Herramientas y Técnicas DMAIC: La Fase de Medida
Herramientas y Técnicas DMAIC: La Fase de Medida
En mi último mensaje sobre las herramientas DMAIC para la fase Definir, revisamos varios gráficos y estadísticas utilizados típicamente para definir las metas del proyecto y las entregas del cliente. Pasemos ahora a las herramientas que puede utilizar en el software estadístico de Minitab para llevar a cabo la fase de medición.
Metodología de la Fase de Medida
El objetivo de esta fase es medir el proceso para determinar su desempeño actual y cuantificar el problema. Esto incluye validar el sistema de m
dición y establecer una capacidad de proceso de referencia (es decir, nivel sigma).
I. Herramientas para los datos continuos Gage RandRGage R & R
Antes de analizar sus datos, primero debe asegurarse de que puede confiar en él, razón por la cual los proyectos exitosos de Lean Six Sigma comienzan la fase Measure con Gage R & R. Esta herramienta de análisis de sistemas de medición evalúa si las mediciones son repetibles y reproducibles. Y hay estudios de R & R de Gage disponibles en Minitab tanto para pruebas destructivas como no destructivas.
Minitab ubicación: Stat> Herramientas de calidad> Gage Estudio> Gage R & R Estudio O Asistente> Análisis de sistemas de medición.
Linealidad y sesgo del medidor
Al evaluar la validez de nuestros datos, debemos considerar tanto la precisión como la precisión. Mientras Gage R & R evalúa la precisión, es Gage Linearity y Bias que nos dice si nuestras mediciones son exactas o están sesgadas.
Minitab ubicación: Stat> Herramientas de Calidad> Estudio de Gage> Gage Linearity and Bias Study.
Linealidad y sesgo del medidor
Identificación de Distribución
Muchas herramientas estadísticas y valores de p asumen que sus datos siguen una distribución específica, comúnmente la distribución normal, por lo que es una buena práctica para evaluar la distribución de sus datos antes de analizarlo. Y si sus datos no siguen una distribución normal, no tema ya que hay varias técnicas para analizar datos no normales.
Minitab ubicación: Estadística> Estadísticas básicas> Prueba de normalidad OR Stat> Herramientas de calidad> Identificación de distribución individual.
Identificación de Distribución
Análisis de Capacidad
Análisis de capacidad es sin duda el quid de «Seis Sigma» porque es la herramienta para calcular su nivel sigma. ¿Es su proceso en 1 Sigma, 2 Sigma, etc.? Revela lo bueno o malo que es un proceso en relación con el límite de especificación. Y en la fase Medida, es importante utilizar esta herramienta para establecer una línea de base antes de realizar cualquier mejora.
Minitab ubicación: Stat> Herramientas de Calidad> Capability Analysis / Sixpack OR Assistant> Capability Analysis.
Análisis de Capacidad de Procesos
II. Herramientas para datos categóricos (atributo) Análisis de los atributos Acuerdo Análisis de los atributos
Al igual que los estudios de Gage R & R y Gage Linearity y Bias mencionados anteriormente para mediciones continuas, esta herramienta le ayuda a evaluar si puede confiar en mediciones categóricas, como las calificaciones de aprobado / reprobado. Esta herramienta está disponible para tipos de datos binarios, ordinales y nominales.
Ubicación de Minitab: Stat> Herramientas de calidad> Análisis de acuerdo de atributo O Asistente> Análisis de sistemas de medición.
Análisis de Capacidad (Binomial y Poisson)
Si está contando el número de elementos defectuosos, donde cada elemento se clasifica como pasa / no, ir / no ir, etc., y desea calcular partes por millón (PPM) defectuoso, puede utilizar la capacidad binomial Análisis para evaluar el estado actual del proceso.
O si está contando el número de defectos, donde cada elemento puede tener múltiples defectos, puede utilizar el análisis de capacidad de Poisson para establecer el rendimiento de línea de base.
