6西格玛在皖南电机二厂的质量管理的应用研究工业工程毕业设计.docx

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6西格玛在皖南电机二厂的质量管理的应用研究工业工程毕业设计

摘要

六西格玛管理是20世纪80年代后期所兴起的一种管理方法，形成于摩托罗拉公司。

后来在GE得到了实施，并带来了巨大的收益。

经过十多年的发展和不断的改善，逐渐被世界众多一流公司所采用。

六西格玛管理作为一种全新的管理模式，充分体现着量化科学的管理思想理念。

本文从质量管理的发展阶段入手，引入六西格玛的发展史，并结合统计学在六西格玛管理中的运用，大部分项目都是建立在数据统计和分析的基础上。

介绍了六西格玛管理与三西格玛理论的含义和理念，以及分析两者的区别和联系。

详细介绍了六西格玛的流程，以及其实施过程中所用到的工具。

本文数据是在皖南电机厂现场测量获得，具有一定得真实性和可靠性。

文章最后通过六西格玛的DMAIC五个阶段在我国中小企业的运用事例，说明了六西格玛管理在企业改进质量方面的重要性。

关键字：

质量管理；六西格玛；DMAIC；控制图。

ABSTRACT

SixSigmamanagement,formedincompanyMotorola,isaManagementmethodsbytheriseofthelate80'sin20thcentury.Later,GEhasbeenimplementeditandhavebroughttremendousgains.Aftermorethantenyearsofdevelopmentandcontinuousimprovement,ithadbeenadoptedbymanyleadingcompaniesoftheworld.SixSigmaasanewmanagementmodel,itfullyembodiestheconceptofscientificmanagementthinking.Inthispaper,startwiththedevelopmentofqualitymanagement,theintroductionofthehistoryofthedevelopmentofSixSigma,combinedwiththemanagementofstatisticsintheapplicationofSixSigma,andthemajorityofprojectsarebasedonstatisticaldataandanalysis.IntroducedthemeaningandconceptofthetheoryofSixSigmaandThreeSigma,aswellastheanalysisofrelationshipbetweenthetwoandcontacts.WealsoDetailedinformationonSixSigmaprocessandtheprocessofitsimplementationtools.TheempiricaldatawiththeauthenticityandreliabilityforthisstudywasdrawnfrommeasurementsobtainedfromWANcompany.Atthelast,throughtheSixSigmaDMAICfinalfivestagesintheapplicationofChina'ssmallandmedium-sizedexamples,itdescribedtheimportanceofSixSigmainenterprisestoimprovethequality.

Keywords:

QualityManagement;SixSigma;DMAIC;ControlChart

第1章概述

21世纪是质量的世纪，在国际市场中质量竞争已取代价格竞争上升到了首要的位置。

在目前的竞争环境中，如何通过有效的质量管理提升企业的质量水平，实现卓越绩效已日益得到了企业界的高度关注。

无论是发达国家还是发展中国家，都把质量作为国民经济发展的战略要素来对待。

1.1背景

现代质量管理活动是从人类跨入了以加工机械化、经营规模化、资本垄断化为特征的工业化时代，即20世纪初开始的。

1.1.1质量管理的发展阶段

根据解决问题的手段和方式的不同，现代质量管理分为三个阶段：

第二次世界大战以前为第一阶段，称为质量检验阶段；20世纪40-50年代末为第二阶段，称为统计质量控制阶段；第三阶段为20世纪60年代开始的全面质量管理阶段。

（1）质量检验阶段

这一阶段主要是通过检验的方式来控制和保证产出或转入下道工序的产品质量。

20世纪初，美国泰勒（F.W.Taylor）提出了科学管理理论，要求按职能的不同进行合理的分工，首次将质量检验作为一种管理职能从生产过程中分离出来，建立了专职检查部门和专职检验制度。

同时，大量生产条件下的互换性理论和规格公差的概念为质量检验奠定了理论基础。

根据这些理论，工厂规定了产品技术标准和适宜的加工精度，质量检验人员根据技术标准，利用各种测试手段，对零部件和成品进行检查，作出合格和不合格的判断，不允许不合格品进入下道工序或出厂，起到了把关的作用。

（2）统计质量控制阶段（SQC）

这一阶段的特征是数理统计方法与质量管理的结合。

从单纯依靠质量检“事后把关”，发展到工序控制，形成了质量的预防性控制与事后检验相结合的管理方式。

 （3）全面质量管理阶段

1956年，美国通用电气公司的费根堡姆首先提出了全面质量管理（TQC）的概念，1961年，在《全面质量管理》一书中指出：

“全面质量管理是为了能够在最经济的水平上并考虑到充分满足顾客需求的条件下进行市场研究、设计、生产和服务，把企业各部门的研制质量、维持质量和提高质量的活动构成一体的有效体系。

