ในโลกของการจัดการห่วงโซ่อุปทาน การประกันคุณภาพของผลิตภัณฑ์ที่คุณจัดหามาได้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อความสำเร็จ ชิ้นส่วนที่มีข้อบกพร่องเพียงชิ้นเดียวก็สามารถทำให้ห่วงโซ่อุปทานทั้งหมดปั่นป่วน และทำให้ความไว้วางใจของลูกค้าลดลงได้ ในบทความนี้ เราจะมาดูวิธีการใช้ 1-Proportion Test ในโปรแกรม Minitab เพื่อประเมินอัตราข้อบกพร่องของมาตรวัดน้ำมันเชื้อเพลิงที่ผลิตโดยซัพพลายเออร์ผู้ผลิตชิ้นส่วนรถยนต์รายหนึ่ง
ทำความเข้าใจกับปัญหา
ลองนึกภาพตาม ในเหตุการณ์ที่บริษัทของคุณเป็นผู้ผลิตรถยนต์ และจัดหามาตรวัดน้ำมันเชื้อเพลิงจากซัพพลายเออร์รายหนึ่ง แม้ว่าซัพพลายเออร์ของคุณจะมีชื่อเสียง แต่รถยนต์ของคุณก็เป็นแบรนด์ที่คุณภาพสูง และหนึ่งในคำมั่นสัญญาที่คุณมีต่อลูกค้า คือ การให้ความสำคัญในเรื่องความปลอดภัย แม้ว่าคุณจะไม่ต้องการชิ้นส่วนที่มีข้อบกพร่องเลย แต่คุณเข้าใจถึงความผันแปรตามธรรมชาติ และกำหนดอัตราข้อบกพร่องอยู่ที่ 2% ซึ่งเป็นเกณฑ์ที่ยอมรับได้สำหรับซัพพลายเออร์รายนี้ ซึ่งในการทดสอบซัพพลายเออร์ของคุณ คุณต้องทำการทดสอบชุดตัวอย่างของมาตรวัดน้ำมันเชื้อเพลิงเทียบกับตัวมาตรฐาน เพื่อตรวจสอบว่า อัตราข้อบกพร่องเกินกว่าเกณฑ์ที่ยอมรับหรือไม่
การรวบรวมข้อมูล
ทีมงานของคุณเลือกมาตรวัดน้ำมันเชื้อเพลิง 500 ชิ้นที่ส่งมาในสัปดาห์ก่อน และดำเนินการทดสอบเทียบกับตัวมาตรฐาน จากมาตรวัดน้ำมันเชื้อเพลิงท้ังหมด 500 ชิ้น พบว่ามี 18 ชิ้นที่วัดค่าได้ไม่ตรงตามมาตรฐาน
1-Proportion Test: มันคืออะไร?
1-Proportion Test หรือที่เรียกว่า การทดสอบค่าสัดส่วนแบบ 1 กลุ่มตัวอย่าง หรือการทดสอบสัดส่วนแบบทวินาม (binomial proportion test) เป็นเครื่องมือทางสถิติที่ใช้ในการพิจารณาว่า สัดส่วนของเหตุการณ์ที่สนใจเทียบกับจำนวนเหตุการณ์ทั้งหมด มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญจากสัดส่วนของประชากรที่ต้องการทดสอบหรือไม่ ในกรณีของเรา เราต้องการตรวจสอบให้แน่ใจว่า อัตราข้อบกพร่อง (สัดส่วนของมาตรวัดน้ำมันเชื้อเพลิงที่ไม่ตรงมาตรฐาน) มากกว่าที่ระบุไว้ 2% หรือไม่
การตั้งสมมติฐาน
สมมติฐานสำหรับการทดสอบนี้คือ:
- สมมติฐานหลัก (H0): อัตราข้อบกพร่องเท่ากับหรือน้อยกว่า 2% (p ≤ 0.02)
- สมมติฐานทางเลือก (Ha): อัตราข้อบกพร่องมากกว่า 2% (p > 0.02)
วิธีการทดสอบในโปรแกรม MINITAB
- เลือกไปที่เมนู Stat > Basic Statistics > 1 Proportion
- เลือก Summarized data
- ในช่อง Number of events ให้พิมพ์ 18
- ในช่อง Number of trials ให้พิมพ์ 500
- คลิก Perform hypothesis test
- ในช่อง Hypothesized proportion ให้พิมพ์ 0.02
- คลิก Options
กรอกข้อมูลตาม dialog box ที่แสดงด้านล่าง จากนั้นคลิก OK
การตีความผลลัพธ์
ผลลัพธ์ที่ได้ คือ อัตราข้อบกพร่องสูงกว่า 2%:
- ขอบเขตล่างของช่วงความเชื่อมั่น 95% สำหรับอัตราข้อบกพร่อง คือ 2.3395% ซึ่งสูงกว่า 2%
- ค่า p-value เท่ากับ 0.013 ต่ำกว่าระดับนัยสำคัญ หรือ α (0.05)
เนื่องจากค่า p-value ต่ำกว่า 0.05 เราจึงสามารถปฏิเสธสมมติฐานหลัก และสรุปได้ว่า อัตราข้อบกพร่องสูงกว่า 2%
เมื่อคุณค้นพบว่า อัตราข้อบกพร่องสูงกว่าที่คาดไว้ คุณต้องแน่ใจว่าระบบการวัดของคุณถูกต้อง หากมีความเอนเอียงหรือความแปรปรวนที่ไม่ต้องการในกระบวนการวัดของคุณ คุณอาจจะเข้าใจผิดได้ว่า มาตรวัดน้ำมันเชื้อเพลิงมีข้อบกพร่องจริง ๆ (โชคดีที่โปรแกรม Minitab มี Measurement System Analysis module ที่ออกแบบมาเพื่อจุดประสงค์นี้โดยเฉพาะ!)
