1、2.2 制定數據收集計劃 版權歸寶鋼股份所有 2019年版DMAIC11.0定義階段2.0測量階段3.0分析階段4.0改進階段5.0控制階段1.1確認改進機會1.2確定關鍵客戶要求1.3記錄和分析流程1.4 組建有效的小組2.1確定測量對象2.2制定數據收集計劃2.3流程穩定性分析2.4測量系統分析2.5計算西格瑪水平和過程能力3.1 流程分層和分析3.2 識別潛在根本原因3.3 驗證根本原因3.4 管理創造力3.5試驗設計4.1產生改進方案4.2 評估和選擇改進方案4.3推薦改進方案4.4變革管理5.1 計劃和實施改進方案5.2 制定和實施過程控制5.3 方案推廣5.4 項目結束與認可22.

2、2 制定數據收集計劃目標確立一套經濟有效的收集數據的原則和方法，便于將來采用正確的數據來測量業績表現主要內容 數據收集步驟 制定運作定義 制定測量計劃 業績表現數據與原因數據數據收集取樣方法樣本大小 顯示和評估數據3數據收集步驟測量管理由一套數據收集的步驟開始. 數據收集步驟確定衡量對象步驟1制定測量的運作定義步驟2制訂測量計劃步驟3收集數據步驟 4顯示并評估數據4步驟1: 運作定義運作定義是一個概念,它有助于指導小組思考他們需要測量的對象和測量的關鍵屬性, 它們包括:什么,怎樣和誰. 它為小組提供了對數據收集達成共識,建立一致性和可靠性的基礎. 這有助于確保任何使用這個定義的人測量同樣的事物

3、.運作定義一個對測量使用的特定標準(什么),收集數據的方法(怎樣),收集數據的數量(多少),和誰有責任收集數據(誰)的精確描述.給每人相同的含義確保預先建立一致性和可靠性描述測量的范圍(包括什么和不包括什么)“運作定義把清楚的含義轉換成一個概念.”W. Edwards Deming5步驟1: 運作定義范例: 運作定義差的: 申請的周期時間好的: 從1999年1月3日到2019年1月17日收到申請的傳真中收集數據.回應的時間由在申請傳真件上的收到傳真的日期和時間起到傳真記錄上的回復給申請者的同意或拒絕信件的時間決定6運作定義在6 sigma中的意義運作定義使小組對如何測量一個特定的流程特性有完全

4、一致的意見. 流程特性對客戶滿意度是極關鍵的. 因此,當制定一個運作定義時,完全了解并同意這個定義是準確反映了小組需要在流程中收集的信息對小組來說是極為重要的.定義的清楚性對制訂和選擇將被用來確定流程sigma表現的測量可能是更重要的. 運作定義可能是確定小組計算每張發票上的所有差錯(需要計算每百萬次機會的失誤)或所有有差錯的發票總數(任何有差錯的發票)或每張發票上差錯的類型(首先消除最普遍的誤差). 這幾種情況可能都需要一個非常不同的數據收集方法.運作定義幫助小組在數據收集時確保第一次就正確執行.7目的：練習制訂一個運作定義. (20 分鐘)說明1.從以下三個范例中選出一個,并在你的流程中選

5、一個.2. 寫下每個的運作定義,使每位需要理解它的人都能清晰明了. 3.準備把你的運作定義告訴全班.A.準時啟程. 一家消費者組織想按航空公司飛機按時起飛的狀況來把航空公司排定等級.但在這家組織開始行動前,它需要一個有關飛機何時起飛的運作定義.B.客戶投訴減少. 一家速食餐館想減少它收到的投訴數量.在它開始衡量之前,需要一個對投訴的運作定義C.專業員工. 一家客戶服務組織想能評估它的員工在滿足客戶需要方面有多在行. 它需要一個運作的定義以幫助確定一個基線.D.你的流程._練習:運作定義8步驟 2: 測量計劃確定目前的流程業績表現通常需要數據收集.當制訂測量計劃時,確保: 收集的數據是有意義的收

