¿Qué es la variación a corto plazo en seis sigma?
Cuando la promulgación de una iniciativa de Seis Sigma, que, sin duda encontrará con variación a corto plazo. variación a corto plazo es puramente aleatoria. Como rodar un par de dados, no se puede predecir cuál será el siguiente valor de salida. Si pudiera, Las Vegas estaría en quiebra en una semana!
Supongamos que usted monitorizar una característica de un producto o proceso - por ejemplo, el volumen de llamadas entrantes por hora en un centro de atención telefónica al cliente - durante un período prolongado. Después de cada hora, medir y registrar el número de llamadas recibidas. Para revisar lo que ha observado, se hace un gráfico sus mediciones recogidas como una secuencia de puntos conectados a lo largo de un eje que representa el tiempo.
Aunque los puntos dibujados representan el número de llamadas entrantes por hora, reconocer que ellos también pueden representar cualquier proceso característico en cualquier tipo de empresa. Todas las características del proceso varían de ciclo a ciclo: la longitud exacta de lápices de nueva fabricación, el tiempo necesario para llenar una factura, el número de llamadas por hora, y así sucesivamente.
Si se acerca una parte estrecha de la gráfica, se puede ver a partir de los puntos dispersos que la salida sin duda varía para cada ciclo de medición. Pero también se puede notar que la variación no es ilimitado. Se encuentra dentro de los límites de contorno superior e inferior - representado por las líneas de trazos, horizontales.
De hecho, para cualquier período corto de tiempo seleccionado, el proceso varía esencialmente dentro de los mismos límites en bruto. Este nivel natural de variación se llama término corto variación de un proceso. A menudo, se designa con un simple ST notación.
variación a corto plazo es lo que se utiliza para comparar la capacidad inherente de diferentes procesos para cumplir con un objetivo determinado.
Por ejemplo, la creación de una pieza de plástico en forma mediante el uso de una máquina de moldeo por inyección puede tener una variación derecho de ± 0,002 pulgadas. El proceso de corte de plástico con una fresadora, por otro lado, puede tener una variación derecho de ± 0,0005 pulgadas. En este caso, el proceso fresadora tiene el mejor nivel de derechos. Tiene menos variación inherente, a corto plazo.
Los muchos mini-causas de la variación a corto plazo
variación a corto plazo es causada por el efecto combinado de todas las pequeñas cosas que son muy difíciles de incluir en su comprensión del proceso. Es muy difícil determinar exactamente cómo las texturas microscópicas de los dados contribuyen a su giro a medida que contactan con la superficie de fieltro de la mesa, o cómo el arrastre del remolino de aire en las esquinas de los dados en el aire altera su caída.
La realidad de la variación a corto plazo en cualquier y todos los procesos, desde tirar los dados para preparar una comida para escribir una nota para el lanzamiento de un cohete, es que la cadena completa de la causalidad es desconocida e incognoscible. Al igual que tirar los dados, su capacidad para comprender toda la profundidad de la causalidad para cualquier proceso está limitada en última instancia.
Debido a que estas pequeñas fuerzas están presentes en cierto grado en todos los procesos, que están referidos como común. En consecuencia, la variación a corto plazo que causan a veces se llama variación de causa común.
Cómo calcular la variación a corto plazo
Después de saber lo que la variación a corto plazo es, lo que necesita saber cómo cuantificarla. La fórmula para calcular la desviación estándar no da cuenta de los efectos a corto o largo plazo. Sólo se ve en la variación general en todas las mediciones. Pero nunca miedo- estadísticos costado trabajo han desarrollado una manera de extraer el nivel de la variación a corto plazo a partir de la variación total.
La forma más rápida para llegar a la variación a corto plazo es analizar la separación o diferencias entre las mediciones secuenciales de una característica crítica. La diferencia entre las dos mediciones secuenciales se puede considerar como una especie de rango. Para una secuencia de mediciones
x1, x2, . . . xn-1, xnorte
dónde norte es el número total de puntos de datos recogidos, puede escribir la diferencia o intervalo entre la primera y segunda mediciones como
En general, la diferencia entre dos mediciones secuenciales es
Los paréntesis-como verticales bares en la ecuación se llaman una valor absoluto. Señalan que tome la magnitud positiva de la diferencia calculada en el interior de los símbolos de valor absoluto, independientemente de si se trata de un valor positivo o negativo. Y la gama media o diferencia entre los puntos secuenciales
La manera de calcular la desviación estándar a corto plazo a partir de estos secuenciales, entre puntos rangos es multiplicar su promedio por un factor de corrección especial basado en el intervalo entre dos mediciones secuenciales:
Nunca trate de calcular la desviación estándar a corto plazo de una característica en otra cosa que un conjunto secuencial de mediciones. Sólo realizar este cálculo en un conjunto de mediciones que están en el orden exacto que se tomaron las mediciones. El cálculo de la desviación estándar a corto plazo se basa en los intervalos naturales que se producen entre measurements- de la característica alterar el orden de las mediciones de ninguna manera afecta a la desviación estándar a corto plazo.