18个常用六西格玛统计工具介绍

18个常用六西格玛统计工具介绍

六西格玛作为经典的质量管理手段，备受质量人追捧。以下天行健将整理出18种常用六西格玛统计工具供大家学习：

1、帕累托图（Pareto图）

帕累托图来源于一种称为帕累托原则的观点，该观点认为大约80％的结果来自20％的原因。

帕累托图可帮助您直观地了解此原则如何应用于您收集的数据。它是一种特殊类型的条形图，旨在将“少数几个”原因与“琐碎的”原因区分开来，使您能够专注于最重要的问题。

2、直方图

直方图是连续数据的图形快照。直方图使您能够快速识别数据的中心和范围。它显示了大部分数据落在哪里，以及最小值和最大值。直方图还显示您的数据是否为钟形，可以帮助您找到可能需要进一步调查的异常数据点。

3、Gage R&R

准确的测量至关重要。如果您无法准确测量过程，则无法对其进行改进，这时Gage R＆R就有了用武之地。

4、属性一致性分析

另一个确保您可以信任您的数据的工具是属性一致性分析。Gage R＆R评估连续型数据的重复性和再现性，而属性一致性分析评估的是属性数据，例如通过或失败。此工具显示对这些类别进行评级的人是否与已知标准，与其他评估者以及他们自己一致。

5、过程能力分析

几乎每个过程都具有可接受的下限和/或上限。例如，供应商的零件不能太大或太小，等待时间不能超过可接受的阈值，填充重量需要超过规定的最小值。能力分析向您展示您的流程与规范的完美程度，并深入了解如何改善不良流程。经常引用的能力指标包括Cpk，Ppk，Cp，Pp，百万机会缺陷数（DPMO）和西格玛水平（Z值）。

6、检验

我们使用t检验来比较样本的平均值与目标值或另一个样本的平均值。例如，工艺参数调整后，想确定钢筋抗拉强度均值是否比原来的2000要高。

7、方差分析

t检验将平均值与目标进行比较，或者将两个平均值相互比较，而ANOVA则可以比较两个以上总体的均值。例如，ANOVA可以显示3个班次的平均产量是否相等。您还可以使用ANOVA分析多于1个变量的均值。例如，您可以同时比较3班次的均值和2个制造地点的均值。

8、回归分析

回归可帮助您确定输出与一个或多个输入因子之间是否存在关联。例如，您可以使用回归来检查公司的营销支出与其销售收入之间是否存在关联。当存在变量之间的关系时，您可以使用回归方程来描述该关系并预测给定输入值的未来输出值。

9、DOE（实验设计）

回归和ANOVA最常用于已经收集的数据。相比之下，实验设计（DOE）为您提供了一种有效的数据收集策略。它允许您同时更改或调整多个因子，以确定输入和输出之间是否存在关系。收集数据并识别重要输入后，您可以使用DOE确定每个因子的最佳设置。

10、控制图

每个过程都有一些自然的，固有的变化，但稳定（因此可预测）

的过程是优质产品和服务的标志。重要的是要知道过程何时超出正常的自然变化，因为它可以指示需要解决的问题。控制图将“特殊原因”变化与可接受的自然变化区分开来。

11、FMEA和FTA分析

故障模式与影响分析（FMEA）和故障树分析（FTA）作为汽车行业质量管理领域的核心质量工具，可谓是使用非常广泛。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，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。

12、Kano模型

日本质量专家Kano把质量依照顾客的感受及满足顾客需求的程度分成三种质量：理所当然质量、期望质量和魅力质量。

A. 理所当然质量：当其特性不充足时，顾客很不满意；当其特性充足时，无所谓满意不满意，顾客充其量是满意。

B. 期望质量：也有称为一元质量，当其特性不充足时，顾客很不满意，充足时，顾客就满意。越不充足越不满意，越充足越满意。

C. 魅力质量：当其特性不充足时，并且是无关紧要的特性，则顾客无所谓，当其特性充足时，顾客就十分满意。

13、POKA-YOKE

POKA-YOKE意为“防差错系统”。

日本的质量管理专家、著名的丰田生产体系创建人新江滋生先生根据其长期从事现场质量改进的丰富经验，首创了POKA-YOKE的概念，并将其发展成为用以获得零缺陷，最终免除质量检验的工具。

14、质量功能展开（QFD）

质量功能展开是把顾客或市场的要求转化为设计要求、零部件特性、工艺要求、生产要求的多层次演绎分析方法，它体现了以市

场为导向，以顾客要求为产品开发唯一依据的指导思想。

15、工作说明（SOW）

工作说明是合同的附件之一，具有与合同正文同等的法律效力。

工作说明详细规定了合同双方在合同期内应完成的工作，如方案论证、设计、分析、试验、质量控制，可靠性、维修性、保障性、标准化、计量保证等；应向对方提供的项目，如接口控制文件、硬件、计算机软件、技术报告、图纸、资料，以及何时进行何种评审等，因此，工作说明以契约性文件的形式进一步明确了顾客的要求和承制方为实现顾客要求必须开展的工作，它使产品的管理和质量保证建立在法律依据之上，成为合同甲方（顾客）对乙方（承制单位）进行质量监控的有力工具。

