常用六西格玛统计工具有哪些？
优思学院 的 六西格玛绿带 和 黑带课程 主要培训以下最常用的工具：
顾客满意度评估ISO9000：2000系列标准要求企业对顾客有关组织是否已满足其要求的感受的信息进行测量和监视。与顾客有关的信息可包括：对顾客和使用者的调查，有关产品方面的反馈，顾客要求和顾客抱怨，合同信息，市场需求，服务提供数据和竞争方面的信息等。
FMEA和FTA分析故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA)均是在可靠性工程中已广泛应用的分析技术，国外已将这些技术成功地应用来解决各种质量问题。在ISO 9004：2000版标准中，已将FMEA和FTA分析作为对设计和开发以及产品和过程的确认和更改进行风险评估的方法。我国目前基本上仅将FMEA与FTA技术应用于可靠性设计分析，根据国外文献资料和我国部分企业技术人员的实践，FMEA和FTA可以应用于过程(工艺)分析和质量问题的分析。质量是一个内涵很广的概念，可靠性是其中一个方面。通过FMEA和FTA分析，找出了影响产品质量和可靠性的各种潜在的质量问题和故障模式及其原因（包括设计缺陷、工艺问题、环境因素、老化、磨损和加工误差等），经采取设计和工艺的纠正措施。
统计过程控制(SPC)统计过程控制(Statistical Process Control,缩写为SPC)是由美国休哈特博士于上世20年代提出的，自第二次世界大战后，SPC已逐渐成为西方工业国家进行在线质量控制的基本方法。根据SPC理论，产品质量特性的波动是出现质量问题的根源，质量波动具有统计规律性，通过控制图可以发现异常，通过过程控制与诊断理论（SPCD）可以找出异常的原因并予以排除。常用的休哈特控制图有均值－极差（x-R）控制图，均值－标准差（x-S）控制图，中位数－极差（x-R）控制图，单值－移动极差（x-Rs）控制图，不合格品率（P）控制图，不合格品数（Pn）控制图，缺陷数（C）控制图，单位缺陷数（u）控制图等。SPC方法是保持生产线稳定，减少质量波动的有力工具。
POKA-YOKE“防差错系统”防差错系统(Poka－Yoke)经过几十年的发展已经形成了完整的系统，在实践中获得充分运用并取得了显著的效果。各种失误在企业里随时随地地发生着，其结果是造成产品缺陷不断、损失难以下降，而导致失误发生的人往往会说：“是一时疏忽造成的意外而已”，管理层慢慢习惯了这种状况并习以为常。POKA－YOKE防错法从杜绝失误发生的源头入手，在失误发生之前就避免其发生，从而全面降低产品缺陷，有效减少避免损失。
头脑风暴法头脑风暴法又称智力激励法，是现代创造学奠基人美国奥斯本提出的，是一种创造能力的集体训练法。它把一个组的全体成员都组织在一起，使每个成员都毫无顾忌地发表自己的观念，既不怕别人的讥讽，也不怕别人的批评和指责，是一个使每个人都能提出大量新观念、创造性地解决问题的最有效的方法。
实验设计(DOE)验设计(Design of Experiments,缩写为DOE)是研究如何制定适当实验方案以便对实验数据进行有效的统计分析的数学理论与方法。实验设计应遵循三个原则：随机化，局部控制和重复。随机化的目的是实验结果尽量避免受到主客观系统因素的影响而呈现偏倚性；局部控制是化分区组，使区组内部尽可能条件一致；重复是为了降低随机误差的影响，目的仍在于避免可控的系统性因素的影响。实验设计大致可以分为四种类型：析因设计、区组设计、回归设计和均匀设计。析因设计又分为全面实施法和部分实施法。
Pareto图 排列图的全称是“主次因素排列图”，也称为Pareto图。它是用来影响产品质量的各种因素中主要因素的一种方法，由此可以用来确定质量改进的方向。因为在现实中存在的多数问题通常是由少数原因引起的。经济学上的80/20原则用到管理领域，其基本原理是区分“关键的少数”和“次要的多数”，这样有助于抓关键因素，解决主要问题，为直观起见，用图形表示出来，这一图形便是排列图。
