식스 시그마

최종 수정 2026.03.25

식스 시그마 (6σ)는 프로세스 개선을 위한 일련의 기법과 도구이다. 1986년 모토로라에서 근무하던 미국인 엔지니어 빌 스미스에 의해 도입되었다.[^1][^2]

식스 시그마 전략은 결함의 원인을 파악하고 제거하며, 제조 및 비즈니스 프로세스의 변동성을 최소화함으로써 제조 품질을 향상시키는 것을 목표로 한다. 이는 경험적·통계적 품질 관리 방법을 활용하고, 식스 시그마 전문가 역할을 수행하는 인력을 고용함으로써 이루어진다. 각 식스 시그마 프로젝트는 정해진 방법론을 따르며, 오염 감소나 고객 만족도 향상과 같은 구체적인 가치 목표를 갖는다.

식스 시그마라는 용어는 통계적 품질 관리에서 유래한 것으로, 정규 분포 곡선에서 평균으로부터 6 표준편차 이내에 속하는 비율을 나타내며, 결함률을 표현하는 데 사용된다.

역사

모토로라는 식스 시그마의 선구자로서, 자사 제조 사업에 "식스 시그마" 목표를 설정하였다. 모토로라는 1991년 6월 11일에 식스 시그마를 서비스 마크로 등록하였으며(), 1993년 12월 28일에는 식스 시그마를 상표로 등록하였다. 2005년, 모토로라는 식스 시그마를 통해 170억 달러 이상의 비용 절감을 달성했다고 발표하였다.[^3]

허니웰과 제너럴 일렉트릭 역시 식스 시그마의 초기 도입 기업이었다. 제너럴 일렉트릭의 CEO로서, 1995년 잭 웰치는 식스 시그마를 자신의 경영 전략의 핵심으로 삼았다.[^4] 1998년, 제너럴 일렉트릭은 식스 시그마 덕분에 3억 5천만 달러의 비용 절감을 달성했다고 발표하였으며, 이는 식스 시그마 확산의 중요한 요인이 되었다(이 수치는 이후 10억 달러 이상으로 증가하였다).[^20] 1990년대 후반까지, 포춘 500대 기업 중 약 3분의 2가 비용 절감과 품질 향상을 목표로 식스 시그마 이니셔티브를 시작하였다.[^5]

일부 실무자들은 식스 시그마의 개념과 린 제조를 결합하여 린 식스 시그마라는 방법론을 만들었다.[^6] 린 식스 시그마 방법론은 공정 흐름과 낭비 문제를 다루는 린 제조와, 변동과 설계에 초점을 맞춘 식스 시그마를 "비즈니스 및 운영 우수성"을 촉진하기 위한 상호 보완적 학문으로 본다.[^6]

2011년, 국제표준화기구(ISO)는 식스 시그마 프로세스를 정의하는 최초의 표준 "ISO 13053:2011"을 발행하였다.[^7] 그 외의 표준들은 대부분 대학이나 식스 시그마 자체 인증 프로그램을 운영하는 기업들에 의해 만들어졌다.

어원

![[정규 분포 는 식스 시그마의 통계적 가정의 기초가 된다. 0에서 \mu(뮤)는 평균을 나타내며, 가로축은 평균으로부터의 거리를 표준편차 단위(\sigma 또는 시그마로 표기)로 나타낸다. 표준편차가 클수록 값의 분포가 넓어지며, 녹색 곡선의 경우 \mu = 0이고 \sigma = 1이다. 규격 상한(USL)과 규격 하한(LSL)은 평균으로부터 6σ 거리에 위치한다. 정규 분포는 평균에서 멀리 떨어진 값이 극히 드물다는 것을 의미하며, 대략 10억 분의 1 확률로 너무 낮거나 마찬가지로 너무 높은 값이 나타난다. 평균이 1.5 표준편차만큼 오른쪽이나 왼쪽으로 이동하더라도(1.5 시그마 편이라고도 하며, 빨간색과 파란색으로 표시), 여전히 안전 여유가 존재한다.]]

