Wat is ANOVA en hoe past het in Lean Six Sigma?
ANOVA, oftewel Analysis of Variance, is een statistische methode die helpt om verschillen tussen groepen te analyseren. Stel je voor: je hebt drie teams in een fabriek en wilt weten of er significante verschillen zijn in hun productiviteit. Daar komt ANOVA om de hoek kijken. Het analyseert niet alleen de verschillen binnen elk team, maar ook tussen de teams. En zo helpt het je te bepalen of de prestaties van een team daadwerkelijk beter zijn, of dat het verschil puur op toeval berust.
Binnen Lean Six Sigma is ANOVA een onmisbaar hulpmiddel. Het stelt je in staat om processen te verbeteren door data-gedreven beslissingen te nemen. In de Meet- en Analysefase van een project, gebruik je ANOVA om variaties in processen op te sporen en te begrijpen waar de grootste verbeterkansen liggen. Simpel gezegd, ANOVA helpt je inzicht te krijgen in de variabiliteit van je proces, wat belangrijk is voor het verminderen van fouten en het verbeteren van de efficiëntie.
Wat meet je met een ANOVA?
Met ANOVA meet je de verschillen tussen de gemiddelden van meerdere groepen. Je ontdekt of die verschillen significant zijn of puur door toeval ontstaan. Stel dat je bijvoorbeeld de doorlooptijden van verschillende teams wilt analyseren. Met ANOVA zie je of de verschillen tussen de teams groot genoeg zijn om van belang te zijn, of dat de variaties binnen de teams eigenlijk veel belangrijker zijn. Dit geeft je waardevolle inzichten om processen te verbeteren en knelpunten te vinden.
Belangrijke aspecten die ANOVA meet:
Verschillen tussen groepen: Geeft inzicht in de variatie tussen groepsgemiddelden.
Variatie binnen groepen: Meet de spreiding binnen elke groep om interne consistentie te toetsen.
Significantie van resultaten: Bepaalt of de gevonden verschillen statistisch relevant zijn.
F-waarde: De verhouding tussen de variatie tussen groepen en de variatie binnen groepen. Hoe hoger de F-waarde, hoe groter de kans dat er een verschil is.
P-waarde: Dit getal helpt je beslissen of je het nulpunt moet verwerpen. Als de P-waarde kleiner is dan 0,05, is het verschil tussen de groepen significant.
Wanneer gebruik je ANOVA binnen een Lean Six Sigma project?
In de Measure-fase van een Lean Six Sigma project wil je vaststellen waar de grootste variaties zitten in je proces. ANOVA helpt je hierbij door snel inzicht te geven in de verschillen tussen groepen. Stel dat je de doorlooptijden van meerdere productielijnen vergelijkt. Met ANOVA kun je zien of bepaalde lijnen significant slechter presteren dan andere, wat je helpt prioriteiten te stellen voor verbetering. Een ander voorbeeld is het analyseren van defectpercentages tussen verschillende shifts. ANOVA toont aan of de verschillen in defecten tussen de ochtend- en avondploeg statistisch relevant zijn, of slechts toevallig.
In de Analyze-fase wordt ANOVA vaak ingezet om de oorzaken van procesvariaties verder te onderzoeken. Hier kijk je naar de factoren die invloed hebben op de prestatievariabelen. Een klassiek voorbeeld is het vergelijken van de prestaties van verschillende machines om te zien of een bepaalde machine structureel afwijkt. Een tweede toepassing kan zijn het analyseren van klanttevredenheid per regio, waarbij ANOVA je helpt ontdekken of de verschillen in feedback daadwerkelijk iets betekenen of op toeval berusten.