Διανομή δεδομένων στο Six Sigma

/ Αρθρογραφία / Από
Διανομή δεδομένων στο Six Sigma

Διανομή δεδομένων στο Six Sigma

 

Στην ενότητα αυτή της σειράς μας για τη μεθοδολογία Six Sigma, θα εστιάσουμε σε έναν κρίσιμο παράγοντα της ανάλυσης και της βελτίωσης διαδικασιών: την “Διανομή Δεδομένων”. Η κατανόηση της διανομής δεδομένων είναι απαραίτητη για την αποτελεσματική εφαρμογή των εργαλείων και των τεχνικών του Six Sigma, διότι μας επιτρέπει να αντιλαμβανόμαστε, να αξιολογούμε, και τελικά να βελτιώνουμε την απόδοση των διαδικασιών μας με επιστημονική ακρίβεια.

Προηγουμένως, είχαμε ασχοληθεί με την Failure Modes and Effects Analysis (FMEA), μια μεθοδολογία που βοηθά στην αναγνώριση και την αξιολόγηση των πιθανών αποτυχιών σε μια διαδικασία ή σύστημα. Σήμερα, θα εξερευνήσουμε πώς διάφοροι τύποι διανομών, όπως η Κανονική/Τυπική Διανομή, Διωνυμική Διανομή, Διανομή Poisson, Διανομή Τετράγωνου Χ, και Διανομή F, επηρεάζουν και διαμορφώνουν τις διαδικασίες μας.

Εκτός από την εξέταση των τύπων διανομών, θα καλύψουμε επίσης θέματα όπως Γραφήματα Εκτέλεσης και την Χωρητικότητα Διαδικασίας . Αυτά τα ζητήματα είναι ιδιαίτερα σημαντικά για την αξιολόγηση της απόδοσης, την ταυτοποίηση των περιθωρίων βελτίωσης και την εφαρμογή στατιστικά ισχυρών μεθόδων για την κρίση μεταξύ διαφορετικών επιλογών ή στρατηγικών.

Σε συνδυασμό, αυτά τα στοιχεία αποτελούν τη βάση για μια κατανοητή και εμπεριστατωμένη προσέγγιση προς τη συνεχή βελτίωση και την ανάπτυξη ανταγωνιστικού πλεονεκτήματος.

Συνεπώς, η παρούσα ενότητα αποσκοπεί να προσφέρει έναν ολοκληρωμένο οδηγό για την κατανόηση και την εφαρμογή των τεχνικών και των μεθόδων που σχετίζονται με τη διανομή δεδομένων εντός του πλαισίου του Six Sigma.

Διανομή δεδομένων στο Six Sigma

 

Κανονική/Τυπική Διανομή στο Six Sigma

 

Η Κανονική Διανομή, ευρέως γνωστή ως η διανομή σε σχήμα καμπάνας, εκφράζει μια από τις πλέον θεμελιώδεις και κατανοητές κατανομές στη στατιστική. Η ικανότητα της να εκφράζει μια ποικιλία φυσικών και κοινωνικών φαινομένων την καθιστά κεντρική σε πολλές επιστημονικές εργασίες.

Η καμπύλη που παρουσιάζεται στην εικόνα αποτελεί τον γραφικό αναπαραστάτη της κανονικής διανομής. Στο κέντρο της καμπύλης βρίσκεται το μέσο (μ) των δεδομένων, που αποτελεί την κορυφή ή το κέντρο της καμπάνας. Όταν μιλάμε για την τυπική απόκλιση (σ), αναφερόμαστε στη διάσπαρση των δεδομένων γύρω από αυτό το μέσο, και αντικατοπτρίζει την επικρατέστερη απόκλιση των δεδομένων από τη μέση τιμή.

Κανονική διανομή Η εικόνα που βλέπετε είναι ένα τυπικό παράδειγμα της κανονικής διανομής, όπου το μεγαλύτερο ποσοστό των δεδομένων συγκεντρώνεται γύρω από το μέσο. Καθώς απομακρυνόμαστε από το μέσο, σε κάθε δύο πλευρές της καμπύλης, το ποσοστό των δεδομένων μειώνεται, αντικατοπτρίζοντας την πιθανότητα εμφάνισης τιμών που αποκλίνουν σημαντικά από το μέσο.

