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传统质量模型与六西格玛的区别

2022-04-22 12:03:43
传统的过程能力质量模型在以下两个方面与六西格玛有本质区别:

 

1.传统模型只用于制造流程,而六西格玛适用于所有重要的业务流程。

 

这些差异的内涵比一般人能想到的要深刻得多。六西格玛在业务流程中的应用,不仅使人们采用了一种新的理念——将制造业作为一个大系统的组成部分来对待,而且摒弃了传统方法狭隘、封闭的缺点。顾客不仅关心产品是如何制造的。价格、服务、支付周期、风格、实用性、更新改进速度、技术支持等等一系列因素都很重要。六西格玛在运营过程中单位成本效益的提高和产品设计周期的缩短,不仅使客户受益,也使公司的所有者和投资者受益。随着员工生产力的提高,他们的工资也会提高。六西格玛涵盖的范围很广,组织的所有涉众都可以从中受益。

 

2.传统模型要求过程的标准差仅为总允许偏差的1/6,而六西格玛要求过程的标准差为总允许偏差的1/12。

 

六西格玛本质上是一个过程质量目标,其中西格玛(sigma)是过程变化的统计度量。也属于过程能力的技术范畴。根据传统的质量模型,如果工序的配送中心在加减三个西格玛后仍在工程公差范围内,则该工序是有能力的。在正态分布假设下,这个三西格玛质量水平意味着工序合格率为99.73%。后来对工艺中心和波动的要求进一步收紧,最低可接受条件降低为:对最近工艺均值的工程要求至少为4 西格玛。六西格玛要求过程平均值至少为六西格玛最接近的工程要求。

 

传统质量模型与六西格玛的区别

西格玛水平和对应的合格率

 

六西格玛也适用于离散数据的处理,比如计算中的错误数,需要将六西格玛的要求转化为相应的合格水平。

 

六西格玛有一点令人费解,那就是它声称六西格玛质量水平的运算过程产生百万分之3-4的不合格率,记录为3.4ppm,但如果你参考正态分布表,你会发现期望不合格率应该是0.002ppm(即十亿分之2)。它们之间的差异是因为假设过程平均值可以有正负1.5 西格玛的偏差。正态分布落在均值4.5 西格玛之外的概率正好是3.4ppm,从控制图中可以很容易地从单个样本中检测出这个幅度的过程偏差,所以3.4ppm代表不合格率保守估计的上限。

 

与六西格玛质量相比,传统三西格玛质量标准的99.73%意味着即使没有任何偏差也有2700ppm的不合格率。如果生产过程由一系列步骤组成,那么这个过程的总合格率就是每个步骤的合格率的乘积。比如一个简单的流程由两步组成,第一步的合格率为80%,第二步的合格率为90%,那么总合格率为0.8x0.9=0.72=72%。天行健企业管理公司注意到,由一系列步骤组成的流程的总通过率将低于步骤的最低通过率。在一个由10个步骤组成的流程中,如果每个步骤都达到3 西格玛的质量水平,即99.73%的合格率,那么流程结束时的质量水平是惊人的:100万个产品中将有26674个不合格品!现代生产流程的复杂性决定了生产流程远不止10个步骤,迫切需要采用六西格玛,组织需要六西格玛才能生存。不仅仅是多步制造过程需要这种极高的质量要求。现代社会迫切需要质量极高、错误极少的产品和服务,六西格玛应运而生。

 

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