Как построить карту шухарта в excel поэтапно
Нам вещали на курсах, что изначально эти карты Шухарта изобрели для производственных нужд. При выпуске какой-то стандартизованной продукции с установленными параметрами качества все эти карты позволяют оценить отклонения и вычислить нарушения в производственной цепочке.
В испытательных ИЛ все эти карты применимы только в случае выполнения измерений типа продукции, выпускающейся периодически. Если объекты разного происхождения, то все эти карты бесполезны.
Составление карт Шухарта по стандартным смесям (по данным градуировок) имеет мало смысла (например, в рамках СОУТ). Карты могут, конечно, показать отклонения в качестве реактивов, ГСО и т.п., но они опишут лишь часть проводимого испытания.
В вашем случае надо подробно смотреть с чем же вы работаете и на основе чего строите карты. Есть опытные люди, которые по виду графиков могут вычислить существующие тенденции.
А идеальные данные бесполезны, они не позволят оценить намечающиеся отклонения в проведении испытаний.
В чем смысл подгона? Вам не надо показывать постоянно хорошие результаты, а надо оценивать стабильность показателей. Если они выпадают, надо искать причину, проводить корректирующие действия и снова начинать строить карты по данным.
Предполагаю, что просто вы не обладаете навыком анализа данных карт (я и сам не имею подобного опыта, если что). Но вот на курсах нам преподаватель рассказала про несколько примеров, где эти карты помогали отследить тенденции и отклонения в различных процессах.
По правилу Шухарта: сам процесс то важен, однако, как вы его оцените, если не отслеживать стабильность?
Ну нельзя сказать что совсем не занимался карты Шухарта в Excel моё творение, два года пробовал заниматься, данных к сожалению из разных областей науки достать так и не смог, группа в ВК была, люди интерес вроде проявляли, а как помощи просил хотя бы в просто скинет реальные примеры, не ответа не привета. Как вышел новый РМГ так забросил.Этот проект я помню, сам был подписан через вк, но мне он не пригодился.
Я имею в виду именно практический опыт использования и анализа, а не программную реализацию алгоритма расчетов для карт Шухарта.
Идеально подошел бы вариант ИЛ какого-нибудь завода, где производят одно и то же.
Я ранее работал на одном предприятии, там производили серии препаратов, мы в ИЛ анализировали на содержание активных компонентов и характеристики качества.
В практическом плане можно было бы применить карты Шухарта для наших объектов, однако, это большей частью был бы контроль цеха или отдела снабжения, поскольку именно там были критические точки. На приличном предприятии несоответствие повлекло бы исправление в технологии и регламентах, но на нашем заводе это было невозможно.
Ну и получается, карты эти были никому не нужны.
Могу сказать, что немногие эксперты РА понимают в этих картах. Слышали, конечно, но подробностей не знают. Им зачастую показывают некие карты с точечными кривыми линиями, какие то формулы, ссылки на РМГ, но они ничего не понимают в этом.
Бывает, что требуют карты там, где они неприменимы (воздух рабочей зоны, например), а если не покажешь, пишут несоответствие.
Контрольная диаграмма, также известная как диаграмма Шухарта или диаграмма поведения процесса, широко используется для определения того, находится ли производственный или бизнес-процесс в состоянии статистического контроля. В этом руководстве представлены подробные инструкции по созданию контрольной диаграммы в Excel.
Создайте контрольную диаграмму в Excel
Например, у вас есть базовые данные, необходимые для создания контрольной диаграммы в Excel.
.
Теперь, пожалуйста, следуйте инструкциям, чтобы завершить контрольную диаграмму.
1. Во-первых, вам нужно рассчитать среднее (среднее) и стандартное отклонение. Выберите пустую ячейку рядом с базовыми данными и введите эту формулу = СРЕДНИЙ (B2: B32) , Нажмите Enter ключ, а затем в ячейке ниже введите эту формулу = СТАНДОТКЛОН.S (B2: B32) , Нажмите Enter ключ.
Внимание: В Excel 2007 введите эту формулу = СТАНДОТКЛОН (B2: B32) для расчета стандартного отклонения. В приведенных выше формулах B2: B32 - это базовый диапазон данных.
