六西格玛测量阶段资料22制定数据收集计划课件

2.2制定数据收集计划版权归宝钢股份所有2004年版DMAIC12.2制定数据收集计划1.0定义阶段2.0测量阶段3.0分析阶段4.0改进阶段5.0控制阶段1.1确认改进机会1.2确定关键客户要求1.3记录和分析流程1.4组建有效的小组2.1确定测量对象2.2制定数据收集计划2.3流程稳定性分析2.4测量系统分析2.5计算西格玛水平和过程能力3.1流程分层和分析3.2识别潜在根本原因3.3验证根本原因3.4管理创造力3.5试验设计4.1产生改进方案4.2评估和选择改进方案4.3推荐改进方案4.4变革管理5.1计划和实施改进方案5.2制定和实施过程控制5.3方案推广5.4项目结束与认可21.02.03.04.05.01.1确认改进机会2.1确定测2.2

制定数据收集计划目标确立一套经济有效的收集数据的原则和方法，便于将来采用正确的数据来测量业绩表现主要内容

数据收集步骤

制定运作定义

制定测量计划

业绩表现数据与原因数据数据收集取样方法样本大小显示和评估数据32.2制定数据收集计划目标3数据收集步骤测量管理由一套数据收集的步骤开始.

数据收集步骤确定衡量对象步骤1制定测量的运作定义步骤2制订测量计划步骤3收集数据步骤4显示并评估数据4数据收集步骤测量管理由一套数据收集的步骤开始.确定衡量对象步步骤1:运作定义运作定义是一个概念,它有助于指导小组思考他们需要测量的对象和测量的关键属性,它们包括:什么,怎样和谁.它为小组提供了对数据收集达成共识,建立一致性和可靠性的基础.这有助于确保任何使用这个定义的人测量同样的事物.运作定义一个对测量使用的特定标准(什么),收集数据的方法(怎样),收集数据的数量(多少),和谁有责任收集数据(谁)的精确描述.给每人相同的含义确保预先建立一致性和可靠性描述测量的范围(包括什么和不包括什么)“运作定义把清楚的含义转换成一个概念.” —W.EdwardsDeming5步骤1:运作定义运作定义是一个概念,它有助于指导小组思考步骤1:运作定义范例:运作定义差的:申请的周期时间好的:从1999年1月3日到1999年1月17日收到申请的传真中收集数据.回应的时间由在申请传真件上的收到传真的日期和时间起到传真记录上的回复给申请者的同意或拒绝信件的时间决定6步骤1:运作定义范例:运作定义6运作定义在6sigma中的意义运作定义使小组对如何测量一个特定的流程特性有完全一致的意见.流程特性对客户满意度是极关键的.因此,当制定一个运作定义时,完全了解并同意这个定义是准确反映了小组需要在流程中收集的信息对小组来说是极为重要的.定义的清楚性对制订和选择将被用来确定流程sigma表现的测量可能是更重要的.运作定义可能是确定小组计算每张发票上的所有差错(需要计算每百万次机会的失误)或所有有差错的发票总数(任何有差错的发票)或每张发票上差错的类型(首先消除最普遍的误差).这几种情况可能都需要一个非常不同的数据收集方法.运作定义帮助小组在数据收集时确保第一次就正确执行.7运作定义在6sigma中的意义运作定义使小组对如何测量一个目的：练习制订一个运作定义.

(20分钟)说明1. 从以下三个范例中选出一个,并在你的流程中选一个.2.写下每个的运作定义,使每位需要理解它的人都能清晰明了.

3. 准备把你的运作定义告诉全班.A.准时启程.一家消费者组织想按航空公司飞机按时起飞的状况来把航空公司排定等级.但在这家组织开始行动前,它需要一个有关飞机何时起飞的运作定义.B. 客户投诉减少.一家速食餐馆想减少它收到的投诉数量.在它开始衡量之前,需要一个对投诉的运作定义C. 专业员工.一家客户服务组织想能评估它的员工在满足客户需要方面有多在行.它需要一个运作的定义以帮助确定一个基线.D. 你的流程.__________________________练习: 运作定义8目的：练习: 运作定义8步骤2:

测量计划确定目前的流程业绩表现通常需要数据收集.当制订测量计划时,确保:收集的数据是有意义的收集的数据是有效的同时收集所有有关的数据9步骤2:测量计划确定目前的流程业绩表现通常需要数据收集.步骤2:

测量计划哪些后勤的问题是有关的?

