Trong chương trình Six Sigma Black Belt and Body of Knowledge – 2012, một khối kiến thức phổ quát, mang tính kỹ thuật cao đã được đề xuất để trang bị cho Black Belts những kiến thức chuyên môn và khả năng cần thiết để dẫn dắt những nỗ lực cải tiến quy trình không nhỏ trong nhiều tình huống đa dạng. Nhưng kiến thức kỹ thuật bổ sung nào cần được mong đợi đối với đai đen Bậc thầy?
Bài viết này đề cập đến kiến thức kỹ thuật bổ sung tối thiểu mà một Đai đen Bậc thầy cần có ngoài các chủ đề đã được xác định cho Đai đen. Có nhiều công cụ thống kê không được đề cập ở đây có thể hữu ích như là một phần của hộp công cụ của Đai đen Bậc thầy – danh sách này không nhằm mục đích giới hạn lượng kiến thức cho Đai đen Bậc thầy.
Một Master Black Belt hiệu quả phải có các kỹ năng và kiến thức bên ngoài các chủ đề kỹ thuật Six Sigma này. Một đai đen thành thạo cần phải nắm vững Tinh gọn, bảo trì toàn bộ năng suất và Thiết kế cho Six Sigma cùng với các kỹ năng lãnh đạo, kỹ năng quản lý dự án, kỹ năng quản lý thay đổi cũng như kỹ năng hướng dẫn và trình bày. Nhiều năm kinh nghiệm làm dự án, huấn luyện, hướng dẫn trong lớp học và lập kế hoạch chiến lược cấp cao hơn cũng rất quan trọng để có được một Đai đen Thạc sĩ hiệu quả.
Một Master Black Belt đang tư vấn hoặc hướng dẫn một tổ chức phải có khả năng xác định lộ trình thực hiện cho các dự án riêng lẻ dựa trên các đánh giá về hoạt động so với nhu cầu của doanh nghiệp để thu hẹp khoảng cách về hoạt động hoàn hảo. Nếu không có cái nhìn chiến lược, rộng rãi này về những nỗ lực cải tiến, tất cả công việc đều trở nên vô nghĩa. Do đó, kiến thức kỹ thuật chỉ đại diện cho một phần cấu tạo của một người thực hành Six Sigma thành công. Tuy nhiên, đai đen Bậc thầy phải có khả năng cung cấp trình độ chuyên môn kỹ thuật cao khi được mời, và do đó cần phải có một lượng kiến thức tối thiểu tương ứng liên quan đến chức danh đó.
Về cơ bản, một đai đen Bậc thầy phải nắm vững các chủ đề Six Sigma nâng cao sau:
1Mô hình tuyến tính chung (GLM): Đây là cơ sở cho ANOVA (phân tích phương sai) và các chủ đề hồi quy mà Black Belts dự kiến sẽ hiểu được. Các thừa số, hiệp biến, cấu trúc chéo, lồng nhau và hỗn hợp đều có những ứng dụng quan trọng và cần nắm vững, đặc biệt khi dạy ANOVA cho Thắt lưng đen.
2Hồi quy nâng cao: Một Master Black Belt phải có thể áp dụng hồi quy tổng quát và phi tuyến cho các tập dữ liệu khi thích hợp. Hồi quy tổng quát cho phép tương tác giữa các yếu tố dự báo trong khi hồi quy phi tuyến cho phép một phương trình dự đoán tùy ý được xác định và phù hợp với dữ liệu.
3DOE nâng cao (thiết kế các thử nghiệm): Đai đen sẽ có thể thực hiện 2k giai thừa đầy đủ và phân số, giai thừa đầy đủ nói chung, tối ưu hóa nhiều phản hồi, thiết kế tổng hợp trung tâm, phương pháp bề mặt phản hồi và DOE hoạt động tiến hóa. Ngoài các loại DOE này, Thắt lưng đen Master phải có thể thực hiện các thiết kế tiên tiến sau:
- Thiết kế mạnh mẽ: Loại DOE này phân tích sự thay đổi của đầu ra để có thể xác định một thiết kế sẽ giảm thiểu sự thay đổi này so với các điều kiện và cài đặt hoạt động của sản phẩm hoặc dịch vụ.
- Thiết kế hỗn hợp: DOE này hữu ích khi có những ràng buộc đối với cài đặt hệ số như trường hợp cài đặt công thức hoặc hỗn hợp trong đó đầu vào phải thêm đến 100 phần trăm.
- Thiết kế chia lô: Đây là một kỹ thuật hữu ích khi xử lý các yếu tố khó thay đổi trong thiết kế thử nghiệm.
4Hồi quy logistic thông thường và danh nghĩa: Black Belts nên hiểu về hồi quy logistic nhị phân, nhưng Master Black Belts cũng phải thành thạo trong việc áp dụng phương pháp hồi quy logistic cho dữ liệu thứ tự và danh nghĩa.
