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過程分析的第三階段:證實或排除原因

但是，你將不得不做更多的調查工作，因為有些缺陷對客戶來說很重要，很容易被他們注意到，而且你不知道過程步驟中的疑慮或變量是否真的導致了那些缺陷，所以你必須對它們進行清晰的分析并得出結論。如果在物流運輸過程中，張三總是把航班標簽貼在箱子中央，而李四總是貼在右下角，會怎么樣它們對運輸效率有影響嗎只要這種情況在運輸過程中實際存在，就可能成為影響運輸效率的原因。

1.提示確認流程原因

運用因果關系的邏輯，就像數據分析一樣。

如果你還沒有這樣做，畫一個詳細的流程圖，看看流程步驟是否有重要的區別。

定點測試中的“測試”是驗證過程中的缺陷是否真的有影響的另一種好方法。

只要你在過程中人為地“測試”一個預定的波動(當然，波動尺度較小)，你就可以通過測量波動的影響來確定缺陷是否是真正的原因。例如，如果在操作人員總是將標簽貼在固定位置的情況下，物流部門可以更快地完成任務，那么使用這種方法測試一兩個星期，看看是否減少了處理時間。

當然，最終的目的是徹底去掉任何在客戶眼中無法增值的步驟，包括花時間返工和檢查等等。通過去掉上面列出的許多不增值的步驟，你很可能會縮短整個過程的周期時間來增加利潤，這也會讓你的客戶感到高興。六西格瑪團隊可能經常會將客戶認為花費在返工和其他沒有增值的步驟上的時間去掉70%-80%。然而，對于團隊來說，僅僅加快問題解決的過程并不是最重要的。團隊必須努力消除已經分析和揭示的缺陷，然后才能進入改進階段。

2.高級分析工具

大多數情況下，六西格瑪 team 六西格瑪工具都可以做得很好，利用帕累托圖進一步探究關鍵事實，利用流程圖找出特殊原因，通過團隊深入探討如何讓流程真正走得好(以及如何讓流程走得更好)，這只是一個開始，減少缺陷還有很長的路要走。

①有更有效的工具來測試變量X和輸出y之間的關系，團隊應該考慮以下問題:

測試幾批數據之間是否有明顯差異。

對問題的原因提出一個有效的假設。

或者否定關于原因的各種假設。

②為了回答這些問題，六西格瑪團隊可以使用以下一系列統計推斷來檢驗假設，包括:

x2檢驗

t檢驗

方差分析(ANOVA)

多元分析

雖然這些測試對不同種類的數據使用了不同的技術，但它們的目的是回答這樣一個問題:數據中看到的差異(或原因)是真的嗎有沒有統計學上的顯著差異