谁收集数据? 数据在哪里?何时收集数据?需要什么外加的协助?你想对数据做些什么?每天,每周等使用数据识别流程数据的趋势识别流程的缺陷表征目前的流程表现识别流程的差异识别因果关系需回答的问题:收集什么精确的数据?业绩表现测量?流程缺陷的原因?我们分析所有有关数据或样本吗?正确的样本大小是什么?正确的频率是什么?样本选择方法是什么?什么工具是必需的?使用什么形式?要保留什么记录?我们需要计算机吗?10步骤2:测量计划哪些后勤的问题是有关的?需回答的问题:测量计划-数据类型在开始收集数据前,把数据分成不同的类型:连续型或离散型.这是重要的,因为它将:提供一个数据显示和分析工具的选择规定样本大小计算提供业绩表现或原因信息确定使用适当的控制图确定6sigma计算的适当方法连续型对连续统一体的测量客观的时间金钱重量长度主观的满意一致程度错误类型离散型计数或种类客观的误差计数核准的数量错误数文档的类型主观的是/否种类服务表现定级(好的,差的)满意一致11测量计划-数据类型在开始收集数据前,把数据分成不同的类两种基本的数据类型连续或可变的数据-按连续或度量测量.通常连续型测量可以被分割并且仍有意义.例如:时间可被分为天,小时,分钟或秒(周期时间)金钱在逻辑上可被分为或规定为增加量(销售额,成本,损失)满意度如果是由连续性等级测量的(例如,非常不满,不满,既不满意也不是不满意,满意,非常满意),逻辑上可被计算并用满意度等级的平均水平表达.

离散性的,分类的或属性数据–通过计数来测量.例如:缺陷(是/否,赞成的/不赞成的,合格/不合格,满足客户要求/不满足客户要求)种类(一周的第几天,地点,客户类型,产品类型,风险–低/中/高)满意(差的/中等的/好的/极好的或不满意的/满意的)12两种基本的数据类型连续或可变的数据-按连续或度量测量.通常业绩表现数据业绩表现数据在极大程度上,业绩表现数据实质上是描述性的.它们根据时间,成本,数量等等描述了流程结果(你的产品或服务).业绩表现数据告诉你流程是怎样执行的.不奇怪地,在目前的改进阶段你将主要依靠业绩表现数据.为说明这点,让我们回到帐单支付流程.正如这章早先提过的,小组确定它平均用45天来支付帐单.这就是业绩表现数据.在这个例子中,小组也需要记录每个产出特性的当前业绩表现,那就是,邮寄,处理并支付帐单所需的时间业绩表现数据帮助你的小组识别出存在客户期望的东西和你交付的东西之间的差距,并确定问题范围及设定基线.在工作的早期,你的小组将收集用“直接数字”描述目前业绩表现.即使在你已实际看到新流程是怎样执行的以后,你将继续收集业绩表现数据.这将告诉你是否你已经把事情变的更好了.13业绩表现数据业绩表现数据13

原因数据另一方面,原因数据集中在流程为什么这样表现上.原因数据通过协助分离问题的根本原因来支持问题解决.可是,不要以为你不应该同时收集原因数据和业绩表现数据.

请记住,足智多谋是有效数据收集的一个关键.有时,你会知道足够多的有关测量业绩表现的潜在原因,并将它们同时分离出来.大多数时候，直到你确定了你的流程当前业绩表现水平你才可能找到足够多的潜在原因.准备好首先记录当前业绩表现,然后,集体讨论潜在原因并随后收集有关这些原因的外加数据.14原因数据另一方面,原因数据集中在流业绩表现数据 描述的 集中在结果上帮助确立现有水平测量流程的业绩表现应该首先收集 原因数据集中在流程为什么这样表现上帮助识别潜在根本原因收集这种类型的数据来解释业绩表现问题业绩表现数据和原因数据

15业绩表现数据 原因数据业绩表现数据和原因数据

15步骤2:制订一个测量计划

每个6sigma改进小组应该完成包括以下信息的测量计划:范例:贷款申请处理的周期时间16步骤2:制订一个测量计划 每个6sigma改进小组应该完步骤2:制订数据测量计划范例:贷款申请处理的周期时间对其他应同时收集的数据的考虑:你将怎样显示数据?在收集数据后,你想对它做些什么?你想怎样将数据分层?你可能需要什么数据来识别并验证根本原因?数据收集是时间,金钱和正确度(得到你需要的数据)之间的一种平衡.需要考虑：人、机料、法、环17步骤2:制订数据测量计划范例:贷款申请处理的周期时间对其小组练习: 制定数据测量计划目标获得识别流程指标的经验,并制定收集数据的计划和方法.

