โดย Kevin Clay, ผู้เขียนรับเชิญ
ในการทำธุรกรรมหรือกระบวนการบริการ เรามักจะต้องจัดการกับข้อมูลระยะเวลาดำเนินการ และโดยปกติแล้วข้อมูลเหล่านี้จะไม่เป็นไปตามการแจกแจงแบบปกติ
พิจารณาโครงการ Lean Six Sigma เพื่อลดระยะเวลาดำเนินการที่จำเป็นในการติดตั้งโซลูชันเทคโนโลยีสารสนเทศที่ไซต์ของลูกค้า โดยใช้เวลาไม่เกิน 30 วัน หรือทำงานวันละ 10 ชั่วโมง ตั้งแต่วันจันทร์ถึงวันศุกร์ เพื่อดำเนินการติดตั้งให้เสร็จสมบูรณ์ ทดสอบ และรับรอง หากปฏิบัติตามกระบวนการมาตรฐาน ระยะเวลาดำเนินการที่ตั้งเป้าไว้ควรอยู่ที่ประมาณ 24 วัน
เป้าหมายอาจอยู่ที่ 24 วัน แต่เราทราบดีว่าความพึงพอใจของลูกค้าจะเพิ่มขึ้นเมื่อเราติดตั้งเสร็จเร็วขึ้น เราจำเป็นต้องเข้าใจความสามารถพื้นฐานของเราเพื่อตอบสนองความต้องการดังกล่าว ดังนั้นเราจึงสามารถวิเคราะห์ความสามารถ(capability analysis)ได้
เราทราบว่าข้อมูลของเรามีการแจกแจงไม่เป็นแบบปกติ (เบ้ไปทางบวก) ซึ่งควรจะคล้ายกับลานสกีตามภาพด้านล่าง:
ในโพสต์นี้ ฉันจะแสดงถึงห้าขั้นตอนง่ายๆ เพื่อทำความเข้าใจความสามารถของกระบวนการที่มีการแจกแจงไม่เป็นแบบปกติ กับการให้บริการตามความต้องการของลูกค้า
1. รวบรวมข้อมูล
ขั้นแรก เราต้องรวบรวมข้อมูลจากกระบวนการ ในสถานการณ์นี้ เราจะรวบรวมข้อมูลตัวอย่าง โดยดึงตัวอย่าง 100 ตัวอย่างที่ครอบคลุมช่วงการเปลี่ยนแปลงทั้งหมดที่เกิดขึ้นในกระบวนการ
ในกรณีนี้ การเปลี่ยนแปลงทั้งหมดเกิดขึ้นจากทีมติดตั้งสามทีม เราจะใช้ข้อมูลอย่างน้อย 30 ข้อมูลจากแต่ละทีม
2. ระบุรูปแบบการแจกแจง
เราทราบว่าข้อมูลของเรามีการแจกแจงไม่เป็นแบบปกติ แต่ในฐานะผู้ปฏิบัติงาน Lean Six Sigma เราจะต้องพิสูจน์สมมติฐานของเราด้วยข้อมูล ในกรณีนี้ เราสามารถดำเนินการทดสอบเพื่อพิสูจน์ว่าการแจกแจงไม่เป็นแบบปกติ
เรากำลังใช้ Minitab เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ทางสถิติ และข้อมูลของเรามีอยู่ในเวิร์คชีท(worksheet) นี้ (หากคุณต้องการทำตามและยังไม่มีซอฟต์แวร์ ดาวน์โหลด Minitab รุ่นทดลองใช้งานฟรี)
จากเมนู เลือก “Normality Test” ที่เมนู “Stat > Basic Statistics > Normality Test …”
เติมข้อมูลในช่อง “Variable:” ด้วย LeadTime แล้วคลิก OK ดังที่แสดง:
คุณจะได้ Probability Plot ต่อไปนี้:
เนื่องจากค่า P-value (แถบสีเหลืองในภาพด้านบน) น้อยกว่า 0.05 ดังนั้น ด้วยความเชื่อมั่น 95% เราจึงถือว่าข้อมูลของเรามีการแจกแจงไม่เป็นแบบปกติ
3. ตรวจสอบความเสถียร
ในโครงการ Lean Six Sigma เราอาจพบคำตอบสำหรับปัญหาของเราได้ทุกที่ตลอดเส้นทางของ DMAIC ทีมงานต้องเรียนรู้ที่จะมองหาสัญญาณตลอดทั้งโครงการ
ในกรณีนี้ สัญญาณอาจมาจากความไม่เสถียรในกระบวนการของเรา ซึ่งจะปรากฏเป็นจุดสีแดงบนแผนภูมิควบคุม
หากต้องการดูว่ากระบวนการระยะเวลาดำเนินการนี้เสถียรหรือไม่ เราจะเรียกใช้แผนภูมิ I-MR ใน Minitab ให้เลือกเมนู Stat > Control Charts > Variables Charts for Individuals > I-MR…”
