6 Sigma 解决方案.docx

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6Sigma解决方案解决方案6Sigma解决方案6Sigma课程Workout群策群力6Sigma图书馆6Sigma案例分析六个西格玛辞典六个西格玛辞典AttributeData（特怔型数据）态的工具.ContinuousData（连续型数据）数据在测量系统精度的可能下可以是任意可能的数值.比如用天平测量质量的数据,用时钟测量时间的数据等.Correlation（相关性）当某个变量的变化和另一变量的变化存在关系时候,我们称这两个变量之间有相关性.通常两个变量之间的相关性为正相关性,负相关性或无相关性.Critical-To-Quality（CTQ）质量关键点企业提供的产品和服务必须满足客户要求的质量特征.在SixSigma中,通常用Y来表示.DesignForSixSigma（DFSS）为六个西格玛而设计通常也称为DMADV,.是一套运用六个西格玛的工具并遵守一套严格的程序来进行新产品或新流程设计的方法论.又称为”关卡设计法”.6Sigma计算器我们的价值观联系我们DesignofExperiments（DOE）实验设计根据统计方法设计实验来改进产品和流程的品质的方法.应用在SixSigma的改进阶段中.DiscreteData（离散型数据）数据是有限分类的数据.比如省份,产品个数.离散型数据不能够再做有意义的拆分.Distributions（分布）大量的数据在某个中心值的两边散布的趋势.DMAIC六个西格玛方法论的一种,通常是对现有的流程进行改进的方法.包括5个阶段:

Define（定义）,Measure（测量）,Analyze（分析）,Improve（改进）和Control（控制）.DMADV六个西格玛方法论的一种,也称为六个西格玛而设计（DFSS）,包括5个阶段:

Define（定义）,Measure（测量）,Analyze（分析）,Design（设计）和Verify（验证）.DPMO（百万次机会中缺陷数）Defect-Per-Million-Opportunity.是将单位产品的缺陷率除以单位产品的缺陷机会数再乘以1000000来表示的缺陷率.六个西格玛的缺陷率为3.4DPMO.Effect（结果）流程的输出和结果.是六个西格玛项目改进的对象.它是因变的.和原因想对应.Experiment（实验）在事先确定的条件下所进行的实验以寻找实验因素对实验结果的影响,寻找或验证未知或已知的规律.FishboneDiagram（鱼骨图）见因果图FMEA失效模式和后果分析研究产品,流程,系统,软件中的各子部分可能失效的模式和后果,并根据分析制定相应的预防和改善措施的方法和程序.在SixSigma中用于解决3-4西格玛的问题.5M1E在因果图中常用的对因素的分类方法，包括：

人,机,料,法,测量和环境.GageR&R（测量系统的重复性和重现性）对测量系统进行研究以确定测量系统由量具和测量者造成的偏差是否在一个可以接受的范围之内的方法.在DMAIC的测量阶段必须确认测量系统合格之后项目才能继续进行.GreenBelt（绿带）在本职工作之外,接受SixSigma绿带培训,完成一个绿带项目并被授予绿带称号的员工.Histogram（直方图）用直方块的方法来表示数据在某个区域出现的频率的方法.是基本的质量工具,用于了解数据的分布情况.IndependentVariable（自变变量）流程中不受其他变量的影响的变量.是SixSigma的核心概念y=f（x）中的x.Interaction交互作用因子A对结果的影响大小取决于因子B的水平（位级）时,通常称A和B之间有交互作用.LowerControlLimit控制下限在控制图中数据波动允许的下限.和控制上限一起用来判定数据的波动是否在正常的范围内.可能是连续的水平线,也可能是不断变化的水平线.MasterBlackBelt（MBB）黑带大师在六个西格玛组织中的质量专家,他负责指导六个西格玛团队,制定六个西格玛实施方案,加速流程的改进,培训和辅导黑带,对确保六个西格玛项目的完成提供工具和技术上的支持.Nonconformity（缺陷）产品不符合某项或多项质量指标或要求,通常也称为缺陷（Defect）.任何缺陷产品都有可能含有一个多个缺陷.NormalDistribution（正态分布）当数据的分布呈钟型曲线,并在中心的两边对称时的分布.ParetoDiagram（柏拉图）对事件的发生频率进行排序的工具,同时包括事件发生的绝对数的排序和累计百分比.Probability（概率）某个事件发生的可能性.Process（流程）完成某项特定任务的一系列相互连接的步骤和操作.流程通常包括五大要素:

