六西格玛语言中常见术语和定义-六西格玛是什么意思

跟其他管理方法一样，六西格玛也给组织引进了一些新术语和首字母缩写词。下面是天行健管理咨询公司整理出的一些常见术语和定义。

1、常用缩写词：

ABEF——澳大利亚持续卓越经营框架(Australian Business Excel-lenee Framework)

BB——黑带

BI——经营改进

CE——原因和结果

CI——持续改进

CTQ——关键质量特性

DFSS——六西格玛设计

DMADV——定义、评估、分析、设计和验证

DMAIC——定义、评估、分析、改进和控制

FMEA——失效模式及后果分析

GB——绿带

MBB——黑带大师

PDCA——计划(Plan)、执行(Do)、检查(Check)、处理(Act)

PDSA——计划(Plan)、执行(Do )、研究(Study )、处理(Act)

QFD——质量全能展开

TQM——全面质量管理

YB——黄带

2、常见术语和定义：

σ——西格玛的希腊字母。用来表示统计值——总体的“标准偏差”，以衡量变动程度。

黑带(Black Belt)——掌握六西格玛技能并全职领导六西格玛项目者。在大多数公司，黑带要专职从事12-24个月的六西格玛项目领导工作，然后重返日常工作或晋升。

分类数据(Categorical Data)——通过观察研究对象的具体特点得来的数据。例如，如果你记录下观察到的轿车类型，不管数据是否有误，驾车者是男是女。你都掌握了分类数据。分类数据有时又称离散属性数据(见“离散属性”)。

倡导者(Champion)——负责在战略层面领导六西格玛项目的高级经理人。黑带通常向倡导者汇报并与之共事。多数情况下，项目倡导者对所改进的流程负责。

常见原因变异(Common Cause Variation)——流程中意料内的变异，有时被称为“预料之中的”、“正常的”或“随机的”变异。这是流程中的自然变异。

连续数值变量(Continuous Numberical Variables)——用无限可分的范围，如时间、重量、长度、宽度等，来衡量某种特性所得出的数据。其中，邻近数值的差距由测量工具的精度决定。

关键质量特性(Critical-to-Quality)——对于客户来说，产品和服务的属性最为重要。如果关键质量特性没有达标，客户就会认为产品或服务有缺陷。这个名词通常缩写为“CTO”。

客户(Customer)——产品或服务的接受者。客户既是处于流程链末端的商品使用者，如摩托车的买主；也可以是流程链中每个环节输出的受用者，如组装汽车的工人就是制造车门的工人的客户。

周期(Cycle Time)——流程从开始到结束的整个时间段。或某一环节从起到止的时间(例如，从申请假期到准假的时间，或者在个人电脑上安装软件所用的时间等)。

缺陷(Defect)——产品或服务满足不了客户需求便是有缺陷。在客户眼里，摩托车上的凹痕就是缺陷。

消灭缺陷(Defect Elimination)——一开始就要消灭缺陷，即第一次就把事情做好。

描述统计(Descriptive Statistics)——描述、总结和展现数据特点(典型的如人口取样数据)。描述统计包括定量数据(获取数据范围、平均值等)和图示(用图表表示)。

六西格玛设计(Design for Six Sigma)——根据六西格玛标准设计出流程以满足客户的要求(有时用缩写“DFSS”来表示)。

离散属性(Discrete Attributes)——从定性分类变量中得到的数据。这些变量产生的结果必须能够归类(例如，成或败、足球世界杯中的运动队、失败的原因、有缺陷或没有缺陷等都是离散属性)。

离散数值变量(Discrete Numerical Variables)——通过计算属性得出的数据，其数值只能用不可分的整数计算(例如，缺陷的数量、男性的数量、参与成员的数量、抱怨者的数量等都是离散数值变量)。

DMADV——流程设计和再设计战略中常用的一个缩写：定义(Define)、评估(Measures)、分析(Analyse)、设计(Design)和验证(Verify)。

DMAJC——六西格玛流程改进战略的缩写：定义(Define)、评估(Measure)、分析(Analyse)、改进(Improve)和控制(Control)。

有效性(Effectiveness)——所做工作能够满足顾客的要求。流程有效时，可以生产出满足顾客要求的产品和服务。

高效(Effectiveness)——资源(时间、劳动力、资金、原材料等)利用率达到最高。当流程高效时，它可以用最少的资源来生产产品和服务，将浪费减至最少。

绿带(Green Belt)——掌握六西格玛基础技能的人。他们在自己的工作领域内兼职参与某些项目。他们从事六西格玛项目工作的时间约能达到40％。

基本规则(Ground Rules)——由团队制定以确保开会时的活动有助于产生期望的结果。基本规则是团队制定行为准则的基础。

转交(Handoffs)——把关键或非关键任务的责任转交给其他人或职能部门。当一名员工完成任务后将工作或责任移交给下一个人时，就实现了转交。

假设(Hypothesis)——讨论、调查、研究之初的见解、想法、理论或其他表述。假设术语用于描述某种想法或理论。它与总体和根本原因分析间的统计差别相关。例如，可以假设白班生产时的变异要比夜班生产时的大。

