▼PDCA與六標準差

引用自使用PDCA達成六個標準差(six sigma) 電子製造，工作狂人(ResearchMFG)


而【PDCA】之所以叫做「循環」，是因為品質的提昇並非一蹴可幾，也不是只做一次品質改善就可以達成，而必須經過一次又一次的流程改善與品質提昇方能達成。
所以【PDCA】是個永無止盡的品質改善循環，大循環中還可以夾帶小循環。改善完主要問題，原來的次要問題又會變成主要問題，要一直的改善下去，如此才能蓁致完善，因為六個標準差其實就是在追求零缺點。

不過在開始執行【PDCA循環】之前還得先選定好一個主題，而這個主題必須要可以用數字來衡量，或是想辦法讓它可以數據化，否則就很難有判斷標準，也就無法衡量所執行的對策有沒有效果。
比如說，我們要衡量小孩讀書讀得好不好，不能用感覺的，也不能問老師說我家小孩讀得好不好，感覺好不好是無法衡量的，所以就有了考試，雖然很多人痛恨考試，但考試的分數就就是一個可以衡量讀書讀得好不好的標準，除非你有更好的方法。

下面我們就來解釋一下何謂【PDCA循環】，它基本上是由四個英文字母的第一個字所組成的，分別為：P(Plan，計畫)、D(Do，執行)、C(Check，查核)、A(Action，處置)。

Plan(計畫)：

我們在選定改善的主題之後，首先得分析問題是什麼，瞭解其現況，並且試著找出造成問題的各種可能原因，然後擬定對策，這就是計畫，也就是前置作業。

在分析問題現況時，應該要先收集資料，資料的收集首重正確性，否則後面的一切作為可能都將白費。
資料收集剛開始的時候，負責人最好要實際督導其方法與填寫的正確性，以釐清資料收集時可能發生的各種模擬兩可的判斷錯誤，或填錯表格的問題。
資料的統計建議採用直方圖(柏拉圖)之類的工具來區別問題的輕重，通常我們會把改善問題的重點放在最前面三個主要的問題上面，免得造成資源不足的問題，等到主要問題解決了，原本為次要的問題就會變成主要問題，這就是為何每次循環都只處理主要問題就可以了。

尋找可能原因時，可以利用魚骨圖(要因分析圖)、心智圖(mind map)、腦力激盪、或5W1H(Why、What、Where、Who、When、How)之類的工具來聯想各種可能的原因，然後根據經驗選定一些主要原因，再針對這些主要原因來制定可行的對策。

Do(執行)：

依照前面計劃好的對策，一項一項分別實施、試行或實驗，並紀錄其結果。
切記一定要一項一項來實施，如此才能層別出各項對策的效果。要是同時執行兩個以上的對策，假使有了效果，也很難知道是那一項對策有效果，搞不好其中還有反效果的對策呢。

執行對策時，難免對既有的工作造成些影響，或有人反彈，這時應該要充分地溝通以減低執行的阻力，負責人也需隨時注意瞭解對策執行的狀況，即時反應以應付各種可能發生的異常，使計畫可以實行順利。

Check(查核)：

觀察及分析對策實施的成果，評估對策執行是否有效，如果對策失敗，也應找出失敗的地方及原因，加以檢討。

Action(處置)：

總結成功的經驗，把有效的對策制定成相對應的正式標準，比如說制定、或修改工程規格，或是改變生產作業流程，或是更換使用材料…等。把未解決、新出現的問題)轉入下一個PDCA循環。


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引用自六標準差的統計方法簡介東海大學統計系 鄭順林

認識六標準差不用什麼了不起的技能或統計背景，事實上，對於「什麼是六標準差？」一般的答案不只一個。其中一種答案是六標準差可被大略界定為：

1. 對流程或產品績效的統計衡量。

2. 達成近乎完美績效改善的目標。

3. 追求長遠的企業領導地位和世界級的績效管理系統。

本文針對第一項，詳細解釋六標準差的威力為何會如此強勁。



六標準差是統計衡量

如果你之前從未聽過「標準差」一詞，沒關係。直到最近，此語很少在一般對話中出現。這個小寫的希臘字母「σ」，代表的就是標準差。標準差是統計上用來解說存在於一組資料、一群項目或一個流程中的變異（variation）的方式。

