6σ质量 公司：
没有产品、服务和交易缺陷的公司
6σ推广的指数增长：
始于1987年，Motorola.
在航空工业、化学工业、电子工业、
冶金工业、服务业等行业发展。
从美国传播到欧洲和亚洲。
全球化
服务
电子商务
六西格玛
GE的四项增长的战略活动，摘自GE1999年度报告
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（Bottom Line）：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（Top Line）：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
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：
交付问题成本、内部问题成本
非制造过程中的非增值成本、设计成本
周期时间和产出
周期时间（Cycle Time）：一个单元完成
输入因素向输出因素转换所需要的时间。
产出(Yield)：输入因素有效地用于过程
输出的程度。
关注周期时间和产出并不是6 独有的，
如：精益制造，企业过程重组等。
底线循环和顶线循环
改进项目——应用型式
化的改进方法——是6
方法的基本活动。
底线循环的四个要素：
改进项目，成本，利润，
承诺
顶线循环的改进项目，
顾客满意，市场份额，
收入，利润，承诺
扩展的基本原理
不可能识别或剔除特殊
原因波动，造成改进项
目中断。此时，需要改
变过程或产品的设计。
设计领域可以想象为两
层分别的性能和改进三
角——形成了有关“多
敏捷”的第四个领域
（设计领域）。
6σ质量的核心概念
(1) 缺陷（Defect）
缺陷：a)任何对标准或规范的不符合；b)任何导致顾客不满意的因素。
(2) 机会(Opportunity)
机会：产生缺陷（出错）的可能性。
(3) 关键质量（Critical to Quality）
关键质量是指对顾客最重要的质量特性。
(4) 变异（Variation）（方差）
顾客看到和感受到的质量差别。
过去，从内往外的思维（站在公司的角度）是基于平均水平或测量的均值。但顾
客不是用均值判断公司的，而是通过每个事务或产品感受有差异的质量的。因此
说，Our Customers Feel the Variance, Not the Mean.
6σ质量首先强调的是减少分散性，从而改进过程能力。
6σ质量的核心概念
(5) 过程能力（Process Capability）
过程能够取得的质量。
(6) 稳定作业（Stable Operations）
保证一致的、可预测的过程不断改进。
（7) 6σ设计（DFSS：Design for Six Sigma）
6σ设计指满足顾客需求和过程能力的设计，是一种
利用工具、训练和测量的系统方法，可以帮助
我们设计满足顾客期望的产品和过程，取得6σ
质量水平。（第四个领域）
6σ质量的统计量
(1)单位缺陷数（DPU：defect per unit）
单位缺陷数DPU是对质量的通用量度，其
公式为
对任何一个检查点都可计算其DPU。DPU
反映每个单位中缺陷的个数多少，但不
反映缺陷的严重程度。
6σ质量的统计量
(2) 百万机会缺陷数（DPMO：defect
per million opportunity）
百万机会缺陷数DPMO的公式为
DPMO是对具有不同复杂程度的产出进行
公平度量的通用尺度。
计算离散特性DPMO值的例子
例1 职能：财务；产品：财务报表；缺陷：记录不准确；
缺陷数：56个；单位：每个条目；单位数：50000；
出错机会数：2，则可以计算得
DPU=56/50000或
DPMO=.001*1000000/2=500
计算连续特性DPMO值的例子
ABB公司
变压器绕组：
目标值 60mm
USL 61mm
LSL 59mm
计算连续特性DPMO值的例子
计算连续特性DPMO值的例子
计算连续特性DPMO值的例子
计算连续特性DPMO值的例子
6σ质量的统计量
(3) 百万分之比率（PPM：proportion
per million）
如：=
6σ质量的统计量
(4) 西格玛（σ）和西格玛值
在统计学中，σ是描述变异的程度，即为
标准差，指出缺陷发生的可能性。
在6σ质量中，西格玛的含义：
a) 西格玛是对质量好坏的量度：某一过程能产生完
美无缺的工作的能力；
b) 西格玛特指某个产品或某项服务在运作过程中的
完善程度。
西格玛（σ）
西格玛（σ）
将1500平方英尺大小的家用地毯清扫到3σ
水平，则有大约4平方英飞的地毯没有清
扫干净，但是如果清扫到6σ水平，则只
有针尖大小的地毯没有清扫干净。可见
6σ与3σ相比，大大减少缺陷，且接近零
缺陷。
见表1。
短期目标西格玛值
是短期过程能
力指数：
=， 不良；
=，中等性
能；
=，世界级。
长期目标DPMO
根据百万机会
缺陷数DPMO
，可以确定西
格玛水平
DPMO作为长
期目标
行业基准评价手段
度量西
格玛水
平是一
个行业
基准评
价的手
段
6σ质量的统计量
6σ：
一个典型过程可能偏离正常的中心条件σ。这样基于
短期性能数据可以对过程的长期能力作出合理的估计。
6σ质量的其它重要概念
⑴顾客需求临界值（CCR:
critical customer
requirement）
CCR是对顾客需求信息的量
化。它被用作为与组织中过
程的输出结果（测量值）相
比较的基准。很明显，市场
顾客需求发生了变化，一个
组织中的过程也就变化。由
于顾客需求是动态变化的，
