六西格碼基礎培訓課件

六西格碼基礎培訓QuestionsQ1-DMAIC是代表什么的?Q2-Sigma(σ)是什么?Q3-6sigma是什么?Q4-為什么引用6sigma?Q5-6sigma的實際意義?Q6-DMAIC各階段的目的?Q7-需要哪些統(tǒng)計學基本知識?

Define定義

Measure測量

Analyze分析

Improve改善

Control控制推行6sigma項目所經歷的五個階段DMAIC什么是Sigma(σ)?

舉例：我們的涂布工序生產過程中是將漿料涂在銅箔上，假設設定長度為788mm。當我們完成1000個產品后，測量每個產品長度，并將測量結果以直方圖形式表達，我們將會得到下列結果：6Sigma的定義Sigma是一個統(tǒng)計單位的量度，它能反映過程能力。Sigma的量度與每單位次品，PPM次品及失敗的機會率相關。什么是6Sigma(6σ)?

如果產品規(guī)格是10±0.5mm，陰影部分便是不符合規(guī)格的產品。如果制程平均值是9.8mm，偏離了目標值，不符合規(guī)格的產品數(shù)量便會增加。

如果標準差值減少，不符合規(guī)格產品數(shù)量便會減少。

相對來講，將平均值（u）調整至接近目標較為容易，真正的挑戰(zhàn)是降低標準差（σ）。什么是6Sigma?3Sigma的過程：目標值與規(guī)格之間可放進3個標準差6Sigma的過程：目標值與規(guī)格之間可放進6個標準差變異是我們的敵人降低產品缺陷是我們的焦點,6sigma是我們的目標.表現(xiàn)目標3Sigma93.32%過去4Sigma99.379%現(xiàn)狀5Sigma99.9767%中期6Sigma99.99966%長期以上包括mean值有1.5σ漂移.3Sigma過程和6Sigma過程

一個有35個步驟的過程，如果只有3Sigma的質量水平，每個步驟的良率是93.32%，(加上過程從目標值漂移1.5Sigma)，最終良率只有8.9%。

0.9332*0.9332*…*0.9332=0.089(最終產量）一個有35個步驟的過程，如果只有6Sigma的質量水平，每個步驟的良率是99.99966%，(加上過程從目標值漂移了1.5Sigma)其最終良率是99.988%。

0.9999966*0.9999966*…*0.9999966=0.99988(最終產量）6Sigma是一種營運策略6Sigma營運策略的目標是在每個方面都盡量減少錯誤從制造到交付從給供應商付款到出發(fā)票給客戶從聘用員工到績效考核幾乎是面面俱到作為營運策略，6Sigma可以幫助公司保持競爭優(yōu)勢6Sigma是:

愿景理念載體進取的目標指標（測量的標準）方法關注客戶突破性改善持續(xù)改善全員參與6Sigma實際意義3.8Sigma每小時遺失20000起郵件每天15分鐘不安全飲用水每周5000例失誤的外科手術每天兩次延誤或提前的飛機降落每年200000次藥品處方的錯誤每月7小時的電力供應中斷6Sigma每小時遺失7起郵件每7個月1分鐘不安全飲用水每周1.7例失誤的外科手術每5年中1次延誤或提前的飛機降落每年68

次藥品處方的錯誤每34年中1小時的電力供應中斷目前工業(yè)的一般水準在何處？

稅款通知單（140000PPM)餐館賬單醫(yī)生處方工資單處理定單制訂分類賬憑證發(fā)送電報采購原材料批量退貨率航空公司行李托運平均水平公司最優(yōu)級內陸航線班機失事Sigma等級6Sigma過程-DMAIC改善策略和方法。

過程改善過程再設計定義確定問題識別特殊的或常見的問題點確定要求定立目標/改變觀點設定目標澄清范圍和客戶要求測量驗證問題/過程針對要求測量績效提煉問題/目標收集過程效率數(shù)據測量關鍵步驟/輸入

分析作出對原因的假設確定最優(yōu)方法確定重要的少數(shù)根本原因評估過程設計驗證假設增值/非增值

瓶頸，中斷

其它途徑改善開發(fā)消除根本原因的方法設計新的過程檢驗解決方案挑戰(zhàn)假設標準化解決方案，測量結果瓶頸，中斷

工作流原則

實行新的工藝，結構，系統(tǒng)控制建立標準方法以維持績效制定措施并評審以維持績效必要時糾正問題必要時糾正問題DMAIC路線圖6SigmaDMAIC策略概括圖6Sigma項目以關鍵營運過程的改善機會為目標，由全職黑帶實施定義機會（項目章程）測量癥狀、結果（目前狀況）分析問題、原因（根本原因）改善績效水平（解決方案）控制KPIVs（保持成果）QFD項目策劃和管理工具CTQ財務分析因果矩陣SIPOCVOC過程圖QC七工具因果關系分析腦力激蕩能力分析測量系統(tǒng)分析中央極限定理FMEA多變量分析假設檢驗正態(tài)檢驗均方差分析ANOVA非參數(shù)檢驗相關性分析回歸分析全因子DOE中央點部分因子分析障礙田口設計多線性分析表面反應分析EVOP統(tǒng)計制程控制預先控制圖其他控制圖防錯可視化控制組織學習系統(tǒng)思考

高層支持及責任感；6Sigma體系架構；財務核算；客戶焦點數(shù)據驅動分析；6Sigma指標；獎勵和認證；文化、行為改變；關鍵群體；全面文化；行為改變；共同語言；變革管理6Sigma焦點關鍵過程輸出變量關鍵過程輸入變量（KPOV)（KPIV)

如果我們很好的控制了X，為什么我們還要持續(xù)測試和檢查Y?YX1…XNDependent相關的Independent獨立的

Output輸出Input-Process輸入-過程

Effect結果Cause原因

Symptom現(xiàn)象Problem問題

Monitor監(jiān)測Control控制為實現(xiàn)成果，我們應關注Y或者X?

