Как установлено в ISO 10017: Руководство по статистическим методам для ISO 9001: 2000, цель этого документа - помочь организациям определить методы для анализа данных, которые могут быть полезны в процессе непрерывного улучшения. и в решении различных проблем, с которыми они сталкиваются.
В большинстве процессов величайшим врагом является изменчивость, которая может наблюдаться в количественных характеристиках продуктов и процессов и существует на всех этапах жизненного цикла продуктов, целью каждой организации является их контроль,
Статистические методы, такие как гистограмма, корреляционный анализ и т. Д., Могут помочь измерять, описывать, анализировать, интерпретировать и моделировать изменчивость даже при относительно ограниченном объеме данных. Статистический анализ таких данных может помочь лучше понять природу, масштабы и причины изменчивости. Это может помочь решить и даже предотвратить проблемы, которые могут возникнуть в результате такой изменчивости.
непрерывное совершенствование, инструментПредставленные здесь методы могут позволить лучше использовать доступные данные для помощи в принятии решений и, следовательно, улучшить качество продуктов и процессов для достижения удовлетворенности клиентов. Эти методы применимы для широкого спектра действий.
Наша цель - помочь организациям изучить некоторые подходящие статистические методы анализа данных и решения проблем.
Для каждого из выбранных методов мы включаем определение того, что « что такое », « что будет использоваться » и каковы его « основные преимущества ». Мы также указываем на некоторые « ограничения », а также на « примеры приложений », а также предлагаем « способ разработки» каждого инструмента и несколько « советов » по его использованию. Мы ни в коем случае не считаем этот документ уникальным или исчерпывающим, скорее мы предлагаем читателю поискать другие источники информации, такие как сам стандарт ISO 10017, и обратиться за профессиональной помощью в применении и использовании представленных здесь методов. Grupo Kaizen SA предлагает курсы по этим темам.
Мы просим читателей поделиться примерами, преимуществами, ограничениями и другими темами, которые могут помочь обогатить материалы, которые мы предлагаем бесплатно бизнес-сообществу в качестве преимущества Grupo Kaizen SA.
Инструкция по применению анализа причинно-следственных связей
- Что это:
Это графическое изображение в виде рыбьей кости, которое позволяет качественно выявить причины, влияющие на определенную проблему. Диаграмма причинно-следственных связей также известна как диаграмма рыбьей кости или диаграмма Искикавы в честь имени ее создателя.
- Для чего вы его используете:
Он пытается систематически обнаружить взаимосвязь причин и следствий, которые влияют на определенную проблему.
Кроме того, он позволяет разделить причины на различные отрасли или основные причины, известные как 4 M: метод, труд, оборудование, материалы. В некоторых случаях включены другие M, такие как Middle и Controls, но, как было предложено изначально, четырех более чем достаточно.
- Преимущества:
Наибольшим преимуществом является то, что он позволяет систематически сосредоточивать внимание на причинах, влияющих на проблему, и четко устанавливать взаимосвязи между этими причинами и исследуемой проблемой, а также подразделять основные причины на первичные, вторичные и третичные причины.
- Ограничения и меры предосторожности:
Многое зависит от предварительных знаний людей, участвующих в анализе. Кроме того, иногда трудно найти определенную причину, которая не важна.
Отношения субъективны, поэтому нельзя сказать, что это действительно причины возникновения проблемы.
- Пример применения: Причины задержек с доставкой
Дефекты продукта
Ошибки в предоставлении услуг
Проблемы производства
- Как уточняется:
Проблема выбирается и записывается на правой стороне листа бумаги, заключая ее в рамку. (Записать его с правой стороны можно только в соответствии с рекомендациями его создателя Кауру Искикава, японца по происхождению, который, как мы знаем, пишут справа налево).
Позже, горизонтальная линия проведена слева от коробки, где была заключена проблема, которая похожа на позвоночник скелета рыбы. Далее, основные причины, которые влияют на проблему, записываются в виде больших шипов или линий, и они заключены в квадрат.
Основными причинами являются: материалы (сырье, информация, документы), машины (оборудование, программное обеспечение), метод (процедуры, инструкции), трудовые ресурсы (персонал, штаб-квартира).
Записываются вторичные причины, влияющие на первичные, а затем третичные.
Иногда значение придается каждому фактору, и те из них, которые особенно важны, по мнению тех, кто занимается проблемой, оказывают значительное влияние на проблему. Рекомендуется проверить связь посредством сбора данных с Инспекционным листом, который мы увидим позже.
7 советов
Старайтесь не выходить за рамки того, что контролирует группа, чтобы избежать возможных разочарований. Если идеи приходят медленно, используйте коренные причины, чтобы помочь: Что является причиной (материальных) документов?
Будьте лаконичны, используйте несколько слов.
Убедитесь, что все согласны с фразой, которая лучше всего описывает проблему.
