质量控制的六西格玛方法

摘 要：六西格玛质量管理以统计方法为基本手段，六西格玛管理与统计方法的结合十分紧密。六西格玛质量管理具有丰富的内涵，本文首先详细阐述了六西格玛质量管理的含义，然后阐述了六西格玛质量管理的统计意义，最后讲述了六西格玛质量管理在我国的应用。

关键词：六西格玛;统计意义;质量管理

0 引言

20世纪70年代，摩托罗拉公司产品的质量收到了来自日本公司的严重挑战。公司决定认真的采取质量改进战略，以高质量的产品和完全的顾客满意来应对竞争。在其实施的若干改进措施中，第一条就是六西格玛质量管理。1987年，摩托罗拉建立了产品生产的“6sigma”概念和相应的质量管理方法。采取六西格玛质量管理方法后，摩托罗拉平均每年提高生产率12.3%，由于质量缺陷造成的费用消费减少了84%，运作过程中的失误降低了99.7%。通用电气公司1995年开始引入六西格玛管理方法，随后其经济效益加速增长：1998年公司因此节省资金达75亿美元，经营率增长4%，达到了16.7%的历史高水平;1999年通用电气公司因六西格玛质量管理方法节省资金达160亿美元。正式通用公司全面实施六西格玛模式取得的辉煌业绩使六西格玛质量管理方法名声大震。此后，六西格玛方法被视为质量管理秘诀而得以广泛学习和应用。

1 六西格玛质量管理的含义

到底什么是六西格玛呢？西格玛在概率统计学里的含义为“标准偏差”，用σ表示。6σ意为“六倍标准差”，在质量管理上代表着品质合格率达99.9997%以上，或者可以表示为每百万个产品或操作中失误少于3.4。但是六西格玛的含义并不简单的指上述统计上的要求，而是一整套系统的理论和实施方法。六西格玛质量管理方法其实是一项以顾客为中心、以统计数据为基础、以追求几乎完美无瑕的质量为目标的质量理念和方法。它的核心过程是通过一套以统计学科为依据的数据分析，测量问题、分析原因、改进优化和控制产品的过程质量，使企业的运作能力达到最佳。六西格玛质量要求产品质量特性满足顾客的需求;在此基础上尽可能避免任何缺陷，实现顾客的完全满意。

六西格玛原理

六西格玛原理，也被称为6σ原理，是一种管理方法，目的是通过数据统计和质量管理，追求尽可能少的产品和过程缺陷。它的核心概念是，通过不断改进产品和过程，使其达到高质量、高稳定性，并尽可能接近无缺陷的状态。

六西格玛原理最早由日本公司松下电器公司引入，后来由美国通用电气公司（GE）发扬光大。它借鉴了日本的质量管理和精益生产方法，并结合了美国的统计学和数据分析技术。六西格玛原理的名称来自于希腊字母σ的六倍，即σ * 6 = 6σ。

六西格玛原理的核心思想是通过收集和分析大量数据，找出产品和过程中可能存在的问题，然后通过改进措施，降低缺陷率和变异性，最终达到高质量和高稳定性的目标。它强调以数据为基础的决策和改进，追求真实可靠的信息，而不是凭个人经验和主观判断。

六西格玛原理包括以下几个关键步骤： 1.确定关键的业务过程或产品特性：首先，确定对产品质量有重要影响的业务过程或产品特性，这些特性被称为关键特性，对它们进行改进会产生最大的效果。

2.收集和分析数据：对关键特性进行测量，并收集大量数据，包括过程的输入和输出数据。通过统计学方法对数据进行分析，找出过程的变异性和潜在问题。

3.确定问题的根本原因：通过数据分析，找出导致产品或过程缺陷的根本原因。这可能涉及到对设备、人员、材料和环境等多个因素的分析。

4.设计和实施改进措施：根据问题的根本原因，设计和实施改进措施，以减少变异性和缺陷率。这可能涉及到对工艺流程、设备和培训等方面的改进。

5.控制和监测改进效果：一旦改进措施得到实施，需要建立一套控制和监测机制，确保改进效果能够持续稳定地得到保持。这包括对过程的监测和测量，以及对员工的培训和跟踪。 六西格玛原理的核心技术工具是统计学方法和数据分析技术。在数据收集和分析阶段，常用的方法包括直方图、散点图、控制图、因果分析和回归分析等。这些方法可以帮助识别问题的根本原因，找出导致缺陷的主要因素，并为改进措施的制定提供依据。

