6시그마에 대해 단계별조사.

소개글

6시그만에 대해서 자세하게 단계별 조사해놓은 내용입니다
정의 개선 분석 관리등등
여러분야로 정리해놓은 것이니 유용히 사용하세요~
단국대 양종곤교수님 수업시 시험 공부에 100% 유용

목차

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본문내용

○ 시그마 수준을 산정하기 위한 데이타 수집의 기본전제
   - 수준을 파악하기 위해 충분한 기간동안 수집해야 함.
   - 특별한 사건의 발생에 의한(이상치) 데이타는 제외.
   - 무작위(Random Sampling). 단, 추출된 데이터는 모집단, 즉 해당 프로세스를 대표하는 값.
   - 샘플데이타를 수집시 프로세스를 대표할 수 있을만큼 충분한 양을 확보.
 
○ 시그마 수준을 산정하기 위한 절차
   ① 측정된 데이타의 특성을 구분.(가급적 연속형 데이타로 측정)
     - 연속형 : 데이타의 특성이 연속적 (예: 속도,시간,무게,고장수리시간,고객응대시간 등)
     - 불량형 : 이론상으로 100%를 넘지 않는다. (예: 통화완료율, 고객약속이행율, 해지방어율)
     - 결함형 : 이론상으로 100%를 넘을수 있다. (예: 시간당 센터에 걸려오는 콜수, 방문고객수)
   ② 데이타를 수집
   ③ 데이타 수집의 기본전제를 충족했는가를 검토하여 보완/
   ④ 데이타의 특성에 따라 분표를 활용하여 시그마수준을 구한다.
     - 연속형 : 정규분포
     - 불량형 : 이항분포
     - 결함형 : 포아송분포 

■ Z값 = 시그마수준 (표준화값)  : 평균=0 , 표준편차=1
   ○ 연속형
      ⓐ 정규성 : 그래프로 표현, 데이타의 안정성평가 (이상데이타의 제거)
       - [MINITAB_MENU] Stat>Quality Tools> Capability Sixpack(Normal)
       - Normal Probability Plot → Anderson-Darling Normality Test : P-Value >0.05  정규분포
 
      ⓑ 시그마수준 계산
       - 정규성인 경우 : [MINITAB_MENU] Stat>Quality Tools> Capability Analysis(Normal)
                                Z값 확인을 위하여 Benchmark Zs 을 선택
                                Overall Capability 의 Zbench값에 1.5를 더하여 시그마수준을 구하고
                                Overall Performance 에서 PPM Total 값을 읽어서 DPMO를 파악.

참고 자료

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