1、定義階段：1. SIGMADPMO3 66,8074 6,2105 23362. 質量成本占銷售額的比例4SIGMA水平 質量成本占銷售額的15%-25%5SIGMA水平質量成本占銷售額的5-15%6SIGMA水平質量成本占銷售額的1%3. 6SIGMA以項目為載體，以顧客為導向，以數據為基礎，結合大量統計工具，通過減少業務中的變異以提高業務績效，從而提高顧客滿意度，增加股東收益；4. 6SIGMA 的項目選擇應關注與企業戰略計劃和年度計劃緊密結合，與企業近期關注的核心過程緊密結合，規模適中且能在合理的時間（36個月）內完成，并得到領導的批準和支持，5. 項目來源可以從外部信息來源（顧客意見，

2、市場調查，競爭對手），內部信息來源（質量分析報告，質量審核報告，財務分析報告，企業方針目標診斷報告），質量缺陷類項目，資源效率類項目（原材料效率，能耗效率，設備效率，資金效率，人力效率），顧客抱怨類項目等，公司業務計劃目標類的6sigma項目可以分解為質量目標，成本目標，生產目標等，子系統類6sigma項目可以來自于SAQ，TGW，R/1000，浪費，生產率，庫存，FCPA等；6. 用目標管理拉動六西格瑪實施是一種非常積極主動的方式，可以使6-sigma的力量得到更好發揮；7. 具備了以下五個條件的項目為6SIGMA項目：重復發生的事件，有限的范圍，過程可測量/量化，過程可控，項目具有效益；8

3、. 只要有過程存在的地方, 無論是制造產品, 收集數據,質量提升，設計優化，流程改進，都可以應用6方法.；9. 問題陳述的要素：對正在發生的問題進行，以量化的形式專門陳述描述性陳述問題事件發生的地點和方式，最初的“問題范圍”陳述，體現出問題發生的狀態，時間，影響程度，問題陳述的準則：具體的，可觀察的，可測量的，可控的。10. 問題陳述常見的問題：1。陳述觀點時，不應包含造成缺陷的原因，2。不應提出改善措施，3。陳述問題時不要確定問題的過失和責任，更不應予以責備，4。不要將幾個問題集中在一個問題陳述中，分清問題，便于將項目有效地進行下去。11. 目標/使命陳述是團隊明確為之努力的方向，目標陳述應

4、包含問題陳述相同的變量和測量單位，如果變量和測量單位是不同的，那么目標就不能與問題相匹配，常見的目標值有：Cp,Cpk,Pp,Ppk,DPMO,SIGMA質量水平，RTY （滾動合格率），COPQ（劣質質量成本）12. 過程流程圖的益處：直觀的表示過程，要求驗證和客觀性，揭示實際的活動，找出返工環節和浪費，詳細了解瓶頸, 周轉時間, 和存貨清單，找出非增值步驟，有助于確定何時何地收集數據，確定不同的團隊在什么地方使用不同的流程，用作培訓和導向工具；13. 宏觀過程流程圖（SIPOC）：供給者: 給過程提供輸入的任何人，輸入：執行過程所需的原料，資源和數據，過程：用于將輸入轉化成輸出的行動和資源

5、，輸出: 過程產生的有形產品或服務，顧客: 接受過程輸出的任何人-內部或外部的，SIPOC圖用在幫助界定過程中的范圍和關鍵因素。14. 過程流程圖中的符號表示過程步驟或操作存儲延遲決策原料運輸或轉移15.16. 顧客的定義：簡單地說，顧客就是接受產品或服務的任何組織或個人，如消費者、委托人、最終使用者、零售商、受益方、采購方。可以是組織內部也可以是外部的，內部如下道工序可以稱為上道工序的顧客17. 顧客分為內部顧客和外部顧客18. 外部顧客有：零售商店，批發商，零售購物者，互聯網購物者等；內部顧客有裝配工，后勤，會計，銷售員，焦點組19. 接近顧客程度由低到高排序為：顧客抱怨數據；調查；焦點組

