ครั้งแล้วครั้งเล่าที่เราเห็นกรณีที่ผู้คนพบว่าว่าผลลัพธ์ไม่เป็นที่พึงปรารถนา ข้อความคลาสสิกของ W. Edwards Deming เรื่อง Out of the Crisis(พ้นวิกฤต) รวมถึงเกร็ดเล็กเกร็ดน้อยต่าง ๆ ตามบรรทัดเหล่านี้:
“งานที่แน่นอนในความรับผิดชอบของพนักงานในบริษัทที่ผลิตรถยนต์คือการคาดการณ์ยอดขายรายเดือน ผู้ชายคำนึงถึงข้อมูลหลายประเภท การคาดการณ์สั้นหรือยาว, เดือนต่อเดือน, เมื่อเทียบกับยอดขายจริง ขั้นตอนสำหรับเดือนถัดไปคือการปรับขึ้นหรือลงบนพื้นฐานของการเปรียบเทียบนี้ ผู้อ่านอาจรับรู้ว่าสิ่งที่ผู้ชายทำคือการรับประกันว่าวิธีการของพวกเขาจะไม่มีวันปรับปรุง” (หน้า 331-332)
ไม่ว่าจะเป็นตัวเลขยอดขาย เวลารอแพทย์ที่ห้องตรวจ หรือน้ำหนักของแท่งทองแดง ลูกค้าของเราต้องการแก้ไขปัญหาของผลลัพธ์ที่ไม่พึงปรารถนา แต่หากไม่เข้าใจว่าปัญหาเกิดจากเหตุการณ์พิเศษหรือว่าปัญหาเกิดจากกระบวนการที่สร้างปัญหา การแก้ไขเหล่านี้มักจะทำให้สิ่งต่างๆ แย่ลงไปอีกหากมีผลกระทบ แผนภูมิควบคุม (Control charts) ช่วยให้คุณตัดสินใจว่าจะจัดการกับผลลัพธ์ที่ไม่ต้องการหรือไม่ จากสาเหตุใดสาเหตุหนึ่งจากสองสาเหตุนี้:
- Special causes (สาเหตุพิเศษ) – แก้ไขปัญหาที่ส่งผลต่อผลลัพธ์เดียว
- Common causes (สาเหตุทั่วไป) – ปรับปรุงกระบวนการที่ส่งผลกับผลลัพธ์ทั้งหมด
แผนภูมิควบคุมจะกำหนดว่าระบบอยู่ในการควบคุมหรือไม่ หากระบบอยู่ในการควบคุม การกระจายและศูนย์กลางของสิ่งที่คุณกำลังวัดนั้นสามารถคาดการณ์ได้ สิ่งสำคัญคือต้องไม่สับสนระหว่าง “คาดเดาได้” กับ “ดี” แต่มันเป็นเพียงแค่เรารู้ว่าระบบสามารถคาดเดาได้เท่านั้น ที่เราสามารถรู้ว่าต้องเปลี่ยนแปลงแบบใดเพื่อให้ระบบกลายเป็นดี เมื่อระบบอยู่ในการควบคุม ความผันแปรในแผนภูมิจะมาจากสาเหตุทั่วไป(การใช้แผนภูมิควบคุมจะถือว่าคุณสามารถเชื่อถือการวัดของคุณได้ คุณอาจรู้เกี่ยวกับการวิเคราะห์ระบบการวัดอยู่แล้ว แต่ถ้าไม่เข้าไปศึกษาเกี่ยวกับการวิเคราะห์ระบบการวัด (About Measurement Systems Analysis ได้)
ค้นพบว่าเวอร์ชั่นล่าสุดของซอฟต์แวร์สถิติ Minitab ว่าสามารถสร้างโอกาสการเปลี่ยนแปลงได้อย่างเหนือชั้นในงานของคุณด้วยความสามารถในการวิเคราะห์ได้ดีกว่าเดิม, ใช้งานง่ายกว่าเดิม และสะดวกรวดเร็วขึ้นกว่าเดิม ใช้งานได้จากทุกที่ผ่านคลาวด์ได้อย่างไร