Спросите себя: почему это происходит?
Этикетка с необходимой информацией, такой как дата, производство, процесс и т. Д.
ПРИЧИНО-ДИАГРАММА
Инструкция по применению Контрольного листа
- Что это:
Это инструмент, который используется для сбора данных об анализируемой проблеме. Благодаря простому формату собирается информация об индикаторах, причинах проблем и т. Д. Он также известен как Контрольный лист или Контрольный лист.
Контрольный лист в информационной записи, в котором указывается, сколько раз что-то происходило, например, количество людей, обслуживаемых в час при оформлении заказа, время отклика промоутеров, причины возвращенных чеков, причина отклоненных заявок, дефекты в продукты и др.
Формат должен содержать следующую информацию:
- Служба, отдел, к которому относятся данные Дата сбора и время, если необходимо
Очень важно определить, как будет использоваться информация, чтобы установить характеристики данных и формат сбора.
- Для чего вы его используете:
В этом типе формата он используется для определения частоты, с которой появляются возможные причины проблем, а также частоты, с которой клиенты появляются в течение определенного периода, а также для записи времени, которое требуется для обслуживания клиента или запрос. Его также можно использовать для измерения веса продукта, температуры духовки и т. Д.
- Преимущества:
Если он хорошо структурирован, он позволяет собирать информацию простым и практичным способом, чтобы не прерывать работу человека, регистрирующего информацию.
Давайте ответим на вопрос, когда это произойдет? Где это происходит? Из чего оно состоит? Почему это происходит? Как это происходит? Как часто ?, а также происхождение данных (тип продукта, процесс, поле, отдел и лицо, принявшее данные).
Облегчает табулирование информации.
- Ограничения и меры предосторожности:
Необходимо соблюдать осторожность, чтобы записывать информацию в режиме реального времени, что может быть проблемой, если контрольный лист составлен неправильно.
Пример применения:
Причины задержки доставки
Дефекты продукта
Ошибки в предоставлении услуг
Проверить наличие ошибок, опечаток
Время обработки в банкоматах
Частота прихода клиентов лично или по телефону
Температура печи
Вес продукции
- Как уточняется:
Лист проверки или проверки может быть сложным или простым в зависимости от потребностей пользователя информации.
Определите тип информации, которую вам нужно собрать.
Установите необходимое количество информации, чтобы ответить на ваши вопросы.
Используйте информацию, которую вы уже имеете, когда это возможно
Разработайте единую методологию сбора данных и способы ее обобщения. Пилотный проект и при необходимости скорректируйте методологию.
- подсказки
Убедитесь, что процесс сбора данных эффективен, чтобы у людей было время на это.
Принимаемые данные должны быть однородными (одна и та же коробка, тот же продукт, та же смена, та же машина), в противном случае вам потребуется стратифицировать данные (группировать).
Используйте информацию в диаграмме причинно-следственных связей для составления контрольной карты.
Не забудьте заполнить всю необходимую информацию (дата, отдел, процесс, лицо и т. Д.)
ИНСПЕКЦИОННЫЙ ЛИСТ
Инструкция по применению анализа Парето
- Что это:
Это способ выявления и дифференциации немногих «жизненно важных» из множества «важных» или придания приоритета ряду причин или факторов, которые влияют на определенную проблему, который позволяет с помощью графического или табличного представления идентифицировать в уменьшающиеся аспекты, которые встречаются чаще или имеют больший уровень заболеваемости или веса.
Он также может быть представлен в других форматах, таких как «пастельная» графика.
Анализ Парето также известен как Закон 20-80, который гласит, что «обычно несколько причин (20%) создают наибольшее количество проблем (80%). Он также известен как закон ABC, используемый для анализа запасов.
Его происхождение связано с исследованиями доходов людей, проведенными итальянским экономистом Вильфредо Парето в средние века.
- Для чего вы его используете:
Он используется для определения того, где следует сосредоточить наибольшие усилия при анализе причин проблемы. Для этого требуются данные, многие из которых можно получить с помощью Контрольного листа. Ниже вы найдете пример применения в разделе «Выбор важных клиентов».
- Преимущества:
Наибольшим преимуществом является то, что он позволяет вам сосредоточиться на причинах, которые действительно влияют на проблему, или иметь возможность определить, где следует сосредоточить усилия, такие как анализ продаж покупателями, продуктами и т. Д.
- Ограничения и меры предосторожности:
При использовании больших объемов информации требуется использование компьютера, а графическое представление требует больших навыков для адекватного представления. Одним из ограничений является то, что наиболее частые или дорогостоящие события не всегда являются самыми важными: несчастный случай со смертельным исходом требует большего внимания, чем 100 порезов пальцев.
