共同原因變異與特殊原因變異

分析的每一組資料都會表現出不同程度的變異。即使我們盡最大努力，也無法在每種情況下都獲得相同的結果。變異是一種數值，它顯示了群體中的人受不同因素影響的廣泛程度。

方差的概念是一種數值度量，它顯示了資料如何在給定區域的各個點上分佈。如果方差為零，則表示您的結果與預期值完全相同。另一方面，高方差表明資料點從一點分佈到另一點，而較小的方差表明資料點接近平均值。

變異的型別

在質量管理方面，專案經理考慮的最重要因素之一就是變異的分類。變異有兩種型別：共同原因變異和特殊原因變異。瞭解哪種型別的變異會影響您的流程對於防止出現問題非常重要。

在 20 世紀 20 年代，沃爾特·休哈特開發了控制圖，有助於區分特殊原因變異和共同原因變異。他發現，一些不受自身條件控制的流程會顯示特殊原因變異。

W. 愛德華茲·戴明和沃爾特·休哈特指出，共同原因可以被描述為自然模式。這些是導致流程發生變異的可量化、歷史性、自然、隨機和習慣性因素。當系統中消除了特殊原因變異時，共同原因變異顯示了流程的潛力。控制圖顯示了控制限內的隨機分佈。

雖然可以預測變異的確切原因，但無法阻止其發生。需要管理行動來實施對系統的全面更改，以減少共同原因變異的數量。

示例 - 對於一個酒店建設專案，您最初估計完成混凝土模板活動大約需要 10 天。但是，由於天氣狀況，它在 11 天內完成。這是一個典型原因變異的示例。

另一個示例是，您目前正在進行一個軟體專案，該專案需要團隊成員之間進行大量協調。複雜的範圍定義、意外錯誤和溝通不暢是阻止您按時完成專案的一些因素。

特殊原因變異的概念與共同原因變異不同。它指的是可能影響流程的因素。其中包括意外和不可量化的變異，這些變異預計不會在流程中發生。通常，特殊原因變異是由特定因素引起的。

控制圖顯示，特殊原因變異可能以非隨機方式發生，並影響平均限或控制限。透過對流程、元件或方法進行更改，可以輕鬆消除這些型別的偏差。技術問題通常是特殊原因變異的根源。

特殊原因變異可能是由不可控因素引起的，這些因素無法藉助歷史記錄和經驗進行預測。在這種情況下，我們將討論一個特殊原因變異的示例。

示例 - 對於一個橋樑建設專案，您估計完成挖掘活動大約需要 10 天。但是，由於挖掘機液壓系統出現技術問題，專案延遲了大約 20 天。您透過更換液壓系統解決了這個問題。

對於一個醫院翻新專案，您正在為客戶運輸一臺發電機，預計到達時間為兩天。但是，由於高速公路上發生事故，發電機的到達延遲了四天。

原因變異是指可能影響流程結果的因素的組合或缺乏。當單個或多個因素顯著影響流程結果時，就會發生特殊原因變異。

共同原因變異	特殊原因變異
對於共同原因，變異是自然的，並且在歷史經驗基礎內。	對於特殊原因，變異是不尋常的，並且在歷史經驗基礎之外。
共同原因變異會影響整個流程。	特殊原因變異會影響部分流程輸出。
共同原因變異隨著時間的推移具有可重複且穩定的分佈。	特殊原因變異隨著時間的推移具有不規則且不一致的分佈。
在共同原因變異中，方差處於受控狀態。	對於特殊原因變異，方差取決於更多點，通常超出控制限。
對於共同原因變異，整個流程是可預測的。	對於特殊原因變異，無法預測流程輸出。
共同原因變異需要更詳細的分析來識別流程。	特殊原因變異可以快速識別，並且可能是有害的或有益的。
共同原因變異需要管理行動，可以糾正 85% 的流程。	特殊原因變異可以解決 15% 的流程問題。
示例 - 設計不良、程式不穩定、環境溫度、機器維護不足、溼度等。	示例 - 計算機崩潰、機器調整錯誤、操作員睡著、零件損壞、一批有缺陷的原材料等。

我們看到資料集彼此並不接近。這是因為各種資訊之間存在一些細微差異。方差是衡量資料圍繞平均值或預期值分佈的程度。如果方差等於或接近零，則所有資料都相同。另一方面，如果方差很高，則所有資料都相距甚遠。

系統中存在兩種型別的變異：共同原因變異和特殊原因變異。確定變異的型別對於採取必要的措施來提高系統效率非常重要。控制圖可以幫助您識別這兩種型別的變異。

本文討論了質量控制流程中各種變異的原因。它還討論了審查特殊原因變異和共同原因變異的重要性。對於準備參加 CAPM 或 PMP 認證考試的人來說，這個主題非常重要。

Gargi Tomar

更新時間： 2023 年 1 月 23 日

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