Six Sigma to podejście, w którym problemy jakościowe rozwiązuje się w formie projektów prowadzonych według cyklu DMAIC, z użyciem statystyki i z jasno przypisanymi rolami (m.in. Green Belt i Black Belt). Koncentruje się na zmienności procesu i wadach odczuwalnych przez klienta. Tym różni się od Lean Six Sigma, które łączy ten warsztat z narzędziami Lean do skracania przepływu i usuwania marnotrawstwa.
Metodę zapoczątkowała Motorola w 1986 roku (inżynier Bill Smith), a szeroko upowszechnił ją General Electric w drugiej połowie lat 90.
Jak to policzyć
Podstawową miarą jest liczba wad na milion możliwości:
DPMO = liczba wad / (liczba jednostek × liczba możliwości wady na jednostkę) × 1 000 000
Poziom sigma określa, ile odchyleń standardowych mieści się między średnią procesu a najbliższą granicą specyfikacji. Twórcy metody przyjęli, że w długim okresie średnia procesu może przesunąć się o 1,5σ. Proces „sześciosigmowy” ma więc w praktyce do granicy 4,5σ, co odpowiada 3,4 DPMO. Bez tego założenia wynik wynosiłby około 0,002 wady na milion przy dwóch granicach specyfikacji.
| Poziom sigma | DPMO (z przesunięciem 1,5σ) |
|---|---|
| 3 | 66 807 |
| 4 | 6 210 |
| 5 | 233 |
| 6 | 3,4 |
Przykład
Magazyn e-commerce wysyła 40 000 zamówień miesięcznie. W każdym zamówieniu zdefiniowano trzy możliwości wady: niewłaściwy produkt, niewłaściwa ilość, uszkodzenie. W miesiącu odnotowano 480 wad:
DPMO = 480 / (40 000 × 3) × 1 000 000 = 4 000
To około 4,2 sigma. Projekt DMAIC wykazał, że ponad połowa wad dotyczy podobnych wizualnie wariantów produktu. Po zmianie rozmieszczenia tych indeksów i dodaniu skanowania kodu przy pakowaniu wskaźnik spadł do 1 500 DPMO, czyli około 4,5 sigma.
Najczęstsze błędy
- Zawyżanie liczby możliwości wady. Im więcej możliwości przypisze się jednostce, tym niższe DPMO, choć klient nie widzi żadnej poprawy.
- Traktowanie poziomu 6σ jako celu dla każdego procesu. Docelowy poziom powinien wynikać z wymagań klienta i kosztu wad, a nie z nazwy metody.
- Analiza danych bez sprawdzenia systemu pomiarowego. Jeśli pomiar jest niepowtarzalny, wnioski statystyczne nie mają podstaw.