O diagramă de control este un mecanism pentru a înțelege comportamentul procesului, predictibilitatea și stabilitatea în timp. Știm că orice proces are o anumită cantitate de variabilitate naturală. Dar, cum ne putem da seama dacă variabilitatea procesului a „scăpat de sub control”?
O diagramă de control este un instrument utilizat în „Controlul calității” pentru a deduce că a avut loc o schimbare neplanificată într-un proces. O variabilă continuă X a procesului o măsoară. Un exemplu de variabilă de proces ar putea fi, dar fără a se limita la acestea, cum ar fi –
- timpul de așteptare la un restaurant fast-food sau la ghișeul de check-in al unui aeroport,
- variația programului și a costurilor pe parcursul iterațiilor,
- volumul și frecvența modificărilor de domeniu de aplicare pe parcursul iterațiilor,
De obicei, elaborăm hărți de control pentru procese –
- care sunt repetitive pentru producerea de loturi fabricate și
- Așteptările sunt stabilite pentru a performa în jurul variabilei continue X a procesului.
Un proces repetabil este un proces în care procesul face același lucru în același mod și produce aceleași rezultate.
Potrivit Ghidului PMBOK® Diagrama de control este :-
O afișare vizuală a datelor în timp și în raport cu limitele de comandă stabilite, care are o linie centrală care ajută la detectarea unei tendințe a valorilor trasate spre oricare dintre limitele de control
O diagramă de control are următoarele componente:
- Linia centrală: Prezentăm linia centrală în diagrama de control ca fiind capacitatea ideală dorită a unui proces. Este o reprezentare grafică a variabilei continue a procesului X . Linia centrală este media calculată a punctelor de date. Aceste puncte de date reprezintă ieșirea repetitivă a procesului în timp.
- Limita de specificație: Stabilim limitele de specificație de obicei după analiza așteptărilor clienților. Uneori menționăm aceste limite în acorduri. Ar putea exista penalități asociate dacă punctele de date depășesc limita de specificație.
- Limite de control: Stabilim limite de control superioare și inferioare pentru diagramele de control. Proiectăm aceste limite folosind analiza statistică sau din înregistrările istorice. Trasăm punctele de date ale unui proces pentru a efectua o analiză a tendinței spre oricare dintre limitele de control și în raport cu linia centrală.
Pentru procesele repetitive, limitele de control sunt în general stabilite la +_ 3 sigma în jurul unui proces. Variabila X sau media procesului, adică linia centrală. Limita superioară de control este trasată la 3 deviații standard deasupra mediei procesului, iar limita inferioară de control este trasată la 3 deviații standard sub linia centrală sau media procesului.
Stabilim aceste limite pentru a prezice dacă procesul are nevoie de acțiuni corective pentru a aduce performanța procesului în conformitate cu stabilitatea și capacitatea necesară. Analiza punctelor de date cu linia centrală și limitele de control ne ajută să prevenim performanța nefirească a procesului în timp. Limitele de control sunt mai stricte decât limitele de specificație. Astfel încât să putem lua măsuri corective înainte ca punctele de date să înceapă să se apropie de limita de specificație.
Reprezentarea grafică a componentelor diagramei de control:
Cum se determină dacă procesul este „sub control” sau „în afara controlului”:
Prelucrăm eșantioane de puncte de date ca ieșire a procesului și le reprezentăm pe diagrama de control. Și, apoi, efectuăm o analiză cu privire la modul în care putem prezenta aceste date în raport cu linia –
Centrală și limita superioară &inferioară de control. Accentul este pus pe a înțelege dacă punctele de date se află în limite acceptabile.
Punctele de date în limitele +- 3 sigma sunt „în Control” și în limite acceptabile, excluzând regula lui șapte (descrisă mai târziu). Punctele de date se încadrează în +-3 sigma înseamnă că aceste puncte de date nu trec nici de limita de control. Orice lucru care depășește limita de control necesită o investigație.
Acum, ajungem la – Ce este regula celor șapte în managementul proiectelor?
Când șapte puncte de date consecutive vin de o parte și de alta a mediei –
Atunci luăm acest proces în afara controlului pe baza euristicii Regulii celor șapte.
În acest caz, deși punctele de date nu depășesc limitele de control, dar cum procesul repetitiv nu generează ieșiri aleatorii –
Acesta poate fi semnalul unei probleme în cadrul unui proces. Se depun eforturi pentru a înțelege situația și rădăcina problemei procesului.
În concluzie, procesul este considerat scăpat de sub control –
- Când punctele de date sunt în afara limitelor de control superioare sau inferioare și/sau
- Sept puncte consecutive sunt trasate de o parte și de alta a mediei, adică a liniei centrale.
Trebuie să investigăm ambele cauze speciale de variație.
Elaborarea diagramei de control:
Așa cum am menționat mai devreme că diagramele de control sunt folosite pentru a arăta dacă un proces repetitiv este –
- „sub control” sau
- „scăpat de sub control”.
