6西格玛管理中常用的度量指标

1、6 西格玛管理中常用的度量指标6 西格玛管理在“度量什么”和“怎样度量”上不同于传统的方法， 它为提升组织的竞争 力揭示出广泛的业绩改进空间。 由于测量对象、测量方法和数据类型不同，在 6 西格玛管 理中有若干种用于业绩度量的指标。下面我们就一些常用的指标作一介绍。在 6 西格玛管理的度量中，常常用到下面的度量指标，它们是：FTY (First Time Yield) - 首次产出率。是指过程输出一次达到顾客规要求的比率。也 就是我们常说的一次提交合格率。 RTY(Rolled Throughput Yield)- 滚动产出率。是构成过 程的每个子过程的 FTY之乘积。表明由这些子过程构成的大

2、过程的一次提交合格率。 RTY=FTY1 FTY2?FTYn 式中： FTYi 是各子过程的首次产出率， n 是子过程的个数。用 FTY或 RTY度量过程可以揭示由于不能一次达到顾客要求而造成的报废和返工返修以 及由此而产生的质量、 成本和生产周期的损失。 这与我们通所采用的产出率的度量方法是不 尽相同的。 在很多企业中，只要产品没有报废，在产出率上就不计损失。因此掩盖了由于过 程输出没有一次达到要求而造成的返修成本的增加和生产周期的延误。 举例来说， 某过程由4个生产环节构成 (如图 2-1 所示) 。该过程在步骤 2和步骤 4 之后设有质控点。根据生产计划部门的安排，投料 10 件。经过步

3、骤 1 和步骤 2 的加工后，在检验发现 2 个不合格品。 1件须报废， 另 1 件经返修处理后可继续加工， 这样有 9 件进入了后续的加工过程。 这 9件产 品经过步骤 3和步骤 4后又有 1件报废， 1件返修。整个加工结束后， 有 8件产品交付顾客。 因此，生产计划部门的统计数据是：产出率=80%。这个统计数据不能表明在这 80%中，有一些是经过返修后交付的， 这些返修活动增加了生产成本和生产周期。 如果我们用 RTY来度量 的话，可以看出， 步骤 1 和步骤 2 的 FTY1为 8/10=80%，步骤 3 和步骤 4 的 FTY2 为 7/9=78%。 如果投料 100 件的话，经过步骤

4、 1 和步骤 2，第一次就达到要求的是 10080%=80件，这些 一次就达是要求的合格品经过步骤 3 和步骤 4 后，一次就能达到要求的将是 80 件 78%=62 件。也就是 10080%78%=10062.4%=62. 4 件，而 80%78%=62.4%正是我们说的 FTY1FTY2=RT。Y就这个例子来说，只有 62%左右的产品 （6 件） 是一次就达到加工要求的， 而 38%左右的产品需经返修或报废处理。FTY=99%是不是足够好 ?在很多人看来， 这已经足够好了。 FTY达到 3.4ppm 不过是种“理 想”状态， 实际上并不需要如此低的缺陷比率。但是，如果我们用RTY来度量的话

5、，可以发现越是步骤多、 越是技术含量高的过程， 对 FTY 的要求就越高。从下表中可以看出，如果每个子过程的 FTY 都为 99%，那么由 50 个子过程构成的大过程的 RTY只有 60.5%，也就是说将有 40%的过程输出需经返工或报废处理。 也许， 经过返修处理后， 过程的输出可以 100%地交付顾客，用我们传统的产出率的统计方法，这个过程的产出率是100%。但事实上，这个过程中存在着质量、成本和周期的巨大损失。而这些损失是竞争力的损失。我们还可以用下面一些度量指标衡量过程满足顾客要求的能力：DPU (Defect Per Unit) - 单位缺陷数。是过程的“缺陷”数量与过程输出的“单位

6、”数量比。平均每个单位上有多少缺陷。计算式为：DPU=缺陷总数 / 单位总数DPO (Defect Per Opportunity) - 单位机会缺陷数。是过程输出的“缺陷”的数量与过 程输出的“缺陷机会数”之比。计算式为：DPO=缺陷总数 / 缺陷机会总数DPMO (Defect Per Million Opportunity) -百万缺陷机会缺陷数。是过程输出的“缺陷”的数量与过程输出的“缺陷机会数”之比乘以100000。计算式为： DPMO=DPO1000000假如一位顾客通过订购了 4个汽车备件， 希望 5天交付。 那么，对交付过程来说，关键 的顾客要求 CTQ是及时交付订货， 顾客要

7、求的规限 USL是从接之日起 5 个工作日， 过程的缺 陷是备件超过 5 天发出。 对这次订货来说， 有 4 个缺陷机会， 因为每一个备件都可能延迟发 出。如果该销售部门 6个月共收到订货 20个，每个订货 4件，其中未能准时发货的 5 件。 那么，该过程的：DPU=5/20=0.25 表示平均每次订货中有 0.25 件产品不能准时发出DPO=5/(204)=0.0625 表示不能准时发货的产品占发出的所有产品的6.25%DPMO=0.0625 1000000=62500 表示如果发出 1000000 个产品的话，将有 62500个产 品不能准时发出。对很多产品或服务过程来说， 满足顾客要求的

