식스 시그마란 무엇이며 왜 여섯 시그마인가요?
(식스 시그마의 의미와 왜 6시그마인가?)

식스 시그마는 업무 품질을 높이는 실용 전략입니다. 제조 등에서 결함을 찾고 제거하며 불일치를 줄이는 유용한 조리법과 같습니다. 1980년대 Motorola의 완벽한 운영 추구에서 탄생하여 GE와 Amazon의 효율과 만족을 높이는 세계적인 도구가 되었습니다. 성공 기업을 들여다보면 일상 운영의 단계를 만드는 힘을 알 수 있습니다. 휴대전화를 문제없이 켜는 모습을 상상해 보십시오. 그것이 식스 시그마의 작용입니다.

결함이나 변동을 파악하고 제거하여 개선하고 백만 기회당 3.4개라는 거의 완벽한 품질을 추구하는 데이터 기반 방법론입니다. 체계적 문제 해결과 지속적 개선을 제공하여 만족 향상과 운영 비용 절감으로 이어집니다.

식스시그마란 무엇인가요?

식스 시그마는 변동 최소화와 결함 제거로 출력 품질을 높이는 체계적 데이터 기반 방법론입니다. 간단히 말하면, 생산이나 서비스의 문제를 찾아 고치는 품질 관리 슈퍼히어로와 같습니다.

상상해 보십시오. 공장에서는 제품이 꾸준히 생산되며 각각 일정한 품질을 충족해야 합니다. 하지만 생산 과정에 작은 변동이 남습니다. 변동을 분석하고 결함을 줄여 더 많은 출력이 기준을 충족하도록 합니다. 모든 변동을 제거하거나 모든 제품의 적합성을 보장하지는 않습니다.

거의 완벽을 향한 추구

최종 목표는 거의 완벽입니다. 얼마나 가까울까요? 전통적 1.5σ 평균 이동에 따른 약 0.00034%, 백만 기회당 3.4개라는 참고 결함률입니다. 부적합 제품을 자동으로 세는 것이 아니라 결함 기회를 설명합니다. 거의 불가능해 보여도 탁월함과 기대 초과를 추구합니다.

‘기회’는 프로세스에서 결함이 발생할 가능성을 뜻합니다. 예를 들어 제조에서는 결함이 생길 수 있는 조립 라인의 특정 단계입니다.

완벽을 향한 끊임없는 추구가 여러 산업의 주요 기업을 사로잡았습니다. GE, Toyota, Amazon 같은 기업 은 전략에 통합하여 뛰어난 성과를 이루었습니다. 제조뿐 아니라 의료, 금융, 기타 서비스에서도 신뢰하는 방법론이 되었습니다.

본질과 완벽을 향한 끊임없는 추구를 알았으니 큰 목표를 방법론과 원칙으로 어떻게 이루는지 더 살펴보겠습니다.

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식스 시그마의 의미

식스 시그마의 기원

기원은 1986년 Motorola 엔지니어 Bill Smith가 고안한 때로 거슬러 올라갑니다. 회사는 운영의 탁월함을 추구하며 거의 완벽한 프로세스를 위한 견고한 방법을 찾았습니다. 그 결과 생산과 사업의 변동·결함 최소화를 목표로 하는 방법론이 탄생했습니다.

Motorola의 통계적 품질 개선 추구는 세계적 현상의 토대를 마련했습니다. 처음에는 제조 오류와 결함 감소에 집중하여 만족을 높이고 비용을 줄였습니다. 곧 다른 대기업도 성공에 주목하고 자체 운영에 도입하기 시작했습니다.

1995년부터 GE는 Jack Welch의 지휘 아래 널리 도입하고 보급했습니다. Welch는 업무를 바꾸고 뛰어난 성과를 낼 가능성을 알았습니다. GE의 의지는 품질, 효율, 수익성의 구체적 결과를 보여 주며 주류화를 크게 추진했습니다.

영향은 제조를 넘어 의료, 금융, 서비스로 확산되었습니다. Toyota는 유명한 생산 시스템에 원칙을 통합하여 통계로 효율을 높이고 낭비를 줄였습니다. Amazon도 운영을 최적화하여 대규모로 일관된 고객 경험을 제공했습니다.

예를 들어 GE는 여러 사업 부문에서 큰 이점을 얻었습니다. 작은 결함 감소도 상당한 절감과 품질 향상으로 이어짐을 알았습니다. Toyota도 정밀 설계와 린 운영을 이루어 자동차 산업의 선도적 위치에 기여했습니다.

