Qual é a variação de curto prazo em seis sigma?

Quando promulgação de uma iniciativa Seis Sigma, você, sem dúvida, vai encontrar variação de curto prazo. variação de curto prazo é puramente aleatório. Como rolar um par de dados, você não pode prever o que o valor de saída próxima será. Se pudesse, Las Vegas seria falência em uma semana!

Suponha que você monitorar uma característica de um produto ou processo - por exemplo, o volume de chamadas recebidas por hora a uma central de atendimento ao cliente - durante um período prolongado. Após cada hora, você medir e registrar o número de chamadas recebidas. Para rever o que você observou, você gráfico suas medidas recolhidas como uma sequência de pontos conectados ao longo de um eixo que representa o tempo.

Embora os pontos representados graficamente representam o número de chamadas recebidas por hora, reconhecer que eles também podem representar qualquer característica do processo em qualquer tipo de empresa. Todas as características do processo pode variar de ciclo para ciclo: o comprimento exato de lápis recém-fabricados, o tempo necessário para preencher uma fatura, o número de chamadas por hora, e assim por diante.

Se você aumentar o zoom em uma parte estreita do gráfico, você pode ver a partir dos pontos dispersos que a saída certamente não variar para cada ciclo de medição. Mas você também pode notar que a variação não é ilimitada. Encontra-se dentro dos limites de contorno superior e inferior - representado pelas linhas tracejadas, horizontal.

Na verdade, para qualquer período curto de tempo selecionado, o processo varia essencialmente dentro dos mesmos limites ásperas. Este nível natural de variação é chamada de termo curto variação de um processo. Muitas vezes, é designada com um simples ST notação.

variação de curto prazo é o que você usa para comparar a capacidade inerente de processos diferentes para atender um objetivo especificado.

Por exemplo, a criação de uma peça de plástico moldada usando uma máquina de molde de injecção pode ter uma variação direito de ± 0,002 polegadas. O processo de corte de plástico com uma máquina de trituração, por outro lado, pode ter uma variação direito de ± 0,0005 polegadas. Neste caso, o processo de fresadora tem o melhor nível de direito. Tem menos, a variação inerente de curto prazo.

Os muitos mini-causas da variação de curto prazo

variação de curto prazo é causado pelo efeito combinado de todas as pequenas coisas que são muito difíceis de incluir em sua compreensão do processo. É muito difícil determinar exatamente como as texturas microscópicas dos dados contribuem para a sua rotação como eles entrar em contato com a superfície de feltro da tabela, ou como o arrasto do ar girando sobre os cantos dos dados aerotransportados altera a sua roupa.

A realidade da variação de curto prazo em qualquer e todos os processos, desde a rolar os dados para preparar uma refeição para escrever um memorando para o lançamento de um foguete, é que toda a cadeia de causalidade é desconhecido e incognoscível. Como dados de rolamento, a sua capacidade de compreender a profundidade total de causalidade para qualquer processo é, em última análise limitada.

Porque estas pequenas forças estão presentes em algum grau em todos os processos, eles são referidos como comum. Consequentemente, a variação de curto prazo que causam às vezes é chamado variação de causa comum.

Como calcular a variação de curto prazo

Depois de saber o que a variação de curto prazo é, você precisa saber como quantificar isso. A fórmula para o cálculo do desvio padrão não leva em conta quaisquer efeitos a curto ou a longo prazo. Ele só olha para a variação total em todas as medições. Mas nunca Medo estatísticos hard-working desenvolveram uma maneira de extrair o nível da variação de curto prazo a partir da variação total.

A maneira mais rápida para obter a variação a curto prazo é analisar a separação ou diferenças entre as medições sequenciais de uma característica crítica. A diferença entre quaisquer duas medições sequenciais pode ser pensado como um tipo de faixa. Para uma sequência de medições

X₁, X₂, . . . X_n-1, X_n

Onde n é o número total de pontos de dados coletados, você pode escrever a diferença ou o intervalo entre a primeira e segunda medições como

Em geral, a diferença entre quaisquer duas medições sequenciais é

Video: A metodologia do Seis Sigma

Os parênteses-como verticais bares na equação são chamados um valor absoluto. Eles sinalizam que você tome a magnitude positivo da diferença calculada dentro dos símbolos de valor absoluto, independentemente de se tratar de um valor positivo ou negativo. E a gama média ou a diferença entre os pontos sequenciais é

O modo para calcular o desvio padrão de curto prazo destas sequenciais, entre os pontos gamas é multiplicar a média por um factor de correcção especial com base no intervalo entre duas medições sequenciais:

Nunca tente calcular o desvio padrão de curto prazo de uma característica em nada, mas um conjunto sequencial de medições. Apenas realizar esse cálculo em um conjunto de medidas que estão na ordem exata em que as medidas foram tomadas. O cálculo do desvio padrão de curto prazo é baseado nas gamas naturais que ocorrem entre measurements- da característica alterando a ordem das medições em qualquer afecta de modo algum o desvio padrão de curto prazo.