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六西格玛方法六西格玛方法，又称为6Σ方法，是一种以数据为基础，通过系统的分析和改进，以实现过程质量和绩效的持续改善的管理方法。
它源自于20世纪20年代的质量管理理论，最初是由美国质量管理专家沃尔特·A·舒克哈特和比尔·史密斯提出的。
六西格玛方法在企业管理中得到了广泛的应用，它通过对过程进行全面的分析和改进，帮助企业提高效率、降低成本、提升产品质量，从而获得竞争优势。
六西格玛方法的核心理念是追求完美和不断改进。
它强调通过数据分析和量化的方法，找出问题的根源，并采取相应的措施进行改进。
在六西格玛方法中，常用的工具包括DMAIC（定义、测量、分析、改进、控制）和DMADV（定义、测量、分析、设计、验证）等，这些工具可以帮助企业全面地了解和改善其生产和管理过程。
在实际应用中，六西格玛方法通常需要结合企业的实际情况进行定制化。
首先，企业需要明确自己的目标和需求，确定需要改进的过程和关键指标。
其次，企业需要收集和分析相关数据，找出问题的症结所在。
然后，企业可以根据分析结果，制定相应的改进计划，并进行实施。
最后，企业需要建立相应的控制机制，确保改进效果的持续稳定。
六西格玛方法的优势在于它能够帮助企业实现持续改进和创新。
通过对过程的深入分析，企业可以找出问题的根源，并采取有针对性的措施进行改进，从而提高生产效率和产品质量。
此外，六西格玛方法还可以帮助企业降低成本、减少浪费，提升客户满意度，增强企业的竞争力。
然而，六西格玛方法也存在一些局限性。
首先，它需要企业拥有一定的数据分析和管理能力，对人员素质和技术要求较高。
其次，六西格玛方法可能需要较长的时间来实施和见效，对企业的要求较高。
此外，六西格玛方法的实施可能会遇到组织文化和管理体制的阻力，需要企业有足够的决心和毅力来克服困难。
总的来说，六西格玛方法是一种有效的管理方法，它可以帮助企业实现持续改进和提高绩效。
然而，企业在应用六西格玛方法时需要根据自身情况进行定制化，充分发挥其优势，同时也要认识到其局限性，做好充分的准备和规划。
质量控制六西格玛方法质量控制是现代企业管理中至关重要的一环。
在繁忙的市场环境中，通过科学的方法来提高产品和服务的质量，可以帮助企业保持竞争力并满足客户的需求和期望。
六西格玛方法作为一种广泛应用于质量管理领域的方法，可以在生产和运营过程中提供指导和支持，以达到质量优化的目标。
1. 什么是六西格玛方法？六西格玛方法是一种以数据和统计为基础的质量管理方法。
它追求在过程中减少缺陷，提高质量，并使过程变得相对稳定和可预测。
使用六西格玛方法，企业可以通过三个关键要素来实现质量改进：定义、测量、分析。
2. 六西格玛方法的关键原则六西格玛方法有一些关键的原则，以确保质量改进的有效性和持续性。
（1）客户导向：六西格玛方法注重理解和满足客户需求和期望，确保产品和服务能够满足最终用户的期望。
（2）数据驱动：六西格玛方法强调通过数据分析来做出决策，减少主观判断的影响，并提供客观、可量化的指标来监控和改进质量。
（3）过程优化：六西格玛方法倡导优化整个生产和运营过程，而不仅仅是修复问题。
通过标准化和流程改进，可以降低变异性，提高效率和质量。
3. 六西格玛方法的实施步骤六西格玛方法通常分为五个步骤，也称为DMAIC循环：定义（Define）、测量（Measure）、分析（Analyze）、改进（Improve）和控制（Control）。
（1）定义阶段：在这个阶段，确定问题的范围和目标，并与相关利益相关者一起制定改进计划。
重点是明确问题的定义和目标。
（2）测量阶段：在这个阶段，收集和分析与问题相关的数据。
