Cómo descifrar su puntuación de sigma (z) para seis sigma
Desde una perspectiva de calidad, Seis Sigma se define como 3,4 defectos por millón de oportunidades. Esta figura se llama una Seis Sigma nivel de calidad. Sigma puntuaciones son arrojados alrededor tanto que definitivamente necesita para sentirse cómodo comprensión de lo que son y cómo se calculan. Básicamente, una puntuación de Sigma le indica cuántas desviaciones estándar pueden encajar entre el límite de la media y la especificación de cualquier proceso o especificación.
La puntuación Sigma se puede aplicar a la realización de cualquier cosa que tenga una especificación y una tasa de defectos: el rendimiento del sistema de correo en la entrega de cartas a la dirección correcta, la capacidad de un fabricante de automóviles para producir una puerta que se adapte al cuerpo dentro una tolerancia dimensional requerida, o un proceso de presupuesto repetido que debe ser completado dentro de su ventana de programación especificada.
Cuántas desviaciones estándar puede caber?
La tendencia central de la distribución del rendimiento se define por su media. La cantidad de variación en el rendimiento, o la anchura de la distribución, se define por su desviación estándar σ. La pregunta es ¿cuántas desviaciones estándar se puede encajar entre el proceso o la media de característica y su límite de especificación SL?
Se puede ver que cuatro desviaciones estándar pueden encajar entre la media y el límite de especificación. El número exacto siempre se puede calcular por la fórmula
Un bajo sigma (Z) Puntuación significa que una parte significativa de la cola de la distribución se extiende más allá del límite de especificación. Así que cuanto mayor sea el sigma (Z) Puntuación, menos defectos. Un proceso o característica consigue un buen sigma (Z) Anotar cuando la distribución de la variación es con seguridad lejos del borde del acantilado especificación. A sigma (Z) Puntuación puede cambiar en una de tres maneras:
La ubicación de la tendencia central de la distribución - la media - mueve más cerca o más lejos del límite de especificación.
La anchura de la distribución, tal como se define por los cambios de la desviación estándar σ.
La ubicación del límite de especificación SL mueve más cerca o más lejos de la variación característica o proceso.
Comparación de corto plazo a largo plazo sigma anotar cálculos
A partir de la media y la desviación estándar, se puede calcular una sigma (Z) Puntuación. Una arruga aquí es que usted debe saber qué tipo de desviación estándar que utiliza para calcular el sigma (Z) Puntuación: ¿Es una desviación estándar σ corto plazoST, o es un largo plazo σ desviación estándarLT?
Si está utilizando una desviación estándar a corto plazo, el sigma (Z) Se calcula la puntuación es una sigma corto plazo puntuación ZST:
Sin embargo, si usted tiene una desviación estándar a largo plazo, se puede calcular la puntuación de sigma a largo plazo ZLT:
Vincular la capacidad a corto plazo para el rendimiento a largo plazo con el cambio de 1.5 sigma
rendimiento de variación a corto plazo, tal como se cuantifica por la puntuación sigma corto plazo ZST, representa el mejor rendimiento variación que se puede esperar de su proceso actualmente configurado. Se trata de un idealista medida de la capacidad. También es el tipo más fácil de los datos a collect- sólo tiene que ir y tomar una muestra relativamente pequeña de las mediciones del proceso o característica rápidamente, y lo tienes.
Pero en el largo plazo, un proceso o característica no funciona idealmente como lo hace en el corto plazo. Su rendimiento se degrada por el cambio, la deriva, y las influencias de tendencias. En el corazón de Seis Sigma es un método que combina lo mejor de ambos mundos. Se le permite aprovechar la economía de los datos de variación a corto plazo, mientras que la proyección realista, el rendimiento a largo plazo frente a las especificaciones del característicos del proceso o de.
El proceso de característica o se queda dentro de las especificaciones durante el corto plazo y no parece tener problemas. Pero en el largo plazo, perturbaciones en el proceso causan que se expanda, y esta expansión crea defectos más allá del límite de especificación.
Una forma matemática para simular el efecto de estas influencias degradantes, a largo plazo es mover artificialmente la distribución a corto plazo más cerca del límite de especificación hasta que la cantidad de defectos para la distribución a corto plazo es el mismo que para el largo plazo distribución.
Los primeros practicantes de Seis Sigma propusieron que matemáticamente desplazamiento de una distribución a corto plazo del proceso más cerca de su límite de especificación por una distancia de 1,5 veces su desviación estándar a corto plazo de característica o se aproximarían el número de defectos que se producen en el largo plazo. Esta idea revolucionaria se puede aplicar directamente al cálculo de corto plazo y sigma a largo plazo (Z) puntuaciones.
Porque ZST representa el número de desviaciones estándar de corto plazo entre el centro de la variación y la especificación, el sigma (Z) La puntuación de la distribución es desplazado
Zdesplazada = ZST - 1.5
Pero con ser equivalente, defecto en cuanto a la distribución desplazado, para la distribución a largo plazo, la ecuación anterior se puede reescribir como
ZLT = ZST - 1.5
Así que lo que los profesionales de Six Sigma hacer es medir la variabilidad a corto plazo de un proceso o característica y calcular sus sigma corto plazo puntuación. Luego se traducen inmediatamente esta puntuación a la evolución de los tipos de defectos a largo plazo que se espera, mediante el cambio de la desviación estándar de 1.5 a corto plazo. Esto a largo plazo sigma puntuación, ZLT, que se comunica en términos de defectos por millón de oportunidades, DPMO.