シックスシグマは、ビジネスプロセスの改善を推進するように設計されたアプローチとツールのセットを指します。シックスシグマは、DMAIC（定義、測定、分析、改善、管理）アプローチを使用して、特定のプロセス内で何が不良の原因となっているのかを突き止め、それをうまく機能させるために必要な変更を判断します。しかし、なぜそれはシックスシグマと呼ばれるのですか？
シグマとは何ですか？
統計上、Sigmaは標準偏差を表すギリシャ文字です。標準偏差は、データセット内の変動量を測定します。データセットが「標準」の場合、データセット内の値がデータセットの平均の上下に分割されていることを意味するので、標準偏差はデータの分散度を説明するのに役立ちます。たとえば、10〜100の範囲の値を含むデータセットは、30〜40の値を含むデータセットよりも標準偏差が高くなります。
「6」は何を表しますか？
通常のデータセットでは、平均を超える1標準偏差の変動は、その値を下回る総母集団の84.1％を含みます。それを2標準偏差に拡大すると、人口の97.7％になります。標準偏差を1にすると、含まれるデータポイントは母集団の99.85％にさらに増えます。このシナリオを平均よりも6標準偏差高くすると、計算値は99.9999998％、つまり2億分の2になります。簡単に言えば、これは、このレベルで機能するプロセスでは、製造される10億項目ごとに2つの欠陥しか発生しないことを意味します。
プロセス変動についてはどうですか？
特に、プロセス内に固有の変動があることがわかっている場合は、控えめに言っても20億分の2が非常に高い目標です。シックスシグマの「ゴッドファーザー」、ミケル・ハリーは、プロセスがどちらの方向にも標準偏差の1.5倍も変動するのが普通であることを理解しました。そのため、６シグマプロセスにおける欠陥の上限閾値は、実際には３．４ｐｐｍであると考えられている。これは平均の右側の4.5標準偏差に関連する値です。
では、シックスシグマの概念と名前はどこから来たのでしょうか。
1970年代にMotorola製品は深刻な品質問題を抱えていました。これは、日本の会社が以前Motorolaが運営していた工場を引き継ぎ、1/20の欠陥数のテレビを製造することに成功したときに強調されました。 1981年、MotorolaのCEOであるBob Galvinは、5年以内に品質とパフォーマンスを10倍に向上させることを自社の企業に求めました。その課題から、Mikel HarryはDMAICアプローチとシックスシグマとして知られている構造化問題解決アプローチを開発しました。シックスシグマという名前は、製造プロセス内で6つの標準偏差を達成するというモトローラの目的に基づいてそのアプローチに割り当てられたものです。
