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SPC

关于普通原因和特殊原因的处理方法讨论

案例一:

2月份,财务部经理得到报告,到1月底,公司对外有5%的发票数没有及时向供方付款。过去从没发生过这现象。

经理查了两年的数据,平均是2.9 %。最多的也不过是4%。最少的是1.5 %。

根据两年数据统计绘制的控制图,计算的控制极限,上极限是5.5 %,现在是5 %,还没有超过,但是非常接近。

下面是经理考虑的几种做法:

1、对每一张迟付款的发票查一下原因,谁负责的?为什么没有及时付?是否是新的员工,业务不熟练?如果员工业务有问题,对他们进一步培训。

2、把1月份的发票与其他发票对比,看看有什么不同?是发票数量多了?因为首次付款手续麻烦,是否新服务多了,要做首次付款的也多了?

3、检查近来所有发票,把所有迟付款发票的原因按照各种因素分类统计,分析,查找是否有什么规律?

4、从现在起,确定一些可能影响发票迟付款的主要环节,要求所有员工对这些主要环节记录发生差错的次数和类型。汇总统计分析,查找原因,再针对原因采取措施。

5、更换计算机用的财务管理软件。

看了以上做法,您认为:

1、这是普通原因还是特殊原因引起的?请您说明一下理由是什么?
2、根据您确定的原因,您认为以上5种方法中哪些做法是比较好的?请您说明一下理由是什么?
3、为什么其他方法是不可取的?

案例二:

销售部经理得到报告,客户急等在那里要的一批货,该货最终检验结果杂质含量高达0.23%。客户也已经知道了这情况。经理要求再提供最近25批货检验结果情况,并查阅了控制图,得到信息如下:

1、控制图的平均杂质含量是0.163 %。上控制极限数是0.22 %,下极限是0.106 %。

2、以往的最高含量曾经有两次是0.19 %,而且在这两次的前后共有连续8点数据都超过了平均杂质含量,因为超过的数量不大,而且产品都是合格的(产品规范规定不能超过0.28%),没有作任何处理。

3、但是,与该客户签订的合同规定杂质含量不得超过 0.2 %。

了解了以上情况后,经理心中有如下做法可考虑:

1、就差这一点点,与顾客商量一下,把这批货与其他货混一下,达到合同规定后交付。反正按规范是允许混的,合同也没有明确不可以混。

2、对最近这25批货的记录,根据不同的日期、班次、设备、检验设备、分析人等分别统计,分析,看看有什么规律?

3、这是公司历来问题最大的一次,给所有员工发一个通知,把情况告诉他们,请大家一定要重视质量。请有关的部门全面检查工作质量,发现问题,加以改进。

4、根据经验推测是什么原因,然后调整一下设备的设定数据,再试验一下。在这次做的以前,全面分析一下可能有影响的地方,都采取相应的措施。譬如把有关的容器、试管等再仔细清洗一下,不要有杂质。

5、马上请操作者和基层管理检查一下生产记录,看看这批货与以前的有什么不同?什么地方自己做过什么变更?譬如是否用了新的供方材料?是否是新的操作工?检测过程是否有所不同?工艺有没有变化…….。根据情况再做决定。

看了以上情景后
1、你认为这是普通原因引起的还是特殊原因原因引起的?判定的理由是什么?
2、根据您确定原因,应当采用哪种做法是正确的?请您说明一下选择这样做法的理由。
3、其他做法为什么不好?
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QACAT (威望:52) (上海 上海) 计算机相关 咨询顾问 - 天然呆

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咪了六声 尼个玛,百尺闻啼 鸟再现,仔细想想 一秒呜,关键全在 那定义。

SPC第二版-第一章-第C节-变差的普通原因和特殊原因
“普通原因 指的是那些始终作用于过程的多种的变差来源。随着时间的推移,一个过程中的普通原因会产生一个稳定的且可重复的分布,我们称之为‘处于统计上受控制的状态’、‘统计受控’,或有时简称‘受控’…”
“特殊原因(通常也可称可查明的原因)指的是这样的因素,它们引起的变差仅影响某些过程输出。这些因素通常是间歇发生的、不可预测的…”

仅选取几个关键点结构化归个类:
原因分类 -相关性(统计工具) -确定性 -因果性
普通原因 -统计上受控 -引起的变差可预测、且不改变 -无法“精确”定位到原因
特殊原因 -统计上不受控 -引起的变差不可预测、会改变 -可查明的原因
即使用统计工具计算“探测”相关性(人工/自动),通过管理活动“发现”、‘确定’因果性(人工)。

SPC第二版-第一章-第D节-局部措施和对系统采取的措施
“简单的统计过程控制技术能探测出变差的特殊原因,发现变差的特殊原因并采取适当的措施,通常是直接操作该过程的相关人员的责任…”
“相同的简单的统计过程控制技术也能显示变差的普通原因的范围,但分离这些原因需要更详细的分析。纠正变差的普通原因通常是管理者的责任…”
其实就是统计工具中的抽样,不够精确(这些原因之间差异不明显而难以区分),或不够系统(事实上的原因不在抽样的范围之内),造成“分辨力”不够,无法问题定位、确定原因。

但是,现在已经可以在统计学基础上发展起来且应用的信息化工具自动“探测”与“发现”相关性/部分因果性,当然‘确定’因果性基本还得人工(一是没很好的知识管理平台定义/推导规则-例如FTA、FMEA…二是人工智能目前没实质性的突破-感觉方向有问题)。

