Como fazer gráficos de controle para dados de atributos para seis sigma
Em iniciativas Six Sigma, você pode fazer gráficos de controle para dados de atributo. atributo de dados
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Apesar de monitoramento e controle de produtos, serviços e processos com contínua de dados mais sensíveis é preferível, os dados às vezes contínuas simplesmente não está disponível, e tudo que você tem é dados de atributos menos sensíveis. Mas não se desespere, porque alguns gráficos de controle são projetados especificamente para dados de atributo para extrair informações surpreendentes e permitem que você controle o comportamento do seu processo.
Com o conhecimento de apenas dois gráficos de controle de atributo, você pode monitorar e processo de controle de características que são compostas de dados de atributos. As duas tabelas são o p (Não conforme proporção) e o você (não conformidades por unidade) paradas. Como suas contrapartes contínuas, esses gráficos de controle atributo ajudá-lo a tomar decisões de controle. Com seus limites de controle, eles podem ajudá-lo a capturar a verdadeira voz do processo.
Imagine uma tigela de sopa. Se você encontrou dez moscas nele, você considerarem inaceitável. O que se encontrou apenas uma mosca? Você ainda diria que é inaceitável. Os dados de casos como este, em que algo de errado faz com que você considere o item todo inaceitável, são chamados defeituosos. Qualquer um ou mais coisas fazem toda a situação ruim. Se você está traçando defectives dados de atributos, você usa um p gráfico.
Alguns dados de atributos para gráficos de controle são dados defeito - o número de arranhões na porta de um carro, o número de campos de informações sobre um formulário de inscrição que faltam, e assim por diante. Se você está contando e manter o controle do número de defeitos em um item, você estiver usando dados de atributos defeito, e você usar um você traçar a executar o controlo estatístico do processo.
Video: Gráficos de Controle por Atributos
Embora as palavras soam quase idêntico, é criticamente importante saber que tipo de dados de atributos que você tem: defectives (aprovado / reprovado) dados ou defeito (contagem) de dados. Se você receber esta distinção errada, o seu gráfico de controle posterior será completamente inválido.
Nota: p gráficos para dados defeituosos são baseados em uma distribuição binomial. você gráficos para dados defeitos são baseados na distribuição de Poisson.
Video: CEP - cartas de controle por atributos tipo P
O quadro p para dados atributo
o p gráfico representa a proporção de unidades medidos ou saídas do processo que são defeituosos em cada subgrupo. Os subgrupos para sequenciais p gráficos podem ser de tamanho igual ou desigual. Quando seus subgrupos são de tamanhos diferentes, os limites de controle superior e inferior não são valores constantes, horizontal - eles vão olhar irregular.
Mas as mesmas regras para a interpretação da carta de controle permanecem - os limites de controle apenas mover do subgrupo de subgrupo. Está encontrar a proporção de defeituosos para cada subgrupo por divisão do número de defeituosos observadas no subgrupo pelo número total de defeituosos medidos no subgrupo.
Uma aplicação comum de um p gráfico é quando tiver dados percentuais, e o tamanho do subgrupo para cada cálculo de valor poderá ser diferente a partir de um subgrupo para o lado - por exemplo, o número de pacientes que chegam tarde cada dia para as suas consultas dentárias ou o número de formas processadas cada dia que têm de ser reformulado devido a erros ou descuidos (defeitos).
Em ambos estes exemplos, o tamanho total dos subgrupos medidos podem variar de dia para dia.
p Gráficos são geralmente utilizados onde a probabilidade de um defeito é baixo - geralmente menos do que 10 por cento. Assim, para ser eficaz, o tamanho do subgrupo precisa ser grande o suficiente para registrar um ou mais defeituosos. Você também precisa considerar o período de tempo que um subgrupo representa: longos períodos de tempo pode fazer identificar uma causa específica difícil.
Lembre-se, assim como com os gráficos de controle contínuo, é preciso estar alerta para outros indicadores de variação de causa especial, além de apenas excedendo os limites de controle. A presença de padrões incomuns, tais como corridas ou tendências, mesmo que todos os pontos estão dentro dos limites de controle, pode ser evidência de instabilidade ou um out-of-the-ordinária mudança no desempenho.
O ESQUEMA U para dados atributo
Como com o p gráfico, o você gráfico não requer um tamanho subgrupo constante. Os limites de controlo sobre o você gráfico variar com o tamanho do subgrupo e, por conseguinte, pode não ser constante.
A contagem do número de defeitos distintos em uma forma é uma utilização comum do você gráfico. Por exemplo, erros e falta de informação sobre as formas de reivindicação de seguro (defeitos) são um problema para os hospitais. Como resultado, cada formulário de pedido tem de ser verificado e corrigido antes de ser enviado para a companhia de seguros.
Uma particular hospital medido seus defeitos por unidade de desempenho através do cálculo do número de defeitos encontrados por unidade de formas processadas de cada dia.
Cada ponto no gráfico representa os defeitos médios por forma reivindicação para esse subgrupo. Pontuação mais elevada no gráfico representam um maior número de defeitos por unidade. A linha central, calculada em 1,870, indica um desempenho do processo global médio de 1,87 defeitos por forma.
