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      六西格玛培训对什么进行测量往往很难选择,一方面是由于可供选择的太多,另一方面则是由于采集数据所面临的挑战。在流程改进活动中,有几个阶段对需要进行数据采集,这也常常要耗时数月才能完成项目的众多原因之一。每个项目团队都需要小心仔细地选择要测量的事物。有时根本不可能对我们想要测量的事物进行测量,因此,具备找出替代途径或充分利用只能收集到的数据的能力尤为重要。经过一段时间,随着选择测量的能力与资源配置的改善,项目将会进展得更快。六西格玛艺术的一部分就是:有效地以足够的事实为依据去制订决策及解决方案,并学会如何更好地利用数据。

 
     现在,我们了解一下AutoRec公司是怎样采集数据并对数据进行解读的。
 
案例:数据采集及数据解读
 
在项目初始计划中,收集与前面提到的3项指标有关的数据就需要整整一个月的时间。幸运的是,采集数据的时间段正好包括了当年第一季度的季度末,因此他们能够同时了解业务闲瑕时段与业务繁忙时段流程的表现。(他们知道数据的代表性很重要,收集到的数据必须要能够反映出不同时期的工作负荷水平以及其他因素。)
 
他们从与每个指标有关的数据中得出以下结论:
1、交货缺陷:收集到的与这个关键输出项(事实上是好几个指标)有关的数据被整理成一张电子表格。正如采购部门的埃琳娜所说:“这些数据中有大量我们可以利用的信息。”然而,鉴于时间有限,大家只从数据中总结出两个观点:
     (1)、整个流程的绩效表现的DPMO是122800,也就是2.7个西格玛。
     (2)、按照缺陷的种类对收集到的数据进行划分,并用帕累托图来表示。帕累托图显示大多数的问题都与产品不兼容有关,而且大多数的产品不兼容问题都是由硬件问题所导致的。
   2、过程周期:从客户订单输入到订单交付之间的平均时间是17.3天。按照过程的主要步骤对这个时间的进行细分显示:装配过程占用的时间最多,长达11.6天。
 
  3、订单/发货差异:项目团队采用现成的(“历史的”)问题发货数据来衡量该项指标。他们针对问题到底是由于客户订单上的错误导致的,还是AutoRec公司的过程中产生的,进行探究。从数据得到的结论是:实际发货与客户订单上标准规范(OPS表格)不一致的比例,将近占到他们所调查的最近4个月不合格交货总数的93%。项目小组还对大量的这种不一致做了进一步调查,发现OPS表格的内容是准确的--也就是说,表格上的信息的确反映了客户对产品配置的正确要求。
 
   总体而言,以上这些数据使项目团队对问题有了一个更清晰的画面,并在开始寻找导致出现不合格交货问题的根本原因之前,帮助他们缩小重点关注的范围。根据在测量过程中的发现,他们因此也能够对问题描述进行更新:
 
    AutoRec公司40%的集团客户订单交货没能满足客户的需求,其中产品硬件及软件所导致的兼容性问题占总交货数的30%。这些缺陷损还了公司的形象、造成客户不满,并且每个月花掉公司将近35万美元对交货不合格的产品进行返工。持续居高不下的交货问题正威胁到公司在这个增长的行业中的领导地位。

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