อยู่ในแผนภูมิควบคุม
มาดูตัวอย่างง่ายๆ ข้อมูลต่อไปนี้แสดงสัดส่วนของสายโทรศัพท์ที่ไม่ได้รับที่โทรไปยังศูนย์บริการ สัดส่วนจะแสดงตามลำดับเวลาด้านล่าง
บางคนดูข้อมูลอาจสังเกตเห็นว่าจุดสูงสุดมีมากกว่า 12% พวกเขาอาจจะบอกว่าการรับสายเรียกเข้าเกือบ 1 ใน 8 ที่ไม่ได้รับสายเป็นเรื่องที่ยอมรับไม่ได้ และเราต้องหาสาเหตุของสัดส่วนที่สูงเกินจริงนี้อย่างไม่อาจยอมรับได้ ถ้าเป็นเช่นนั้นพวกเขาจะไล่ตามเงา
ให้ดูข้อมูลเหล่านี้ด้วยแผนภูมิควบคุมแทน ใช้ขั้นตอนเหล่านี้เพื่อสร้างแผนภูมิด้วยตนเอง:
- ที่โปรแกรม Minitab® Statistical Software, เปิดชุดข้อมูลจาก https://support.minitab.com/en-us/datasets/control-charts-data-sets/unanswered-calls-data/
- เลือกเมนู Stat > Control Charts > Attributes Charts > P
- ในช่อง Variables, ป้อนคอลัมน์ ‘Unanswered Calls’
- ในช่อง Subgroup sizes, ป้อนคอลัมน์ ‘Total Calls’
- คลิก OK
แผนภูมิที่ได้แสดงสัดส่วนต่อไปนี้จากแต่ละกลุ่มย่อย:
แผนภูมิควบคุมแสดงให้เห็นว่าจุดทั้งหมดอยู่ภายในขอบเขตการควบคุม ทุกสิ่งที่เกิดขึ้นในระบบนี้สามารถคาดเดาได้ ในระบบที่คาดเดาได้ คุณจะแทบไม่ได้เรียนรู้อะไรเลยในการตรวจหาสาเหตุที่จุดใดจุดหนึ่งสูงหรือต่ำ ปัญหาของสายที่ไม่ได้รับเกิดจากสาเหตุทั่วไป การปรับปรุงใด ๆ ที่ไม่ได้กล่าวถึงปัจจัยที่ส่งผลต่อกระบวนการตลอดเวลามักจะไร้ผล
อยู่นอกแผนภูมิควบคุม
นี่คือตัวอย่างที่แตกต่างจากกรณีก่อนหน้า ข้อมูลต่อไปนี้แสดงความยาวเฉลี่ยของกลุ่มย่อย 5 เพลา เพลาลูกเบี้ยวมาจาก 3 เครื่องที่แตกต่างกัน นี่คือสิ่งที่สื่อความหมายบน line plot:
จุดที่เห็นได้ชัดเจนที่สุดคือค่าสูงสองค่าสำหรับเครื่อง 3 ทำเป็นไม่สนใจไม่ได้ที่จะตรวจสอบจุดเหล่านั้น แต่เราสามารถรับข้อมูลเพิ่มเติมได้จากแผนภูมิควบคุม ใช้ขั้นตอนเหล่านี้เพื่อสร้างแผนภูมิด้วยตนเอง:
- ที่โปรแกรม Minitab® Statistical Software, เปิดชุดข้อมูลจาก https://support.minitab.com/datasets/control-charts-data-sets/camshaft-length-data/
- เลือกเมนู Stat > Control Charts > Variables Charts for Subgroups > Xbar-R.
