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The 1.5 Sigma Shift

1990
  • Mikel Harry
Ingegnere del controllo qualità specializzato nell'analisi delle metriche di capacità di processo in ambito manifatturiero.

(Immagine generata a solo scopo illustrativo)

Lo spostamento di 1,5 sigma è una correzione empirica utilizzata in Sei Sigma calcoli per tenere conto della variazione dinamica a lungo termine di un processo. Si ipotizza che, nel tempo, la media di un processo tenda a spostarsi di circa 1,5 deviazioni standard rispetto alla sua posizione centrale a breve termine. Questo spostamento è il motivo per cui un processo a 6 sigma corrisponde a 3,4 DPMO, e non ai teorici 2 difetti per miliardo.

Disclaimer: the 1.5 sigma shift is one of the most debated aspects of Sei Sigma. It originates from the observation che i dati a breve termine, raccolti in un breve periodo, mostrano in genere una minore variazione rispetto ai dati a lungo termine dello stesso processo. Questo perché su periodi più lunghi, fattori come l'usura degli utensili, le variazioni dei materiali, le differenze tra gli operatori e i cambiamenti ambientali causano una deriva della media del processo. Il valore di 1,5 sigma è stato determinato empiricamente dagli ingegneri Motorola come una stima generale ragionevole per questa deriva. Incorporando questo spostamento, Six Sigma fornisce una visione a lungo termine più realistica di prestazioni del processoIl calcolo del DPMO si basa quindi sulla probabilità che un risultato cada al di fuori di un limite di specifica che si discosta di 4,5σ dalla media deviata (6σ ± 1,5σ). I critici sostengono che il valore di 1,5 sia arbitrario e che un processo ben controllato non dovrebbe deviare di tanto. I sostenitori affermano che si tratta di un aggiustamento pragmatico che rende lo standard Six Sigma più applicabile ai processi industriali reali.

UNESCO Nomenclature: 3308
– Ingegneria industriale e tecnologia

Tipo

Sistema astratto

Interruzione

Incrementale

Utilizzo

Uso diffuso

Precursori

  • Il lavoro di Walter A. Shewhart sulla variazione dovuta a cause comuni e speciali
  • lungo termine vs. breve termine capacità di processo Studi
  • empirical observations of industrial processes
  • control chart theory

Applicazioni

  • calculating long-term process capability (Cpk, Ppk)
  • setting realistic quality targets in manufacturing
  • valutazione del rischio in financial modeling
  • reliability engineering for long-life products

Brevetti:

NA

Idee e potenziali innovazioni

  • dynamic adjustment of the sigma shift in ai controllo di processo systems based on real-time data
  • applying a variable “life shift” factor in personal finance planning to account for unexpected events
  • modellazione cambiamento climatico scenarios with built-in long-term drift parameters
  • developing adaptive machine learning algorithms that account for concept drift over time
  • creating more robust engineering designs by simulating long-term performance drift
  • a project management tool that incorporates a “schedule drift” factor in its predictions
  • financial risk models that include a “market sentiment shift” variable
  • predictive maintenance schedules based on modeling component performance drift
  • long-term epidemiological models that account for pathogen mutation (drift)
  • software performance testing that simulates long-term degradation and “code drift”
Correlato a: spostamento di 1,5 sigma, deriva di processo, Six Sigma, DPMO, controllo statistico di processocapacità di processo, variazione a lungo termine, Motorola, controllo qualità, deviazione standard.

Contesto storico

The 1.5 Sigma Shift

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(se la data è sconosciuta o non rilevante, ad esempio "meccanica dei fluidi", viene fornita una stima approssimativa della sua notevole comparsa)

decimo anno anniversario

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