شِش سیگما با کمک شبیهسازی (DMAIC)
شِش سیگما با کمک شبیهسازی (DMAIC)، مدلهای شبیهسازی رویداد گسسته یا مونت کارلو را در چرخه کلاسیک DMAIC (تعریف، اندازهگیری، تحلیل، بهبود، کنترل) تعبیه میکند تا تغییرات فرآیند را پیش از اجرای فیزیکی، به صورت مجازی آزمایش کند. با اجرای هزاران سناریوی شبیهسازی شده، تیمها تغییرپذیری را کمیسازی کرده، گلوگاهها را شناسایی میکنند و فرضیههای بهبود را با هزینه کم و حداقل اختلال در عملیات زنده، تأیید مینمایند.
مطالعهٔ کامل روش
برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.
نقشهٔ روش
همسایگی روشهای مرتبط — برای کاوش، یک گره را برگزینید.
منابع
- Montgomery, D. C. (2009). Introduction to Statistical Quality Control (6th ed.). John Wiley & Sons. ISBN: 978-0470169926
- Harrell, C., Ghosh, B. K., & Bowden, R. O. (2011). Simulation Using ProModel (3rd ed.). McGraw-Hill. ISBN: 978-0073376288
نحوهٔ استناد به این صفحه
ScholarGate. (2026, June 3). Simulation-Assisted Six Sigma DMAIC (Define-Measure-Analyze-Improve-Control). ScholarGate. https://scholargate.app/fa/experimental-design/simulation-assisted-six-sigma-dmaic
کدام روش؟
این روش را در کنار نزدیکترین روشهای خویشاوندش بگذارید و آنها را کنار هم بخوانید — کتابخانه کتابها را روی میز میگشاید؛ انتخاب با شماست.
- طراحی آزمایشهاطراحی آزمایش↔ مقایسه
- بهینهسازی-یاریرسان سیکل شش سیگما DMAICطراحی آزمایش↔ مقایسه
- شش سیگما قوی با رویکرد DMAICطراحی آزمایش↔ مقایسه
- کنترل فرایند آماری با کمک شبیهسازیطراحی آزمایش↔ مقایسه
- سیکس سیگما DMAICمدیریت کیفیت↔ مقایسه
- کنترل فرآیند آماریطراحی آزمایش↔ مقایسه
در این صفحه مشکلی دیدید؟ گزارش دهید یا اصلاحی پیشنهاد کنید →