16、工作分解结构（WBS）

工作分解结构是对武器装备项目在研制和生产过程中应完成的

工作自上而下逐级分解所形成的一个层次体系。

该层次体系以要研制和生产的产品为中心，由产品项目、服务项目和资料项目组成。

17、并行工程

并行工程是对于产品和其有关的过程进行并行设计的一种系统的综合方法，它要求研制者从一开始就考虑整个产品寿命周期中的全部要素，包括质量、成本、进度及顾客需求。

18、参数设计

参数设计在系统设计之后进行。

参数设计的基本思想是通过选择系统中所有参数的最佳水平组合，从而尽量减少外部、内部和产品间三种干扰的影响，使所设计的产品质量特性波动小，稳定性好。

六西格玛的计算公式解读

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,以4西格玛而言般企业的瑕疵率大约是3到4个西格玛,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 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。 无论是设计产品,或提升顾客满意,6西格玛都把流程当作是通往成功的交通工具,是一种提供顾客价值与竞争优势的方法。 6西格玛的主要原则(五 主动管理。 企业必须时常主动去做那些一般公司常忽略的事情,例如设定远大的目标,并不断检讨;设定明确的优先事项;强调防范而不是救火;常质疑「为什么要这么做」,而不是常说「我们都是这么做的。」 6西格玛的主要原则(六 协力合作无界限。

六西格玛系列之统计学-第3章概率

第三章 概率 3.1概率在统计学中(统计推断中)的作用 基于样本数据作出的推断是不确定的，一个样本很少能完美精确的叙述它所来自的总体，总是存在一定范围内的误差，因此关于估计(推断)不确定程度的度量(推断的可靠性)在统计学中十分重要。我们用概率来度量估计(推断)的不确定程度(推断的可靠性) 3.2事件、样本空间和概率 试验是获得一个观测值或进行一次测量的过程 简单事件是一个试验的基本结果，它不能分解为更简单的结果 维恩(Venn)图 样本空间(S)用一个封闭的图形表示，包含一个称作样本点的点集，每个点代表一个简单事件，样本空间(S)中的样本点的个数等于与试验相关的简单事件个数 维恩图为解决概率问题提供了一个简单直接的方法，画图通常可以使问题一目了然 简单事件的概率是进行试验时度量简单事件将会发生的可能性的一个数。当试验重复的次数 S S S

非常多时，概率可以用观测到的简单事件的次数的比例来近似，大数定律表述了当试验被不断地重复进行时，一个结果发生次数的相对频率趋近于这个结果的真实(理论)概率。有些试验不可能重复，因此不可能通过反复的试验来估算概率(如投资一个项目时，投资成功的概率)，可以通过确定类似投资成功的比例来估算概率 从生产线抽取一个产品(试验)，它的样本空间S{产品有缺陷,产品无缺陷}，已知生产线受控时，10%的产品是有缺陷的，求产品无缺陷的概率 1.不能将等概率指派给简单事件，即产品无缺陷的概率不是50% 2.生产线可能是失控的，因此不能将生产线受控时的缺陷率10%当作产品无缺陷的概率 3.可以通过收集一段时间内缺陷产品和无缺陷产品的个数来近似的估计两个简单事件的概率 对于一个简单事件E，E的概率记为P(E) 1.0P(E i)1(所有简单事件的概率必须在0和1之间) 样本空间中所有简单事件的概率之和等于1) 事件是简单事件的一个指定集合(投掷骰子的试验中，观测到的点数为奇数) 事件A的概率等于事件A所包含的简单事件概率之和[P(1)+ P(3)+ P(5)] 计算任意事件概率的步骤 a定义试验，即描述获得观测值(测量值)的过程及记录的观测值(测量值)类型 b定义并列举简单事件 c指派简单事件的概率 d确定事件所包含简单事件的集合 e求事件所包含简单事件的概率之和 3.3复合事件 复合事件是两个或更多事件的组合 事件A和事件B的并(A或B)是在一次单独的试验中，事件A与事件B所包含的简单事件之和 事件A和事件B的交 (A和B)是在一次单独的试验中，事件A与事件B同时包含的简单事件 考虑有等可能简单事件S{1,2,3,4,5,6}的投掷骰子试验 事件A{投掷出一个偶数点}={2,4,6} 事件B{投掷出一个小于等于3的数}={1,2,3} 事件C{投掷出一个大于1的数}={2,3,4,5,6} 求多个事件并和交的概率时，先求两个事件并和交的概率，再将结果和下一个事件求并和交的概率

六西格玛设计和可靠性设计

Design for SixSigma(DFSS) & Design for Reliability(DFR) 六西格玛设计和可靠性设计

The Journey
1998 – Seagate adopts Six Sigma defect reduction, cost savings
1999 – Lean in Manufacturing & Supply Chain
2001 – DFSS in Product & Process Development
Intro BE July 2010
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DFSS in the Beginning
Iterative
Use of historical requests Test and re-test Short term estimates Isolated CTQ optimization
Predictive
Requirements hierarchy Model building Long term estimates System optimization
Initial Approach: Top down Educate the masses in design centers -> “DFSS Certified” ? DFSS Foundation – 2 weeks of Statistics ? DFSS Project – Systems Engineering – 3 days Train the suppliers and factory BrB/BB/MBBs in DFSS
Intro BE July 2010
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6西格玛工具介绍

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。 头脑风暴法 头脑风暴法又称智力激励法，是现代创造学奠基人美国奥斯本提出的，是一种创造能力的集体训练法。它把一个组的全体成员都组织在一起，使每个成员都毫无顾忌地发表自己的观念，既不怕别人的讥讽，也不怕别人的批评和指责，是一个使每个人都能提出大量新观念、创造性地解决问题的最有效的方法。它有四条基本原则： 第一、排除评论性批判，对提出观念的评论要在以后进行。 第二、鼓励“自由想象“。提出的观念越荒唐，可能越有价值。 第三、要求提出一定数量的观念。提出的观念越多，就越有可能获得更多的有价值的观念。 第四、探索研究组合与改进观念。除了与会者本人提出的设想以外，要求与会者指出，按照他们的想法怎样做才能将几个观念综合起来，推出另一个新观念；或者要求与会者借题发挥，改进他人提出的观念。 Kano模型

6 西格玛标准公差计算公式.

