六西格玛管理课程教材资料全.doc

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1、1/59目目录录1.质量管理水平的四个等级与其管理特征与质量业绩32.六西格玛简介6历史6发展6概念6追求六西格玛73.6管理对企业文化的影响84.6管理的六个主题9真正关注顾客9以数据和事实驱动管理9采取的措施应针对过程9预防性的管理9无边界的合作10力求完美；容忍失败105.领导在实施 6管理中的职责11强有力的倡导者11阐明推行道理，使组织树立坚定的信念11亲力亲为11制定发展战略，设立目标11与成效直接挂钩。11保证结果的度量真实12定期沟通。126.倡导者(Champion),黑带(Black Belt)与黑带大师(Master BB)13确定13地位13条件14标准147.人员培训

2、与教育机制16教育训练16确认成效指标17建立预警式管理系统17建构 6系统架构188.6管理与项目选择基本原则19质量经济性19质量经济性原理196质量20管理原则21实施232/599.6中所用的 DMAIC 业绩改进模型25定义 测 量 分 析 改 进 控 制10.6管理的计划和实施26实施条件26管理三部曲26测量阶段32测量业绩并描述过程32数据的收集36验证测量系统37测量过程能力37分析阶段38收集并分析数据39提出并验证假设40确定决定因素41附件:a.6管理中几个常用指标43偏差 43过程能力 PC 与过程能力指数 Cp：43长期过程能力指数与短期过程能力指数44单位产品的平

3、均缺陷数 DPU45每个机会的缺陷数 DPOM 与百万个机会的缺陷数 DPMO45流通合格率 RTY45b.六西格玛相关术语4711.6活动中经常会遇到的障碍48缺少激励机制48评审与授权不足48推动与拉动48财务支持48形式主义或者仅仅使用 6的一些工具49来自部门间的壁垒或人为的抵触49开源与节流并存49必要的投资49附 1:6in Motorola51附 2:常见问题解答613/591.1.质量管理水平的四个等级与其管理特征与质量业绩质量管理水平的四个等级与其管理特征与质量业绩质量管理水平质量管理水平主要管理特征与绩效主要管理特征与绩效第第一一级级检检验验级级管理特征：管理特征：通过检验

4、保证质量；缺乏质量意识和专业知识；对质量的要求仅限于废品率和返工率；高层管理层不参与质量活动，通常只介入重要顾客意见的处理过程；质量管理职能与其他职能分离，几乎由质量保证部独立负责产品质量。质量与可靠性技术的应用：质量与可靠性技术的应用：主要应用检验技术；在生产过程中应用了有限的预防措施，只占质量成本的 13%；不了解使生产过程稳定的措施方法。质量业绩水平：质量业绩水平：平均缺陷率：4,800 ppm（即 0.48%注：ppm 百万分之缺陷率）废品率：5%返工率：3%过程能力指数 Cpk：没有测定第第二二级级质质量量保保证证级级管理特征：管理特征：质量保证活动贯穿于企业的整个生产过程，注重生产

5、过程的稳定性，但在产品开发和设计方面较弱；质量保证职能主要集中在与生产活动有关的方面，开发部门很少介入；对采购、生产和最终产品有较明晰的质量目标，但通常设立的质量目标要求不高；存在质量改进活动，如“质量小组”和“问题解决小组”等用于解决质量问题，但并不是企业文化的永久组成部分，所以就效果来说，不像第三、第四级那样有效；通常出了质量问题才着手解决，绝大部分质量问题由质量保证方面的专业人员来处理。4/59质量与可靠性技术的应用：质量与可靠性技术的应用：使用了基于数据的分析技术，如：Pareto 图、因果图、SPC、生产过程的风险分析等，但仅一般性地用于提高生产过程的质量；QFD、田口方法、实验设计

6、等“质量设计”的方法，没有系统地被采用。质量业绩水平：质量业绩水平：平均缺陷率：900 ppm废品率：3.1%返工率：2.7%过程能力指数 Cpk：1.33第第三三级级预预防防级级管理特征：管理特征：管理层认识到“设计”对质量的影响是至关重要的，注重开发阶段并投入大量人力物力提高设计质量，采用了“质量设计”和“预防措施”，以保证质量问题在“源头”得到根本解决；不仅生产和采购部门，而且包括开发部门都制定了高标准的质量目标；将质量职责授权到所有职能领域，中央质量保证部门转化为质量顾问的角色；引入“并行工程”的“跨职能工作组”方法，各个职能部门参与开发过程，使质量问题在源头得以解决。质量与可靠性技术