舉一個例子，假設你做的是外送便當到鄰近辦公室的生意。你做的便當好吃，生意也不錯。根據你與顧客訂下的合約，熱騰騰新鮮的便當會在中午十一點四十五分到十二點十五分間送達。這樣可以讓顧客能在午餐時間拿到訂貨（他們的要求）。你也同意如果便當在十一點四十五分前或十二點十五分後送到（瑕疵），下次定便當可以打對折。你和你的同仁如果準時送達，就可以領獎金，所以你們全都盡力要在顧客要求的半個小時內把便當送到。

以六標準差作為一種衡量，它在這簡單的流程就可派上用場：如果你送出的便當只有68%準時，你的流程只有「二標準差」的層級。如果你能做到93%準時，聽來不錯，但有只是在「三標準差」的績效層級。如果你99.94%都準時，你的作業層級是「四標準差」。

要成為一家六標準差便當店，你準時送貨的比率要達到99.9997%！這等於是完美無瑕了。事實上，你做的一百萬個便當（要用掉不少的白乳酪呢），只能遲送三或四次！

請記得，標準差衡量是觀察你如何做到顧客的要求。如果你的顧客要求便當送到的時間範圍只有十分鐘，從中午十一點五十五分到十二點零五分，你的標準差層級一定會更差。



什麼叫「統計」和為何需要？

就一般用語而言，「統計」就是指「數字」。當我們提到統計分析工具時，我們指的是從數字中得出結論的一套方法和方程式。有些工具幫我們決定在資料中所見的是否為真。例如，看來我星期五比一週內其他日子有較多便當外送的生意。統計測試會明確地回答星期五的尖峰是否為真（如果確實如此，我們會說這具有統計顯著性）。其他統計數字可以幫助預測未來在某種情況下會發生什麼事情。

統計分析工具主要是靠機率的基本定律（擲銅板和丟骰子）。在此種分析，我們的起點總是假設我們觀察的每件事都很簡單，而結果是隨機（random chance）得來的，當統計測試顯示結果不是隨機得來的，你可以說：「哈！難怪。」

統計分析的好處是，我們總是假設我們的懷疑是錯的——虛無假設（null hypothesis）。如果最後是我們沒猜錯，結果的可信度大增。

統計不太好的地方是答案不一定都黑白分明，但總比憑空臆測和意見可靠多了。總而言之，統計包含如何收集分類資料、以圖和表格來綜合組織資料、最後分析解釋所得到的數值資訊。這也是為什麼統計工具是我們在六標準差所採用的根據事實途徑的主要構成部分。



六標準差常用的取得資料和分析的工具

在某個方面，任何能幫你更加了解、管理和改進業務或流程的，都稱得上是六標準差工具。但有些技能對於規劃和執行六標準差專案又是特別重要。了解這些工具可以讓你更清楚六標準差如何運作。為了方便起見，我們把工具分成四類。這種分類並不完美，因為許多工具能以不同方式使用，我們在此只是想做個快速的介紹。想知道更多及如何使用的資訊，可參考其他各類書籍、查查網路的參考文獻，或等你的六標準差訓練開始。


一 可產生構想和整理資訊的工具

腦力激盪：

許多六標準差方法都以腦力激盪（Brain Storming）或產生構想作為起點。腦力激盪的基本目的是列出一份任務或解決方案的選擇清單——通常由較長的清單逐步縮小成最後的選擇。舉例來說，小組也許會針對「該訪問哪些顧客」或「要問什麼問題」來次腦力激盪。稍後，小組也許在使用腦力激盪列出可能的衡量，接著再用此產生創新的改進解決方案。腦力激盪的問題在於，人人都認為自己很行。事實上，真正的創意得下苦功，也有規則可循。


親合圖：
親合圖（Affinity Diagramming）是把構想和選擇分類，通常是腦力激盪的後續工作，幫人系統化和評估構想。例如，在列出要訪問的顧客後，小組也許會把清單分成新、老和流失三種顧客。就像腦力激盪一樣，親合圖也有數個變項。進行的最方法，就是安靜地把清單分類。



多票制：
小組利用多票制（Multivoting）來縮小構想和選擇的清單，也常被用來作腦力激盪的後續工作。每位參與人都可以投好幾票。得到最多票的選擇將被進一步分析和考慮。



結構樹（樹狀圖）：
結構樹／樹狀圖（Structure Tree / Tree Diagram）適用來顯示腦力激盪想出的構想的關聯或階層。顯示你如何透過結構樹把目標連接上可能的解決方案。你也可以藉此把顧客需求（如好價值），連到更具體的要求（如低廉的維修費）。



