Шесть сигм: Этап измерения

 Упоминание фазы измерения модуля "Шесть сигм" вызывает образы статистиков, выполняющих сложные операции с данными, чтобы извлечь из них смысл. В какой-то степени это действительно так, но сложность процесса сильно преувеличена. Действительно, здесь задействован огромный объем статистики. Однако в последнее время о статистике заботится программное обеспечение. Люди должны понимать логическую часть процесса, обеспечивать входные данные для программного обеспечения и интерпретировать его результаты. Ниже перечислены основные задачи модуля "Шесть сигм": 

Определите, что измерять?

Команда проекта "Шесть сигм" должна составить четкий список необходимых вводных, желаемых результатов и показателей процесса, которые будут отслеживаться. Тот факт, что метрик, вероятно, сотни, делает важным определение и составление списка жизненно важных. Это решение имеет масштабные последствия для эффективности проекта и обычно принимается руководителем проекта на основе данных, предоставленных командой Шести сигм и владельцем процесса.

Определите, как измерять?

В истории "Шести сигм" было много случаев смещения фокуса измерений. Причинами смещения могут быть сложность вычислений, неправильный метод сбора данных или предвзятость человека, выполняющего упражнение. Однако были разработаны методы, позволяющие избавиться от всех этих ошибок. Измерения проводятся автоматически, автоматически рассчитываются и автоматически отправляются соответствующим менеджерам, которые используют заранее определенные правила для принятия решения.

Управление процессом измерения

Одна из самых сложных задач на этом этапе - подтвердить, что существующая система измерений соответствует поставленной цели. Мы подробно рассмотрели эту задачу в разделе "Анализ систем управления". 

Расчет текущего уровня сигма

Фаза измерения также включает в себя сбор показателей, которыми обладает текущий процесс. Сюда входит измерение количества дефектов на миллион. После расчета количества дефектов на миллион выясняется текущий уровень Сигма процесса. Это дает команде представление о том, какие усилия могут потребоваться от нее.

Финансовая оценка потерь

Обычная практика на этапе измерения заключается в том, чтобы поставить цифру перед убытками, которые организация в настоящее время несет из-за неэффективных процессов. Это помогает руководству оценить процесс, а команде "Шесть сигм" – выторговать дополнительные ресурсы для успешной реализации проекта. Финансовые цифры помогают чемпиону проекта и высшему руководству доказать ценность проекта.

Результаты на этапе измерения

На этапе измерения необходимо проделать большой объем работы. Эта работа также оказывает большое влияние на выполнение последующих фаз, поэтому очень важно понимать и применять результаты фазы измерения. Действия, выполняемые в этом модуле, задают тон тому, как будет развиваться остальная часть процесса. Поэтому необходимо уделить ему самое пристальное внимание. Общими результатами успешного модуля измерений являются следующие:

1. Общие согласованные показатели: Успешный проект "Шесть сигм" должен отслеживать большое количество переменных. Эти переменные включают входы, выходы и параметры процесса. Чтобы обеспечить поддержание этих переменных на оптимальном уровне, необходимо согласовать способ их измерения. Это подразумевает разбивку входов на мельчайшие единицы. Это также включает разработку составных метрик, когда более одной переменной создают метрику на основе средневзвешенного показателя. Переменные для принятия решений и средневзвешенные показатели должны быть тщательно продуманы, чтобы обеспечить правильную отчетность и правильные действия.

2. Оперативное определение показателей: Философия "Шесть сигм" всегда опирается на объективные факты, а не на негласные знания. Именно по этой причине необходимо не только определить переменные и составные переменные, но и четко указать в документе способ их расчета. На более позднем этапе существует вероятность двусмысленности и путаницы, если определения могут быть истолкованы более чем одним способом.

3. План сбора данных: Необходимо разработать план сбора данных, соответствующий выбранным переменным. Этот план подразумевает четкое распределение обязанностей по сбору данных. Если процесс сбора данных был механизирован, то необходимо также четко указать лицо, которое должно следить за точностью и аккуратностью процесса.

4. План выборки: Сбор данных о населении для проекта "Шесть сигм" делает его дорогим и нежизнеспособным. Существуют различные методы выборки, которые позволяют приблизить данные к популяционным. Методология "Шесть сигм" содержит руководство, в котором указано, какой метод выборки следует использовать в том или ином случае. Однако решение должно быть принято, а информация о выборке должна быть включена в план сбора данных, чтобы к ней можно было обратиться в случае возникновения неясностей на более позднем этапе.