(1小时)说明对于你的项目,制订一个有关你目标流程的流程指标的测量计划用以下的测量计划模板作为一个指南.准备向其他参与者演示计划.怎样使用数据?怎样显示数据?业绩表现测量运作定义数据来源和位置样本大小谁收集数据何时收集数据?怎样收集数据?同时应该收集的其他数据18小组练习: 制定数据测量计划目标怎样使用数据?怎样显示数据?步骤3:收集数据遵循计划—注意任何与计划的偏差一致性—避免误导观察数据收集讨论数据收集经验19步骤3:收集数据遵循计划—注意任何与计划的偏差19收集的数据的好坏很大程度取决于收集系统本身的好坏.为保证及时和准确的数据,收集方法应该能容易使用和理解.有很多种方法.最普遍的是:检查单–一个“勾号”的简单记录代表了工作量和类型.时间记录–每项作业开始和结束的时间记录.范例:检查单因缺少数据而送回来的申请所有数据可以被手动(写进记录,记录时间,等)或自动地收集.自动数据收集确保准确和及时的数据,并消除从流程工作者处收集的负担.但是,建立它可以是非常昂贵的.它通常包括计算机程序设计和/或硬件投入.对大多数最初的工作而言,一个纸的记录是数据收集最经济的形式.测量及记录数据的方法20收集的数据的好坏很大程度取决于收集系统本身的好坏.为保证及时提示:在你设计收集形式前识别你需要的数据类型检查单简单的数据收集形式,帮助确定某事发生频率.集中图图示的检查单帮助你记录某事发生在哪里或问题类型帮助收集数据的工具贷款申请姓名地址电话需要的贷款类型收入水平其他贷款信息银行业务信息(缺少的信息)21提示:在你设计收集形式前识别你需要的数据类型帮助收集数据的流程分布检查单进料重量(lb.)总计22流程分布检查单进料重量(lb.)总计22单因素的属性检查单双因素的属性检查单合计误差类型Lotno.

误差

数量

合计

不正确的

18

缺少的

31

归错文档的

20

错误布线的

37

合计

106

流程步骤收到部门供给23单因素的属性检查单双因素的属性检查单合计误差类型Lotno练习:数据收集问题目标:确定可能误导数据收集的关键问题.(10分钟)说明:酒店客户的早餐服务是按客户要求的时间来安排的.关键客户要求是预定送到时间±10分钟.列出所有在数据收集期可能造成收集的数据不代表所有送餐的母体数据的情况.24练习:数据收集问题目标:24取样使用样本的数据来得出有关整个母体数据的结论.这被称作“统计推论”.采样节约了成本和时间.采样提供了取代收集所有数据的好方法.识别一个特定的置信度区间可使我们作出合理的业务决定.参数:m,s从一个母体的采样整个母体的数据样本统计推论统计数字:X,S,等.分析25取样使用样本的数据来得出有关整个母体数据的结论.这被称作“为了确保取得流程的代表性样本，并可避免采集过量大的数据资料通常的取样方法有：取样方法介绍：简单随机取样（simplerandomsampling)分层取样（stratifiedsampling)子群组取样（subgroupsampling）系统取样（systematicsampling）26为了确保取得流程的代表性样本，并可避免采集过量大的数据资料通简单随机取样（simplerandomsampling)假设总体中每个个体带来的偏差是等同的，则可选取一个随机个体为代表。比如：从自动生产机生产出来的箱柜上选取一系列电阻元件；随机个体的特性：无偏选择性：每个个体被选取到的机会均等独立性：单一个体的选择对其它个体的选取机会没有影响取样操作范例：为每个个体编号，然后随机排列或采用抽签的办法大多流程是连续的和受时间、位置变差等因素，真正的随机样本是很少的。取样手续比较繁杂XXXX样本XXXX27简单随机取样（simplerandomsampling)分层取样（stratifiedsampling)将总体分成同质的几组（层），从不同组（层）中抽取样本。此取样样本的代表性好，可代表各层对输出变异的影响。取样操作范例：三个个人在同一台设备上生产零件，取样时可先将零件按生产人员分层（三层），再分别从中抽取。取样手续繁杂AABBCCDD样本AABBCCDD28分层取样（stratifiedsampling)将总体分成子群组取样（subgroupsampling)将总体分成几子群，子群中个体按一定方式结合而成，然后随机抽取若干子群，由这些子群中的所有个体组成样本。子群常以公司、车间、班组或一段时间内生产的一批零件等来划分。该取样方法实施简单，但代表性差，取样误差大。XXX样本X第1天X第3天X第2天29子群组取样（subgroupsampling)将总体分成几系统取样（systematicsampling）随机抽取一个样本，然后每隔等距进行取样取样操作范例：比如要从100个产品中抽取10个组成样本，首先将100个产品编号（设定取样距离为10），然后采用抽签等方式随机抽取一件产品（比如3号），进而，其余取样编号为13、23、……等。该取样法操作简单，但不宜应用在周期性变化的场合，当取样周期恰巧与质量变化周期相吻合时，就会导致一个偏倚很厉害的样本。XXX样本XXX30系统取样（systematicsampling）随机抽取一取样时需考虑的事项样本代表了流程或母体吗?流程是稳定的吗?样本是随机的吗?

