六西格玛是什么

六西格玛是什么第33页33项目没有被顾客定购发货的项目错误定购者错误定购者错误旧定单重复提交“选购”形成错误项目产品代码没有确定没有检查日期仓库职员错误迟发货延迟交货系统中登录错误数量缺少工人流感季节指令难辨认定购者错误库存以外部分缺乏误解需求没有通宵陆路发货指令“通宵”发货的数量指令发出者错误项目评审延迟图6-2设备租赁过程“SIPOC”图。这个例子表示每个输出和输入附上的“需求”(在虚线框中)。CAUSE-AND-EFFECT(FISHBONE)DIAGRAMS因果(鱼刺图)一项流行的技术是因果图、鱼刺图或石川图。除有许多名称之外，其它工具也可引用该工具。鱼刺图(图6-4)是用在集体讨论问题(或结果)可能的原因，并且它将可能的因素分类聚合或亲合；主要因素或其它因素被编制在结构树上。因果图的价值是能够帮助团队收集团队认为问题可能出现的原因的共同的想法，以及搞清主要的原因。因果图不告诉你正确的因素。然而，它可以让你知道该在何处集中测量和对问题的根源做进一步分析，并做出有根据的推测或假定。数据收集工具SAMPLING抽样在一个过程中连续的计算每件事物可能是非常昂贵的，并且从逻辑上来讲也是很可怕的。幸运的是，民意测验专家将告诉你，你只需计算很少的项目，就可推断整体的情况(好的，民意调查可能是错误的，因此，你必须小心地抽样)。抽样可以节省金钱和时间，却可以提供相对准确的数据去测量或分析一个问题。OPERATIONALDEFINITIONS作业定义六西格玛是什么第34页34如果人们不计算和/或对同类事物进行分类，测量将毫无意义。作业定义是对过程中的数据和事件提供清楚的、详细的和可以理解的解释描述，让你始终一贯地推断数据和不以“苹果和橙子”作为“结束”。例如，在测量“在线等候时间”时，对作业的定义会准确地告诉你何时该开始和结束计算时间，因而最后能提供给你的数据是有效的、清晰的。VOICEOFTHECUSTOMER(VOC)METHODS顾客之声法许多六西格玛活动和目标是以顾客为关注的焦点，概括性排列技术将帮助一个组织收集外部顾客的输入、评估和区分优先需求，并且连续不断地提供反馈给组织做适合的评价。顾客之声工具包括许多抽样以及简单和复杂的市场之声研究方法、需求分析概念和数据库及数据采集等比较新的技术。CHECKSHEETSANDSPREADSHEETS檢查表和電子數據表檢查表形式是用於收集和組織數據。理想地，檢查表是由黑帶或團隊設計，並且有兩個關鍵目標：STRATIFICATIONFACTORS1、確定正確的數據被收集，包括所有需要的事實，像什麼時候發生，多少和什麼顧客。我們稱這些事實為分層因素。2、收集者盡可能容易地收集數據。檢查表的形式不同，可以是簡單的表格和調查，也可以是指出錯誤或損害處的圖形。電子數據表是檢查表數據被收集和組織的歸口。一個好的電子數據表可以令使用者比較容易地使用數據。圖6-5顯示的是電子數據表收集的病人在醫院的菜譜及相關數據。菜單項目定購部門消耗部分消耗百分比蘆芛47738781.13%大蒜輔料255124.17%雞肉片66962493.27%冰凍乳酪、冰淇淋1121111899.73%熱狗面包23512452.75%菠菜1122118.75%洋蔥2300.00%烤牛肉串61154489.03%總計3503283080.79%六西格玛是什么第35页35图6-5这是一个简单的电子数据表；如果是多方面的数据，电子数据表将能够恰当地综合。MEASUREMENTSYSTEMSANALYSIS(MSA)REPEATABILITYANDREPRODUCIBILITY测量系统分析(MSA)这个常用的短语涵盖了用在确定测量是正确的和可靠的多种方法，在第4章中，我们注意到测量本身在一个过程测量中的问题，并加以排除，例如，在MSA方法中有一种称为标准测量R&R重复性和再现性)的分析方法。MSA可帮助衡量测量标准、度量的有效和统一。检查做测量的人也是MSA的一个部分。