식스 시그마라는 용어는 통계학, 특히 공정 능력을 평가하는 통계적 품질 관리 분야에서 유래하였다. 원래 이 용어는 제조 공정이 규격 내에서 매우 높은 비율의 산출물을 생산할 수 있는 능력을 의미하였다. 단기적으로 "식스 시그마 품질"로 운영되는 공정은 장기적으로 백만 기회당 3.4건 이하의 결함률(DPMO)을 나타내는 것으로 가정한다. 3.4 DPMO는 마이클 해리가 설명한 ± 1.5 시그마 "편이"에 기반한다. 이 수치는 디스크 적층 높이의 공차에 기반한다.[^8][^9]

구체적으로, 평균—그리스 문자 μ(뮤)로 표시—과 가장 가까운 규격 한계 사이에 6개의 표준편차—그리스 문자 σ(시그마)로 표시—가 있다고 가정한다. 공정의 표준편차가 증가하거나 공정 평균이 공차 중심에서 벗어나면, 평균과 가장 가까운 규격 한계 사이에 들어가는 표준편차 수가 줄어들어 시그마 수치가 감소하고 규격 이탈 항목의 가능성이 높아진다. 공정 능력 연구에서 사용되는 계산 방법에 따르면, 이는 사실상 규격을 충족하지 못하는 항목이 없다는 것을 의미한다.[^8]

공정 데이터의 시그마 수준 계산에 정규 분포 데이터가 반드시 필요한 것은 아니다. 식스 시그마에 대한 비판 중 하나는, 이 접근법을 사용하는 실무자들이 비정규 데이터를 정규 데이터로 변환하는 데 많은 시간을 소비한다는 것이다. 비정규성의 증거가 있는 공정 데이터에 대해서도 시그마 수준을 결정할 수 있다.[^8]

교리

식스 시그마 기호

식스 시그마는 다음을 주장한다:

안정적이고 예측 가능한 프로세스 결과를 달성하기 위한 지속적인 노력(예: 프로세스 변동 감소)은 비즈니스 성공에 매우 중요하다.
제조 및 비즈니스 프로세스에는 정의, 측정, 분석, 개선 및 통제할 수 있는 특성이 있다.
지속적인 품질 개선을 달성하려면 조직 전체, 특히 최고 경영진의 헌신이 필요하다.

식스 시그마를 이전의 품질 개선 이니셔티브와 구별하는 특징은 다음과 같다:

측정 가능하고 정량화할 수 있는 재무적 수익 달성에 중점
경영진의 리더십과 지원 강조
가정과 추측이 아닌 검증 가능한 데이터와 통계적 방법에 기반한 의사결정에 대한 헌신

실제로 린 경영과 식스 시그마는 둘 다 일본 비즈니스 문화의 영향을 받았다는 사실을 포함하여 유사한 방법론과 도구를 공유한다. 그러나 린 경영은 성과 개선 시스템을 통합하면서 조직 효율성을 목표로 하는 도구를 통해 낭비를 제거하는 데 주로 초점을 맞추는 반면, 식스 시그마는 결함 제거와 변동 감소에 초점을 맞춘다. 두 시스템 모두 데이터에 기반하지만, 식스 시그마는 정확한 데이터에 훨씬 더 의존한다.

식스 시그마의 암묵적 목표는 모든 프로세스를 개선하는 것이지만 반드시 3.4 DPMO 수준까지는 아니다. 조직은 가장 중요한 각 프로세스에 대해 적절한 시그마 수준을 결정하고 이를 달성하기 위해 노력해야 한다. 이 목표의 결과로, 조직의 경영진은 개선 영역의 우선순위를 정해야 할 의무가 있다.

방법론

식스 시그마 프로젝트는 W. 에드워즈 데밍의 계획-실행-연구-조치 주기에서 영감을 받은 두 가지 프로젝트 방법론을 따르며, 각각 다섯 단계로 구성된다.[^5]

DMAIC("더-메이-익", )은 기존 비즈니스 프로세스를 개선하기 위한 프로젝트에 사용된다
DMADV("더-매드-비", )는 새로운 제품 또는 프로세스 설계를 만들기 위한 프로젝트에 사용된다

DMAIC

DMAIC의 다섯 단계

DMAIC 프로젝트 방법론은 다섯 단계로 구성된다:

- 정의(Define)* 시스템, 고객의 목소리와 그들의 요구사항, 그리고 프로젝트 목표를 구체적으로 정의한다.
- 측정(Measure)* 현재 프로세스의 핵심 측면을 측정하고 관련 데이터를 수집한다; "현재 상태" 프로세스 능력을 산출한다
- 분석(Analyze)* 데이터를 분석하여 원인과 결과를 조사하고 검증한다. 관계가 무엇인지 파악하고, 모든 요인이 고려되었는지 확인한다. 조사 대상인 결함의 근본 원인을 찾아낸다.
- 개선(Improve)* 실험 설계, 포카 요케 또는 실수 방지, 표준 작업과 같은 기법을 사용하여 데이터 분석에 기반한 현재 프로세스를 개선하거나 최적화하여 새로운 미래 상태 프로세스를 만든다. 프로세스 능력을 확립하기 위한 시범 운영을 설정한다.
- 통제(Control)* 미래 상태 프로세스를 통제하여 목표로부터의 편차가 결함으로 이어지기 전에 수정되도록 한다. 통계적 공정 관리, 생산 보드, 시각적 작업장과 같은 통제 시스템을 구현하고 프로세스를 지속적으로 모니터링한다. 이 프로세스는 원하는 품질 수준이 달성될 때까지 반복된다. 일부 조직은 처음에 *** 인**식(Recognize)* 단계를 추가하여, 작업할 올바른 문제를 인식하는 것으로, 이를 통해 RDMAIC 방법론이 도출된다.[^10]

DMADV

DMADV의 다섯 단계

DFSS("Design For Six Sigma", 식스 시그마를 위한 설계)로도 알려진 DMADV 방법론의 다섯 단계는 다음과 같다:[^5]

- 정의(Define)* 고객 요구와 기업 전략에 부합하는 설계 목표를 정의한다.
- 측정(Measure)* CTQ(Critical To Quality, 품질에 핵심적인 특성)를 식별하고 측정하며, 제품 역량, 생산 프로세스 능력을 측정하고, 위험을 측정한다.
- 분석(Analyze)* 대안을 개발하고 설계하기 위해 분석한다
- 설계(Design)* 이전 단계의 분석에 따라 가장 적합한 개선된 대안을 설계한다
- 검증(Verify)* 설계를 검증하고, 시범 운영을 설정하며, 생산 프로세스를 구현하고 프로세스 소유자에게 인계한다.

전문화

식스 시그마의 핵심 혁신 중 하나는 품질 경영의 전문화이다. 식스 시그마 이전에는 품질 경영이 주로 생산 현장과 별도 품질 부서의 통계학자들에게 위임되었다. 공식적인 식스 시그마 프로그램은 비즈니스 기능과 수준을 아우르는 계층 구조(및 경력 경로)를 정의하기 위해 유도와 같은 무술 시스템과 유사한 엘리트 등급 용어를 채택하고 있다.

식스 시그마는 성공적인 구현을 위해 여러 역할을 식별한다:[^11]

경영 리더십은 CEO와 최고 경영진의 다른 구성원을 포함한다. 이들은 식스 시그마 구현을 위한 비전을 수립하는 책임을 진다. 또한 다른 이해관계자들에게 부서 간 장벽을 초월하고 변화에 대한 저항을 극복할 수 있는 자유와 자원을 부여한다.[^46]
챔피언은 조직 전체에 걸쳐 식스 시그마 구현에 대한 책임을 진다. 경영 리더십이 상위 경영진에서 이들을 선발한다. 챔피언은 또한 블랙 벨트의 멘토 역할도 수행한다.
마스터 블랙 벨트는 챔피언에 의해 선정되며, 식스 시그마에 대한 사내 코치 역할을 한다. 이들은 모든 시간을 식스 시그마에 할애하며, 챔피언을 보조하고 블랙 벨트와 그린 벨트를 지도한다. 통계적 업무 외에도 식스 시그마가 부서와 직무 기능 전반에 걸쳐 일관되게 적용되도록 보장한다.
블랙 벨트는 마스터 블랙 벨트 아래에서 특정 프로젝트에 식스 시그마를 적용한다. 이들 역시 모든 시간을 식스 시그마에 할애한다. 이들은 주로 식스 시그마 프로젝트 실행과 특수 과제를 통한 특별 리더십에 초점을 맞추는 반면, 챔피언과 마스터 블랙 벨트는 식스 시그마를 위한 프로젝트/기능 식별에 집중한다.
그린 벨트는 블랙 벨트의 지도 아래 다른 직무 책임과 함께 식스 시그마 구현을 담당하는 직원이다.

