SPC培训讲义课件

1、第一章: 认识SPC第二章: 基本统计概念第三章: SPC管制图类别第四章: SPC管制图第五章: 制程能力分析第六章: SPC总结第七章: SIX SIGMA介绍 一.什么是SPC SPC- Statistical Process Control 工业革命以后， 随着生产力的进一步发展，大规模生产的形成，如何如何控制大批量产品质量控制大批量产品质量 成为一个突出问题，单纯依靠事后检验的质量控制方法已不能适应当时经济发展的要求，必须改进质量管理方式。于是，英、美等国开始着手研究用统计方法代替事后检验的质量控制方法。 1924年，美国的休哈特博士提出将3Sigma原理运用于生产过程当中，并发表了

2、著名的“控制图法”，对过程变量进行控制，为统计质量管理奠定了理论和方法基础。 统计过程控制，是企业提高质量管理水平的有效方法。它利用数理统计原理，通过检测数据的收集和分析，可以达到“事前预防”的效果，从而有效控制生产过程、不断改进品质。 与全面质量管理相同，强调全员参与，而不是只依靠少数质量管理人员。二.SPC的作用: 1、确保制程持续稳定、可预测。 2、提高产品质量、生产能力、降低成本。 3、为制程分析提供依据。 4、区分变差的特殊原因和普通原因,作为采取局部措施或对系统采取措施的指南。三. SPC的焦点制程(Process) Quality，是指产品的质量。换言之，它是着重买卖双方可共同评

3、断与鉴定的一种既成事实. 而在SPC的想法上，则是希望将努力的方向更进一步的放在质量的源头制程（Process）上. 因为制程的起伏变化才是造成质量变异（Variation）的主要根源.四.SPC的推行步骤:确立制造流程、制造流程解析决定管制项目实施标准化管制图的运用Cpk1.33问题分析解决制程的继续管制制程能力分析Cpk 1.33范围范围 时间(消除了非机遇原消除了非机遇原因因)范围范围 时间制程控制制程控制(存在了非机遇原因存在了非机遇原因)(机遇原因造成的变异已减少机遇原因造成的变异已减少)制程能力制程能力 规格上限规格上限 规格下限规格下限 范围范围 (机遇原因造成的变异太大机遇原因

4、造成的变异太大)制程改善循环制程改善循环1.分析制程分析制程2.维护制程维护制程3.1.分析制程：分析制程： 本制程应该做什么？本制程应该做什么？ 会出现什么问题？会出现什么问题？ 本制程会有哪些变化？本制程会有哪些变化？ 我们已经知道本制程的什么全距我们已经知道本制程的什么全距(全距全距)？ 哪些参数受全距哪些参数受全距(全距全距)的影响最大？的影响最大？ 本制程正在做些什么？本制程正在做些什么？ 本制程是否在生产废品及需要返工的产品？本制程是否在生产废品及需要返工的产品？ 本制程生产的产品是否处于受控状态？本制程生产的产品是否处于受控状态？ 本制程是否有能力？本制程是否有能力？ 本制程是否

5、可靠？本制程是否可靠？2.维护维护(控制控制)制程：制程： 制程是动态的，并且会随时间而变化。制程是动态的，并且会随时间而变化。 监控制程的能力指数监控制程的能力指数 查出非机遇原因的变异，并采取有效的查出非机遇原因的变异，并采取有效的措施措施3. 使制程稳定，并以维持制程的能力指数使制程稳定，并以维持制程的能力指数 充分理解机遇原因造成的变异充分理解机遇原因造成的变异 减少机遇原因造成变异的发生减少机遇原因造成变异的发生N母体数(批量数)USL规格上限n样本数(抽样数)SL规格中心限 (u=规格中心值)X平均数 LSL规格下限R全距Ca准确度(偏移度) (s )方差Cp精密度(离散度) (S

