【正文】 定義測量分析改進控制1品質類主要運用和的方法致力于改善產品質量。攻關團隊（Great Team）DMAIC 定義清楚欲解決的問題，細化分解目標。初步原因分析和快速改善。查找、分析關鍵原因。優(yōu)化關鍵因子。標準化、固化改進措施。質量改進課題DMAIC 定義清楚欲解決的問題。初步原因分析和快速改善。查找、分析關鍵原因。優(yōu)化關鍵因子。標準化、固化改進措施。DMAIC定義清楚欲解決的問題。初步原因分析和快速改善。查找、分析關鍵原因。優(yōu)化關鍵因子。標準化、固化改進措施。DMC、DAC定義清楚欲解決的問題，針對原因分析進行快速改善。標準化、固化改進措施。崗位精益控制點DC、C圍繞控制參數(shù)進行有效控制、分析和改進。2生產效率類主要運用精益的方法提高生產效率，縮短產品制造周期。精益制造（5S、JIT等）崗位標準化QSS價值流圖分析，查找浪費和不增值工序，進行工序平衡。用價值流圖進行流程分析，明確需改進的是哪種浪費。Pareto分析,時間分析，瓶頸分析。精益改善工具使用：看板，快速換模等。制度化建立，防錯，標準化作業(yè)等。3成本改善類主要運用精益和SPC的方法減少浪費、降低成本。精益制造（5S、JIT等）QSS崗位精益控制點直接實施快速改善（但對可能影響交期和質量的需要驗證無負面影響）。確定降本措施。統(tǒng)計分析改善措施是否對質量、消耗和交期有影響。執(zhí)行降本措施。建立質量、消耗、交期的監(jiān)控制度。4設備故障類主要運用TPM的方法減少設備故障。TPMQSS崗位精益控制點通過對設備的失效模式進行分析并對關鍵設備的關鍵部件進行TPM改進。用設備構造圖取代流程分析，以使M階段確定故障發(fā)生點。如果流程穩(wěn)定性分析發(fā)現(xiàn)特殊原因是故障的主要構成部分，重點執(zhí)行FMEA分析，并制定改善計劃。只有故障主要是由規(guī)律性發(fā)生的小故障構成為主才需要進行深入分析，一般用Pareto分析可以達到目標。定期維護或狀態(tài)維護計劃的制定。FMEA更新，點檢制度化，責任制等。5管理類主要運用流程優(yōu)化的方法提高工作效率。BPR制度創(chuàng)新QSS主要是流程的標準化和效率提升，流程的定性分析和時間分析。用職能分布流程進行流程分析，流程規(guī)范化。采集時間節(jié)點、工作量等方面的數(shù)據(jù)。Pareto分析,時間分析，瓶頸分析。未來流程圖的建立，責任制建立。流程控制系統(tǒng)建立，相關管理政策制定。（三）六西格瑪管理方法的學習、研究、借鑒和創(chuàng)新在公司層面不斷學習全球最優(yōu)秀企業(yè)的管理方法，結合企業(yè)實際進行管理方法的整合和創(chuàng)新。各單位要按照公司的六西格瑪管理推進思路和要求，學習、借鑒公司內外的先進經驗，進行本單位管理和推進方法的創(chuàng)新。（四）管理、改進成果的固化和保持及時將改進成果以管理程序、管理制度、操作規(guī)程、崗位工作標準等形式進行固化，納入質量、環(huán)境、安全等各項專業(yè)管理體系中，使管理體系不斷地在更高的水平上運行，提升公司整體績效水平。（五）各單位領導力的發(fā)揮各單位主要領導是本單位推行六西格瑪管理的第一責任人，必須親自策劃、組織和推進。各單位要建立層層落實的六西格瑪推進責任制。各單位要確定工作熱情高、能力強、業(yè)務素質優(yōu)的員工專職擔任本單位的六西格瑪推進員。第二章 基本統(tǒng)計知識簡介第一節(jié) 基本統(tǒng)計學一、統(tǒng)計學的特點簡單地說，統(tǒng)計學是研究如何收集、整理、分析和解釋數(shù)據(jù)資料的一門科學，它的性質特點主要表現(xiàn)在以下幾個方面：⑴ 統(tǒng)計學是研究數(shù)量方面的學問。⑵ 統(tǒng)計學研究的是客觀現(xiàn)象總體的數(shù)量特征。⑶ 統(tǒng)計學主要研究不確定性現(xiàn)象。⑷ 統(tǒng)計學是一門方法論的科學。