5365
9
×
Цикл "Шесть Сигм, с чем его едят". Статья №13. Алгоритм DMAIC. Шаг ANALYSIS. Часть 2.  Графический анализ.
Сообщество Lean+6Sigma в России
Цикл "Шесть Сигм, с чем его едят". Статья №13. Алгоритм DMAIC. Шаг ANALYSIS. Часть 2. Графический анализ.
Антон Анферов, Руководитель направления Шесть Сигм, Топ-Менеджмент Консалт
12 марта 2020 в 10:38

В предыдущей статье мы с вами рассмотрели, сколько всяких направлений анализа есть. Напомню:

120320.png


Вот только, строго говоря, эту схему стоит нарисовать немного по-другому, как-то так:

1203202.png

Графический анализ (или анализ графиков, если угодно) – это альфа и омега шага Анализ. С него все начинается, им все и заканчивается.

В целом, Графический анализ применяется не только на шаге Анализ, но и на остальных шагах. Мы уже встречались с ним при анализе измерительной системы или при постановке стартовой точке в шаге Измерение. С помощью контрольных карт Шухарта частенько оценивают текущее состояние процесса на шаге Определение цели и ими же оценивают устойчивость процесса на стадии Контроль. Ну и так далее. Если приглядеться, уши этого вида аналитики торчат из каждого шага алгоритма DMAIC.

Чем же он так замечателен? Давайте разберем его основные свойства.

Наверное, дело в феноменальной точности подхода? Нет. По правде говоря, у графических инструментов анализа наихудшая точность из всего инструментария Шести Сигм. Графики, как правило, не дадут вам ни точных цифр, ни точных зависимостей. Вообще с точными ответами тут беда. А уж найти реальную формулу по графику – задача, мягко скажем, нетривиальная. Ну то есть это теоретически, конечно, возможно, но… человек теоретически может голыми руками убить бенгальского тигра. Есть даже прецедент.

1203203.jpg

Тогда, наверное, дело в его потрясающей результативности? Нет, опять мимо.

Вспомним основные достижимые результаты шага Анализ:

  • Составить список реально влияющих факторов.

  • Определить характер влияния факторов на Ключевой показатель проекта.

  • Найти точную зависимость Y=f(xi).

  • Найти диапазоны допустимых значений влияющих факторов. 

 И что же позволяет нам достичь Графический анализ? Первый вариант – под вопросом. Точного ответа влияет/не влияет в ряде случаев мы не получим. В простых случаях график поможет, но обычно в таких случаях влияние и так очевидно.

Третий и Четвертый вариант… смотри картинку с тигром выше. Теоретически да. Но пожалейте ваши нервы и время. Отпадают. Даже не стану расписывать детально, почему.

Остается второй вариант результата. И да. Он в Графическом анализе реально достижим. С некоторыми оговорками, конечно, но, по сравнению с тремя другими, результат почти гарантирован.

Выходит, всего 1 цель из 4. То есть Графический анализ даже не позволяет нам найти математическое решение проблемы. А это, вообще-то, цель всего шага Анализ. «Чем дальше, тем чудесатее и чудесатее» («страньше и страньше», если вы поклонники другого варианта перевода). 

120320Алиса.jpg

А что с универсальностью? Тут уже получше. Графиков всяких огромное количество, как говорится, на любой вкус и цвет. Так что уже «теплее». Кстати, это разнообразие и добро, и зло, так как еще пойди разберись, какой из графиков тебе реально нужен в конкретной ситуации.

Но, если вкратце, то все наиболее используемые графики можно разбить на следующие категории:

  • Временные. Для анализа показателей во времени.

  • Описательные. Обычно это описание распределений и его характеристик

  • Сравнительные. Самый используемый вариант графиков при анализе в Шесть Сигм

  • Зависимости. Используются, как ни странно, для определения зависимости между рядами данных. 

 Но этого всего еще маловато, учитывая первые два пункта.

Так в чем же дело?

Ладно, не будем ходить вокруг да около.

Вот три основных качества Графического анализа, которые делают его самым используемым блоком инструментов анализа по всему миру, даже с учетом низкой результативности:

  • Быстрота

  • Наглядность

  • Доступность

Быстрота. Дело вовсе не в том, что вы можете быстро построить эти графики или что-то подобное. Дело в том, что Графический анализ позволяет очень быстро отсеять заведомо ложные варианты. А это реально очень ценное качество, особенно в ситуациях, когда количество факторов для проверки переваливает за десяток.