边界,供应商,输入,输出,客户和步骤.也称为:

SIPOC.ProcessCapability（流程能力）流程在满足质量规范方面的相对能力.在六个西格玛中,用Z来表示.当Z=6时,也就是我们说的六个西格玛.ProcessMap（流程图）用图示的方法将流程表示出来.QualityFunctionalDeployment（QFD）质量功能展开一种系统的将客户的要求转换成对产品,服务和内部流程的要求的方法.运用在SixSigma方法的定义和测量阶段.Random（随机）当从数据总体中选择某个样本时,每个数据被选取的机会是均等而没有特定的规则.RandomCause（随机原因）流程中的某个因素对流程的偏差造成的影响是随机的,内在的,在一个小的范围内正常的波动.RandomVariation（随机偏差）由随机原因造成的流程的偏差.RegressionAnalysis（回归分析）统计上研究一个变量和另外一个或多个变量之间的关系的方法.Repeatability（重复性）在测量系统分析中指由于测量量具造成的测量偏差Reproducibility（重现性）在测量系统分析中指由于测量者造成的测量偏差Robust（稳定）产品或流程在可控因素发生较大变化时其性能和输出能够不受可控因素的变化干扰的能力.ScatterDiagram（散点图）研究两个变量之间关系的图表.Sigma（标准方差）统计上衡量数据散布程度大小的指标,通常用在数据为正态分布时.标准方差越大,数据的散布程度也就越大.恒定的有68.26%的数据在正负1个标准方差内,95.44%的数据在正负2个标准方差内,99.73%的数据在正负3个标准方差内.SigmaLevel（西格玛水平）既Z,是对流程相对质量规范可能的缺陷率（表示为百万次机会中个数）的衡量方法.西格玛水平越高,流程缺陷率越低,质量水平就越高.SixSigma（六个西格玛）世界级的质量水平,代表在一百万次机会中只有3.4次机会出错.也代表一套利用统计工具对质量进行改进的方法论.StableProcess（受控流程）只受到随机因素的影响的流程或工序.StandardDeviation（标准方差）见Sigma.StatisticalProcessControl（统计工序控制）应用控制图的方法对流程和工序进行监控的方法.UpperControlLimit（控制上限）在控制图中数据波动允许的上限.和控制下限一起判定数据的波动是否在正常的范围内.可能是连续的水平线,也可能是不断变化的水平线.“Xs”在SixSigma的术语中代表你所要改进的流程中的因素.它是流程产生偏差的原因,是自变的.和y相对应.XR控制图针对连续型数据的控制图,包括变量的平均值图和极差图.y”指为满足客户CTQ（Y）,产品和服务必须具备的功能特征或内部流程,也是六个西格玛项目需要改进的流程的输出.“Ys”见CTQ.Z值同西格玛水平.数据或变量的最低层次,通常是二元的数据,比如开/关,好/坏,合格/不合格.Benchmarking（比较）企业向其他企业学习更好实践和方法的过程,可以帮助企业了解别人如何比自己做得更好同时运用这些获取的信息改善自己的能力.BlackBelt（黑带）在一个SixSigma组织中接受黑带培训,并完成两个黑带项目后被授予黑带称号的六个西格玛全职人员.Brainstorming（头脑风暴）一个集思广益的讨论过程,通常的规则是:

