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六西格玛基本知识一、什么是六西格玛管理法?六西格码管理法是以质量作为主线，以客户需求为中心,利用对事实和数据的分析，改进提升一个组织的业务流程能力,是一套灵活的，综合性的管理方法体系.六西格码要求企业完全从外部客户角度，而不是从自己的角度，来看待企业内部的各种流程(Processes);利用客户的要求来建立标准，设立产品与服务的标准与规格。
并以此来评估企业流程的有效性与合理性；它通过提高企业流程的绩效来提高产品服务的质量和提升企业的整体竞争力；并通过贯彻实施来整合塑造一流的企业文化。
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流程能力的统计尺度。
任何一个工作流程或工艺过程都可用西格玛表示.六西格玛流程能力（短期）可解释为每百万个机会中有3.4个出错的机会，即合格率是99.99966%。
二、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.三、六西格玛管理的基本概念1、缺陷:指无法交付客户所期望的产品，是客户抱怨的原因所在。
任何缺陷都是代价高昂的,消除后无疑将带来不菲的成本收益.2、缺陷机会：指产生不合格产品或不能满足客户要求的事件.3、偏差：指在过程或业务运作中，客户所能看见或感知的、可能发生的变化。
4、控制:指稳定、偏差正常并可预见的状态，是一个调整、指导运作以及使用定量数据的过程。
5、CTQ（关键性质量要素）：指一次过程或者做法的要素，对于它可察觉的质量有直接的影响.6、客户需求/期望：由客户定义的满足他们基本需求和标准的需求。
四、六西格玛质量步骤和程式DMAIC：即定义（define）、测量（measure）、分析（analysis）、改进(improve）、控制(control)，指一个持续改进的过程.它是一种系统的、科学的、基于事实的过程。
六西格玛基本知识详解引言六西格玛（Six Sigma）是一种质量管理方法论，旨在通过减少产品或过程中的变异性，从而提高质量和效率。
其核心是通过数据分析和统计学方法，找到问题的根本原因，并采取措施来消除这些问题。
本文将详细介绍六西格玛的基本知识，包括其起源、原理、工具和应用。
起源六西格玛起源于20世纪80年代的美国，最初是由摩托罗拉公司引入的。
当时，摩托罗拉面临着严重的市场竞争，需要提高产品质量，降低缺陷率。
为此，摩托罗拉引入了六西格玛方法论，并将其成功应用于生产过程中。
随后，六西格玛逐渐被其他公司所采用，并成为全球范围内广泛应用的质量管理方法。
原理六西格玛方法论的核心原理是通过数据分析和统计学方法，找到问题的根本原因。
它基于以下两个基本假设：1.大部分质量问题是由于过程的不稳定性和变异性引起的。
2.通过减少过程的变异性，可以提高质量和效率。
为了实现这一目标，六西格玛采用了一套严格的方法和工具，包括项目选择、团队组建、问题定义、数据收集、数据分析、改进措施的实施和控制。
工具六西格玛方法论涵盖了许多工具和技术，用于数据分析和问题解决。
以下是其中一些常用的工具：1.流程图：用于可视化和分析业务流程，找出潜在问题和改进点。
2.直方图：用于展示数据的分布情况，帮助识别过程中的偏差和异常。
3.散点图：用于分析两个变量之间的关系，发现潜在的因果关系。
4.控制图：用于监控过程的稳定性和一致性，及时发现和纠正问题。
5.核对表：用于收集和整理数据，辅助问题定义和根本原因分析。
6.样本调查：用于获取关于客户满意度和需求的信息，作为改进措施的依据。
除了以上列举的工具，六西格玛方法论还包括统计学方法如回归分析、方差分析等，以及质量管理工具如5W1H分析、鱼骨图等。
应用六西格玛方法论在各行各业都得到了广泛的应用。
它可以适用于产品制造、服务业、医疗保健、金融等各个领域。
以下是一些典型的应用场景：•减少生产过程中的缺陷率：通过分析生产过程中的数据，找到引起缺陷的根本原因，并采取相应的改进措施，从而降低产品缺陷率。
正态分布6西格玛概率解释说明以及概述1. 引言1.1 概述引言部分将对文章的主题进行概述和介绍。
在本文中，我们将探讨正态分布六西格玛概率的解释说明以及概述。
正态分布是一种重要的统计分布，它具有许多优秀的性质和应用领域。
而六西格玛原理则是基于正态分布而发展起来的一种质量管理方法，它通过计算事件发生在六个标准差之内的概率来评估过程或产品是否稳定。