Όσο αφορά την πρακτική εφαρμογή, μπορούμε να σκεφτούμε μια σειρά από παραδείγματα που παρουσιάζουν κανονική διανομή, όπως:

  • Ο αριθμός των πελατών που εισέρχονται σε ένα κατάστημα είναι πιθανότατα να έχει μια κανονική διανομή, με τις περισσότερες μετρήσεις γύρω από έναν μέσο όρο (π.χ., το μεσημέρι) και λιγότερες μετρήσεις το πρωί ή το βράδυ.
  • Ο αριθμός των αυτοκινήτων που περνούν σε έναν αυτοκινητόδρομο μπορεί να παρουσιάζει παρόμοια συμπεριφορά, με περισσότερα αυτοκίνητα κατά τη διάρκεια των ωρών κορυφαίας κίνησης.
  • Ο αριθμός των ατόμων σε μια ουρά αναμονής, επίσης, μπορεί να είναι υψηλότερος σε συγκεκριμένες ώρες της ημέρας και να εξακολουθεί την κανονική κατανομή.

Η επιστημονική κατανόηση της Κανονικής Διανομής επιτρέπει στους επιστήμονες και στους στατιστικούς να αναλύουν και να ερμηνεύουν τα δεδομένα με ακρίβεια, προσφέροντας σημαντικές πληροφορίες σε ποικίλους τομείς, όπως η βιολογία, η οικονομία και η κοινωνιολογία.

Συμπερασματικά, η κανονική διανομή είναι μια θεμελιώδης έννοια στη στατιστική, και η κατανόηση της μπορεί να βοηθήσει στην καλύτερη ερμηνεία των δεδομένων σε πολλούς τομείς της επιστήμης και της κοινωνίας.

Στο πλαίσιο του Six Sigma, η Κανονική Διανομή είναι ουσιαστική, καθώς παρέχει μια μαθηματική βάση για την εκτίμηση των πιθανοτήτων σχετικά με την ποιότητα των διαδικασιών. Κατανοώντας την κανονική διανομή, οι οργανισμοί μπορούν να καθορίσουν τα όρια ποιότητας, να προβλέψουν πιθανές αποκλίσεις και να εφαρμόσουν στρατηγικές βελτίωσης που μειώνουν τα σφάλματα σε επίπεδα που ανταποκρίνονται στις προδιαγραφές του Six Sigma.

Επιπλέον, η κανονική διανομή επιτρέπει την ανάλυση της μεταβλητότητας μιας διαδικασίας, βοηθώντας τους επαγγελματίες του Six Sigma να εντοπίσουν τις ρίζες των προβλημάτων και να εφαρμόσουν τις κατάλληλες στρατηγικές για τη βελτίωση της ποιότητας. Όπως αναφέρεται σε διάφορες ακαδημαϊκές πηγές, η κατανόηση της κανονικής διανομής είναι κρίσιμη για την επιτυχή εφαρμογή της μεθοδολογίας Six Sigma σε οποιαδήποτε βιομηχανία ή επιχείρηση.

Διωνυμική διανομή  και six sigma

 

Η διωνυμική διανομή μπορεί να χρησιμοποιηθεί ευρέως στη φιλοσοφία του Six Sigma, ένα σετ τεχνικών και εργαλείων για τη βελτίωση των διαδικασιών. Στην περίπτωση του Six Sigma, η διωνυμική διανομή μπορεί να βοηθήσει στην ανάλυση των σφαλμάτων ή των προβλημάτων που προκύπτουν σε μια διαδικασία παραγωγής.

Διωνυμική διανομή Η εικόνα παρουσιάζει ένα γράφημα της Διωνυμικής Διανομής. Η Διωνυμική Διανομή είναι μία διανομή πιθανοτήτων που περιγράφει τον αριθμό των επιτυχιών σε ένα συγκεκριμένο αριθμό από δοκιμές Bernoulli. Σε αυτήν τη συγκεκριμένη περίπτωση, η διανομή έχει παραμέτρους (αριθμός των δοκιμών) και (πιθανότητα επιτυχίας σε μία δοκιμή).

Από την εικόνα μπορούμε να παρατηρήσουμε τα εξής:

  1. Οι πιθανότητες (κάθετος άξονας) για τον αριθμό των επιτυχιών (οριζόντιος άξονας) αυξάνονται, φτάνουν σε ένα μέγιστο, και στη συνέχεια μειώνονται.
  2. Το γράφημα είναι συμμετρικό γύρω από το μέγιστο, το οποίο είναι αναμενόμενο δεδομένου ότι p=0,5, δηλαδή η πιθανότητα επιτυχίας είναι το ίδιο με την πιθανότητα αποτυχίας.
  3. Η πιθανότητα για τρεις επιτυχίες είναι η υψηλότερη, πάνω από το 0,30.