- Пример применения: Причины задержек с доставкой
Дефекты продукта
Ошибки в предоставлении услуг
Проблемы производства
ABC Inventory Analysis
Анализ клиентов
Анализ аварий.
- Как уточняется:
Список причин, продуктов или клиентов упорядочивается в порядке убывания (от наивысшего к наименьшему) в зависимости от частоты возникновения каждой из причин или объема продаж клиентами или продуктами. Когда речь идет о продуктах или клиентах, важно использовать одни и те же единицы измерения. Самый удобный - в денежном выражении.
Индивидуальный процент каждой категории рассчитывается путем деления ценности каждой из них на общее количество причин или продуктов.
Накопленный процент рассчитывается, добавляя в порядке убывания процентные доли каждого элемента в накопленной форме.
Если он используется для анализа продаж по продуктам или покупателям, применяется следующее правило: те продукты, которые находятся в пределах накопленной стоимости до 80%, называются A. Следующие продукты, которые меняются от 80,001% до 95 % называются B, а остальные до тех пор, пока они не завершат 100%, называются C. Это то, что известно как закон ABC или закон 20-80, поскольку примерно 20% исследуемых продуктов производят 80% от общего количества. продаж.
Нарисуйте график:
Используя гистограмму, расположите причины от наибольших к наименьшим, отметив причины на горизонтальной оси (X) и значения или частоту, с которыми возникла определенная причина, на левой вертикальной оси (Y). Процент указан на правой вертикальной оси. Excel позволяет создавать такие составные диаграммы.
7) Советы
Заполните диаграмму необходимой информацией, такой как дата, проанализированный процесс, люди, которые собирали информацию, и т. Д.
Руководствуйтесь здравым смыслом - самые частые или дорогостоящие события не всегда являются самыми важными: несчастный случай со смертельным исходом требует большего внимания, чем 100 порезов пальцев.
Четко определите схему измерения ($,%, частота). Используйте данные из Контрольного листа.
PARETO CHART
ПРИЧИНЫ
Инструкция по применению анализа Парето при отборе жизненно важных клиентов
- Что это:
Это метод, который позволяет классифицировать жизненно важные элементы для компании или отдела, будь то клиенты, продукты, поставщики, услуги и т. Д.
- Для чего вы его используете:
Он используется для классификации в зависимости от объема транзакций с точки зрения количества, денежной стоимости и т. Д. а также степень критичности или важности.
- Преимущества:
Это позволяет объективным образом, свободным от субъективности, классифицировать те элементы (клиенты, продукты, поставщики, услуги), которым компания или отдел должны уделять больше внимания, либо для установления переговоров, либо для проведения исследования удовлетворенности. Эта схема позволяет нам сделать классификацию выше, чем та, которая известна как ABC, что в сочетании с критичностью может дать нам новую классификацию клиентов: продукты из линейки платины, золота и серебра или альфа, бета.
- Ограничения и меры предосторожности:
Легче установить сумму с точки зрения количества транзакций или денежной стоимости, а не с точки зрения степени критичности или важности, которая может создать некоторую субъективность.
- Пример применения:
Классифицируйте клиентов для разработки сервисных обзоров.
Классификация клиентов для назначения управляющему счетом смешанного портфеля.
Классификация клиентов для выдачи карт: платина, золото, серебро.
Классификация продуктов в инвентаре для лучшего администрирования или установления политики закупок или уровня запасов.
Классификация финансовых продуктов.
Классификация предоставляемых услуг.
Классификация внутренних клиентов для различения переговоров.
- Как уточняется:
- Классификация ABC: сделайте классификацию ABC по объему транзакций. Воспользуйтесь инструкцией по анализу Парето. Классификация 123: из Списка классификации ABC каждый определяется по степени критичности (значение для имиджа компании, влияние на деятельность отдела, проблемы, которые могут вызвать отсутствие продукта, удаленность от поставщика, (1) если это один провайдер и нет заменителей, (2) если он уникален, но есть заменители, (3) если он не уникальный и есть много заменителей). См. Пример списка ниже. Установить категорию: Категория устанавливается для каждого клиента, продукта или поставщика следующим образом: Платиновые клиенты: A1.A2.A3.B1, C1, Золотые клиенты: B2, B3, C2, Серебряные Заказчик: C3 или Alpha продукты: A1.A2.A3.B1, C1, Бета-продукты: B2, B3, C2, Гамма-продукты: C3.