没有任何想法是不好的想法.能够帮助参加讨论的人进行最全面的思考.Cause（原因）在流程中影响流程的结果的因素,是我们要寻找和控制的对象.Cause-And-EffectDiagram（因果图）也称为鱼骨图,是用图示的方法将造成某个结果的可能原因列出并分类的工具.通常和头脑风暴结合使用.Champion（带头人）在企业中推动SixSigma的最高负责人,他负责制定企业SixSigma的实施战略,为顺利推动提供必要的资源和支持.通常他也是项目批准和项目审核的最终决定人.Characteristic（特性）可定义或量化的产品或服务特征.ControlChart（控制图）统计工序控制中对流程或工序按照时间作图,通过计算控制上下限以监控流程是否处在受控状“6Sigma”品质管理的研究FrancisTo在不少印刷公司取得ISO9000品质保证的同时，在品质保证发展上，近年提出了“6Sigma”的品质管理。

不少跨国性企业已采用这品质管理概念，并要求他们的供应商提供此种保证。

根据“PublishingWeekly”报导，美国印刷业于昨午已开了一个有关的会议。

一些大型印刷公司，譬如RR.Ronaldley等已作有关的尝试，相信这风气在未来两年势必影响本港。

一、“6Sigma”的历史：

在70年代，Motorola面对日本严峻的挑战，其主席Bobgalvin决定在品质上改善，来迎战日本高品质的挑战。

在1981年，他要求其产品必须在五年内有10倍的改善。

于1987年，Motorola建立了“6Sigma”的概念，基于统计学上的原理，“6Sigma”代表着品质合格率达99.9997%或以上。

换句话说，每一百万件产品只有3.4件次品，这是非常接近“零缺点”的要求。

“6Sigma”计划要求不断改善产品、品质和服务，他们制定了目标、工具和方法来达到目标和客户完全满意（TotalCustomerSatisfaction）的要求。

在过程上他们提供了黑带（BlackBelt）和绿带（GreenBelt）的有经验工程人员和顾问推行整个计划，并成为品质改善的先锋。

Motorola的“七步骤方法”（SevenStepMethod），“不断改善”（ContinuousImprovement）和客户完全满意（TotalCustomerSatisfaction）都是取材自TQM（全面优质管理概念）。

他们提出新设计文化，简化生产步骤，采用机械臂、通用网络等来达到他们5“九”（99.999%）品质要求。

1989年，Motorola更成功取得“MotorolaBaldnigeNationalQualityAward”奖项。

1989年，BobGalvin又提出另一个十倍品质改善的要求，并于1991年完成。

自1981年起，Motorola已录得1000倍（10001）的品质改善。

其他公司，譬如Boeing,Caterpllar,Corning,GeneralElectric,DigitalEquipment和IBM等公司都采用“6Sigma”方法去改善品质。

Motorola其中一个成就就是把以前“3Sigma”（合格率为99.73%）的品质要求提高至“6Sigma”。

他们把传统合格率百分比的要求改变为百万分比或亿万分比。

二、何谓“6Sigma”1.Sigma的解释“Sigma”的定义是根据俄国数学家P.L.Chebyshtv（1821-1894）的理论形成。

根据他的计算，如果有68%的合格率，便是1Sigma（或StandardSteviation），2Sigma有95%的合格率，而3Sigma便达至99.73%的合格率。

在70年代，产品如果达到2Sigma便达到标准。

但在80年代，品质要求已提升至3Sigma。

这就是说产品的合格率已达到99.73%的水平，只有0.27%为次货。

又或者解释为每一千货产品只有2.7件为次品。

很多人以为产品达至此水平已非常美满。

可是，根据Evans和Lindsay一书提出，如果产品达到99.73%合格率的话，以下事件便会继续在美国发生：

每年有20000次配错药事件每年有超过15000婴儿出生时会被抛落地上每年平均有9小时没有水、电、暖气供应每星期有500宗做错手术事件每小时有2000封信邮寄错误虽然合格率已达到99.73%的水平，但相信各位读者对以上品质要求并不满意。

所以有很多公司已要求“6sigma”的品质管理。

就是说其品质要求是“3sigma”的一倍。

其合格率为99.99966%（Motorola所谓的5“九”了），每一百万种产品中只有3.4件是次品（非常接近零缺点要求）。

相比之下，3sigma容许在1百万件产品中有2700件次品。

事实上，日本已把“6sigma”成为他们品质要求的指标。

2.“6sigma”的计算方法：

其实“6sigma”是有别于1920年代Bell研究所的研究员WalterAShewhart发展的“品质管制表”的概念注解1。

它是根据（Cp）ProcessCapabilityIndex而定出其关系的。

Cp=（UCL-LCL）/6sigma如果Cp1就代表未能达到指标Cp=1已达到3sigma的要求Cp2代表已超过3Sigma的要求但是如果要达到6Sigma，Cp必然达到2注解2。

