DMAIC एक संरचित समस्या को सुलझाने की पद्धति है जिसका उपयोग प्रक्रिया सुधार परियोजनाओं में किया जाता है। यह परिभाषित, उपाय, विश्लेषण, सुधार और नियंत्रण के लिए खड़ा है। यह गाइड प्रत्येक चरण को समझने में मदद करने के लिए वास्तविक दुनिया के उदाहरणों और गणनाओं के साथ एक कदम दर कदम अवलोकन प्रदान करता है।

चरण

पहला कदम स्पष्ट रूप से समस्या की पहचान करना और परियोजना के लक्ष्यों को निर्धारित करना शामिल है। इसमें ग्राहक की आवश्यकताओं और परियोजना के दायरे को परिभाषित करना शामिल है। उदाहरण के लिए, एक विनिर्माण कंपनी एक उत्पाद लाइन में उच्च दोष दरों को नोटिस करती है और इसका उद्देश्य 20% तक दोषों को कम करना है।

चरण

इस चरण में, डेटा संग्रह आवश्यक है। प्रमुख मीट्रिक की पहचान की जाती है, और वर्तमान प्रक्रिया प्रदर्शन को मापा जाता है। उदाहरण के लिए, एक महीने में दोष दरों को मापने से 5% की औसत दोष दर प्रकट हो सकती है। गणना में प्रति मिलियन अवसरों (DPMO) को दोष शामिल किया जा सकता है ताकि प्रक्रिया क्षमता को मात्रा में मात्रा में सुधार किया जा सके।

विश्लेषण

डेटा विश्लेषण समस्या के मूल कारणों की पहचान करता है। तकनीक जैसे कि Pareto विश्लेषण या fishbone आरेख का उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, विश्लेषण से पता चलता है कि 70% दोष एक विशिष्ट मशीन खराब होने के कारण होते हैं। कैल्कुलेशन जैसे सहसंबंध गुणांक चर के बीच संबंधों को मात्रात्मक बना सकते हैं।

चरण में सुधार

समाधान को रूट कारणों को संबोधित करने के लिए विकसित और परीक्षण किया जाता है। एक नया रखरखाव कार्यक्रम लागू करने से मशीन डाउनटाइम को कम किया जा सकता है। प्रभावशीलता को सुधार से पहले और बाद में दोष दरों की तुलना करके मापा जा सकता है, प्रतिशत कटौती की गणना कर सकता है।

नियंत्रण चरण

सुधार को बनाए रखने के लिए नियंत्रण स्थापित किए गए हैं। इसमें निगरानी प्रक्रियाएं और नियंत्रण चार्ट को लागू करना शामिल है। उदाहरण के लिए, एक नियंत्रण चार्ट समय के साथ दोष दरों को ट्रैक कर सकता है, यह सुनिश्चित करता है कि वे स्वीकार्य सीमाओं के भीतर बने रहें। गणना में प्रक्रिया डेटा के आधार पर ऊपरी और निचले नियंत्रण सीमा निर्धारित करना शामिल है।