Manipulation variation statistique de Six Sigma

Six-Sigma offre un méthodique, discipliné, approche quantitative à l'amélioration continue des processus. Grâce à l'application de la pensée statistique, Six Sigma dévoile la nature de la variation d'affaires et son incidence sur les déchets, les coûts d'exploitation, temps de cycle, la rentabilité et la satisfaction du client.

Le terme «six sigma» est défini comme une mesure statistique de la qualité, en particulier, un niveau de 3,4 défauts par million ou 99,99966% de haute qualité. Pour mettre en pratique la philosophie Six Sigma et d'atteindre ce haut niveau de qualité, une organisation met en œuvre la méthodologie Six Sigma. L'objectif fondamental de la méthodologie Six Sigma est la mise en œuvre d'une stratégie fondée sur la mesure qui se concentre sur l'amélioration des processus et la réduction de la variation par l'application de Six Sigma projets d'amélioration. Les projets sont sélectionnés que le soutien global de l'entreprise des objectifs d'amélioration de la qualité.

Un projet Six Sigma commence avec les paramètres appropriés. Six Sigma produit un flot de données au sujet de votre processus. Ces mesures sont essentielles à votre réussite. Si vous ne mesurez pas, vous ne pouvez pas le gérer. Grâce à ces mesures et toutes ces données, vous commencez à comprendre vos processus et élaborer des méthodes pour identifier et mettre en œuvre les bonnes solutions pour améliorer votre processus. Six Sigma point fort est une analyse guidée par les données et les processus de décision - non pas l'opinion de quelqu'un ou intuition.

Metrics sont au cœur de Six Sigma. mesures essentielles qui sont nécessaires pour évaluer le succès du projet sont identifiées et déterminées. La capacité initiale et la stabilité du projet est déterminé en vue d'établir une base statistique. Suffrages et des mesures fiables de suivre les progrès du projet. Six Sigma discipline commence par préciser quelles mesures sont essentielles pour évaluer la performance d'entreprise, puis il applique les données et l'analyse pour construire une compréhension des variables clés et d'optimiser les résultats. décisions d'information à moteur et des solutions sont entraînés par deux questions essentielles: Quelles sont les données / informations dois-je vraiment besoin? Comment utilisons-nous que les données / informations pour maximiser les avantages?

Six Sigma mesures sont plus d'une collecte de statistiques. L'objectif est de faire des mesures ciblées de la performance dans un processus existant, de le comparer avec les idéaux statistiquement valide, et apprenez à éliminer toute variation. Améliorer la qualité des produits et le maintien nécessite une compréhension des relations entre les variables critiques. Une meilleure compréhension des relations sous-jacentes dans un processus conduit souvent à de meilleures performances.

Pour parvenir à une compréhension cohérente du processus, le potentiel de caractéristiques clés sont identifiés; l'utilisation de cartes de contrôle peuvent être incorporés à surveiller ces variables d'entrée. L'évaluation statistique des données identifie les principaux domaines de concentrer les efforts sur l'amélioration des processus, qui peut avoir un effet négatif sur la qualité du produit s'il n'est pas contrôlé. Advanced logiciel statistique Minitab ou comme Statgraphics, sont très utiles s'ils ne sont pas essentielles pour la collecte, la catégorisation, l'évaluation et l'analyse des données recueillies tout au long d'un projet Six Sigma. variation cause spéciaux peuvent également être documentés et analysés. Lors de l'examen des problèmes de qualité, il est utile de déterminer lequel des nombreux types de défauts se produisent le plus fréquemment afin de concentrer ses efforts là où le potentiel d'amélioration est le plus grand. Une méthode classique pour déterminer la "vital quelques" se fait par un diagramme de Pareto.

De nombreuses procédures statistiques supposent que les données analysées proviennent d'une distribution en forme de cloche normale. Lorsque les données à analyser ne rentre pas dans une distribution normale en forme de cloche, les résultats peuvent être trompeuses et difficiles à discerner. Lorsqu'une telle distribution des données est rencontrée, d'autres techniques statistiques peuvent être utilisées pour déterminer si un processus observé peut raisonnablement être modélisée par une distribution de données normal. Dans de tels cas, soit un autre type de distribution doit être sélectionné ou que les données doivent être transformées en une métrique dans lequel il est normalement distribué. Dans de nombreux cas, l'échantillon de données peuvent être transformés de telle sorte qu'il est à peu près normale. Par exemple, des racines carrées, les logarithmes, et inverses prennent souvent une distribution étalée vers la droite et la convertir en quelque chose de proche à une courbe en cloche. Ce processus va découvrir d'importantes variations statistiques, en séparant les données importantes à partir des données de sens «bruit».

Une fois les données sont débordés et les causes profondes d'un problème sont déterminés, l'équipe du projet travaille ensemble pour trouver des solutions créatrices de nouvelles améliorations. Les données sont utilisées et invoqué - c'est la mesure des réalités auxquels vous faites face! Pourtant, il est intelligent de mesure et d'analyse intelligente des données - et surtout la création intelligente de solutions d'amélioration nouvelles et leur mise en œuvre - qui créent un véritable changement. Les outils Six Sigma statistiques ne sont que le moyen pour une fin et ne doit pas être interprétée comme une fin en soi. L'utilisation d'outils est bien essentiel pour obtenir le résultat désiré. Grâce à une bonne utilisation des statistiques dans la découverte de données significatives, Six Sigma sera disque d'une organisation vers l'atteinte de niveaux plus élevés de satisfaction de la clientèle et réduire les coûts opérationnels.

Source de l'article: http://EzineArticles.com/100003