7、的应用：质量与可靠性技术的应用：大量地应用了质量设计的方法，如：QFD、田口方法、质量损失函数分析、实验设计、DFMEA、PFMEA、FTA、过程能力分析等；大量应用了预防性质量措施，如防错措施(Poka-Yoke)等；质量业绩水平：质量业绩水平：平均缺陷率：300 ppm废品率：1.5%返工率：1.7%过程能力指数 Cpk：1.675/59第第四四级级完完美美级级管理特征：管理特征：高层管理者设定了与其严格的质量目标，如：“零缺陷”。质量问题不可或缺地被列入高层管理者的议事日程；每一个职能部门和层次都制定了各自具体的质量目标，如果这些目标实现的话，产品即可达到“零缺陷”质量；70%80%的员

8、工，包括最高管理者，参与“质量改进”活动。质量改进活动成为日常工作的一个组成部分。质量改进不仅针对设计、生产等一线部门，而且扩展到所有部门；创造一种有助于质量提高的企业文化氛围，每一位员工都意识到“质量”对企业的重要性，并为之努力。这种企业文化氛围形成了对每一位员工的无形的激励机制；形成了跨职能的团队协作，以达到质量目标；形成核心流程：零缺陷生产与质量设计。质量与可靠性技术的应用：质量与可靠性技术的应用：质量与可靠性工程技术以与实现高质量的方法最大程度地被应用质量业绩水平：质量业绩水平：平均缺陷率：100 ppm废品率：0.8%返工率：PC（有时定义长期过程能力为过程性能）。可用样本极差 R

9、和标准差 S 来估计。（3）过程能力指数在以下三项假设成立的条件下定义过程能力指数36/59 过程受控，即过程的质量特性 X 的波动仅由正常波动引起。过程质量特性 X 服从正态分布 N（,2）（GB 4882-85，正态性检验）。规格限（LSL，USL）能准确表示顾客的要求：当过程平均不在规格限的中心，CP 不能真实反映过程满足顾客的要求，但能反映过程的潜在能力。因此，实际过程能力指数有：CPK也可以用以下公式计算：四、四、6 6管理的实施过程之二管理的实施过程之二-分析阶段分析阶段根据 S4模式，6管理实施的第一阶段，即测量阶段之后，即进入第二阶段，分析阶段。这个阶段需要对测量阶段中得到的数

10、据进行收集和分析，并在分析的基础上找出波动源，提出并验证波动源与质量结果之间因果关系的假设。在因果关系明确之后，确定影响过程业绩的决定因素，这些决定因素将成为下一阶段-改进阶段关注的重点。这一阶段应完成的主要任务是把握要改进的问题，并找出改进的切入点，即绩效结果的决定因素。这一阶段的主要工作可以用图 14 来表示。37/591.1.收集并分析数据收集并分析数据在测量阶段，已对过程业绩、产品特性等输出变量以与过程参数等输入变量进行了识别和测量。测量的目的是要充分利用这些数据，因此要制定好数据收集计划，计划中应包括数据收集的地点、具体收集方法、数据收集的人员等。此外，在收集数据时，应对数据进行审核

11、，以确保收集过程能遵循所规定的程序，并没有偏误。此时可应用实时的数据系统，记录并保存测量到的数据，也可应用数据收集单、数据检验单等形式收集数据。这些数据单都是在企业已得到广泛应用的工具。针对收集到的数据要利用一定的工具进行处理，以便更清晰、直观地分析数据，找出数据变化的趋势。此时常用的工具有坐标图、直方图等。数据收集之后，更重要的是要对数据进行观察、归纳和整理。在记录数据时，把数据变化记录在坐标图上的话，可以把握数据的动态变化情况，这样当问题发生的状态变化时，便能很快地察觉它，之后可以尽快找到原因，防止问题的大量扩散。利用坐标图的好处在于，能够把握变化的规律和趋势。坐标图可以自己设计、自已动手

