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探索性數據分析和過程分析

1.有許多強大的六西格瑪工具可以用來調查缺陷的原因。有兩種不同的分析方法可以用來研究問題的真正原因。

1.探索性數據分析。

使用測量值和相關數據(已經收集的數據或分析階段收集的新數據)發現、建議、支持或消除缺陷原因的模式、趨勢和其他異常，并區分問題模式、趨勢或其他相關因素，這些因素可以是推斷的、證明的或未證明的可能因素。

2.過程分析。

深入研究和分析過程工作是如何進行的，從而找出與過程目標不一致的、可能引起問題或導致問題的環節。通過增值分析，可以識別流程中哪些環節是對客戶增值的，哪些環節不是對客戶增值而是對流程增值的，哪些環節不是增值的，哪些環節可以考慮刪除，哪些環節不確定是否增值，最終找出流程不能滿足客戶需求的真正原因和改進方向。

第二，大多數六西格瑪團隊在項目的分析階段同時使用這兩個工具。

一般先做探索性數據分析或者先用流程分析工具，或者把團隊分成兩組同時分析數據和流程。無論團隊采用以上哪種模式，缺陷原因分析都是一個循環過程，一般由三個階段組成:

1.猜測。

以開放的態度調查數據和流程，找出可以研究的問題或因素。

2.提出關于原因的假設。

利用現有的知識，提出最可能的缺陷原因。

3.確認或消除原因。

使用數據、測試或進一步的過程分析來判斷和確認原因的假設，并確認哪個因素或環節是缺陷最重要的原因。

其實這三個階段是不能完全分開的。團隊在推測之前可能已經假設了原因；如果你不能做出假設，你就不得不回到猜測的階段。事實上，大多數團隊在正確定位問題的關鍵原因之前，必須經歷幾個猜測-假設-確認的周期。小組討論總是必要的，即使你沒有按照正常的順序走完這些步驟，或者需要回到某一步，你也要討論和決定。同時，在每次會議開始時，都要明確本次會議的要點:“我們是來對原因進行假設的……”“我們是來討論如何證明這些原因的……”或者“今天會議的重點是我們將如何分析數據”。