2. Затем перейдите в Контрольная линия столбец, а в первой ячейке под заголовком, ячейке C2, введите эту формулу = $ H $ 1 (ячейка $ H $ 1 представляет собой средний результат) и перетащите маркер заполнения, чтобы заполнить необходимый диапазон данных.
3. В первой ячейке ниже Линия управления вверх столбец, ячейка D2, введите эту формулу = $ H $ 1 + ($ H $ 2 * 3) ($ H $ 1 - средний результат, а $ H $ 2 - результат стандартного отклонения), затем перетащите дескриптор автоматического заполнения в нужный диапазон.
4. Под Ниже контрольной линии столбец, тип = $ H $ 1 - ($ H $ 2 * 3) ($ H $ 1 - средний результат, а $ H $ 2 - результат стандартного отклонения), затем перетащите дескриптор автоматического заполнения в нужный диапазон.
Теперь вы можете вставить диаграмму.
5. Выбрать Время и Образец измерения столбцы и щелкните Вставить > линия > линия для вставки линейного графика. Смотрите скриншот:
6. Затем щелкните правой кнопкой мыши линейную диаграмму и нажмите Выберите данные из контекстного меню.
7. в Выберите источник данных диалоговое окно, нажмите Добавить кнопку, затем в Редактировать серию диалоговое окно, выберите Контрольная линия как Название серии, и выберите относительные данные в Значения серии текстовое окно.
8. Нажмите OK, затем повторите шаг 7, чтобы добавить Линия управления вверх и Нижняя контрольная линия как сериал в Легендарные записи (серия) .
9. Нажмите OK Для выхода из диалогового окна создается контрольная диаграмма.
Недавно я публиковал здесь свой слайдкаст с рассказом о 6-сигмах, контрольных картах Шухарта и людях снежинках, где достаточно простым языком, местами злоупотребляя сквернословием, под 20-ти минутный хохот слушателей рассказывал о том, как отделить системные вариации от вариаций, вызванных особыми причинами.
Теперь хочу подробно разобрать пример построения контрольной карты Шухарта на основе реальных данных. В качестве реальных данных я взял историческую информацию о завершенных личных задачах. Эта информация у меня есть благодаря адаптации под себя модели личной эффективности Дэвида Аллена Getting Things (про это у меня тоже есть старый слайдкаст в трех частях: Часть 1, Часть 2, Часть 3 + Excel-табличка с макросами для анализа задач из Outlook ).
Постановка задачи выглядит так. У меня имеется распределение среднего числа завершенных задач в зависимости от дня недели (ниже на графике) и нужно ответить на вопрос: «есть ли что-то особенное в понедельниках или это всего лишь погрешность системы?»
Ответим на этот вопрос при помощи контрольной карты Шухарта – основного инструмента статистического управления процессами.
Итак, критерий Шухарта наличия особой причины вариации достаточно прост: если какая-то точка выходит за контрольные пределы, рассчитанные особым образом, то она свидетельствует об особой причине. Если точка лежит внутри этих пределов, то отклонение обусловлено общими свойствами самой системы. Грубо говоря, является погрешностью измерений.
Формула для вычисления контрольных пределов выглядит так:
Где
— среднее значение средних значений по подгруппе,
— средний размах,
— некоторый инженерный коэффициент, зависящий от размера подгруппы.
Все формулы и табличные коэффициенты можно найти, например, в ГОСТ 50779.42-99, где кратко и понятно изложен подход к статистическому управлению (честно, сам не ожидал, что есть такой ГОСТ. Более подробно тема статистического управления и его места в оптимизации бизнеса раскрыта в книге Д. Уилера).
В нашем случае мы группируем количество выполненных задач по дням недели – это и будет подгруппами нашей выборки. Я взял данные о числе завершенных задач за 5 недель работы, то есть, размер подгруппы равен 5. При помощи таблицы 2 из ГОСТа находим значение инженерного коэффициента:
Вычисление среднего значения и размаха (разницы между минимальным и максимальным значениями) по подгруппе (в нашем случае по дню недели) задача достаточно простая, в моем случае результаты такие:
| День недели | Групповое среднее | Размах |
|---|---|---|
| Понедельник | 10.2 | 8 |
| Вторник | 6.7 | 10 |
| Среда | 7.2 | 11 |
| Четверг | 4.2 | 9 |
| Пятница | 5.0 | 10 |
| Суббота | 0.5 | 2 |
| Воскресенье | 0.5 | 3 |
Центральной линией контрольной карты будет являться среднее групповых средних, то есть:
Так же вычисляем средний размах:
Теперь мы знаем, что нижний контрольный предел для числа выполненных задач будет равен:
То есть, те дни, в которые я в среднем завершаю меньшее число задач, с точки зрения системы являются особенными.
