Цикл "Шесть Сигм, с чем его едят". Статья №17. Алгоритм DMAIC. Шаг ANALYSIS. Часть 6. Последовательность анализа.

Авторизация

E-Mail

2532

Цикл "Шесть Сигм, с чем его едят". Статья №17. Алгоритм DMAIC. Шаг ANALYSIS. Часть 6. Последовательность анализа.

Сообщество Lean+6Sigma в России

Цикл "Шесть Сигм, с чем его едят". Статья №17. Алгоритм DMAIC. Шаг ANALYSIS. Часть 6. Последовательность анализа.

Антон Анферов, Руководитель направления Шесть Сигм, Топ-Менеджмент Консалт

23 апреля 2020 в 09:42

Бережливое производство LSSRussia.ru 6sigma Топ-Менеджмент Консалт Авторские статьи Антон Анферов

Прежде чем двигаться дальше в Улучшение, пару слов о том, какова последовательность анализа, которую лично я применяю в проектах. Не говорю, что это оптимальный вариант. Но он рабочий.

23.04.1.jpg

Рассматривая данный алгоритм, надо понимать, что, как только вы нашли вариант, решающий поставленную цель, его можно останавливать. А можно и дальше исследовать.

Шаг первый. Возьмите свой список факторов. Прикиньте сами или с привлечением экспертов, что на что может влиять. Можно даже когнитивную схему построить, если факторов много, есть перекрестные влияния и т.д. Разумеется, если умеете. (когнитивная схема – не инструмент Шести Сигм впрямую)

Шаг второй. На основании предыдущего шага выберите 4-5 факторов с наибольшей вероятностью влияния. Проверьте, есть ли у вас по ним данные. Правильно ли они скомпонованы, есть ли смещения?

Шаг третий. Используем графический анализ. Лично я обычно начинаю или с серии Scatter Plot или с Matrix Plot. Оттуда уже видно, подтверждаются ли выводы второго шага или нет.

Далее прицельно строим графики зависимостей для тех факторов, что вызывают «подозрения о влиянии».

Шаг четвертый. Развилка.

А) Если уверены в данных, их много и они непрерывного типа. Используем регрессию с двумя-тремя подготовительными инструментами, вроде Best Subsets. И в общем-то дальше идут различные комбинации факторов и форм регрессий. Сначала простые варианты, затем, если толку не было, с усложнениями вроде перекрестного влияния, квадратичных, кубичных (если есть подозрение) или других сложных функций.

Б) Если данных мало, они дискретного типа или их вообще нет, собираем их под анализ гипотез и вперед в этот самый анализ.

Сюда же мы придем, если пункт А в итоге ничего не дал.

Проверяем факторы методами проверки гипотез один за другим, либо фильтруя имеющиеся данные, либо собирая новые. Проверяем стандартно влияние на Среднее и Сигму ключевого показателя.

Шаг пятый. Если шаг 4 ничего не дал, возвращаемся к шагу 2. И делаем следующую итерацию.

Сразу скажу, таких итераций в сложных случаях может быть далеко не одна с разными комбинациями факторов. Рано или поздно, из всего многообразия удастся нащупать два-три фактора с бОльшим влиянием.

Шаг шестой. Если для этих двух-трех факторов не получилось ранее сделать приемлемую формулу, определяем характер их влияния на ключевой показатель. Линейная, квадратичная, кубичная и т.д. Увеличивает он наш Y с ростом или уменьшает.

Шаг седьмой. Вторая развилка.

А) Если задача предельная (то есть нужно выйти за какой-то предел справа или слева), то можно взять регрессионную формулу со средним показателем достоверности, просчитать по ней примерные значения факторов, а дальше пойти и собрать данные около этих показателей. Дальше вернуться к шагу четыре.

Б) Вместо сбора данных и возвращения к шагу 4, построить серию экспериментов ДОЕ. Да, тоже будем собирать данные, но по другой схеме.

Обычно на этом шаге сдается 90% проблем.

Шаг восьмой. Если вам не повезло, и решение все еще не видно. То возвращаемся на Этап проекта Измерение. Туда, где мы формировали список факторов и определяли, что мы можем измерять и изменять. Еще раз смотрим на эти выводы и решаем, можно ли какие-то еще факторы начать измерять или изменять.

Или, быть может, мы пропустили какие-то факторы или их комбинации.

В любом случае, с этого момента вы уже гораздо ближе к переходу на алгоритм DMADV, чем к тому, чтобы остаться в алгоритме DMAIC.

Отдельно отмечу, что все-таки могут быть ситуации, когда математического решения найти не получается. Либо значения факторов при этом становятся недопустимыми, либо при всех настройках факторов ключевой показатель так и не достиг целевых условий.

Причин тут может быть много, но ключевыми являются две основные:

А) вы где-то наделали ошибок в шагах анализа и сбора данных. Что чаще всего и бывает.

Б) данный процесс при действующей технологии попросту не способен достигать заявленных целей. Как бы мы его ни настраивали. Тогда технологию нужно менять, и, значит, добро пожаловать в DMADV.

Указанная последовательность шагов меня еще не подводила. Она займет у вас до пары дней без учета затрат на сбор данных (которые могут быть большими). Только пару раз за все время пришлось уходить в смену технологии.

И, разумеется, я уже далеко не всегда придерживаюсь именно такой последовательности, подстраивая ее под ситуацию. Но основной костяк не меняется.

Так что дерзайте, анализируйте ваши данные. Удачи.

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.