通过测量关键过程指标和采集数据，可以揭示问题的根本原因。
（3）分析阶段：在这个阶段，使用统计工具和方法来分析数据，找出问题的关键因素和根本原因。
这个阶段强调数据分析和问题排除。
（4）改进阶段：根据分析结果，制定和实施改进措施。
这些改进措施可以通过优化流程、培训员工或引入新技术等方式来实现。
（5）控制阶段：在这个阶段，建立控制机制和监控系统，确保改进的持续效果。
六西格玛方法在质量管理中的应用引言质量管理是企业发展的重要环节，而六西格玛方法作为一种有效的质量管理工具，被越来越多的企业所采用。
本文将探讨六西格玛方法在质量管理中的应用，以及它对企业质量提升的影响。
一、六西格玛方法的概述六西格玛方法是一种以数据为基础的质量管理方法，旨在通过减少缺陷和变异性，提高产品和服务的质量水平。
它以DMAIC（定义、测量、分析、改进、控制）的五个步骤为基础，通过数据分析和改进措施的实施，使企业能够持续改进质量管理过程。
二、六西格玛方法在质量管理中的应用1. 问题定义和目标设定六西格玛方法的第一步是明确定义问题和设定目标。
通过对现有质量问题的分析和识别，企业可以确定需要改进的方向和目标。
例如，如果一个企业的产品在生产过程中存在缺陷率较高的问题，那么目标可能是将缺陷率降低到一个可接受的水平。
2. 数据收集和分析在六西格玛方法中，数据收集和分析是关键的步骤。
通过收集大量的数据，并运用统计分析方法，企业可以深入了解问题的本质和原因。
例如，通过收集产品缺陷率的数据，并进行统计分析，企业可以确定导致缺陷率高的主要因素，并制定相应的改进措施。
3. 过程改进和优化在数据分析的基础上，企业可以制定具体的改进措施，并进行实施。
通过优化生产工艺、改进设备和技术，以及培训员工等方式，企业可以有效地降低缺陷率，提高产品的质量水平。
同时，六西格玛方法还鼓励企业与供应商和客户进行合作，共同推动整个供应链的质量提升。
4. 过程控制和持续改进六西格玛方法的最后一步是建立过程控制机制，并持续改进质量管理过程。
通过建立检测和监控机制，企业可以及时发现和纠正问题，防止质量问题的再次发生。
同时，企业还需要建立反馈机制，通过收集客户反馈和市场信息，不断改进产品和服务的质量。
三、六西格玛方法对企业质量管理的影响1. 提高产品和服务的质量水平通过六西格玛方法的应用，企业可以深入分析问题的本质和原因，并制定相应的改进措施。
六西格玛管理名词解释理论说明以及概述1. 引言1.1 概述六西格玛管理是一种以数据和统计为基础的质量管理方法，旨在帮助组织实现高质量、高效率的业务运作。
它源自日本的质量管理理论，随后在全球范围内不断发展和应用。
六西格玛强调通过减少变异性和缺陷数量来提升产品和服务的品质，并且关注持续改进以及对客户需求的满足。
1.2 文章结构本文将分为五个主要部分：引言、六西格玛管理名词解释、六西格玛理论说明、六西格玛概述以及结论。
在引言部分，我们将提供对本文主题的概括性介绍，并介绍文章结构。
1.3 目的本文旨在为读者提供关于六西格玛管理的详尽解释、理论说明以及综述。
通过这篇文章，读者可以了解到六西格玛的定义、关键步骤和原则，以及其在不同领域中应用的效果评估。
此外，文章还将深入探讨质量测量与改进方法学、DMAIC 模型及其阶段解析，以及统计工具与技术的应用。
最后，我们还将介绍六西格玛的历史背景与发展过程，分析其优点与局限性，并提供一些实施案例研究。
通过这些内容，读者将能够全面了解六西格玛管理方法，并对其在实践中的应用有更深入的认识。
以上为“1. 引言”部分的详细清晰撰写内容。
2. 六西格玛管理名词解释：2.1 六西格玛定义：六西格玛是一种管理方法和质量改进工具，旨在通过减少缺陷和提高流程表现来优化组织的绩效。