1.2 文章结构本文共分为五个部分进行论述。
首先，在第二部分我们将介绍正态分布的定义与性质，同时探讨其常见应用领域以及参数估计与假设检验方法。
然后，在第三部分中，我们将回顾六西格玛原理的背景和发展历程，并详细解释其核心概念和特点。
此外，还将深入研究六西格玛在不同应用场景中的优势和实际价值。
在第四部分中，我们将系统地介绍正态分布六西格玛概率计算方法。
具体包括Z-score转化与标准化方法以及六西格玛事件发生概率计算步骤的详细介绍。
通过实例分析和案例研究，我们将进一步展示如何应用这些方法来评估潜在风险并进行决策。
最后，在结论部分，我们将总结本研究的重要成果，并对正态分布六西格玛概率在实际应用中的前景进行展望。
1.3 目的本文旨在提供关于正态分布六西格玛概率的全面说明和概述。
通过对正态分布和六西格玛原理进行深入探讨，读者将能够了解到这两个领域的基本定义、性质以及应用方法。
同时，通过具体案例和实证研究的呈现，读者还将获得运用这些方法进行质量管理、风险评估和决策制定方面的指导思路。
通过本文的阅读，读者将更加深入地理解正态分布与六西格玛原理之间的关系，并能够灵活运用相关计算方法来解决实际问题。
希望本文能为读者提供有益的信息，并促进相关领域的学术研究和实践应用。
2. 正态分布:正态分布，又称高斯分布或钟形曲线，是概率论和统计学中最为重要的连续型概率分布之一。
它的特点是对称且呈现钟形曲线状，由于具有良好的性质与广泛的应用领域，被广泛地使用于数据建模、参数估计以及假设检验等方面。
什么是6西格玛6Sigma 基础6西格玛1西格玛＝690000次失误／百万次操作2西格玛＝308000次失误／百万次操作3西格玛＝66800次失误／百万次操作4西格玛＝6210次失误／百万次操作5西格玛＝230次失误／百万次操作6西格玛＝3.4次失误／百万次操作7西格玛＝0次失误／百万次操作什么是6西格玛"σ"是希腊文的字母，是用来衡量一个总数里标准误差的统计单位。
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个瑕疪。
6西格玛（6Sigma）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。
6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。
6西格玛的主要原则 (一)在推动6西格玛时，企业要真正能够获得巨大成效，必须把6西格玛当成一种管理哲学。
这个哲学里，有六个重要主旨，每项主旨背后都有很多工具和方法来支持.6西格玛的主要原则(二)真诚关心顾客。
6西格玛把顾客放在第一位。
例如在衡量部门或员工绩效时，必须站在顾客的角度思考。
先了解顾客的需求是什么，再针对这些需求来设定企业目标，衡量绩效。
6西格玛的主要原则(三)n根据资料和事实管理。
近年来，虽然知识管理渐渐受到重视，但是大多数企业仍然根据意见和假设来作决策。
6西格玛的首要规则便是厘清，要评定绩效，究竟应该要做哪些衡量(measurement)，然后再运用资料和分析，了解公司表现距离目标有多少差距。
6西格玛的主要原则(四)以流程为重。
（六西格玛管理）六西格玛简介六西格玛简介什么是六西格玛？六西格玛是壹项以数据为基础，追求几乎完美的质量管理方法。
西格玛是壹个希腊字母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。
几个西格玛是壹种表示品质的统计尺度。
任何壹个工作程序或工艺过程均可用几个西格玛表示。
六个西格玛可解释为每壹百万个机会中有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壹种流程，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。
于6个西格码管理法中,“Sigma”的定义是根据俄国数学家P.L.Chebyshtv(1821-1894)的理论形成的。
根据他的计算，于所有的产成品中有69%的合格率，而且次品的分布是正态分布的话，反映到图形上面就是2个sigma(±2Sigma，或StandardDeviation)。
即，69%的合格产品是集中于中值左右2个标准方差的地方。
六西格玛（SixSigma）是于九十年代中期开始从壹种全面质量管理方法演变成为壹个高度有效的企业流程设计、改善和优化技术，且提供了壹系列同等地适用于设计、生产和服务的新产品开发工具。
