- Štatistická kontrola procesu
- SQC versus SPC
- Čo je dizajn experimentov (DOE)?
- Analýza rozptylu (ANOVA)
Štatistické metódy zlepšovania kvality
Použitie štatistických metód na zlepšenie kvality má mnoho podôb, vrátane:
Testovanie hypotéz
Hodnotia sa dve hypotézy: nulová hypotéza (H0) a alternatívna hypotéza (H 1). Nulová hypotéza je „slamený muž“ použitý v štatistickom teste. Záverom je buď zamietnuť, alebo nezamietnuť nulovú hypotézu.
Regresná analýza
Určuje matematický výraz popisujúci funkčný vzťah medzi jednou odpoveďou a jednou alebo viacerými nezávislými premennými.
Štatistická kontrola procesu (SPC)
Monitoruje, kontroluje a zlepšuje procesy prostredníctvom štatistických techník. SPC identifikuje, kedy sú procesy mimo kontroly v dôsledku zvláštnej príčiny variácie (variácie spôsobené špeciálnymi okolnosťami, ktoré nie sú vlastné procesu). Praktici potom môžu hľadať spôsoby, ako odstrániť túto variáciu z procesu.
Návrh a analýza experimentov
Plánovanie, vykonávanie, analýza a interpretácia kontrolovaných testov na vyhodnotenie faktorov, ktoré môžu ovplyvniť premennú odozvy.
Prax využívania malej reprezentatívnej vzorky na odvodenie širšej populácie vznikla na začiatku 20. storočia. William S. Gosset, všeobecnejšie známy pod pseudonymom „Student“, bol požiadaný, aby odobral malé vzorky z procesu varenia piva, aby pochopil konkrétne kvalitatívne charakteristiky. Štatistický prístup, ktorý odvodil (teraz nazývaný jednovýberový t-test), následne vybudoval R. A. Fisher a ďalší.
Jerzy Neyman a E. S. Pearson vyvinuli v 20. rokoch 20. storočia úplnejší matematický rámec na testovanie hypotéz. To zahŕňalo koncepty, ktoré už štatistikom poznajú, ako napríklad:
- Chyba I. typu – nesprávne odmietnutie nulovej hypotézy.
- Chyba II. typu – nesprávne odmietnutie nulovej hypotézy.
- Štatistická sila – pravdepodobnosť správneho zamietnutia nulovej hypotézy.
Procedúra Fisher’s Analysis of Variance (alebo ANOVA) poskytuje štatistický nástroj, prostredníctvom ktorého sa vykonáva mnoho štatistických analýz, ako napríklad štúdie opakovateľnosti a reprodukovateľnosti merania a iné navrhnuté experimenty. ANOVA sa ukázala ako veľmi užitočný nástroj na riešenie toho, ako možno variácie pripísať určitým zvažovaným faktorom.
W. Edwards Deming a iní kritizovali nerozlišujúce používanie štatistických inferenčných postupov, pričom poznamenali, že možno vyvodiť chybné závery, pokiaľ sa neodoberá vzorka zo stabilného systému. Zváženie typu vykonávanej štatistickej štúdie by malo byť kľúčovým záujmom pri prezeraní údajov.
Stiahnite si našu e-knihu
Stiahnite si našu bezplatnú e-knihu a zistite, ako môže spoločnosť GQ Interim zmeniť vaše podnikanie pomocou odborných riešení v oblasti vedenia!
Štatistická kontrola procesu
Postupy štatistického riadenia procesov (SPC) vám môžu pomôcť monitorovať správanie procesov.
Pravdepodobne najúspešnejším nástrojom SPC je kontrolná tabuľka, ktorú pôvodne vyvinul Walter Shewhart na začiatku 20. rokov. Kontrolná tabuľka vám pomáha zaznamenávať údaje a umožňuje vám vidieť, kedy dôjde k nezvyčajnej udalosti, napríklad veľmi vysoké alebo nízke pozorovanie v porovnaní s „typickým“ výkonom procesu.
Regulačné diagramy sa pokúšajú rozlíšiť medzi dvoma typmi variácií procesov:
- Variácia bežnej príčiny, ktorá je vlastná procesu a bude vždy prítomná.
- Špeciálna variácia príčiny, ktorá pochádza z externých zdrojov a naznačuje, že proces je mimo štatistickej kontroly.