它以统计学为基础，将特定的业务过程中存在的缺陷控制在每一百万个机会中仅出现不超过3.4次的水平。
六西格玛强调持续改进和数据驱动决策，并运用了一系列统计技术和工具来实现目标。
2.2 关键步骤和原则：六西格玛方法包括以下关键步骤和原则：a) 确定关键业务过程：确定对组织绩效最重要的关键业务过程，例如生产线上的制造流程或客户服务流程。
b) 测量当前性能水平：收集与关键业务过程相关的数据，并使用统计分析工具评估当前性能水平。
这可帮助识别存在问题并确定改进潜力。
c) 分析潜在原因：应用统计工具和技术来分析影响关键业务过程性能的潜在原因。
六西格玛原理六西格玛原理是一种管理方法，旨在通过减少变异性和提高质量来实现业务流程的改进。
它是一种以数据为基础的方法，强调通过数据分析和度量来识别和消除导致缺陷和浪费的根本原因。
六西格玛原理最初是由摩托罗拉公司提出的，后来被通用电气公司、西门子公司等企业广泛采用，并在全球范围内得到了推广。
六西格玛原理的核心是将业务流程的变异性控制在允许范围内，从而实现稳定和可预测的结果。
它强调通过测量和分析数据，找出导致缺陷和浪费的根本原因，并采取相应的改进措施，以提高产品和服务的质量。
六西格玛原理通常采用DMAIC（定义、测量、分析、改进、控制）的方法论，以确保改进活动能够持续产生积极的效果。
在实际应用中，六西格玛原理通常需要依靠一系列的工具和技术来支持，如因果图、流程图、直方图、散点图、控制图等。
这些工具和技术可以帮助团队全面地了解业务流程，并找出其中存在的问题和改进的机会。
同时，六西格玛原理也需要组织和领导层的全力支持，以确保改进活动得到足够的资源和关注。
六西格玛原理的核心理念是以客户为中心，不断追求卓越。
它强调通过不断地改进和创新，来满足客户的需求，提高客户的满意度。
在当今竞争激烈的市场环境下，企业需要不断提高自身的竞争力，而六西格玛原理正是一种有效的方法来实现这一目标。
总之，六西格玛原理是一种以数据为基础的管理方法，旨在通过减少变异性和提高质量来实现业务流程的改进。
它强调通过数据分析和度量来识别和消除导致缺陷和浪费的根本原因，以实现稳定和可预测的结果。
六西格玛原理需要依靠一系列的工具和技术来支持，并需要组织和领导层的全力支持。
它的核心理念是以客户为中心，不断追求卓越。
在当今竞争激烈的市场环境下，六西格玛原理是企业实现持续改进和提高竞争力的重要方法之一。
掌控管理的细节——六西格玛在安全管理中的运用六西格玛是一种以数据为基础的方法论，可以用于掌控和改进组织的各个方面，包括安全管理。
在安全管理中运用六西格玛可以帮助组织识别和消除潜在的安全风险，提高安全意识和能力。
以下是六西格玛在安全管理中的一些细节：1. 制定明确的安全目标：安全管理中的第一步是要设置明确的安全目标。
这些目标应该是可衡量的，并与公司整体目标相一致。
使用六西格玛可以帮助确定和定义正确的安全指标，从而建立基于数据和事实的目标。
2. 收集并分析数据：六西格玛侧重于使用数据分析方法来了解问题的根本原因。
在安全管理中，收集和分析相关的数据可以帮助确定事故和不安全行为的原因，并提供改进的指导。
3. 识别潜在的安全风险：通过使用六西格玛方法，可以识别和分析潜在的安全风险。
这包括对过程中的关键控制点进行评估，以确定可能的故障点和缺陷。
六西格玛还可以帮助组织发现安全流程中的瑕疵，并制定相应的改进计划。
4. 进行根本原因分析：六西格玛通过使用工具如鱼骨图和5W1H法来分析问题的根本原因。
在进行安全管理时，这可以帮助组织确定导致事故和不安全行为的原因，并采取适当的措施来防止类似事件的再次发生。