过程和数据分析工具PROCESS-FLOWSMSLYSIS过程流程分析拥有关键工作过程的一个流程图或图标，你或DMAIC团队能够开始细查过程是否冗余、不易了解或不必要的决策点等。如果你在过程中增加数据，其它的问题---延迟、瓶颈、缺陷和重复工作-----也可能浮现。过程分析可能是找出问题关键因素线索的最快捷的方法之一。VALUEANDNONVALUE-ADDEDANALYSIS价值和非增值分析重视外部顾客需求的一个大的优势，就是评价基于增值活动过程的能力。业务过程往往是随着时间(通常是任务)的增加-----检验、额外的特征、分析、报告----而变得对支付账单的人毫无利益可言。在价值/非增值分析中，对外部的顾客而言，详细的过程图中每一个步骤都以是否增值来评估。(他们会给我们所做的付费吗？)在一些保护业务或合法需求中，非增值的活动是绝对不能剔除的。但是这个方法对我们一些顾客所称的“除害”工作大有帮助：清除过程中无用、多余且消耗资源的事情。CHARTSANDGRAPHS：OVERCIEW图表和曲线图：纵览一般地，对过程进行分析的首要与最优的方法是创建数据的图像。图表和曲线图是对数据的一种可视化描述。对大多数人来说，饼图与线图比单一的数据表示更有意义，也更方便。当比较数据的不同部分时，通过检查表中提及的分层，你可以发现一些被数字隐藏的现象。例如，图6-6(A)表示整个公司范围内有关顾客抱怨的一张原始的饼图。图6-6(B)(C)的两张饼图呈现出完全不同的画面。这类发现有助于DMAIC团队能更好地界定问题与分析问题产生的原因。图表和曲线图有多种不同类型，每个图表都提供不同部分的资料，一个黑带在项目中应该经常利用至少两个这类图表和曲线图工具解决问题。下面是经常使用的一些图表和曲线图类型。PARETOCHART六西格玛是什么第36页36排列图排列图是按类分组，并将它们发生频次的大小，由小到大排列而成的特定的条形图。通常采用排列图来寻找问题产生的最主要的几个原因。排列图(图6-7)有助于你区分哪几个原因对问题构成大部分的影响，这样，你就可以使你的项目解决方案集中于这几个少数原因，但却是最有影响的原因。排列图利用所谓的“80/20”原则，即大多数的问题(80)源于少数的原因(20)。顾客抱怨(整个公司范围内第四季度不良服务产品缺陷账单有误顾客抱怨(东部地区)第四季度顾客抱怨(西部地区)第四季度不良服务不良服务产品缺陷产品缺陷账单有误账单有误6-6饼图。两个区域饼图表示出全公司范围内饼图所没有的细节。这是“分层”数据有价值的一个例子。100%15012575%10050%755025%250%订单/..差错订单号顾客信息税收问题归错文档丢失及其它图6-7排列图。DMAIC团队在做出任何决定性绪论前，希望通过排列图看到六西格玛是什么第37页37数据背后更深入的东西。不管怎样，对一个问题的解决提供有帮助的、“次序”的依据是可能的。HISTOGRAM(FREQUENCYPLOT)直方图(频率图)直方图，另一种类型的条形图，表示数据在一定的范围内：尺寸、年龄、支出、花费的时间、重量等变动的颁布情况(比较而言，排列图是按类型把数据分成几种类型的)。例如，在匹萨的送货问题中，大量的匹萨被延迟，但是我们不知道为什幺会延迟，甚至，我们也不知道为什么配送时间会比预定的测量匹萨送到顾客那里的时间，并将这些测量数据结果作图(见图6-8)。分析直方图时，你可以观察条形或曲线的形状，可以观察数据在各个条形内的取值的数目。如果在条形图上再加一条顾客需求曲线，你可以很快得出你所做的满足顾客或不满足顾客需求的程度。RUN(TREND)CHART运行(趋势)图排列图和直方图不能表示出事物随时间变动的变化趋势。这项工作由运行或趋势图完成。图6-9表示一个月内每天匹萨配送的延误数(注意星期五为图中的最高点，而这个在直方图[图6-8]中没有得到反映)，黑带看了之后或许会说“嗯……”)。