シックスシグマは、1986年にモトローラによって作成されたよく知られたエンジニアリングおよび製造プロセスです。シックスシグマシステムは、偏差の原因を特定することによって製品の欠陥を排除しようとします。正しく実行されれば、シックスシグマは100万個の製品につき3.4個の欠陥を生み出します。これがエンジニアリング効率の最も重要な標準となり、いくつかのコピーキャットプログラムが生まれました。
リーンシックスシグマ
Lean Six Sigmaは、Motorolaによって開発および認定されたSix Sigmaと似ています。 「無駄のない」とは、製品の単なる欠陥ではなく、作業プロセスや作業フローの欠陥も検査するという点で異なります。たとえば、Leanは、過剰生産、不要な処理、不十分な物流、生産の遅れ、さらには顧客のニーズを満たさない製品さえも識別しようとします。リーンは基本的に、シックスシグマが解決しないギャップを埋めるのに役立ちます。
CMMI
機能成熟度モデル統合（CMMI）は、カーネギーメロン大学のソフトウェアエンジニアによって開発されました。プロセスはシックスシグマに似ていますが、主にソフトウェアの改善に焦点を当てています。ソフトウェアは無期限に変更およびアップグレードされる可能性があるため、CMMIはシックスシグマの代替として必要になりました。ガイドラインと改善のための参照点を作成することによって、さまざまな会社単位が同じ目標に自分の開発プロセスを統合することができます。
統計的工程管理（SPC）
統計的工程管理（SPC）は、完全に統計分析に基づいた品質管理の方法です。主にプロセス能力のパフォーマンスとプロセスの監視に使用されます。言い換えれば、それはシステムがどれだけうまく機能しているかを決定します。 SPCの1つの人気のあるサブセットはパレート分析です。パレート統計は、生産データを時間、プロセス、および欠陥番号ごとに整理します。問題が発生した場所を特定し、効率を最適化するのに役立ちます。
エンジニアリングプロセス制御（EPC）
エンジニアリングプロセス制御は、問題を識別するためにチャートとデータを使用するという点で統計的プロセス制御と似ていますが、エンジニアリングプロセスの予測と同時調整に焦点を当てています。 EPCでは、プロセスをリアルタイムでグラフ化し、効率メトリクスが予想と異なる場合は変更します。これは、グラフを作成し、ターゲットプロセスの進行状況を徹底的に監視することによって行われます。
