18种常用的六西格玛工具_【91质量】

六西格玛（SixSigma）已逐渐成为一种追求精细化管理的理念，它提供了一系列适用于设计、生产和服务的产品开发工具，本文给出了最为常用的18种工具。...

六西格玛是一项以数据为基础，追求几乎完美的质量管理方法。西格玛是一个希腊字母σ的中文译音，统计学用来表示标准偏差，即资料的分散程度。对连续可计量的质量特性：用“σ”度量质量特性总体上对目标值的偏离程度。几个西格玛是一种表示质量的统计尺度。任何一个工作程序或工艺过程都可用几个西格玛表示。六个西格玛可解释为每一百万个机会中有3.4个出错的机会，即合格率是99.99966％。而三个西格玛的合格率只有93.32％。六个西格玛的管理方法重点是将所有的工作作为一种流程，采用量化的方法分析流程中影响质量的因素，找出最关键的因素加以改进从而达到更高的客户满意度。

六西格玛（SixSigma）是在九十年代中期开始从一种全面质量管理方法演变成为一个高度有效的企业流程设计、改善和优化技术，并提供了一系列同等地适用于设计、生产和服务的新产品开发工具。本文给出了最为常用的18种工具。

1.FMEA和FTA

故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA)均是在可靠性工程中已广泛应用的分析技术，国外已将这些技术成功地应用来解决各种质量问题。在ISO 9004：2000版标准中，已将FMEA和FTA分析作为对设计和开发以及产品和过程的确认和更改进行风险评估的方法。我国目前基本上仅将FMEA与FTA技术应用于可靠性设计分析，根据国外文献资料和我国部分企业技术人员的实践，FMEA和FTA可以应用于过程(工艺)分析和质量问题的分析。质量是一个内涵很广的概念，可靠性是其中一个方面。

通过FMEA和FTA分析，找出了影响产品质量和可靠性的各种潜在的质量问题和故障模式及其原因（包括设计缺陷、工艺问题、环境因素、老化、磨损和加工误差等），经采取设计和工艺的纠正措施，提高了产品的质量和抗各种干扰的能力。根据文献报道，某世界级的汽车公司大约50%的质量改进是通过FMEA和FTA/ETA来实现的。

2. Kano模型

日本质量专家Kano把质量依照顾客的感受及满足顾客需求的程度分成三种质量：理所当然质量、期望质量和魅力质量。

1.理所当然质量。当其特性不充足（不满足顾客需求）时，顾客很不满意；当其特性充足（满足顾客需求）时，无所谓满意不满意，顾客充其量是满意。

2.期望质量也有称为一元质量。当其特性不充足时，顾客很不满意，充足时，顾客就满意。越不充足越不满意，越充足越满意。

3.魅力质量。当其特性不充足时，并且是无关紧要的特性，则顾客无所谓，当其特性充足时，顾客就十分满意。

理所当然的质量是基线质量，是最基本的需求满足；期望质量是质量的常见形式；魅力质量是质量的竞争性元素。

Kano模型三种质量的划分，为6Sigma改进提高了方向。如果是理所当然质量，就要保证基本质量特性符合规格（标准），实现满足顾客的基本要求，项目团队应集中在怎样降低故障出现率上；如果是期望质量，项目团队关心的就不是符合不符合规格（标准）问题，而是怎样提高规格（标准）本身。不断提高质量特性，促进顾客满意度的提升；如果是魅力质量，则需要通过满足顾客潜在需求，使产品或服务达到意想不到的新质量。项目团队应关注的是如何在维持前两个质量的基础上，探究顾客需求，创造新产品和增加意想不到的新质量。

3.POKA-YOKE

POKA-YOKE意为“防差错系统”。日本的质量管理专家、著名的丰田生产体系创建人新江滋生（Shingeo Shingo）先生根据其长期从事现场质量改进的丰富经验，首创了POKA-YOKE的概念，并将其发展成为用以获得零缺陷，最终免除质量检验的工具。

