6sigma的历史

在 70 年代， Motorola 面对日本严峻的挑战，其主席 Bob galvin 决定在品质上改善，来迎战日本高品质的挑战。在 1981 年，他要求其产品必须在五年内有 10 倍的改善。于 1987 年， Motorola 建立了 “6 Sigma” 的概念，基于统计学上的原理， “6 Sigma” 代表着品质合格率达 99.9997% 或以上。换句话说，每一百万件产品只有 3.4 件次品，这是非常接近 “ 零缺点 ” 的要求。 “6 Sigma” 计划要求不断改善产品、品质和服务，他们制定了目标、工具和方法来达到目标和客户完全满意（ Total Customer Satisfaction ）的要求。在过程上他们提供了黑带（ Black Belt ）和绿带（ Green Belt ）的有经验工程人员和顾问推行整个计划，并成为品质改善的先锋。

Motorola 的 “ 七步骤方法 ” （ Seven Step Method ）， “ 不断改善 ” （ Continuous Improvement ）和客户完全满意（ Total Customer Satisfaction ）都是取材自 TQM （全面优质管理概念）。他们提出新设计文化，简化生产步骤，采用机械臂、通用网络等来达到他们 5“ 九 ” （ 99.999%) 品质要求。 1989 年， Motorola 更成功取得 “Motorola Baldnige National Quality Award” 奖项。 1989 年， Bob Galvin 又提出另一个十倍品质改善的要求，并于 1991 年完成。自 1981 年起， Motorola 已录得 1000 倍（ 1000 ∶ 1 ）的品质改善。其他公司，譬如 Boeing,Caterpllar,Corning,General Electric,Digital Equipment 和 IBM 等公司都采用 “6 Sigma” 方法去改善品质。

Motorola 其中一个成就就是把以前 “3 Sigma” （合格率为 99.73% ）的品质要求提高至 “6 Sigma” 。他们把传统合格率百分比的要求改变为百万分比或亿万分比。

" 保证百分之百条符合要求。 ”

当我们听到这句话时，就觉得这好象是不可能完成的任务。

比如我们生产 100 个灯泡，每个灯泡亮的可能性是 99 ％。那么，如果 100 个灯泡全部通电，所有灯泡亮的可能性就是 0.99 的 100 次方，结果是 0.366 ，还不到一半。

如果改进措施，把每个灯泡这的可能性提高到 99.9999 ％。现在再给所有灯泡通电，而所有灯泡亮的概率是 0.999999 的 100 次方，结果是 0.99999 ，几乎是百分之百。

这就是 99 ％与 99.9999 ％的区别。这就是六个西格玛力量。

希腊字母 б 是描述偏差程度的数理统计术语，而不是一支演唱组合。计算方法则很简单，将偏差次数除以总的操作次数，再乘以一百万，这样得到每百万次操作机会中所产生的偏差。最后参照下面的换算表：

6 个西格玛＝ 3.4 偏差 / 百万机会
5 个西格玛＝ 230 偏差 / 百万机会
4 个西格玛＝ 6,210 偏差 / 百万机会
3 个西格玛＝ 66,800 偏差 / 百万机会
2 个西格玛＝ 308,000 偏差 / 百万机会
1 个西格玛＝ 690,000 偏差 / 百万机会

西格玛用在统计学上是表示偏差，用在产品和服务里，就是缺陷的计量手段了。过去，企业用合格率来计量产品与服务缺陷，但这是一种不稳定，以及范围较窄的方法。而六个西格玛能够更全面更有效地反映企业的真实状况。更为重要的是，它提供工具，要求缺陷必须改进，而不是任其自然。

世界一流的企业，无不为缺陷付出不菲的代价。东芝笔记本事件让其在大陆退居亚军，凡士通轮胎让福特尝到了亏损上亿美元的滋味，可口可乐一度让法国政府和比利时下禁销令，为此该公司总裁辞职。

企业即使达到 5 个西格玛（ 99.977 ％）的标准，仍然会造成巨大的损失，那意味着医院每年开错超过 200 ， 000 的药方。 缺陷的成本，即使是最小的缺陷，企业也承担不起。