Rôzne testy môžu pomôcť určiť, kedy došlo k udalosti mimo kontroly. S pribúdajúcimi testami sa však zvyšuje aj pravdepodobnosť falošného poplachu.
Pozadie
K výraznému nárastu používania kontrolných tabuliek došlo počas druhej svetovej vojny v Spojených štátoch na zabezpečenie kvality munície a iných strategicky dôležitých produktov. Používanie SPC sa po vojne o niečo zmenšilo, no následne sa s veľkým účinkom začalo používať v Japonsku a pokračuje až do súčasnosti.
Mnohé techniky SPC boli v posledných rokoch „znovuobjavené“ americkými firmami, najmä ako súčasť iniciatív na zlepšenie kvality, ako je Six Sigma. Širokému používaniu postupov kontrolných diagramov výrazne napomáhali štatistické softvérové balíky a stále sofistikovanejšie systémy zberu údajov.
Postupom času boli vyvinuté ďalšie nástroje na monitorovanie procesov, vrátane:
- Grafy kumulatívneho súčtu (CUSUM): Ordináta každého vyneseného bodu predstavuje algebraický súčet predchádzajúcej ordináty a posledných odchýlok od cieľa.
- Grafy s exponenciálnym váženým kĺzavým priemerom (EWMA): Každý bod v grafe predstavuje vážený priemer aktuálnych a všetkých predchádzajúcich hodnôt podskupiny, čím dáva väčšiu váhu nedávnej histórii procesov a znižuje váhu pre staršie údaje.
V poslednej dobe iní obhajujú integráciu SPC s nástrojmi Engineering Process Control (EPC), ktoré pravidelne menia vstupy do procesu s cieľom zlepšiť výkon.
Štatistická kontrola kvality verzus štatistická kontrola procesu (SQC vs. SPC)
V roku 1974 Dr. Kaoru Ishikawa zhromaždil zbierku nástrojov na zlepšenie procesov vo svojom texte Guide to Quality Control. Na celom svete sú známe ako sedem nástrojov kontroly kvality (7–QC) a sú to:
- Analýza príčin a následkov
- Skontrolujte hárky/záznamy
- Kontrolné diagramy
- Grafy
- Histogramy
- Paretova analýza
- Analýza rozptylu
Okrem základných nástrojov 7–QC existujú aj niektoré ďalšie nástroje známe ako sedem doplnkových (7– SUPP) nástrojov:
- Stratifikácia údajov
- Mapy defektov
- Denníky udalostí
- Procesné vývojové diagramy/mapy
- Pokrokové centrá
- Randomizácia
- Určenie veľkosti vzorky
Štatistická kontrola kvality (SQC) je aplikácia 14 štatistických a analytických nástrojov (7–QC a 7 SUPP) na monitorovanie výstupov procesov (závislé premenné). Štatistické riadenie procesov (SPC) je aplikácia rovnakých 14 nástrojov na riadenie procesných vstupov (nezávislých premenných).
Obrázok nižšie zobrazuje tieto vzťahy.
Čo je dizajn experimentov (DOE)?
Toto odvetvie aplikovanej štatistiky sa zaoberá plánovaním, vykonávaním, analýzou a interpretáciou kontrolovaných testov na vyhodnotenie faktorov, ktoré riadia hodnotu parametra alebo skupiny parametrov.
Strategicky naplánovaný a vykonaný experiment môže poskytnúť veľké množstvo informácií o vplyve na premennú odozvy v dôsledku jedného alebo viacerých faktorov. Mnohé experimenty zahŕňajú udržiavanie určitých faktorov konštantných a zmenu úrovní inej premennej. Tento jednofaktorový prístup (alebo OFAT) k poznaniu procesov je však neefektívny v porovnaní so súčasnými zmenami úrovní faktorov.
Mnohé zo súčasných štatistických prístupov k navrhnutým experimentom pochádzajú z práce R. A. Fishera zo začiatku 20. storočia. Fisher demonštroval, ako čas na to, aby sa vážne zamyslel nad návrhom a vykonaním experimentu pred jeho vyskúšaním, pomohol vyhnúť sa často sa vyskytujúcim problémom pri analýze. Kľúčové pojmy pri vytváraní navrhnutého experimentu zahŕňajú blokovanie, randomizáciu a replikáciu.
Dobre vykonaný experiment môže poskytnúť odpovede na otázky, ako napríklad:
- Aké sú kľúčové faktory v procese?
- Pri akých nastaveniach by proces poskytoval prijateľný výkon?