二、概率論基礎知識許多決策都涉及對不確定性問題的處理。過程能否滿足要求？用于過程控制的標準度量是否準確？是否具有可重復性？接收到的一批產品的質量是否滿足合同的質量要求？統(tǒng)計方法可以回答這些問題。先討論一些基本的概率概念，它們是常用統(tǒng)計方法的基礎。隨機現(xiàn)象、隨機事件、隨機變量的概念：指不能完全準確預知結果的現(xiàn)象。例如：擲硬幣出現(xiàn)正面還是反面？下期中獎彩票號碼是多少？明日股市指數(shù)會是多少？：在同一組條件下，對某種事物或現(xiàn)象進行觀察或實驗，把觀察的結果叫做隨機事件。隨機事件是概率論中的一個基本概念。如拋擲一枚質地均勻的骰子就是一次試驗，骰子落地，可能出現(xiàn)1點、2點、…、6點，或為奇數(shù)點或為偶數(shù)點，點數(shù)大于3等等，這些就是一個個事件。這些事件在一次試驗中可能出現(xiàn)也可能不出現(xiàn)。與此不同，還有兩種事件，如“點數(shù)大于6”，在每次拋擲骰子時是一定不會出現(xiàn)，而“點數(shù)小于7”，在每次拋擲骰子時是一定會出現(xiàn)。于是，又引出兩個概念：l 必然事件：在同一組條件下，每次試驗一定出現(xiàn)的事件。l 不可能事件：在同一組條件下，每次試驗一定不出現(xiàn)的事件。必然事件和不可能事件可以作為兩種極端的隨機事件來看待。隨機事件用大寫字母A、B、C等表示。必然事件用 Ω 表示，不可能事件用Φ表示。如果一個事件不能分解成兩個或更多的事件，則稱為基本事件或簡單事件。如“點數(shù)為1”、“點數(shù)為2”、…、“點數(shù)為6”是拋擲骰子這個試驗的6個基本事件，又可記為{1}、{2} 、…、{6}，其中：…、6稱為樣本點。試驗中一切可能的樣本點構成樣本空間，記為Ω。拋擲骰子試驗中，Ω ={1，2，3，4，5，6}。：如果隨機試驗的每種結果可以用一個數(shù)字作為代表，則我們稱此種變量為隨機變量。隨機變量分布的概念隨機變量通常用大寫字母X，Y，Z等表示，隨機變量的取值常用小寫字母x、y、z等表示。我們知道隨機變量可以分為兩類：連續(xù)型隨機變量和離散型隨機變量。連續(xù)型隨機變量一般指產品尺寸、強度、重量、溫度、時間等的測量數(shù)據(jù)，離散型隨機變量一般指不良品個數(shù)、缺陷個數(shù)、缺勤數(shù)等的測量數(shù)據(jù)。⑴ 連續(xù)型隨機變量：l 可以比較敏感地反映過程的變化，包含的信息豐富。l 可以用較少的樣本量獲得分析結論。：l 對測量手段的要求較高。l 測量成本較高。⑵離散型隨機變量：l 對測量手段和測量精度的要求不高。l 測量成本也比較低。：l 在反映過程變化方面不如連續(xù)數(shù)據(jù)那樣敏感。l 往往需要較大的樣本量和較長的測量周期才能得出分析結論。在測量時，區(qū)分數(shù)據(jù)是連續(xù)型的還是離散型的十分重要。項目團隊應根據(jù)項目的具體情況，確定樣本的數(shù)據(jù)類型。一般來說，在收集數(shù)據(jù)時，應盡可能地采用連續(xù)型數(shù)據(jù)，以便提供盡可能多的可用于過程改進的信息。三、數(shù)據(jù)的收集與整理 在六西格瑪項目實施的過程中，需要不斷與數(shù)據(jù)打交道，需要不斷依據(jù)數(shù)據(jù)做出決策，需要處理形形色色的數(shù)據(jù)。而按照不同的分類方法，數(shù)據(jù)又可以分為不同的種類。按變量在數(shù)軸上的取值分類按變量在數(shù)軸上的取值，數(shù)據(jù)可以分為連續(xù)型數(shù)據(jù)和離散性數(shù)據(jù)。連續(xù)型數(shù)據(jù)是用連續(xù)坐標進行測量而得出的數(shù)據(jù)，也稱計量型數(shù)據(jù)，如長度、人的身高、重量等。連續(xù)型數(shù)據(jù)的特點是，測量數(shù)據(jù)可以比較敏感地反映過程的變化，包含的信息豐富。