با استفاده از این ماشین حساب شش سیگما، سطح سیگما، DPMO و بازده فرآیند خود را محاسبه کنید. این ابزار برای مدیریت کیفیت و ابتکارات بهبود فرآیند ضروری است.
ماشین‌حساب شش سیگما ابزاری قدرتمند در مدیریت کیفیت است که برای ارزیابی و بهبود عملکرد فرآیندهای کسب‌وکار استفاده می‌شود. این ابزار به سازمان‌ها کمک می‌کند تا کیفیت فرآیندهای خود را با محاسبه سطح سیگما اندازه‌گیری کنند، که نشان می‌دهد چند انحراف استاندارد از توزیع نرمال بین میانگین فرآیند و نزدیک‌ترین حد مشخصات قرار دارد.
این ماشین‌حساب به شما این امکان را می‌دهد که سطح سیگما فرآیند خود را بر اساس تعداد نقص‌ها، فرصت‌های نقص و تعداد واحدهای تولید شده تعیین کنید. این ابزار معیارهای مهمی مانند نقص در هر میلیون فرصت (DPMO) و بازده فرآیند را ارائه می‌دهد که برای ارزیابی قابلیت فرآیند و شناسایی حوزه‌های بهبود ضروری هستند.
این ماشین‌حساب بررسی‌های زیر را بر روی ورودی‌های کاربر انجام می‌دهد:
ماشین‌حساب شش سیگما از فرمول‌های زیر استفاده می‌کند:
نقص در هر میلیون فرصت (DPMO):
بازده فرآیند:
سطح سیگما: سطح سیگما با استفاده از جدول آماری یا فرمول تقریب محاسبه می‌شود. یکی از تقریب‌های رایج به این شکل است:
توجه: این تقریب برای سطوح سیگما بین ۳ و ۶ معتبر است. برای سطوح خارج از این محدوده، محاسبات پیچیده‌تری یا جدول‌های جستجو نیاز است.
ماشین‌حساب این مراحل را برای محاسبه معیارهای شش سیگما انجام می‌دهد:
این ماشین‌حساب از حساب عددی با دقت دوگانه برای اطمینان از دقت در محاسبات استفاده می‌کند.
ماشین‌حساب شش سیگما کاربردهای متنوعی در صنایع مختلف دارد:
تولید: ارزیابی کیفیت محصول و کاهش نقص‌ها در خطوط تولید.
بهداشت و درمان: بهبود مراقبت از بیماران با کاهش خطاها در روش‌های پزشکی و فرآیندهای اداری.
خدمات مالی: افزایش دقت در تراکنش‌ها و کاهش خطاها در گزارش‌دهی مالی.
خدمات مشتری: بهبود رضایت مشتری با کاهش خطاها در ارائه خدمات.
فناوری اطلاعات: بهبود کیفیت نرم‌افزار با کاهش اشکالات و افزایش قابلیت اطمینان سیستم.
در حالی که شش سیگما یک روش شناخته شده در مدیریت کیفیت است، رویکردهای دیگری نیز وجود دارد:
تولید ناب: تمرکز بر حذف زوائد و بهبود کارایی.
مدیریت کیفیت جامع (TQM): رویکردی جامع برای موفقیت بلندمدت از طریق رضایت مشتری.
کایزن: مفهومی ژاپنی که بر بهبود مستمر در تمام جنبه‌های یک سازمان تمرکز دارد.
کنترل فرآیند آماری (SPC): استفاده از روش‌های آماری برای نظارت و کنترل یک فرآیند.
شش سیگما توسط مهندس موتورولا، بیل اسمیت، در سال ۱۹۸۶ توسعه یافت. این روش از تکنیک‌های قبلی بهبود کیفیت، به ویژه آن‌هایی که در ژاپن توسعه یافته بودند، الهام گرفته است. نقاط عطف کلیدی شامل:
امروز، شش سیگما هنوز یک مفهوم بنیادی در مدیریت کیفیت است و نقش مهمی در بهبود فرآیندها در صنایع مختلف ایفا می‌کند.
سطح سیگما بالاتر نشان‌دهنده عملکرد بهتر فرآیند است. بیشتر شرکت‌ها بین ۳σ و ۴σ فعالیت می‌کنند. دستیابی به ۶σ به عنوان عملکرد جهانی در نظر گرفته می‌شود.
