统计分析和数据挖掘技术，识别和验证导致问题或变异性的根本原因。

4. 改进阶段：制定和实施改进方案，测试和验证改进效果，并进行过程重组和优化。

5. 控制阶段：确保改进方案持续有效，建立过程控制机制和绩效管理体系。

3. 六西格玛数据分析工具六西格玛数据分析方法使用了多种统计工具和技术，其中一些常用的工具包括： - 散点图：用于显示两个变量之间的关系和趋势。

- 直方图：用于显示数据的分布情况和频率。

- 控制图：用于监控过程的稳定性和能力。

- 核心六西格玛分析图表：包括关系矩阵图、因果图、故障模式和效应分析（FMEA）等。

- 回归分析：用于识别和验证不同变量之间的相关性和影响。

- 设计实验：通过对多个因素进行测试和分析，确定对结果影响最大的因素。

4. 六西格玛数据分析的注意事项在应用六西格玛数据分析技术时，需要注意以下事项： - 持续学习和提升技能：六西格玛数据分析方法需要一定的统计学和质量管理知识，持续学习和提升技能对于有效应用该方法至关重要。

基本介绍（一）六西格玛基本介绍（一）六西格玛1、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（Six Sigma）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。

2、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。

3、实施六西格玛的目的是什么？为企业实施六西格玛提供必须的管理工具和操作技巧；为企业培养具备组织能力，激励能力，项目管理技术和数理统计诊断能力的领导者，这些人才是企业适应变革和竞争的核心力量。

从而使企业降低质量缺陷和服务偏差并保持持久性的效益，促进快速实现突破性绩效，帮助企业达到战略目标。

4、六西格玛适合于什么样的企业？它适用于任何水平、任何企业，它功能强，可以测量到百万分之一的水平。

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。