大家好 這一講是一些 額外內容我想再講一下
正態(tài)分布 然后我要講一下它在
商業(yè)實踐中的情況 這和被稱為六西格瑪?shù)馁|量控制相關
六西格瑪是在摩托羅拉發(fā)展起來的過程有很長時間了
幾十年以前 它的目的是讓生產(chǎn)流程更好預測
從而使我們犯更少的質量錯誤為了理解我們要講的內容
讓我們先回顧一下什么是西格瑪然后我們再來解釋什么是六個西格瑪
記得我們有一個正態(tài)分布我們有一個平均值
有這些標準差 這些西格瑪一個標準差
兩個標準差 等等還有 在68%的情況下
結果將落在一個標準差內95%的情況下
結果位于兩個標準差之間那么 有多大可能 結果會在六個標準差之間？
如果我到這里 六個標準差
我想大概要更那邊結果處在其間的頻率有多高趁蕊？
答案是 我掉出這個區(qū)間的可能性是百萬分之3.4
這意味著 幾乎沒有辦法讓我
處于六個西格瑪之外 六個西格瑪太大或者六個西格瑪太小
那就是核心概念我要用一個例子來解釋這個概念
然后把它放在生產(chǎn)中了解它如何運用在生產(chǎn)中
我們來看個例子 回到雜貨店上來假設我有一家雜貨店
賣香蕉 平均說來我每天能賣500跟香蕉
我保存了數(shù)據(jù) 它是一個正態(tài)分布 標準差是10
我想要的情況是 如果我具有任何
六個西格瑪之內的數(shù)據(jù)香蕉就不會缺貨
這很好解決 因為西格瑪?shù)扔?0那就意味著
六個西格瑪就是60 如果我想要處在六個西格瑪內的任何地方
就沒問題 我要做的就是手頭保證有560磅的香蕉
這樣的話即使我遇到4個西格瑪?shù)氖录?個西格瑪?shù)氖录?br>
5.8個西格瑪?shù)氖录?我還是可以應付過來我的香蕉都不會缺貨 所以
就是這個意思 對吧？你想要的情況是即使你遇到六個西格瑪?shù)氖录?br>
一切還是沒問題 那么我們來看看這怎么運用到生產(chǎn) 假設我
制造某個金屬零件 這個金屬零件的尺寸在500-560毫米之間 這是我的
范圍 在此范圍內的零件都合格 但是如果超過這個范圍
這個零件就不能用 我可能是制造電話的 我也可能是制造汽車門的
不管是什么吧 現(xiàn)在假設造成生產(chǎn)出來的門比我們想要的
要厚一點或者薄一點的是大量隨機事件
疊加而成的 我有一個正態(tài)分布我應該能夠
制定我的的生產(chǎn)流程 以使我得到平均值正好落在中間
所以我們得到530 它處在中心現(xiàn)在我希望出現(xiàn)的情況是
即使我有六個西格瑪?shù)臉藴什钊匀粵]有問題
這也不是很難解決我們可以這樣 這是我的分布
530是平均值 并且是一條鐘形曲線我畫的不是很標準的鐘形曲線
我希望在六個西格瑪之內的情況
都沒問題 那么 560到500就得是我的六個西格瑪?shù)姆秶?所以這邊
是加六個西格瑪 那邊是減六個西格瑪六個西格瑪是平均值加30
這邊是560減去530等于30 這說明我只需要六個
西格瑪?shù)扔?0 如果六個西格瑪?shù)扔?0那意味著一個西格瑪?shù)扔?
這是什么意思呢？這說明如果我運營這個公司 如果我制造這些
金屬零件 我希望我的標準差
我記錄零件的標準差時我想要盡我所能
讓它降低到5 而如果我能使它降到5那么如果發(fā)生小于6個
西格瑪?shù)氖录?我生產(chǎn)的零件仍然能用我要怎么讓標準差降到5呢暴心？這并不
簡單 你需要持續(xù)地改進質量 所以說真正的
管理實踐并不只是計算標準差然后找出什么是
六個西格瑪 而是需要做很多非常艱巨的工作來使得西格瑪
降到5 有可能一開始你的西格瑪是30
或者20之類的通過不斷改進
你把你的西格瑪降下來 降到足夠小 這樣 即使一些
非常糟糕的事情發(fā)生了 流程也仍然能運作零件也仍然能用 而你也不必
做大量的召回這就是六個西格瑪思維
六個西格瑪就是告訴我們 我們可以使用這個概念 這個關于
正態(tài)分布和它的標準差的模型來指導我們如何運作
生產(chǎn)流程 那樣我們就能發(fā)現(xiàn)原來我們正在犯
大量的錯誤 如果我們犯這種水平的錯誤 我們就會經(jīng)常生產(chǎn)出
不合格的零件 然而 如果我們能夠降低差值 通過減少差值
流程就幾乎能一直正常運作我們生產(chǎn)的零件就能適用于任何
它們應該適用的部件中 那么至少這又是一個例子 告訴我們如何
使用這些集合體這些技術仗岸、工具
并且使用的方式是我們最初怎么也不會想到的謝謝大家
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