關注X而不是象以往一般關注YY=F(X)如何利用關鍵輸入變量關鍵少數(shù)正確（符合規(guī)格要求）無缺陷KPIVKPIVProcessKPOVCTQKPIV以統(tǒng)計方法來確定輸入與輸出的關系管理好輸入自然會獲得良好的輸出問題？σ：標準差

u:均值COPQ:不良質量成本；D-M-A-I-C過程Y=F(X)我們應該關注Xs!我們了解多少SixSigma的語言？CriticaltoQualityCostofpoorquality6Sigma術語SixSigma關鍵術語和概念1基本關系方程式Y=f(x)2關鍵（質量、成本、交貨期）＝滿意度CT's(Quality,Cost&Delivery)3關鍵輸入變量/關鍵輸出變量KPIV's&KPOV's4長期/短期績效（偏移和飄移）LongTerm&ShortTerm5潛在最佳值Entitlement6單位缺陷率DPU7機會Opportunities8每百萬機會中的缺陷DPMO9隱蔽工廠HiddenFactory10直通率RolledThroughputYield1.基本關系方程式

YX1…XNDependent相關的Independent獨立的

Output輸出Input-Process輸入-過程

Effect結果Cause原因

Symptom現(xiàn)象Problem問題

Monitor監(jiān)測Control控制管理好輸入可以得到好的輸出2.對什么重要（CT’s)

內部角度客戶角度

缺陷質量成本價格周期時間交貨期傳遞函數(shù)Y=F(X)3、關鍵過程輸出和輸入KPOV’s&KPIV’sKPOV=一些對過程成功或用戶滿意最為重要的輸出變量；KPIV=一些對過程重要的輸出有顯著影響的輸入變量；輸入材料控制設備要求4、長期與短期績效過程：“一組輸入可獲得一個期望的輸出結果”結果顯示了過程是否成功；LotALotB變化是由短期過程中心開始逐漸偏移?？赡苡蓽囟鹊母淖?、模具的磨損、污染的堆積等因素引起；LotCLotD變化在某個時間點上突然由一側變化到另一側。通常是由原材料批號變化、設備的切換、或輸入參數(shù)有意識地變化等所引起。5、潛在最佳值短期績效90%良率長期基線70%良率潛在最佳值：過程運行的時間周期內，過程處于最佳狀態(tài)的能力；換言之，在現(xiàn)有條件下過程所具有的最佳運行能力；6、7、8、SixSigma指標：DPMO與DPPM

第一天第二天第三天＝出現(xiàn)缺陷的機會

DPPMDPUDPMO第一天6666662.3466667第二天6666662.0400000第三天10000001.0200000雖然第一天和第二天的DPPM水平相同，但實際上從DPMO水平來看，第一天的情況比第二天稍微嚴重一些。只看DPPM水平可能隱藏實際發(fā)生的情況，第二天實際比第三天更高。9、隱蔽工廠10、總過程合格率RTY&傳統(tǒng)合格率來自于供應商的元件（合格率95.5%）生產合格率97%裝配合格率94.4%RTY=0.955*0.97*0.944=87.4%S1S2S3S4S5S6S7S8S910095不合格品2個返工1個清潔5個缺陷5個CTQCTQCTQCTQ1、在檢查點S2發(fā)現(xiàn)2個缺陷（不合格品）2、在檢查點S5發(fā)現(xiàn)1個缺陷（返工）3、在檢查點S7發(fā)現(xiàn)5個缺陷（清潔）這些都被隱蔽工廠消化了！?。≡谶^程結束處檢查發(fā)現(xiàn)5個產品不合格，因此傳統(tǒng)合格率=95/100=95%改善策略（DMAIC)焦點定義選擇產品或過程主要特徵，如客戶YY

為Y確定表現(xiàn)標準Y

為Y確認測量系統(tǒng)Y測量為Y建立過程能力Y

為Y確定改善目標Y

確定Y變異的來源x1,x2,…xn分析

篩選導致Y改變的潛在原因及確定少數(shù)關鍵xi

在少數(shù)關鍵xi間確定變量關系少數(shù)Xi改善在少數(shù)關鍵Xi建立運作公差少數(shù)Xi

為Xi確立測量系統(tǒng)少數(shù)Xi控制確定能力以控制少數(shù)關鍵Xi少數(shù)Xi

為少數(shù)關鍵Xi推行過程控制系統(tǒng)少數(shù)Xi找出關鍵的過程輸入變量（KPVIs)