方差分析与回归分析方差分析(Analysis of Variance,缩写为ANOVA)是数理统计学中常用的数据处理方法之一，是工农业生产和科学研究中分析试验数据的一种有效的工具。也是开展试验设计、参数设计和容差设计的数学基础。
MSA测量系统分析 测量系统分析Measurement System Analysis），它使用数理统计和图表的方法对测量系统的误差进行分析，以评估测量系统对于被测量的参数来说是否合适，从而判定检验系统的状态、改进方向及系统可接受程度。
假设检验是六西格玛管理团队项目中应用最多的统计工具。诸如要判断下列结论是否正确:“新员工比老员工得到更多的投诉”，“改进工作后平均产量有提高”，“加工温度为180度时比160度时垫圈断裂强度要高”等等。由于我们观测到数据总会带有误差，不能从简单的样本统计量的结果下定论，必须使用严格的统计假设检验方法才能得出准确的判断结论。
参数估计和假设检验是统计推断的两个重要方面。参数估计是以“数”为其输出结果，而假设检验是以“判断”为其输出结果。下面介绍假设检验步骤。
1、建立假设。
假设检验的第一步便是建立假设，通常需要建立两个假设:原假设Ho和备择假设H1。
2、选择检验统计量，确定拒绝域的形式。
若对总休的均值进行检验，那么我们将用样本均值引出检验统计量；若对正态总体的方差进行检验，我们将从样本方差引出检验统计量。
根据统计量的值把整个样本空间分成两个部分:拒绝域W与非拒绝域A。当样本统计量的值落在拒绝域中就拒绝原假设，否则就无法拒绝原假设。所以在假设检验中我们必须找出拒绝域。
根据备择假设的不同；拒绝域可以是双边的也可以是单边的。在确定了拒绝域的类型后，还要确定临界值。这应根据允许犯错误的概率来确定。
3、给出检验中的显著性水平a。
在对原假设是否成立进行判断时，由于样本的随机性，判断可能产生两类错误。第1类错误是当原假设为真时，由于样本的随机性，使样本观测值落在拒绝域w中，从而做出拒绝原假设的决定，这类错误称为第1类错误，也称为弃真概率。
关于第2类错误的说明：如果钢筋平均抗拉强度比原来真有提高，这时钢筋平均抗拉强度已经不是原来的2 000kg了，但我们没有拒绝Ho误认为没提高，即把“已提高”误认为“未提高”。一般来说就是，当Ho不成立时，我们却没有拒绝Ho，这就是第二类错误。
4、给出临界值，确定拒绝域。
有了显著性水平a后，可以根据给定的检验统计量的分布，查表得到临界值，从而确定具体的拒绝域。在不同的备择假设下，拒绝域、临界值与显著性水平a的关系是不同的。
5、根据样本观测值，计算检验统计量的值。
根据样本观测值，计算检验统计量的值；收集样本数据，计算检验统计量的值。
6、根据检验统计量的值是否落在拒绝域中做出判断。
①将检验统计量的值与拒绝域的临界值相比较，当它落在拒绝域中就做出拒绝原假设的结论，否则就做出不能拒绝原假设的结论。
②由检验统计量计算p值，所谓p值，就是当原假设成立时，出现目前状况的概率(严格说是:当原假设成立时，出现目前状况或对原假设更不利状况，即对备择假设更有利状况的概率)。当这个概率很小时(例如小于0.05)，这个结果在原假设成立的条件下就不该在一次试验中出现；但现在它确实出现了，因此我们有理由认为“原假设成立”的这个前提是错的，因而应该拒绝原假设，接受备择假设。因此可以有个最一般的规则：如果p<a，则拒绝原假设。目前大多数统计软件都提供了与假设检验对应的p值，不必再查统计表确定拒绝域就可以根据p值做出判断结论。
③根据样本观测值可以得到总体参数的置信区间，如果原假设的参数值未落入此置信区间，就做出拒绝原假设的结论，否则就做出不能拒绝原假设的结论。目前大多数统计软件都提供了相应的置信区间，不必自己计算，因此用这个方法判断也很方便。
六西格玛作为经典的质量管理手段，备受质量人追捧。以下天行健将整理出18种常用六西格玛统计工具供大家学习：