6、)标准差(S=母体标准偏差, s=样本标准偏差)Cpk制程能力指数P不良率估计标准差NP不良数T规格公差 T=USL-LSLC缺点数其他U每单位缺点XUCL平均数管制上限DPPM百万分之不良Xbar(X) 平均数中心限UCL控制上限XLCL平均数管制下限CL控制中心限RUCL全距管制上限LCL控制下限Rbar(R) 全距中心限M(X)中位数RLCL全距管制下限22 1. N=母体数(批量数): 指母体(批量)数多少的个数.(例: 共了50个数,N=50)2. n=样本数(抽样数): 指样本(抽样)多少的个数.(例: 抽了7个样品,n=7)3. X=平均数: 所有数的平均值,计算公式: X=(X

7、1+X2+Xn) / n n=样本数, X1,X2.表示各个数值 例有数值: 1.5 1.6 1.7 1.55 1.65 X=(1.5+1.6+1.7+1.55+1.65) / 5=1.64. R=全距: 该组最大值-最小值的得数,计算公式: R=MAX(该组最大值)-MIN(该组最小值) 例有数值: 1.5 1.6 1.7 1.55 1.65 R=1.7-1.5=0.22 5. 方差 =s =6. 标准偏差 1.母体标准差=S= 2.样本标准差 =s= (Xi-X)n (Xi-X)2n-1部份计算公式 (Xi-X)n-12227. 中位数 M,该组数据数值大小的中间一位,若该组数是偶数,取中

8、间两个数的合进行平均,例如 A: 1 3 4 5 8 M=X=4 B: 2 2.5 3 4 7 7.5 M=X=(3+4) / 2=3.58. Xbar-R常数表N2345678910A21.8801.0230.7290.5770.4830.4190.3730.3370.308d21.1281.6932.0592.3262.5342.7042.8472.9703.078D3-0.0760.1360.1840.223D43.2672.5742.2822.1142.0041.9241.8641.8161.777 = R / d29. 制程中心没有偏移良品率表 水平良品率%168.27%295.45

9、%399.73%499.9937%599.999943%699.999998%10. 制程中心偏移1.5良品率表 水平良品率%130.23%269.13%393.32%499.3790%599.97670%699.999660%68.26%95.45%99.73%+1+2+3-1-2-3正态分布概率1. 计量型数据 所谓计量型数据,就是均由量具实际量测出来的数据,如长度.重量.电流值.尺寸等具有连续性的数据.2. 计数型数据 所谓计数型数据,就是均属于以单位个数或次数来计算的数据,如不良数.不良率.缺点数.缺点率等.3. SPC管制图种类计量型计数型X-R chart平均值与全距管制图P-ch

10、art不良率管制图X- chart平均值与标准差管制图NP-chart不良数管制图X-Rm chart个别值与移动全距管制图C-chart缺点数管制图X-R chart中位值与全距管制图U-chart单位缺点数管制图直方图推移图,柏拉图计量值管制图之优缺点计量值管制图之优缺点 优点: 用于制程之管制,甚灵敏,很容易调查事故发生的原因,因此可以预测将发生之不良状况; 能及时并正确地找出不良原因,可使品质稳定,为最优良之管制工具. 缺点: 在制造过程中,需要经常抽样并予以测定以及计算,后需点上管制图,较为麻烦而费时间.计数值管制图之优缺点计数值管制图之优缺点 优点: 只在生产完成后,才抽取样本,将

11、区分为良品与不良品,所需数据能以简单方法获得之. 对于工厂整个品质情况了解非常方便. 缺点: 只靠此种管制图,有时无法寻求不良之真正原因,而不能及时采取处理措施,而延误时机.管制图之绘制流程管制图之绘制流程搜集数据搜集数据绘制解析用管制图绘制解析用管制图稳定状态？稳定状态？绘制直方图绘制直方图 分布分布 层别研究层别研究满足规格？满足规格？制程能力研究制程能力研究管制用管制图管制用管制图Yes消除非机遇原因消除非机遇原因No满足满足减少机遇原因减少机遇原因4M、1E 分析分析不满足不满足提升制程能力提升制程能力Z - value管制图管制图 制程控制的工具制程控制的工具1.： 收集资料并画在图

