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六西格玛

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六西格玛

六西格玛发端于摩托罗拉,通用电气的杰克.韦尔奇将其发扬光大。在持续改善领域,六西格玛与精益生产优势互补、互相促进。

 

1.六西格玛的概念

首先,西格玛是一个统计学的概念。它代表着一组数据的标准偏差,反映的是一组数据相互离散的程度。标准偏差越大,数据越离散;标准偏差越小,数据越集中。

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 西格玛水平越高,过程能力指数(Cp值,Cpk值)越大,不良率就越低;反之,西格玛水平越低,过程能力指数(Cp值,Cpk值)越小,不良率就越高。按照传统的质量管理理论,过程能力并不是越高越好。随着过程能力的提高,失效成本会降低,但检验和预防成本会提高,因而综合质量成本曲线会大致呈现出开口向上的抛物线形态。根据下表,还可判断出抛物线的顶点大致在11.67之间。当Cp>1.67时,就会被认为是过程能力过高,此时的综合质量成本会增加[11]

2-2 过程能力指数与过程能力判断标准

过程能力指数

过程能力评价

Cp < 0.67

严重不足

0.67 < Cp < 1.00

不足

1.00 < Cp < 1.33

尚可

1.33 < Cp < 1.67

充足

 Cp   > 1.67

过高


    六西格玛理论虽然不否认综合成本曲线的抛物线特征,但认为抛物线的顶点会严重右移,而且顶点右边部分曲线的斜率会变得很小。当企业试图追求六西格玛(
Cp=2Cpk=1.5)甚至更高的质量水平时,往往会给企业带来更多的收益,而不是损失。


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 2.六西格玛的改善逻辑

 

1)六西格玛主张结果是过程的函数,即Y=f(x)

2)要改善品质现状,要提升生产效率,要降低制造成本,要缩短生产提前期,就必须改善过程管理。

3)影响最终结果的过程和原因远远不止一个。为了取得预期的改善效果,需要:

 

以结果为导向,以数据为驱动,抽丝剥茧,刨根究底,直至找出问题的确切答案。

  3.六西格玛问题解决思路

1)首先,将实际的问题转化为统计的问题;


实际的问题

统计的问题

统计的解决方案

实际的解决方案

Y=f(x)

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2)然后,在此基础上找出统计的解决方案;

3)接下来,再将统计的解决方案转化为实际的解决方案,并予以实施。

 4.六西格玛改善方法论

  六西格玛改善一般遵循DMAIC的改善流程,分五个阶段来完成。即:

1Define(定义)阶段;

2Measurement(测量)阶段;

3Analysis(分析)阶段;

4Improvement(改善)阶段;

5Control(控制)阶段。

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