1、帕累托图（Pareto图）
帕累托图来源于一种称为帕累托原则的观点，该观点认为大约80％的结果来自20％的原因。
帕累托图可帮助您直观地了解此原则如何应用于您收集的数据。它是一种特殊类型的条形图，旨在将“少数几个”原因与“琐碎的”原因区分开来，使您能够专注于最重要的问题。
2、直方图
直方图是连续数据的图形快照。直方图使您能够快速识别数据的中心和范围。它显示了大部分数据落在哪里，以及最小值和最大值。直方图还显示您的数据是否为钟形，可以帮助您找到可能需要进一步调查的异常数据点。
3、Gage R&R
准确的测量至关重要。如果您无法准确测量过程，则无法对其进行改进，这时Gage R＆R就有了用武之地。
4、属性一致性分析
另一个确保您可以信任您的数据的工具是属性一致性分析。Gage R＆R评估连续型数据的重复性和再现性，而属性一致性分析评估的是属性数据，例如通过或失败。此工具显示对这些类别进行评级的人是否与已知标准，与其他评估者以及他们自己一致。
5、过程能力分析
几乎每个过程都具有可接受的下限和/或上限。例如，供应商的零件不能太大或太小，等待时间不能超过可接受的阈值，填充重量需要超过规定的最小值。能力分析向您展示您的流程与规范的完美程度，并深入了解如何改善不良流程。经常引用的能力指标包括Cpk，Ppk，Cp，Pp，百万机会缺陷数（DPMO）和西格玛水平（Z值）。
6、检验
我们使用t检验来比较样本的平均值与目标值或另一个样本的平均值。例如，工艺参数调整后，想确定钢筋抗拉强度均值是否比原来的2000要高。
7、方差分析
t检验将平均值与目标进行比较，或者将两个平均值相互比较，而ANOVA则可以比较两个以上总体的均值。例如，ANOVA可以显示3个班次的平均产量是否相等。您还可以使用ANOVA分析多于1个变量的均值。例如，您可以同时比较3班次的均值和2个制造地点的均值。
8、回归分析
回归可帮助您确定输出与一个或多个输入因子之间是否存在关联。例如，您可以使用回归来检查公司的营销支出与其销售收入之间是否存在关联。当存在变量之间的关系时，您可以使用回归方程来描述该关系并预测给定输入值的未来输出值。
9、DOE（实验设计）
回归和ANOVA最常用于已经收集的数据。相比之下，实验设计（DOE）为您提供了一种有效的数据收集策略。它允许您同时更改或调整多个因子，以确定输入和输出之间是否存在关系。收集数据并识别重要输入后，您可以使用DOE确定每个因子的最佳设置。
10、控制图
每个过程都有一些自然的，固有的变化，但稳定（因此可预测）的过程是优质产品和服务的标志。重要的是要知道过程何时超出正常的自然变化，因为它可以指示需要解决的问题。控制图将“特殊原因”变化与可接受的自然变化区分开来。
11、FMEA和FTA分析
故障模式与影响分析（FMEA）和故障树分析（FTA）作为汽车行业质量管理领域的核心质量工具，可谓是使用非常广泛。通过FMEA和FTA分析，找出了影响产品质量和可靠性的各种潜在的质量问题和故障模式及其原因，经采取设计和工艺的纠正措施，提高了产品的质量和抗各种干扰的能力。
12、Kano模型
日本质量专家Kano把质量依照顾客的感受及满足顾客需求的程度分成三种质量：理所当然质量、期望质量和魅力质量。
A. 理所当然质量：当其特性不充足时，顾客很不满意；当其特性充足时，无所谓满意不满意，顾客充其量是满意。
B. 期望质量：也有称为一元质量，当其特性不充足时，顾客很不满意，充足时，顾客就满意。越不充足越不满意，越充足越满意。
C. 魅力质量：当其特性不充足时，并且是无关紧要的特性，则顾客无所谓，当其特性充足时，顾客就十分满意。
13、POKA-YOKE
POKA-YOKE意为“防差错系统”。
日本的质量管理专家、著名的丰田生产体系创建人新江滋生先生根据其长期从事现场质量改进的丰富经验，首创了POKA-YOKE的概念，并将其发展成为用以获得零缺陷，最终免除质量检验的工具。
