ไม่ว่าคุณจะอยู่ในอุตสาหกรรมใด คุณจำเป็นต้องซื้อวัสดุสิ้นเปลืองต่างๆ (supplies) เช่น ถ้าคุณใช้เครื่องพิมพ์ คุณจำเป็นต้องซื้อหมึกพิมพ์ รวมไปถึงชิ้นส่วนหรืออุปกรณ์ต่างๆที่เกี่ยวกับการพิมพ์ ถ้าคุณเป็นบริษัทผู้ผลิต (manufacturer) คุณมีความจำเป็นต้องซื้อชิ้นส่วนประกอบย่อยๆอื่นที่คุณไม่ได้ทำการผลิตด้วยตัวเอง
แต่คุณจะรู้ได้อย่างไรว่าคุณได้เลือกซื้อจากผู้ผลิตที่ดีที่เหมาะสมและสามารถทำได้ความต้องการของคุณ แล้วผู้ผลิตที่คุณเลือกนั้นเป็นผู้ผลิตที่มีคุณภาพดีที่สุดหรือไม่ หรือคัดผู้ผลิตที่ไม่สามารถทำได้ตามความต้องการของคุณออกไปการทำงานของคุณแล้วหรือไม่ มาดูตัวอย่างจากการผลิตรถยนต์ที่ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจในการเลือกผู้ผลิตชิ้นส่วนประกอบ
ปัญหาเรื่องเพลาลูกเบี้ยว (Camshaft Problems)
เพลาลูกเบี้ยว (Camshaft)ที่ไม่ตรงตามข้อกำหนดเฉพาะ (specifications) อาจทำให้เครื่องยนต์ทำงานผิดพลาดและส่งผลให้เกิดความเสียหายในภาพลักษณ์และรายได้ของบริษัท บริษัทหนึ่งมีผู้ผลิตเพลาลูกเบี้ยวอยู่สองราย เราจะทำการหาสาเหตุว่าเพลาลูกเบี้ยวที่ไม่ได้ตามความต้องการนั้นมาจากผู้ผลิตเพียงรายเดียวหรือทั้งสองรายนี้
เพลาลูกเบี้ยวที่ต้องการจะต้องมีขนาดความยาว 600 มิลลิเมตร ± 2 มิลลิเมตร ในการศึกษาวิเคราะห์จะทำการเก็บตัวอย่างเพลาลูกเบี้ยวจากผู้ผลิตแต่ละราย จำนวนรายละ 100 ชิ้น โดยใช้การสุ่มตัวอย่างจำนวน 20 แบตซ์ และในแต่ละแบตซ์จะสุ่มเลือกมาจำนวน 5 ชิ้น แล้วทำการบันทึกข้อมูลลงในเวิร์คชีทของ Minitab
หลังจากบันทึกข้อมูลลงใน Minitab จะใช้ฟังก์ชั่น Assistant เพื่อช่วยบอกเราว่าเราควรทำอย่างไรกับข้อมูลที่มี ในกรณีที่คุณยังไม่มีโปรแกรม คุณสามารถทำการดาวน์โหลดเวอร์ชั่นทดลองใช้ฟรีได้ 30 วัน
ขั้นตอนที่ 1 ทำการสร้างกราฟ(Step 1: Graph the Data)
การใช้กราฟเพื่อดูพฤติกรรมข้อมูลถือเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีในการเริ่มต้นวิเคราะห์ จากโปรแกรม Minitab คุณสามารถเลือกเมนู Assistant > Graphical Analysis.