六西格玛管理系列讲座之一 什么是6西格玛管理？当人们谈论世界著名公司-通用电器（GE）的成功以及世界第一CEO-杰克.韦尔奇先生为其成功制定的三大发展战略时，都会不约而同地提出这样的问题。 如果概括地回答的话，可以说6西格玛管理是在提高顾客满意程度的同时降低经营成本和周期的过程革新方法，它是通过提高组织核心过程的运行质量，进而提升企业赢利能力的管理方式，也是在新经济环境下企业获得竞争力和持续发展能力的经营策略。因此，管理专家Ronald Snee先生将6西格玛管理定义为：“寻求同时增加顾客满意和企业经济增长的经营战略途径。” 如果展开来回答的话，6西格玛代表了新的管理度量和质量标准，提供了竞争力的水平对比平台，是一种组织业绩突破性改进的方法，是组织成长与人才培养的策略，更是新的管理理念和追求卓越的价值观。 让我们先从6西格玛所代表的业绩度量谈起： 符号σ（西格玛）是希腊字母，在统计学中称为标准差，用它来表示数据的分散程度。我们常用下面的计算公式表示σ的大小： 如果有两组数据，它们分别是1、2、3、4、5；和3、3、3、3、3；虽然它们的平均值都是3，但是它们的分散程度是不一样的（如图1-1所示）。如果我们用σ来描述这两组数据的分散程度的话，第一组数据的σ为1.58，而第二组数据的σ为0。假如，我们把数据上的这些差异与企业的经营业绩联系起来的话，这个差异就有了特殊的意义。 假如顾客要求的产品性能指标是3±2(mm)，如果第一组数据是供应商A所提供的产品性能的测量值，第二组数据是供应商B所提供的产品性能的测量值。显然，在同样的价格和交付期下，顾客愿意购买B的产品。因为，B的产品每一件都与顾客要求的目标值或理想状态最接近。它们与顾客要求的目标值之间的偏差最小。 假如顾客要求的产品交付时间是3天。如果第一组数据和第二组数据分别是供应商A和B每批产品交付时间的统计值，显然，顾客愿意购买B的产品。因为，B每批产品的交付时间与顾客要求最接近。尽管两个供应商平均交付时间是一样的，但顾客的评判，不是按平均值，而是按实际状态进行的。 假如顾客要求每批产品交付数量是3件。如果第一组数据和第二组数据分别是供应商A和B每批产品

企业实施六西格玛设计的六个核心

企业实施六西格玛设计的六个核心 1、管理承诺 实施六西格玛设计就像实施六西格玛改进一样，关键在于从高层到中层管理者的认同。无论一个计划有多好，若没有高中层管理者的全力支持，实施起来都会极其困难。因此必须确保管理层充分认识到实施六西格玛设计的意义、价值，并且相信六西格玛设计项目绝不会对他们的职务和在公司的地位构成威胁。管理层的强有力支持会使企业的每个人都感受到高层领导实施六西格玛设计的决心。六西格玛设计公司认为高层领导不仅支持而且还有政策鼓励，中层的领导也会效仿，六西格玛设计才能得到自上而下的推进。 2、公司领导和项目团队 一旦各级组织都认同了六西格玛设计的实施办法，挑选六西格玛项目领导者（倡导者、资深黑带和黑带）就成为当务之急。倡导者在公司层面上发起和支持黑带项目。资深黑带负责培训黑带，提供指导、咨询、进行管理、监督和协调。黑带在倡导者和资深黑带的指导下，界定六西格玛设计工作项目，带领团队完成项目。项目领导者必须是高效的管理者，能自我激励并激励他人，他能让别人感到有依靠，对项目的目标承担责任，敢于授权、注重细节、严格监督。简而言之，必须找一个领军人物来领导项目。组织应该确信为项目选择了合适的人物，此时应举行一个由高层、中层和项目领导参加的公开会议。项目领导应熟悉六西格玛设计项目所涉及的各种因素，对各部门工作充分了解，能够行使权力、掌握项目管理技巧等。并受人尊敬。另一个影响项目成功的重要因素就是要建立一个充分授权的、多专业的、跨部门的项目团队。六西格玛设计项目应该由市场营销、研发、工艺、生产、质量管理、咨后服务等方面的人员组成跨部门的团队，团队的成员应接受绿带培训、协同工作；为确保实施的成功，组织应制定并贯彻激励机制。 3、有效沟通 确立准确有效的沟通方式是跨部门项目团队的职责。整个组织的每一个成员对于相同的信息应具有相同的理解，公司应该提供关于六西格玛设计的词汇表，最好用人人都能明白的语言来表达。团队的成员都要理解这些概念、定义，如六西格玛设计的含义是什么？ 如何通过QFD来解释顾客的需求？TRIZ方法是什么？稳健设计的含义是什么？如此等等。博革认为应该让每个成员通过高效的交流渠道进行交流，一旦收到信息就能做出快速反应，准确理解信息的内容和含义，要求清晰、简洁、及时的信息交流。这对团队至关重要，误会或曲解信息将导致工作绩效大大降低。 4、教育和培训

