O gráfico u é usado para monitorar um processo ao longo do tempo com base no número de defeitos por unidade (dpu). O processo é descrito por uma métrica que indica quantos defeitos, reclamações ou anomalias ocorrem em média por unidade.
Isso pode ser, por exemplo, o número de erros de etiqueta por vidro, deficiências de documentação por ticket ou defeitos de embalagem por remessa. O objetivo é detectar mudanças precocemente, analisar sistematicamente possíveis causas, construir conhecimento do processo e evitar intervenções desnecessárias.
No enchimento de molho de tomate, é registrado por turno quantos erros de etiqueta ocorrem no total e quantos frascos foram inspecionados. Um frasco pode ter vários erros (etiqueta torta, vincos, rotulagem de lote incompleta). O objetivo é determinar se o número médio de erros de etiqueta por frasco permanece estável ao longo do tempo.
Interpretação dos resultados:
Não há pontos fora dos limites de controle e nenhum padrão perceptível é visível. O número de erros de etiqueta por frasco flutua aleatoriamente em torno da linha central – o processo pode ser considerado estável.
Explicações do gráfico:
- Os pontos mostram os erros por unidade para cada subgrupo em ordem cronológica.
- A linha central corresponde ao número médio de erros por unidade.
- OS limites de controle são calculados para cada subgrupo a partir do tamanho do subgrupo e do número médio de erros por unidade. Com tamanhos de subgrupos diferentes, eles frequentemente aparecem em etapas.
Preparação
- Defina claramente quais eventos são contados como erros ou reclamações.
- Garanta que para cada linha de dados, tanto o número total de unidades consideradas quanto o número total de erros ocorridos estejam disponíveis.
- Determine se o gráfico é criado com base em dados atuais ou valores de referência históricos.
Utilização no AlphadiTab
- Selecione a ferramenta u-chart na Fase de Medição ou Fase de Controle.
- Insira o número de erros e o número de unidades por subgrupo.
- Gere o gráfico com “Criar Novo”.
Interpretação
- Pontos estão fora dos limites de controle?
- Padrões não aleatórios são reconhecíveis?
Valores históricos
Se os valores de referência históricos forem conhecidos, eles podem ser usados como uma base fixa. A linha central e os limites de controle permanecem constantes.
Seções
As seções são úteis se o processo tiver mudado deliberadamente, por exemplo, após uma mudança de fornecedor ou um ajuste de processo. Linhas centrais e limites de controle separados são calculados para cada seção.
Os testes são usados para detectar padrões não aleatórios no número de erros por unidade. Os seguintes testes estão disponíveis para o gráfico u:
Deficiências de documentação por ticket
No IT-Service, é avaliado diariamente quantas deficiências de documentação ocorrem em tickets concluídos no total e quantos tickets foram processados. Um ticket pode ter várias deficiências (campo obrigatório ausente, categoria não clara, nota de encerramento ausente). O gráfico u ajuda a avaliar se o número médio de deficiências por ticket permanece estável.
Interpretação
Nenhum ponto fora dos limites de controle e nenhum teste de Nelson acionado. Ao mesmo tempo, um padrão recorrente é reconhecível: a cada sete dias os valores são mais altos.
→ Estatisticamente discreto, mas padrão de 7 dias – possível efeito de dia da semana a verificar.
Defeitos Formais por Oferta
Nas vendas, é verificado mensalmente quantos defeitos formais ocorrem nas ofertas no total (validade de preço ausente, condições de entrega incompletas, aprovações ausentes). Isso permite acompanhar se o número médio de defeitos por oferta é permanentemente estável.
Interpretação
Os valores estão próximos ao longo de um período mais longo; além disso, nove pontos seguidos estão do mesmo lado da linha central. O padrão não é aleatório.
→ Valores notavelmente próximos + 9 pontos de um lado – questione o sistema de inspeção.
Defeitos de embalagem por remessa
No setor de logística, é registrado por turno quantos defeitos de embalagem ocorrem no total e quantas remessas foram verificadas (cantos danificados, rótulos defeituosos, fixação insuficiente). O objetivo é detectar cargas extraordinárias precocemente.
Interpretação
Um outlier é reconhecível; o 13º turno é afetado. Foi relatada uma colisão traseira para este turno – a desvio pode ser explicado por uma causa especial conhecida.
→ Outlier devido a causa especial conhecida (acidente) – nenhum novo padrão básico.
Reclamações por Recebimento de Mercadorias
Nas compras, o número de reclamações por recebimento de mercadorias é monitorado. Durante o período de observação, houve uma mudança do Fornecedor A para o Fornecedor B, então duas seções são úteis.
Interpretação
Após a mudança de fornecedor, o número de reclamações por recebimento de mercadorias está em um nível visivelmente mais alto. A consideração separada das seções mostra uma mudança no nível do processo.
→ Mudança de nível após a mudança de fornecedor – avaliar seções separadamente.
Avisos de planejamento por posição
No planejamento de produção, cada ciclo de planejamento avalia quantos avisos de planejamento ocorrem no total e quantas posições foram consideradas. O gráfico u mostra se o número médio de avisos por posição muda ao longo do tempo.
Interpretação
Um aumento de tendência é perceptível ao longo do período. Como os valores diminuem entre eles, nenhuma tendência é sinalizada de acordo com as regras de Nelson.
→ Tendência ligeiramente ascendente, mas nenhuma regra de Nelson violada – continue a observar.
Com referência histórica, ū é substituído pelo valor de referência especificado dpu.