文档介绍：第十章六西格玛管理
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引言
六西格玛管理是20世纪80年代中期由美国摩托罗拉Motorola)公司创立的一种质量改进方法，在通用电气(GE)、联合信号(Allied Signal)、摩托罗拉(Motorola)等世界级企业中得到了成功的应用,取得了令人瞩目的成就。
原通用电气的首席执行官杰克·韦尔奇(Jack Welch)曾指出：六西格玛“是GE从来没有经历过的最重要的发展战略”。
六西格玛管理受到了人们的广泛关注，越来越多的组织开始了六西格玛管理的实践。
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一、六西格玛管理的含义
六西格玛管理是通过过程的持续改进，追求卓越质量、提高颐客满意度，降低成本的一种质量改进方法。是根据组织赶超同业领先目标，针对重点管理项目自上而下进行的质量改进。
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六西格玛管理强调对组织的过程满足顾客要求能力进行量化度量，并在此基础上确定改进目标和寻找改进机会。这里，西格玛水平（通常用英文字母Z表示)是过程满足顾客要求能力的一种度量。
西格玛水平越高，过程满足顾客要求的能力就越强，过程出现缺陷的可能性就越小；反之，西格玛水平越低，过程满足顾客要求的能力就越低，过程出现缺陷的可能性就越大。
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“西格玛”一词源于统计学中标准差σ的概念，标准差σ表示数据相对于平均值分散程度。“西格玛水平”则将过程输出的平均值、标准差与顾客要求的目标值、规范限联系起来并进行比较，
这里，目标值是指顾客要求的理想值；
规范限是指顾客允许的质量特性的波动范围。假定过程输出质量特性服从正态分布，并且过程输出质量特性的分布中心与目标值重合(-1所，即无偏移情况)，那么σ越小，过程输出质量特性的分布就越靠近于目标值。同时该特性落到规范限外的概率就越小，出现缺陷的可能性就越小。
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图1 过程无偏移时过程输出分布
理论上的6σ质量水平是指，正态分布从-6σ到+6σ均在规范下限到规范上限范围内。过程输出的绝大多数都集中在顾客要求的目标值附近。此时，过程满足顾客要求的能力很高。
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显然，过程输出分布越集中，则输出落在规范下限和规范上限外的概率就越小，过程输出出现缺陷的可能性就越小。以下是无偏移情况下，各西格玛水平z对应的过程出现缺陷的概率：
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实际上，过程输出质量特性的分布中心与目标值完全重合的可能性是很小的。而且由于过程在长期运行中总会受到来自人、机、料、法、环、测(即5M1E)方面的影响。使过程输出的分布中心偏离目标值。因此，在计算过程长期运行中出现缺陷的比率时，(如图2所示)。
图2 过程有±
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此时，对应各个西格玛水平Z，过程出现缺陷的概率为：
因此，，是考虑了过程输出质量特性的分布中心相对目标值有±，是过程在长期运行中出现缺陷的概率。
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二、六西格玛管理中常用的度量指标
六西格玛管理中常用的度量指标有：
西格玛水平Z
百万机会缺陷数DPMO
单位缺陷数DPU
首次产出率FTY
滚动产出率RTY
它们覆盖了各种连续型和离散型测量数据的情况。这里我们重点介绍西格玛水平Z和百万机会缺陷数DPMO的统计与计算方法。
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