六西格玛中分析阶段的作用及常用工具

分析阶段就是六西格玛“Ｄ-M-A-Ｉ-C”与“D-M-A-Ｄ-V”流程中得一个中间环节,同时就是非常重要得环节。因为要解决问题,首先得发现问题得原因。在实际工作中,多数问题得原因就是未知得。六西格玛选项原则中就有一条就是:“根本原因未知,即所有得六西格玛项目在实施项目前其改善对象得问题原因就是未知或最少就是未确切知道得。得确,对于比较简单得问题,不用六西格玛方法也可以很好解决，这时就无须选其为六西格玛项目。比如生产线停线多发，原因就是物料供应不及时,或某个设备常发生故障。此问题原因清楚,解决方案已知，显然没必要选作六西格玛改善项目。反过来说,所有六西格玛项目均为问题较严重、客户抱怨大,或对公司造成重大损失得项目,其原因复杂,用普通方法无法分析或无法找到根本原因,无法知道最佳解决方案。 一、分析阶段得作用 六西格玛管理法得解决方案就是基于数据,通过定义问题、测量现状、分析原因、实施改善、进行控制,即D-M-A-Ｉ-C模式展开项目运作。对于普通方法无法分析得问题，六西格玛管理法采用一整套严密、科学得分析工具进行定量或定性分析，最终会筛选出关键影响因素ｘ's。只有筛选出关键得x's,改善阶段才会有得放矢。所以分析质量得高低直接影响到改善效果与项目成败。分析阶段在六西格玛项目中得位置如同疾病治疗过程得诊断阶段一样,只有找到病因了，后续才能对症下药,否则可能毫无效果或适得其反。 二、分析阶段得输入 "D-M-Ａ-Ｉ-C"模式中,各阶段衔接严密，环环相扣,后一个阶段得输入即为前一阶段得输出。因此,分析阶段得输入为测量阶段得输出。其输入(同时就是测量阶段得输出）为: 1、过程流程图。 在六西格玛测量阶段为把握现状，需绘制详细得过程流程图以对过程全貌有准确把握，这样测量得结果才能反映过程实际。现在得一般公司均有各个过程得详细流程图,可直接使用。 ２、过程输出得量化指标即项目y。 过程输出得量化指标就是六西格玛项目得改善对象。在测量阶段,已取得项目ｙ得详细现状测最数据。此数据就是分析与改善阶段得研究对象。

试验设计(DOE)经典课程培训

试验设计（DOE）经典课程培训 简介：从20世纪20年代费希尔（R.A.Fisher）在农业生产中使用试验设计（Design Of Experiment，DOE）方法以来，试验设计方法已经在农业、生物学、遗传学、工程学等领域得到广泛的应用和发展。试验设计主要应用理统计学的基本知识，讨论如何合理地安排试验、取得数据，然后进行综合科学分析，从而尽快获得最优组合方案。... 深圳开课；课程时长：2天；详细会务信息请登陆森涛培训网查看 适合对象： 企业中高层管理者，研发、工艺、品质、设备、制造等部门骨干人员，负责改善及革新项目的骨干人员及对本课程有兴趣的人士。 课程介绍 成果鉴定：培训后经考核合格学员将颁发《试验设计（DOE）培训证书》。 课程背景 从20世纪20年代费希尔（R.A.Fisher）在农业生产中使用试验设计（Design Of Experiment，DOE）方法以来，试验设计方法已经在农业、生物学、遗传学、工程学等领域得到广泛的应用和发展。试验设计主要应用理统计学的基本知识，讨论如何合理地安排试验、取得数据，然后进行综合科学分析，从而尽快获得最优组合方案。在产品设计中，利用试验设计能以最低的试验成本，最短时间内有效的设计和验证产品的性能；在制造过程中，利用试验设计可以从诸多影响因素中，快速找到对过程输出指标影响显著的工艺参数，并将其最佳化。 试验设计的用途： 1）析因分析，识别哪些变量X对响应量Y有显著影响； 2）参数优化，确定有显著影响的X设置在何处时，可使Y几乎总是接近于期望值； 3）减小变异，确定有影响的X设置在何处时，可使Y的变异最小； 4）稳健设计，确定有影响的X设置在何处时，可使不可控变量U的效应最小。 学习目标 1、了解试验设计的作用、用途、分类及特点 2、熟悉统计学基础知识（数据类型、母体与抽样…），熟悉Minitab软件操作 3、掌握试验设计的实施流程及过程要点 4、掌握单因子试验设计（OFAT）的操作步骤，理解其建模思想 5、掌握2水平全因子设计的创建、执行和分析方法，理解结果解读标准 6、理解2水平部分因子实验的设计原理 7、了解一般全因子设计和响应曲面设计（RSM）的作用与用途

了解六西格玛中的统计分布

了解六西格玛中的统计分布 摘要: 许多顾问会做假设的测试模板来决定进行何种类型的测试。无论如何要考虑所取得的数据的类型。如果仅有总结性的数据，如何应用它来得到结论？原始数据最能反映事情的状况，但是它可能不直观，那就仍然需要进行测试 ... 为演绎数据，顾问需要了解分布。本文讨论了如何了解统计分布的不同类型、不同分布的应用以及给出一个已知分布的假设。 -许多顾问会做假设的测试模板来决定进行何种类型的测试。无论如何要考虑所取得的数据的类型。如果仅有总结性的数据，如何应用它来得到结论？原始数据最能反映事情的状况，但是它可能不直观，那就仍然需要进行测试。 为了不仅是看到数据，还要演绎它，顾问需要了解分布。本文讨论了以下几点: l 了解统计分布的不同类型。 l 了解不同分布的应用。 l 给出一个已知分布的假设。 l 六西格玛绿带的培训集中在图形、中心和宽度。图形的概念受限于连续数据的正态分布。本文会通过分布所表现出来的（包括总体和样本）而在图形概念上进行延展。 回到基本原理 建立在一个假设模型基础上，用概率,陈述估计必然事件发生的机会。对于数据统计学说,观察数据习惯上确定一个描述这个数据的模型。该模型与数据的分布有关。统计是从样本推断到总体，而概率是从总体到样本。 推断性统计是基于样本数据描述总体参数的一门科学。推断性统计可以应用于： l 确定过程能力（确定百万分缺陷数）。 l 利用分布来估计给出已知参数的变量事件的发生概率。 推断性统计基于正态分布。 Figure 1: Normal Curve and Probability Areas 图1：正态曲线和概率面积

