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σ "시그마" 로 읽습니다.
σ 는 그리스 글자로, 영어로 시그마를 표현하고, 중국어로 음음을' 시그마' 로 번역한다. < /p>
σ 프로세스 매개 변수의 평균 분포 또는 불연속성을 설명하는 데 사용됩니다. < /p>
σ(n) 는 정수 n 에 대한 모든 양수 계수의 합계를 나타냅니다. < /p>
확장 데이터: < /p>
비즈니스 또는 제조 프로세스의 경우 σ 값은 프로세스가 무결함 작업을 완료하는 능력을 측정할 수 있으며 프로세스 작업 상태를 나타내는 척도입니다. σ 값이 낮을수록 프로세스 상태가 좋습니다. 즉, 시그마 값은 결함이 발생하는 빈도를 나타내며, 시그마 값이 낮을수록 프로세스 불수율이 낮아집니다. σ 값이 감소하면 비수율 감소, 품질 원가 감소, 프로세스 주기 시간 단축, 고객 만족도 향상 < /p>
제조 공정 평균과 규정된 검사규격 상한 및 하한 사이의 거리가 6 배 표준 편차인 경우, 즉 6σ 품질은 "백만 단위당 3.4 개의 불량률" 을 나타내고, 품질 장기 준수율은 99.99966 입니다. 반면, 프로세스 평균과 규정된 사양 상한 및 하한 사이의 거리가 3 배 표준 편차인 경우, 즉 3σ 품질은 "백만 단위당 66807 개의 불량품" 을 나타내며 합격률은 93.32 입니다. < /p>
물리적으로 표면 장력 (시그마): 액체 표면 분자를 최소 영역으로 안쪽으로 수축시키는 힘입니다. < /p>
화학적으로 두 개의 전자 구름이 서로 궤도축' 머리' 를 따라 형성된 σ 키를 나타냅니다. < /p>
평균과 안정성의 경우 안정성 여부를 정량화하는 특정 수학 값이 있어야 합니다. σ 는 안정성과 불안정성을 정량화하는 데 사용되는 특정 수학 값이며, 원래 통계학에서 오류 분석의 개념이었습니다. 여기서, 품질 수준을 표시하기 위해 차용되었다. 기업 관리에 적용할 때, 시그마는 표준 편차를 나타내며, 시그마 값이 작을수록 그 레이블의 품질 수준도 안정적입니다. 반대로, 값이 클수록 표시된 품질 수준이 더 불안정해집니다. < /p>
회사는 프로세스 안정성이 필요하다면 σ 값을 줄이기 위해 최선을 다해야 한다. 통계학적으로 볼 때, σ 값은 프로세스의 한 가지 측정 방법이며, σ 값의 구체적인 계산은 향후 그린벨트와 블랙벨트 수업에서 설명할 것이다. < /p>
각 결과는 하나의 프로세스에서 생성됩니다. 프로세스는 계속 반복되지만 프로세스의 출력에는 약간의 차이가 있습니다. 이러한 차이를 변동이라고합니다. 이러한 출력의 차이를 제어하여 합리적인 범위 내에서 변경할 수 있도록 해야 제품의 품질을 보장할 수 있습니다. < /p>
변동을 이산 정도라고도 합니다. 차이가 분산되고 집중되는 정도로서 변동은 프로세스의 좋고 나쁨을 측정하는 표준 척도이다. 과거에는 프로세스의 좋고 나쁨을 측정하기 위해 평균을 사용했으며, 이를 바탕으로 이산과 집중의 정도를 측정하기 위해 σ 를 추가했습니다. 이를 통해 프로세스를 보다 이상적이고 포괄적으로 평가할 수 있습니다. < /p>
HPLC 에서 σ 는 표준 편차를 나타내며 스펙트럼 정규 분포 곡선 x = 1 시 (전환점) 의 최대 폭의 절반입니다. 정상 피크 폭의 전환점 최고봉의 0.607 배에 있다. 표준 편차의 크기는 색상 스펙트럼에서 흘러나오는 과정에서 그룹이 분산되는 정도를 나타냅니다. 작은 σ, 작은 분산, 높은 극 농도, 얇은 피크, 높은 기둥 효율; 반대로, σ 큰, 피크 지방, 낮은 기둥 효과. < /p>
바이두 백과-σ (그리스 문자 이름) < /p >