Στο πλαίσιο του Six Sigma, η Διωνυμική Διανομή μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ανάλυση διαδικασιών όπου τα αποτελέσματα μπορούν να χαρακτηριστούν ως “επιτυχής” ή “μη επιτυχής”. Αυτό μπορεί να είναι πολύ χρήσιμο για να κατανοήσουμε την ποιότητα της διαδικασίας και να βρούμε τρόπους για τη βελτίωσή της.

Διανομή poisson στο six sigma

 

Η διανομή Poisson χρησιμοποιείται στο Six Sigma ως εργαλείο για την ανάλυση της συχνότητας των σφαλμάτων σε μία διαδικασία. Είναι ιδιαίτερα χρήσιμη όταν τα δεδομένα είναι προσμετρήσιμα σε τρόπο που τα συμβάντα είναι σπάνια, αλλά η συνολική παρατήρηση είναι μεγάλη.

Στο πλαίσιο του Six Sigma, η κατανομή Poisson μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την εκτίμηση της πιθανότητας εμφάνισης ενός σφάλματος ή ενός συγκεκριμένου γεγονότος σε μία διαδικασία.
Για παράδειγμα, εάν επιθυμούμε να αξιολογήσουμε την ποιότητα μιας διαδικασίας παραγωγής, μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε τη διανομή Poisson για να προβλέψουμε τον αριθμό των ελαττωματικών προϊόντων που θα παραχθούν σε ένα συγκεκριμένο αριθμό εξαρτημάτων.

διανομή Poisson Τα πρότυπα Six Sigma , όπως έχουμε αναφέρει κατά μήκος όλης της σειράς των άρθρων μας στο πλαίσιο του αφιερώματος μας στο six sigma ,χρησιμοποιούνται για τη βελτίωση της ποιότητας των διαδικασιών, και η κατανομή Poisson είναι ένα από τα κλειδιά εργαλεία στην ανάλυση αυτών των δεδομένων.

Η εικόνα παρουσιάζει την τυπική γραφική παράσταση της διανομής Poisson. Στον οριζόντιο άξονα (Χ), έχουμε τις διάφορες τιμές (ή αριθμός των συμβάντων), ενώ στον κατακόρυφο άξονα τον αντίστοιχο πιθανότητα εμφάνισης (P(X)).

Το λάμδα (λ) που είναι επισημασμένο στην εικόνα, αντιπροσωπεύει τον μέσο αριθμό των συμβάντων σε έναν πεπερασμένο χώρο παρατήρησης. Στη διανομή Poisson, το λάμδα είναι το μόνο παράμετρο που χρειάζεται για να περιγράψει την κατανομή, και προσδιορίζει τη μορφή και τη θέση της καμπύλης.

Στο Six Sigma, η Διανομή Poisson μπορεί να είναι χρήσιμη στην ανάλυση των διαδικασιών όπου τα γεγονότα συμβαίνουν σποραδικά σε έναν πεπερασμένο χώρο παρατήρησης. Για παράδειγμα, στην παρακολούθηση των ελαττωμάτων σε μια γραμμή παραγωγής. Μέσω της χρήσης της διανομής Poisson, οι επαγγελματίες του Six Sigma μπορούν να υπολογίσουν την πιθανότητα εμφάνισης ενός συγκεκριμένου αριθμού ελαττωμάτων κατά τη διάρκεια μιας συγκεκριμένης περιόδου.

Ένα ακόμη παράδειγμα πρακτικής εφαρμογής θα ήταν να δούμε τις επισκέψεις πελατών σε μια συγκεκριμένη χρονική περίοδο και φυσικά πλήθος άλλων. Βλέπουμε λοιπόν ότι η κατανόηση της διανομής Poisson και του λάμδα,  είναι ζωτικής σημασίας για τη βελτίωση της ποιότητας εντός ενός Six Sigma περιβάλλοντος.

Διανομή Τετράγωνου Χ (Χ^2) στο six sigma

 

Η διανομή Τετράγωνου Χ είναι μία από τις πιο γνωστές διανομές στη στατιστική. Χρησιμοποιείται σε διάφορες δοκιμές στατιστικής σημασίας με στόχο την εκτίμηση της συμμόρφωσης μεταξύ δειγμάτων και θεωρητικών διανομών, καθώς και την εκτίμηση της ανεξαρτησίας κατηγορικών μεταβλητών.