5. 制定改进措施：基于根本原因分析的结果，可以制定改进措施，以减少或消除安全风险。
六西格玛提供了一种系统性的方法，可以帮助组织确定最佳解决方案，并制定一个有效的行动计划。
6. 持续改进：六西格玛是一个不断改进的过程。
在安全管理中，组织应持续跟踪和监测安全绩效，并进行定期的复查和评估。
通过不断地应用六西格玛的原则和方法，组织可以建立一个安全文化，持续改善安全绩效。
综上所述，六西格玛在安全管理中的运用可以帮助组织识别和消除潜在的安全风险，提高安全意识和能力。
通过制定明确的安全目标、收集和分析数据、识别潜在的安全风险、进行根本原因分析、制定改进措施和持续改进，组织可以提高安全管理的质量和效率。
六西格玛是由Motorola公司引入并发扬光大的一种管理方法，它强调通过数据和事实为基础的分析和改进，以实现组织的目标。
经典六西格玛管理法导论什么是六西格玛管理法？六西格玛管理法（Six Sigma）是一种以数据为基础、以统计分析为工具的管理方法，旨在通过减少变异性和改进过程能力，提高产品和服务的质量，降低缺陷率，并最终实现客户满意度的持续提升。
六西格玛的核心理念是追求卓越，不仅关注产品和服务的质量，还关注组织的整体绩效。
六西格玛管理法起源于20世纪80年代的美国，最早由摩托罗拉公司提出，并在其内部获得了显著的成果。
随后，六西格玛概念逐渐扩散开来，成为一种广泛应用于各个行业的管理方法。
六西格玛的核心原则六西格玛管理法建立在几个核心原则之上：1.客户导向：六西格玛强调以客户为中心，关注客户需求，从而实现客户满意。
2.数据驱动：六西格玛倡导以数据为基础进行决策和问题解决，通过合理收集、分析和利用数据，实现事实驱动管理。
3.过程管理：六西格玛强调过程的稳定性和可持续改进，通过优化和规范化过程，达到提高质量和效率的目标。
4.团队合作：六西格玛鼓励跨职能团队合作，共同解决问题和改进过程，提高绩效和效率。
5.持续改进：六西格玛认为改进是一个持续的过程，通过不断地迭代和固化改进成果，实现持续提升。
六西格玛的关键工具为了实现六西格玛的目标，需要使用一系列的工具和技术来支持分析和改进过程。
以下是六西格玛中常用的几个关键工具：DMAIC循环DMAIC是六西格玛改进项目中最常用的方法论，包含以下五个阶段：1.定义（Define）：明确项目的目标和范围，确定关键业绩指标（KPIs），建立项目团队和定义项目流程。
2.测量（Measure）：收集和分析相关数据，了解当前过程的性能水平和变异程度。
3.分析（Analyze）：通过统计方法和工具，深入分析数据，找出引发问题的根本原因。
4.改进（Improve）：根据分析结果，制定改进方案，通过实验和模拟验证，确定最佳解决方案。
5.控制（Control）：建立过程控制指标和监控机制，确保改进效果持续稳定。
先进质量管理方法
先进质量管理方法是指利用先进的理论、技术和工具来提高产品或服务质量的管理方法。
以下是一些先进的质量管理方法：
1.六西格玛（Six Sigma）：六西格玛是一种以数据为基础的质量管理方法，旨在减少产品或服务的缺陷率。
它利用统计分析和改进方法来识别和消除导致质量问题的根本原因。
2.精益生产（Lean Manufacturing）：精益生产是一种通过优化流程和减少浪费来提高质量和生产效率的方法。
它强调对价值流进行分析，消除无价值的活动和浪费，并建立高效的生产流程。
3.质量成本管理（Quality Cost Management）：质量成本管理是一种以成本为中心的质量管理方法，它通过测量、分析和控制质量成本，以提高产品或服务质量和降低成本。
4.全面质量管理（Total Quality Management，TQM）：全面质量管理是一种以顾客满意为导向的质量管理方法，它强调全员参与和持续改进。
