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170年代，產品如果達到2Sigma便達到標準。80年代，品質要求已提升至3sigma。這就是說產品的合格率已達至99.73%的水準，只有0.27%為不良品。很多人以為產品達至此水平已非常美滿。4Sigma6Sigma每週5,000次錯誤的外科手術每週1.7次錯誤的手術主要機場每天2次降落失敗每五年1次降落失敗每年200,000張錯誤的醫藥處方每年68張錯誤的處方每年54小時的電腦系統停機時間每年2分鐘的停機時間每9洞高爾夫球一次失敗推桿每163年一次失敗推桿2IRS-TaxAdvice(phone-in)SIGMA(with±1.5SigmaShift)234567100K10K1K100101(233ppm)BestinClassPurchasedMaterialLotRejectRateDomesticAirlineFlightFatalityRate(0.43ppm)PayrollProcessingJournalVouchersWireTransfersAirLineBaggageHandlingOrderWrite-upAverageCompanyRestaurantBillsDoctorPrescriptionWriting(6210ppm)(3.4ppm)(66810ppm)SigmaandDppmnotlinear3售價成本利潤售價成本利潤底線頂線SixSigma的核心目標是改進過程的性能1.降低成本(底線BottomLine)2.提高售價(頂線TopLine)過程改善4站在客戶觀點去思考561.1970年代日本松下電器要求供應商達成PPM的品質水準。2.1981年Motorola總裁BobGalvin提出5年內挑戰企業績效提高10倍的經營策略3.1985年BillSmith論文總結其研究的結果：『假如一產品在生產線裝配時無缺點，該產品在顧客初期使用時很少會失效。』4.1988年Motorola贏得美國國家品質獎，其他公司研究Motorola的成功後而競相倣效，於是SixSigma成為國際品質標竿。5.1990年M.J.Harry發表一篇論文《TheStrategicVisionforAcceleratingSixSigmawithinMotorola》，引起總裁BobGalvin的重視。SIXSIGMA緣起:75.1993年Harry離開Motorola參與SixSigmaAcademy總裁R.Schroeder的團隊。6.Harry及Schroeder經十年的努力改善及闡明SixSigma的突破策略，SixSigmaAcademy成為主導SixSigma訓練及導入的機構。7.1995年Welch宣佈開始導入起，從信用卡事業部到飛機引擎事業部的每一個作業都以達到SixSigma為目標。8.2000年1月福特汽車宣佈全面導入SixSigma。顧問拉森:六標準差是一個由溝通、培訓、領導、團隊合作、衡量以顧客為重所驅動的方法，但終究還是文化產物，需由上而下形成公司共識引進奇異與AllieSignial經由領導者宗教式的引領親行而發揚光大8Complex–Vision–Metric–Benchmark–Philosophy–Method–Symbol–ProblemSolvingTool–AggressiveGoalsSimple:EliminatevariationanddefectsEliminatetheopportunityforvariationanddefectsSimpleComplex9◎在統計學定義而言：六標準差（6Sigma）是指在完美情況下每10億個量測值中，其缺點只有2個機會，亦即2PPB（PartPerBillon），也就是良品率有99.9999998%。◎依Motorola公司所訂立的品質水準而言：量測值中可能發生的變異納入考量，偏離規格中心±1.5sigma後允許缺點為3.4PPM（PartPerMillion），良品率達到99.99966%。◎就實務上而言：六標準差（6Sigma）是一種邏輯理念及改善手法，運用策略、文化改變及各種管理與統計工具整合一起使用，而達到顧客滿意、成本降低、獲利增加及追求完美的目標。10標準差是指某種現象或流程中，有一定的變異(variation)產生，但同時地，這些變異也有一定的幅度標準，即變異標準值差。變異標準值差，在英語裡，是以“StandardVariation”（標準變異值）來稱之，Z是比較数据的平均值和客户要求的品質規格(公差)之間相对于標准方差(σ)的比值.11Sigma的定義是根據俄國數學家P.L.Chebyshtv(1821-1894)的理論形成。根據他的計算，在平均值正負一個標準差內的數據佔68%；在平均值正負兩個標準差內的數據佔95%；在平均值正負三個標準差內的數據佔99.7%。以下圖為例，我們得知顧客在五至九日內收到貨的機會是68%；在三至十一日內收到貨的機會是95%；在一至十三日內收到貨的機會是99.7%。換言之，當我們說送貨服務水平是平均七天時，其實從顧客的角度看，這服務水平可能是一天至十三天12◎標準常態分佈為使常態分佈的計算簡化，可以經由下面這個公式Z=(X-)/σ------------(1)將不同屬性的常態分佈如身高、藥成份及電阻等轉換成標準常態分佈(μ=0,σ=1)151101151201251151101151201251151101151201251124cm5mg100Ω6cm0.4mg2Ω151101151201251-2-1012常態分配表一律是取μ=0，σ=1的常態分配，稱此常態分配為標準常態分配。Ｐ（Ｚ＜ｚ）為斜線部份的面積。1314◎6sigma企業改造，是以DMAIC5個步驟的改善順序，提供進行流程改善、設計或再設計的基本步驟。以流程觀點確認(Define)核心問題點。以評量(Measure)看出問題的所在。