12、上收集资料并画在图上2.控制：控制： 监控是否超出管制上、下限监控是否超出管制上、下限 非机遇原因非机遇原因 计算所收集的资料，作为分析之用计算所收集的资料，作为分析之用 观察全距的变化观察全距的变化3.分析与改善：分析与改善： 依所计算之结果，评估制程能力指数依所计算之结果，评估制程能力指数 监控在受控状态数据的变化，确定机遇原因全距监控在受控状态数据的变化，确定机遇原因全距 的变化，并采取措施的变化，并采取措施 必要时，可修改管制上、下限，持续不断的改善必要时，可修改管制上、下限，持续不断的改善结合本公司实际情况,本教材只讲解P chart , U chart , Xbar R chart

13、 三种管制图一. P chart不良率管制图(要20组以上,检验数可不相同) 1.: 2. 计算CL=P=di / ni =(5+6+6+7) / (200+230+220+.210) = 0.025373. 计算UCL与LCL (本例各检验数均在检验数总平均数+25%之内) UCL=P+3* P*(1-P)/ni =0.02537+3* 0.02537*(1-0.02537)/ n = 0.05792 LCL=P-3* P*(1-P)/ni =0.02537-3* 0.02537*(1-0.02537)/ n = -0.00718=0 注: ni表示第i组之检验数,本例为: 200,230,

14、220,但如所有检验均在检 验数总总平均数+25%之内,该ni则可用n代替(若否则做出的图下页图2). n=(n1+n2+n3+.)/K (K=检验组数) 该例 n= (200+230+220+.210) / 20 = 203 当管制下限计算出来是负数时,必须将其改为“0”图1图2二. C chart缺点数管制图(要20组以上,检验数需相同) 1.: 组 数123456789101112检验数200200200200200200200200200200200200缺点数5695678697542. 计算CL=C=(C1+C2+C3+.Ck)/k k=组数 CL=C=(5+6+9+.4) / 1

15、2 = 6.41673. 计算UCL=C+3* C =6.4167+3* 6.4167 = 14.0164. 计算LCL=C-3* C =6.4167-3* 6.4167 = 05. 图示三. U chart单位缺点数管制图(要20组以上,检验数可不相同) 1.: 组 数123456789101112131415检验数400375365420405410360350400400440450430470410缺点数231918262018121018222820193117单位U0.05750.05070.04930.06190.04940.04390.03330.02860.04500.055

16、00.06360.04440.44190.06600.4147 2. 计算CL=U=(C1+C2+C3+.Ci) / (N1+N2+N3+.Ni) CL=U=(23+19+18+17) / (400+375+365+410) = 0.04947 3. 计算UCL=U+3* U / Ni 4. 计算LCU=U-3* U / Ni注: 如所有N均在N的+25%之内,则Ni=N本例Ni=N(因为所有Ni均在N+25%内)若否则做出图如下下页图2N= (400+375+365+410) / 15 = 405.67UCL=U+3* U / N = 0.04947 + 3* 0.04947 / 405.6

17、7 =0.08242LCL=U-3* U / N =0.04947 - 3* 0.04947 / 405.67 =0.01651图1图1四. X-R chart (一般要有25子组以上的数据才有分析价值) 1.收集数据如下: 50+101234567891011121314151617181920NO15153515048475049504950505052495552504648NO24847495248535352485252535050514652495154NO35348505050514551555052475152485051524851NO45150534849514949535

18、253515050525251544949NO55152504547525252485055515045514951484848X50.85050.64948.450.849.850.650.850.652.450.450.249.850.250.451.450.648.450R564736837356174916562. 计算总体平均值X=X1+X2+X3+.XiK=XCL K: 表示组数,该例K=20X=XCL=(50.8+50.0+50.6+) / 20 = 50.263. 计算全距平均值 R=(R1+R2+R3+Ri) / K = RCL K: 表示组数,该例K=20 R=RCL=(5