比薩配送時間(所有店，10/12周)807060504030201000-45-89-1213-1617-2021-2425-2829-3233-3637-4041-44配送时间(圖6图6-8直方图。直方图的条形说明准备每一个配送比萨花费的时间。每一个条形代表一人上“范围”，同时说明在这个时间范围内有多少个比萨配送完成。如，10个比萨在5~8分钟内送到顾客手中。SCATTERPLOT(CORRELATION)DIAGRAM散布(相关)图散布图用来描述过程中两个因素的直接相关关系，通常用来看它们是否存在相关，即其中一个因素的变动是否影响另一个因素的变动。如果存在某种相关，则表示一个因素可能会影响另一个因素。但是，图中显示的关系可能是虚假的，因此，你不得不非常小心地做出你的结论。当一个因素变大，另一个因素相应变大时，如图6-10所示，我们称“正相关”。当一个因素变大，而另一个因素相应变小时，我们称“负相关”。六西格玛是什么第38页38图6-9运行或趋势图记录每天延误的匹萨数。图中显示可能存在的“周期”(星期五为最高点)，但是DMAIC团队依然需要进一步观察数据来确定。图6-10散布图表示距离与配送时间之间的关系。图形表明存在“正相关”六西格玛是什么第39页39关系：驾驶旅程越长，配送时间可能越长。统计分析工具分析过程以及描绘图表经常能够帮助黑带查明问题的根源。大多数情况下，数据并不明确，或者你需要证据的水准超过了视觉工具的能力。这时，六西格玛团队可以运用更为高级的统计分析工具。STATISTICALANALYSISTOOLS统计工具箱部分包含许多不同的工具与公式。其中的一些统计方法有：更多的经细节：散布图，Xs与Ys散步图有助于DMAIC团队发现过程的输出(Y)与输入(X)之间的关系，其中X是我们认为影响问题Y的一个因素(见第4章关于X与Y的解释)。建立散布图之后，被怀疑的原因或影响因素为图形的X轴(统计中，称之为独立变量，一般与过程的变动或输入有关)。被影响到的因素-----经常是问题或者输出量----是图中的Y轴(这被称为因变量，因为我们怀疑它的变化依赖于X变量的变化)。如果我们从图形中看到的是清晰的相关-------点没有呈现出“云层”-----这意味着我们开始理解方程Y=f(X)。但是DMAIC团队必须牢记相关不等于X影响Y。有可能这两个变量由一其它原因一前一后地变动。TESTSOFSTATISTICALSIGNIFICANCE*统计显著性检验。显著性检验工具观察几组数据之间的差异，并确认这是否有意义。显著性检验包括X、t检验以及方差分析(ANOVA)。ANALYSISOFVARIANCE，ANOVACORRELATIONANDREGRESSION*相关与回归。回归分析工具，与散布图是一类工具，但能得到更为复杂的结果，包括回归系数、简单线性回归、多元线性回归、响应面检验等等。这些工具用于检验存在性、强度以及过程或产品变量之间存在的关系，如轮胎的承力、温度与速度如何影响油耗。更多的细节：什么是统计，为什么要使用统计？一般意义上，“统计”仅仅表示“数字”当我们谈及统计分析工具时，就是表示我们借助一组方法与公式，帮助从数字中得出绪论。一些工具能帮助我们决定我们从数据中想到的、看到的是否正确。如，似乎对是否星期五是图形中的顶点做出精确的回答(如果确实如此，我们说它“在统计上是显著的”)。另外一些统计工具在一定条件下可以用来预测未来要发生什么。统计分析工具基于概率的基本原理。在这些分析中，我们一开始总是假设我们观察到的数据是随机机会的结果。当统计检验表明结果不随机时，你可能会说“哈哈”。统计分析的一个好处是我们总是假设我们的怀疑是错的(原假设)。如果最后我们没有、推翻原假设，则结果是相当可信的。统计分析的一个不好方面是我们的回答不是完全有把握的，但是这些回答比猜测或看法可信得多。这就是为什么统计工具在基于事实的六西格玛方法中得到广泛运用的原因。六西格玛是什么第40页40DESIGNOFEXPERIMENTS，DOE*试验设计。DOE是建立和指