シックスシグマとは
シックスシグマは、体系的な手法と統計的分析によって、プロセスの不良とばらつきを減らす経営手法です。名前は、プロセスがどれだけばらつくかを示す標準偏差の記号、ギリシャ文字のシグマ(σ)に由来します。
プロセスの平均が目標どおりでも、一部の製品が許容差の外に出れば不良は出ます。ばらつきを小さくすれば、すべての製品が目標に近づきます。だからシックスシグマは平均だけでなくばらつきを見ます。
この手法の慣例では、「シックスシグマ」のプロセスは100万回の機会あたり3.4個の不良(DPMO)を出します。この数値には、時間とともに平均が1.5シグマずれるという、手法が採用している仮定がすでに含まれています。この用語は1980年代にモトローラが生み出し、その後多くの企業が採用しました。リーン・エンタープライズ・インスティテュート(LEI)もこの用語を用語集に載せています。
出発点は常に顧客です。手法は顧客の要求を品質にとって重要な特性(CTQ)に置き換え、プロセスがそれをどれだけ満たすかを測ってから、はじめて対策を選びます。この翻訳を欠くと、チームは重要なことではなく、測りやすいことを最適化してしまいます。
DPU・DPMO・シグマ水準の計算方法
必要な数は3つです。検査した数量、1個あたりの不良発生の機会、見つかった不良の数です。機会とは、失敗する可能性があり、顧客が気づく特性のことです。数える前に一覧を固定してください。
| 指標 | 式 | 例 |
|---|---|---|
| 数量(U) | 検査した部品 | シャフト5,000本 |
| 1個あたりの機会(O) | 失敗しうる特性 | 4 |
| 不良(D) | 不適合の合計 | 60 |
| DPU | D ÷ U | 60 ÷ 5,000 = 0.012 |
| DPMO | D ÷ (U × O) × 1,000,000 | 60 ÷ 20,000 × 1,000,000 = 3,000 |
| 機会あたりの歩留まり | 1 − D ÷ (U × O) | 1 − 0.003 = 99.7% |
DPMOが出たら、1.5シグマのずれを前提とした換算表を見ます。
| シグマ水準 | DPMO | 歩留まり |
|---|---|---|
| 2 | 308,538 | 69.1% |
| 3 | 66,807 | 93.3% |
| 4 | 6,210 | 99.38% |
| 5 | 233 | 99.977% |
| 6 | 3.4 | 99.99966% |
DPMOが3,000なら、4シグマと5シグマの間です。表計算ソフトではNORM.S.INV関数を使います。シグマ水準 = NORM.S.INV(1 − DPMO ÷ 1,000,000) + 1.5 で、約4.25になります。
注意点が2つあります。DPUは不良の数を数えるので、1つの部品に複数の不良があることがあります。不良品の個数を数えるには直行率を使います。また、分母を膨らませるためだけに機会の数を増やすと、シグマ水準は書類上は良くなりますが、顧客は何も変化に気づきません。
DMAICの5つの段階
DMAICは、シックスシグマの改善プロジェクトの進め方です。Define(定義)、Measure(測定)、Analyze(分析)、Improve(改善)、Control(管理)の順に進みます。各段階は、次の段階が必要とする成果物を出したときにだけ終わります。
| 段階 | 中心となる問い | よく使うツール | 成果物 |
|---|---|---|---|
| 定義 | 問題は何か。どの顧客に対し、どんな目標か。 | プロジェクト憲章、SIPOC、顧客の声 | 問題・範囲・目標 |
| 測定 | 現在の実力は。測定は信頼できるか。 | データ収集計画、測定システム分析(Gauge R&R)、ベースライン | 現在のDPMOと信頼できるデータ |
| 分析 | どの原因がばらつきを説明するか。 | パレート図、特性要因図、なぜなぜ分析、仮説検定、回帰 | 検証済みの真の原因 |
| 改善 | どの対策が原因に効くか。 | 実験計画法、パイロット実施、ポカヨケ | 検証済みの対策 |
