四、6 SIGMA管理的实施过程之二--分析阶段
根据S
4
模式，6 SIGMA管理实施的第一阶段，即测量阶段之后，即进入第二阶段，分析阶段。这个阶段需要对测量阶段中得到的数据进行收集和分析，并在分析的基础上找出波动源，提出并验证波动源与质量结果之间因果关系的假设。在因果关系明确之后，确定影响过程业绩的决定因素，这些决定因素将成为下一阶段--改进阶段关注的重点。这一阶段应完成的主要任务是把握要改进的问题，并找出改进的切入点，即绩效结果的决定因素。这一阶段的主要工作可以用图14来表示。
1.收集并分析数据
在测量阶段，已对过程业绩、产品特性等输出变量以及过程参数等输入变量进行了识别和测量。测量的目的是要充分利用这些数据，因此要制定好数据收集计划，计划中应包括数据收集的地点、具体收集方法、数据收集的人员等。此外，在收集数据时，应对数据进行审核，以确保收集过程能遵循所规定的程序，并没有偏误。此时可应用实时的数据系统，记录并保存测量到的数据，也可应用数据收集单、数据检验单等形式收集数据。这些数据单都是在企业已得到广泛应用的工具。
针对收集到的数据要利用一定的工具进行处理，以便更清晰、直观地分析数据，找出数据变化的趋势。此时常用的工具有坐标图、直方图等。
数据收集之后，更重要的是要对数据进行观察、归纳和整理。在记录数据时，把数据变化记录在坐标图上的话，可以把握数据的动态变化情况，这样当问题发生的状态变化时，便能很快地察觉它，之后可以尽快找到原因，防止问题的大量扩散。利用坐标图的好处在于，能够把握变化的规律和趋势。坐标图可以自己设计、自已动手制作，通过坐标图可以把握问题刚开始发生时，其变化是连续性还是离散性、可以观察数据的平均水平和离散程度。
要把握偏差状态，可以采用直方图的形式。为了测定尺寸、质量、强度等特性的连续值是多少，发生频率是多少，可以把测定值的偏差范围分成几个区间，用直方柱图形绘制出进入各区间的数据值，这即称为直方图。
在解析实际的数据时，首先最重要的是按数据收集顺序（尽量是被测定的产品的制造顺序）制成直方图。从图中可以了解到是否存在特殊趋向和怪异现象、变化点、异常值等。当这些特殊情况不存在时，可以用来了解总的"偏差"是什么状态，与赋予的规格（标准偏差）比较，其偏差程度如何。直方图示例见图15。
应用这些工具可以在收集数据的基础上把数据更形象化的表示出来，为进一步的分析和寻找波动源打下基础。
2.提出并验证关于波动源和因果关系的假设
掌握了数据（特性）的偏差状态之后，要对其有所改进，首先要了解哪些因素会造成其波动，即哪些因素是这一特性的波动源。影响特性值的因素会有很多，此时可用头脑风暴法找出所有的相关因素。
通过头脑风暴法可得出多个影响因素，此时要对这些因素进行理整，并进行一定的合并、归纳和分类。确定并解释这些因素间的关系以及因素与结果之间的关系将有助于问题的解决。此时可用一种目前应用较为广泛的工具--因果图。图中的箭头处是待改进的特性症状，类似鱼刺的箭线分支上列出的都是影响因素，每一条大鱼骨上列出的都是可归为同一类别的影响因素。通常我们会从操作者、机器、材料、方法和环境等五大因素类别考虑。因果图示例可见图16。
此外，也可应用关联图形式整理这些影响因素。关联图是以问题的现象为中心进行排列的，在现象的四周列出影响因素，进而在这一因素的四周再列出其他影响因素。通过如此反复地列出影响因素，逐步揭开之间的因果关系。关联图示例见图17。
{
返回目录
} {
上一页
} {
下一页
}
地址：中国上海市武夷路258号
电话：0086-21-52386627 传真：0086-21-52386627
电子邮件：
pro@juransh.org.cn
网址：http://www.juransh.org.cn
