O que é distribuição estatística em six sigma?

Distribuição é o termo estatístico que descreve a relativa probabilidade de observar os valores para um factor variável. Quando você pensa de uma iniciativa Six Sigma e as características de desempenho críticos de um produto ou serviço - ou de saída Ys ou de entrada Xs - você deve começar a pensar neles como distribuições. A variação é inerente a todos Xareia Ys, então você vai ver as distribuições em suas medições.

Em 1891, o famoso cientista Lord Kelvin fornecido informações valiosas para futuros praticantes de Seis Sigma:

Quando você pode medir o que você está falando, e expressá-lo em números, você sabe alguma coisa sobre ele- mas quando você não pode expressá-lo em números, o seu conhecimento é de um tipo escasso e insatisfatório. Pode ser o princípio do conhecimento, mas você tem pouco, em seus pensamentos, avançou para o estado da ciência.

Em outras palavras, se você quiser fazer grandes ganhos de desempenho, você precisa aproveitar o poder de estatísticas e análise de dados para levá-lo fora do reino da intuição e da estimativa e para o reino da verdade objetiva. Estatísticas - e sua incorporação em Six Sigma - é como vegetais: Nem sempre o que você quer ter é, mas você sabe que é bom para você.

Estatisticas é o ramo da matemática que destila números brutos, de dados, e as medições em conhecimento e discernimento. Se você entender um pouco sobre as estatísticas, você pode criar um ambiente de alavancar dados que você pode usar para entender ou melhorar alguma coisa.

Você não tem que ter um PhD em estatística para ser um profissional de Six Sigma, mas você deve ter uma compreensão de conceitos estatísticos. Armado com duas quantidades - uma medida da localização e uma medida do spread - você pode descrever qualquer tipo de distribuição em termos científicos. Lord Kelvin seria orgulhoso!

Suponha que você precisa descobrir quanto tempo o preenchimento de uma certa forma ordem de compra leva. Cada vez que você preencher o formulário, você registrar o tempo decorrido para o segundo mais próximo e traçar o resultado como um ponto ao longo de uma escala de tempo horizontal. Você pode ver as três primeiras vezes que você preencher o formulário, com tempos de 41, 50 e 47 segundos.

Veja como seus dados revela que a variação é inerente ao processo? Continuando o estudo, você toma um total de 100 compra medições de tempo ordem. Sempre que você encontrar uma medida que já tem uma gravação (como 47 segundos), você simplesmente empilhar outro ponto em cima do ponto anterior.

Observe que os valores de saída que ocorrem muitas vezes se acumulam com vários pontos. Por exemplo, 50 segundos é o tempo de conclusão da ordem de compra que ocorre com mais freqüência do que qualquer outro. Por conseguinte, tem o pico mais alto no gráfico (15) ocorrências. Os valores de saída que acontecem com menos frequência têm alturas inferiores e valores de saída que nunca foram observadas não têm pontos em tudo.

Você pode ver como a saída medida é distribuído ao longo de sua escala de medida: o tempo. Olhando para o gráfico, é possível prever que, se você fosse para medir outro ciclo do processo de ordem de compra, o tempo decorrido seria provavelmente cerca de 50 segundos. Um tempo de conclusão de 30 segundos ou 80 segundos, por exemplo, não é apenas provável que aconteça.

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