5Các biện pháp liên kết: Đây thực chất là phân tích tương quan với dữ liệu rời rạc. Nó đặc biệt hữu ích để phân tích và giải thích kết quả khảo sát hoặc thực hiện nghiên cứu R&R đo lường thuộc tính bằng cách sử dụng phân tích thỏa thuận thuộc tính. Thiết kế và phân tích khảo sát nên là một phần của chủ đề này để đảm bảo rằng khảo sát được tạo ra để đưa ra kết quả có ý nghĩa khi phân tích bằng cách sử dụng các biện pháp liên kết hoặc các kỹ thuật phân tích khác.
6Các thành phần nguyên tắc / phân tích nhân tố: Loại phân tích này hữu ích khi có các yếu tố tương quan cao trong dữ liệu. Phân tích nhân tố / thành phần nguyên tắc có thể giúp phát hiện nguyên nhân gốc rễ cơ bản có thể được biểu hiện dưới dạng các kết hợp khác nhau của các yếu tố trong tập dữ liệu.
7Phân phối xác suất nâng cao: Black Belts nên hiểu và có thể phân tích bình thường, t, F, chi bình phương, phân phối nhị thức, Poisson, hàm mũ, Weibull và lognormal. Ngoài những điều này, đai đen Bậc thầy phải có thể tính được phân bố siêu đại và phải có hiểu biết vững chắc về các khái niệm xác suất sự kiện cơ bản cũng như các phép hoán vị và kết hợp là những khái niệm quan trọng đằng sau phân phối cơ bản này. Các phân phối xác suất khác như gamma, hình học và nhị thức âm cũng nên được hiểu.
số 8Chuyển đổi dữ liệu: Việc thực hiện các phép biến đổi dữ liệu mà không hiểu khi nào là cần thiết và cách áp dụng chúng đúng cách đã dẫn đến nhiều sai sót và nhiều nhầm lẫn trong suốt lịch sử của Six Sigma. Một Master Black Belt nên biết khi nào một phép chuyển đổi là thích hợp (ví dụ: không chuẩn hoặc phương sai thay đổi), kỹ thuật hiệu quả đơn giản nhất là gì (Box-Cox, Johnson, v.v.) và cách truyền đạt kết quả của một tập dữ liệu đã biến đổi.
9R&R gage mở rộng: Đây thực chất là một ứng dụng của GLM vào nghiên cứu R&R đo lường có thể thay đổi. Bất cứ khi nào có các yếu tố nằm ngoài các bộ phận và người vận hành (chẳng hạn như giá đỡ hoặc cơ sở thử nghiệm), thì thiết kế R&R tiêu chuẩn là không đủ. Một nghiên cứu R&R đo lường mở rộng cũng cần thiết khi có sự kết hợp của các yếu tố chéo và lồng vào nhau trong hệ thống đo lường.
10Phân tích chuỗi thời gian nâng cao: Dự báo là một trong những công việc thường bị sai sót nhất của các doanh nghiệp. Việc hiểu các khái niệm phân tích chuỗi thời gian nâng cao như tự tương quan, tương quan chéo và đường trung bình động tích hợp tự động hồi quy (gọi tắt là ARIMA) có thể cực kỳ hữu ích trong việc cải thiện độ chính xác dự báo của công ty và hiểu rõ các hạn chế của dự báo.
11Thông tin cơ bản về độ tin cậy: Độ tin cậy là một yếu tố quan trọng trong nhiều doanh nghiệp đối với cả thiết bị nội bộ và sản phẩm đang được khách hàng sử dụng. Một Master Black Belt phải có hiểu biết tuyệt vời về các khái niệm độ tin cậy như tỷ lệ nguy hiểm, thời gian trung bình giữa các lần hỏng hóc, dữ liệu được kiểm duyệt, thiết kế song song và chuỗi, cũng như các ứng dụng của phân phối hàm mũ, lognormal và Weibull cho các kịch bản độ tin cậy.
Tất nhiên, có nhiều công cụ thống kê và phân tích hữu ích khác có thể có giá trị cho Master Black Belts tùy thuộc vào môi trường mà họ đang làm việc. Những công cụ này có thể được dạy trong khóa đào tạo kỹ thuật Bậc thầy Đai đen kéo dài hai tuần.
Hãy nhớ rằng chỉ riêng kiến thức kỹ thuật vượt trội không có nghĩa là một đai đen Bậc thầy hiệu quả. Do tiêu đề của vai trò ngụ ý “sự thành thạo” về các công cụ Six Sigma, những chủ đề này nên được coi là phần kiến thức tối thiểu cho những người được chỉ định là Master Black Belt.
Bạn cũng có thể thích
Nguồn: www.isixsigma.com
