曾經(jīng)有一些初學(xué)六西格瑪?shù)膶W(xué)生，在上我們課程之前，完全搞不清楚什么是六個西格瑪。

首先，所謂的西格瑪，是Sigma的音譯，中文其實是標(biāo)準差。

標(biāo)準差（Standard Deviation，縮寫SD），數(shù)學(xué)符號是σ（sigma），在統(tǒng)計學(xué)中用作為測量一組數(shù)值的離散程度。

六西格瑪是哪六個？

六個西格瑪?shù)囊馑迹褪钦f一組數(shù)值，其分布從下限值(Lower Limit)至平均值(Mean)之間存在六個標(biāo)準差，而從平均值至上限值(Upper Limit)至平均值(Mean)之間也存在六個標(biāo)準差，簡而言之，就上限至下限共存在十二個標(biāo)準差，就如下圖所見的一樣。

又在圖中所見，上下三個標(biāo)準差，已經(jīng)包含了99.7%的數(shù)據(jù)。如果是上下六個標(biāo)準差的話，其實已經(jīng)包含了99.9999998%的數(shù)據(jù)，如果超出上限代表是缺陷(Defect)的話，也就說只有0.0000002%屬于缺陷的，這就是六個西格瑪在統(tǒng)計學(xué)上的意義。

這里，大家或者會感到很奇怪，如果六個西格瑪在統(tǒng)計學(xué)上的意義是0.0000002%的缺陷，即是一百萬次中，只有0.002個缺陷（DPMO=0.002）。

六個西格瑪?shù)腄PMO究竟是3.4 還是0.002？

六西格瑪這個統(tǒng)計學(xué)術(shù)語實際上是指一個過程中，每一百萬次的過程運行會有0.002個缺陷。然而，現(xiàn)代六西格瑪從業(yè)者所接受的六西格瑪?shù)亩x卻是每百萬次3.4個缺陷。雖然即使達到每百萬次3.4個缺陷的效率，也使得流程實現(xiàn)了近乎零的缺陷，因此可以忽略不計，但六西格瑪這個統(tǒng)計學(xué)上的名字是有誤導(dǎo)性的。每百萬次3.4個缺陷，實際上相當(dāng)于4.5西格瑪水平。這1.5個西格瑪差異或者偏移，其實另有歷史上的解釋。

長期與短期的差異

1.5西格瑪偏移（1.5 Sigma Shift）背后的邏輯植根于六西格瑪?shù)膶嵶C研究。實證研究表明，流程在短期內(nèi)的表現(xiàn)往往比長期內(nèi)的實際表現(xiàn)要好。這是因為在短期內(nèi)，需要處理的只是正常的過程變化。然而在長期內(nèi)，也會出現(xiàn)特殊的過程變異的情況。這就導(dǎo)致了過程在短期內(nèi)表現(xiàn)為六西格瑪水平，但在長期內(nèi)表現(xiàn)為4.5西格瑪水平。

長期動態(tài)平均變化

過程變異的長期變化是由以下兩個原因之一造成的。

1. 過程平均值隨時間的變化

2. 隨著時間的推移，該過程的標(biāo)準差的增大

由于上述任何一個原因，或兩者的結(jié)合，導(dǎo)致流程無法達到真正的六西格瑪目標(biāo)。這種現(xiàn)象稱為長期動態(tài)均值變化。

摩托羅拉公司的實證研究

現(xiàn)在，我們知道，由于長期的動態(tài)均值變化，不符合六西格瑪標(biāo)準。但是，我們怎么知道我們需要從正態(tài)曲線的兩邊去掉1.5個西格瑪。好吧，這并不是統(tǒng)計學(xué)上的現(xiàn)實，而只是一個行業(yè)慣例。

摩托羅拉是全球六西格瑪方法論的先驅(qū)。他們對所改進的流程進行了很多項目的實證研究，同樣得出1.5西格瑪?shù)钠频慕Y(jié)論。雖然許多統(tǒng)計學(xué)家稱這1.5西格瑪?shù)钠频慕Y(jié)論是頗為任意的，但業(yè)界想走摩托羅拉的路，每百萬人中有3.4個缺陷，也已經(jīng)成為業(yè)界公認的六西格瑪?shù)亩x了。