Список (Клиенты, товары, услуги, поставщики)
| название | азбука | критичность | категория |
| один | два | 3 | |
| К | Альфа | Альфа | Альфа |
| В | Альфа | Бета | Бета |
| С | Альфа | Бета | Спектр |
A: большой объем
B: средний объем
C: низкая громкость
1: Очень важно 2: Критически
3: некритично
Платиновые клиенты: A1.A2.A3.B1, C1
Золотые клиенты: B2, B3, C2
Серебряный клиент: C3
Клиенты Alpha: A1.A2.A3.B1, C1
Бета-клиенты: B2, B3, C2
Клиент диапазона: C3
7) Советы
Для классификации внешних клиентов объем продаж или осуществленного бизнеса может быть хорошим способом сделать классификацию ABC, для продуктов в запасах (сырье, ресурсы или готовая продукция) необходимо учитывать как количество, так и цену за единицу. что продукты указаны в единой денежной единице. В случае услуг это может быть как стоимость продажи, так и вклад в прибыль.
Степень критичности, в дополнение к вышеупомянутым элементам, может быть связана с уровнем важности для компании для клиентов (независимо от объема их покупки, это представляет интерес для имиджа: например, если компания хочет доставить карты предпочтительным клиентам, она может У президента республики очень небольшой объем транзакций, но для учреждения очень важно посчитать его своим первым клиентом и передать карту.
Если департамент хочет определить размер выборки для опроса в дополнение к классификации своих клиентов, он может использовать следующие советы:
Инструкция по расчету размера выборки:
- Размер вселенной или численность населения. Например, если вы вычисляете выборку жителей в городе с населением 50 000, то вселенная будет равна 50 000. Максимально допустимая ошибка: вероятностная точность, которой вы хотите достичь. Это статистическая точность, которой вам нужно достичь, и уровень ошибки, который вы готовы принять. Диапазон может составлять от 1% до 20%. Желаемый уровень достоверности используется для определения желаемого уровня достоверности результатов. Например, установленный уровень надежности может составлять 95% или 90%. Желаемый уровень достоверности определяет, в какой степени вам необходимо быть уверенным в надежности результатов. Обычно выбирается 95% (вероятность ошибки 1 на 20) или 90% (вероятность ошибки 1 на 10%). Когда все значения установлены, полученным результатом будет количество случаев, необходимых для репрезентативности вселенная или совокупность с установленными вами уровнями вероятности ошибки и уверенности.
Примеры: выборка для рассмотрения в соответствии с численностью сотрудников компании.
Численность населения (Вселенная): 100
Максимально допустимая ошибка
| Уровень доверия | два% | 3% | 5% |
| 95% | 96 | 91 | 79 |
| 99% | 97 | 95 | 87 |
Численность населения (Вселенная): 90
Максимально допустимая ошибка
| Уровень доверия | два% | 3% | 5% |
| 95% | 87 | 83 | 73 |
| 99% | 88 | 86 | 79 |
Численность населения (Вселенная): 75
Максимально допустимая ошибка
| Уровень доверия | два% | 3% | 5% |
| 95% | 73 | 70 | 63 |
| 99% | 74 | 72 | 67 |
Инструкция по построению частотного распределения и гистограммы
- Что это:
Это способ представления распределения измерений, выполненных в процессе, таких как часы работы, время отклика на обслуживание, сопротивление цемента, толщина трубы, диаметры и т. Д.
Распределение частот может быть представлено в виде горизонтальной или вертикальной гистограммы, но группы должны быть похожими или однородными. Назначение частотного распределения - анализ данных и получение информации о поведении определенного процесса.
- Для чего вы его используете:
Используйте его, когда вам нужно обнаружить и показать распределение данных с помощью гистограммы количества единиц в каждой категории.
Гистограмма принимает данные измерений, например температуру, вес, размеры и т. Д., И показывает их распределение. Это очень важно, поскольку мы знаем, что все повторяющиеся события будут давать результаты, которые со временем меняются. Гистограмма показывает количество вариаций, присущих процессу. Гистограмма - это первый элемент, который знает изменчивость процесса.
Он используется для определения способа распределения данных о процессе или группе продуктов, возрасте населения и т. Д.
Это позволяет продемонстрировать, как данные, полученные из выборки, служат основой для принятия решения о генеральной совокупности.
Организация большого количества данных в виде гистограммы позволяет нам объективно понять население.
Для этого необходимы данные, которые можно получить с помощью Контрольного листа.
3) Преимущества:
Это позволяет графически отобразить с помощью гистограммы способность процесса удовлетворять спецификациям или требованиям клиентов.
Это облегчает понимание того, как ведет себя процесс и когда есть особые причины отклонений.
Обычно в виде гистограммы это указывает на то, что наибольшее количество единиц находится в центре, и что примерно одинаковое количество единиц распределено по обеим сторонам. Многие рандомизированные выборки данных под статистическим контролем следуют этому способу.
Другие данные показывают распределения со всеми данными, «сложенными» в точках от центра, этот тип распределения известен как «перекошенный». Важно помнить, что мы найдем дистрибутивы, которые должны быть нормальными, а не таковыми; то же самое может произойти в дистрибутивах, о которых заранее известно, что они искажены. Помимо знания формы распространения, вы можете знать следующее:
- Если «разброс» кривой соответствует спецификации. Если нет, то какое количество выходит за их пределы (изменчивость).Если кривая центрирована в правильном месте. Мы можем сказать, относится ли большая часть данных к высокой или низкой стороне. (Смещения).