”日本在50年代引进了美国的质量管理方法，并对其进行了发展创新，提出了全公司质量管理（CWQC），首创了QCC团队质量改进方法、田口质量工程学、五S现场管理|TPM全面生产维护、QFD质量功能展开和TIT丰田生产方式等，归纳了“老七种”、“新七种”工具并普遍用于质量改进和质量控制，使质量管理涵盖了大量新的内容。

质量管理的手段不再局限于数理统计，而是全面地运用各种管理技术和方法。

目前世界闻名的ISO9000族质量体系标准、美国鲍德里奇奖、日本戴明奖、欧洲质量奖等各种质量奖及卓越绩效模式、六西格玛管理等，都是以全面质量管理的理论和方法为基础的。

全面质量管理已由TQC发展到TQM，更加突出了“管理”。

在一定意义上讲，它已经不再局限于质量职能领域，而演变为一套以质量为中心，综合的、全面的管理方式和管理理念。

1.1.2全面质量管理 

（1）零缺陷理论

1979年，美国质量管理专家克劳斯比发表了《质量免费--确定质量的艺术》确立了“第一次就把事情做对”和“零缺陷”的理论。

“零缺陷”的四项基本原则：

明确需求，做好预防，一次做对，科学衡量。

（2）ISO9000族标准

1959年美国颁布了MIL-Q-9858A《质量大纲要求》，是世界上最早的有关质量保证方面的标准。

国际标准化组织ISO于1979年成立了质量保证技术委员会（TC176），1987年更名为质量管理和质量保证技术委员会，负责制定质量管理和质量保证标准。

1986年首次发布了ISO8402《质量--术语》，1987年发布了ISO9000《质量管理和质量保证标准--选择和使用指南》、ISO9001《质量体系--设计开发、生产、安装和服务的质量保证模式》、ISO9002《质量体系--生产和安装的质量保证模式》、ISO9003《质量体系--最终检验和试验的质量保证模式》、ISO9004《质量管理和质量体系要求--指南》等六项标准，通称为ISO9000系列标准。

1994年版本的ISO9000族标准为ISO/TC176的有限修改。

2000年12月15日ISO/TC176正式颁布了2000年版本的ISO9000族标准。

目前2000版ISO9000族标准的结构由五项标准、技术报告和小册子组成，后两项属于对质量管理体系建立和运行的指导性文件，是ISO9000族标准的支持性文件。

（3）卓越绩效模式

最经典的卓越绩效模式是三大质量奖，即美国的鲍德里奇国家质量奖、欧洲质量奖和日本戴明奖。

中国质量协会于2001年正式启动了全面质量管理奖评审工作,六西格玛管理方法是20世纪80年代后期兴起的一种管理方法,最初形成于美国的摩托罗拉公司。

后来在GE得到实施，受到了当时GE的CEO杰克·韦尔奇的高度重视。

由于它不遗余力地推广，六西格玛得以在GE从上到下的全面推广。

公司获得了巨大的收益，使得六西格玛管理法声名远播。

六西格玛管理方法是在21世纪90年代中后期在我国引起众多行业的注意，最近几年更得以更掀起了一股热潮。

从历史上看，六西格玛管理方法是对全面质量管理的延续。

而质量管理的几百年发展历史中与统计学一直有着非常重要的作用。

正是因为这些原因，六西格玛管理方法与统计学也有着千丝万缕的联系。

从六西格玛管理的本身特点来看，六西格玛管理强调量化手法在其中的运用，重视用数据进行科学的判断，这种思考方式与统计学有着非常相似之处。

六西格玛管理方法中用到的很多工具也是同样来自于统计学思想，因此使得六西格玛管理方法与统计学联系更加紧密。

1.1.3本文研究思路

本文是通过介绍统计学、质量管理学、及六西格玛管理方法的沿革出发，从多个角度阐明它们之间的联系。

重点通过对六西格玛管理工具的介绍，论述六西格玛管理方法不统计学之间的关系。

文章最后结合在安徽南华电机厂的现场实习获得的原始数据，通过六西格玛管理方法在其中的运用来体现六西格玛管理方法的实用性。

1.2统计学的发展史

六西格码管理中的大部分工具来自统计学或统计思想。

但是，由于六西格码管理形成的时日尚浅，许多工具并不是直接来自于统计或统计思想，而是来自于质量管理中的工具。

由于六西格码管理与质全管理对产品质量和流程要求等各方面的诸多不同，直接利用质量管理中的统计工具必然会给六西格码管理的实施带来一定的限制。

统计学的英文statistics最早是源于现代拉丁文statisticumcollegium（国会）以及意大利文statista（国民或政治家）。

德文Statistik，最早是由GottfriedAchenwall（1749）所使用，代表对国家的资料进行分析的学问，也就是“研究国家的科学”。

在十九世纪统计学在广泛的数据以及资料中探究其意义，并且由JohnSinclair引进到英语世界。

　　统计学是一门很古老的科学，迄今已有两千三百多年的历史。

它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”，“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。