19、+6+4+.6) / 20 = 5.14. 计算管制上下限 XUCL=X+A2R 平均数管制上限 XCL=X 平均数中心限 XLCL=X-A2R 平均数管制下限RUCL=D4R 全距管制上限RCL=R 全距中心限RLCL=D3R 全距管制下限A2,D3,D4 均查第二章第8节的Xbar-R常数表XUCL=50.26+A2R=50.26+0.577*5.1=53.2XCL=X=50.26XLCL=50.26-A2R=50.26-0.577*5.1=47.32图表如下:RUCL=D4R=2.114*5.1=10.78RCL=R=5.1RXLCL=D3R=0图表如下:关于Ca , Cp , Cpk

20、,Pp ,Ppk等有多种算法,本教材只取一种确切了解要调查的品质特性与调查范围，并收集数据制作解析用管制图，确定制程处于受控状态之中计算制程能力指数 ( Short Term : )判断制程能力是否足够，如不够时或不稳定时，则加以改善以解析用管制图之管制上、下限，作为管制用管制图之监控，并 于一段期间后，再计算制程能力指数 ( Long Term : )5 04 03 02 01 01 41 31 21 11 0In d e xCO2-ShrtC O2 Levels for 55 Tim e P ointsCpk 在一稳定制程下的能力指数某一天、某一班次、某一批、某一机台 其组内的变异 ( R

21、-bar / d2 or S-bar / c4 )Ppk 性能指数 量试阶段的能力指数、 某一产品长期监控下的能力指数 准确度准确度精密度精密度高高低低高高低低PrecisionAccuracy 1.Ca 制程准确度 (Capability of Accuracy) 衡量自产品中所获得产品数据的实绩平均值(X),与规格中心值(u)其间偏差的程度,是 期望制程中生产的每个产品的实际值能与规格中心值一致 (1) Ca之计算方式如下： 实绩平均值-规格中心值 X-uCa=-= - 规格公差 / 2 T/2 T=USL-LSL =规格上限-规格下限 例: 上面Xbar-R chart例子中 50.26

22、 - 50 Ca= - (60-40) / 2 = 0.026(2) Ca值的等级判定 Ca值是正值-实绩平均值较规格中心值偏高 Ca值是负值-实绩平均值较规格中心值偏低 Ca值愈小,品质愈佳,依Ca值大小一般分为以下六级：等级起始值终点值建 议 说 明A00.1理想的状态,须继续维持B0.10.3有必要尽可能将其改善为A级C0.30.5作业员可能看错规格,不按作业标准或检讨作业标准D0.50.7应立即检查,并改善E0.71采取紧急措施,并全面检讨,必要时考虑停止生产F1-立即停止生产,相关部门开会,规格完全弄错2. Cp 制程精确度(Capability of Precision) 衡量自产

23、品中所获得产品数据的6个估计标准偏差( ),与规格公差(T)其间相差的程 度,是期望制程中生产的每个产品以规格中心值为目标，其变异宽度愈小愈好，换 言之，即在衡量规格公差范围与制程变异宽度两者间相差程度. (1)Cp之计算方式如下： 估计标准差 = R / d2 R=全距的平均值 d2=常数,如下表 n2345678910d21.131.692.062.332.532.702.852.973.08以上面Xbar-R chart 为例, = 5.1 / 2.33 = 2.189Cp = 规格公差 6个估计标准差 T 6 双边规格=以上面Xbar-R chart 为例,Cp = 20 / 6*2.

