六西格瑪基礎(chǔ)知識概述課件

1六西格瑪基礎(chǔ)1六西格瑪基礎(chǔ)2Sigma(s)是一個希臘字母Sigma(s)在數(shù)學(xué)上代表數(shù)列的標準差，用來衡量數(shù)據(jù)的離散程度6s是流程質(zhì)量的一個衡量指標什么是六西格瑪2Sigma(s)是一個希臘字母什么是六西格瑪3

設(shè)有兩組樣本數(shù)據(jù)分別為：

2、4、6、8、104、5、6、7、8

把這兩組數(shù)據(jù)分別標在下面的直線軸上0024681045678均值與標準差概念的直觀理解3設(shè)有兩組樣本數(shù)據(jù)分別為：00246810456784第一組數(shù)據(jù)的第二組數(shù)據(jù)的

由這兩組數(shù)據(jù)的均值和標準差，結(jié)合上面的圖形，我們可以直觀地看到這兩組數(shù)據(jù)均以6為中心，但前面5個數(shù)的離散程度要大于后面5個數(shù)的離散程度。第一組數(shù)的標準差是3.16，第二組數(shù)的標準差1.58。這個例子讓我們更直觀地體會到標準差以及均值的意義。均值與標準差概念的直觀理解4第一組數(shù)據(jù)的第二組數(shù)據(jù)的由這兩組數(shù)據(jù)的均值和標5一枚骰子擲下去后點數(shù)為1、2、3、4、5、6各出現(xiàn)的可能性有多大？我們大家都知道一枚骰子擲下去后，各個點數(shù)出現(xiàn)的機會均等，每個點數(shù)出現(xiàn)的可能性都是1/6?？赡艹霈F(xiàn)的點數(shù)可能性大小1/61/61/61/61/61/6擲骰子的游戲5一枚骰子擲下去后點數(shù)為1、2、3、4、5、6各出現(xiàn)的可能性6設(shè)有一對完全相同的骰子，把這一對骰子隨機擲下，一對骰子兩兩組合的點數(shù)最多出現(xiàn)11種結(jié)果，這種結(jié)果的組合點數(shù)可能是2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12。有位顧客，僅僅需要能兩兩組合成4、5、6、7、8、9、10、11的結(jié)果。請問能使這位顧客期望實現(xiàn)的概率有多大？不能使這位顧客滿意的風(fēng)險是多大？一個顧客的期望6設(shè)有一對完全相同的骰子，把這一對骰子隨機擲下，一對骰子兩兩7骰子2點數(shù)組合骰子1234567345678456789567891067891011789101112一對骰子出現(xiàn)的全部組合有多少？7骰子2點數(shù)組合骰子123456734567845678958

1s3s

BeforeAfter6s6s!TargetUSLUSL3s2sTargetSixSigma…WorldClassStandard6σ是衡量質(zhì)量的指標81s3sBeforeAfter6s6s!Target9合格率s水平DPMO30.85%1691,50069.15%2308,53793.32%366,80799.38%46,21099.977%523399.99966%63.4當(dāng)流程能力，西格瑪數(shù)值增長時，缺陷水平以指數(shù)遞減*每百萬個機會中的缺陷數(shù)6σ是衡量質(zhì)量的指標9合格率s水平DPMO30.85%1691,50069.1510

6σ是一個目標99.99966%合格率(6Sigma)99%合格率(3.8Sigma)每小時遺失郵件20,000封每小時遺失郵件7封每天供應(yīng)15分鐘不健康飲用水每7個月供應(yīng)1分鐘不健康飲用水每周發(fā)生5,000起醫(yī)療事故每周發(fā)生1.7起醫(yī)療事故多數(shù)機場每天兩起超長或超短著陸每5年1起超長或超短著陸每年開錯處方200,000次每年開錯處方68次每月停電7小時每34年停電1小時106σ是一個目標99.99966%合格率(6Sigm11什么是六西格瑪