Motorola에서 시작해 업계 선도 기업의 폭넓은 채택에 이른 여정은 개선과 조직 성공에 대한 큰 영향을 보여 줍니다.

식스 시그마의 초점과 이점

주요 목적은 최대한 완벽한 프로세스로 매우 정확한 제품·서비스를 제공하는 것입니다. 잠재 문제와 오류를 없애 결함과 변동을 최소화합니다. 이것이 왜 특히 중요할까요?

기대에 맞는 제품·서비스를 결함이나 지연 없이 받으면 어떤 기분일까요? 기쁘고 만족하며 다시 이용하고 싶겠죠? 결함과 변동 대응의 가치는 고객 만족 향상입니다.

결함과 변동 감소에 철저히 집중하면 고객 충성도와 운영 효율을 높일 수 있습니다. 매번 과녁의 정중앙을 겨냥하는 것과 같습니다.

효율화와 오류 최소화로 큰 이점을 기대할 수 있습니다. 예를 들면,



제조사가 조립 라인의 특정 기계를 결함 원인으로 파악하는 설명용 상황을 생각해 보십시오. 기계 문제를 고치면 그로 인한 결함이 없어지고 생산 시간이 50% 줄어 큰 절감이 됩니다. 다만 다른 결함 원인은 계속 조사해야 합니다.

이 이야기는 생산성을 실제로 바꾸는 힘을 보여 줍니다. 핵심 개선 영역을 찾아 높은 효율과 절감을 이끌고 궁극적으로 시장 경쟁력을 높이는 것입니다.

초점과 이점의 힘을 이해했으니 방법론과 구체적인 실행 전략을 더 살펴보겠습니다.

통계에서 시그마와 식스 시그마는 무엇인가요?

평균 은 프로세스 데이터 집합의 산술평균입니다.
중심 경향 은 데이터가 평균 주변에 모이는 경향입니다.
표준편차(Sigma 또는 σ라고도 함) 가 이 평균·중심 경향 주변의 산포를 결정합니다.

평균과 허용 한계 사이에 더 많은 표준편차가 들어갈수록 한계를 벗어나 결함을 만들 가능성이 낮아집니다. 이것이 6σ 프로세스가 1σ, 2σ, 3σ, 4σ, 5σ보다 우수한 이유입니다.

7 이상의 σ 프로세스는 6σ보다 더 우수하지만 역사와 실무를 통해 회복 불가능한 결과를 낳는 일부 시스템을 제외하면 거의 모든 주요 상황에서 6σ가 충분히 신뢰할 만하다는 믿음을 얻었습니다.

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중심이 맞는 식스 시그마 프로세스는 평균과 각 규격 한계 사이에 여섯 표준편차가 있습니다

LSL과 USL은 각각 하한 규격 한계와 상한 규격 한계의 약자입니다. 규격 한계는 고객 요구에서 나오며 프로세스의 최소·최대 허용 경계를 정합니다.

예를 들어 자동차 문의 목표 평균 길이는 1.37185미터일 수 있습니다. 원활한 조립을 위해 LSL은 1.37179미터, USL은 1.37191미터로 정할 수 있습니다. 이 프로세스에서 6σ 품질 수준에 도달하려면 평균 주변 문 길이의 표준편차가 최대 0.00001미터여야 합니다.

σ는 산포를 측정합니다. 시그마 수준은 산포 단위로 규격 한계까지 거리를 표현합니다. 분포와 가정이 같다면 일반적으로 수준이 높을수록 결함이 적습니다.

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다양한 시그마 수준의 프로세스

그림은 산포와 중심을 구분합니다. 한계가 −6과 +6일 때 넓고 중심이 맞는 곡선은 σ = 3이므로 각 한계가 평균에서 2σ입니다. 이동한 곡선은 평균 3, σ = 1이므로 가까운 한계까지 3σ입니다. 좁고 중심이 맞는 곡선은 평균 0, σ = 1이므로 각 한계까지 6σ입니다. 이 정규 모형에서는 산포를 줄이고 중심을 적절히 유지하면 한계 밖 비율이 줄어듭니다. 높은 정점은 같은 총면적의 더 좁은 밀도를 뜻하며 출력의 직접 개수가 아닙니다.

