【翻译文章】有时，找到一个解决办法，只是需要辛勤工作和重点

本文翻译者：jin_cai08 校稿：14baby


　　几年前，在演唱巴赫一段难度较高的音乐篇章时，我们的指挥停了下来，他对低音部分的演唱者们说：“先生们，我需要的是香槟，而你们给我的却是啤酒。”

　　“啤酒有什么问题吗？”我记得是这样想得。你可能也喜欢喝啤酒。我就是这样，但现在已经不喝了（我是说昨晚到现在我还没喝，开个玩笑！）。但是我印象深刻，那个指挥的批评使我们的乐队更好的成长了。他知道我们可以做得更好，事实也的确如此。我们当时需要的就是集中精力，更加努力的练习。

　　最近，当有人询问我对一份要呈交给最高管理层的报告的意见时，我又想起了当年的那个插曲。那份报告包含了按车间、月份、产品以及响应量索引的Cpk图表。

　　回想一下，Cpk是均值与较近的规格限之间的距离，而规格限是根据3倍组内标准差划分的。为了更好的进行解释，那份报告中大于1的Cpk数值是绿色的，而那些不到1的则是红色的。言下之意是，我们应该更加关注红色Cpk值的区域。

　　这样做是无可争议的。我们是因该关注那些红色的区域。但是，尽管该报告呼吁关注的是需要改进的领域，但假设我们满足于Cpk大于1，它也减轻了其他区域的压力。有些人认为Cpk应大于1.3。

　　在之前的专栏里，我对获得实际的控制限进行了许多的阐述。受控过程数据的正态分布以及至少100个观测值，这些都是使用Cpk的前提条件，这些也都是他们在实践中所忽略的。

　　经常绘制数据

　　说实在的，尽管没有人让我负责质量指标，但也许我可以说明这一点。从那份报告中，我注意到的有一个工厂的一个产品的一个月的一个响应量的Cpk值是1.09。很明显，其不存在什么问题。再去看看其他的区域。但是，再等一下！我记得有人说过“总是，总是，总是——毫无例外地——将你的数据绘制到图上，然后看看你的图。”

　　那么，计算机程序在产生的Cpk的同时，也绘制了直方图。这就是上面所说的图，不是么？此外，数据看起来大致正态，并且包含了187个点。诚然，规格限达到了天花板，但这是我们所能做的最好的，我们是一直这样坚持的。

　　也许我应该这样说，“总是，总是，总是——毫无例外地——以多种方法将你的数据绘制到图上，然后看看你的图（此处的图是复数）。没有什么规则是适用于一切的。但是有一种总是值得一看的图便是时序图。时序图按照相继的顺序，展示了原始数据。图1就是一个时序图，其上包含了均值线、规格上限及规格下限。正如尤吉贝拉所说，仅仅通过看，你就可以观察到许多。所以，请仔细的看看图1.




　　在点1处，其数值特别低。也许有人看到后会进行调整，因为其下一个值是非常接近于上规格限的数值。

　　有可能我们也会对这个新的高点进行调整，因为随后的两个点低于了平均值。然后，从点2开始，出现了一个向上运行趋势。在点3前的两个点，有人采取措施将过程向下调整了么？

　　无论在点3处发生了什么，这个过程又开始攀升，但是被再次向下带回来。但是在点4之后，再次出现了一个稳定向上运行趋势

　　来想象这期间究竟发生了什么是一件有趣的事情。难道是前一天晚上，操作者与他的妻子吵架了吗？直到他发现有一个数值超出了900，他的思绪才从吵架的事情上转移到了他所操作的过程。 “我的天啊，托莱多，我必须迅速采取行动！我会告诉她！”他一边想，一边抓住旋轮，猛烈的向下调整。


　　然后，我们来看点5，点6和点7。你看到一些不寻常的了吗？数值在重复，难道是数据转录的时候出现了错误？是一些好心人（讽刺语—译者按）为了建立数据组而把这些数据复制了？像这样的重复不会仅仅是，但是很明显，他们并不能代表实际的过程运行情况。

　　暂时忘记Cpk

　　哎呀，等等。我们陷入了侦查工作，却把Cpk给忘了。当我们这样做时，我们不担心规格限、过程是否处在受控状态、数据的正态性、或者是观察值的数量。相反，我们看到了一个修正过程的机会，其对质量改进或是生产能力提高是有一些价值的。

　　通过放弃日常的工作，通过专注与更加的努力，我们才能做到这一点。工作的协调带来将是香槟，而不是啤酒。

　　Lynne B. Hare，统计顾问。罗格斯大学统计学博士学位，其位于新泽西州新不伦瑞克。他是过去的ASQ统计学部门的主席，同时也是ASQ和美国统计协会的研究员。他在新泽西州箴当代艺术合唱团低音区演唱。