六西格瑪是一種理念，它將顧客作為關(guān)注的焦點。六西格瑪是一種方法論，一種系統(tǒng)的解決問題的方法，一種基于事實和數(shù)據(jù)進行決策的方法。六西格瑪是一種文化，一種注重持續(xù)改進、團隊合作和學(xué)習(xí)的文化。六西格瑪通過持續(xù)改進業(yè)務(wù)流程來減少缺陷，縮短運轉(zhuǎn)周期，從而提高質(zhì)量、降低成本，達到客戶完全滿意，增強企業(yè)競爭力。11什么是六西格瑪六西格瑪是一種理念，它將顧客作為關(guān)注的焦12六西格瑪關(guān)注客戶的需求.“顧客的聲音”

將會介定什么是“質(zhì)量”

及從何集中改善.專注于誰在繳付帳單及什么能取悅他們.只是“好”不能帶來忠心.顧客要求改進.誰是業(yè)務(wù)的顧客?我們怎能明白他們在說什么?什么是六西格瑪12六西格瑪關(guān)注客戶的需求.什么是六西格瑪13六西格瑪是一種方法論六西格瑪是基于數(shù)據(jù)進行決策的方法。

我們進行決策是基于數(shù)據(jù)而非靠運氣我們真正需要的是什么數(shù)據(jù)和信息我們怎樣利用數(shù)據(jù)和信息來得到最大的最終收益13六西格瑪是一種方法論六西格瑪是基于數(shù)據(jù)進行決策的方法。14由于流程及其輸出是變化的。不懂得其中的變異及控制方法就去運作一間公司，就象是以身家性命去澳門賭博一樣。你會以擲骰子的方式來運作你的公司嗎?14由于流程及其輸出是變化的。不懂得其中的變異及控制方法就去15擲到“兩點”的機會是相當(dāng)?shù)偷?。擲到“七點”的機會卻十分大事實上,用“公平”的骰子，我們可以預(yù)估到有16%(1/6)機會得出“七點”，有5.5%(1/18)機會得到“十一點“。知道能得到指定點數(shù)的概率對如何下賭注非常重要。同樣地,在作出業(yè)務(wù)決定時能有效的使用數(shù)據(jù)可以助你了解業(yè)務(wù)的流程表現(xiàn)如何。擲骰子的結(jié)果是如何變化的?15擲到“兩點”的機會是相當(dāng)?shù)偷摹Ｍ瑯拥?在作出業(yè)務(wù)決定時16解決問題的程序及流程

定義D

測量M

分析A

改善I

控制C六西格瑪通過領(lǐng)導(dǎo)及完成六西格瑪項目的方式來解決問題的程序及流程為--16解決問題的程序及流程定義D測量M17

DefineMeasureAnalyzeControlImproveDMAICStoryboardProjectPlanningWorksheetFlowchartParetoChartlllllllllGoodBeforeAfterTargetEffectDefectReducedBeforeAfterIndicatorfromDEFINE321633331313224Guidelines&TrainingMaterialsDefect+-RootCause+-RootCauseVerificationInitialProblemStatementFinalProblemStatementGapGraphGoodTargetRootCauseAnalysis(Fishbone)SolutionSelection

MatrixActionPlansProcessManagementSystemReplicateacrossthebusinessDataCollectionPlan定義問題和流程測量問題所在/非問題所在分析和驗證根本原因通過消除根本原因來改善流程對流程進行控制以防倒退DMAIC步驟17DefineMeasureAnalyzeControl18客戶及其需求外部客戶內(nèi)部客戶利益相關(guān)者流程圖選擇關(guān)鍵質(zhì)量指標CTQGood起草初始問題陳述制定項目計劃階段評審定義CTQ(產(chǎn)品和服務(wù)的客戶的關(guān)鍵需求)確定客戶需要你改進的流程（作出流程圖）,然后在初始問題陳述里說明現(xiàn)存的問題,即你想要解決的問題定義階段的工作流程18客戶及其需求流程圖選擇關(guān)鍵質(zhì)量指標CTQGood起草初始19階段評審數(shù)據(jù)誰?什么?什么時候?哪里?如何?成本?確定客戶需求問題區(qū)域?qū)?shù)據(jù)進行分層問題所在!（項目焦點）最終問題陳述后果,可測量的特定的,客觀的●收集數(shù)據(jù)來,計算流程能力Cpk,確定現(xiàn)狀和目標之間的差距.●對數(shù)據(jù)進行分層(分類),畫出Pareto,找出BigY(“問題所在”).●針對BigY進行最終問題陳述,目標陳述.測量階段的工作流程19階段評審數(shù)據(jù)確定客戶需求問題區(qū)域?qū)?shù)據(jù)進行分層問題所在!20運用頭腦風(fēng)暴法,找出導(dǎo)致最終問題發(fā)生的所有可能原因.以BigY為魚頭,層層深入,繪制魚骨圖.找出潛在的根本原因.并列出潛在的根本原因.

