Un graphique de série chronologique est un graphique en ligne qui affiche les mesures dans l'ordre où elles se produisent – l'axe des x est toujours le temps, et l'axe des y est la valeur mesurée.
Le graphique de séries chronologiques peut être utilisé dans les projets LSS dans toutes les phases DMAIC. Le but de l'utilisation varie selon la phase.
Afficher le comportement du processus au fil du temps
Dans la phase Définir, le graphique de séries chronologiques est utilisé pour visualiser la progression temporelle de la variable cible. Les tendances ou les sauts fournissent des indices initiaux pour la description du problème.
Identifier la stabilité et les valeurs aberrantes
Dans la phase Mesurer, le graphique de séries chronologiques aide à évaluer la stabilité temporelle du processus. Les valeurs aberrantes et les sauts deviennent visibles avant que d'autres analyses statistiques ne soient effectuées.
Identifier le moment des changements
Dans la phase Analyser, le graphique de séries chronologiques est utilisé pour identifier le moment des changements dans le comportement du processus. Les sauts ou les changements de tendance peuvent être liés à des événements externes.
Visualiser la comparaison avant-après
Dans la phase Améliorer, le graphique de séries chronologiques est utilisé pour visualiser la comparaison avant-après avec la valeur de l'étape. Il montre si la position et la dispersion ont changé de manière permanente après la mesure.
Confirmer la stabilité de l'amélioration au fil du temps
Dans la phase Contrôler, le graphique de séries chronologiques confirme si le processus reste stable après l'amélioration. De nouvelles tendances ou valeurs aberrantes deviennent visibles tôt.
La courbe chronologique est utilisée pour afficher la progression d'une variable mesurée au fil du temps. Elle permet d'évaluer si la position et la dispersion des valeurs mesurées restent constantes au fil du temps ou si des anomalies telles que des tendances, des sauts, des motifs ou des valeurs aberrantes se produisent.
Pendant la production de sauce tomate, des mesures de viscosité sont régulièrement effectuées. Les mesures sont continuellement enregistrées et présentées dans l'ordre chronologique. Le graphique de la série temporelle est utilisé pour vérifier si la viscosité reste constante dans le temps ou s'il y a des anomalies dépendantes du temps.
Explications du graphique :
Dans le graphique de la série temporelle, chaque mesure est affichée dans l'ordre où elle a été enregistrée. L'axe des abscisses montre la référence temporelle (par exemple, numéro de mesure ou semaine calendaire), et l'axe des ordonnées montre la variable mesurée. La représentation temporelle permet de détecter des changements qui ne sont pas visibles dans les graphiques intemporels.
Préparation
- Sélectionnez une mesure qui est collectée régulièrement (par exemple, viscosité).
- Définissez une référence temporelle claire (par exemple, numéro de mesure ou semaine calendaire).
Utilisation dans AlphadiTab
- Sélectionnez l'outil Séries temporelles dans la phase Mesurer.
- Sélectionnez „Viscosité“ pour les données.
- Sélectionnez „Date“ pour le temps.
- Sélectionnez „Auto“ pour le format.
- Générez le graphique avec le bouton „Créer nouveau“.
Interprétation
- La mesure est-elle constante au fil du temps?
- Des valeurs aberrantes sont-elles détectables?
- Un tendance (à la hausse ou à la baisse) se produit-elle?
- Y a-t-il un décalage dans le niveau des mesures?
- Des motifs réguliers ou des fluctuations périodiques sont-ils visibles?
Considération générale
Avec des spécifications connues
Avec plusieurs séries temporelles
Pour les graphiques de séries chronologiques, diverses formes de représentation sont disponibles. Selon que l'on sélectionne une ou plusieurs séries de données et des valeurs d'étape supplémentaires, la représentation dans le graphique change.
| Délai de livraison en jours_Emplacement A | Délai de livraison en jours_Emplacement B | Délai de livraison en jours_Emplacement C | Statut du processus | Produit |
|---|---|---|---|---|
| 4 | 9 | 3 | Avant | Fenêtre |
| 5 | 4 | 6 | Avant | Fenêtre |
| 6 | 7 | 4 | Avant | Fenêtre |
| 4 | 9 | 2 | Avant | Fenêtre |
| 2 | 4 | 2 | Avant | Fenêtre |
| 8 | 9 | 6 | Avant | Port |
| 6 | 4 | 6 | Avant | Port |
| 8 | 9 | 5 | Avant | Port |
| 5 | 8 | 3 | Avant | Port |
| 8 | 3 | 5 | Avant | Port |
| 3 | 4 | 3 | Après | Fenêtre |
| 1 | 3 | 1 | Après | Fenêtre |
| 2 | 2 | 2 | Après | Fenêtre |
| 3 | 3 | 3 | Après | Fenêtre |
| 2 | 4 | 1 | Après | Fenêtre |
| 1 | 4 | 1 | Après | Port |
| 3 | 2 | 2 | Après | Port |
| 3 | 5 | 3 | Après | Port |
Télécharger le tableau ici en Excel.
✓Une série de données : Colonne A⌄
✓Une série de données avec des valeurs d'étape : Colonne A et D⌄
✓Plusieurs séries de données : Colonne A–C⌄
Données quantitatives (données dénombrables ou mesurables)
Un instrument de mesure approprié, car des valeurs aberrantes peuvent souvent se produire en raison d'erreurs de mesure.