5. Валидированная система измерений: Последний, но не менее важный модуль измерения включает в себя анализ системы измерений, который подтверждает тот факт, что данные, собранные в процессе, действительно надежны и могут быть использованы для дальнейшего анализа.

Успешная фаза измерения требует тесной координации между различными отделами организации, статистиками и командой Шести сигм. Тот факт, что на этом этапе может потребоваться программное обеспечение, также делает важным обучение соответствующего персонала его использованию.

Определите несколько важных входов

Список, полученный из подробной карты процессов, необходимо сократить. Это можно сделать несколькими способами. В статье описаны различные инструменты, которые обычно используются в проектах "Шесть сигм" для достижения этой цели. Они следующие:

Матрица причинно-следственных связей: Матрица причин и следствий берет список входов из подробной карты процесса и затем присваивает им индивидуальную оценку в зависимости от влияния, которое они оказывают на различные критические для качества параметры.

Строки причинно-следственной матрицы используются для перечисления входов, а столбцы – для перечисления критических для качества выходов. Ячейка пересечения между строкой и столбцом отражает влияние входа на конкретный выход. Влияние оценивается в диапазоне от 1 до 5, причем 5 – наивысший показатель.

Наконец, есть общий столбец, в котором путем перемножения чисел оценивается общее влияние вводимых ресурсов на различные выходы. Затем входы располагаются в порядке убывания и определяются приоритеты для принятия мер.

Матрица приоритетов: Матрица приоритетов – очень важный инструмент, который можно использовать для успешного сужения круга причин, если у вас есть список из большого количества причин. Для этого используется простая матрица 2 на 2.

На одной из осей расположено измерение контроля. Оно имеет две классификации: высокий контроль и низкий контроль. Высокий контроль подразумевает, что показатели переменных находятся в рамках определенного проекта и могут быть полностью контролируемы командой, участвующей в проекте. В то время как низкий контроль означает, что показатели переменных могут выходить за рамки проекта.

На второй оси отображено измерение влияния. Переменные классифицируются как имеющие высокое или низкое влияние на рассматриваемые бизнес-возможности.

В итоге получается четыре категории переменных с их обычными планами контроля, например:

• Высокий контроль и Высокое влияние: Фокус команды.

• Низкий контроль и высокое влияние: Посоветуйтесь с чемпионом проекта, так как многие переменные могут оказаться вне вашей сферы действия.

• Низкий контроль и низкое влияние: Игнорируйте.

• Высокий контроль и низкое влияние: Рассмотрите совокупное влияние этих переменных.

Диаграмма причинно-следственных связей: Диаграмма причинно-следственных связей, также известная как диаграмма "рыбьей кости" или диаграмма Исикавы, является, пожалуй, самым популярным способом определения важных входов.

Анализ режимов и последствий отказов: Анализ режимов и последствий отказов оценивает возможность того, что переменная может негативно повлиять на проект. По результатам FMEA (Failure Mode and Effects Analysis, анализ видов и последствий отказов) выставляется оценка, которая означает риск, связанный с переменной.

Руководители проектов "Шесть сигм" часто используют множественный анализ. Это помогает им взглянуть на переменные с разных точек зрения, а также дает уверенность в том, что они остановились на правильных переменных.

План сбора данных

План сбора данных – это подробный документ. В нем описываются точные шаги, а также последовательность, которой необходимо придерживаться при сборе данных для данного проекта Шести сигм. Этот документ важен, потому что люди, разрабатывающие план сбора данных, – это не те же люди, которые будут собирать данные на самом деле. Во-первых, документ гарантирует, что все члены команды проекта "Шесть сигм" находятся на одной странице в отношении плана сбора данных. Во-вторых, он гарантирует, что эта информация будет правильно передана людям в организации, которые будут фактически обеспечивать потребности в данных. Вот типичные компоненты плана сбора данных: 

Цель: Первое, что необходимо выяснить, прежде чем прикладывать какие-либо усилия, – это цель. Наиболее распространенные цели включают выяснение того, является ли процесс стабильным? Жизнеспособен ли процесс? Или выяснить, будет ли конкретный входной сигнал работать лучше, чем ранее использовавшийся? В каждом случае цель должна быть определена предельно ясно.