正态曲线分布可以扩展获得其它分布。结合收集到的数据类型在对过程策划和分布离差或图形理解的基础上指定恰当的分布。它可以帮助我们得到最好的分析结果。 分布的类型 分布的分类与数据分类相同-连续和离散： l 连续概率分布是随机变量相关的概率，在一个区间内可以取无限多个数值即为随机变量。 l 离散概率分布列出一个实验所有可能的结果和它们各自发生的概率。 分布描述 概率质量函数（pmf）-对于离散变量来说，pmf是随机变量取值x的概率。 概率密度函数（pdf）-对连续变量来说，pdf是取值为x的随机变量在两点之间总体分布概率。 在通常意义上来说，人们在一个连续整体中无法给出一个特定x的概率，而是一些特定（很小）的X围。补充一下，可以想象成x+Dx, Dx很小。 Pdf的符号是f(x)。对于离散分布： f(x) = P(X = x) 自从用于评估离散质量的概率开始，有些人把离散分布归类到概率质量函数。对于连续分布来说，无法建立一个点的概率质量函数。 累积密度函数（cdf)-变量取值小于等于x的概率。

六西格玛的计算公式

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，以4西格玛而言般企业的瑕疵率大约是3到4个西格玛，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) 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。

六西格玛培训之实验设计(DOE)使用的基本步骤

六西格玛培训之实验设计（DOE）使用的基本步骤 一、实验设计的使用 实验设计(design of experiments, DOE)用于检验和优化过程、产品、服务或解决方案的绩效。它主要用来帮助了解不同条件下产品或过程的行为。DOE最独特之处就在于它能够使你通过实验来计划和控制变量，与按照“经验观察”方式仅仅收集和观察现实世界中的事物是截然不同的。在六西格玛组织中，DOE有着非常广泛的应用，天行健管理公司分析了它能帮助企业解决以下问题: ①评估顾客声音系统，在不烦扰顾客的情况下寻找产生有效反馈的最佳方法组合； ②评估诸因素以将引起某一问题或缺陷的“重要”根本原因分离出来； ③试行或检验可能的解决方案组合，以寻求最佳改进策略； ④评价产品或服务的设计以确认潜在的问题并从开始就减少存在的缺陷。 尽管DOE用于事物要比用于人更容易，但在服务环境下进行实验设计仍是可能的。可是，这些实验设计趋向是“现实世界”的试验，在这些试验中，变量在实际过程中加以控制，然后将其结果进行比较。 二、实验设计的基本步骤 1、确认要评价的因素 你希望从实验中了解些什么?对过程或产品的可能影响是什么?在选择因素时要切记:试验更多因素不仅会带来获取额外数据的利益，也会增加成本和复杂性，对二者进行权衡很重要。 2、界定检验因素的“水平” 对速度、时间和重量等诸如此类的变量因素，试验水平的数量可以无限多。因此，你不仅要选择所要采用的数值，而且还要确定希望试验多少不同的水平。在离散型数据情况下，试验水平可能是两选一的。 3、建立一个实验组合排列 在实验设计中，通常希望避免采用每一变量都单独试验的“每次一个因素”(one-factor-at-a-time, OFAT)的办法。通常是试验一系列因素水平组合以得到对所有因素都具

六西格玛设计咨询公司阐述DFSS设计的主要工具和方法

张驰咨询向全国各地的各行业提供六西格玛、精益六西格玛、DFSS 咨询培训与项目辅导咨询！（客户续签率连续10多年来高达95%以上） https://www.wendangku.net/doc/2711619579.html,/ 六西格玛设计咨询公司阐述DFSS 设计的主要工具和方法 六西格玛设计DFSS 咨询基于并行工程和最优化设计（DFX ）的思想，是一种实现无缺陷的产品和过程设计的方法，可以缩短交付时间和降低开发成本，有效提高产品或服务的综合质量进而提高顾客满意度。DFSS 培训面向组织系统或产品的全生命周期，采用系统的解决问题的方法，拔管机客户需求融入产品、过程设计中，从而确保产品的开发速度和质量，降低产品生命周期成本，为企业解决产品和过程设计问题提供有效的解决方法。 六西格玛设计DFSS 咨询与六西格玛改进中的六西格玛改进流程一样，DFSS 也有自己的流程，但目前还没有统一的模式。迄今为止，六西格玛设计流程主要有：DMADV 流程（界定、测量、分析、设计、验证）、DMADOV 流程（界定、测量、分析、设计、优化、验证）、IDDOV 流程（识别、界定、开发、优化、验证）、DCCDI 流程（界定、识别、概念设计、产品和过程设计、实现）、DMEDI 流程（界定、测量、调查、开发、实现）等。 DFSS 培训设计流程使用的主要工具和方法总体来说可分为3类： 1、顾客需求获取和分析工具方法 主要有质量功能展开（QFD ）、标杆管理（Benchmarking ）、卡诺（Kano ）分析、普式矩阵、头脑风暴方法等； 2、系统概念设计相关工具方法 主要有发明问题解决理论（TRIZ ）、故障模式与影响分析（FMEA ）、公理设计、可靠性设计、设计计分卡、风险矩阵等； 3、稳健性和优化设计以及仿真预测工具 主要有实验设计（DOE ）、田口稳健设计、响应曲面法、调优运算（EVOP ）、统计过程控制（SPC ）、蒙特卡罗仿真法等。

