Six Sigma Skaičiuoklis

Įvadas

Six Sigma skaičiuoklis yra galingas įrankis, naudojamas kokybės valdymo srityje, siekiant įvertinti ir pagerinti verslo procesų efektyvumą. Jis padeda organizacijoms išmatuoti procesų kokybę, apskaičiuojant sigma lygį, kuris rodo, kiek standartinių nuokrypių normalioje distribucijoje telpa tarp proceso vidurkio ir artimiausio specifikacijos ribos.

Šis skaičiuoklis leidžia nustatyti jūsų proceso sigma lygį, remiantis pastebėtų defektų skaičiumi, galimybių defektams skaičiumi ir pagamintų vienetų skaičiumi. Jis pateikia svarbius rodiklius, tokius kaip Defektai per milijoną galimybių (DPMO) ir proceso derlingumas, kurie yra būtini vertinant proceso pajėgumą ir nustatant tobulinimo sritis.

Kaip naudoti šį skaičiuoklį

1. Įveskite pastebėtų defektų skaičių savo procese.
2. Nurodykite galimybių defektams skaičių vienetui.
3. Nurodykite pagamintų arba stebėtų vienetų skaičių.
4. Paspauskite mygtuką "Apskaičiuoti", kad gautumėte rezultatus.
5. Skaičiuoklis parodys DPMO, proceso derlingumą ir sigma lygį.

Įvesties validacija

Skaičiuoklis atlieka šiuos patikrinimus vartotojo įvestims:

• Visos įvestys turi būti neigiamų sveikųjų skaičių.
• Defektų skaičius negali viršyti galimybių ir vienetų produkto.
• Jei kuri nors įvestis yra neteisinga, bus rodoma klaidos žinutė, o skaičiavimas nebus tęsiamas, kol bus ištaisyta.

Formulės

Six Sigma skaičiuoklis naudoja šias formules:

1. Defektai per milijoną galimybių (DPMO): $DPMO = \frac{\text{Defektų skaičius} \times 1,000,000}{\text{Galimybių skaičius} \times \text{Vienetų skaičius}}$

2. Proceso derlingumas: $\text{Derlingumas} = (1 - \frac{\text{Defektų skaičius}}{\text{Galimybių skaičius} \times \text{Vienetų skaičius}}) \times 100\%$

3. Sigma lygis: Sigma lygis apskaičiuojamas naudojant statistinę lentelę arba apytikslę formulę. Viena dažna apytikslė formulė yra: $\text{Sigma lygis} = 0.8406 + \sqrt{29.37 - 2.221 \times \ln(DPMO)}$

   Pastaba: Ši apytikslė formulė galioja sigma lygio intervalui nuo 3 iki 6. Lygiai už šio intervalo reikalauja sudėtingesnio skaičiavimo arba paieškos lentelės.

Skaičiavimas

Skaičiuoklis atlieka šiuos veiksmus, kad apskaičiuotų Six Sigma rodiklius:

1. Apskaičiuoja DPMO naudodamas aukščiau pateiktą formulę.
2. Apskaičiuoja proceso derlingumą naudodamas aukščiau pateiktą formulę.
3. Nustato sigma lygį naudodamas apytikslę formulę arba paieškos lentelę.

Skaičiuoklis naudoja dvigubos tikslumo plūduriuojančią aritmetiką, kad užtikrintų skaičiavimų tikslumą.

Vienetai ir tikslumas

• Visos įvestys turi būti sveikieji skaičiai.
• DPMO rodoma suapvalinta iki dviejų dešimtainių skaičių.
• Derlingumas rodomas kaip procentinė dalis, suapvalinta iki dviejų dešimtainių skaičių.
• Sigma lygis rodomas suapvalintas iki dviejų dešimtainių skaičių.

Naudojimo atvejai

Six Sigma skaičiuoklis turi įvairių taikymo sričių skirtingose pramonės šakose:

1. Gamyba: vertinant produktų kokybę ir mažinant defektus gamybos linijose.

2. Sveikatos priežiūra: gerinant pacientų priežiūrą, mažinant klaidas medicininiuose procedūrose ir administracinėse procesuose.

3. Finansinės paslaugos: didinant tikslumą sandoriuose ir mažinant klaidas finansiniuose ataskaitose.

4. Klientų aptarnavimas: gerinant klientų pasitenkinimą, mažinant klaidas paslaugų teikime.

5. Informacinės technologijos: gerinant programinės įrangos kokybę, mažinant klaidas ir didinant sistemos patikimumą.

Alternatyvos

Nors Six Sigma yra populiari kokybės valdymo metodika, yra ir kitų požiūrių:

1. Lean gamyba: orientuota į atliekų šalinimą ir efektyvumo didinimą.

2. Visuotinė kokybės valdymo sistema (TQM): holistinis požiūris į ilgalaikį sėkmę, siekiant klientų pasitenkinimo.

3. Kaizen: japonų koncepcija, orientuota į nuolatinį tobulėjimą visose organizacijos srityse.

4. Statistinė proceso kontrolė (SPC): naudoja statistinius metodus procesui stebėti ir valdyti.

Istorija

Six Sigma buvo sukurtas Motorola inžinieriaus Bill Smith 1986 metais. Ši metodika buvo įkvėpta ankstesnių kokybės gerinimo technikų, ypač tų, kurios buvo sukurtos Japonijoje. Pagrindiniai įvykiai:

