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6西格玛(6sigma)需要准备一个数据收集与抽样计划

张驰专栏  |      2017-07-30 13:55:11
引言:6西格玛(6sigma)的数据收集和抽样计划包含三件重要工作。

6西格玛(6sigma)的数据收集和抽样计划包含三件重要工作:

1:找出并确认分层因素;

2:制订抽样计划;

3:制作数据收集表格。

1:找出并确认分层因素

分层这个收集数据的技巧,有助于收集那些追踪线索至问题根源的数据。决定探讨那个分层问题,将影响6西格玛(6sigma)团队如何收集数据和抽样。例如:如果你想比较中部的洛杉矶和西部沿海区所做调查的结果,你必须确保从这两个地区收集了足够的信息才能得出可靠的结论。

如果你已确认了分层因素,在这个步骤只须确认这个决定就够了。如果未定,可千万别在实施抽样策略前收集这些因素。

2:制订抽样计划

在决定要如何收集数据时,应该系统地想一想,以什么方式组织这些潜在的数据来源。

一则简短的抽样故事:

家庭卫生产品公司家庭卫生产品公司提供医疗供应和设备给全美的医疗保健代销商。在它 8个区域中心执行的6西格玛(6sigma)项目中,这家公司拿困扰公司和代销商多年的宿疾开刀,那就是随货寄出的提货单上的内容与内部计算机系统上同样货品的数据不符。这种数字上的差异所导致的入账和库存问题,被公司一家重要顾客在最近的一份调查中说成是“不够专业”、“难以忍受”和 “可能导致 不再续约”。

东部中心的处长比尔对负责检查数个流程的埃德·马格斯,以及领导处理该问题的6西格玛(6sigma)团队已数周的6西格玛(6sigma)黑带简说:“‘顾客之声’如雷贯耳。”该6西格玛(6sigma)团队已完成界定阶段的工作,即将进入测量工作。 埃德说:“光测量问题就够受的了,我们的仓库每天运进近800件的货物,要发给我们的代销商1000件货物。”

比尔说:“显然这不可能一一检查,你必须进行抽样检杳。”

“我们现在正要合力制定一个数据收集计划,”简说,“抽样是计划之一,但是我们担心偏差会阻碍好的抽样。”

“我不担心偏差,”比尔说,“你需要的是制定一个好的抽样计划。” 埃德建议6西格玛(6sigma)团队让装货员与送货员在等待换班这类比较不忙的时段收集数 据,对货品进行抽样。

简说“我们谈到过这点,但如果我们在收集数据时草草行事,数据恐怕就会有偏差。”

“那,”比尔说,“我不是统计专家,但为什么不让送货员选出他们认为最能反映平常日的货件?毕竟,他们比我们都懂货运。”

“我同意,”简说,“我们6西格玛(6sigma)团队有3人来自出货部门。当我问他们哪种货件最能代表平常日时,三个人各有想法而且彼此冲突。” 比尔好像有点受挫,接着说:“那你到底要怎么进行抽样,简?”

“我们大致决定采用系统的方法。我们会对每10件或20件取一些进行测量。我们还不确定要多久做一次或总共要测量多少件;下次会议里再讨论这个问题。一旦有了头绪,我们会更有信心地制定数据收集计划。”

项目负责人,也是简的上司的埃德说:“我知道你是个6西格玛(6sigma)黑带,但进行随机抽样难道不是比较好的方法吗?” 简微笑。

6西格玛(6sigma)团队在上次会议中已对此方法进行了热烈讨论。“理论上随机是最好的没错,但操作起来并不容易。有系统地进行抽样可以帮我们发现货运数据中的所有模式。当然我们必须要确保我们的系统化抽样本身不是依据隐藏模式,例如只在休息后或其他状况抽样。”“那好,简,”比尔说,“看来你都想清楚了。祝你好运。如果我们能对这个问题进行一些改进,会省下许多返工的时间,也许能保住两到三位大客户。” 简的6西格玛(6sigma)团队仍有抽样的工作要做……

在收集数据时,抽样指的就是对一个群体或流程中的几件进行测量以代表全体。在你测量许多东西时,不可能件件计算。但是,如果只能挑出几件,要如何确定挑出的就能代表全体呢? 如果你上过统计课,你便知道抽样有多重要。多数的大学统计课程关注的是 “母体统计”(population statistics);其假设我们有个大而静止的水池 (或数据 库),如果你取其中之一,便可代表所有的水。然而在商业世界,没有所谓的静止的水池,因此你的6西格玛(6sigma)团队更感兴趣的也许是 “流程统计”( process statistics)或是从每分钟可能都不一样的流水中取样,这取决于你测量的是什么。

无论你是从数据母体或动态流程中取样,你都得验证抽样是有效抽样—是否能真的代表整体。接下几页说明一些抽样的基本理论,但如果你的状况复杂而结果重要,请找统计专家提供特别的建议。

