6 Sigma 이니셔티브는 결함과 가변성을 줄이기 위해 프로세스를 개선하는 것을 목표로합니다. 개선 기회를 우선 순위는 영향을 극대화하고 리소스 효율성을 극대화하는 데 필수적입니다. Quantitative 방법은 가장 유망한 프로젝트를 식별하는 객관적인 기준을 제공합니다.

Data Collection 및 분석

첫 번째 단계는 프로세스 성능과 관련된 관련 된 관련 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 결함 비율, 사이클 타임 및 비용 메트릭을 포함 할 수 있습니다. 이 데이터를 분석하면 개선을위한 가장 높은 잠재력을 가진 영역을 식별 할 수 있습니다.

핵심 양적 기술

몇 가지 방법 우선 순위에 도움이:

  • Pareto Analysis:) 가장 결함에 기여하는 중요한 몇 가지 원인을 식별하는 초점.
  • Cost-Benefit Analysis:] 개선을 구현하는 비용에 대한 예상적 이점을 비교합니다.
  • Risk Assessment: 잠재적인 실패의 유익과 영향을 평가합니다.
  • Process Capability Analysis:] 프로세스가 개선을 확인하기 위해 규격에 맞는 방법을 측정합니다.

사전화 프레임

구조 프레임 워크와 양적 데이터를 결합하면 결정적인 결정을 향상시킵니다. 분석 Hierarchy Process (AHP) 또는 모델링 모델과 같은 기술은 무게를 할당하고 다른 기회에 점수를 매기고 목표를 달성합니다.

구현 및 모니터링

우선 순위가 설정되면 프로젝트가 구현을 위해 선택됩니다. 주요 지표의 지속적인 모니터링은 그 개선이 효과적이며 시간이 지남에 따라 지속됩니다.