继而和全球化、产品服务、电子商务等战略齐头且进，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，追求持续进步的壹种质量管理哲学。
六西格玛类似于SPC（统计性工作程序控制）吗？六西格玛是壹个致力于完美和追求客户满意的管理理，SPC是壹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。
六西格玛起源和发展？从70年代到80年代，摩托罗拉于同日本的竞争中失掉了收音机和电视机的市场，后来又失掉了BP机和半导体的市场。
品质管理五大核心工具1.APQP: Advanced Product Quality Planning and Control Plan产品质量先期策划和控制计划2. FMEA: Potential Failure Mode and Effects Analysis潜在的失效模式与后果分析3. SPC: Statistical Process Control统计过程控制4. MSA: Measurement System Analysis测量系统分析5. PPAP: Production Parts Approval Process产件批准程序APQPAPQP=Advanced Product Quality Planning 中文意思是:产品质量先期策划（或者产品质量先期策划和控制计划）是QS9000/TS16949质量管理体系的一部分。
产品质量策划是一种结构化的方法，用来确定和制定确保某产品使顾客满意所需的步骤。
目标是促进与所涉及每一个人的联系，以确保所要求的步骤按时完成。
有效的产品质量策划依赖于高层管理者对努力达到使顾客满意这一宗旨的承诺。
什么是APQP?APQP=Advanced Product Quality Planning中文意思是:产品质量先期策划（或者产品质量先期策划和控制计划）是QS9000/TS16949质量管理体系的一部分。
定义及其他知识点：产品质量策划是一种结构化的方法，用来确定和制定确保某产品使顾客满意所需的步骤。
产品质量策划的目标是促进与所涉及每一个人的联系，以确保所要求的步骤按时完成。
有效的产品质量策划依赖于高层管理者对努力达到使顾客满意这一宗旨的承诺。
理解要点·结构化、系统化的方法；·确保使产品满足顾客的需要和期望；·团队的努力，（横向职能小组是重要方法）；·从产品的概念设计、设计开发、过程开发、试生产到生产，以及全过程中的信息反馈、纠正措施和持续改进活动；·不断采取防错措施降低产品风险（见―8.APQP与防错‖）；·持续改进；·制定必要的程序、标准和控制方法；·控制计划是重要的输出；·制定、实施时间表。
六西格玛的基本统计概念和作用引言六西格玛（Six Sigma）是一种以数据分析和统计方法为基础的质量管理体系，旨在通过降低过程的变异性来提高产品和服务质量。
六西格玛的核心理念是追求极致的质量水平，将缺陷率控制在每百万次机会中不超过3.4个。
本文将介绍六西格玛的基本统计概念和作用。
基本统计概念平均值在统计学中，平均值是一组数据的总和除以观测次数的结果。
它表示了数据的中心位置。
六西格玛中使用平均值作为性能指标的度量。
标准偏差标准偏差是对数据分布的离散程度的度量。
它度量了数据离平均值的平均差异程度。
在六西格玛中，标准偏差用来估计一组数据的稳定性和可靠性。
概率分布概率分布是对随机变量取值的可能性进行描述的数学函数。
在六西格玛中，常用的概率分布包括正态分布和泊松分布。
这些分布用于建模和分析数据，帮助决策者了解过程的性能和潜在的问题。
测量系统分析测量系统分析是对用于收集和测量数据的测量系统进行评估和改进的过程。
六西格玛需要可靠准确的测量系统来获取准确的数据，从而进行有效的数据分析和问题解决。
六西格玛的作用降低变异性六西格玛的核心目标是降低过程的变异性。
通过分析和改进过程中的各种因素，六西格玛可以帮助组织降低内部和外部因素对产品和服务质量的影响，从而使过程更加稳定和一致。
提高质量性能六西格玛的基础是使用统计工具来分析数据，找到问题的根本原因，并采取相应的措施来解决问题。
通过消除或减少缺陷和错误，六西格玛可以显著提高产品和服务的质量性能，满足客户的需求和期望。
优化业务流程六西格玛注重优化业务流程，通过分析和改进各项业务活动和流程，将无效的步骤和浪费的资源降至最低。
六西格玛可以帮助组织提高工作效率、减少成本，并提供更好的客户体验。