它包括质量规划、质量控制、质量改进和质量保证等方面的管理活动。
5.质量功能展开（Quality Function Deployment，QFD）：质量功能展开是一种通过将客户需求转化为产品或服务的设计要求，以确保产品或服务质量的管理
方法。
它将顾客需求与产品设计、制造和服务等环节相结合。
6.敏捷质量管理（Agile Quality Management）：敏捷质量管理是一种适用于敏捷开发环境的质量管理方法。
它强调快速反馈、持续改进和团队合作，以保证产品质量。
这些先进的质量管理方法可以根据组织的需求和目标进行选择和应用，以实现优质的产品或服务。
六西格玛管理方法在质量管理中的应用研究引言：质量管理是企业持续发展的重要保障，而六西格玛管理方法作为一种有效的质量管理工具，已经在许多企业中得到了广泛应用。
本文将探讨六西格玛管理方法在质量管理中的应用，并分析其优势和局限性。
一、六西格玛管理方法的概述六西格玛管理方法是一种以数据为基础的质量管理方法，旨在通过减少变异性和缺陷，提高产品和服务的质量。
它强调通过数据分析和改进过程，以达到减少缺陷率、提高效率和降低成本的目标。
二、六西格玛管理方法的应用案例1. 提高生产效率六西格玛管理方法通过分析生产过程中的数据，找出造成低效率的关键环节，并采取相应的改进措施。
通过优化生产流程和减少浪费，企业可以提高生产效率，减少生产成本。
2. 优化供应链管理供应链管理是企业质量管理的重要环节，六西格玛管理方法可以帮助企业分析供应链中的问题，并提出改进措施。
通过减少供应链中的延误和错误，企业可以提高供应链的稳定性和可靠性。
3. 提升产品质量六西格玛管理方法强调通过数据分析和改进过程，提升产品质量。
企业可以通过收集和分析客户反馈数据，找出产品质量问题的根本原因，并采取相应的改进措施。
通过不断改进产品质量，企业可以提高客户满意度和市场竞争力。
三、六西格玛管理方法的优势1. 数据驱动六西格玛管理方法以数据为基础，通过数据分析和改进过程，帮助企业找出问题的根本原因，并采取相应的改进措施。
这种数据驱动的方法可以提高决策的准确性和可靠性。
2. 强调持续改进六西格玛管理方法强调持续改进，通过不断优化过程和减少缺陷，提高产品和服务的质量。
这种持续改进的理念可以帮助企业不断提高竞争力，并适应市场的变化。
3. 提高管理效率六西格玛管理方法通过优化流程和减少浪费，可以提高企业的管理效率。
通过减少不必要的环节和降低成本，企业可以更加高效地运作。
四、六西格玛管理方法的局限性1. 需要大量的数据支持六西格玛管理方法需要大量的数据支持，才能进行准确的分析和改进。
6西格玛管理方法六西格玛管理方法是一种基于数据和统计的管理方法，旨在通过减少质量问题和提高效率来提高组织的绩效。
它源自于工业界，但现在已经广泛应用于各个领域，包括制造业、服务业、医疗保健等。
六西格玛管理方法的核心是将问题归结为根本原因，然后采取措施来消除这些原因。
该方法以数据为基础，通过收集和分析数据来识别潜在问题和缺陷。
然后，通过制定和实施改进计划来解决这些问题，以提高组织的绩效。
在实施六西格玛管理方法时，通常遵循以下步骤：1.定义：明确目标和过程，并确定关键绩效指标。
在这一阶段，需要与相关团队和利益相关者合作，确保目标的一致性和共识。
2.测量：收集和分析数据，以了解当前情况。
这包括收集有关过程的各种数据，例如周期时间、缺陷率、客户满意度等。
4.改进：基于根本原因的分析，制定和实施改进措施。
这可能包括改变工艺流程、培训员工或引入新技术。
5.控制：建立控制措施，以确保改进措施的持续有效性。
这包括制定标准操作程序（SOP）、监测绩效指标和进行持续的改进活动。