6西格玛质量

6西格玛质量定义

6σ：新世纪的质量理念

6σ首先是由摩托罗拉公司于80年代将其作为组织开展全面质量管理过程这实现最佳绩效的一种质量理念和方法，就此也是摩托罗拉公司成为美国波多里奇国家质量奖的首位获得者。

西格玛“”是希腊字母，在统计学上用来表示数据的分散程度。

对连续可计量的质量特性：用“”度量质量特性总体上对目标值偏离程度。

6西格玛质量表示质量特性的分散程度只占规格限的一半。对顾客要求高度符合。

在以缺陷率计量质量特性时：用“”度量缺陷率。

6西格玛质量表示特性日缺陷率仅为3.4ppm。（ppm：一百万分之一） 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。

从顾客角度看六西格玛质量

6σ质量对顾客来说意味着什么？

对计量值质量特性来说，可以用日本著名质量管理专家田口先生提出的质量损失函数度量其对顾客的影响。田口先生指出，质量特性一旦偏离目标值就会对顾客造成损失；质量特性越远离目标值，对顾客造成的损失就越大；顾客的损失是与质量特性与目标值之差的平方成正比的（见下图）。

我们作如下假设：

 第一批产品的质量特性均匀分布在规格限内且没有超差品（当主要采用检验来控制产品质量时，通常会产生这样的分布）；

 第二批产品的质量特性呈倒钟形分布在规格限内（当对过程进行统计控制，且过程具有一定的质量保证能力时，会产生这样的分布）；

第40卷第8期

2017年8月新疆医科大学学报

Journal

of

Xinjiang

Medical

UniversityV

〇1.40 No

.8

Aug

.2017

基于六西格玛质量管理方法的血常规项目

室内质量控制评价与设计

赵辉，张丽，孟存仁

(

新疆医科大学第一附属医院医学检验中心，乌鲁木齐830054)

摘要：H

的应用六西格玛（60的方法优化血液常规检验现用的Westgard

室内质量控制规则（质控规则），

减少假失控。方法计算新疆医科大学第一附属医院医学检验中心新质控规则使用前（2015年11月一2016年4

月）SysmexXE

-5000全自动血细胞分析仪对白细胞(WBC

)、红细胞（RBC

)、血红蛋白（Hb

)、血细胞比容（HCT

)、血

小板（PLT

)、红细胞平均体积（MCV

)、红细胞平均血红蛋白量（MCH

)、红细胞平均血红蛋白浓度（MCHC

)8个检

测项目的失控率;按照中华人民共和国卫生行业标准（WS/T

406-2012 )规定的验证方法，对8个检验项目的检测

性能进行评价;计算8个项目的s

水平值，并根据每个项目的s

水平值的质控规则，制定个性化的室内质量控制方

案；计算新质控规则使用后（2016年5 —10月）的失控率，验证新质控规则的适用性。结果新质控规则使用前为

l

2S

、l

3S

、22S

、R

4S

规贝ll

，WBC

、RBC

、Hb

、HC

丁、PL

丁、MCV

、MCH

、MCHC

8个项目的检测质控总次数为 2 560 次，失

控总次数为62次，总失控率为2.42%。新质控规则使用后为125、135规则，WBC

、RBC

、Hb

、HCT

、PLT

、MCV

、

MCH、MCHC

8个项目的质控总次数为2 496次，失控总次数为28次，总失控率为1.12%。新质控规则使用前、后

8个项目平均偏倚（Bias

)分别为0.38%〜1.32%、0.46%〜3.12%。新质控规则使用前、后8个项目的变异系数

(CV

)均在行业标准规定的范围内，平均CV