ProFicient使错误校验变得容易

关键词:ProFicient,infinityqs,SPC

 

我们讨论了减少客户投诉以及使用可分配的原因和纠正措施代码。在本系列的这篇文章中,我们将讨论减少数据输入错误。

数据输入错误会困扰您的操作吗?有简单的解决方法吗?您确定要收集正确的数据吗?您有数据收集计划吗?

了解正确的数据收集和正确的分析方法至关重要。没有集中的,有意的数据收集过程,您可能会得到很多数据,但没有什么有用的。

如上所述,对于本文,我将重点介绍如何改进现有的数据收集项目以减少数据输入错误,特别是这些努力如何产生更好的数据分析,提高效率并最终产生更高质量的产品为我的消费者。与我一样,我们将研究如何通过进行一些前端工作来防止数据输入错误,就像您一样,您也可以避免在后端进行手动数据清理工作。

最后,我们将研究如何使用InfinityQS统计过程控制(SPC)软件来收集准确的数据,从而缩短产品质量和过程效率决策的周转时间。

流程改进的关键

您无法重新发明轮子。 您听过几次? 在当今的制造业中,古老的格言是正确的。 而且,即使您可以重新发明它,也没有时间重新发明每个新障碍的数据收集和数据分析; 有效的制造依赖于从数据收集到数据分析再到流程改进的快速周转。

正如我们所看到的那样,我们期望持续改进周期(我在上一个博客中提到过)会一次又一次地重复,每次都比上一次更快,更高效。 这是发烧的音调,您必须跟上……否则就被甩在后面。

DMAIC

因此,重要的是我们必须由质量专业人士来简化数据收集和数据分析,因此我们不会成为公司DMAIC周期中的“限速步骤” [记住这个缩写吗?六西格码(Six Sigma)的“定义,测量,分析,改进,控制”。按门铃?]。

在从事制造工作的所有这些年中,我从来没有“额外”的时间进行数据清理,而其他团队则闲着,等待着完成根本原因分析或流程改进。

相反,对于面向行动的制造专业人士而言,DMAIC流程的“分析”阶段通常最令人沮丧。在“定义”,“度量”,“改善”和“控制”是主动,协作和决定性的例行程序的情况下,“分析”则更加被动,通常依赖于一个人或一个小团队来处理软件中的数据集,例如作为Minitab或Microsoft Excel。

数据错误是最严重的,因此可以避免

重新检查数据如果您从未有过让工厂经理坐在办公室里的经验,在分析一组数据时不耐烦地等待,那就算幸运了!神经破坏并没有开始描述它。如果您有这种经验,那么您会知道在这种情况下要做的最后一件事就是通过手动整理和清理正在使用的数据来增加额外的时间。

我所见过的另一种情况(希望您没有经历过的一种情况)是在会议中提取自动报告,并发现自上次提取以来输入的数据显然是错误的。

我看到了可怕的歪斜图,自动缩放的y轴如此之大,以至于您的规格范围似乎在屏幕上只有几纳米宽,有时这些图只是空白,导致同事的凝视同样空白(并且高层管理人员)。令人尴尬的东西。

所有这些情况都是很容易预防的,仅需一些简单的提示和技巧,您就可以从数据山羊到数据专家。

我们需要一个英雄

考虑数据输入错误以及由此带来的延迟和尴尬时,会想到两种情况。

我要与您联系的第一类数据错误与必须校正重量的记录数据有关,例如度量每磅缺陷的度量。在爆米花生产中,可怕的“未爆裂的内核”是要避免的缺陷。

寻找可怕的未爆内核

如果缺陷数量很多或很少,则样本数量不一定与报告缺陷的单位相匹配。例如,那些未爆裂的玉米粒非常少见,因此从统计学上讲不可能采样一磅的爆米花。

结果,必须采样五磅的爆米花才能获得统计上有效的测量值。然后将结果计数除以五,以每磅缺陷的单位报告结果。

思考问题的另一种方法是大量但耗时的计数。谷物中的夹杂物,例如坚果或葡萄干,需要计算在内,但这需要很长时间。在一磅的葡萄干麸皮中计数葡萄干可能是一项全职工作,因此需要采集一个较小的样本并将其乘以得出每磅葡萄干的价值。

讨论质量当测试结果作为测试的一部分进行简单的计算时,操作员有时可以在头脑中进行数学运算,而不必依靠内置在质量管理软件中的计算功能。但这可能导致校正因子和值加倍,不仅没有意义,而且可能导致错误的数据分析和错误的流程改进决策。

在另一种情况下,公制单位和标准单位之间的简单混合不仅会导致数据分析错误。与自动报告结合使用时,我已经看到这种混合生成的分析证书显示产品不合规格。诚然,这并不像NASA弄混它们的度量单位而撞毁火星探测器时那样重要,但是当您的老板要求您解释为什么客户认为他们收到不合格产品的原因时,我不会以此为借口!

防错,不清理数据

在所有这些时间至关重要的情况下,延迟是由于依赖于数据清理而不是防错。防错的概念以各种各样的名字而闻名,已经存在了很长时间。防错的目的是首先防止缺陷的发生,如果不可能,则在出现缺陷时进行检测。

Shigeo Shingo在1960年代的日本,Shigeo Shingo在质量保证实践中使用了“ poka yoke”这个名字,几乎是“防错”的直译。由于对操作员忘了在自己要制造的小型电气部件中安装弹簧而感到沮丧,Shingo意识到,如果他修改工作流程,操作员会立即意识到弹簧的不足,从而导致不良开关的减少。

ProFicient使错误校验变得容易

在另一个防止错误的情况下,对我们的制造过程的讨论表明,我们对从数据输入配置中删除自动计算功能不感兴趣。当然,数学很容易,但是对人与计算机的每次计算只是发生数据错误的另一个地方。

我们没有通过消除错误校验来解决问题,而是利用ProFicient实现中的计算和合理限制功能加倍了努力。

此后,当一个过分成就的操作员脑海中进行数学运算或在实验室中找到一个流浪计算器(正在移除计算器:另一个防止错误的示例!)时,他们会在数据输入屏幕上看到亮黄色警告,询问他们确认或更正该值。

我认为很明显,ProFicient质量管理软件可以使防错更加容易地在您的质量计划中实施。

要查看运行中的ProFicient软件的详细信息,请在此处查看Trenches视频系列中的故事。

从质量到卓越的第一步

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