探索性数据分析和过程分析（转）

阡陌然

一个六西格玛团队应该在“现场”收集足够多的各种形式的数据证据，然后才能分析出究竟什么是引起缺陷的真正原因。要注意的是，决不应该受到表面上的假设，必须证明确实是此原因造成了所研究的问题。
    有许多调查缺陷原因的有力工具可以使用，有两类不同的分析方法可用于研究问题的真正原因：
    探索性数据分析。利用测量值和有关数据（已经收集的数据或在分析阶段收集的新数据）来发现、建议、支持或排除缺陷原因理论的模式、趋势、和其他的异常，分辨问题模式、问题趋势或其他一些有关因素，这些因素可以是推测出来的，也可以是已证明或未证明的可能因素。
    过程分析。深入研究并分析过程工作是如何开展的，从而识别出与过程目标不一致的、可能引起问题发生或导致问题发生的环节。通过“增值分析”，可以判别过程中哪些环节是对顾客增值的，哪些环节对顾客虽非增值但对过程是增值的，哪些环节是不增值而又可以考虑删除的，哪些是不能确定是否增值的，最终找到过程不能满足顾客需求的真正原因，找出改进的方向。
    不管团队采用以上哪种模式，缺陷原因分析是个循环过程，一般有三个阶段：
    推测。以开放的态度调查数据和过程，目的是找出可以研究的项目。
    提出关于原因的假设。运用已有的知识，提出最有可能的缺陷原因。
    证实或排除原因。利用数据、试验或进一步的过程分析对原因的假设作出判断、证实，确认哪个因素或环节是引起缺陷的最重要原因。

探索性数据分析
    数据分析的第一阶段：推测。
    数据分析原则。三个要点：明确要深入了解的方向，要经常重新翻看项目特许任务书和问题陈述，时刻牢记团队的目的。不断提出假设，要充分接受“假设是有缺陷的”这种可能性，不能视而不见那些与假设不符的数据。注意关于事件发生的频率、影响程度以及与问题缺陷症状相关的问题。
    下面是一些有用的逻辑问题，帮助分析问题产后的原因：这些缺陷属于同一类吗？缺陷人员/方法/过程步骤方面有哪些不同？这些问题是否在某处更容易出现吗？这些出现故障的地方有哪些不同之处？是否在某个时间段内这些缺陷是非常普遍的？这个时间段与平常比有什么不同？当缺陷出现或数据发生波动时，是否有其他事物或者变量也发生波动？我们正在寻找一种相关性，一种绝非出于偶然的联系。
    初步数据分析。团队可以使用许多不同的方法和工具来初步分析数据，如排列图（Pateto图）、走势图（趋势图）、直方图（频率图）、多变异图（multi-vari chart）等。
    数据分析的第二阶段：提出关于原因的假设。
    在寻找原因的这一阶段，最常用的两大工具是因果图和关系图，他们为找到真正的根源性原因提供了关键链接。使用这些工具时有两点要注意：一是他们仅仅帮助团队进行系统的思考并发现问题可能的潜在原因，仍需收集数据才能证实究竟什么才是问题的真正原因；二是他们的有效性直接与思考的创造性和深度有关。
    数据分析的第三阶段：证实或排除原因。
    验证引起缺陷的原因，可以通过三种途径：因果逻辑分析、统计假设检验和试验验证。

过程分析
    过程分析的第一阶段：推测。
    绘制详细流程图。展开流程图（功能部署图），在通常的纵向的流程表中增加横向的部门分配的内容，即在图上标明哪个部门负责完成哪个环节。
    证实流程图。应该使用一张过程检查单来做这个工作，务必以足够的细节来描述过程以获取每个重要步骤，补充流程图并证实流程图的真实性。
    过程分析的第二阶段：提出关于原因的假设。
    第一层分析：识别过程中明显存在的问题。脱节：过程处理中的存在于轮班之间、顾客与供应商之间或者经理和职责之间的使信息交流中断的步骤。瓶颈：过程中的某个步骤的工作量超过了其本身设定的容量，此步骤会减速慢整个过程的流动。冗余：不同过程中的不同步骤提出了相同的活动和结果。返工循环：过程中某步骤的输出产品有缺陷，必须送回其上游步骤，或另设“修复”步骤直到必需的工作完成为止。决定点/检查点：这是过程中的一个步骤，在那里进行一系列的检查和评估工作。
    第二层分析：量化增值分析。“价值分析”作为一种途径，他通过外部顾客的视角重新审视工作流程并再三强调识别顾客需求。
    顾客增值步骤（customer value added）。对顾客而言，增加价值的三个标准是：顾客关心的且/或如果他们知道我们正在做的话，他们愿意付钱给我们；正在改进提供的服务和提高了产品质量；这是第一次或者是惟一的一次由我们来做这项工作。
    运行增值或过程增值（operational value added）。
    不增值（non-value added）。属于这种类型的活动包括返工、延迟、检查、回顾、安装和准备、传输、内部报告和内部调整等。
    过程的“时间分析”。过程的时间由两部分组成：工作时间，实际花费的用于生产产品或向顾客提供服务的时间；等待时间（或称，排队时间，或，堆栈时间），产品或服务为等待某些事情发生而花费的时间。
    过程分析的第三阶段：证实或排除原因。任何非增值过程步骤，任何增加耗时但并不增加价值的步骤都是在浪费时间，应昼删减之。
    证实过程原因的提示。使用因果关系的逻辑，就像对待数据分析一样。如果你还没有这样做，做一张详细的过程流程图来看是否在过程步骤中存在重要区别。定点测试中的“试验”是另一种验证过程的缺陷是否确实带来影响的好方法。
    高级分析工具。X2检验，t检验，方差分析（ANOVA），多元分析等。
    回归分析和相关分析；点估计和区间估计。

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写的不错！