옹호자들에 따르면, 이러한 모든 실무자가 방법론을 따르고 데이터 기반 접근 방식을 올바르게 사용하도록 보장하기 위해 특별한 교육이 필요하다.[^47]

일부 조직은 식스 시그마 도구에 대한 기본 교육을 받고 일반적으로 프로젝트에 참여하는 직원을 위한 "옐로우 벨트", 개념에 대해 현지 교육을 받았지만 프로젝트 팀에는 참여하지 않는 직원을 위한 "화이트 벨트"와 같은 추가적인 벨트 색상을 사용한다. "오렌지 벨트"도 특수한 경우에 사용되는 것으로 언급된다.[^12]

인증

제너럴 일렉트릭과 모토로라는 식스 시그마 구현의 일환으로 인증 프로그램을 개발했다. 이 접근 방식에 따라 1990년대에 많은 조직이 직원들에게 식스 시그마 인증을 제공하기 시작했다. 2008년에 모토로라 유니버시티는 이후 바티브(Vative) 및 린 식스 시그마 전문가 협회와 공동으로 린 인증을 위한 비교 가능한 인증 표준 세트를 개발했다.[^5][^13] 그린 벨트와 블랙 벨트 인증 기준은 다양하다; 일부 회사는 단순히 과정 참여와 식스 시그마 프로젝트만 요구한다.[^13] 표준 인증 기관은 없으며, 다양한 품질 협회에서 유료로 여러 인증을 제공한다.[^14][^15] 예를 들어 미국품질학회는 블랙 벨트 지원자에게 필기시험 합격과 함께, 두 개의 프로젝트를 완료했거나 하나의 프로젝트와 지식 체계 분야에서 3년간의 실무 경험을 결합했음을 명시한 서명된 선서 진술서를 제출하도록 요구한다.[^13][^16]

도구 및 방법

DMAIC 또는 DMADV 프로젝트의 개별 단계 내에서 식스 시그마는 식스 시그마 외부에서도 사용되는 많은 기존 품질 경영 도구를 사용한다. 다음 목록은 사용되는 주요 방법에 대한 개요를 보여준다.

소프트웨어

1.5 시그마 이동의 역할

경험에 따르면 프로세스는 일반적으로 장기적으로 단기적만큼 좋은 성과를 내지 못한다.[^8] 그 결과, 프로세스 평균과 가장 가까운 규격 한계 사이에 들어맞는 시그마 수는 초기 단기 연구와 비교하여 시간이 지남에 따라 감소할 수 있다.[^8] 시간 경과에 따른 프로세스 변동의 실제 증가를 설명하기 위해, 경험적으로 도출된 1.5 시그마 이동이 계산에 도입된다.[^8][^17] 식스 시그마의 창시자인 마이켈 해리는 디스크 더미의 높이를 기반으로 1.5 시그마 이동을 도출했다. 그는 이를 "벤더라이징(Benderizing)"이라 불렀다. 그는 자신의 디스크 더미를 근거로 모든 프로세스가 50개 표본마다 1.5 시그마씩 이동한다고 주장했다. 이 개념에 따르면, 단기 연구에서 프로세스 평균과 가장 가까운 규격 한계 사이에 6 시그마가 들어맞는 프로세스는 장기적으로 4.5 시그마만 들어맞게 된다 – 이는 프로세스 평균이 시간에 따라 이동하거나, 프로세스의 장기 표준편차가 단기에서 관찰된 것보다 크거나, 또는 두 가지 모두에 해당하기 때문이다.[^8]

따라서 널리 받아들여지는 식스 시그마 프로세스의 정의는 백만 기회당 3.4개의 결함 부품(DPMO)을 생산하는 프로세스이다. 이는 정규 분포를 따르는 프로세스가 한계가 "원래" 평균인 0으로부터 6 시그마 떨어져 있고 프로세스 평균이 1.5 시그마만큼 이동했을 때(따라서 6 시그마 한계가 더 이상 평균에 대해 대칭이 아닐 때) 백만 개당 3.4개가 한계 밖에 놓이게 된다는 사실에 기반한다.[^8] 1.5 시그마 이동의 영향을 받는 이전의 식스 시그마 분포는 일반적으로 4.5 시그마 프로세스라고 불린다. 평균이 1.5 시그마 이동된 식스 시그마 분포의 불량률은 평균이 0에 중심을 둔 4.5 시그마 프로세스의 불량률과 동일하지 않다.[^8] 이는 특수 원인이 시간 경과에 따른 프로세스 성능 저하를 초래할 수 있다는 사실을 반영하며, 실제 운영에서 발생할 수 있는 결함 수준의 과소평가를 방지하기 위해 설계되었다.[^8]

시그마 이동의 역할은 주로 학술적인 것이다. 식스 시그마의 목적은 조직의 성과 개선을 창출하는 것이다. 고객의 기대에 기반하여 프로세스의 적절한 시그마 수준이 무엇인지를 결정하는 것은 조직의 몫이다. 시그마 값의 목적은 프로세스가 개선되고 있는지, 악화되고 있는지, 정체되어 있는지, 또는 같은 업종의 다른 기업과 비교하여 경쟁력이 없는지를 판단하기 위한 비교 수치이다. 식스 시그마(3.4 DPMO)가 모든 프로세스의 목표는 아니다.

