六西格玛管理在质量控制中的应用

六西格玛管理在质量控制中的应用

摘要：市场竞争日益激烈,质量管理工作的重要性早已不言而喻,六西格玛管理模式作为一项全新的质量管理模式在企业质量控制中取得的显著效果,引起世界各国企业的高度重视。本文从企业管理的角度对六西格玛管理在企业质量控制中的应用作了简要的解析。

关键词：六西格玛管理 质量控制 统计方法

1. 六西格玛管理概述

1.1 六西格玛管理的发展过程

六西格玛管理法最早由摩托罗拉公司在20世纪80年代提出，在1992年实现六西格玛，以后通用电气积极推行，取得市场价值第一的卓越业绩，六西格玛理论由此逐渐完善，并且在实践中不断得到推广[1]。六西格玛管理是企业保持和获得在生产经营上的成功并将其生产利润最大化的综合管理体系和发展战略，它能够严格、集中、高效地改善企业流程管理质量的实施原则和技术，以“零缺陷”为完美追求目标，带动质量成本的大幅度降低，最终实现安全、经济、效益的显著提升和企业竞争力的重大突破。

1.2 六西格玛（6σ）管理法特点

六西格玛管理作为向最佳目标值看齐的一种改进手段，其特点是[3]：

1.以顾客为中心。六西格玛认为一个企业通常会有诸多领域需要改进，但由于资源的有限性决定了企业必须分清主次，将重点放在那些顾客最关心、对企业影响最大的方面，也就是顾客关键质量特性(The Critical To Quality, CTQ )。

2.以取得经济效益为目的。在六西格玛中，改善质量只是达到结果的一种手段，并不是结果本身，它的目标并不是为了改善质量而简单地改善质量。通过运用六西格玛方法，使浪费更少、维修支出更少、退赔更少、质量提高，从而降低经营风险，减少成本，增加企业利润。据有关资料得知，达到6σ质量水平的企业，其质量费用还不到销售额的10％，而达到4σ质量水平的企业是15-20％，达到3σ质量水平的企业是20-30％。

3.注重目标的具体化和计量化。六西格玛通过引进单位总缺陷(Total Defects Per Unit)的概念，不仅要求对有形产品的质量进行计量化，也要求对无形过程的质量进行计量化，找出问题之所在，做到生产过程中赏罚有据。

4.持续的改进和新目标的制定。六西格玛的管理方法对致力于不断改进质量的企业都是适用的。那些没有达到六西格玛水平的企业，可以用六西格玛的方法实现持续改进的目的；达到六西格玛水平的企业则要不断地修订目标(七西格玛

甚至八西格玛)，并为之不断努力。

1.3 六西格玛管理与ISO 9000的联系

ISO 9000族标准和六西格玛管理有许多相同或相似之处，例如：组织的质量管理工作以顾客为关注焦点，采用过程方法，强调组织领导积极参与质量工作的重要性，提倡全员参与，要求组织建立用统计技术分析过程和数据的测量操作程序[5]。从这些方面可以看出二者的共同之处。

ISO 9000为质量管理工作提供了一个基础平台，而六西格玛管理给质量管理工作带来了一个新的方法体系[5]。ISO 9000族标准和它的衍生能给企业提供一个基本的质量保证系统，一个工作程序化的基础。企业通过ISO 9000认证是实施六西格玛的一个重要基础。由于企业实施了ISO 9000认证，才有了对组织的关键业务流程的了解和文档化管理，才打下了流程管理的基础。但是ISO 9000族标准没有强调流程的优化，缺乏与企业的绩效紧密相连的机制，而且通常由外部机构来评定，没有控制的机制，关键是没有形成一个组织内部的行为准则、学习与不断改善的文化，因此，企业需要一个更加先进和强大的管理系统来不断提升企业运作能力[5]。六西格玛则提供了一个ISO 9000认证之后企业进一步改善的方向、步骤和系统的方法，它既能促进企业改革，又能保证在企业各个层面上的持续改善。

