Como usar gráficos de controle para seis sigma
A ferramenta de controlo estatístico do processo primário (SPC) para iniciativas Seis Sigma é a gráfico de controle
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A comparação visual entre os limites de decisão e os dados de desempenho permite detectar qualquer variação extraordinária no processo - variação que pode indicar um problema ou mudança fundamental no processo.
Os diferentes tipos de gráficos de controle são separados em duas categorias principais, dependendo do que tipo de medição do processo você está acompanhando: gráficos de controle de dados contínuos e atribuem controlar os dados gráficos. Aqui está uma lista de alguns dos gráficos de controle mais comuns usados em cada categoria em Six Sigma:
Gráficos de controle de dados contínuos:
As médias e gamas
As médias e desvios-padrão
Os valores individuais e os intervalos que se deslocam
Video: Gráfico control en SPSS
Atributo gráficos de controle de dados:
Video: Usando o Gráfico de Controle - Green Belt Online FM2S
p gráfico
você gráfico
O gráfico de controle que você escolher é sempre baseada em primeiro lugar sobre o tipo de dados que você tem e, em seguida, em seu objetivo de controle. A árvore de decisão carta de controle auxilia-lo na sua decisão.
A abordagem geral passo-a-passo para a implementação de um gráfico de controlo é como se segue:
Definir o que precisa ser controlado ou monitorado.
Determinar o sistema de medição que vai fornecer os dados.
Estabelecer os gráficos de controle.
Corretamente coletar dados.
Tomar decisões adequadas com base em informação de carta de controle.
Gráficos de controle de fornecer-lhe informações sobre a medida processo que você está traçando de duas maneiras: a distrEubuição do processo e o tendendo ou alteração do processo ao longo do tempo. Você usa gráficos de controle para
Fornecer uma linguagem simples, comum para discutir o comportamento eo desempenho de uma entrada do processo ou medida de saída
Controlar o desempenho de um processo por saber quando e quando não agir
Reduzir a necessidade de inspeção
capacidade de compreender e prever processo com base nas tendências e outras percepções de desempenho
Determinar se as alterações feitas ao processo está tendo o resultado desejado
Fornecer uma vista contínua, contínua do desempenho do processo
Criar um repositório de dados para as atividades de melhoria follow-on
Monitorar o processo
O que é medido é gerenciado. Decidir o que medir e gerir de Six Sigma é determinada pela sua Defina, Medir, Analisar, Melhorar e atividade de projeto (DMAI) antes de chegar à fase de Controle.
Video: Como fazer Gráfico de Rosca de Desempenho no Excel
Simplificando, o que você monitorar com gráficos de controle são a entrada crítica Xs e as CTQs saída que você descobre em seu projeto. Estes são os agitadores em seu processo que se alinham às necessidades do seu cliente. Na fase de controle, você monitorar as saídas - os CTQs - e você controla as entradas, o crítico Xs. Quando feito corretamente, este monitoramento permite-lhe beneficiar de seus esforços.
Os gráficos de controle são gráficos bidimensionais que traçam o desempenho de um processo em um eixo, e o tempo ou a sequência de amostras de dados sobre o outro eixo. Estes gráficos traçar uma sequência de pontos de dados medidos a partir do processo. Você também pode ver a sequência de pontos como uma distribuição.
Video: TUTORIAL VIDEO SEIS SIGMA DIC 2013
Os gráficos de controle tem os seguintes atributos determinados pelo próprio dados:
Uma média ou central para os dados: É a soma de todos os dados de entrada dividido pelo número total de pontos de dados.
Um limite superior de controle (UCL): É tipicamente três desvios-padrão processo acima da média.
Um limite inferior de controle (LCL): É tipicamente três desvios-padrão processo abaixo da média.
Entender os limites de controle
Você pode perguntar: “Qual é o significado de um limite de controle, e de onde ele veio?” A simplicidade de limites de controle, juntamente com suas implicações poderosas, irá surpreendê-lo. uso gráficos de controle probabilidade expressos como limites de controlo para ajudar a determinar se uma medida de processo observada seria esperado para ocorrer (em controlo) ou não deverá ocorrer, dado variação processo normal.
25 pontos de dados de 100 tem um valor de 50. Em seguida, estimam que a probabilidade de obter um evento com um valor de 50 é de 25 em 100, ou 25 por cento. De modo semelhante, a probabilidade de obter um evento com um valor de 52 a cerca de 13 por cento, e para valores de 55 e acima, a probabilidade é muito menor.
O limite superior de controle de 58,7 é de três desvios padrão acima da média. O limite inferior de controle de 41,3 é de três desvios padrão abaixo da média. Mais ou menos três desvios padrão da média inclui 99,7 por cento de todos os dados de uma população normalmente distribuídos.
Portanto, você tem uma probabilidade de 99,7 por cento que um ponto de dados de processo vai cair entre estes dois limites. Isso significa que você tem apenas uma chance de 0,3 por cento que uma medição será acima da UCL ou abaixo da LCL.
No início do século 20, Walter Shewhart, um dos fundadores do movimento moderno de qualidade, formalizada as idéias usadas em gráficos de controle. Ele definiu que, se uma medida cai dentro de mais ou menos três desvios-padrão de sua média, ele é considerado um comportamento “esperado” para o processo.
Se uma medição cai dentro de mais ou menos três desvios-padrão de sua média, é considerado comportamento “esperado” para o processo e, portanto, é uma variação de causa comum. variação de causa comum resulta da operação normal de um processo e baseia-se na concepção do processo, as actividades do processo, materiais, e outros parâmetros do processo.
No entanto, se um ponto de dados está fora dos limites de controle, algo especial que aconteceu com o processo. Em outras palavras, algo fora do comum provocou o processo a sair do controle. Esta situação é conhecida como variação de causa especial, o que significa que, com base no comportamento do processo até que ponto, a probabilidade de que a situação que ocorre é menos do que 0,3 por cento.
Uma medição com uma probabilidade baixa sugere que tais circunstâncias especiais afectado o processo. Esta abordagem simples e quantitativa, utilizando probabilidade é a essência de todos os gráficos de controle.