6 Sigma는 결함을 식별하고 제거함으로써 공정 품질을 개선하는 방법론입니다. 정확한 데이터 분석은 성공적인 구현에 필수적입니다. 그러나, 실무자는 종종 결과를 손상시킬 수있는 일반적인 실수를 발생합니다. 이러한 오류를 인식하고 올바른 관행을 적용하면 6 Sigma 프로젝트의 효과를 향상시킬 수 있습니다.

Data Collection의 일반적인 실수

한 번의 오류가 발생하지 않는 결론에 이어질 수 있는 충분한 데이터 수집. 대표 샘플 크기를 보장하는 것은 유효한 분석에 중요합니다. 또한, inconsistent 데이터 수집 방법을 사용하여 bias 및 오류를 소개 할 수 있습니다.

Data Analysis 기술에 대한 오류

부적절한 통계 도구를 적용하는 것은 일반적인 실수입니다. 예를 들어, 비정상적인 데이터에 대한 기하학적 테스트를 사용하여 잘못된 결과를 생성할 수 있습니다. 데이터 배포를 확인하고 적절한 분석 방법을 선택하십시오.

결과의 Misinterpretation

의외선 출력은 잘못된 결론에 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 카우스레이션과 상관 관계 또는 서명 수준을 무시하면 발견 할 수 있습니다. 통계 출력의 이해는 알 수 있는 결정적인 결정을 위해 필수적입니다.

이 실수를 수정하는 방법

  • 적절한 및 일관된 데이터 수집 방법을 보장합니다.
  • 데이터 특성에 따라 적절한 통계 도구를 사용합니다.
  • 통계 해석의 팀 구성원.
  • 의사결정 전에 데이터 및 분석 결과를 검증합니다.