R для промышленных инженеров

Отображение процессов с помощью R

Создание карт процессов с использованием пакетов R

Хорошо сформулированная проблема - это проблема, решенная наполовину.

- Чарльз Франклин Кеттеринг

Отображение процессов представляет собой отличный инструмент для получения информации о процессе на этапе определения цикла DMAIC (определение, измерение, анализ, улучшение, управление). Поскольку Устав проекта является источником его построения, карта процесса состоит из описания шагов, которые влечет за собой процесс, и идентификации его входов, выходов, параметров и характеристик; он описывает текущую ситуацию процесса и имеет основополагающее значение для выявления первопричин. Карты процессов открывают глаза, они помогают идентифицировать заинтересованные стороны процесса (например, владельца, клиента, поставщика), узкие места, потери и области возможностей для кайдзен событий и бережливые улучшения.

Однако создание карт процессов - непростая задача; сбор информации о процессах - дело нетривиальное. Разбивка карты процессов верхнего уровня (т. Е. Разделение процесса на простые шаги) и процесс получения информации могут включать в себя множество препятствий, которые необходимо преодолеть. Мотивация сотрудников к получению более точной информации о процессе представляет собой одну из наиболее серьезных проблем, которые должен преодолеть инженер-технолог. Этого можно достичь, выбрав лучшую стратегию вовлечения их в проект и убедив их в потенциальных преимуществах, которые может принести его успешное внедрение. довести до всей организации.

После того как процесс разбит на более мелкие этапы, инженер-технолог должен сосредоточиться на каждом из них независимо. Параметры (все факторы или переменные, которые могут влиять на характеристики продукта на выходе процесса) и характеристики (характеристики, определяющие качество) должны быть идентифицированы и адекватно измерены, чтобы построить и проанализировать их для разработки экспериментов, тестирования. гипотезы, и получить значительные результаты для будущих улучшений.

Пакеты SixSigma и grid от R содержат несколько функций для разработки пошаговых карт процессов. В следующем примере мы рассмотрим случай с пиццерией из учебника Шесть сигм с R Кано, Могуэрза и Редчуком (2012 г.), где менеджер ресторана был заинтересован в изучении процесса приготовления и подачи пиццы. Давайте посмотрим на код R!

  • Шаг 1. загрузите пакеты grid и SixSigma R.
  • Шаг 2: объявите входы и выходы процесса.
  • Шаг 3: объявите шаги проекта
  • Шаг 4: объявите результаты каждого шага
  • Шаг 5: объявите и классифицируйте параметры каждого шага.

# — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — #

Группы параметров:

  • N = Шум: неконтролируемые факторы
  • C = Контролируемые факторы: могут изменяться в процессе
  • P = Процедура: контролируемые факторы с помощью стандартной процедуры
  • Cr = Critical: факторы, оказывающие большее влияние на процесс.

# — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — #

  • Шаг 6: объявите особенности каждого шага
  • Шаг 7. нарисуйте карту процесса с помощью пакета SixSigma.
  • Конечный результат:

Заключительные мысли

Пакет SixSigma R содержит отличные функции для разработки карт процессов верхнего уровня с помощью всего нескольких строк кода. Основным преимуществом их разработки с помощью R является их воспроизводимость (то есть каждый раз, когда они создаются, они будут иметь один и тот же аспект), что представляет собой полезную функцию при использовании воспроизводимых методов исследования в проекте. Имея код, хранящийся в вашей собственной библиотеке, вам нужно будет только изменить входные данные, и карта процесса будет снова автоматически отрисована, что сэкономит ваше время, поскольку вам не придется открывать новую диаграмму чертежа, изменять ее, проверять аспект и экспортировать изображение из других так называемых удобных программ. Хотя эта функция SixSigma для разработки карт процессов не предназначена для замены других программ, она обеспечивает новый подход к их более быстрой и воспроизводимой разработке.

— —

Если вы нашли эту статью полезной, не стесняйтесь загрузить мои личные коды на GitHub. Вы также можете написать мне по электронной почте [email protected] и найти меня в LinkedIn. Хотите узнать больше о приложениях для анализа данных, обработки данных и машинного обучения в инженерной сфере? Изучите мои предыдущие статьи, посетив мой профиль на Медиуме. Спасибо за внимание.

- Роберт