选择任何数据点的可能性相同吗?在我们作出统计上有效结论之前,以上问题的答案必须是“是”具体考虑的关注点：在哪里在流程步骤直接影响产出的位置,(强的关系)在识别问题的机会最大化(原因数据)频率取决于交易和/或作业的量不稳定的流程—更频繁(使用系统的或子群体采样)稳定的流程—较不频繁(使用样本大小公式)取决于作出一个有意义的业务决定所需要的测量的准确性31取样时需考虑的事项样本代表了流程或母体吗?31确定最小的样本量可根据以下公式估算出母体或稳定流程的最小样本大小:连续性数据样本大小对连续性数据:这里n=所需的最小样本大小s=母体或流程数据的标准偏差的估值

D=与“s”测量相同的单位，希望从样本得出精确水平

一般为工程规范的1/5-1/10

1.96=代表95%置信度区间的常量 32确定最小的样本量可根据以下公式估算出母体或稳定流程的最小样本确定最小的样本量离散性数据样本大小对离散性或比例数据:这里n=最小样本大小P=母体或流程不良品的比例估值D=与“P”测量相同的单位，希望从样本得出精确水平

一般为工程规范的1/5-1/101.96=代表95%置信度区间的常量p(1-p)的最高值是.25或p=.5连续性数据的好处：1、通常只需要一个较小的样本2、更多的有关解析和根本原因分析的信息33确定最小的样本量离散性数据样本大小33对小的母体的公式样本大小公式假设:95%的置信度区间与整个母体大小(N)比较,样本大小(n)是小的如果n/N大于0.05（小母体）,样本大小应被调整到比例公式只有当才能使用小的母体所需的对最小样本大小的调整:34对小的母体的公式小的母体所需的对最小样本大小的调整:34对小的母体的公式范例:处理贷款申请假定:样本大小公式说明你需要的最小样本大小是289.你仅仅处理了200个申请.解决方法:正确的最小样本大小应该是:118.2或119–所需的最小样本大小35对小的母体的公式范例:处理贷款申请118.2或119最小样本大小范例:样本大小计算—连续性sigma小组取样了一个贷款流程来确定平均处理时间,并希望平均时间的估计精度是一天.基于之前的采样,小组估算出目前贷款处理时间的标准偏差是4天.能有所需的精确度的估计平均值的最小样本大小是什么?份贷款36最小样本大小范例:样本大小计算—连续性份贷款36最小样本大小范例:样本大小计算—离散性另一个sigma小组确定在客户认可会议上需要重做的服务合约比例的最小样本大小.从访问结果,小组得出结论大约25%的合约包含错误,需要重做.他们希望在5%的范围内确定需要重做量的%.n=(1536.64)(.1875)=289份合约37最小样本大小范例:样本大小计算—离散性n=(1536.64练习:样本大小目标:确定合适的样本大小.(15分钟)说明:对你的流程选择一个产出指标.确定数据类型(连续型/离散型)连续型-估计“s”和离散型-估计和P

确定所需的最小样本大小.38练习:样本大小目标:38练习:样本大小目标:确定合适的样本大小.(10分钟)说明:以客户早餐服务为例.早餐服务是按客户需要送到的时间来安排时间表的.客户要求=预定的送到时间+/-10分钟.估计的s=7.16分钟和D=2分钟

估计的误差数是30%(P=0.30;D=5%)确定连续型和离散型数据的最小样本大小.39练习:样本大小目标:39练习:样本大小(续)离散型

连续型40练习:样本大小(续)连续型40练习:样本大小公式目标:确定使用适当的样本大小公式.(30分钟)说明:在你的表格中确定正确的公式(比例/离散型或连续型)用来计算每种情况的样本大小.1.估算2小时内的平均周期时间.估计的标准偏差是8小时.样本的最小数是多少?2.一个小组收集了100个观察数据来确定不良品比例.他们发现20%是有缺陷的.他们估算不良品比例可以有多精确?3.你有一份客户调查问卷,有2个类别型问题和8个间隔性声明.你估计一个类别型问题的至少一个选项将被50%的回应者选用,你希望能测出在±5%.范围内的差异.对于连续型的声明,你希望能测出至少½点

