Como Aplicar Estudo Six Sigma multi Vari a um problema mundial real
Considere um exemplo de uma situação real, onde você pode usar um estudo multi-vari para um projeto Seis Sigma. Ele pode ser usado para aparar uma grande coleção de fatores potenciais e descobrir a Número 147-crítica poucos # 148- fatores que realmente impulsionam o desempenho do processo.
Um fornecedor rótulo fabrica etiquetas em rolos de fita adesivo. Uma característica crítica do presente processo é a força de adesão das etiquetas para a tira de suporte. Se ele é muito forte, os rótulos têm dificuldade em se soltar a partir da faixa de apoio e causar problemas nas máquinas de aplicação de rótulo de clientes da empresa. Se ele é muito fraco, os rótulos cair os produtos que estão colocados no.
Ao longo dos últimos dois meses, a variação da força de adesão da etiqueta variou de 0,8 a 6,3 libras. Esta discrepância tornou-se um problema significativo de clientes. A equipe multifuncional criou diagramas espinha de peixe e fluxogramas de processo de identificação inúmeras variáveis e as causas possíveis e surgiu com várias teorias sobre quais os fatores que estão contribuindo para a variação rótulo de adesão:
É um problema com o equipamento de aplicação de adesivo, levando a uma adesão inconsistente dos rótulos.
É uma questão de operador acionado por problemas no turno swing.
É devido a variação excessiva no próprio adesivo.
Você foi convidado a usar métodos orientados a dados para se concentrar e orientar a equipe do projeto de melhoria. Este cenário é uma situação perfeita para usar estudo multi-vari a objetivamente estreitar um campo de muitos fatores possíveis para baixo para a verdadeira causa. Veja como fazer isso:
Determinar o nível histórico de variação problema no processo.
O nível histórico de variação do desempenho de adesão do processo é de 0,8 a 6,3 libras. Este estudo exemplo precisará continuar até sobre esse intervalo de variação é observada para certificar-se o fator culpado é capturado dentro do estudo.
Definir a unidade de estudo.
Como deve ser uma unidade neste exemplo estudo ser definida? força de adesão não pode ser medido mais de uma vez em uma única etiqueta, assim, definir a unidade de estudo como um único rótulo não é viável. Que tal usar uma seção de cinco rótulo cortado um rolo como a unidade? Essa configuração pode ser medido até cinco vezes, para que definir uma unidade para ser uma faixa de cinco off label de um rolo.
Coletar dados do processo.
Você decidir começar o estudo multi-vari tomando três tiras de cinco rótulos consecutivos de cada turno de produção e, em seguida, testando todos os cinco rótulos em cada uma dessas faixas.
Mudança de horário) 11:15 (Dia) 17:35 (Swing) 06:05 (Grave) Faixa 5-Label 1º 2º 3º 1º 2º 3º 1º 2º 3º pos rótulo. 1 5.5 4.9 4,5 5 4.8 3.9 3.2 1.2 4.7 pos rótulo. 2 4.7 4.8 2.7 4.4 3.1 4.8 0,8 3.6 3.3 pos rótulo. 3 4.8 5.5 4.9 3.7 3.8 4.0 4,5 0,7 5 pos rótulo. 4 5.4 4.0 4.0 4.2 3.7 4.1 5 5 4.8 pos rótulo. 5 5.6 5.3 6 4.0 4.3 4.7 4.8 3.2 5 Revendo thedata, você pode ver que algumas das medidas de força suspensa tothe 0,7-e 0,8 libras gama-alguns também chegar o mais alto 6 pounds.This intervalo observado é aproximadamente o mesmo que the0.8-to-6.3-pound gama observado historicamente, para que knowyou've tenho dados suficientes. Criar a trama multi-vari.
O desenho dos dados nos grupos posicionais, cíclicas, e temporais, você pode criar uma visão multi-vari gráfica de seus dados.
Interpretar a trama multi-vari.
Reveja as magnitudes de cada uma das categorias de variação - posicionais, cíclicas e temporais. O maior magnitude de variação na saída de processo (adesão) ocorre dentro de unidades individuais.
Você pode tirar essas conclusões do gráfico multi-vari:
variação de posição é a maior fonte de variação.
Adesão mostra alguma deterioração no decorrer do dia.
As leituras de deslocamento graves têm mais variação.
As leituras Swing Shift tem a menor variação.
A variação de posição e variação temporal podem interagir.
Agora você voltar e rever todos os possíveis factores identificados no mapa do diagrama espinha de peixe ou fluxo do processo. Você pode atravessar qualquer fator que era cíclico fora da lista de itens para uma investigação mais aprofundada e fatores posicionais do pavilhão e os factores temporais relacionados.