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/六西格玛管理SPC控制图使用及注意事项一、控制图使用多数企业对于实施SPC的基本步骤应该是:确定关键测量，实施数据收集计划，绘制数据图，观察结果以及采取适当的行动。
这与作为六西格玛组织基础的“闭环”系统很一致。
数据绘图和检验工作可以很容易由统计软件完成。
简单地输入数据或是从电子表格上复制过来，从操作菜单上选择出控制图类型和检验类型，然后你就得到了一张控制图。
正确选择所使用的控制图类型很重要。
确定哪种形式的控制图适合你的情况且涉及几种因素。
例如，如果你有一些连续型的数据测量(重量、时间、温度等)，就可使用两种类型中的一种。
SPC通常会在如何选择恰当的控制图方面给予简明的指导。
企业不需要创制新的控制图，因为这些图在监测过程运行变动上就有实际价值。
因此，你只会偶尔不得不面对这样一个问题:“我们应采用哪种类型的控制图?”二、使用SPC和控制图时的注意事项1、要迅速收集、绘制和观察数据SPC价值的关键就是要及早得到问题或机会的预警，如果你的数据收集系统和报告要花费数天乃至数周才能完成报告，或者根本没有人会去查看这些报告，那么又何必浪费资源呢?2、要仔细选择和给出测量优先次序一两份真正有意义的控制图能给企业很大帮助，而拥有10或15份无关痛痒的图表，则只能意味着你将很快放弃查看它们。
3、要设置和调整你的预警系统使用你了解的过程知识来改进反应计划，对关键事件采取的行动越迅速有效，就越有可能维持顾客和股东的满意!4、不要过于频繁地重新计算控制界限由于控制界限是数据的函数，因而几乎可以随时进行调整，但那会使发现“预警”状态的工作变得困难很多。
最好是只在已知过程发生变化后重新计算界限(当使用软件来检验控制图时，可以通过设置首选项来避免控制界限的重新计算)。
5、不要假设数据是完美的使用类似“可重复性、可再现性测量系统分析”(Gage R&R)来经常检查数据收集的质量对确保是基于问题而不是数据本身发出警报是非常重要的。
1. 請問何謂6σ？所謂6σ就是指在客戶的規格上下限之內應含蓋±6σ的變異。
<版權所有．尋智專業顧問2. 請問客戶為何愈來愈重視6σ？在大量生產的時代客戶都會越來越在意不良品所造成的潛在損失（停機、斷線，全檢等額外的成本），而這些損失都源自於產品超出規格的不良品。
因此，客戶為了降低潛在的風險和損失，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，客戶的潛在風險也就愈低，這就是客戶愈來愈重視6σ的根本原因。
<版權所有．尋智專業3. 能否舉例說明6σ與個人有何關係？其實6σ並非工廠的事，你我每一個人都身受6σ的影響而不自知，就以等火車為例，為何大多數人都不排隊呢？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。
但是同一群人，換乘捷運時，為何又都排隊呢？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，在每一個人的潛意識中，我們都期待一種變異更小（換言之更加穩定可靠）的生活型態。
<版權所有．尋智專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，但是6σ的想法則完全將焦點放在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（）只是一個綜合的結果，統計學家早已發現：換言之，有些變異來自於原料的變異（），而變異的另一部分則可能來自方法（），當然設備（）也有可能造成一些變異。
<版權所有．尋智專業6. 照這樣看來，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找到了一個更容易落實的平台，也提供了更客觀的評估指標。
<版權所有．尋智專業顧問7. 既然改善系統變異與方法(Me)，設備(Eq)，原料(Ma)等都有關係，但是為何推動6σ愈成功的公司總是先強調方法的改善？為了儘快看到成果，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，一般而言一個正在運轉的工廠其設備(Eq)的可掌控性（指立即更換或修改）最低。
6西格玛质量控制数据处理与分析院：理学院课程名称：《试验设计与质量控制》实验日期：2013年12月11日姓名XXX组号1学号XXXX 实验室统计实验室专业统计学班号2011.1老师签名成绩评定实验器材三台计算机一、实验目的（1）熟悉6西格玛过程；（2）学会运用Statistical软件；（3）学会Statistical环境下进行数据处理与分析，绘制质量控制图。
二、预备知识计算机操作基础，Statistical软件操作基础。
三、实验内容与操作结果（一）描述统计：1、均值、中位数、标准差、最小值、最大值和极差。
