Page 85 - Optimizacija poslovnih in tehnoloških procesov

Metode analize podatkov 5.4
naše raziskave, saj smo bili odvisni od kakovostnih podatkov za na-
daljnjo analizo. Meritve, ki smo jih izvedli, so bile ključnega pomena
za razumevanje procesnih zmožnosti in odvisnosti med spremenljiv-
kami. Zaradi izjemnega pomena podatkov smo se odločili, da meritve
izvedemo večkrat. Izhodiščne vrednosti kazalnikov smo zato merili
dvakrat, da smo zmanjšali možnost napak pri začetnih merjenjih in
tako dobili zanesljive podatke. Poleg tega smo naredili veliko meritev
med optimizacijami, da smo zbrali čim več podatkov za analizo.
V sklopu pridobivanja kakovostnih podatkov smo izvedli tudi me-
ritve MSA, da smo se prepričali o pravilnosti podatkov. Pri merjenju
tehnoloških procesov se napake množijo, kar lahko privede do velikih
odstopanj pri končnih izdelkih.
Kodiranje podatkov je pomemben korak pri pripravi podatkov za
statistično analizo (Bartholomew 2010). V našem primeru smo kazal-
nikom dali imena in jih uredili, da smo jih lahko kasneje uvozili v orod-
je za statistične analize. Kazalnike za analizo smo izbrali na podlagi
našega tehničnega znanja s področja modeliranja poslovnih in tehno-
loških procesov (PTP) v podjetju. Izločili smo tiste kazalnike, ki niso
bili smiselni za analizo, saj smo želeli zagotoviti monitoring z najmanj-
šim možnim številom kazalnikov.
Faktorska analiza je bila uporabljena, da bi maksimalno zmanjšali
izbor kazalnikov. V raziskavi smo združili analogne in digitalne kazal-
nike ter jih omejili s tolerancami, ki smo jih izračunali na podlagi zah-
tev PTP. Dejanske neposredne in posredne meritve smo uporabili za
analizo, saj kazalnikov, kot sta »ustreza« in »ne ustreza«, nismo mogli
uporabiti v orodjih za statistične analize. Za kazalnike, kjer smo pot-
rebovali le podatek »ustreza« ali »ne ustreza«, smo uporabili dejanske
meritve. Tolerančno območje teh meritev je določilo, ali izdelek ustre-
za ali ne.
V raziskavi smo se osredotočili na konceptualni model raziskave,
ki smo ga predstavili na sliki 1.4. Pri analizi smo si digitalne kazalni-
ke predstavljali kot kazalnike vijačenja, lepljenja in ponovljivosti, saj
smo jih pridobili z izvozom podatkov iz naprav, ki smo jih uporabljali.
Končna kontrola je predstavljala analogne kazalnike, ker smo meritve
izvajali z merjenjem cikla. Kazalnik delovanja poslovnega procesa je
predstavljal nekakšno posledico kritične strojne in kritične procesne
zmožnosti PTP.
Nato smo izvedli analizo MANOVA kot del analize CPK. Preverjali
smo še, katere spremembe so lahko najučinkovitejše pri izboljševanju

85