24、189 = 1.523Cp = Cp = 规格上限 实际平均值 3个估计标准差 3个估计标准差 实际平均 - 值规格上限=USL - X X - LSL 3 3 单边规格2. Cp值的等级判定 Cp值愈大-规格公差(T)大于估计标准偏差( )愈多，即表示制程的变异宽度远小于 规格公差 Cp值愈大,品质愈佳。依Cp值大小一般分为以下六级：等级起始值终点值建 议 说 明A3-制程稳定性太好,为理想状态B1.673制程理想的状态,与C级无较大成本变化,则继续维持C1.331.67制程稳定性与成品比较理想级,产品变异较少,符合客户要求D11.33确实进行制程管理,使其能保持在管制状态,当Cp接近1时,

25、可能会产生不良,尽可能改善为C级E0.831产生不良品,产品必须全数选别,并管理改善制程F00.83须进行质量的改善,探求原因,需要采取紧要对策,并讨检规范3. Cpk 制程能力指数 Cpk = | 1 Ca | * Cp 当Ca = 0 时, Cpk = Cp 单边规格时，Cpk 即以 Cp 值计之以上面Xbar-R chart 为例Cpk = | 1 0.026 | * 1.523 = 1.4834等级起始值终点值建 议 说 明A2.5-质量的过剩,考虑成本B1.672.5质量理想级状态,如与C级无较大成本变化,则继续保持C1.331.67质量与成本理想级,产品变异较小,符合客户要求D0.

26、831.33确实进行制程管理,使其能保持在管制状态E00.83须进行质量改善,探求原因,需要采取急紧急对策,并检讨规范4. Pp&Ppk 1.Pp 1)(612nxxfLSLUSLniiiSS2. Ppk = 3,3minssLSLXXUSL控制图分析控制图八大异常判定原则1. 连续 1 点落在三倍标准差之外2. 连续 9 点落在管制中心线一侧3. 连续 6 点持续上升或下降4. 连续 14 点交替上下跳动5.连续 3 点中有 2 点中心线同侧两倍标准差以外6.连续 5 点中有 4 点中心线同侧一倍标准差以外7.连续 15 点落在中心线两侧的一倍标准差之内8.连续 8 点落在中心线两侧

27、但未在一倍标准差以内控制图的两种错误分析n对于仅仅存在偶然因素的情况下, 由于点子越出控制界限外而判断过程发生变化的错误, 即将正常判断为异常的错误是可能发生的. 这种错误称为第一种错误. n当过程具有某种非偶然因素影响, 致使过程发生程度不同的变化. 但由于此变化相应的一些点子落在控制界限内, 从而有可能发生判断过程未发生变化的错误, 这种错误称为第二种错误.n发生第一种错误时, 虚发警报, 由于徒劳地查找原因并为此采取了相应的措施, 从而造成损失. 因此, 第一种错误又称为徒劳错误. 发生第二种错误时漏发警报, 过程已经处于不稳定状态, 但并未采取相应的措施, 从而不合格品增加, 也造成损

28、失.控制图的两个阶段一: 分析阶段 二: 控制阶段一: 分析阶段n在控制图的设计阶段使用,主要用以确定合理的控制界限;n每一张控制图上的控制界限都是由该图上的数据计算出来;当进行初始过程研究或对过程能力重新评价时，应重新计算试验控制限，以更排除某些控制时期的影响，这些时期中控制状态受到特殊原因的影响，但已被纠正.在以下情况下需进行分析研究计算控制中心与上下限:1. 初次管制 (新管制项目)2. 过程发生变化 A: 抽样频率改变时. B: 生产工艺改弯时. C: 重大质量异常处理后 D: 机械设备较大维修后 E: 原材料产生较大改变后3. 控制图不适用时4. 过程能力值有重大变化时.5. 其他重

29、大改变时分析阶段方法与注意事项 (部份为本公司规定)1. 过程受控(如有个别个异常点,可去掉不管)2. 分析阶段抽样频率可加快1-2倍3. 计量值最少需同时满足具有100个数据及20组这两个条件4. 计数值最少20组以上5. 生产能力满足要求当分析阶段达到以上要求时可转入控制阶段 A: 控制图的控制界限由分析阶段确定; B: 控制图上的控制界限与该图中的数据无必然联系; C: 使用时只需把采集到的样本数据或统计量在图上打点就行;常用管制图之管制上 / 下限类型CLUCLLCLX - RXX + A2RX A2RRD4RD3RX - SXX + A3SX A3SSB4SB3SPPP + 3 P

