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18个常用六西格玛统计工具介绍 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 RR 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