เติม “Varibles:” ด้วย “LeadTime” ในกล่องโต้ตอบดังแสดงด้านล่าง
กด OK แล้วคุณจะได้รับ “I-MR Chart of LeadTime” ต่อไปนี้:
แผนภูมิ I-MR แสดงสัญญาณความไม่เสถียร 2 รายการ (แสดงเป็นจุดสีแดง) ทั้งบนแผนภูมิ Individual ที่ด้านบนของกราฟ และแผนภูมิ Moving Range ที่ด้านล่างของแผนภูมิ
จุดข้อมูลเหล่านี้บ่งชี้ถึงความผันแปรที่ผิดปกติ และควรตรวจสอบสาเหตุ สัญญาณเหล่านี้อาจให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับปัญหาที่คุณพยายามแก้ไข เมื่อระบุและแก้ไขสาเหตุของจุดเหล่านี้ได้แล้ว คุณสามารถนำข้อมูลเพิ่มเติมหรือลบจุดเหล่านี้ออกจากชุดข้อมูลได้
ในสถานการณ์นี้เราจะปล่อยสองจุดไว้ในชุดข้อมูล (เราจะไม่ลบสองจุดนั้นออก)
4. การแจกแจงไม่เป็นแบบปกติแบบใดที่เหมาะสมที่สุดกับข้อมูล?
มีการแจกแจงข้อมูลไม่เป็นแบบปกติหลายแบบที่เหมาะสมกับข้อมูลได้ ดังนั้นเราจะใช้เครื่องมือใน Minitab เพื่อแสดงให้เราเห็นว่าการแจกแจงแบบใดที่เหมาะกับข้อมูลที่สุด ไปยังคำสั่ง “Individual Distribution Identification” โดยไปที่ Stat > Quality Tools > Individual Distribution Identification…
เติม “Single column:” และ “Subgroup size:” ดังต่อไปนี้:
Minitab จะแสดงกราฟ 4 แบบดังที่แสดงด้านล่าง โดยแต่ละกราฟประกอบด้วยการแจกแจง 4 แบบที่แตกต่างกัน:
เลือกการแจกแจงหรือการแปลงข้อมูลที่มีค่า P-value สูงกว่าระดับ Alpha ที่คุณเลือก (โดยทั่วไปคือ 0.05) โปรดทราบว่าโดยทั่วไปแล้ว อย่าพิจารณากราฟแปลงข้อมูล(transformation)เว้นแต่จะไม่มีการแจกแจงใดเหมาะสม ในสถานการณ์นี้ เราจะเลือกการ exponential distribution
5. ความสามารถของกระบวนการคืออะไร?
ตอนนี้เรารู้แล้วว่าการแจกแจงใดเหมาะกับข้อมูลเหล่านี้มากที่สุด เราจึงสามารถดำเนินการวิเคราะห์ความสามารถที่ไม่ปกติได้ ใน Stat > Quality Tools > Capability Analysis > Nonnormal…
ที่หัวข้อ “Capability Analysis (Nonnormal Distribution)” ดังภาพด้านล่าง ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้เลือก “Exponential” ถัดจาก Fit distribution จากนั้นคลิกที่ “Options”
กรอกข้อมูล “Capability Analysis (Non Normal Distribution): Options” ด้วยข้อมูลต่อไปนี้:
เราเลือก “Percents” มากกว่า “Parts Per Million” เนื่องจากในสถานการณ์นี้ จะต้องใช้เวลาหลายปีกว่าจะผลิตผลลัพธ์ได้มากกว่าหนึ่งล้านรายการ (หรือข้อมูลสำหรับระยะเวลาการติดตั้งแต่ละครั้ง)
OK จากตัวเลือกและไดอะลอกบ๊อกซ์หลักแล้ว คุณควรได้รับ “Process Capability Report for LeadTime” ต่อไปนี้:
เราตีความผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ความสามารถที่การแจกแจงไม่เป็นแบบปกติในลักษณะเดียวกับการวิเคราะห์ที่ทำกับข้อมูลที่มีการแจกแจงแบบปกติ
ความสามารถจะถูกกำหนดโดยการเปรียบเทียบความกว้างของความแปรผันของกระบวนการ (VOP) กับความกว้างของข้อกำหนด (VOC) เราต้องการให้การกระจายของกระบวนการมีขนาดเล็กกว่าและอยู่ในขอบเขตของข้อกำหนด
นั่นชัดเจนว่าไม่ใช่ของข้อมูลนี้