Iau ca exemplu un proces de testare a construcțiilor săptămânale repetitive. Într-o zi medie de vineri EOD, trebuie să terminăm compilarea săptămânală. Acum trebuie să înțelegem intervalul acceptabil. Observațiile afirmă că, uneori, întârziem cu 1 sau 2 zile, iar într-o zi, construcția se termină mai devreme cu o zi.
Process Owner may accept Build within one day late or early. Dar cum putem spune matematic că –
- O variație acceptabilă ar fi de o zi sau două zile? Și
- Dacă în orice săptămână construcțiile sunt terminate într-un punct, în care este identificată necesitatea unei acțiuni corective.
Graficul de control este folosit pentru a înțelege identificarea matematică a limitelor de control și necesitatea unei acțiuni corective.
Să presupunem că am colectat 30 de săptămâni de date pentru a înțelege dacă producția procesului este în limite acceptabile.
Acum trebuie să calculăm media derapajelor în construcție pentru 30 de săptămâni: Media decalajelor punctelor de date în zile, adică 0,73 zile.
Acum se calculează abaterea standard. Abaterea standard înseamnă câtă variație față de medie:
σ = abaterea standard
x = fiecare valoare din populație
x̄ = media valorilor
N = numărul de valori
Utilizând formula de mai sus abaterea standard va fi 5,132273364.
Pentru a obține limitele de control, trebuie să înmulțim abaterea standard cu 3. În acest caz, valoarea celor trei sigma va fi 15,39682009.
Acum este momentul să calculăm limita de control superioară și inferioară:
Limita de control superioară va fi suma celor 3 sigma și alunecarea medie în săptămâni, adică suma dintre 15,39682009 și 0,73. Ca urmare, vom obține 16,13 ca limită superioară de control.
Limita inferioară de control va fi scăderea a 3 Sigma din alunecarea medie în săptămâni, adică scăderea a 15,39682009 din 0,73. Ca rezultat, vom obține -14,66 ca limită inferioară de control.
Ca să rezumăm:
Aici 3 Sigma este egal cu 15,39682009, media medie a alunecării în zile este de 0,73 zile, limita superioară de control este de 16,13, iar limita inferioară de control este -14.66.
Acum, în cele din urmă, graficul de control poate fi dezvoltat folosind graficul grafic 2D cu linii:
Graficul de control (x) folosind limitele de control medie + 3 sigma și medie – 3 sigma
Acum trebuie să analizăm graficele. Există două puncte de date (două săptămâni), care sunt dincolo de limitele de control și de aceea trebuie să facem investigații suplimentare. Așa cum am menționat mai devreme, această limită de control ne ajută să determinăm dacă este sau nu nevoie de acțiuni corective. Atunci când punctele de date sunt dincolo de limita de control, aceasta arată că variabilitatea nu este naturală.
Analiza abaterii standard și a graficului de control afirmă –
Avem o variație slabă. Aici, trebuie să investigăm rădăcina problemei. Și, putem folosi alte instrumente, cum ar fi diagrama „Cauza și efectul”, „Analiza Pareto” pentru același lucru. După analiza cauzei principale și luarea de măsuri corective, putem trasa din nou diagrama de control. Și, să aflăm dacă variația se reduce în timp.
Un punct crucial este că, deoarece trebuie să eliminăm cauza specială, adică două săptămâni. Putem alege un instrument de brainstorming pentru a înțelege –
Ce evenimente care au avut loc în timpul celor două săptămâni care contribuie la variația de cauză specială. În agile, putem face acest lucru în cadrul retrospectivei Iteration. În acest caz, scopul iterației, retrospectiva ar fi de a determina ce putem face pentru a aduce procesul de testare sub control.
La ce se folosește o diagramă de control?
Graficul de control este utilizat în „Planificarea calității” pentru a înțelege –
Ce este necesar pentru a ne asigura că procesele repetitive vor produce rezultate în limite acceptabile?
Proiectăm planul de îmbunătățire a procesului în consecință.
Politica de calitate este rafinată pentru a obține rezultatul dorit. Și, se definesc parametrii pentru a măsura performanța procesului. Înregistrările istorice ale graficelor de control joacă un rol important în elaborarea –
- Planului de îmbunătățire a procesului,
- Planului de management al calității și
- Metricele calității.
De asemenea, folosim graficul de control ca instrument și tehnică în timpul „Controlului calității” pentru a înțelege –
Dacă procesul repetitiv produce rezultate într-un interval acceptabil și într-un mod aleatoriu.
Dacă nu, atunci trebuie efectuată o investigație pentru a elimina variația din cauze speciale.
În concluzie, diagrama de control este un instrument util pentru a înțelege dacă un proces este stabil în timp și dacă produce rezultate în limite acceptabile și într-o manieră aleatorie.
Sper că acest blog a răspuns suficient la toate întrebările dvs. legate de Diagrama de control. Mult noroc la examenul de certificare PMP®.
Vă puteți alătura discuției pe aceeași temă în Forumul nostru. Puteți, de asemenea, să vă conectați la canalul nostru YouTube pentru a viziona videoclipul pe aceeași temă.
Înscrieți-vă la Programul nostru GRATUIT de Introducere în Certificarea PMP® pentru a afla mai multe despre certificarea PMP®