但連續(xù)型數(shù)據(jù)一般對測量手段要求較高。離散性數(shù)據(jù)如合格/不合格、通過/失敗、是/否等，其在反映過程變化方面不如連續(xù)型數(shù)據(jù)那樣敏感，需要較大的樣本量才能得出分析結論。但對測量手段和測量精度要求不高。一般說來，在收集測量數(shù)據(jù)時，應盡可能采用連續(xù)型數(shù)據(jù)，以便提供盡可能多的可用于過程改進的信息。按采用測量的尺度不同分類測量是按照某種規(guī)則，用數(shù)據(jù)來描述觀察到的現(xiàn)象，即對事物作出量化描述。測量是對非量化事物的量化的過程。測量尺度一般有四類：定類、定序、定距和定比。⑴ 定類數(shù)據(jù)：用來測量被測對象類別歸屬的測度稱為定類尺度，按定類尺度進行測量所得的變量稱為定類變量，定類變量的觀測值即為定類數(shù)據(jù)，定類變量表現(xiàn)為類別。如男人、女人；又如汽車、火車、自行車；定類尺度是測量形式中最簡單的一種。定類尺度中類別劃分是有要求的，那就是集合中的所有項都應屬于一類且僅屬于一類。能識別的關系只有“是”或者“不是”。⑵ 定序數(shù)據(jù)：指用來測量被測對象具體屬性的高低、大小、先后、優(yōu)劣次序的測度稱為定序尺度。按定序尺度進行測量所得的變量稱為定序變量，定序變量的觀測值即為定序數(shù)據(jù)。定序變量表現(xiàn)為有序的類別。如對太鋼500名職工的經濟收入按高、中、低進行測量，測量結果為高、高、低、中、低……等即為一組定序數(shù)據(jù)。再如將降水量按“旱”、“偏少”、“中等”、“偏多”、“澇”分為5類等。定序數(shù)據(jù)能識別的關系為“相等”、“不相等”、“大于”、“小于”。⑶ 定距數(shù)據(jù)：用來準確測量被測對象之間確切差距的測度稱為定距尺度，按定距尺度進行測量所得的變量稱為定距變量，定距變量的觀測值即為定距數(shù)據(jù)。定距變量表現(xiàn)為數(shù)值，可進行加減運算。如對鋼廠職工進行鋼鐵知識測驗，測驗結果為70、89……，分即為一組定距數(shù)據(jù)，再如記錄事件發(fā)生的日期和時間等。定序數(shù)據(jù)能識別的關系除了“相等”、“不相等”、“大于”、“小于”之外，還能識別差距的大小如90分與60分的差距比80分與70分的差距要大。⑷ 定比數(shù)據(jù)：定比尺度與定距尺度原則上屬于同一層次，定比測量尺度具有定距測量尺度的所有功能，一般可不作區(qū)別。它們唯一區(qū)別在于定比尺度具有絕對零點，按定比尺度進行測量所得的變量稱為定比變量，定比變量的觀測值即為定比數(shù)據(jù)。定比變量也表現(xiàn)為數(shù)值，可進行加、減、乘、除運算 。定比數(shù)據(jù)一般在對同一個事物的兩個不同測量結果之間的比值有意義時使用，如長度、質量、電流強度等，這類數(shù)據(jù)可以討論它們的比值。如重量為2噸的鋼板是重量為1噸的鋼板的2倍是有意義的。第二節(jié) 抽樣方法抽樣是收集過程數(shù)據(jù)時最常用的工具，為了確保數(shù)據(jù)的準確性和代表性，必須采用適當?shù)某闃臃椒ǎＳ玫氖呛唵坞S機抽樣、分層抽樣等方法。一、簡單隨機抽樣設一個總體的個體數(shù)為N，如果通過逐個抽取的方法從中抽取一個樣本，且每次抽取時各個個體被抽到的概率相等，就稱這樣的抽樣為簡單隨機抽樣。簡單隨機抽樣方法是其他更復雜抽樣方法的基礎。簡單隨機抽樣是逐個抽取，不放回抽樣,各個個體被抽到的概率相等。因此，必須滿足兩個基本的條件：等可能性：總體中的每個個體有同等機會被抽到。獨立性：每次抽樣都是相互獨立的。簡單隨機抽樣的兩種方法：抽簽法：編號寫簽,攪拌均勻，逐個抽取，先后抽取概率均等。抽簽法簡便易行，適用于個體數(shù)不太多的總體。隨機數(shù)表法：即“三步曲”，第一步，將總體中的個體編號；第二步，選定開始的數(shù)字；第三步，獲取樣本號碼。