18个常用六西格玛统计工具介绍

18个常用六西格玛统计工具介绍 六西格玛作为经典的质量管理手段，备受质量人追捧。以下天行健将整理出18种常用六西格玛统计工具供大家学习： 1、帕累托图（Pareto图） 帕累托图来源于一种称为帕累托原则的观点，该观点认为大约80％的结果来自20％的原因。 帕累托图可帮助您直观地了解此原则如何应用于您收集的数据。它是一种特殊类型的条形图，旨在将“少数几个”原因与“琐碎的”原因区分开来，使您能够专注于最重要的问题。 2、直方图

直方图是连续数据的图形快照。直方图使您能够快速识别数据的中心和范围。它显示了大部分数据落在哪里，以及最小值和最大值。直方图还显示您的数据是否为钟形，可以帮助您找到可能需要进一步调查的异常数据点。 3、Gage R&R 准确的测量至关重要。如果您无法准确测量过程，则无法对其进行改进，这时Gage R＆R就有了用武之地。 4、属性一致性分析 另一个确保您可以信任您的数据的工具是属性一致性分析。Gage R＆R评估连续型数据的重复性和再现性，而属性一致性分析评估的是属性数据，例如通过或失败。此工具显示对这些类别进行评级的人是否与已知标准，与其他评估者以及他们自己一致。 5、过程能力分析

几乎每个过程都具有可接受的下限和/或上限。例如，供应商的零件不能太大或太小，等待时间不能超过可接受的阈值，填充重量需要超过规定的最小值。能力分析向您展示您的流程与规范的完美程度，并深入了解如何改善不良流程。经常引用的能力指标包括Cpk，Ppk，Cp，Pp，百万机会缺陷数（DPMO）和西格玛水平（Z值）。 6、检验 我们使用t检验来比较样本的平均值与目标值或另一个样本的平均值。例如，工艺参数调整后，想确定钢筋抗拉强度均值是否比原来的2000要高。 7、方差分析 t检验将平均值与目标进行比较，或者将两个平均值相互比较，而ANOVA则可以比较两个以上总体的均值。例如，ANOVA可以显示3个班次的平均产量是否相等。您还可以使用ANOVA分析多于1个变量的均值。例如，您可以同时比较3班次的均值和2个制造地点的均值。

六西格玛试验设计(DOE培训)的3个基本原则

六西格玛试验设计（DOE培训）的3个基本原则 有三个基本原则在试验设计中必须要考虑:重复试验(replication),随机化（randomization)和区组化(blocking)。 1、第一个原则：重复试验 所谓重复试验是指一个处理施于多个试验单元。这些单元是我们在统计推断中一个处理所形成的总体的代表，它可以使我们得以估计试验误差的大小。通常的显著性检验都是拿不同处理间形成的差别与随机误差相比较，只有当处理间这种差别比随机误差显著地大时，我们才说“处理间的差别是显著的”。没有随机误差就无法进行任何统计推断，因此在试验设计中安排重复试验是必不可少的。 需要注意的是：一定要进行不同单元的重复(replicate)，而不能仅进行同单元的重复(repetition)。换言之，一定要重新做试验即重复试验，而不能仅是重复观测或重复取样。比如在上例中。一定要用同样的工艺条件生产两罐或多罐合成氨，而不能只是从同罐合成氨中分次取不同的样品来测试纯度。显然，同罐合成氨中分次取不同的样品所测试出的纯度间差异要小，而不同罐合成氨中取不同的样品来测试的纯度间差异要大。以同单元重复得到的差异来估计随机误差将会低估试验误差，所得的结论就都是不可信的。在试验中一定要包含有真正的重复。 2、第二个原则：随机化 随机化的含义是以完全随机的方式安排各次试验的顺序和或所用试验单元。这样做的目的是防止那些试验者未知的但可能会对响应变量产生的某种系统的影响。假使我们在同一天内进行的8次试验之顺序进行的话，会有什么问题呢?如果当天的电压有一种由高向低变化的趋势，而恰好电压的降低将导致纯度的降低，那么很明显，前4次试验是在电压较高的情况下进行的，后4次试验是在电压较低的情况进行的。如果将这8次试验顺序完全打乱，则不会再出现上述问题了。随机化并没有减少试验误差本身，但随机化可以防止出现未知的但可能会对响应变量产生的某种系统影响。

6西格玛大师须掌握的20个工具

六西格玛大师需掌握的二十个工具 前言 六西格玛（Six Sigma，6 Sigma）是一种管理策略，它是由摩托罗拉提出的。这种策略主要强调制定极高的目标、收集数据以及分析结果，通过这些来减少产品和服务的缺陷。 六西格玛背后的原理：如果你检测到你的项目中有多少缺陷，你就可以找出如何系统地减少缺陷，使你的项目尽量完美的方法。一个企业要想达到六西格玛标准，那么它的出错率不能超过百万分之3.4。 如今，作为经典的质量管理手段，六西格玛备受质量人和生产人的追捧，现在把六西格玛管理中20种常用工具分享给大家，供您学习！ 01 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。 02 Kano模型 日本质量专家Kano把质量依照顾客的感受及满足顾客需求的程度分成三种质量：理所当然质量、期望质量和魅力质量。 1、理所当然质量。当其特性不充足（不满足顾客需求）时，顾客很不满意；当其特性充足（满足顾客需求）时，无所谓满意不满意，顾客充其量是满意。