시그마 수준

![A [control chart showing a process that experienced a 1.5 sigma drift in the process mean toward the upper specification limit starting at midnight. Control charts help identify when a process should be investigated in order to find and eliminate special-cause variation.]]

아래 표는 다양한 단기 시그마 수준에 해당하는 장기 DPMO 값을 보여준다.[^18][^19]

이 수치들은 프로세스 평균이 중요 규격 한계 쪽으로 1.5 시그마만큼 이동할 것이라고 가정한다. 즉, 단기 시그마 수준을 결정하는 초기 연구 이후, 장기 Cpk 값이 단기 Cpk 값보다 0.5 낮아질 것으로 가정한다. 예를 들어, 1 시그마에 대해 제시된 DPMO 수치는 장기 프로세스 평균이 단기 연구에서처럼 규격 한계 안쪽으로 1 시그마(Cpk = 0.33)에 있는 것이 아니라, 규격 한계를 넘어 0.5 시그마(Cpk = −0.17)에 있을 것으로 가정한다. 결함 백분율은 프로세스 평균이 가장 가까운 규격 한계를 초과하는 결함만을 나타낸다는 점에 유의하라. 먼 쪽 규격 한계를 넘는 결함은 백분율에 포함되지 않는다.

여기서 DPMO를 계산하는 데 사용되는 공식은 다음과 같다. \text{DPMO} = 1,000,000 \cdot (1 - \phi(\text{level} - 1.5))

{| class="wikitable" |- !시그마 수준 !시그마 (1.5σ 이동 적용) !DPMO !결함 백분율 !수율 백분율 !단기 Cpk !장기 Cpk

|- | 1 | −0.5 | 691,462 | 69% | 31% | 0.33 | −0.17 |-

| 2 | 0.5 | 308,538 | 31% | 69% | 0.67 | 0.17 |-

| 3 | 1.5 | 66,807 | 6.7% | 93.3% | 1.00 | 0.5 |-

| 4 | 2.5 | 6,210 | 0.62% | 99.38% | 1.33 | 0.83 |-

| 5 | 3.5 | 233 | 0.023% | 99.977% | 1.67 | 1.17 |-

| 6 | 4.5 | 3.4 | 0.00034% | 99.99966% | 2.00 | 1.5 |-

| 7 | 5.5 | 0.019 | 0.0000019% | 99.9999981% | 2.33 | 1.83 |}

실제 적용

식스 시그마는 대부분 대규모 조직에서 활용된다.[^20] 토마스 피즈덱(Thomas Pyzdek)과 존 쿨만(John Kullmann) 같은 산업 컨설턴트에 따르면, 직원 수가 500명 미만인 기업은 식스 시그마에 적합하지 않거나, 이를 효과적으로 적용하기 위해 표준 접근 방식을 조정할 필요가 있다.[^20] 그러나 식스 시그마에는 중소규모 조직에서도 효과적으로 활용할 수 있는 다양한 도구와 기법이 포함되어 있다. 조직의 규모가 블랙벨트를 고용할 만큼 크지 않다고 해서, 이러한 도구와 기법을 활용하여 개선을 이룰 수 있는 능력이 줄어드는 것은 아니다. 식스 시그마를 지원하는 데 필요하다고 설명되는 인프라는 식스 시그마 자체의 요구 사항이 아니라 조직의 규모에 따른 결과이다.[^20]

제조업

1980년대 후반 모토로라에서 처음 적용된 이후, 다른 세계적으로 인정받는 기업들도 식스 시그마를 적용한 후 높은 비용 절감을 기록하였다. 예를 들어, 존슨앤드존슨(Johnson & Johnson)은 6억 달러의 비용 절감을 보고했으며, 텍사스 인스트루먼츠(Texas Instruments)는 5억 달러 이상을 절감했고, 텔레포니카(Telefónica)는 첫 10개월 동안 3천만 유로의 절감을 보고했다. 소니(Sony)와 보잉(Boeing)도 낭비 감소에 성공했다고 보고했다.[^21]

