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高级的6西格玛(6sigma)工具:了解长期波动

张驰专栏  |      2017-08-03 10:15:42
引言:两个6西格玛(6sigma)团队研究同一个制造流程,并且测量同样的质量特性或缺陷。

一、追踪长期波动和流程偏移

两个6西格玛(6sigma)团队研究同一个制造流程,并且测量同样的质量特性或缺陷。

“家兔”团队在同一天收集了50个数据点。“野兔”团队一天收集一个数据点,进行了50天。如果在直方图上画出这些数据,你认为哪个图会显示较多的波动。

答案当然如你所料:“野兔”团队的50个数据点会比“家兔”团队的有更多的波动。为什么呢?因为流程在50天内所发生的变化要大大超过在一天所发生的。

50天的时间可能会出现的变化包括收到供应商的一大批材料、实际状况的改变、设备可能出现的坏损等—而所有这些较不可能(或不会这么明确)在一天之内发生。 “随时间出现的波动”这个概念,就如同行政程序会随着时间而改变一样。

此外,行政程序很容易因个人、6西格玛(6sigma)团体、地点的不同而改变。例如,假设有两个6西格玛(6sigma)团队都在研究 “处理申请案的时间”。“步枪”团队收集某办公室一周内处理50件申请案的时间数据;“猎枪”团队在一天内收集了50个办公室处理申请案的时间数据。你认为哪个6西格玛(6sigma)团队收集的数据的波动较大?答案是:由于50个不同的办公室可能各有各的申请程序,因而你可以看到不同办公室会比一个办公室收集的数据存在较多的波动。

从这些例子可知,如果时间跨度长或数据采集的范围大,那么流程经历的波动会比时间短、范围小的要大。较小的分布反映了任何流程在短期可能发生的状况。如果综合分析所有这些数据,你会得到长期分布。

二、长期波动与6西格玛(6sigma)能力

长期与短期波动的差别与6西格玛(6sigma)能力(即流程能力)也有直接的关系。注意不同分布的曲线和图下方的规格限制。如你所见,在短期,流程会向某一个规格界限靠拢,然后回到另一个方向,这就引出了两个关键概念:

短期能力:如果向中间靠拢就是流程的最佳状态;

长期能力:维持流程再生的能力。

假设流程的西格玛层级是3.2,属短期流程能力。你也知道流程很可能会随着时间的推移而朝某一方向或另一个方向偏移。经验显示这种偏移通常会减少1.5个西格玛的能力;这表示你的3.2西格玛的流程,经历一段很长时期后,就只有1.7西格玛的能力。

现在,有一个奇怪的地方:本章较早前提供的用来计算6西格玛(6sigma)的西格玛换算表内有1.5西格玛—奇怪的是,该表是假设你以长期数据来算流程的短期能力。不过,你也可以另外使用Z换算表来计算流程的长期和短期6西格玛(6sigma)能力。

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