ในส่วนนี้โปรแกรมจะให้ตัวเลือกกราฟในแบบต่างๆ ตามวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ที่แตกต่างกันไป ซึ่งในกรณีที่เราไม่ได้ทำการสร้างกราฟที่แปรผันตามเวลา (variables over time) หรือหาความสัมพันธ์ของตัวแปร (relationships between variables) ดังนั้นจึงพิจารณาตัวเลือกสุดท้ายคือ การดูการแจกแจงของข้อมูล (the distribution of data) ซึ่งมีเครื่องมือให้เลือก คือ ฮีสโตแกรม (histograms) กราฟกล่องสี่เหลี่ยม (boxplots) และแผนภาพพาเรโต (Pareto charts) และอื่นๆ
การสรุปข้อมูลพื้นฐานของข้อมูลเป็นการเริ่มต้นการวิเคราะห์ข้อมูลที่ดี ทำการเลือกคำสั่ง Graphical Summary จากนั้นเติมตัวเลือกต่างในหน้าต่าง dialog box ตามที่ปรากฎในรูปด้านล่าง
ผลที่ได้จากการทำงานของ Assistant ซึ่งแสดงในส่วน Diagnostic Report,Report Card และ Summary Report แสดงไว้ตามรูปด้านล่างนี้
ผลสรุปที่ได้จากข้อมูลเห็นได้ว่าค่าของขนาดเพลาลูกเบี้ยวที่ได้จากสิ่งตัวอย่างที่มาจากผู้ผลิตรายที่ 2 (ข้อมูลชุดที่ 2) และสิ่งตัวอย่างที่มาจากผู้ผลิตรายที่ 1 (ข้อมูลชุดที่ 1) นั้นมีค่าใกล้เคียงกันและใกล้เคียงกับ 600 มิลลิเมตร
แต่อย่างไรก็ดียังมีความแตกต่างบางอย่างในรายละเอียดระหว่างข้อมูลที่ได้จากผู้ผลิตทั้งสองราย ซึ่งข้อมูลทั้งสองชุดไม่มี outliers แต่ข้อมูลของผู้ผลิตรายที่สองมีความผันแปรมากกว่าข้อมูลของผู้ผลิตรายที่หนึ่ง
การแจกแจงของข้อมูลชุดที่ 1 (รูปภาพด้านซ้ายบน) จะเห็นว่าข้อมูลกระจุกตัวอยู่ใกล้ค่าเฉลี่ย ในขณะที่ข้อมูลชุดที่สองนั้นจะมีช่วงการกระจายตัวที่กว้างกว่า โดยจะเห็นว่าข้อมูลของชุดที่หนึ่งมีการเกาะตัวกันใกล้เส้นค่ากลาง และเมื่อเปรียบเทียบกับข้อมูลชุดที่สองที่มีลักษณะเพิ่มขึ้นและลดลงซึ่งเป็นรูปแบบที่แสดงให้เห็นถึงความผันแปรของข้อมูล
มาดูกันต่อที่ผลสรุปของข้อมูลค่าสถิติที่แสดงในตารางด้านล่างของส่วนรายงานผลลัพธ์ จะเห็นว่าค่าวัดความผันแปรมีความแตกต่างกัน ข้อมูลชุดที่ 1 มีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเท่ากับ 0.31 ส่วนข้อมูลที่ 2 มีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเท่ากับ 1.87
จากผลการวิเคราะห์ที่ได้จากฟังก์ชัน Assistant ของ Minitab ทำให้เรามีหลักฐานที่จะสนับสนุนให้ตัดสินใจเลือกผู้ผลิตรายที่หนึ่ง
ขั้นตอนที่ 2 การวิเคราะห์ความสามารถกระบวนการ (Step 2. Perform a Capability Analysis)
ในกรณีการวิเคราะห์ความสามารถของผู้ผลิตว่าจะสามารถส่งมอบเพลาลูกเบี้ยวได้ตามข้อกำหนดเฉพาะหรือไม่ เราจะใช้การวิเคราะห์ความสามารถกระบวนการ (Capability Analysis) ที่อยู่ในคำสั่ง Assistant ตามภาพ
การวิเคราะห์จะเป็นแบบใดขึ้นกับชนิดของข้อมูลที่นำมาวิเคราะห์ ซึ่งในกรณีนี้ข้อมูลที่เก็บมาเป็นค่าวัดแบบต่อเนื่อง ดังนั้นเลือกการวิเคราะห์ที่เหมาะสมตามที่โปรแกรมเสนอทางเลือกให้
ซึ่งคุณสามารถเลือก more…เพื่อแสดงถึงข้อกำหนดต่างๆที่อาจมีเพิ่มเติมเพื่อทำให้การวิเคราะห์ของคุณมีความเหมาะสมมากขึ้น
จากข้อมูลที่คุณมีเราจะถือให้เป็นตัวแปรสุ่มแบบปกติ ที่การเก็บเป็นแบบข้อมูลกลุ่มย่อย (rational subgroups) และมีข้อมูลจำนวนมากพอที่ทำให้ค่าประมาณต่างๆมีความน่าเชื่อถือ ซึ่งดูได้จากการผลการวิเคราะห์ด้วยกราฟที่กล่าวไปข้างต้น
