六西格玛管理之测量

1第四章测量过程分析与文档概率与数理统计基础数据的收集和整理测量系统分析过程能力分析1测量阶段是DMAIC过程的第二阶段。它既是界定阶段的后续活动，也是连接分析阶段的桥梁。测量是项目工作的关键环节，是六西格玛以事实和数据驱动的具体体现。测量阶段目的：1）收集数据，确认问题和机会并进行量化；2）梳理数据，为查找原因提供线索。第四章测量2考虑三个问题：1）如何选择评价指标？2）如何收集数据3）测量数据系统是否可靠？第四章测量3过程分析：对过程中影响输出的各类输入因素进行分析，找出具有重要影响的因素，调查确认它们与过程输出之间的关系，进而支持过程改进。4.1过程分析与文档4其目的是：a.使项目团队对准备改善的过程达成统一的认识；b.对产生问题或缺陷的区域进行定位；c.识别不增值步骤，以便加以改进；d.将过程步骤的现状记录并形成文档，以便与改善后的状况进行对比。4.1过程分析与文档51.流程图（flowchart/flowdiagram）定义：展现过程步骤和决策点顺序的图形文档。作用：加深理解，发现潜在问题并定位规范：从上至下，从左至右4.1过程分析与文档6绘制流程图的步骤：a.判定过程的开始点和结束点;b.观察从开始到结束的整个过程;c.识别过程中的步骤及各个步骤的流向和相互关系;d.按过程步骤绘制，形成流程图草图;e.项目成员对该草图进行交流沟通达成共识;f.形成正式文档。4.1过程分析与文档7（1）概要流程图一般应用于团队准备开展六西格玛工作时；一般包含4~12个步骤；其中的矩形程序块常直接与团队中的某些成员相对应。4.1过程分析与文档根据详略程度的不同，可分为：8订单登记管理人员销售部门代表仓库管理人员客户服务代表案例：概要流程图开始客户定购订单的接受和登记订货的配送客户收到货物结束9（2）详细流程图（案例：订单接受与登记）完成概要流程图后，为每一过程绘制详细流程图开始订货给办事员的信拆开信封退邮寄室订货？A检查完整性完整？检查客户电话号C有没有D检查客户地址有没有？放入客户服务档案完成格式信件信封上写地址交邮寄室B是是否否是否是否10（3）跨职能流程图（案例：物料检查入库）过程涉及活动或单位非常多或者为明确不同部门的职责。112.流程图分析（1）分析步骤调查每个菱形符号：检查是否重复、非必需的或不完整的；调查每个循环：活动可省略，防止差错，缩短循环；调查每个活动符号：是否必需、冗长、增值、可接受调查每个文件或数据库符号：全面性和一致性122.流程图分析（2）注意事项：避免没有反映过程的真实性影响过程真实性的因素：流程图具有绘制人员的主观性，业务负责人不愿意画出明显不合理的实际过程，循环被认为是小事且不可避免，项目成员不知道该过程如何运行；如何避免以上因素：意识到以上缺陷的存在，直接观察流程并以文字形式反映在流程图上，绘制过程中设法获得业务负责人等的支持。132.流程图分析（3）该项目改进各阶段的应用流程图的使用可贯穿质量改进和解决问题的全过程。界定阶段：识别过程中的变更机会，开展对劣质成本的估计，界定团队要研究的问题的范围，项目改进团队的组成；分析阶段：作出关于根本原因的推测，作出收集数据的计划，讨论进行数据分层以供分析的方法，确定根本原因，调查过程各条路径所需要的时间；142.流程图分析（3）该项目改进各阶段的应用流程图的使用可贯穿质量改进和解决问题的全过程。改进阶段：叙述过程可能发生的变更并观察其影响，确定将受变更影响的组织，在团队解决问题的努力之中吸收工作人员参与；控制阶段：评审并建立过程的控制点及检视点，定期审查该过程，保证新过程仍被遵照执行，人员培训；153.因果图与因果矩阵（causeandeffectdiagram）因果图又称鱼刺图，是揭示过程输出缺陷或问题与其潜在原因之间关系的图表，也是表达和分析其因果关系的重要工具和文档。在因果图中，问题（结果）填在图右侧的方框中，即“鱼头”的位置。造成结果的可能原因填在各个主分类线周围，构成“鱼刺”。