安定した工程でも、十分に詳しく測定を記録すると、ばらつきが現れることがあります。ばらつきは、観測値がどのように異なるかを表します。適切な母集団の身長など、平均の周りに値が集まる測定もありますが、対称な釣り鐘型の分布は、仮定せず確認しなければなりません。
International Six Sigma Institute™ からの知見
シックスシグマのばらつきに関する究極の解説
標準偏差は、工程の平均の周りに観測値がどの程度広がるかを、測定値と同じ単位で表します。標準偏差を小さくすると、その広がりが減ります。一方、シグマ水準は、平均から規格限界までの距離を工程の標準偏差と比較したものです。五、六、七シグマは、そのような距離を示し、連続する出力間の標準偏差を示すものではありません。
よく知られる、百万機会当たり約3.4件の欠陥というシックスシグマの目標は、工程平均が標準偏差の1.5倍移動するという慣例的な仮定を使っています。すべての工程を無条件に予測する数値ではありません。平均から両規格限界までが標準偏差の六倍で、その間に中心がある安定したほぼ正規分布の工程では、移動前のCpとCpkは2です。広がりが同じまま平均が一方の限界に標準偏差の1.5倍近づくと、Cpkは1.5となり、その限界までの距離は標準偏差の4.5倍になります。
ばらつきを減らすには、工程の性能を測定し、ばらつきの原因を調べ、改善を実施し、結果を監視します。ばらつきの低減は欠陥リスクを減らし得ますが、その関係は平均、規格限界、分布にも左右されます。適切で検証済みのモデル、または欠陥機会を明確に定義した実測データから欠陥率を推定してください。広がりを小さくするだけでは、欠陥ゼロは保証されません。
さらなる改善には、経営陣の継続的な注力、計画された実験、工程能力分析、権限を与えられたチームが必要になることがあります。正規分布、すなわちガウス分布は対称な釣り鐘型ですが、工程データが常に正規分布に従うわけではありません。正規分布に基づく工程能力指数や裾の確率予測を使う前に、安定性と分布の仮定を確認してください。非正規データには適切な別の分析を選びます。出力を規格下限と規格上限と比較し、管理図、散布図、ランチャート、工程能力調査などのツールを、調べたい問いに応じて選びましょう。