運用工具(“存在/不存在”

;圖表;假設(shè)檢驗;回歸分析;文字說明等)逐一驗證潛在的根本原因,確定根本原因.列出已驗證的根本原因.在魚骨圖上構(gòu)建主分支用“存在/不存在”工具驗證根本原因階段評審最終問題陳述每一次處理一個主分支…順著分支往下挖掘，展開，使可能的根本原因得以浮現(xiàn),多問Why最終問題陳述根本原因

+--+缺陷

--數(shù)據(jù)分析階段的工作流程20運用頭腦風(fēng)暴法,找出導(dǎo)致最終問題發(fā)生的所有可能原因.21 1產(chǎn)生具有明顯作用的和有創(chuàng)造性的解決方案來消除在分析階段得以驗證的根本原因.隨之制定一個計劃來驗證解決方案以確保其能消除根本原因.ProblemStatementRootCause2RootCause1Solution2Solution1Practical

MethodsPracticalMethodsSolution3PracticalMethodsPracticalMethods成本效果可行性XXXXXXXX得分是否采納?XXXXYYYN2使用Delphi排序在方案中選取可行的方案并產(chǎn)生一個行動計劃,或采用DOE等分析工具XXXX3管理層批準GoodIndicatorfromDEFINE試運行解決方案來驗證根本原因是否得到消除.改善前后對比5階段結(jié)尾改進階段的工作流程21 1產(chǎn)生具有明顯作用的和有創(chuàng)造性的解決方案來消除在分22確保流程改善措施能夠降低根本原因(改進階段發(fā)現(xiàn)的)然后導(dǎo)致了缺陷的降低.建立流程控制體系(SPC等),

確保我們可以“維持收益”并且不會倒退到舊的行為方式上.在機構(gòu)內(nèi)部尋找推廣的機會以增加效益.確保根本原因的降低帶來了缺陷的降低llllllEffectBeforeAfter結(jié)果達到或者超出目標對比定義階段的指標需要6個點的數(shù)據(jù)GoodBeforeAfterTarget把解決措施融入日常工作中確認流程圖，建立流程控制體系監(jiān)控(SPC)計算最終收益階段評審控制階段的工作流程22確保流程改善措施能夠降低根本原因(改進階段發(fā)現(xiàn)的)然23六西格瑪是一種文化六西格瑪使得我們不斷學(xué)習(xí)，六西格瑪創(chuàng)造一個學(xué)習(xí)的核心競爭力。

學(xué)習(xí)實際，分析和創(chuàng)造技巧學(xué)習(xí)技術(shù)工具來解決流程業(yè)務(wù)問題傾聽客戶來學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)其他公司的最佳實踐深入了解流程學(xué)習(xí)從不同角度來想問題23六西格瑪是一種文化六西格瑪使得我們不斷學(xué)習(xí)，六西格瑪創(chuàng)造24為什么實行六西格瑪

增加對流程的理解

明確定義流程的輸入和輸出，使業(yè)務(wù)達到成功

提高顧客滿意程度

業(yè)務(wù)每天都在被它的顧客度量評估，我們應(yīng)該專注對顧客有決定性的流程，來改善顧客的滿意度。

提高生產(chǎn)率

當(dāng)你從被動性的質(zhì)量管理轉(zhuǎn)變到主動性的流程管理，將能顯著減少檢查的需求，返工和過量生產(chǎn)，從而提高生產(chǎn)率。增加盈利

