什么是6西格瑪質量西格瑪“s”是希臘字母，在統計學上用來表示數據的分散程度。對連續可計量的質量特性，可用“s”度量質量特性總體上對目標值偏離程度（見圖1所示），6西格瑪質量表示質量特性的分散程度只占規格限的一半。對顧客要求高度符合。圖1：6西格瑪質量與3西格瑪質量（連續變量）在以缺陷率計量質量特性時，用“s”度量缺陷率。6西格瑪質量表示質量特性的缺陷率僅為3.4ppm。（ppm一百萬分之一），西格瑪水平與缺陷率的關系如圖2和表1所示。圖2：6西格瑪質量與3西格瑪質量（缺陷率）西格瑪水平Cpk缺陷率20.1730870030.506681040.83621051.1723361.503.492.000.0018表1：西格瑪水平與缺陷率的關系在6西格瑪管理中強調“度量”的重要性，沒有度量就沒有管理。這里不僅要度量“產品”符合顧客要求的程度，還要度量服務乃至工作過程等。因此，6西格瑪質量的含義已經不僅局限在產品特性，還包括了企業的服務與工作質量。如果一個企業的核心業務過程能夠達到6西格瑪質量水平，那么意味著這個企業可以用最短的周期、對低的成本滿足顧客要求。因此，6西格瑪質量是非常有競爭力的質量。6西格瑪管理中常用的度量指標6西格瑪管理中常用的度量指標有：西格瑪水平Z、百萬機會缺陷數DPMO、單位缺陷數DPU、首次產出率FTY、滾動產出率RTY等，它們覆蓋了各種連續型和離散型測量數據的情況。這里我們重點介紹西格瑪水平Z和百萬機會缺陷數DPMO的統計與計算方法如下：(一)西格瑪水平Z：對應于過程輸出無偏移的情況，西格瑪水平Z是指規格范圍（USL-LSL）與2σ的比值，可由式5-6-1求得：例5-6-1：某送餐公司為某學校送午餐，學校希望在中午12：00送到，但實際總有誤差，因而提出送餐的時間限定在11：55分至12：05分之間，即：LSL為11：55分，USL為12：05分。過去一個星期來，該送餐公司將午餐送達的時間為：11：50、11：55、12：00、12：05、12：10，求該公司準時送餐的西格瑪水平。這里，將送達時間按相對于目標值12：00的差值進行變換，記錄為-10、-5、0、5、10，則：用樣本標準差S估計總體標準差，得到=S=7.91，將上述參數代入式5-6-1，得：即該公司準時送餐的西格瑪水平僅為0.63。（二）百萬機會缺陷數DPMO（DefectsMillionOpportunity）在統計和計算DPMO時，我們先要明確下述概念：缺陷：是指產品、或服務、或過程的輸出沒有達到顧客要求或超出規格規定。缺陷機會數：是指產品、或服務、或過程的輸出可能出現缺陷之處的數量，如：一塊線路板有200個焊點就有200個出現焊接缺陷機會；一張申請表有15個欄目就有15個出現填表缺陷的機會。如果我們統計了過程輸出的缺陷數和缺陷機會數，我們就可以計算：機會缺陷率DPO（DefectsPerOpportunity），即每次機會中出現缺陷的比率表示了每個樣本量中缺陷數占全部機會數的比例。由式5-6-3計算：例5.6.2假定這100塊電路板中，每一個電路板都含有100個缺陷機會，若在制造這100個電路板時共發現21個缺陷。

