六個標準差(six sigma)運用於日常生活

六個標準差(six sigma)運用於日常生活

六個標準差(six sigma,又稱6σ)原本是製造工廠裡用來改善產品良率的一項目標,它源自於統計製程管制(Statistical Process Control,簡稱SPC)的理論,但現在幾乎已經變成了各行各業滿足客戶的一項指標。

簡單來說,符合6σ就代表每生產出一百萬個產品,其不良品必須低於四個(更精確來說是3.4個),轉換成一般服務業的用語,就是每一百萬人次的客人,其中不滿意服務的不可以超過四人。總歸一句話,追求六個標準差就是在追求零缺點,因為百萬分之3.4對大部分的製品來說幾乎是趨近於零的意思。







那執行6σ有何好處?

6sigma它可以幫助降低產品生產時的不良率,因為要是生產出不良品,就必須花費額外的人力及物力成本來修理它,不但浪費時間也浪費金錢,更可能因為不小心把不良品漏交到了顧客的手中,造成賠償或是損失客戶的嚴重後果。就服務業來說,執行6σ可以降低顧客的不滿意率,讓顧客願意再回頭來光顧我們的商品。

既然執行6σ有這麼多的好處,那要如何執行呢?

首先你必須要選定一項可以數據化的目標,然後訂定這個目標的上、下界限,還要透過不斷的腦力激盪,想出對策、改善流程、查核效果,制定有效的標準程序,如此反覆,最後才能達成目標。

舉個例來說好了,假設你經營一家便當專賣店,而鄰近的辦公室也大多來跟你訂午餐便當,因為辦公室的休息時間為中午十二點整,而顧客又希望可以吃到熱騰騰的便當但又不至於餓太久,於是你與客戶訂定了便當送達的時間必須介於11:45~12:15之間,而且你也同意便當如果送得太早或太晚就必須要打七折,而你為了鼓勵員工達成目標,也提供便當費的一成作為獎金給員工。

所以上面例子的目標就是「便當送達的時間」,而上、下界限就是11:45及12:15,而你必須要紀錄每次便當送達的時間,然後計算出標準差。這裡還有一個重點,就是客戶真正要的是12:00便當送達,如果11:45~12:15已經可以輕鬆達成,何妨把自己的標準加嚴成11:50~12:10,相信可以更進一步提高顧客的滿意度。

不同情況下標準差(Sigma, σ)數與不良率對應表

當製程為穩定時,分佈會成「常態分佈」,依據規格上限(USL)與規格下限(LSL),可以計算出規格範圍(T=USL-LSL),製程的中心值為(),標準差為(σ),一般情形下用【M-=1.5】表示製程中心與規格中心(M)有偏移,如果【M=】則表示無偏移,屬於純理想狀況。

下面列出不同標準差數(σ)與其所對應之不良率(ppm)。標準差的算法只要用Excel的STDEV()函數就可以算出來了。一般說六個西格瑪的不良率有3.4就是用實際中心值有1.5σ偏移狀態下算出來的,至於為何是1.5個σ偏移,這純粹就是經驗值了。

更多標準差與不良率的資訊可以參考【Cpk、Sigma與不良率PPM換算對照表】一文。

T/2所包含的σ數 M-=0 M-=1.5
1 317,400 697,700
2 4,5400 308,733
3 2,700 33,803
4 63 6210
5 0.57 233
6 0.002 3.4

 

如果您對於標準差還覺得意猶未盡,請繼續閱讀【六個標準差的實例探討(six sigma、六西格瑪)


回》SPC、Cpk、製程能力之解說與整理

更多關於六個標準差的文章:
六個標準差的實例探討(six sigma)
如何達成六個標準差(six sigma)
標準差與常態分佈的關係(six sigma)

延伸閱讀:
製程能力介紹 ─ Cp之製程能力解釋
製程能力介紹 ─ Ck之製程能力解釋
製程能力介紹 ─ Cpk之製程能力解釋
製程能力介紹─製程能力的三種表示法

製程能力介紹 ─ 製程能力的評估與改善對策




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