식스 시그마 (Six Sigma)는 비즈니스 프로세스 개선을 위해 설계된 접근 방식 및 도구 집합을 말합니다. 식스 시그마는 DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) 방식을 사용하여 주어진 프로세스 내에서 결함을 일으키는 원인을 찾아 내고 더 잘 작동하도록하기 위해 필요한 변경 사항을 결정합니다. 그런데 왜 그것을 6 시그마라고 부릅니까?
시그마 란 무엇인가?
통계에서 Sigma는 표준 편차를 나타내는 그리스 문자입니다. 표준 편차는 데이터 집합 내의 변동량을 측정합니다. 데이터 세트가 "정상"(즉, 데이터 세트 내의 값이 데이터 세트의 평균보다 높거나 낮게 분할 됨)을 의미하는 경우, 표준 편차는 데이터가 펼쳐지는 방법을 설명하는 데 유용합니다. 예를 들어, 10에서 100 사이의 값을 포함하는 데이터 세트는 30에서 40 사이의 값을 포함하는 데이터 세트보다 표준 편차가 더 높습니다.
"6"은 무엇을 나타내는가?
정상적인 데이터 세트에서, 평균보다 한 표준 편차의 변화는 그 값 아래의 전체 인구의 84.1 %를 포함 할 것이다. 이를 두 표준 편차로 확대하면 인구의 97.7 %까지 증가합니다. 하나의 표준 편차를 사용하면 포함 된 데이터 요소가 인구의 99.85 %까지 추가로 증가합니다. 이 시나리오를 평균보다 6 표준 편차로 취하면 99.9999998 % 또는 2 ppb의 계산 된 값이 산출됩니다. 간단히 말해서,이 수준에서 작동하는 프로세스는 생산되는 모든 10 억 개 항목에 대해 단 2 개의 결함 만 산출합니다.
공정 변화 란 무엇입니까?
십억 분의 2에 해당하는 부분은, 특히 프로세스 내에서 고유 한 편차가 있다는 것을 알고있을 때 가장 적은 것을 말하기위한 숭고한 목표입니다. 식스 시그마의 "대부"인 미켈 해리 (Mikel Harry)는 프로세스가 어느 방향 으로든 1.5 표준 편차만큼 변하는 것이 정상적인 것임을 이해했습니다. 이러한 이유로 6 시그마 프로세스의 결함 상한선은 실제로 3.4ppm으로 간주됩니다. 이것은 평균의 오른쪽에있는 4.5 표준 편차와 관련된 값입니다.
그렇다면 6 시그마 개념과 이름은 어디에서 왔습니까?
1970 년대 Motorola 제품은 심각한 품질 문제로 어려움을 겪었습니다. 이것은 일본 회사가 이전에 Motorola에서 운영 한 공장을 인수하고 결함 수가 1/20 인 TV 세트를 제작할 때 강조되었습니다. 1981 년 모토로라의 CEO 인 밥 갈빈 (Bob Galvin)은 5 년 내에 품질 및 성능을 10 배 향상시키기 위해 회사에 도전했습니다. 그 도전에서, Mikel Harry는 DMAIC 접근법과 Six Sigma라고 알려진 구조화 된 문제 해결 접근법을 개발했습니다. Six Sigma라는 이름은 모토로라의 제조 공정 내에서 6 표준 편차에 도달하려는 목표를 토대로이 접근 방식에 지정되었습니다.