一个组织应具有快速响应市
场变化的组织能力。因此，
相对于动态的顾客需求，有
效地测量实时的经营绩效，
是6σ理论的关键问题。
6σ质量的其它重要概念
项目（Project）
项目就是指在要把事情做好的过程中，设定一个目标，限定开始
与结束的时间，并且是一个牵涉到对人、对预算、对质量的管理
过程。它本身是一个方法，即把事情做对的方法。
项目运用的范围特别广泛，在任何领域的任何层次，都可以把它
贯彻进去。
大项目可以分成小项目。事实上分成小项目比较容易进行，容易
看到结果。
生命周期是项目中一个最重要的名词。项目从计划到导入到执行
到管控及最后的稽核。这个生命周期可以不是线状的，不是一个
做完了再做另一个，它可以同时并进。
6σ质量的其它重要概念6σ专家（Black belt）
6σ质量理论成功应用还在于培训了专职从事项目工作的人员
BBs（Black belts）。BBs的任务包括：①在组织的部门中领导项目
小组；②正规讲授新的策略和工具。③提供一对一的指教与帮助；
④以培训、现场工作、事例研究和讨论会等形式传达新的策略和工
具；⑤通过与其他组织的合作发现对工作过程进行改进的机会；⑥
使用6σ策略和工具改进组织的工作过程。
理想情况是，BBs与职员之比为1：100，公司每年可降低成本6%。
更高一个层次的6σ高级专家称为MBBs（Mastet Black Belts）。
MBBs 与BBs之比大约为1：100。
除了MBBs 和BBs之外，还有Gbs（Green belts）。与BBs不同在于，
GBs只接受了不完整的与本职工作有关的项目培训，且主要工作时
间不花在6σ项目上。
为了更好地支持项目小组的工作，对许多职员也需进行四天的6σ工
具入门培训。这些职员被称为Ybs（Yellow belts）。
显然，选择和培训正确的人员，以及基于他们改进工作的能力来选
择正确的项目，是6σ工作的重要内容。
6σ的综合框架
四个要素：
高层管理承诺
有关各方参与
（员工、所有者、
供应商、顾客）
培训方案
测量体系
改进方法：DMAIC
改进方法
DMAIC
由五个阶段组成：
定义（Define）、测量（Measure）、
分析（Analyze）、改进（Improve）
控制（Control）
定义（Define）
确定适当的改进项目
要在诸多潜在改进项目中列出优先顺序，
标准：
对顾客有益
对公司有益
过程的复杂性
成本节约的潜力
测量（Measure）
测量——6σ专家基于顾客数据，选择需改进的质量特性（既可以
量化也可以精确测量），确定顾客不可接受的缺陷，勾划其相应
的过程，完成必要的测量，记录结果，估计短期的和长期的过程
能力。
分析（Analyze）
分析——6σ专家对产品基准作差距分析，
以识别性能卓越的共同因素。换句话说，
找出一流性能的决定因素。一些情况下，
有必要重新设计产品和（或）过程。
改进（Improve）
改进——6σ专家明确与绩效和经济指标
相关的产品与服务特征量。然后，对它
们进行诊断以便找出变差的主要产生源。
再依靠统计试验，识别关键的过程变量，
并确定关键的过程变量的允许变化范围
（公差）。有时改进过程需要几个循环
反复。
控制（Control）
控制——一旦取得了预期的改进后，6σ
专家应使用统计过程控制方法完成文件
化工作和监控新的过程体系。在新的过
程体系运行了一段时期后，应重新评估
过程能力，以巩固改进的成果。视分析
结果而定，可能需要重要进入前面经历
的阶段。
贯彻6σ突破性策略需注意七个重要原则：
⑴组织的最高领导必须锐意进取，承担6σ策略实施的领导
责任。
⑵6σ工作须与组织的经营策略、绩效的关键指标相结合。
⑶组织的工作流程及其各环节的输出、预期目标应完全清
楚，并注意资源配置的有效性（Resource Effectiveness）。
⑷有一套专门化的办法及时收集市场的最新信息，并作出
准确分析和快速响应（Responsiveness）。
⑸6σ项目必须有相应的短期效益（改进工作，减少缺陷，
提高质量，降低成本）和长期效益（增加顾客满意度，提
升价格，增强竞争能力），至少第二年有回报，且重视效
益倍增（Result Acceleration）。
⑹6σ项目必须依靠工作在各个岗位的专职专家（BBs）的
领导。6σ专家须经过系统专门的6σ教育培训。
⑺不断支持和奖励项目小组及其领导。
6σ工具
应用的工具并不新，都是些统计工具，
但是，它为这些工具提供了一个强有力
的综合框架。
以务实的方式应用最简单的统计工具。
务实：所有与其行动有关的改进活动都严格
追求顶线和底线结果。
六个西格玛工具六个西格玛工具
1. 质量功能展开 2. 过程图
3. 结构树 4. 柏拉图 (Pereto)
5. 测量系统分析 6. 合理分组
7. 现状分析 8. 六个西格玛设计
9. 假设检验 10. 回归分析
11. 试验设计(DOE) 12. 统计过程控制 (SPC)
系统地应用众多熟悉的质量工具
6σ工具
在测量阶段强调工具有：质量功能展开法
（QFD），测量工具，测量系统分析。
在分析阶段强调的工具有：过程能力分析工具，
用于查找问题的根本原因和相关关系的工具，
如：分布图、流程图、Pareto图，相关分析，
多元回归分析，假设检验、方差分析，FMEA
等。
在改进阶段特别强调的工具有：实验设计。
在控制阶段强调的工具有：控制图，错误预防
法。
除上述工具外，6σ专家还应掌握有效沟通和小
组领导技能等方面的软工具。
案例:按时交货—中国ABB变压器
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谢谢!