• 1986: Bill Smith pristato Six Sigma Motorola.
• 1988: Motorola laimi Malcolm Baldrige nacionalinę kokybės apdovanojimą.
• 1995: General Electric generalinis direktorius Jack Welch padaro Six Sigma centrine savo verslo strategijos dalimi.
• 1990-ųjų pabaiga: Six Sigma plinta į kitas dideles korporacijas.
• 2000-aisiais: Six Sigma sujungiama su Lean metodika, sukuriant Lean Six Sigma.

Šiandien Six Sigma išlieka pagrindine sąvoka kokybės valdyme, vaidinanti svarbų vaidmenį procesų tobulinime įvairiose pramonės šakose.

Rezultatų interpretavimas

• DPMO < 3.4: Pasaulinės klasės kokybė (6σ)
• DPMO < 233: Puiki kokybė (5σ)
• DPMO < 6,210: Gera kokybė (4σ)
• DPMO < 66,807: Vidutinė kokybė (3σ)
• DPMO > 66,807: Prasta kokybė (< 3σ)

Aukštesnis sigma lygis rodo geresnį proceso našumą. Dauguma įmonių veikia tarp 3σ ir 4σ. Pasiekti 6σ laikoma pasaulinės klasės pasiekimu.

Pavyzdžiai

Štai keletas kodo pavyzdžių, kaip apskaičiuoti Six Sigma rodiklius:

1' Excel VBA funkcija Six Sigma skaičiavimams
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' Naudojimas:
15' result = SixSigmaMetrics(10, 100, 1000)
16' MsgBox "DPMO: " & result(0) & vbNewLine & "Derlingumas: " & result(1) & "%" & vbNewLine & "Sigma lygis: " & result(2)
17

1import 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# Pavyzdžio naudojimas:
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"Derlingumas: {yield_rate:.2f}%")
17print(f"Sigma lygis: {sigma_level:.2f}σ")
18

1function 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// Pavyzdžio naudojimas:
14const defects = 10;
15const opportunities = 100;
16const units = 1000;
17
18const result = calculateSixSigmaMetrics(defects, opportunities, units);
19console.log(`DPMO: ${result.dpmo}`);
20console.log(`Derlingumas: ${result.yield}%`);
21console.log(`Sigma lygis: ${result.sigmaLevel}σ`);
22

1public 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("Derlingumas: %.2f%%%n", metrics.yield);
30        System.out.printf("Sigma lygis: %.2fσ%n", metrics.sigmaLevel);
31    }
32}
33

Šie pavyzdžiai demonstruoja, kaip apskaičiuoti Six Sigma rodiklius naudojant įvairias programavimo kalbas. Galite pritaikyti šias funkcijas savo specifiniams poreikiams arba integruoti jas į didesnes kokybės valdymo sistemas.

Skaičių pavyzdžiai

1. Geras procesas:

   • Defektai: 10
   • Galimybės: 100
   • Vienetai: 1000
   • Rezultatai:
     • DPMO: 100.00
     • Derlingumas: 99.90%
     • Sigma lygis: 5.22σ

2. Vidutinis procesas:

   • Defektai: 500
   • Galimybės: 100
   • Vienetai: 1000
   • Rezultatai:
     • DPMO: 5,000.00
     • Derlingumas: 99.50%
     • Sigma lygis: 4.08σ

3. Prastas procesas:

   • Defektai: 10000
   • Galimybės: 100
   • Vienetai: 1000
   • Rezultatai:
     • DPMO: 100,000.00
     • Derlingumas: 90.00%
     • Sigma lygis: 2.78σ

4. Tobulas procesas (kraštutinė atvejis):

   • Defektai: 0
   • Galimybės: 100
   • Vienetai: 1000
   • Rezultatai:
     • DPMO: 0.00
     • Derlingumas: 100.00%
     • Sigma lygis: 6.00σ (teorinis maksimumas)

Nuorodos

1. Pyzdek, T., & Keller, P. A. (2018). The Six Sigma Handbook (5th ed.). McGraw-Hill Education.
2. George, M. L., Rowlands, D., Price, M., & Maxey, J. (2005). The Lean Six Sigma Pocket Toolbook. McGraw-Hill Education.
3. "Kas yra Six Sigma?" Amerikos kokybės asociacija (ASQ). https://asq.org/quality-resources/six-sigma
4. Linderman, K., Schroeder, R. G., Zaheer, S., & Choo, A. S. (2003). Six Sigma: a goal-theoretic perspective. Journal of Operations Management, 21(2), 193-203.
5. Schroeder, R. G., Linderman, K., Liedtke, C., & Choo, A. S. (2008). Six Sigma: Definition and underlying theory. Journal of Operations Management, 26(4), 536-554.