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      在六西格玛项目小组对数据进行分析以便规划将要采取的措施时,他们从研究早些时候列出的可能原因清单入手,看看数据究竟是会支持他们的假设,还是会推翻他们的假设。为了提醒各位,以下是当初的原因假设清单:
 
1、客户订单上的标准规范没能被正确地输入到AutoRec公司的采购系统中。

2、零部件供货商把产品标签贴错了,导致AutoRec公司在发货时出现连接器和适配器装箱错误。

3、为了满足客户最后交货期限而进行紧急发货,导致了错误的发生。

4、公司每个月雇佣数十名装配工,这些工人没能被充分地培训,而且是他们把磁带式记录装置同数字式记录装置给搞混了。

5、不同的待运货物在码头上被弄混了,贴上了错误的送货标签,并最终发给了错误的客户。
由于通常情况下到货数量都是准确的,所以项目小组把贴错送货标签从根本原因中排除出去。“本来以为所有的交货数量都不对。”订单管理部门的拉维发表意见,“但是,我不认为我曾碰到过订货数量完全一样的两张客户订单。”
 
       大家同意进一步研究导致故障的最大一类产品缺陷:研件不兼容。项目小组专门针对硬件不兼容问题,绘制了一张第二层的帕累托图,与第一层帕累托图一起,显示主要的问题涉及连接器不兼容及适配器不兼容(见图14-9)。
 
       “据我所知,我们是在进行适配器和连接器的发货,”发货部门的阿诺地说道,“但这还是没法解释为什么会发生这些问题。”
 
        六西格玛项目小组所调查的问题需要一些统计分析。大家提出一个假设,由于匆忙地赶着订单出货而导致了问题的发生。根据实际到货日期与计划到货日期之间相差的开数,他们先画了一个显示不合格交货分布情况的直方图来(见图14-10)。很明显,匆忙行事看来是个问题。然而,按照缺陷类型对不合格交货数据进行分层分析后----采用方差分析或亦称ANOVA,他们发现就硬件不兼容而言,匆忙交货的不合格订单出现这类缺陷的比例,并不比正常交货的不合格订单更高。因此,这么看来“仓促行事”应该是导致缺陷的一般原因,与大家正在解决的主要问题之间没什么特定的关系。
 

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