六西格瑪管理概念大盤點

2020-12-08 騰訊網

六西格瑪管理作為一種自成系統的管理方法,它的基本原理可以表述為:降低劣質成本,減少質量波動,優化資源利用,追求以更少的資源和更低的成本提供更好的產品和服務,從而最大限度地為用戶創造價值,為組織創造利潤。

這裡盤點六西格瑪管理中會涉及的各個概念,供學習了解;

DPMO (Defect Per Million Opportunity) 百萬缺陷機會缺陷數

DPO (Defect Per Opportunity) 單位機會缺陷數

DPU (Defect Per Unit) 單位缺陷數

FMEA (Failure Mode and Effects Analysis) 失效模式與影響分析:用來分析產品或服務及其過程由於失效導致風險的方法。

FTY (First Time Yield) 首次產出率

Histogram 直方圖:用寬度相同的矩形表示數據分布的圖形工具。

KPIV (Key Process Input Variables) 關鍵過程輸入變量

Long – Term Capability 長期能力

Mini-Tab 6西格瑪常使用的一種統計軟體

MSA (Measure System Analysis) 測量系統分析

Multi-Vari Chart 多變量圖:直觀地提供過程各影響因素之間的關係以及它們對過程輸出影響的坐標圖。 Null – Hypothesis 零假設,縮寫為H0

Pareto Chart 排列圖:也稱帕累託圖,由一個橫坐標、兩個縱坐標、幾個按高低順序排列的矩形和一條累積百分比折線組成的分析圖表。

Process Mapping 過程圖解

p-Value p值:偏離零假設的概率,是可能拒絕原假設而接受備擇假設的顯著性水平。

Regression Analysis 回歸分析:變量間關係的分析方法。

R&R (Repeatability & Reproducibility) 測量系統的重複性與再現性

COPQ (Cost Of Poor Quality) 不良質量成本損失:由於缺陷或不良質量造成的成本損失。

CTQ (Critical to Quality) 關鍵質量特性:滿足關鍵的顧客要求或過程要求的產品或過程特性。

Defect 缺陷:不滿足CTQ規範的任何事件。

DOE (Design of Experiment) 實驗設計:析因實驗和相應的改進方法。

ANOVA 方差分析:將因素對質量特性的影響與誤差對質量特性的影響加以區分並做出估計,然後進行比較,分析、推斷哪些因素或哪些因素間的交互作用對質量特性有顯著影響。

Attribute Data 計數數據:通過計數得到的不能連續取值的離散型數據。

Benchmarking 水平對比:將過程、產品和服務質量同公認的處於領先地位的競爭者進行比較,從而找到改進機會或確定突破目標。

Black Belt 黑帶:來自企業各個部門,經過6西格瑪改進過程和工具的全面培訓,熟悉6西格瑪改進過程,具有較強的組織與協調能力,指導或領導6西格瑪改進項目的進行。

Bottom Line 底線:帳面上的利潤,是產品/服務的銷售成本和費用的函數。

Box - plot 箱線圖:同時展示每個子群分布特徵的5個統計量的坐標圖。

Business Culture 企業文化:區別於其他組織的價值、觀點、期望、準則和行為。

Cause-Effect Diagram 因果圖:也稱「石川圖」、「魚刺圖」,是揭示質量特性波動與潛在原因的關係,即表達和分析因果關係的一種圖表。

Continuous Data 計量數據:通過測量得到的可任意取值的連續型數據。

Continuous Improvement 持續改進:逐步的、永無止境的不斷改進循環。

Control Chart 控制圖:以統計推斷理論為基礎,設置統計控制限,按時間坐標顯示獨立測量值、平均值或其他統計值;

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