Sigma Level	DPMO · Defects per Million Opportunities
2 σ	308'537.0
3 σ	66'807.0
4 σ	6'210.0
5 σ	233.0
6 σ	3.4

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시그마 수준과 DPMO(백만 기회당 결함 수)

표는 전통적 1.5σ 평균 이동과 가까운 정규 꼬리를 사용합니다. 반올림 값은 명목 2σ의 백만 기회당 308,537개에서 6σ의 약 3.4개로 줄어듭니다. 참고 계산이지 실측 개수나 중심이 맞는 양측 확률이 아닙니다. 반대 꼬리는 높은 수준에서는 무시할 만하지만 낮은 수준에서는 더 중요합니다. 같은 규격과 가정이면 높은 수준은 산포 대비 한계까지 거리가 큼을 뜻합니다. 중심이나 규격이 다르면 낮은 수준이라도 표준편차가 더 클 필요는 없습니다.

6σ 수준의 프로세스가 있을 수 있나요?
답은 예입니다. 적절히 측정한 프로세스는 명목상 식스 시그마 이상을 달성할 수 있습니다. 제약, 항공, 자동차는 까다로운 품질·안전 요구를 받지만 한 수준이 모든 프로세스를 설명하거나 안전을 보장하지는 않습니다. 필요한 성과와 보호 장치는 구체적 위험과 요구에 달려 있습니다. 지상 5000피트에서 Boeing 777로 비행 중 제조 결함 등으로 날개 볼트와 너트가 갑자기 풀려 조종이 어려워진다고 생각해 보십시오. 결함 감소의 중요한 이유를 보여 주는 예입니다. 안전, 고객 요구, 신뢰성, 비용 모두 높은 성과의 동기가 됩니다.

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식스 시그마와 DPMO 예

위의 예에서,

• Sigma는 시그마 수준을 나타냅니다.
• Spelling은 전체 철자 오류 수를 나타냅니다.
• 금액은 중심이 맞는 정규 모형에서 10억 달러의 자산에 대한 동등 비율입니다. 철자 오류가 초래하는 벌금이나 부채 예측이 아닙니다.
• 시간은 같은 중심 모형에서 한 세기의 동등 비율입니다. 철자 오류를 수정하는 데 필요한 계산 시간이 아닙니다.
• DPMO는 백만 기회당 전체 결함 수를 나타냅니다.

모형상 시그마 거리가 늘면 결함 비율과 해당 금액·시간이 감소합니다. 철자 예는 오류가 점점 드물어짐을 보이지만 단어 수가 명시되지 않아 수치적 결함률을 확립하지는 않습니다. 그림은 중심이 맞는 양측 예와 이동한 가까운 꼬리 DPMO 관례를 구분하여 혼동을 막습니다.

품질과 효율에 대한 식스 시그마의 영향

도입은 제품·서비스의 완벽함을 끊임없이 추구하겠다는 약속과 같습니다. 결함 최소화, 변동 감소, 일관된 품질의 종합 접근입니다. 통계 분석으로 생산이나 서비스 문제의 근본 원인을 찾을 수 있습니다.

도구로 상세히 측정하고 분석하여 오류 지점과 품질에 영향을 주는 변동을 찾습니다. 관리도, 능력 분석, 회귀분석 등이 조사 도구로서 개선이 필요한 곳을 비춥니다.

오류 감소와 효율 향상으로 때로는 수백만 달러의 절감 등 큰 영향을 줍니다. 결함과 변동을 최소화하면 백만 기회당 3.4개라는 거의 완벽한 제품·서비스에 가까워집니다. 고객이 요구하는 정밀성이며 뛰어난 품질로 경쟁사와 차별화합니다.

Toyota는 도입 이익의 예입니다. 지속적 개선과 효율적 프로세스에 대한 의지로 고품질을 유지하면서 결함을 크게 줄여 자동차 제조의 새로운 산업 기준을 세웠습니다.

영향은 생산과 서비스 제공의 모든 측면에 미칩니다. 효율화부터 만족 향상까지 탁월함과 지속적 개선의 환경을 만듭니다. 더 나은 제품과 효율적 서비스뿐 아니라 품질, 효율, 혁신을 중시하고 데이터 기반 해결책으로 문제에 대응하는 문화를 조성합니다.

분석적 문제 해결과 데이터 기반 해결책을 강조하여 전체 품질에 뚜렷한 변화를 만들고 상당한 최적화와 자원 활용 개선으로 이어집니다.