อย่างไรก็ตาม หากคุณมั่นใจในระบบการวัดของคุณ คุณอาจพิจารณาขอให้ซัพพลายเออร์ออกแบบมาตรวัดน้ำมันเชื้อเพลิงขึ้นมาใหม่ เพื่อปรับปรุงความแม่นยำ หรืออาจถึงเวลาที่ต้องหาซัพพลายเออร์รายใหม่ที่สามารถจัดหาชิ้นส่วนคุณภาพที่คุณต้องการ เพื่อให้ห่วงโซ่อุปทานของคุณดำเนินไปอย่างราบรื่น
อย่าลืมพิจารณาขนาดตัวอย่าง
ตัวอย่างที่ได้จากกระบวนการผลิตจะต้องมาอย่างสุ่ม หากมาตรวัดน้ำมันเชื้อเพลิงทั้ง 500 ชิ้นมาจากล็อตเดียวกันหรือมาจากวันที่ผลิตเดียวกัน การวิเคราะห์ที่ได้จะไม่รวมความแปรผันแบบล็อตต่อล็อต หรือแหล่งที่มาของความผันแปรในช่วงเวลาอื่น ๆ ซึ่งผลลัพธ์ที่ได้อาจมีความเอนเอียง โดยเฉพาะอย่างยิ่ง หากตัวอย่างเหล่านี้ มีชิ้นส่วนที่ดีหรือไม่ดีมากกว่าปกติที่ควรจะเป็น
ขับเคลื่อนการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้นด้วยโปรแกรม MINITAB
ด้วย 1-Proportion Test ในโปรแกรม Minitab ผู้จัดการห่วงโซ่อุปทานสามารถตัดสินใจผ่านการใช้ข้อมูลเกี่ยวกับคุณภาพของผลิตภัณฑ์ตามแหล่งที่มาต่าง ๆ ได้ ซึ่งการวิเคราะห์ประเภทนี้ช่วยให้ธุรกิจดำเนินการได้อย่างเหมาะสม เช่น การทำงานอย่างใกล้ชิดกับซัพพลายเออร์ เพื่อปรับปรุงกระบวนการผลิต และมั่นใจได้ว่า ห่วงโซ่อุปทานจะราบรื่นขึ้น และทำให้ลูกค้าพึงพอใจมากขึ้นตามไปด้วย
พร้อมที่จะทดสอบซัพพลายเออร์ของคุณ และปรับปรุงคุณภาพแล้วหรือยัง?
บทความต้นฉบับ : Analyzing Anomalies: Using a 1-Proportion Test for Defect Evaluation
ต้นฉบับนำมาจาก Minitab blog, แปลและเรียบเรียงโดยรัฐพงษ์ ยอดสีมา
บริหารจัดการ SCM Blog โดยชลทิชา จำรัสพร, บริษัท โซลูชั่น เซ็นเตอร์ จํากัด ตัวแทน Minitab ในประเทศไทย
เพิ่มเติมเกี่ยวกับบริษัท Minitab
Minitab ช่วยให้บริษัทและองค์กรต่างๆ สามารถมองเห็นแนวโน้มของข้อมูล, แก้ปัญหาและค้นพบประเด็นสำคัญจากข้อมูลเชิงลึก โดยนำเสนอชุดโซลูชั่นที่ครอบคลุมทุกด้านและดีที่สุดสำหรับซอฟต์แวร์ในระดับเดียวกัน ที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการปรับปรุงกระบวนการ
ด้วยวิธีการที่เป็นเอกลักษณ์ และการนำเสนอซอฟต์แวร์และบริการแบบองค์รวม Minitab ช่วยให้องค์กรเข้าถึงกระบวนการตัดสินใจในส่วนที่ช่วยผลักดันให้เกิดความเป็นเลิศทางธุรกิจได้ดีขึ้น ความง่ายในการใช้งานที่โดดเด่นกว่าใครมีส่วนช่วยให้ Minitab สามารถทำให้การเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกเป็นเรื่องที่ง่าย ทีมงานของ Minitab ซึ่งประกอบด้วยผู้เชี่ยวชาญทางด้านการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้ผ่านการอบรมมาเป็นอย่างเข้มงวด จะช่วยให้ผู้ใช้งานมั่นใจว่าจะได้รับประโยชน์สูงสุดจากการใช้งานวิเคราะห์ข้อมูลและพร้อมที่จะให้คำปรึกษาตลอดเวลาที่ใช้งานเพื่อนำไปสู่การตัดสินใจที่ดีขึ้น รวดเร็ว และแม่นยำ
เป็นเวลากว่า 50 ปีที่ Minitab ได้ช่วยองค์การต่าง ๆ เพิ่มรายได้ ควบคุมและลดต้นทุน เพิ่มคุณภาพ เสริมสร้างความพึงพอใจของลูกค้า และเพิ่มประสิทธิภาพ ธุรกิจและองค์นับหมื่นทั่วโลกใช้ Minitab Statistical Software®, Companion by Minitab®, Minitab Workspace®, Salford Predictive Modeler® and Quality Trainer® เป็นเครื่องมือช่วยในการค้นพบและปรับปรุงความบกพร่องในกระบวนการ