엔지니어링 및 건설

기업들이 일반적인 품질 관리 및 프로세스 개선 전략을 고려해 왔지만, 원하는 모든 기준과 고객 만족이 항상 충족되지는 않았기 때문에 더 합리적이고 효과적인 방법에 대한 필요성이 여전히 존재한다. 콘크리트 균열과 콘크리트-철근 간 미끄러짐에 영향을 미치는 요인을 제어할 수 있는 필수적인 분석이 여전히 필요하다. 톈진 셴이 건설기술(Tinjin Xianyi Construction Technology)에 대한 사례 연구를 수행한 결과, 식스 시그마를 도입한 후 공사 기간과 건설 폐기물이 각각 26.2%와 67% 감소한 것으로 나타났다. 마찬가지로, 세계 최대 엔지니어링 및 건설 회사 중 하나인 벡텔(Bechtel Corporation)에서도 식스 시그마 도입이 연구되었는데, 재작업 및 결함의 식별과 예방을 포함하는 식스 시그마 프로그램에 3천만 달러를 초기 투자한 후 2억 달러 이상을 절감하였다.[^21]

금융

식스 시그마는 현금 배분의 정확성을 향상시켜 은행 수수료를 줄이고, 자동 결제를 개선하며, 보고의 정확성을 높이고, 신용장 결함을 줄이며, 수표 추심 결함을 감소시키고, 추심 담당자 간 성과 편차를 줄이는 데 중요한 역할을 해왔다.

예를 들어, 뱅크오브아메리카(Bank of America)는 2004년에 식스 시그마를 통해 고객 만족도가 10.4% 향상되고 고객 불만이 24% 감소했다고 발표했다. 마찬가지로 아메리칸 익스프레스(American Express)는 미수령 갱신 신용카드를 제거했다. 식스 시그마를 도입한 다른 금융 기관으로는 GE 캐피털(GE Capital)과 JP모건 체이스(JPMorgan Chase)가 있으며, 이들의 주요 목표는 고객 만족이었다.[^21]

공급망

공급망 분야에서는 높은 품질 기준을 유지하면서 제품이 적시에 고객에게 배송되도록 하는 것이 중요하다. 공급망의 개략도를 변경함으로써, 식스 시그마는 제품의 품질 관리(무결점)를 보장하고 납기를 준수할 수 있으며, 이 두 가지는 공급망에서 가장 중요한 과제이다.[^48]

의료

의료 분야는 실수에 대한 무관용 원칙의 특성과 의료 오류 감소 가능성으로 인해 수년간 이 방법론과 높은 적합성을 보여온 분야이다.[^49][^50] 의료 분야에서 식스 시그마의 목표는 광범위하며, 추가 비용을 발생시키는 장비 재고를 줄이고, 의료 서비스 제공 프로세스를 보다 효율적으로 변경하며, 환급 절차를 개선하는 것을 포함한다. MD 앤더슨 암센터(MD Anderson Cancer Center)의 연구에서는 추가 장비 없이 검사 건수가 45% 증가하고, 환자 준비 시간이 여러 사례에서 45분에서 5분으로 40분 단축된 것으로 기록되었다.[^21]

린 식스 시그마는 2003년에 스탠퍼드 병원에서 도입되었으며, 2002년에는 적십자 병원에서 도입되었다.[^51]

비판

위에서 언급한 이유들로 식스 시그마 접근법을 지지하는 사람들이 많지만, 프로젝트의 절반 이상이 실패한다: 2010년 월스트리트 저널은 프로젝트의 60% 이상이 실패한다고 보도했다.[^52] 학술 문헌 검토[^53]에서는 1995년부터 2013년까지 린, 식스 시그마, LSS에 관한 56편의 논문에서 34가지 공통 실패 요인을 발견했다. 그 중 주요 내용은 다음과 같다(요약):

최고 경영진의 태도, 헌신 및 참여 부족; 리더십과 비전의 부재
교육 및 훈련 부족; 자원(재정적, 기술적, 인적 등) 부족
부실한 프로젝트 선정 및 우선순위 결정; 조직의 전략적 목표와의 약한 연계
문화 변화에 대한 저항; 부실한 의사소통; 인적 요인에 대한 고려 부족
린/식스 시그마의 이점에 대한 인식 부족; 도구, 기법 및 실무에 대한 기술적 이해 부족

다른 이들도 여러 가지 비판을 제기해 왔다.