อย่างไรก็ตามทางโปรแกรมมีข้อที่ให้เราต้องระมัดระวังไว้ คือ ข้อมูลที่เก็บมาควรมาจากกระบวนการที่มีเสถียรภาพแล้ว ซึ่งเรายังไม่ได้มีการประเมินในเรื่องนี้ แต่ไม่เป็นไร ในคำสั่ง Assistant จะทำการประเมินความเสถียรของกระบวนการไว้ให้ด้วย และถือเป็นส่วนหนึ่งของการวิเคราะห์ความสามารถกระบวนการด้วย
เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลที่เราเก็บมานั้นมีคุณภาพที่ดีพอที่จะใช้ในการวิเคราะห์ได้ เราจะเริ่มต้นด้วยการใช้คำสั่ง Capability Analysis และทำการเติมค่าต่างในกล่องข้อความให้สมบูรณ์ตามที่แสดงในภาพเป็นข้อมูลของผู้ผลิตที่หนึ่ง (ข้อมูลชุดที่ 1)
ผลการวิเคราะห์ที่ได้จากการใช้คำสั่ง Assistant จะแสดงออกมาในรูปแบบที่เรียงลำดับไว้แล้ว และสามารถอ่านแปลความหมายได้อย่างชัดเจนและไม่ซับซ้อน ในส่วนรายงานการวินิจฉัย (Diagnostic Report) จะมีรายละเอียดการวิเคราะห์ ส่วน Report Card จะมีการแจ้งข้อปัญหาที่อาจมีแนวโน้มส่งผลต่อกระบวนการ แสดงถึงผลของการทวนสอบคุณภาพของข้อมูล ความมีเสถียรภาพของกระบวนการและความแม่นยำถูกต้องในการวิเคราะห์ข้อมูล
ในส่วน Summary Report จะแสดงผลสรุปรวมของการวิเคราะห์
จากผลลัพธ์การวิเคราะห์ตามที่แสดงของผู้ผลิตที่หนึ่ง จะเห็นว่ากระบวนการผลิตมีความสามารถมากที่จะผลิตเพลาลูกเบี้ยวได้ตรงตามความต้องการ จากฮีสโตแกรมจะเห็นว่าข้อมูลที่เก็บมาทั้งหมดอยู่ในขอบเขตกำหนดเฉพาะ ขณะที่ค่าวัด Ppk ที่แสดงความสามารถรวมทั้งหมดได้เท่ากับ 1.94 ซึ่งมีค่ามากกว่ามาตรฐานของอุตสาหกรรมประเภทเดียวกันคือ 1.33
ส่วนผลลัพธ์การวิเคราะห์ของผู้ผลิตที่สอง พบตามผลที่แสดงใน Report Card ว่ากระบวนการผลิตมีเสถียรภาพทำให้ผลลัพธ์ในการวิเคราะห์ความสามารถของกระบวนการผลิตนั้นมีความถูกต้องและแม่นยำ และเมื่อดูผลลัพธ์ในส่วน Summary Report จะเห็นว่ามีความแตกต่างไปจากของผู้ผลิตที่หนึ่ง
ในส่วนรายงานผลจากรูปส่วนบนซ้ายแสดงว่าความสามารถของผู้ผลิตที่สอง มีความสามารถที่จะผลิตชิ้นส่วนให้ตรงตามข้อกำหนดเฉพาะได้น้อย และเมื่อดูจากฮีสโตแกรมจะพบว่าจำนวนเพลาลูกเบี้ยวตัวอย่างที่เก็บมานั้นมีขนาดเกินกว่าที่ข้อกำหนดเฉพาะกำหนดไว้ ค่า Ppk มีค่าเท่ากับ 0.31 ซึ่งต่ำกว่าเกณฑ์มาตรฐาน 1.33 อยู่มาก รวมทั้งร้อยละจำนวนของเสียมีค่าเท่ากับ 28.95% ซึ่งหมายความว่ามากกว่าหนึ่งในสี่ของจำนวนเครื่องยนต์ที่ประกอบกับเพลาลูกเบี้ยวที่มาจากผู้ผลิตที่สองจะต้องมีการทำการแก้ไข (rework)
คุณสามารถใช้ผลลัพธ์ที่ได้จากการวิเคราะห์ด้วย Assistant เพื่ออธิบายว่าทำไมถึงเลือกใช้เพลาลูกเบี้ยวที่ผลิตจากผู้ผลิตรายที่หนึ่ง และแม้คุณจะไม่ใช้เพลาลูกเบี้ยวจากผู้ผลิตรายที่สองอีกต่อไปแต่คุณจะสามารถให้ข้อมูลกับผู้ผลิตเพื่อให้เขาได้นำไปปรับปรุงการทำงานในอนาคตได้
บทสรุป(A Clear Answer)
ไม่ว่าธุรกิจที่คุณดำเนินงานอยู่คืออะไร ผู้ผลิตที่คุณมีจะต้องทำให้คุณไว้วางใจได้ว่าจะทำงานได้ตามความต้องการของคุณ คุณจะเห็นว่า Assistant สามารถแสดงภาพรวมให้เห็นได้ว่าคุณภาพของสินค้าที่คุณได้รับนั้นเป็นอย่างไร รวมทั้งวิเคราะห์ให้รายละเอียดด้วยว่าผู้ผลิตมีความสามารถที่จะส่งมอบของตามที่คุณต้องการได้หรือไม่
บทความต้นฉบับ : Which Supplier Should You Choose? Check the Data.
ต้นฉบับนำมาจาก The 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