高層級流程圖：
高層級流程圖（SIPOC Diagram，SIPOC讀做sye-pahk）是供給、投入、流程、產出、顧客的首字縮寫（acronym）。在DMAIC的界定階段，SIPOC通常被當成繪製重要業務流程和確認可能衡量圖的方法。

SIPOC圖通常和流程架構一起用來顯示業務流程中的重要活動或某企業流程中的次級流程，以供應商、投入、產出和顧客為代表。SIPOC圖能有助於界定流程的界線和構成要件，避免發生見樹不見林的問題。此圖流程的部分由幾個高層級的活動來代表。



作業圖（流程圖：
作業圖／流程圖（Flowchart/Process Map）是用來顯示流程的細節，包括任務和程序、替代途徑、決策點和重做環圈（rework loop）。作業圖可以被叫做顯示流程目前運作狀況的「現狀」（as-is）圖，也可以是顯示應該如何運作的「應為」（should-be）圖。細節的層級會視目的而有不同。許多黑帶現在使用軟體來畫他們的作業圖，但通常都會先從牆上貼滿貼紙開始。



因果圖或魚骨圖：
有項流行技術就是因果圖或魚骨圖（Cause-and-Effect [Fishbone] diagrams）或石川圖（Ishikawa）。除了有多種稱呼外，此工具借自於其他工具。魚骨圖是用來想出（腦力激盪）問題的可能肇因（或影響），並把可能的肇因分類；會導致其他肇因的原因就像在結構樹中般連接在一起。因果圖可貴之處在於，它有助於搜集小組認為問題從何而起的共同想法，並透過釐清重要類別來幫助成員思考所有可能的肇因。因果圖無法告訴你正確的肇因，而是幫你在何處該專心衡量和做進一步根源分析，做出有根據的猜測或假設。



二 搜集資料的工具

抽樣：

要計算流程進行中的每件事不但需要一大筆錢，也是後勤工作上的一大夢魘。運氣好，就像民調工作者會告訴你，你只需計算相對少的見數便能對整體做出結論﹝好，民調可能出錯，那你抽樣（Sampling）時要格外謹慎﹞。抽樣能省錢和時間，而且還能給你一流的資料去衡量或分析問題。



作業界定：

如果人們不以同一方式計算或分類，衡量便毫無意義。作業界定（Operational definitions）是對流程中的資料和活動，提供清楚、詳細和易懂的解說，讓你在搜集資料時能夠保持一致，而免於「雞鴨同籠」。例如，在計算「電話等候時間」時，作業界定會告訴你何時開始和結束計算時間，因而最後能提供有意義而不是含混的資料。



顧客心聲法：
既然六標準差主要的活動和目的是以顧客為核心，幫助組織搜集外部顧客的投入、評鑑和設定優先要求，並提供持續回饋的各種技術，就變得格外重要。顧客心聲（Voice of the Customer）工具包括許多簡單和複雜的市場研究方法、要求分析概念和資料倉儲與資料採礦等較新的技術。



查檢表和試算表：
查檢表和試算表（Checklists and Spreadsheets）是用來搜集和整理資料的表格。理想上，查檢表由黑帶或小組設計，目的有二：

1.確定捕捉到正確的資料，包括了所有必要的事實像是何時發生、發生多少次和什麼顧客，我們稱這些事實為分層因素（stratification factors）。

2.讓資料搜集人搜集資料愈方便愈好。

查檢表的形式不拘，可以是簡單的表格和調查，也可以是指出錯誤和損害處的圖形。查檢表資料在試算表上搜集和整理。設計高明的試算表讓資料異常便於使用。



衡量系統分析：
這個重量級用語包括多種能讓衡量更精確可靠的方法。我們曾經在第四章提到，衡量本身也可能會成為流程中的肇因，而衡量系統分析（Measurement Systems Analysis）則幫助確認衡量中的問題，並加以排除。舉例來說，有一種叫做Gage R & R（重複和再生量表）的衡量系統分析法，即可幫助衡量量表、量尺和其他衡量工具的效果。另外，檢查人們如何衡量，也是衡量系統分析法的一環。