打开statistical软件→开启→统计→基本统计→描述统计→变量→按住ctrl选取变量WIDTH和LENGTH→确定→进阶→选择“平均数、中位数、标准差、最小值和最大值、极差”→摘要，得到如下结果：2、直方图。
在1的操作步骤后：点击快速→直方图→摘要，得到如下结果：3、箱线图。
点击统计→六西格玛→测量（M）→盒须图→变量→“1-2为”反应变量，分类变量为none→确定→确定，得到如下结果：（二）假设检验：1、单样本t检验。
打开statistical软件→开启例2.2数据→统计→基本统计→单一样本t检验→点击快速→设定均值为8.48→摘要→选择”耗油量”→摘要，得到如下结果：结论：根据实验操作得到的P值为0.085808，在显著性水平α取0.05时，我们不能拒绝原假设，顾接受原假设。
即认为百公里耗油仍然为8.48升，并没有显著性改进。
2、两独立样本t检验。
打开statistical软件→开启例2.3数据→统计→基本统计→独立样本t检验、依据分群定义→进阶→变量→反应变量“配件厚度”，分群变量“组别”→确定→摘要t检验→摘要，得到如下结果：结论：在给定显著性α为0.05的水平下，P值远远大于α，不能拒绝原假设。
即认为两样本代表的均值是相等的。
进阶→分类正太概率图→摘要，得到下图：3、配对样本t检验。
六西格玛案例分析六西格玛是一种用于改进流程和提高质量的管理方法，起源于20世纪80年代的美国，并迅速传播到全球各个行业。
以下是一个六西格玛案例分析。
某汽车制造公司的生产线在生产过程中遇到了一些问题，导致产品质量不稳定并出现了一些缺陷。
公司决定使用六西格玛方法来改进生产流程和提高产品质量。
首先，公司成立了一个专门的团队来负责这个项目。
团队由各个部门的专业人员组成，包括生产、质量控制、设计和工程等。
团队首先进行了问题的分析和数据收集。
他们通过观察生产线，收集了各个环节的数据，包括生产时间、产品缺陷情况和操作员的培训记录等。
接下来，团队使用六西格玛的DMAIC方法来改进生产流程。
他们首先进行了一个流程映射，将整个生产流程以图表的形式展示出来，以便更好地理解和分析。
通过分析数据，团队发现在某个特定的环节，产品缺陷率特别高。
他们进一步调查发现，由于操作员没有得到足够的培训和支持，他们在这个环节上的操作不够规范和标准化，导致了缺陷的产生。
为了解决这个问题，团队进行了一些改变。
他们重新设计了工作流程，并制定了更加详细和清晰的操作规范。
同时，他们也加强了对操作员的培训和技能提升。
在新的工作流程和操作规范的指导下，生产线的产品缺陷率明显下降。
并且，在实施改进后的几个月内，产品缺陷率一直稳定在一个较低的水平上。
通过这个案例的分析，我们可以看到六西格玛方法在这个汽车制造公司的生产线改进中发挥了重要的作用。
通过数据收集和分析，团队能够准确地找到问题的根源，并制定相应的改进方案。
通过重新设计工作流程和加强对操作员的培训，生产线的产品质量得到了明显的提高。
这个案例也展示了六西格玛方法在提高流程稳定性和质量方面的潜力。
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。
6 sigma管理方法流程测量控制及流程分析的要点在成立六西格玛管理团队后，需要每个成员对项目的流程有深入的认识，这样才能发挥群策群力，更好地解决问题，所以天行健咨询认为在分析阶段要进行流程分析，团队要通过集体讨论指出流程中可能引起问题的疑点和波动。
一、实际调查在项目的定义阶段，团队已经绘制了一个高阶流程图(SIPOC)，但是，SIPOC着重分析高阶流程，许多流程中出现的细节问题在SIPOC图中都找不到。
在分析阶段，团队要细致地研究问题，以便能够发现隐藏的X变量(原因)。
为此需要绘制详细流程图。
比如在一个高阶流程图中生产线上有铣第四个斜面尺寸保证在204±1这样一个环节，我们就需要将此进程中工人的动作都描绘出。
流程图形式多种多样，除了上图所示的流程画法，还有商务流程图、关键时间路径流程图、价值流程图等。
在此不再一一介绍。
该阶段另一有用工具是展开流程图(或功能部署图)，即在通常的纵向的流程表中增加横向的部门分配的内容，即在图上标明哪个部门负责完成哪个环节。
如果个体或部门之间要传递许多物品或资料(许多服务行业都是这样的)，那么展开流程图将非常有用。
在流程图绘制完后，要来验证流程图中所涉及的内容是否与实际一致，有可能的话，应该沿着实际的流程走一遍，证实从图上反映的内容就是实际中真实发生的，遇到忽略的细节和不一致的地方，要来补充与更改流程图。
二、分析原因在绘制流程图的过程中，团队成员就会产生很多的疑问，会提出形形色色的问题。
在这个阶段中，先要根据流程图识别流程中明显存在的问题，再进行量化分析。
1、识别流程中明显存在的问题流程冗余:不同流程中的不同环节提出了相同的活动和结果。
流程中断:流程中前后环节信息的中断。
如顾客和供应商之间没有及时沟通，造成顾客对产品货源信息的中断。
流程瓶颈:流程中因为某个环节不能及时完成任务而延误整个流程。
流程循环:流程中某环节的输出产品有缺陷，必须送回其上游环节，或另设“返工”直到必需的工作完成为止。
