A szigma (görög betû: c) a mate­matikai statisztikában az ingadozás mértékét, azaz a szórást meghatározó mutató. Minden folyamatra számos dolog hat, aminek következtében a fo­lyamat egy adott jellemzõje a várható érték körül, bizonyos szórással inga­dozik. E véletlen okok miatt bekövet­kezõ változások rendszerint normál (Gauss-) eloszlást követnek. Egy fo­lyamat annál stabilabb, annál jobb, minél kisebb az ingadozása. Az inga­dozás mértékét a szórással, a szigma értekével fejezzük ki. A hat szigma (ami valójában a várható érték ±6 szig­ma) azt fejezi ki, hogy egy adott para­méter szórása 12-szer fér bele a tûrés­mezõbe.

A hagyományos minõségparadig­ma akkor tekintette megfelelõnek a fo­lyamatokat, ha a várható érték ± 3 szó­rás kisebb volt, mint a tûréshatárok kö­zötti terület. Ez azt jelentette, hogy a folyamat 99,73%-ban volt megfelelõ, azaz 0,27%-ban nem. Ha ezt az érté­ket milliomod részben, PPM-ben (parts per million) akarjuk kifejezni, 2700-as értéket kapunk, azaz 1 millió esetbõl 2700 lesz a hiba. Hat szigma esetén a folyamat 99,999 999 8%-ban megfelelõ, a hiba PPM-ben kifejezve 0,002. Miért mondják mégis, hogy a hat szigma követelmény teljesítése esetén a milliónkénti hiba 3,4? Azért, mert a gyakorlati tapasztalatok szerint a várható érték hosszabb idõtávon a tûrésmezõ közepéhez mérten 1,5 szó­rásnyit elmozdul, így szélsõ esetben a tûréshatáron kívülre esik, 3,4 PPM. Háromszigmás folyamat esetén az el­mozdulásnak „köszönhetõen" a tény­leges érték nem 2700, hanem 66 800 lesz. Egymáshoz viszonyítva egy tény­leges három- és hatszigmás folyama­tot, látható, hogy a javulás kb. 20 000-szeres (azzal, hogy a szórás a felére csökkent).

A PPM helyett a DPMO (Defect Per Million Opportunities) jelölést is használják, ami az egymillió hibalehe­tõségre esõ hibák számát jelenti. Ezzel bármely olyan folyamatot mérni és mi­nõsíteni lehet, ahol hiba követhetõ el, legyen az akár szolgáltatási, akár ter­melési terület.

Miért nem elég jó például egy 99%-os megfelelõségi, hibamentessé­gi szint? Azért, mert ebben az esetben például csak az Egyesült Államokban évente 270 millió hibás hitelkártya-tranzakció történne; a modern számí­tógépek gyakorlatilag nem mûködné­nek, és hetente 5 ezer alkalommal ki­vetnének el sebészeti mûhibát.

Megközelíthetõ ez a kérdés a minõ­ség költsége szempontjából is. (Helye­sebb azonban itt a nem megfelelõ mi­nõség miatti többletköltségrõl beszél­ni.) Hat szigma minõség esetén a nem­ megfelelõség miatti költség az árbevétel kevesebb, mint 1%-a, három szigma esetén 25-40% (négy szigmánál 15-25%, öt szigmánál 5-15%). Ezért fon­tos a folyamatok varianciáját, szóródá­sát minden határon túl csökkente, megcélozva a nulla hibaszintet.

A hat szigma program erõsen tá­maszkodik a matematikai statisztikai módszerekre. Önmagában azonban ez kevés. A problémamegoldó technikák és más speciális ismeretek is nélkülöz­hetetlenek a sikerhez, és nagyon fontos a teamekben dolgozó emberek kap­csolata. Széles körû és alapos oktatás: programot kell megvalósítani és a ve­zetõknek el kell sajátítaniuk a projek­tek sikeres menedzselésének módját.

Egy újabb gyöngyszem, ezúttal nem hazánkból, hanem Amerikából: TPS-Lean Six Sigma. Nemzetközi Lean Blogokban és közösségi oldalakon is nagy vihart kavart, hogy már megint valaki "kitalált valamit", ami igazából ugyanaz, de valami nagyot akart mondani a kitalálója, így elnevezte TPS-Lean Six Sigmának. 

"Zavarjuk össze azt, akit eddig még nem sikerült."

Hogy még nagyobb nyomatékot is adjon a dolognak, még könyvet is írt, sõt egy újabb házzal, itt már piramissal is találkozhatunk.

Igaz a rendszerek és eszközök ismétlõdnek, de legalább "jó nagy".