6.验证：评估改进结果和绩效指标，以确保目标的实现。
这涉及到收集和分析数据，以评估改进成果，并对措施进行必要的调整和改进。
除了以上六个步骤外，六西格玛管理方法还倡导团队合作和领导参与。
一个成功的六西格玛项目需要一个跨职能团队的共同努力，并得到领导层的支持和参与。
六西格玛管理方法的优点包括：1.提供了数据驱动的决策依据。
该方法强调通过数据和事实来做决策，而不是凭个人意识和偏见。
2.促进了过程的持续改进。
通过不断地收集和分析数据，可以发现潜在问题和缺陷，并采取措施去解决它们。
3.提高了组织的绩效和效率。
通过减少错误和缺陷，可以提高质量和效率，从而增加组织的竞争力。
4.促进了团队合作和沟通。
六西格玛项目通常涉及到多个部门和层级的合作，有利于促进团队合作和沟通。
然而，六西格玛管理方法也存在一些挑战和限制：1.可能面临文化差异和抵制变革的问题。
在实施六西格玛时，可能会遇到员工和组织抵制变革的情况，特别是在文化差异较大的情况下。
六西格玛以数据为依据的管理方法摘要：六西格玛是一项以数据为基础，追求完美的质量管理方法。
本文从整体上介绍了6σ,并从数据的角度上详细阐明6σ实施的五个阶段，最后探讨了在6σ实施过程中对数据应注意的事项。
关键词：数据质量管理实施阶段进入20世纪末，以信息技术为主要特征的高新技术飞速发展，推动了经济全球化，加速了技术、管理的创新。
与此同时，六西格玛作为新时代的产物应运而生。
它是一套以数理统计为基础的管理方法，强调消除错误，减少消耗，避免重复劳动，其核心是数据定义，测量，分析原因，改进优化和控制效果，使企业在生产，设计管理等方面达到最佳境界。
1、数据的内涵及6σ概述数据是关于自然、社会现象和科学试验的定量或定性的记录；是科学研究最重要的基础；研究数据就是对数据进行采集、分类、录入、储存、统计分析，统计检验等一系列活动的统称。
其中统计分析，统计检验需要一些逻辑推理，才能分析影响输出的关键因素。
由于数据的客观性，它被用于许多场合。
六西格玛就是将数据成功运用于管理中的典范。
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。
它有别于其它的质量管理方法，是依据严格的数据采集和统计分析，找出误差的根源，并寻求消除这些误差的方法，根据顾客的要求来确定的管理活动。
六西格玛实施由黑带大师，黑带，绿带组成的团队负责。
黑带大师负责项目改进的方向及项目资源的规划；黑带是实施管理的中坚力量，负责绿带的培训，在其中起协调作用；绿带则侧重于六西格玛工作的具体实施。
在六西格玛实施过程中，小到单一产品和服务，中到一个项目、一个部门，大到一个企业都应该可以计量。
所以说，管理中，无论是黑带大师，黑带或绿带的想法中，绝对不能有一些诸如“也许”，“差不多”，“可能”等模糊观念，即使在从顾客中收集数据时，也不允许其采用类似的词语，这些应该是六西格玛管理中最基本的要求。
换句话讲，6西格玛不能成功地运用于不能用数据来表示过程中。
现在就从实施六西格玛的五个阶段，定义(D)，测量（M），分析（A），改进（I），控制（C），来看看六西格玛管理中的数据流程。
2、6σ的数据流程定义(D)：即陈述问题。
需要黑带大师以市场为导向，以企业现有资源为依据，利用顾客反馈数据及与机器直接打交道的员工处获得的信息作出相应曲线，进行数据比较，从而确定改进目标如高的投资回报率或市场份额，规划项目资源。
测量（M）：测量的目的是识别并记录那些对顾客关键的过程业绩及对产品(即输出变量)有影响的过程参数，量化客户需求，从顾客中获取相应的收集数据，对这些数据进行分类，归组，以便分析时用。
