六西格玛(6sigma)质量管理的统计学意义-张驰咨询
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六西格玛(6sigma)质量管理的统计学意义

张驰专栏  |      2018-01-10 08:13:17
引言:六西格玛(6sigma)质量管理的统计意义属于统计学的范畴。

20世纪70年代,摩托罗拉公司产品的质量收到了来自日本公司的严重挑战。公司决定认真的采取质量改进战略,以高质量的产品和完全的顾客满意来应对竞争。在其实施的若干改进措施中,第一条就是六西格玛(6sigma)质量管理。1987年,摩托罗拉建立了产品生产的“六西格玛(6sigma)”概念和相应的质量管理方法。采取六西格玛(6sigma)质量管理方法后,摩托罗拉平均每年提高生产率12.3%,由于质量缺陷造成的费用消费减少了84%,运作过程中的失误降低了99.7%。通用电气公司1995年开始引入六西格玛(6sigma)管理方法,随后其经济效益加速增长:1998年公司因此节省资金达75亿美元,经营率增长4%,达到了16.7%的历史高水平;1999年通用电气公司因六西格玛(6sigma)质量管理方法节省资金达160亿美元。正式通用公司全面实施六西格玛(6sigma)模式取得的辉煌业绩使六西格玛(6sigma)质量管理方法名声大震。此后,六西格玛(6sigma)方法被视为质量管理秘诀而得以广泛学习和应用。

六西格玛(6sigma)质量管理的统计意义属于统计学的范畴。我们知道,产品或过程的规格界限实际上体现的是顾客的需求情况,它是指顾客对产品或过程的规格、性能所能容忍的波动范围。比如,快餐公司为顾客提供送餐服务,顾客希望晚上7:30送到,但是顾客也会考虑到实际情况总会造成时间上出现误差,如送餐员送货任务的多少、交通便利情况等,因此双方达成了一个可以接受的时间区间―7:15-7:45送到即可。在这项服务中,7:30是顾客期望的标准规格,7:15和7:45分别成为规格下限(LSL)和规格上限(USL)。送餐公司要采取相应的措施尽量保证可以准时将食物送到顾客手中,因为这样顾客感觉最为满意;然而在规格下限和规格上线的时间段内送到,顾客也能接受;但是如果送达时间落到了这个区间之外,可以说送餐公司产生了一次服务失误。

对顾客多次送餐的送达时间再统计上呈现正台分布,正太分布曲线的形状取决于该送餐公司的烹饪能力、设备、送餐人员能力等状况,反应的是送餐公司服务的整体水平。正态分布含有两个参数μ和σ,常记为N(μ,σ2)。其中μ为正态均值,是正态曲线的中心,通常认为它正好与LSL和USL的均值重合。所度量的质量特性值在μ附近取值的机会最大。σ值表示测量值距离正态中心的距离单位,是过程变异在统计上的度量,也属于有关过程能力的技术范畴。而LSL和USL是人为制定的参数,因此它们与图形无关。六西格玛(6sigma)管理要求产品的规范限都是以文字的形式对产品和过程的特性所做的规定,这些规定可能是顾客要求、行业公认的标准,也可能是企业下达的任务书。


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