6sigma——没有产品服务和交易缺陷的公司 下载

质量的三个要素
顾客（customer）
过程（process）:为了顾客在重复的流中把输入因素转化为输出因素的一个或一系列活动.
员工（employee）
过程性能与成本
传统理论：
1、过程性能越好成本越高；
2、过程性能最佳成本位于预防和评估成本等于失效总成本的点上
Motorola经验：过程性能越好或缺陷越少预防和评估的成本以及失效的成本越低
“内部成本节省1美元至少使总收入增加5美元”
基本原理
6σ的核心目标是改进过程(Process)的性能核心目标的基本原理是瞄定公司的收入报告并且是双重的首先削减成本对底线有贡献；其次增加收入对顶线有贡献
6σ削减成本是通过更好的过程性能实现的而不是靠减员！
基本原理：底线基本原理、顶线基本原理、扩展的基本原理
底线、顶线
底线（BottomLine）：公司在一个给定的时期内的净收益或利润
BL=收入-费用
费用一般分为两部分：出售货物和服务的成本一般包括直接材料成本、直接人力成本和制造营业间接成本；周期性成本包括：销售费用、一般和管理支出、利息支出和所得税支出等
顶线（TopLine）：真实表达顾客对企业满意的收入总收入水平基本上是由市场份额和公司销售产品的价格组成这两项在很大程度上都取决于顾客的满意程度
过程
概念模型：y=f(x)
y代表结果变量（过程或产品的性能）x代表（控制因素中的）输入变量
一个或多个特性y可以被测量
找出能够改进y值的各x值
过程特性
连续特性：用连续坐标进行测量给出连续数据如：长度、时间、温度等
离散特性：基于计数进行测量给出属性数据如：符合/缺陷、通过/失败等
过程性能改进三角
过程的三中基本度量：波动、周期时间、产出
波动、周期时间、产出是头号的改进机会而波动位于核心
可以用对波动的测量评价过程周期时间和产出且波动是唯一通过改进总是对其他两个方面产生正面影响的因素
过程特性的波动
不管是否测量任一特性总是波动的
测量时波动可以通过用最吻合观测值的分布进行图示和统计分析
波动有无数个来源两种类型：普通原因和特殊原因
波动原因类型
普通原因：过程内在的除非改变该过程的设计否则不能避免随机波动
特殊原因：是非随机的相对较少的但带来时间和结果的不可预测性并对波动有较大贡献一般的原因是由于不同供应商供应材料的质量差别、制造设备的差别、不良测量体系和不适当的教育引起的对过程的干预等等
通常把特殊波动原因从普通原因中分离出来并剔除前者可以带来改进而要减少普通原因波动往往需要改变整个系统
过程特性的可预见性
休哈特定义过程的可预见性状态为“通过利用过去的经验至少在一定限度内我们能够预测现象在未来可以预期怎样变化就称该现象是受控的”可预见性通常也称为统计受控
控制图是用来检查过程性能是否可预见的基本工具±3为判断标准
只要过程可预见就没有必要对观察到的上点和下点采取措施因为这些措施将可能在过程中引入特殊原因
改进过程性能的三种方法
达到可预见性
减少分散性
改进集中度
波动改进的顺序
（1）剔除特殊原因波动；
（2）减少分散性；
（3）集中到目标值
波动的度量（用分布图示）
假设连续特性服从正态分布
统计量：均值和标准差
总体均值
总体标准差
样本均值
样本标准差s
利用样本的数据对总体做出判断
假设离散特性服从帕松分布
测量离散过程特性时样本容量至少为300
如：通过计算缺陷数计算dpmo
过程的控制限和容差限
控制限：±3
容差限即规范限：上规范限（USL）、下规范限（LSL）
规范限是基于主管判断的顾客要求额外成本与之有关
6使用规范限的假设：过程很多缺陷数很低
过程的均值漂移
假定过程集中短期过程性能测量表明给定时间点的性能通常表示为尺度值
长期过程性能测量表明长期的波动由一些短期分布组成通常以dpmo表示
本德（Bender）、吉尔森(Gilson)：
均值一般随时间漂移1.5
如果在制造的一个周期内测量连续数据可能是短期的如果经过了几个周期则是长期的
离散特性数据总认为是长期数据
波动的额外成本和不良过程性能成本
波动带来额外成本额外成本由公司、顾客或社会来承担
有人称波动带来的额外成本为不良过程性能成本
例：ABB公司将不良过程性能成本分为四类：


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