12、制作，通过坐标图可以把握问题刚开始发生时，其变化是连续性还是离散性、可以观察数据的平均水平和离散程度。要把握偏差状态，可以采用直方图的形式。为了测定尺寸、质量、强度等特性的连续值是多少，发生频率是多少，可以把测定值的偏差围分成几个区间，用直方柱图形绘制出进入各区间的数据值，这即称为直方图。在解析实际的数据时，首先最重要的是按数据收集顺序（尽量是被测定的产品的制造顺序）制成直方图。从图中可以了解到是否存在特殊趋向和怪异现象、变化点、异常值等。当这些特殊情况不存在时，可以用来了解总的偏差是什么状态，与赋予的规格（标准偏差）比较，其偏差程度如何。直方图示例见图15。38/59应用这些工具可以在收集数

13、据的基础上把数据更形象化的表示出来，为进一步的分析和寻找波动源打下基础。2.2.提出并验证关于波动源和因果关系的假设提出并验证关于波动源和因果关系的假设掌握了数据（特性）的偏差状态之后，要对其有所改进，首先要了解哪些因素会造成其波动，即哪些因素是这一特性的波动源。影响特性值的因素会有很多，此时可用头脑风暴法找出所有的相关因素。通过头脑风暴法可得出多个影响因素，此时要对这些因素进行理整，并进行一定的合并、归纳和分类。确定并解释这些因素间的关系以与因素与结果之间的关系将有助于问题的解决。此时可用一种目前应用较为广泛的工具-因果图。图中的箭头处是待改进的特性症状，类似鱼刺的箭线分支上列出的都是影响因

14、素，每一条大鱼骨上列出的都是可归为同一类别的影响因素。通常我们会从操作者、机器、材料、方法和环境等五大因素类别考虑。因果图示例可见图 16。此外，也可应用关联图形式整理这些影响因素。关联图是以问题的现象为中心进行排列的，在现象的四周列出影响因素，进而在这一因素的四周再列出其他影响因素。通过如此反复地列出影响因素，逐步揭开之间的因果关系。关联图示例见图 17。39/59通过因果图和关联图找出因果关系之后，要确认这种关系是否正确，是否找到了真正的原因，还需要通过各种检验才能得到证明。常用的验证方法和工具有回归分析和散布图等。回归分析可分为一元回归和多元回归，通过回归分析，可以找出特性结果与影响因素

15、之间关系的密切程度，即相关系数。可以通过相关系数来判断在给定的显著性水平下，特性结果与影响因素之间的相关程度，以判断我们提出的因果关系是否准确。结果与因素之间的关系还可以用更形象的方式加以表述，如散布图可以把因素值作为横坐标，特性值作为纵坐标，取相对应的数据绘制在散布图上，这样可以通过图形把握两者之间的关系。散布图示例见图 18。通过应用上述工具，可以找出影响特性结果的波动源，并找出和确认波动源与特性结果之间的因果关系。3.3.确定过程业绩的决定因素确定过程业绩的决定因素找出影响因素和因果关系后，还要确定哪些是关键的少数因素。解决问题时应该把握重点指向，也就是说，要集中力量改进那些能够产生明显

16、效果的因素。排列图是进行这一步骤时常用的一种工具。排列图的全称是主次因素排列图，也称为Pareto 图，它主要基于帕累托原理，该原理是 Vilfredo Pareto 提出的。排列图分析能帮助人们确定这些相对少数但重要的因素，以使人们把精力集中于这些问题的改进上。它是用来寻找影响产品质量的各种因素中主要因素的一种方法，由此来确定改进的切入点。排列图示例见图 19。40/59除排列图外，相关系数的大小也是把握主要影响因素的重要依据。前面我们已经通过回归分析得出了影响因素与特性结果间的相关系数，通常我们会从相关性强的因素着手，力求取得效果明显的改进。在 S4的分析阶段，除上面介绍的方法和工具外，较

17、常用的工具技术还包括多变量图、箱线图、假设检验和方差分析等。参考文献参考文献1跟上世界管理潮流 开展 6 西格玛管理邓绩质量2000 年第 1 期26管理-企业追求卓越的有效途径王金德质量1999 年第 1 期3Six Sigma LeadershipJuran Institute.Inc.1999附件 a:6 6 管理中几个常用指标管理中几个常用指标1 1：这是一个希腊字母，用来度量质量特性波动大小统计单位，在统计学中称为标准差。：这是一个希腊字母，用来度量质量特性波动大小统计单位，在统计学中称为标准差。我们知道任何一个质量特性 X 总是有波动的，这种波动是随机的，时隐时现，时大时小，时正时

