233 3.4
0.001 ppm
LS0.001 ppm
T
USL
± 6
短期
m 流程移動了1.5
T
4.5
3.4 ppm USL
10
短期與長期SIGMA水平
• 用收集的數據來計算長期和短期的Z值. • 當不可能同時收集長期和短期數據時,使用以下等式.
短期
流程是居中的
想知道:
8.5
99.99867%
4.20
13
99.99793%
4.10
21
99.99683%
4.00
32
99.99519%
3.90
48
99.99277%
3.80
72
99.98922%
3.70
108
99.98409%
3.60
159
99.97674%
3.50
233
99.96631%
3.40
337
99.95166%
短期
长期
短期资料 沒有變化
減 1.5
长期资料
加 1.5
沒有變化
0.001 ppm
LSL
LSL
0.001 ppm
T
± 6
USL
短期
m 流程偏移了1.5
T
4.5
3.4 ppm USL
11
SIGMA水平計算表
*
合格率
西格玛
每百万次机会之 缺陷数
99.9999999013%
6.00
0.001
99.9999998182%
每百万次机会之 缺陷数
1,350 1,866 2,555 3,467 4,661 6,210 8,198 10,724 13,903 17,864 22,750 28,717 35,930 44,565 54,799 66,807 80,757 96,800 115,070 135,666 158,655 184,060 211,855 241,964 274,253 308,538 344,578 382,089 420,740 460,172
輸出指標源于關鍵顧客要求，通常不只一個輸出 指標對顧客重要。例如：交付時間(週期時間)和產 品或服務的質量可能都對顧客重要。你應該對每 個不同指標分別計算SIGMA業績表現水平。
6
數據性質
短期和長期數據 輸出指標常因多種外因和內因而隨時間變化。例如，供 應商質量可能改變，影響你的流程所需的信息，新的競 爭者可能出現，影響市場和顧客期望。為了確定當前流 程的潛在能力，需要從長期業績表現中分離出短期表現。 把測量數據的性質分成短期或長期。
99.9999830%
5.10
0.17
99.9999713%
5.00
0.29
99.999952%
4.90
0.48
99.999921%
4.80
0.8
99.999870%
4.70
1.3
99.999789%
4.60
2.1
*
99.99966%
4.50
3.4
99.99946%
4.40
5.4
99.99915%
4.30
短期 業績指標只含有普通原因
長期 業績指標除含有普通原因外可能還含有特殊原因
7
短期數據與長期數據
長期數據包括特殊原 因變異的影響
E
時間
A+B+C+D+E
長期數據一般包括多種變差
短期數據一般不包括
D
特殊原因變異
C
B
短期數據一般只包括某種變差
A
8
短期和長期
短期
長期
ST
LT
如果不計算以上兩個標准偏差,多數假設長期分佈是 在短期分佈平均值基礎上再偏移 1.5個短期標準差
西格玛
3.00 2.90 2.80 2.70 2.60 2.50 2.40 2.30 2.20 2.10 2.00 1.90 1.80 1.70 1.60 1.50 1.40 1.30 1.20 1.10 1.00 0.90 0.80 0.70 0.60 0.50 0.40 0.30 0.20 0.10
9
1.5的偏移被當作是平均值中心的移動。這解釋了流程中的動態、非隨機 的改變。 它代表了一個典型流程在許多週期後的平均改變量(預估的)
短期每百万
西格玛 级 次机会的缺
别
陷数
1
158655
2
22750
3
1350
4
32
5
0.29
6
0.001
长期每百万 次机会的缺
陷数 691462 308538 66807 6210
3.30
483
99.93129%
3.20
687
99.90323%
3.10
968
合格率
99.86501% 99.81342% 99.74449% 99.65330% 99.53388% 99.37903% 99.18025% 98.92759% 98.60966% 98.21356% 97.72499% 97.12834% 96.40697% 95.54345% 94.52007% 93.31928% 91.92433% 90.31995% 88.49303% 86.43339% 84.13447% 81.99519% 78.81446% 75.80363% 72.57469% 69.14625% 65.54217% 61.79114% 57.92597% 53.98278%
5.90
0.002
99.99999967%
5.80
0.003
99.99999940%
5.70
0.006
99.99999893%
5.60
0.011
99.9999981%
5.50
0.019
99.9999967%
5.40
0.033
99.9999942%
5.30
0.06
99.9999900%
5.20
0.10
六西格玛水平计算
1
計算西格瑪水平和過程能力指數
目標：
用適當方法計算流程業績指標的SIGMA水平和過程能力指數，以評價過 程滿足顧客要求的程度。主要內容： •計算業績指標的SIGMA水平 ‐計算SIGMA水平的步驟 ‐計算SIGMA水平的基本方法 •計算過程能力指數 ‐過程能力指數的基本概念 ‐過程能力指數的計算 ‐非正態數據的過程能力指數計算
4
計算SIGMA水平的步驟
1. 確定關鍵顧客要求 關鍵顧客要求由顧客確定，並確定為關鍵輸出 指標或質量關鍵點 計算西格瑪水平需要確定並基於每個關鍵顧客 要求收集數據
2. 確定關鍵業績指標的數據類型 連續型 離散型
5
收集數據
確定要計算的業績指標 制訂運作定義 確定最小樣本大小 收集數據
•過程能力指數與SIGMA水平的轉換
2
•計算業績指標的SIGMA水平 ‐計算SIGMA水平的步驟 ‐計算SIGMA水平的基本方法 •計算過程能力指數 ‐過程能力指數的基本概念 ‐過程能力指數的計算
•過程能力指數與SIGMA水平的轉換
3
計算SIGMA水平的步驟
1. 確定關鍵顧客要求 2. 確定業績指標的數據類型 3. 確定收集的數據性質 (短期 / 長期) 4. 計算業績指標的SIGMA水平