σ是
希腊字母,英文表达sigma,汉语译音为“西格玛”。术语σ用来描述任一过程参数的
平均值的分布或
离散程度。
对商务或制造过程而言,σ值可以
测量过程完成
无缺陷作业的能力,是指示过程作业状况良好程度的
标尺。σ值越低,则过程状况越好。换言之,σ值指示了缺陷发生的频度,σ值越低,过程
不良品率越低。当σ值降低时,不良品率降低、
品质成本降低,过程周期时间缩短,
客户满意度提高。当制造过程平均值与其规定的规格上下限之间的距离为6倍
标准差时,即
6σ的品质,表示“每百万单位只有3.4个不良率”,品质长期达标率为99.99966%。相对而言,当过程平均值与其规定的规格上下限之间的距离为3倍标准差时,即3σ品质,表示“每百万单位有66807个不良品’,合格率为93.32%。
在物理上,
表面张力(σ)(sigma):是指使液体表面分子向内收缩至最小面积的这种力。
对于平均和稳定,必须有一个特定的数学值来量化其稳定与否。σ就是用来量化稳定和不稳定程度的特定数学值,它本身原是统计学
中误差分析的一个概念。在这里,被借用来标示质量的水平了。 应用于企业管理中时,σ代表的是
标准偏差,σ值越小则其标示的质量水平也越稳定;反之,σ值越大,它所标示的质量水平就越不稳定。公司需要流程稳定,就应竭尽最大限度地努力把σ值变小。从统计学来说,σ值是流程的一种衡量方法,σ值的具体计算会在今后
绿带和黑带课程里讲解。 每一个结果都是由一个流程所产生的。流程在不停地重复运作,但是流程的输出都会有些微小的差异,这些差异就叫波动。控制这些输出的差异,使之在一个合理的范围内变化,只有这样才能保证产品的质量。 波动也叫离散的程度。作为差异分散和集中的程度,波动是衡量流程好坏的一种标准尺度。过去都使用平均值来衡量流程的好坏,在此基础上加上σ来衡量离散和集中的程度。这样就能更较理想和全面地评价流程。
在
HPLC中,σ指
标准偏差,在色谱正态分布曲线x=±1时(拐点)的峰宽之半。正常
峰宽的拐点在峰高的0.607倍处。标准偏差的大小说明组分在流出
色谱柱过程中的分散程度。σ小,分散程度小、极点浓度高、峰形瘦、
柱效高;反之,σ大,峰形胖、柱效低。
六西格玛(Six Sigma)是在九十年代中期开始被GE从一种
全面质量管理方法演变成为一个高度有效的企业流程设计、改善和优化的技术,并提供了一系列同等地适用于设计、生产和服务的新产品
开发工具。继而与GE的
全球化、服务化、电子商务等战略齐头并进,成为全世界上追求管理卓越性的企业最为重要的战略举措。六西格玛逐步发展成为以顾客为主体来确定
企业战略目标和
产品开发设计的
标尺,追求持续进步的一种
管理哲学。
20世纪90年代发展起来的
6σ(西格玛)管理是在总结了
全面质量管理的成功经验,提炼了其中
流程管理技巧的精华和最行之有效的方法,成为一种提高企业业绩与竞争力的
管理模式。该管理法在
摩托罗拉、通用、
戴尔、
惠普、
西门子、
索尼、
东芝行众多
跨国企业的
实践证明是卓有成效的。为此,国内一些部门和机构在国内企业大力推6σ管理工作,引导企业开展6σ管理。例:通常
工序能力中6σ的概率为99.73%。
源于摩托罗拉的6 sigma系统成为质量管理学发展的里程碑之一。6 sigma系统由针对制造环节的改进逐步扩大到对几乎所有商业流程的再造,从家电Whirlpool,GE,
LG,电脑
Dell,物流
DHL,化工
Dow Chemical,DuPont,制药
Agilent,GSK,通信
Vodafone,Korea Tel,金融BoA,Merrill Lynch,HSBC,到美国陆海空三军,都引进6 sigma系统。