所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。

概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而属于数学的范畴。

下面接受统计学的发展过程的三个阶段

（1）“城邦政情”（Mattersofstate）阶段

　　“城邦政情”阶段始于古希腊的亚里斯多德撰写“城邦政情”或“城邦纪要”。

他一共撰写了一百五十馀种纪要，其内容包括各城邦的历史，行政，科学，艺术，人口，资源和财富等社会和经济情况的比较，分析，具有社会科学特点。

“城邦政情”式的统计研究延续了一两千年，直至十七世纪中叶才逐渐被“政治算数”这个名词所替代，并且很快被演化为“统计学”（Statistics）。

统计学依然保留了城邦（state）这个词根。

（2）“政治算数”（Politcalarthmetic）阶段

　　与“城邦政情”阶段没有很明显的分界点，本质的差别也不大。

“政治算数”的特点是统计方法与数学计算和推理方法开始结合。

分析社会经济问题的方式更加注重运用定量分析方法。

1690年英国威廉·配弟出版（政治算数）一书作为这个阶段的起始标志.威廉·配弟用数字，重量和尺度将社会经济现象数量化的方法是近代统计学的重要特征。

因此，威廉？

配弟的（政治算数）被后来的学者评价为近代统计学的来源，威廉、配弟本人也被评价为近代统计学之父。

配弟在书中使用的数字有三类：

第一类是对社会经济现象进行统计调查和经验观察得到的数字.因为受历史条件的限制，书中通过严格的统计调查得到的数据少，根据经验得出的数字多；第二类是运用某种数学方法推算出来的数字。

第三类是为了进行理论性推理而采用的例示性的数字.配弟把这种运用数字和符号进行的推理称之为“代数的算法”。

从配弟使用数据的方法看，“政治算数”阶段的统计学已经比较明显地体现了“收集和分析数据的科学和艺术”特点，统计实证方法和理论分析方法浑然一体，这种方法即使是现代统计学也依然继承。

　（3）“统计分析科学”（Scienceofstatisticalanalysis）阶段

　　在“政治算数”阶段出现的统计与数学的结合趋势逐渐发展形成了“统计分析科学”。

十九世纪末，欧洲大学开设的“国情纪要”或“政治算数”等课程名称逐渐消失，代之而起的是“统计分析科学”课程.当时的“统计分析科学”课程的内容仍然是分析研究社会经济问题。

“统计分析科学”课程的出现是现代统计发展阶段的开端，1908年“学生”氏（WilliamSleeyGosset的笔名Student）发表了关于t分布的论文，这是一篇在统计学发展史上划时代的文章。

它创立了小样本代替大样本的方法，开创了统计学的新纪元。

现代统计学的代表人物首推比利时统计学家奎特莱（AdolpheQuelet），他将统计分析科学广泛应用于社会科学，自然科学和工程技术科学领域，因为他深信统计学是可以用于研究任何科学的一般研究方法.现代统计学的理论基础概率论始于研究赌博的机遇问题，大约开始于1477年。

