SIX SIGMA เป็นวิธีการสำหรับการปรับปรุงคุณภาพที่มีการใช้งานมาเป็นสิบปีเพราะว่าให้ผลลัพธ์ที่ชัดเจน โครงการที่ทำใน SIX SIGMA มีการกำหนดขั้นตอนไว้อย่างชัดเจน และมีการนำไปใช้งานในหลายบริษัท หลายอุตสาหกรรมในทั่วโลกซึ่งพิสูจน์ได้ว่าสามารถแก้ปัญหาได้และยังทำให้ประหยัดเงินได้หลายพันล้าน
แต่ SIX SIGMA มีการใช้สถิติมากในการวิเคราะห์ข้อมูล และทำให้คนที่ยังใหม่กับงานด้านปรับปรุงคุณภาพมีความรู้สึกกลัวสถิติแต่คุณไม่จำเป็นต้องกลัวใดใดเลย ในขณะที่การวิเคราะห์ข้อมูลคือสิ่งสำคัญที่สุดในการปรับปรุงคุณภาพ แต่งานวิเคราะห์ใน SIX SIGMA ไม่ใช่เรื่องยากที่จะทำความเข้าใจแม้คุณจะไม่มีความรู้ด้านสถิติเลยก็ตาม
เพื่อเป็นการเริ่มต้น ลองมาทำความคุ้นเคยกับเครื่องมือเหล่านี้ ในบทความนี้จะแนะนำเครื่องมือทางสถิติ 5 ชนิด ที่ใช้ใน SIX SIGMA มาดูว่าเครื่องมือเหล่านี้ทำอะไรและมีความสำคัญอย่างไร
1. แผนภาพพาเรโต (PARETO CHART)
แผนภาพพาเรโตเป็นการต่อยอดหลักการพาเรโตซึ่งกล่าวไว้ว่า 80% ของผลลัพธ์เกิดจากสาเหตุ 20% เพื่อให้ทำความเข้าใจได้ง่ายขึ้น นึกถึงตัวอย่างในชีวิตประจำวัน เรามักจะสวมใส่เสื้อผ้าที่ใส่ประจำในส่วน 20% ของเสื้อผ้าทั้งหมดอีก 80% มักไม่ได้สวมใส่บ่อยเท่า หรือ ฟังเพลงที่เราบันทึกไว้ในเครื่องเพียง 20% ของเพลงทั้งหมดเราบันทึกไว้
แผนภาพพาเรโตจะช่วยนำข้อมูลมาแสดงเป็นภาพเพื่อการวิเคราะห์ตามหลักการของพาเรโต ซึ่งเป็นการแสดงเป็นแผนภาพกราฟแท่งที่แยก สิ่งสำคัญจำนวนน้อย (critical few) สิ่งเล็กน้อยจำนวนมาก (trivial many) เมื่อแยกออกจากกันได้จะทำให้เราสามารถจับประเด็นที่สำคัญกว่าเพื่อนำมาจัดการได้ก่อน ตัวอย่างเช่น ข้อมูลที่เก็บมาเป็นชนิดของข้อบกพร่องที่เกิดขึ้น ซึ่งเมื่อนำมาสร้างเป็นแผนภาพพาเรโตจะเห็นว่าชนิดข้อบกพร่องใดที่เกิดขึ้นบ่อยๆ ซึ่งคุณควรไปจัดการกับสิ่งนั้นก่อน
2. ฮีสโตแกรม (HISTOGRAM)
ฮีสโตแกรม คือ แผนภาพที่แสดงสิ่งที่เกิดขึ้นในช่วงเวลาขณะหนึ่ง (Snapshot) ของข้อมูลตัวเลขแบบที่มีค่าต่อเนื่อง (numeric, continuous data) ฮีสโตแกรมจะทำให้คุณสามารถมองเห็นค่ากลางและการกระจายของข้อมูลได้ง่ายขึ้น แสดงให้เห็นว่าข้อมูลส่วนใหญ่นั้นตกอยู่ในช่วงใด รวมไปถึงค่าต่ำสุดและสูงสุด ข้อมูลของคุณนั้นมีลักษณะการแจกแจงเป็นแบบระฆังคว่ำหรือไม่ และยังช่วยคุณหาว่ามีข้อมูลที่ผิดปกติซึ่งต้องนำไปหาว่าเพราะเหตุใดจึงทำให้เกิดข้อมูลที่ผิดปกตินั้น
3. Gage R&R
การวัดที่มีความถูกต้องเป็นเรื่องที่ต้องให้ความสำคัญอย่างมาก คุณต้องการจะชั่งน้ำหนักกับเครื่องชั่งที่ไม่น่าเชื่อถือหรือไม่ คุณจะใช้เทอร์โมมิเตอร์ที่ไม่เคยแสดงอุณหภูมิได้ถูกต้องเลยมาใช้งานหรือไม่ ถ้าคุณไม่สามารถวัดกระบวนการได้ถูกต้องคุณก็จะไม่สามารถปรับปรุงกระบวนการได้ ซึ่งนั้นทำให้ต้องมีการทำ Gage R&R เครื่องมือนี้จะช่วยคุณได้เห็นว่า ข้อมูลตัวเลขที่มีค่าแบบต่อเนื่อง (เช่น ค่าน้ำหนัก ค่าเส้นผ่านศูนย์กลาง และค่าความดัน) มีความสามารถในเรื่องการทำซ้ำทั้งแบบ repeatable และ reproducible โดยทำการวัดด้วยคนวัดคนเดิมแต่วัดชิ้นงานนั้นซ้ำๆและ คนวัดเปลี่ยนไปเมื่อวัดชิ้นงานชิ้นเดิม