6、集的數據是有效的同時收集所有有關的數據9步驟 2: 測量計劃哪些后勤的問題是有關的? 誰收集數據?數據在哪里?何時收集數據?需要什么外加的協助?你想對數據做些什么?每天,每周等使用數據識別流程數據的趨勢識別流程的缺陷表征目前的流程表現識別流程的差異識別因果關系需回答的問題:收集什么精確的數據?業績表現測量?流程缺陷的原因?我們分析所有有關數據或樣本嗎?正確的樣本大小是什么?正確的頻率是什么?樣本選擇方法是什么?什么工具是必需的?使用什么形式?要保留什么記錄?我們需要計算機嗎?10 測量計劃- 數據類型在開始收集數據前,把數據分成不同的類型:連續型或離散型. 這是重要的,因為它將:提供一個數據顯

7、示和分析工具的選擇規定樣本大小計算提供業績表現或原因信息確定使用適當的控制圖確定6 sigma計算的適當方法連續型對連續統一體的測量客觀的時間金錢重量長度主觀的滿意一致程度錯誤類型離散型計數或種類客觀的誤差計數核準的數量錯誤數文檔的類型主觀的是 / 否種類服務表現定級 (好的,差的)滿意一致11兩種基本的數據類型連續或可變的數據-按連續或度量測量. 通常連續型測量可以被分割并且仍有意義.例如:時間可被分為天,小時,分鐘或秒(周期時間)金錢在邏輯上可被分為或規定為增加量(銷售額,成本,損失)滿意度如果是由連續性等級測量的(例如,非常不滿,不滿,既不滿意也不是不滿意,滿意,非常滿意),邏輯上可被計

8、算并用滿意度等級的平均水平表達. 離散性的,分類的或屬性數據 通過計數來測量. 例如:缺陷(是/否, 贊成的/不贊成的, 合格/不合格, 滿足客戶要求/不滿足客戶要求)種類(一周的第幾天, 地點, 客戶類型, 產品類型, 風險 低/中/高)滿意(差的/中等的/好的/極好的 或 不滿意的/滿意的)12業績表現數據業績表現數據在極大程度上,業績表現數據實質上是描述性的. 它們根據時間,成本,數量等等描述了流程結果(你的產品或服務). 業績表現數據告訴你流程是怎樣執行的.不奇怪地,在目前的改進階段你將主要依靠業績表現數據.為說明這點,讓我們回到帳單支付流程.正如這章早先提過的, 小組確定它平均用45

9、天來支付帳單. 這就是業績表現數據.在這個例子中, 小組也需要記錄每個產出特性的當前業績表現,那就是,郵寄,處理并支付帳單所需的時間業績表現數據幫助你的小組識別出存在客戶期望的東西和你交付的東西之間的差距,并確定問題范圍及設定基線. 在工作的早期, 你的小組將收集用“直接數字”描述目前業績表現. 即使在你已實際看到新流程是怎樣執行的以后,你將繼續收集業績表現數據. 這將告訴你是否你已經把事情變的更好了.13 原因數據另一方面,原因數據集中在流程為什么這樣表現上. 原因數據通過協助分離問題的根本原因來支持問題解決.可是,不要以為你不應該同時收集原因數據和業績表現數據. 請記住,足智多謀是有效數據

10、收集的一個關鍵. 有時,你會知道足夠多的有關測量業績表現的潛在原因, 并將它們同時分離出來. 大多數時候，直到你確定了你的流程當前業績表現水平你才可能找到足夠多的潛在原因. 準備好首先記錄當前業績表現,然后,集體討論潛在原因并隨后收集有關這些原因的外加數據.14業績表現數據描述的集中在結果上幫助確立現有水平測量流程的業績表現應該首先收集原因數據集中在流程為什么這樣表現上幫助識別潛在根本原因收集這種類型的數據來解釋業績表現問題業績表現數據和原因數據15步驟2: 制訂一個測量計劃每個6 sigma改進小組應該完成包括以下信息的測量計劃:范例: 貸款申請處理的周期時間16步驟2: 制訂數據測量計劃范

11、例: 貸款申請處理的周期時間對其他應同時收集的數據的考慮:你將怎樣顯示數據? 在收集數據后,你想對它做些什么?你想怎樣將數據分層?你可能需要什么數據來識別并驗證根本原因?數據收集是時間,金錢和正確度(得到你需要的數據)之間的一種平衡.需要考慮：人、機料、法、環17小組練習:制定數據測量計劃目標獲得識別流程指標的經驗, 并制定收集數據的計劃和方法. (1 小時) 說明對于你的項目,制訂一個 有關你目標流程的流程 指標的測量計劃用以下的測量計劃模板 作為一個指南. 準備向其他參與者 演示計劃.怎樣使用數據?怎樣顯示數據?業績表現測量運作定義數據來源和位置樣本大小誰收集數據何時收集數據?怎樣收集數據