数学家为了解释支配机遇的一般法则进行了长期的研究，逐渐形成了概率论理论框架。

在概率论进一步发展的基础上，到十九世纪初，数学家们逐渐建立了观察误差理论，正态分布理论和最小平方法则。

于是，现代统计方法便有了比较坚实的理论基础。

1.3六西格玛发展史

六西格玛管理作为一种全新的管理模式，充分体现着量化科学管理的思想理念。

在中国推广六西格玛，对众多企业来说，传统的经验式管理与现代理化管理形成明显的观念冲突。

所以，企业管理的现代化首先是思想观念的现代化。

　20世纪80年代到90年代初期，摩托罗拉是众多市场不断被日本竞争对手吞食的西方公司之一。

当时摩托罗拉的领导人承认其产品质量低劣。

实施六西格玛方法仅仅两年，摩托罗拉就获得了马可姆·波里奇国家质量奖。

从实施六西格玛方法的1987年到1997年，销售额增长5倍，利润平均每年增长20%；带来的节约额累计达140亿美元；股票价格平均每年上涨21.3%。

六西格玛是企业走向精细化科学管理的一个质量目标，这个质量目标是企业内各个部门共同努力才能够整体实现的。

摩托罗拉和通用电气等公司推行六西格玛的成就，也是业务部门内部成百上千个影响产品设计、生产、服务的一个个改进努力的结果。

六西格玛方法影响了几十个管理流程和交易流程。

例如，在顾客支持和产品派送上，对顾客需求的更好理解和对评估体系的改进，使我们能够迈出更大的步伐来追求服务的改进和产品的及时派送。

σ是一个标准，在6σ工程中，经常采用的统计单位有：

单位不合格数DPU＝不合格数／单位数，百万次机会不合格数DPMO＝DPU*100万／每单位出错机会，百万次机会不合格数是摩托罗拉公司在20世纪80年代采用的指标。

其优点是，可作为统一的指标，在生产部门，服务部门或者一般办公司使用。

　表1.1西格玛水平与缺陷率的关系

　　　西格玛水平

　　　　Cpk

缺陷率／个

　　　　　２σ

　　　０．１７

　　３０８７００

　　　　　３σ

　　　０．５０

　　　６６８１０

　　　　　４σ

　　　０．８３

　　　　６２１０

　　　　　５σ

　　　１．１７

　　　　　２３０

　　　　　６σ

　　　１．５０

　　　　　３．４

　　　　　９σ

　　　２．００

　　０．００１８

从表1.1可以看出，不同的西格玛对应的缺陷率有着很大的差别

　6个西格玛＝3.4失误/百万机会―意味着卓越的管理，强大的竞争力和忠诚的客户

　5个西格玛＝233失误/百万机会－优秀的管理、很强的竞争力和比较忠诚的客户

　4个西格玛＝6,210失误/百万机会－意味着较好的管理和运营能力，满意的客户

　3个西格玛＝66,800失误/百万机会－意味着平平常常的管理，缺乏竞争力

　2个西格玛＝308,000失误/百万机会－意味着企业资源每天都有三分之一的浪费

　1个西格玛＝690,000失误/百万机会－每天有三分之二的事情做错的企业无法生存

6西格玛管理的核心牲特征:

顾客与组织的双赢以及经营风险的降低。

6西格玛管理将对企业文化建设或改进产生很大的作用。

在分析一些成功企业，特别是处于顶层位置的企业文化建设方面的经验教训时发现，成功的企业在实施质量战略时，比别的企业多走了一步，那就是，他们在致力于产品与服务质量改进的同时，肯花大力气去改造他们与6西格码质量不相适应的企业文化，以使全体员工的信念、态度、价值观和期望与6西格码质量保持同步，从而创造出良好的企业质量文化，保证了6西格码质量战略的成功。

第2章六西格玛管理

2.1三西格玛理论与六西格玛管理

由质量管理的发展史可以知道，六西格玛管理与３西格玛理论都与质量管理有着莫大渊源，因此６西格玛与３西格玛当然也有着诸多方面的联系。

下面我们将从各自的含义出发来介绍它们的区别与联系。

2.1.1三西格玛理论

在统计学中，对数据一般是从两个方面进行描述：

一是数据的整体水平，一是数据的离散程度。

σ则是来表示一个分布的标准差，是用来衡量数据的离散程度的。

从控制产品合格率的角度出发，结合合格率与a水平的对比，休哈特提出了著名的3西格玛理论。

在统计学抽样检验理论中，假定总体为正态分布，均值和标准差分别为产和，抽取一个样本，则该样本落入区域[μ-3a,,u-3σ]的概率为99.73%。

根据这个结论，休哈特于20世纪二三十年代在他的统计过程控制（SPC）理论中提出了著名的3σ准则，并据此发明了对产品的生产过程实施实时监控的控制图。

在对过程实施监控的X控制图中，其中心线和上下控制限分别为:

CL=u,UCL=u+3σ,LCL=u-3σ，其中ｕ和a可用它们的估计样本均值r和样本标准差s代替。

在使用控制图时，一个最简单的判异准则为:

若抽取的样本落在上、下控制限之外，则认为过程不稳定。

在过程稳定时，抽取的样本落在上、下控制限之外的概率为0.27%，这是一个小概率事件，由假设检验理论通常认为其不发生，当小概率事件发生时即判定过程出现异常，这完全符合人们的认知。

