Publicaties

Dit eerste deel behandelt de grondbeginselen van het oplossen van stroomproblemen en de basisprincipes van Lean Management. Het boek is bedoeld voor studenten en docenten van Lean Six Sigma, evenals voor managers die verder willen kijken dan het louter aanleren van formules en hun praktijk willen ontwikkelen op een solide theoretische basis. Met eerbiediging van de historische wortels, de geest en de gevestigde terminologie van Lean Six Sigma, streeft het boek ernaar de onderliggende fundamentele principes te identificeren, te verenigen en te formaliseren.

Dit tweede deel beschrijft gedetailleerd de implementatie van de aanpak binnen bedrijven en het generieke methodologische DMAIC-protocol. Gebaseerd op een originele definitie van statistische problemen, behandelt het de grondbeginselen van het oplossen van "onderscheidbare" statistische problemen en de basisprincipes van Six Sigma. Het boek is bedoeld voor studenten en docenten van Lean Six Sigma, evenals voor Operational Excellence-professionals die verder willen kijken dan het louter aanleren van formules en hun praktijk willen ontwikkelen op basis van een solide theoretisch kader.

Dit derde deel leert hoe u problemen waarvan de oorzaken in individuele gevallen onzichtbaar blijven, kunt analyseren en verminderen. Gebaseerd op een originele analogie met de optica legt het uit hoe u analytische middelen afstemt op de gewenste verbetering. Het laat zien hoe u hypothesetesten gebruikt om nuttige verbeterhefbomen te identificeren, realistisch haalbare winst in te schatten en te bepalen of voorgestelde oplossingen het doel kunnen bereiken. Het boek is bedoeld voor Six Sigma-beoefenaars en gebruikers van statistische analyse die het besluitvormingspotentieel van kleine datasets volledig willen benutten.

Samenvatting :

%GRR en het Aantal Onderscheidende Categorieën (NDC) worden op grote schaal gebruikt als indicatoren voor de geschiktheid van meetsystemen. Aan de algemeen geaccepteerde berekeningsformule van het NDC is echter een coëfficiënt toegekend waarvan de oorsprong heeft geleid tot het naast elkaar bestaan van twee verschillende en misleidende interpretaties van het NDC. Wij adviseren om deze coëfficiënt te verwijderen om aan te sluiten bij de definitie van de resolutie van het meetsysteem of een vergelijkbaar signaal-ruisconcept. We stellen ook een herijking voor van de acceptatiegrenzen voor %GRR en NDC.

Samenvatting :

Als onderdeel van de Measure-fase van een Six Sigma (DMAIC)-project is het van cruciaal belang om de steekproefgrootte te bepalen die past bij de vereiste statistische precisie voor de schatting van de procesgeschiktheid (hier gedefinieerd als het verwachte aandeel defecte eenheden). Six Sigma-beoefenaars wordt over het algemeen geleerd om een vuistregel te gebruiken (waarbij de precisie-eis dus wordt overgeslagen) of een steekproefgrootteformule waarmee de vereiste precisie kan worden gespecificeerd. Hoewel een dergelijke formule wel bestaat voor binaire gegevens, gaat de gebruikelijke aangeleerde formule bij gegevens op basis van defectentelling over het schatten van het gemiddelde aantal defecten per eenheid en niet over het aandeel defecte eenheden (d.w.z. het uitvalpercentage). Dit artikel formuleert een formule en afgeleide tabellen voor het berekenen van de steekproefgrootte die nodig is om de vereiste statistische precisie op het uitvalpercentage te bereiken bij het werken met een defectentellingsvariabele. Omgekeerd wordt de verkregen precisie voor een gegeven steekproefgrootte berekend. De resultaten worden vervolgens vergeleken met die voor binaire gegevens en er wordt gesuggereerd dat de steekproefgrootteberekening voor binaire gegevens het overwegen waard is als een acceptabel, eenvoudiger te gebruiken alternatief. Ook de uitdaging om acceptabele precisie te verkrijgen vanwege de eisen aan de steekproefgrootte bij lage uitvalpercentages wordt belicht.

Samenvatting :

Als onderdeel van de Measure-fase van een Six Sigma (DMAIC)-project is het van cruciaal belang om de steekproefgrootte te bepalen die past bij de vereiste statistische precisie voor de schatting van de procesgeschiktheid (hier gedefinieerd als het verwachte aandeel defecte eenheden). Six Sigma-beoefenaars wordt over het algemeen geleerd om een vuistregel te gebruiken (waarbij de precisie-eis dus wordt overgeslagen) of een steekproefgrootteformule waarmee de vereiste precisie kan worden gespecificeerd. Hoewel een dergelijke formule wel bestaat voor binaire gegevens, gaat de gebruikelijke aangeleerde formule bij continue gegevens over het schatten van het gemiddelde en niet van het uitvalpercentage. Andere alternatieve benaderingen gaan over het berekenen van de steekproefgrootte op basis van precisie op procesgeschiktheidsindexen die zijn ontworpen voor de maakindustrie. Deze technische indexen zijn echter vaak niet relevant voor de meeste gebruikers en managers die niet in specifieke productie-omgevingen werken. Dit artikel werkt oplossingen uit voor het berekenen van de steekproefgrootte die nodig is om de vereiste statistische precisie op het uitvalpercentage te bereiken bij het werken met een continue variabele, zowel in het geval van één als twee specificatiegrenzen. Omgekeerd wordt de verkregen precisie voor een gegeven steekproefgrootte berekend. Ook de uitdaging om hoge Sigma-prestatieniveaus te beoordelen vanwege de vereiste steekproefgrootte wordt belicht.