Аналогично получаем верхний контрольный предел:
Теперь нанесем на график центральную линию (красная), верхний контрольный предел (зеленая) и нижний контрольный предел (фиолетовая):
И, о, чудо! Мы видим три явно особенные группы, выходящие за контрольные пределы, в которых присутствуют явно не системные причины вариаций!
По субботам и воскресеньям я не работаю. Факт. А понедельник оказался действительно особенным днем. И теперь можно думать и искать что же такого реально особенного в понедельниках.
Однако если бы среднее число выполненных в понедельник задач находилось внутри контрольных пределов и пусть даже сильно выделялось на фоне остальных точек, то с точки зрения Шухарта и Деминга искать какие-то особенности в понедельниках было бы бессмысленным занятием, так как подобное поведение обуславливается исключительно общими причинами. Например, я построил контрольную карту для других 5-ти недель в конце прошлого года:
И вроде как есть какое-то ощущение того, что понедельник как-то выделяется, но согласно критерию Шухарта — это всего-лишь флуктуация или погрешность самой системы. Согласно Шухарту, в данном случае можно сколь угодно долго исследовать особые причины понедельников — их просто нет. С точки зрения статистического управления, на этих данных понедельник ничем не отличается от любого другого рабочего дня (даже воскресенья).
Контрольные диаграммы представляют собой способ отслеживания отклонений от стандартов качества. Отклонения, превышающие установленные пределы, называют неподконтрольными, а отклонения, которые не превышают установленных пределов, называют подконтрольными. Забегая вперед, отметим, что на рис. 2 показаны измерения, которые выходят за пределы как нижней границы контроля, так и верхней; это означает, что соответствующий процесс является неподконтрольным. Теории управления качеством гласят, что корректировать следует лишь неподконтрольные процессы.
Сбор контрольных данных осуществляется путем проведения регулярных измерений в течение определенного процесса. Эти измерения фиксируются в электронной таблице примерно в таком виде, как показано на рис. 1.
Рис. 1. Выборка измерений контрольных данных
В этом примере мы брали среднее значение выборки измерений и с помощью вычислений среднеквадратического отклонения определяли верхнюю и нижнюю границы контроля для нашего процесса. Ограниченный объем этой статьи не позволяет нам подробно освещать теорию и формулы, которые используются при построении контрольной диаграммы. Сосредоточимся лучше на построении самой диаграммы. Контрольная диаграмма, базирующаяся на данных, показанных на рис. 1, представлена на рис. 2.
Рис. 2 Контрольная диаграмма
Для создания контрольной диаграммы использован простейший линейный график. Прежде всего выделите ячейки данных в столбцах А, Е, F, I и J (ячейки данных находятся в строках 2-15 каждого из столбцов). При выделении столбцов не забывайте удерживать нажатой клавишу Ctrl, поскольку выделяемые данные не являются смежными. Затем щелкните мышью на кнопке Line (График) вкладки Insert (Вставка). В появившемся меню щелкните на любом значке группы 2D Line (График). Мы щелкнули на значке Line with Markers (График с маркерами). Если вы предпочитаете какой-то другой стиль отображения, щелкните на вашей диаграмме и активизируйте вкладку Design (Конструктор). Затем щелкните на небольшой кнопке с направленной вниз стрелкой, которая расположена в нижнем правом углу группы параметров Chart Styles (Стили диаграмм). На экране появится меню с эскизами разнообразных стилей, которые можно применить к диаграммам этого типа (рис. 3).
Рис. 3. Стили диаграмм, которые можно применять к линейным графикам
Присвойте этой диаграмме, а также горизонтальной и вертикальной осям названия, как мы это делали выше. Измените легенду диаграммы, как указывалось в одном из приведенных ранее примеров.
Читайте также: