1、為了做出有效的分析,先介紹一下數據分析的原理。
為了有效地分析數據,請記住以下三個原則:
(1)明確要分析的方向。
通過大量的工程實踐可以看出,我們的工作數據量巨大,很容易讓人覺得無從下手。這就需要我們在做項目的時候明確分析方向,重新認識項目立項報告中的問題陳述、缺陷定義、團隊目標。
②不斷假設。
根據項目的目標做出假設,這將有助于您決定如何分析數據。但是,要清楚地知道假設是有缺陷的,假設可能被證明是不正確的。只有不斷改進缺陷,提出新的假設,才能得到正確的假設。
③多問關于數據的問題。
如果只局限于一個問題,我不確定自己是否抓住了正確的問題,所以要注意與事件的發生頻率和影響程度相關的問題,以及問題的缺陷。
2.應用這些原則將有助于您使六西格瑪的數據收集工作緊密圍繞相關檢查目的。
舉個例子,在一家旅行社,要做一個顧客滿意度調查,假設旅行社顧客投訴的增加來自于新來的、不熟練的導游。圍繞這一假設,將顧客投訴數據分為兩組:來自新導游的顧客和來自有經驗導游的顧客,尋求兩組數據的系統性差異。旅行社的六西格瑪管理團隊也可能會問一些問題:
(1)新導游接待的顧客是否比其他顧客抱怨更多(問題頻率)
②如果新導游的客戶投訴比較多,是否說明這些客戶不太可能再來(問題的影響)?
③新導游接待的顧客投訴和有經驗的導游接待的顧客投訴有什么區別(問題的表現)?
根據這些原則,使用在測量階段識別和收集的分層數據來分析問題。比如剛才提到的旅行社團隊,需要將投訴數據分為“新”和“有經驗”的導游進行分析。
其實上面說的數據分析原理是基于邏輯推理的。比如冰箱一直正常運轉,但是今天早上你發現它無法制冷。假設“可能會停電”,但“數據”立刻推翻了這個假設。冰箱接通電源,一側電源指示的紅燈亮,表示有電流通過。然后,假設里面的“接線松了”,然后拔掉電源,拿起螺絲刀...原因很簡單:當你得到的數據不支持你的假設時,你的假設很可能是有缺陷的,然后你提出下一個假設,然后一次又一次地提出假設,直到你發現假設成立。
3.多提問,多提出假設然后驗證。
在實現六西格瑪時,我們要面對復雜的設備或流程,分析可能會復雜很多,但基本的理念還是一樣的簡單:多問問題,多提出假設,然后驗證。以下是一些有用的邏輯問題,有助于分析問題的原因:
①缺陷可以根據問題的某個方面進行分類嗎?人員、方法、流程步驟有什么區別?
②是不是某個地方更容易出問題?這些問題有什么區別?
如果操作工A生產的不良品率低于操作工B,你需要確定操作工A的差異,而不僅僅是不良品的數量。操作、熟練度等因素有什么區別?
③缺陷是不是在某個時間段更容易發生?這段時間和正常有什么區別?例如,交通事故經常發生在上下班時間。原因是什么?
④當缺陷或數據出現波動時,是否有其他事物或變量出現波動。
我們在尋找一種關聯,一種絕非偶然的聯系。比如上海的空調月銷量是否與季節有關,北京是否存在同樣的關系?
這些邏輯問題可以幫助我們提出假設,并通過進一步的分析進行檢驗,逐一排除,直到找到一個或幾個正確的假設。