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六西格玛DMAIC中的“测量”阶段:确定问题的基准并对问题的内容进行完善
 
   测量阶段是关键的过渡阶段,测量是对问题进行验证或完善并开始寻找产生问题的根本原因的过程,找出产生问题的根本原因是项目分析阶段的主要目标。测量阶段主要解决两个关键的问题:


 
   1、依据对过程以及/或者输出项的测量(通常被称为“基础表现”),提出问题的重点是什么?问题所涉及的范围有多大?
   2、哪些关键数据可能有助于把问题缩小到导致问题的主要因素或“少数至关重要的”根本原因上?(有关如何实施测量的一些背景信息。)
 
   接下来我们就来看看AutoRec公司是如何计划对问题进行测量的。
 
案例:AutoRec公司指定项目测量计划
   在下次会议之前,项目组长艾尔发给所有项目成员一封电子邮件,要求大家思考哪些指标最有助于帮助公司了解客户订单交付中存在的问题,并准备在会上与其他项目成员分享。会上,大家把指标归纳为两个大类:输出项和输入项/过程。去除了重复的内容后,他们得到的清单如下所示。
 
   输出项指标:
 1、按照缺陷种类区分的缺陷数
 2、不合格品比例以及收率(总体表现以及按不同类型客户进行区分的表现)
 3、输出项的西格玛水平
 
输入项/过程指标:
1、最终发货与客户订单之间的差异。
2、每一个主要过程的时间周期
3、送货人员在季度末最后一天的工作节奏
4、零部件订货与收货之间的时间长短
5、零部件库存平均天数
 
项目小组意识到,不幸的是,有关不合格交付及客户反诉记录的现成数据不够详细,没法真正帮助他们进一步缩小问题的范围。因此,他们只好指定出新的数据采集计划。
 
“如果能够看看客 户订单上要求的标准规范与我们发货的是否一致,”产品装配部门的达芙妮说,“那我们就会知道错误到底发生在客户订单输入环节,还是流程的其他环节出了问题。”
 
会议的最后,项目团队决定重点专注于3项指标。在接下来的几天时间里,项目团队的各分支小组就以下3项指标给出了操作性的定义,并阐明了衡量各个指司法的目的:

1、交货缺陷:该指标实际上是考察多个因素,包括交货日期、缺陷的类型(4种类型或机会)、产品型号(例如微型盒式磁带或数字存储器)、客户的类型以及销售代表。

2、过程周期:大家决定选 取一些订单当作样本,在整个过程中对这些样本订单进行跟踪,并采集这些订单在过程中每个阶段的持续时间。为了实施这项任务,他们设计了一张简单的记录表格,并把表格附在一份文件后面,在从订单输入到发货的整个过程中对每一项工作进行跟踪。

3、订单/发货差异:项目团队可以采用现成的(“历史的”)问题发货数据来衡量这项指标。正如达芙妮所建议的,他们想探个究竟:问题到底是由于客户订单上的错误导致的,还是在AutoRec公司的过程中所产生的。
 
 

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