Ubicación de Minitab: Stat> Herramientas de Calidad> Análisis de Capacidad O Asistente> Análisis de Capacidad.
Capacidad binomial del proceso
La variación está por todas partes
Como mencioné en mi último post sobre la fase Definir, los proyectos de Six Sigma pueden variar. Cada proyecto no necesariamente usa el mismo conjunto de herramientas idénticas cada vez, por lo que las herramientas anteriores sirven simplemente como una guía para los tipos de análisis que necesite usar. Y hay otras herramientas a considerar, como diagramas de flujo para mapear el proceso, que puede completar usando el primo de Minitab,
DMAIC Tools and Techniques: The Measure Phase
In my last post on DMAIC tools for the Define phase, we reviewed various graphs and stats typically used to defineproject goals and customer deliverables. Let’s now move along to the tools you can use in Minitab Statistical Software to conduct the Measure phase.
Measure Phase Methodology
The goal of this phase is to measure the process to determine its current performance and quantify the problem. This includes validating the measurement system and establishing a baseline process capability (i.e., sigma level).
I. Tools for Continuous Data Gage R&R
Before you analyze your data, you should first make sure you can trust it, which is why successful Lean Six Sigma projects begin the Measure phase with Gage R&R. This measurement systems analysis tool assesses if measurements are both repeatable and reproducible. And there are Gage R&R studies available in Minitab for both destructive and non-destructive tests.
Minitab location: Stat > Quality Tools > Gage Study > Gage R&R Study OR Assistant > Measurement Systems Analysis.
Gage Linearity and Bias
When assessing the validity of our data, we need to consider both precision and accuracy. While Gage R&R assesses precision, it’s Gage Linearity and Bias that tells us if our measurements are accurate or are biased.
Minitab location: Stat > Quality Tools > Gage Study > Gage Linearity and Bias Study.
Distribution Identification
Many statistical tools and p-values assume that your data follow a specific distribution, commonly the normal distribution, so it’s good practice to assess the distribution of your data before analyzing it. And if your data don’t follow a normal distribution, do not fear as there are various techniques for analyzing non-normal data.
Minitab location: Stat > Basic Statistics > Normality Test OR Stat > Quality Tools > Individual Distribution Identification.
Capability Analysis
Capability analysis is arguably the crux of “Six Sigma” because it’s the tool for calculating your sigma level. Is your process at a 1 Sigma, 2 Sigma, etc.? It reveals just how good or bad a process is relative to specification limit(s). And in the Measure phase, it’s important to use this tool to establish a baseline before making any improvements.
Minitab location: Stat > Quality Tools > Capability Analysis/Sixpack OR Assistant > Capability Analysis.
II. Tools for Categorical (Attribute) Data Attribute Agreement Analysis
Like Gage R&R and Gage Linearity and Bias studies mentioned above for continuous measurements, this tool helps you assess if you can trust categorical measurements, such as pass/fail ratings. This tool is available for binary, ordinal, and nominal data types.
Minitab location: Stat > Quality Tools > Attribute Agreement Analysis OR Assistant > Measurement Systems Analysis.
Capability Analysis (Binomial and Poisson)
If you’re counting the number of defective items, where each item is classified as either pass/fail, go/no-go, etc., and you want to compute parts per million (PPM) defective, then you can use binomial capability analysis to assess the current state of the process.
Or if you’re counting the number of defects, where each item can have multiple flaws, then you can use Poisson capability analysis to establish your baseline performance.
Minitab location: Stat > Quality Tools > Capability Analysis OR Assistant > Capability Analysis.
Variation is Everywhere
As I mentioned in my last post on the Define phase, Six Sigma projects can vary. Every project does not necessarily use the same identical tool set every time, so the tools above merely serve as a guide to the types of analyses you may need to use. And there are other tools to consider, such as flowcharts to map the process, which you can complete using Minitab’s cousin,