則

百萬機會缺陷數DPMO（DefectsPerMillionOpportunity），DPO常以百萬機會的缺陷數表示，即DPMO=DPO×106，或由式5-6-4計算：本例中，0.0021的DPO即為2100的DPMO。DPMO值可以用來綜合度量過程的質量。例如，某印刷電路板的制造工廠在同一條生產線上可能生產不同規格的印刷電路板。每一種產品都有不同的設計，因此，在生產過程中，缺陷機會也不同。但是，不管生產何種規格的產品，都可以統計出現缺陷的數量和缺陷機會的數量，然后用總的缺陷的數量除以總機會數，可以得到DPMO，即使每天的產品種類不同，我們都可以做同樣的統計。在6西格瑪管理中常常將DPMO折算為Z。DPMO對應于過程輸出質量特性超出規格限的比率，可以通過對如圖5-6-3所示的正態分布中規格限外的部分求積分而獲得。此時，標準正態分布中的分位數點Z，就是過程的西格瑪水平。6西格瑪管理中常用的Z換算表如表5.6.1所示。圖5-6-3：缺陷率與過程輸出西格瑪水平的對應關系表5.6.1西格瑪值與DPMO對應表（考慮1.5倍偏移時）例5.6.4：某物料清單BOM（BillofMaterial）上有4個需要填表之處，均可能會發生填寫錯誤，即該BOM有4個缺陷機會：假如在1376張物料清單BOM上發現41個缺陷，則其即每百萬個機會中有7449個缺陷。查表可得該填寫BOM過程的西格瑪水平約為3.95西格瑪（考慮1.5倍偏移）。一、如何畫正態分布曲線論文中有一個圖是正態分布圖，手頭上只有excel，在網絡上海選了一下午，換了N個關鍵詞，終于找到一篇教程，不過細節問題是我自己嘗試出來的，今天想找出這個網頁把鏈接貼在這里，可是找了一個多小時都找不到。足見我當初找到它是多么的機緣巧合。沒辦法，只能一個字一個字的敲了，記在這里備忘－－事實上我已經忘了，只能重新嘗試一遍。

正態分布函數的語法是NORMDIST(x，mean，standard_dev，cumulative)cumulative為一邏輯值，如果為0則是密度函數，如果為1則是累積分布函數。如果畫正態分布圖，則為0。

例如均值10%，標準值為20%的正態分布，先在A1中敲入一個變量，假定－50，選中A列，點編輯－填充－序列，選擇列，等差序列，步長值10，終止值70。然后在B1中敲入NORMDIST（A1，10，20，0），返回值為0.000222，選中B1，當鼠標在右下角變成黑十字時，下拉至B13，選中A1B13區域，點擊工具欄上的圖表向導－散點圖，選中第一排第二個圖，點下一步，默認設置，下一步，標題自己寫，網格線中的勾去掉，圖例中的勾去掉，點下一步，完成。圖就初步完成了。下面是微調把鼠標在圖的坐標軸上點右鍵，選坐標軸格式，在刻度中填入你想要的最小值，最大值，主要刻度單位（x軸上的數值間隔），y軸交叉于（y為0時，x多少）等等。確定后，正態分布圖就大功告成了。二、如何畫直方圖使用Excel自帶的數據分析功能可以完成很多專業軟件才有的數據統計、分析，這其中包括：直方圖、相關系數、協方差、各種概率分布、抽樣與動態模擬、總體均值判斷，均值推斷、線性、非線性回歸、多元回歸分析、時間序列等內容。下面將對以上功能逐一作使用介紹，方便各位普通讀者和相關專業人員參考使用。注：本功能需要使用Excel擴展功能，如果您的Excel尚未安裝數據分析，請依次選擇“工具”-“加載宏”，在安裝光盤中加載“分析數據庫”。加載成功后，可以在“工具”下拉菜單中看到“數據分析”選項。實例1某班級期中考試進行后，需要統計各分數段人數，并給出頻數分布和累計頻數表的直方圖以供分析。以往手工分析的步驟是先將各分數段的人數分別統計出來制成一張新的表格，再以此表格為基礎建立數據統計直方圖。使用Excel中的“數據分析”功能可以直接完成此任務。操作步驟1.打開原始數據表格，制作本實例的原始數據要求單列，確認數據的范圍。本實例為化學成績，故數據范圍確定為0-100。2.在右側輸入數據接受序列。所謂“數據接受序列”，就是分段統計的數據間隔，該區域包含一組可選的用來定義接收區域的邊界值。這些值應當按升序排列。在本實例中，就是以多少分數段作為統計的單元。可采用拖動的方法生成，也可以按照需要自行設置。本實例采用10分一個分數統計單元。3.選擇“工具”-“數據分析”-“直方圖”后，出現屬性設置框，依次選擇：輸入區域：原始數據區域;接受區域：數據接受序列;如果選擇“輸出區域”，則新對象直接插入當前表格中;選中“柏拉圖”，此復選框可在輸出表中按降序來顯示數據;若選擇“累計百分率”，則會在直方圖上疊加累計頻率曲線;4.輸入完畢后，則可立即生成相應的直方圖，這張圖還需要比較大的調整。主要是：橫縱坐標的標題、柱型圖的間隔以及各種數據的字體、字號等等。為了達到柱型圖之間無縫的緊密排列，需要將“數據系列格式”中的“選項”中“分類間距”調整為“0”。其余細節，請雙擊要調整的對象按照常規方法進行調整，這里不再贅述。調整后的直方圖參考如下在生產中，時常需要處理大量的原始數據，比如車間產量、化驗數據、銷售量等，并且從這些繁多的數據中找出規律，從而找出存在的問題，以便于進一步改進、完善。如果僅僅分辨原始數據本身，是很耗時間的，而通過Excel中的統計分析工具——直方圖，就可以找到大量數據中不同范圍內的分布規律，從而為生產經營提供決策的第一手資料。下面就以計算某公司2007年3月份車間員工的加工量分布情況，來介紹如何使用直方圖。