독창성의 부재

품질 전문가 Joseph M. Juran은 식스 시그마를 "품질 개선의 기본 버전"이라고 묘사하며, "거기에 새로운 것은 없다. 과거에 우리가 퍼실리테이터라고 부르던 것을 포함하고 있다. 그들은 다양한 색상의 벨트와 같은 더 화려한 용어를 채택했다. 나는 그 개념이 전문가를 구분하고 양성하는 데 가치가 있다고 생각한다. 이것 역시 새로운 아이디어가 아니다. 미국품질학회는 이미 오래전에 신뢰성 엔지니어 등에 대한 자격증 제도를 확립했다."라고 말했다.[^22]

복잡한 제조에 대한 부적합성

품질 전문가 Philip B. Crosby는 식스 시그마 표준이 충분히 엄격하지 않으며, 고객은 매번 무결점 제품을 받을 자격이 있다고 주장했다.[^23] Crosby에 따르면, 식스 시그마 표준이 백만 기회당 3.4건의 결함을 허용하고 마이크로칩에는 완벽하게 식각되어야 하는 수백만 개의 미세 회로가 포함되어 있으므로, 식스 시그마는 모든 마이크로칩에 결함이 있는 것을 허용하는 셈이다.[^24]

컨설턴트의 역할

"블랙 벨트"를 순회 변화 촉진자로 활용하는 것은 교육 및 인증 산업을 발전시켰다. 비판자들은 너무 많은 컨설팅 회사들이 식스 시그마를 과도하게 판매하고 있으며, 이들 중 다수가 관련 도구와 기법, 또는 자신들이 활동하는 시장이나 산업에 대해 초보적인 이해만 가지고 있으면서 식스 시그마 전문성을 주장한다고 주장했다.[^54]

잠재적 부정적 효과

Fortune 기사에 따르면 "식스 시그마 프로그램을 발표한 58개 대기업 중 91%가 이후 S&P 500 지수보다 뒤처졌다"고 한다. 이 발언은 "컨설팅 회사 Qualpro(경쟁적인 품질 개선 프로세스를 지지하는)의 Charles Holland의 분석"에 기인한 것이었다.[^25] 이 기사의 요약은 식스 시그마가 의도된 바에는 효과적이지만, "기존 프로세스를 수정하기 위해 좁게 설계된" 것이며 "새로운 제품이나 파괴적 기술을 개발하는 데"는 도움이 되지 않는다는 것이다.[^26][^27]

통계에 대한 과도한 의존

보다 직접적인 비판은 방법론과 도구에 대한 과도한 의존으로 인한 식스 시그마의 "경직된" 특성이다. 대부분의 경우 변동 감소와 유의미한 요인 탐색에 더 많은 관심이 기울여지고, 처음부터 견고성을 개발하는 것(이는 변동 감소의 필요성 자체를 완전히 제거할 수 있다)에는 덜 관심이 기울여진다.[^28] 유의성 검정과 다중 회귀 기법에 대한 광범위한 의존은 일반적으로 알려지지 않은 유형의 통계적 오류나 실수를 범할 위험을 증가시킨다. 식스 시그마의 다양한 p-값 오해의 가능한 결과는 외부 증거나 기저 메커니즘의 타당성을 참조하지 않고 단일 실험의 데이터로부터 결론이 오류일 확률을 계산할 수 있다는 잘못된 믿음이다.[^29] 추론 통계의 가장 심각하지만 너무나 흔한 오용 중 하나는 탐색적 모형 구축을 통해 개발된 모형을 사전에 지정된 모형을 검증하는 데 사용되는 것과 동일한 종류의 통계적 검정에 적용하는 것이다.^30

또 다른 의견은 자주 언급되는 전달 함수에 관한 것으로, 이를 자세히 살펴보면 결함이 있는 이론인 것으로 보인다.^31 유의성 검정이 처음 대중화된 이래 저명하고 존경받는 통계학자들에 의해 많은 반론이 제기되어 왔다. 비판과 반박의 양은 건조한 주제에 대한 학술적 논쟁에서 좀처럼 사용되지 않는 표현으로 여러 권의 책을 채웠다.[^32][^33][^34][^35] 초기 비판의 대부분은 이미 40년 이상 전에 발표되었다( 참조).

2006년 USA Army Logistician에 실린 식스 시그마에 비판적인 기사는 다음과 같이 언급했다: "단일 패러다임 지향(이 경우 기술적 합리성)의 위험은 이중 순환 학습과 학습 조직, 조직 적응력, 인력의 창의성과 개발, 직장의 인간화, 문화적 인식, 전략 수립과 관련된 가치들을 보지 못하게 할 수 있다."[^36]

1.5 시그마 이동

통계학자 Donald J. Wheeler는 1.5 시그마 이동을 그 자의적 특성 때문에 "어리석은 것"이라고 일축했다.[^37] 그것의 보편적 적용 가능성은 의심스러운 것으로 여겨진다.