6、；訪問20. 質量，服務質量，價格三個方面的能力是顧客所關心的21. 產品關鍵性質量特征的定義 (CTQ)：從顧客的角度確定對顧客最重要的產品和服務特性，是從VOC轉化來的22. 可操作性定義是書面的說明，用于確保不同的人解釋和測量一致.23. 一旦確定了CTQ,項目小組對每個CTQ進行可操作定義24. 用卡諾模型的方法論對CTQ進行優先排序，其中， Must Be 基線CTQs是改善的關鍵優先問題，Performance 期望CTQs能提高產品或服務的競爭力。Delighters（取悅）對當前的過程來說也許不是改善的焦點，但也許有一天會成為基線CTQs ，隨著科學技術的進步，他們可能是會互換

7、的25. 項目范圍要延伸到變量或因素可以測量和分析的程度。26. 細化項目范圍常用方法Y= f(x)，過程流程圖，因果圖，因果矩陣27. 因果圖（魚骨圖）是日本質量管理大師石川馨所發展出來的，故又名石川圖從人、機、料、法、環、測的角度列出所有可能性原因；28. 因果矩陣將過程的輸入與CTQ聯系起來，評價CTQ確定其對顧客的重要性，評價輸入確定其與輸出的關系29. 6SIGMA哲學建立依靠數據和事實說話，關注流程改善及顧客導向三個基礎之上。測量階段：30. 測量是根據觀察數據來說明產品、過程或服務的數量、能力或績效；31. 平均值，均值，眾數，中位數，極差分別表示的含義及應用范圍32. 6SIG

8、MA團隊在項目確定后，要對關鍵質量特性及其相關因素進行測量，一個過程的測量主要有四個方面：1，輸入變量（為改變輸出而進入過程的事物），2，過程變量9過程中可追蹤，可測量的事物），3，輸出變量（過程結束的結果），4，顧客感知變量（顧客對過程輸出結果的感知，包括滿意程度，抱怨和投訴，重復購買等33. 測量階段中選擇評價指標，常用的指標有三類：1，評價缺陷質量水平，一般為記數型變量，指標通常是DPU/DPMO，2，評價流程質量水平，常用的指標為RTY，3，評價某質量特性的質量水平，一般屬計量型數據，常用指標是Cp,Cpk,Cpu,Cpl,Pp,Ppk,Ppk,Ppu,PpL.34. DPU=缺陷數/

9、單位產品數，DPO=缺陷數/產品數*機會數，DPMO=DPO*100000035. 測量使項目組 ，建立基本的過程績效，隔離變動源，確定可以進行改善的領域36. 高質量的數據是有較好的偏倚和變差，偏倚表示多次測量結果的平均值與基準值之差，變差用來表示在相同條件下進行多次重復測量結果的變異程度。37. 數據分為屬性數據和變量數據，有的數據可以認為既是連續的優勢屬性的，比如時間；38. 屬性數據（事件是否發生）常見的有類別、通過與不通過，合格與不合格，是與否等等39. 變量數據（發生的某些數據 ）常見的有長度，溫度，密度，重量等連續型的，可以細分的數據；40. 屬性數據較變量數據的可以獲得的信息量

10、更少，也就是說為獲得形同的信息量，所需屬性數據的數量比變量數據多得多，典型的屬性數據樣本大小: 大概估計: 100，精確估計: 大約 1,000典型的變量數據大小:大概估計: 30，精確估計: 大約20041. 我們日常工作中盡可能的使用變量數據，它可以帶給我們更多的信息；42. 為使收集數據更有效率，首先要完成數據收集計劃；43. 獲取有效數據的方法：層次法，還可以使用表格，檢查單，檢查表等；44. 抽樣可以通過相對較少的數據得出對總體的推測；45. 抽樣的類型分為過程抽樣和總體抽樣，過程抽樣有利于了解過程的本質和情況，總體抽樣有利于確定總體的特征；46. 抽樣的方法有隨機抽樣，分層隨機抽樣