14、质量功能展开（QFD）
质量功能展开是把顾客或市场的要求转化为设计要求、零部件特性、工艺要求、生产要求的多层次演绎分析方法，它体现了以市场为导向，以顾客要求为产品开发唯一依据的指导思想。
15、工作说明（SOW）
工作说明是合同的附件之一，具有与合同正文同等的法律效力。
工作说明详细规定了合同双方在合同期内应完成的工作，如方案论证、设计、分析、试验、质量控制，可靠性、维修性、保障性、标准化、计量保证等；应向对方提供的项目，如接口控制文件、硬件、计算机软件、技术报告、图纸、资料，以及何时进行何种评审等，因此，工作说明以契约性文件的形式进一步明确了顾客的要求和承制方为实现顾客要求必须开展的工作，它使产品的管理和质量保证建立在法律依据之上，成为合同甲方（顾客）对乙方（承制单位）进行质量监控的有力工具。
16、工作分解结构（WBS）
工作分解结构是对武器装备项目在研制和生产过程中应完成的工作自上而下逐级分解所形成的一个层次体系。
该层次体系以要研制和生产的产品为中心，由产品项目、服务项目和资料项目组成。
17、并行工程
并行工程是对于产品和其有关的过程进行并行设计的一种系统的综合方法，它要求研制者从一开始就考虑整个产品寿命周期中的全部要素，包括质量、成本、进度及顾客需求。
18、参数设计
参数设计在系统设计之后进行。
参数设计的基本思想是通过选择系统中所有参数的最佳水平组合，从而尽量减少外部、内部和产品间三种干扰的影响，使所设计的产品质量特性波动小，稳定性好。
常用六西格玛统计工具18种常用工具：
1、帕累托图（Pareto图）
帕累托图来源于一种称为帕累托原则的观点，该观点认为大约80％的结果来自20％的原因。
帕累托图可帮助您直观地了解此原则如何应用于您收集的数据。它是一种特殊类型的条形图，旨在将“少数几个”原因与“琐碎的”原因区分开来，使您能够专注于最重要的问题。
2、直方图
直方图是连续数据的图形快照。直方图使您能够快速识别数据的中心和范围。它显示了大部分数据落在哪里，以及最小值和最大值。直方图还显示您的数据是否为钟形，可以帮助您找到可能需要进一步调查的异常数据点。
3、GageR&R
准确的测量至关重要。如果您无法准确测量过程，则无法对其进行改进，这时GageR＆R就有了用武之地。
4、属性一致性分析
另一个确保您可以信任您的数据的工具是属性一致性分析。GageR＆R评估连续型数据的重复性和再现性，而属性一致性分析评估的是属性数据，例如通过或失败。此工具显示对这些类别进行评级的人是否与已知标准，与其他评估者以及他们自己一致。
5、过程能力分析
几乎每个过程都具有可接受的下限和/或上限。例如，供应商的零件不能太大或太小，等待时间不能超过可接受的阈值，填充重量需要超过规定的最小值。能力分析向您展示您的流程与规范的完美程度，并深入了解如何改善不良流程。经常引用的能力指标包括Cpk，Cp，Pp，百万机会缺陷数（DPMO）和西格玛水平（Z值）。
6、检验
我们使用t检验来比较样本的平均值与目标值或另一个样本的平均值。例如，工艺参数调整后，想确定钢筋抗拉强度均值是否比原来的2000要高。
7、方差分析
t检验将平均值与目标进行比较，或者将两个平均值相互比较，而ANOVA则可以比较两个以上总体的均值。例如，ANOVA可以显示3个班次的平均产量是否相等。您还可以使用ANOVA分析多于1个变量的均值。例如，您可以同时比较3班次的均值和2个制造地点的均值。
8、回归分析
回归可帮助您确定输出与一个或多个输入因子之间是否存在关联。例如，您可以使用回归来检查公司的营销支出与其销售收入之间是否存在关联。当存在变量之间的关系时，您可以使用回归方程来描述该关系并预测给定输入值的未来输出值。
9、DOE（实验设计）
回归和ANOVA最常用于已经收集的数据。相比之下，实验设计（DOE）为您提供了一种有效的数据收集策略。它允许您同时更改或调整多个因子，以确定输入和输出之间是否存在关系。收集数据并识别重要输入后，您可以使用DOE确定每个因子的最佳设置。
