So erstellen Sie eine Six Sigma Multi Vari Sampling-Plan
Multi-Vari verwendet einen bestimmten Datenstichprobenplan, der die größere Änderung Ursache in der Ausgangscharakteristik des Six Sigma Prozess grafisch hervorgehoben, während der Prozess ermöglicht in seiner normalen Art und Weise zu betreiben und ohne Prozessstörungen erfordern. Die Hauptursache der Ausgabevariation ist in drei Kategorien getrennt:
Positional
zyklisch
temporal
Wenn Sie wissen, welche Kategorie der Variation des Ausgangs des Prozesses dominiert, können Sie über potenzielle Faktoren konzentrieren, die unter diese Kategorie fallen und Faktoren zu beseitigen, die zu den anderen Kategorien gehören. Wenn Sie, dass die größere Änderung in der Prozessausgang finden wird aus einer zeitlichen Quelle kommen, können Sie alle Faktoren Rabatt, die Positions sind oder cyclical- die wahre Ursache muss ein zeitlicher Faktor sein.
Positional Variation
Das Positionsvariation Kategorie manchmal genannt wird innerhalb der Einheit Variation. Das ist, weil es durch die Größe der Veränderung definiert kommt von innerhalb einer einzigen Einheit. Unterschiede zwischen diesen Messungen belegen, dass ein Positionsvariationsfaktor wird das Ausgangssignal des Prozesses beeinflussen.
Sie können ein müssen definieren, # 147-Einheit # 148- unterschiedlich für verschiedene Prozesssituationen. Die Grundvoraussetzung für eine Einheit ist, dass der Ausgangskenn meßbaren mehrmals an verschiedenen Stellen auf der Einheit sein. Dass sein kann, die gleiche Eigenschaft an verschiedenen Stellen auf der Einheit zu messen.
Zyklische Variation
Das zyklische Veränderung Kategorie manchmal genannt wird zwischen Einheit Variation. Es ist durch die Größe der Veränderung definiert, die aus dem Prozess zwischen aufeinanderfolgenden Einheiten gezeichnet auftritt. Große Unterschiede zwischen den Einheiten bedeutet, dass der Faktor Fahrprozessleistung sein muss, die unter der zyklischen Kategorie fällt. In der Achse beispielsweise die Größe der Variation, die in den Durchmessern zwischen aufeinanderfolgend erzeugten Achsen beobachten ist zyklische Variation.
Die zeitliche Variation
Das zeitliche Variation Kategorie manchmal genannt wird Time-to-Zeitvariation. Wenn man sich die Größe der Veränderung zwischen den Segmenten des Prozesses durch eine erhebliche Menge an Zeit getrennt betrachten, ist, dass zeitliche Variation. Wenn diese Art der Variation groß ist, muss der Faktor Antriebsprozessleistung sein, die sonst auf die zeitliche category- gehört, muß der Faktor aus einer anderen Kategorie sein.
Hier ist der Schritt-für-Schritt-Verfahren zum Ziehen von intermittierenden Daten aus einem laufenden Prozess:
Wählen Sie oder einen kontinuierlichen Typ Daten Messung von Prozessausgangsleistung herzustellen.
Diese Skala kann in Zeiteinheiten, Dollar, Zoll, Gramm, aber was auch immer es ist, es muss ein kontinuierlicher Datentyp sein.
Entdecken Sie die historischen Werte der ausgewählten Ausgabe Metrik zu verstehen, was die Größe der Veränderung in den Prozess gewesen ist.
Nachdem Sie Multi-Vari Abtastung des Prozesses beginnen, fahren Sie, bis Sie in etwa die gleiche Größe der Veränderung beobachtet haben, die Sie historisch gesehen habe. Auf diese Weise sind Sie sicher, den Prozess lange genug überwacht zu haben, um die Aktivität in den Inputfaktoren haben erfasst, die Veränderung in der Prozessausgang fährt.
Definieren Sie, was in Ihrem Multi-Vari-Studie eine Einheit bildet.
Denken Sie daran, dass Ihre definierte Einheit zwei oder mehr Messungen der Prozessausgang in verschiedenen ermöglichen müssen # 147-Standorten # 148- innerhalb oder am Gerät.
Sammeln Sie zwei vor fünf Messungen innerhalb der Einheit definiert in Schritt 3 auf drei bis fünf aufeinander folgenden Einheiten.
Lassen Sie einige Zeit vergehen - genug, dass potenzielle Faktoren, die eine Chance haben, neue Einfluss auf den Prozess zu nehmen.
Wiederholen Sie die Schritte 4 und 5 in drei bis fünf aufeinander folgenden Einheit Abständen, bis Sie mindestens 80 Prozent des historischen Prozesses Variation aufgenommen haben.
Vergleichen Sie einfach den Bereich der historischen Daten in den Bereich der Multi-Vari-Daten. Wenn sie annähernd gleich sind, haben Sie genug Multi-Vari-Daten erfasst. Wenn nicht, halten zu sammeln.
Erstellen Sie eine Multi-Vari-Chart und zu analysieren und das Diagramm für eine primäre Quelle der Variation interpretieren.