Cómo aplicar seis sigma estudio multicéntrico vari a un problema del mundo real
Considere un ejemplo de una situación real donde se puede utilizar un estudio multi-vari para un proyecto Seis Sigma. Se puede utilizar para recortar una gran colección de factores potenciales y descubrir los “pocos críticos” factores que realmente impulsan el rendimiento del proceso.
Un proveedor de etiquetas fabrica etiquetas en rollos de tira de soporte adhesivo. Una característica crítica de este proceso es la fuerza de adherencia de las etiquetas a la tira de soporte. Si es demasiado fuerte, las etiquetas tienen dificultad para que se suelte de la banda de soporte y causar problemas en la maquinaria de aplicación de etiquetas de clientes de la compañía. Si es demasiado débil, las etiquetas se caen de los productos que están colocados en.
En los últimos dos meses, la variación en la etiqueta de la fuerza de adherencia ha variado de 0,8 a 6,3 libras. Esta discrepancia se ha convertido en un problema importante cliente. El equipo multifuncional ha creado diagramas de espina de pescado y diagramas de flujo de procesos que identifican numerosas variables y causas posibles y ha llegado con varias teorías sobre qué factores están contribuyendo a la variación adhesión de la etiqueta:
Es un problema con el equipo de aplicación de adhesivo, lo que lleva a la adhesión inconsistente de las etiquetas.
Es un tema operador impulsado por problemas en el turno de la tarde.
Es debido a la variación excesiva en el propio adhesivo.
Se le ha pedido a utilizar métodos basados en datos de enfocar y orientar el equipo de proyecto de mejora. Este escenario es una situación perfecta para usar estudio multi-vari para reducir de manera objetiva un campo de muchos factores posibles a la verdadera causa. He aquí cómo se hace:
Determinar el nivel histórico de variación problema en el proceso.
El nivel histórico de variación en el rendimiento de adhesión del proceso es de 0,8 a 6,3 libras. Este estudio ejemplo, tendrá que seguir hasta alrededor se observa que el rango de variación para asegurarse de que el factor causante es capturado dentro del estudio.
Definir la unidad de estudio.
¿Cómo definir una unidad en este ejemplo de estudio? Fuerza de adhesión no se puede medir más de una vez en una sola etiqueta, por lo que el establecimiento de la unidad de estudio como una sola etiqueta no es viable. ¿Qué pasa con el uso de una sección de cinco etiqueta cortada de un rollo como la unidad? Esa configuración puede medir hasta cinco veces, por lo que se define una unidad de ser una tira de cinco fuera de etiqueta de un rollo.
Recopilar datos del proceso.
Decide iniciar el estudio multi-vari tomando tres tiras de cinco etiquetas consecutivas de cada turno de producción y luego probar los cinco etiquetas de cada una de esas tiras.
Cambio de hora) 11:15 am (día) 17:35 (Swing) 06:05 a.m. (Graves) Strip 5-Label primero segundo tercero primero segundo tercero primero segundo tercero pos etiqueta. 1 5.5 4.9 4.5 5.0 4.8 3.9 3.2 1.2 4.7 pos etiqueta. 2 4.7 4.8 2.7 4.4 3.1 4.8 0.8 3.6 3.3 pos etiqueta. 3 4.8 5.5 4.9 3.7 3.8 4.0 4.5 0.7 5.0 pos etiqueta. 4 5.4 4.0 4.0 4.2 3.7 4.1 5.0 5.0 4.8 pos etiqueta. 5 5.6 5.3 6.0 4.0 4.3 4.7 4.8 3.2 5.0 la revisión de la
de datos, se puede ver que algunas de las medidas de fuerza desplegable a
el 0,7- y 0,8 libras de la GAMA algunos también llegar tan alto como 6 libras.
Este rango observado es aproximadamente la misma que la
rango de 0,8 a 6,3 libras observa históricamente, por lo que sabe
tú&rsquo-VE tiene suficientes datos.Crear la trama multi-vari.
Trazado de los datos de los grupos posicionales, cíclicos y temporales, puede crear una vista gráfica multi-vari de sus datos.
Interpretar la trama multi-vari.
Revisar las magnitudes de cada una de las categorías de variación - posicionales, cíclicos y temporales. La mayor magnitud de la variación en la salida del proceso (adhesión) se produce dentro de las unidades individuales.
Puede dibujar estas conclusiones a partir de la tabla de multi-vari:
variación posicional es la mayor fuente de variación.
Adhesión muestra cierto deterioro a medida que avanza el día.
Las lecturas de cambio graves tienen la mayor variación.
Las lecturas del turno de tarde tienen la menor variación.
La variación de posición y la variación temporal pueden interactuar.
Ahora volver atrás y revisar todos los posibles factores identificados en el diagrama de espina de pescado o el flujo de proceso de la hoja. Se puede cruzar cualquier factor que era cíclico de la lista de elementos para una mayor investigación y factores posicionales bandera y cualquier factor temporales relacionados.