最新六西格玛的计算公式46128

六西格玛的计算公式 46128

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) 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。

北京企业导入DFSS设计培训的原因

北京企业导入DFSS设计培训的原因总结如下几点 一、与六西格玛改进相比，六西格玛设计DFSS培训的优势有: 六西格玛改进(DMAIC方法)是基于现有流程的改进，即找到导致产品/流程出现波动，产生缺陷的原因，通过不断改进，使流程得以满足顾客的需要。而六西格玛设计却可以帮助企业实现“一次就做好”。 “如果再一次启动六西格玛管理项目，我将首先关注设计流程而不是制造流程”—Bob Galvin(前Motorola CEO)；“如果GE在当时(1995年)能够开始六西格玛设计，GE将会取得更大的成就”—Jack Welch(前GE CEO)，摩托罗拉前总裁对于未能尽早同步推进六西格玛设计而懊悔不已。现今，GE,摩托罗拉、霍尼韦尔、微软等世界著名公司都加人了六西格玛设计的行列，在国内的企业，六西格玛设计也发挥着越来越重要的作用。 二、DFSS六西格玛设计的优势 1、更加强调以顾客为关注点 六西格玛设计的出发点就是要满足和超越顾客期望，提升顾客价值。通过对新产品的关键质量特性进行人性化设计，可以提高新产品的亲和力，更好地满足消费者需求，使顾客忠诚度不断增强，从而增强新产品在市场上的竞争力，抢占市场先机。 2、规模可变，重点突出 六西格玛设计将重点放在对最优化的关键过程的特性的设计上，最终形成一种更易于管理的设计方案。而强调重点突出则使设计方案更易于管理和执行。 3、提供最经济的成本设计方案 六西格玛设计从一开始就将成本与效益考虑在设计当中，通过六西格玛设计，降低质量成本，增加产品的附加值，从而增加顾客的忠诚度和销售额。 4、具备高度的可靠性

六西格玛设计是一种具有高度可靠性的设计，能够减少新产品或流程设计时的风险。通过对关键特性进行可靠性实验，对系统进行可靠性配置，防止新产品发生任何形式的失效，并将可能的失效模式消灭在萌芽状态。 5、更广泛地参与 流程设计的成功取决于能够打破旧有模式的创造性与设计方案实施的可行性之间的平衡。在六西格玛设计工作中，更广泛的参与有助于避免设计团队成员在探索新的设计方案时受其旧有思想的束缚。 6、更好地运用技术 经过重新设计的企业运作流程能够更加充分地发挥其技术性能的优势。将六西格玛设计与信息技术的发展紧密结合起来，使公司对市场的反应更为迅速，更好地改进其产品和服务。 当然，并非所有公司的所有工作都必须达到六西格玛绩效水准，但是对于那些高度重视质量水平的企业和在高度竞争领域争抢顾客的公司来说，六西格玛设计无疑是最好的选择。现在很多企业在引入六西格玛改进活动的同时也引入六西格玛设计，两种活动并驾齐驱。他们通常把六西格玛改进和六西格玛设计比作企业的两条腿，只有两条腿都坚强有力才有可能飞速前进。 每个企业都应该考虑如何最有效地发挥六西格玛改进和六西格玛设计的作用。在如何应用六西格玛改进和六西格玛设计这个问题上，企业首先应该选择自己有意改进的项目，然后根据实际情况选用合适的六西格玛改进或六西格玛设计流程。 三、六西格玛设计DFSS培训优化路径 六西格玛设计(DFSS, Design For Six Sigma) 是按照合理的流程，运用科学的方法准确和把握客户需求，对新产品/新流程进行设计、使产品/流程在低成本下实现六西格玛质量水平，同时使产品/流程本身具有抵抗各种干扰的能力。是帮助你实现在提高产品/服务质量的同时降低成本和缩短开发周期的有效方法，具有很高的实用价值。 DFSS方法论的核心是在产品开发的早期阶段应用完善的统计工具，从而以

六西格玛工具箱之新七种QC工具.doc

六西格玛工具箱之新七种QC工具 2003-11-21 六西格玛论坛 新七种QC工具可以应用于产品开发各阶段，特别适用于难以得到充分数据的方案论证和初步设计阶段。新QC七种工具的特点是以图形为基础，适于整理不够系统的思路，将各要素间的复杂关系理出头绪，明确地提出问题，找出解决问题的手段、方法，并按时间先后排序，确定工作计划。 新七种QC工具是：关联图法、亲和图法（KJ法）、系统图法、矩阵图法、矩阵数据分析法、过程决策程序图法(PDPC法)、矢线图法。 六西格玛工具箱之因果图 2003-11-21 六西格玛论坛 因果图又叫“石川馨图”，也称为鱼刺图、特性要因图等。它是利用“头脑风暴法”，集思广益，寻找影响质量、时间、成本等问题的潜在因素，然后用图形形式来表示的一种十分有用的方法，它揭示的的是质量特性波动与潜在原因的关系。 因果图有三个显著的特征： 1、是对所观察的效应或考察的现象有影响的原因的直观的表示； 2、这些可能的原因的内在关系被清晰地显示出来； 3、内在关系一般是定性的和假定的。

六西格玛工具箱之质量损失函数 2003-11-25

六西格玛论坛 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。 σ2和(μ-m)2决定了曲线j(y)的形状与位置，而k则决定了质量损失函数L(y)的形状。健壮设计