2. 六西格玛管理在质量控制中的应用

2.1 六西格玛法与质量管理的关系

“西格玛”是希腊字母“σ”的音译。统计学中，对数据一般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则用于表示一个分布的标准差，用来衡量数据的离散程度。对连续的可计量的质量特性，σ用来衡量其总体上对目标值的偏离程度[6]。统计过程控制理论中，σ水平是一种表示品质的统计尺度，它的高低可以反映过程能力的大小。

说明：这里σ水平的含义与统计学中略有不同，因为考虑了实际中1.5个σ漂移，即这里的6σ水平相当于统计学中的4.5个σ。

从控制产品合格率的角度出发，结合合格率与σ水平的对比，休哈特提出了著名的3σ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 和σ，抽取一个样本，则该样本落入区域的概率为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[6]。

在对过程实施监控的 控制图中，其中心线和上下控制限分别为:

其中 和σ可用它们的估计样本均值和样本标准差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[6]。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，虽然并没有点子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。

六西格玛管理和3σ理论都从统计学的角度刻画流程，但其具体的含义却不同。六西格玛管理对流程的要求比SPC中3σ的要求更严格。3σ理论中只要求产品达到3σ水平，即产品的合格率达到99.73％；而六西格玛管理则要求产品要达到6σ水平，即产品的合格率为99.99966％。3σ理论本质上只是一种技术的体现，是统计科学与质量管理的一种完美结合，它并没有脱离统计科学或者质量管理而形成自己独立的体系；而六西格玛管理代表了一种理念，一种不断追求卓越，精益求精的思想，是一种革新方法和管理方式，它已经脱离质量管理而形成了自己独立的管理体系。同时，六西格玛管理也与统计思想和统计方法完美结合形成了自己独特的管理工具[6]。

2.2 六西格玛方法的应用

2.2.1 组建团队

6σ管理的一大特点是要创建一流的基础设施，确保企业提高绩效活动具备必要的资源[2]。首先是必需的人力资源。

(1)倡导者(champion)。由企业高级管理层组成，其主要职责为调动和提供企业内部和外部的各项资源，确认和支持6σ管理全面推行，管理和领导黑带主管和黑带。

(2)黑带主管(master black belt)。与倡导者一起协调6σ项目的选择和培训。其主要职责是理顺人员关系，组织项目实施，决定“该如何培训黑带和为其提供技术支持,推动黑带们领导的多个项目”。

(3)黑带(black belt)。为企业全面推行6σ管理的中坚力量。负责具体执行和推广6σ管理，同时肩负培训绿带的任务。为绿带和员工提供6σ管理工具和技术的培训，提供一对一的支持。

(4)绿带(green belt)。企业内部推行6σ管理众多底线收益项目的负责人。他们侧重于6σ在每天工作中的应用。他们通常为企业各基层部门的骨干或负责人。实施过程中可根据实际情况决定6σ与其工作的比例[2]。

2.2.2 建立评价指标

质量评价指标DPMO(每百万机会缺陷数)是6σ中独特的质量水平评价指标，表示一百万次机会中出现缺陷的个数。

DPMO=缺陷总数×106/机会总数

式中：缺陷指产品没有满足顾客的需求或规格标准；机会指一个产品有n个CTQ(关键质量特性)，任何一个CTQ不合格都会导致产品不合格，这n个CTQ就是这个产品可能出现缺陷的n个机会。

过程的质量水平是用DPMO来评价的，通过DP-MO与σ质量水平之间的对照表，就可以从DPMO查得质量水平。6σ就是3.4DPMO即百万分之3.4个缺陷[8]。

2.2.3 六西格玛的实施过程

六西格玛管理作为一种追求卓越的管理理念，在企业的运作中不仅对生产和质量部门起着指导作用，同时也决定着企业的其它部门乃至整个企业的运作形式[7]。六西格玛管理在长时间的实践中也形成了自己独特的管理模式，下面将结合六西格玛管理的DMAIC模型简单介绍六西格玛管理的实施过程，及其各实施阶段中的统计工具。

