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6西格玛(6sigma)探测数据分析的目的是什么?

张驰专栏  |      2017-08-22 09:00:05
引言:这里有三个原则帮助6西格玛(6sigma)团队确定如何分析数据。

探测数据分析的目的是什么?是把数据变得有意义。不幸的是,这并不像听上去那么简单,尤其是对6西格玛(6sigma)团队来说。这里有三个原则帮助6西格玛(6sigma)团队确定如何分析数据:

1.知道你想了解什么。众所周知,在车间有一大堆数据流进流出,它们很容易让人遗忘。经常翻翻项目特许任务书和问题陈述,以牢记团队要完成的使命。

2.提出一个假设。有几十种 (如果不是几百种)方法可以用来分析数据,如果不当心而误入黑巷的话,6西格玛(6sigma)团队可能会浪费很多时间。现在既然有了全部的证据,不妨先作出一个假设来帮助你决定如何分析数据。例如: 假设:Chez Chic餐馆的顾客抱怨增多是由于新的、不熟练的服务生造成的。

分析方法:把顾客抱怨数据分成两组:由新服务生招待的顾客和由有经验服务生招待的顾客。寻找两组数据之间的系统差别。注意:6西格玛(6sigma)团队要充分接受假设是错误的可能性!6西格玛(6sigma)团队不能忽视与假设不符的数据。有经验的数据收集员知道,事实上,他们绝大多数的假设是错的。但是,认识到什么是错的将有助于他们最终作出正确的假设。

3.问许多有关频率、影响和与问题缺陷症状相关的问题。如果你把调查局限于一个假设或一个问题,你甚至都不会知道是否问了正确的问题。较好的方法是问许多关于数据的问题,通过分析找到最重要和不重要的问题。以下是对上述餐馆6西格玛(6sigma)团队可能问的一些问题:

.新服务生招待的顾客的抱怨是否比其他顾客的抱怨要多些 (问题发生的频率)?

.新服务生招待的顾客抱怨什么?与有经验服务生招待的顾客抱怨相比,有何不同 (观察到的问题)?

.如果新服务生招待的顾客的抱怨多些,是否意味着他们将不太可能再来光顾 (问题造成的影响)?

你的6西格玛(6sigma)团队需要对问题进行深入的了解,以便对把时间花在什么地方和对什么地方实施解决方案作出合理的决定。否则,你很有可能浪费3个月时间去解决一个不常出现或对顾客没造成什么影响的问题。运用这些原则可以让6西格玛(6sigma)团队的数据收集工作经得起检验。在这个时候,你正好可以利用你在测量阶段识别和收集到的分层数据。例如,刚才提到的餐馆的6西格玛(6sigma)团队,有必要把关于抱怨的数据分为“新的”和 “有经验的”服务生,以便展开分析。

逻辑上面所述的原则都包括在一个称为逻辑原因分析的流程中,任何曾经试图修理过不能发动的汽车或者出现故障的烤面包炉的人都很可能想熟悉此流程的一些基本工具。

事实上,让我们假设你的烤炉直到今天早晨还正常工作:突然,你发现不能把面包塞进去了,更别说烤面包了。你假设,可能断电了,但是你的“数据”马 上把这个假设推翻了:烤炉插着电源,炉侧的红灯亮着,表明有电流通过。然后,你又假设里面的电线松了,然后你抓起一把老螺丝起子,并且……唉!不要忘记拔了电源!等等。道理很简单:当你的数据不支持你的假设时,你的假设很有可能是错的。


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