的差异.任何声明的最高估计标准偏差是1.2.你期望的回应比率是25%.你必须送出多少调查问卷,你需要回收多少已完成的调查问卷?41练习:样本大小公式目标:41取样练习的答案1.连续型2.离散型/比例的3.离散型计算

连续型必须送出4*最小样本大小或4*385=1,550

42取样练习的答案1.连续型42步骤4:显示和评估数据显示数据:寻找数据差错和离群值.评估所收集数据方法:确定收集数据的方法是否提供了一致性和有代表性的数据.散点图直方图运行图柏拉图43步骤4:显示和评估数据显示数据:寻找数据差错和离群值.散课堂讨论:显示流程数据小组讨论并回答以下问题.准备好调整小组数据收集计划以反映对小组最有益的数据显示.请记住,小组几乎总是回过来收集更多或不同的数据-这是流程改进中的自然现象.我们想通过数据收集得到什么关键问题?我们对一段时间内流程运行情况感兴趣吗?

如果是的话,我们的数据收集计划能使我们收集到能呈现在有效的运行图中的数据吗?在直方图中呢?我们收集了数据以确定两个或更多测量或变量之间的关系吗?

我们可以怎样显示数据来说明这种关系?我们收集了有关发生的事件或误差的类型的数据了吗?

如果是的话,什么是最好的方法来说明哪种误差最常发生或对业绩表现有最严重的影响?基于对以上问题的回答,我们有信心相信所收集的数据将提供我们所需的信息吗?

有没有其他的对小组更有帮助的数据显示?如果是的话,我们可以对数据收集计划做什么改进或提高?44课堂讨论:显示流程数据小组讨论并回答以下问题.准备好调评估数据你的数据收集方法:给了你可靠的数据吗?在数据收集期间提供了一致的信息吗?提供了一组可信的数据吗?提供了有代表性的数据吗?如果你重复执行数据收集,你会得到相似的结果吗?收集的数据给了你需要的信息吗?45评估数据你的数据收集方法:45本章小结制定定运作定义

制定测量计划业绩表现数据与原因数据数据收集取样方法样本大小显示和评估数据46本章小结制定定运作定义462.2制定数据收集计划版权归宝钢股份所有2004年版DMAIC472.2制定数据收集计划1.0定义阶段2.0测量阶段3.0分析阶段4.0改进阶段5.0控制阶段1.1确认改进机会1.2确定关键客户要求1.3记录和分析流程1.4组建有效的小组2.1确定测量对象2.2制定数据收集计划2.3流程稳定性分析2.4测量系统分析2.5计算西格玛水平和过程能力3.1流程分层和分析3.2识别潜在根本原因3.3验证根本原因3.4管理创造力3.5试验设计4.1产生改进方案4.2评估和选择改进方案4.3推荐改进方案4.4变革管理5.1计划和实施改进方案5.2制定和实施过程控制5.3方案推广5.4项目结束与认可481.02.03.04.05.01.1确认改进机会2.1确定测2.2

制定数据收集计划目标确立一套经济有效的收集数据的原则和方法，便于将来采用正确的数据来测量业绩表现主要内容

数据收集步骤

制定运作定义

制定测量计划

业绩表现数据与原因数据数据收集取样方法样本大小显示和评估数据492.2制定数据收集计划目标3数据收集步骤测量管理由一套数据收集的步骤开始.

数据收集步骤确定衡量对象步骤1制定测量的运作定义步骤2制订测量计划步骤3收集数据步骤4显示并评估数据50数据收集步骤测量管理由一套数据收集的步骤开始.确定衡量对象步步骤1:运作定义运作定义是一个概念,它有助于指导小组思考他们需要测量的对象和测量的关键属性,它们包括:什么,怎样和谁.它为小组提供了对数据收集达成共识,建立一致性和可靠性的基础.这有助于确保任何使用这个定义的人测量同样的事物.运作定义一个对测量使用的特定标准(什么),收集数据的方法(怎样),收集数据的数量(多少),和谁有责任收集数据(谁)的精确描述.给每人相同的含义确保预先建立一致性和可靠性描述测量的范围(包括什么和不包括什么)“运作定义把清楚的含义转换成一个概念.” —W.EdwardsDeming51步骤1:运作定义运作定义是一个概念,它有助于指导小组思考步骤1:运作定义范例:运作定义差的:申请的周期时间好的:从1999年1月3日到1999年1月17日收到申请的传真中收集数据.回应的时间由在申请传真件上的收到传真的日期和时间起到传真记录上的回复给申请者的同意或拒绝信件的时间决定52步骤1:运作定义范例:运作定义6运作定义在6sigma中的意义运作定义使小组对如何测量一个特定的流程特性有完全一致的意见.流程特性对客户满意度是极关键的.因此,当制定一个运作定义时,完全了解并同意这个定义是准确反映了小组需要在流程中收集的信息对小组来说是极为重要的.定义的清楚性对制订和选择将被用来确定流程sigma表现的测量可能是更重要的.运作定义可能是确定小组计算每张发票上的所有差错(需要计算每百万次机会的失误)或所有有差错的发票总数(任何有差错的发票)或每张发票上差错的类型(首先消除最普遍的误差).这几种情况可能都需要一个非常不同的数据收集方法.运作定义帮助小组在数据收集时确保第一次就正确执行.53运作定义在6sigma中的意义运作定义使小组对如何测量一个目的：练习制订一个运作定义.

