Wykres np jest używany do monitorowania procesu w czasie na podstawie ilości. Proces jest opisany przez kluczową wartość, która wskazuje liczbę pewnych zdarzeń w stałej całkowitej ilości. Pokazuje, czy ta liczba mieści się w oczekiwanym zakresie, czy też w procesie zachodzą zauważalne zmiany.
Może to być na przykład liczba części NIO w produkcji, liczba sprzedaży w dystrybucji lub liczba opóźnionych dostaw. Celem jest wczesne wykrywanie zmian, systematyczna analiza możliwych przyczyn, budowanie wiedzy o procesie i unikanie niepotrzebnych interwencji.
Podczas napełniania sosem pomidorowym sprawdza się na zmianę, ile słoików ma krzywą lub niekompletną etykietę. Celem jest ustalenie, czy liczba jednostek niezgodnych pozostaje stabilna w czasie.
Interpretacja wyników:
Nie ma punktów poza granicami kontrolnymi i nie są widoczne żadne zauważalne wzorce. Liczba wadliwych etykiet losowo waha się wokół linii środkowej. Proces można zatem ocenić jako stabilny.
Objaśnienia grafiki:
- Punkty pokazują liczbę jednostek z rozważaną cechą na podgrupę w porządku chronologicznym.
- Linia środkowa odpowiada średniej liczbie tych jednostek.
- Granice kontrolne są obliczane na podstawie średniego poziomu procesu i stałej wielkości podgrupy. Przy stałej wielkości podgrupy zazwyczaj biegną poziomo.
Przygotowanie
- Zdefiniuj wyraźną klasyfikację binarną.
- Zapewnij stałą wielkość podgrupy.
- Zarejestruj liczbę jednostek niezgodnych na podgrupę.
Użyj w AlphadiTab
- Wybierz narzędzie np-chart w Fazie Pomiaru lub Fazie Kontroli.
- Wprowadź liczbę jednostek niezgodnych i wielkość próbki.
- Wygeneruj wykres za pomocą przycisku "Utwórz Nowy".
Interpretacja
- Czy punkty znajdują się poza granicami kontroli?
- Czy rozpoznawalne są wzorce nieregularne?
Historyczne wartości
Jeśli znane są historyczne wartości referencyjne, mogą być używane jako stała podstawa. Linia środkowa i granice kontrolne pozostają wtedy stałe.
Sekcje
Sekcje są przydatne, jeśli proces został celowo zmieniony, np. po zmianie dostawcy lub dostosowaniu procesu. Oddzielne linie środkowe i granice kontrolne są obliczane dla każdej sekcji.
Wzorce nieprzypadkowe są wykrywane za pomocą testów:
Liczba zapytań rozwiązanych przy pierwszym kontakcie
W usłudze IT codziennie ocenia się, jak wysoka jest liczba zapytań, które są rozwiązywane przy pierwszym kontakcie. Wykres np pomaga ocenić, czy ta liczba pozostaje stabilna w czasie, czy też występują anomalie, takie jak trendy lub przesunięcia.
Interpretacja
Istnieje kilka punktów poza granicami kontrolnymi. Proces jest niestabilny i powinien być dokładniej zbadany.
→ Kilka punktów poza granicami – proces niestabilny, sprawdź przyczyny.
Liczba ofert z brakującymi obowiązkowymi informacjami
W sprzedaży co miesiąc sprawdzane jest, ile ofert brakuje obowiązkowych informacji. Pozwala to śledzić, czy liczba niekompletnych ofert pozostaje na stałym poziomie.
Interpretacja
Liczby są niezwykle blisko siebie. Taka niska dyspersja często nie jest przypadkowa dla rzeczywistego procesu i może wskazywać na standaryzowaną przeróbkę, zbyt grubą klasyfikację lub osobliwość w systemie inspekcji. Dodatkowo, dziewięć punktów znajduje się po tej samej stronie linii środkowej.
→ Zauważalnie niska dyspersja + 9 punktów po jednej stronie – pytanie o system inspekcji/klasyfikację.
Liczba przesyłek z uszkodzeniami transportowymi
W sektorze logistycznym ocenia się na każdej trasie, ile przesyłek dociera z widocznymi uszkodzeniami transportowymi. Celem jest wczesne zidentyfikowanie nadzwyczajnych obciążeń.
Interpretacja
Rozpoznawalny jest odchylenie; dotyczy to 13. trasy. Kierowca zgłosił kolizję tylną dla tej trasy. Odchylenie można zatem wyjaśnić znaną specjalną przyczyną i nie wskazuje na trwałą zmianę w procesie.
→ Odchylenie z powodu znanej specjalnej przyczyny (wypadek) – brak nowego podstawowego wzorca.
Liczba przyjęć towarów z notą blokującą
W zakupach monitorowana jest liczba przyjęć towarów z notą blokującą. W okresie obserwacji nastąpiła zmiana z Dostawcy A na Dostawcę B, więc przydatne są dwa sekcje.
Interpretacja
Po zmianie dostawcy liczba przyjęć towarów z notą blokującą jest na zauważalnie wyższym poziomie. Oddzielne rozważenie sekcji pokazuje, że poziom procesu się zmienił. Zmiana powinna być oceniana w kontekście zmiany dostawcy.
→ Zmiana poziomu po zmianie dostawcy – oceniać sekcje oddzielnie.
Liczba pozycji z krytycznym błędem prognozy
W planowaniu produkcji każdy cykl planowania ocenia, ile pozycji przekracza zdefiniowany próg błędu prognozy. Wykres np pokazuje, czy liczba problematycznych pozycji zmienia się w czasie.
Interpretacja
Na przestrzeni czasu zauważalny jest rosnący trend liczby błędnych prognoz. Ponieważ wartości również ponownie maleją, zgodnie z regułami Nelsona nie sygnalizuje się trendu. Jednak rozwój ten powinien być nadal monitorowany profesjonalnie.
→ Lekko rosnący trend, ale żadna reguła Nelsona nie została naruszona – kontynuować monitorowanie.
Z historyczną poprawką, np̄ jest zastąpione przez podaną wartość referencyjną np.