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6sigma培训之一个有关抽样的故事:派沃拓物流

发布时间:2019-08-28  来源:张驰   点击:

一、6sigma培训之一个有关抽样的故事:派沃拓物流
派沃拓物流是一家为需要多种零件和原材料的企业提供仓储与配送服务的公司,其过程管理团队正在处理装运收款单上的明显错误。不知什么缘故,随货物装运的纸质文件似乎与物流跟踪系统中显示的数据不同。如果真是这样,这个问题会导致库存不准确、账单错误以及其他许多直接影响派沃拓物流公司顾客的错误。
 
过程管理团队想从接受过程中获取有关装运单的数据,这样,他们就可以弄清楚可能的文书工作不一致的程度和影响。但是,每天有1500多次递送,因此核查每一次装运是不可能的。同时,过程管理团队还要考虑避免数据偏差。例如,如果只从几个关键顾客那里收集数据,就有可能无法反映文书工作的真实状况。或者,如果收集数据的时间不恰当,结果的准确性也会受到影响。过程责任人勒斯.洛马斯说:“我们需要的是一个有效的抽样方案”。

当过程管理团队想方设法提出一个有效的、具有代表性的样本采集方案时,考虑了如下几种选择:
(1)让码头员工在不太忙时查看配送的货物。这似乎是一个避免使测量打断工作和烦扰仓库人员的好办法。但是,过程管理团队中的IT人员蒙提.威斯特指出:“这个方法不好,它只是一个方便的抽样方法”。
(2)选择最能代表某一天运输特点的装运。这就意味着码头员工要查看日调度表并选择出一些代表当天货物组合特点的配送。调度组的马克.德.拉.萨里反对说:“他们怎么能做出这种判断以获取一个准确的样本呢”?
(3)让码头员工每隔一定次数的配送检查一次装运单上的错误情况。“目前这个办法更有意义,”勒斯.洛马斯说,“这样做更有系统性,结果的置信度更大”。
德.拉.萨里问道:“进行随机抽样不是更好吗”?
“我认为采用随机抽样有困难,”洛马斯回答道,“没有推断就无法选出装运货物,而且第三个方案能保持数据的序列性,因而我们能够看出一天中是否存在一定的模式。”
派沃拓物流公司的管理团队感到他们自己正在更加接近合适的抽样方案,但是,还有一些工作要做....
 
二、抽样的关键概念

据派沃拓物流公司管理团队目前所知,抽样方法有较好的也有较差的,他们已经碰到下面所列的一些问题:
(1)偏差。这是抽样航道中的冰山。取得偏差样本意味着你的数据不完全有效,据此得出的任何结论都可能是错误的。抽样时总会有一些偏差,应对的办法是把偏差降低最小。
(2)方便的抽样。收集最容易得到的个体数据不仅是懒惰的问题,也是造成数据偏差的确凿原因。(就像礼拜女士(Church Lady)在“周六晚谈话秀”节目(Saturday night live)中常说的妙句:“多么省事”)。
(3)判断抽样。这种方法几乎是糟糕的。虽然它可能看起来较好,但是,对那些具有代表性的个体或个人试图进行“有根据的猜测”几乎是无效的。因为猜测本身就会有偏差的。
(4)系统抽样。这是在许多企业测量活动中备受欢迎的方法。在过程统计中,这可能意味着以一定的时间间隔(每半个小时、每20个事项)进行抽样。系统总体统计的一个例子是在数据库中每隔10个记录进行一次检查。系统抽样应当注意的是要避免抽样的频率与某种会产生数据偏差的模式一致。
(5)随机抽样。我们都认为这种抽样方法是最好的,但在现实生活中做到真正的随机抽样可能比想象的要困难。大多数企业应用的随机抽样方法都涉及基于计算机的随机选择(使用伪随机数)。


与抽样相关的其他一些概念有:
(1)分层抽样。对样本进行分层有助于确保所有的关键组群都在数据中体现出来。如果派沃拓物流公司有两种主要的装运类型,它们应该对每一类型分别取样,以保证每一种类型都有足够的数据。
(2)置信度。它是指你希望收集的数据和得出的结论在多大程度上反映总体或整个过程。置信度通常百分数表示,在企业过程测量中95%的置信度是相当标准的。
(3)精度。它是指计划得到的测量结果的准确性。实际上,这与尺度类型或可操作性定义的详细程度相联系,但是,它也会影响样本容量。例如,如果你想将测量的周期时间精确到秒,那么你就要确保计时器非常精确。


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