10、控制图
每个过程都有一些自然的，固有的变化，但稳定（因此可预测）的过程是优质产品和服务的标志。重要的是要知道过程何时超出正常的自然变化，因为它可以指示需要解决的问题。控制图将“特殊原因”变化与可接受的自然变化区分开来。
11、FMEA和FTA分析
故障模式与影响分析（FMEA）和故障树分析（FTA）作为汽车行业质量管理领域的核心质量工具，可谓是使用非常广泛。通过FMEA和FTA分析，找出了影响产品质量和可靠性的各种潜在的质量问题和故障模式及其原因，经采取设计和工艺的纠正措施，提高了产品的质量和抗各种干扰的能力。
12、Kano模型
日本质量专家Kano把质量依照顾客的感受及满足顾客需求的程度分成三种质量：理所当然质量、期望质量和魅力质量。
A.理所当然质量：当其特性不充足时，顾客很不满意；当其特性充足时，无所谓满意不满意，顾客充其量是满意。
B.期望质量：也有称为一元质量，当其特性不充足时，顾客很不满意，充足时，顾客就满意。越不充足越不满意，越充足越满意。
C.魅力质量：当其特性不充足时，并且是无关紧要的特性，则顾客无所谓，当其特性充足时，顾客就十分满意。
13、POKA-YOKE
POKA-YOKE意为“防差错系统”。
日本的质量管理专家、著名的丰田生产体系创建人新江滋生先生根据其长期从事现场质量改进的丰富经验，首创了POKA-YOKE的概念，并将其发展成为用以获得零缺陷，最终免除质量检验的工具。
14、质量功能展开（QFD）
质量功能展开是把顾客或市场的要求转化为设计要求、零部件特性、工艺要求、生产要求的多层次演绎分析方法，它体现了以市场为导向，以顾客要求为产品开发唯一依据的指导思想。
15、工作说明（SOW）
工作说明是合同的附件之一，具有与合同正文同等的法律效力。
工作说明详细规定了合同双方在合同期内应完成的工作，如方案论证、设计、分析、试验、质量控制，可靠性、维修性、保障性、标准化、计量保证等；应向对方提供的项目，如接口控制文件、硬件、计算机软件、技术报告、图纸、资料，以及何时进行何种评审等，因此，工作说明以契约性文件的形式进一步明确了顾客的要求和承制方为实现顾客要求必须开展的工作，它使产品的管理和质量保证建立在法律依据之上，成为合同甲方（顾客）对乙方（承制单位）进行质量监控的有力工具。
16、工作分解结构（WBS）
工作分解结构是对武器装备项目在研制和生产过程中应完成的工作自上而下逐级分解所形成的一个层次体系。
该层次体系以要研制和生产的产品为中心，由产品项目、服务项目和资料项目组成。
17、并行工程
并行工程是对于产品和其有关的过程进行并行设计的一种系统的综合方法，它要求研制者从一开始就考虑整个产品寿命周期中的全部要素，包括质量、成本、进度及顾客需求。
18、参数设计
参数设计在系统设计之后进行。
参数设计的基本思想是通过选择系统中所有参数的最佳水平组合，从而尽量减少外部、内部和产品间三种干扰的影响，使所设计的产品质量特性波动小，稳定性好。
张驰咨询认为有流程的地方就有六西格玛的身影。在制造行业，人们总是聚焦于优化产品的质量；而在服务行业，人们则是聚焦于客户关系。六西格玛对企业的用途总结如下：（减少成本、提高生产率、增加市场份额、保留顾客、缩短周期时间、减少缺陷、改变企业文化、改进产品/服务、提升企业综合竞争力等）
张驰咨询提供六西格玛公开课与项目辅导（六西格玛，精益六西格玛 、六西格玛设计、精益生产）
六西格玛主要有哪些工具?
答：3、柏拉图（Pareto Chart）4、因果图（鱼骨图）5、因果矩阵（Cause-Effect Matrix）6、航次模式及影响分析（FMEA）7、测量系统分析（MSA）8、过程能力分析（西格玛水平）9、图表分析 10、假设检验 11、回归分析 12、试验设计（DOE）13、统计过程控制（SPC）...
