Como analisar o seu sistema de medição de seis sigma
É importante para a sua iniciativa Seis Sigma para saber se o seu sistema de medição é eficaz. Você precisa de dados sólidos para iniciar seu projeto e ter um sistema de medição contínua é fundamental.
Um fabricante de unidade de disco do computador, em meados da década de 1980 estava passando por um problema persistente com rendimentos pobres. O princípio foi a preocupação de que o meio magnético sensível revestimento dos discos foi de algum modo defeituoso. Como resultado, a empresa implementou um conjunto de normas muito exigentes e uma bateria de testes rigorosos com a esperança de detectar e remover problemas de mídia do sistema.
Em um ponto, engenheiros de projeto na empresa aconteceu a notar alguns defeitos visuais e manchas no revestimento magnético no disco. Eles concluíram que esta questão foi a causa de longo procurada de seus problemas de rendimento persistentes.
O departamento de engenharia imediatamente solicitado que a fabricação implementar uma inspeção visual final de cada disco a ser feito no final do ciclo de ensaio já tedioso. Com a implementação desta nova inspeção, o disco rejeitar taxa saltou de 8 a 10 por cento. Por US $ 30 um disco, o projeto de lei sucata aproximava US $ 300.000 por mês!
Com nenhuma melhoria real evidente, engenharia proposto para apertar ainda mais as especificações sobre o meio disco magnético. Com montagem custos de montagem e de sucata, fabricação pediu que um perito da auditoria de engenharia do processo de teste e inspeção uma última vez antes de apertar as especificações novamente.
Video: Introdução ao Six-sigma
O especialista em engenharia revisado todo o processo de teste e inspeção. Ele então decidiu fazer alguns experimentos para validar o processo de inspeção visual final nos discos. Sua primeira experiência foi enviar um monte de discos anteriormente rejeitados de volta através do processo de inspeção final sem o conhecimento dos inspectores.
Os resultados foram tão surpreendentes que ele reran o experimento várias vezes- cada vez que os discos previamente inspecionados foram secretamente enviados de volta através do processo de inspeção visual final, mais 10 por cento dos discos seria rejeitado!
Armado com esta nova visão, o engenheiro tentou outro teste. Desta vez, ele tomou um monte de discos que já tinham passado a fase de inspecção final e secretamente reinserida los de volta para o processo de inspeção. Mesmo com esses discos “passado”, os inspectores continuou a encontrar dez por cento dos discos passados anteriormente para ser visualmente defeito.
Como uma confirmação final, o engenheiro enviado um conjunto de discos passaram e um conjunto de discos com falha nas etapas finais do processo de montagem. No final do processo de montagem, os discos com a forma rejeitado realmente teve um rendimento de desempenho final ligeiramente mais elevada do que os discos passando da inspecção visual.
Claramente, esta empresa estava vivendo em uma ilusão sistema de medição. O sistema de inspeção visual que tinha acrescentado não forneceu nenhum benefício para a empresa, mas estava custando mais de US $ 300.000 por mês em meio disco rejeitada incorretamente.
Considere um sistema de medição que categoriza itens - se é uma característica ou um processo - em categorias de “pass” e estudar a eficácia deste tipo de sistema de medição, siga estes passos “falhar.”:
Retiradas 15 a 30 amostras do que está sendo medido.
Você quer que essas amostras para representar toda a gama de variação que é tipicamente encontrado, com cerca de metade das amostras serem “passes” e a outra metade “falha”.
Criar um padrão mestre designando cada uma das amostras como uma “passagem” ou “falha.”
Use um painel de especialistas ou algum padrão que você sabe que é absolutamente correto para fazer essas distinções.
Escolha dois ou três inspectores.
Video: Calculo del Nivel Sigma en Minitab
Tê-los rever os itens da amostra em uma ordem aleatória e registrar suas conclusões - se cada item é um “passe” ou um “fracasso”.
Tem cada inspector repetir suas medições das amostras depois de misturar as amostras-se em uma nova ordem aleatória e registrar as medições repetidas.
Randomizing as amostras antes da segunda medição é crítico-segundo medições de cada inspector deve ser justo, como se estivessem acontecendo pela primeira vez. Você pode precisar esperar por um dia antes de realizar o segundo medições (ou girar os inspetores volta no lugar até que eles são muito tonto - just kidding).
Para cada inspector, calcular (em percentagem) a frequência das primeira e segunda medições concordaram com os outros.
Esta percentagem é a repetibilidade para cada inspector. Também é possível calcular uma repetibilidade geral do sistema de medição calculando a média dos repetibilidades dos inspectores individuais.
A repetibilidade calculada para os inspectores individuais tem de ser tão perto de 100 por cento quanto possível. Mais baixos repetibilidades individuais calculados significa que os inspectores não são consistentes em distinguir entre bons e maus itens. Treinamento ajuda inspetores inconsistentes se tornar consistentes em suas medições.
Para cada um dos itens da amostra, calcular a porcentagem das medições registradas onde cada um dos inspetores acordados com eles e todos os inspectores acordados com o outro.
Esta figura representa a reprodutibilidade para o sistema de medição. A reprodutibilidade sistema de medição calculada diz-lhe como precisa o sistema de medição é a longo prazo - por diferentes inspetores, diferentes configurações e diferentes condições ambientais.
Você também pode calcular a porcentagem dos inspectores individuais de tempo e o grupo de inspectores concordar com eles mesmos e concordar com o padrão “mestre” criado na Etapa 2.
Este número diz-lhe como constantemente seu sistema de medição detecta o que seus especialistas decidiram realmente é de aprovação e reprovação.
Como um exemplo, um acordo calculado 63 por cento entre todos os inspectores para todas as amostras com o padrão “mestre” num estudo de sistema de medição significa que a probabilidade de que este sistema de medição irá medir correctamente os itens é de 63 por cento, e a possibilidade de erro é 37 por cento. Claramente, o objectivo é conseguir um sistema de medição com uma alta eficácia como possível.
ferramentas de análise mais sofisticadas estão disponíveis para situações em que um sistema de medição atributo tem mais de duas categorias. Estas ferramentas, como a análise kappa, podem ser encontrados no software de análise estatística avançada, como Minitab e JMP.