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别让统计成为推动六西格玛的绊脚石


文件大小:111.67 KB    更新时间:2012.03.06    下载地址:点击此处下载

与统计的关系

 “σ”是虾米碗糕?稍懂统计的人一眼就可以看出“6σ”与统计学脱离不了关系。“σ” 是统计学上的符号,英文念作“Six Sigma”,中文称为六标准差,它代表所观察的流程或产品的变异程度,从机率分配图可以清楚看到单边所涵盖规格界限内的面积远高於单边,也就是说水准的作业流程其发生缺点的机率远低於水准。更明确的说达到水准的作业流程其不良率仅为百万分之3.4。正因为以简单的图形量化了品质的问题,所以统计堪称为的核心技术,它贯穿了改善专案DMAIC的每一个步骤,也影响了改善专案的最终成效。

对症下药有赖於可靠的数据

 了解统计在的重要角色后,接下来我们将关心品质改善活动中最叫人头痛的问题找出症状与用对处方。还好,基本的统计原理与现成的统计软体工具,解决了长期以来的老问题。透过有效的数据搜集计划(其中包括决定数据搜集对象、样本大小、抽样的方式、量测系统分析┅),我们可以揪出实际的症状”(例如经过数据搜集与分析后,发现造成不良品的主要原因为~设备参数设定占42%、人员操作不当占23%);而借助於统计软体(目前普遍应用Minitab)所运算的数值/指标与视觉化的图形,则可作为改善行动的处方”(例如管制图呈现出既不在管制状态,又不在规格界限之内,则现场人员应优先改善制程回到管制状态,再改善规格界限问题)

 缺乏统计的底子怎麽办?

 既然统计在推动是如此的重要,那麽大多数缺乏统计底子的人该怎麽办呢?要学到怎样的程度才足以胜任GBBBChampion呢?这个问题就像驾驶操控汽车一样。对一般驾驶而言,只要熟练开车的技巧(超车时,驾驶必须有能力看准车距、掌握车速与方向盘),并不需要深入了解汽车的压缩比或变速箱的结构。同样的,GB人员只要熟悉统计软体的操作与应用(例如量测系统分析时,必须输入零件、操作者以及重复实验次数的数据,并选择正确的功能键)GB并不需要具备高深的统计能力;而身为专案领导人的BB,则必须有能力分辨GB所搜集的数据与选用的分析工具是否正确;至於制定公司政策的Champion,对统计涉入的成分就更低了。


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