六西格玛有什么工具,手法,和方法论?
答：5、矢线图 矢线图即网络分析技术，是以工序之间相互联系的网络图和较为简单的计算方法来反映整个工程或任务的全貌，指出对全局有影响的关键工序和关键路线，从而做出切合实际的统筹安排。6、PDPC法 PDPC法是英文原名ProcessDecision Program Chart的缩写，中文称之为过程决策程序图法。所谓PDPC法是指为实现...
精益六西格玛工具有哪些?
答：SIPOC、VOC、因果矩阵、数据收集计划、帕累托图、散点图、鱼骨图、回归分析、假设检验、项目管理、统计过程控制、可视化管理,这些都是精益六西格玛工具中的重要工具。下面将为您一一介绍。SIPOCSIPOC是一个图表,为理解流程所需的问题提供了直观的答案。生成的图与创建此图所涉及的步骤以及团队成员参与方案生成和头脑...
六西格玛培训DMAIC各阶段常用的工具有哪些?
答：六西格玛培训DMAIC各阶段常用的工具 一、定义阶段（项目启动）1) 头脑风暴；2) 亲和图；3) 树图；4) 流程图；5) SIPOC模型；6) SWOT分析法；7) 质量功能展开（QFD）；8) 平衡计分卡；9) 力场图；10) PDCA分析；11) 因果图；12) 客户之声（VOC）分析；13) KANO模型；14) SOW分析；15) ...
六西格玛有哪些具体实施工具?
答：六西格玛工具之1——顾客满意度评估\x0d\x0aISO9000：2000系列标准要求企业对顾客有关组织是否已满足其要求的感受的信息进行测量和监视。与顾客有关的信息可包括：对顾客和使用者的调查，有关产品方面的反馈，顾客要求和顾客抱怨，合同信息，市场需求，服务提供数据和竞争方面的信息等。\x0d\x0a\x0...
六西格玛工具有哪些
答：六西格玛工具包括：流程图、测量系统分析、优先矩阵、失败模式与影响分析、矩阵图等。流程图是一种用于描述过程或系统的工具，帮助团队理解现有流程并确定改进的机会。通过流程图，团队可以直观地看到流程中的每一个步骤，包括输入、输出以及各个步骤之间的关系。这对于识别和优化流程中的瓶颈和浪费非常有帮助...
在六西格玛管理的分析阶段有哪些比较常用的工具?
答：FMEA和FTA可以应用于过程(工艺)分析和质量问题的分析。质量是一个内涵很广的概念，可靠性是其中一个方面。2、Kano模型 日本质量专家Kano把质量依照顾客的感受及满足顾客需求的程度分成三种质量：理所当然质量、期望质量和魅力质量。3、POKA-YOKE 意为“防差错系统”。日本的质量管理专家、著名的丰田生产...
六西格玛工具都有哪些?
答：Z西格玛水平：描述过程满足顾客要求能力的参数。 Zst （Z Short Term） 短期西格玛水平/过程短期能力。 Zlt （Z Long Term） 长期西格玛水平/过程长期业绩。 六西格玛的工具箱十分丰富，有助于人们做出更好的决定，解决问题和管理变革。但需要注意的是，千万不要把六西格玛和工具混为一谈。使用...
六西格玛六大工具
答：六西格玛设计的主要设计工具如下：1.质量功能展开；2.系统设计；3.参数设计；4.容差设计；5.FMEA分析；6.面向X的设计 1.质量功能展开：质量功能展开是实施六西格玛设计必须应用的最重要的方法之一。为了保证设计目标值与顾客的要求完全一致，质量特性的规格限满足顾客的需求。2.系统设计：系统设计（system...
六西格玛和TS16949五大工具分别是什么?
答：一、六西格玛五大工具：1、COPQ（Cost Of Poor Quality）不良质量成本损失：由于缺陷或不良质量造成的成本损失。2、CTQ（Critical to Quality）关键质量特性：满足关键的顾客要求或过程要求的产品或过 程特性。3、 DOE（Design of Experiment）试验设计：析因实验和相应的改进方法。4、 FMEA（Failure Mode ...
