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-variable para un proyecto Six Sigma. Se puede utilizar para recortar una gran colección de factores potenciales y descubrir la " crítico pocos " factores que verdaderamente impulsan el rendimiento del proceso.

Un proveedor de etiquetas fabrica etiquetas en rollos de cinta de soporte adhesivo. Una característica fundamental de este proceso es la fuerza de adhesión de las etiquetas a la tira de soporte. Si es demasiado fuerte, las etiquetas tienen dificultades para que se suelte de la banda de soporte y causan problemas en la maquinaria de la etiqueta de aplicación de los 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 de la fuerza de adhesión etiqueta ha oscilado entre 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 proceso que identifican numerosas variables y causas posibles y ha llegado con varias teorías sobre qué factores están contribuyendo a la variación de adhesión 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.

Le han pedido el uso de métodos basados ​​en datos de enfocar y orientar al equipo del proyecto de mejora. Este escenario es una situación perfecta para usar estudio multi-variable para reducir de manera objetiva un campo de muchos factores posibles a la verdadera causa. He aquí cómo se hace:

1. Determinar el nivel histórico de variación problema en el proceso.

   El nivel histórico de variación en el rendimiento de adhesión del proceso es 0,8 a 6,3 libras. Este estudio ejemplo tendrá que seguir hasta cerca se observa que rango de variación para asegurarse de que el factor culpable es capturado en el estudio.

2. Definir la unidad de estudio.

   ¿Cómo debería definirse 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 cortó un rollo como la unidad? Esa configuración se puede medir hasta cinco veces, por lo que se define una unidad de ser una banda de cinco fuera de etiqueta de un rollo.

3. Recoge datos del proceso.

   Usted decide comenzar el estudio multi-vari tomando tres tiras de cinco etiquetas consecutivas de cada turno de producción y luego probar los cinco etiquetas en cada una de esas bandas.

   Cambio de hora)	11:15 am (día)			17:35 (Swing)			06:05 am (grave)
   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
   Thedata Revisión, se puede ver que algunas de las medidas de fuerza desplegable enel 0,7- y 0,8 libras GAMA algunos también llegar tan alto como 6 pounds.This rango observado es aproximadamente la misma que the0.8-a-6.3-libras gama observado históricamente, por lo que knowyou've tienes suficientes datos.

4. Crear la trama multi-variable.

   Trazado de los datos de los grupos de posición, cíclicas y temporales, puede crear una vista multi-vari gráfica de sus datos.

   

5. Interpretar la trama multi-variable.

   Revise las magnitudes de cada una de las categorías de la variación - posicionales, cíclicas y temporales. La mayor magnitud de la variación en la salida del proceso (adhesión) se produce dentro de las unidades individuales.

   

Usted puede dibujar estas conclusiones a partir de la tabla de multi-variable:

• Variación posicional es la mayor fuente de variación.

• Adhesión muestra cierto deterioro a medida que avanza el día.

• Las lecturas de cambio graves tienen más variación.

• Las lecturas de cambio oscilación tienen la menor variación.

• La variación posicional y variación temporal pueden interactuar.

Ahora volver atrás y revisar todos los factores posibles identificadas en el mapa diagrama de espina de pescado o de flujo del proceso. Se puede cruzar cualquier factor que era cíclico de la lista de elementos para una mayor investigación y bandera factores posicionales y los factores temporales relacionados.