六標準差

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六西格瑪常用的標誌

六標準差,又稱六西格瑪6 sigma,是一套商業管理戰略,最初於1986年由摩托羅拉創立。[1][2]後來由於傑克·韋爾奇(Jack Welch,時任GE執行長)的推廣讓六西格瑪於1995年成為通用電氣的核心管理思想[3],今天廣泛應用於很多行業中。

六西格瑪是通過確定、消除引起殘疵的流程來提高產品質量,降低生產中和商業流程中的變化程度[4],利用了一套質量管理方法,包括統計方法,創建了組織內人員的一種特殊架構(「黑帶」、「綠帶」等等)[4]。每個六西格瑪項目都是根據具體的步驟,完成具體的財務目標實現的[4]

六西格瑪這個名字來自於生產方面的方法,特別是生產中的統計模型過程。生產流程可用西格瑪來計算,可計算產品中無缺陷產品的百分比。六個西格瑪是指生產的產品中,有99.99966%的產品是沒有質量問題的(每一百萬中有3.4個有缺陷)。摩托羅拉制定了一套六西格瑪的目標,針對於所有生產流程,也可指管理和工程實踐中達到目標的一種手段。

歷史[編輯]

六西格瑪源於一套用於改善生產工業流程、消除殘疵的方法,但後來它的應用拓展到其他商業領域[5] 在六西格瑪中,殘疵是指任何客戶不滿意的地方,或者可導致不符合客戶要求結果的事情。[4]

六西格瑪的核心思想於1970年代誕生在摩托羅拉,因為高級領導Art Sundry批評摩托羅拉的生產品質太差[6],因為這次批評,公司發現了提高質量與降低生產成本之間的關係,當時,主流的看法是提高質量必然增加成本,實際上,提高質量降低了整體成本,因為降低了維修和操控的成本[7]。摩托羅拉的工程師比爾·史密斯後來於1986年制定了摩托羅拉的一系列方法[1]。六西格瑪深受前面幾十年的多種品質提升方法的影響,包括品質控制全面品質管理(TQM)和零缺陷法[8][9]。根據前人的一些方法,例如ShewhartDemingJuranCrosbyIshikawaTaguchi等等,於是有了六西格瑪。

六西格瑪的基本闡述如下:

  • 持續改進,穩定和預測性地提高流程結果(如減少流程統計方差)對於商業成功非常重要
  • 生產和商業流程可以通過測量、分析、提高和控制進行改善
  • 獲得持續的質量提升需要整個組織、特別是領導者的參與

六西格瑪與以前的一些方法的區別是:

  • 對獲得可測量、可量化的財務回報有明確的規定[4]
  • 對領導力和支持提出了很高的要求[4]
  • 建立了一系列特殊的級別,「冠軍」、「大師級黑帶」、「黑帶」、「綠帶」、「紅帶」等等,去領導和貫徹六西格瑪方法的執行[4]
  • 明確用可確定的數據進行決策,而不是運用猜想和預測[4]

六西格瑪的名字來源於流程能力的研究。最開始是生產很高比例的範圍以內的產品。運用六西格瑪質量管理,短期內可以將長期的缺陷水平控制在3.4個百萬分之錯誤點(DPMO)以內。 [10][11]六西格瑪的最終目標是,提升所有的流程,然後提高質量水平。

六西格瑪是一種註冊的服務商標和摩托羅拉公司的商標[12]。2006年,摩托羅拉依靠六西格瑪方法節省了170億美元[13]。其他運用六西格瑪比較早的公司也都取得了很大的效果,包括Honeywell(原名為AlliedSignal)以及通用電力,由傑克·韋爾奇引入了這種方法[14]。到1990年代末,世界500強公司中大約有三分之二開始使用六西格瑪的管理方法,對成本進行削減、提升管理質量[15]

近些年,有些人將六西格瑪的方法與精益生產方法相結合,創建了一套名為精益六西格瑪的管理方法[16]。精益六西格瑪將改善生產流程、減少浪費的精益生產和注重減少質量和設計參差的六西格瑪法相結合,作為一種用於提高「商業流程優化」的新方法。[16] 一些公司,如IBM和桑迪亞國家實驗室等,已經開始使用精益六西格瑪,進行流程再造,提高產量。這是組織的一種創新方法,可以從生產到軟體開發,從銷售到服務配送等各個領域。

方法[編輯]

六西格瑪法有兩種方法,來自於愛德華茲·戴明計劃-實施-檢查-行動循環。這些方法中的每一項還包括五個步驟,可以稱為DMAIC方法和DMADV方法[15]

  • DMAIC用於改善現有的商業流程。[15]
  • DMADV用於建立新的產品或設計流程[15]

DMAIC方法[編輯]

DMAIC項目方法分為五個步驟:

