Что такое качество Six Sigma?
Понятия, сопутствующие стремлению к качеству Six Sigma, в основном являются понятиями статистическими и вероятностными. Проще говоря, эти понятия сводятся к вопросу: ‘Насколько могу доверять, что то, что намечено, будет de facto выполнено?” По своей сути концепция Six Sigma касается измерения насколько приближаемся к достижению того, что запланировано и как приблизиться к выдолнению планов.
Все, что делаем, заключает в себе вариантность, хоть небольшое отклонение от планов. Поскольку ни один результат не есть идеальным отражаением наших намерений, обычно употребляем понятие допустимых границ, приемлемых при реализации, неэависимо от того, что планируем выполнить. Пределы “акцептирования” (limity tolerancji) отражают предполагаемый способ испольэования продукта нашего труда – потребности и ожидания клиентов.
Вот пример. Подумай, какие были бы пределы технических требований/допуск, соответствующие ожиданиям клиента, относительно двух следующих заданий: "Искроши две средние картофелины в кубики со стороной 0,5см"
и "Высверли два отверствия диаметром 25 мм и сделай нарезку в державках из угольной стали." Каковы бы были твои ‘границы нормы, или допуск, по отношению к величине пол сантиметра?
(Указание: картофельный кубик со стороной 0,75 см вероятно был бы допустим, винтовое отверствие же диаметром 75мм- наверное нет.).
Отдельным вопросом при производстве картофельных кубиков и отверствий стал бы, наверное, имманентный потенциал способа, каким получаем размер 0,25 cm – то есть способность процесса. Сечешь ли картофель ножом, или же пользуешься специальной овощерезкой с установленным положением резцов? Наверчиваешь ли отверствия ручной дрелью, или же на сверлильном станке? Если бы мы измерили достаточное количество готовых картофельных кубиков и отверствий, то возможности скрывающиеся в разных процессах, проявилися бы отчетливо. Их отражением были бы кривые распределения данных.
Кривые распределения говорят нам не только о том, насколько хорошо функционируют наши процессы, но и с какой вероятностью и что произойдет внутри них со временем. Статистики группируют такие вероятностные данные в сегменты кривой распределения, называемые стандартными отклонениями от средней. Внутри каждого процесса с нормальным распределением (кривая которого напоминает колокол) существует вероятность на уровне 68,26%, что следуюшая величина будет находиться в границах стандартного отклонения от средней. Существует вероятность на уровне 95,44%, что следующая величина того же порядка окажется в границах двух стандартных отклонений. Существует вероятность на уровне 99,73%, что эта величина будет находиться в границах трех сигм и вероятность 99,994%, что этим пределом будет четыре сигма.
Если принятые границы, то есть пределы технических требований/допуск относительно продукта выходят за пункт четырех сигма на кривой распределения процесса, можешь быть почти абсолютно уверен, что каждый раз произведешь продукт приемлемого качества, конечно при условии, что процесс остается и в дальнейшем останется направленным на достижение той же целевой величины.
К сожалению, даже если удастся направить процесс хоть бы раз, он и так будет проявлять тенденции к отклонению от выбранного направления. Экспериментальные данные показывают, что большинство процессов, находящихся под контролем, и так со временем отклоняется от центрального направления около 1,5 сигм в каждую из сторон процессов, находящихся под контролем, и так со временем отклоняется от центрального направления около 1,5 сигм в каждую из сторон.
Это, в свою очередь, означает, что реальное правдоподобие процесса с границами допуска в отношении производства продукта приемлемого качества на уровне четырех сигм есть ближе 98,76%, а не 99,994%. Чтобы получать почти идеальные результаты процесса, кривая способности процесса должна поместиться в границах допуска, установленных в или над пунктом стандартного отклонения шесть на кривой распределения данных. Поэтому нашу цель называем качеством Six Sigma.
| Back |
Return to top |