了解现有的质量水平，确认顾客，用户对改进后的预期效益进行评估，此阶段是数据的收集阶段。
一旦决定该测量什么，其组成人员就必须制定相应的“数据收集计划”。
并计算和量化实际业务中的各种事件。
通过过程流程图，因果图，散布图，排列图等方法来整理数据。
分析（A）：即对数据分析，找出问题的主要原因，关键因素及与竞争对手的差距所在。
在此阶段中，团队成员要分析过去，当前的业绩数据及明确将来应该取得的业绩方向，通过分析来回答测量阶段的问题所在，确定关键问题的置信区间，进行方差分析，及通过假设检验的方法来获取其需求价值。
还可以通过头脑风暴法，直方图，排列图等方法对所采集的数据进行分析，找到准确的因果关系。
在此阶段，团队一定要小心谨慎，通过在小规模范围内试点来分析潜在问题，以判断将出现什么结果，并对其错误趋势加以预防。
为此，必须准确分析数据，建立输入与输出数据的数学模型，并追踪和核查解决方案的有效性。
改进（I）：改进基于分析的之上，针对关键因素确立最佳改进方案。
在此阶段，可通过质量功能展开，策化试验设计，进行正交试验等手段来对关键问题进行调整，改善，此阶段需注意，应从小入手，关键问题逐一解决，切不可囫囵吞枣，操之过急，影响整个设计或管理的发展方向。
所有这些，也要建立在过程业绩的数学模型基础上，以确定输入的操作范围及设定过程参数，并对输入的改进进行优化。
控制（C）：主要对关键因素进行长期控制并采取措施以维持改进结果。
定期监测可能影响数据的变量和因素、制定计划时所未曾预料的事情。
在此阶段，要应用适当的质量原则和技术方法，关注改进对象数据，对关键变量进行控制，制定过程控制计划，修订标准操作程序和作业指导书，建立测量体系，监控工作流程，并制定一些对突发事件的应对措施。
以上这些过程并不是单一的，独立的，而是相互关联的统一体（如图1）。
由这些过程很容易看出，六西格玛是一种基于数据的决策方法，强调用数据说话，而不是凭直觉、经验办事。
其基础是需求，作用及过程的量化，从而可以客观地反映我们的现状，引起人们的关注。
数据定义抽样数据收集统计分析试验设计控制数据定义测量分析改进控制3、数据处理注意事项在6西格玛管理实施的初期，许多问题完全可以通过简单的统计数据来收到相当大的成效，如花大力气进行收集可能会浪费大量的人力，物力，财力。
这些都需要黑带在实施6西格玛时因材施教，有的放矢。
当然，如果你服务于一个小的公司，且要对其常期进行六西格玛管理，但你的公司每个月内仅仅完成几项交易，或者你的顾客群体分布非常集中，那么很难获取大量的数据，在此基础上进行全面的分析、统计，则更显得力不从心，但这并不意味着你不能在这些数据和事实的基础上管理自己的业务，而是你应该换种思维去收集这些数据，如收集竞争对手的顾客数据，或去发现一些潜在的顾客群未购买的原因及他们对产品的需求等来进行管理。
运用六西格玛方法进行优化时，首先要注意避免其敏感的峰值数据点（sensitivepeaks），即此点小的变化可能会引起大的结果的变动，减少风险，保证其方法的可靠性，同时也要避免活跃的数据点（activeconstraints），其中包括一些非确定性因素，这些因素的变动极有可能会导致设计的失败。
所以在实施六西格玛中，不要凭空猜想，一定要通过对真实数据进行科学分析来发现问题的症结所在，尽量排除一些可能及干扰因素的影响。
4、结束语综上所述，６西格玛管理主要是以数据为基础，通过数据查找关键因素，主要问题，并把产生的问题数据进行统计分析并提出解决问题的方案和办法。
对改进方法进行长期控制，以保证解决方案的可行性，有效性。
因而在六西格玛学习和实施中，决不能忽略对数据的采集，计算，统计分析等方法的学习及运用，这也是六西格玛成功与否的关键。