假设测试(Hypothesis Testing)——使用统计方法测试对于总体的假设，只用取样数据就可以完成。

输入(Input)——流程中用来制造输出的原材料、资源或信息。

黑带大师(Master Black Belt)——(1)能够应用高级六西格玛技能；(2)可以培训和指导他人应用这些技能；(3)能够使用六西格玛方法论领导实施持续改进举措或培训、指导别人实施。

MINITAB——迷你泰博公司(Minitab Inc．)的注册商标。它经常被用来指代统计分析软件套装。在迷你泰博公司制造出此软件开始，它便被赋予此名。

关键时刻(Moments of Truth)——由北欧航空公司(SAS Airlines)的简·卡尔松(Jan Carlzon)提出，用来指代客户与流程发生关联并对公司形成看法(或好或坏)的时刻。在同名书《关键时刻》中。卡尔松将关键时刻定义为：“顾客和贵公司发生关联的任何时刻，也许不是面对面，但顾客会由此对贵公司形成印象。”

非增值工作(Non-Value Added Work)——不会给流程或客户增值的步骤(如返工、于客户无益的活动等，不会改变产品和服务)。

输出(Output )——流程中产生的实实在在的产品和服务。

参数(Parameter)——用来描述整体属性的数值方法，例如，一所学校中所有学生的平均身高。参数通常用希腊字母表示。

帕累托分析(Pareto Analysis)——使用“80/20法则”分析数据；80%的问题是由20%的原因造成。通常会生成帕累托图，即按发生频率大小从高至低排列的条形统计图。

主要指标(Primary Metric)——跟正从事工作最相关或者最主要的评估标准。评估致力于缩短提供时间的项目团队的主要指标是“周期时间”。

流程(Process)——把输入转化为输出的所有步骤。

流程能力(Process Capability)——流程达到可衡量结果(使客户满意或者没能达到客户要求)的绩效能力。

流程负责人(Process Owner)——对某一核心业务流程绩效负责的人，通常是中层管理者(例如，领班、部门主管、管理人)。

质量功能展开(Quality Function Deployment)——质量功能展开是程序也是工具，它直接把顾客意见反馈到内部流程中。在产品和服务的设计阶段，经常运用质量功能展开，形成六西格玛设计的必备部分。它可以用于生产制造、提供服务和产品开发中。在实施六西格玛的组织中。它可用于确认改进流程或产品(以满足客户要求)的优先行动。

要求(Requirement)——客户需求和期望的口头表达形式。它们具体、可衡量，并有相关性。

样本(Sample)——从整体中提取的一组数据。样本被六西格玛团队广泛应用，以得到关于整体的推论。例如，可研究生产线上的一组样本来推断所有产品的情况，而非研究所有的产品。

无缝链接(Seamless)——业务价值链上的所有流程首尾相连，严丝合缝。

次要指标(Secondary Metric)——评估影响主要指标变异的因素。此时，它可以用于指代数据收集计划中的独立变量。

西格玛(Sigma)——希腊文中用于表示标准误差的单词。

西格玛XL(Sigma XL)——一个统计分析软件套装，可将其视作微软电子表格的附加软件，但只用于六西格玛中。

SIPOC——供应商(Supplier)、输入(Inputs)、流程(Process)、输出(Outputs)和客户(Customers)几个单词的首字母缩写，用于指代收录以上几方面信息和客户要求的表格。

六西格玛流程(Six Sigma Process )——简单地说，即缺陷率为3.4/100000的流程。

跨度( Span)——为了理解跨度，首先得搞清楚什么是“范围”。范围是指最大价值和最小价值之间的差异。跨度是把范围中的两头部分砍掉，即最大端和最小端各5%。跨度描述了5%-95%之间的差别，通常用术语P95-P5表示。

特殊原因变异(Special Cause Variation)——流程中一个或多个反常因素引致的变异，有时也叫“预料之外的”、“非正常的”、“强加的”变异。它是一种或几种事件或行动造成的结果。

统计量(Statistic)——描述样本数据属性的数值方法，例如，从全校学生中选出50名学生的平均身高。统计量通常用罗马字母(S、X、n、r等)表示。

统计(Statistics)——是一门收集、组织、研究、解释数字和类别数据的科学。

分层(Stratification)——把数据按照属性划分组别或类别。例如，配送比萨次数的数据可以划分或者分层为外卖人员配送的次数或一周中每天的配送次数。通过该流程可以发现问题或变异的根源。

供应商(Supplier)——为流程提供输入方。

增值(Value Adding)——流程中的步骤，可为生产出的产品和服务增值(首次便能成功，改变产品，让客户受益)。

促生价值(Value Enabling)——流程中的步骤，不一定能给生产出的产品和服务增值，但对于维系增值活动必不可少。例如，审核内部系统不一定会给产品增值，但能保证产品合法，这样才能持续提供产品和服务。

变异(Variation)——偏离产品和服务应有的属性之处。