2017六西格玛管理考试试题与答案解析.doc

六西格玛项目团队由项目所涉及的有关职能人员构成，一般由( )人组成。 A 2～5 B 5～7 C 3～10 D 10～15 六西格玛管理是由组织的( )推动的。 A 最高领导者 B 倡导者 C 黑带 D 绿带 在DMAIC改进流程中，常用工具和技术是过程能力指数、控制图、标准操作程序、过程文件控制和防差错方法的阶段是( )。 A D界定阶段 B M分析阶段 C I改进阶段 D C控制阶段 对应于过程输出无偏移的情况，西格玛水平Z0是指规范限与( )的比值。 A σ B 2σ C 3σ D 6σ 关于六西格玛团队的组织管理，下列说法不正确的是( )。 A 六西格玛团队的建设要素包括使命、基础、目标、角色、职责和主要里程碑六项 B 作为团队负责任人的黑带不仅必须具备使用统计方法的能力，同时还必须拥有卓越的领导力与亲合力 C 特许任务书一旦确定下来就不允许做任何的更改 D 六西格玛团队培训的重点是六西格玛改进(DMAI过程和工具 六西格玛管理中常将( )折算为西格玛水平Z。 A DPO B DPMO C RTY D FTY 某送餐公司为某学校送午餐，学校希望在中午12:00送到，但实际总有误差，因而提出送餐的时间限定在11:55分至12:05分之间，即TL为11:55分，TU为12:05分。过去一个星期来，该送餐公司将午餐送达的时间为：11:50，11:55，12:00，12:05，12:10。该公司准时送餐的西格玛水平为( )。(考虑1.5σ的偏移) A 0.63 B 1.5 C 2.13 D 7.91 六西格玛管理中，为倡导者提供六西格玛管理咨询，为黑带提供项目指导与技术支持的是( )。 A 执行领导

六西格玛管理和统计学浅述解读

六西格玛管理和统计学浅述 [摘要] 六西格玛管理是现代管理制度中重要的理念,也是统计学在管理学中的重要应用。本文对统计学在六西格玛管理中的运用进行简要阐述,对六西格玛管理中统计学的进一步作用做出了一定得叙述。[关键词] 六西格玛管理统计学现代质量管理制度从其形成之日起即与统计学结下了不解之缘,无论是质量检验还是过程控制,统计学在其中都起到了不可替代的作用。现代质量管理制度的形成应当由工业化时代算起。在初期的质量检验阶段,人们所熟知的质量管理手段仅限于质量检验,这时的质量检验并没有引入统计学中“抽样”的思想,因此,大部分产品都是进行逐个检验。这种检验的弊端很多,限于科技条件,所暴露出的问题无法得到有效的解决,但是在检验过程中产生了大量数据,如何对这些数据进行有效利用的思考,再加上当时统计学中各种统计方法的发展,导致了质量管理与统计学的彻底结合,从而出现了统计质量控制(sPc)这种在当今质量管理界仍有决定性影响的技术。这之后质量管理的发展始终与统计学密切相关。统计质量控制作为质量检验的发展,其主要作用除进行检验之外,还进行过程控制。这一阶段的检验已不再是单纯的对产品逐个进行检验,而是引入了统计中“抽样”的思想,对产品进行科学的抽样检验。其做法是:在初步考察产品特性的前提下,采取相应的抽样方法抽取一定量的产品,通过对该批抽取产品(统计中称为样本)特性的检验从而推断整批产品的质量特性此即统计学中最基本的方法:根据样本特性推断总体特性。而统计质量控制中的核心理论—过程控制,其核心即是上文中所提到的3口理论。3J理论来源 于统计学中的正态分布,它是统计学与质量管理的完美结合的体现,控制图中中心线的确定,控制限的制定等一些准则和方法直接来源于统计学中的相关理论。反过来,质量管理的不断发展也为统计学的研究提供了许多新课题,尤其是对于控制图的研究,迄今己取得了许多突破性的成果。六西格玛管理作为质量管理的延伸,不可能完全脱离质量管理。在生产和质量部门,六西格玛管理仍包含质量检验和质量控制的功能。但是,作为整个企业运作的基石,六西格玛管理的作用又不仅限于此,六西格玛管理与统计学的结合也要比质量管理与统计学的结合要紧密的多。六西格玛管理作为一种追求卓越的管理理念,在企业的运作中不仅对生产和质量部门起着指导作用,同时也决定着企业的其它部门乃至整个企业的运作形式。六西格玛管理所倡导的流程式管理,虽然不是首创,但其不遗余力的推行,并将“工作流程化”作为进行六西格玛管理的前提。在主张“重视人在工作中的因素”的同时,将工作流程化,流程量化,尽量减少工作中人的失误,量化的流程式管理使得六西格玛管理与统计学的结合更加紧密。六西格玛管理在长时间的实践中也形成了自己独特的管理模式,下面将结合六西格玛管理的DMAIC模型简单介绍六西格玛管理的实施过程,及其各实施阶段中的统计工具。六西格玛管理实施的是流程式管理,强调“以顾客为中心”,这里的顾客可以是企业的外部客户,也可以是公司的内部客户。其做法是将各种业务或者工作过程分解成大小不一的流程,流程末端即为客户,即流程的成果—产品或服务的接受者。这样,六西格玛管理的实施就转化成为各种大小不一的例子如下: 上面的图示是进行试验的一个简单流程,其中试验人员即为工作的实际操作者;输入变量为影响关键质量特性的各种因素(一般是主要因素);试验的过程是进行各种业务操作的过程;工作的面向对象或称为流程成果的接受者即为顾客;顾客需求产品或服务的关键质量特性为流程的输出变量。六西格玛管理的核心