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當前位置: 首頁>制造中國>2021年1月

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         在日常工作和日常生活中,我們每天都會遇到很多的問題,對于大多數的問題,可能比較簡單,我們只需要通過經驗判斷、請教專家等簡單的方法就可以解決。但是對于一些重復發生的問題或原因不清楚的問題,我們無法一下子找到有效的解決方案,這時,就應使用結構化的問題解決方法論,如DMAIC、PDCA等,一步步找出問題的關鍵原因,并找出適當的解決這些原因的方案,以解決問題。在尋找原因之前,我們往往需要做一項很重要的工作—聚焦問題。聚焦問題最有效的工具就是[排列圖]。

排列圖的來源

         [排列圖]又名[柏拉圖]、[Pareto圖]。意大利經濟學家V.Pareto(1848-1923)在1897年分析社會經濟結構時,赫然發現國民所得的大部份均集中于少數人身上,于是將所得的大小與擁有所得的關系加以整理。發現有一定的方程式可以表示,稱為[柏拉圖法則]。1907年美國經濟學者M.O.Lorenz使用累積分配曲線來描繪[柏拉圖法則],也就是經濟學所謂的勞倫茲(Lorenz)曲線。美國質量大師J.M.Juran(朱蘭博士)將勞倫茲曲線應用于品管上,同時創出[Vital Few, Trivial Many] (重要的少數,次要的多數)的見解,并借用Pareto的名字,將此現象定為[柏拉圖原理]。[柏拉圖]方法,由品管圈(QCC)的創始人日本石川馨博士介紹到品管圈活動中使用,而成為品管七大手法之一。
         80/20原則,也稱二八原則,即:在任何特定群體中,重要的因子通常只占少數,而不重要的因子則占多數,因此只要能控制具有重要性的少數因子即能控制全局。[排列圖]就是應用80/20原則的一種圖形工具,通過對問題現象的分析,可以找出問題的焦點(即代表80%問題的20%的問題分類)。我們集中精力和資源去解決焦點問題,可達到事半功倍的效果。

排列圖的結構

排列圖的制作
 

  1. 確定需要分析的問題,確定問題分類的維度及具體的分類
  2. 制作數據收集表(檢查表)收集數據
  3. 收集數據
  4. 計算(匯總收集的數據)
  5. 處理數據(將匯總的數據進行排序,并計算占有率,累計占有率)
  6. 繪制排列圖
  7. 利用排列圖確定問題分析的焦點

排列圖制作實例
 

1.確定需要分析的問題:對于顯示器出廠檢查的不良,需要首先明確不良的構成情況和需要重點分析的問題;我們以顯示器具體的缺陷作為分類依據。

2.制作數據收集表(檢查表)收集數據,:如下圖

6.繪制排列圖(根據合計的不良數、占有率、累計占有率幾組數據繪制)

7.利用排列圖確定問題分析的焦點

排列圖制作注意事項:

  1. 排列圖的柱子高度都差不多,沒有明顯的焦點,該怎么辦?

    一般的問題都應有焦點存在的,但如果通過排列圖分析沒有找到焦點問題,這時要確認:1)問題的分類是否有交叉重疊?2)收集的分類數據是否準確?3)是否還可以從其他維度來分析?
1)問題的分類是否有交叉重疊?
     排列圖分析前要首先確定分析的維度,如上例中,我們是從缺陷種類的維度進行分析,這時我們要確保缺陷種類的分類要清晰、獨立,不能有交叉重疊的現象,每一個缺陷現象都應能被明確地歸于一類。比如,某個缺陷分類里,包含“發票填寫錯漏”與“填寫信息難以理解”兩個分類,這兩個缺陷分類里就出現了重疊,“填寫信息難以理解”也包含“發票填寫錯漏”的缺陷。
2)收集的分類數據是否準確?
     確定排列圖分析的維度和具體的分類維度后,接下來我們要去收集數據,(六西格瑪咨詢)收集數據的過程要確保數據的準確性。數據是通過測量或專門人員判斷出來的,或者說數據是通過測量系統得出的,要確保數據的準確性,就要首先確保測量系統的可靠性。以缺陷數據的收集為例,缺陷數據是通過檢驗人員判斷得出的,那就要首先確保檢驗人員的檢驗能力,即檢驗人員與標準的一致性。簡單來說,就是檢驗人員對同一缺陷現象多次檢驗的結果是否一致、檢驗結果與設定的標準是否一致。這個涉及了測量系統分析(MSA)工具的應用,在之后的期刊中我們會詳細介紹。
3)是否還可以從其他維度來分析?
     我們確保了分類的清晰和獨立,確保了收集數據的準確性,但通過排列圖分析后的發現還是沒有找出焦點問題,這時就要考慮是否可以換個維度來分析。
     以缺陷問題為例,我們可以從缺陷現象維度來分析,也可以從缺陷的位置、班組、供應商、作業者、設備、發生的時間甚至缺陷的形狀等多個維度來分析,如果在某個維度找不到焦點,可以換個維度來分析。我們建議分析問題時,要從盡可能多的維度來同時分析,總有一個維度能找出焦點的。
    分析的維度可以通過請教專家、查看標準文件或團隊頭腦風暴來確定。
    注意:分析的維度可以是并行的展開,也可以是垂直的展開。如分析缺陷,缺陷的現象、班組、設備這三個維度可以并行單獨分析,也可以按現象找出焦點后,再按班組找、再按設備找,垂直分析的順序根據實際的情況而定。排列圖的實際應用過程中,我們要根據實際情況來綜合應用,直至找到合適的焦點。參考下圖的分解過程。

  1. 排列圖分析結果顯示,“其他”類最高,怎么辦?

      這是因為我們的問題分類中歸于“其他”類別的現象比較多,可能單個現象的數據不多,但累計起來的數據就比較多了。這時,我們應該將歸于“其他”類別的現象分離出來,或者將累計占有率小于5%(可根據實際情況調整)的現象歸于“其他”類別。這樣就避免“其他”類別最高,而無從下手的情況了。

                                                                                                                                                                        責任編輯:倪小兵

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