- Ограничения и меры предосторожности:
При использовании больших объемов информации требуется использование компьютера, а графическое представление требует больших навыков для адекватного представления. Это бесполезно для переменных, контролируемых кольцом (жидкости, некоторые температуры и т. Д.)
- Пример применения:
Частота нахождения людей в определенные часы работы, Частота отклика таких отделов, как обслуживание, закупки, персонал, Частота представления определенных значений, таких как прочность цемента, толщина трубы, диаметр, вес и т. Д.
- Как уточняется:
Для разработки гистограммы мы немного углубимся в инструкции, чем в другие увиденные инструменты; Это происходит из-за путаницы, которая возникает при выборе необходимого количества классов (баров) или самих ограничений классов и т. Д.
- Подсчитайте количество данных в серии (n). Определите диапазон R данных. Диапазон - это разница между наибольшим и наименьшим значениями в наборе данных. Разделите значение диапазона ® на определенное количество классов, обозначенных как K. Таблица ниже показывает нам, для разных объемов данных значение рекомендуемое количество классов для использования. Определите интервал H или ширину класса: Амплитуда.
Подходящая формула для этого следующая:
H = R / K
H удобно округлить до подходящего числа. Помните, что этот интервал должен быть постоянным во всем частотном распределении. Другой способ вычислить это: K = 1 + 3,3 log, а не квадратный корень из n.
- Определите пределы класса:
Чтобы легко определить пределы класса, возьмите наименьшее отдельное измерение из данных. Используйте это число или округлите до меньшего числа. Это будет нижняя точка границы первого класса. Возьмите это число и добавьте к нему интервал между занятиями. Последовательно добавляйте интервал классов к нижнему пределу класса, пока не получите правильное количество классов, которое содержит все числа.
- Определите отметку класса или среднюю точку ((LS-LI) / 2) Вычислите абсолютную частоту (Количество представлений значения) Вычислите относительную частоту (процент каждого значения по отношению к общей сумме) Вычислить совокупная частота (совокупная сумма отдельных процентов)
Гистограмма
Это набор полосок, которые представляют группы на графике. Вертикальная линия указывает количество данных, которое содержит каждая группа. Горизонтальной линией отмечены границы всех групп. Гистограмма - это графическое представление таблицы частот. Гистограмма показывает нам быстрое представление распределения измеренной характеристики. Гистограмма - очень важный диагностический инструмент, поскольку она показывает вариацию в распределении данных с высоты птичьего полета.
Гистограмма показывает, насколько процесс меняется.
Типы гистограмм:
- Общий тип (симметричный или в форме колокола):
Среднее значение гистограммы находится в центре диапазона данных. Частота максимальна в центре и постепенно снижается к крайним значениям. Форма симметричная. Это самая частая форма. Это называется нормальным распределением или распределением колокола.
- Тип расчески (бимодальный)
Каждый третий класс имеет более низкую частоту. Эта форма возникает, когда количество информационных единиц, включенных в класс, меняется от одного к другому или когда существует определенная тенденция в способе аппроксимации данных.
- Тип с положительным смещением (с отрицательным смещением)
Асимметричная форма. Среднее значение гистограммы находится справа (слева) от центра диапазона. Частота уменьшается более резко вправо (влево), но постепенно влево (вправо). Эта форма возникает, когда нижний (верхний) предел контролируется теоретически или заданным значением, или когда встречаются значения ниже (выше) определенного значения.
- Тип левого обрыва (правый обрыв)
Асимметричная форма. Среднее значение гистограммы расположено далеко слева (справа) от центра диапазона. Частота резко уменьшается влево (вправо) и постепенно вправо (влево). Эта форма часто возникает, когда 100% выбор сделан из-за низкой производительности процесса, а также, когда положительное (отрицательное) смещение становится еще более экстремальным.
- Обычный Тип
Частоты образуют равнину, потому что классы имеют более или менее одинаковую частоту, за исключением крайностей. Эта форма представлена смесью нескольких распределений с разными средними значениями.
- Тип двойной пик (бимодальный)
Частота низкая около центра информационного диапазона, и с каждой стороны есть пики.
- Изолированный игольчатый тип
В дополнение к общей гистограмме представлен небольшой изолированный пик. Это форма, которая возникает, когда включается небольшой объем данных из другого распределения, например, ненормальный процесс, ошибка измерения или включение информации из другого процесса.
7) Советы
Не ждите, что все распределения будут нормальными.
Проанализируйте тип полученного распределения и его расположение относительно допустимых пределов. Наблюдайте за распределением, чтобы знать его изменчивость
Обратите внимание, является ли распределение бимодальным (2 смены, две машины, два процесса), что означает разные источники данных.
