6시그마(Six Sigma)

국내 기업 사이에서 경영 혁신의 기법으로 대단히 자주 논의되고 있는 것 중 하나가 6시그마이다. 과대포장된 면이 있긴 하지만 여전히 강력한 경영 혁신 기법으로 받아들여지고 있는 6시그마의 정의, 잘못 알고 있는 점, 효용성과 적용 사례에 대해 앞으로 몇 차례에 걸쳐 알아보고자 한다.6시그마의 적용을 논의하기에 앞서 통계학적 의미의 「시그마」란 개념에 대해 명확히 이해할 필요가 있다. 다른 경영 기법과 마찬가지로 시그마도 그 개념은 상당히 간단하다. 학교에서 통계학을 배운 독자들은 이미 시그마의 개념에 대해 잘 알고 있을것이다. 하지만 그렇지 않은 사람들을 위해 기억을 되살리는 뜻에서 다시 한번 설명하기로 한다.대머리가 아닌 일반적인 모발형태를 가진 사람이 머리카락을 한올 한올 뽑아서 평균길이를 재보는 경우를 생각해 보자. 이 길이에 대한 통계를 내 보면 통계학자들이 말하는 정상분포가 얻어진다. 즉 평균값과 편차가 있는 곡선이다. 긴 머리카락도 있고 짧은 머리카락도 있지만 하나하나 뽑다보면 대부분의 머리카락이 평균에 가깝다는 것을 알게 된다. 물론 계속 뽑아나가다 보면 가끔씩 비정상적으로 긴 머리카락이 있을 수도 있으나 그럴 확률은 상당히 낮다.수학적 관점에서 1시그마는 평균과의 편차를 정의한다. 시그마 값을 어떻게 계산하는지는 자세히 설명하지 않겠지만 평균과의 차이가 어느 정도 나느냐 (평균보다 작을 수도 있고, 클 수도 있다)에 따라 시그마 값이 올라가거나 내려가게 된다는 것만 알아두자. 비즈니스 측면에서 보면 평균과 큰 차이가 나는 값 - 위의 예에서 보자면 지나치게 긴 머리카락 - 은 불량품으로 간주된다. 시그마 경영은 이러한 편차를 줄임으로써 전체 시스템의 예측성을 높이자는 것이다.예를 들어, 연필을 생산하는 기업이라면 생산되는 모든 제품이 똑같은 길이로 나오기를 원할 것이다. 평균에서 어긋난 연필은 불량품이나 결함있는 제품으로 취급된다. 또 다른 예로 타자를 칠 때 오자를 생각해 보자. 보고서를 타자로 작성한다고 할 때, 완벽한 보고서라면 오자가 하나도 없어야 한다. 하지만 타자수는 인간이므로 실수를 할 수 있다.도표에서 보는 것처럼 1백만개의 글자를 타자로 친다고 할 때 각각의 시그마는 실수할 확률을 의미한다. 예를 들어, 6시그마는 1백만개의 글자중 3.4개의 오자가 있을 확률이다.보다 사실적인 예를 들어 보면, 4시그마는 30페이지 분량의 기사에 한개의 오자가 있을 확률이다. 5시그마는 백과사전 전집에 한개의 오자가 있을 확률에 해당하고, 6시그마는 작은 도서관에 있는 책 한권에서 오자가 한개 나올 확률에 해당한다.시그마에 대해 흥미로운 사실은 인간의 지능지수(IQ)에도 적용된다는 점이다. 많은 사람이 생각하는 것과는 달리 IQ의 평균은 사람들이 생각하는 것보다 낮은 1백 정도라고 한다. 여기서 1시그마는 15이다. 이것이 의미하는 바는 IQ가 1백보다 낮은 사람이 전체 인구의 50%이며 85 ~ 1백15 사이인 사람이 68%라는 것이다. 그런데 지난 수년간 내가 만난 사람들 중에 IQ가 1백 이하라고 말한 사람은 없었다. 다들 1백15 이상이라고 주장했다. 내가 만난 사람들이 전부 똑똑한 사람들이든지 아니면 그들이 거짓말을 했든지 둘중 하나일 것이다. 다음 글에서는 6 시그마를 어떻게 비즈니스에 적용할 수 있는지에 대해 알아보자.One of the hottest management innovation subjects in Korea is the term Six Sigma. In the next series of articles I will try to explain the six sigmas and educate the readers on the myths and realities of the usefulness and application of this somewhat over-blown, still yet a powerful management innovation technique.But before we delve into the application of a six sigma tool, we need to clearly understand the term ?igma from a statistical viewpoint. The concept of a sigma, like other management tools, is quite simple. For those who have taken statistics in school probably know the concept of sigmas well, but let me take a moment and refresh the memories of the readers who may not be up to speed in this part of the world.Let? assume that you are not a bald person, and have a reasonable amount of hair, and if the task is to measure the average length of your hair by pulling each hair, you will have what statisticians call a normal distribution. A normal distribution assumes a curve with some mean and a variance. In other words, you will find some long hair and some short hair, but as you randomly pick your hair one by one, you will find that most of the hair? length will gravitate to a mean number. Of course, you will find a hair that? very unusual in length from time to time, but as you probably guessed it the chances of finding these hair are very slim.From a mathematical standpoint, one sigma defines this variance from the norm. I will not go into the details as to how one calculates the sigma value, but the whole concept is that as you move away from the norm, both positive and negative directions, the sigma values go up accordingly. In the world of business, these unusual lengths or deviations from the norm are considered bad or defects, and the whole concept of sigma management is to reduce this variability to increase the overall predictability of the systems.For example, if you are producing pencils, you want each product to come out in the exact length. Any deviation from the average length is to be considered bad. Or let? use a typing error. Let? assume that you are typing a report. A perfect report will have no error, but we all know that human errors come in play. As diagram depicts, using 1 million sample size, each sigma represents the proba-bility of error rate. So, for exam-ple, a six sigma represents about 3.4 bad incidents in 1 million trials.To bring this to more live examples, 4 sigmas basically equate to one typing mistake in 30 page article. Five sigmas re-present approximately one mistake in an entire set of an encyclopedia. A six sigma error represents about one typed error in a book in a small library.One interesting thing about a sigma is that it also applies to human IQ? as well. The average IQ for human being is quite lower than most people are led to believe. The population norm is actually defined as 100. A sigma is about 15. What this means is that there are over 50% of the population with IQ lower than 100, and about 68% of the population fall under the IQ between 85 and 115. What I find interesting is that over the years, I have yet to encounter a person who claims that his IQ is lower than 100 and in fact most of them I have met claim their IQ is higher than 115. Either I have been meeting all smart people or they were lying. In the next article we will discuss how one can apply the concept of six sigma to business case examples.