L'istogramma è uno strumento grafico per rappresentare la distribuzione di frequenza di una misurazione continua. Mostra come le misurazioni sono distribuite su classi (bin) e consente una valutazione iniziale della forma della distribuzione (ad esempio, simmetrica, asimmetrica, multimodale).
Mostrando le frequenze, diversi set di dati possono essere rapidamente confrontati tra loro, ad esempio, prima e dopo un miglioramento del processo o tra diverse macchine, turni o lotti di materiale.
L'istogramma può essere utilizzato nei progetti LSS in tutte le fasi DMAIC. Lo scopo dell'uso varia a seconda della fase.
Mostrare la distribuzione della situazione iniziale
Nella fase di Definizione, l'istogramma viene utilizzato per rendere visibile la distribuzione attuale della variabile target. Questo consente di vedere dove sono concentrati i valori di misurazione e se la distribuzione mostra già forme evidenti – una base importante per la descrizione del problema.
Analizzare la forma e la dispersione della distribuzione
Nella fase di Misurazione, l'istogramma aiuta ad analizzare la forma della distribuzione dei valori di misurazione. Quando si confrontano più gruppi – come macchine o turni – l'istogramma mostra se ci sono differenze nella posizione, larghezza o forma della distribuzione.
Utilizzare le differenze di distribuzione come indicazione delle cause
Nella fase di Analisi, l'istogramma viene utilizzato per rendere visibili le differenze di distribuzione tra i gruppi. Distribuzioni multimodali o fortemente asimmetriche possono fornire indizi su cause diverse o processi di miscelazione.
Verificare il miglioramento della distribuzione
Nella fase di Miglioramento, l'istogramma viene utilizzato per visualizzare il confronto prima e dopo. Mostra se la forma, la posizione e la larghezza della distribuzione sono migliorate dopo la misura.
Confermare la stabilità della distribuzione
Nella fase di Controllo, l'istogramma conferma se il miglioramento ottenuto della distribuzione è rimasto stabile. Un nuovo confronto mostra se posizione, larghezza e forma sono stati migliorati in modo sostenibile.
L'istogramma è uno strumento grafico per rappresentare la distribuzione di frequenza di una misurazione continua. Mostra come le misurazioni sono distribuite su classi (bin) e consente una valutazione iniziale della forma della distribuzione (ad esempio, simmetrica, asimmetrica, multimodale). Visualizzando le frequenze, diversi set di dati possono essere rapidamente confrontati tra loro, ad esempio, prima e dopo un miglioramento del processo o tra diverse macchine, turni o lotti di materiale.
Durante la produzione della salsa di pomodoro, vengono effettuate regolarmente misurazioni della viscosità. Per ottenere una panoramica iniziale della distribuzione, viene creato un istogramma. Questo mostra a colpo d'occhio se i dati sono distribuiti in modo più simmetrico o asimmetrico e se possono essere identificati cluster o aree marginali insolite.
Spiega dei risultati:
Un istogramma è composto da diversi elementi che insieme descrivono la distribuzione dei dati:
- Classi (Bins): Intervalli in cui sono suddivise le misurazioni.
- Altezza delle barre: Numero (frequenza assoluta) o proporzione (frequenza relativa) di valori all'interno di una classe.
- Larghezza delle classi: Larghezza degli intervalli (ha un forte impatto sull'aspetto).
- Forma della distribuzione: Indicazioni di simmetria, asimmetria, multimodalità e "code lunghe".
Preparazione
- Seleziona una misurazione continua e raccogli i dati (ad es., viscosità).
Usa in AlphadiTab
- Seleziona lo strumento istogramma nella fase di Misura.
- Seleziona dati „viscosità“.
- Genera grafico con il pulsante „Crea nuovo“.
Interpretazione
- La distribuzione è approssimativamente simmetrica? → Indicazione di distribuzione „bilanciata“.
- La distribuzione è significativamente asimmetrica (destra/sinistra)? → Indicazione di processo asimmetrico / miscele / limiti / disturbi.
- Ci sono più picchi di frequenza (multimodale)? → Indicazione di cause/gruppi diversi (ad es., strati, macchine, lotti di materiale).
- Ci sono classi di bordo evidenti con pochi valori o lacune? → Controlla i dati (risoluzione della misurazione, arrotondamento, casi speciali, salti di processo).
- Sono visualizzati più istogrammi? → Confronta posizione (intervallo tipico), dispersione (larghezza della distribuzione) e forma (asimmetria/multimodalità) tra i gruppi.
