優思六西格瑪基本要素?六西格瑪為什麼叫六西格瑪？為什麼不叫五西格瑪？或者七西格瑪呢？這的确是一些我們剛接觸六西格瑪學生早期的疑問簡單來說，這當然是六西格瑪一詞的發明者比爾·史密斯（Bill Smith）的選擇，但為什麼他有這個選擇呢？優思學院會在這裡深入地探讨為你探讨一下，現在小編就來說說關于優思六西格瑪基本要素?下面内容希望能幫助到你，我們來一起看看吧!

優思六西格瑪基本要素

六西格瑪為什麼叫六西格瑪？為什麼不叫五西格瑪？或者七西格瑪呢？這的确是一些我們剛接觸六西格瑪學生早期的疑問。簡單來說，這當然是六西格瑪一詞的發明者比爾·史密斯（Bill Smith）的選擇，但為什麼他有這個選擇呢？優思學院會在這裡深入地探讨為你探讨一下。

首先，所謂的西格瑪，意思是标準差。标準差是一組數據自平均值分散開來的程度（Variability）的一種測量觀念。一個較大的标準差，代表大部分的數值和其平均值之間差異較大，一個較小的标準差，代表這些數值較接近平均值，亦即是分散程度較低。

過程平均數和可接受的過程極限之間的标準差水平越大，過程表現超出（客戶）可接受的範圍的可能性就越小，缺陷或者不良就會越少。

這就是為什麼6σ（六西格瑪）過程比1σ、2σ、3σ、4σ、5σ過程表現更好的原因。

顯然，7個或更多的σ過程甚至比6σ（六西格瑪）過程更好，然而在整個六西格瑪過程的評估和曆史中，從業人員獲得了這樣的信念：除了一些系統的缺陷會造成無法修複的後果外，6σ過程在幾乎所有的主要情況下都足夠好，是最有普遍性的可靠指标。

六西格瑪代表了平均和可接受極限之間的6個标準偏差（6σ）。

LSL和USL分别代表 "規格下限 "和 "規格上限"。規格限制來自于客戶的要求，它們規定了一個過程的最小和最大的可接受限度。

例如，在一個汽車制造系統中，所需的汽車門的平均長度（平均長度）可以是1.37185米。為了順利地将車門裝配到車上，LSL可以是1.37179米，USL可以是1.37191米。為了在這樣的過程中達到6σ的質量水平，車門長度的标準偏差必須最多圍繞平均長度0.00001米。

在上圖中，紅色曲線表示2σ水平的性能，我們觀察到它的峰值非常低，較少地産出在理想的平均水平附近。如果過程從2σ提高到3σ（綠色曲線），你将觀察到過程的變化減少，過程的峰值更大，更多地輸出在期望的平均水平附近，但與紅色曲線的平均水平不同。

随着工藝性能從3σ增加到6σ（藍色曲線），工藝變得在規格上限和下限之間居中，沒有太多的變化。

這裡的藍色曲線，大部分的過程輸出都在所需的平均水平附近。這就是為什麼它是好的，它引起的超出規範上下限的缺陷也較少。

優思學院｜西格瑪水平 vs DPMO 每百萬次機會的缺陷

在上圖中，你會發現，随着西格瑪水平的提高，缺陷會減少。例如，對于一個2σ的過程，在一百萬次機會中，缺陷高達308,537。同樣，對于6σ過程，缺陷率低至100萬次機會中的3.4。

2σ性能水平将比6σ性能水平的系統有更多的缺陷，因為2σ過程的标準偏差比6σ過程的标準偏差大得多。

你可能會問，世上能有任何具有6σ性能水平的過程嗎？

答案是肯定的。

制藥公司、航空制造組織、汽車制造商等的一些過程都必須在6σ或更高的σ水平上運作的。如果他們不能以這種效率工作，公司可能就不能生存了。試想一想，你在離地面5000英尺的空中，乘坐波音777飛機，突然飛機機翼上的一個螺母螺栓松動了（可能是由于制造缺陷），使飛行員難以控制飛行！這就是何等的災難？這就是為什麼缺陷不但不受歡迎，有很多過程更是不能容忍任何缺陷出現的，所以公司要努力達到更高的西格瑪水平的唯一原因。

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