Вот мы с вами и добрались до ключевого этапа всего алгоритма DMAIC – Анализ (Analysis). Именно в ходе этого этапа проявляется все умение и искусство специалиста по Сигме. Именно этот этап уже не может обойтись одними только сухими схемами и алгоритмами. Тут уже придется искать, иногда несколько раз по кругу.

Здесь я не буду вам рисовать разбивку этапа на шаги-цели. Ибо цель тут основная ровно одна: Найти математическое решение проблемы. А для этого придется найти тот минимальный набор факторов, который реально влияет.

До этого мы усиленно проблему переводили в математическую. Теперь пора ее, наконец, решить.

И вот тут, как говорится, «проще сказать, чем сделать».

Тут на днях закончилась волна по курсу Мастер Минитаба. Есть у нас такой курс, где мы объясняем не только, как этим ПО пользоваться, но и почему именно так, с разбором внутренней логики расчетов, ограничений и т.д. Кому интересно, пишите в комментариях, или Яндекс вам в помощь.

Так вот финальным заданием у этих ребят был кейс, который я вообще для Черных поясов по Сигме готовил. Кейс, мягко скажем, непростой, с кучей нелинейщины, смещений и перекрестных влияний. Но не в этом суть. А суть в том, что ребятам дали все необходимые данные с этапов Define и Measure + исходные собранные данные. Задача простая – найти решение и улучшить процесс. А дальше мы смотрели, куда их кривая анализа выведет, и какие инструменты будут применять. К чести ребят, инструменты они применяли правильно, поэтому большей части задание зачли. Но в логике анализа потерялись все. Только трое выдали что-то похожее на решение. Из этих трех решений, только два чуть улучшали процесс (на 10% и на 7%). Но ни один участник так и не смог за все время вывести этот процесс к положительному Сигма-уровню.

С одной стороны это закономерно, так как ребята не Черные пояса, и им простительно. От них требовалось правильно применять инструменты и трактовать результаты, они это сделали. А всем тонкостям анализа Зеленых поясов не учат. Уже то, что часть смогла хоть немного, но улучшить процесс, уже здорово. С другой стороны это показывает, что далеко не все так просто с этим Анализом.

Кстати, на картинке выше кадр из фильма «Игры разума» о математике Джоне Нэше. Этот самый Джон Нэш – один из видных деятелей по развитию теории управления и теории игр, используемых, в том числе, и в методике Шесть Сигм. И да, при этом он был параноиком. Ну и что с того?

Вообще, чтобы серьезно и увлеченно ковыряться в формулах и проводить все эти анализы не поверхностно, а глубоко, наверное, таки надо быть немного сумасшедшим. По крайней мере, я уверен, что мои коллеги меня таковым считают.

Итак, основные результаты, которые вы можете выцепить из этапа анализ (в порядке возрастания):

• Составить список реально влияющих факторов. Помните, до этого мы сначала делали список Потенциальных факторов, потом возможных. Теперь вот итоговое сито, мы определяем реально влияющие. Для этого у нас целый ворох инструментов.

• Определить характер влияния факторов на Ключевой показатель проекта. Сомнительно, что вас устроит логический ответ «влияет – не влияет». Вам наверняка захочется узнать, как именно влияет. Вот туда и копаем. Еще один ворох инструментов.

• Найти точную зависимость Y=f(x_i). Это прямо было бы идеально. Ведь, по сути, имея на руках реальную формулу, дальше можно с ее помощью управлять ключевым показателем, как надо, под требования разных задач.

• Найти диапазоны допустимых значений влияющих факторов. По сути это и есть наше решение задачи. Те границы, в которых нужно удерживать значения факторов, и тогда наш ключевой показатель «сам и с песней» примет нужные нам характеристики.
  

Ну и немного схем. Мы же любим схемы в Сигме, не так ли?

Вот, сколько всего.

Кстати, раз уж я уже упомянул Нэша, то давайте уже упомяну и тех, кто реально приложил ко всему этому руки. А то, куда ни ткни в сообществах, везде Деминг, Форд, Таити и т.д.