1.5 시그마 이동은 장기적 성과가 아닌 단기적 성과를 반영하는 "시그마 수준"을 도출하기 때문에 논쟁의 대상이 되기도 했다: 장기 결함 수준이 4.5 시그마 성과에 해당하는 프로세스가 식스 시그마 관례에 의해 "식스 시그마 프로세스"로 기술된다.[^8][^38] 따라서 인정된 식스 시그마 평가 체계는 명시된 표준편차 수에 대한 실제 정규분포 확률과 동일시될 수 없으며, 이것이 식스 시그마 측정 방식이 어떻게 정의되는지에 대한 핵심 쟁점이 되어 왔다.[^38] "6 시그마" 프로세스가 실제 6 시그마 성과가 아닌 4.5 시그마 성과에 해당하는 장기 결함률을 가진다는 점이 거의 설명되지 않는다는 사실은 여러 논평가들로 하여금 식스 시그마가 신뢰 사기라는 의견을 표명하게 만들었다.[^8]

연구에서의 창의성 억압

Design News의 편집장 John Dodge에 따르면, 식스 시그마의 사용은 연구 환경에 부적절하다. Dodge는[^39] "과도한 지표, 단계, 측정 및 식스 시그마의 변동성 감소에 대한 집중적인 초점이 발견 과정을 약화시킨다. 식스 시그마 하에서 자유로운 브레인스토밍의 특성과 발견의 우연한 측면이 억압된다."고 말한다. 그는 "기초 또는 순수 연구에서는 자유가 바람직하고, 식스 시그마는 명시적인 상업적 목표가 있는 점진적 혁신에서 가장 잘 작동한다는 것이 일반적인 합의이다."라고 결론짓는다.

BusinessWeek 기사에 따르면 James McNerney가 3M에 식스 시그마를 도입한 것이 창의성을 억압하는 효과를 가져왔으며, 연구 기능에서의 제거를 보도하고 있다. 이 기사는 식스 시그마가 청천벽력적 연구를 희생시키고 점진적 혁신으로 이끈다고 말하는 와튼 경영대학원의 두 교수를 인용하고 있다.[^40] 이 현상은 Going Lean이라는 책에서 더 탐구되며, 린 다이내믹스로 알려진 관련 접근법을 설명하고 Ford의 6 시그마 프로그램이 회사의 운명을 바꾸는 데 거의 도움이 되지 않았다는 데이터를 제시한다.[^41]

문서화의 부재

Cranfield 경영대학원 기업성과센터의 Yasar Jarrar와 Andy Neely가 제기한 한 가지 비판은 식스 시그마가 강력한 접근법이지만 조직의 문화를 부당하게 지배할 수도 있다는 것이다; 또한 그들은 식스 시그마 문헌의 상당 부분이 – 주목할 만하게도(식스 시그마는 증거에 기반하고 과학적이라고 주장한다) – 학문적 엄밀성이 부족하다고 덧붙인다:

기업 목록

다음 기업/조직들은 어떤 형태로든 식스 시그마를 성공적으로 도입했다고 주장하고 있다:

3M[^55]
Amazon[^56]
Atos[^57]
Autoliv[^58]
BAE Systems[^59]
Bank of America[^60][^61]
Becton Dickinson[^62]
Bechtel[^63]
Boeing[^64]
Caterpillar Inc.[^65]
Computer Sciences Corporation[^66]
Convergys[^67]
Cooper Tire & Rubber Company[^68]
Credit Suisse[^69]
Damco[^70]
Deere & Company[^71]
Dell[^42]
Denso^43
Eastman Kodak Company[^44]
Evonik Industries[^72]
Ford Motor Company^73
General Electric[^42]
Google[^74]
Inventec^43
Maersk
McKesson Corporation[^75]
Motorola[^42]
뭄바이의 다바왈라[^76]
Northrop Grumman[^42]
PolyOne Corporation[^45]
Raytheon[^42][^77]
Sears[^78]
Shop Direct[^79]
Unipart[^80]
미국 육군[^81]
미국 해병대[^82]
The Vanguard Group[^83]
Wipro[^84]

같이 보기

- - – 데이터 기반 의사결정을 강화하기 위해 설계된 데이터 과학 및 데이터 분석 프로세스
– 프로세스의 지속적 개선에 초점을 맞춘 철학적 접근
- - - - 추가 읽을거리
- - Hahn, G. J., Hill, W. J., Hoerl, R. W. and Zinkgraf, S. A. (1999) 식스 시그마 개선의 영향-통계학의 미래를 엿보다, The American Statistician, Vol. 53, No. 3, pp. 208–215.

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