六西格瑪是一種質量改進方法，企業已經使用了幾十年 - 因為它取得了成果。六西格瑪項目遵循明确定義的一系列步驟，世界各國的每個行業的公司都使用這種方法來解決問題。

但是，六西格瑪在很大程度上依賴于統計和數據分析，許多對質量改進不熟悉的人感到受到統計方面的威脅。你不必被吓倒。雖然數據分析确實對提高質量至關重要，但六西格瑪的大多數分析并不難理解，即使您對統計數據不是很了解。但使用Minitab熟悉這些工具是一個很好的起點。本文簡要介紹六西格瑪中常用的10種統計工具，了解它們的作用以及它們為何如此重要。

1. 帕累托圖（Pareto圖）

帕累托圖來源于一種稱為帕累托原則的觀點，該觀點認為大約80％的結果來自20％的原因。即使在我們的個人生活中，也很容易想到例子。例如，80％的時間你會穿買的衣服中20％的衣服，或者你在圖書館80％的時間隻會聽網易雲音樂中收集的20％的音樂。

帕累托圖可幫助您直觀地了解此原則如何應用于您收集的數據。它是一種特殊類型的條形圖，旨在将“少數幾個”原因與“瑣碎的”原因區分開來，使您能夠專注于最重要的問題。例如，如果每次出現缺陷類型時就收集有關缺陷類型的數據，則帕累托圖會顯示哪些類型最常見，因此您可以集中精力解決最緊迫的問題。

2. 直方圖

直方圖是連續數據的圖形快照。直方圖使您能夠快速識别數據的中心和範圍。它顯示了大部分數據落在哪裡，以及最小值和最大值。直方圖還顯示您的數據是否為鐘形，可以幫助您找到可能需要進一步調查的異常數據點。

3. Gage R&R

準确的測量至關重要。你想用自己認為不可靠的數據來衡量自己嗎？你會繼續使用從未顯示正确溫度的溫度計嗎？如果您無法準确測量過程，則無法對其進行改進，這時Gage R＆R就有了用武之地。此工具可幫助您确定連續型數值測量（如重量，直徑和壓力），當同一個人反複測量同一部件時，以及當不同的操作者測量相同部件時是否準确和精确。

4. 屬性一緻性分析

另一個确保您可以信任您的數據的工具是屬性一緻性分析。Gage R＆R評估連續型數據的重複性和再現性，而屬性一緻性分析評估的是屬性數據，例如通過或失敗。此工具顯示對這些類别進行評級的人是否與已知标準，與其他評估者以及他們自己一緻。

5. 過程能力分析

幾乎每個過程都具有可接受的下限和/或上限。例如，供應商的零件不能太大或太小，等待時間不能超過可接受的阈值，填充重量需要超過規定的最小值。能力分析向您展示您的流程與規範的完美程度，并深入了解如何改善不良流程。經常引用的能力指标包括Cpk，Ppk，Cp，Pp，百萬機會缺陷數（DPMO）和西格瑪水平（Z值）。

6. t檢驗

我們使用t檢驗來比較樣本的平均值與目标值或另一個樣本的平均值。例如，工藝參數調整後，想确定鋼筋抗拉強度均值是否比原來的2000要高。如果您從兩家供應商處購買調味糖漿，并想确定各自出貨量的平均量是否有差異，您可以使用雙樣本t檢驗來比較兩家供應商。

7. 方差分析

t檢驗将平均值與目标進行比較，或者将兩個平均值相互比較，而ANOVA（方差分析的縮寫）則可以比較兩個以上總體的均值。例如，ANOVA可以顯示3個班次的平均産量是否相等。您還可以使用ANOVA分析多于1個變量的均值。例如，您可以同時比較3班次的均值和2個制造地點的均值。

8. 回歸分析

回歸可幫助您确定輸出與一個或多個輸入因子之間是否存在關聯。例如，您可以使用回歸來檢查公司的營銷支出與其銷售收入之間是否存在關聯。當存在變量之間的關系時，您可以使用回歸方程來描述該關系并預測給定輸入值的未來輸出值。

9. DOE（實驗設計）

回歸和ANOVA最常用于已經收集的數據。相比之下，實驗設計（DOE）為您提供了一種有效的數據收集策略。它允許您同時更改或調整多個因子，以确定輸入和輸出之間是否存在關系。收集數據并識别重要輸入後，您可以使用DOE确定每個因子的最佳設置。

10. 控制圖

每個過程都有一些自然的，固有的變化，但穩定（因此可預測）的過程是優質産品和服務的标志。重要的是要知道過程何時超出正常的自然變化，因為它可以指示需要解決的問題。控制圖将“特殊原因”變化與可接受的自然變化區分開來。這些圖表随時間變化繪制數據并标記失控數據點，因此您可以檢測異常變化并在必要時采取措施。控制圖還可以幫助您确保在未來持續改進流程。

小結

六西格瑪可以為任何企業帶來巨大的利益，但是獲得這些收益需要收集和分析數據，以便您了解改進的機會并做出重大和可持續的變革。六西格瑪項目的成功往往取決于在許多領域都是高技能專家的從業者，而不是統計數據。但是，通過對最常用的六西格瑪統計數據和易于使用的統計軟件（如Minitab）的基本了解，您可以處理與提高質量相關的統計任務，并自信地分析您的數據。