Il c-chart (anche C Chart) viene utilizzato per monitorare un processo nel tempo basato sul numero di difetti per sottogruppo. Il processo è descritto da un indicatore chiave che indica quanti difetti, reclami o anomalie si verificano in un sottogruppo in totale. Il presupposto è che la dimensione del sottogruppo o la possibilità di ispezione rimanga costante.
Questo può essere, ad esempio, il numero di errori di etichettatura per turno, carenze nella documentazione in un campione fisso di ticket, o carenze di imballaggio in un campione costante di spedizione. L'obiettivo è rilevare i cambiamenti precocemente, analizzare sistematicamente le possibili cause, costruire conoscenza del processo ed evitare interventi non necessari.
Nel riempimento della salsa di pomodoro, lo stesso campione di 200 barattoli viene sempre controllato per turno. Viene registrato quanti errori di etichettatura si verificano in totale – un barattolo può avere più errori (etichetta storta, pieghe, etichettatura del lotto incompleta). L'obiettivo è determinare se il numero di errori di etichettatura per turno rimane stabile nel tempo.
Interpretazione dei risultati:
Non ci sono punti al di fuori dei limiti di controllo e non sono visibili schemi evidenti. Il numero di errori di etichettatura per turno fluttua casualmente attorno alla linea centrale – il processo può essere considerato stabile.
Spiega del grafico:
- I punti mostrano il numero di errori per sottogruppo in ordine cronologico.
- La linea centrale corrisponde al numero medio di errori per sottogruppo.
- I limiti di controllo sono calcolati dal numero medio di errori.
Preparazione
- Definire chiaramente quali eventi sono considerati errori.
- Assicurarsi che il numero totale di errori per linea di dati sia disponibile.
- Verificare se la dimensione del sottogruppo rimane costante.
Uso in AlphadiTab
- Selezionare lo strumento c-chart nella Fase di Misura o Fase di Controllo.
- Inserire il numero di errori per sottogruppo.
- Generare il grafico con il pulsante "Crea Nuovo".
Interpretazione
- I punti sono al di fuori dei limiti di controllo?
- Sono riconoscibili schemi non casuali?
Valori storici
Se sono noti i valori di riferimento storici, possono essere utilizzati come base fissa. La linea centrale e i limiti di controllo rimangono quindi costanti.
Sezioni
Le sezioni sono utili se il processo è cambiato deliberatamente, ad esempio, dopo un cambio di fornitore o un aggiustamento del processo. Linee centrali e limiti di controllo separati sono calcolati per ciascuna sezione.
I pattern non casuali vengono rilevati con i test:
Carenze di documentazione per campione giornaliero
Nel servizio IT, viene controllato un campione costante di 40 ticket completati al giorno. Viene registrato quante carenze di documentazione si verificano in totale (campo obbligatorio mancante, categoria poco chiara, nota di chiusura mancante). Il c-chart aiuta a valutare se il numero di carenze in questo campione giornaliero rimane stabile.
Interpretazione
Nessun punto al di fuori dei limiti di controllo e nessun test di Nelson attivato. Allo stesso tempo, è riconoscibile un modello ricorrente: a intervalli di sette giorni, i numeri di errore sono più alti.
→ Statisticamente non significativo, ma modello di 7 giorni – possibile effetto del giorno della settimana da verificare.
Difetti formali per campione di offerte
Nelle vendite, un campione costante di 30 offerte viene controllato mensilmente. Si registra quanti difetti formali si verificano in totale (mancanza di validità del prezzo, condizioni di consegna incomplete, approvazioni mancanti). Questo consente di monitorare se il numero di difetti formali rimane costantemente stabile.
Interpretazione
I valori sono vicini tra loro per un lungo periodo; inoltre, nove punti consecutivi sono sullo stesso lato della linea centrale. Il modello non è casuale.
→ Valori visibilmente vicini + 9 punti su un lato – mettere in discussione il sistema di ispezione.
Difetti di imballaggio per campione di tour
Nel settore della logistica, viene controllato un campione costante di 50 spedizioni per tour. Viene registrato quanti difetti di imballaggio si verificano in totale (angoli danneggiati, etichette difettose, fissaggio insufficiente). L'obiettivo è rilevare carichi straordinari in anticipo.
Interpretazione
È riconoscibile un outlier; il 13° tour è interessato. È stato segnalato un tamponamento per questo tour – la deviazione può essere spiegata da una causa speciale nota.
→ Outlier dovuto a causa speciale nota (incidente) – nessun nuovo schema di base.
Reclami per periodo
Nell'acquisto, un campione costante di 40 ricevute di beni viene valutato per periodo. Viene registrato quanti reclami si verificano in totale. Durante il periodo di osservazione, c'è stato un passaggio dal Fornitore A al Fornitore B, quindi due sezioni sono sensate.
Interpretazione
Dopo il cambio di fornitore, il numero di reclami è a un livello visibilmente più alto. La considerazione separata delle sezioni mostra un cambiamento nel livello del processo.
→ Cambio di livello dopo il cambio di fornitore – valutare le sezioni separatamente.
Avvisi di Pianificazione per Ciclo
Nella pianificazione della produzione, viene considerato un campione costante di 60 posizioni per ciclo di pianificazione. Registra quanti avvisi di pianificazione si verificano in totale. Il c-chart mostra se il numero di avvisi cambia nel tempo.
Interpretazione
È evidente una tendenza crescente nel periodo. Poiché i valori diminuiscono nel mezzo, nessuna tendenza è segnalata secondo le regole di Nelson.
→ Tendenza leggermente crescente, ma nessuna regola di Nelson violata – continuare a osservare.
Con correzione storica, c̄ è sostituito dal valore di riferimento dato.