ดัชนี Overall Capability ทางด้านขวาของกราฟแสดงให้เห็นว่ากระบวนการดำเนินไปได้ดีเพียงใดเมื่อเทียบข้อกำหนด
หากต้องการพิจารณาอย่างรวดเร็วว่ากระบวนการมีความสามารถหรือไม่ ให้เปรียบเทียบ Ppk กับข้อกำหนดขั้นต่ำสำหรับดัชนี ผู้เชี่ยวชาญด้านคุณภาพส่วนใหญ่ถือว่า 1.33 เป็นข้อกำหนดขั้นต่ำสำหรับกระบวนการที่มีความสามารถ โดยทั่วไปแล้วค่าที่น้อยกว่า 1 ถือว่าไม่สามารถยอมรับได้
ด้วยค่า Ppk ที่ .23 ดูเหมือนว่ากลุ่มการติดตั้งไอทีของเราจะมีงานล่วงหน้าเพื่อให้กระบวนการของตนเป็นไปตามข้อกำหนดของลูกค้า อย่างน้อยข้อมูลเหล่านี้ก็ช่วยให้เข้าใจได้ชัดเจนว่าสามารถปรับปรุงกระบวนการได้มากเพียงใด!
เกี่ยวกับผู้เขียนรับเชิญ:
Kevin Clay เป็น Master Black Belt และ President และ CEO ของ Six Sigma Development Solutions, Inc. ซึ่งได้รับการรับรองเป็นองค์กรฝึกอบรมที่ได้รับการรับรองจาก International Association of Six Sigma Certification (IASSC) หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติม โปรดไปที่ www.sixsigmadsi.com หรือติดต่อ Kevin ที่ 866-922-6566 หรือ kclay@sixsigmadsi.com
บทความต้นฉบับ : 5 Simple Steps to Conduct Capability Analysis with Non-Normal Data
ต้นฉบับนำมาจาก Minitab blog, แปลและเรียบเรียงโดยชลทิชา จำรัสพร
บริหารจัดการ SCM Blog โดยชลทิชา จำรัสพร บริษัท โซลูชั่น เซ็นเตอร์ จํากัด ตัวแทน Minitab ในประเทศไทย
เพิ่มเติมเกี่ยวกับบริษัท Minitab
Minitab ช่วยให้บริษัทและองค์กรต่างๆ สามารถมองเห็นแนวโน้มของข้อมูล, แก้ปัญหาและค้นพบประเด็นสำคัญจากข้อมูลเชิงลึก โดยนำเสนอชุดโซลูชั่นที่ครอบคลุมทุกด้านและดีที่สุดสำหรับซอฟต์แวร์ในระดับเดียวกัน ที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการปรับปรุงกระบวนการ
ด้วยวิธีการที่เป็นเอกลักษณ์ และการนำเสนอซอฟต์แวร์และบริการแบบองค์รวม Minitab ช่วยให้องค์กรเข้าถึงกระบวนการตัดสินใจในส่วนที่ช่วยผลักดันให้เกิดความเป็นเลิศทางธุรกิจได้ดีขึ้น ความง่ายในการใช้งานที่โดดเด่นกว่าใครมีส่วนช่วยให้ Minitab สามารถทำให้การเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกเป็นเรื่องที่ง่าย ทีมงานของ Minitab ซึ่งประกอบด้วยผู้เชี่ยวชาญทางด้านการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้ผ่านการอบรมมาเป็นอย่างเข้มงวด จะช่วยให้ผู้ใช้งานมั่นใจว่าจะได้รับประโยชน์สูงสุดจากการใช้งานวิเคราะห์ข้อมูลและพร้อมที่จะให้คำปรึกษาตลอดเวลาที่ใช้งานเพื่อนำไปสู่การตัดสินใจที่ดีขึ้น รวดเร็ว และแม่นยำ
เป็นเวลากว่า 50 ปีที่ Minitab ได้ช่วยองค์การต่าง ๆ เพิ่มรายได้ ควบคุมและลดต้นทุน เพิ่มคุณภาพ เสริมสร้างความพึงพอใจของลูกค้า และเพิ่มประสิทธิภาพ ธุรกิจและองค์นับหมื่นทั่วโลกใช้ Minitab Statistical Software®, Companion by Minitab®, Minitab Workspace®, Salford Predictive Modeler® and Quality Trainer® เป็นเครื่องมือช่วยในการค้นพบและปรับปรุงความบกพร่องในกระบวนการ