12、?同時應該收集的其他數據18步驟3: 收集數據遵循計劃 注意任何與計劃的偏差一致性 避免誤導觀察數據收集討論數據收集經驗19收集的數據的好壞很大程度取決于收集系統本身的好壞.為保證及時和準確的數據,收集方法應該能容易使用和理解. 有很多種方法.最普遍的是:檢查單 一個“勾號”的簡單記錄代表了工作量和類型. 時間記錄 每項作業開始和結束的時間記錄.范例:檢查單因缺少數據而送回來的申請所有數據可以被手動(寫進記錄, 記錄時間,等)或自動地收集. 自動數據收集確保準確和及時的數據,并消除從流程工作者處收集的負擔. 但是,建立它可以是非常昂貴的. 它通常包括計算機程序設計和/或硬件投入. 對大多數最初

13、的工作而言,一個紙的記錄是數據收集最經濟的形式.測量及記錄數據的方法20提示: 在你設計收集形式前識別你需要的數據類型檢查單簡單的數據收集形式,幫助確定某事發生頻率.集中圖圖示的檢查單幫助你記錄某事發生在哪里或問題類型幫助收集數據的工具貸款申請姓名地址電話需要的貸款類型收入水平其他貸款信息銀行業務信息(缺少的信息)21流程分布檢查單進料重量 (lb.)總計22單因素的屬性檢查單雙因素的屬性檢查單合計誤差類型Lot no. 誤差 數量 合計 不正確的 18 缺少的 31 歸錯文檔的 20 錯誤布線的 37 合計 106 流程步驟收到部門供給23練習:數據收集問題目標: 確定可能誤導數據收集的關鍵

14、問題. (10分鐘)說明:酒店客戶的早餐服務是按客戶要求的時間來安排的. 關鍵客戶要求是預定送到時間 10 分鐘. 列出所有在數據收集期可能造成收集的數據不代表所有送餐的母體數據的情況.24取樣使用樣本的數據來得出有關整個母體數據的結論. 這被稱作“統計推論” . 采樣節約了成本和時間. 采樣提供了取代收集所有數據的好方法. 識別一個特定的置信度區間可使我們作出合理的業務決定.參數:m, s從一個母體的采樣整個母體的數據樣本統計推論統計數字:X, S, 等.分析25為了確保取得流程的代表性樣本，并可避免采集過量大的數據資料通常的取樣方法有：取樣方法介紹：簡單隨機取樣（simple random

15、 sampling)分層取樣（stratified sampling)子群組取樣（subgroup sampling）系統取樣（systematic sampling）26簡單隨機取樣（simple random sampling)假設總體中每個個體帶來的偏差是等同的，則可選取一個隨機個體為代表。比如：從自動生產機生產出來的箱柜上選取一系列電阻元件；隨機個體的特性：無偏選擇性：每個個體被選取到的機會均等獨立性：單一個體的選擇對其它個體的選取機會沒有影響取樣操作范例：為每個個體編號，然后隨機排列或采用抽簽的辦法大多流程是連續的和受時間、位置變差等因素，真正的隨機樣本是很少的。取樣手續比較繁雜X

16、X X X樣本XXXX27分層取樣（stratified sampling)將總體分成同質的幾組（層），從不同組（層）中抽取樣本。此取樣樣本的代表性好，可代表各層對輸出變異的影響。取樣操作范例：三個個人在同一臺設備上生產零件，取樣時可先將零件按生產人員分層（三層），再分別從中抽取。取樣手續繁雜AABBCCDD樣本AABBCCDD28子群組取樣（subgroup sampling)將總體分成幾子群，子群中個體按一定方式結合而成，然后隨機抽取若干子群，由這些子群中的所有個體組成樣本。子群常以公司、車間、班組或一段時間內生產的一批零件等來劃分。該取樣方法實施簡單，但代表性差，取樣誤差大。X X X樣