Considerazione Generale
Con specifiche note
Con istogrammi multipli
Per l'istogramma, sono disponibili varie forme di rappresentazione. A seconda che siano selezionate una o più serie di dati, nonché gruppi o serie aggiuntivi, la rappresentazione nel grafico cambia. Tutte le seguenti forme di rappresentazione si basano sullo stesso file, ma differiscono nella selezione delle colonne utilizzate. La rispettiva procedura è descritta nelle singole tessere.
| Tempo di consegna in giorni_Luogo A | Tempo di consegna in giorni_Luogo B | Tempo di consegna in giorni_Luogo C | Stato del processo | Prodotto |
|---|---|---|---|---|
| 4 | 9 | 3 | Prima | Finestra |
| 5 | 4 | 6 | Prima | Finestra |
| 6 | 7 | 4 | Prima | Finestra |
| 4 | 9 | 2 | Prima | Finestra |
| 2 | 4 | 2 | Prima | Finestra |
| 8 | 9 | 6 | Prima | Porta |
| 6 | 4 | 6 | Prima | Porta |
| 8 | 9 | 5 | Prima | Porta |
| 5 | 8 | 3 | Prima | Porta |
| 8 | 3 | 5 | Prima | Porta |
| 3 | 4 | 3 | Dopo | Finestra |
| 1 | 3 | 1 | Dopo | Finestra |
| 2 | 2 | 2 | Dopo | Finestra |
| 3 | 3 | 3 | Dopo | Finestra |
| 2 | 4 | 1 | Dopo | Finestra |
| 1 | 4 | 1 | Dopo | Porta |
| 3 | 2 | 2 | Dopo | Porta |
| 3 | 5 | 3 | Dopo | Porta |
Scarica la tabella qui come Excel.
✓Una serie di dati: Colonna A⌄
✓Una serie di dati e gruppo: Colonna A e D⌄
✓Una serie di dati con gruppo e serie: Colonna A, D ed E⌄
✓Multiple serie di dati: Colonna A–C⌄
Almeno dati quantitativi (dati numerabili o misurabili).
Uno strumento di misura appropriato, poiché gli outlier possono spesso derivare da errori di misurazione.
Vecchia vs. nuova formulazione nello sviluppo
Nello sviluppo, si sta testando una nuova formulazione. Viene utilizzato un istogramma per verificare se la distribuzione della viscosità della nuova formulazione differisce da quella precedente o se entrambe le formulazioni mostrano un comportamento di distribuzione simile.
L'istogramma mostra che le distribuzioni della viscosità delle vecchie e nuove formulazioni si sovrappongono ampiamente nella gamma di valori tipici. Le principali aree di frequenze si trovano in classi simili, quindi non si può vedere una differenza significativa nella posizione della distribuzione.
Tuttavia, è evidente che la distribuzione della nuova formulazione è più ampia. Le frequenze sono distribuite su più classi, indicando una maggiore dispersione dei valori di viscosità.
Tempo di consegna di un ordine
Nell'assicurazione qualità, è stato riscontrato che i singoli valori di viscosità erano al di fuori dell'intervallo previsto. Si dovrebbe utilizzare un istogramma per verificare se questo comportamento si verifica in tutte le linee di produzione o se le singole linee differiscono.
Puoi scaricare i dati qui: production-lines.xlsx
L'istogramma mostra che le linee di produzione 1 e 2 hanno una forma di distribuzione simile e un intervallo tipico di valori di viscosità comparabile. Le frequenze sono concentrate nelle stesse classi, il che suggerisce un comportamento di processo simile.
La distribuzione della linea di produzione 3, invece, è spostata, poiché il focus delle frequenze è in classi più alte. La dispersione è comparabile per tutte e tre le linee, ma le singole classi marginali nella linea 3 mostrano valori isolati, che possono indicare condizioni di processo speciali o disturbi.
Richieste di Tempo di Risposta
Le richieste vengono elaborate in più sedi nel service desk IT. Sebbene si applichino processi di servizio uniformi, le condizioni possono variare tra le sedi. Un istogramma viene utilizzato per verificare se la distribuzione dei tempi di elaborazione dei ticket differisce.
Nell'istogramma, le principali aree dei tempi di elaborazione in tutte le sedi sono in un intervallo di valori simile. Questo mostra che i tempi di elaborazione tipici non differiscono significativamente tra le sedi.
Allo stesso tempo, una classe marginale con tempi di elaborazione molto lunghi è evidente in una sede. Questi pochi valori influenzano la distribuzione al margine senza cambiare significativamente l'intervallo di elaborazione tipico. L'istogramma rende visibili questi casi eccezionali e mostra che sono più probabilmente casi isolati piuttosto che un problema generale della sede.
Quota di vendita per regione
Nelle vendite, le opportunità di vendita vengono elaborate in diverse regioni. Diverse condizioni di mercato e intensità competitive possono influenzare la quota di vendita. Un istogramma viene utilizzato per verificare se le distribuzioni differiscono tra regioni e prodotti.