(20分钟)说明1. 从以下三个范例中选出一个,并在你的流程中选一个.2.写下每个的运作定义,使每位需要理解它的人都能清晰明了.

3. 准备把你的运作定义告诉全班.A.准时启程.一家消费者组织想按航空公司飞机按时起飞的状况来把航空公司排定等级.但在这家组织开始行动前,它需要一个有关飞机何时起飞的运作定义.B. 客户投诉减少.一家速食餐馆想减少它收到的投诉数量.在它开始衡量之前,需要一个对投诉的运作定义C. 专业员工.一家客户服务组织想能评估它的员工在满足客户需要方面有多在行.它需要一个运作的定义以帮助确定一个基线.D. 你的流程.__________________________练习: 运作定义54目的：练习: 运作定义8步骤2:

测量计划确定目前的流程业绩表现通常需要数据收集.当制订测量计划时,确保:收集的数据是有意义的收集的数据是有效的同时收集所有有关的数据55步骤2:测量计划确定目前的流程业绩表现通常需要数据收集.步骤2:

测量计划哪些后勤的问题是有关的?

谁收集数据? 数据在哪里?何时收集数据?需要什么外加的协助?你想对数据做些什么?每天,每周等使用数据识别流程数据的趋势识别流程的缺陷表征目前的流程表现识别流程的差异识别因果关系需回答的问题:收集什么精确的数据?业绩表现测量?流程缺陷的原因?我们分析所有有关数据或样本吗?正确的样本大小是什么?正确的频率是什么?样本选择方法是什么?什么工具是必需的?使用什么形式?要保留什么记录?我们需要计算机吗?56步骤2:测量计划哪些后勤的问题是有关的?需回答的问题:测量计划-数据类型在开始收集数据前,把数据分成不同的类型:连续型或离散型.这是重要的,因为它将:提供一个数据显示和分析工具的选择规定样本大小计算提供业绩表现或原因信息确定使用适当的控制图确定6sigma计算的适当方法连续型对连续统一体的测量客观的时间金钱重量长度主观的满意一致程度错误类型离散型计数或种类客观的误差计数核准的数量错误数文档的类型主观的是/否种类服务表现定级(好的,差的)满意一致57测量计划-数据类型在开始收集数据前,把数据分成不同的类两种基本的数据类型连续或可变的数据-按连续或度量测量.通常连续型测量可以被分割并且仍有意义.例如:时间可被分为天,小时,分钟或秒(周期时间)金钱在逻辑上可被分为或规定为增加量(销售额,成本,损失)满意度如果是由连续性等级测量的(例如,非常不满,不满,既不满意也不是不满意,满意,非常满意),逻辑上可被计算并用满意度等级的平均水平表达.

离散性的,分类的或属性数据–通过计数来测量.例如:缺陷(是/否,赞成的/不赞成的,合格/不合格,满足客户要求/不满足客户要求)种类(一周的第几天,地点,客户类型,产品类型,风险–低/中/高)满意(差的/中等的/好的/极好的或不满意的/满意的)58两种基本的数据类型连续或可变的数据-按连续或度量测量.通常业绩表现数据业绩表现数据在极大程度上,业绩表现数据实质上是描述性的.它们根据时间,成本,数量等等描述了流程结果(你的产品或服务).业绩表现数据告诉你流程是怎样执行的.不奇怪地,在目前的改进阶段你将主要依靠业绩表现数据.为说明这点,让我们回到帐单支付流程.正如这章早先提过的,小组确定它平均用45天来支付帐单.这就是业绩表现数据.在这个例子中,小组也需要记录每个产出特性的当前业绩表现,那就是,邮寄,处理并支付帐单所需的时间业绩表现数据帮助你的小组识别出存在客户期望的东西和你交付的东西之间的差距,并确定问题范围及设定基线.在工作的早期,你的小组将收集用“直接数字”描述目前业绩表现.即使在你已实际看到新流程是怎样执行的以后,你将继续收集业绩表现数据.这将告诉你是否你已经把事情变的更好了.59业绩表现数据业绩表现数据13

原因数据另一方面,原因数据集中在流程为什么这样表现上.原因数据通过协助分离问题的根本原因来支持问题解决.可是,不要以为你不应该同时收集原因数据和业绩表现数据.