其实，根据“TheSixSigmaWay”一书注解3的公式，可以很简单便算出其结果。

（次品的数目总次品的机会）106=PPM（PartsPerMillion）或DPMO（DefectionPerMillionOpportunities）总次品机会=总检查数目每件产品潜在次品机会根据PPM的结果，在换算表中便可得知是否已达到“6sigma”的要求。

合格率Yield（%）次品于一百万分之机会DPMO（DefectperMillionOpportunities）Sigma流行年代QualityStandardsacceptedinPeriods6.6893320008.4559154500.12510.568944000.2513.038697000.37515.878413000.519.088092000.62522.667734000.7526.5957340500.87530.85691500135.4356456501.12540.135987001.2545.0255497501.375505000001.554.9754502501.62559.874013001.7564.5653543501.87569.1530850021970s73.4052659502.12577.342266002.2580.921908002.37584.131587002.586.971303002.62589.441056002.7591.545845502.87593.326680031980s94.79521003.12595.99401003.2596.96304003.37597.73227003.598.32168003.62598.78122003.7599.1288003.87599.3862004Early1990s99.56543504.12599.730004.2599.79520504.37599.8713004.599.919004.62599.946004.7599.964004.87599.9772305Mid1990s99.9821805.12599.9871305.2599.992805.37599.997305.599.9976723.355.62599.9983316.75.7599.99910.055.87599.999663.462000s三、品质改善的发展：

一九二年代，Bell研究所的研究员，WalterA.Shewhart根据统计学方法发展出“品质管制表”（ControlChart）的概念。

他的同事，W.EdwardsDeming把此方法在战后的日本发扬光大，从而制定了日本产品商品质要求的路向。

五十年代便发展了AQL（AcceptableQualityLevel）,AOQL（AverageOutgoingQualityLevel）和LTPD（LotTolerancePercentDefective）等方法。

六十年代，由于苏联在太空发展上较美国成功，美国国防部提出“零缺点”的管理要求。

他们以为如果工人能保证生产可达到零缺点，品质便有保证。

一九八七年，影响各行各业的ISO9000出现。

在品质管理上，它是一个很好的制度。

可是，这些文件管理只产生官僚化现象。

这制度只可以保证现有品质要求，但在产品不断改善（ContinuousImprovement）方面，并没有什么贡献。

其实在八十年代至九十年代，亦倡行全面优质管理方法（TotalQualityManagement），其方法是不断改善品质，以达到零缺点的梦想。

在西文国家，有几位品质管理专家对国际品质管理有异常重大的影响，其中佼佼者有戴明（W.EdwardDeming）、朱兰（JosephH.Juran）、哥斯比（PhilipCrosby）等。

过去十多年来，西文国家的大企业若考虑推行品质改善计划，差不多都一定会参考这些大师的著作，甚至聘请他们为顾问。

特别在日本，Deming和Juran绵有异常崇高的地位，以Deming为名的“DemingAward”（戴明品质奖），至今仍是日本品质管理的最高荣誉。

可是，当时Juran提出的品质成本曲线理论（CostofQuality），在八十年代已备受挑战。

（见图一）他以为当品质改善至某一程度时，就算再大量增加资源改善，其效果是不明显的。

所以所谓零缺点是不切实际的理想。

当时亦流行当品质达到某一范围，便算合格。

其理论正如射龙门一样，若足球射在方格内，便取得一分（见图二及三）。

由于科技进步，各类仪器能够取代人手，发挥防止次品出现的机会。

一个突破性的品质成本曲线出现（见图四）。

如果在预防和检定增加资源方面，“零缺点”理想是可以达到的。

再加上当时日本一位品质管理专家Taguchi推翻射龙门的品质要求理论，他提出产品品质要在某一点的中线位置，高于或低于此点便代表成本上升（检查、测试、翻工等），并代表增加客人的不满（见图三）。

