六西格码作为提高质量的手段。
许多公司在其工厂中使用六西格玛方法作为强制性方法，一位经理指出了三个原因：
- 在评估和提高过程能力时，必须采用6西格玛（Six Sigma）技术6西格玛（Sigma）是在降低产品和工艺设计复杂性的同时提高其可靠性的一种手段。这通常归因于“运气不好”；此阶段不仅在车间中有效，而且在组织中的任何地方均有效。
决定六个SIGMA的某些公司的愿景：
“我们的愿景是成为世界一流的制造商，制造世界一流的产品。” 由于其较高的盈利能力，此类制造商拥有发展业务和生存的最佳机会。它在所有过程中均达到“六个跟随”水平，并提供同等质量的服务和产品。
这种愿景可以而且应该被量化。从技术上讲，六个西格玛质量等于每个机会少于0.000003缺陷的质量级别（每百万机会3个缺陷）。不幸的是，没有立即，简单和容易的规则来达到这样的质量水平。六西格码是一种有助于实现这一目标的方法。
六个SIGMA方法论转变的两个方面：
- 优质制造商也是能够低成本生产的制造商。第一次赚钱比花钱进行调整和校正要便宜，质量可以量化，而且质量也必须量化。质量诊断和监控是一项长期的质量承诺。在短期内，六个西格玛基于测量，而不是过去的经验，判断和信念。如果您无法测量，您将不知道自己在哪里，如果您不知道自己在何处，那么您将受到机会的摆布。
六个SIGMA有两个驱动程序：
- 首先是降低因劣质导致的成本。六西格码是针对具体结果，即损益表中的收益，这是长期收益；但是，使用六西格玛方法时，我们会在获得长期结果的同时强调短期结果。这是关于通过提高质量来降低成本，特别是我们要与错误，失败进行斗争，不仅是在测试台上发现的错误，失败，还包括例如接受过大的利润空间，从而导致成本增加，缺陷导致重复工作，行政缺陷，不必要的工作等。当然，所有缺陷都是非增值工作。我们坚信，缺陷水平目前占营业额的15％至20％，这很好地表明了我们可以节省的资金。
- 第二个激励因素是自满情绪的崩溃。六个西格玛驱动着一种紧迫感，需要提高到世界标准水平。六西格码（Six Sigma）是树立这种意识的重要工具，其最终目的是提高盈利能力和竞争力。
六个西格玛的两个角落：
- 系统方法论。
六西格码（Six Sigma）是一种系统的方法，可以主动降低成本，专注于改进流程，而不是在故障发生后立即进行纠正。六个西格玛基于测量而不是过去的经验，因此它是一种适用于广泛业务活动的方法。从概念上讲，六个西格玛要求每个问题都可以通过以下形式的关系来解决：
Y = f（x，y，… z）; 其中Y是因变量；x，y，.. z：独立变量。
六西格码提供了找到这样一个方程式的教导。
任何质量改进工作，无论是长期的还是短期的，都需要系统的行动和统计的帮助。
- “黑带”
他们是变革的推动者，接受过使用统计方法的培训。有些人称他们为“渗透突击队”，他们受过良好的训练并被赋予了远大的目标。
这些变革推动者非常了解自己的组织，产品和人员，并学会了六西格玛方法。
用六个词来表示六个SIGMA：
基于许多业务管理专家建立的统计信息的使用。基于Shewhart，Deming，Juran和Taguchi的概念，由Mikel Harry开发。
从短期来看，它为简单或重复性问题提供了快速解决方案；从长远来看，它提供了一种诊断方法，可靠的设计，公差的建立，同时提供了一种简单的沟通方式和目标设定方法。
它提供了改进工具：实验设计，回归分析，公差，鲁棒性设计和其他减少方差的系统方法。
同样重要的是，六西格码（Six Sigma）与黑带（Black Belts）一起使用的组织结构是受过专门训练的员工，以使组织朝着既定目标的方向前进。
这些变更代理的迭代过程由以下方案表示：
交互式六西格玛工艺
如何实现的简要概述：
总体目标是长期的，但是在组织中，我们也必须在长期工作的同时提出短期结果。六个Sigma可让您同时同时实现两个目标。
流程改进：
从长远来看，衡量是必要的，但不足以激发人们做出改变。每百万个缺陷及其对应的sigma值的分析将为哪些过程具有最大的改进潜力提供一个方向; 一旦我们发现了改进潜力所在，就必须将改进这些过程的工具和能力付诸实践
产品改进：
六个Sigma可以建立持续改进产品的系统；但是有了六西格码，我们可以走得更远，因为它为强大的产品设计和动态产品简化提供了出色的支持。设计工程师若要开发稳定可靠的产品，就必须了解过程的能力，这样他们就可以降低制造成本，同时设计出制造过程中变化较小的产品。
解决问题的系统：
当过程中出现问题时，通常的情况是，首先我们要根据过去的经验来寻找解决方案或寻找原因，然后再进行诸如Ishikawa，Pareto等分析程序。这些方法并不总是导致最佳解决方案。
应用实验设计，适当使用回归分析，SPC和许多其他统计方法，Six Sigma可以为我们提供更精确和结论性的系统。使用行之有效的统计技术，对问题进行系统的测量和解决，加上适当的组织和人员培训，共同保证了六西格玛的成功。
管理层和客户的积极参与：
管理层角色在公司的任何活动中的重要性已被谈论很多，这一点非常明显，毋庸置疑。但是许多改进计划，无论是缓慢的还是快速的，长期的或短期的，资源很少或很少的…由于缺乏…而失败了……我不知道方向。当我们参加质量会议时，总是提到管理层参与的重要性……。六西格码（Six Sigma）通过教授如何量化改进计划的成本和收益，促进了与管理层的沟通。