请记住,足智多谋是有效数据收集的一个关键.有时,你会知道足够多的有关测量业绩表现的潜在原因,并将它们同时分离出来.大多数时候，直到你确定了你的流程当前业绩表现水平你才可能找到足够多的潜在原因.准备好首先记录当前业绩表现,然后,集体讨论潜在原因并随后收集有关这些原因的外加数据.60原因数据另一方面,原因数据集中在流业绩表现数据 描述的 集中在结果上帮助确立现有水平测量流程的业绩表现应该首先收集 原因数据集中在流程为什么这样表现上帮助识别潜在根本原因收集这种类型的数据来解释业绩表现问题业绩表现数据和原因数据

61业绩表现数据 原因数据业绩表现数据和原因数据

15步骤2:制订一个测量计划

每个6sigma改进小组应该完成包括以下信息的测量计划:范例:贷款申请处理的周期时间62步骤2:制订一个测量计划 每个6sigma改进小组应该完步骤2:制订数据测量计划范例:贷款申请处理的周期时间对其他应同时收集的数据的考虑:你将怎样显示数据?在收集数据后,你想对它做些什么?你想怎样将数据分层?你可能需要什么数据来识别并验证根本原因?数据收集是时间,金钱和正确度(得到你需要的数据)之间的一种平衡.需要考虑：人、机料、法、环63步骤2:制订数据测量计划范例:贷款申请处理的周期时间对其小组练习: 制定数据测量计划目标获得识别流程指标的经验,并制定收集数据的计划和方法.

(1小时)说明对于你的项目,制订一个有关你目标流程的流程指标的测量计划用以下的测量计划模板作为一个指南.准备向其他参与者演示计划.怎样使用数据?怎样显示数据?业绩表现测量运作定义数据来源和位置样本大小谁收集数据何时收集数据?怎样收集数据?同时应该收集的其他数据64小组练习: 制定数据测量计划目标怎样使用数据?怎样显示数据?步骤3:收集数据遵循计划—注意任何与计划的偏差一致性—避免误导观察数据收集讨论数据收集经验65步骤3:收集数据遵循计划—注意任何与计划的偏差19收集的数据的好坏很大程度取决于收集系统本身的好坏.为保证及时和准确的数据,收集方法应该能容易使用和理解.有很多种方法.最普遍的是:检查单–一个“勾号”的简单记录代表了工作量和类型.时间记录–每项作业开始和结束的时间记录.范例:检查单因缺少数据而送回来的申请所有数据可以被手动(写进记录,记录时间,等)或自动地收集.自动数据收集确保准确和及时的数据,并消除从流程工作者处收集的负担.但是,建立它可以是非常昂贵的.它通常包括计算机程序设计和/或硬件投入.对大多数最初的工作而言,一个纸的记录是数据收集最经济的形式.测量及记录数据的方法66收集的数据的好坏很大程度取决于收集系统本身的好坏.为保证及时提示:在你设计收集形式前识别你需要的数据类型检查单简单的数据收集形式,帮助确定某事发生频率.集中图图示的检查单帮助你记录某事发生在哪里或问题类型帮助收集数据的工具贷款申请姓名地址电话需要的贷款类型收入水平其他贷款信息银行业务信息(缺少的信息)67提示:在你设计收集形式前识别你需要的数据类型帮助收集数据的流程分布检查单进料重量(lb.)总计68流程分布检查单进料重量(lb.)总计22单因素的属性检查单双因素的属性检查单合计误差类型Lotno.