Что: "Что?" означает метрики, измерения, которые необходимо регистрировать. Как мы уже знаем, при определении метрик необходимо дать точное операционное определение и определить, как будут производиться расчеты, чтобы избежать путаницы. В противном случае цифры могут оказаться несопоставимыми.

Тип данных: Необходимо указать, являются ли данные непрерывными или дискретными. Эта информация понадобится людям, выполняющим план обработки данных. Также необходимо упомянуть и объяснить людям, собирающим данные, подтипы данных, такие как двоичные, упорядоченные пары и т. д.

Кто: В большинстве современных проектов "Шесть сигм" сбор данных осуществляется с помощью машины. Это либо цеховой станок, либо программное обеспечение рабочего процесса, которое точно регистрирует данные на каждом этапе. Однако есть люди, которые отвечают за программирование машины для сбора данных и их отображения в формате, приемлемом для команды "Шесть сигм". Поэтому "кто" означает связь с человеком, отвечающим за программное обеспечение, чтобы убедиться, что данные доступны и представлены в правильном формате.

Где: "Где?" может относиться не столько к физическому местоположению, сколько к месту в рамках процесса. В плане сбора данных должно быть четко указано, в каком месте процесса необходимо собирать данные.

Частота: Данные для улучшения процесса необходимо собирать в течение определенного периода времени. В плане сбора данных точно указывается, с какой периодичностью необходимо собирать данные. Это часть дизайна эксперимента, и команда по сбору данных должна придерживаться его без малейших изменений.

Как отображать: План сбора данных также объясняет, в каком формате собранные данные должны быть представлены команде "Шесть сигма". Скорее всего, будет использован графический метод, поскольку он интуитивно проще в использовании.

В команде "Шесть сигм" может быть только эксперт по статистике, который фактически готовит план "Шесть сигм". Однако этот документ гарантирует, что экспертные знания будут использоваться на протяжении всего процесса.

Различные типы методов выборки данных

Метод, который используется для сбора выборки, очевидно, оказывает большое влияние на выводы, сделанные на основе этой выборки. Ниже перечислены методы, которые могут быть использованы для отбора проб популяций, а также процессов. Краткое описание дано для того, чтобы вы могли понять плюсы, минусы и правильное использование каждого из этих методов:

Методы выборки населения

Случайная выборка: Случайная выборка – это выборка, в которой каждый член популяции имеет равные шансы быть отобранным. Как можно понять из определения, этот метод неприменим к результатам процессов, поскольку совокупность должна быть статичной. В случае с процессом совокупность динамична, и в данные постоянно добавляются новые и новые результаты. Поэтому нельзя гарантировать, что каждый член совокупности имеет равные шансы быть отобранным. Однако результаты случайной выборки являются одними из лучших, если выбран адекватный размер выборки.

Стратифицированная случайная выборка: При стратифицированной случайной выборке совокупность разбивается на страты, которые содержат свои собственные элементы данных. Внутри страты каждый элемент данных имеет равные шансы быть отобранным. Однако количество элементов из каждой страты заранее определено. Это близко к случайной выборке. Однако ее нельзя использовать для процесса, поскольку она требует статичной совокупности, тогда как процесс по определению является динамичным.

Техники выборки процессов

Систематическая выборка: При систематическом отборе первый элемент выборки выбирается случайным образом. Затем систематически выбираются следующие элементы. Например, первый элемент выбирается случайным образом, затем в выборку включается каждый десятый элемент. Поскольку эти типы выборок являются систематическими и не нуждаются в статичной базе населения, их можно использовать для выборки процессов. На самом деле систематическая выборка - один из самых популярных методов, используемых для выборки процессов.

Рациональная подгруппировка: Рациональная подгруппировка – это метод выборки, основной целью которого является получение данных для контрольных карт. Образцы берутся из подгрупп через регулярные промежутки времени. Поэтому человек, собирающий выборку, должен определить ее размер, а также интервал. Он должен быть достаточно большим, чтобы обнаружить любые изменения в основном процессе.

Преимущество этой стратегии в том, что у вас есть дополнительное измерение – время. Можно проводить исследования и выявлять циклы и закономерности. Недостатком является то, что планирование такого исследования требует значительно большего опыта, чем планирование случайной выборки.

Несмотря на то, что существует множество других видов выборочных методов, четыре перечисленных выше составляют почти 80% типов выборок, используемых в исследованиях. Следовательно, глубокое понимание этих четырех методов поможет улучшить ваши усилия по выборочному анализу.