Cómo descifrar el sigma (z) puntuación para seis sigma

Desde una perspectiva de calidad, Six Sigma se define como 3.4 defectos por millón de oportunidades. Esta figura se llama Seis Sigma nivel de calidad.

Puntajes Sigma se lanzan sobre tanto que definitivamente hay que ser comprensivos cómoda lo que son y cómo se está calculado. Básicamente, una puntuación sigma te dice 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 ajusta al cuerpo dentro de una tolerancia dimensional requerida, o un proceso de presupuestación repetido que debe ser completado dentro de su ventana de programa especificado.

¿Cuántas desviaciones estándar puede caber?

La tendencia central de la distribución de 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 # 963-. La pregunta es cuántas desviaciones estándar se puede encajar entre el proceso o medio 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 sigma baja (Z) Puntuación significa que una parte significativa de la cola de la distribución se extiende más allá del límite de especificación. Por lo tanto cuanto mayor sea el sigma (Z) Puntuación, menos defectos. Una característica del proceso o 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 la desviación estándar # 963- cambios.

• La ubicación del límite de especificación SL mueve más cerca o más lejos de la variación característica o proceso.

Comparar a corto plazo para sigma largo plazo anotar cálculos

A partir de la media y la desviación estándar, se puede calcular un sigma (Z) Puntuación. Una arruga aquí es que usted debe saber qué tipo de desviación estándar que está utilizando para el cálculo de la sigma (Z) Puntuación: ¿Es una desviación estándar de corto plazo # 963-_ST, o se trata de una desviación estándar a largo plazo # 963-_LT?

Si estás utilizando una desviación estándar de corto plazo, el sigma (Z) Puntuación se calcula es un sigma corto plazo puntuación Z_ST:

Sin embargo, si usted tiene una desviación estándar a largo plazo, se puede calcular la puntuación sigma a largo plazo Z_LT:

Vincular la capacidad a corto plazo para el rendimiento a largo plazo con el cambio de 1,5 sigma-

Rendimiento variación a corto plazo, tal como se cuantifica por la puntuación sigma corto plazo Z_ST, representa el mejor rendimiento de la variación que se puede esperar de su proceso configurado actualmente. Se trata de un idealista medida de la capacidad. También es el tipo más fácil de datos para collect- sólo tiene que ir y rápidamente tomar una muestra relativamente pequeña de las mediciones del proceso o característica, y lo tienes.

Pero en el largo plazo, un proceso o característica no funciona muy bien como lo hace en el corto plazo. Su rendimiento se degrada por el cambio, la deriva, y las influencias de tendencia. En el corazón de Six 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 permanece dentro de las especificaciones durante el corto plazo y no parece tener problemas. Pero en el largo plazo, alteraciones en el proceso de causa 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 Six Sigma propusieron que matemáticamente cambiando una distribución del proceso a corto plazo cerca de su límite de especificación por una distancia de 1,5 veces su desviación estándar a corto plazo de característica o serían aproximar el número de defectos que se producen en el largo plazo. Esta idea avance se puede aplicar directamente al cálculo de corto plazo y largo plazo sigma (Z) Marca.

Porque Z_ST representa el número de desviaciones estándar a corto plazo entre el centro de la variación y la especificación, el sigma (Z) La puntuación de la distribución es desplazado

Z_desplazada = Z_ST - 15

Pero con la distribución desplazado equivalentes, sin defectos sabio, a la distribución a largo plazo, la ecuación anterior se puede reescribir como

Z_LT = Z_ST - 15

Así que lo que los profesionales de Six Sigma hacen es medir la variabilidad a corto plazo de un proceso o característica y calcular sus sigma corto plazo puntuación. Luego se traducen de inmediato esta puntuación para el rendimiento tasa de defectos a largo plazo era de esperar, con el 1,5 corto plazo turno desviación estándar. Este largo plazo sigma puntuación, Z_LT, se comunica en términos de defectos por millón de oportunidades, DPMO.