与大家分享---6西格玛管理中常用的度量指标(续)

如果度量条件允许的话，应尽量使用连续型数据并根据这些测量数据与顾客要求目标值的偏离程度作为过程满足顾客要求的能力的度量指标:
常用术语:
CTQ(Critical To Quality)------关键质量特性
平均值Xbar: 是描述计量值质量特性分配中心位置的样本统计量
标准差S: 描述计量值质量特性分布分散程度的样本统计量,标准差越大分布越分散,标准差越小,分布越集中.
西格玛小平Z,是描述过程满足顾客要求的能力参数,描述过程输出与顾客要求目标值的接近程度.
通过对过程输出的准确测量，可以获得连续型的测量数据。根据这些数据，可以计算出过程输出的平均值和标准差，用这两个参数可以计算过程的西格玛水平，表示过程满足顾客要求目标值的能力。计算公式是：
Zpu = USL- Xbar / S
Zpl = Xbar-LSL /S
Z = Min( Zpu, Zpl)

注：式中min表示取Zpu和Zpl两者中小的。

比如：某顾客对某产品的性能十分关注，要求该性能为Y=10±0.01。供应商A提供的10个产品的测量数据为：10.009、10.005、9.992、9.999、10.008、10.007、9.997、9.999、10.009、9.995。供应商B提供的10个产品的测量数据为：10.002、10.003、9.998、9.999、10.001、10.003、9.999、9.999、10.002、9.998。那么，谁更能满足顾客要求呢？根据这些数据，我们可以分别计算出它们的平均值和标准差。供应商A的平均值为10.002，标准差为0.00632。供应商B的平均值为10.0003，标准差为0.00211。将这些数据以及顾客要求代入上面的Z计算公式，可得供应商A的西格玛水平为1.27，供应商B的西格玛水平为4.60。也就是说，供应商B的产品更接近于顾客要求的目标值（此例中，顾客要求的目标值为10），因此供应商B满足顾客要求的能力远高于供应商A。

又比如：某顾客采取无仓储管理（JIT），要求供应商A提供产品的交付期为下定单后第30天，早于30天的话，供应商A自己负责保管，每天需付额外保管费，但最多可保管7天。下面是供应商A的10批产品交付时间的统计数据：29、27、25、24、29、26、23、25、30、24（天）。那么，该供应商交付过程的西格玛水平是多少呢？根据交付时间的统计数据，

我们可以计算出该过程的平均值等于26.2，标准差S=2.44。该过程的规范限LSL=23。将这些数据代入公式，可得Z=（26.2-23）/2.44=1.37。也就是说该过程的西格玛水平仅为1.37。观察这些交付时间的统计数据，虽然没有早于23天或迟于30天的。但是，因为它们相对于顾客要求的目标值来说比较分散，因此过程的西格玛水平并不高。西格玛水平低意味着过程满足顾客要求的能力低，意味着质量、成本和周期的损失。

上面我们介绍了用于业绩度量的三大类指标：基于合格／不合格（计数型数据）的FTY/RTY度量指标；基于缺陷数据（计点型数据）的DPU/DPMO度量指标；基于平均值／标准差（连续型数据）的Z（西格玛水平）。它们基本覆盖了对产品、服务、商务、管理等所有类型过程的度量。为了将这三类度量指标统一起来，在6西格玛管理中常常将FTY/RTY，或DPU/DPMO折算为近似的Z（西格玛水平）。在折算过程中采用了将FTY/RTY或DPU/DPMO转换为标准正态分布中对应的概率，并根据概率分布找出对应的Z.

我们不重视我们不度量的东西，我们对不度量的东西不能有所作为。我们需要用用顾客满意的方式，用提高竞争力和追求卓越的方法度量我们的产品、服务、商务、管理，为提高竞争力揭示出广泛的业绩改进空间。