Il grafico degli individui viene utilizzato per monitorare i processi con valori individuali nel tempo. L'obiettivo è rilevare cambiamenti insoliti nel processo in anticipo, prima che si verifichino deviazioni. Ciò consente un'analisi sistematica delle cause, la costruzione della conoscenza del processo e l'evitare interventi non necessari.
In nella produzione di salsa di pomodoro, la quantità di riempimento di ogni singolo barattolo viene misurata continuamente. L'obiettivo è verificare se il processo rimane stabile nel tempo o se si verificano cambiamenti insoliti. Ogni misurazione viene visualizzata in ordine cronologico sul grafico degli individui.
Interpretazione dei risultati:
Non ci sono punti al di fuori dei limiti di controllo e non sono visibili schemi evidenti. Il processo è stabile – non c'è motivo di intervenire.
Spiega del grafico:
- I punti mostrano le singole quantità di riempimento in ordine cronologico.
- La linea centrale corrisponde alla quantità media di riempimento.
- I limiti di controllo sono tre deviazioni standard dalla media.
Preparazione
- Selezionare una misurazione appropriata (ad esempio, quantità di riempimento, temperatura, valore pH).
- Assicurarsi che i dati siano disponibili come valori individuali in ordine cronologico.
- Verificare se le diverse fasi del processo devono essere considerate separatamente.
- Determinare quali regole di Nelson devono essere attivate.
Uso in AlphadiTab
- Selezionare lo strumento Fase di Misura o Fase di Controllo grafico individuale.
- Selezionare la colonna per i dati.
- Generare il grafico con il pulsante “Crea Nuovo”.
Interpretazione
- I punti sono al di fuori dei limiti di controllo?
- Si riconoscono schemi non casuali (tendenze, spostamenti, cicli)?
- Il processo è stabile o sono necessarie interventi?
Valori storici
Se i valori storici sono noti, possono essere utilizzati come riferimento fisso. Se non sono disponibili, la linea centrale e i limiti di controllo sono stimati dai dati attuali.
Sezioni
Le sezioni sono utili se il processo è stato deliberatamente modificato. Linee centrali e limiti di controllo separati sono calcolati per ciascuna sezione.
I pattern non casuali vengono rilevati con i test:
Tempo di risposta dell'helpdesk IT
I ticket vengono elaborati nel service desk IT. I tempi di risposta vengono regolarmente valutati per monitorare la stabilità dei processi di servizio.
Interpretazione
Inizialmente, le misurazioni si disperdono casualmente. Man mano che il processo continua, è evidente un chiaro schema alternato: i valori aumentano e diminuiscono regolarmente su diversi punti. Questo schema alternato non è casuale e indica una causa sistematica.
→ Schema alternato – causa sistematica, indagare il processo.
Quota di vendita per regione
Nelle vendite, la quota di vendita viene regolarmente valutata per monitorare le prestazioni di chiusura. Si basa su un numero sufficiente di offerte per periodo, quindi i valori possono essere considerati approssimativamente continui.
Interpretazione
Inizialmente, le misurazioni si disperdono casualmente. Tuttavia, nel tempo, i valori sono molto vicini tra loro per un periodo prolungato. Questa dispersione insolitamente bassa non è casuale.
→ Dispersione notevolmente bassa – causa sistematica, indagare.
Tempo di consegna dopo il centro logistico
Nel settore della logistica, il tempo di consegna degli ordini dei clienti viene registrato continuamente. L'obiettivo è verificare se il processo è stabile nel tempo o se ci sono anomalie.
Interpretazione
Una misurazione è significativamente al di fuori dei limiti di controllo. La causa è nota: una chiusura totale sulla A7. Il processo non è stabile in questo momento, ma c'è una causa speciale spiegabile.
→ Valore anomalo dovuto a causa speciale nota (chiusura A7) – non è necessaria un'ulteriore indagine.
Confronto tra fornitori
Nell'acquisto, il tasso di rifiuto per consegna viene registrato continuamente. Durante il periodo di osservazione, c'è stato un passaggio dal Fornitore A al Fornitore B. L'obiettivo è verificare se il processo rimane stabile dopo il cambiamento.
Interpretazione
Dopo il cambio di fornitore, è evidente un cambiamento significativo nel livello del tasso di rifiuto. I valori sono generalmente più alti, indicando un cambiamento sistematico.
→ Cambio di livello dopo il cambio di fornitore – analizzare nel contesto.
Deviazione della previsione
Nella pianificazione della produzione, la deviazione della previsione viene regolarmente registrata per monitorare la qualità della pianificazione della domanda. Nel tempo, si dovrebbe verificare se il comportamento del processo cambia.
Interpretazione
Un outlier e una tendenza al rialzo sono riconoscibili. Questo indica un cambiamento sistematico – il processo non è stabile.
→ Outlier + tendenza al rialzo – processo instabile, indagare.
I (Individuale): Valori individuali visualizzati in ordine cronologico.
Media: Media delle misurazioni e livello centrale del processo.
Deviazione standard: Misura della dispersione delle misurazioni attorno alla media.
Limiti di controllo (UCL / LCL): Limiti entro i quali ci si aspetta la fluttuazione casuale di un processo stabile (tipicamente ±3σ).
Limiti di avvertimento (UWL / LWL): Limiti all'interno dei limiti di controllo per il rilevamento precoce di anomalie (tipicamente ±2σ).
Controllo sigma: Fattore per il calcolo dei limiti di controllo (tipicamente 3σ).
Avvertimento sigma: Fattore per il calcolo dei limiti di avvertimento (tipicamente 2σ).
Regole di Nelson: Test statistici per rilevare schemi non casuali nel flusso del processo.
Fissare (valori storici): Valori preimpostati per media e deviazione standard utilizzati come riferimento fisso per il calcolo dei limiti.
Valori a gradini: Rappresentazione di livelli di processo costanti a tratti, ad esempio, durante i cambiamenti nel processo
Media
Con xi = i-esima osservazione individuale