小知識：什么是Excel直方圖？所謂Excel直方圖，就是將原始數據分組（也稱區間），并將分組的數據按一定統計方法計算，得到整個原始數據和分組的單個和累積頻率，并將計算后的數據用柱狀圖方式做成圖表，從而反映數據的整體分布狀況。

一、輸入原始數據

啟動Excel，新建一個工作簿，在其中輸入某公司2007年3月份車間員工的加工量明細表，然后在工作表的其他空白位置輸入數據分組，也就是說要將這些數據按照一定的間隔，分為多少個區間以及數值范圍，比如間隔為50，范圍為50～800。需要注意的是，數據分組中的數值必須按照升序予以排列，為了提高輸入速度，可以先輸入第1、2個數值，選擇這兩個單元格，然后拖動其右下角的填充柄，就可以完成快速輸入所有的分組數值了。

二、制作直方圖分析數據

制作直方圖時，執行“工具→數據分析”菜單命令，在彈出的“數據分析”對話框中選擇“分析工具”列表中的“直方圖”選項，單擊“確定”按鈕。

小提示：“直方圖”是Excel中的加載工具“數據分析”中的子項，如果在“工具”菜單中沒有“數據分析”命令，則可以執行“工具→加載宏”命令，在彈出的對話框中選擇“分析工具庫”命令即可。

在彈出的“直方圖”編輯窗口中，進行如下設置：單擊“輸入區域”右下角的選擇按鈕，選擇工作表中存放員工加工量數據所在的單元格區域，如$C$5:$C$30；單擊“接受區域”右下角的選擇按鈕，選擇工作表所輸入的數據分組單元格區域，如：$D$5:$D$21；

勾選“標志”復選框，這樣所生成的直方圖表中將出現相應的數據標志；勾選“輸出區域”復選項，然后單擊其后面的選擇按鈕，選擇存儲直方圖的起始單元格，如果需要將直方圖存儲到其他的新工作表或者工作簿中，則勾選下面的兩個復選項即可。

勾選“圖表輸出”復選項，否則只會輸出直方表格，而不會輸出直方圖，同時選中“累計百分率”復選項，這樣在輸出表中生成一系列累積百分比值，并在直方圖中出現一條累積百分比率線。

小提示：如果需要在輸出的表中按降序來顯示數據，則可以選中“柏拉圖”選項，同時在直方表的右側添加三列排序數據。

設置完畢后，單擊“確定”按鈕，就可以快速生成一份標準的數據表以及直方圖了。在這個直方圖中，矩形的高度表示每一組的頻數或頻率，寬度則表示各組的組距，因此可以從中看出不同分組數據的頻率，比如分組400出現的次數