18、负。但是当我们大量观察了同一质量特性时，隐藏在随机性后面的统计规律性就会显现出来，这就是 X 的概率分布。在一个特性的概率分布中，有两个重要的特征量，这便是随机变量的均值与标准差。随机变量的均值（统计中记为 E(X)）常用希腊字母表示，随机变量的取值与均值的差，称为偏差，反映了波动，由于这种偏差也是随机的，为避免正负抵消，用它的平方的均值（统计中记为Var(X)=E(X-E(X)2）来表示其大小，称为方差，记为，方差的算术根便是标准差，记为。2 2过程能力过程能力 PCPC 与过程能力指数与过程能力指数 CpCp：41/59（1）过程能力是指过程加工质量方面的能力。这种能力表示过程稳定的程度，

19、在过程受控时，特性服从的分布是正态分布。过程的稳定性可以用标准差来度量，越小，过程越稳定，过程能力接越高。由于在受控过程中，特性值有 99.73%散布在(-3，+3)，因此将过程能力定义为：PC=6（2）过程能力指数是用来度量一个过程满足顾客要求的程度。顾客的要求可以用规限来表示。顾客对规的要求可以是双侧的，即要求在 X 在（LSL，USL）。若记规限的宽度为 T=USL-LSL，规的中心为 M=（USL+LSL）/2，当规中心 M 与过程中心重合是，定义过程能力指数为顾客要求与过程能力之比：有时顾客的要单侧的。如果顾客要求 X 必须大于 LSL 时，就定义下过程能力指数为：如果顾客要求 X

20、必须小于 USL 时，就定义上过程能力指数为：在顾客的要双侧规限时，过程中心不一定与规中心 M 重合，那么这时实际的过程能力指数用 Cpk表示：Cpk=minCpU,CpLCpk的其它计算公式有：其中=|M-|是中心的偏移，K=2/T 是偏离度。由于，因此 Cp也称为潜在的过程能力指数。（3 3）长期的过程能力指数与短期的过程能力指数）长期的过程能力指数与短期的过程能力指数：在实际中上述涉与的参数与常常是未知的，需要从过程中抽取数据获得它们的估计。在短期的过程能力指数中，可以从短期获得的数据来估计。譬如在一个稳定的过程中每隔一定时间从生产线上连续抽取一个 n 产品测定其特性值，从中可以计算它的

21、平均值，极差 R（或标准差 s），如果工抽取了 k 组，那么可以得到 和的估计如下：这里。上面的 d2与 c4是一个修偏系数，他们与 n 有关，可以查表得到长期过程能力指数也称为过程性能指数，记为 Pp相应的有 Ppk，PpU，PpL），只是其中的和的估计改变了。将长期收集的所有数据看成为一个样本。它的样本很大，常有几百、几千个。若记总的数据个数为 N，那么记其平均值为，样本标准差为 s，可以直接用它们来估计和：其中 s 无需修正，因为样本量很大，要注意的估计在长期数据场合已不能用平均极差或平均标准差估计了。规限所包含的个数与不合格品率的关系：42/59在过程稳定时，若给出了规限，过程的平均与

22、标准差后，我们可以通过查正态分布表，获得不合格品率。这里给出一在不同的质量水平下对照表-每一百万个产品中的不合格品数。设规限为（LSL，USL），规限的宽度为 T，规的中心为 M，过程的均值为，标准差为。不合格品率(ppm)T/2 包含的个数M=|M-|=1.513174006977002454003087333270066803463621050.5723360.0023.43.3.单位产品的平均缺陷数单位产品的平均缺陷数 DPUDPU设 X 表示单位产品上的缺陷数，那么它服从泊松分布，其平均值常用表示，而在一些文献上称它为 DPU，表示的是单位产品上的平均缺陷数。此时合格率为：P（X=0）

23、=e-DPU因此要提高合格率就要降低 DPU。4.4.每个机会的缺陷数每个机会的缺陷数 DPOMDPOM 与百万个机会的缺陷数与百万个机会的缺陷数 DPMODPMO一件产品上有 10 个位置可能产生缺陷，并且每个位置上最多出现一个缺陷。此种位置称为一个机会（opportunity）。如一块印刷电路板上有 50 个焊点，那么虚焊、漏焊、焊锡过多等缺陷只能出现在这 50个位置上，这 50 个位置就是 50 个机会。又如护士在病房里护理病人，早、中、晚三次送药片，输药水、记录体温等方面可能发生差错。这些方面就是缺陷可能出现的机会。假如一个产品（或一项服务）有 10个机会，可用 10 个长方格表示机会

