上海
◆一把尺子：σ 量的是波动
σ 是标准差，用来描述过程的特性值相对均值的偏离程度。教材的说法很直白：σ 越大，过程波动越大，出错的机会越大。
水平 直通率 每百万机会缺陷数 3σ 93.32% 66,811 4σ 99.379% 6,210 5σ 99.9767% 2336σ99.99966%3.4
这个差距用读书来比喻更直观：3σ 是一本书每页 1.5 个错字；4σ 是 30 页 1 个；5σ 是一整本字典 1 个；6σ 是一座小型图书馆里 1 个。
99%
单位时间
20,000 件信分错
3.4 ppm
同样时间
7 件信分错
99% 听着够好了。可教材那组对照很扎眼：99% 对应的是每天喝 15 分钟脏水、每周 5,000 件手术事故、每天 2 到 3 次航空事故。所以六西格玛不谈“合格率”，谈“每百万次机会里错几次”。
一笔账：隐藏的成本是可见的四五倍
教材把质量损失费用（COPQ）分成两层：检查、废弃、返工、保修这些看得见的，占销售收入 4% 到 6%；销售机会流失、交付延迟、库存过多、周期过长这些看不见的，占 20% 到 30%。
管理层看到的通常是上面那一层，所以改善预算永远不够——因为账本只记了一半。
一道门槛：不是所有问题都该立项目
教材给了项目成立的三个条件，缺一条就别急着开：
显著差异
表现确实不好
不是情绪判断
原因不明
查不清为什么
才需要分析
方案未知
现成办法能解决
就不必上项目
三条同时成立，才是六西格玛项目；只满足一条，多半是日常改善或 QC 小组的活。选项目的原则另有三条：客户感受、主要业绩指标、与竞争对手的差距。
两条路径，中间隔着三道墙
改进现有流程走 DMAIC：定义、测量、分析、改进、控制。设计新产品或新流程走 DMADV：定义、测量、分析、设计、验证。
3σ 墙
现场改善
4σ 墙
DMAIC 流程优化
5σ 墙
DMADV 设计改进
道理在这儿：靠现场改善，做到 3σ 上下就顶住了；再往上要靠流程优化；要摸到 6σ，得回到设计。教材那句“缺陷消除的成本随发现位置急剧上升”，说的是同一件事。
三个工具，三个容易踩的坑
FMEA
严重度 × 频度 × 探测度得 RPN。教材第 94 页点了一个陷阱：A（8·4·3）和 B（4·8·3）算出来都是 96，但一个是后果重、一个是发生多，风险根本不是一回事。所以 RPN 相同的项，还要看严重度权重。
FTA
故障树与 FMEA 的分析顺序相反——从系统到部件再到元器件，自上而下。定性分析求最小割集，本例是 {E1}、{E2,E4}、{E3,E4}；单事件的割集说明系统有一处单点，设计上要先补。
卡方检验
4 台车床比不良率，算出来 P 值 0.355，大于 0.05，结论是“没有明显差异”。这一页的价值在于：它证伪了一个大家都以为的差异。铣床那个案例反过来，P 小于 0.05 之后，还要靠 2 号机的卡方值定位到具体哪台。
129 页《六西格玛管理常用工具》
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你们报给老板的合格率，是直通率，还是每百万机会缺陷数？
END SIX SIGMA
本文为质量管理工具分享，数据与案例引自通用六西格玛教材，口径以企业实际与顾客要求为准；不含认证或审核结论。
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