Εντός του πλαισίου της μεθοδολογίας Six Sigma, η οποία ασχολείται με τη βελτίωση της ποιότητας των επιχειρησιακών διαδικασιών, η Διανομή Τετράγωνου Χ μπορεί να αποτελέσει ένα σημαντικό εργαλείο. Οι επαγγελματίες του Six Sigma μπορούν να χρησιμοποιήσουν αυτήν τη διανομή για να:

  • Ελέγξουν πόσο καλά ταιριάζει ένα δείγμα σε μια θεωρητική διανομή. Για παράδειγμα, μέσα στο πλαίσιο ενός Six Sigma project, μπορεί να γίνει έλεγχος εάν τα δείγματα παραγωγής ενός προϊόντος ταιριάζουν σε μια διανομή Poisson, η οποία αντικατοπτρίζει την τυχαιότητα των σφαλμάτων παραγωγής.
  • Ελέγξουν την ανεξαρτησία των κατηγορικών μεταβλητών. Όταν, για παράδειγμα, ένας κατασκευαστής θέλει να μάθει εάν η εμφάνιση τεσσάρων τύπων ελαττωμάτων (χαμένο μπουλόνι, σπασμένος σφιγκτήρας, χαλαρός συνδετήρας και στεγανοποίηση που έχει διαρροή) σχετίζεται με διαφορετικές βάρδιες παραγωγής, η διανομή τετράγωνου Χ μπορεί να προσφέρει απαντήσεις.

διανομή Τετράγωνου Χ Στην εικόνα παρατηρούμε μια γραφική απεικόνιση της διανομής Τετράγωνου Χ. Η καμπύλη αυτή δείχνει την πιθανότητα εμφάνισης των διάφορων τιμών του τετράγωνου Χ. Το κίτρινο χρωματισμένο τμήμα υποδηλώνει την περιοχή όπου οι τιμές του τετράγωνου Χ είναι αρκετά υψηλές για να απορριφθεί η αρχική υπόθεση στο επίπεδο σημασίας που έχει τεθεί.

Η κορυφή της καμπύλης αντιπροσωπεύει την πιο συχνή τιμή (ή τιμές) της μεταβλητής, ενώ η πλατιά βάση της καμπύλης αποτελεί ένδειξη της διασποράς των τιμών. Στο πλαίσιο των δοκιμών Χ^2, αυτή η καμπύλη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να καθορίσει πόσο καλά τα παρατηρούμενα δεδομένα ταιριάζουν σε μια θεωρητική διανομή, όπως αναφέραμε και προηγουμένως για τη διανομή Poisson.

Ο συνδυασμός της εφαρμογής της διανομής Χ^2 με τη μεθοδολογία Six Sigma προσφέρει μια ισχυρή εργαλειοθήκη για τη βελτίωση της ποιότητας, την ελαχιστοποίηση των σφαλμάτων και τη βελτιστοποίηση των διαδικασιών.

Διανομή F στο πλαίσιο του Six Sigma.

 

Η διανομή F είναι μια σημαντική στατιστική διανομή που χρησιμοποιείται ευρέως στον τομέα των στατιστικών δοκιμών. Χαρακτηριστικά, η διανομή F υπολογίζει την αναλογία δύο μεταβλητών που κάθε μία από αυτές ακολουθεί τη διανομή τετράγωνου Χ.

Στο πλαίσιο του Six Sigma, η διανομή F χρησιμοποιείται κυρίως για την εκτίμηση της σημασίας μιας ή περισσότερων μεταβλητών εντός ενός μοντέλου. Επιπλέον, έχει ευρεία χρήση στην ανάλυση διακύμανσης (ANOVA), όπου αξιολογούμε το επίπεδο σημασίας των διαφορών μεταξύ των ομάδων. Με τη βοήθεια της διανομής F, οι πρακτικοί του Six Sigma μπορούν να καθορίσουν εάν οι διακυμάνσεις ανάμεσα σε δύο ή περισσότερους πληθυσμούς είναι στατιστικά σημαντικές ή όχι.

