Como criar e interpretar gráficos de pontos e histogramas em um projeto Six Sigma

Ambos os gráficos de pontos e histogramas dar-lhe muita informação sobre a variação de uma característica fundamental em um processo de uma iniciativa Seis Sigma. UMA gráfico de pontos mostra a dispersão e agrupamento de dados a partir de uma única característica usando (nenhuma surpresa aqui) pontos. UMA histograma leva os dados do gráfico de pontos e substitui os pontos com bares.

Após a coleta de medições ou dados para uma característica, criar um gráfico de pontos por isso usando os seguintes passos:

1. Criar uma linha horizontal que representa a escala de medida para a característica.

   Esta escala deve ser em qualquer medida melhor quantifica o aspecto da característica você estiver interessado em - por exemplo, milímetros de comprimento, libras para o peso, minutos de tempo ou número de defeitos encontrados em uma parte inspecionado.

2. Dividir a escala horizontal da medida em pedaços iguais ou # 147 baldes # 148- ao longo de seu comprimento.

   Selecione uma largura de balde que cria cerca de 10 a 20 divisões iguais entre os valores observados maiores e menores para a característica.

3. Para cada medição observado da característica, localize o seu valor ao longo da escala horizontal e colocar um ponto para ele em seu balde correspondente.

   Se uma nova medição observada cai na mesma # 147-balde, # 148- empilhar o segundo (ou terceiro, ou quarto) ponto acima do anterior.

4. Repita o Passo 3 até ter colocado todas as medidas observadas na trama.

Para criar um histograma, substituir cada uma das pilhas de pontos com a forma de um sólido barra vertical da mesma altura que a respectiva pilha correspondente de pontos. Nota: A dimensão vertical em um gráfico de pontos ou histograma é às vezes chamado frefre- ou contagem.

Um gráfico de pontos e seu primo rico, o histograma, oferecem acesso imediato a uma riqueza de informações sobre a variação do desempenho de uma característica. Os pontos seguintes são alguns aspectos de um gráfico de pontos ou histograma a serem observados:

• altura Plot: A frequência - a altura de pontos ou a barra de - num gráfico de pontos ou histograma indica quantas vezes foi observado o valor correspondente no eixo horizontal.

• forma variação: A forma da variação de um histograma vem em três sabores básicos: normal, uniformes e distorcidas. Você pode ver uma forma de variação que é normalmente distribuído, ou em forma de sino. Para obter uma distribuição normal, a maior parte dos valores observados para a característica estão perto de um ponto central, com cada vez menos valores constantes à medida que se afasta da tendência central.

  

  Abaixo você verá uma variação uniformlydistributed para uma característica. Com uniforme distribuição, a variação for distribuído uniformemente em toda uma gama limitada. Isto é, você é a mesma probabilidade de observar um valor para uma característica em uma extremidade do intervalo como você é na outra, ou em qualquer lugar.

  

  UMA enviesada distribuição é uma forma de variação que não é symmetrical- um lado da distribuição estende-se mais longe do que o outro lado.

  

• modo de variação: o modo de uma distribuição é o seu valor mais repetida, ou por outras palavras, o seu pico. Normalmente, a variação de uma característica tem um único pico.

  

  Mas por vezes, uma característica exibe dois ou mais modos, porque dois ou mais valores de dominar a variação. Um histograma que apresenta dois ou mais picos distintos é multi-modal. Vários picos principais não são normal- esta situação normalmente significa que um fator que afeta o desempenho da característica está causando todo o sistema se comportar esquizofrênica.

  Quando se deparar com uma distribuição multi-modal, sempre cavar mais fundo para descobrir o que fator ou fatores estão causando o comportamento esquizofrênico da característica.

  

• Variação média: Um gráfico de pontos ou de histograma permite-lhe visualmente estimar uma característica de significar, ou o valor médio, sem ter que mastigar os números.

• faixa de variação: A extensão ou a largura da variação presente em uma característica é imediatamente reconhecido em um gráfico de pontos ou histograma. A diferença entre o maior valor observado x_MAX e o menor valor observado x_MIN cria o alcance da distribuição. O símbolo R sempre representa o intervalo, o que se calcula com a seguinte equação:

  R = x_MAX - x_MIN

• Outliers: Outliers são observações que parecem não se ajustar ao agrupamento do resto das observações medido. Eles são demasiado longe para a direita ou muito longe à esquerda do resto dos dados para que você possa concluir que eles vêm do mesmo conjunto de circunstâncias que criaram todos os outros pontos.

  Quando você vê um outlier ou valores extremos em um gráfico de pontos ou histograma, você imediatamente sabe que algo é provavelmente diferente sobre as condições que criaram esses pontos, quer se trate de configuração do processo ou a execução ou a forma como você mediu o processo.

Se você quiser obter mais quantitativa com os seus gráficos de pontos e histogramas, você pode usá-los para calcular a proporção de observações que você medidos dentro de um intervalo de interesse ou para prever a probabilidade de observar certos valores no futuro.

Suponha que você medir uma característica 50 vezes. A contagem e adicionando-se o que está em cada um dos baldes de seu gráfico de pontos ou histograma, você observa 17 medições que ocorrem entre os valores de 5 e 6. Você pode-se concluir, então, que 17 dos 50 ou 34 por cento, de suas medidas acabou por ficar entre 5 e 6.

Agora, olhando para o futuro, é possível prever que, se a característica continua a operar como fez durante o tempo de suas medidas, 34 por cento das observações futuras vai acabar por ser entre 5 e 6! Os casinos de Las Vegas prosperar nos negócios, porque eles usam estatísticas desta maneira de saber o que vai acontecer quando você se senta para, digamos, um jogo de craps.