Advertisement

Six Sigma pp 150-159 | Cite as

Statistische Anforderungen des Six Sigma Konzepts

  • Bernhard Schipp
  • Armin Töpfer

Zusammenfassung

Das Ziel dieses Artikels besteht darin, die zum Verständnis der Six Sigma Initiative in der Qualitätssicherung notwendigen mathematisch-statistischen Grundlagen problemorientiert darzustellen. Dabei wird besonderer Wert auf die Zusammenhänge zwischen dem Six Sigma Ansatz und diversen Varianten der Prozessfähigkeitsindizes gelegt. Ein Anwendungsbeispiel zeigt Einsatzmöglichkeiten und Grenzen der Methodik.

Preview

Unable to display preview. Download preview PDF.

Unable to display preview. Download preview PDF.

Literatur

  1. Boyles, R.A. (1991): The Taguchi capability index, Journal of Quality Technology 232, 1991.Google Scholar
  2. Hahn, G.J., Hill, W.J., Hoerl, R.W., Zinkgraf S.A. (1999): The Impact of Six Sigma Improvement — A Glimpse into the Future of Statistics, The American Statistician 53, 1999, S. 208–215.Google Scholar
  3. Kackar, R.N. (1989): Taguchi’s quality philosophy: Analysis and Commentary, in: Dehnad, K. (ed.): Quality Control, Robust Design and the Taguchi Method, Wadsworth and Brooks 1989.Google Scholar
  4. Kane, V.E. (1986): Process capability indices, Journal of Quality Technology 18, 1986, S. 41–52.Google Scholar
  5. Kotz, N., Johnson, N.L. (1993): Process Capability Indices, Chapman & Hall 1993.Google Scholar
  6. O’Rourke, P. (1999): Using Six Sigma in Safety Metrics, HRfocus Newsletter July 1999.Google Scholar
  7. Rinne, H., Mittag, H.J. (1991): Statistische Methoden der Qualitätssicherung, 2. Aufl., Hanser 1991.Google Scholar
  8. Toutenburg, H., Gössl, R., Kunert, J. (1998): Quality Engeneering, Prentice Hall 1998.Google Scholar

Copyright information

© Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2004

Authors and Affiliations

  • Bernhard Schipp
  • Armin Töpfer

There are no affiliations available

Personalised recommendations