シックスシグマが重視することは？

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シックスシグマの焦点

Y は、プロセスから得たい、または必要とする結果です。これは従属する要因であり、X に依存します。
X は、Y に影響する可能性のある入力要因を表します。X は複数ある場合があります。これらは説明変数または入力変数です。「独立変数」と呼んでも、入力同士が統計的に無関係でなければならないという意味ではありません。
Ɛ は、誤差の存在、あるいは X が結果へ変換される正確さについての不確実性を表します。

言い換えると、入力変数は関数またはプロセスで変換され、誤差と組み合わさって出力を作ります。Y は X から生じる、あるいは X の関数です。望む結果を得るには、入力に変換プロセスまたは関数 f を適用します。

例えば、薄い鉄板の製造には複数のプロセスが関わります。入力には、鉄鉱石、木炭、その他の工程用薬品、炉などがあります。鉄鉱石は錬鉄と同じ材料ではありません。鉱石を金属に加工し、精錬によって錬鉄を作った後、さらに成形することがあります。この単純化した例では、材料と炉内条件が X です。適切な配合、加熱、精錬、成形が変換プロセス f を構成し、完成した鉄板が Y です。測定していない炉内の温度差は、ε や板の不均一さの一因になり得ます。温度を測定してモデルに含める場合、温度は X の一つです。

ピザの配達で 30 分という目標を達成できない原因としては、渋滞、配達員が住所を知らないこと、ピザが時間どおりに用意できないことなどが考えられます。配達時間が Y、関連する入力条件が X です。それぞれがすべての遅配を説明すると決め付けず、これらの可能性を調べます。

上の二つの例を踏まえると、結果を得るには「Y」と「X」のどちらに注目すべきでしょうか。

原因（X）に注目し、結果（Y）を確認する： シックスシグマのチームは、望む結果に影響する原因を特定して対処します。関連する X の改善は Y の改善につながるはずですが、チームは結果を確かめるために Y も測定します。鉄板の例では、完成した板が結果であり、材料やプロセス条件は影響し得る要因です。確認された原因に改善を集中し、その変更が有効だったかを結果で確認します。