很多人在听到六西格玛质量方法论后，立即想计算自己过程的西格玛水平，以确定自己离六西格玛有多近或多远。对此，我的回应是两方面的：
- 您目前是否在测量过程能力？
- 您对当前的表现是否满意？
如果这两个问题的答案都是肯定的，那么计算过程西格玛可能很有趣，但不是必须的。
何时不需要计算过程西格玛
让我用一个例子来说明。一家电力公司通过电网的可用电力运行时间来衡量他们的表现。每一分钟的潜在运行时间（电力可用）是一个机会，每一分钟的停机时间（电力不可用）在客户眼中是一个缺陷。数据是连续收集的，过程能力被测量，产量计算为99.9%。电力公司对当前的表现感到满意（但始终在寻求改进），客户的需求（通过客户之声收集）得到了满足。
如果整个公司都用产量来交流，并且公司内部的每个人都能理解这种语言，那么确定过程西格玛水平是否有用？我认为如果公司正在全公司范围内实施六西格玛质量方法论，那么计算西格玛是合适的，因为可以比较公司内和工厂之间的过程。当公司只考虑在一个职能领域（电力传输或账单收集或呼叫中心）实施六西格玛时，公司可能更适合维持当前每个人都使用和理解的指标。如果每个人都不学习这种语言，组织如何交流？
我知道你在想，“好吧，扎克，继续说吧。我还是想计算我的过程西格玛。我该怎么做？”以下是计算过程西格玛的两分钟指南。
如何计算过程西格玛
考虑前一页中的电力公司示例：电力公司通过电网的可用电力运行时间来衡量他们的表现。以下是计算过程西格玛的5个步骤。
步骤1：定义您的机会
机会是客户可注意到的最低缺陷。这个定义在六西格玛社区中当然是有争议的。以下是论坛中关于这一点的有用片段：
“通常，大多数产品（和服务）都有多个出错的机会。例如，据估计在电子组装中，二极管可能有以下错误机会：1）错误的二极管和2）错误的极性（反向插入），所以每个发货的组装中，每个二极管至少可以分配两个缺陷机会。显然，一些大型复杂设备的制造商有许多组件，喜欢在这种情况下计数两个机会。我的观点是，这种方法稀释了六西格玛指标。”——匿名
许多六西格玛专业人士支持反对观点。我总是喜欢回想到六西格玛的先驱摩托罗拉。他们制造的寻呼机在出货给客户之前不需要测试。他们的过程西格玛大约是六，这意味着每百万台发货的寻呼机中只有大约3.4台在客户收到时不能正常工作。客户不关心二极管是反向还是缺失，只关心寻呼机是否工作。
回到我们的电力公司示例，机会被定义为一分钟的运行时间。这是客户可注意到的最短时间段。
步骤2：定义您的缺陷
定义客户的缺陷也不容易。您需要首先通过焦点小组、调查或其他客户之声工具与客户沟通。对摩托罗拉寻呼机客户来说，缺陷被定义为不能正常工作的寻呼机。
回到我们的电力公司示例，缺陷由客户定义为一分钟没有电力。每过一分钟客户没有电力可用，都会注意到一个额外的缺陷。
步骤3：测量您的机会和缺陷
现在您有了明确的机会和缺陷定义，您可以进行测量。电力公司的示例相对简单，但有时您可能需要设置一个正式的数据收集计划并组织数据收集过程。请务必阅读《建立健全的数据收集计划》以确保您收集到可靠且统计有效的数据。
回到我们的电力公司示例，以下是我们收集的数据：
- 机会（去年）：525,600分钟
- 缺陷（去年）：500分钟
步骤4：计算您的产量
过程产量通过从总机会数中减去总缺陷数，除以总机会数，最后将结果乘以100来计算。
回到我们的电力公司示例，产量计算为：((525,600 – 500) / 525,600) * 100 = 99.90%
或者，您可以使用iSixSigma过程西格玛计算器输入您的过程机会和缺陷来计算产量。
步骤5：查找过程西格玛
最后一步（如果不使用iSixSigma过程西格玛计算器）是使用在步骤4中计算的过程产量在西格玛转换表中查找您的西格玛。
假设
没有适当说明假设的分析是不完整的。在上述分析中，我们假设1.5的标准西格玛偏移是适当的（计算器允许您指定其他值），数据是正态分布的，过程是稳定的。此外，计算是使用正态分布的单尾值进行的。
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