六西格玛数据分析(六西格玛数据类型)

导语：数据分析管理大咖必懂的6西格玛知识可都在这了！

6σ管理以数据和事实为驱动器。过去，企业对管理的理解和对管理理论的认识更多停留在口头上和书面上，而6σ把这一切都转化为实际有效的行动。6σ管理法成为追求完美无瑕的管理方式的同义语。西格玛水平是如何划分的呢？博革咨询将其总结如下。

σ水平划分：

6个西格玛＝3.4失误/百万机会―意味着卓越的管理，强大的竞争力和忠诚的客户

5个西格玛＝230失误/百万机会－优秀的管理、很强的竞争力和比较忠诚的客户

4个西格玛＝6,210失误/百万机会－意味着较好的管理和运营能力，满意的客户

3个西格玛＝66,800失误/百万机会－意味着平平常常的管理，缺乏竞争力

2个西格玛＝308,000失误/百万机会－意味着企业资源每天都有三分之一的浪费

1个西格玛＝690,000失误/百万机会－每天有三分之二的事情做错的企业无法生存

DPMO（即：每百万次采样数的缺陷率）是指100万个机会里面，出现缺陷的机会是多少。这里有一个计算公式，即DPMO=（总的缺陷数/机会）×一百万分之一百万。

如果DPMO是百万分之三点四，即达到99.99966%的合格率，那么这就叫六西格玛。（DPMO与西格玛的对应关系如下表所示）

σ值正品率(%)1-(失误次数/百万次操作)DPMO值以印刷错误为例以钟表误差为例 130.9690000一本书平均每页170个错字每世纪31.75年269.2308000一本书平均每页25个错字每世纪4.5年393.366800一本书平均每页1.5个错字每世纪3.5个月499.46210一本书平均每30页1个错字每世纪2.5天599.98230一套百科全书只有1个错字每世纪30分钟699.999663.4一个小型图书馆的藏书中只有1个错字每世纪6秒钟

DPMO值可以用来综合度量过程的质量。例如，某印刷电路板的制造工厂在同一条生产线上可能生产不同规格的印刷电路板。每一种产品都有不同的设计，因此，在生产过程中，缺陷机会也不同。但是，不管生产何种规格的产品，都可以统计出现缺陷的数量和缺陷机会的数量，然后用总的缺陷的数量除以总机会数，可以得到DPMO，即使每天的产品种类不同，我们都可以做同样的统计。

在6西格玛管理中常常将DPMO折算为Z。DPMO对应于过程输出质量特性超出规格限的比率，可以通过对如图所示的正态分布中规格限外的部分求积分而获得。此时，标准正态分布中的分位数点Z，就是过程的西格玛水平。

引入了西格玛这个概念以后，不同的企业、工厂、流程、服务之间都可以进行量化的比较。

说白了，6SIGMA管理的核心特征就是：顾客与组织的双赢以及经营风险的降低。

你，懂了吗？？？

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