误差

数量

合计

不正确的

18

缺少的

31

归错文档的

20

错误布线的

37

合计

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流程步骤收到部门供给69单因素的属性检查单双因素的属性检查单合计误差类型Lotno练习:数据收集问题目标:确定可能误导数据收集的关键问题.(10分钟)说明:酒店客户的早餐服务是按客户要求的时间来安排的.关键客户要求是预定送到时间±10分钟.列出所有在数据收集期可能造成收集的数据不代表所有送餐的母体数据的情况.70练习:数据收集问题目标:24取样使用样本的数据来得出有关整个母体数据的结论.这被称作“统计推论”.采样节约了成本和时间.采样提供了取代收集所有数据的好方法.识别一个特定的置信度区间可使我们作出合理的业务决定.参数:m,s从一个母体的采样整个母体的数据样本统计推论统计数字:X,S,等.分析71取样使用样本的数据来得出有关整个母体数据的结论.这被称作“为了确保取得流程的代表性样本，并可避免采集过量大的数据资料通常的取样方法有：取样方法介绍：简单随机取样（simplerandomsampling)分层取样（stratifiedsampling)子群组取样（subgroupsampling）系统取样（systematicsampling）72为了确保取得流程的代表性样本，并可避免采集过量大的数据资料通简单随机取样（simplerandomsampling)假设总体中每个个体带来的偏差是等同的，则可选取一个随机个体为代表。比如：从自动生产机生产出来的箱柜上选取一系列电阻元件；随机个体的特性：无偏选择性：每个个体被选取到的机会均等独立性：单一个体的选择对其它个体的选取机会没有影响取样操作范例：为每个个体编号，然后随机排列或采用抽签的办法大多流程是连续的和受时间、位置变差等因素，真正的随机样本是很少的。取样手续比较繁杂XXXX样本XXXX73简单随机取样（simplerandomsampling)分层取样（stratifiedsampling)将总体分成同质的几组（层），从不同组（层）中抽取样本。此取样样本的代表性好，可代表各层对输出变异的影响。取样操作范例：三个个人在同一台设备上生产零件，取样时可先将零件按生产人员分层（三层），再分别从中抽取。取样手续繁杂AABBCCDD样本AABBCCDD74分层取样（stratifiedsampling)将总体分成子群组取样（subgroupsampling)将总体分成几子群，子群中个体按一定方式结合而成，然后随机抽取若干子群，由这些子群中的所有个体组成样本。子群常以公司、车间、班组或一段时间内生产的一批零件等来划分。该取样方法实施简单，但代表性差，取样误差大。XXX样本X第1天X第3天X第2天75子群组取样（subgroupsampling)将总体分成几系统取样（systematicsampling）随机抽取一个样本，然后每隔等距进行取样取样操作范例：比如要从100个产品中抽取10个组成样本，首先将100个产品编号（设定取样距离为10），然后采用抽签等方式随机抽取一件产品（比如3号），进而，其余取样编号为13、23、……等。该取样法操作简单，但不宜应用在周期性变化的场合，当取样周期恰巧与质量变化周期相吻合时，就会导致一个偏倚很厉害的样本。XXX样本XXX76系统取样（systematicsampling）随机抽取一取样时需考虑的事项样本代表了流程或母体吗?流程是稳定的吗?样本是随机的吗?

选择任何数据点的可能性相同吗?在我们作出统计上有效结论之前,以上问题的答案必须是“是”具体考虑的关注点：在哪里在流程步骤直接影响产出的位置,(强的关系)在识别问题的机会最大化(原因数据)频率取决于交易和/或作业的量不稳定的流程—更频繁(使用系统的或子群体采样)稳定的流程—较不频繁(使用样本大小公式)取决于作出一个有意义的业务决定所需要的测量的准确性77取样时需考虑的事项样本代表了流程或母体吗?31确定最小的样本量可根据以下公式估算出母体或稳定流程的最小样本大小:连续性数据样本大小对连续性数据:这里n=所需的最小样本大小s=母体或流程数据的标准偏差的估值

D=与“s”测量相同的单位，希望从样本得出精确水平

一般为工程规范的1/5-1/10

1.96=代表95%置信度区间的常量 78确定最小的样本量可根据以下公式估算出母体或稳定流程的最小样本确定最小的样本量离散性数据样本大小对离散性或比例数据:这里n=最小样本大小P=母体或流程不良品的比例估值D=与“P”测量相同的单位，希望从样本得出精确水平

一般为工程规范的1/5-1/101.96=代表95%置信度区间的常量p(1-p)的最高值是.25或p=.5连续性数据的好处：1、通常只需要一个较小的样本2、更多的有关解析和根本原因分析的信息79确定最小的样本量离散性数据样本大小33对小的母体的公式样本大小公式假设:95%的置信度区间与整个母体大小(N)比较,样本大小(n)是小的如果n/N大于0.05（小母体）,样本大小应被调整到比例公式只有当才能使用小的母体所需的对最小样本大小的调整:80对小的母体的公式小的母体所需的对最小样本大小的调整:34对小的母体的公式范例:处理贷款申请假定:样本大小公式说明你需要的最小样本大小是289.你仅仅处理了200个申请.解决方法:正确的最小样本大小应该是:118.2或119–所需的最小样本大小81对小的母体的公式范例:处理贷款申请118.2或119最小样本大小范例:样本大小计算—连续性sigma小组取样了一