배달 앱에서 저녁 메뉴를 고르고 있다. A 식당은 배달 소요 시간이 '평균 25분'이라고 적혀 있다. 하지만 리뷰를 보니 어쩔 때는 10분 만에 오지만, 주문이 밀리면 50분이 넘게 걸리기도 한다.

반면 B 식당은 '평균 30분'이 걸린다고 되어 있는데, 비가 오나 눈이 오나 무조건 29분에서 31분 사이에 도착한다는 후기가 가득하다. 당신이라면 어느 식당에 주문하겠는가?

십중팔구는 조금 더 느리더라도 언제 도착할지 확실히 예측할 수 있는 B 식당을 선택할 것이다. 언제 올지 몰라 샤워도 못 하고 기다리는 스트레스가 훨씬 크기 때문이다.

생산관리와 품질경영에서는 A 식당처럼 결과값이 이리저리 널뛰는 현상을 '산포(Variation, 편차)'라고 부른다. 그리고 경영학의 대가들은 "품질 관리의 가장 큰 적은 낮은 평균 점수가 아니라, 예측할 수 없는 들쭉날쭉함(산포)이다"라고 단언한다. 이 산포를 극단적인 수준까지 통제하여 불량을 없애려는 품질 혁신 운동이 바로 모토로라에서 시작되어 제너럴 일렉트릭(GE)을 통해 꽃피운 '식스 시그마(Six Sigma)'다.

식스 시그마의 목표는 100만 번의 공정(기회) 중에서 불량품이 단 3.4개만 나오는 경이로운 수준(99.99966%)으로 프로세스를 안정화하는 것이다.

공장에서 '평균 10mm' 길이의 나사를 만든다고 해보자. 평균이 10mm라도 어떤 것은 8mm, 어떤 것은 12mm로 들쭉날쭉하게 만들어진다면(산포가 크다면) 그 나사들은 어디에도 끼울 수 없는 불량품(쓰레기)이 된다. 차라리 모두가 똑같이 11mm로 잘못 만들어졌다면 기계 설정을 1mm만 낮추면 그만이지만, 무작위로 널뛰는 공정은 통제 자체가 불가능하다.

결국 고객이 기업에 원하는 것은 "어쩔 때는 감동을 주지만, 어쩔 때는 최악인 서비스"가 아니다. 언제 어디서 구매하든 내가 기대한 딱 그만큼의 품질을 어김없이 제공하는 '일관성(Consistency)'이다.

햄버거 프랜차이즈부터 첨단 반도체 공장까지, 일류 기업들이 평균 점수를 높이는 것을 넘어 '산포'를 줄이는 데 사활을 거는 이유가 여기에 있다. 고객의 신뢰는 변덕스러운 요행이 아니라, 오차를 허용하지 않는 지독한 통제 속에서 피어난다.

[※ 칼럼의 그림 및 도표는 AI 활용하여 작성됨]