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從過程中取樣往往是按時間順序進行的，所以數據自然有時間順序。如果按照時間順序將數據展開成圖1所示的形式(圖中COD表示雜質含量)，我們就能理解過程是如何隨時間變化的。

六西格瑪時間序列圖

圖1

從圖中可以看出:

①有上升或下降的趨勢嗎？

②有什么特殊原因嗎？如果是，什么時候發生的？

③整個流程的范圍在哪里？

2.偏差類型

時間序列圖的一個非常重要的功能是確定過程中的偏差類型，看看是否有特殊原因導致的偏差。

過程中總會有偏差，生產出來的產品總會不一樣。世界上不存在相同的東西，所以偏差是普遍的，永遠不可能完全消除。我們能做的就是了解過程中產生偏差的原因，從而采取相應的措施減少偏差。偏差可分為兩類:

①通常原因的偏差。正常情況下，過程中的輸入變量和過程變量總會產生一些波動，會使輸出結果在一定范圍內波動。這種偏差是由共同原因引起的，稱為共同原因偏差。

②偏差由于特殊原因，過程中發生異常事件，導致輸出結果偏差較大，稱為特殊原因偏差。

以騎車上班為例:

①平時原因偏差:遇到多少紅燈，路上有多少行人，騎自行車有多快或慢等等。所以即使每天出發時間基本相同，路上也沒有什么特別的活動，到達公司的時間也會不一樣；

②特殊原因導致的偏差:有一天，自行車輪胎爆了，所以遲到了很多；再比如有一天雨下得很大，車騎得很慢，所以遲到了很多。

對于提供產品的生產過程或提供服務的服務過程，會因常見原因產生偏差，有時也會因特殊原因產生偏差。改善的總體目標是減少偏差，但不同的偏差應有不同的處理方法。

對于特殊原因引起的偏差:

(1)通過收集數據，利用時間序列圖或控制圖進行監控，以便及時發現特殊原因的偏差；

②立即了解流程最近是否發生了變化；

③對發現的變更采取糾正措施，確認特殊原因的偏差是否已經從過程結果中消除，如果沒有，繼續尋找可能的特殊原因；

④如果工藝結果能夠確認特殊原因造成的偏差已經消除，則應采取措施防止同樣的特殊原因造成的偏差再次發生。

對于常見原因偏差:

①找一點和另一點的區別很難找到根本原因；

②一般來說，原因偏差通常是由許多過程變量和輸入變量之間的偏差引起的，但每個過程變量和輸入變量的偏差對過程輸出的影響是不同的，有的大，有的小。只有通過分析大量的數據，才能知道哪些過程變量或輸入變量對過程輸出有很大的影響。一旦確定，我們可以通過改變這些過程變量和輸入變量來提高過程輸出的穩定性，減少偏差。

③通常這種變化會比較大，分析哪個過程變量和輸入最大的偏差會對過程輸出產生很大的影響，需要更多的數據，所以管理層有必要組織一個團隊來完成和改進工作；

④DMAIC是一種很好的、結構化的方法，可以減少常見原因的偏差。