縮小輸入變量的范圍，識別最重要KPIVsProcessMap測量30-50KPIVsC&EMatixandFMEAGageR&R,Capability10-15KPIVsMulti-VariStudies,Correlation分析8-10KPIVsT-Test,MANO,ANOVAScreeningDOE's改善4-8KPIVsDOE's,RSMQualitySystems控制3-6KPIVsSPC,ControlPlans優(yōu)化的過程關鍵的KPIVs

杠桿原理：重要的只是少數(shù)，不必要的太多6Sigma工具的基礎數(shù)據是用作分類、描述、改善、控制

不同的分析水平：

1.我們只用經驗，不用數(shù)據

2.我們收集的數(shù)據只看數(shù)字

3.我們組合數(shù)據以作圖表

4.我們用樣本數(shù)據的描述統(tǒng)計

5.我們用樣本數(shù)據推理統(tǒng)計你現(xiàn)在在哪一個水平？數(shù)據驅動（并不只是憑借經驗）大家過去經常會在會議中激烈爭論，都是根據個人不同的觀點及過去的經驗，沒以數(shù)據為依據，類似這種無意義的討論處處皆是，但解決不了任何問題客觀的解決方案而不是沒根據的看法！數(shù)據表明有99%的把握認定根本原因是……，有沒有反對意見？數(shù)據+分析減少爭論角色與職責6Sigma系統(tǒng)---跨功能小組角色項目小組成員所有員工高層管理黒帶黒帶大師6σ倡導者綠帶了解公司遠景將改善要領應用到工作中去制訂遠景方向領導改革項目負責人實施解決方案黒帶管理者全職培訓及指導黑帶/綠帶影響6σ倡導者全職促進問題解決培訓及指導項目小組兼職協(xié)助黒帶兼職按項目組成團隊6Sigma系統(tǒng)---管理

6Sigma的高級管理領導委任高層為6Sigma領導，表明6Sigma方案的重要性監(jiān)督并引導全面開展以100%的承諾堅信6Sigma理念---我擁有它…!!!

管理層負責推動提升全體員工解決問題的能力確定實施改善項目的最佳人選展示保持高度熱誠推進6Sigma

向員工提出適當?shù)膯栴}以確保6Sigma方法及工具充分發(fā)揮作用推動6Sigma方法及工具的廣泛應用，包括潛在失效模式及效果分析、測量系統(tǒng)分析、實驗設計、SPC等等。6Sigma系統(tǒng)---最高管理層

樹立堅定不移的目標確保其它管理者參與并建立信息交流與參與的機制提供資源消除由黑帶大師識別的障礙審批黑帶人選協(xié)調跨部門項目定期評估6Sigma方案及改善項目為黑帶大師/黑帶提供職業(yè)指導創(chuàng)建遠景開動思路確定途徑領導變革取得成果保持成果6Sigma系統(tǒng)---一線管理人員

擁有工序為執(zhí)行人員提供支持，包括黑帶與綠帶消除障礙將遠景傳達給員工保持項目成果---一線管理者必須在其管轄的范圍內領導6σ6Sigma系統(tǒng)---6Sigma角色倡導者：

處于策略性重要職位，負責識別影響重大的改善項目負責6Sigma支持系統(tǒng)的有效性通常向指定的高級6σ管理領導報告以經營及與客戶相關6Sigma目標作為推動力有時以稱為項目受益者黑帶大師:

優(yōu)秀的領導能力，人員&組織技能必須具備在技術領域及管理領域兩方面的世界級技能水平

6Sigma倡導者的得力助手在先擇項目及項目群時高度參與管理黑帶大約每15個黑帶有一個黑帶大師黑帶專注（全職）于改善項目的實施及管理為綠帶提供指導掌握6Sigma統(tǒng)計工具的運用及突破性改善方法（DMAIC方法）一年內完成3-4個項目

2年后具備高技能每100個員工中約一個我不想聽到“我沒時間做我的項目，因為我要做我的本職工作”。項目就是你的本職工作，它使你的工作在未來更容易開展。

-杰克.韋爾奇時間來自文化?。。【G帶兼職實施改善項目適度掌握方法和工具具備項目專門技能（3個綠帶可以進行一個黑帶的項目）6Sigma黑帶項目的小組成員其它全體正式員工最終都應該培訓成為綠帶6Sigma角色的技巧該工具適用于我目前的項目嗎？為什么？對于該工具在項目中運用的方法與計劃？可能會遇到的問題與解決方案？為何進行項目選擇

“所有的改善只有通過一個又一個的項目來實現(xiàn)，…別無它法”朱蘭博士

50%的成功項目都是因為項目選擇正確良好的開始是成功的一半沒有因為缺乏統(tǒng)計知識而不能成功的黑帶，但很多黑帶卻因為項目選定的錯誤，而使項目延遲或失敗。根據項目的選定的方法的不同，效果也不同。不好的輸入產生不好的輸出正確的項目產生最大的收益做正確的事?。?！正確地做事??！項目選擇基本原則改善項目立項和公司目標管理中的重點項目緊密聯(lián)系，有助于鞏固、提高公司核心能力；改善項目立項必須針對通過一般方法很難找到缺陷所在和解決方案的問題；改善項目立項必須有助于通過對流程的改造減小當前和預期績效之間的差異，達到追求零缺陷的目的;

