6西格玛质量控制数据处理与分析

六西格玛目录六西格玛六西格玛的由来什么是6σ质量管理方法6σ管理的特征6σ管理的好处6σ管理的人员组织结构6σ管理的实施程序六西格码质量管理方法对企业管理的作用1.2.六西格玛六西格玛的由来什么是6σ质量管理方法6σ管理的特征6σ管理的好处6σ管理的人员组织结构6σ管理的实施程序六西格码质量管理方法对企业管理的作用西格码质量管理方法的流程西格玛水平1.2.六西格玛黑带考试六西格玛六西格玛（Six Sigma）又称：6σ，6Sigma，6Σ西格玛（Σ，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。

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个瑕疪。

（详见右图）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比尔·史密斯于1986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，即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、东芝行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。

六西格玛的由来六西格玛（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。

六西格玛管理法简介六西格玛（6σ)概念于1986年由摩托罗拉公司的比尔·史密斯提出，此概念属于品质管理范畴，西格玛(Σ，σ）是希腊字母，这是统计学里的一个单位，表示与平均值的标准偏差。

旨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。

六西格玛的由来六西格玛(Six Sigma）是在九十年代中期开始被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。

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、戴尔、惠普、西门子、索尼、东芝行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。

源于摩托罗拉的6 sigma系统成为质量管理学发展的里程碑之一。

6 sigma系统由针对制造环节的改进逐步扩大到对几乎所有商业流程的再造，从家电Whirlpool，GE, LG,电脑Dell，物流DHL，化工Dow Chemical, DuPont,制药Agilent, GSK，通信Vodafone, Korea Tel，金融BoA, Merrill Lynch, HSBC，到美国陆海空三军，都引进6 sigma系统。

6σ管理法的概念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牲,σ值越大，缺陷或错误就越少。

西格玛基本方法及工具应用在当今竞争激烈的商业环境中，企业不断寻求提高质量、降低成本、提升效率的方法。

六西格玛管理作为一种广泛应用的质量管理方法，凭借其严谨的流程和有效的工具，为企业实现卓越运营提供了有力的支持。

接下来，让我们深入了解一下西格玛的基本方法及工具应用。

一、六西格玛的基本概念六西格玛是一种基于数据和统计分析的质量管理方法，旨在通过减少过程中的变异和缺陷，将过程的绩效水平提升到六西格玛水平，即每百万次机会中只有 34 个缺陷。

要实现六西格玛的目标，需要遵循 DMAIC 流程，即定义（Define）、测量（Measure）、分析（Analyze）、改进（Improve）和控制（Control）。

二、西格玛的基本方法1、定义阶段在定义阶段，需要明确项目的目标、范围和客户需求。

这包括确定项目的关键质量特性（CTQ），即对客户满意度有重要影响的产品或服务特性。

通过与客户沟通、市场调研和内部讨论，收集相关信息，为后续的改进工作奠定基础。

例如，一家手机制造企业在定义阶段发现客户对手机电池续航能力和拍照清晰度的满意度较低，因此将这两个方面确定为项目的 CTQ。

2、测量阶段测量阶段的主要任务是收集和评估与过程相关的数据，确定当前过程的绩效水平。

这需要建立有效的测量系统，确保数据的准确性和可靠性。

比如，对于手机电池续航能力的测量，可以通过一系列的测试标准，如连续通话时间、视频播放时间等，来量化电池的续航表现。

3、分析阶段在分析阶段，对测量阶段收集到的数据进行深入分析，找出导致过程变异和缺陷的根本原因。

可以运用多种统计分析工具，如因果图、柏拉图、回归分析等。

以手机拍照清晰度为例，通过分析可能发现镜头质量、图像处理算法、传感器性能等因素是影响拍照清晰度的关键原因。

4、改进阶段基于分析阶段确定的根本原因，制定并实施改进方案。

这可能涉及流程优化、技术创新、人员培训等方面。

对于上述手机拍照清晰度的问题，可以通过更换更高质量的镜头、优化图像处理算法、提升传感器性能等措施来改进。

SPC的最新发展经过近70年在全世界范围的实践，SPC理论已经发展得非常完善，其与计算机技术的结合日益紧密，其在企业内的应用范围、程度也已经非常广泛、深入。

概括来讲，SPC的发展呈现如下特点：（1）.分析功能强大，辅助决策作用明显在众多企业的实践基础上发展出繁多的统计方法和分析工具，应用这些方法和工具可根据不同目的、从不同角度对数据进行深入的研究与分析，在这一过程中SPC的辅助决策功能越来越得到强化；（2）.体现全面质量管理思想随着全面质量管理思想的普及，SPC在企业产品质量管理上的应用也逐渐从生产制造过程质量控制扩展到产品设计、辅助生产过程、售后服务及产品使用等各个环节的质量控制，强调全过程的预防与控制；（3）.与计算机网络技术紧密结合现代企业质量管理要求将企业内外更多的因素纳入考察监控范围、企业内部不同部门管理职能同时呈现出分工越来越细与合作越来越紧密两个特点，这都要求可快速处理不同来源的数据并做到最大程度的资源共享。