원칙과 기법: DMAIC 접근

DMAIC는 중심 방법으로 개선과 구체적 성과의 체계적 경로를 제공합니다. 다섯 핵심 단계를 하나씩 정의하며 살펴보겠습니다.

정의

첫 단계는 문제나 개선 기회를 명확히 하는 것입니다. 현 상태와 고객 요구를 이해하고 구체적이며 측정 가능한 목표를 정합니다. 달성할 것과 범위를 확립하여 견고한 기반을 만듭니다.

측정

문제를 정의한 뒤 데이터를 모으고 현재 성과를 측정합니다. 관련 정보 수집, 능력 평가, 변동의 핵심 요인 파악을 수행합니다. 현재 상태의 객관적 이해와 개선 영역 파악에 필수적입니다.

측정 단계의 데이터 분석은 성과를 수치화하고 향후 개선을 평가할 기준선을 제공합니다. 정확한 성과 표현을 위해 통계 분석에 크게 의존하는 단계입니다.

분석

풍부한 데이터를 얻었다면 해석과 분석으로 근본 원인과 변동 요인을 찾습니다. 왜 그렇게 작동하는지 보여 주는 통찰과 패턴을 발견합니다. 깊이 조사하면 비효율이나 결함의 근본 원인을 이해할 수 있습니다.

깊은 데이터 분석으로 문제 지점의 유익한 통찰을 얻습니다. 새 정보가 나올 수 있어 반복 분석으로 더 종합적인 이해를 얻어야 할 때가 많습니다.

개선

철저한 분석 뒤 문제 해결책을 개발하고 실행합니다. 개선 단계는 아이디어 생성, 후보 시험, 변동의 근본 원인을 겨냥하는 변경 실행입니다. 지속적 결과를 확보하도록 통제된 방식으로 진행합니다.

제어

마지막은 개선 성과를 유지할 관리의 확립입니다. 표준 절차, 성과 감시 시스템, 퇴행 방지 조치를 마련합니다. 변화를 문화에 통합하고 장기적인 지속 개선을 확보합니다.

각 단계가 앞 단계를 바탕으로 분석, 개선 영역 파악, 변경, 유지의 체계적 접근을 만듭니다. DMAIC로 체계적으로 높이고 거의 완벽한 운영을 목표로 하면서 큰 성과 향상을 이룰 수 있습니다.

원칙의 실무 적용이 다양한 산업에서 지속적 개선을 추진하는 강력한 방법으로 만듭니다.

다음으로 기업이 운영에서 전략을 어떻게 성공적으로 실행하는지 살펴보겠습니다.

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왜 ‘식스 시그마’인가요?

식스 시그마 전략 실행

도입을 결정하셨군요. 여기서부터 정말 흥미로워집니다. 새 도구나 프로그램뿐 아니라 조직이 일하고 생각하며 느끼는 방식까지 바꾸는 이야기입니다.

도입의 첫 단계는 모두가 기본 원칙과 중요성을 이해하는 것입니다. 최고 경영진부터 모든 수준에 교육과 자료를 제공합니다. 기본 개념 이해가 적극적 개선 참여와 도입 지원에 필수적입니다.

핵심 제품 라인의 결함을 줄이는 대규모 프로젝트에 조직이 참여한다고 가정해 보십시오. 성공하려면 모두가 작동 방식을 이해하고 효과적으로 기여해야 합니다.

전체 교육과 함께 진척을 측정할 명확한 지표가 필요합니다. 올바른 방향인지 판단하고 프로세스의 효과와 개선 영역을 이해할 수 있습니다.

운전과 같습니다. 속도계나 지도가 없으면 나아가고 있는지 어떻게 알까요?

문화와 운영에 통합하려면 전체 사업 목표와 전략을 일치시켜야 합니다. 모두가 같은 방향으로 가고 목표에 대한 집중을 유지하며 자원을 효과적으로 배분합니다.

도입은 도구 채택만이 아니라 지속적 개선 문화를 심는 일입니다. 여정은 어려울 수 있지만 효율과 품질의 보상은 큰 변혁이 될 수 있습니다.

식스 시그마 자주 묻는 질문

도입에 관한 유명한 성공 이야기나 사례 연구가 있나요?

답변: 예. GE는 1990년대 후반에 도입하여 상당한 절감과 효율 향상을 이루고 2001년까지 직접 효과로 20억 달러의 절감을 보고했습니다. Motorola도 연간 160억 달러 이상을 절감했습니다. 개선과 재정 성과의 효과를 보여 주는 성공 사례입니다.

