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六個標準差(six sigma, 6σ)運用於日常生活:以送便當為例
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的不良率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?
執行6σ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顧客手中,而造成賠償或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服務或購買商品。
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。
以便當業為例,如何執行6σ?
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一般為中午十二點整,而顧客大多希望可以準時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,另外,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客戶的時間,然後計算出其標準差來衡量成果。這裡還有一個重點,就是客戶真正需要的是12:00便當送達,如果11:45~12:15已經可以輕鬆被達成,何妨把自己的標準再加嚴成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,量測出來的數據分佈一般會成「常態分配/正態分佈」,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(x̄)、標準差為(σ),一般情形下我們會用【M-x̄=1.5σ】來表示製程中心與規格中心(M)有偏移,因為實際執行時很難正中紅心的(規格中心值),如果【M=x̄】則表示無偏移,這屬於純理想狀況的理論值。
下表列出不同標準差數(σ)與其所對應之不良率(ppm)。標準差的算法只要利用Excel的STDEV()函數就可以被計算出來。
一般我們說「6個西格瑪的不良率為3.4」就是假設實際製品的中心值與規格中心有1.5σ偏移狀態下所計算出來的,至於為何是1.5個σ偏移,這純粹就是經驗值了,或是自己想辦法統計一下。
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-x̄=0 | M-x̄=1.5σ |
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)】
更多關於六個標準差的文章:
如何達成六個標準差(six sigma)
六個標準差的實例探討(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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// Begin Comments & Trackbacks ?>不好意思小弟有一個奇怪的問題,就是我對於”六標準差”這名詞一直感到疑惑,一般標準差的定義不是表示數據發散的程度嗎?那應該越低越好呀,為什麼”六標準差”反而是品質很好的表現,代表不良率只有3.4個ppm?到底”六標準差”跟我們一般認知的標準差有什麼不一樣呢?
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