六西格玛计算器
使用 Six Sigma 方法计算您的处理能力、缺陷率和样本大小 。
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六西格玛 方法: DMAIC 框架
Six Sigma is a data-driven methodology that aims to improve business processes by reducing defects and variability. Developed initially at Motorola in the 1980s, Six Sigma has become a global standard for process improvement across industries. The name "Six Sigma" refers to a statistical concept where a process achieves a quality level of 99.99966% accuracy, allowing only 3.4 defects per million opportunities.
什么是DMAIC吗?
六西格玛方法的核心是DMAIC框架——一种结构分明、由数据驱动的改进过程方法。 DMAIC代表定义、计量、分析、改进和控制。 它为查明问题、收集相关数据、找出根源、执行解决办法和建立控制以维持改进提供了系统路线图。
DMAIC的五个阶段:
-
定义:
- 查明问题或机会
- 界定项目目标和客户要求
- 绘制进程地图并确定利益攸关方
- 制定具有明确范围和目标的项目章程
-
措施:
- 收集关于当前进程的基线数据
- 界定缺陷、机会和衡量标准
- 验证测量系统(MSA/Gage R&R)
- 确定进程能力和西格玛基线
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分析:
- 查明缺陷的潜在根源
- 使用统计工具验证因果关系
- 将增值与非增值加工步骤分开
- 确定影响流程产出的少数关键因素(Y=f(x))
-
改进:
- 制定、评价和选择解决问题根源的办法
- 利用诸如DOE之类的技术优化进程设置
- 进行试点测试以验证改进
- 实施全面的解决方案
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控件:
- 制定标准作业程序
- 实施控制计划来监测进程业绩
- 文件改进和经验教训
- 将改进后的流程移交给处理所有者
六西格玛工具和技术
DMAIC的每个阶段都使用特定的工具和技术来推动流程的改进. 以下是DMAIC框架中最常用的工具:
| 数字 阶段 | 关键工具和技术 |
|---|---|
| 定义 | 项目章程、SIPOC图表、客户之声、流程图、利益攸关方分析 |
| 措施 | 数据收集计划、计量系统分析、流程能力分析、价值流绘图、帕雷托图 |
| 分析 | 鱼骨图,5为什么,FMEA,假想测试,回转分析,分块图 |
| 改进 | 设计实验(DOE)、集思广益、解决方案选择矩阵、Poka-Yoke(误取证明)、试点测试 |
| 控制权 | 控制图表、统计流程控制、标准作业程序、控制计划、流程审计 |
六西格玛的好处
实施 " 六西格玛 " 方法的组织可以期望获得许多好处,包括:
财政福利
- 业务费用减少
- 利润增加
- 提高投资收益
- 低质量成本
- 加强资源利用
业务福利
- 流程变化减少
- 缺陷和错误减少
- 提高流程效率
- 周期缩短时间
- 强化流程知识
客户福利
- 产品/服务质量得到提高
- 客户满意度提高
- 客户的忠诚度提高
- 客户投诉减少
- 更好地配合客户需求
组织效益
- 数据驱动的决策文化
- 加强解决问题的能力
- 二. 改进跨职能协作
- 标准化改进方法
- 改善雇员的参与
跨行业应用
已在各行业成功实施了6个西格玛方法,包括:
制造业
减少生产缺陷,优化装配线,提高产率
保健
减少医疗错误,改善患者流动,优化资源配置
金融服务
提高交易准确性,缩短处理时间,加强客户服务
技术
加强软件开发,减少bug,改善用户体验
零售
优化库存管理,完善供应链,增强客户体验
电信
减少网络中断,提高服务质量,提高客户满意度
六西格玛对类似方法
虽然六西格玛是改进流程的有力方法,但重要的是要了解它如何与其他方法相提并论:
| 方法 | 焦点 | 关键要素 |
|---|---|---|
| 六西格玛(DMAIC) | 减少现有进程的变化和缺陷 | 数据驱动的统计方法,重点是流程能力和将缺陷降低到3.4DPMO |
| 倾斜 | 消除废物并改进流量 | 注重确定增值活动并去除非增值步骤来增强流程流量 |
| 精益六西格玛 | 将废物减少和变异控制结合起来 | 将精益原则同 " 六西格玛 " 方法相结合,以提高效率和质量 |
| 外勤部(DMADV) | 设计六西格玛质量层面的新流程 | Six Sigma的设计侧重于创建从一开始就符合Six Sigma质量的新流程或产品 |
| PDCA/方案支助司 | 改进周期 | Plan-Do-Check/Study-Act是一种简单的、迭代的改进方法,没有六西格玛的统计刚度 |
在你的组织中执行六西格玛
六西格玛的成功实施需要认真的规划和组织承诺。 以下是希望踏上 " 六西格玛 " 之旅的组织的主要考虑:
- 获得强有力的领导承诺和支持
- 为 " 六西格玛 " 计划的实施确立明确的愿景和目标
- 培训和认证关键人员(黄、绿、黑、黑带大师)
- 选择符合业务目标的高影响项目
- 建立管理六西格玛倡议的治理结构
- 制定衡量标准,以跟踪进展并展示国际风险评估
- 制定交流计划,分享成功经验和学习
- 在整个组织内培养不断改进的文化
说明: 六西格玛的落实应当适应贵组织的独特需要,文化和商业环境. 该方法提供了一个框架,可以适应各种情况,同时保持核心重点,即减少缺陷、尽量减少差异并增强流程绩效。
六西格玛公式
六西格玛是一套工艺改进的技术和工具. sigma级别表示该过程指向最近的规格限制之间有多少标准偏差相适应.
如何计算进程能力
要计算您进程的 sigma 级别, 请遵循这些步骤:
-
1确定上下规格限制(USL和LSL)
-
2计算过程平均值 (μ)
-
3计算标准差( 和)
-
4使用公式计算 sigma 级别
解释西格玛级别
sigma级别表示处理能力和缺陷率. 以下是如何解释不同的 sigma 级别:
- 6σ: 世界一流的表现,每百万次机会有3.4个缺陷.
- 5σ: 表现优异,每百万次机会有233个缺陷.
- 4σ: 表现良好,每百万次机会有6,210个缺陷.
- 3σ: 平均表现,每百万次机会有66,807个缺陷.
- 2σ: 低于平均业绩,每百万次机会有308 537个缺陷。
- 1σ: 业绩不佳,每百万次机会有691 462个缺陷。
六西格玛----实例
实例1 高绩效进程
由USL = 10,LSL = 5,正值 = 7.5,标准偏差为0.5.
西格玛水平=分((10-7.5)/0.5,(7.5-5)/0.5)=分(5), 5) = 5/3/
实例2 平均绩效过程
由USL = 10,LSL = 5,平均值为 7.5,标准偏差为 1.0.
西格玛级=分((10-7.5)/1.0,(7.5-5)/1.0)=分(2.5,2.5)=2.5克
实例3 绩效不佳的进程
由USL = 10,LSL = 5,平均值为 7.5,标准偏差为 2.0.
西格玛级=分((10-7.5)/2.0,(7.5-5)/2.0)=分(1.25,1.25)=1.25/3