| 管理 | 成果をどう維持するか。 | 管理図、標準、対応計画 | 持続する成果 |
- 定義は最もよくある失敗を防ぎます。問題を知る前に解決に取りかかることです。憲章には、問題を一文で、範囲、数値目標、期限を書きます。
- 測定には2つの役割があります。測定が信頼できると示すこと(悪いデータは悪い結論を生むため)と、ベースライン(現在のDPMO、平均とばらつきを、シフト・設備・ロット別に)をつくることです。
- 分析は原因と症状を分けます。検証されていない原因はまだ意見にすぎません。データで確認してください。
- 改善は展開の前に小さな規模で対策を試します。可能なら、作業者の注意力に頼る対策より、ミスを起こさせない対策を選びます。
- 管理は成果を定着させます。標準の更新、教育、現場への管理図の設置、点が限界を外れたときの対応の決定です。改善後は工程能力(CpとCpk)を確認します。
計算例:DPMO 3,000から1,350へ
計算を学ぶための例で、数値は架空です。あるラインが、直径、長さ、表面粗さ、同心度という4つの重要特性を持つシャフトを加工しています。
- 定義:規格外のシャフトに関するクレーム。目標:DPMOを3,000から1,500以下にする。
- 測定:Gauge R&Rの結果は公差の8%でした。目安として、10%未満なら測定システムは許容でき、30%を超えると許容できません。シャフト5,000本から60個の不良が見つかり、DPMOは3,000。
- 分析:パレート図は、直径が不良の60%を占めると示しています。データは、工具交換後の最初の2時間にばらつきが大きくなることを示しています。
- 改善:工具のプリセットと最初の3個の確認を、他のシフトに広げる前に1シフトで試行。
- 管理:現場のX-bar-R管理図、3シフトで更新した標準、対応計画。
| 不良の原因 | 改善前 | 改善後 |
|---|---|---|
| 直径の外れ | 36 | 3 |
| 表面粗さ | 12 | 12 |
| 長さ | 8 | 8 |
| 同心度 | 4 | 4 |
| 不良の合計 | 60 | 27 |
| DPMO | 3,000 | 1,350 |
| シグマ水準(概算) | 4.25 | 4.5 |
最終計算:27 ÷ 20,000 × 1,000,000 = 1,350 DPMOで、55%の削減(3,000から1,350へ)です。目標を上回りました。表面粗さは27個の不良の44%を占めるようになり、次のサイクルの対象になります。
この例が教えることに注目してください。直径は不良の60%(60個中36個)を占めていたので、それだけに取り組んで合計がほぼ半分になりました。不良が4個しかない同心度に同じ労力をかけるのはムダでした。チームの時間をどこに使うかは、パレート図が決めます。
ベルト制度とプロジェクトでの役割
シックスシグマでは、教育をベルトで区分します。下の分け方は実務上の整理であり、名称や要件は企業や認証機関によって異なります。
| ベルト・役割 | 役割の内容 |
|---|---|
| ホワイトベルト | 用語を理解し、データ収集を支援する |
| イエローベルト | プロジェクトに参加し、割り当てられた作業を行う |
| グリーンベルト | 比較的小さなプロジェクトを、多くは兼務で率いる |
| ブラックベルト | 複雑なプロジェクトを率い、グリーンベルトを指導する |
| マスターブラックベルト | 人材を育成し、プログラムの戦略を決める |
| スポンサー(チャンピオン) | プロジェクトを選び、資源を割り当て、障害を取り除く |
LEIは、認証があまりにも広まったため、その質を判断するのが難しくなっていると警告しています。資格は能力の証明にはなりません。成果を測定した完了プロジェクトの実績のほうが重みがあります。
シックスシグマ、リーン、DMADV:どれをいつ使うか
| 手法 | 焦点 | 使う場面 |
|---|---|---|
| シックスシグマ(DMAIC) | 既存プロセスのばらつきと不良 | 不良が続き、原因が明らかでないとき |
| リーン | ムダ・流れ・リードタイム | 待ち、在庫、手直しが目に見えるとき |
