Cómo hacer que los gráficos de control de datos de atributos para seis sigma

En iniciativas Six Sigma, puede hacer que los gráficos de control para datos de atributos. datos de atributos Son datos que no pueden encajar en una escala continua, sino que está fragmentada en distintos cubos, como pequeño / medio / grande, pasa / falla, aceptable / no aceptable, y así sucesivamente.

Aunque es preferible el seguimiento y control de los productos, servicios y procesos con los datos más sensibles continua, los datos continuos a veces simplemente no está disponible, y todo lo que tiene datos de atributos es menos sensibles. Pero no se desespere, porque algunos gráficos de control están diseñados específicamente para datos de atributos para extraer información sorprendente y le permiten controlar el comportamiento de su proceso.

Con el conocimiento de sólo dos cartas de control de atributos, puede supervisar y proceso de control de características que se componen de datos de atributos. Los dos gráficos son la pag (Proporción no conforme) y el u (no conformidades por unidad) gráficos. Al igual que sus contrapartes continuas, estas gráficas de control de atributos ayudan a tomar decisiones de control. Con sus límites de control, que pueden ayudarle a capturar la verdadera voz del proceso.

Imagen de un plato de sopa. Si has encontrado diez moscas en él, que le considere inaceptable. ¿Qué pasa si usted ha encontrado un único mosca? Todavía lo llamaría inaceptable. Los datos de los casos como éste, en el que algo malo hace que se considere todo el elemento inaceptable, se denominan defectuosas. Cualquier uno o más cosas hacen que toda la situación mala. Si está trazando defectuosos datos de atributos, se utiliza una pag gráfico.

Algunos datos de atributos para gráficas de control son datos de defectos - el número de arañazos en la puerta de un automóvil, el número de campos de información en un formulario de solicitud que faltan, y así sucesivamente. Si usted está contando y no perder de vista el número de defectos en un elemento, que está utilizando datos de atributos de defectos, y utilizar una u trazar para realizar el control estadístico de procesos.

Aunque las palabras suenan casi idénticos, que es críticamente importante saber qué tipo de datos de atributos tiene: defectuosas (pasa / no pasa) datos o defecto (recuento) de datos. Si obtiene esta distinción mal, su gráfico de control posterior será totalmente válido.

Nota: pag Gráficos de datos de unidades defectuosas se basan en una distribución binomial. u Gráficos de datos de defectos se basan en la distribución de Poisson.

El gráfico de p para los datos de atributo

los pag gráfico traza la proporción de unidades medidas o las salidas del proceso que son defectuosos en cada subgrupo. Los subgrupos secuenciales para pag gráficos pueden ser de tamaño igual o desigual. Cuando sus subgrupos son de diferentes tamaños, los límites de control superior e inferior no son constantes, los valores horizontales - que se verá irregular.

Pero las mismas reglas para la interpretación de la gráfica de control siguen siendo - los límites de control simplemente se mueven de subgrupo a subgrupo. A encontrar la proporción de unidades defectuosas para cada subgrupo dividiendo el número de unidades defectuosas observadas en el subgrupo por el número total de unidades defectuosas medidos en el subgrupo.

Una aplicación común de una pag gráfico es cuando tiene datos porcentuales, y el tamaño del subgrupo para cada cálculo de porcentaje puede ser diferente de un subgrupo a la siguiente - por ejemplo, el número de pacientes que llegan tarde cada día por sus citas dentales o el número de formas procesadas cada día que tienen que ser modificados debido a errores u omisiones (defectos).

En ambos de estos ejemplos, el tamaño total de los subgrupos medidos puede variar de día a día.

pag tablas se utilizan generalmente donde la probabilidad de un defectuoso es baja - por lo general menos de 10 por ciento. Así que para ser eficaz, el tamaño del subgrupo debe ser lo suficientemente grande como para registrar una o más unidades defectuosas. También es necesario tener en cuenta la longitud de tiempo que representa un subgrupo: Los largos períodos de tiempo puede hacer que la localización de una causa específica difícil.

Recuerde, al igual que con los gráficos de control continuos, es necesario estar alerta para otros indicadores de la variación de causa especial, además de simplemente superior a los límites de control. La presencia de patrones inusuales, tales como carreras o tendencias, incluso si todos los puntos están dentro de los límites de control, puede ser evidencia de inestabilidad o un fuera de lo común, el cambio en el rendimiento.

El gráfico u para los datos de atributo

Al igual que con el pag gráfico, el u gráfico no requiere un tamaño de subgrupo constante. Los límites de control sobre el u tabla varían con el tamaño de subgrupo y por lo tanto no puede ser constante.

Video: Como elaborar gráficos de control en Minitab 17

Contando el número de defectos distintos en una forma es un uso común de la u gráfico. Por ejemplo, errores y falta de información en los formularios de reclamación de seguro (defectos) son un problema para los hospitales. Como resultado, cada formulario de reclamación tiene que ser revisado y corregido antes de ser enviado a la compañía de seguros.

Una hospital en particular mide sus defectos por unidad de rendimiento mediante el cálculo del número encontrado de defectos por unidad de formas procesadas de cada día.

Video: Obtención de Cp y Cpk con Excel

Cada punto en el gráfico representa los defectos promedio por formulario de reclamación para que subgrupo. Puntos superior en el gráfico representan un mayor número de defectos por unidad. La línea central, calculado en 1.870, indica un rendimiento del proceso promedio general de 1,87 defectos por forma.