11、，系統抽樣，分組抽樣；47. 數據收集計劃必須包括5W1H，即WHAT ，WHY ，WHO ，HOW ，WHERE，WHEN48. 測量系統分析（MSA）是對獲取數據的工具和過程的量化評估，目的在于確保收集到的信息能真正代表過程中正在出現的情況，使數據可靠49. 測量系統分析的步驟：作業指導書，“過程巡視”，R&R（重復性和再現性）分析50. 一個可使用的，良好的測量系統必須具有以下三個基本要求：1。要有足夠的分辨力，（指測量系統檢出并如實指示被測量特性中極小變化的能力），2。測量系統在規定時間內要保持統計穩定性，3。測量系統要具有線性性；51. 對于屬性數據和變量數據應使用不同的測量

12、系統分析方法，屬性數據（比如每個袋子里有多少有缺陷的水果糖）應用kappa分析的方法，kappa植大于0.75為可接受的；52. 重復性是指同一測量者用同一測量工具測量同一元件的同一特性值，幾次測量的測量波動，具有相同的人員，相同的測量設備，相同的工件，相同的環境；53. 再現性 是指不同的測量者用同一測量工具測量同一工件的同一特性值的平均波動. 不同的操作者，相同的測量工具，相同的工件，相同的環境，以下為接受標準；% 貢獻度% 研究變差 (過程控制)% 容差比 (產品控制)# 分辨率所有指標都應為 綠色RYG< 1% 好2-9% 可接受> 9% 不能接受RYG< 10%好1

13、1-30%可接受> 30%不能接受RYG< 10%好11-30%可接受> 30%不能接受RYG> 10好5-10可接受< 5不能接受54.55. 能力分析是對過程滿足顧客期望 (CTQ)程度的研究，能力分析之前必須做正態測試（P）0。05為正態），對不是正態的數據須進行轉化后在做分析，相應的規格線也要同時轉換，在軟件中可以使用BOX-COX工具尋找最合適的Lamda值；56. 變量型數據能力分析有cp,cpk,pp,ppk, 屬性數據有PPM，DPMO，DPU，他們可以轉化為一個通用的指標：sigma值；57. 過程能力CPK的計算公式及解釋說明58. DPMO的

14、計算目標LSLUSL目標LSLUSL目標LSLUSL能力不足不居中有能力并居中 居中過程減小波動缺陷缺陷59.43210-1-2-3-430%20%10%68%95%99.73%40%0%60.61. 傳統生產合格率與滾動生產合格率的區別，滾動生產合格率發現隱藏的工廠62. 傳統合格率與滾動合格率的計算方法及計算方法的差異63. FMEA中嚴重度序數符號:SEV，風險度 (SEV × OCC)，RPN = SEV × OCC × DET，其中SEV是不變的分析階段：64. 過程分析方法：1。詳細的過程流程圖，尋找瓶頸，盲區，冗余2。價值流分析，對每項任務進行評價：

15、增值, 業務增值, 非增值，3。周轉時間分析，對比實際工作時間和等待時間；65. 瓶頸是那些限制過程生產率的任務（工作在這里堆積、排隊），盲區是因對目標的錯誤理解或不一致而產生的相互矛盾的一系列序貫任務，冗余是一種由不同的個人（或部門）完成相同任務的現象；66. 價值流分析中識別增值，業務增值，及非增值及它們的區別；67. 非增值的八大浪費：多余移動，搬運(運輸)，過量生產，冗余過程，等待，超量庫存，糾錯，人力資源浪費68. 假設檢驗中從樣本推測總體的方法，對均值，比例，方差檢驗的選擇方法。69. 認識并識別圖形分析工具，Pareto圖 ，運行圖， 方框圖，直方圖，散點圖70. Pareto圖

16、適用于屬性數據，十九世紀意大利經濟學家帕累托提出關鍵的少數和次要的多數，利用80/20法則71. 六西格瑪追求過程“又精又準”，將缺陷發生概率降到最低，同時解決過程中的均值及波動問題72. 運行圖，方框圖，直方圖，散點圖都使用于變量數據73. 運行圖顯示出隨時間發展的趨勢74. 方框圖顯示出幾組數據的對比，包括中位數和波動變差的大小，其中方框中有50%的數據75.76. 直方圖體現出數據的分布，可以直觀地看出數據是否正態分布，過程的分布的中心，范圍缺陷數 (Y)速度 (x)77.散點圖是用來識別兩種不同的變量之間的關系，是確定可能性原因的一種重要的工具，上圖中可以看出速度X與缺陷Y存在顯著回歸

