Quelle est la variation à court terme dans six sigma?

Lors de l`adoption d`une initiative Six Sigma, vous serez sans doute rencontrer des variations à court terme. variation à court terme est purement aléatoire. Comme rouler une paire de dés, vous ne pouvez pas prédire ce que la prochaine valeur de sortie sera. Si vous pouvez, Las Vegas serait en faillite en une semaine!

Supposons que vous surveiller une caractéristique d`un produit ou d`un procédé - par exemple, le volume d`appels entrants par heure dans un centre d`appels clients - sur une période prolongée. Après chaque heure, on mesure et noter le nombre d`appels reçus. Pour passer en revue ce que vous avez observé, vous représenter graphiquement vos mesures recueillies dans une séquence de points connectés le long d`un axe représentant le temps.

Bien que les points de représentations graphiques représentent le nombre d`appels entrants par heure, reconnaître qu`ils peuvent également représenter une caractéristique de processus dans tout type d`entreprise. Toutes les caractéristiques du processus varient d`un cycle à: la longueur exacte des crayons nouvellement fabriqués, le temps nécessaire pour remplir une facture, le nombre d`appels par heure, et ainsi de suite.

Si vous effectuez un zoom sur une partie étroite du graphique, vous pouvez voir à partir des points dispersés que la sortie ne varie certainement pour chaque cycle de mesure. Mais vous pouvez également remarquer que la variation ne sont pas sans limites. Il se trouve dans les limites de limites supérieure et inférieure - représenté par les pointillés, des lignes horizontales.

En fait, pour une courte période de temps sélectionnée, le processus varie sensiblement dans les mêmes limites approximatives. Ce niveau naturel de variation est appelé court terme variation d`un processus. , Il est souvent désigné par un simple ST notation.

variation à court terme est ce que vous utilisez pour comparer la capacité inhérente de différents processus pour atteindre un objectif déterminé.

Par exemple, la création d`une pièce en matière plastique en forme en utilisant une machine de moulage par injection peut avoir une variation de droit de ± 0,002 pouces. Le processus de coupe en plastique avec une machine de fraisage, d`autre part, peut avoir une variation de droit de ± 0,0005 pouces. Dans ce cas, le processus de fraiseuse a le meilleur niveau de droit. Il a moins propre, la variation à court terme.

Les nombreux mini-causes de variation à court terme

variation à court terme est due à l`effet combiné de toutes les petites choses qui sont trop difficiles à inclure dans votre compréhension du processus. Il est trop difficile de déterminer exactement comment les textures microscopiques des dés contribuent à leur tour comme ils en contact avec la surface de feutre de la table, ou comment la traînée de l`air tourbillonnant sur les coins des dés dans l`air altère leur linge.

La réalité de la variation à court terme dans tous les processus et tout, de rouler les dés pour la préparation d`un repas à la rédaction d`une note de service pour le lancement d`une fusée, est que la chaîne complète de la causalité est inconnu et inconnaissable. Comme rouler les dés, votre capacité à comprendre la profondeur de la causalité pour tout processus est finalement limité.

Parce que ces petites forces sont présentes dans une certaine mesure dans tous les processus, ils sont appelés commun. Par conséquent, la variation à court terme, ils provoquent parfois appelé Toute variation de cause.

Comment calculer la variation à court terme

Une fois que vous savez ce que la variation à court terme est, vous devez savoir comment le quantifier. La formule de calcul de l`écart-type ne tient pas compte des effets à court ou à long terme. Il semble juste à la variation globale de toutes les mesures. Mais jamais fear- statisticiens travaillent dur ont mis au point un moyen d`extraire le niveau de la variation à court terme hors de la variation globale.

Le moyen le plus rapide pour se rendre à la variation à court terme est d`analyser la séparation ou les différences entre les mesures successives d`une caractéristique critique. La différence entre les deux mesures successives peut être considéré comme une sorte de gamme. Pour une séquence de mesures

X1, X2, . . . Xn-1, Xn

Video: Le symbole Sigma - Mathématiques - Terminale - Les Bons Profs

n est le nombre total de points de données collectées, vous pouvez écrire la différence ou la plage entre les première et deuxième mesures que

En général, la différence entre deux mesures successives est

Les barres verticales parenthèses ressemblant à de l`équation sont appelés un valeur absolue. Ils vous signalent de prendre l`ampleur positive de la différence calculée à l`intérieur des symboles de valeur absolue, peu importe que ce soit une valeur positive ou négative. Et la gamme moyenne ou la différence entre les points est séquentiels

La façon de calculer l`écart type à court terme de ces plages successives, entre les points est de multiplier la moyenne par un facteur de correction spécifique sur la base de l`intervalle entre deux mesures successives:

Ne jamais essayer de calculer l`écart-type à court terme une caractéristique sur quoi que ce soit, mais un ensemble séquentiel de mesures. Seulement effectuer ce calcul sur un ensemble de mesures qui sont dans l`ordre exact que les mesures ont été prises. Le calcul de l`écart-type à court terme est basée sur des plages naturelles qui se produisent entre la measurements- de la caractéristique de modifier l`ordre des mesures en aucune façon affecte l`écart-type à court terme.

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