正確的計劃和實施六西格瑪能帶來長期及短期的效益24為什么實行六西格瑪增加對流程的理解25六西格瑪?shù)臍v史

從80年代到90年代初期，摩托羅拉公司和其他相當(dāng)多的美國和歐洲公司一樣，面臨日本公司不斷的蠶食過去他們所占據(jù)的市場主導(dǎo)地位。六西格瑪管理對于摩托羅拉來說是一個持續(xù)的將自己的表現(xiàn)和客戶的要求進行比較，并以百萬分之三點四的缺陷率為改進目標的雄心勃勃的革命性的方法。摩托羅拉推行六西格瑪管理得到了當(dāng)時的董事長BobGalvin的支持并獲得了140億美元的財務(wù)收益。整個公司從80年代的岌岌可危重新成為市場的領(lǐng)導(dǎo)者。25六西格瑪?shù)臍v史從80年代到90年代初期，摩托羅拉公司和26實施六西格瑪項目成功的企業(yè)摩托羅拉–實施六西格瑪企業(yè)之父二十世紀八十年代處企業(yè)陷入危機自1987年已節(jié)省了140億美金柯達-在2000年前期節(jié)約了8500萬美金霍尼維爾–生產(chǎn)力提高6%，利潤創(chuàng)歷史記錄聯(lián)合信號小組將飛機引擎設(shè)計的認證周期從42個月減少到33個月1999年度節(jié)省了6億美金通用電器–獨出一枝，成為“最受尊敬的企業(yè)”1996年投入2億美金來培訓(xùn)其員工，取得了節(jié)省1.7億美金的成果2001年有6000個“來于客戶,服務(wù)客戶”的項目;2002年的目標是18,000個OTDspan降低了70％其他諸如Bombardier;杜邦;DowChemical;聯(lián)邦快遞，以及AmericanExpress2226實施六西格瑪項目成功的企業(yè)摩托羅拉–實施六西格瑪企業(yè)之父27接受基礎(chǔ)培訓(xùn)者所有剛?cè)肼毜膯T工都需要接受一個六西格瑪意識的培訓(xùn)黃帶(YellowBelt)接受1～2天六西格瑪基礎(chǔ)培訓(xùn)的員工，這些員工將做好準備成為六西格瑪項目的小組成員(并非所有小組成員都要求是黃帶)綠帶(GreenBelt):

以下任意之一:兼職的六西格瑪項目領(lǐng)導(dǎo)者，接受六西格瑪綠帶培訓(xùn)，在日常工作中應(yīng)用六西格瑪工具解決問題接受六西格瑪黑帶培訓(xùn)的員工，但只是兼職的做六西格瑪項目黑帶(BlackBelt)全職的流程改進專家.黑帶接受為期4周的基本六西格瑪黑帶培訓(xùn).黑帶大師(MasterBlackBelt)

對統(tǒng)計學(xué)，DMAIC，DFSS和其他改善工具有著深刻理解的六西格瑪專家冠軍/綠帶(Champion/GreenBelt)接受綠帶培訓(xùn)，專注于利用六西格瑪知識進行管理并且完成一個DMAIC項目六西格瑪角色（帶類）27接受基礎(chǔ)培訓(xùn)者六西格瑪角色（帶類）28六西格瑪角色六西格瑪委員會(SixSigmaSteeringCommittee)成員工廠經(jīng)理/營運總監(jiān)接受過六西格瑪冠軍培訓(xùn)的關(guān)鍵部門經(jīng)理財務(wù)部經(jīng)理六西格瑪領(lǐng)導(dǎo)角色為六西格瑪建立策略和KPI任命黑/綠帶學(xué)員識別和優(yōu)先排序項目批準項目和制定項目領(lǐng)導(dǎo)(Belts)定期評審項目關(guān)閉(signoff)項目并且慶祝團隊成功28六西格瑪角色六西格瑪委員會(SixSigmaStee29六西格瑪角色項目贊助人(Sponsor)通常是部門經(jīng)理為項目分配資源制定項目流程負責(zé)人(processowner)評審項目排除障礙流程所有者(ProcessOwner)項目所在流程的負責(zé)人與黑帶/綠帶一起領(lǐng)導(dǎo)和協(xié)調(diào)項目小組項目取得成果后維持成果小組成員各個領(lǐng)域的專家協(xié)助黑帶/綠帶和流程所有者收集和分析數(shù)據(jù)與黑帶/綠帶和流程所有者一起尋找解決方案協(xié)助試運行解決方案29六西格瑪角色項目贊助人(Sponsor)30地上的果實