17、本X第 1天X第3天X第 2天29系統取樣（systematic sampling）隨機抽取一個樣本，然后每隔等距進行取樣取樣操作范例：比如要從100個產品中抽取10個組成樣本，首先將100個產品編號（設定取樣距離為10），然后采用抽簽等方式隨機抽取一件產品（比如3號），進而，其余取樣編號為13、23、等。該取樣法操作簡單，但不宜應用在周期性變化的場合，當取樣周期恰巧與質量變化周期相吻合時，就會導致一個偏倚很厲害的樣本。X X X樣本XXX30取樣時需考慮的事項樣本代表了流程或母體嗎?流程是穩定的嗎?樣本是隨機的嗎? 選擇任何數據點的可能性相同嗎?在我們作出統計上有效結論之前,以上問題的答案必

18、須是“是”具體考慮的關注點：在哪里在流程步驟直接影響產出的位置, (強的關系)在識別問題的機會最大化 (原因數據)頻率取決于交易和/或作業的量不穩定的流程更頻繁 (使用系統的或子群體采樣)穩定的流程較不頻繁 (使用樣本大小公式)取決于作出一個有意義的業務決定所需要的測量的準確性31確定最小的樣本量可根據以下公式估算出母體或穩定流程的最小樣本大小:連續性數據樣本大小對連續性數據:這里 n = 所需的最小樣本大小 s = 母體或流程數據的標準偏差的估值 D = 與“s”測量相同的單位，希望從樣本得出精確水平 一般為工程規范的1/5-1/10 1.96 = 代表95% 置信度區間的常量32確定最小的

19、樣本量離散性數據樣本大小對離散性或比例數據:這里n =最小樣本大小P = 母體或流程不良品的比例估值D =與“P”測量相同的單位，希望從樣本得出精確水平 一般為工程規范的1/5-1/10 1.96 =代表95% 置信度區間的常量 p(1-p)的最高值是 .25 或p=.5連續性數據的好處：1、通常只需要一個較小的樣本2、更多的有關解析和根本原因分析的信息33對小的母體的公式樣本大小公式假設:95% 的置信度區間與整個母體大小(N)比較,樣本大小(n)是小的如果 n/N 大于0.05（小母體）, 樣本大小應被調整到 比例公式只有當 才能使用小的母體所需的對最小樣本大小的調整:34對小的母體的公式

20、范例: 處理貸款申請假定: 樣本大小公式說明你需要的最小樣本大小是289.你僅僅處理了 200 個申請.解決方法:正確的最小樣本大小應該是 :118.2 或 119 所需的最小樣本大小35最小樣本大小范例: 樣本大小計算 連續性sigma小組取樣了一個貸款流程來確定平均處理時間,并希望平均時間的估計精度是一天. 基于之前的采樣,小組估算出目前貸款處理時間的標準偏差是4 天. 能有所需的精確度的估計平均值的最小樣本大小是什么?份貸款36最小樣本大小范例: 樣本大小計算離散性另一個sigma小組確定在客戶認可會議上需要重做的服務合約比例的最小樣本大小. 從訪問結果,小組得出結論大約25% 的合約包

21、含錯誤,需要重做. 他們希望在5%的范圍內確定需要重做量的%.n=(1536.64)(.1875) = 289 份合約37練習: 樣本大小目標: 確定合適的樣本大小. (15 分鐘)說明:對你的流程選擇一個產出指標. 確定數據類型 (連續型 / 離散型)連續型- 估計 “s” 和 離散型- 估計 和 P 確定所需的最小樣本大小.38練習: 樣本大小目標: 確定合適的樣本大小. (10 分鐘)說明:以客戶早餐服務為例. 早餐服務是按客戶需要送到的時間來安排時間表的. 客戶要求=預定的送到時間+/- 10分鐘. 估計的s = 7.16分鐘 和 D = 2 分鐘 估計的誤差數是 30% ( P =

22、0.30; D =5%)確定連續型和離散型數據的最小樣本大小.39練習: 樣本大小 (續)離散型連續型40練習: 樣本大小公式目標: 確定使用適當的樣本大小公式. (30分鐘)說明:在你的表格中確定正確的公式(比例/離散型或連續型)用來計算每種情況的樣本大小.1. 估算2小時內的平均周期時間. 估計的標準偏差是8小時. 樣本的最小數是多少?2. 一個小組收集了100個觀察數據來確定不良品比例. 他們發現20%是有缺陷的. 他們估算不良品比例可以有多精確? 3. 你有一份客戶調查問卷,有2個類別型問題和8個間隔性聲明.你估計一個類別型問題的至少一個選項將被50%的回應者選用,你希望能測出在 5%.范圍內的差異.對于連續型的聲明,你希望能測出至少 點 的差異.任