POKA-YOKE的基本理念主要有如下三个方面：

1.决不允许哪怕一点点缺陷产品出现，要想成为世界的企业，不仅在观念上，而且必须在实际上达到“0”缺陷。

2.生产现场是一个复杂的环境，每一天的每一件事都可能出现，差错导致缺陷，缺陷导致顾客不满和资源浪费。

3.我们不可能消除差错，但是必须及时发现和立即纠正，防止差错形成缺陷。

4.质量功能展开（QFD）

质量功能展开(QualityFunctionDeployment,缩写为QFD)是把顾客或市场的要求转化为设计要求、零部件特性、工艺要求、生产要求的多层次演绎分析方法，它体现了以市场为导向，以顾客要求为产品开发唯一依据的指导思想。在健壮设计的方法体系中，质量功能展开技术占有举足轻重的地位，它是开展健壮设计的先导步骤，可以确定产品研制的关键环节、关键的零部件和关键工艺，从而为稳定性优化设计的具体实施指出了方向，确定了对象。它使产品的全部研制活动与满足顾客的要求紧密联系，从而增强了产品的市场竞争能力，保证产品开发一次成功。

根据文献报道，运用QFD方法，产品开发周期可缩短三分之一，成本可减少二分之一，质量大幅度提高，产量成倍增加。质量功能展开在美国民用工业和国防工业已达到十分普及的程度，不仅应用于具体产品开发和质量改进，还被各大公司用作质量方针展开和工程管理目标的展开等。

5.SOW

工作说明(StatementOf Work,缩写为SOW)是合同的附件之一，具有与合同正文同等的法律效力。工作说明详细规定了合同双方在合同期内应完成的工作，如方案论证、设计、分析、试验、质量控制，可靠性、维修性、保障性、标准化、计量保证等；

应向对方提供的项目，如接口控制文件、硬件、计算机软件、技术报告、图纸、资料，以及何时进行何种评审等，因此，工作说明以契约性文件的形式进一步明确了顾客的要求和承制方为实现顾客要求必须开展的工作，它使产品的管理和质量保证建立在法律依据之上，成为合同甲方（顾客）对乙方(承制单位)进行质量监控的有力工具。工作说明的详细要求可查阅GJB 2742。工作说明的内容是质量功能展开的重要输入。

6.WBS

工作分解结构（WorkBreakdownStructures,缩写为WBS）是对项目在研制和生产过程中应完成的工作自上而下逐级分解所形成的一个层次体系。该层次体系以要研制和生产的产品为中心，由产品（硬件和软件）项目、服务项目和资料项目组成。

WBS是通过系统工程工作而形成的，它显示并确定了项目的工作，并表示出各项工作之间以及它们与最终产品之间的关系，充分体现了系统的整体性、有序性（层次性）和相关性。GJB2116给出了WBS的典型发展过程及编制的基本要求。

在质量功能展开和系统设计等工作中应用WBS的层次体系，参照GJB2116给出的纲要WBS，将极大地方便产品功能、结构和研制工作的构思，有助于QFD和系统设计等工作的完成，也有助于工作说明（SOW）的编制。WBS是对产品研制实施系统工程管理的有效工具，也是设计完整性的保证。

7.并行工程

并行工程(ConcurrentEngineering)是对于产品和其有关的过程(包括制造和保障过程)进行并行设计的一种系统的综合方法，它要求研制者从一开始就考虑整个产品寿命周期(从概念形成到产品报废处置)中的全部要素，包括质量、成本、进度及顾客需求。并行工程要求特别重视源头设计，在设计的开始阶段，就设法把产品开发所需的所有信息进行综合考虑，把许多学科专家的经验和智慧汇集在一起，融为一体。

8.参数设计与容差设计

参数设计(ParameterDesign)在系统设计之后进行。参数设计的基本思想是通过选择系统中所有参数(包括原材料、零件、元件等)的最佳水平组合，从而尽量减少外部、内部和产品间三种干扰的影响，使所设计的产品质量特性波动小，稳定性好。另外，在参数设计阶段，一般选用能满足使用环境条件的最低质量等级的元件和性价比高的加工精度来进行设计，使产品的质量和成本两方面均得到改善。

参数设计是一个多因素选优问题。由于要考虑三种干扰对产品质量特性值波动的影响，探求抗干扰性能好的设计方案，因此参数设计比正交试验设计要复杂得多。田口博士采用内侧正交表和外侧正交表直积来安排试验方案，用信噪比作为产品质量特性的稳定性指标来进行统计分析。

