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Le décalage de 1,5 sigma

1990
  • Mikel Harry
Ingénieur en contrôle qualité analysant les indicateurs de capabilité des processus de fabrication.

(Image générée à titre d'illustration uniquement)

Le décalage de 1,5 sigma est une correction empirique utilisée en Six Sigma pour tenir compte de la variation dynamique à long terme d'un processus. Il postule qu'au fil du temps, la moyenne d'un processus aura tendance à dériver d'environ 1,5 écart-type par rapport à sa position centrée à court terme. C'est ce décalage qui explique qu'un processus 6 sigma corresponde à 3,4 DPMO, et non aux 2 défauts par milliard théoriques.

Disclaimer: the 1.5 sigma shift is one of the most debated aspects of Six Sigma. Il provient de la observation que les données à court terme, collectées sur une courte période, présentent généralement moins de variations que les données à long terme du même processus. En effet, sur des périodes plus longues, des facteurs tels que l'usure des outils, les variations des matériaux, les différences entre les opérateurs et les changements environnementaux entraînent une dérive de la moyenne du processus. La valeur de 1,5 sigma a été déterminée empiriquement par les ingénieurs de Motorola comme une estimation générale raisonnable de cette dérive. En intégrant cette dérive, Six Sigma offre une vision plus réaliste et à long terme de la performance du processus. performance des processus. Le calcul du DPMO est donc basé sur la probabilité qu'un résultat se situe en dehors d'une limite de spécification, à [latex]4,5\sigma[/latex] de la moyenne dérivée ([latex]6\sigma - 1,5\sigma[/latex]). Les critiques affirment que la valeur de 1,5 est arbitraire et qu'un processus bien contrôlé ne devrait pas dériver autant. Les partisans affirment qu'il s'agit d'un ajustement pragmatique qui rend la norme Six Sigma plus applicable aux processus industriels réels.

UNESCO Nomenclature: 3308
- Génie industriel et technologie

Taper

Système abstrait

Perturbation

Incrémentale

Usage

Utilisation généralisée

Précurseurs

  • Les travaux de Walter A. Shewhart sur la variation des causes communes et spéciales
  • long terme et court terme capacité du processus études
  • observations empiriques des processus industriels
  • théorie des cartes de contrôle

Applications

  • calcul de la capacité du processus à long terme (Cpk, Ppk)
  • fixer des objectifs de qualité réalistes dans la fabrication
  • l'évaluation des risques in financial modeling
  • ingénierie de fiabilité pour les produits à longue durée de vie

Brevets:

NA

Idées d'innovations potentielles

  • dynamic adjustment of the sigma shift in ai contrôle de processus systems based on real-time data
  • applying a variable “life shift” factor in personal finance planning to account for unexpected events
  • modélisation changement climatique scenarios with built-in long-term drift parameters
  • développer des algorithmes d'apprentissage automatique adaptatifs qui tiennent compte de la dérive des concepts au fil du temps
  • créer des conceptions d'ingénierie plus robustes en simulant une dérive des performances à long terme
  • a project management tool that incorporates a “schedule drift” factor in its predictions
  • financial risk models that include a “market sentiment shift” variable
  • calendriers de maintenance prédictive basés sur la modélisation de la dérive des performances des composants
  • modèles épidémiologiques à long terme qui tiennent compte de la mutation des agents pathogènes (dérive)
  • software performance testing that simulates long-term degradation and “code drift”
En rapport avec : 1,5 sigma shift, dérive des processus, six sigma, dpmo, contrôle statistique des processus, capacité du processus, variation à long terme, motorola, contrôle de la qualité, écart-type.

Contexte historique

Le décalage de 1,5 sigma

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(si la date est inconnue ou non pertinente, par exemple « mécanique des fluides », une estimation arrondie de son émergence notable est fournie)

10e année anniversaire

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