优思学院｜六西格玛质量管理的工具、方法和手段

质量管理涉及多种技术不同的手段，包括了理性分析的和数据分析的工具，绝大部分工具都可以在六西格玛绿带和黑带知识领域中找到，因此，质量人应该学好六西格玛。以下，我们列举一些常见的技术手段。

六西格玛项目方法（DMAIC）

DMAIC方法是六西格玛项目的核心过程，也可说是一套强大的思维模式。或者，你可能听说过这个术语，但它到底是什么呢？

首先，DMAIC代表着该方法的五个步骤：定义（Define），测量（Measure），分析（Analyze），改进（Improve），和控制（Control）。

定义阶段

项目团队开始创建团队章程，确定团队成员，并选择要改进的流程。此阶段的目标是明确项目的目标，并确定关键质量特性（CTQs），以帮助测量问题对客户的影响。当团队创建包含流程输入和输出的流程图时，表示此阶段已经完成。

测量阶段

该阶段包括创建和执行可靠且显著的数据收集计划。通过数据收集，我们可以了解流程的表现情况，并帮助确定导致问题的主要原因 - 方差。在此之后，项目团队的努力将集中在消除或尽可能减少方差上。

分析阶段

一旦过程绩效被量化，DMAIC的“分析”阶段就有助于确定问题可能的原因。通过使用子流程图和工具如ANOVA和回归分析，团队可以识别出流程中的问题，并将其缩小到根本原因。在这个阶段，团队能够量化解决问题的财务效益。

改进阶段

一旦问题的根本原因被揭示出来，此阶段将着眼于找到问题的永久解决方案。这个阶段是项目团队发挥创造力，找到长期流程问题答案的地方。然后，团队会在试点计划中测试所提议的解决方案，以测试其有效性和财务可行性。

控制阶段

在这个阶段，项目团队记录了他们所创造的新解决方案，并将其传递给流程所有者。然后，根据制定的时间表和关键里程碑，团队开始实施解决方案。一旦解决方案得到实施，团队将在数月内监测其表现，如果符合预期绩效，则将其移交给流程所有者进行维护和控制。

DMAIC是一种系统性、客观和基于事实的问题解决系统。六西格玛DMAIC方法论的步骤使流程改进对于那些刚刚开始接触它的人来说也变得可达和可学习。

统计分析工具

六西格玛方法倚重于数据驱动的决策和分析。因此，使用各种统计分析工具可以帮助企业了解过程中的变异性，识别潜在的质量问题，并找到解决问题的方案。常用的统计分析工具包括直方图、散点图、回归分析、方差分析等。

1. 描述性统计工具

描述性统计工具主要是对样本的数据统计特征展开分析，包含样平均值、中位数、众数、方差、极差、标准差和斜扭性、偏度、峰度等特征量展开分析，并给出样本的统计条形图，进行概率分布拟合等。六西格玛绿带和黑带学生通常要学习不同的概率分布，例如：正态分布、二项分布等。

2. 相关性和回归分析工具

相关性和回归分析工具主要是研究一个变量Y与其它若干变量X之间相关关系的一种数学工具，它是在一组实验或观测数据的基础上。找寻被随机性掩盖了的变量之间的依存关系。

粗略地讲，可以看作用一种确定的函数关系去类似替代比较复杂的相关关系，这个函数被称作重归函数，在实际问题中被称作经验公式。

回归分析所研究的主要问题就是如何利用变量X，Y的观察值(样本)，对重归函数进行统计推断，包含对它进行估计及检测与它相关的假设等。

3. 假设检验

假设检验（hypothesis testing）是推论统计中用于检验统计假设的一种方法。而“统计假设”是可通过观察一组随机变量的模型进行检验的科学假说。一旦能估计未知参数，就会希望根据结果对未知的真正参数值做出适当的推论。在六西格玛项目过程中，我们可以通过假设检验，来知道不同的原因（X）是否和結果（Y）有所关联。

一张包含零假设与备择假设两个曲线的示意图，两正态分布有不同的期望值与相同的方差。

六西格玛绿带和黑带学生通常要学习不同程度的假设检验包括：t检验，Z检验，卡方检验，F检验等等。