运用工业大数据技术提高六西格玛管理

利用工业大数据提升技术六西格玛管理，六西格玛管理是这个成熟期供应链管理的最佳方法，而六西格玛管理在质量控制方面应用广泛。六西格玛管理本身就是一个统计定义，涉及到很多统计方法和特殊工具。从工业大数据的角度来看，六西格玛管理在众多管理方案中最重视“统计数据”，因此是工业大数据落地的第四佳场景。

从工业大数据的角度来看六西格玛管理的两个提升空间:

1.虽然六西格玛管理 1一直注重“用统计数据说话”，各种专门的数据分析工具在六西格玛中被广泛使用，但这些统计数据的关键是抽样统计数据。关注统计分析全过程认为抽样检验不合理，互联网大数据可以帮助六西格玛管理并使用150%检验(全检)的统计数据。

2.六西格玛管理缺乏公有云数据分析工具。六西格玛管理 mode还是这种职业技能。质量控制模式和统计分析专用工具的应用必须通过培训。在确定新项目后，必须进行许多精确的测量、数据收集和数据统计分析。互联网大数据可以为新项目的改进展示标准化的统计分析模式，减少每个新项目花费的劳动量，进而解决大量的新项目。

六西格玛管理作为一种质量控制方法，有一个详细的管理体系，分为定义、测量、分析、改进、操纵的全过程。使用云计算技术创建公共云数据分析平台在三个层面起着关键作用:

1.质量评论:展示信息商品的质量。

能够用西格玛水平或CPK值来显示不同信息、不同全过程的商品质量，可以作为解决新项目的选择方法，找到规格小于六西格玛 model的新项目，用新项目方案逐一解决。

2.找出危害质量的关键原因。

自动转换成帕累托图，利用帕累托图找出若干完全危及90%产品质量的关键要素。

3.改善

可将统计数据转换成有助于查找危害因素原因的统计分析图表，并全自动转换成六西格玛强烈推荐的统计分析图表，如直方图、统计分析控制图等。，统计数据可以从几个层面进行分析。

4.操纵

系统显示信息改进后的西格玛水平或CPK值，可用于对改进计划和方法进行长期监督。

应用场景六西格玛管理建立大信息系统，关键是处理公司的以下需求:

1.如何科学地证明物料和产品的质量是没有问题的:精确计量统计超过六西格玛的商品出现异常的概率只能是百万分之6.3，所以产品质量合格。

2.制造业模式的公司质量的标准是什么:超过六西格玛标准的产品是制造业中最好的规格。

3.如何找到危害质量的关键原因:危害质量的原因有很多，但不是所有的都能处理。解决困难是要付出代价的，要选择危害较大的来处理。

工业数据系统软件的创建是从公司的MES等信息管理系统中提取制造和测试统计数据，对数据进行清洗，存储在数据仓库中。它可以全自动地测量世界各地收集的统计指标，使用前台的统计数据接收，并以统计分析图表的形式显示信息结果，供相关精英团队进行分析。前台接收的统计数据可以是统计数据管理仪表盘、统计信息、多维分析、自助分析等，并且还可以使用机器学习算法进行大数据挖掘。