L'istogramma mostra differenze significative nella distribuzione delle quote di vendita tra le regioni. Nella regione Ovest, le frequenze sono concentrate in classi più alte, mentre nella regione Sud, i valori si trovano più spesso in classi più basse.
Le distribuzioni dei due prodotti sono identiche in tutte le regioni, quindi né la categoria A (blu) né la categoria B (verde) possono essere distinte nell'istogramma. Uno strumento migliore in questo caso è il box plot.
Tempo di consegna dopo il centro logistico
Nella logistica, gli ordini dei clienti vengono elaborati attraverso più centri logistici. Nonostante gli stessi processi, i tempi di consegna possono variare. Un istogramma viene utilizzato per analizzare se le distribuzioni dei tempi di consegna differiscono tra i centri logistici.
Nell'istogramma, i tempi di consegna tipici di tutti i centri logistici sono in un intervallo di valori simile. Le frequenze sono concentrate in classi comparabili, il che suggerisce processi standard simili.
Tuttavia, in un centro logistico, è evidente un accumulo marginale con tempi di consegna più lunghi. Questi pochi valori indicano situazioni di carico speciali o casi individuali.
Confronto tra fornitori
Nell'acquisto, i materiali sono approvvigionati da vari fornitori. Un istogramma viene utilizzato per esaminare se la distribuzione dell'affidabilità delle consegne differisce tra i fornitori. L'affidabilità delle consegne è calcolata come la percentuale di consegne puntuali.
Affidabilità delle consegne [%] indica quanto spesso le consegne vengono effettuate puntualmente. Una consegna è considerata puntuale se arriva entro la finestra di consegna concordata. L'affidabilità delle consegne è calcolata come la percentuale di consegne puntuali.
Per ogni settimana, l'affidabilità delle consegne è calcolata, ad esempio:
Affidabilità delle consegne [%] = (consegne puntuali / consegne totali) × 100
Per l'istogramma, l'affidabilità delle consegne è calcolata su diverse settimane di calendario. Ogni punto dati corrisponde all'affidabilità delle consegne di un fornitore in una settimana.
L'istogramma mostra differenze nella distribuzione dell'affidabilità delle consegne tra i fornitori. Il Fornitore A mostra una forte concentrazione in classi di alta percentuale, indicando affidabilità delle consegne stabile e alta.
Il Fornitore C mostra anche una distribuzione relativamente stretta, ma con un focus su classi inferiori. La distribuzione del Fornitore B è significativamente più ampia e mostra valori molto bassi isolati – un'indicazione di prestazioni meno stabili con maggiori fluttuazioni.
L'istogramma mostra quindi che i tempi di consegna usuali differiscono poco, mentre le eccezioni individuali dovrebbero essere analizzate specificamente.
Deviazione della previsione
Nella pianificazione della produzione, vengono create previsioni di domanda. Un istogramma viene utilizzato per analizzare come la distribuzione delle deviazioni delle previsioni differisce tra diversi orizzonti di pianificazione.
La deviazione della previsione risulta dal confronto tra la domanda pianificata e la domanda effettiva. Per presentare la deviazione in modo comparabile, viene espressa in percentuale.
Deviazione della previsione [%] = (domanda pianificata − domanda effettiva) / domanda effettiva × 100
- Un valore positivo significa che la domanda è stata sovrastimata.
- Un valore negativo significa che la domanda è stata sottostimata.
- Un valore vicino a 0 % indica una previsione molto accurata.
Presentandola come percentuale, le deviazioni delle previsioni possono essere confrontate indipendentemente dalle quantità assolute e chiaramente visualizzate nell'istogramma.
L'istogramma mostra che la pianificazione a breve termine ha una distribuzione stretta della deviazione della previsione con un focus vicino a 0 %. Questo indica una alta precisione della previsione nell'orizzonte di pianificazione breve.
Nella pianificazione a medio termine, la distribuzione è più ampia e il focus è più lontano da 0 %. La pianificazione a lungo termine mostra la distribuzione più ampia così come deviazioni positive e negative significative – l'incertezza della previsione aumenta significativamente con l'orizzonte di pianificazione.
Classe (Bin): Intervallo in cui le misurazioni sono divise per il conteggio delle frequenze.
Larghezza della classe: Larghezza di un intervallo (ad es., 0.5 Pa·s).
Frequenza assoluta: Numero di valori in una classe.
Frequenza relativa: Proporzione di valori in una classe (frequenza assoluta / n).
Densità (opzionale): Frequenza relativa rapportata alla larghezza della classe (per confronto con diverse larghezze di classe).
Asimmetria / Multimodalità: Caratteristiche della forma della distribuzione (asimmetrica o con più centri di accumulazione).