17、關系，X可能為重要原因，此處MINITAB中P值小于0。05，同時關注相關系數R幾種直方圖的解釋數據很有可能來自于兩個過程，比如同一過程的兩個不同的操作設定右偏數據，過程隨著時間在漂移，或一個過程由很多個過程混合而成，比如很多人用不同的方法做同樣的工作78. 正相關，負相關，非線性相關的圖示79. 確定關鍵原因后要驗證根本原因；80. 假設檢驗的基本思路，方法，目的81. 回歸分析的基本思路，方法，目的改善階段：82. 改善階段首先確定確定改善標準，必須執行的標準：是絕對的要求，用于篩選不可接受的方案，法律和安全性要求是典型的必須執行的標準，希望執行的標準：是比較的標準，用于評價一個改善方案的

18、各個具體方面，CTQs和業務驅動的績效指標83. 改善階段的工具：頭腦風暴法和實驗設計（DOE），頭腦風暴法由美國廣告策劃人奧斯本在40年代首先提出的84. 常用決策矩陣和標準矩陣評估改善方案；85. 實驗設計（DOE）這是一種組織方法，它通過改變一個或幾個輸入變量（X）來觀察這些變量或這些變量的組合是否對輸出（Y）有重要影響，其優點在于能從很多試驗條件中選出具有代表性的少量試驗條件進行試驗，并能通過對試驗數據的分析，找出最優或較優的改進方案；86. 四因子，2水平全因子試驗設計中，在不考慮復制的情況下，運行次數為level的factor次方=16。87. 試驗設計的典型階段：篩選，特征化，優

19、化；88. 一次檢驗一個因子（OFAT）的缺點：1.運行次數較多，2.不能體現出交互作用89. DOE后需進行成本效益分析，為了確保在一組潛在改善方案中，有一個特定改善方案是最有效的；90. 對改善方案需要試行，試行是對提出的改善方案進行嘗試性實施，它是在密切跟蹤的小范圍情況下實施的，檢驗其效果并用試行中收集到的數據計算改善后的過程能力 (DPMO or Sigma 值)，同時需要進行FMEA分析，分析實施的改進是否可能產生新的風險。控制階段：91. 防錯是在錯誤發生前避免錯誤的發生，是最好的方法，當不能避免時，發現原因，當不能探測到原因時，要發現缺陷，缺陷是差錯的結果。92. 現場管理有可視

20、化顯示與可視化控制：可視化顯示顯示重要信息，但不控制人或機器去做什么，可視化控制顯示重要信息并且對過程進行控制，從而使活動按標準執行；93. 控制圖識別過程的普通原因和特殊原因，X bar/R圖組內波動反映普通原因，組間波動反映特殊原因。94. 普通原因，需要從系統上采取行動，需要管理者的權力去采取需要的措施才能將原因消除，是過程固有的，因此對每個零件都有影響（注意：如果只有普通原因，過程輸出形成的分布隨著時間的變化將是穩定和可預測的。）95. 特殊原因：通常通過一些局部行動就可以消除，通常通過操作者的操作就能消除，對每個零件的影響不一樣 (間歇性)（注意：如果存在特殊原因，過程輸出隨著時間變

21、化既不穩定，也不能預測）96. 常用的控制圖有:變量數據，Xbar/R 圖，I-MR 圖， 屬性數據p 圖，u 圖，其中Xbar/R 圖精度尚可，使用方便，Xbar/S圖，精度最高，計算量大；97. 控制界限不等于規范界限，控制界限及規范限的區別，在過程管控中，要求規范線的范圍要大于控制線98. P圖上跟蹤的不合格品數的例子玻璃模糊，或者清晰；保險杠有，或者沒有；燈開著，或者關著；車輛在檢測線能夠啟動，或者不能；標尺有，或者沒有；學生在課堂上，或者不在；99. U圖上跟蹤的缺陷數的例子: 引擎蓋油漆上的污點；電路板上的焊接缺陷；車上的刮傷；擋泥板上的污垢；100. 常用的控制圖的幾種判別方法。