| DMADV(DFSS) | 新製品・新プロセスの設計 | 改善すべきプロセスがまだないとき |
実際には、企業は両方を組み合わせます。多くの工場では、まずリーンが流れを整え、そのあとシックスシグマが残った不良に取り組みます。シックスシグマには時間、教育、統計的な規律が必要なので、原因がすでにはっきりしている問題には向きません。その場合は、直接の対策、ポカヨケ、短いPDCAサイクルのほうが早く解決します。
よくある失敗
- 測定システムを検証せずにデータを分析する。
- 数か月で終えられないほど大きなプロジェクトを選ぶ。
- ベースラインなしで目標を決める。
- シグマ水準を良く見せるために機会の数を水増しする。
- 管理の段階を省いて終わり、成果が消えるのを眺める。
- 現場(ゲンバ)でプロセスを理解せずに統計検定を行う。
最後の失敗は特に注意が必要です。統計は「何が」「どれだけ」に答えますが、現場に行って作業を観察し、作業者と話す人は「なぜ」を見つけます。最良のプロジェクトは両方を組み合わせます。
次の一歩。繰り返し起きる不良を1つ選び、数量・機会・不良・DPMOを計算してください。何かを分析する前に、測定を検証します。そのうえで、数値目標と数か月の期限をもつ小さなプロジェクトを立ち上げ、DMAICを管理の段階まで進めましょう。
よくある質問
シックスシグマとは何ですか?
体系的な手法と統計によって、ばらつきと不良を減らす改善手法です。プロジェクトはDMAICの順に進みます。
3.4 DPMOとはどういう意味ですか?
100万回の機会あたり3.4個の不良で、手法の慣例による(1.5シグマのずれを含む)シックスシグマ・プロセスの水準です。
DMAICは何の略ですか?
Define、Measure、Analyze、Improve、Controlの略で、定義・測定・分析・改善・管理です。シックスシグマのプロジェクトの進め方です。
DPMOはどう計算しますか?
DPMO = 不良数 ÷ (数量 × 1個あたりの機会) × 1,000,000。部品5,000個に不良60個、機会4つなら3,000 DPMOです。
DPUとDPMOの違いは何ですか?
DPUは1個あたりの不良数(60 ÷ 5,000 = 0.012)です。DPMOは100万機会あたりの不良数で、異なるプロセスを比較できます。
シックスシグマとリーンは同じですか?
いいえ。シックスシグマはばらつきと不良に、リーンはムダと流れに取り組みます。両者はリーンシックスシグマとして組み合わされます。
シックスシグマを使うのに統計は必要ですか?
必要です。特に測定と分析の段階で使います。簡単なケースなら、パレート図や管理図だけでも多くの問題が解決します。
シックスシグマは誰が作りましたか?
1980年代にモトローラが、自社の品質プログラムを表すためにこの用語を生み出しました。
参考文献
- Lean Enterprise Institute. Six Sigma. Lean Lexicon. https://www.lean.org/lexicon-terms/six-sigma/
- PANDE, P. S.; NEUMAN, R. P.; CAVANAGH, R. R. The Six Sigma Way. New York: McGraw-Hill, 2000.
- MONTGOMERY, D. C. Introduction to Statistical Quality Control. Hoboken: Wiley.
- GEORGE, M. L. Lean Six Sigma: Combining Six Sigma Quality with Lean Speed. New York: McGraw-Hill, 2002.
特記のない限り、参考文献は英語です。
著者について
リーン生産・行動マネジメントの専門家
自動車・金属機械産業(GMおよびDana)で20年以上の経験を持ち、2006年からリーン生産を実践。SENAIの講師、ブラジルの生産性向上プログラム「Brasil Mais Produtivo」のメンターとして、50社以上でコンサルティング・研修・監査を行い、品質・生産性・人材育成を結び付けている。
