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シックスシグマは、欠陥のない標準化された製品を製造することにより、品質の優れた製品を顧客に提供するために1980年代に開発されたビジネス哲学です。この用語は、ベアリングの直径など、製品の本質的な特性のすべての変動がプロセスの6シグマ平均値内に収まるほど正確なプロセスを指します。この方法の曲線は、プロセス変動の測定値をグラフ化したものです。
シグマを理解する
シグマは、サンプルの標準偏差を表すために数学者によって使用されるギリシャ文字です。多くの場合、この偏差は「平均値の平均」と呼ばれます。それは、値の集合の平均値を求め、次に平均値の各値の差（偏差とも呼ばれる）を見つけることによって計算されます。各オフセットは2乗され、最後に2乗平均が計算されます。この数値はサンプルの標準偏差です。
正規分布を理解する
プロットされたときにサンプルが正規分布に入る場合、そのサンプルは正規分布していると見なされます。多くのサンプルが正規分布していますが、1つが30以上のデータポイントで非常に大きい場合、データは正規分布していると考えることができます。 6シグマ曲線とその基礎となる計算は正規分布サンプルに基づいているため、これは重要です。
6シグマ曲線
統計的に、正規分布からのサンプルの68.2％が平均の±1シグマの範囲内にあります。したがって、平均が30で標準偏差が2の場合、100個の観測値のうち68.2個が値28から32の間になります。別のシグマを追加すると、95.44％になります。つまり、観測値の95.44％が26から34の間になります。ほとんどすべての観測値99.73％が、平均の約3標準偏差内にあります。つまり、24から36の間にあることを意味します。上記の例では、各偏差は、それより前のものよりも全体のパーセンテージに小さい値を加えます。
ただし、6シグマに達するまでに、サンプルの観測値の99.99966％は平均の6標準偏差以内になります。この場合、あなたのプロセスは並外れた品質管理を示しています。言い換えると、100万回の観測ごとに、計算されたシックスシグマの限界の外側にあるのはわずか3.4です。プロセスの観測値のサンプルを表す正規分布の曲線を見ると、ごくわずかな量の観測値だけがプラスまたはマイナス6シグマの範囲外にあることがわかります。実際的には、これはプロセスが達成できる最大の安定性です。
アドバイスと警告
シックスシグマとは、平均から約6標準偏差のことです。言い換えれば、最小値すなわち管理下限と最大管理上限との差は、実際には１２シグマである。多かれ少なかれ3標準偏差の計算を間違えないでください。これは6標準偏差の範囲です。