- Aké sú kľúčové, hlavné a interakčné účinky v procese?
- Aké nastavenia by priniesli menšie odchýlky vo výstupe?
Odporúča sa opakovaný prístup k získavaniu vedomostí, ktorý zvyčajne zahŕňa tieto po sebe nasledujúce kroky:
- Návrh skríningu, ktorý zužuje pole hodnotených premenných.
- „Plne faktoriálny“ dizajn, ktorý študuje odozvu každej kombinácie faktorov a úrovní faktorov a pokus o zónu v oblasti hodnôt, kde je proces blízko optimalizácie.
- Návrh povrchu odozvy na modelovanie odozvy.
Blokovanie
Keď je randomizácia faktora nemožná alebo príliš nákladná, blokovanie vám umožní obmedziť randomizáciu vykonaním všetkých testov s jedným nastavením faktora a potom všetkých testov s druhým nastavením.
Randomizácia
Vzťahuje sa na poradie, v ktorom sa vykonávajú pokusy experimentu. Randomizovaná sekvencia pomáha eliminovať účinky neznámych alebo nekontrolovaných premenných.
Replikácia
Opakovanie kompletného experimentálneho ošetrenia vrátane nastavenia.
Analýza rozptylu (ANOVA)
ANOVA je základná štatistická technika na určenie podielu vplyvu faktora alebo súboru faktorov na celkovú variáciu. Rozdeľuje celkovú variáciu súboru údajov na zmysluplné komponenty spojené so špecifickými zdrojmi variácií, aby sa otestovala hypotéza o parametroch modelu alebo aby sa odhadli komponenty rozptylu. Existujú tri modely: pevné, náhodné a zmiešané.
Záver
Na záver, štatistické metódy tvoria základ efektívneho zlepšovania kvality. Nástroje ako testovanie hypotéz, regresná analýza, SPC a návrh experimentov umožňujú organizáciám odhaľovať poznatky, monitorovať výkon a kontrolovať variácie. Rozlišovaním medzi bežnými a špeciálnymi príčinami, optimalizáciou vstupov do procesov a systematickým testovaním zmien tieto techniky umožňujú rozhodovateľom zlepšovať výsledky, znižovať plytvanie a zvyšovať celkovú efektivitu. Prijatie týchto metód podporuje kultúru neustáleho zlepšovania založenú na údajoch a vedeckom myslení.
Máte záujem o službu Interim Expert?
Zistite, ako môže interim manažment výrazne zvýšiť efektivitu vášho podniku. Kontaktujte náš tím a dozviete sa, ako spolupráca s GQ Interim zlepší vašu spoločnosť.
- Začnite do niekoľkých dní
- Databáza 10 000+ konzultantov
- Riešenie kľúčových problémov vášho podniku
- Riešenia na mieru pre vaše obchodné potreby
- Overené výsledky s merateľným vplyvom
Súvisiace články
- Takmer všetko, čo v živote robíme – osobne aj profesionálne – zahŕňa nejaký proces. Keď to robíme opakovane, máme opakovateľný proces. Napríklad každodenná cesta do práce je proces, ktorý – ak sa vykonáva dôsledne – vedie k predvídateľným výsledkom: Do práce sa dostávame načas, za predpokladu, že neexistujú žiadne špeciálne príčiny, ako sú nehody.
- Vo svete podnikania a priemyslu má každá organizácia zákazníkov. Niektoré majú iba interných zákazníkov, iné iba externých zákazníkov a niektoré majú oboje.
- Zavádzanie funkcií kvality (QFD) začína prieskumom a objavovaním potrieb zákazníkov. Existuje množstvo nástrojov a prístupov, ktoré pomáhajú organizáciám zamerať svoje prvé a najlepšie úsilie na to, čo je pre zákazníkov najdôležitejšie, a na oblasti, kde môžu byť uprednostňované ponuky konkurencie.
- Nábor kandidátov zahŕňa spektrum aktivít zameraných na prilákanie vysokokvalifikovaných talentov, od identifikácie potenciálnych kandidátov až po budovanie trvalých vzťahov s nimi. Zatiaľ čo mnohí sú zvyknutí na aktívne vyhľadávanie kandidátov, práve pasívne vyhľadávanie kandidátov často otvára prístup k väčšiemu počtu mimoriadne kvalifikovaných jednotlivcov, ktorí aktívne nehľadajú nové príležitosti.