  • D定義問題,客戶需求和項目目標等等。
  • M測量當前流程的關鍵方面,收集相關資料。
  • A分析數據,尋求和檢驗原因和效果之間的關係,確定是什麼關係,然後確保考慮到所有因素。通過調查,發現因為殘疵的根本原因。
  • I提升優化當前流程,根據分析數據,運用不同方法,例如實驗設計防誤防錯或錯誤校對,利用標準工作創建一個新的、未來的理想流程,建立規範運作流程能力
  • C控制改變未來流程,確保任何偏離目標的誤差都可以改正。執行控制系統,例如統計流程控制,生產板、可見工作區和流程持續改善等。

有些公司還增加了一個R認知步驟,就是認知需要針對的正確問題,於是產生了RDMAIC方法[17]

DMADV 或 DFSS方法[編輯]

DMADV項目方法,也稱為DFSS(六西格瑪設計圖)[15],包括五個步驟:

  • D定義設計符合客戶需要和其他目標的戰略
  • M摸准確定CTQ(對質量至關重要的參數),產品性能、生產流程性能和風險等
  • A分析去考慮是否有替代方法,創建高性能的設計、評估設計技能,選擇最佳的設計方案
  • D設計細節、優化設計,對設計審核進行評估,這個過程可能需要模擬操作
  • V檢查設計,簡歷規範模型,實施生產流程,並且提交給流程所有者

六西格瑪使用的品質管理工具[編輯]

在DMAIC或DMADV項目的單一流程中,六西格瑪會用到很多種已經成型的質量管理工具,這些工具也用於六西格瑪以外。下面是一些主要的操作方法:

貫徹實施[編輯]

六西格瑪一個創新的地方就是發明了一種質量管理人士「職業化」的衡量方法,在六西格瑪以前,質量管理一般都是局限於管理層面,統計師一般都是在獨立的質量部門。六西格瑪的項目加入了一種等級制的稱號(如武術中的分級),來界定各種管理職能。

六西格瑪的職能界定保證了其成功實施。[18]

  • 領導者包括CEO和企業高級管理人員,他們負責制定一套六西格瑪的貫徹目標。他們也需要授權其他人員更大的自由和資源,開發新思想,進行管理創新。
  • 冠軍統一負責組織中六西格瑪的實施和執行:由領導者從企業中挑選這些人員,冠軍也是黑帶的導師。
  • 黑帶大師由冠軍指定作為企業內六西格瑪的教練。他們完全投入六西格瑪的工作,幫助冠軍,指導黑帶和綠帶,除了統計工作以外,他們大部分時間是保證六西格瑪在各個職能部門之間得到順利的貫徹。
  • 黑帶在黑帶大師的帶領下,負責應用六西格瑪的方法實施具體項目。他們完全投入六西格瑪,主要負責項目執行、而冠軍和黑帶大師負責鑒定項目和功能。
  • 綠帶是在進行自己工作的同時,負責開展六西格瑪操作的普通員工,他們要聽從黑帶的指揮。

六西格瑪流程的意義和起源[編輯]

「六西格瑪流程」來源於,如果人們在流程平均值和最近的規格界限之間達到了六個標準方差,如圖所示,就不會有殘次品。[11]這是根據流程效能研究中的計算獲得的。

常態分佈圖,這是六西格瑪模型的根本。希臘字母σ(西格瑪)在橫軸上標明了算術平均值,µ,和曲線的拐點之間的距離。這個距離越大,說明遇到的差值越大。在上面的綠色曲線中,µ = 0 and σ = 1.上面和下面的參數限定了(USL和LSL)離平均值的距離在6σ以內。

Sigma levels[編輯]

下面的表格[19][20]給出了對應短期西格瑪等級的長期DPMO值。

西格瑪等級 百萬次錯誤率 殘疵百分比 產出百分比 短期Cpk 長期Cpk
1 691,462 69% 31% 0.33 –0.17
2 308,538 31% 69% 0.67 0.17
3 66,807 6.7% 93.3% 1.00 0.5
4 6,210 0.62% 99.38% 1.33 0.83
5 233 0.023% 99.977% 1.67 1.17
6 3.4 0.00034% 99.99966% 2.00 1.5
7 0.019 0.0000019% 99.9999981% 2.33 1.83

六西格瑪使用的軟體[編輯]

一般六西格瑪使用四類軟體作為支持:

  • 分析軟體,用來進行統計和流程分析
  • 專案管理軟體,用來管理和跟蹤公司整體的六西格瑪項目
  • DMAIC和在線精益項目協調軟體,用來管理當地和全球團隊
  • 數據整理軟體,用來把數據直接填入分析工具,大大縮減了收集數據的時間

分析工具[編輯]

應用[編輯]

六西格瑪主要應用於大型企業。[26]六西格瑪轉播中的一個重要事件就是,GE於1998年宣布利用六西格瑪節省了3.5億美元,這個數字後來增長到10億。[26]根據一些像托馬斯·派茲德克和約翰·庫爾曼等諮詢專家,少於五百名員工的公司不適用於六西格瑪項目的執行,或者需要改變標準,讓系統適應這些小企業。[26]這主要是因為六西格瑪所需的黑帶體系的基礎建設,以及大型企業能讓六西格瑪帶來更多的改良機會。[26]