Ancienne formulation vs. nouvelle formulation en développement
Dans le développement, une nouvelle formulation est en cours de test. Le graphique de la série chronologique est maintenant utilisé pour vérifier si la viscosité de la nouvelle formulation se comporte de manière similaire au fil du temps par rapport à la formulation précédente.
Le graphique de la série chronologique montre un cours constant de la viscosité dans l'ancienne formulation. Dans la nouvelle formulation, une plus grande dispersion des valeurs mesurées est notable, sans que la position ne change de manière permanente. Une tendance ou un saut n'est pas visible.
Production / Assurance Qualité
Dans l'assurance qualité, il a été constaté que les valeurs individuelles de viscosité étaient en dehors de la plage attendue. Il convient maintenant de vérifier si ce comportement se produit dans toutes les lignes de production ou seulement dans des lignes individuelles.
Dans une ligne de production, un saut significatif dans la position des valeurs mesurées est notable à partir d'un certain moment. Cela indique un changement systématique dans le processus, par exemple, en raison d'un changement de matériau ou d'un nouveau réglage.
Temps de traitement des tickets IT avant/après
Les demandes entrantes sont systématiquement enregistrées et traitées dans le service d'assistance informatique. En particulier, une comparaison avant et après doit être effectuée. Le contexte est un changement organisationnel : les responsabilités dans le processus de service ont été redéfinies. Cette comparaison peut être structurée à l'aide d'un diagramme de séries chronologiques et de la valeur de stade "Avant/Après".
Dans le diagramme de séries chronologiques, des valeurs aberrantes individuelles et des phases avec plusieurs valeurs consécutives élevées ou basses sont reconnaissables. Cela indique des causes spéciales temporaires.
Taux de vente par saison
Dans les ventes, les opportunités de vente sont examinées par saison. À cette fin, un point de données a été enregistré par semaine dans chaque saison ; de plus, la saison a été définie comme une valeur d'étape. Un graphique de série chronologique est utilisé pour analyser si et comment le taux de vente a changé au fil du temps au sein des saisons individuelles.
Au fil du temps, des fluctuations récurrentes du taux de vente sont perceptibles. Ces motifs périodiques peuvent être attribués à des influences cycliques du marché. Il est également évident que le taux de vente est le plus élevé en automne et le plus bas en été.
Temps de livraison après le centre logistique
Dans la logistique, les commandes des clients sont traitées à travers plusieurs centres logistiques. Bien que les mêmes processus et systèmes soient utilisés, les temps de livraison peuvent varier en raison de charges de travail différentes, d'infrastructures ou de conditions régionales. Le graphique de la série chronologique est destiné à vérifier si le temps de livraison se disperse aléatoirement au fil du temps.
Le graphique de la série chronologique montre une tendance générale à la hausse des temps de livraison dans les trois emplacements. Deux pics significatifs sont remarquables, se produisant simultanément dans tous les emplacements.
Comparaison des fournisseurs
Dans l'achat, les matériaux sont approvisionnés auprès de divers fournisseurs. Un graphique de séries temporelles est utilisé pour examiner si la fiabilité des livraisons de différents fournisseurs a changé au fil du temps.
Reliabilité des livraisons [%] indique à quelle fréquence les livraisons sont effectuées à temps. La fiabilité des livraisons est calculée pour chaque semaine :
Reliabilité des livraisons [%] = (livraisons à temps / livraisons totales) × 100
Pour le graphique de séries temporelles, la fiabilité des livraisons a été calculée pour plusieurs semaines calendaires. Chaque point de données correspond à la fiabilité des livraisons d'un fournisseur au cours d'une semaine.
Le graphique de séries temporelles montre des fluctuations nettement plus importantes dans la fiabilité des livraisons pour un fournisseur, ainsi que des semaines individuelles avec des valeurs très basses. D'autres fournisseurs montrent une tendance plus cohérente.
Écart de prévision
Dans la planification de la production, des prévisions de la demande sont créées. Un graphique de séries temporelles est utilisé pour analyser si les écarts de prévision diffèrent entre différentes périodes de planification au fil du temps.
L'écart de prévision résulte de la comparaison entre la demande prévue et la demande réelle.
Écart de prévision [%] = (demande prévue − demande réelle) / demande réelle × 100
- Une valeur positive signifie que la demande a été surestimée.
- Une valeur négative signifie que la demande a été sous-estimée.
- Une valeur proche de 0 % indique une prévision très précise.
La représentation en pourcentage permet de comparer les écarts de prévision indépendamment des quantités absolues.
Avec un horizon de planification croissant, les fluctuations de l'écart de prévision augmentent considérablement. Dans la planification à long terme, des valeurs aberrantes positives et négatives se produisent, indiquant une incertitude plus élevée.
Série temporelle : Séquence de mesures avec une référence temporelle.
Anomalie : Mesure unique qui s'écarte significativement du reste de la tendance.
Tendance : Augmentation ou diminution à long terme des mesures.
Décalage (changement de localisation) : Changement soudain et permanent de localisation.
Processus stable : Localisation et dispersion constantes dans le temps.