4. การวิเคราะห์ความเห็นพ้องของข้อมูลแบบนับ (Attribute Agreement analysis)
เป็นเครื่องมืออีกหนึ่งอย่างที่นำมาใช้กับข้อมูลแบบนับ ได้แก่ข้อมูลเช่น ยอมรับ/ผ่าน และ ปฏิเสธ/ไม่ผ่าน ขณะที่ Gage R&R ใช้ประเมินความน่าเชื่อถือและความสามารถในการทำซ้ำของระบบการวัดของข้อมูลแบบตัวเลข การวิเคราะห์ความเห็นพ้องของข้อมูลแบบนับ เป็นการวิเคราะห์เพื่อดูว่าพนักงานวัดสามารถจำแนกข้อมูลนั้นได้ตามหมวดหมู่ได้ถูกต้องตามเกณฑ์มาตรฐานหรือไม่ หรือเทียบกับพนักงานวัดคนอื่นได้ผลเหมือนกันหรือไม่
5. ความสามารถกระบวนการ (Process Capability)
กือบทุกกระบวนการจะมีขอบเขตข้อกำหนดเฉพาะซึ่งอาจมีแบบ 2 ด้าน หรือด้านบนอย่างเดียว หรือด้านล่างอย่างเดียว ตัวอย่างเช่น ชิ้นส่วนที่มาจากผู้ส่งมอบไม่ควรมีขนาดใหญ่หรือเล็กกว่า ระยะเวลาในการรอไม่ควรเกินกว่าที่กำหนดไว้ให้ น้ำหนักที่เติมลงไปไม่ควรเกินกว่าน้ำหนักอย่างน้อยที่กำหนดไว้ การวิเคราะห์ความสามารถของกระบวนการจะแสดงให้เห็นว่ากระบวนการนั้นทำได้ตามข้อกำหนดเฉพาะหรือไม่และแสดงให้เห็นว่าควรจะปรับปรุงกระบวนการอย่างไร ค่าดัชนีที่ใช้คือ Cpk Ppk และ DPMO (Defects per million opportunities) และ ระดับซิกม่า (Sigma level)
บทสรุป
SIX SIGMA สามารถทำให้ธุรกิจเกิดความแตกต่างได้ แต่ต้องมีการเก็บข้อมูลและการวิเคราะห์ เพื่อจะได้รู้ว่าโอกาสในการปรับปรุงอยู่ตรงไหน และทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญ
ความสำเร็จของ SIX SIGMA ขึ้นอยู่กับผู้นำมาปฏิบัติซึ่งมีความชำนาญในหลายด้านมาร่วมมือกันไม่ใช่สถิติเพียงอย่างเดียว แต่ต้องเข้าใจพื้นฐานที่ SIX SIGMA ใช้สถิติแบบพื้นฐาน และใช้ร่วมกับโปรแกรมทางสถิติ เพื่อนำมาช่วยในการปรับปรุงคุณภาพและวิเคราะห์ข้อมูลให้น่าเชื่อถือยิ่งขึ้น
บทความต้นฉบับ : http://blog.minitab.com/blog/understanding-statistics/5-critical-six-sigma-tools-a-quick-guide
เนื้อหาบทความโดยบริษัท Minitab Inc. ประเทศสหรัฐอเมริกา
แปลและเรียบเรียงโดยสุวดี นําพาเจริญ และ ชลทิขา จํารัสพร, บริษัท โซลูชั่น เซ็นเตอร์ จํากัด webadmin@solutioncenterminitab.com
บทความนี้เกิดจากการเขียนและส่งขึ้นมาสู่ระบบแบบอัตโนมัติ สมาคมฯไม่รับผิดชอบต่อบทความหรือข้อความใดๆ ทั้งสิ้น เพราะไม่สามารถระบุได้ว่าเป็นความจริงหรือไม่ ผู้อ่านจึงควรใช้วิจารณญาณในการกลั่นกรอง และหากท่านพบเห็นข้อความใดที่ขัดต่อกฎหมายและศีลธรรม หรือทำให้เกิดความเสียหาย หรือละเมิดสิทธิใดๆ กรุณาแจ้งมาที่ ht.ro.apt@ecivres-bew เพื่อทีมงานจะได้ดำเนินการลบออกจากระบบในทันที
