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                       4sigma 零PPM规律与6sigma 3.4PPM

        精益质量不是概念和文字游戏,不是什么精益生产+六西格玛之类的精益六西格玛。精益质量
    与六西格玛理论基础完全不同,例如质量培训专家金舟军的“4sigma零PPM规律”与6sigma 3.4
    PPM的不同。
                           精益质量 4sigma 零PPM规律
        制造过程的输出主要是由少数的可控因子决定,真实制造过程变差则是受有限的不可控因子影
    响,所以稳定的制造过程输出的任何产品特性只是近似的正态分布,产品特性变差100%落入+4sigma
    至-4sigma范围内。精益质量认为:保持制造过程的稳定,使制造过程精度达到4sigma, 产品不合格
    PPM即可为零。
        “4sigma零PPM规律”为追求产品不合格PPM即可为零目标指明了两个方向:
        • 对系统采取措施用来消除变差的普通原因保持过程精度4sigma水平;
        • 采取SPC、防错和设备维护等局部措施保持制造过程的稳定。

      
                             六西格玛管理 6sigma 3.4PPM
         6SIGMA管理,最早由摩托罗拉(Motorola)提出,"在1992年实现6SIGMA"。后来由于通用电
     气(GE)的积极推行,并取得市场价值第一的卓越业绩,使6SIGMA管理的理论逐渐完善,并且应
     用实践不断推广。σ(SIGMA)一个反映数据特征的希腊字母,已从单纯的含义标准差,被赋于更
     新的内容。6SIGMA质量意味着差错率为百万分3.4(即3.4ppm)。从统计意义上讲,一个过程具有
     6σ(SIGMA)能力意味着过程平均值与其规格上下限线的距离为6倍标准差,此时过程波动减小,
     每100万仅有3.4落入规格限以外。因此,作为一种衡量标准,σ的数量越多,质量就越好。

       
                                  六西格玛管理的不足
         1.稳定的制造过程输出的任何产品特性只是近似的正态分布,根据正态分布计算6sigma有3.4
           PPM纯属纸上谈兵,与产品特性实际分布相去甚远。
         2.根据中心极限定理,稳定的制造过程输出长期数据的中心(均值)比短期的更加趋近目标值,
           把一个向目标值控制造过程长期数据的中心(均值)当成1.5σ漂移完全为能够算出3.4PPM
           而牵强附会。




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