一般可分为制造类问题因果图、服务与管理类因果图。4.1过程分析与文档16案例一：制造类因果图示例（5M1E）17案例二：服务与管理类因果图（4P）18（1）因果图的作用：a.协助全面查找问题的原因；b.记录已经产生的原因;c.直观显示了未证实的各种原因的联系；d.集中注意力到重要的联系上。4.1过程分析与文档3.因果图与因果矩阵（causeandeffectdiagram）19（2）因果图的优点：a.结构清晰：直观反映可能原因，系统性，创新性，条理性；b.揭示出因果原因：描述错综复杂的潜在影响;c.便于交流：列出了所有可能的原因，便于交流；4.1过程分析与文档3.因果图与因果矩阵（causeandeffectdiagram）20（2）如何绘制因果图：要点：清晰理解因果之间的关系需要考虑的原因：a.5W(what,why,when,where,who）:对象，比如机器和材料;条件，比如动力温度和水平;记录的过程，比如一天的事件或产品顺序;与地点有关的效应，比如特定的生产线、装载码头、配电器等.b.5M：Manpower（人力）,materials（材料）,methods（方法）,machine（机器）,measurements（测量）c.4P：People（人员）,policies（政策）,procedures（流程）,place（地点）4.1过程分析与文档3.因果图与因果矩阵（causeandeffectdiagram）21（3）绘制因果图的步骤：a.简明扼要地阐明要解决的问题，填在“鱼头”中;b.确定其可能原因的主要类别，画出因果图的各个“主枝”;c.采用头脑风暴法，将产生问题的所有可能原因，按其不同的分类填入各个主枝中;根据需要，可在各个主枝上继续分枝。d.检查和整理因果图，调整阐述含糊的内容，合并重复的内容等;e.团队成员对可能的原因进行充分讨论，确定少数可能性较高的原因，作为下一步调查和收集数据的重点。4.1过程分析与文档2.因果图与因果矩阵（causeandeffectdiagram）22案例三：汽车失控的因果图23案例四：复诊病历迟到因果除了5W，5M，4P外，还应注意与流程图的结合。24（4）注意事项：a.因果图不提供结论：识别项目团队将要检验的推测，即有关根本原因(x)的推测。b.易犯的错误：曲解（将事实与按顺序排列的推测相混淆），没有尽可能利用当前掌握的信息对症状进行充分的分析。c.结合流程图。4.1过程分析与文档2.因果图与因果矩阵（causeandeffectdiagram）25（2）因果矩阵（causeandeffectmatrix）当预期解决的问题比较复杂，有多种缺陷形式且它们的影响因素相互关联，无法将它们分开考察和解决时，所常采用是一种的分析工具。绘制因果矩阵的步骤：a.在矩阵图的上方填入过程输出缺陷的形式或关键过程输出变量。b.确定每一输出特性或缺陷形式的重要度，并给定其权重（1~10，10代表的重要度最高）。4.1过程分析与文档2.因果图与因果矩阵（causeandeffectdiagram）26c.在矩阵图的左侧，列出输入变量或所有可能的影响因素；d.评价每一输入变量或影响因素对各个输出变量或缺陷的相关关系，矩阵图中的单元格用于表明该行对应的输入变量对该列的输出变量的相关程度；e.评价过程输入变量或影响因素的重要程度。f.考察输入变量或影响因素的权重数。绘制因果矩阵的步骤27案例：因果矩阵示例28过程输入与输出任何过程输入与输出的关系可以表达为Y为过程的输出结果，X为影响Y的过程输入。明确关键输出变量（KPOV）和关键输入变量（KPIV）a.为什么测量这个指标？b.指标的定义是什么？c.如何测量？d.采用什么测量设备e.测量结果是否可靠f.有无更好的测量方法4.1过程分析与文档3.其他过程分析工具与文档291、概率论基础知识2、随机变量及分布3、数学期望、均值与方差4、常用的离散分布5、常用的连续分布6、中心极限定理7、统计量与抽样分布4.2概率与数理统计基础3031（1）测量尺度测量是用数据来描述观察到的现象。