Six Sigma เป็นวิธีการสำหรับการปรับปรุงคุณภาพที่มีการใช้งานมาเป็นสิบปีเพราะว่าให้ผลลัพธ์ที่ชัดเจน โครงการที่ทำใน Six Sigma มีการกำหนดขั้นตอนไว้อย่างชัดเจน และมีการนำไปใช้งานในหลายบริษัท หลายอุตสาหกรรมในทั่วโลกซึ่งพิสูจน์ได้ว่าสามารถแก้ปัญหาได้และยังทำให้ประหยัดเงินได้หลายพันล้าน
Six Sigma มีการใช้สถิติมากในการวิเคราะห์ข้อมูล และทำให้คนที่ยังใหม่กับงานด้านปรับปรุงคุณภาพมีความรู้สึกกลัวสถิติ
แต่คุณไม่จำเป็นต้องกลัวใดใดเลย ในขณะที่การวิเคราะห์ข้อมูลคือสิ่งสำคัญที่สุดในการปรับปรุงคุณภาพ แต่งานวิเคราะห์ใน Six Sigma ไม่ใช่เรื่องยากที่จะทำความเข้าใจแม้คุณจะไม่มีความรู้ด้านสถิติเลยก็ตาม
เพื่อเป็นการเริ่มต้นลองมาทำความคุ้นเคยกับเครื่องมือที่ใช้ใน Six Sigma ในบทความที่แล้วได้นำเสนอเครื่องมือทางสถิติ 5 ชนิด ที่ใช้ใน Six Sigma ส่วนในบทความนี้มาดูว่าเครื่องมืออีก 5 ชนิดเพิ่มเติมและดูว่าเครื่องมือเหล่านี้ทำอะไรและมีความสำคัญอย่างไรต่อ Six Sigma
1. t-Tests
เราใช้ t-test ในการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยชองสิ่งตัวอย่างหนึ่งกลุ่มกับค่าเป้าหมาย หรือ เปรียบเทียบกับตัวอย่างอีกกลุ่มหนึ่ง ตัวอย่างเช่น บริษัทขายเครื่องดื่มบรรจุกระป๋องขนาด 16 ออนซ์ เราจะใช้ t-test เพื่อทำการศึกษาว่าปริมาณเครื่องดื่มที่เติมลงกระป๋องบรรจุเป็นไปตามเป้าหมายหรือไม่ ถ้าคุณต้องทำการเลือกซื้อน้ำเชื่อมจากผู้ส่งมอบ 2 ราย และต้องการดูว่าปริมาณที่ส่งมอบจากผู้ส่งมอบ 2 รายนี้แตกต่างกันหรือไม่ เราสามารถใช้ 2–sample t-test ในการทดสอบเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของผู้ส่งมอบ 2 รายนี้ได้
2. ANOVA
ในขณะที่ t-test ทำการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยกับค่าเป้าหมาย หรือเปรียบเทียบ 2 กลุ่มตัวอย่าง แต่ ANOVA (Analysis of Variance) ทำให้คุณสามารถเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยที่มากกว่า 2 กลุ่มตัวอย่าง ตัวอย่างเช่น ANOVA สามารถทำให้คุณเห็นว่าค่าเฉลี่ยของปริมาณการผลิตจาก 3 กะทำงาน นั้นมีค่าเท่ากันหรือไม่ คุณยังสามารถใช้ ANOVA ในการวิเคราะห์มากกว่า 1 ตัวแปร ตัวอย่างเช่น ใช้เปรียบเทียบค่าเฉลี่ยจาก 3 กะ และ ค่าเฉลี่ยที่ได้จาก 2 สายการผลิต
3. Regression
Regression จะใช้ในการหาความสัมพันธ์ระหว่างผลลัพธ์ (output) และปัจจัยตั้งต้นต่างๆ (Input) คุณสามารถใช้ Regression เพื่อดูความสัมพันธ์ของค่าใช้จ่ายทางการตลาดกับรายรับจากการขาย ถ้าปัจจัยมีความสัมพันธ์กัน เราสามารถสร้างสมการถดถอย (Regression) เพื่ออธิบายความสัมพันธ์และใช้ทำนายผลลัพธ์เมื่อให้ค่าปัจจัยตั้งต้นตามที่ต้องการ
4. DOE (Design of Experiment)
Regression และ ANOVA มักจะใช้กับข้อมูลที่มีอยู่แล้ว (หรือเก็บมาไว้ก่อนแล้ว) ในทางกลับกัน DOE จะต้องมีการวางแผนเพื่อเก็บข้อมูล คุณจะทำการเปลี่ยนปัจจัยต่างๆ เพื่อทำให้เห็นว่าความสัมพันธ์ระหว่างผลลัพธ์และปัจจัยตั้งต้นนั้นเป็นอย่างไร และเมื่อทำการเก็บข้อมูลตามแผนที่วางไว้ คุณจะสามารถบอกได้ว่าปัจจัยตั้งต้นใดเป็นปัจจัยสำคัญ และ DOE ยังใช้เพื่อหาค่าเงื่อนไขของแต่ละปัจจัยที่เหมาะสม
5. แผนภูมิควบคุม (Control Charts)
ทุกๆกระบวนการมีความผันแปรตามธรรมชาติอยู่เสมอ แต่ถ้ากระบวนการนั้นเสถียร (stable) และสามารถทำนายได้ (Predictable) ถือเป็นกระบวนการที่มีคุณภาพ การรู้ว่ากระบวนการนั้นมีความผันแปรเกินกว่าปกติ (ธรรมชาติ) มีความสำคัญอย่างมากเพราะจะทำให้รู้ได้ว่าปัญหานั้นเกิดขึ้นแล้วและต้องการแก้ไข แผนภูมิควบคุมจะเป็นตัวชี้ให้เห็นว่าความผันแปรนั้นมาจากสาเหตุไม่ปกติและเกินกว่าเขตที่ยอมรับได้ แผนภูมิควบคุมจะแสดงข้อมูลตามเวลาดูเทียบกับเกณฑ์ เพื่อดูว่าข้อมูลนั้นออกนอกเขตควบคุม คือ มีความผันแปรจากสาเหตุที่ไม่ปกติและต้องทำการแก้ไข แผนภูมิควบคุมยังช่วยทำให้เกิดการปรับปรุงกระบวนการอย่างต่อเนื่อง
บทสรุป
ไม่ว่าองค์กรใดใดก็สามารถได้ประโยชน์จาก Six Sigma แต่ว่าต้องขึ้นกับการวิเคราะห์ข้อมูล อย่างไรก็ตาม Six Sigma จะประสบความสำเร็จได้ขึ้นกับผู้ปฏิบัติที่มีความชำนาญด้านต่างๆ มากกว่า ผู้ที่เชี่ยวชาญด้านสถิติเท่านั้น แต่ก็ต้องมีความเข้าใจสถิติที่ใช้ใน Six Sigma รวมทั้งความรู้ในใช้โปรแกรมสถิติเพื่อช่วยการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติเพื่อให้น่าเชื่อถือมากขึ้น
บทความต้นฉบับ : 5 More Critical Six Sigma Tools: A Quick Guide
ต้นฉบับนำมาจาก Minitab blog, แปลและเรียบเรียงโดยสุวดี นำพาเจริญ
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