Contenu
- Comprendre le sigma
- Comprendre la distribution normale
- La courbe des six sigma
- Conseils et avertissements
Six Sigma est une philosophie d’entreprise élaborée dans les années 1980 pour offrir aux clients une qualité irréprochable grâce à la production de produits standardisés et sans défauts. Le terme désigne un processus si précis que toutes les variations des caractéristiques essentielles d'un produit, telles que le diamètre d'un roulement, entrent dans la moyenne six sigma du processus. La courbe de cette méthode représente graphiquement les mesures de la variation du processus.
Comprendre le sigma
Sigma est le caractère grec utilisé par les mathématiciens pour représenter l'écart type d'un échantillon. Souvent, cette déviation est appelée "la moyenne des moyens". Il est calculé en recherchant la moyenne d'un ensemble de valeurs, puis la différence de chaque valeur de la moyenne, également appelée écart. Chaque écart est carré et finalement la moyenne des carrés est calculée. Ce nombre est l'écart type de l'échantillon.
Comprendre la distribution normale
Un échantillon est considéré comme étant normalement distribué si, une fois tracé, il entre dans une distribution normale, appelée ainsi en raison de sa forme. Bien que de nombreux échantillons soient normalement distribués, si l’un est assez volumineux avec 30 points de données ou plus, nous pouvons considérer que les données sont normalement distribuées. Ceci est important car la courbe à six sigma et ses calculs sous-jacents sont basés sur un échantillon de distribution normale.
La courbe des six sigma
Statistiquement, 68,2% d’un échantillon d’une distribution normale se situent à plus ou moins un sigma de la moyenne. Donc, si votre moyenne est de 30 et que l'écart-type est de deux, 68,2 observations sur 100 se situeront entre les valeurs 28 et 32. Lorsque vous ajoutez un autre sigma, vous atteignez 95,44%. Autrement dit, 95,44% des observations seront comprises entre 26 et 34. Et presque toutes les observations, 99,73%, se situent à environ trois écarts-types de la moyenne, autrement dit, les moyennes se situent entre 24 et 36 , dans l'exemple ci-dessus. Chaque écart ajoute moins au pourcentage total que celui qui le précède.
Cependant, lorsque vous atteindrez six sigma, 99,99966% des observations de votre échantillon se situeront à moins de six écarts-types de la moyenne. Dans ce cas, votre processus démontre un contrôle de qualité exceptionnel. Une autre façon de le dire est que pour chaque million d'observations, seules 3,4 sont en dehors des limites calculées de six sigma. Si vous regardez la courbe de la distribution normale qui représente l'échantillon des observations de votre processus, seule une quantité négligeable d'observations montrera qu'elle se situe en dehors des limites de plus ou moins six sigma. Concrètement, c'est la stabilité maximale qu'un processus peut atteindre.
Conseils et avertissements
Le six sigma signifie environ six écarts types par rapport à la moyenne. En d'autres termes, la différence entre la valeur minimale, ou limite inférieure de contrôle, et la limite maximale, ou supérieure, est en réalité de 12 sigma. Ne commettez pas l’erreur de calculer un peu plus ou moins trois écarts-types, c’est-à-dire une plage de six écarts-types seulement.