Como criar e interpretar um gráfico de comportamento do processo em seis sigma

UMA gráfico comportamento

mostra graficamente como a variação se desenrola ao longo do tempo em uma iniciativa Seis Sigma. Time / ordem pode ser um fator crítico, especialmente quando você está tentando descobrir as causas por trás variação e mudanças no comportamento do processo. Sob normal condições, um processo ou característica deve comportar normalmente. Esta declaração é mais profunda do que parece. O desempenho de cada processo ou característica tem a variação natural.

Para investigar o comportamento de uma característica ou processo, traçar suas medidas observados um de cada vez ao longo de um eixo que representa o tempo ou a ordem, na sequência exacta das medições ocorreu na vida real.

Para criar um gráfico de comportamento característico ou processo, seguir estes passos:

  1. Criar uma escala horizontal representando tempo ou ordem.

    Você normalmente fazê-lo através da criação de um eixo para a ordem em que as medições ocorreu, chamado seu ordem de execução.

  2. Criar um eixo vertical que representa a escala de medida para a característica.

    Esta escala pode ser em milímetros de comprimento, libras para o peso, a poucos minutos para o tempo, número de defeitos encontrados em uma parte inspecionado, ou qualquer outra coisa que quantifica o aspecto da característica que você está interessado.

    Definir os valores máximo e mínimo nesta escala vertical apenas ligeiramente maior e um pouco menor do que o máximo e mínimo observado valores de dados, respectivamente. Dessa forma, você não terá alguns de seus dados do processo desaparecendo fora da borda do seu gráfico.

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  3. Traçar cada observação como um ponto, utilizando a sua ordem e medida.

  4. Ligue os pontos.

    Desenhar uma linha entre cada ponto sequencial para enfatizar a mudança que ocorre entre as observações.

Avaliar o gráfico de comportamento para o tempo de conclusão de um processo de montagem.

Um gráfico de comportamento não só lhe permite ver o comportamento normal de um processo ou característica, mas também permite detectar rapidamente não-normal comportamento - variação acima e além do nível normal esperado. As causas do comportamento não-normal são as causas atribuíveis ou especiais que corroem e degradar o desempenho direito a longo prazo. gráficos de comportamento formam a base de detectar e encontrar a causa raiz do comportamento não-normal.

Um processo ou característica tem variação que salta em torno de um nível central, horizontal no gráfico comportamento. A maioria dos clusters variação observada perto deste nível central. No entanto, de vez em quando você vê os valores que estão mais longe do centro. A variação dessas exceções é completamente aleatória ao longo do tempo, sem padrões ou tendências.

Variação além dos limites esperados



Outliers são observações de medição que ocorrem para além dos limites da variação normal de curto prazo você espera fora do processo ou característica.

Observando um outlier é como rolar cinco duplas em uma linha com um par de dados. Cinco duplas em uma linha é possível, mas não-comum quando o rolo acontece, você suspeitar que algo fora do comum está em jogo, como talvez um par carregado de dados.

Este gráfico comportamento tem variação fora dos níveis esperados.

Quando você vê essa variação excessiva, não-normal, use a escala de tempo ou executar fim do gráfico de comportamento como um ponto de partida para a investigação que condições ou fatores estão em falta. O que foi diferente nesse ponto a tempo de tomar o comportamento característica ou processo fora do seu curso normal? A resposta permite identificar e gerir o fator ou fatores que influenciam o processo ou prestação característica.

As causas típicas de valores atípicos incluem desatenção trabalhador, erros de medição e outras alterações de uma só vez para o ambiente do do processo ou característica. Você pode ter um outlier de dados para o processamento de pedidos de compra devido a uma emergência no escritório onde dois trabalhadores tiveram que deixar ao mesmo tempo, ou uma ordem de compra na fila por um período excessivo de tempo, porque ninguém estava por perto para cuidar de isto.

Trends

UMA tendência é, um aumento gradual constante ou diminuição da tendência central do processo ou característica medida que é reproduzido para fora ao longo do tempo. Se todas as condições no sistema permanecer constante, o nível de desempenho do processo ou característica também permanece nível.

A presença de uma tendência em uma trama comportamento gráfico é uma evidência de que algo fora do comum aconteceu para mover a localização do processo ou comportamento característico. Abaixo está um exemplo de uma tendência na localização do centro de variação ao longo do tempo em um gráfico de comportamento do processo.

Assim como com qualquer outra evidência de comportamento não-normal, quando você vê uma tendência em um gráfico de comportamento, você precisa olhar mais de perto o sistema para descobrir o que está causando o desempenho alterado.

As tendências em termos de desempenho são quase sempre causada por factores do sistema que mudam gradualmente ao longo do tempo, tal como a temperatura, o desgaste da ferramenta, a manutenção da máquina, o aumento dos custos, e assim por diante.

Corre

UMA corre é uma sequência de observações consecutivas que são cada vez mais maior ou menor do que a observação anterior. Aqui está um exemplo de duas corridas, um aumento e uma diminuição, dentro de um gráfico comportamento. Corridas podem ser causados ​​por equipamentos defeituosos, problemas de calibração, e os efeitos cumulativos, entre outras coisas.

mudanças

mudanças são saltos repentinos, para cima ou para baixo, no centro de variação do do processo ou característica. Algo no sistema altera permanentemente - uma peça de equipamento, um novo operador, uma mudança no material, um novo procedimento, ou o que seja - para causar essas modificações. Trocas são claramente um comportamento não normal.

Video: Aprendendo a construir e a interpretar gráficos

Este processo ou característica tem experimentado uma mudança no nível de centro de sua variação.


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