30、( 1 P ) / niP 3 P ( 1 P ) / ninPnPnP + 3 nP ( 1 P ) nP 3 nP ( 1 P ) CCC + 3 CC - 3 CUUU + 3 U / niU - 3 U / ni六西格玛六西格玛Six SigmaSix Sigma 是一种新思维是一种新思维程序程序是一种系统式的降低会对顾客满意有重要影响的不是一种系统式的降低会对顾客满意有重要影响的不良良工具工具利用统计工具，进行重要制程能力的改善利用统计工具，进行重要制程能力的改善什么是六西格玛？什么是六西格玛？六西格玛是一项以数据为基础，追求几乎完美的质量管理方法。西格玛是一个希腊字母的中文译音，统

31、计学用来表示标准偏差，即数据的分散程度。对连续可计量的质量特性： 用“”度量质量特性总体上对目标值的偏离程度。几个西格玛是一种表示品质的统计尺度。任何一个工作程序或工艺过程都可用几个西格玛表示。六个西格玛可解释为每一百万个机会 中有3.4个出错的机会，即合格率是99.99966。而三个西格玛的合格率只有93.32。六个西格玛的管理方法重点是将所有的工作作为一种流程，采用量化的方法分析流程中影响质量 的因素，找出最关键的因素加以改进从而达到更高的客户满意度。六西格玛（Six Sigma）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

32、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。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质量管理哲学。6sigma的DMAIC模式: Define Measure Analyze Improve Control 定义 量测 分析 改善 控制 六西格玛类似于六西格玛类似于SPC（统计性工作过程控制统计性工作过程控制)吗？吗？六西格玛是一个致力于完美和追求客户满意的管理理，SPC是一个支持六西格玛这个管理理念的工具。所有那些传统的质量管理工具，像SP

33、C、MSA、FMEA、QFD等均是实现六西格玛必不可少的工具。实施六西格玛的目的是什么？实施六西格玛的目的是什么？为企业实施六西格玛提供必须的管理工具和操作技巧；为企业培养具备组织能力，激励能力，项目管理技术和数理统计诊断能力的领导者，这些人才是企业适应变革和竞争的核心力 量。从而使企业降低质量缺陷和服务偏差并保持持久性的效益，促进快速实现突破性绩效，帮助企业达到战略目标。六西格玛适合于什么样的企业？六西格玛适合于什么样的企业？它适用于任何水平、任何企业，它功能强，可以测量到百万分之一的水平。因为它是要影响到整个公司，实施六西格玛需要上层领导的大力协助。中国的企业在中国加入WTO后，必将 面临

34、日益激烈的来自全球的竞争，同时信息化的飞速发展将从根本上改变经济的组织结构和消费行为，如何在这种新的经济环境中生存、成长、壮大是对每一个企业领导人的挑战。六 西格玛，由于其严谨的方法和实施步骤、以面向最终用户来建立营运体系的管理思想，对于中国企业建立卓越的管理体系、获取并保持在国际市场上的竞争优势提供一个非常有效的管 理思想和实践。现在，一些中小型企业也开始运用六西格玛工具，来提高效率和创新开发能力，为扩大企业规模和提高国际竞争力奠定坚实的基础。 我们已经有了一个质量控制系统，为什么我们还需要六西格玛？我们已经有了一个质量控制系统，为什么我们还需要六西格玛？六西格玛是一套连续的优化工具，它能够

35、提高质量、减少消耗，如果你们的企业现在并没有在进步，你的企业可能正在落伍。六西格玛不是一个标准，而是一种文化，是从防护的标准 到放开思想改革创新的突破性理念。 我们正在申请我们正在申请ISO9000，六西格玛能够促进还是阻碍我们的努力？六西格玛能够促进还是阻碍我们的努力？ISO9000和它的衍生（QS-9000、TL9000、AS9000等）能给我们提供一个基本的质量保证系统，一个工作程序化思想的基础。要成为世界级的企业，你们需要一个更先进的质量系 统，更可靠的质量能够让我们的客户更满意。六西格玛能够产生更高层次的凝聚力，ISO/QS-9000在文件记录与监测方面支持六西格玛。请注意，ISO-

