六西格玛和精益生产

《六西格玛和精益生产》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、六西格玛和精益生产的联系和优缺点六西格玛,精益生产六西格玛是一项以数据为基础，追求几乎完美的质量管理方法。西格玛是一个希腊字母σ的中文译音，统计学用来表示标准偏差，即数据的分散程度。对连续可计量的质量特性：用"σ"度量质量特性总体上对目标值的偏离程度。几个西格玛是一种表示品质的统计尺度。任何一个工作程序或工艺过程都可用几个西格玛表示。六个西格玛可解释为每一百万个机会中有3.4个出错的机会，即合格率是99.99966％。而三个西格玛的合格率只有93.32％。六个西格玛的管理方法重点是将所有的工作作为

2、一种流程，采用量化的方法分析流程中影响质量的因素，找出最关键的因素加以改进从而达到更高的客户满意度。六西格玛（SixSigma）是在九十年代中期开始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。继而与全球化、产品服务、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质量管理哲学。精益生产生产方式

3、的含义:即“只在需要时，按需要的量，生产所需的产品”，这也就是justintime一词所要表达的本来含义。这种生产方式的核心是追求一种零库存、零浪费、零不良、零故障、零灾害、零停滞的较为完美的生产系统，并为此开发了包括看板在内的一系列具体方法，逐渐形成了一套独具特色的生产经营体系。六西格玛管理和精益生产是两种先进的管理方法，两者之间既相互区别而又是有联系的。从六西格玛管理和精益生产产生历史背景、思想体系、开展步骤以及二者间的联系进行分析比较，同时也对二者结合应用进行了探讨。六西格玛管理和精益生产是

4、当今世界最为先进的质量管理理念，六西格玛管理和精益生产的应用能够使企业提高产品质量、降低成本甚至改变企业的文化使企业持续保持活力，是不断提高企业运营绩效的强大武器。以下就二者的内在区别和联系进行分析。一、产生历史背景比较　　六西格玛管理起源于20世纪80年代，当时Motorola公司面对日本企业的严峻挑战，其主席Bobgalvin先生决定在品质方面做出重大改善，建立了六西格玛的概念。基于统计学原理，六西格玛代表着品质合格率达99.9997%或以上，即每一百万件产品只有3.4件次品。　　精益生产的思

5、想产生于本世纪40年代后期第二次世界大战以后。日本丰田汽车公司在福特汽车公司先进管理方法的基础上，进一步发展了其理念，在组织、管理和用户得关系、供应链、产品开发和生产运作等方面，使工作效率和利润率都得到大幅度的提高，以越来越少的投入获得越来越多的产出，即通过人力、材料、时间、机器和空间资源的最优化利用，满足顾客对产品或服务的要求，并使对顾客的反应时间最短，增值的同时提高生产和管理的柔性。二、思想体系比较六西格玛的思想是通过统计的方法，按照一定的步骤对问题发生的可能原因进行分析，也从统计的角度，对发

6、生频度高，影响大的因素进行改善。六西格玛管理是在提高顾客满意程度的同时降低经营成本和周期的过程革新方法。六个西格玛的管理方法重点是将所有的工作作为一种流程，采用量化的方法分析流程中影响质量的因素，找出最关键的因素加以改进的项目，从而达到更高的客户满意度。这些项目形成于各个层次，或是基于分工，或是由于临时需要解决一个问题。成千个这样的项目运用六西格玛的基本工具在公司各个层面优化工作程序。六西格玛改善方法论的典型步骤是D（定义）、M（测量）、A（分析）、I（改善）、C（控制），而用于研发设计的典型步骤

7、是D（定义）、M（测量）、A（分析）、D（设计）、V（验证）或I（识别）、D（设计）、O（优化）、V（验证）。六西格玛侧重以数据说话的观点，在实践中结合了许多传统的统计方法和工具如QFD（质量功能展开）、FMEA（失效模式及后果分析），SPC（统计过程控制），MSA（测量系统分析），ANOVE（方差分析），DOE（实验设计）等，通过相关软件如MINITAB的使用，大大简化了统计的运算过程，使六西格玛得以广泛地推行。六西格玛是一个致力于完美和追求客户满意的管理，SPC是一个支持六西格玛这个管理理念的

8、工具。所有那些传统的质量管理工具，像SPC、MSA、FMEA、QFD等均是实现六西格玛必不可少的工具。　　从思想体系来看，精益生产是一种综合的管理思想，设计企业内部的流程以及基业外部的供应商和客户组成的供应链系统，使系统连续的创造价值。精益生产的基本思想是减少／消除浪费，降低成本。精益思想的关键出发点是顾客价值，它将浪费定义为：‘如果不增加价值就是浪费。’由此将普遍存在的浪费归结为八大类，即：过剩生产浪费、过度库存浪费、不必要的材料运输浪费、不必要的动作浪费（寻找零件等）、下一道工