Запишите всю необходимую информацию
Количество классов (столбцов на графике) определяет тип изображения в раздаче.
Распределение некоторых процессов предвзято по своей природе. Используйте данные из Контрольного листа.
- РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ЧАСТОТЫ
| GROUP | НИЖНИЙ ПРЕДЕЛ | ВЕРХНИЙ ПРЕДЕЛ | МАРКА КЛАССА | АБСОЛЮТНАЯ ЧАСТОТА |
ПРОЦЕНТ |
НАКОПЛЕНИЕ ПРОЦЕНТОВ |
| один | ||||||
| два | ||||||
| 3 | ||||||
| 4 | ||||||
| 5 | ||||||
| 6 |
ГИСТОГРАММА
F
RE
CU
И
N
INC
(МАРКА КЛАССА)
Инструкция по применению корреляционного анализа (регрессии) или точечной диаграммы
- Что это:
Это графическое представление, показывающее взаимосвязь одной переменной по отношению к другой (причинно-следственная связь не обязательно).
Регрессионный анализ связывает характеристики интересующей характеристики (обычно называемой переменной «реакция или следствие», также известной как зависимая переменная) с потенциальными причинными факторами (обычно называемыми «объясняющей» переменной, причиной или независимой переменной »). Такая взаимосвязь определяется моделью, которая может быть получена из науки, экономики, техники и т. Д., Или может быть получена эмпирически. Цель состоит в том, чтобы помочь понять потенциальные причины отклонений в ответах и объяснить, как каждый фактор способствует этому изменению. Это достигается за счет статистической связи вариации зависимой переменной с вариацией причины или независимой переменной и получения наилучшего соответствия путем минимизации отклонения между прогнозируемым и фактическим ответом.
- Для чего вы его используете:
Диаграмма рассеяния используется для изучения возможных отношений между двумя переменными. Этот тип диаграммы используется для проверки возможных отношений между причиной и следствием; он не позволяет доказать, что одна переменная является причиной другой, но проясняет, существует ли взаимосвязь и степень интенсивности, которую она может иметь.
Регрессионный анализ позволяет делать следующее:
Проверить гипотезы о влиянии переменной потенциальной причины на реакцию и использовать эту информацию для описания предполагаемого изменения в ответ на данное изменение переменной причины;
Прогнозировать значение зависимой переменной для конкретных значений независимой переменной;
Предсказать (с установленным уровнем достоверности) диапазон значений, в пределах которого ожидается ответ, с учетом конкретных значений причинной переменной;
Оцените направление и степень связи между зависимой переменной и причиной, независимой или объясняющей переменной (такая связь не подразумевает причинной связи). Информацию можно использовать, например, для определения эффекта изменения такого фактора, как температура процесса, в то время как другие факторы остаются постоянными.
Если вы хотите установить взаимосвязь между двумя индикаторами (индикаторами результатов и индикаторами производительности), как это предлагается в методологии сбалансированной системы показателей (BSC).
- Преимущества:
Регрессионный анализ может обеспечить взаимосвязь между различными факторами и интересующей реакцией, и такие взаимосвязи могут помочь в принятии решений, связанных с изучаемым процессом, и в конечном итоге улучшить процесс.
Регрессионный анализ имеет возможность описывать поведение в ответ на согласованные данные, сравнивать различные подгруппы связанных данных и анализировать потенциальные причинно-следственные связи. Когда отношения хорошо спланированы, регрессионный анализ может обеспечить оценку относительных величин эффекта независимой переменной или причины, а также относительной силы этих переменных. Эта информация потенциально полезна для контроля или улучшения результатов процесса. Регрессионный анализ также может предоставить оценку масштабов и источников влияния на реакцию, исходящую от факторов, которые не были должным образом измерены или не учтены в анализе. Эта информация может быть использована для улучшения системы измерения или процесса.
Регрессионный анализ может использоваться для прогнозирования значения зависимой переменной для заданных значений одной или нескольких независимых переменных; его также можно использовать для прогнозирования влияния изменений причинных переменных на существующий или прогнозируемый эффект. Может быть полезно провести такой анализ, прежде чем вкладывать больше времени или денег в проблему, когда эффективность действия не известна. В BSC это позволяет оценить, действительно ли улучшение индуктора срабатывания имеет какое-либо отношение к индикатору результата.
- Ограничения и меры предосторожности:
При разработке модели требуются специальные знания для определения соответствующего регрессионного анализа (например, линейный, экспоненциальный, многомерный и т. Д.), А также для улучшения модели в диагностике. Наличие пропущенных переменных, ошибок измерений и других источников необъяснимых изменений в отклике может усложнить используемую модель. Предположения, лежащие в основе используемой регрессионной модели, и характеристики имеющихся данных определяют, какой метод подходит для анализа проблемы.