适应这种需要，SPC与计算机技术尤其是网络技术的结合越来越紧密。

（4）.系统自动化程度不断加强传统的SPC系统中，原始数据是手工抄录，然后人工计算、打点描图，或者采用人工输入计算机，然后再利用计算机进行统计分析。

随着生产率的提高，在高速度、大规模、重复性生产的制造型企业里，SPC系统已更多采取利用数据采集设备自动进行数据采集，实时传输到质量控制中心进行分析的方式。

（5）.系统可扩展性和灵活性要求越来越高企业外部和内部环境的发展变化速度呈现出加速度的趋势，成功运用的系统不仅要适合现时的需要，更要符合未来发展的要求，在系统平台的多样性、软件技术的先进性、功能适应性和灵活性以及系统开放性等方面提出越来越高的要求。

实施SPC的两个阶段实施SPC分为两个阶段，一是分析阶段，二是监控阶段。

在这两个阶段所使用的控制图分别被称为分析用控制图和控制用控制图。

分析阶段的主要目的在于：一、使过程处于统计稳态，二、使过程能力足够。

六个西格玛简介我国企业质量管理工作与发达国家比较，一般说来要落后10～15年。

目前，我国企业在统计产品合格率时，仍然采用百分之几的统计方式进行管理，而发达国家采用的是千分之几，高技术产品已按PPM（百万之一）甚至PPb（十亿分之一）和“一次成功”、“一次合格”、“零缺陷”的目标和水平进行管理。

当把“零缺陷”作为追求的目标时，有人也许会问：要使质量百分之百合格的想法是心血来潮吗？多数人都会认为这是荒诞的，但实际上，并不那么容易下判断。

从统计学观点来说，“零缺陷”是没有道理的。

在大公司里，根据大数定律，总会有残次品出现。

另一方面，如果不为百分之百而奋斗，那就是容忍错误，而错误也真的会发生。

比如，“良品率”是生产过程中常用到的一个术语，早在1961年就提出“零缺陷”概念的美国质量管理专家菲利普·克劳斯比说：“当大家都认定在操作过程中无法避免错误的时候，下一步就是制定一个容许错误的数字。

当良品率预定为85％，那便是表示容许15％的错误存在。

采行这种‘良品率管理’的人会告诉你那不是真的，但事实上的确如此。

”为了提高质量，工厂的管理者们发明了“六个西格玛”管理方法。

“西格玛”是统计学里的一个单位，表示与平均值的标准偏差。

它可以用来衡量一个流程的完美程度，显示每100万次操作中发生多少次失误。

“西格玛”的数值越高，失误率就越低。

具体说来，相关数据可以表示如下：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“六个西格玛”是一项以数据为基础，追求几乎完美无暇的质量管理办法。

20世纪80年代末至90年代初，摩托罗拉公司首倡这种办法，花10年时间达到6西格玛水平。

但如果是生产一种由1万个部件或程序组成的产品，即使达到了6西格玛水平，也还有3％多一点的缺陷率；实际上，每生产1万件产品，将会有337处缺陷。

6西格玛质量6 Sigma质量定义6σ：新世纪的质量理念6σ首先，摩托罗拉将其作为一种质量概念和方法来组织1980年代的整体质量管理流程，以实现最佳性能。

这也是摩托罗拉（Motorola）的波多里奇（Baldrige）国家质量奖的第一位获得者。

西格玛”σ“这是希腊字母，用于统计数据，表示数据的分散程度。

对于连续可测量的质量特征：使用”σ“测量质量特征与目标值的总体偏差。

6Sigma质量意味着质量特性的分散仅占规格限制的一半。

高度满足客户要求。

通过缺陷率测量质量特征时：使用”σ“测量缺陷率。

6 sigma质量意味着每日特征缺陷率仅为3.4 ppm。

（PPM：百万分之一）Six Sigma是一种基于数据的质量管理方法，追求几乎完美的质量。

Sigma 是希腊字母σ中文音译，统计用于指示标准差，即数据的分散程度。

对于连续可测量的质量特征：使用”Σ“测量质量特征与目标值的总体偏差。

几个sigma是质量的统计量度。

任何工作程序或过程都可以用几个sigma来表示。

六个sigma可以解释为每百万机会发生错误的机会为3.4，即合格率为99.99966％。

三个西格玛的通过率仅为93.32％。

六西格码管理方法的重点是将所有工作视为一个过程，并使用定量方法来分析过程的质量。

找出最关键的因素进行改进，以达到更高的客户满意度。

从客户的角度来看六西格玛质量6σ质量对客户意味着什么？对于测量值的质量特性，可以使用日本著名质量管理专家田口先生提出的质量损失函数来衡量其对客户的影响。

Taguchi先生指出，一旦质量特性偏离目标值，将会给客户造成损失；质量特性离目标值越远，给客户带来的损失就越大；客户的损失与质量特征和目标值之间的差的平方成正比（请参见下文）。

我们做出以下假设：•第一批产品的质量特征在规格限制内均匀分布，并且没有超出公差范围的产品（在主要用于控制产品质量的检查中，通常会发生这种分布）；•第二批产品的质量特征在规格限制内呈倒钟形分布（当对过程进行统计控制并且过程具有一定的质量保证能力时，将发生这种分布）；•第三批产品到达6σ质量，即质量特性呈倒钟形分布，并分布在目标值的中心1/2规格范围内（世界一流企业出版社6σ不断提高获得的质量的原则）；•对于相同的质量特征，它们给客户造成的平均损失为：12：4：1个。