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Le décalage de 1,5 sigma

1990
  • Mikel Harry
Ingénieur en contrôle de la qualité analysant les mesures de capacité des processus dans le secteur de la 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.

Avertissement : le décalage de 1,5 sigma est l’un des aspects les plus débattus du Six Sigma. Il provient de la observation that short-term data, collected over a brief period, typically shows less variation than long-term data from the same process. This is because over longer periods, factors like tool wear, material variations, operator differences, and environmental changes cause the process mean to drift. The 1.5 sigma value was determined empirically by Motorola engineers as a reasonable general estimate for this drift. By incorporating this shift, Six Sigma provides a more realistic, long-term view of process performance. The calculation for DPMO is thus based on the probability of an outcome falling outside a specification limit that is [latex]4.5\sigma[/latex] from the drifted mean ([latex]6\sigma – 1.5\sigma[/latex]). Critics argue that the 1.5 value is arbitrary and that a well-controlled process should not drift this much. Proponents argue it’s a pragmatic adjustment that makes the Six Sigma standard more applicable to real-world industrial processes.

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
  • études de capacité des processus à long terme et à court terme
  • 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
  • évaluation des risques dans la modélisation financière
  • ingénierie de fiabilité pour les produits à longue durée de vie

Brevets:

NA

Idées d'innovations potentielles

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Related to: 1.5 sigma shift, process drift, six sigma, dpmo, statistical process control, process capability, long-term variation, motorola, quality control, standard deviation.

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)

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