六西格玛管理实施的是流程式管理，强调“以顾客为中心”，这里的顾客可以是企业的外部客户，也可以是公司的内部客户。其做法是将各种业务或者工作过程分解成大小不一的流程，流程末端即为客户，即流程的成果—产品或服务的接受者[6]。这样，六西格玛管理的实施就转化成为各种大小不一的流程的优化过程，举一个简单的例子如下：

上面的图示是进行试验的一个简单流程，其中试验人员即为工作的实际操作者；输入变量为影响关键质量特性的各种因素(一般是主要因素)；试验的过程是进行各种业务操作的过程；工作的面向对象或称为流程成果的接受者即为顾客；顾客需求产品或服务的关键质量特性为流程的输出变量。

六西格玛管理的核心是以客户为中心，以使客户满意为其宗旨；而在内部管理中则是以影响客户满意度的关键质量特性(CTQ，即Critical to quality)为其核心，六西格玛流程管理的各个阶段始终围绕CTQ进行[7]。其主要任务是找出影响关键质量特性的主要因素的最优值，并对其进行控制，以使流程一直处于一个稳定的状态。其实施过程大致可分为五个步骤，如下：

（1）定义阶段，即D阶段。主要任务是确定影响顾客满意度的CTQ。在这一阶段中，首先要了解顾客对产品的要求，并以函数的形式将这些要求对应于质量特性，通过顾客对产品要求的重要程度对质量特性进行打分，从而确定关键的质量特性，即CTQ。从对客户进行调查到确定CQT这一过程中，常用到如下工具:品质成本分析法、流程分析法、因果分析法、头脑风暴法等四种。

（2）测量阶段(即M阶段)。该阶段的主要任务是收集产品或流程现状的数据。为保证数据的真实性和准确性，在收集数据之前，测量系统分析和合理的分组计划是必需的。

（3）分析阶段(即A阶段)。数据收集完成之后的一项很自然的工作即是对所得数据进行分析，该阶段的主要任务就是通过分析在测量阶段收集到的数据来确定一组按重要程度排列的影响质量的变量(流程的输入变量)，即寻找质量特性与影响质量变化输入变量之间的关系，并判断输入变量的重要程度[8]。分析过程中根据需要的不同常用到如下两类工具：图形分析工具和通用分析工具。其中通用分析工具主要包括：参数估计和置信区间分析、假设检验、方差分析、回归分析、试验设计分析(DOE)等。

（4）改进阶段(即I阶段)。分析阶段确定了一组按重要程度排列的影响质量特性的输入变量之后，改进阶段的主要任务是根据对质量特性的需求来确定这些输入变量的最优值，并将这组最优值与现有流程的实施值进行比较，如果现有实施值与最优值差别很大，则说明现有流程需要改进。

（5）控制阶段(C阶段)。改善阶段确定了变量的最优值，流程只需在最优状况下进行即可。为了使这种流程能稳定的持续下去，就需要对整个流程实施分析、监控，这是质量管理中统计质量控制的主要工作，因此其在生产和质检部门的实施已比较成熟。常用如下的统计工具：控制图和过程能力分析。

3. 总结

在质量管理的发展过程中，统计学起到了不可磨灭的作用;同时，质量管理的发展也为统计学提供了许多课题，六西格玛管理是质量管理的延伸，其应用领域更加宽广，要求更高，同时，遇到的问题也更多。我们需要坚持在日常质量工作中实践应用六西格玛管理，以追求卓越的品质质量为目标。

参考文献:

[1]杨阳.六西格玛管理法[J].企业改革与管理，2002，(7)

[2]唐晓芬.六西格玛核心教程—黑带教程[M].北京：中国标准出版社，2002.

[3]张驰.文放怀，王绍印.六西格玛实战，广东经济出版社，2002.

[4]李卫民.六西格玛管理的本质属性[J].中国民用航空，2006，(9)

[5]阮喜珍.六西格玛与ISO9000的“兼容”[J]. 中国管理信息化2007，(8)

[6]刘飞.六西格玛管理与数理统计. 研究生硕士学位论文，2006.

[7]马林.六西格玛管理.北京：中国人民大学出版社，2004.

[8]李菊华，童毓舟.六西格玛工具手册.上海：上海交通大学，2005.