Intuicija vas lahko v poslovnem življenju popelje daleč, toda včasih potrebujete trdne podatke, ki jih želite analizirati, in številke, ki jih želite krčiti. Proces Six Sigma za doseganje vrhunskih poslovnih procesov opredeljuje več različnih vrst podatkov. Podatki o atributih so sorte da-ali-ne, na primer, ali je stikalo za luč vklopljeno ali izklopljeno. Spremenljivi podatki se nanašajo na meritve, kot so spreminjajoče se ravni svetlobe, ko prilagodite zatemnitev. Obe sta pomembni informaciji, toda spremenljivi podatki so običajno bolj koristni.
Variable Vs. Atribut
Podatki o atributih se osredotočajo na številke, spremenljivi podatki pa se osredotočajo na meritve. Recimo, da na primer zbirate podatke o poškodovanih izdelkih, ki se izkažejo za vašo montažno linijo. Podatki o atributih samo razvrstijo izpis kot okvarjen ali neustrezen. Če zberete spremenljive podatke, lahko pogledate, kako slabo je vsak okvarjen izdelek: 10% napaka, 20% napaka in tako naprej.
Nobeden od njih ni sam po sebi napačen. Vse je odvisno od tega, kako želite uporabiti podatke. Če se ukvarjate s pristopom Six Sigma in želite videti, koliko izdelkov ustreza vašim visokim standardom, bi lahko atributni podatki to naredili. Če želite izmeriti kakovost vsakega izdelka, so spremenljivi podatki verjetno bolj uporabni.
Prednosti podatkov o lastnostih
Obstajajo tudi drugi načini za razvrščanje podatkov. Podatki, ki se ne prilagajajo številkam, kot so barva ali okus, se na primer imenujejo kvalitativni podatki. Podatki o atributih so enostavnejši za zbiranje kot kvalitativni podatki, zato je dobra izbira, če iščete binarni pogoj, kjer obstajata samo dve možnosti:
- Izdelek deluje ali ne deluje.
- Prodajalec je sklenil posel ali pa ni.
- Deli se ujemajo z režo, v katero naj bi pripadali, ali ne.
- Študenti opravijo preizkus znanja ali ne.
Atributne podatke lahko sestavite, da vidite, kako dobro delujejo vaš proces, oprema ali osebje. Če želite, da 80 odstotkov vaših učencev opravi zaključne izpite, in le 20 odstotkov učencev, to kaže na težavo. Ne glede na to, ali gre za študentsko telo, je treba določiti učitelje ali kakšno drugo vprašanje.
Prednosti spremenljivih podatkov
Podatki s spremenljivkami vam lahko povejo veliko stvari, ki jih atributni podatki ne morejo. Recimo, da preizkušate nove nosilce za uporabo v gradbenem projektu. Podatki o atributih vam povejo odstotek nosilcev, ki nosijo pod obremenitvijo, ki ste jo naložili. Spremenljivi podatki vam lahko povejo, ali je lahko določen nosilec, ki preide test, še vedno nevarno blizu poti. Če želite izvedeti, kako slabi študenti niso opravili izpitov, vam lahko spremenljivi podatki dajo odgovor.