А тут еще и Джек Уэлч недавно ушел, ранее в апреле 18го года Микель Харри. Эти все люди стояли у истоков Сигмы. Большая это потеря.

Итак, кто наши герои, без кого все многообразие инструментов Сигмы не случилось бы.   

1. Карл Фридрих Гаусс. 

Этот деятель столько всего открыл, что диву даешься. Он даже планеты «на спор» искал.

Но нам он помог, в первую очередь, конечно же, Нормальным законом распределения или Гауссовым распределением.

Почему это нам так важно? А вот процентов 70 инструментов обработки непрерывных данных используют в своей математике это распределение.

И подавляющее большинство физических реальных показателей в нашем мире подчиняются этому закону.

Если брать другие распространенные распределения данных: Тагути, Биномиальное, Пуассона, то все они при больших объемах выборки потихоньку принимают вид Нормального закона распределения. 

2. Карл (опять Карл, что характерно) Пирсон.

Этому человеку мы обязаны такими замечательными инструментами как Корреляционный и Регрессионный анализы.

А это, на минуточку, самые популярные в Сигме методы поиска решения. Особенно учитывая доступные сейчас массивы данных.

И вообще ту самую Сигму как среднеквадратичное отклонение ввел именно этот человек. Так что посмотрите еще раз на этого замечательного человека. Без него не было бы никакой Сигмы. 

3. Рональд Эйлмер Фишер

Последователь Пирсона и сам по себе видный математик, которому мы обязаны методикой Постановка Эксперимента или DOE.

4. Колмогоров (Катаев) Андрей Николаевич

Гениальнейший советский математик. Его труды лежат в основе инструментов проверки гипотез однофакторных и многофакторных. А это в Анализе самые точные инструменты. Также в динамическом моделировании и много где еще.

Кстати, двоюродный брат писателя Катаева. Ну, это так, к слову.

Даже если брать уже упомянутый выше Минитаб, то там впрямую при проверке распределения на нормальность можно его фамилию увидеть:

Второй там Смирнов Владимир Иванович – тоже личность незаурядная. Но он не совсем к Сигме. Все-таки ТФКП в ней не сильно применяется. (Наверное, это даже хорошо) 

Там есть и другие видные лица, которые нейросетями занимались, моделированием и прочими вещами.

Но вот этих четырех людей можно называть основоположниками математического аппарата Сигмы.

Обидно при этом, что маловато людей о них вообще знают. И совсем мало связывают их с такими мощными инструментами аналитики. 

В общем, в качестве вводной истории все. В следующий раз уже поговорим о последовательностях, алгоритмах анализа и прочим тем, что делает рассказ системным, а не эмоциональным, как сегодня. 

Ссылки на предыдущие статьи цикла "Шесть Сигм, с чем его едят":

Статья №1 Основные положения Шесть Сигм

Статья №2. Принцип решения проблем в Шесть Сигм. Алгоритмы проектов.

Статья №3. Алгоритм DMAIC. Шаг DEFINE. Часть 1.

Статья №4. Алгоритм DMAIC. Шаг DEFINE. Часть 2.

Статья №5. Алгоритм DMAIC. Шаг DEFINE. Часть 3.

Статья №6. Алгоритм DMAIC. Шаг DEFINE. Часть 4.

Статья №7. Алгоритм DMAIC. Шаг DEFINE. Часть 5.

Статья №8. Алгоритм DMAIC. Шаг MEASURE. Часть 1.

Статья №9. Алгоритм DMAIC. Шаг MEASURE. Часть 2.

Статья №10. Алгоритм DMAIC. Шаг MEASURE. Часть 3.

Cтатья №11. Алгоритм DMAIC. Шаг MEASURE. Часть 4.

Рекомендовано

Наталия Анфёрова: Что такое Гемба

17 июля в 18:00

3508

Антон Анферов: Записки Зеленого пояса или ... День четвертый

28 марта в 11:00

5261

• Обучаем и внедряем с 1999 года! Создадим систему вместе и вперед за результатом!
• Всё что нужно знать участнику проекта в онлайн курсе "Бережливое Производство И Шесть Сигма. Базовый". Обязателен для успешных проектов в вашей компании.