24、，缺陷可用“”表示。若抽取 60 个这样的产品共发现 18 个缺陷，每个机会的（平均）缺陷数定义为若把 DPO 乘以 106 就得每百万个机会的缺陷数（DPMO）为DPMO=0.03106=3000043/595.5.流通合格率流通合格率 RTYRTY由于在生产线上每一工序都可能产生缺陷，一些缺陷可以通过返工修复成为合格的，因此最终的合格率不能反映中间工序返工所造成的损失。因此提出了流通合格率的概念。流通合格率指每一工序合格率的乘积，用 RTY 表示，或者用 YRT表示。譬如，一个产品有 8 道工序，其中第二道工序的合格品率为 0.955，第五、第八道的合格品率分别为0.97，0.944，另外

25、五道工序无不合格品，则该产品的流通合格率为RTY=0.9550.970.944=87.4%44/59附件 b:六西格玛相关术语六西格玛相关术语术语 英文展开中文*BPRBusiness process reengineering业务流程再造*SIPOCSupplier Input Process Output Customer六西格玛工具之一*DPMODefeats Per Million Opportunities每百万机会的缺陷数*QFDQuality Function Deployment质量功能展开六西格玛工具之一*FMEAFailure Model Effect Analysis失效

26、模式与后果分析*MSEMeasurement System Evaluation测量系统分析*SPCStatistics Process Control统计的流程控制*VOPVoice of Process流程之声六西格玛工具之一*DOEDesign of Experiment试验设计六西格玛工具之一C&E MatrixCause and Effect Matrix原因结果矩阵六西格玛工具之一*VOCVoice of Customer顾客之声*COPQCost of Poor Quality低质量成本*CTQCritical To Quality 关键质量特性*ERPEnterprise Re

27、source Planning 企业资源规划*KPIVKey Process Input Variable流程关键输入变量*KPOUKey Process Output Variable流程关键输出变量*SOPStandard Operation Procedure 标准作业程序*6MMan,Machine,Material,Method,Mother Nature,Measurement人，设备，材料，方法，自然环境，测量*SubSub-Process子流程*Micro微观的*KANO 满意度分析模型45/5911.611.6活动中经常会遇到的障碍活动中经常会遇到的障碍现在学习和推动 6的热

28、潮正在我国三资企业或部分国有大中型企业中掀起。越来越多的企业开始关注 6,而有些企业则处在观望中。无论如何这对提高企业的质量和竞争力是有好处的。但是应该看到，企业的高层领导在决定推进 6之前必须对 6有一定的了解和必要的思想准备。因为任何改进活动的进行都不会是一帆风顺的，尤其是 6具有自上而下的特点，高层领导是否有彻底执行 6的决心，对成功与否至关重要。在已经推行 6的企业中，有哪些成功或失败的教训呢？1 1 缺少激励机制缺少激励机制企业培养出来的合格黑带需要很高的成本，如果充分利用他们的知识和才能，可以为企业带来非常可观的效益。尤其在我国目前的状况下，6专业人才奇缺，所以企业的人力资源部门应

29、为他们合理地规划发展前景并制定合理的激励机制。如果企业培养了很多黑带，然而他们没有得到充分的重视或重用，使他们看不到希望，人才流失就会成为严重问题。2 2 评审与授权不足评审与授权不足实施 6不是喊口号或者搞运动，需要实际的效果。仅仅培训了人员和选择了项目是远远不够的。在项目执行过程中，BB、GB 们会遇到许多问题。比如缺少时间、缺少资金投入、缺少其他部门的配合、缺乏工具和方法的指导、没有得到主管领导的充分支持、改善措施受到流程使用者的抵制而无法实施等。因此需要足够的授权、监督跟踪和指导。否则虎头蛇尾甚至一无所获的现象是在所难免的。这样的经验教训已经很多。评审工作应该是由 Champion 来

30、完成的。没有不成功的 BB、GB，只有不成功的 Champion。3 3 推动与拉动推动与拉动根据现代科学的管理方法，要求将公司的整体经营目标分解到各个部门，进而具体到每个人，即目标管理，以此作为绩效考核与晋升的依据。反过来说，每个人和每个部门的绩效指标都达到要求，公司的整体经营目标就能完成。为了完成这些指标，往往就需要有科学的、开拓创新的方法，将流程合理化，提高46/59效率，降低成本。以这种需求拉动 6实施才能将被动执行变成积极主动的行为。否则靠以往推动某项活动或运动的传统方法只能作表面文章4 4 财务支持财务支持6活动的开展需要财务部门的大力支持。无论在项目的选择还是结束过程都需要财务方

