Statystyczne miary jakości w Six Sigma - część pierwsza: zdolność krótkotrwała i długotrwała (cz. 1)
| ID: | 236 |
| Autor: | Andrzej Czarski |
| Rodzaj obiektu: | artykuł |
| Abstrakt: |
 Podstawowym, praktycznie najważniejszym elementem kultury organizacyjnej Six Sigma jest algorytm realizacji projektów doskonalenia: Define (zdefiniuj) – Measure (zmierz) – Analyze (analizuj) – Improve (doskonal) – Control (steruj, nadzoruj) (DMAIC). Skuteczna realizacja algorytmu DMAIC wymaga intensywnego wykorzystania metod statystycznych. Ogólnie biorąc do zadań tych metod w algorytmie DMAIC należy m.in. opis zachowania się procesu (statystyka opisowa, statystyczne sterowanie procesem SPC), ocena zdatności systemów pomiarowych do nadzorowania procesu (analiza systemów pomiarowych MSA), ocena wpływu wybranych czynników na proces (analiza regresji i korelacji, testowanie hipotez statystycznych, analiza wariancji ANOVA, planowanie eksperymentu DOE, itp.).Na wyodrębnienie i szczególną uwagę zasługują wypracowane i stosowane na potrzeby Six Sigma statystyczne miary jakości szeroko rozumianych procesów. Są to przede wszystkim: liczba defektów na milion sposobności DPMO (Defects Per Million Opportunities), sigmowa miara jakości, wskaźniki wydajności pierwotnej i przejściowej, zdolność krótkotrwała i długotrwała.Niniejszy artykuł – pierwszy z planowanego cyklu na temat miar jakości w Six Sigma - poświęcony jest wyznaczaniu i interpretacji zdolności krótkotrwałej i długotrwałej. |
| Ocena: | aktualnie brak ocen |
| Wartość: | 20 pkt. |
| Język: | polski |