При разработке регрессионных моделей иногда возникает проблема, связанная с наличием данных, достоверность которых сомнительна. По возможности следует исследовать достоверность таких данных, поскольку их включение или пропуск может повлиять на оценки параметров модели и, следовательно, на реакцию.
Важно упростить модель, сведя к минимуму объясняющие или независимые переменные. Включение ненужных переменных может скрыть влияние объясняющих или независимых переменных и снизить точность прогноза модели. Однако пропуск важной независимой переменной может серьезно ограничить модель и полезность результатов.
- Пример применения:
Регрессионный анализ используется для моделирования производственных характеристик, таких как выход, качество, время цикла, вероятность отказа при испытаниях или инспекциях, а также различные дефекты процесса. Регрессионный анализ используется для определения большинства важных факторов в этих процессах, а также величины и характера их вклада в изменение интересующих характеристик.
Регрессионный анализ используется для прогнозирования результатов эксперимента, проспективных или ретроспективных контролируемых исследований, исследований вариаций материалов или производственных условий.
Регрессионный анализ используется для проверки замены одного метода измерения другим, например, замены одного метода измерения.
Разрушающий контроль или трудоемкий метод неразрушающего контроля или экономии времени.
Причинно-следственная связь между индикаторами и индукторами
Взаимосвязь между стратегическими целями и задачами процесса.
Примеры применения нелинейной регрессии, включая моделирование концентрации лекарственного средства в виде соответствующих функций времени и веса; моделирование химических реакций как функции времени, температуры, давления и т. д.
6) Как это сделано:
Диаграмма разброса построена таким образом, что горизонтальная ось (ось x) представляет значения одной переменной, а вертикальная ось (ось y) представляет значения другой.
Соберите от 50 до 100 пар данных (X, Y), отношения которых вы хотите изучить. Желательно иметь не менее 30 пар данных. Создайте таблицу, подобную следующей:
| Данные | Вес в килограммах | Высота в метрах |
| один | 72 | 1,77 |
| два | 81 | 1,55 |
| 3 | 99 | 1,90 |
| Икс | Икс | Икс |
| 30 | 47 | 1,55 |
Нарисуйте график с горизонтальной (X) и вертикальной (Y) осями одинаковой длины и соответствующих масштабов. Значения должны увеличиваться по мере продвижения вверх и вправо по каждой оси. Переменная, которая исследуется как возможная "причина", обычно располагается на горизонтальной оси (x), а переменная, определяемая как влияние на вертикальную.
Запишите пары данных на график
Если вы заметили, что значения повторяются, обведите эту точку столько раз, сколько необходимо.
Определите, существует ли корреляция, и введите
Введите имя, дату, автора и т. Д. -
Если вы хотите, вы можете запустить сопоставление с помощью Excell:
После того, как вы заполнили два столбца данных, создайте график, используя XYB (Scatter), который показывает взаимосвязь между двумя переменными. o Расположитесь на любой из нанесенных точек на график и нажмите правую кнопку. o Выберите «Добавить линию тренда» o Выберите тип, обычно используется «линейный». o Затем перейдите в «Параметры» и отметьте последние две опции: «Представить уравнение и представить значение R на графике». o Уравнение определяет способ вычисления нового значения Y o Значение «r» указывает степень корреляции между двумя переменными.
7 Толкование:
Построенные точки образуют определенный рисунок. Направление и объединение группировки дают вам представление о силе взаимосвязи между переменной 1 и переменной 2. Чем больше этот шаблон напоминает прямую линию, тем сильнее взаимосвязь между переменными. Это логично, поскольку прямая линия указывает, что каждый раз, когда изменяется одна переменная, другая изменяется таким же образом.
1.- Положительная корреляция:
Приращение «Y» зависит от приращения «X». Если «X» контролируется, «Y» контролируется естественным образом, например: тренировка или производительность. R = 0,9 2.- Возможная положительная корреляция:
Если «X» увеличивается, «Y» немного увеличится, положительно, хотя «Y», кажется, имеет другие причины, кроме «X». R = 0,6 3.- Нет корреляции:
Корреляции нет. «Y» может зависеть от другой переменной. R = 0,0 4.- Возможная отрицательная корреляция:
Увеличение «X» вызовет отрицательную тенденцию к снижению «Y», например, качество по сравнению с жалобами клиентов, обучение по сравнению с отказами. R = 0,6 5.- Отрицательная корреляция:
Увеличение «X» вызовет уменьшение «Y», поэтому, как и в пункте 1, можно управлять «X» вместо «Y». R = 0,9
8 советов
Отрицательная связь (если «y» увеличивается, «x» уменьшается), она так же важна, как и положительная связь (если «x» увеличивается, «y» увеличивается)
Можно только сказать, что «y» и «x» связаны, а не что одно является причиной другого.
