六西格玛是什么含义，为什么要叫六西格玛？

要正确理解六西格玛的含义，我们首先要熟悉最基本的正态分布，进而迅速理解其他相关的六西格玛度量指标。

为什么我们要追求这么仔细的统计结果和这么高的质量水平呢？我们首先可以看看通常人们认为“非常好”的99％的质量标准意味着以下这些情况：

• 每小时丢失20000个邮件；
• 每天15分钟饮用水无法达到卫生标准；
• 每周5000个错误操作的外科手术；
• 每天在全球各大机场有两次降落失误；
• 每年200000次错误的医药处方；
• 每月断电7个小时。

我想现在几乎每个人都要惊呼这“非常好”的质量水平简直不可想像。

这就是为什么我们要对更高质量水平的追求。

西格玛／标准差水平的意义

首先，所谓的西格玛，意思是标准差。标准差是一组数据自平均值分散开来的程度（Variability）的一种测量观念。一个较大的标准差，代表大部分的数值和其平均值之间差异较大，一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值，亦即是分散程度较低。

过程平均数和可接受的过程极限之间的标准差水平越大，过程表现超出（客户）可接受的范围的可能性就越小，缺陷或者不良就会越少。

这就是为什么6σ（六西格玛）过程比1σ、2σ、3σ、4σ、5σ过程表现更好的原因。

显然，7个或更多的σ过程甚至比6σ（六西格玛）过程更好，然而在整个六西格玛过程的评估和历史中，从业人员获得了这样的信念：除了一些系统的缺陷会造成无法修复的后果外，6σ过程在几乎所有的主要情况下都足够好，是最有普遍性的可靠指标。

六西格玛标准差

六西格玛代表了平均和可接受极限之间的6个标准偏差（6σ）。

LSL和USL分别代表 “规格下限 “和 “规格上限“。规格限制来自于客户的要求，它们规定了一个过程的最小和最大的可接受限度。

例如，在一个汽车制造系统中，所需的汽车门的平均长度（平均长度）可以是1.37185米。为了顺利地将车门装配到车上，LSL可以是1.37179米，USL可以是1.37191米。为了在这样的过程中达到6σ的质量水平，车门长度的标准偏差必须最多围绕平均长度0.00001米。

不同西格玛水平的过程能力

在上图中，红色曲线表示2σ水平的性能，我们观察到它的峰值非常低，较少的产出在理想的平均水平附近。如果过程从2σ提高到3σ（绿色曲线），你将观察到过程的变化减少，过程的峰值更大，更多的输出在期望的平均水平附近，但与红色曲线的平均水平不同。

随着工艺性能从3σ增加到6σ（蓝色曲线），工艺变得在规格上限和下限之间居中，没有太多的变化。

这里的蓝色曲线，大部分的过程输出都在所需的平均水平附近。这就是为什么它是好的，它引起的超出规范上下限的缺陷也较少。

西格玛水平 vs DPMO 每百万次机会的缺陷

在上图中，你会发现，随着西格玛水平的提高，缺陷会减少。例如，对于一个2σ的过程，在一百万次机会中，缺陷高达308,537。同样，对于6σ过程，缺陷率低至100万次机会中的3.4。

2σ性能水平将比6σ性能水平的系统有更多的缺陷，因为2σ过程的标准偏差比6σ过程的标准偏差大得多。

关于6σ为什么是指100万次机会中的3.4， 可以参考优思学院的另一篇文章：

世上能有任何具有6σ性能水平的过程吗？

你可能会问，世上能有任何具有6σ性能水平的过程吗？

答案是肯定的。

制药公司、航空制造组织、汽车制造商等的一些过程都必须在6σ或更高的σ水平上运作的。如果他们不能以这种效率工作，公司可能就不能生存了。试想一想，你在离地面5000英尺的空中，乘坐波音777飞机，突然飞机机翼上的一个螺母螺栓松动了（可能是由于制造缺陷），使飞行员难以控制飞行！这就是何等的灾难？这就是为什么缺陷不但不受欢迎，有很多過程更是不能容忍任何缺陷出現的，所以公司要努力达到更高的西格玛水平的唯一原因。