改善項目立項必須與現(xiàn)有質量改善項目緊密結合。項目選擇是非常關鍵的第一步，要選擇好合適的項目，把有限的人力和資金用在最需要解決的問題上。項目選定的6種方法1.由上至下的項目選擇高層管理者關心的問題2.由下至上的項目選定一線管理者最頭痛的問題3.在顧客要求，顧客聲音中顧客抱怨最多的問題（VOC)4.損失（COPQ）多的地方中不良及損耗發(fā)生的地方。5.標桿比較中與標桿有差距的地方。6.SWOT分析幫助關注關鍵事務SWOT分析

S-Strengths優(yōu)勢

W-Weaknesses劣勢

O-Opportunities機會

T-Threats威脅優(yōu)勢和劣勢一般為內部因素機會和威脅一般為外部因素策劃和組織工具策劃組織戰(zhàn)略建立公共策略計劃個人事業(yè)幫助關注關鍵事務優(yōu)勢要從公司（產品）的角度和客戶以及競爭對手的角度考慮要現(xiàn)實，不要謙虛你的優(yōu)勢就是他的劣勢問題同其他公司相比，這個公司的優(yōu)勢有哪些？公司在哪些方面做的比較好？哪些因素可以使得公司勝過其他競爭對手？劣勢從內部和外部的角度的出發(fā)進行考慮一定要實事求是，這樣才能盡快盡可能克服劣勢你的劣勢就是別人的優(yōu)勢問題哪些方面做的不好？哪些需要改善？哪些需要避免？機會和威脅主要是外部的演示以下特點研究環(huán)境潛在市場的增長在競爭，經濟，政治/法律，技術或社會-文化環(huán)境的變化對于你是威脅，對于別人就是機會關于機會的問題有沒有某個產品或某種服務是別人沒有涉及的？發(fā)展趨勢是否和你們公司的優(yōu)勢配套？關于威脅的問題你的競爭對手是否更強大了？發(fā)展趨勢是否會加重你的劣勢？優(yōu)勢可以是：一個機會可以是：市場優(yōu)勢一個正在開發(fā)的市場，例如因特網生意的定位合并，合資或戰(zhàn)略聯(lián)合革新產品一個新的國際市場公司形象一個競爭因對手敗退而空出的市場任何能夠為你的產品一個能夠創(chuàng)造需求或增長的利潤的可能性或服務增值的方面的外部因素劣勢可以是：一個威脅可以是：缺少市場優(yōu)勢在你的市場中的一個新的競爭對手相同的服務和產品和競爭對手的價格戰(zhàn)（同競爭對手相比）一個有新的，革新的產品或服務的競爭對手生意的定位有更好的分銷渠道的競爭對手被破壞的公司聲譽SWOT分析經典案例：狀況：

K先生即將看到35這個數(shù)字，弟妹均已婚，有子繞膝，父母以死相脅。但至今仍待字閨中，獨守空房，孤枕難眠。一轉眼間圣誕、新年、春節(jié)、情人節(jié)接踵而至……

情人節(jié)真是我孤苦伶仃的節(jié)日——最多只能兩個人過，最少也需要兩個人過。應避免怎樣的項目？已經掌握解決對策的。知道的解決方案實施就可以因異常原因突發(fā)的。查找出異常發(fā)生原因解決就可以一次要解決很多。目標多了，結果什么都很難完成范圍太廣。（實現(xiàn)中解決困難的）不要期望煮沸大海起步太詳細。財務成果不大，得不到適當?shù)闹С譀]有可測定的Y改善前后量化對比不了6Sigma項目的困難程度“不要去摘這些地方的果實”---過分難和不現(xiàn)實的事情不是6σ可以解決的項目。想辦法去摘這些地方的果實---即通過努力是能夠實現(xiàn)的項目，如：“過程優(yōu)化”或“具有復雜的相關關系”等性質的項目；“去揀落在地上的果實，或去摘抻手可及的果實”---經過簡單邏輯推理或直覺就能解決問題的項目不宜作為6σ項目。最后決定前……最后請仔細考慮以下要點：1.你的項目有可以衡量其好壞的具體指標嗎？2.指標可以用數(shù)據精確的表達嗎？3.你的項目的預想原因變量有可控的嗎？4.你的項目三個月到六個月能完成嗎？5.你的項目是你小組成員的業(yè)務范圍內嗎？6.項目在需要時可以得到領導或其他部門的支持和所需的資源嗎？7.你的項目的效果是什么？是否值得做？8.你的項目完成后，你的客戶是否覺得有價值？9.你的項目跟公司的經營目標是否一致，對部門的年度目標是否有幫助？該工具適用于我目前的項目嗎？為什么？對于該工具在項目中運用的方法與計劃？可能會遇到的問題與解決方案？“項目任務書”的內容簡介項目定義