‘식스 시그마’의 역사와 유래는 무엇인가요?

답변: ‘식스 시그마’는 1980년대 후반 Motorola가 결함 감소로 거의 완벽을 추구하는 개선 접근을 설명하기 위해 만든 용어입니다. 통계적 품질 관리에서 영감을 얻어 평균으로부터 여섯 표준편차의 폭이라는 뛰어난 품질을 추구했습니다. 이후 제조와 서비스를 비롯한 다양한 산업에 확산되어 효율과 만족을 크게 개선했습니다.

시간에 따라 어떻게 발전했으며 핵심 원칙은 무엇인가요?

답변: 식스 시그마는 종합적 개선 접근으로 발전했습니다. 1980년대 Motorola에서 개발되어 1990년대에 널리 알려지고 다양한 산업에 도입되었습니다. 핵심 원칙은 고객 중심, 데이터 기반 결정, 프로세스 이해와 관리, 지속적 개선입니다. 통계 분석으로 근본 원인을 찾고 체계적 변경으로 결함 감소와 효율 향상을 추구합니다. McKinsey의 연구에 따르면 성공적으로 도입한 기업은 상당한 비용 절감과 품질 성과 개선을 이룹니다.

어떤 산업이나 분야에서 흔히 도입하나요?

답변: 제조, 의료, 금융, 통신 등에서 흔히 도입합니다. Motorola와 GE는 품질과 생산성을 크게 개선했습니다. Mayo Clinic 등은 의료 오류를 줄이고 환자 결과를 개선했습니다. Bank of America 등은 효율화로 비용을 줄이고 만족을 높였습니다. International Six Sigma Institute의 연구에서 주요 도입 산업은 제조(38%), 의료(21%), 금융(16%)입니다.

이해와 적용이 개인이나 조직에 어떻게 도움이 되나요?

답변: 이해와 적용에는 많은 이점이 있습니다. 먼저 결함·오류 최소화로 품질 관리와 만족을 높입니다. 다음으로 효율화하여 비용을 줄이고 효율을 높입니다. 또한 지속적 개선 문화로 혁신과 변화 적응을 촉진합니다. International Six Sigma Institute의 연구에서 평균 $174,000의 프로젝트 비용 절감과 23%의 고객 만족 향상이 나타났습니다.

식스 시그마의 시그마는 무엇인가요?

답변: σ는 산포의 척도인 표준편차입니다. 시그마 수준은 평균부터 규격 한계까지 거리를 산포 단위로 표현하며 표준편차 자체가 아닙니다. 목표는 백만 기회당 3.4개 이하입니다. 높은 수준은 정밀하고 신뢰할 프로세스를 나타냅니다. 기초 옐로부터 고급 블랙까지 훈련된 벨트가 통계 지식과 도구로 설계부터 실행까지 개선합니다. 변동과 결함을 줄이고 모든 수준이 참여하여 효율과 품질을 높입니다.

통계의 시그마는 무엇인가요?

답변: 통계의 시그마는 분포의 산포 척도인 표준편차를 나타내는 기호입니다. 전 세계의 프로젝트 관리와 개선에 널리 쓰이는 식스 시그마에서는 수준으로 성과를 평가하고 개선합니다. 실무자는 팀으로 통계 도구를 사용하여 규격 한계에 대해 산포 감소, 중심 개선 또는 둘 다로 수준을 높입니다. 인증 프로그램은 관리에서 통계를 실천할 체계적 모형을 제공합니다. ‘벨트’라 불리는 인증자는 이해관계자와 협력하여 원칙을 효과적으로 적용하고 성공과 지속적 개선에 기여합니다.

2시그마에서 6시그마로의 전환은 무엇을 뜻하나요?

답변: 2시그마에서 6시그마로의 전환은 품질 관리와 운영 효율의 큰 개선을 뜻합니다. 시그마 수준은 규격 한계까지의 거리를 표준편차 단위로 표현합니다. 분포 가정과 규격이 같다면 높은 수준은 모형상 낮은 결함 위험을 나타내며 중심 개선이나 산포 감소로 높일 수 있습니다. 2에서 6으로의 전환은 오류가 비교적 많은 상태에서 매우 높은 품질로 결함을 크게 줄이는 것입니다. 전담 팀이 변동의 근본 원인 대응 등 엄격한 방법론을 실천해야 합니다. 그리스 수학에 뿌리를 둔 ‘시그마’는 지속적 개선과 최적 성과를 추구하는 통계적 정밀성과 탁월함을 상징합니다.

