6-sigma知识入门(编辑修改稿)

6-sigma知识入门(编辑修改稿)内容摘要：

理國際論壇 ”。 全國六西格瑪管理推進工作委員會在上海世博會期間，於 2020年 11月 7日－ 8日又召開了 “ 六西格瑪成果推廣、經驗交流會 ”。 2020年 11月 4日－ 5日，第三屆 “ 六西格瑪管理國際論壇 ” 在上海成功舉辦。 P30 P:30 六西格瑪管理在中國 從第二次 “ 六西格瑪成果推廣、經驗交流會 ” 與會人員名單來看，在中國目前推行六西格瑪管理的企業主要分爲兩大部分： 第一部分：跨國公司在國內的分支機搆。 如通用電氣、三星電子等。 第二部分：行業背景明顯的國內大型集團公司。 如航空運輸業、航空製造業、汽車製造業、鋼鐵集團、煙草集團、中國電信等。 P31 P:31 六西格瑪管理的發展史 統計學中的六西格瑪 六西格瑪與其他管理方法的異同 六西格瑪其他 六西格瑪 管理簡介 P32 P:32 統計學中的六西格瑪 正態分佈 正態分佈的標準化 統計學中的六西格瑪 P33 P:33 概率 分佈 概率密度曲線 概率密度函數 x x x x f(x) x x x P34 P:34 P35 P:35 正態分佈 正態分佈是在質量管理中使用最爲頻繁的分佈。 它能描述很多質量特性 x隨機取值的統計規律性。 掌握並會使用它是今後學習和實施 6σ 管理的重要基礎。 正態分佈的概率密度函數 它的圖形是對稱的鍾形曲線，常稱爲正態曲線。 ,e21)x(f222)x(  xP36 P:36 正態曲線， μ 爲正態分佈中心 μ 177。 σ 爲拐點（ f(x)的二階導數在 μ 177。 σ 處變號） μ +σ μ P37 P:37 正態分佈含有兩個參數 μ 與 σ ，常記爲 N(μ ,σ 2)。 μ 爲正態均值； μ 爲正態分佈的中心； x在 μ 附近取值的機會最大。 σ 2是正態方差； σ 是正態標準差； σ 愈大，分佈愈分散；σ 愈小，分佈愈集中。 P38 P:38 分佈幾種形式 x x x 正態 偏態 位置不同 散布不同 形狀不同 P39 P:39 正態分佈幾種特性 望小特性 望目特性 望大特性 P40 P:40 USL 上偏差 LSL 下偏差 181。 ：均值 分佈的離散程度越大則 σ 也越大，反之，亦然； 分佈曲線越窄意味著落在 USL和LSL之間 σ 越多 σ 1σ 2σ 3 σ ：標準偏差，主要描述一概率分佈的離散程度 3 6 P41 P:41 從統計意義上講 ,一個過程具有 6σ 能力意味著過程 平均值 與其 規格上下限 的距離爲 6倍標準差，此時過程波動減小，每 100萬僅有 落入規格限以外。 因此，作爲一種衡量標準： σ 的倍數越大，質量就越好 六西格瑪質量 P42 P:42 USL 上偏差 LSL 下偏差 3 6 西格瑪水平與不合格率 P43 P:43 1σ=68%的産品達到要求 3σ=%的産品達到要求 6σ=%的産品達到要求 六西格瑪質量 P44 P:44 P45 P:45 西格瑪水平與不合格率對照表 表 σ dpmo σ dpmo σ dpmo σ dpmo σ dpmo 539828 184060 35930 3467 108 460172 158655 28717 2555 72 420740 135666 22750 1866 48 382088 115070 17865 1350 32 344578 96800 13904 968 21 2 308537 80757 10700 687 13 274253 3 66807 8198 483 241964 54799 4 6210 5 233 211856 44565 4661 159 6 P46 P:46 P47 P:47 6SIGMA是什麽 ? P48 P:48 6SIGMA是什麽 ? •6SIGMA是一個 目標 •6SIGMA是一種 方法 •6SIGMA是一種 工具箱 •6SIGMA是一個 管理系統 P49 P:49 6SIGMA是一種目標 觀 點 “到 1992年達到 6SIGMA” ——簡潔和響亮 DS目标。