大批果實

垂下來的果實

樹頂?shù)墓麑崒⑸虡I(yè)問題解決比作果實采摘30地上的果實大批果實垂下來的果實樹頂?shù)墓麑崒⑸虡I(yè)問題解31地上的果實

KISS,JDI(JustDoIt)大批果實

六西格瑪方法（DMAIC）垂下來的果實

PDCA,QC七手法,8D樹頂?shù)墓麑嵙鞲瘳斣O(shè)計（DFSS）質(zhì)量管理方法31地上的果實大批果實垂下來的果實樹頂?shù)墓麑嵸|(zhì)量管理方法32統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析32統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析33計量數(shù)據(jù)——連續(xù)型數(shù)據(jù)

計量數(shù)據(jù)連續(xù)型數(shù)據(jù)連續(xù)型數(shù)據(jù)33計量數(shù)據(jù)——連續(xù)型數(shù)據(jù)計量數(shù)據(jù)連續(xù)型數(shù)據(jù)連續(xù)型數(shù)34計數(shù)數(shù)據(jù)——離散型數(shù)據(jù)計數(shù)或事件發(fā)生的頻率：如，顧客滿意度調(diào)查中不滿意的人數(shù)。

需要較大的樣本量，以更好地描述產(chǎn)品或服務(wù)的某種特性。滿意的和不滿意的人數(shù)就是數(shù)出來的瓷磚中的斑點數(shù)34計數(shù)數(shù)據(jù)——離散型數(shù)據(jù)計數(shù)或事件發(fā)生的頻率：如，顧客滿意35數(shù)據(jù)的收集35數(shù)據(jù)的收集36數(shù)據(jù)的收集6管理是一種科學(xué)的量化管理沒有數(shù)據(jù)就沒有管理沒有數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析就等于無米之炊數(shù)據(jù)資料的來源有兩種：原始資料和二手資料抽樣是企業(yè)管理中收集數(shù)據(jù)的最普遍方法宏觀數(shù)據(jù)資料的獲取主要依賴于各種統(tǒng)計年鑒和咨詢顧問公司36數(shù)據(jù)的收集6管理是一種科學(xué)的量化管理37數(shù)據(jù)審核檢查數(shù)據(jù)中的錯誤數(shù)據(jù)篩選找出符合條件的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)排序升序和降序?qū)ふ覕?shù)據(jù)的基本特征數(shù)據(jù)的預(yù)處理37數(shù)據(jù)審核數(shù)據(jù)的預(yù)處理38數(shù)據(jù)的特征值數(shù)據(jù)的表征:一、數(shù)據(jù)的位置特征值表示數(shù)據(jù)位置特征(中心趨向)的值有平均值、中位數(shù)和眾數(shù)等。二、數(shù)據(jù)的離散特征值經(jīng)常使用的離散特征值，包括極差(R)，偏差平方和(S)，無偏方差(簡稱方差,s2)和標準偏差(s)等。38數(shù)據(jù)的特征值數(shù)據(jù)的表征:39平均值或者均值一組值的平均值僅僅是所有數(shù)據(jù)的幾何平均這里X代表觀察到的變量，xi代表一組數(shù)據(jù)中的第i個數(shù)據(jù)，S代表求和，代表數(shù)據(jù)xi’s的平均.數(shù)據(jù)的位置特征值39平均值或者均值數(shù)據(jù)的位置特征值40中位數(shù)中位數(shù)是一組數(shù)據(jù)中最居中的那個數(shù)據(jù)。如果數(shù)據(jù)點為奇數(shù)個.則中位數(shù)是數(shù)據(jù)的中間那個；如果是偶數(shù)個，中位數(shù)就是中間兩個數(shù)據(jù)的平均。例如:對于數(shù)據(jù)列5,7,8,9,12,15,16對于數(shù)據(jù)列5,7,8,9,12,16數(shù)據(jù)的位置特征值40中位數(shù)數(shù)據(jù)的位置特征值41眾數(shù)眾數(shù)是出現(xiàn)頻率最高的數(shù)據(jù)，統(tǒng)計學(xué)中不常用。例如:今天出售的鞋尺碼：7.5,8,7.5,10,10.5,11,11.5,10.5,9,10.5,8數(shù)據(jù)的位置特征值41眾數(shù)數(shù)據(jù)的位置特征值42數(shù)據(jù)的離散特征值極差最簡單的離差測量.波動范圍僅僅是測量的最大值和最小值的差偏差樣本或者總體的平均值與實測值的差別。mxi注意偏差可能為負值。偏差偏差42數(shù)據(jù)的離散特征值極差偏差mxi注意偏差可能為負值。偏差偏43方差 方差是被總體數(shù)目N除之后的偏差的平方和,或被樣本數(shù)目(n-1)除之后的偏差的平方和。方差可以有效反映偏離平均值的程度方差數(shù)據(jù)的離散特征值43方差方差可以有效反映偏離平均值的程度方差數(shù)據(jù)的離散特征值44標準差這是統(tǒng)計測量工作最常用的評估離散的手段。標準偏差僅僅是變量方差的平方根，對于樣本總體，用s表示；對于樣本，用s帽或者s表示.標準偏差(s)中值(m)數(shù)據(jù)的離散特征值四分位數(shù)對于從最小到最大的排布的數(shù)據(jù)系列,四分位數(shù)可以幫助細分離散單元。25％的數(shù)據(jù)點包含在前四分位數(shù)，75%的數(shù)據(jù)包含在第三個四分位數(shù)。44標準差標準偏差(s)中值(m)數(shù)據(jù)的離散特征值四分45Excel中一般數(shù)據(jù)的運算處理

