Six Sigma offre une approche méthodique, disciplinée, quantitative d'amélioration continue de processus. En appliquant la pensée statistique, Six Sigma dévoile la nature de la variation de l'entreprise et ses effets sur les déchets, d'utilisation coût, durée du cycle, la rentabilité et la satisfaction du client.
Le terme « six sigma » est défini comme une mesure statistique de la qualité, en particulier, un niveau de 3,4 défauts par million ou 99.99966 % qualité. Pour mettre en pratique la philosophie de gestion de Six Sigma et atteindre ce haut niveau de qualité, une organisation met en œuvre la méthodologie Six Sigma. L'objectif fondamental de la méthodologie Six Sigma est la mise en œuvre d'une stratégie axée sur la mesure qui met l'accent sur la réduction de variation et d'amélioration dans le processus grâce à l'application des projets Six Sigma d'amélioration. Des projets sont sélectionnés qui appuient les objectifs d'amélioration de la qualité globale de l'entreprise.
Un projet Six Sigma commence avec les paramètres appropriés. Six Sigma produit un flux de données au sujet de votre processus. Ces mesures sont essentielles à votre réussite. Si vous ne mesurez pas cela, vous ne pouvez pas le gérer. Grâce à ces mesures et toutes ces données, vous commencez à comprendre vos processus et d'élaborer des méthodes pour identifier et mettre en place les bonnes solutions pour améliorer vos processus. Force claire de six Sigma est une analyse axée sur les données et le processus décisionnel — pas quelqu'un se sent avis ou intestinale.
Métriques sont au cœur de Six Sigma. Des mesures essentielles qui sont nécessaires pour évaluer la réussite du projet sont identifiées et déterminés. La capacité initiale et la stabilité du projet est déterminée afin d'établir une base statistique. Des mesures valides et fiables surveillent la progression du projet. Discipline de Sigma six commence par préciser quelles mesures sont essentielles pour évaluer la performance de l'entreprise, puis il applique les données et l'analyse de construire une compréhension des variables clés et d'optimiser les résultats. Fait par les décisions et les solutions reposent sur deux questions essentielles : quelles données dois-je vraiment ? Comment utilisons-nous ces données/informations à maximiser les avantages ?
Six Sigma représentent plus qu'une collection de statistiques. L'intention est d'effectuer des mesures ciblées d'exécution dans un processus existant, comparez-les aux idéaux statistiquement valide et apprendre à éliminer tout écart. Améliorer et maintenir la qualité du produit exigent une compréhension des relations entre les variables critiques. Mieux comprendre les relations sous-jacentes dans un processus souvent conduit à des performances améliorées.
Pour parvenir à une compréhension cohérente du processus, les caractéristiques clés sont identifiés ; l'utilisation de cartes de contrôle peut être constituée pour surveiller ces variables d'entrée. Évaluation statistique des données identifie des secteurs clés pour les efforts d'amélioration de la processus de mise au point, qui peuvent avoir un effet négatif sur la qualité des produits, si non réglementés. Advanced statistical software comme Minitab ou Statgraphics, sont très utiles, voire essentielles pour collecte, catégoriser, évaluer et analyser les données recueillies tout au long d'un projet Six Sigma. Variation de causes spéciales peut aussi être documentée et analysée. Lorsqu'on examine les problèmes de qualité, il est utile de déterminer lequel des nombreux types de défauts se produisent plus fréquemment afin de concentrer ses efforts lorsque le potentiel d'amélioration est le plus grand. Une méthode classique de détermination de quelques « vitales » est un graphique de Pareto.
De nombreuses méthodes statistiques supposent que les données analysées proviennent d'une distribution normale en forme de cloche. Lorsque les données à analyser ne rentre pas dans une distribution normale en forme de cloche, les résultats peuvent être trompeurs et difficiles à discerner. Lorsque survient une telle distribution de données, autres techniques statistiques permet de déterminer si un processus observé peut raisonnablement être modélisé par une distribution de données normal. Dans ce cas, soit un autre type de distribution doit être sélectionné ou les données doivent être transformées d'une métrique dans lequel il est normalement distribué. Dans bien des cas, l'échantillon de données peut être transformé afin qu'il soit peu près normale. Par exemple, racines carrées, logarithmes et réciproques souvent prennent une distribution étalée et convertissez-le à ressembler à une courbe en cloche. Ce processus va découvrir une variation statistique significative, séparant les données importantes de données vide de sens « bruit ».
Une fois les données sont surchargées et dépendent des causes profondes du problème, l'équipe du projet travaille ensemble pour trouver des solutions novatrices d'amélioration nouvelle. Les données sont utilisées et invoquées — c'est les dimensions de la réalité face à vous ! Pourtant, c'est une mesure intelligente et une analyse intelligente des données — et surtout la création intelligente de nouvelles solutions d'amélioration et de leur mise en œuvre — qui créent un changement réel. Les outils statistiques Six Sigma sont seulement le moyen pour une fin et ne doivent pas être interprétées comme la fin en soi. L'utilisation correcte des outils est essentielle pour obtenir le résultat souhaité. Grâce à une utilisation fructueuse des statistiques en mettant au jour des données, Six Sigma conduira une organisation vers l'atteinte de niveaux plus élevés de satisfaction de la clientèle et réduire les coûts d'exploitation.
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