식스 시그마 (Six Sigma)는 1986 년 모토로라가 만든 잘 알려진 엔지니어링 및 제조 프로세스입니다. 식스 시그마 (Six Sigma) 시스템은 편차의 원인을 확인함으로써 제품 결함을 제거하려고 시도합니다. 제대로 실행되면 Six Sigma는 백만 개의 제품에 3.4 개의 결함을 생성합니다. 이것은 공학 효율의 황금 표준이되어 다수의 모방 자 프로그램으로 이어졌습니다.
린 식스 시그마
린 식스 시그마 (Lean Six Sigma)는 모토로라가 개발 및 인증 한 식스 시그마 (Six Sigma)와 유사합니다. "린 (Lean)"은 제품의 결함이 아니라 작업 프로세스 및 작업 흐름의 결함을 검사한다는 점에서 다릅니다. 예를 들어 Lean은 과잉 생산, 불필요한 가공, 물류 부족, 생산 지연 및 고객 요구를 충족시키지 못하는 제품을 식별하려고 시도합니다. 린은 본질적으로 식스 시그마가 해결하지 못한 격차를 해소하는 데 도움이됩니다.
CMMI
CMMI (Capability Maturity Model Integration)는 Carnegie Mellon University의 소프트웨어 엔지니어가 개발했습니다. 이 과정은 Six Sigma와 유사하지만 주로 소프트웨어 개선에 중점을 둡니다. 소프트웨어가 무한정 변경되고 업그레이드 될 수 있기 때문에 CMMI는 식스 시그마의 대안으로 필요하게되었습니다. 이는 다른 회사 단위가 가이드 라인을 작성하고 개선을위한 참조 지점을 작성하여 동일한 개발 목표를 가진 개발 프로세스를 통합하는 방법입니다.
통계 프로세스 제어 (SPC)
통계 프로세스 제어 (Statistical Process Control, SPC)는 전적으로 통계 분석에 기반한 품질 관리 방법입니다. 이는 주로 공정 성능 및 공정 모니터링에 사용됩니다. 즉, 시스템이 얼마나 잘 작동 하는지를 결정합니다. SPC의 한 가지 대중적인 하위 집합은 파레토 분석 (Pareto Analysis)입니다. 파레토 통계는 생산 데이터를 시간, 프로세스 및 결함 번호별로 구성합니다. 문제가 발생한 부분을 파악하고 효율성을 최적화하는 데 도움이됩니다.
엔지니어링 프로세스 제어 (EPC)
엔지니어링 프로세스 제어는 차트 및 데이터를 사용하여 문제를 식별하지만 엔지니어링 프로세스의 예측 및 동시 조정에 초점을 맞추기 때문에 통계 프로세스 제어와 유사합니다. EPC는 실시간으로 프로세스를 차트로 작성한 다음 효율성 메트릭이 예상과 다른 경우 프로세스를 변경합니다. 이는 그래프를 작성하고 대상 프로세스의 진행 상황을 집중적으로 모니터링하여 수행됩니다.
