六西格瑪管理與統計學淺述
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[摘要] 六西格瑪管理是現代管理制度中重要的理念,也是統計學在管理學中的重要應用。本文對統計學在六西格瑪管理中的運用進行簡要闡述,對六西格瑪管理中統計學的進一步作用做出了一定得敘述。
[關鍵詞] 六西格瑪管理 統計學
現代質量管理制度從其形成之日起即與統計學結下了不解之緣,無論是質量檢驗還是過程控制,統計學在其中都起到了不可替代的作用。
現代質量管理制度的形成應當由工業化時代算起。在初期的質量檢驗階段,人們所熟知的質量管理手段僅限于質量檢驗,這時的質量檢驗并沒有引入統計學中“抽樣”的思想,因此,大部分產品都是進行逐個檢驗。這種檢驗的弊端很多,限于科技條件,所暴露出的問題無法得到有效的解決,但是在檢驗過程中產生了大量數據,如何對這些數據進行有效利用的思考,再加上當時統計學中各種統計方法的發展,導致了質量管理與統計學的徹底結合,從而出現了統計質量控制(sPc)這種在當今質量管理界仍有決定性影響的技術。這之后質量管理的發展始終與統計學密切相關。
統計質量控制作為質量檢驗的發展,其主要作用除進行檢驗之外,還進行過程控制。這一階段的檢驗已不再是單純的對產品逐個進行檢驗,而是引入了統計中“抽樣”的思想,對產品進行科學的抽樣檢驗。其做法是:在初步考察產品特性的前提下,采取相應的抽樣方法抽取一定量的產品,通過對該批抽取產品(統計中稱為樣本)特性的檢驗從而推斷整批產品的質量特性此即統計學中最基本的方法:根據樣本特性推斷總體特性。而統計質量控制中的核心理論—過程控制,其核心即是上文中所提到的3口理論。3J理論來源于統計學中的正態分布,它是統計學與質量管理的完美結合的體現,控制圖中中心線的確定,控制限的制定等一些準則和方法直接來源于統計學中的相關理論。反過來,質量管理的不斷發展也為統計學的研究提供了許多新課題,尤其是對于控制圖的研究,迄今己取得了許多突破性的成果。
六西格瑪管理作為質量管理的延伸,不可能完全脫離質量管理。在生產和質量部門,六西格瑪管理仍包含質量檢驗和質量控制的功能。但是,作為整個企業運作的基石,六西格瑪管理的作用又不僅限于此,六西格瑪管理與統計學的結合也要比質量管理與統計學的結合要緊密的多。
六西格瑪管理作為一種追求卓越的管理理念,在企業的運作中不僅對生產和質量部門起著指導作用,同時也決定著企業的其它部門乃至整個企業的運作形式。六西格瑪管理所倡導的流程式管理,雖然不是首創,但其不遺余力的推行,并將“工作流程化”作為進行六西格瑪管理的前提。在主張“重視人在工作中的因素”的同時,將工作流程化,流程量化,盡量減少工作中人的失誤,量化的流程式管理使得六西格瑪管理與統計學的結合更加緊密。六西格瑪管理在長時間的實踐中也形成了自己獨特的管理模式,下面將結合六西格瑪管理的DMAIC模型簡單介紹六西格瑪管理的實施過程,及其各實施階段中的統計工具。
六西格瑪管理實施的是流程式管理,強調“以顧客為中心”,這里的顧客可以是企業的外部客戶,也可以是公司的內部客戶。其做法是將各種業務或者工作過程分解成大小不一的流程,流程末端即為客戶,即流程的成果—產品或服務的接受者。
六西格瑪管理的核心是以客戶為中心,以使客戶滿意為其宗旨;而在內部管理中則是以影響客戶滿意度的關鍵質量特性(CQT,即Critiaclotqualiyt)為其核心,六西格瑪流程管理的各個階段始終圍繞CTQ進行。其主要任務是找出影響關鍵質量特性的主要因素的最優值,并對其進行控制,以使流程一直處于一個穩定的狀態。其實施過程大致可分為五個步驟,如下:
一、定義階段,即D階段