31、面对项目经济效果客观的评估。效益评估容易产生两种误区：过于苛刻或过于宽松。评估过于苛刻的危害是改善效果得不到体现和承认，打击了 BB、GB 的改善活动积极性，使他们没有成就感，失去持续改善的动力。过于宽松的结果是片面夸大 6的效果，失去真实性。此外，财务评估的与时性也很关键。在项目选择初期如果没有得到经济效果的确认，改善后期可能会发现 BB、GB 们历尽辛苦改善的项目几乎没有任何经济效果，白白浪费了人力、物力和财力资源。5 5 形式主义或者仅仅使用形式主义或者仅仅使用 6 6的一些工具的一些工具目前很多企业的 CEO 们都认识到改革的重要性，也听说过 6方法在 GE 公司得到很好地发挥和运用，

32、并获得成功，它能帮助企业达到突破性的效果，于是当作又一次质量运动，跟风似地上了 6。但是由于对6理念和推进方法缺乏必要的认识，6活动成为质量部门的工作，针对局部的问题用 6工具进行改善。结果发现效果远远不与当初想象中的那么好，于是认为 6不适合自己公司，又在追寻另一条途径。6 6 来自部门间的壁垒或人为的抵触来自部门间的壁垒或人为的抵触众所周知，6的实施不仅局限于质量部门，而是自上而下，在整个企业围推动的活动。任何变革都不会是一帆风顺的，因为常常会触与到个别人的利益，比如工作的舒适程度降低、工作量和难易度增加等等。并且变革会逐渐打破部门间的壁垒，更多的横向联合使流程更趋于合理。然而一些人为的障

33、碍和抵触会时有发生，提高人员的认识，强调改革的目的性变得更重要了。7 7 开源与节流并存开源与节流并存6活动的另一个误区是只关注节流，而忽视了开源。众所周知，6要提高产品或服务的质量。受传统的质量管理思想影响，人们通常认为提高质量的同时必然会使成本增加，为了找质量与成本的平衡点，无须追求 6，3或许正合适。这种观点在现在看来是非常落后和不具有竞争力的。事实上随着产品或服务变差的减少，质量成本 COPQ 会大幅度地下降，因为废品、返工、检验等非增值部分都降低了。退一步说，即使有一些资金的投入，如果能够带来更多的效益，远远超过初期投入，又何必固守节流呢？8 8 必要的投资必要的投资47/596是科

34、学和严谨的方法，在流程改善方法论的同时，运用了大量统计工具。不大可能“自学成才”，在活动初期需要进行大量的人员技能培训,具体操作时可送员工外训,引进专业人员(外部/外公司现有的BB 等),当然也可借助专业咨询公司的帮助。总之,这是一项高回报率的投资项目。关键问题是如何去推动并具体实施项目的改进工作。目前，尽管人们对 6法可以在多大的围应用有不同意见，但对这种由数据推动的方法会在什么地方出错却取得了相当程度的共识。比较一致的看法是，“我们必须将正确的方法用于恰当的问题”。正如哈默公司（迈克尔哈默自己的咨询公司）的一位咨询顾问指出的，现在我们需要的是“将 6管理的定义延伸，把流程再造与流程管理结合

35、起来。”该公司提出了 6法的以下几种“不宜”，很有启发意义：不宜过分吹嘘，以为 6法是万能的。不宜将其作为改进绩效的唯一工具。不宜同时实行一大批互不协调的 6项目。不宜让 6成为某个自主的集团/组织单独控制的领域。48/59附 1:6 6 SigmaSigma inin MotorolaMotorolaI)6 Sigma的历史在 70s 年代，Motorola 面对日本严峻的挑战，其主席 Bob Galvin 决定在品质上改善，来迎战日本高品质的挑战。在 1981年，他要求其产品必须在五年有 10 倍的改善。於 1987 年，Motorola 建立了6 Sigma的概念，基於统计学上的原理，6