抽样概念1:偏差

偏差是抽样收集到的数据与整个母体或动态流程在本质上有差异。未察觉的偏差会影响你对问题或流程的理解和结论。这儿有几种抽样偏差的例子:

.方便的抽样:收集数据只因它容易取得。例如:因为每天午后打徉前的20分钟生意清淡,所以只在这个时候收集数据,如此一来生意忙碌的数据便被忽略—也许那会是全然不同的数据;

.判断式抽样:凭经验猜测哪些人与事可以代表你的流程。例如:只调查在上次调查中显示顾客满意度高的人。较好的抽样策略—比较能避免偏差—包括:

.系统化抽样:我们建议多数的企业使用此法。对流程做有系统的取样,所指的是在一定的时间间隔取得数据样本 (每半小时或每20件)。但请留意:要确保你的系统化抽样并不等同于某些会误导数据的隐藏模式。例如:从每10件保险理赔申请案中抽查一件,很可能意味着你每次拿到的都是同一位职员在同一台电脑上审核的申请案件,因而忽略了其他职员和电脑;

.随机抽样:随机指的是母体或流程的每一项都有同等的机会被选出参与计算。随机挑选数据有其挑战性,但至少数据中没有无意识的偏见或隐藏模式。多数的随机抽样是利用电脑从要调查的项目中随意选出;

.分层抽样:假设你的公司有一个1万名顾客的数据库,而你的工作是调查某个抽样以决定顾客满意状况,这时该对1万名顾客的意见都一视同仁吗?答案也许是 “不”。了解最大顾客和最可靠顾客的需求和感受,比去找出往来只有一次的顾客的想法重要多了(如果你想拓展市场份额,情况就刚好相反,你也许得了解如何让难得光顾的顾客变成常客)。

就刚好相反,你也许得了解如何让难得光顾的母体或流程的结构如果有类似的情况, 你便可作出分层的抽样计划—进行随机或系统化抽样。在顾客满意度的案例中,也许是把1万名顾客分成4群:常见大户、常见小户、不常见的新户,以及流失的客户。而后你可以利用不同的作法在每一群中随机取样,也许每5个常见大户取一户,对所有流失的顾客则是只取几户就够了。

分层抽样可以避免那些由于数据取自代表性不够完整的大型母体而出现的差距。

抽样概念2:诚信度和区间

你抽取的数据实际上代表了母体或受调查的流程,提供的抽样乃随机取得的,这就是诚信度。在商务交往中,95%的诚信度是常用的标准,这表示你的数据得出错误结论的机会为5% 制定一份好的抽样计划经常会事与愿违:你在收集数据前便已对要收集的数据略有所了解。结果,你的首次测量必定不如你所想像的那样可靠,因为它是根据你的经验来猜测。然而测量做得愈久,你就愈了解你的流程,抽样计划也就会愈做愈好。

制作抽样计划的说明 第十章的抽样工作表可以帮你制定出一份适合你项目的抽样计划。就像预演 一般,你得知道你的测量是来自于母体还是流程,表格本身会引导你作出适合制定抽样计划的必要决定。如果无法完成抽样工作表上所要求作出的决定,那么就联络熟悉你的流程和作业的统计专家。

3:建立数据收集表格

现在你已决定要收集什么数据和分层信息,以及哪种抽样大小最适合,你必须把这些决定都记录在数据收集表格内。试算表或检查表是数据收集的好工具。

尽管每种检查表会因收集的数据而有所不同,但是以下的准则能帮你避免一些建立数据收集表格时常见的错误。

.保持简易。如果表格混乱、难读或混淆不 清,就会出错或进展不顺;

.标示清楚。确保什么数据该纳入哪一个表格无误;

.留出填写日期、时间和收集员姓名的地方。

会造成日后的困惑; 这些明显的细节经常被省略, 持续整理数据收集表及汇总表 (你可以用试算表来汇总数据); 表中包含进行数据分层的关键因素。

一般的检查表包括: 令缺陷或肇因检查表。被用来记录缺陷或肇因的类别。例如:要求现场维修 的理由、作业记录差异的类型、晚出货的原因。

.数据表。用来记载读数、测量或计算结果。例如:发射机功率有多少千瓦、多少人排队、气温摄氏多少度。

.次数图检查表。记录对量表或连续体的某项目所做的测量。例如:贷款申请人的年收入、送出订货的周期、包裹的重量。

.集中图检查表。显示被观察的物体或文件的图表,在此表上收集员标示出 缺陷实际上发生在何处。例如:对租赁车进行的破坏、申请表格明显的错误。

.旅行者检查表。跟随产品和服务历经生产流程的检查表。此检查表将流程 步骤列成一栏,另外还有栏位填写流程数据。记载着贷款申请人要花多少时间才能完成流程的每一步骤 (永远要收集时间的信息)以及发现多少缺陷。旅行者检查表的应用例子有:取得变更工程订单的每个步骤的周期数据、组装某零件用掉的时间和人力、追踪保险理赔表格的返工。


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