36、9000 2000版和现在的QS-9000要 求持续的优化。六西格玛是一个非常好的管理理念和工作方法，它既促进企业改革又能保证在企业各个层面上的持续优化。哪些是六西格玛提高效益，降低成本的实例？哪些是六西格玛提高效益，降低成本的实例？摩托罗拉、花旗银行、通用电器、联信公司、ABB公司、AlliedSignal, Texas Instruments都是成功案例，它们年终报告的各个方面都体现了六西格玛的成绩，关键在于必须相信如果 合理地实施和支持六西格玛，你们的企业可以做得更好，收益更大。 我听说过我听说过”黑带黑带”，在这里它是什么意思？，在这里它是什么意思？六西格以倡导者，大黑带，黑带，绿带体

37、系建立人力资源构架，为企业培养了具备组织能力，激励能力，项目管理技术和数理统计诊断能力的领导者，这些人才是企业适应变革和竞争 的核心力量。以保证公司内部持续性。”黑带”由摩托罗拉所提出，它指一个六西格玛的专家，就类似于”黑带”在跆拳道中的意思，一般一个黑带每年可以从实施项目中为企业节省 一百万美金以上，但不是只有”黑带”能用六西格玛，因为在六西格玛里有很多简单的工具，可以由绿带等完成。六西格玛能达到快速绩效突破的关键在于什么？六西格玛能达到快速绩效突破的关键在于什么？ 确立切合实际的战略和明确的财务目标 高层管理人员的全力支持和号召力 科学规范的统计和分析方法（DMAIC） 确立运营流程的计量

38、标准，并进行严格和连续不断的检验 深入见效的培训计划，掌握实用的统计工具和解决问题的方法 3-6个月快速见效的项目实施，对商业绩效的承认和嘉奖及公司沟通计划建立人力资源构架，以保证公司内部绩效的持续性（倡导者、大黑带、黑带、绿带体系） 如何运用六西格玛？如何运用六西格玛？六个西格玛的管理方法重点是将所有的工作作为一种流程，采用量化的方法分析流程中影响质量的因素，找出最关键的因素加以改进的项目，从而达到更高的客户满意度。这些项目形 成于各个层次，或是基于分工，或是由于临时需要解决一个问题。成千个这样的项目运用六西格玛的基本工具在公司各个层面优化工作程序。如今，六西格玛管理已经从运营和服务系 统，

39、发展到企业营销，产品设计和技术开发等各个领域，以成功的案例带动企业的文化变革，将”零缺陷”高品质的精神渗透到企业的每一个环节中。6SIGMA的好处的好处： 市场占有率的增加 顾客回头率的提高 成本降低 周期降低 缺陷率降低 产品/服务开发加快 企业文化改变 降低不良降低不良改善产出改善产出改善顾客满意度改善顾客满意度更高的净营利更高的净营利( DPMO Distribution No Shifted ) 制程中心没有偏移制程中心没有偏移 245,50032,70046450.660.002 PPM制程能力制程能力每百万个每百万个不良机会不良机会零件数/ 制程数零件/制程中心没有偏移装配成品之良

40、品率 %+ 1+ 2+ 3+ 4+ 5+ 6168.2795.4599.7399.993799.99994399.9999998102.2062.7897.3399.9499.999499.999998509.7587.3699.6999.99799.999981000.9576.3199.3799.99499.999950025.8896.9099.9799.999810006.7093.8999.9499.9998500072.9899.7299.9991000053.2699.4399.998( DPMO Distribution Shifted 1.5 ) 制程中心偏移制程中心偏移 1.5 2308,537366,80746,210523363.4 PPM制程能力制程能力每百万个每百万个不良机会不良机会零件数/ 制程数零件/制程中心偏移 装配成品之良品率 %+ 1+ 2+ 3+ 4+ 5+ 6130.2369.139