六西格玛的具体内容是啥

Answer 1

　　什么是6西格玛质量
　　西格玛“s”是希腊字母，在统计学上用来表示数据的分散程度。对连续可计量的质量特性，可用“s”度量质量特性总体上对目标值偏离程度（见图1所示），6西格玛质量表示质量特性的分散程度只占规格限的一半。对顾客要求高度符合。
　　在以缺陷率计量质量特性时，用“s”度量缺陷率。6西格玛质量表示质量特性的缺陷率仅为3.4ppm。（ppm一百万分之一），西格玛水平与缺陷率的关系如图2和表1所示。
　　在6西格玛管理中强调“度量”的重要性，没有度量就没有管理。这里不仅要度量“产品”符合顾客要求的程度，还要度量服务乃至工作过程等。因此，6西格玛质量的含义已经不仅局限在产品特性，还包括了企业的服务与工作质量。如果一个企业的核心业务过程能够达到6西格玛质量水平，那么意味着这个企业可以用最短的周期、对低的成本满足顾客要求。因此，6西格玛质量是非常有竞争力的质量。

　　我国企业质量管理工作与发达国家比较，一般说来要落后10～15年。目前，我国企业在统计产品合格率时，仍然采用百分之几的统计方式进行管理，而发达国家采用的是千分之几，高技术产品已按PPM（百万之一）甚至PPb（十亿分之一）和“一次成功”、“一次合格”、“零缺陷”的目标和水平进行管理。

　　当把“零缺陷”作为追求的目标时，有人也许会问：要使质量百分之百合格的想法是心血来潮吗？多数人都会认为这是荒诞的，但实际上，并不那么容易下判断。从统计学观点来说，“零缺陷”是没有道理的。在大公司里，根据大数定律，总会有残次品出现。另一方面，如果不为百分之百而奋斗，那就是容忍错误，而错误也真的会发生。比如，“良品率”是生产过程中常用到的一个术语，早在1961年就提出“零缺陷”概念的美国质量管理专家菲利普•克劳斯比说：“当大家都认定在操作过程中无法避免错误的时候，下一步就是制定一个容许错误的数字。当良品率预定为85％，那便是表示容许15％的错误存在。采行这种‘良品率管理’的人会告诉你那不是真的，但事实上的确如此。”

　　为了提高质量，工厂的管理者们发明了“六个西格玛”管理方法。“西格玛”是统计学里的一个单位，表示与平均值的标准偏差。

　　它可以用来衡量一个流程的完美程度，显示每100万次操作中发生多少次失误。“西格玛”的数值越高，失误率就越低。具体说来，相关数据可以表示如下：

　　1西格玛＝690000次失误／百万次操作
　　2西格玛＝308000次失误／百万次操作
　　3西格玛＝66800次失误／百万次操作
　　4西格玛＝6210次失误／百万次操作
　　5西格玛＝230次失误／百万次操作
　　6西格玛＝3.4次失误／百万次操作
　　7西格玛＝0次失误／百万次操作　　

　　“六个西格玛”是一项以数据为基础，追求几乎完美无暇的质量管理办法。20世纪80年代末至90年代初，摩托罗拉公司首倡这种办法，花10年时间达到6西格玛水平。但如果是生产一种由1万个部件或程序组成的产品，即使达到了6西格玛水平，也还有3％多一点的缺陷率；实际上，每生产1万件产品，将会有337处缺陷。如果公司设法在装运前查出了其中的95％，仍然还会有17件有缺陷的产品走出大门。旧观念认为，质量改进只有在一定的限度内才有利可图，超过了这一限度，成本将大于收益。摩托罗拉公司的质量管理人员批驳了这一论点：摩托罗拉公司的经验表明质量越高（或缺陷越少），预防和鉴定的成本就越低，由故障引起的成本也越低。

　　摩托罗拉公司每改进一次质量，单位制造成本就下降一次。任何公司如果采取把质量水平限制在一定范围内、超出了这一范围就不再投资作改进的策略的话，该公司的策略最终将导致一种“我们的质量已够好”的感觉。

　　按逻辑发展下去，接着就会宣称“我们比其他任何人都不差”。这两种思想倾向没有一种会赢得全球市场。（理查•M•霍德盖茨：《质量测定与高效运作》，黄志强、张小眉译，上海人民出版社，1998年，第239页）

　　他的话说明什么呢？说明卓越的公司绝不把顾客当作一种统计学问题来对待。有哪一位顾客愿意成为“可容忍的错误”的受害者呢？实行“六个西格玛”管理，目的就是使全体员工在生产中形成一种共识：产品的返修率哪怕只有千分之一，对一个用户来说就是百分之百。通过规范化的工作方法，企业力图达到如下目标：与顾客有接触的每一道工序、每一件产品和每一次服务都有接近完美的质量。

　　GE公司的“六个西格玛”管理久负盛名。

　　在GE，运用“六个西格玛”方法最好的例子要数ED＆C公司（GE公司的子公司）。六个西格玛进入工厂后，公司凭借它找出了深层次的质量问题，这些问题长期以来一直干扰着工厂的准时交货。一开始怀疑是线路板存货不足，因而想通过加大预期订货的方法解决，但后来通过调查发现原来是供货商在元件板上插二极管、晶体管、电容电阻时有困难，常常把元器件打碎。公司运用“六个西格玛”工具来测量供应商在生产过程中的误差，通过使用分层管理模型图、时间模型图和其他统计工具，发现问题的症结是线路板上的孔太小，而这又是由于GE自己的孔点太小所致。类似的发现极大地提高了效率，降低了成本。