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    Pivotal物流是一家为各种零部件与原材料企业提供仓储和运输服务的六西格玛培训公司,公司的一个流程管理小组正致力于解决一项明显的问题:公司收到的提单上存在着各种错误。不知道为什么,各种纸质的随货文件似乎与物流追踪系统中的数据之间存在差异。如果真是这样,那就会导致库存不准确、帐单错误以及其他各种对Pivotal公司的客户造成直接影响的缺陷。

      因此,大家能够理解可能出现的文件工作差错的程度及其所产生的影响,该小组想要在收货过程中搜集与提单有关的数据。然而,由于每天处理的到货超过1500次之多,根本不可能对每一笔到货都进行检查。另外一方面,大家还担心收集到的数据会出现某种偏倚。例如,只收集少数几个关键客户的数据或许并不能反映出文件工作中所发生的真实情况,或者在错误的时间进行信息收集,这也会影响到结果的准确性。“我们所需要的是一套合理的抽样计划。”流程负责人莱斯·洛马斯表示道。

     针对如何才能收集到具有代表性的合适样本,再设法拿出一套计划的时候,他们分别考虑了以下几种选择:

     第1种选择。让卸货平台上的工作人员在不是很忙的时候对到货情况进行检查,这样就可以避免测量活动对正常工作产生干扰并导致仓库人员无所适从,这似乎是一种不错的方法。但小组中来自IT部门的蒙迪·维斯塔指出:“那可不合适--这是随意抽样。”
 
    第2种选择。选择那些看起来与每天到货情况最为相似的到货批次,这就意味着卸货平台上的工作人员需要查看当天的到货时间计划,并挑选为数不多的到货进行检查,而且选中的到货还要能够代表当天全部到货的整体情况。来自计划部门的马克·德拉萨尔反对道:“他们怎么能做出这种判断并为我们提供准确的样本呢?”
 
    第3种选择。让卸货平台上的工作人员对数目如此庞大的到货进行每笔检查,找出海运提单上所存在的缺陷。“这种选择更加合理,”莱斯·洛马斯表示说,“这种抽样方法要系统得多,而且在我看来我们似乎可以得到更有把握的结果。”
 
  “实施随机抽样是不是更好一些?”德拉萨尔问道。

  “我认为随机地进行抽样会让我们很痛苦,”洛马斯回答道,“我们无法在没有某种猜想的情况下对到货进行挑选,而且按照第3种方式我们还能够保留数据的先后顺序,这样我们就可以看出在一天中是否有某些规律可循。”

    整个团队都觉得他们距离制定出一套合适的抽样计划更近了,但他们仍然还有某些工作要做。
 
 

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