EDA_Weekly_6_sigma - EDA WEEKLY, September 12 18, 2004, By...

Info iconThis preview shows pages 1–3. Sign up to view the full content.

View Full Document Right Arrow Icon
EDA WEEKLY, September 12 - 18, 2004, By Dr. Jack Horgan Introduction Six Sigma began in 1986, when Bill Smith, a senior engineer and scientist at Motorola, introduced  the concept to standardize the way defects are counted in response to increasing complaints  from the field sales force about warranty claims. CEO Bob Galvin embraced the approach as the  key to addressing quality concerns. The Six Sigma Quality Program was formally launched in  1987 with goals to “Improve product and service quality ten times by 1989, and at least one  hundred fold by 1991. Achieve Six Sigma capability by 1992”. Six Sigma became central to  Motorola's strategy of delivering products that were fit for use by customers. The application of  Six Sigma was a major factor in Motorola winning the Malcolm Baldrige National Quality Award in  1988, the first year the award was given. In 1996 Jack Welsh, the legendary CEO at General Electric, established a goal of becoming a six  sigma quality company by the year 2000. Welsh credits the Six Sigma quality initiative with  "changing the DNA of the company, it is now the way we work - in everything we do and in every  product we design.”  In 1999, Six Sigma contributed $2 billion to operating income for GE. According to GE,  “Six Sigma is a highly disciplined process that helps us focus on developing  and delivering near-perfect products and services” . For GE the key concepts of SixSigma are: Critical to Quality: Attributes most important to customers Defect: Failure to deliver what the customer wants Process Capability: What your process can deliver Variation: What the customer sees and feels Stable Operations: Ensuring consistent, predictable processes Design for Six Sigma: Designing to meet customer requirements Some Mathematical Background Before delving into Six Sigma, we should first review some mathematical and statistical concepts.  If one makes repeated and sufficiently precise measurements of a characteristic feature (area,  volume, capacitance, resistance, frequency, . .) of a manufactured part or the duration of an  activity, one does not get an endless series of identical values but rather a distribution of values.  If there is no systematic skew, the frequency distribution is called a Gaussian or Normal  distribution which is symmetric about a mean value (µ). This distribution is the familiar bell- shaped curve described by the equation: 
Background image of page 1

Info iconThis preview has intentionally blurred sections. Sign up to view the full version.

View Full DocumentRight Arrow Icon
where µ (mu) is the mean value and   (sigma) is the standard deviation given by the equation:  σ The distribution is narrow if   is narrow and broad if it is large. The square of the standard
Background image of page 2
Image of page 3
This is the end of the preview. Sign up to access the rest of the document.

This note was uploaded on 05/11/2010 for the course EEE EEE-530 taught by Professor Kozicki during the Spring '10 term at ASU.

Page1 / 11

EDA_Weekly_6_sigma - EDA WEEKLY, September 12 18, 2004, By...

This preview shows document pages 1 - 3. Sign up to view the full document.

View Full Document Right Arrow Icon
Ask a homework question - tutors are online