描述項目的：參與人員，內容（問題說明和項目目標），地點，時間（何時開始，何時結束），原因（項目重要性的扼要描述）以一頁紙寫明項目定義

項目定義包括：項目名稱和實施理由問題描述（說明）項目目標（包含財務回報）項目時間表和小組成員項目定義項目名稱和實施理由

項目名稱改善項目的確切描述通常為“改善…，減少…或增加

項目影響對客戶CTQ和業(yè)務的影響

項目范圍和界限業(yè)務部門，職能，地點，關鍵過程問題描述：目的和內容

問題陳述的目的清楚地界定問題確保所有人員對問題的認識都一致

問題陳述應包括：哪些過程或產品有缺陷？缺陷是什么？在哪里觀測到的？何時觀測到的？多少產品有缺陷？每件產品上有多少缺陷？趨勢如何？為什么我們認為這是一個問題？問題描述：格式

問題陳述可用如下格式：

是何問題在何處發(fā)生何時發(fā)生問題的嚴重程度我認為這是一個問題因為……

不應該：

包含造成缺陷的原因包含解決問題的方案一個好的問題描述就是一個好的項目開始！問題描述：步驟1

定義“是何問題”

“用戶對我們的產品不滿意……”

“良率很低……”

“可靠性達不到要求”問題描述：步驟2

定義“問題在何處發(fā)生”

“歐洲的用戶對我們的產品不滿意……”

“3#生產線的良率很低……”

“型號A的可靠性達不到要求”問題描述：步驟3

定義“問題何時發(fā)生”

“歐洲的用戶對我們的產品不滿意，開始于2月份……”

“3#生產線的良率很低，自從維修以后……”

“型號A產品自開始生產以來，可靠性一直達不到要求……”問題描述：步驟4

定義“問題的嚴重程度”

“歐洲的用戶對我們的產品不滿意，開始于2月份以來，用戶抱怨已經上升了20%……”

“3#生產線的良率很低，自從維修以后,最終測試良率僅為81%……”

“型號A產品自開始生產以來，可靠性一直達不到要求。MTBF為3150個小時……”問題描述：步驟5

定義“為何我認為這是一個問題”

“歐洲的用戶對我們的產品不滿意，開始于2月份以來，用戶抱怨已經上升了20%，這個亞洲用戶投訴率的一倍”

“3#生產線的良率很低，自從維修以后,最終測試良率僅為81%,其他生產線的最終測試良率超過92%”

“型號A產品自開始生產以來，可靠性一直達不到要求。MTBF為3150個小時，用戶的規(guī)格為4500小時”項目目標希望改善（缺陷）的水平是多少？在成本，周期，市場份額等其他方面所期望的改善項目目標：將準時送貨率提高到99%，每年減少罰款￥500000時間安排和項目組織時間安排：期望的項目開始和完成的時間，以及每個階段的活動（DMAIC)

項目組織：項目組長：黑帶項目小組其他成員：項目的參與者過程負責人（提供必要的決策支援）：倡導者提供技術支援及建議：黑帶大師提供財務預算：財務代表項目章程項目章程是為了確保：項目組了解項目目標和范圍項目組將專注于達到項目目標項目與公司戰(zhàn)略相一致倡導者將提供強力支持項目章程應清楚，簡介（通常為一頁）是“活”的文件（隨著項目進展而修訂）項目章程的內容來自定義階段所獲取的信息項目定義完成后，應形成項目章程。項目章程應包括：項目名稱問題陳述目標設定財務收益時間計劃團隊組成（不同公司的項目章程內容可能會有細小差異）項目章程應得到倡導者，財務專員，項目組的一致認同。

6Sigma項目章程項目編號：項目名稱：部門：綠帶/黑帶：

1.項目陳述

2.項目目標

3.現(xiàn)狀與目標

4.開始時間：結束時間：

5.財務評估報表A.硬件成本B.軟成本

6.組成成員及簽名

分類

組長

部門長

財務專員

倡導者

簽名

日期

Y

單位

基準

目標

極限目標

成員部門

簽名

數(shù)據的分類什么是數(shù)據數(shù)據是來自觀察的，由一個過程所搜集得來的數(shù)據可讓我們描繪過程、了解過程、改善過程甚至控制過程。數(shù)據驅動決策和行動數(shù)據在過程改善中的重要性我們只相信上帝---所有其他人請拿出數(shù)據來兩種主要數(shù)據類型基本統(tǒng)計學

類項數(shù)據

測量數(shù)據

名目型

連續(xù)型

順序型

計量型離散數(shù)據變量數(shù)據練習：請標出下列數(shù)據的類型A代表計數(shù)型數(shù)據，V代表計量型數(shù)據1.顧客平均消費，電話待機時間2.Zipdrive中發(fā)生S/W沖突3.職員---Tom,Tony,Nancy4.支出與預算相符5.輸入支出費用的時間小組討論計量型數(shù)據計量型數(shù)據的益處？計量型數(shù)據的缺點？計數(shù)型數(shù)據計數(shù)型數(shù)據的益處？計數(shù)型數(shù)據的缺點？VAAAV益處：1.能夠為使用相對小范圍抽樣的過程提供詳細的信息2.適用于低缼陷率3.能夠預估發(fā)展趨勢和情況缺點：1.通常較難得到數(shù)據2.分析更為復雜益處：1.容易得到數(shù)據，并且計算方法簡單2.數(shù)據容易理解3.數(shù)據隨時可得缺點：1.無法顯示缺陷怎樣發(fā)生及過程如何變化2.不適合低缺陷率（需大量的抽樣）3.不能預測發(fā)展趨勢和情況數(shù)據類型比較計量型數(shù)據計數(shù)型數(shù)據連續(xù)數(shù)據計數(shù)數(shù)據通常為正態(tài)分布通常為二項式分布或泊松分布實際數(shù)值合格/不合格數(shù)據定義嚴謹數(shù)據定義較差需少量抽樣需大量抽樣知識水平

