新益為5S咨詢公司概述：對基本任務而言，精益質量管理支持工具重點是直方圖和控制圖，相關理論是統計過程控制，即SPC；對第二層任務而言，在前面工具基礎上，重點是6西格瑪管理理論和方法。

精益質量管理

1、直方圖簡介

直方圖是將質量數據按順序分成若千間隔相等的組，以組距為底邊，以落入各組的數據頻數為依據，按比例構成的若干矩形條排列的圖。

直方圖的典型作用包括：觀察與判斷產品質量特性分布狀況：通過直方圖形狀，判斷生產過程是否正常，判斷工序是否穩(wěn)定，并找出產生異常的原因計算工序能力，估算生產過程不合格品率。

在生產過程是否正常的判斷上，通過直方圖的典型形狀就可判斷。直方圖典型形狀包括正常型、偏向型、雙峰型、鋸齒型、平頂型和孤島型。通過已總結出的不同形狀常見質量原因，這為迅速發(fā)現和解決質量問題提供了重要途徑。

對正常型直方圖再進一步與公差限的結合，可直觀快速的判斷工序能力和質量狀況，直觀發(fā)現工序異常。如典型圖形有：理想型、偏心型、無富余型、富余型、能力不足型。

2、控制圖簡介

控制圖是畫有控制界限對生產過程中產品質量進行控制的一種圖?？刂茍D是直方圖的一種變形，其將直方圖順向轉90度再反轉，再繪制中心線和上下控制限。中心線為樣本某統計量的均值，上下控制限分別為均值基礎上的正負三倍標準差。

當生產中不存在系統誤差時，產品質量特性（總體）服從正態(tài)分布，樣品值出現在均值加減3σ范圍內的概率為0.9973。根據相關統計定理，如果生產處于受控狀態(tài)，則認為樣品值一定落在此3σ范圍內。

控制圖較直方圖最大的特點是引入了時間序列或樣本序列，通過觀察樣本點相關統計值是否在控制限內以判斷過程是否受控，通過觀察樣本點排列是否隨機從而及時發(fā)現異常。控制圖較直方圖在質量預防和過程控制能力方面大為改進。

控制圖的主要用途有：分析判斷生產過程是否穩(wěn)定：及時發(fā)現生產中異常情況，預防不合格品產生;檢查生產設備和工藝裝備的精度是否滿足生產要求：對產品進行質量評定。

3、六西格瑪管理簡介

在6西格瑪管理中，通常使用西格瑪水平Z作為滿足顧客要求程度的質量水平度量。西格瑪水平是綜合了標準差與公差限的計算值，公式為Z=（USL一LSL）/2σ，即顧客要求的公差限除以兩倍標準差。由于顧客要求是不斷提高的，即公式中分子所代表的公差將不斷減少，要求標準差應不斷降低，以適應顧客要求提高企業(yè)質量競爭力。

達到6西格瑪水平是指Z等于6.用正態(tài)分布來解釋，就是在正態(tài)分布單側從均值到公差上限或下限范圍內可容納6個標準差：傳統控制圖理論則是單側3個標準差，不合格率控制在0.27%水平。6西格瑪管理對控制圖3倍控制限進行了徹底突破，將西格瑪水平指標由3提高到6。我們應認識到，以3西格瑪水平為標準的控制圖及統計過程控制SPC理論和方法，在實際中仍是有效的。隨著西格瑪水平的提高，3倍標準差的控制限區(qū)間得到不斷壓縮，通過控制圖仍能有效發(fā)現質量異常。

Z還有另一種表達形式用百萬分之缺陷率（ppm）來表示。一個服從正態(tài)分布的過程，其超出規(guī)范限的缺陷百分比與西格瑪水平是一對應的。根據這個規(guī)律，我們可以通過測量缺陷的比率，估算過程的西格瑪水平Z，并以此考察過程滿足顧客要求的能力。

當分布中心無漂移時，即樣本均值與分布中心重合時，3西格瑪水平對應的不合格率為0.27%，即2700ppm;6西格瑪水平對應的不合格率為十億分之二，即0.0024ppm。分布中心無漂移為理想狀態(tài)。當分布中心上下漂移1.5σ時，3西格瑪水平對應的不合格率為66807ppm;4西格瑪水平為6210ppm;5西格瑪水平為233ppm;6西格瑪水平為3.4ppm。GE采取了上下漂移1.5σ來設定西格瑪標準，6西格瑪水平為3.4ppm。這成為6西格瑪管理的默認標準。

在企業(yè)追求由3西格瑪向6西格瑪的過程中，每提高1個西格瑪水平，質量水平均呈數十倍的改善。據研究，對一個3西格瑪水平的企業(yè)來說，提高一個西格瑪水平可獲得下述收益：利潤率增長20%、產出能力提高12%一18%、減少勞動力12%、資本投入減少10%一30%。