Bahkan proses yang stabil dapat menunjukkan variasi jika pengukuran dicatat dengan cukup rinci. Variasi menggambarkan perbedaan antar-pengamatan. Beberapa pengukuran, seperti tinggi badan dalam populasi yang sesuai, dapat mengelompok di sekitar rata-rata. Namun, distribusi simetris berbentuk lonceng harus diperiksa, bukan diasumsikan.
Wawasan dari International Six Sigma Institute™
Pengungkapan Utama tentang Variasi Six Sigma
Simpangan baku mengukur penyebaran pengamatan di sekitar rata-rata proses, dalam satuan yang sama dengan pengukuran. Mengurangi simpangan baku berarti mengurangi penyebaran itu. Sebaliknya, tingkat sigma membandingkan jarak rata-rata ke batas spesifikasi dengan simpangan baku proses. Lima, enam, atau tujuh sigma menunjukkan jarak tersebut, bukan simpangan baku antara keluaran berurutan.
Target Six Sigma yang dikenal, sekitar 3,4 cacat per sejuta peluang, menggunakan asumsi konvensional pergeseran rata-rata proses sebesar 1,5 simpangan baku. Angka ini bukan prediksi tanpa syarat untuk semua proses. Untuk proses stabil yang mendekati distribusi normal dan berpusat di antara batas spesifikasi berjarak enam simpangan baku dari rata-rata, Cp dan Cpk sama dengan 2 sebelum pergeseran. Jika rata-rata bergeser 1,5 simpangan baku mendekati satu batas dengan penyebaran tetap, Cpk menjadi 1,5 dan batas itu berjarak 4,5 simpangan baku dari rata-rata.
Untuk mengurangi variasi, ukur kinerja proses, selidiki penyebab variasi, terapkan perbaikan, dan pantau hasilnya. Variasi yang lebih rendah dapat mengurangi risiko cacat, tetapi hubungannya juga bergantung pada rata-rata proses, batas spesifikasi, dan distribusinya. Perkirakan tingkat cacat dari model yang sesuai dan telah diperiksa, atau dari data pengamatan dengan definisi peluang cacat yang jelas. Mengurangi penyebaran saja tidak menjamin nihil cacat.
Perbaikan selanjutnya dapat memerlukan fokus manajemen yang berkelanjutan, eksperimen terancang, analisis kapabilitas, dan tim yang diberdayakan. Distribusi normal atau Gaussian bersifat simetris dan berbentuk lonceng, tetapi data proses tidak selalu berdistribusi normal. Periksa kestabilan serta asumsi distribusi sebelum menggunakan indeks kapabilitas berbasis normal atau memperkirakan probabilitas ekor. Untuk data tidak normal, pilih analisis alternatif yang sesuai. Bandingkan keluaran dengan Batas Spesifikasi Bawah dan Batas Spesifikasi Atas, lalu pilih alat seperti peta kendali, diagram pencar, grafik runtun, dan studi kapabilitas sesuai pertanyaan yang diteliti.