36、Sigma代表著品质合格率达 99.9997%或以上。换句话说，每一百万件产品只有 3.4 件次品，这是非常接近零缺点的要求。6 Sigma计划要求不断改善产品、品质和服务，他们制定了目标、工具和方法来达到目标和客户完全满意(TotalCustomer Satisfaction)的要求。在过程上他们提供了黑带(Black Belt)和绿带（Green Belt）的有经验工程人员和顾问推行整个计划，并成为品质改善的先锋。Motorola 的 七步骤方法（Seven-Step Method），不断改善（Continuous Improvement）和客户完全满意（Total CustomerSat

37、isfaction）都是取材自 TQM（全面优质管理概念）。他们提出新设计文化，简化生产步骤，采用机械臂、通用网络等来达到他们 5九(99.999%)品质要求。1989 年，Motorola 更成功取得Motorola Baldnige National Quality Award奖项。1989年，BobGalvin又提出另一个十倍品质改善的要求，并於1991年完成。自1981年起，Motorola已录得1000倍(1000:1)的品质改善。其他公司，譬如 Boeing,Caterpllar,Corning,General Electric,Digital Equipment 和 IBM 等公

38、司都采用6 Sigma方法去改善品质。Motorola 其中一个成就就是把以前3 Sigma（合格率为 99.73%）的品质要求提高至6 Sigma。他们把传统合格率百份比的要求改变为百万份比或亿万份比。II)何谓6 Sigmaa)Sigma 的解释Sigma的定义是根据俄国数学家 P.L.Chebyshtv(1821-1894)的理论形成。根据他的计算，如果有 68%的合格率，便是1Sigma（或 Standard Steviation），2Sigma 有 95%的合格率，而3Sigma 便达至 99.73%的合格率。合格率合格率 YieldYield(%(%)次品於一百万分之机次品於一百万

39、分之机会会 DPMODPMO（DefectDefect perperMillionMillionOpportunitiesOpportunities）SigmaSigma流行年代流行年代QualityQuality StandardsStandardsacceptedacceptedinin PeriodsPeriods6.6893320008.4559154500.12510.568944000.2513.038697000.37515.878413000.519.088092000.62522.667734000.7526.5957340500.87530.85691500135.4356

40、456501.12540.135987001.2545.0255497501.375505000001.554.9754502501.62559.874013001.7564.5653543501.87569.1530850021970s73.4052659502.12549/5977.342266002.2580.921908002.37584.131587002.586.971303002.62589.441056002.7591.545845502.87593.326680031980s94.79521003.12595.99401003.2596.96304003.37597.7322

41、7003.598.32168003.62598.78122003.7599.1288003.87599.3862004Early 1990s99.56543504.12599.730004.2599.79520504.37598.8713004.599.919004.62599.946004.7599.964004.87599.9772305Mid 1990s99.9821805.12599.9871305.2599.992805.37599.997305.599.9976723.355.62599.9983316.75.7599.99910.055.87599.999663.462000s在

42、 70 年代，产品如果达到 2 Sigma 便达到标准。但在 80 年代，品质要求已提升至 3 sigma。这就是说产品的合格率已达至99.73%的水平，只有 0.27%为次货。又或者解释为每一千货产品只有 2.7 件为次品。很多人以为产品达至此水平已非常美满。可是，根据 Evans 和 Lindsay 提出，如果产品达到 99.73%合格率的话，以下事件便会继续在美国发生：每年有 20,000 次配错药事件每年有超过 15,000 婴儿出生时会被抛落地上每年平均有 9 小时没有水、电、暖气供应每星期有 500 宗做错手术事件每小时有 2000 封信邮寄错误虽然合格率已达到 99.73%的水平

43、，但相信各位读者对以上品质要求并不满意。所以有很多公司已要求6 Sigma的品质管理。就是说其品质要3 Sigma的一倍。其合格率为 99.99966%（Motorola 所谓的 5九了），每一百万种产品中只有3.4 件是次品（非常接近零缺点要求）。相比之下，3 Sigma 容许在 1 百万件产品中有 2700 件次品。事实上，日本已把 6 Sigma成为他们品质要求的指标。50/59b)6 Sigma的计算方法其实6 Sigma是有别於 1920 年代 Bell 研究所的研究员 Walter A Shewhart 发展的品质管制表的概念。它是根据(Cp)Process Capability

