ความน่าจะเป็น  119

สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้ในบทนี้ คือ การให้ข้อมูลนำเราไปสู่การแก้ไขปัญหา

อย่างไรก็ตาม ในการตีความข้อมูลนั้น คุณจะต้องตัดสินว่าผลลัพธ์ที่ผิดปกติเกิดจาก

สาเหตุแบบสุ่มหรือไม่ เช่น มีการโยนเหรียญแล้วผลลัพธ์ที่ได้คือออก “หัว” มากกว่า

ซึ่งเกิดขึ้นเพราะความบังเอิญ หรือเกิดจากสาเหตุที่สามารถระบุได้ (Assignable Cause)

เช่น เหรียญมีด้านหัวทั้ง 2 ด้าน ความรู้ในเรื่องความน่าจะเป็นช่วยให้คุณสามารถตัดสิน

ได้โดยใช้ขนาดของตัวอย่างที่น้อยที่สุด

งานหลายอย่างที่เกี่ยวกับ Six Sigma ไม่สามารถทำได้ถ้าขาดความเข้าใจ

เรื่องความน่าจะเป็น (Probability) มาบ้าง ความน่าจะเป็นสามารถนำไปใช้ได้ในทุก

ขั้นตอนในกระบวนการ DMAIC คุณสามารถใช้เทคนิคเหล่านี้ไปทำการแก้ไขปัญหา

จำนวนมากในที่ทำงานได้โดยไม่ต้องใช้เครื่องมืออื่นเพิ่มเติม

ความน่าจะเป็น 

 

บ ท ที่ 10 

Copyri

ghted

Mate

rial o

f E.I.S

QUARE PUBLIS

HING

144 

Excel BINOMDIST

Successes = 7

Trials = 12

p = 1/2 = 0.5

Cumulative: True

ผลลัพธ์ คือ 0.8062 P มีค่าเท่ากับ 1.0000 – 0.8062 = 0.1938 หรือ 19.38%

ดังนั้น ผลนี้สามารถเกิดขึ้นได้แบบสุ่ม 19.38% ของจำนวนครั้งทั้งหมด ดังนั้น

ร้านซ่อมจะมีความเชื่อมั่น 100% - 19.4% = 80.6% ว่าช่างซ่อมคนใหม่ใช้เวลานานกว่า

เวลามาตรฐานเนื่องมาจากสาเหตุอื่นที่ไม่ใช่สาเหตุแบบสุ่ม

สิ่งที่ได้เรียนรู้ในบทที่ 10 

1. งาน Six Sigma ไม่สามารถทำได้ถ้าขาดความเข้าใจในเรื่องความน่าจะเป็น

เชิงสถิติมาบ้างแล้ว

2. บ่อยครั้งที่การให้ข้อมูลนำเราไปสู่การแก้ไขปัญหาของคุณจะช่วยประหยัด

เวลา และทำให้ได้รายการของวิธีแก้ไขปัญหาที่กลั่นกรองแล้ว

3. การใช้เทคนิคความน่าจะเป็นพื้นฐานกับข้อมูลจะช่วยแยกแยะผลลัพธ์ที่เกิด

ขึ้นเพราะสาเหตุแบบสุ่มออกจากสาเหตุที่สามารถระบุได้

4. เพราะว่าผลรวมของความน่าจะเป็นของผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ทั้งหมดเท่ากับ 1

เสมอ บ่อยครั้งเราสามารถใช้ความรู้นี้เพื่อช่วยให้การแก้ไขปัญหาง่ายขึ้น

5. ใช้ฟังก์ชัน BINOMDIST ในโปรแกรม Excel ก็เพียงพอสำหรับการคำนวณ

ค่าความน่าจะเป็น และใช้ฟังก์ชัน Cumulative เพื่อลดจำนวนงานที่ต้องทำการคำนวณ

แบบ “น้อยกว่า” หรือ “มากกว่า”

6. ตรวจสอบข้อมูลด้วยความละเอียดรอบคอบเพื่อให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลมีความ

อิสระต่อกันอย่างแท้จริง

Copyri

ghted

Mate

rial o

f E.I.S

QUARE PUBLIS

HING

ความน่าจะเป็น  145

7. ถึงแม้ว่าเทคนิคความน่าจะเป็นจะช่วยให้เรามุ่งเน้นไปที่ทางเลือกในการ

แก้ไขปัญหาได้ แต่บ่อยครั้งที่การวิเคราะห์หรือการทดลองเพิ่มเติมก็มีความจำเป็นเพื่อ

บ่งชี้ความสัมพันธ์ที่เป็นเหตุเป็นผลกัน

8. เพราะว่าระดับความเชื่อมั่นไม่เคยเป็น 100% ดังนั้นการเปลี่ยนแปลงใดๆ

ก็ตามจะต้องถูกพิสูจน์ด้วยการทดสอบหรือข้อมูลในอนาคต ข้อมูลในอดีตไม่สามารถใช้

ทวนสอบการเปลี่ยนแปลงได้

9. โดยการนำเทคนิคความน่าจะเป็นพื้นฐานเหล่านี้ไปใช้งาน ก็ถือว่าคุณได้

ทำงาน Six Sigma จริงๆ แล้ว แม้ว่าคุณจะไม่ได้อ่านหนังสือเล่มนี้ต่อ เพียงคุณนำความ

รู้ในบทนี้ไปประยุกต์ใช้ ก็สามารถได้ผลการปรับปรุงที่สำคัญได้ทันทีกับงานหลากหลาย

ประเภท

หนังสือที่เกี่ยวข้อง 

Basic Statistics: Tools for Continuous Improvement, Mark J. Kiemele, Stephen

R. Schmidt, and Ronald J. Berdine, 4th edition (Colorado Springs, CO:

Air Academy Press, 1997).

Probability Through Problems, Marek Capinski and Tomasz Zastawniak (New

York: Springer, 2001).

Statistics for Mangers, Using Microsoft Excel (with CD-ROM), David M. Levine,

David Stephan, Timothy C. Krehviel, and Mark L. Berenson, 4th edition

(Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 2004).

Copyri

ghted

Mate

rial o

f E.I.S

QUARE PUBLIS

HING