告知客户我们的举措或至少利用所获得的优势，并获得客户对结果的评估，也很重要。
培训和培训：
毫无疑问，像“六西格码”这样的倡议的重要方面是基于对参与该过程的所有人的充分培训。
一家公司决定将6西格码（Six Sigma）纳入其开发流程，必须向所有员工提供充分的信息，并根据他们的参与水平为其提供必要的培训。所附表格总结了一家大公司以及向谁提供的培训类型。
| 经理六个西格玛 | “白人” | “黄” | “绿色” | “黑带” | 工程 | |
| 主要内容 | BB要求 | 很基础 | 基本的 | 正常 | 充分 | 高级 |
| 持续时间 | 2天 | 1天 | 2天 | 4天 | 13天 | 15天 |
| 老总
工厂，事业部 |
X | |||||
| 工程，生产，质量总监 | X | |||||
| 其他董事 | X | 要么 | ||||
| 设计和生产工程师 | X | 要么 | 要么 | |||
| 质量工程师 | X | 要么 | ||||
| 采购管理 | X | 要么 | ||||
| 会计，人事，计划， | X | 要么 | ||||
| 测试，行销 | X |
质量测量：
质量是可量化的，必须量化。要量化质量，您必须用数字表示质量。量化质量，并采取具体措施加以改进，以确保质量得以提高。
对于制成品的质量以及任何类型的业务流程的质量都是如此。为了不断改进设计，至关重要的是，设计工程师必须不断了解所设计产品的质量如何演变。
采用六西格玛（Six Sigma）系统的公司要求在制造过程中，他们必须测量最少的参数，才能确定工厂的西格玛值。当在工厂中建立六西格玛测量系统时，将获得整个工厂，每个主要过程，单个产品，最具代表性的供应商以及工厂不同部门的西格玛值。等 并且可以为每个所需的时间间隔确定所有这些值。
毫无疑问，这些信息对于选择优先改进计划是无价的。您甚至可以向我们提供有关将来可能发生的故障的信息
目标建立：
那些困难但可以实现的目标是能够带来最佳结果的目标。不应期望在一年内我们可以从3到4 Sigma价值的质量水平。
某些过程应按此数量级进行改进，但总价值可能需要更长的时间才能达到。
有形结果：
接受一些旧原则：
六个西格玛通过已证明的质量原则来补充，例如：朱兰的非质量成本，戴明的“测量，分析，改进和控制”方法，田口健壮的设计，SPC，实验设计，回归分析等。..
所有这些方法均由测量和显示测量值的系统，黑带基础设施以及必不可少的热情支持，这使我们能够获得6西格玛的收益。
六西格玛测量：
简介：
质量是可以量化的，必须量化。要测量质量，您必须用数字表示质量并根据测量值采取行动，这两个简单的原理提出了一种持续改进质量的方法。
这对于产品制造，服务提供和新产品设计都是如此。
要建立系统的六西格玛，必须建立某些测量参数，这些参数的设置将有助于过程，产品，供应商，车间，部门等的西格玛值。将这些值表示为时间的函数非常有用。
以下将详细介绍如何通过测量百万分之一的缺陷来计算sigma值。在启动测量系统之前，必须将系统以及计划和目标告知所有员工。这对于流程所有者尤其重要。
我们如何量化图中的质量：
我们将要测量的每个参数都可能涉及一个或多个机会，因此我们通过以下方式表示每百万机会的缺陷：
Dpmo = x 1,000,000
从广义上讲，缺陷可能性就是缺陷。
当计算了几个dpmo时，您可以计算一个全局dpmo，并且可以将此dpmo转换为sigma值
开始之前的基本统计信息：
大多数生产过程遵循正态分布，频率分布遵循高斯钟形，并且某些值可能超出上限和下限; 这个概率就是我们通过“缺陷概率”所理解的
我们的过程越可靠，越关注极限，引擎盖越窄越好。引擎盖变平且偏心是出现缺陷的可能性很高的结果。图形化的区域
位于上限和下限标记区域之外的高斯钟正好是缺陷概率。
在正态分布表中，我们将精确地找到此区域与距离Z之间的关系，定义为：
其中Z是“西格玛值”；X平均值和s标准偏差。
对于一个
在相应的表中找到正态分布。
正态分布和六西格玛分布
LS和LI规格中经常给出两个极限，因此我们必须考虑曲线外的两个区域。
缺陷的总概率将是超过上限的概率与超过下限的概率之和。在这种情况下，要计算Z值，需要将两个概率相加。
Z数就是六个西格玛，当我们只有一个上限时，我们称之为“西格玛值”，如图所示。当有上限和下限时，我们通过将两个极端的缺陷概率相加来计算等效的sigma数，并使用该值搜索Z值。
Z值和六西格码
缺陷概率与西格玛值“ short”和“ long”必须区分开。
短sigma值等于长sigma加上“ sigma shift”。
按照惯例，“ sigma shift”值是在没有其他数据的情况下得出的：
“西格玛移位” = 1.5
按照惯例，当我们谈论缺陷的可能性时，我们谈论的是长期，而当我们谈论sigma值时，则谈论的是短期。
当我们谈论短期时，只有随机现象会影响。
从长期来看，随机现象和干扰会介入（在电信中，我们所说的是噪声和信号）。
在“六西格码”中，我们首先要消除的是噪声，该信号更易于控制，但在未首先控制噪声的情况下不得触摸它。
我们应采取的措施：
答案将来自我们正在研究的特定过程的经验和知识。
选择要测量的测量变量的一些通用规则：
- 业务的重要变量（产品特性，人工和物料含量，包括废料和周期时间…）。可以提高的利润以及您要通过改进计划进行修改的变量。到位的程序可以提供结果-确保持续改进所必需的程序。