項目公式結(jié)果求和=Sum(I12:I43)-3.09平均值=Average(I12:I43)-0.10標準偏差=Stdev(I12:I43)0.44總體方差=Varp(I12:I43)0.18計數(shù)=Count(I12:I43)3245Excel中一般數(shù)據(jù)的運算處理項目公式結(jié)果求和=Su46

是觀察指標隨時間(或其它因素)變化的圖。折線圖常用于確定某時間的指標狀態(tài)，也可用來預(yù)測未來趨勢。分析方法圖示一、折線圖(lineplot)46是觀察指標隨時間(或其它因素)變化的圖。折線圖47

以縱軸表示考察指標(產(chǎn)量、不合格品率等)，以橫軸表示時間或不同類型的產(chǎn)品，以柱形長度對考察指標進行比較。二、柱狀圖,也叫直方圖(histogram)分析方法圖示47以縱軸表示考察指標(產(chǎn)量、不合格品率等)，以橫軸表48

圓形圖以圓表示數(shù)據(jù)或比較項目的整體，其細目用各項目所占圓的面積的百分率來表示，以達到比較的目的。三、圓形圖,又稱餅圖(pieChart)分析方法圖示48圓形圖以圓表示數(shù)據(jù)或比較項目的整體，其細目用49四、環(huán)形圖(doughnut)

環(huán)形圖中間有一個”空洞”,總體中的每一部分數(shù)據(jù)用環(huán)中的一段表示.與圓形圖類似,但又有區(qū)別.圓形圖只能顯示一個總體各部分所占的比例,環(huán)行圖則可以同時繪制多個總體數(shù)據(jù)系列,常用于結(jié)構(gòu)比較研究.8%36%31%15%7%33%26%21%13%10%

非常不滿意

不滿意

一般

滿意

非常滿意

甲乙兩城市家庭對住房狀況的評價分析方法圖示49四、環(huán)形圖(doughnut)環(huán)形圖中間有一50五、雷達圖(radarchart)

雷達圖是顯示多個變量的圖示方法,在顯示或?qū)Ρ雀髯兞康臄?shù)值總和時十分有用,可用于研究多個樣本之間的相似程度.分析方法圖示50五、雷達圖(radarchart)雷達圖是51分析方法圖示51分析方法圖示52分析方法圖示52分析方法圖示53

用于顯示未分組的原始數(shù)據(jù)的分布.六、箱線圖,又叫盒子圖(boxplot)最小值141最大值237中位數(shù)182下四分位數(shù)170.25上四分位數(shù)197140150160170180190200210220230240某電腦公司銷售量數(shù)據(jù)的箱線圖分析方法圖示53用于顯示未分組的原始數(shù)據(jù)的分布.六、箱線圖,又54七、排列圖(pareto)分析方法圖示2、作排列圖的步驟