得到的数据包含多少信息取决于测量的尺度。测量的尺度决定了研究这些数据时应该使用什么类型的统计方法。有四类测量尺度：定类、定序、定距、定比。a.定类测量尺度：定类尺度的数据是一些数字形式的名义值。例如：0=白色，1=非白色。能识别的关系只有“=”或“≠”。4.3数据的收集和整理32b.定序测量尺度：定序变量是对可能的取值进行排序。例如，以“好”、“更好”、“极好”来划分顾客对某服务的偏好；按某项业绩将各单位排名次等。定性变量能识别的关系为“=”，“≠”，“＞”，“＜”。用定序数据所做的工作有“计数”和“排序”。但没有距离的概念，因而不能对定序数据进行算术平均。1Ω4.3数据的收集和整理33c.距测量尺度：连续型数据的第一种类型是定距尺度数据。比如温度、记录事件的日期及事件等。这类数据中，“0”是没有意义的，因而没有倍数的概念。我们不能说“60℃是20℃的3倍”。定性变量能识别的关系除了“=”，“≠”，“＞”，“＜”，还能识别差距的大小，如“60℃与20℃的差距比40℃与10℃的差距大”。定距数据可以使用算术平均，但没有“比值、比率”的概念。4.3数据的收集和整理34d.定比测量尺度：连续型数据的第二种类型是定比尺度数据。例如：长度、质量、电流强度、亮度等。这类数据中，“0”是有意义的，有倍数的概念，例如说“电流强度为6安培是电流强度为2安培的3倍”是有意义的。定比数据不但可以使用算术平均、还可以用除法求倍数。1Ω4.3数据的收集和整理35（2）数据类型从计量尺度来说，分为定性数据和定量数据。从统计学的角度来说，分为连续型数据和非连续型数据：测量时，区分连续型数据还是离散型数据是十分重要的。项目团队应该根据项目的具体情况，确定采用适当的数据类型。按数据来源，可分为观测数据与实验数据。按加工程度，可分为原始数据与次级数据。4.3数据的收集和整理36（3）收集数据的方法收集数据的方法有很多，最典型的是使用检查表。检查表是收集过程数据时最常用的工具，常常用于DMAIC改进方法的测量阶段。从前页最终装配过程缺陷检查表中可以看出油漆是最常发生的缺陷。1Ω4.3数据的收集和整理37（4）抽样方法为了确保数据的准确性和代表性，能从样本中正确推断总体，必须采用适当的抽样方法，常用的方法有随机抽样、分层抽样等。a.随机抽样随机抽样是按随机原则直接从总体中抽取样本，构造统计量，并对总体相应的指标作出统计推断。须满足两个基本条件：等可能性：是指总体中的每个个体有同等机会被抽到。若总体有N个个体，每个个体被抽到的概率是1/N。独立性：是指每次抽样是相互独立的。常用的抽样方法有：抽签法、计算机模拟法等。4.3数据的收集和整理38b.分层抽样这种抽样形式是先将总体按一定的标识加以分层，如按不同的设备、材料、供应商、班次、年龄组等分层。然后再各层中按简单随机抽样抽取若干样本，再由各层的样本组成一个总体样本。对于样本容量n，可以有3种不同的分配方法：比例分配法。样本数按各层总体数的多少比例分配。适度分配法。比例分配法显然没有考虑波动程度的差异，适度分配法考虑到波动程度较大的层应该多取样，而波动程度较小的层应该少取样，这样可以减少抽样误差。经济分配法。经济分配法是指对于费用较大的层，相对取样少一些，而费用较低的层则可以多取样。4.3数据的收集和整理（4）描述性统计方法4.3数据的收集和整理394.3数据的收集和整理40例：项目小组对该地区的成年人进行随机抽样，并测量了评估心脏健康水平的若干指标。1Ω序号脉搏性别序号脉搏性别序号脉搏性别164男1682女3182男296女1784男3261女378女1868男3364女458男1962男3474男562男2076男3568男666男21100女3694女796女2268女3760女862女2388女3864男978女2470男3990男1082女2562女4092