数据驱动决策六西格玛强调数据的重要性，将数据作为决策的依据。
通过数据分析和统计方法，六西格玛可以提供客观的事实和证据，帮助决策者做出准确的决策，避免主观偏见和随意决策。
持续改进六西格玛是一个持续改进的过程。
六西格瑪（6S或SIXSIGMA）簡介（DOC12页）六西格玛有关术语术语——英文展开——中文*BPR——Business process reengineering——业务流程再造*SIPOC——Supplier Input Process Output Customer——六西格玛工具之一*DPMO——Defeats Per Million Opportunities——每百万机会的缺陷数*QFD——Quality Function Deployment——质量功能展开六西格玛工具之一*FMEA——Failure Model Effect Analysis——失效模式及后果分析*MSE——Measurement System Evaluation——测量系统分析*SPC——Statistics Process Control——统计的流程操纵*VOP——V oice of Process——流程之声六西格玛工具之一*DOE——Design of Experiment——试验设计六西格玛工具之一C&E Matrix——Cause and Effect Matrix——原因结果矩阵六西格玛工具之一*VOC——V oice of Customer——顾客之声*COPQ——Cost of Poor Quality——低质量成本*CTQ——Critical To Quality ——关键质量特性*ERP——Enterprise Resource Planning——企业资源规划*KPIV——Key Process Input Variable——流程关键输入变量*KPOU——Key Process Output Variable——流程关键输出变量*SOP——Standard Operation Procedure ——标准作业程序*6M——Man, Machine, Material, Method, Mother Nature, Measurement——人，设备，材料，方法，自然环境，测量*Sub——Sub-Process——子流程*Micro——微观的*KANO——满意度分析模型六西格玛常见问题解答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。
六西格玛的使用工具培训讲义1. 导言在现代工业界，六西格玛是一个被广泛应用的质量管理方法论。
六西格玛注重通过数据分析和过程改进来减少质量问题和变异性，从而提高产品和服务的质量。
为了实施六西格玛项目，有一些常用的工具和技术可以帮助我们收集、分析和解决问题。
本讲义将介绍一些常用的六西格玛工具，并讲解它们的使用方法和实际案例。
2. DMC方法论DMC是六西格玛的核心方法论，它是一个用于解决问题和改进过程的循环。
DMC包括以下五个步骤：1.定义（Define）：明确问题的范围和目标，识别关键的业务流程。
2.测量（Measure）：收集相关数据，量化问题的程度和影响。
3.分析（Analyze）：通过数据分析找出问题的根本原因，并确定改进机会。
4.改进（Improve）：设计和实施改进方案，并持续监控改进效果。
5.控制（Control）：制定控制计划，确保改进方案的持续有效。
在接下来的部分，我们将介绍一些常用的六西格玛工具，这些工具在DMC方法的各个步骤中发挥重要作用。
3. 流程图（Flowchart）流程图是一种用图形表示流程和过程的工具。
它可以帮助我们理清业务流程中的各个环节和关系。
在六西格玛项目中，流程图可以用来识别问题和改进机会，并帮助团队成员更好地理解业务流程。
下面是一个流程图的例子：start=>start: 开始input=>inputoutput: 输入数据process=>operation: 处理数据decision=>condition: 是否满足条件？yes=>operation: 是no=>operation: 否output=>inputoutput: 输出结果end=>end: 结束start->input->process->decision decision(yes)->output->end decision(no)->process4. 柏拉图图（Pareto Chart）柏拉图图是用来展示问题的主要原因的一种图表。