8、特性不止一个， 引起不合格的缺陷不止一 处。采用 DPU或 DPMO可以更准确地度量过程满足顾客要求的能力，给我们更多关于过程缺 陷的信息。如果度量条件允许的话， 应尽量使用连续型数据并根据这些测量数据与顾客要求目标值 的偏离程度作为过程满足顾客要求的能力的度量指标：通过对过程输出的准确测量， 可以获得连续型的测量数据。 根据这些数据， 可以计算出 过程输出的平均值和 标准 差，用这两个参数可以计算过程的西格玛水平， 表示过程满足顾客 要求目标值的能力。计算公式是：注：式中 min 表示取 Zpu 和 Zpl 两者中小的。比如：某顾客对某产品的性能十分关注，要求该性能为Y=100.0 1。供应

9、商 A 提供的10 个产品的测量数据为： 10.009 、10.005 、9.992 、9.999 、10.008 、10.007 、9.997 、9.999 、 10.009 、9.995 。供应商 B提供的 10个产品的测量数据为： 10.002 、10.003 、9.998 、9.999 、 10.001 、10.003 、9.999 、9.999 、 10.002 、9.998 。那么，谁更能满足顾客要求呢 ?根据这些 数据，我们可以分别计算出它们的平均值和标准差。供应商A的平均值为 10.002 ，标准差为 0.00632 。供应商 B 的平均值为 10.0003 ，标准差为 0.0

10、0211 。将这些数据以及顾客要求 代入上面的 Z计算公式，可得供应商 A的西格玛水平为 1.27 ，供应商 B的西格玛水平为 4.60。 也就是说，供应商 B的产品更接近于顾客要求的目标值 （此例中，顾客要求的目标值为 10） ，因此供应商 B 满足顾客要求的能力远高于供应商A。又比如：某顾客采取无仓储管理 （JIT） ，要求供应商 A 提供产品的交付期为下定单后第 30 天，早于 30 天的话， 供应商 A自己负责保管， 每天需付额外保管费， 但最多可保管 7 天。 下面是供应商 A的 10 批产品交付时间的统计数据： 29、27、25、24、29、26、23、25、30、 24（天） 。

11、那么，该供应商交付过程的西格玛水平是多少呢?根据交付时间的统计数据，我们可以计算出该过程的平均值等于26.2 ，标准差 S=2.44 。该过程的规限 LSL=23。将这些数据代入公式， 可得 Z=（26.2-23）/2.44=1.37 。也就是说该过程的西格玛水平仅为 1.37 。 观察这些交付时间的统计数据， 虽然没有早于 23 天或迟于 30 天的。但是，因为它们相对于 顾客要求的目标值来说比较分散， 因此过程的西格玛水平并不高。 西格玛水平低意味着过程 满足顾客要求的能力低，意味着质量、成本和周期的损失。上面我们介绍了用于业绩度量的三大类指标：基于合格/ 不合格 （计数型数据 ） 的FT

12、Y/RTY度量指标 ;基于缺陷数据 （计点型数据 ）的DPU/DPMO度量指标 ;基于平均值 /标准差 （连续型数据 ）的 Z（西格玛水平 ） 。它们基本覆盖了对产品、服务、商务、管理等所有类型过 程的度量。为了将这三类度量指标统一起来， 在 6西格玛管理中常常将 FTY/RTY，或 DPU/DPMO 折算为近似的 Z（西格玛水平 ） 。在折算过程中采用了将 FTY/RTY或 DPU/DPMO转换为标准正 态分布中对应的概率，并根据概率分布找出对应的Z（如图 2所示 ）。6西格玛管理中常用的Z 换算表如表 2 所示。让我们以下面的例子来说明过程的度量与西格玛水平的计算。 某企业在召开中层干部

13、会 议时提出了 2 条要求： (1) 不缺席、不迟到 ;(2) 会议期间关闭 手机 、BP机。在最近召开的 一次中层干部会上，应到会 40 人，缺席 2 人，迟到 2 人; 与会者中有 30 人有手机或 BP机， 有 2 人的手机或 BP机没有关闭。 那么， 这次会议达到与会要求的西格玛水平怎样呢?我们先来确定什么是缺陷：如果有 1个人缺席或迟到，就出现 1个缺陷 ;如果发现有 1个人没有关 闭手机或 BP机也记为 1 个缺陷。对本次会议来说，共出现了 6 个缺陷。那么，对达到会议 要求来说，本此会议一共有 70 个缺陷机会 (对到会来说有 40 个缺陷机会，对关闭通讯设备 来说有 30个缺陷

14、机会 ) 。因此， DPMO=(6/70) 1000000=85714ppm。查西格玛水平换算表， 可得 Z=1.35 西格玛。 也就是说， 本此会议满足要求的水平仅为 1.35 西格玛。 它对要求的满 足程度，不如一个 Z=4的生产过程或 Z=3 的服务过程。对不同的过程、 不同的顾客和不同的要求， 我们都可以将顾客或过程要求量化， 并用不 同的度量指标评价我们的业绩与要求之间的差异， 以及我们满足要求的能力。 但是， 不论使 用什么样的度量指标， 我们都可以将其转换为西格玛水平。 这样，我们就可以在同一 平台 上 将不同的过程进行对比。比如，一个生产过程达到了 5 西格玛水平，而一个服务过程仅为 2.5 西格玛，我们可以说在满足顾客要求方面，这个生产过程要好于服务过程。该服务过程又比如， 我们与竞争对手应该努力改善， 以便在满足顾客要求方面到那个生产过程的水平。在向顾客提供产品或