所以题目的现在解答,会是这样的(当然以后也可能是那样的,因为‘确定性的丧失’、‘无穷的开始’):
案例一:
‘1、这是普通原因还是特殊原因引起的?请您说明一下理由是什么?’
普通原因,统计上受控,不信自个算,但无法“精确”定位到原因。

‘2、根据您确定的原因,您认为以上5种方法中哪些做法是比较好的?请您说明一下理由是什么?’
‘-1、对每一张迟付款的发票查一下原因,谁负责的?为什么没有及时付?是否是新的员工,业务不熟练?如果员工业务有问题,对他们进一步培训。’
----所有涉及业务的相关因素拉张清单、作为字段,生成数据库,使用信息系统,每笔都有电子记录。

‘-2、把1月份的发票与其他发票对比,看看有什么不同?是发票数量多了?因为首次付款手续麻烦,是否新服务多了,要做首次付款的也多了?’
---信息系统实时根据查询(已定义/未定义)得出统计结果

‘-3、检查近来所有发票,把所有迟付款发票的原因按照各种因素分类统计,分析,查找是否有什么规律?’
---信息系统实时根据业务主题(已定义)得出相关性分析,这个最简单的方式是用EXCEL的数据透视表,分分钟随手自由地拉出一大堆。

‘-4、从现在起,确定一些可能影响发票迟付款的主要环节,要求所有员工对这些主要环节记录发生差错的次数和类型。汇总统计分析,查找原因,再针对原因采取措施。’
---信息系统作为‘现实增强’,帮助人工根因分析;如果以后有‘虚拟现实’,则对于原因可在‘虚拟空间’进行验证,以及解决方案的搜索、讨论、尝试。

‘-5、更换计算机用的财务管理软件。’
当然要换,那时的财务管理软件回答不了1、2、3、4的前半个,有情可原;现在还没的话,哪来X逊、X宝、X东…的方便,劳动交换的蓬勃发展,文明的交融进步….
没看见X东很多差评都是送货时发票漏了的嘛,网上买书敢不给发票(纸质或电子),直接差评,口水淹死他们。

‘3、为什么其他方法是不可取的?’
所有的问题都会变化,所有的理解、看法、方法,都会与时俱进,这不是一步到位第一次做对的事情,而是一个积累/反思、迭代/螺旋进化的过程。

案例二:
‘1、你认为这是普通原因引起的还是特殊原因原因引起的?判定的理由是什么?’
特殊原因,‘-1.最终检验结果杂质含量高达0.23%’,都超控限还谈啥;‘-2.前后共有连续8点数据都超过了平均’,连续8点在均线一侧的概率自己算---假设检验;‘-2产品规范规定不能超过0.28%’,‘-3.合同规定杂质含量不得超过 0.2 %。’,合同评审-“7.2.2 与产品有关的要求的评审”咋做的,没合同按标准,有合同按合同,不服打官司。例如:借贷利率没超国家规定的银行贷款利率四倍,银行贷款利率5%,合同是15%,有争议时是不是可以赖掉按标准5%还?

‘2、根据您确定原因,应当采用哪种做法是正确的?请您说明一下选择这样做法的理由。’
‘-1、就差这一点点,与顾客商量一下,把这批货与其他货混一下,达到合同规定后交付。反正按规范是允许混的,合同也没有明确不可以混。’
良心喂狗了,但现实确实麻烦,比如回用料的比例、产线的返工品、维修线的维修品、二手东…

‘-2、对最近这25批货的记录,根据不同的日期、班次、设备、检验设备、分析人等分别统计,分析,看看有什么规律?’
EXCEL、数据库(SQL/MySQL)、ERP/ MES/SFC、OLAP/BI、CMIS类…会花钱肯动脑,就会有

‘-3、这是公司历来问题最大的一次,给所有员工发一个通知,把情况告诉他们,请大家一定要重视质量。请有关的部门全面检查工作质量,发现问题,加以改进。’
洗澡的一边玩去

‘-4、根据经验推测是什么原因,然后调整一下设备的设定数据,再试验一下。在这次做的以前,全面分析一下可能有影响的地方,都采取相应的措施。譬如把有关的容器、试管等再仔细清洗一下,不要有杂质。’
‘盲人’瞎折腾
参见:
SPC第二版-第一章-第D节-局部措施和对系统采取的措施-“注4 这些发现首先由J.M.朱兰博士提出,并已在戴明博士的经验中得到证实。”
MSA第三版-第一章-第B节-测量过程-过程作业准备/控制(漏斗试验)
规则很清楚,分分钟就能用EXCEL的随机数拉个公式出个图,‘模拟’的结果一模一样,直观的理解一清二楚。

‘-5、马上请操作者和基层管理检查一下生产记录,看看这批货与以前的有什么不同?什么地方自己做过什么变更?譬如是否用了新的供方材料?是否是新的操作工?检测过程是否有所不同?工艺有没有变化…….。根据情况再做决定。’
集成的信息化系统,最初是电子表格、数据库,90年代的数据仓库,00年代的联机分析处理(OLAP),10年代的数据挖掘(Data mining)/商业智能(Business Intelligence),现在打包更名的“大数据”。

‘3、其他做法为什么不好?’
然而这并没有什么鸟用

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