二、系統(tǒng)抽樣當總體中的個體數(shù)較多時，可將總體分成均衡的幾個部分，然后按預先定出的規(guī)則，從每一部分抽取一個個體，得到需要的樣本，這種抽樣叫做系統(tǒng)抽樣。系統(tǒng)抽樣的步驟：（總體中的個體的個數(shù)為N，樣本容量為n）⑴ ，有時可直接采用個體所帶有的號碼，如考生的準考證號、街道上各戶的門牌號，等等 ⑵ 確定分段(部分)的間隔k當是整數(shù)時，k=；當不是整數(shù)時，先從總體中用簡單隨機抽樣剔除一些個體,使剩下的總體中個體數(shù)能被n整除，取k=。⑶ 在第一段用簡單隨機抽樣確定起始的個體編號。⑷ 按照事先確定的規(guī)則抽取樣本（通常是將加上間隔k，得到第2個編號+k,第3個編號+2k，……）。與簡單隨機抽樣一樣，系統(tǒng)抽樣是等概率抽樣，它是客觀的、公平的?？梢宰C明:當n不能整除N時,先剔除的個體與其它個體一樣,被抽的概率也是1/N。三、分層抽樣先將總體中的所有單位按照某種特征或標志（性別、年齡等）劃分成若干類型或層次，然后再在各個類型或層次中采用簡單隨機抽樣或系統(tǒng)抽樣的辦法抽取一個子樣本，最后，將這些子樣本合起來構成總體的樣本。⑴ 兩種方法：先以分層變量將總體劃分為若干層，再按照各層在總體中的比例從各層中抽取。先以分層變量將總體劃分為若干層，再將各層中的元素按分層的順序整齊排列，最后用系統(tǒng)抽樣的方法抽取樣本。分層抽樣是把異質性較強的總體分成一個個同質性較強的子總體，再抽取不同的子總體中的樣本分別代表該子總體，所有的樣本進而代表總體。⑵ 分層標準：以調查所要分析和研究的主要變量或相關的變量作為分層的標準。以保證各層內部同質性強、各層之間異質性強、突出總體內在結構的變量作為分層變量。以那些有明顯分層區(qū)分的變量作為分層變量。⑶ 分層的比例問題：按比例分層抽樣：根據(jù)各種類型或層次中的單位數(shù)目占總體單位數(shù)目的比重來抽取子樣本的方法。不按比例分層抽樣：有的層次在總體中的比重太小，其樣本量就會非常少，此時采用該方法，主要是便于對不同層次的子總體進行專門研究或進行相互比較。如果要用樣本資料推斷總體時，則需要先對各層的數(shù)據(jù)資料進行加權處理，調整樣本中各層的比例，使數(shù)據(jù)恢復到總體中各層實際的比例結構。簡單隨機抽樣、系統(tǒng)抽樣和分層抽樣都是等概率抽樣，簡單隨機抽樣是基礎，系統(tǒng)抽樣的第一部分和分層抽樣的每一層都采用簡單隨機抽樣。隨機抽樣、系統(tǒng)抽樣、分層抽樣都是不放回抽樣。第三節(jié) 描述性統(tǒng)計方法在數(shù)據(jù)分析的時候，一般首先要對數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計分析（Descriptive Analysis），以發(fā)現(xiàn)其內在的規(guī)律，再選擇進一步分析的方法。描述性統(tǒng)計分析要對調查總體所有變量的有關數(shù)據(jù)做統(tǒng)計性描述，主要包括數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析、數(shù)據(jù)的集中趨勢分析、數(shù)據(jù)離散程度分析、數(shù)據(jù)的分布以及一些基本的統(tǒng)計圖形。 常見的描述性統(tǒng)計指標見下表。常見的描述性統(tǒng)計樣本統(tǒng)計量說明公式/記號分布的位置或者中心趨勢的度量樣本均值取自分布的樣本的中心或質心中位數(shù)有序樣本中，排在中間位置的數(shù)據(jù)。眾數(shù)出現(xiàn)最頻繁的數(shù)用Mode表示散布程度的度量極差樣本極值之間的差值R=MaxMin樣本方差對圍繞均值散布的度量標準差對圍繞均值散布的度量案例應用：項目小組為了詳細了解某鋼種的退火溫度，隨機抽取了30組數(shù)據(jù)，從這些數(shù)據(jù)可以獲得以下信息：項目小組測量的溫度數(shù)據(jù)105810691075106210591068