六西格玛 - Hi-lean

六西格玛( 6σ ) 是一套用于流程改进的技术和工具。它是由美国工程师比尔史密斯于 1986 年在摩托罗拉工作时引入的。六西格玛工艺是一种在统计上预计生产零件某些特征的所有机会中有 99.99966% 没有缺陷的工艺。

六西格码战略旨在通过识别和消除缺陷的原因并最大限度地减少制造和业务流程中的可变性来提高制造质量。这是通过使用经验和统计质量管理方法以及聘请担任六西格码专家的人员来完成的。每个六西格码项目都遵循定义的方法，并具有特定的价值目标，例如减少污染或提高客户满意度。

六西格码一词源于制造过程的统计建模。制造过程的成熟度可以通过一个sigma等级来描述，该等级表示其产量或它创造的无缺陷产品的百分比——具体而言，在正态分布的多少标准偏差范围内，无缺陷结果的比例对应。

历史

摩托罗拉率先推出了六西格码，为其制造业务设定了“六西格码”目标。它于 1991 年 6 月 11 日将六西格码注册为服务商标；1993年12月28日，注册了六西格码商标。2005 年，摩托罗拉将超过 170 亿美元的成本归功于 6 Sigma。

霍尼韦尔和通用电气也是六西格码的早期采用者。作为 GE 的首席执行官，杰克·韦尔奇在 1995 年将其作为其业务战略的核心，并在 1998 年宣布通过六西格码节省 3.5 亿美元的成本，这是六西格码传播的一个重要因素（这个数字后来增长了超过 10 亿美元）。到 1990 年代后期，大约三分之二的财富 500 强组织已经开始了六西格码计划，旨在降低成本和提高质量。

近年来，一些从业者将六西格码思想与精益相结合，创造了一种名为精益六西格码的方法论。精益六西格码方法将精益制造（解决工艺流程和浪费问题）和六西格码（专注于变化和设计）视为旨在促进“业务和运营卓越”的互补学科。

2011 年，国际标准化组织(ISO) 发布了第一个定义 6 Sigma 流程的标准“ISO 13053:2011”。其他标准主要由拥有 6 Sigma 第一方认证计划的大学或公司制定。

词源

正态分布是六西格码统计假设的基础。在 0 处，μ ( mu ) 标记平均值，横轴表示与平均值的距离，以标准偏差为单位表示（表示为 σ 或 sigma）。标准差越大，值的散布越大；对于绿色曲线，μ = 0和σ = 1. 规格上限和下限（USL 和 LSL）与平均值的距离为 6σ。正态分布意味着远离平均值的值极不可能——大约十亿分之一太低，同样太高。即使平均值向右或向左移动 1.5 个标准差（也称为 1.5 sigma 偏移，颜色为红色和蓝色），仍然存在安全缓冲。

六西格码一词来自统计，特别是来自统计质量控制领域，它评估过程能力。最初，它指的是制造过程在规格范围内产生非常高比例的输出的能力。假设在短期内以“六西格玛质量”运行的流程产生的长期缺陷水平低于每百万机会 3.4 个缺陷(DPMO)。3.4 dpmo 基于由Mikel Harry解释的 ± 1.5 sigma 的“偏移” 。该数字基于一叠光盘的高度公差。

具体来说，假设在均值（由 μ ( mu ) 表示）和最接近的规格限制之间存在六个标准偏差（由希腊字母σ ( sigma )表示）。随着过程标准偏差的增加，或者过程的平均值远离公差中心，在平均值和最近的规格限之间拟合的标准偏差会减少，从而降低 sigma 数并增加项目超出规格的可能性。根据过程能力研究中采用的计算方法，这意味着实际上没有项目不符合规范。

还应注意，过程数据的 Sigma 水平的计算独立于正态分布的数据。在对六西格码的批评之一中，使用这种方法的从业者花费大量时间使用转换技术将数据从非正态转换为正态。必须说，对于具有非正态性证据的过程数据，可以确定 Sigma 水平。