44、Index 而定出其关系的。但是如果要达到 6 Sigma，Cp 必须达到 2。其实，根据The Six Sigma Way一书注解 3 的公式，可以很简单便算出其结果。根据 PPM 的结果，在换算表中便可得知是否已达到6 Sigma的要求。c)品质改善的发展一九二年代，Bell 研究所的研究员，Walter A.Shewhart 根据统计学方法发展出品质管制表（ControlChart）的概念。他的同事，W.Edwards Deming 把此方法在战後的日本发扬光大，从而制定了日本产品商品质要求的路向。五十年代便发展了 AQL（Acceptable Quality Level），AOQL（A

45、verage Outgoing Quality Level）和 LTPD（Lot Tolerance PercentDefective）等方法。六十年代，由於联在太空发展上较美国成功，美国国防部提出零缺点的管理要求。他们以为如果工人能保证生产可达到零缺点，品质便有保证。一九八七年，影响各行各业的 ISO9000 出现。在品质管理上，它是一个很好的制度。可是，这些文件管理只产生官僚化现象。这制度只可以保证现有品质要求，但在产品不断改善(Continuous Improvement)方面，并没有什麽贡献。其实在八十年代至九十年代，亦倡行全面优质管理方法（Total Quality Manageme

46、nt），其方法是不断改善品质，以达到零缺点的梦想。在西方国家，有几位品质管理专家对国际品质管理有异常重大的影响，其中佼佼者有戴明（W.Edward Deming）、朱兰（Joseph H.Juran）、哥斯比(Philip Crosby)等。过去十多年来，西方国家的大企业若考虑推行品质改善计划，差不多都一定会参考这些大师的著作，甚至聘请他们为顾问。特别在日本，Deming 和 Juran 皆有异常崇高的地位，以 Deming 为名的Deming Award（戴明品质奖），至今仍是日本品质管理的最高荣誉。51/59可是，当时 Juran 提出的品质成本曲线理论(Costof Quality)，在

47、八十年代已备受挑战。（见图一）他以为当品质改善至某一程度时，就算再大量增加资源改善，其效果是不明显的。所以所谓零缺点是不切实际的理想。当时亦流行当品质达到某一围，便算合格。其理论正如射龙门一样，若足球射在方格，便取得一分（见图二与三）。由於科技进步，各类仪器能够取代人手，发挥防止次品出现的机会。一个突破性的品质成本曲线出现（见图四）。如果在预防和检定增加资源方面，零缺点理想是可以达到的。再加上当时日本一位品质管理专家 Taguchi 推翻射龙门的品质要求理论，他提出产品品质要在某一点的中线位置，高於或低於此点便代表成本上升（检查、测试、翻工等），并代表增加客人的不满（见图三）。其他品质管理专家

48、，如 Ishikawa,Kaizen 等都抱著同一理念。在品管理论上，当时的品质管理大师都以为通过品质圈（QualityCircles），品质控制与保证和各级员工训练和参与等，便能达到全面优质管理的效果。经过十多年的努力，除了 Xerox 的例子比较突出外，其成就并不显著，考其原因，正如PeterS.Pande 在TheSixSigmaWay一书提出注解 1，全面优质管理概念缺乏有经验的管理层由上而下推行。最致命的是缺乏明确目标来推行，他们不知道怎样才能达到目标。所以很多时候他们定位错误，引致浪费资源。全面优质管理的努力并不是白费的，Motorola 在一九八七年提出的Six Sigma品质管

49、理方法，是建基於全面优质管理并加以改善。他们不断改善(ContinuousImprovement)，七步骤方法（Seven-Step Method）和客户完全满意(TotalCustomer Satisfaction)等都是取材自全面优质管理(TQM)概念。Motorola 在口号上加上6 Sigma的产品要求目标，并利用黑带(Black Belt)的有经验管理人员来推行。Motorola 和 General Electric 便是典形的成功例子，亦引发其他公司学习。与此同时，不少有关6 Sigma的书本、文章在互联网上出现。再加上不少品质顾问公司宣扬与提供6 Sigma管理的服务，可谓百花齐

50、放，一时无俩。可是，6 Sigma的成功亦引来不少敌人，如 Thomas Pyzdek 的Motorolas Six Sigma Program 和 Arthur M.Schneiderman的Question:Whenis Six Sigmanot Six SigmaAuswer:Whenits the Six Sigma Metric!一文都质疑 Motorola 在统计学上的偏差。根据他们的计算，6 Sigma 代表每一亿个产品只有 2 个次品。Motorola 所谓的 6 Sigma 可能只达到 4.5Sigma而已。在本质改善方面，6 Sigma 并不代表终极，8Sigma、10Si