六西格玛 (Six Sigma) 是最受推崇的业务流程改进方法之一。它配备了大量统计工具，可以帮助企业了解流程需要优化哪些方面，以及如何实际实现近乎完美的流程。

尽管如此，关于六西格玛 (Six Sigma)及其核心的一些统计假设实际上是否具有优点，卻仍存在一些小争议和一些纯粹的学术争论。

本文，我们想要探讨的，是为何在六西格玛的标准里有所谓1.5 个标准差的差异 (1.5 Sigma Shift)，为何六个标准差水平是3.4ppm，而不是0.02ppm呢？当中，涉及一些历史原因，我们将会一一解说和思考应对这个差异的原则。

您可能知道，六西格玛是摩托罗拉开发的一种方法，旨在将缺陷减少到如此低的价值，以至于它们几乎不存在。当摩托罗拉首次开始评估和优化流程时，他们很快意识到流程在较长时间内会恶化或性能发生变化。这就是为什么短期数据不能真正被认为是完全准确的，也不能完全预测该过程长期运作的方式。有太多因素随时间微妙变化，无法正确控制或监控。

经过多年的数据收集和实证分析，摩托罗拉得出结论（由Mikel Harry和Richard Schroeder在六西格玛中提到），标准分布的平均值在较长时间内通常漂移约1.5 sigma，于是他们将这种漂移纳入了他们的六西格玛方法之中。这就是为什么现在实际上有两个不同的标准差水平值 —- 短期标准差水平值(Short Term Sigma Level)和长期标准差水平值(Long Term Sigma Level)。

虽然一个过程可以在短期内使标准统计标准成为六西格玛过程，但摩托罗拉方法应用1.5西格玛变换，这使得该过程能够长期满足4.5西格玛的标准，称为六西格玛流程。

如下表所示，短期西格玛水平4.5与长期6西格玛水平相同，我们所说的六个标准差或3.4ppm，其实是相当于 4.5个标准差。同学们须要注意这一点，但这一点实质上没有影响到六西格玛项目的运作，我们只须要知道而已。

在长期观察流程的同时实施这种转变的原因在于，组织不希望花费不合理的时间、精力和资源来尝试优化实际上无法控制的事物。由于许多因素超出了方法的范围，這只是自然的过程漂移，在项目报告之中，我们只须要按此因素调整项目的结果量度。

此外，重要的是要注意1.5是摩托罗拉基于他们自己的实证研究得出的值，但它不一定适用于所有过程。六西格玛绿带人员可以使用有关特定流程的可用数据，并为适用于特定情况的短期和长期期望之间的转换分配不同的西格玛值。这使六西格玛变得更加灵活，并使其适应各种过程。

让我们明确一点，在这个问题上没有真正的争议，这只是学术讨论和对方法名称的准确性问题。从统计学上讲，真正的六西格玛流程应该只产生每10亿单元中的2个缺陷，而实质上，每百万个单元中实现少于3.4个缺陷的任何流程在六西格玛方法的背景下就会被称为六西格玛流程，正如我们所提到的，它实际上对应于4.5 sigma level 。我们应该理解它的历史，但不必让它成为改进项目的阻碍。

参考书目 Reference:

“By offsetting normal distribution by a 1.5 standard deviation on either side, the adjustment takes into account what happens to every process over many cycles of manufacturing. … Simply put, accommodating shift and drift is our ’fudge factor,’ or a way to allow for unexpected errors or movement over time. Using 1.5 sigma as a standard deviation gives us a strong advantage in improving quality not only in industrial process and designs, but in commercial processes as well. It allows us to design products and services that are relatively impervious, or ’robust,’ to natural, unavoidable sources of variation in processes, components, and materials.”

(From Six Sigma: The Breakthrough Management Strategy Revolutionizing the World’s Top Corporations [Mikel Harry and Richard Schroeder, Currency, 1999])