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[摘要]本文主要对我们在质量管理中的质量控制质量改进所遵循原则和步骤进行论述，同时就世界级企业所采用质量改进方法——六西格玛管理进行浅谈，通过不断的质量改进使顾客满意度提高，并为企业带来巨大的经济效益。
[关键词]质量控制 质量改进 六西格玛
随着中国加入世界贸易组织已近数年，国外产品大量的涌入中国市场，人们的生活得以丰富和提高，但冲击着本土产品，如何提高本土产品制造质量并不断改进使顾客满意呢?
企业提供的产品，服务质量的好坏，决定了顾客的满意程度，要提高顾客的满意程度，就必须不断地进行质量改进。通过改进过程中各环节的工作，一方面出现了问题，就应立即采取纠正措施；另一方面寻找改进的机会，预防问题的出现。
质量控制与质量改进关系
我们经常说抓好质量控制就是质量改进，二者有一定的关系，但不等同。质量控制是消除偶发性问题，使产品质量保持在规定的水平，即质量维持。它是通过日常的检验、试验调整和配备必要的资源消除异常波动，使产品质量维持在一定水平。重点是防止差错或问题的发生。而质量改进是消除系统性问题，对现有的质量水平在质量控制的基础上加以提高，使达到一个新水平、新高度。它是通过不断采取纠正和预防措施来增强企业的质量管理水平，使产品的质量不断的提高，重点是提高企业质量保证能力。
质量改进是一个过程，要按照一定的规则进行，否则会影响改进的成效，甚至徒劳无获。我们的质量改进活动遵循PDCA循环的原则，即策划(Plan)，实施(D0)，检查(Check)，处置(AcI)，根据企业目前现状确定质量改进的课题，一般不外乎是产品的质量、成本、交货期、安全、激励、环境六方面。
1、策划：课题确定，并抓住问题的特征，就要从人、机、料、法、环等不同的角度进行调查并收集数据或证据，同时去现场收集数据中没有包含的信息，在分析问题的原因是一个设立假说，验证假说的过程，因果图是设立假说的有效工具，图中所有因素都被假设为问题的原因，验证假说就是核实原因与结果间是否存在关系，关系是否密切，常使用排列图、相关及回归分析、方差分析等统计手法，质量改进的步骤如下图。
2、实施：原因分析出来，就要制订对策，加以实施。对策分为应急对策和永久对策，应急对策仅对现象的排除而永久对策是对原因的排除。同时注意不要引起副作用(其他的质量问题)。如果产生副作用应考虑换另一种对策或消除副作用。
3、检查确认效果：对质量改进的效果要正确的确认，确认失误会误认为问题得到解决，从而导致问题的再次发生。反之，也可能导致对质量改进的成果视而不见，从而挫伤质量改进的积极性。我们通过使用同一图表(排列图调查表直方图)将采取对策前后的质量特性指标进行比较。如果改进的目的是降低不合格品率或降低成本，则要将特性值换算成金额，并与目标值比较。
4、处置防止再发生和标准化：对质量改进有效的措施，要进行标准化，纳入质量文件，以防止同样的问题再次发生。质量改进是一个不断地循环和上升的过程。
六西格玛管理
西格玛管理是20世纪80年代中期由美国摩托罗拉(Mo-torola)公司创立的一种质量改进方法，在通用电气(GE)、联合信号(Allied Signal)、摩托罗拉(Motorola)等世界级企业中得到了成功的应用，取得了令人瞩目的成就。六西格玛管理是通过过程的持续改进，追求卓越质量，提高顾客满意度，降低成本的一种质量改进方法。是根据组织赶超同业领先目标，针对重点管理项目自上而下进行的质量改进。
