寻求企业竞争力至高点的法宝---六个西格玛

品管部生产部相关人员

六个西格玛是什么?
六个西格玛(Six Sigma)… 从微观上讲，它是以统计学为基础，通过对数
据的采集和分析，进而找出问题的根本原因，并对其加以控制和改进，从
而最终 解决该问题的一种管理方法，而从宏观上讲，它是当今最优秀的质
量管理体系和企业管理体系… 六个西格玛还是 …

内容和效果高于现存的质量管理方法：

六个西格玛综合了所有质量管理行为，并且为管理途径提供了更多机会

ISO
“ISO 9000 认证并不代表一个公司已经是世界级质量水平的公司…它虽有
一定价值，但它做到的只是把一个系统定义在控制阶段，而不重视改善。这
是两件根本不同的事情，而我们两样都需要：通过控制避免与期望相反的改
变，通过改善创造有价值的改变。”
- 美国质量管理学之父--朱兰教授(Dr. M. Juran)

QC (质量循环)
这是微层面的途径，有一定价值，但不能带来一定量的突破。它只停留在策
略的水平，而不能改变整个战略。

TQM (全方位质量管理)
TQM 是一种综合途径，可以涉及所有人所有事。它涵盖了公司内其他领域(如
人力资源,财务等)，而失去了聚集点和冲力。


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管理需要变革 ！

在此我们能帮助您确定机遇 ...

六西格玛方法不仅包括以生产制造为重点的质量管理，更重要的是它着重于所
有业务 领域的几乎所有过程, 例如财务，贸易，市场，销售, 信息技术，人力
资源, 维修等等。 已经有许多被证明的解决方案是通过六西格玛完成的; 并且,
六西格玛方法关注改变人的观念: 改变过程和人是保持改善结果所必需的，这是
具有创造力地改善文化的关键。



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六个西格玛 课程大纲

1. Six Sigma 总体介绍：
1.1 Six Sigma 是什么?
1.2 谁在应用Six Sigma?
1.3 Six Sigma 的两大流派及其各自主要特点；
1.4 Six Sigma 的两大类方法的介绍及其主要阶段和各阶段需要完成的主要任务；
1.5 Six Sigma 的组织结构；
1.6 Six Sigma 的战略推广；
1.7 Six Sigma 与 ISO/TQM（Total Quality Management - 全面质量管理）的区别；

2. Six Sigma 的统计学基础：
2.1 数据分类: 连续型数据和离散型数据；
2.2 缺陷(标准),单元,机会的定义: DPU 和 DPO 的概念和区别；
2.3 正态分布的由来；
2.4 正态分布的重要统计量“u”（均值）和“?”（标准方差）；
2.5 正态分布的重要特性及“Z”值的计算；
2.6 Mean( 均值), Median(中位数)和 Mode(模)；

3. Six Sigma 各阶段的详细介绍：
3.1 定义阶段 (Define)
3.1.1 质量功能展开(QFD-Quality Function Deployment)；
3.1.2 立项资格五要素：业务方面、问题和目标陈述、项目范围、项目进程计划、
团队成员及角色；
3.2 测量阶段 (Measure)
3.2.1 确定项目的Y：连续型数据和离散型数据、实际项目中连续型数据和
离散型数据之间的合理变换；
3.2.2 确定项目的缺陷(标准),单元,机会；
3.2.3 测量系统的分析(MSA)：
- 偏差的构成：可重复性和可再生产性；
- 连续数据：快速方法和方差分析法(ANOVA-ANalysis Of VAriance)
- 离散数据：表格法；
3.2.4 对Y和可能的X’s收集数据
- 流程图(PM-Process Map)；
- 因果图即鱼骨图或称为石川图(C&E-Cause & Effect Diagram)；
- 标准操作规程(SOP-Standard Operation Procedure)；
3.2.5 Y的基本图形分析及统计分析：
- 柏拉图(Pareto Chart)；
- 直方图(Histogram)；
- 盒形图(Boxplot)；
- 验证正态性(Normality Test)；
- 歪斜分布(Skewed Distribution)；
- 尖峰分布(Kurtosis Distribution)；
- 多模式分布(Multi-Mode Distribution)；
- 非正态分布的处理；
- 描述性统计(Basic Statistics)；

3.2.6 计算Z值：
- Y是离散型数据： Product Report；
- Y是连续型数据：Process Report；
- Zst 、Zlt和Zshift的关系；
3.3 分析阶段 (Analyze)
3.3.1 图形分析：离散图或散布图(Scatter Plot/Diagrams)
3.3.2 假设检验分析(Hypothesis Analysis)：
F检验、T检验和卡方检验(F-test、T-test 和 ChiSquare-test)；
3.3.3 方差分析(ANOVA)；
3.3.4 回归分析(Regression)；
3.3.5 通用线性模型(GLM-General Linear Model)；
3.4 改进阶段 （Improve）
3.4.1 样本数量检验(Sample Size Testing)：连续数据和离散数据；
3.4.2 改进真实性检验：T检验和卡方检验(T-test 和 ChiSquare-test)；
3.5 控制阶段 （Control）
SPC及控制图(Control Chart)；
- 什么是控制图和SPC；
- 控制图的用途；
- 控制图的类型；
- 控制图原理；
- 控制图的解释；

4. DMADV的内容简单介绍：
D-定义(Define)、M-测量(Measure)、A-分析(Analyze)、D-设计(Design)、
V-验证(Verify)

讲师背景
培训讲师：王先生 六个西格玛黑带大师（6σMBB）
教育背景：上海同济大学工学学士、
美国俄克拉荷马大学MBA硕士、
工作经历：曾在六个西格玛（6σ）发源地摩托罗拉公司（Motorola）质量部
（R & QA Dept.）先后负责产品质量控制和供应商管理工作;
后又加盟通用电气公司（GE）六个西格玛质量部（Six Sigma Dept.）专门负责六个
西格玛的全国培训工作并从中参与公司众多重大项目。
专业经验：六个西格玛（6σ）总培训时间超过2000小时，总培训人数超过3000人次，
负责或参与完成6σ项目超过50个（涉及人力资源、行政管理、电子商务、财务管理、
市场营销、销售及制造等各项领），指导及审核各类项目超过200个…
备 注： （可双语授课）