Ну и, помимо всего прочего, большинство автоматизированных программ по обработке статистики выводят н-ное количество графиков как побочный продукт. И именно их вы обычно первыми и видите. Иногда достаточно беглого взгляда на получившиеся графики, чтобы даже не лезть дальше в детальные статистические выкладки.

Это, казалось бы, экономит не сильно много времени. Но представьте, что вариантов вам нужно перебрать под сотню разных. Вот тут уже экономия серьезная. 

Добавим к этому, что такой подход далее очень облегчает остальные типы анализов, так как входных переменных для них меньше. И вот это очень сильный козырь, который и приводит к тому, что многие с Графического анализа начинают аналитику.

Наглядность. Это то, чего лишены все остальные инструменты. Как, говорится, Графический анализ глупый, но красивый. И к нему на поклон идут все остальные, которые не могут наглядно показать результаты. А он может. Один из них всех.

Если вы будете показывать неспециалисту (да и специалисту тоже, честно говоря) результаты аналитики в табличном или текстовом виде, обычно ни к чему хорошему это не приведет. Руководители тоже, как правило, не любят тратить свое время и усилия на попытки проанализировать уже проанализированное.

А вот графики другое дело. Их любят и понимают если не все, то уж подавляющее большинство точно.

120320жаба.png

Кстати, забавные ситуации у нас иногда происходят в проектах и при обучении. Кандидаты и сотрудники, бывает, ленятся и приносят нам кривые или подогнанные данные.

А потом удивляются, как эти сволочи нехорошие люди (то есть мы) по одному взгляду на их графики умудряемся сообщать им не только, что данные подогнаны, но и как именно они это сделали. Всегда забавно видеть эти лица. Так что умение читать графики способно здорово упростить жизнь в ряде ситуаций.

Ну и доступность. Мы все строим графики еще со школьной скамьи. Для их построения даже не всегда нужны средства автоматизации или какое-либо ПО. Имеем данные, листок, карандаш…и вуаля, можно прямо в гембе получать первичные выводы. Да, потом на компьютере вы их проверите. Но сама возможность есть. А в ситуациях, где счет идет на минуты, приблизительный результат куда лучше, чем вообще никакого.

Да и специальная подготовка и знания далеко не всегда нужны. Да, какую-нибудь карту Шухарта на коленке построить без подготовки сложно, а временной график или гистограмму – да пожалуйста. 

Кстати, вот вам примеры того, как выглядят подогнанные или округленные данные:  

1203206.png

1203204.png

1203205.png

Итого, что в сухом остатке.

Да, Графический анализ сам по себе не может решить для вас проблему. Но при этом он поможет снизить сложность других методов анализа, быстро отсечь лишние ветви аналитики, существенно сократив затраты времени и усилий.

И в конце концов, он позволит вам наглядно и эффективно показать полученные результаты.

 

Именно поэтому, с него все обычно начинается, и им же весь анализ и заканчивается.

Любите графики, ибо они любят вас:

120320сердце.png


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.

Статья №12. Алгоритм DMAIC. Шаг ANALYSIS. Часть 1.

Войдите, чтобы оставить комментарий
E-Mail
Хорошая статья
12 марта
Третий график (гистограмма) не всегда может быть результатом фальсификации данных.
Как минимум он указывает на то, что измерительная система обладает ограничением.
12 марта
да, это так. Но например, первая гистограмма в примерах - это результат чистейшего подлога по данным, ибо нет объективных естественных причин, по которым непрерывные данные, обычно подчиненные нормальному распределению, могут распределиться так.
12 марта
о, а кстати, первый пример-то выложили неверным. Вот так он выглядит:

1.jpg
12 марта
А третий график часто не следствие ограничений системы измерения. Это редкость. Обычно это история "данные выходят за границы спецификации, поэтому я их откидываю/не записываю"
12 марта
Чего только не бывает. Оказывается
12 марта
Dmitry Isaichuk бывает и не такое) в этом случае граф анализ в лоб показывает, здесь что-то не так, а что именно, уже задача выяснить при помощи настоящего анализа
12 марта
По третьему графику нужно понимать, что жёлтые линии- это спецификация. И тогда это точно отбрасывание "ненужных" значений. Но если такая гистограмма прижимается к физически минимальному/максимальному значению, то это либо ненормальные данные, что имеет место быть, либо выборка нерациональна
12 марта
Dmitry Isaichuk
89658493_2607294209380866_4221010411589206016_o.jpg
12 марта
Задать вопрос автору статьи
Автор статьи ответит вам по email в течении 1-2 дней.

* - обязательные поля

Авторские статьи
Популярное | Последнее
Рекомендовано
Реклама
Поделиться