参考文献：彼得S.潘德等，刘合光等译，6σ管理法追求卓越的阶梯，北京：机械工业出版社，2001 彼得·潘德，莱瑞·荷普等，王金德等译，六西格玛是什么，北京：中国财政经济出版社，2002[美]乔杜里（Chowdhury，S.），郭仁松译六西格玛的力量，北京：电子工业出版社，2002 尹学柱，张晓华，胡智暄，六西格玛管理培训，北京：京华出版社，2002统计过程控制(SPC)统计过程控制(Statistical Process Control,缩写为SPC)是由美国休哈特博士于上世20年代提出的，自第二次世界大战后，SPC已逐渐成为西方工业国家进行在线质量控制的基本方法。
根据SPC理论，产品质量特性的波动是出现质量问题的根源，质量波动具有统计规律性，通过控制图可以发现异常，通过过程控制与诊断理论（SPCD）可以找出异常的原因并予以排除。
常用的休哈特控制图有均值－极差（x-R）控制图，均值－标准差（x-S）控制图，中位数－极差（x-R）控制图，单值－移动极差（x-Rs）控制图，不合格品率（P）控制图，不合格品数（Pn）控制图，缺陷数（C）控制图，单位缺陷数（u）控制图等。
SPC 方法是保持生产线稳定，减少质量波动的有力工具。
近年来，SPC方法获得进一步发展，例如波音公司为了贯彻健壮设计思想，推出了一套新的供应商质量保证规范Dl-9000，主要的变化是要求建立先进的质量体系(Advanced Quality System，缩写为AQS)。
AQS体系将田口的质量损失的概念纳入到生产制造阶段的质量管理之中，提出了一整套与健壮设计相适应的生产制造质量控制要求。
AQS体系首先要求确定生产制造阶段产品的关键特性，对这些关键特性及其所涉及的零部件，要求开展工艺健壮设计，以便确定健壮的工艺。
在生产制造中要建立对关键特性的监控措施，除了应用SPC的常规控制图外，AQS给出了三种小批量控制图即单值移动极差控制图、目标控制图和比例控制图，两种改进的控制图即移动平均控制图和几何移动平均控制图，另外还有提高控制图监控灵敏度的一些措施。
根据监控情况和实际需要，改进工艺参数或改进工艺设计，纠正引起质量波动的任何人机料法环的因素，从而实现质量的连续改进。
FMEA和FTA分析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，根据国外文献资料和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，提高了产品的质量和抗各种干扰的能力。
根据文献报道，某世界级的汽车公司大约50%的质量改进是通过FMEA和FTA/ETA来实现的。
质量损失函数质量特性的波动(即产品性能相对设计目标值的偏离)是引起质量损失和质量问题的原因，田口博士建立了质量损失函数，以描述质量损失与质量波动之间的关系。
质量损失QL(Quality Loss)是质量特性y的函数。
不同的产品和不同的质量特性对应不同的质量损失曲线。
当产品性能恰好为目标值m时，质量损失最小，相对值可定义为零。
产品性能偏离目标值越远，质量损失越大。
质量损失函数L(y)的图象为一条曲线，在y=m处有极小值零。
假定L(y)在y=m处存在二阶导数，可将L(y)在y=m处展开成泰勒级数，考虑L(y)=0，L￠(m)=0，并忽略高阶无穷小，L(y)可简化为式中k=L￠￠(m)/2!为不依赖于y的常数。
因此质量损失函数的图像在y=m附近近似地等于一条抛物线。
j(y)为一批产品的性能概率分布密度函数，其均值为μ，标准差为σ，则这批产品的质量损失的数学期望为当随机变量y服从正态分布N(μ，σ2)时，由(1-8)式可得可见质量损失的数学期望L与产品性能方差σ2、平均波动的平方(μ-m)2和损失系数k有关。
