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6西格玛(6sigma)需要选出要测量什么

张驰专栏  |      2017-07-29 21:38:00
引言:在界定阶段,6西格玛(6sigma)团队确认了DMAIC项目要解决的主要问题,以及关键的顾客需求。在这里,我们便开始透过测量来证实或修改你对问题大小及出现频率的了解。

在界定阶段,6西格玛(6sigma)团队确认了DMAIC项目要解决的主要问题,以及关键的顾客需求。在这里,我们便开始透过测量来证实或修改你对问题大小及出现频率的了解,以及满足顾客需求的程度 (也许是同一件事)。在多数时候,这些初期的测量等于就是计算流程输出所表现出的缺陷。6西格玛(6sigma)团队还得测量造成大量输出缺陷(被怀疑的X)的流程步骤的绩效。总之,选择测量时注意两个方面:分析此问题有何价值,以及收集数据的可行性。图表9一2便是选择有用测量的基准。

你需要回答哪些关键性的问题?哪些数据可以提供答案?对于顾客所需,哪些输出和服务需求最能测量绩效?流程中哪些上游变量可以预告流程下游的问题?我们如何展示/分析数据?

既然该是 DMAIC项目,你所收集的数据中有一部分应以缺陷为主。因为在步骤B时会需要这种数据,到那时你会精简对流程最基本的测量—通常也会一并决定6西格玛(6sigma)的基本层级。

使用关键质量特性树来确认测量

另一种用以确认测量是否与顾客需求有关系的方法叫做关键质量特性树(CTQ Tree)。此图像是一个树状图,只不过其关注的是对“关键质量”的测量。

例如,图表9-3显示6西格玛(6sigma)团队测量的重点是 “及时解决服务中断”。他们先决定此测量包含两个主要方面(一天修理好几件中断故障,以及恢复服务所需的时间),然后确认他们可以收集到的具体的和易于测量的数据,从而使他们可对这两部分进行测量。

确认潜在的相关因素 (分层)

想像一下你正在收集企业卖到各地的某类产品的抱怨数据。现在假设你现在已拥有了数据,那你希望这些数据能回答你的哪些疑问?例如: 今地区之间有差别吗?

有人口统计因素如性别、年龄或收入上的差别吗?

有购买月份造成的差别吗?

所有这些疑点代表你需要以不同方式整理手中数据。用6西格玛(6sigma)的话来说, 这些数据是你将用来进行数据分层的离散类别 (如州、性别、月份)。 它为什么重要?数据分层可以让你知道该去何处找问题根源。例如,你或许发现西南部顾客抱怨次数是其他地区的两倍。这可以让6西格玛(6sigma)团队提出一连串的疑问:西南部的人到底怎么了?他们获得和使用产品的方式与其他地方的人有何不同?

这里有另外一个例子,在最近举行的一次全国范围的产品召回事件中,问题的肇因一直不明,直到调查员将数据分层—先是按产品类别,再以产品尺寸、制造厂商,到最后以失效时产品的使用时间一一分开—答案才水落石出。光有多少产品失效的数据,不足以回答问题的肇因,这家公司需要获得所有的分层数据— 产品类型、尺寸、制造厂和产品使用时间—来找出问题的根源。

这里有一个重要的经验:除非在收集数据的同时收集分层数据,否则无法将数据分层。因此事前便要想清楚对什么分层数据有兴趣,并将这些疑问纳人数据收集计划中。

一组数据可以无休止地进行分层:若想知道哪 些分层对团队最有用,一半靠经验,一半靠猜测。 第十章有些如何分层的说明可以帮助展开工作。

测量评估树

第三种确认数据对6西格玛(6sigma)团队是否有用的方法,结合了关键质量特性树和分层的概念,称为测量评估树 (measurement assessment),见图表9一4a 此树从实施6西格玛(6sigma)的比萨公司的重要输出开始:晚送到的次数。测量基准—如 “一区晚送到的次数”—可以直接连到关键缺陷 (晚送到的次数)以及关于缺陷的重要问题 (“我们看到什么趋势或模式”)。

这种测量评估树可以帮助6西格玛(6sigma)团队清楚地链接 “你想做到什么”与“哪些数据可以帮你做到”。在界定测量时,将不同层级的细节连上,不仅能避免测量无用的东西,还可增加对有用东西进行测量的机会。

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