1.沒有數(shù)據，也沒有經驗---只有觀點

2.沒有數(shù)據---只有經驗

3.收集了數(shù)據---但只是看數(shù)字有多少

4.分組的數(shù)據---圖表

5.描述性統(tǒng)計數(shù)據---中數(shù)，標準差等等

6.推理性統(tǒng)計---預測過程績效：能力分析，回歸和實驗計劃法轉化計數(shù)型數(shù)據（計數(shù)值數(shù)據計量型數(shù)據）如可以，將計數(shù)型數(shù)據轉換為計量型數(shù)據能增加它的功能。計量型數(shù)據---學習目的完成此階段學習后，學員能夠

1.利用數(shù)據的分布形狀，中央趨勢和變異大小進行特性化

2.如果數(shù)據是正態(tài)分布的，計算Z數(shù)值，利用Z數(shù)值表確定超出某一數(shù)值的比例離散數(shù)據與連續(xù)數(shù)據連續(xù)數(shù)據的優(yōu)點

離散=稀少的信息連續(xù)=豐富的信息統(tǒng)計學基本術語

總體：想要測量對象的全部

參數(shù)：用總體的所有數(shù)據計算出的數(shù)值（如均值，標準差），稱為總體的參數(shù)整體：已制造或將要制造對象的全體集合，用所關注的特性描述我們究竟能否知道真正的整體參數(shù)？

樣本：從總體抽出的部分數(shù)據統(tǒng)計研究中實際測量的目標組樣本通常是整體的子集

統(tǒng)計量：用樣本的所有數(shù)據計算的數(shù)值（如均值，標準差），稱為樣本的統(tǒng)計量

σ：整體標準差

s：樣本標準差描述計量型數(shù)據集

“報告上司：河水深度1.6M，士兵平均高度1.7M，過河沒有問題”，但是……1.9M,1.8M,1.7M,1.6M,1.5M

所以我們不能只看平均值，還需要利用其他統(tǒng)計量來分析……

一組計量型數(shù)據能顯示以下3個特性：中央趨勢（均值，中值，眾數(shù)）變異（全距，標準差，方差）形狀參數(shù)和統(tǒng)計量符號

參數(shù)統(tǒng)計量均值μX方差σ2S2標準差σS比例ЛP位置測量中心趨勢均值中值眾數(shù)四分值均值：樣本均值

若樣本的觀測值為X1,X2,…,Xn,則樣本均值為：

X=(X1+X2+…+Xn)/n總體均值

一個有著大量但有限個觀測值的總體，其總體均值為：

μ＝(X1+X2+…+XN)/N10個轉接線的拉拔強度(gf)為：

260230240236248248252278265262均值為：X＝（260+230+…+262）/10＝251.9gf199X年一個行動中，戰(zhàn)機進行了3000次戰(zhàn)斗，總共用時6900小時，那末每次戰(zhàn)斗用時多少？均值為：μ＝6900/3000＝2.3小時均值的特性均值的計算使用了每個觀測值；每個觀測值對均值都有影響。所有觀測值對均值的偏差的總和為零。均值對極端的觀測值很敏感，極端值會導致均值向他偏移。中值將一組觀測值按大小順序排列，位于中心的數(shù)值即為中值若觀測值的個數(shù)為偶數(shù)，則中值為中間2個數(shù)值的平均若觀測值的個數(shù)為奇數(shù)，則位于中心的數(shù)值即中值中值的優(yōu)點是不受極端大或極端小的觀測值的影響假設一個樣本的觀測值為：

3124786均值：4.4中值：4假設一個樣本的觀測值為：

3124782680均值：386.4中值：4據此你有何結論？中值對極端值不敏感，當有極端大或極端小值時，中值比均值更能代表數(shù)據的位置：比如一個城市居民的收入中位值中值的欺騙性：

22222290（一半一半準則）眾數(shù)眾數(shù)是樣本中出現(xiàn)次數(shù)最多的觀測值眾數(shù)可以是唯一的，也可以有不止一個，有時并不存在眾數(shù)。如果觀測樣本值為：A.69135813461311013眾數(shù)：13B.691358134613110625613眾數(shù)：613C.4372681眾數(shù)：N/A具有一個眾數(shù)，兩個眾數(shù)或多于兩個眾數(shù)的數(shù)據分布叫什么？（單峰分布…）為何使用眾數(shù)？當觀測值為分類式（如名義數(shù)，序列數(shù)據）時，眾數(shù)是描述數(shù)據位置的最好指標：如一個公司內員工收入的眾數(shù)眾數(shù)的重要信息當眾數(shù)不止一個時，從中抽取樣本的總體通常是多個總體的混合四分值將一組按從小到大順序排列的數(shù)據平分為四部分，分界點即四分值

