设备能力做出的产品不符合3sigma 官网准则

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-03-16 00:58 标签： sigma 官网

sigma 官网s标准是提高2113企业质量过程管悝的技术计量标准5261它是一套企业常用4102的科学工具和管理1653方法。

4sigma 官网s标准=6210次失败/百万次机会说明企业有更好的管理和运营能力来满足客戶的需求;3sigma 官网s标准= 66800次失败/百万次机会，说明企业管理缺乏优势和竞争力

5sigma 官网s=230营业额/百万机会，良好的管理强大的竞争力和忠诚的客户;

2sigma 官网s= 308,000个错误/百万次机会，这意味着每天浪费了企业三分之一的资源

一个每天做三分之二错事的企业是无法生存的。

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。

六西格玛（Six sigma 官网6 sigma 官网）是一种管理策略，它是由当时在摩托罗拉任职的工程师比尔?史密斯（Bill Smith)于1986年提出的这种策略主要强调制定极高的目标、收集数据以及分析结果，通过这些来减少产品和服务的缺陷

sigma 官网s对于企业管理的含义：

(1)追求、明确方向和边界是质量的衡量标准和目标。

(2) sigma 官网s是一套利用DMAIC(改善)或FSS(设计)过程来设计和改善过程的科学工具和管理方法

(3) sigma 官网s是一种管悝策略。sigma 官网s管理是一种过程创新方法旨在提高客户满意度，降低运营成本和周期它是一种提高组织核心流程运行质量从而提高企业盈利能力的管理方法。在新的经济环境下企业获得竞争力和可持续发展能力也是企业的经营战略。

sigma 官网s标准是一种改善企业2113质量流程管悝的技术衡量5261标准是4102企业常用的一套科学的工具和管理方法。

4sigma 官网s标准1653=6210次失误/百万次机会意味着企业有更好的管理和运营能力，能满足客户需求；3sigma 官网s标准=66800次失误/百万次机会意味着企业管理较缺乏优势和缺乏竞争力。

6sigma 官网s=34个失误/百万次机会意味着卓越的管理、强大嘚竞争力和忠诚的客户；

5sigma 官网s=230次失误/百万次机会，优秀的管理、强大的竞争力和忠诚的客户；

2sigma 官网s=30.8万次失误/百万次机会意味着每天浪费企业三分之一的资源；

1sigma 官网s=69万次失败/百万次机会-三每天有三分之二的事情做错的企业无法生存 。

sigma 官网s对于企业管理的含义：

（1）追求、明確方向和界限是一项质量措施和目标

（2）sigma 官网s是一套科学的工具和管理方法，利用DMAIC（改进）或FSS（设计）的过程来设计和改进过程

（3）sigma 官网s是一种管理策略。sigma 官网s管理是一种流程创新方法旨在提高客户满意度，降低运营成本和周期它是一种提高组织核心过程运行质量，进而提高企业盈利能力的管理方法在新的经济环境下，企业获得竞争力和可持续发展能力也是企业的经营战略

　　6个西格玛=3.4失误

　　5个西格玛=230失误/百万机会－优秀的管理、很强的竞争力和比较忠诚的

　　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，满意的愙户 　

　　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┅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 　　6sigma 官网管理的核心牲特征:顾客与组织的双赢以及经营風险的降低。

下载百度知道APP抢鲜体验

使用百度知道APP，立即抢鲜体验你的手机镜头里或许有别人想知道的答案。

3σ准则又称为2113拉依达准则它是先假设一组检测数5261据只含有随机误差，对其进行计4102算处理得到标准偏差按一定概1653率确定一个区间，认为凡超过这个区间的误差就不属於随机误差而是粗大误差，含有该误差的数据应予以剔除且3σ适用于有较多组数据的时候。

数值分布在（μ-σ,μ+σ)中的概率为0.6827

可以认为，Y 的取值几乎全部集中在（μ-3σ,μ+3σ)区间内超出这个范围的可能性仅占不到0.3%.

3σ准则是建立在正态分布的等精度重复测量基础上而造成奇异數据的干扰或噪声难以满足正态分布。如果一组测量数据中某个测量值的残余误差的绝对值 νi＞3σ，则该测量值为坏值，应剔除。

通常把等于 ±3σ的误差作为极限误差，对于正态分布的随机误差，落在 ±3σ以外的概率只有 0.27%它在有限次测量中发生的可能性很小，故存在3σ准则。3σ准则是最常用也是最简单的粗大误差判别准则它一般应用于测量次数充分多( n ≥30)或当 n＞10做粗略判别时的情况。

正态分布具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ^2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N（μ,σ2）

μ是正态分布的位置参数，描述正态分布的集中趋势位置。概率规律为取与μ邻近的值的概率大，而取离μ越远的值的概率越小。正态分布以X=μ为对称轴，左右完全对称。正态分布的期望、均数、中位数、众数相同，均等于μ

σ描述正态分布资料数据分布的离散程度，σ越大，数据分布越分散σ越小，数据分布越集中。也称为是正态分布的形状参数，σ越大，曲线越扁平反之，σ越小，曲线越瘦高。

3σ准则又称为2113拉依达准则它是先5261假设一组检测数据只含有随机4102误差，对其进行计算1653处理得到标准偏差按一定概率确定一个区间，认为凣超过这个区间的误差就不属于随机误差而是粗大误差，含有该误差的数据应予以剔除且3σ适用于有较多组数据的时候。

数值分布在（μ-σ,μ+σ)中的概率为0.6827

可以认为，Y 的取值几乎全部集中在（μ-3σ,μ+3σ)区间内超出这个范围的可能性仅占不到0.3%.

3σ准则是建立在正态分布的等精度重复测量基础上而造成奇异数据的干扰或噪声难以满足正态分布。如果一组测量数据中某个测量值的残余误差的绝对值 νi＞3σ，则该测量值为坏值，应剔除。

通常把等于 ±3σ的误差作为极限误差，对于正态分布的随机误差，落在 ±3σ以外的概率只有 0.27%它在有限次测量中發生的可能性很小，故存在3σ准则。3σ准则是最常用也是最简单的粗大误差判别准则它一般应用于测量次数充分多( n ≥30)或当 n＞10做粗略判别时嘚情况。

正态分布具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ^2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N（μ,σ2）

μ是正态分布的位置参数，描述正态分布的集中趋势位置。概率规律为取与μ邻近的值的概率大，洏取离μ越远的值的概率越小。正态分布以X=μ为对称轴，左右完全对称。正态分布的期望、均数、中位数、众数相同，均等于μ

σ描述正态分布资料数据分布的离散程度，σ越大，数据分布越分散σ越小，数据分布越集中。也称为是正态分布的形状参数，σ越大，曲线越扁平反之，σ越小，曲线越瘦高。

布时（实际上当样本足够大时，二项分布、泊松分布等均趋近于正态分布）3sigma 官网水平代表了99.73%的合格率（2700PPM）；另外，我们常用的8大常规控制图其也是根据3sigma 官网原理进行设计的。另外在一些领域，我们还采用6sigma 官网水平考虑到±1.5σ偏移时，即大家熟知的3.4PPM.你可以查阅一些书籍！

下载百度知道APP，抢鲜体验

使用百度知道APP立即抢鲜体验。你的手机镜头里或许有别人想知道的答案

我要回帖

更多关于 sigma 官网 的文章

 

随机推荐