Come confronta i tuoi dati Six Sigma per Insight

Il data mining è proprio quello che dice il nome stesso - è il lavoro di scavo e di smistamento attraverso dati Six Sigma di indizi per cui le gemme di miglioramento possono mentire. A volte è necessario passare attraverso un sacco di immondizia per trovare le gemme. Ricerca di indizi nei dati non è molto diverso.

Studi osservazionali

Dove inizia la ricerca di gemme di miglioramento? E quali sono gli strumenti del mestiere? Six Sigma professionisti hanno perfezionato il processo di data mining per un efficiente, potente set di strumenti.

Dati, dati ovunque

Un mondo di dati potenziale esiste intorno a voi. Considerare le cose come

  • Il numero di risme di carta l'azienda utilizza nella sua copisteria varia di giorno in giorno.
  • Ogni classe contiene un numero diverso di studenti.
  • Persone diverse lavorano su una singola fase di processo, in funzione della loro assegnazione quotidiana.
  • La velocità di avanzamento di una fresatrice è regolata a seconda del compito.

Un modo per sfruttare immediatamente in questa cache delle informazioni è quello di iniziare semplicemente ad osservare tutte le possibili variabili di ingresso e di uscita nel vostro progetto di miglioramento e registrarli.

Obs. No. Dept. (X 1) Hour (X 2) Sistema (X 3) Processor (X 4) Voci / ora (Y)
1 B 8 tela Sortita 43
2 La 5 tela Sortita 37
3 B 4 tela Peso 44
4 B 8 Desktop Sortita 35
5 B 4 tela Sortita 42
6 La 5 tela Sortita 39
7 B 3 Mainframe Sortita 41
8 La 8 Mainframe Joan 36
9 La 1 tela Sortita 39
10 B 4 Mainframe Joan 40

Studi osservazionali

Pensando, riflettendo su, e sondando le vostre osservazioni registrate è un percorso collaudato per una maggiore comprensione. In Six Sigma, tali attività sono definite studi osservazionali. Studi osservazionali ruotano intorno analizzando la variazione in uscita o le uscite critico osservato e indagando variabili di input che la variazione è legata a. Quello che stai cercando sono potenziali fonti di variazione.

I potenziali fonti di variazione attraverso l'analisi grafica

Per studiare se un ingresso osservato ha un effetto su un'uscita osservato, si crea una serie di box e basette appezzamenti di uscita critica, con scatola e baffo trama corrispondente ad una condizione diversa della variabile di ingresso. Molti programmi per computer - tra Minitab, JPM, e Microsoft Excel - creano automaticamente queste trame (vedi Parte V).

Un esempio

Ad esempio, viene visualizzato un elenco parziale dei dati raccolti per un processo transazionale. Il risultato principale (Y) è come vengono prodotti molti oggetti all'ora. La grande rete di possibili variabili di ingresso comprende dipartimento eseguire la transazione (X 1), l'ora del giorno in cui l'operazione viene eseguita (X 2), il sistema di elaborazione utilizzato (X 3), e la persona reale compimento dell'operazione (X 4).

Che effetto ha il processore (X 4) hanno sulle voci per uscita all'ora (Y)?

Does Bob, Joan, o di Sally hanno molta influenza sulle voci scambiati per ora? Dal punto di vista grafico, si può vedere chiaramente che il numero di elementi transazionale per ora è circa lo stesso per ciascun operatore; hanno circa lo stesso livello medio e circa la stessa quantità di variazione. Questo risultato indica che la variabile del processore (X 4) non è un fattore chiave per la variazione di uscita.

Come confronta i tuoi dati Six Sigma per Insight

Statistici utilizzando tecniche avanzate numericamente calcolare la variazione tra i centri di variazione per ciascuna delle diverse condizioni e X 4 chiamare questo valore tra il gruppo Vari un zione. Essi quindi eseguire un calcolo simile per quantificare la larghezza media di variazione per ciascun condizioni e chiamare che il valore di variazione all'interno del gruppo.

Se il gruppo tra variazione è grande rispetto alla variazione all'interno del gruppo, essi concludono che la variabile indagato non influenza effettivamente l'uscita. Il metodo di dialogo e baffo è solo un modo semplice e intuitivo per ottenere la stessa cosa, mentre bypassando tutta la matematica e tecnicismi.

E il reparto di eseguire l'operazione (X 3)? Ha contribuisce all'uscita?

Graficamente, si può vedere subito che la differenza tra i centri di variazione da reparto A e B reparto è significativo rispetto alla larghezza media di variazione all'interno dei reparti. Questa variazione si dice che il reparto di eseguire l'operazione ha qualche influenza sulla produzione. Questa variabile passerà attraverso il vostro imbuto ed essere indagato ulteriormente per prova conclusiva.

Un altro modo per eseguire studi osservazionali è attraverso calcoli di correlazione. Questi calcoli si danno la stessa intuizione, ma non sono grafica, quindi sono più difficili da usare e interpretare.

Come confronta i tuoi dati Six Sigma per Insight

Ulteriori studi

Molti altri strumenti sono a vostra disposizione durante l'esecuzione di studi osservazionali, tra cui:

  • Studi multi-variabili: studi Multi-Vari, come il nome viene spesso abbreviato, consentono di studiare l'effetto di diverse variabili di input alla volta su un'uscita critica.
  • Effetti principali piazzole: effetti principali trame sono una tecnica grafica di base. Sono un modo estremamente facile e potente per esplorare l'effetto principio di una variabile e dei suoi diversi livelli su un'uscita critica.
  • Effetti di interazione piazzole: A volte, una variabile di per sé non ha un impatto importante su un'uscita. Ma quando si combinano con altre variabili, la combinazione ha una influenza notevole chiamato effetto di interazione. Ad esempio, l'aggiunta di uova di per sé ad una pastella di torta non influisce immediatamente consistenza della torta. Ma aggiungendo uova pastella e riscaldare in un forno produce un dessert squisito.

Ciascuno di questi ulteriori studi osservazionali è disponibile nella maggior parte dei pacchetti software off-the-shelf Six Sigma (vedi Parte V). Questa accessibilità rende l'esecuzione di queste analisi automaticamente molto più facile, dando un grosso vantaggio sui tuoi predecessori.