Six Sigma Princípio Três: Medida para o Sucesso

O princípio de medição é um dos princípios fundamentais do Seis Sigma. Você pode os lotes possuem conhecimento sobre seus processos, mas até que você traduzir esse conhecimento em números através da medição, que está ligado ao mundo do gut-sensação, adivinhando, e melhoria marginal.

Da mesma forma, você pode trabalhar muito duro para trazer recursos significativos para um objetivo problema de desempenho ou melhoria, mas sem medir o seu Yareia xs, a sua capacidade para melhorar será fraco. (Esta idéia não é nada recém cientista britânico Lord Kelvin trouxe-o em 1891.)

Tomar medidas é uma questão de usar informações e dados para quantificar a relação entre entradas, saídas e erro em um determinado sistema, processo ou modelo operacional.

Medindo muitas das suas entradas e saídas pode parecer impossível, mas resistir à vontade de racionalizar-se a acreditar que algumas coisas simplesmente não são mensuráveis. No longo prazo, alcançar seus objetivos sem os dados de medição que podem ajudá-lo vai ser muito mais difícil.

Mente seus Ys e Xs em Six Sigma

A medição é iniciada com a saída Ys e depois estende-se para a entrada xs para entender as causas. Por exemplo, você provavelmente adoraria ter US $ 1.000 em sua conta bancária (a saída Y). Para medir como você está fazendo com esse objetivo, você pode verificar sua conta a cada dia e ver quanto dinheiro está lá. Você provavelmente vai descobrir que o seu desempenho em direção a esse objetivo é bem abaixo do que você quer.

Como você analisar a situação, você vai descobrir que a quantidade de dinheiro em sua conta é uma função de quanto dinheiro você ganha, quanto é retirado do seu salário em impostos, e quanto você gasta em necessidades. Esses fatores são o xs.

Você não pode afetar a quantidade de dinheiro em sua conta directly- você tem que fazer alguma coisa para a identificação xs para fazer Y alterar. Para afectar uma alteração na saída Y, você começa a medir e controlar o desempenho do causal xs (talvez ganhar mais e gastar menos).

Muitas pessoas nunca ter passado o Y. Eles vê-lo na esperança de que ele irá mudar simplesmente a ser medido. Tal Y-pensamento dominado e medição é uma armadilha fácil. Considere a empresa que continua a trabalhar mais e forçar a produtividade em uma tentativa de melhorar os resultados (o Y) Sem quantitativamente investigar os fatores que contribuem para o sucesso. Esta abordagem tem uma tendência a auto-destruição em seu impulso cego em direção a um objetivo.

Medidas de dados iguais em Six Sigma

A compreensão de como medir determinadas variáveis ​​de entrada e saída é fácil, porque eles são, pela sua própria natureza, que acomodam de tal medida. Exemplos incluem o tempo necessário para concluir um determinado trabalho, o número de dias que acontecem entre um pedido do cliente e a entrega do produto, e assim por diante. Estas medidas são numericamente quantificável.

Tais eventos Ambiente de medição, processos, variáveis ​​e operações são bem suportados por determinados instrumentos de medição, tais como software, uma planilha, um relógio, e assim por diante. Usando várias escalas quantitativas tais como a largura, comprimento, altura, rigidez e densidade, é possível quantificar o comportamento de muitos Yareia xs, e seus relacionamentos.

De outros Yareia xs, no entanto, não são tão fáceis de medir, porque eles não são tão facilmente quantificados ou porque o tempo, custo e esforço envolvidos em fazê-lo é extrema. Como, por exemplo, você mede a satisfação do cliente ou opiniões de um cliente?

Mesmo quando os números ou medidas diretas não estão disponíveis, você pode criá-los indiretamente. Neste sentido, você tomar uma abordagem determinística para a medida: você não ceder à falta de data- poderá encontrar os dados que você precisa ou criar estimativas de acordo com a prática de som.

Nestes casos, instrumentos de medição tem que ser projetado especificamente, como uma pergunta da pesquisa que classifica as respostas. Com esses instrumentos, pode tornar os dados de outra forma qualitativa muito mais de natureza quantitativa.