影響產(chǎn)品質(zhì)量的因素雖然很多，得只有關(guān)鍵的少數(shù)因素(不超過20%)起著重要作用(對結(jié)果影響占80%)，這種二八規(guī)律首先是由意大利經(jīng)濟學(xué)家巴雷特(VifredoPareto)提出的，并得出一種能反映出這種規(guī)律的圖，稱為巴雷特圖,中文譯為排列圖。(1)、整理記錄，確定作圖的分類項目；1、什么是排列圖54七、排列圖(pareto)分析方法圖示2、作排列圖的步驟55七、排列圖(pareto)分析方法圖示(2)、定出作記錄的期限(時間不宜過長)；(3)、按每個分類項目統(tǒng)計頻數(shù)、頻率和累積頻率；(5)、畫出累積頻率折線。(4)、按匯總表中的頻數(shù)，作直方圖；55七、排列圖(pareto)分析方法圖示(2)、定出作記錄56七、排列圖(pareto)分析方法圖示

從排列圖上，可以看出，對結(jié)果影響最大的占累積頻率70~80%的項目只有前面的兩三項，這兩三項占據(jù)不合格品率的80%左右，因此可視為關(guān)鍵因素，只要解決了這兩三項的質(zhì)量問題，產(chǎn)品的合格率就會大大地提高，所以排列圖為我們提供了應(yīng)著手改善的重點項目。56七、排列圖(pareto)分析方法圖示從排列57七、排列圖(pareto)分析方法圖示(練習(xí))一個客戶服務(wù)機構(gòu)目前正接收處理客戶的投訴。DMAIC小組決定對投訴的類型作研究分析。小組構(gòu)建了以下表格以記錄數(shù)據(jù):X:不正確的記賬O:貨單延遲C:服務(wù)人員提供了不正確的信息#:對自動應(yīng)答系統(tǒng)的投訴F:表格難以理解以下是數(shù)據(jù)收集結(jié)果:57七、排列圖(pareto)分析方法圖示(練習(xí))一個客戶服58謝謝大家！58謝謝大家！59數(shù)值型數(shù)據(jù)的四分位數(shù)

(9個數(shù)據(jù)的算例)【例】：9個家庭的人均月收入數(shù)據(jù)原始數(shù)據(jù):15007507801080850960200012501630排序:75078085096010801250150016302000位置:123456789附錄59數(shù)值型數(shù)據(jù)的四分位數(shù)

(9個數(shù)據(jù)的算例)【例】：9個家60數(shù)值型數(shù)據(jù)的四分位數(shù)

(10個數(shù)據(jù)的算例)【例】：10個家庭的人均月收入數(shù)據(jù)排序:

660

75078085096010801250150016302000位置:

1234

5678910

附錄60數(shù)值型數(shù)據(jù)的四分位數(shù)

(10個數(shù)據(jù)的算例)【例】：1061數(shù)據(jù)透視表的使用第一步：鼠標左鍵點選所有數(shù)據(jù)區(qū)域附錄61數(shù)據(jù)透視表的使用第一步：鼠標左鍵點選所有數(shù)據(jù)區(qū)域附錄62第二步：鼠標左鍵選擇菜單中的【數(shù)據(jù)】【透視表】數(shù)據(jù)透視表的使用附錄62第二步：鼠標左鍵選擇菜單中的【數(shù)據(jù)】【透視表】數(shù)據(jù)透視表63第三步：根據(jù)步驟提示選擇下一步，來到【布局】數(shù)據(jù)透視表的使用附錄63第三步：根據(jù)步驟提示選擇下一步，來到【布局】數(shù)據(jù)透視表的64【布局】數(shù)據(jù)透視表的使用附錄64【布局】數(shù)據(jù)透視表的使用附錄65第四步：(1)拖動要分析的因素到【行】或者【列】數(shù)據(jù)透視表的使用附錄65第四步：(1)拖動要分析的因素到【行】或者【列】數(shù)據(jù)透66第四步：(2)拖動要分析的指標到數(shù)據(jù)區(qū)數(shù)據(jù)透視表的使用附錄66第四步：(2)拖動要分析的指標到數(shù)據(jù)區(qū)數(shù)據(jù)透視表的使用67第四步：(3)拖動要分析的指標到數(shù)據(jù)區(qū)數(shù)據(jù)透視表的使用附錄67第四步：(3)拖動要分析的指標到數(shù)據(jù)區(qū)數(shù)據(jù)透視表