主要任務是確定影響顧客滿意度的CTQ。在這一階段中,首先要了解顧客對產品的要求,并以函數的形式將這些要求對應于質量特性,通過顧客對產品要求的重要程度對質量特性進行打分,從而確定關鍵的質量特性,即CTQ。從對客戶進行調查到確定CQT這一過程中,常用到如下工具:品質成本分析法、流程分析法、因果分析法、頭腦風暴法等四種。
二、測量階段(即M階段)
該階段的主要任務是收集產品或流程現狀的數據。為保證數據的真實性和準確性,在收集數據之前,測量系統分析和合理的分組計劃是必需的。
進行測量系統分析是為了更好地了解影響測量結果的變異來源及其基本信息,并確定相對于產品規格或過程誤差,系統的側量誤差是否可以接受。在進行測量系統分析時常用的統計工具有兩種,一種是不考慮因子交互作用的戈一R分析,通過計算得到%R&R(衡量系統誤差的標準),一般情況下,如果%R&R<10%才會認為系統的誤差可以接受;另一種是考慮因子交互作用的方差分析法,通過方差分析可以得到一個數值F(F統計量),然后把F與另一個固定的數值F1-α(可以查表)比較,如果F
三、分析階段(即A階段)
數據收集完成之后的一項很自然的工作即是對所得數據進行分析,該階段的主要任務就是通過分析在測量階段收集到的數據來確定一組按重要程度排列的影響質量的變量(流程的輸入變量),即尋找質量特性與影響質量變化輸入變量之間的關系,并判斷輸入變量的重要程度。分析過程中根據需要的不同常用到如下兩類工具:圖形分析工具和通用分析工具。其中通用分析工具主要包括:參數估計和置信區間分析、假設檢驗、方差分析、回歸分析、試驗設計分析(DOE)等。
四、改進階段(即I階段)
分析階段確定了一組按重要程度排列的影響質量特性的輸入變量之后,改進階段的主要任務是根據對質量特性的需求來確定這些輸入變量的最優值,并將這組最優值與現有流程的實施值進行比較,如果現有實施值與最優值差別很大,則說明現有流程需要改進。而確定這些輸入變量最優值最重要的手段就是試驗。從節約成本、提高效率和結果更能真實反映實際情況的角度出發,統計中的試驗設計(DOE)成為了必須選擇。與傳統的試驗方式相比,試驗設計的優勢非常明顯,傳統的試驗分析方法是在輸入變量為多個時,即為多個單因子試驗,也就是眾多輸入變量在同一時間只允許有一個變量變化。
五、控制階段(C階段)
改善階段確定了變量的最優值,流程只需在最優狀況下進行即可。為了使這種流程能穩定的持續下去,就需要對整個流程實施分析、監控,這是質量管理中統計質量控制的主要工作,因此其在生產和質檢部門的實施己比較成熟。常用如下的統計工具:控制圖和過程能力分析。
六、六西格瑪管理中的工具限制
隨著六西格瑪管理的廣泛應用,其實施方式越來越多樣化,實施的范圍越來越廣,隨之也帶來一系列的問題,工具的限制即為其問題之一。
六西格瑪管理是一種追求卓越的管理方式,對于每一個流程都要求達到最高的標準。在實施改進之后,流程達到了一個很高的水平,但這之后對流程實施制的方法仍然是傳統的SPC技術,其中的休哈特控制圖是實施控制的主要手段。目前在六西格瑪管理的控制階段也都是采用這種技術。
休哈特控制圖對監測流程的運行情況具有非常好的作用,尤其是在流程出現較大波動的情況下,休哈特控制圖的報警準確度和及時率都非常高,因此在統計過程控制中發揮了至關重要的作用。然而,休哈特控制圖對流程的較小波動并不敏感,在流程出現小波動時的報警準確度較低。在六西格瑪管理中,由于流程改進之后達到了一個較高的水平,因此出現較大波動的可能性遠低于出現較小波動的可能性。此時用休哈特控制圖對流程實施控制的效果就不能盡如人意。在統計學中,己經出現了CUSUM控制圖和EWMA控制圖等理論解決類似問題。
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