其他品质管理专家，如Ishikawa,Kaizen等都抱着同一理念。

在品质理论上，当时的品质管理大师都以为通过品质圈（QualityCircles），品质控制及保证和各级员工训练和参与等，便能达到“全面优质管理”的效果。

经过十多年的努力，除了Xerox的例子比较突出外，其成就并不显著，考其原因，正如PeterS.Pande在“TheSixSigmaWay”一书提出注解4，“全面优质管理”概念缺乏有经验的管理层由上而下推行。

最致命的是缺乏明确目标来推行，他们不知道怎样才能达到目标。

所以很多时候他们定位错误，引致浪费资源。

“全面优质管理”的努力并不是白费的，Motorola在一九八七年提出的“SixSigma”品质管理方法，是建基于“全面优质管理”并加以改善。

他们“不断改善”（ContinuousImprovement）,七步骤方法（SevenStepMethod）和客户完全满意（TotalCustomerSatisfaction）等都是取材自“全面优质管理”（TQM）概念。

Motorola在口号上加上“6sigma”的产品要求目标，并利用黑带（BlackBelt）的有经验管理人员来推行。

Motorola和GeneralElectric便是典型的成功例子，亦引发其他公司学习。

与此同时，不少有关“6sigma”的书本、文章在互联网上出现。

再加上不少品质顾问公司宣扬及提供“6sigma”管理的服务，可谓百花齐放，一时无俩。

可是，“6sigma”的成功亦引来不少敌人，如ThomasPyzdek的“MotorolasSixSigmaProgram”注解5和ArthurM.Schneiderman的“Question:

WhenisSixSigmanotSixSigma/Answer:

WhenitstheSixSigmaMetric!

”注解6一文都质疑Motorola在统计学上的偏差。

根据他们的计算，6Sigma代表每一亿个产品只有2个次品。

Motorola所谓的6Sigma可能只达到4.5Sigma而已。

在本质改善方面，6Sigma并不代表终极，8Sigma、10Sigma、12Sigma会继续出现，根据ArthurM.Schneiderman的说法，当达到10Sigma时，以Motorola的方法，便和正确的方法有1000倍的偏差。

再者，他又质疑厘定品质要求的标准是否合理。

在生产成本节省上，亦代表产品开发和品质检定的成本增加，他们是否取得平稀奇呢？

他认为所谓“6Sigma”其实只是口号，其中心还是“全面优质管理方法（TotalQualityManagement）”再者，KekiR.Bhote，曾在Motorola推行6Sigma计划担任高级顾问一职，在他的“WorldClassQuality”一书中指出Motorola提供的只是婴孩形的“6Sigma”（BabySixSigma-“TheLittleQ”），他以为他提出的“最终极6Sigma”（TheUltimateSigma-“TheBigQ”）最为有效。

他提议的“实验议计”（DesignofExperiments-DDE）和“十个最有效工具”（TheTenPowerfulToolforthe21stCentury）注解7最能达致世界级的品质管理要求。

四、小结：

在品质改善道路上，各家学说理论可谓五花八门，百花齐放，其目的是“不断改善”（ContinuousImprovement），以达“零缺点”水平。

可是，希望各位读者不要被前文的图表和计算方法吓倒。

前文所说，只是印证品质管理发展和“6Sigma”的定义。

如果能够达到“零缺点”和“优质管理”，其计算方法和前文提供的可谓风马牛不相及，希望各位读者不要本末倒置，花费时间在以上的统计。

老实说，“6Sigma”只是其口号，如果达到“6Sigma”或“零缺点”才是其精神所在。

虽然现在有很多顾问公司都以“6Sigma”为口号，提倡品质改善服务，可是，其内容五花八门，各师各法，与ISO9000的严格要求完全不一样。

总括而言，他们都以全面优质管理（TotalQualityManagement）为基石，并结合各品管理论专家的成果，从而制定他们的方法。

譬如PeterS.Pande一书着重员工的训练，但是KeKiR.Bhote一书着重各类统计方法监察和鉴定产品便是极