22、101. 建立長期MSA：長期MSA記錄過程的測量如何隨時間被監控，以保證測量系統穩定，保證系統長期數據獲取過程的能力和水平。102. 項目的成功實施，通常伴隨著對原有產品或原先過程的較大改變，在確認項目成果的同時，應確保將其形成文件，納入標準。103. 5S是指整理，整頓，清掃，清潔，素養。整理指在工作現場，將必要物品與不必要物品區分開，保留需要的，丟掉不要的，整頓是對保留下來的物品按照使用的經常性進行分類，實行定置管理，每件物品都有固定的位置，每件物品和每個位置都有標識。經常用的物品應該放置近便，易于拿到，不常用的可放在較遠的或隱蔽的地方，合理安排。清掃是指對工廠進行全面細致的打掃，抹除灰

23、塵，掃除垃圾，清潔是指劃分清潔區，落實保潔責任，形成制度，持之以恒，使工廠經常保持在井然有序和清潔的狀態。素養是指培養員工遵章守紀的良好習慣，提高自律性。104. 根據江鈴的要求，ERA需在3小時內執行，ICA需要在24小時內執行。實際統計應用知識：1屬性數據MSA（KAPPA分析）Attribute Agreement Analysis for R1T1, R1T2, R2T1, R2T2 Within Appraisers Assessment AgreementAppraiser # Inspected # Matched Percent 95 % CI5,重復性可以接受，樣本數量應足夠

24、大1 20 19 95.00 (75.13, 99.87)2 20 19 95.00 (75.13, 99.87)# Matched: Appraiser agrees with him/herself across trials.Fleiss' Kappa StatisticsAppraiser Response Kappa SE Kappa Z P(vs > 0)Between Appraisers 5，再現性可以接受，應先看組內KAPPA值，再看組間的KAPPA值Assessment Agreement# Inspected # Matched Percent 95 % C

25、I 20 18 90.00 (68.30, 98.77)# Matched: All appraisers' assessments agree with each other.Fleiss' Kappa StatisticsResponse Kappa SE Kappa Z P(vs > 0)2正態測試P值>0.05, 數據是正態的3假設檢驗Two-sample T for Original Server vs Modified ServerP>0.05, 不能拒絕原假設，original 與modified 沒有顯著差異，如P值<0.05,則拒絕原假

26、設，請考慮P值的大小和圖形中方框的位置關系 N Mean StDev SE MeanDifference = mu (Original Server) - mu (Modified Server)95% CI for difference: (-1.256270, 0.207785)T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = -1.42 P-Value = 0.159 DF = 1294圖形分析：下圖中那個因子影響最大？5試驗設計（DOE）：（1） 例： 某公司生產直升飛機，為提高飛機飛行時在空中停留的時間，對機翼長，機身長及機身寬進行分析，機

27、翼可取長，短兩水平，機身可取長，短兩水平，機身寬可取寬，窄兩水平，請確定哪些因子顯著及最好的組合。請用MINITAB進行分析哪些因子具有顯著的作用，應該選用怎樣的組合？包括圖形分析及數值分析，以下圖形在實際使用中應使用隨機化。TEAM2-JIYITEAM2-JISHENCHANGTEAM2-JISHENKUANoutput11111-11-111-1-1-111-11-1-1-11-1-1-1MINITAB分析結果為：output 的效應和系數的估計（已編碼單位）項效應系數常量 TEAM2-JISHENKUANS = * PRESS = *對于 output 方差分析（已編碼單位）來源自由度

28、Seq SS Adj SS Adj MS F P主效應 3 1.95344 1.95344 0.651146 * *2因子交互作用 3 0.21594 0.21594 0.071979 * *3因子交互作用 1 0.00781 0.00781 0.007812 * *殘差誤差 0 * * *合計效應 Pareto output 、別名結構ITEAM2-JIYITEAM2-JISHENCHANGTEAM2-JISHENKUANTEAM2-JIYI*TEAM2-JISHENCHANGTEAM2-JIYI*TEAM2-JISHENKUANTEAM2-JISHENCHANG*TEAM2-JISHENKUANTEAM2-JIYI*TEAM2-JISHENCHANG*TEAM2-JISHENKUAN先根據圖形篩選因子：從最高交互作用開始，先篩AB