Il p-chart viene utilizzato per monitorare un processo nel tempo basato su proporzioni. Il processo è descritto da una metrica che indica la proporzione di determinati eventi in una quantità totale. Mostra se questa proporzione è entro il range previsto o se si verificano cambiamenti significativi nel processo. Questo può essere, ad esempio, il tasso di rifiuto nella produzione, la quota di vendita nelle vendite o la proporzione di consegne ritardate. 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, viene controllato per turno quanti barattoli hanno un'etichetta storta o incompleta. L'obiettivo è determinare se la proporzione di unità non conformi rimane stabile nel tempo.
Interpretazione dei risultati:
Non ci sono punti al di fuori dei limiti di controllo e non sono visibili schemi evidenti. La proporzione di etichette difettose fluttua casualmente attorno alla linea centrale. Il processo può quindi essere valutato come stabile.
Spiega del grafico:
- I punti mostrano la proporzione di unità non conformi per sottogruppo in ordine cronologico.
- La linea centrale corrisponde alla proporzione media di unità non conformi.
- I limiti di controllo sono calcolati per ciascun sottogruppo dalla dimensione del campione e dalla proporzione media. Con dimensioni del campione variabili, spesso appaiono a gradini.
Preparazione
- Definire una chiara classificazione binaria, ad esempio, “non conforme” e “conforme.”
- Assicurarsi che per ogni riga di dati siano disponibili sia il numero totale di unità considerate (dimensione del campione) sia il numero di unità non conformi o conformi.
- Verificare se la dimensione del sottogruppo cambia nel tempo e se ciò è tecnicamente ragionevole.
- Determinare se il grafico deve essere creato in base ai dati attuali o con un riferimento storico.
- Definire quali test per condizioni di eccezione devono essere utilizzati per rilevare schemi evidenti.
Utilizzo in AlphadiTab
- Selezionare lo strumento “p-chart” nella Fase di Controllo.
- Per unità difettose, specificare “unità non conformi,” per dimensione del campione, specificare “unità testate.”
- Generare il grafico di controllo tramite “Crea Nuovo.”
- Eseguire i test definiti nella scheda Regole di Nelson.
Interpretazione
- Verificare se i punti si trovano al di fuori dei limiti di controllo.
- Verificare se sono riconoscibili schemi non casuali come tendenze, spostamenti o schemi ciclici.
- Valutare se sono presenti cause speciali note o se si deve sospettare un cambiamento sostenibile del processo.
- Decidere se intervenire nel processo solo dopo aver chiarito le cause.
Il p-chart mostra se il processo è statisticamente stabile. Se i valori target o le specifiche sono soddisfatti devono essere valutati separatamente da una prospettiva tecnica.
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:
Ordine Temporale
I sottogruppi devono essere nell'ordine in cui sono stati creati.
Solo in questo modo si possono rilevare in modo affidabile spostamenti, tendenze e altri schemi.
Numero di richieste risolte al primo contatto
Nel servizio IT, viene valutato quotidianamente quanto sia alto il numero di richieste risolte al primo contatto. Il grafico np aiuta a valutare se questo numero rimane stabile nel tempo o se si verificano anomalie come tendenze o spostamenti.
Interpretazione
Ci sono diversi punti al di fuori dei limiti di controllo. Il processo è instabile e dovrebbe essere esaminato più da vicino.
→ Diversi punti al di fuori dei limiti – processo instabile, verificare le cause.
Numero di offerte con informazioni obbligatorie mancanti
Nelle vendite, viene controllato mensilmente quante offerte mancano di informazioni obbligatorie. Questo consente di monitorare se il numero di offerte incomplete rimane costantemente stabile.
Interpretazione
I numeri sono insolitamente vicini tra loro. Una dispersione così bassa spesso non è casuale per un processo reale e può indicare un rielaborazione standardizzata, una classificazione troppo grossolana o una peculiarità nel sistema di ispezione. Inoltre, nove punti sono sullo stesso lato della linea centrale.
→ Dispersione insolitamente bassa + 9 punti su un lato – mettere in discussione il sistema di ispezione/classificazione.
Numero di Spedizioni con Danni da Trasporto
Nel settore della logistica, viene valutato per ogni tour quante spedizioni arrivano con danni da trasporto visibili. L'obiettivo è identificare precocemente stress straordinari.
Interpretazione
È riconoscibile un outlier; il 13° tour è interessato. Per questo tour è stato segnalato dal conducente un tamponamento. La deviazione può quindi essere spiegata da una causa speciale nota e non indica un cambiamento permanente nel processo.
→ Outlier dovuto a causa speciale nota (incidente) – nessun nuovo schema di base.
Numero di ricevute di beni con nota di blocco
Nell'acquisto, il numero di ricevute di beni con una nota di blocco viene monitorato. Durante il periodo di osservazione, c'è stato un passaggio dal Fornitore A al Fornitore B, quindi due sezioni sono utili.
Interpretazione
Dopo il cambio di fornitore, il numero di ricevute di beni con una nota di blocco è a un livello visibilmente più alto. La considerazione separata delle sezioni mostra che il livello del processo è cambiato. Il cambiamento dovrebbe essere valutato nel contesto del cambio di fornitore.
→ Cambio di livello dopo il cambio di fornitore – valutare le sezioni separatamente.
Numero di posizioni con errore di previsione critico
Nella pianificazione della produzione, ogni ciclo di pianificazione valuta quante posizioni superano una soglia di errore di previsione definita. Il grafico np mostra se il numero di posizioni problematiche cambia nel tempo.
Interpretazione
Nel periodo, è evidente una tendenza crescente nel numero di previsioni errate. Poiché i valori diminuiscono nuovamente nel frattempo, secondo le regole di Nelson non viene segnalata alcuna tendenza. Tuttavia, lo sviluppo dovrebbe comunque essere osservato professionalmente.
pᶦ Proporzione di unità non conformi nel sottogruppo i-esimo.
Sottogruppo: Campione associato, ad esempio, un turno, un tour, un giorno o un lotto.
Linea centrale: Proporzione media di unità non conformi come livello centrale del processo.
Limiti di controllo (UCL / LCL): Limiti entro i quali ci si aspetta la fluttuazione casuale di un processo stabile.
Valore di riferimento storico p: Proporzione specificata di unità non conformi da un periodo di confronto stabile.
Sezioni: Fasi separate del processo, ciascuna con la propria linea centrale e limiti.
Regole / test di Nelson: Regole statistiche per rilevare schemi non casuali.
Con la correzione storica, p̄ è sostituito dal valore di riferimento dato p.