Статистические тесты доступны для проверки точной степени взаимосвязи между переменными.
На график всегда удобно смотреть.
Обычно используется прямолинейная корреляция, где y = a + bx. Однако это не единственный тип отношений, который обычно встречается: существуют и другие отношения, такие как логарифмические, экспоненциальные и т. Д., y = e, y = x 2, y 2 = x
Инструкция по применению контрольных карт
1) Что такое:
Это важный инструмент для обнаружения проблем, поскольку он предоставляет информацию о вариабельности, вызванной собственными причинами или вне процесса, и позволяет определить, находится ли он под контролем.
- Указывает на изменения в процессе Показывает наличие особых причин отклонений
- Для чего вы его используете:
Он используется для записи данных из определенного процесса, в котором вы хотите измерить такие переменные, как время доставки, количество транзакций и различные значения, такие как вес, размеры, температура и т. Д.
Чаще всего он используется для управления процессами или для представления информации, собранной за определенный период времени.
Различайте, когда на процесс влияют обычные причины отклонений или причины, не связанные с ними.
- Преимущества:
Он позволяет визуально определять тенденции определенного процесса или установленной цели, показывает, были ли достигнуты цели или спецификации как на верхнем, так и на нижнем уровнях, и служит для сравнения с другими отделами или компаниями.
Более глубокий анализ с использованием статистических методов позволяет выявить возможные изменения в процессах.
Его самое большое преимущество - это контроль процессов и определение, когда действовать или ничего не делать.
Избегайте использования контроля в конце линии, решая проблему до того, как она возникнет.
- Ограничения и меры предосторожности:
Данные должны быть собраны во время их представления, стараясь соблюдать их последовательность. Он может использоваться как для переменных, так и для атрибутов, но требует больших знаний о том, как применять каждый тип графика.
Тип графика и способы его применения должны быть изучены правильно, так как существуют разные типы: график отдельных значений, простое среднее, скользящее среднее, среднее значение, среднее стандартное отклонение, график процентных соотношений дефектных деталей, дефектов и дефектов. Блок.
- Пример применения:
Примером этого является время внимания в коробках, время обработки операций, время ответа промоутеров, время доставки курьеров и т. Д.
Количество обслуженных операций.
Количество дефектов
Контроль температуры, контроль веса, контроль наполнения, контроль размеров. И т.п.
- Как уточняется:
Ось Y - это вертикальная линия графика, которая должна содержать шкалу записываемых значений, таких как время, количество, температура, вес, количество ошибок и т. Д.
Ось X - горизонтальная линия (время, часы, дни, месяцы).
Отмеченная точка указывает на измерение или величину, наблюдаемую в данный момент времени.
Точки должны быть соединены, чтобы облегчить их интерпретацию.
Период времени и единицы измерения должны быть четко определены.
Если записанное значение является средним из нескольких наблюдений, средний график должен сопровождаться графиком диапазона.
Нарисуйте среднее или среднее значение средних значений сплошной линией.
Нарисуйте пунктирной линией верхний и нижний пределы, эти пределы могут быть установленной целью или значением, которое представляет результативность соревнования или другого отдела.
Статистически, пределы нормального отклонения соответствуют плюс-минус три стандартных отклонения или другими способами, которые зависят от графика, данных и знаний тех, кто применяет статистический контроль процесса. Более подробную информацию можно получить о различных способах расчета лимитов.
- подсказки
Убедитесь, что процесс сбора данных эффективен, чтобы у людей было время на это.
Собираемые данные должны быть однородными (та же коробка, тот же продукт, та же смена, та же машина, тот же процесс).
Используйте информацию из Контрольного листа.
Не забудьте заполнить всю необходимую информацию (дата, отдел, процесс, лицо и т. Д.).
Порядок данных должен поддерживаться во время их сбора.
В комплекте со всей необходимой информацией.
Найдите дополнительную информацию о правильном способе расчета контрольных пределов на основе используемой диаграммы и типа данных.
Техническая спецификация
Есть еще ряд методов, которые могут помочь в постоянном улучшении и решении проблем, таких как развертывание функции качества (Quality House), режим отказа и анализ эффектов, концепция статистической вероятности, методика. Шести сигм, а также Статистического управления процессами (SPC), которые, если вам нужна дополнительная информация, вы можете запросить по адресу [email protected] или запросить информацию о семинарах, которые Grupo Kaizen SA предлагает по всем темам, упомянутым здесь.
БИБЛИОГРАФИЯ
- Руководство по основным инструментам для анализа данных, Цель Основные инструменты для постоянного улучшения, Хитоси Кумэ Как применять метод Деминга, Руководство по статистическим методам Мэри Уолтон ИСО 10017 для ИСО 9001: 2000.