Στον έλεγχο υποθέσεων, η διανομή F είναι απαραίτητη όταν επιθυμούμε να συγκρίνουμε τις διακυμάνσεις δύο ομάδων δεδομένων. Συγκεκριμένα, στο Six Sigma, αυτό είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για να προσδιορίσουμε εάν ένας συγκεκριμένος παράγοντας έχει σταθερή επίδραση στην διακύμανση ενός προϊόντος ή διαδικασίας.

Εν κατακλείδι, η διανομή F είναι ένα απαραίτητο εργαλείο για την ανάλυση δεδομένων στη μεθοδολογία Six Sigma, και βοηθάει τους ειδικούς να λαμβάνουν βεβαιωμένες αποφάσεις με βάση τη στατιστική ανάλυση.

Γραφήματα εκτέλεσης

 

Το Six Sigma είναι μια μέθοδος που στοχεύει στη βελτίωση των διαδικασιών με τη μείωση της μεταβλητότητας. Ένα από τα βασικά εργαλεία που χρησιμοποιεί είναι τα γραφήματα ελέγχου – γραφήματα εκτέλεσης, που στοχεύουν στην εντοπισμό των αιτιών της μεταβλητότητας.

Στο παρεχόμενο γράφημα, βλέπουμε τυπικές και ειδικές αιτίες μεταβλητότητας:

  • Συνήθεις αιτίες: Πρόκειται για αιτίες που είναι μέρος της διαδικασίας και προκαλούν μεταβλητότητα σε συνεχή βάση. Είναι προβλέψιμες και απαιτούν βελτιώσεις στη διαδικασία για να εξαλειφθούν. Στο γράφημα, αυτές οι αιτίες μπορεί να αντιπροσωπεύονται από τις μικρές διακυμάνσεις που παρατηρούνται σε όλη τη διάρκεια του γραφήματος.
  • Ειδικές αιτίες: Αυτές είναι αιτίες που δεν είναι τυπικές για τη διαδικασία και μπορεί να προκαλέσουν απρόσμενες μεταβλητότητες. Δεν είναι προβλέψιμες και συνήθως απαιτούν άμεση δράση για να διορθωθούν. Στο γράφημα, αυτές οι αιτίες μπορεί να αντιπροσωπεύονται από τα σημεία που βρίσκονται έξω από τα προκαθορισμένα όρια ελέγχου, όπως αυτά που επισημαίνονται με τα εικονίδια των καμπανών.

Για την αποτελεσματική εφαρμογή του Six Sigma, είναι κρίσιμο να διακρίνουμε μεταξύ αυτών των δύο τύπων αιτιών και να λαμβάνουμε τα κατάλληλα μέτρα για την εξάλειψή τους.

Χωρητικότητα Διαδικασίας στο Six Sigma

 

Η ανάλυση της χωρητικότητας διαδικασίας είναι ένα θεμελιώδες εργαλείο στο πλαίσιο του Six Sigma και αφορά την ικανότητα μιας διαδικασίας να παράγει προϊόντα ή υπηρεσίες σύμφωνα με τις προδιαγραφές που έχουν τεθεί από τον πελάτη.

Voice of the Process Η εικόνα αναπαριστά ένα βασικό στοιχείο της στρατηγικής Six Sigma, το οποίο είναι η διαδικασία καθορισμού της “φωνής του πελάτη” (Voice of the Customer) σε σχέση με την “φωνή της διαδικασίας” (Voice of the Process). Στην ουσία, αυτή η αναπαράσταση επιδιώκει να δείξει πώς η διαδικασία επηρεάζει την ικανοποίηση του πελάτη.

LSL (Lower Specification Limit) και USL (Upper Specification Limit): Αυτά τα δύο όρια καθορίζονται από τις προδιαγραφές που έχουν τεθεί βάσει των απαιτήσεων του πελάτη. Οποιαδήποτε απόκλιση από αυτά τα όρια θεωρείται ως μη ικανοποιητική για τον πελάτη.

Voice of the Customer: Αναπαριστά τις προσδοκίες και τις ανάγκες του πελάτη σε σχέση με το προϊόν ή την υπηρεσία.

Voice of the Process: Δείχνει την πραγματική απόδοση της διαδικασίας. Εάν αυτή η φωνή είναι εντός των ορίων LSL και USL, τότε η διαδικασία θεωρείται ότι ικανοποιεί τις προδιαγραφές του πελάτη.

Το κεντρικό στοιχείο της εικόνας είναι η σχέση μεταξύ των δύο “φωνών”. Εάν η φωνή της διαδικασίας είναι εκτός των προδιαγραφών, τότε υπάρχει ένα πρόβλημα που πρέπει να διορθωθεί ώστε να ικανοποιηθούν οι πελάτες.