六西格玛管理核心特征：最高顾客满意度和最低资源成本。六西格玛管理强调对组织的过程满足顾客要求能力进行量化度量，并在此基础上确定改进目标和寻找改进机会。西格玛水平(通常用英文字母z表示)是过程满足顾客要求能力的一种度量。西格玛水平越高，过程满足顾客要求的能力就越强，过程出现越缺陷的可能性就越小；反之，西格玛水平越低，过程满足顾客要求的能力就越低，过程出现缺陷的可能性就越大。
西格玛水平Z0=TU-TL／2σ无偏移
西格玛水平Z=Z0+1.5有偏移
TU为规范上限TL为规范下限
“西格玛”统计学中标准差σ的概念。标准差σ表示数据相对于平均值的分散程度。“西格玛水平”(或水平)则过程输出的平均值、标准差与顾客要求的目标值、规范限联系起来并进行比较。这里，目标值是指顾客要求的理想值；规范限是指顾客允许的质量特性的波动范围。假定过程输出质量特性服从正态分布，并且过程输出质量特性分布中心与目标值重合(无偏移情况)，那么σ越小，过程输出质量特性的分布就越靠近于目标值，同时该特性落在规范限外的概率就越小，出现缺陷的可能性就越小。实际上，过程输出质量特性的分布中心与目标值完全重合的可能性是很小的，而且由于过程在长期运行中总会受到来自人、机、料、法、测、环(即5M1E)方面的影响，使过程输出的分布中心偏离目标值。因此，在计算过程长期运行中出现缺陷的比率时，一般将上述正态分布的中心向左向右移动1.5σ。在有偏移的情况下，西格玛水平记为Z。通常所说的六西格玛质量水平对应于3.4ppm缺陷率，是考虑了过程输出质量特性的分布中心相对目标值有±1.5σ偏移的情况，是过程在长期运行中出现缺陷的概率。为了避免引起混淆、常采用六西格玛(或6SIGMA，Six Sigma)来区分统计意义上的6σ。
六西格玛管理中常用的度量指标还有：百万机会缺陷数DPMO、单位缺陷数DPU、首次产出率FTY、流通合格率RTY等，它们覆盖了各种连续型和离散型测量数据的情况。
我们质量管理中遵循抓质量控制，并不断进行改进产品设计和优化工艺措施，用户的满意度得到提高。
[关键词]质量控制 质量改进 六西格玛
随着中国加入世界贸易组织已近数年，国外产品大量的涌入中国市场，人们的生活得以丰富和提高，但冲击着本土产品，如何提高本土产品制造质量并不断改进使顾客满意呢?
企业提供的产品，服务质量的好坏，决定了顾客的满意程度，要提高顾客的满意程度，就必须不断地进行质量改进。通过改进过程中各环节的工作，一方面出现了问题，就应立即采取纠正措施；另一方面寻找改进的机会，预防问题的出现。
质量控制与质量改进关系
我们经常说抓好质量控制就是质量改进，二者有一定的关系，但不等同。质量控制是消除偶发性问题，使产品质量保持在规定的水平，即质量维持。它是通过日常的检验、试验调整和配备必要的资源消除异常波动，使产品质量维持在一定水平。重点是防止差错或问题的发生。而质量改进是消除系统性问题，对现有的质量水平在质量控制的基础上加以提高，使达到一个新水平、新高度。它是通过不断采取纠正和预防措施来增强企业的质量管理水平，使产品的质量不断的提高，重点是提高企业质量保证能力。
质量改进是一个过程，要按照一定的规则进行，否则会影响改进的成效，甚至徒劳无获。我们的质量改进活动遵循PDCA循环的原则，即策划(Plan)，实施(D0)，检查(Check)，处置(AcI)，根据企业目前现状确定质量改进的课题，一般不外乎是产品的质量、成本、交货期、安全、激励、环境六方面。
