第一点：方法论与思维框架的搭建

首先我们先了解一下什么是六西格玛：

六西格玛（Six Sigma）是一种基于数据驱动的质量管理方法和业务改进策略，旨在减少过程中的变异和缺陷，从而实现近乎完美的质量水平。

西格玛（σ）是希腊字母，在统计学中代表标准差，用来衡量数据的离散程度或变异程度。

六西格玛意味着每百万次机会中出现缺陷的次数不超过 3.4 次。

六西格玛有两套理论，分别是六西格玛改进DMAIC和六西格玛设计

他们作用不同，六西格玛改进旨在现有流程基础上改善优化，而六西格玛设计是设计全新的、高可靠性的流程、产品或服务，确保从零开始就满足高标准。从而有了那句“质量是设计出来的”至理名言。

第二点：数理分析及统计技能

基础统计与图形工具：

六西格玛学习过程中我们会遇到一些案例，使用基础统计与图形工具的运用，理解数据的本质是给我们提供信息。

会看数据的分布（方差分析、相关与回归、假设检验）提供的有效信息，如描述性统计（均值、中位数、标准差等）用于概括数据特征，了解数据的集中趋势和离散程度；

推断统计（假设检验、置信区间等）用于从样本数据推断总体特征，判断不同组数据之间是否存在显著差异。

比如，通过假设检验判断改进前后产品缺陷率是否有显著变化。

测量系统分析MSA：评估测量系统的可靠性，确保数据准确可信，为后续分析提供可信可靠数据。

其中分为连续型MSA和离散型MSA

过程能力分析CP/CPK：

量化过程满足客户要求的潜在能力。常见的指标有CP/CPK/PP/PPK/西格玛水平/DPMO/DPU等等

统计过程控制SPC：

监控过程稳定性，及时发现异常波动，实现预防性管理。常见的点出界判异只是八大判异原则中的第一条。

试验设计DOE：

通过科学安排试验，用最少资源找到影响结果的最优参数组合。

第三点：问题解决与流程优化

SIPOC 图：

SIPOC 图可将复杂流程可视化，明确供应商、输入、流程、输出、客户等关键要素与流程边界，帮助团队全面理解流程，为后续分析与优化奠定基础。

因果图（鱼骨图）与5Why分析：

因果图（鱼骨图）从人、机、料、法、环等方面，以结构化方式分析问题原因；

5Why 分析通过连续追问 “为什么”，层层追溯问题根本原因，两者结合深入挖掘根因。

注意：需要分析到可以采取措施为止。

失效模式与影响分析（FMEA）：

失效模式与影响分析 FMEA 系统性评估流程中潜在失效风险，通过分析失效模式、影响后果及发生概率，制定预防措施，降低风险发生可能性与影响程度。

帕累托图：

帕累托图基于 “80/20 法则”，识别导致问题的关键少数因素，帮助团队聚焦重点，优先解决对问题影响最大的因素，提高问题解决效率。

第四点：系统的管理思维，以顾客为中心

以客户为中心：

将客户模糊需求转化为可测量关键质量指标CTQ，确保企业改善方向与客户期望一致，为客户创造价值。

我们所做的一切都是为了满足顾客需求！

大家在学习六西格玛的过程中，别盯着艰涩难懂的公式去死磕

同学们请记住，我们是数理统计的应用者，不是研究者！

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