อย่างที่บอกครับ ... QC และ Stat เป็นวิชาที่เกลียดที่สุดในสมัยที่เรียน เพราะมีตัวเลขและสูตรจมหู คำนวณยุ่งยาก เพราะสมัยนั้นการใช้งาน Statistic Application บน Computer ยังไม่แพร่หลาย เครื่องยอดฮิตในคณะในสมัยนั้นคือ 8088 หรืออย่างดีก็ 286 ...
เมื่อเสียเวลาได้ผลการคำนวณ(ด้วยมือ)มาแล้ว ยังต้องตีความอีกต่างหาก เรียนไปก็ไม่รู้ว่าจะได้ใช้อะไรนักหนา มองภาพไม่ออก ถวายคืนพระอาจารย์ เอาหัวไปจำอย่างอื่นดีกว่า...
ทำงาน 10 ปีแรก ไม่เคยได้เฉียดกรายไปใกล้งาน QC หรือ QA เลย เพราะไม่ชอบไม่มันส์ ทำงานเกี่ยวกับการปริหารผลิตโดยตรงยังสนุกกว่า
จนกระแส Six Sigma มาแรงเมื่อ 6-7 ปีที่แล้ว เลยจำเป็นต้องศึกษาวิชาแขนงนี้อีกครั้งตามนโยบายและหลักสูตรที่บริษัทจัดไว้ ไม่งั้นเดี๋ยวไม่ก้าวหน้า แต่อย่างที่ว่าครับ...เป็นการเรียนรู้ให้เข้าใจเชิงบริหารโดยให้น้องๆเป็นผู้ปฏิบัติการ ความละเอียดในทฤษฎีจะไม่เท่าการสมัยเรียน
สมัยนี้มี Computer Application ที่เกี่ยวกับงานแขนงนี้มากมาย ทำให้การคำนวณและวิเคราะห์ง่ายขึ้นมาก แค่รู้ว่า input ค่ายังไง ใช้คำสั่ง Calculation tools ตัวไหน ตีความผลการคำนวณได้ ก็เอาไปวางแผนแก้ปัญหาหรือวางแผนปรับปรุงงานต่อไปได้ โดยไม่ต้องรู้ detail ทางสถิติมากนัก
ลองดูตรงนี้เพิ่มเติมครับ ...
http://www.qualityamerica.com/knowledgecente/knowctrInterpreting_an_Xbar_S_Chart.htmถ้าเป็นนี้ ผมตีความว่า ให้ดึง(reject)ตย.ที่7 ออกไปก่อน (แล้วหาสาเหตุที่ทำให้ S อยู่นอก CL)
จากนั้นก็ plot กราฟทั้งคู่ใหม่ โดยไม่มีตย.ที่7 ... แล้วค่อยดูที่ XBar Chart อีกที ว่ามีตย.ไหนที่ออกนอก CL บ้าง เพื่อดึงออกมาตรวจสอบหาสาเหตุ