Τέλος, η χωρητικότητα της διαδικασίας μετρά την απόσταση μεταξύ του μέσου όρου της διαδικασίας και των ορίων προδιαγραφών, σε σύγκριση με την εκταση της διαδικασίας. Αυτό μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να προσδιορίσει το πόσο καλά η διαδικασία μπορεί να παράγει προϊόντα ή υπηρεσίες που πληρούν ή υπερβαίνουν τις προδιαγραφές του πελάτη.

Το είναι ένας δείκτης που αξιολογεί την ποιότητα της διαδικασίας με βάση την διακύμανση της. Ωστόσο, αυτό που δεν λαμβάνει υπόψη του είναι τη θέση του επίκεντρου της διαδικασίας σε σχέση με τις προδιαγραφές.

Στην εικόνα που σας παρουσίασα, βλέπουμε τις διαφορετικές καταστάσεις που μπορεί να έχει μια διαδικασία ανάλογα με την τιμή του . Όταν το είναι 0,5, η διαδικασία έχει σημαντική διακύμανση και πολλά προϊόντα που παράγονται μπορεί να βρίσκονται εκτός των προδιαγραφών. Όσο το αυξάνεται, η διακύμανση της διαδικασίας μειώνεται και η διαδικασία γίνεται πιο σταθερή.

Ωστόσο, όπως προαναφέραμε, το αγνοεί την τοποθέτηση του επίκεντρου της διαδικασίας. Για αυτό τον λόγο, οι στατιστικολόγοι εισήγαγαν το δείκτη , ο οποίος λαμβάνει υπόψη και τον τρόπο με τον οποίο το επίκεντρο της διαδικασίας ταιριάζει με τις προδιαγραφές.

Το είναι το ελάχιστο από τα δύο ποσά: η απόκλιση από το κάτω όριο των προδιαγραφών (LSL) και η απόκλιση από το πάνω όριο των προδιαγραφών (USL). Όταν το είναι ίδιο με το , τότε η διαδικασία είναι κεντραρισμένη. Όταν είναι χαμηλότερο, η διαδικασία δεν είναι κεντραρισμένη και υπάρχει ανισορροπία μεταξύ των δύο ορίων των προδιαγραφών.

Για να βελτιώσουμε την ποιότητα μιας διαδικασίας στο πλαίσιο του Six Sigma, οι εταιρείες πρέπει να επικεντρώνονται τόσο στην μείωση της διακύμανσης (αυξάνοντας το ) όσο και στον κεντραρισμό της διαδικασίας (βελτιώνοντας το ).

Cp (Capability Index) , Cpk (Capability Performance Index) , Pp (Performance Index) , Ppk (Performance Performance Index)

 

Ας επεκτείνουμε τώρα την ανάλυση σχετικά με το Cp, το Cpk, το Pp και το Ppk στο πλαίσιο του Six Sigma μέσω της χρήσης κάποιων παραδειγμάτων.

Στην πρώτη εικόνα, η οποία αναφέρεται στο “WHAT DO WE COMPARE NOW?”, φαίνεται μια σύγκριση μεταξύ των δεδομένων της πραγματικής απόδοσης με τον στόχο ή την επιθυμητή απόδοση.

Σε αυτό το πλαίσιο, τα Cp και Cpk είναι δύο από τους βασικούς δείκτες που χρησιμοποιούνται για να κατανοήσουν κατά πόσον η διαδικασία είναι σε θέση να πληροί τις προδιαγραφές.

 

Η επόμενη εικόνα παρουσιάζει τη σύγκριση μεταξύ των βραχυπρόθεσμων (Short Term) και μακροπρόθεσμων (Long Term) δεικτών πλησιότητας (Cp, Pp) και δυνατότητας (Cpk, Ppk):

  1. Cp (Capability Index): Μετράει την πλησιότητα της διαδικασίας στις προδιαγραφές. Δεν λαμβάνει υπόψη τη θέση της μέσης τιμής της διαδικασίας σε σχέση με τον επιθυμητό στόχο.
  2. Cpk (Capability Performance Index): Είναι μια εκτίμηση της ικανότητας της διαδικασίας να παράγει προϊόντα που πληρούν τις προδιαγραφές, λαμβάνοντας υπόψη τη θέση της μέσης τιμής της διαδικασίας.
  3. Pp (Performance Index): Αναφέρεται στη μακροπρόθεσμη ικανότητα της διαδικασίας και μετράει τη συνολική ικανότητα της διαδικασίας να παράγει προϊόντα εντός των προδιαγραφών.
  4. Ppk (Performance Performance Index): Είναι μια εκτίμηση της μακροπρόθεσμης ικανότητας της διαδικασίας να παράγει προϊόντα που πληρούν τις προδιαγραφές, λαμβάνοντας υπόψη τη θέση της μέσης τιμής της διαδικασίας.