- ในช่อง For the observations, ป้อนคอลัมน์ ‘Machine 1′-‘Machine 3’
- ในช่อง Subgroup sizes, ป้อนคอลัมน์ ‘Subgroup ID’
- คลิก OK
ในที่นี้ เราจะเน้นที่แผนภูมิจากเครื่อง 3 และเครื่อง 1 สำหรับเครื่อง 3 เราจะเห็นสิ่งที่เราคาดหวัง—จุดสูงสุดสองจุดอยู่เหนือขีดจำกัดการควบคุมบน เนื่องจากประเด็นเหล่านี้อยู่นอกเหนือการควบคุม สาเหตุพิเศษน่าจะส่งผลกระทบต่อกลุ่มย่อยเหล่านั้น เราสามารถย้อนกลับไปดูเหตุการณรอบๆ กลุ่มย่อยนั้นและพยายามป้องกันไม่ให้เกิดขึ้นอีก เมื่อเราทำแล้ว กระบวนการโดยรวมควรจะคาดเดาได้มากขึ้น
บน line plot มันยากกว่ามากที่จะเห็นว่าเครื่อง 1 นั้นไม่สามารถควบคุมได้เช่นกัน
สำหรับเครื่อง 1 กลุ่มย่อย 8 อยู่ต่ำกว่าขีดจำกัดการควบคุมด้านล่าง เป็นที่น่าสังเกตว่าเครื่อง 3 มีค่าต่ำกว่าที่กลุ่มย่อย 9 แต่จุดนั้นอยู่ในการควบคุมเพราะเครื่อง 3 มีการเปลี่ยนแปลงมากกว่าเครื่อง 1 อาจเป็นเพราะสาเหตุพิเศษ เราจะต้องตรวจสอบและแก้ไขสาเหตุพิเศษสำหรับเครื่อง 1 ด้วย ก่อนที่เราจะสามารถเริ่มทำการปรับปรุงกระบวนการโดยรวมบนเครื่อง 1 หรือ 3 เราต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่ากระบวนการนี้สามารถคาดการณ์ได้ หากเครื่องจักรไม่สามารถคาดเดาได้ เราจะไม่รู้ด้วยซ้ำว่าการเปลี่ยนแปลงใด ๆ ที่เราเห็นนั้นเป็นเพราะการเปลี่ยนแปลงในกระบวนการหรือเพราะกระบวนการทำในสิ่งที่เราไม่คาดหวังว่าจะทำ!
สุดท้าย : ทำไมคุณถึงต้องการแผนภูมิควบคุม
แผนภูมิควบคุมจะบอกคุณว่ากระบวนการของคุณอยู่ในการควบคุมหรือไม่ หากกระบวนการอยู่นอกการควบคุม คุณจะต้องแก้ไขสาเหตุพิเศษที่ส่งผลต่อกระบวนการเป็นระยะ เมื่อคุณแก้ไขสาเหตุพิเศษเหล่านั้นได้แล้ว กระบวนการควรอยู่ในการควบคุมและทำงานได้อย่างคาดการณ์ได้ หลังจากกระบวนการอยู่ในการควบคุมเท่านั้นที่คุณสามารถเริ่มทำการเปลี่ยนแปลงกับกระบวนการโดยรวมและรู้ว่าการเปลี่ยนแปลงที่คุณเห็นนั้นเป็นเพราะการเปลี่ยนแปลงที่คุณทำ ไม่ใช่เพราะความคาดเดาไม่ได้ที่เกิดขึ้นจริงในกระบวนการ หากคุณต้องการทราบว่าจำเป็นต้องแก้ไขกระบวนการหรือไม่ หรือต้องปรับปรุงกระบวนการ คุณจึงต้องมีแผนภูมิควบคุม
สร้างแผนภูมิควบคุมของคุณเองด้วยการทดลองใช้ Minitab Statistical Software ฟรี 30 วัน
บทความต้นฉบับ : Why You Need Your Control Charts to be In-Control
ต้นฉบับนำมาจาก Minitab blog , แปลและเรียบเรียงโดยชลทิชา จํารัสพร
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