三 流程和資料分析工具

流程—流向分析：
有了主要工作流程圖或作業圖，你或ＤＭＡＩＣ小組可以開始替流程找出重複、交接不明和多餘的決策點等。如果你加進與流程有關的資料，也會浮現其他的問題如延誤、瓶頸、誤差和重做。流程分析可以是找出問題根源最快的方法。



加值和無加值分析：
重視外部顧客要求的一大優點，就是能以加值活動來評估流程。業務流程通常都會隨時間成長，而且通常新增的任務——檢查、新增功能、分析、回報——最後都對付錢的顧客沒什麼好處。

在加值和無加值分析中，流程詳圖中的每個步驟都以對外部顧客而言是否為加值來檢定（他們願意付錢給我們去做這件事嗎？）。我們的確不可能排除所有無加值的活動，而有些活動是為了保護企業或配合法律規定。但這些方法對我們一些客戶所稱的「除害」工作大有幫助：清除流程中無用多餘且消耗資源的笨事。



圖表：整體觀：
通常，分析流程衡量第一個也是最好的方法就是做出資料圖形，圖表只是資料的視覺展示罷了。對我們多數人而言，看一張圓餅圖或曲線圖比讀數字表要有意義和方便多了。當你比較不同區塊的資料——在查檢表提到的分層——你會發現隱藏在數字中的一些現象。

圖表類型有很多，每個圖表都提供一部分的資料。黑帶在專案上通常會使用至少兩個這類圖表。以下是最常見的圖表。

巴瑞多圖（Pareto Chart）——巴瑞多圖是種專門的長條圖，將資料分類展示，並從最大比到最小；通常用來檢視什麼問題最多，最大的肇因是什麼。巴瑞多圖幫你找出哪幾個少數是間或問題影響最大，以便將專案和解決方案的焦點集中在這些少數但影響最大的事件。巴瑞多圖實現所謂的「八○／二○法則」（80-20 rule ）：多數的（八○）問題來自相對少數的肇因（二○）。

直方圖或頻率圖（Histogram or Frequency Plot）——直方圖是另一種長條圖，顯示在某範疇內資料的散佈或變異，如尺寸、年紀、成本、時間長度、重量等（巴瑞圖則以類型來劃分資料）。


進行（趨勢）圖（Run [trend] Chart）——巴瑞多圖和直方圖不能夠告訴你事情如何隨時間改變，這是進行圖或趨勢圖的工作。即顯示每月有多少便當外送晚了（注意星期五的尖峰，並未在直方圖顯示）。

散佈（相關）圖（Scatter Plot [Correlation] Diagram）——散佈圖看的是流程兩項因素的直接關係，通常是要看他們是否有相關性，也就是更動一個會牽動另外一個。如果兩種衡量顯示有關連性，則某個可能會引發另外一個。然而，這也不盡然是真，因此，做結論時一定要慎重。當某因素增加而另一因素也跟著增加，我們稱之為「正相關」（positive correlation）。而若是一者的增加會造成另一者的減少，則叫做「負相關」（negative correlation）。



四 統計分析工具

分析流程與深入了解圖表，足以讓黑帶精準找出問題的根源。但在許多時候，資料模糊或是你需要的證據層級超越視覺工具的所能，這時，六標準差小組可以使用高等統計分析工具。

工具箱的統計部分包括不同的工具和公式。統計方法家族中的一些成員包括：

統計顯著性考驗（Tests of Statistical Significance）。這些工具尋找資料群的差異以看出他們是否有意義。這些測試包括卡方考驗（Chi-square）、Ｔ-檢定（t-tests）以及變異分析（analysis of variance, ANOVA）。


相關性和迴歸性（Correlation and regression）。這些工具就像散佈圖，但可以更複雜；包括迴歸係數、簡易的直線迴歸、多元迴歸、初步反應測試。這些工具測試流程或產品中不同變項間相關的存在、強度和性質，如胎壓、溫度和速度對汽油里程數的影響。

實驗設計（Design of experiment, DOE）。DOE是發展和執行某一流程或產品的控制任務，通常在不同狀況下測試兩個或更多的特質。除了協助找出問題的根源，設計實驗也是讓解決方案發揮最大功效的重要工具。



結語

如果你在學校修過統計或偶而用到統計數字，大概能認出這些工具。但請記住，如果你被邀請參加六標準差專案，自然會有人教你這些工具，而且也不會有人期望你立即成為這些工具的專家。瞭解這些統計工具，促使流程管理以數字事實為證據，才能發揮六標準差管理的威力。