Για να αξιολογηθεί σωστά η δυνατότητα μιας διαδικασίας στο πλαίσιο του Six Sigma, είναι απαραίτητο να ληφθούν υπόψη τόσο οι βραχυπρόθεσμες όσο και οι μακροπρόθεσμες αποκλίσεις, καθώς και η θέση της μέσης τιμής της διαδικασίας σε σχέση με τις προδιαγραφές. Κατανοώντας και εφαρμόζοντας αυτούς τους δείκτες, μπορεί να επιτευχθεί μεγαλύτερη συνοχή και απόδοση στις διαδικασίες, καθώς και στην παραγωγή προϊόντων ή υπηρεσιών.

Στη προηγούμενη εικόνα , είναι ξεκάθαρη η διάκριση μεταξύ των μετρικών βραχυπρόθεσμα (Short Term) και μακροπρόθεσμα (Long Term). Τα (Cp & Cpk) αναφέρονται στο βραχυπρόθεσμο ενώ τα (Pp & Ppk) στο μακροπρόθεσμο.

Το Cp (Capability Process) είναι μια μετρική που δείχνει πώς η διασπορά των δεδομένων συγκρίνεται με τα προκαθορισμένα όρια της διαδικασίας. Το Cpk (Capability Process Index) δίνει μια ένδειξη για το πόσο καλά το κέντρο της διαδικασίας συμπίπτει με τον επιθυμητό στόχο ή τη μέση τιμή. Όταν το Cpk είναι υψηλό, υποδεικνύει ότι η διαδικασία είναι κεντραρισμένη στον επιθυμητό στόχο.

Το Pp (Performance Process) αναφέρεται στη συνολική ικανότητα της διαδικασίας, ενώ το Ppk (Performance Process Index) αντανακλά την απόδοση της διαδικασίας σε σχέση με την τοποθέτησή της σε σχέση με τον επιθυμητό στόχο.

Επίλογος.

Στο πλαίσιο του Six Sigma, η συνεχής παρακολούθηση και ανάλυση των δεδομένων είναι κρίσιμη. Χρησιμοποιώντας αυτές τις μετρικές, οι οργανισμοί μπορούν να προσδιορίσουν περιοχές για βελτίωση, να παρακολουθούν τις αλλαγές που έχουν γίνει και να διασφαλίσουν ότι οι διαδικασίες λειτουργούν στο βέλτιστο επίπεδο.

Στην παρούσα συζήτηση, εντός των πλαισίων του Six Sigma, εξετάσαμε σε βάθος τη διανομή δεδομένων, με ειδική έμφαση στην κανονική/τυπική διανομή, τη διωνυμική διανομή, τη διανομή Poisson, τη διανομή τετράγωνου Χ (Χ^2) και τη διανομή F. Αποτέλεσμα αυτής της ανάλυσης ήταν η περαιτέρω κατανόηση για το πώς τα διάφορα είδη διανομών διαδραματίζουν κεντρικό ρόλο στην εφαρμογή των πρακτικών του Six Sigma. Συνέχισαμε με την εξέταση των γραφημάτων εκτέλεσης και των μετρικών χωρητικότητας διαδικασίας, όπως τα Cp, Cpk, Pp και Ppk, για να εκτιμήσουμε την απόδοση των διαδικασιών.

Εν όψει της συνεχούς μας αναζήτησης για βελτιστοποίηση και ποιοτικό έλεγχο, στο επόμενο άρθρο μας θα δώσουμε φως στο τεστ υποθέσεων εντός του πλαισίου του Six Sigma, την θεωρία απόφασης, καθώς και τα βήματα που απαιτούνται για την αποτελεσματική διεξαγωγή ενός τεστ υποθέσεων.

5/5 - (1 vote)

Related Posts

ΕΓΓΡΑΦΗ
ΕΓΓΡΑΦΗ