同时，连续多点出现在中心线同一侧，连续多点在中心线上下交替等多种情况，虽然并没有点显示落在控制限以外，但由于同样是小概率事件，因此也都是判断过程不稳定的准则。

在质量管理中，SPC理论是质量控制阶段的核心内容。

休哈特的3a理论和统计过程控制技术自创立以来，对质量领域及管理领域都产生了深远的影响。

尤其是3西格玛理论，强调用科学的方法来保证全过程的预防，实现了从定性到定量的突破，减少了人的主观判断所可能产生的消极后果，同时，3西格玛理论的发展也为质量管理的后续发展提供了技术支持和思想上的帮助，为六西格玛管理的诞生奠定了基础。

2.1.2六西格玛理念

六西格码管理是在提高顾客满意程度的同时降低经营成本和周期的过程革新方法，它是通过提高组织核心过程的运行质量，进而提升企业赢利能力的管理方式，也是在新经济环境下企业获得竞争力和持续发展能力的经营策略。

如前所述，六西格码管理在实际实施中，常见模型有两种:

一种是DMAIC模型，又称为六西格码改善模型，主要用于对现有流程的改进，分为五个阶段，即Define（定义）、Measure（测最）、Analyze（分析）、Improve（改进）、Control（控制）;另一种是DMADV模型，又称为六西格玛设计模型，即通常所说的DFSS（DesignForSixSigma），主要用于对新的过程进行设计，也分为五个阶段，即Define（定义）、Measure（测量）、Analyze（分析）、Design（设计）、Verify（验证）。

两个模型形式不同，但其本质相同，实际工作中根据不同需要选择模型。

我们将在后面针对DMAIC模型进行具体阐述。

6σ管理法是一种统计评估法，核心是追求零缺陷生产，防范产品责任风险，降低成本，提高生产率和市场占有率，提高顾客满意度和忠诚度。

6σ管理既着眼于产品、服务质量，又关注过程的改进。

“σ”是希腊文的一个字母，在统计学上用来表示标准偏差值，用以描述总体中的个体离均值的偏离程度，测量出的σ表征着诸如单位缺陷、百万缺陷或错误的概率性，σ值越大，缺陷或错误就越少。

6σ是一个目标，这个质量水平意味的是所有的过程和结果中，99.99966%是无缺陷的，也就是说，做100万件事情，其中只有3.4件是有缺陷的，这几乎趋近到人类能够达到的最为完美的境界。

6σ管理关注过程，特别是企业为市场和顾客提供价值的核心过程。

因为过程能力用σ来度量后，σ越大，过程的波动越小，过程以最低的成本损失、最短的时间周期、满足顾客要求的能力就越强。

6σ理论认为，大多数企业在3σ～4σ间运转，也就是说每百万次操作失误在6210～66800之间，这些缺陷要求经营者以销售额在15%～30%的资金进行事后的弥补或修正，而如果做到6σ，事后弥补的资金将降低到约为销售额的5%。

从统计的角度出发,六西格玛等价于3ADPMO，然而，从管理的角度出发，六西格玛又不完全是3.4DPMO，它不是一个绝对的概念，而是一个相对的概念，它更多的表示一种追求卓越、精益求精的理念。

在很多领域，产品的生产即使达到6西格玛水平仍不能称为“卓越’，如:

某种航天器，其零部件共有几十万之多，即使每个部件都达到了6西格玛水平。

其安全性能仍然不够高，因此需要更高的西格玛水平。

而有的产品则无需6西格玛水平即己达到卓越的程度，如:

某种瓶装饮料标注饮料体积为500m1，但实际体积不可能达到6西格玛水平，也没有必要达到6西格玛水平，因为在接近6a水平时己经达到完美标准了。

因此，六西格玛管理实际上表示一种追求卓越的理念。

这种理念则建立在“以客户为中心，以流程为导向”的基础之上。

毫无疑问，这种理念的产生经历了一个相当漫长的过程，但六西格玛管理中的很多工具、方法则直接得益于质量管理，尤其深受W.A.Shewhart的3σ理论的影响。

2.1.33σ理论与6σ理念的区别与联系

（1）6西格玛管理与3西格玛理论的联系

6西格玛管理是质量管理现阶段的表现形式，而SPC中的3西格玛理论则是质量管理中一项必不可少的技术，二者必然存在千丝万缕的联系。

结合当前理论研究情况和各种实际应用案例的分析结果，我们对此论述如下:

理论方面，二者都从统计学的角度出发，从水平和离散度两个方面量化的描述流程。

在SPC技术中，控制图一般包括两张图，一张描述“水平”的变化情况，一张描述“离散度”的变化情况，如X一S控制图;而六西格玛管理对于流程也要求从两个方面进行描述，一个是流程可能达到的水平，另一个是达到该水平可能产生的误差，如:

在实施六西格玛管理时，对于产品研发流程的描述，其一是产品研发的目标（新产品的概念），其二