3 H 公司六西格玛改善实例 .. 14 

3.1 定义阶段（D）   14 

3.1.1 项目的介绍 ..  14 

3.1.2 确定流程 .  15 

3.1.3 确定关键质量特性 ..  17 

3.1.4 改进目标 .  19 

3.1.5 项目计划 .  19 

3.2 测量阶段（M）   20 

3.2.1 测量系统分析   20 

3.2.2 过程能力分析   22 

3.3 分析阶段(A) ..  23 

3.3.1 要因分析 .  23 

3.3.2 要因验证 .  25 

3.4 改进阶段(I) ..  28 

3.4.1 提出改进方案   28 

3.4.2 实施改进方案   28 

3.5 控制阶段(C) ..  29 

3.5.1 验证改善结果   30 

3.5.2 执行过程控制   31 

3.6 小结   32 

4 结论  .. 32 

致谢  . 33 

参考文献   34 
0引言 进入 21世纪以来，随着世界经济的发展，企业迎来大好的发展机会，先进的技术和管理经验极大地提高了企业的生产率。同时，企业间的竞争也异常激烈，质量已然成为提高企业市场竞争力的关键要素，没有好的质量，就不能让顾客满意直至忠诚。而现今很多现代企业面临着产品质量的问题，他们的产品合格率低，由质量问题所带来的成本占总成本的比重很大，质量问题和企业盈利息息相关，需要引起企业的高度重视。此时，传统的质量管理模式不能很好地解决企业当前所面临的质量困境，企业要想实现产品的质量目标，就得引入更新，更先进的质量管理方法。六西格玛管理是一种卓越的质量管理方法，它可以保证一百万个机会里只有 3.4 个缺陷[1]。自六西格玛管理从摩托罗拉公司里诞生至今，已成功帮助很多世界有名的大企业解决了他们所面临的质量问题，提高了产品质量，降低了生产成本，获得了极大的成功。但现代很多企业还是不太关注六西格玛，更别谈在企业中运用六西格玛了，六西格玛意识很淡薄，阻碍了六西格玛的推广。在此背景下，在企业中实施六西格玛管理，学习六西格玛管理的经验，推广六西格玛的应用势在必行[2]。 在企业中实施六西格玛管理具有重大的意义：①有利于六西格玛管理在企业的推广。现在应用六西格玛管理的企业很少，研究六西格玛可以推广六西格玛。②为企业应用六西格玛管理积累经验。企业运用六西格玛管理的经验很缺乏，而只有经过更多的实践才能更好地实现六西格玛的应用[3]。③在实践中找到应用六西格玛的优势与劣势。通过实践，可以了解更多的问题[4]。 本文的研究方法是六西格玛管理模式—DMAIC，即定义、测量、分析、改进、控制。这套方法是专门进行六西格玛质量改进的。在具体阶段还运用了很多质量管理的方法，如柏拉图，控制图，过程能力分析等。
1  六西格玛管理理论
1.1  六西格玛管理的起源与发展 在二十世纪七八十年代，摩托罗拉公司在经营中出现了很多的问题，在竞争中不如日本企业，日本人还收购了摩托罗拉的电视机产业，随后公司又失去了音响业务。这一系列的变化引起了公司高层领导的注意，公司的麦克尔工程师开始实践著名的质量先驱戴明的理论，经过他的努力，提出了六西格玛管理理论。随后六西格玛管理在摩托罗拉公司得到了大力推行，各个部门都用这种方法来改善质量，并在实践中积累了很多经验[5]。自从实施六西格玛管理后源[自-优尔*`论/文'网·www.youerw.com/，生产率每年提高 12.3%，由质量问题造成的成本下降了84%，摩托罗拉因此取得了巨大的成功，并很快领先于全世界[6]。1992年，联合信号公司引入了六西格玛管理，在联合信号公司应用六西格玛以前，公司的处境很艰难，管理流程没有实际效果或效率很低。员工很少去关注“提高生产力、提高产品质量等问题”更糟糕的是，企业的人员、战略和运行还采用各自为政的方式，每个部门只强调自己的文化，部门之间不协调情况严重[7]。实施了六西格玛管理后，极大改善了公司的经营与运作方式，企业的业绩得到了非常大的提升。然而，真正让六西格玛管理名声大震的是通用电器公司。通用电器公司从 1995年引入六西格玛管理，此后每年由六西格玛管理所带来的绩效加速增长[8]。 从1997年节省成本3 亿美元到1998年的7.5亿美元再到 1999年的15亿美元；1996-2000年公司收益30亿美元，到 2001年就超过50亿美元。绿带占总员工的 98%，黑带 3.5%。1995年到1999 年，利润率从13.6%提高到 16.7%。六西格玛管理在摩托罗拉和通用电器取得巨大成功后，六西格玛管理获得了全世界很多大型企业的关注， 这些企业开始研究六西格玛。在这一段时期，六西格玛得到了长远的发展，在全球六西格玛已成为一个热门的话题[9]。 1.2  六西格玛管理的定义与特点 要了解六西格玛的含义，就要先知道西格玛的意义。西格玛在统计上表示的是标准差的意思，也就是一组数据偏离平均值的程度[10]。其计算公式如下：