L'une des principales critiques formulées à l'encontre de la méthodologie Six Sigma est la possibilité que le système tout entier repose sur des chiffres falsifiés. Les statisticiens ont affirmé que l'appellation Six Sigma était trompeuse. Voici pourquoi :

3.4 défauts par million ou 2 défauts par milliard

Le terme statistique Six Sigma désigne en réalité un processus comportant 2 défauts par milliard d'exécutions. Cependant, la définition de Six Sigma acceptée par les praticiens modernes est beaucoup plus simple à suivre : 3.4 défauts par million. Bien qu'une efficacité de 3.4 défauts par million permette d'atteindre un nombre de défauts proche de zéro, donc négligeable, l'appellation statistique 6 Sigma est trompeuse. Les valeurs de 3.4 défauts par million correspondent en réalité à des niveaux de 4.5 Sigma. Le solde est compensé par un décalage de 1.5 Sigma.

Long terme vs court terme

La logique derrière le décalage de 1.5 sigma repose sur des études empiriques. Ces études ont montré que les processus ont tendance à mieux se comporter à court terme qu'à long terme. En effet, à court terme, seules les variations normales doivent être prises en compte. Cependant, à long terme, des variations particulières peuvent également survenir. Il en résulte que le processus fonctionne à des niveaux de 6 sigma à court terme, mais à des niveaux de 4.5 sigma à long terme.

Variation moyenne dynamique à long terme

La variation à long terme du processus s’explique par l’une des deux raisons suivantes :

• Variation de la moyenne du processus au fil du temps
• Augmentation de l'écart type du processus au fil du temps

Pour l'une ou l'autre des raisons mentionnées ci-dessus, ou une combinaison des deux, le processus ne parvient pas à atteindre ses objectifs Six Sigma. Ce phénomène est appelé variation moyenne dynamique à long terme.

Études empiriques chez Motorola

Nous savons maintenant que les critères Six Sigma ne sont pas remplis en raison de la variation moyenne dynamique à long terme. Mais comment savoir qu'il faut supprimer 1.5 sigma de chaque côté de la courbe normale ? Ce n'est pas une réalité statistique, mais une simple convention sectorielle.

Motorola a été le pionnier mondial de la méthodologie Six Sigma. Des études empiriques sur les processus qu'elle a améliorés ont permis de conclure à un décalage de 1.5 sigma. Si de nombreux statisticiens ont qualifié ce décalage de 1.5 sigma d'arbitraire, l'industrie souhaite s'inspirer de la méthode Motorola et la valeur de 3.4 défauts par million, qui définit 4.5 Sigma, est devenue la définition universellement acceptée d'un processus Six Sigma.