در اینجا چند مثال کد برای محاسبه معیارهای شش سیگما آورده شده است:
1' تابع VBA اکسل برای محاسبات شش سیگما
2Function SixSigmaMetrics(defects As Long, opportunities As Long, units As Long) As Variant
3 Dim DPMO As Double
4 Dim yield As Double
5 Dim sigmaLevel As Double
6
7 DPMO = (defects * 1000000#) / (opportunities * units)
8 yield = (1 - (defects / (opportunities * units))) * 100
9 sigmaLevel = 0.8406 + Sqr(29.37 - 2.221 * Log(DPMO))
10
11 SixSigmaMetrics = Array(DPMO, yield, sigmaLevel)
12End Function
13
14' استفاده:
15' result = SixSigmaMetrics(10, 100, 1000)
16' MsgBox "DPMO: " & result(0) & vbNewLine & "Yield: " & result(1) & "%" & vbNewLine & "Sigma Level: " & result(2)
171import math
2
3def calculate_six_sigma_metrics(defects, opportunities, units):
4 dpmo = (defects * 1000000) / (opportunities * units)
5 yield_rate = (1 - (defects / (opportunities * units))) * 100
6 sigma_level = 0.8406 + math.sqrt(29.37 - 2.221 * math.log(dpmo))
7 return dpmo, yield_rate, sigma_level
8
9# مثال استفاده:
10defects = 10
11opportunities = 100
12units = 1000
13
14dpmo, yield_rate, sigma_level = calculate_six_sigma_metrics(defects, opportunities, units)
15print(f"DPMO: {dpmo:.2f}")
16print(f"Yield: {yield_rate:.2f}%")
17print(f"Sigma Level: {sigma_level:.2f}σ")
181function calculateSixSigmaMetrics(defects, opportunities, units) {
2 const dpmo = (defects * 1000000) / (opportunities * units);
3 const yield = (1 - (defects / (opportunities * units))) * 100;
4 const sigmaLevel = 0.8406 + Math.sqrt(29.37 - 2.221 * Math.log(dpmo));
5
6 return {
7 dpmo: dpmo.toFixed(2),
8 yield: yield.toFixed(2),
9 sigmaLevel: sigmaLevel.toFixed(2)
10 };
11}
12
13// مثال استفاده:
14const defects = 10;
15const opportunities = 100;
16const units = 1000;
17
18const result = calculateSixSigmaMetrics(defects, opportunities, units);
19console.log(`DPMO: ${result.dpmo}`);
20console.log(`Yield: ${result.yield}%`);
21console.log(`Sigma Level: ${result.sigmaLevel}σ`);
221public class SixSigmaCalculator {
2 public static class SixSigmaMetrics {
3 public final double dpmo;
4 public final double yield;
5 public final double sigmaLevel;
6
7 public SixSigmaMetrics(double dpmo, double yield, double sigmaLevel) {
8 this.dpmo = dpmo;
9 this.yield = yield;
10 this.sigmaLevel = sigmaLevel;
11 }
12 }
13
14 public static SixSigmaMetrics calculateMetrics(long defects, long opportunities, long units) {
15 double dpmo = (defects * 1000000.0) / (opportunities * units);
16 double yield = (1 - ((double) defects / (opportunities * units))) * 100;
17 double sigmaLevel = 0.8406 + Math.sqrt(29.37 - 2.221 * Math.log(dpmo));
18
19 return new SixSigmaMetrics(dpmo, yield, sigmaLevel);
20 }
21
22 public static void main(String[] args) {
23 long defects = 10;
24 long opportunities = 100;
25 long units = 1000;
26
27 SixSigmaMetrics metrics = calculateMetrics(defects, opportunities, units);
28 System.out.printf("DPMO: %.2f%n", metrics.dpmo);
29 System.out.printf("Yield: %.2f%%%n", metrics.yield);
30 System.out.printf("Sigma Level: %.2fσ%n", metrics.sigmaLevel);
31 }
32}
33این مثال‌ها نشان می‌دهند که چگونه می‌توان معیارهای شش سیگما را با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف محاسبه کرد. شما می‌توانید این توابع را به نیازهای خاص خود تطبیق دهید یا آن‌ها را در سیستم‌های بزرگتر مدیریت کیفیت ادغام کنید.
فرآیند خوب:
فرآیند متوسط:
فرآیند ضعیف:
فرآیند بی‌نقص (حالت مرزی):
کشف ابزارهای بیشتری که ممکن است برای جریان کاری شما مفید باشند