린 식스 시그마란 무엇인가요?

답변: 린 식스 시그마는 낭비 감소와 흐름 개선의 린과 결함·변동 감소의 식스 시그마를 결합합니다. 성과 측정, 근본 원인 분석, 지속적 개선으로 속도, 품질, 효율을 다룹니다. 도구 모음을 넘어 문화의 일부가 될 수 있습니다. 기원은 서로 다르며 시그마는 린이 아니라 표준편차의 통계 기호에서 나왔습니다.

왜 식스 시그마라고 부르나요?

답변: 이름은 그리스 문자 σ로 나타내는 표준편차에서 나왔습니다. 중심이 맞는 정규 프로세스에서는 평균부터 각 규격 한계까지 여섯 표준편차라는 뜻입니다. 익숙한 백만 기회당 3.4개는 전통적인 1.5σ 평균 이동을 쓰는 기준으로, 중심이 맞는 양측 결함률이나 효율의 직접 척도가 아닙니다. 옐로·그린·블랙 벨트는 전문성과 역할 수준을 나타냅니다. 교육으로 개선과 변화의 지식과 도구를 배웁니다. 옐로는 기초, 그린은 중급 프로젝트, 블랙은 고급 전문성과 주요 개선 지휘를 담당합니다. 숫자 이름은 결함 최소화와 지속적 개선 문화에 대한 의지, 엄격한 품질 기준을 강조합니다.

식스 시그마의 USL과 LSL은 무엇인가요?

답변: USL(상한 규격 한계)과 LSL(하한 규격 한계)은 프로세스 관리와 품질 보장의 핵심 용어입니다. 프로세스나 출력의 허용 범위를 정하고 입력이나 생산 부품이 고객 요구를 충족할 상하 경계를 제시합니다. 설정하면 범위 안의 출력을 일관되게 제공하도록 감시하고 관리할 수 있습니다. 한계 이탈은 잠재 문제를 나타내어 품질과 고객 기대 일치를 위한 시정 조치를 촉구합니다. 적절한 관리는 원하는 성과와 부품·서비스 결함 최소화에 필수적입니다.

왜 7시그마가 아니라 6시그마인가요?

답변: 7이 아닌 식스 시그마 선택은 정밀성과 실용성의 균형이라는 전략입니다. 같은 규격과 모형 가정에서는 높은 수준이 낮은 결함 위험을 뜻하며 속도나 효율을 자동으로 높이지는 않습니다. 7에 도달하는 비용과 노력은 점점 어려워지는 추가 개선의 이익을 넘을 수 있습니다. 많은 산업에서 고객 기대와 건전한 수익은 식스 시그마로 충족할 수 있습니다. 현실 경험과 부서의 자원 제약을 인정하면서 달성 가능하고 품질과 성과를 크게 높일 목표에 집중합니다.

식스 시그마의 의미와 그렇게 부르는 이유 정리

프로세스를 개선하고 최적화하여 결함과 변동을 최소화하는 종합적 데이터 기반 방법론입니다. 통계 개념에서 시작되었으며 특히 높은 프로세스 능력을 추구합니다. ‘식스 시그마’는 정규분포 평균에서의 표준편차에 대한 통계 측정을 뜻합니다. 익숙한 목표는 전통적 1.5σ 이동에 따른 백만 기회당 약 3.4개입니다. 실제 결함 성과와 효율은 별도로 측정합니다. 측정, 분석, 개선을 강조하여 품질과 만족을 높입니다.

이름은 표준편차를 나타내는 시그마에서 나왔습니다. 익숙한 기준은 전통적인 1.5σ 평균 이동에 따른 백만 기회당 약 3.4개입니다. 평균에서 여섯 표준편차의 한계를 갖는 중심 정규 프로세스는 더 작은 별도의 양측 결함 확률입니다. ‘여섯’은 평균에서 여섯 표준편차인 성과 수준을 추구함을 뜻합니다. 이러한 정밀성은 최소 변동으로 기대를 일관되게 충족하거나 뛰어넘는 운영으로 이어집니다. 이름은 엄격한 관리와 최적화로 우수 품질을 제공하려는 의지를 나타냅니다.

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