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澄清对6西格玛的误解

OneGuy

在新语丝新到资料里看到两篇关于6西格玛的文章，忍不住要说几句。 

首先声明一下我的背景，我本人就是GE的员工，是GE塑料集团的产品开发工程师，
我在新语丝网站上登记的笔名是OneGuy，很少发言。 

1。关于质量水平偏离目标值6个标准差的问题 

对于目前绝大多数的工业生产流程，其流程的输出（产品、半成品、服务。。。）
可以用量化的标准描述其表现的好坏，同时流程输出的表现基本符合正态分布的
规律。six sigma正是基于这一事实，利用统计数学的理论来改善流程表现的一
种管理方法。要解释上面的问题，首先要理解目标值和目标限的概念。目标值是
指产品的最理想的状态，对于具体的产品生产当然无法保证每一个单个的产品都
达到目标值；因此对产品一般会规定（客户要求或协商决定）一个目标限，即可
以接受的产品偏离目标值的范围，在此范围之内的产品都被认为是合格的产品。

明确了目标值和目标限之后，这两个数值就是确定而且不可更改的。同时生产流
程本身（正态分布）具有一个标准差值，假如这一数值过大，那么对于相关的流
程就无法达到使6个标准差内的分布位于目标限之内的要求。six sigma的目标就
是通过改善流程的表现能力，使其标准差数值缩小，直到达到使6个标准差的距
离位于目标限之内的程度，这样就可以保证在生产流程的6标准差之内分布的输
出都是合格的输出。而并非如远程所言，必须使产品质量偏离目标6个标准差。

2。关于不良品率（不合格率）与DPMO 

关于six sigma的一个常见的误解是：达到six sigma的管理标准后，那么公司生
产的产品的不合格率就可以降低到百万分之3.4以下。实际上，在six sigma管理
方法中，是针对每一个与生产相关的流程的总和来衡量缺陷的多少的，并非是只
针对最终的产品合格率一个数据而言。

six sigma中衡量缺陷率的高低是使用百万缺陷机会数（DPMO: Defects Per 
Million Opportunities）来描述的，其意义为在每一百万个操作机会中出现失
误的次数。而操作机会可以细分为每一个流程的每一步或者每一个相对独立的操
作动作。举一个简单的例子：假如要打磨某一个制品的表面使其达到一定的光洁
度标准，整个的流程需要经过数次打磨：粗磨中磨细磨等等，每一次都需要达到
一定的光洁度标准，那么每一步都是一次操作机会，都有自己的目标值和目标限，
而在每一步中无法达到预定的标准都会被认为是一次操作缺陷。

明白了DPMO的概念之后，就会知道：所谓six sigma的管理标准，就是要保证在
生产流程中，使DPMO值保持在3.4以下，即每一百万次操作最多只有3.4次失误。
这样就能够保证最终的产品有稳定而且优良的质量，并非是简单的使最终的不合
格率保持在百万分之3.4以下。

3。如何用简单的统计数学来提高生产流程的能力 

对six sigma的另一个广泛的误解是：在six sigma管理方法中，一切都是用统计
数学的方法来完成的。事实上并非如此，统计数学在这里只是一个工具，用于计
算和衡量流程能力的工具。为了提高生产流程的能力，缩小相关的标准差值，需
要结合应用许多传统的解决技术问题的方法。six sigma的好处就在于它将这许
多种方法进行了归类和评估，并且在每一个步骤里如何应用某一种方法给出了详
细而且具体的建议。比如说我们可以把解决问题的步骤分解成若干步，每一步解
决某一个层面的问题，并使用统计数学衡量所达到的水平，经过这个标准化的程
序后就可以保证最终得到一个比较满意的结果。

4。GE是否达到了six sigma的标准 

否，six sigma是GE的发展目标，而非目前的标准。 

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这些东西并非受命而作，仅仅是因为看到远程的文章后感觉他（她）并不真正了
解six sigma，所以才搞出来这么罗嗦的一堆来进行讨论，实际上，作为GE的一
个员工，我并不喜欢公司如此疯狂地宣传six sigma。毋庸置疑，six sigma是进
行质量管理的一个优良的方法，可以有效地提高生产流程的效率和降低失误率。
但是对于某些无法量化或难以量化的流程，如人力资源管理、安全管理等等，也
拼命地推行six sigma就有些矫情了，有些作秀的味道。从另一方面来看，在对
这一方法不甚了解的情况下，就断章取义地对它进行否定也不是科学的态度。

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仅仅是一点个人看法，随便怎么处理了。如果要公开的话，请隐去我的个人信息，
名字、邮件地址等等。 

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