容差设计(ToleranceDesign)在完成系统设计和由参数设计确定了可控因素的最佳水平组合后进行，此时各元件(参数)的质量等级较低，参数波动范围较宽。

容差设计的目的是在参数设计阶段确定的最佳条件的基础上，确定各个参数合适的容差。容差设计的基本思想如下：根据各参数的波动对产品质量特性贡献(影响)的大小，从经济性角度考虑有无必要对影响大的参数给予较小的容差(例如用较高质量等级的元件替代较低质量等级的元件)。这样做，一方面可以进一步减少质量特性的波动，提高产品的稳定性，减少质量损失；另一方面，由于提高了元件的质量等级，使产品的成本有所提高。因此，容差设计阶段既要考虑进一步减少在参数设计后产品仍存在的质量损失，又要考虑缩小一些元件的容差将会增加成本，要权衡两者的利弊得失，采取最佳决策。

9.方差分析

方差分析(AnalysisofVariance, 缩写为ANOVA)是数理统计学中常用的数据处理方法之一，是工农业生产和科学研究中分析试验数据的一种有效的工具。也是开展试验设计、参数设计和容差设计的数学基础。一个复杂的事物，其中往往有许多因素互相制约又互相依存。方差分析的目的是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素，各因素之间的交互作用，以及显著影响因素的最佳水平等。方差分析是在可比较的数组中，把数据间的总的“变差”按各指定的变差来源进行分解的一种技术。对变差的度量，采用离差平方和。方差分析方法就是从总离差平方和分解出可追溯到指定来源的部分离差平方和。这是一个很重要的思想。

10.回归分析

回归分析(RegressionAnalysis)是研究一个变量Y与其它若干变量X之间相关关系的一种数学工具，它是在一组试验或观测数据的基础上，寻找被随机性掩盖了的变量之间的依存关系。粗略地讲，可以理解为用一种确定的函数关系去近似代替比较复杂的相关关系，这个函数称为回归函数，在实际问题中称为经验公式。回归分析所研究的主要问题就是如何利用变量X，Y的观察值（样本），对回归函数进行统计推断，包括对它进行估计及检验与它有关的假设等。

11.顾客满意度评估

对于顾客满意的评估可以有各种方法，近年来，美国、瑞典等国采用顾客满意度指数(Customer Satisfaction Index, 缩写为CSI)进行评估，很有成效。CSI是用于评价产品(硬件、软件、服务、流程性材料)满足顾客需求程度的参数，也是评价产品质量的一种综合指数。设顾客对产品提出了n项需求，每项需求得到满足的程度为qi, ( i=1, 2, … , n),则顾客满意度指数CSI是qi的函数。

对于qi，应由市场开发人员对顾客群进行随机抽样调查，结合通过售后服务所收集的顾客投诉和对产品的质量问题进行分析、统计来确定。顾客满意度指数的评估是相当复杂的事情。企业、社会和国家机关都可以根据需要，委托中立的专业机构，进行产品、服务和行业的顾客满意度指数的评估，用以指导质量改进的方向。

12.精益生产(Lean Production)

精益生产(LeanProduction，简称LP)是美国麻省理工学院根据其在“国际汽车项目”研究中，基于对日本丰田生产方式的研究和总结，于1990年提出的制造模式。其核心是追求消灭包括库存在内的一切“浪费”，并围绕此目标发展了一系列具体方法，逐渐形成了一套独具特色的生产经营管理体系。

精益生产是通过系统结构、人员组织、运行方式和市场供求等方面的变革，使生产系统能很快适应用户需求不断变化，并能使生产过程中一切无用、多余的东西被精简，最终达到包括市场供销在内的生产的各方面最好的结果。

13.DOE

试验设计(DesignofExperiments, 缩写为DOE)是研究如何制定适当实验方案以便对实验数据进行有效的统计分析的数学理论与方法。试验设计应遵循三个原则：随机化，局部控制和重复。随机化的目的是实验结果尽量避免受到主客观系统因素的影响而呈现偏倚性；局部控制是化分区组，使区组内部尽可能条件一致；重复是为了降低随机误差的影响，目的仍在于避免可控的系统性因素的影响。试验设计包括析因设计、区组设计、回归设计和均匀设计等方法。

