Como fazer gráficos de controle para dados de atributo para Six Sigma

Em iniciativas Six Sigma, você pode fazer gráficos de controle para dados de atributo. atributo de dados

são dados que não podem caber em uma escala contínua, mas em vez disso é fragmentada em distintas baldes, como pequeno / médio / grande, aprovação / reprovação, aceitável / não é aceitável, e assim por diante.

Apesar de monitoramento e controle de produtos, serviços e processos com os dados contínua mais sensível 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 atributos para chamar a informação surpreendente 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 (Proporção não-conformidade) ea você (não-conformidades por unidade) paradas. Como suas contrapartes contínuas, estas cartas 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 todo o item inaceitáveis, 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 em falta, e assim por diante. Se você está contando e manter o controle do número de defeitos em um item, você está usando dados de atributos defeito, e você usar um você traçar para realizar controle estatístico de processo.

Embora as palavras soam quase idêntica, é criticamente importante saber que tipo de dados de atributos que você tem: defectives (aprovação / reprovação) dados ou defeito (contagem) de dados. Se você receber esta distinção errada, a sua carta de controle posterior será completamente inválido.

Nota: p Gráficos de dados defeituosos são baseados numa distribuição binomial. você Gráficos de dados defeitos baseiam-se na distribuição de Poisson.

O gráfico de p para dados de atributo

o p gráfico representa a proporção de unidades determinado ou saídas de processo que são defeituosos em cada subgrupo. Os subgrupos para sequenciais p Gráficos pode 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 desigual.

Mas as mesmas regras de interpretação da carta de controle permanecem - os limites de controle apenas passar de subgrupo ao 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 você tem dados percentuais, eo tamanho do subgrupo para cada cálculo percentagem pode ser diferente de um subgrupo para o próximo - por exemplo, o número de pacientes que chegam atrasados ​​todos os dias para os seus compromissos dentais ou o número de formulários processados ​​a cada dia que tem que ser retrabalhado 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 deve ser grande o suficiente para registar uma 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 gráfico u para dados de atributo

Como com o p gráfico, o você gráfico não requer um tamanho de subgrupo constante. Os limites de controle no você gráfico variam com o tamanho do subgrupo e, portanto, pode não ser constante.

Contando o número de defeitos distintos em um formulário é um uso comum do você gráfico. Por exemplo, erros e informação em falta 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 à companhia de seguros.

Um hospital particular, medido seus defeitos por unidade de desempenho através do cálculo do número encontrado de defeitos por unidade de formas processadas de cada dia.

Cada ponto no gráfico representa os defeitos médios por formulário de pedido para que o subgrupo. Pontuação mais elevada no gráfico representam um maior número de defeitos por unidade. A linha central, calculada em 1.870, indica um desempenho de processo média geral de 1,87 defeitos por formulário.