工业企业六西格玛数据分析技术应用规范.docx

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T/CICXXXX—XXXX工业企业六西格玛数据分析技术应用规范

1范围

本文件规定了工业企业应用六西格玛数据分析技术的通用系统框架、管理制度和流程、知识培训体系、实施阶段步骤与重点工具。

本文件适用于应用六西格玛数据分析技术的各类型工业企业及其他类型的企业和组织。

2规范性引用文件

下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其必威体育精装版版本（包括所有的修改单）适用于本文件。

GB/T3358.1统计学词汇及符号第1部分：一般统计术语与用于概率的术语

GB/T3358.2统计学词汇及符号第2部分：应用统计

GB/T3358.3统计学词汇及符号第3部分：实验设计

GB/T4091常规控制图

GB/T6379.1测量方法与结果的准确度(正确度与精密度)第1部分总则与定义

GB/T6379.2测量方法与结果的准确度第2部分确定标准测量方法重复性与再现性的基本方法GB/T19000质量管理体系基础和术语

GB/T19580卓越绩效评价准则

GB/T36077六西格玛管理评价准则

3术语和定义

GB/T19000和GB/T19580界定的术语和定义，以及下列术语和定义适用于本文件。

3.1

数据Data

数据是可感知或可想象到的任何事物的事实，是对客观事物的逻辑归纳或观察的结果，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。

注：数据可以是连续的值(例如1.7,2.2,3.5,4.7,5.8,6.5),也可以是离散的值（例如合格、不合格）。

3.2

统计分析statisticalanalysis

统计分析是指根据分析或研究的目的,运用统计学的方法,以数据为依据,结合实际情况,对客观事物进行科学的分析,揭示其本质和规律,并提出解决问题的方法的一种活动。

3.3

正态分布normaldistribution

正态分布是一种统计学上的概率分布，也被称为高斯分布或钟形曲线。正态分布是由两个参数平均值μ和标准差σ来决定曲线位置和形状的连续型随机变量的分布。

3.4

均值mean

统计学里面的均值通常是指算术平均数，是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。总体的均值用希腊字母μ来表示。

3.5

变异variation

变异是指一组数据中每个单值与均值之间的差异，也称为波动。

3.6

西格玛sigma

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T/CICXXXX—XXXX

西格玛在数理统计中表示“标准差”。它是总体各单值与其均值的离差平方和的算术平均数的平方根。西格玛用希腊字母σ表示，是一个衡量数据离散程度或变异大小的指标。

3.7

百万分之不良数defectivepartspermillion；DPPM

每百万单位数量产品中的不良品个数。

3.8

百万机会的缺陷数defectspermillionopportunities；DPMO

每百万个缺陷机会中的缺陷数量。

3.9

西格玛水平sigmalevel

一种衡量过程能力的指标，指的是在产品的半个规格限范围内能够放下的西格玛的个数。

3.10

六西格玛sixsigma

六西格玛可以从三个层面来定义：

1)衡量指标：六西格玛最早是一个被定义为一个衡量过程能力好坏的指标，这个指标的名称叫西格玛水平(3.8),因为在均值漂移了1.5σ之后，六西格玛水平对应的缺陷率是百万分之3.4(DPMO或DPPM)，缺陷率已经非常低，所以六西格玛水平是企业追求的目标。

2)解决问题的方法论：六西格玛是一种已被实践证实有效的，通过应用统计分析的方法来消除或显著地削减商业和制造业流程中的变异，从而减少缺陷或不良品的方法论。方法论分为两部分，一部分是DMAIC路径，另一部分是相应的工具。

3)经营哲学：六西格玛是企业战略落地和变革成功的有效保障，是企业内部一种共同使用的语言。

注：六西格玛采用的是DMAIC路径，即定义(Define)、测量(Measure)、分析(Analyze)、改善(Improve)和控制(Control)五个阶段。

3.11

六西格玛设计designforsixsigma;DFSS

六西格玛设计是系统地将逻辑化的结构化方法、统计方法和优化方法应用于产品或是服务的设计开发过程，从而从源头上保证产品质量的稳健性，降低产品的开发周期和设计成本的一系列方法和工具。

注：六西格玛设计的方法包含但不限于以下路径：

.DMADV路径，即定义(Define)、测量(Measure)、分析(Analyze)、设计(Design)和