14.排列图

排列图的全称是“主次因素排列图”，也称为Pareto图。它是用来影响产品质量的各种因素中主要因素的一种方法，由此可以用来确定质量改进的方向。因为在现实中存在的多数问题通常是由少数原因引起的。

经济学上的80/20原则用到管理领域，其基本原理是区分“关键的少数”和“次要的多数”，这样有助于抓关键因素，解决主要问题，为直观起见，用图形表示出来，这一图形便是排列图。

15.平衡计分卡

哈佛商学院的罗伯特.S.卡普兰（RobertKaplan 哈佛商学院的领导力开发课程教授）和诺朗诺顿研究所所长大卫.P.诺顿（DavidNorton复兴全球战略集团创始人兼总裁）经过为期一年对在绩效测评方面处于领先地位的12家公司的研究后，发展出一种全新的组织绩效管理方法，即“平衡计分卡”，并发表于1992年1/2月号的《哈佛商业评论》中。

平衡计分卡的基本内容：平衡计分卡打破了传统的只注重财务指标的业绩管理方法，认为传统的财务会计模式只能衡量过去发生的事情。在工业时代，注重财务指标的管理方法还是有效的，但在信息社会里，传统的业绩管理方法并不全面。组织必须通过在客户、供应商、员工、组织流程、技术和革新等方面的投资，获得持续发展的动力。基于这种认识，平衡计分卡方法认为，组织应从四个角度审视自身业绩：客户、业务流程、学习与成长、财务。平衡计分卡中的目标和评估指标来源于组织战略，它把组织的使命和战略转化为有形的目标和衡量指标。

16.水平比较法(Benchmarking)

水平对比法(Benchmarking)又称标杆法。是对照最强有力的竞争对手或已成为工业界领袖的公司，在产品的性能、质量和售后服务等各方面进行比较分析和度量，并采取改进措施的连续过程。

水平比较法包括两个重要的方面，一方面制订计划，不断地寻找和树立国内、国际先进水平的标杆，通过对比和综合思考发现自已产品的差距；另一方面不断地采取设计、工艺和质量管理的改进措施，取人之长、补已之短，不断提高产品的技术和质量水平，超过所有的竞争对手，达到和保持世界先进水平。采用水平比较法不是单纯地模仿，而是创造性地借鉴。

通过深入的思考、研究，集众家之长，开展技术创新，实现产品性能的突破。只有掌握了突破性的技术，才有可能领先世界。为了更好地贯彻水平比较法，应当建立有关的数据库，并不断更新。水平比较法在美国已获得广泛的应用和明显的成效。

17.统计过程控制(SPC)

统计过程控制(StatisticalProcess Control,缩写为SPC)是由美国休哈特博士于上世20年代提出的，自第二次世界大战后，SPC已逐渐成为西方工业国家进行在线质量控制的基本方法。根据SPC理论，产品质量特性的波动是出现质量问题的根源，质量波动具有统计规律性，通过控制图可以发现异常，通过过程控制与诊断理论（SPCD）可以找出异常的原因并予以排除。常用的休哈特控制图有均值－极差（x-R）控制图，均值－标准差（x-S）控制图，中位数－极差（x-R）控制图，单值－移动极差（x-Rs）控制图，不合格品率（P）控制图，不合格品数（Pn）控制图，缺陷数（C）控制图，单位缺陷数（u）控制图等。SPC方法是保持生产线稳定，减少质量波动的有力工具。

18.头脑风暴法

头脑风暴法又称智力激励法，是现代创造学奠基人美国奥斯本提出的，是一种创造能力的集体训练法。它把一个组的全体成员都组织在一起，使每个成员都毫无顾忌地发表自己的观念，既不怕别人的讥讽，也不怕别人的批评和指责，是一个使每个人都能提出大量新观念、创造性地解决问题的最有效的方法。它有四条基本原则：

1.排除评论性批判，对提出观念的评论要在以后进行。

2.鼓励“自由想象“。提出的观念越荒唐，可能越有价值。

3.要求提出一定数量的观念。提出的观念越多，就越有可能获得更多的有价值的观念。

4.探索研究组合与改进观念。除了与会者本人提出的设想以外，要求与会者指出，按照他们的想法怎样做才能将几个观念综合起来，推出另一个新观念；或者要求与会者借题发挥，改进他人提出的观念。