第一四分值（低四分值），約25%的觀測值小于它。

Q1=1/4(N+1)位例：2，3，4，6，8，10

則：Q1=1/4(6+1)=1.75=2+(3-2)*0.75=2.75

第二四分值，約50%的觀測值小于它，即中值。第三四分值（高四分值），約75%的觀測值小于它。

Q3=3/4(N+1)位例：2，3，4，6，8，10

則：Q1=3/4(6+1)=5.25=8+(8-6)*0.25=8.5散布的測量（變異）極差方差標準差四分值極差極差：

樣本極差為樣本中最大和最小觀測值之間的差別，即

R=Xmax-Xmin

極差是測量數(shù)據散布或變異的最簡單的方法但它忽略了最大和最小值之間的所有信息試考慮以下的2個樣本：

102050607090與1040404090

具有相同的極差R=80

但是，第二個樣本的變異只是2個極端數(shù)值的變異，而在第一個樣本，中間的數(shù)值也有相當大的變異。當樣本量較小（n<10）時，極差丟失信息的問題不是很嚴重。方差與標準差若X1,X2,…,Xn是一個具有n個觀測值的樣本，則樣本方差為：

S2＝{（X1-X)2+(X2-X)2+…+(Xn-X)2}/(n-1)樣本標準差是樣本方差的算術平方根，即：S總體方差：σ2總體標準差：σσ2＝{（X1-μ)2+(X2-μ)2+…+(XN-μ)2}/N方差特性方差計算使用了所有觀測值，每個觀測值對方差都有影響方差對極端值很敏感。因平方的緣故，極端大的觀測值會嚴重地放大方差。四分值極差

四分值極差是測量散布的另一指標：IQR=Q3-Q1

四分值極差不如極差對極端值敏感當分布顯著不對稱時，用它衡量散布會更好試考慮以下的2個樣本：

1020506090與1040404090

四分值極差分別為40和0.Minitab中的描述統(tǒng)計StatBasicStatisticsDisplayDescriptiveStatistics產生一列數(shù)據的統(tǒng)計量，并在SessionWindow或圖表中顯示這些統(tǒng)計量。使用者可以控制計算/顯示哪些統(tǒng)計量。Minitab中的描述統(tǒng)計StatBasicStatisticsStoreDescriptiveStatistics計算一列數(shù)據的統(tǒng)計量，并在Worksheet(工作表）中的相鄰列顯示這些統(tǒng)計量。使用者可以選擇計算/顯示哪些統(tǒng)計量,但不能控制其顯示的順序。DescriptiveStatistics:TicknessVariableMeanTrMeanStDevVarianceCoefVarSumMinimumQ1Tickness116.88119.0915.12228.7312.9414961.0020.00116.00VariableMedianQ3MaximumRangeIQRTickness119.00122.00130.00110.006.00Histogram(withNormalCurve)ofTickness數(shù)據反應什么我們作何假設正態(tài)分布正態(tài)分布是一種具有特定的、非常有用的特性的數(shù)據分布這些特性對我們理解所研究之過程的特性十分有用大部分自然現(xiàn)象和人造過程是正態(tài)分布或可用正態(tài)分布描述特性１：只需知道下術兩項參數(shù)就可完整描述正態(tài)分布均值標準差特性２：曲線下面的面積可用來估算某一特定事件發(fā)生的累積概率標準差的經驗規(guī)則當一組數(shù)據不是最理想正態(tài)分布時，前述累積概率規(guī)則仍可應用比較理論（理想）正態(tài)分布和經驗（現(xiàn)實）分布標準差數(shù)目理論正態(tài)經驗正態(tài)

+/-1σ68%60-75%+/-2σ95%90-98%+/-3σ99.7%99-100%正態(tài)分布特點鑒于許多過程輸出都是呈正態(tài)分布，所以可以用正態(tài)曲線的特點預測過程對象總體即使非正態(tài)數(shù)據也能轉化為正態(tài)數(shù)據，所以正態(tài)曲線的特點仍然可以用來做觀測。正態(tài)檢驗

Minitab軟件利用Anderson-Darling檢驗以確定某個數(shù)據集是否可以當作正態(tài)數(shù)據處理P數(shù)值的理解如果數(shù)據是正態(tài)的，P數(shù)值是得到特定抽樣的概率。P-Value＝0.03為非正態(tài)正態(tài)檢驗如果數(shù)據確實來自正態(tài)對象總體，P數(shù)值<0.05代表得到特定抽樣的機率（小于5%），因此，如果P數(shù)值<0.05即代表該數(shù)據為非正態(tài)正態(tài)曲線下的區(qū)域分析過程能力時，我們運用正態(tài)曲線下的區(qū)域預測超過規(guī)格界限的產品所占的比例標準正態(tài)分布標準正態(tài)分布，也叫Z分布，有下列參數(shù)：

μ＝0

σ＝1

Z=(y-μ)/σZ代表距離均值的標準差的數(shù)量（均值到Z能容納多少個標準差）將實際單位轉化為Z單位：

y=124σ=4.585μ＝119.4Z=(y-μ)/σ=(124-119.4)/4.585Z=1.003272

通過Z圖表查得P=0.15786

即數(shù)列中大于124部分為15.786%使用minitab計算CalcprobabilityDistributionsNormalZ圖表

0.000.010.020.030.040.050.060.070.080.090.500.310.310.300.300.290.290.290.280.280.280.600.270.270.270.260.260.260.250.250.250.250.700.240.240.240.230.220.230.220.220.220.210.800.210.210.210.200.200.200.190.190.190.190.900.180.180.180.180.170.170.170.170.160.161.000.150.160.150.150.150.150.140.140.140.141.100.140.130.130.130.130.130.120.120.120.121.200.120.110.110.110.110.110.100.100.100.091.300.100.090.090.090.090.090.090.090.080.081.400.080.080.080.080.070.070.070.070.070.071.500.070.070.060.060.060.060.060.060.060.061.600.050.050.050.050.050.050.050.050.050.051.700.040.040.040.040.040.040.040.040.040.041.800.040.040.030.030.030.030.030.030.030.031.900.030.030.030.030.030.030.020.020.020.022.000.020.020.020.020.020.020.020.020.020.02該工具適用于我目前的項目嗎？為什么？對于該工具在項目中運用的方法與計劃？可能會遇到的問題與解決方案？1.概要

1972年，由PennState開發(fā)的統(tǒng)計軟件。

1982年個人電腦普及后得到并廣泛應用。

6Sigma初創(chuàng)時，Motorola公司使用SAS軟件，至GE公司使用Minitab擴大到全世界。目前大部分推進6Sigma的公司都使用Minitab.

該軟件易學易用，并已成為6Sigma中最具有代表性的軟件。Minitab基礎知識2.基本窗口復制粘貼重復上一步相關文檔報告薄歷史信息圖形工作表分析信息1.分析信息顯示Minitab的數(shù)據分析結果的文體信息窗口。2.工作表輸入數(shù)據的窗口，也可以不用直接輸入數(shù)據。而拷貝EXCEL,WORD上的數(shù)據粘貼上去。（有數(shù)字，文本，日期三種數(shù)據類型）點擊圖標時，也可切換到Data窗口。3.圖形將Minitab的數(shù)據處理結果以圖象的形式展現(xiàn)4.信息工作表中：變量名變更位置在哪一列變量數(shù)據的個數(shù)缺省值的個數(shù)數(shù)據類型5.歷史顯示在運用Minitab當中使用過的所有指令。3.下拉菜單：文件打開或保存：信息，工作表，圖形等窗口的一系列操作內容時使用，其擴展名為MPJ.文件管理打印管理只打開或保存有數(shù)據的工作表窗口時使用，其擴展名為MTW。單獨打開或保存各自的圖形時的窗口，擴展名為MGF.3.下拉菜單：編輯單元管理窗口管理Minitab的屬性指定3.下拉菜單：數(shù)據3.下拉菜單：數(shù)據3.下拉菜單：計算3.下拉菜單：計算3.下拉菜單：計算3.下拉菜單:統(tǒng)計3.下拉菜單:統(tǒng)計3.下拉菜單:統(tǒng)計3.下拉菜單:統(tǒng)計3.下拉菜單:統(tǒng)計3.下拉菜單:統(tǒng)計3.下拉菜單:統(tǒng)計3.下拉菜單:統(tǒng)計3.下拉菜單:統(tǒng)計3.下拉菜單:統(tǒng)計3.下拉菜單:統(tǒng)計3.下拉菜單:統(tǒng)計3.下拉菜單:圖形3.下拉菜單：編輯器3.下拉菜單：工具3.下拉菜單：工具&幫助學習目標7種基本圖形

1.X/Y圖2.柏拉圖

3.時間序列4.控制圖

5.方箱圖6.點圖

7.分布圖（直方圖；平滑分布圖）圖形展示要理解數(shù)據，很重要的部分就是用圖形展示數(shù)據。它幫助我們以目測的方法判斷數(shù)據，并以圖形對統(tǒng)計數(shù)據加以補充。

基本圖形31.X/Y圖表示兩變量之間的簡單關系優(yōu)點確定兩變量之間是否有關系顯示可能強烈影響分析的潛在點揭示對分析有幫助的數(shù)據的模式（如：二次曲線）YXXXXXXXXXXXXXXXXX2.柏拉圖

關注關鍵問題為什么使用？通過將數(shù)據出現(xiàn)的相對頻率或大小在逐步下降的條塊圖中排列，使得將改善關注點集中在潛在影響最大的問題上。它有什么用？幫助團隊將注意力集中在最大影響的原因上基于柏拉圖原理：20%的原因產生在80%的問題--杠桿原理的思維用簡單、能迅速理解的格式展示問題的相對重要性3.時間序列圖追蹤趨勢

為何使用？

讓團隊研究在特定時間段里已觀測的數(shù)據之趨勢或模式它有什么用？監(jiān)控一個或多個過程在一段時間的績效以探測趨勢或模式讓團隊比較實施解決方案前后的測量績效將關注點放在對過程有真正關鍵的改變上追蹤對觀測趨勢有用的信息

畫出數(shù)據看一看采集的數(shù)據。如果沒有明顯的趨勢，計算平均值或算術中項。平均值是測量數(shù)據之和除以數(shù)據點數(shù)。也可以使用中位數(shù)，但均值更常用于測量樣本的“集中性”。在均值處畫一條直線。