6标准差

六西格玛的含义六西格玛管理，作为一套以实现产品零缺陷为目标的科学管理体系，正逐渐成为企业管理的重要工具。

那么，究竟什么是六西格玛管理呢？关于6σ“σ”是一个希腊字母，中文读作“西格玛”，英文读作”sigma”。

在统计学中，常常用它来指代标准差。

通俗来说，就是表示数据的波动程度。

因此，“6σ”就是表示6个标准差。

那么6个标准差代表什么呢？这里要引入一个“正态分布”的概念，英文为”Norm distribution”, 也叫“标准分布”。

从这个叫法可以看出，它是自然界中最为常见的一种分布形式。

这种分布通常遵循以下规律：中间多，两边少。

即大多数的数据会集中在平均值附近，越远离均值，数据越少。

比如某地区男性的身高平均是166cm，在190cm以上，或150cm以下的男性就很少。

画成图形，就可以表示为下面这种形式：很像一口钟，所以也叫“钟形图”。

在这口钟最高的地方，就是它的均值，离均值越远，钟就越矮。

那么怎么衡量离均值有多远呢？它的标尺是什么呢？就是上面提到的“标准差”，也就是“σ”。

所以“6σ”即到均值有6个标准差的距离。

那这个距离究竟有多远？为什么特别强调6个标准差，而不是1个，三个呢？现在让我们了解一下“标准正态分布”，它不仅仅遵循上面提到的“中间多，两边少”的性质，而且在每个标准差的范围内，数据出现的概率都是固定的（如下图）。

这个图上只画出了+/-3σ距离内的概率，+/-6σ范围内的概率是99.9997%。

我们知道99.999%的黄金基本就是其纯度的极限了，那么在制造领域中，+/-6σ就意味着，99.9997%的产品是合格的。

它的百万机会缺陷率是3.4。

也就是说，在一百万次可能出现缺陷的机会中，只有3.4次会出问题。

可以说，它在统计意义上，量化了“零缺陷”的概念。

正态分布作为自然界中最常见的分布形式，为理解和应用六西格玛管理提供了重要的理论基础。

六西格玛管理与6σ现在，我们知道”6σ”就是代表零缺陷，那么六西格玛管理便是使产品实现零缺陷的一整套系统。

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。

六标准差的管理定义1. 引言在管理学领域中，六标准差（Six Sigma）是一种质量管理方法，旨在通过降低流程的变异性来提高产品和服务的质量，并最大程度地减少缺陷和不完美性。

六标准差方法源自于通用的统计学方法，它的目标是使每个过程的输出变异性控制在一个可接受的范围内，从而确保产品或服务能够满足或超越客户的期望。

2. 六标准差的概述六标准差方法是由Motorola公司在20世纪80年代首次引入并推广的。

它基于统计学原理，使用数据和事实为决策提供支持，以实现质量的改善。

六标准差方法重点关注过程中的错误、缺陷和失败，而不仅仅是产品的不良特性。

通过将问题转变为可测量的数据，六标准差方法提供了一个结构化的方法来分析和解决问题。

3. 六标准差的核心原则六标准差方法基于一些核心原则，如下所示：3.1 客户导向六标准差方法始终以客户需求为中心。

它强调将声音传递到组织内各个层次，确保产品和服务以客户为中心。

3.2 数据驱动六标准差方法依赖于客观数据和事实，而不是基于主观推测。

只有通过数据的分析和测量，才能进行准确的问题识别和改进决策。

3.3 流程导向六标准差方法关注整个流程，而不仅仅关注局部的问题。

它要求组织借助流程分析和改进方法，从而对业务流程进行优化和标准化。

3.4 团队合作六标准差方法强调团队合作和跨职能合作，以实现共同的目标。

只有通过集思广益和协作，才能找到最佳的解决方案。

3.5 持续改进六标准差方法是一个不断改进的过程。

它鼓励组织持续地学习和改进，以适应不断变化的市场环境和客户需求。

4. 六标准差的工具和方法六标准差方法拥有一系列的工具和方法，用于识别、分析和解决问题。

其中一些常用的工具包括：4.1 DMC方法DMC方法是六标准差中最常用的方法之一，它由以下五个步骤组成：•Define（定义）：明确问题的范围和目标，确保与客户需求一致。

•Measure（测量）：收集数据并分析当前流程的性能和变异性。

•Analyze（分析）：确定现有问题的根本原因，寻找潜在的改进机会。

6倍标准差数学意义在统计学中，标准差是一个非常重要的概念，它用于衡量数据的离散程度。

当我们谈论6倍标准差时，我们实际上是在讨论一个相对较大的离散范围。

理解6倍标准差的数学意义对于数据分析、概率论和统计学等领域都有着至关重要的作用。

1. 定义与公式：标准差是各数据点与平均值之差的平方的平均值再开方。

用数学公式表示为：σ= sqrt(Σ((X_i - μ)^2) / N)其中，μ是数据的平均值，N是数据点的数量。

2. 6倍标准差的含义：当我们说6倍标准差，我们是指数据点与平均值之差的绝对值大于6倍的标准差。

这是一个相对较大的离散范围，意味着数据点在平均值两侧的分布非常广泛。

3. 应用场景：金融风险分析：在金融领域，6倍标准差常被用于评估投资组合的风险。

通过计算投资组合收益率与预期收益率之差的6倍标准差，可以了解投资组合的风险水平。

质量控制：在生产过程中，6倍标准差可以用来确定产品质量的控制范围。

如果产品质量数据落在控制限之外，可能意味着生产过程中存在问题。

科学研究：在科学实验中，6倍标准差可以帮助研究者判断实验结果是否具有统计意义。

如果实验结果落在6倍标准差范围内，那么可以认为实验结果是可靠的。

4. 注意事项：虽然6倍标准差是一个常用的参考值，但它并不是一个绝对的标准。

实际应用中，应根据数据的特性、研究目的和领域知识来确定适当的离散范围。

在正态分布中，大约99.7%的数据点会落在平均值的一侧或另一侧3倍标准差范围内。

因此，6倍标准差实际上是一个相对较小的概率范围。

5. 与其他统计概念的关系：6倍标准差与中心极限定理、正态分布、置信区间等统计概念密切相关。

了解这些概念之间的关系有助于更深入地理解6倍标准差的数学意义和实际应用。

总结：6倍标准差在统计学中是一个重要的概念，它用于衡量数据的离散程度并应用于各种实际场景。

通过理解其数学意义和与其他统计概念的关系，我们可以更好地运用这一工具来分析数据和解决问题。