參見[編輯]

參考[編輯]

  1. ^ 1.0 1.1 六西格瑪的發明者. [January 29, 2006]. (原始內容存檔於November 6, 2005). 
  2. ^ Tennant, Geoff. 六西格瑪: 生產和服務業中的SPC和TQM. Gower Publishing, Ltd. 2001. 6. ISBN 0-566-08374-4. 
  3. ^ "六西格瑪的發展". [2012-03-19]. 
  4. ^ 4.0 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 4.7 Antony, Jiju. 學術角度看六西格瑪的利與弊. [August 5, 2010]. (原始內容存檔於July 23, 2008). 
  5. ^ 摩托羅拉大學:什麼是六西格瑪?. [2009-09-14]. "[...] 六西格瑪開始作為一種消除生產殘次的方法,而後應用於其他商業流程。" [失效連結]
  6. ^ Schroeder, Richard A.; MIKEL PHD HARRY. 六西格瑪:創新的管理策略,改革了世界頂級公司. Sydney: Currency. 2006. 9. ISBN 0-385-49438-6. 
  7. ^ Harry, M., Schroeder, R., Six Sigma – Prozesse optimieren, Null-Fehler-Qualität schaffen, Rendite radikal steigern, Frankfurt / Main, 2000
  8. ^ Stamatis, D. H. 六西格瑪的基礎:系統整體介紹. New York: Productivity Press. 2004. 1. ISBN 978-1-56327-292-9. OCLC 52775178. "六西格瑪的實施者應該考慮到用老的、現有的工具和方法,尋求持續提升和客戶滿意,所以TQM(全面品質管理)是一些方法的基礎。'" 
  9. ^ Montgomery, Douglas C. 統計質量控制:一種現代方法介紹 6. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons. 2009. 23. ISBN 978-0-470-23397-9. OCLC 244727396. "在1950到1960年間, 零缺陷法價值工程法在各地盛行,但是對質量和生產力提高收效甚微。在TQM 盛行的1980年間,另外一種流行的方法是質量免費法思想,其中提到管理需要確定 品質成本..." 
  10. ^ Motorola University Six Sigma Dictionary. [January 29, 2006]. (原始內容存檔於January 28, 2006). 
  11. ^ 11.0 11.1 Tennant, Geoff. SIX SIGMA: SPC and TQM in Manufacturing and Services. Gower Publishing, Ltd. 2001. 25. ISBN 0-566-08374-4. 
  12. ^ Motorola Inc. - Motorola University. [January 29, 2006]. 
  13. ^ About Motorola University. [January 28, 2006]. (原始內容存檔於December 22, 2005). 
  14. ^ 六西格瑪:現在在哪裡?. [May 22, 2008]. 
  15. ^ 15.0 15.1 15.2 15.3 15.4 De Feo, Joseph A.; Barnard, William. JURAN Institute's Six Sigma Breakthrough and Beyond - Quality Performance Breakthrough Methods. Tata McGraw-Hill Publishing Company Limited. 2005. ISBN 0-07-059881-9. 
  16. ^ 16.0 16.1 Kieran Walshe; Gill Harvey; Pauline Jas. Connecting Knowledge and Performance in Public Services: From Knowing to Doing. Cambridge University Press. 15 November 2010. 175 [22 August 2011]. ISBN 978-0-521-19546-1. 
  17. ^ Larry Webber; Michael Wallace. Quality Control for Dummies. For Dummies. 15 December 2006: 42–43 [16 May 2012]. ISBN 978-0-470-06909-7. 
  18. ^ Harry, Mikel; Schroeder, Richard. Six Sigma. Random House, Inc. 2000. ISBN 0-385-49437-8. 
  19. ^ Gygi, Craig; DeCarlo, Neil; Williams, Bruce. Six Sigma for Dummies. Hoboken, NJ: Wiley Publishing, Inc. 2005: Front inside cover, 23. ISBN 0-7645-6798-5. 
  20. ^ El-Haik, Basem; Suh, Nam P. Axiomatic Quality. John Wiley and Sons. . 10. ISBN 978-0-471-68273-8. 
  21. ^ R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing. [2011-08-24]. 
  22. ^ Emilio Lopez, Andres Redchuk, Javier M.Moguerza. SixSigma: Six Sigma Tools for Quality and Process Improvement. [2011-08-24]. 
  23. ^ Thomas Roth. qualityTools: Statistical Methods for Quality Science. [2011-08-24]. 
  24. ^ Luca Scrucca. qcc: Quality Control Charts. [2011-08-24]. 
  25. ^ Daniela R. Recchia, Emanuel P. Barbosa, Elias de Jesus Goncalves. IQCC: Improved Quality Control Charts. [2011-08-24]. 
  26. ^ 26.0 26.1 26.2 26.3 Dirk Dusharme, "Six Sigma Survey: Breaking Through the Six Sigma Hype", Quality Digest

更多閱讀[編輯]