1、策划：课题确定，并抓住问题的特征，就要从人、机、料、法、环等不同的角度进行调查并收集数据或证据，同时去现场收集数据中没有包含的信息，在分析问题的原因是一个设立假说，验证假说的过程，因果图是设立假说的有效工具，图中所有因素都被假设为问题的原因，验证假说就是核实原因与结果间是否存在关系，关系是否密切，常使用排列图、相关及回归分析、方差分析等统计手法，质量改进的步骤如下图。
2、实施：原因分析出来，就要制订对策，加以实施。对策分为应急对策和永久对策，应急对策仅对现象的排除而永久对策是对原因的排除。同时注意不要引起副作用(其他的质量问题)。如果产生副作用应考虑换另一种对策或消除副作用。
3、检查确认效果：对质量改进的效果要正确的确认，确认失误会误认为问题得到解决，从而导致问题的再次发生。反之，也可能导致对质量改进的成果视而不见，从而挫伤质量改进的积极性。我们通过使用同一图表(排列图调查表直方图)将采取对策前后的质量特性指标进行比较。如果改进的目的是降低不合格品率或降低成本，则要将特性值换算成金额，并与目标值比较。
4、处置防止再发生和标准化：对质量改进有效的措施，要进行标准化，纳入质量文件，以防止同样的问题再次发生。质量改进是一个不断地循环和上升的过程。
六西格玛管理
西格玛管理是20世纪80年代中期由美国摩托罗拉(Mo-torola)公司创立的一种质量改进方法，在通用电气(GE)、联合信号(Allied Signal)、摩托罗拉(Motorola)等世界级企业中得到了成功的应用，取得了令人瞩目的成就。六西格玛管理是通过过程的持续改进，追求卓越质量，提高顾客满意度，降低成本的一种质量改进方法。是根据组织赶超同业领先目标，针对重点管理项目自上而下进行的质量改进。
六西格玛管理核心特征：最高顾客满意度和最低资源成本。六西格玛管理强调对组织的过程满足顾客要求能力进行量化度量，并在此基础上确定改进目标和寻找改进机会。西格玛水平(通常用英文字母z表示)是过程满足顾客要求能力的一种度量。西格玛水平越高，过程满足顾客要求的能力就越强，过程出现越缺陷的可能性就越小；反之，西格玛水平越低，过程满足顾客要求的能力就越低，过程出现缺陷的可能性就越大。
西格玛水平Z0=TU-TL／2σ无偏移
西格玛水平Z=Z0+1.5有偏移
TU为规范上限TL为规范下限
“西格玛”统计学中标准差σ的概念。标准差σ表示数据相对于平均值的分散程度。“西格玛水平”(或水平)则过程输出的平均值、标准差与顾客要求的目标值、规范限联系起来并进行比较。这里，目标值是指顾客要求的理想值；规范限是指顾客允许的质量特性的波动范围。假定过程输出质量特性服从正态分布，并且过程输出质量特性分布中心与目标值重合(无偏移情况)，那么σ越小，过程输出质量特性的分布就越靠近于目标值，同时该特性落在规范限外的概率就越小，出现缺陷的可能性就越小。实际上，过程输出质量特性的分布中心与目标值完全重合的可能性是很小的，而且由于过程在长期运行中总会受到来自人、机、料、法、测、环(即5M1E)方面的影响，使过程输出的分布中心偏离目标值。因此，在计算过程长期运行中出现缺陷的比率时，一般将上述正态分布的中心向左向右移动1.5σ。在有偏移的情况下，西格玛水平记为Z。通常所说的六西格玛质量水平对应于3.4ppm缺陷率，是考虑了过程输出质量特性的分布中心相对目标值有±1.5σ偏移的情况，是过程在长期运行中出现缺陷的概率。为了避免引起混淆、常采用六西格玛(或6SIGMA，Six Sigma)来区分统计意义上的6σ。
六西格玛管理中常用的度量指标还有：百万机会缺陷数DPMO、单位缺陷数DPU、首次产出率FTY、流通合格率RTY等，它们覆盖了各种连续型和离散型测量数据的情况。
我们质量管理中遵循抓质量控制，并不断进行改进产品设计和优化工艺措施，用户的满意度得到提高。