以分析(Analyze)了解造成問題的關鍵因素。以改善(Improve)排除關鍵因素的不穩定性。以控制(Control)統計製程管制技術確保所有的指標在管理範圍以內。15TheRoadmap“funnels”downtheXsfromthetrivialmanytoa“vitalfew”TheRoadmapY=f(x1,x2,x3,x4,...xn)PerformanceoftheYoverTimeVariationoftheYReproducibility(people/methods)Webeginwiththe“Y”:ProcessMapReducedmeasurementerror,“true”capabilityassessment!}InitialCapabilityAssessmentFMEAreducesvariationandeffectsfor“inputsgonewrong”C&EMatrixFMEAMeasurementvariationActualvariationRepeatability(equipment)Multi-variMulti-varistudieshelpdevelopassociationbetweentheYandkeyXsx1,x7,x18,x22,x31,x44,x57Multi-VariidentifiesNoisevariablesandreducesthex’sforDOEY=f(x7,x22,x57)DOEsidentifytheCriticalx’sandtheirrelationshiptotheY3020100555045ObservationNumberIndividualValueIChartforChart11X=50.353.0SL=54.21-3.0SL=46.50ControlsinplaceforCriticalx’s16551016145•ProcessMap•FMEA•Multi-Vari•DOE•ControlPlans•C&EMatrix20100BDBDDEECEABCABBEAEADACCDCParetoChartoftheEffects(responseisReacted,Alpha=.10)A:FeedrateB:CatalystC:AgitatioD:TempE:ConcentrSixSigmaFunnelingEffectFoundCriticalX’sControllingCriticalX’sAllX’s1st“HitList”ScreenedListProcessStepKeyProcessOutputListingConvertedPartNumberDirectCorePartNumberCreamCorePartNumbersNewPumpPartNumberConversionSoftware/HardwareCoreInventoryMaterialSafetyStockCoreShippingfromWarehouseCoreWarehouseHandling/IdentificationManufacturingProcessPumpsSalvageComponentsScrapMaterial3rdLevelAuditResultsComponentRequestfromMnftrgPumpMaterialCostProcuctionScheduleCustomerOrderProcessPumpPackagingMatrl.Plan.CoreInventoryAvailability/Identification999339933193199911Matrl.Plan.LeadTimeforOrders993999939331131991Matrl.Plan.ComputerSoftware/Hardware999991113131199911Matrl.Plan.DirectCorePartNo.Process399199331333319911Matrl.Plan.PartNo.ConversionProcess939199331333319911Matrl.Plan.PumpPricingProcess991999119193119111Matrl.Plan.ComponentOrderRequest193139933393193911Matrl.Plan.ComponentOrderingProcess193119911393139111ProductionProductionSchedule333139939131131911ProductionTags999111133911131911ProductionNewPump111919139111119991ProductionMaterialSalvage333133133993199311Matrl.Plan.ComponentPrice/Cost911199113131139111Matrl.Plan.ComponentSafetyStock333111111993191911Matrl.Plan.NewPumpPrice/Cost111919113111119111ProductionManufacturingProcess111311113933993111WareHouseCoreRequesttoWarehouse111119139111113111WareHouseCoreRequestProcess111119139111113111WareHouseCoreShippingProcess111119139111113111WareHouseCoreStorageHardware111119139111111311ProductionPackagingMaterial111111313111333139Matrl.Plan.CustomerOrderProcess1111