Cómo operar las herramientas de capacitación del software Six Sigma Minitab y cómo comprender la variabilidad

Un gráfico de ejecución es simplemente un registro continuo de datos continuos (una medición) durante un período de tiempo específico, como se muestra en la Figura 1. Básicamente, el desempeño del proceso se mide por los cambios requeridos a lo largo del tiempo. Estos datos generalmente se representan como gráficos lineales. Podemos identificar y estudiar los cambios a lo largo del tiempo. La distribución de los puntos de datos en el gráfico se puede comparar con los puntos de datos objetivo de los datos de medición específicos. Los gráficos de operaciones también son fáciles de crear e interpretar, por lo que pueden generar un gran valor con la mitad del esfuerzo. Para interpretar los datos con precisión, debe recopilar suficientes datos. En términos generales, deberían recopilarse unos 50 puntos de datos. .

Un gráfico en ejecución a veces se denomina gráfico de series temporales o gráfico de tendencias. Al buscar tendencias a lo largo del tiempo, es importante comprender cuándo los datos que ve cambian por motivos especiales. Una causa especial es una situación especial que normalmente no ocurre y falla un equipo importante en el proceso de producción. Al evaluar los gráficos de ejecución, la atención debe centrarse en los cambios generales. La variación durante el proceso es normal; sin embargo, uno de los objetivos de un equipo Six Sigma tradicional es tratar de reducir la variación general para que la variación alrededor del objetivo sea cada vez menor. Crear y evaluar un mapa de sus operaciones a lo largo del tiempo lo ayudará a determinar si los cambios en su proceso son cada vez mayores o menores. Los datos trazados no le dirán qué causó los cambios en torno a sus objetivos, pero pueden guiarlo para realizar cambios a lo largo del camino. Por ejemplo, podemos crear un gráfico de ejecución para monitorear la presentación oportuna de eventos adversos por parte de BRM a la FDA.

Si nuestro cumplimiento cambia bastante poco con el tiempo, pero disminuye significativamente en un mes determinado, entonces podemos evaluar lo que sucedió ese mes para determinar por qué disminuyó el cumplimiento.

Quizás lo sepamos en ese mes. Un centro regional de procesamiento de casos cerró temporalmente inesperadamente debido a problemas de amianto en un edificio de oficinas y el personal tuvo que ser evacuado inmediatamente, lo que hizo imposible evaluar y procesar los datos. Situaciones irreversibles como ésta son posibles; este es un ejemplo de variación "causal". Lo que podemos remediar y mejorar son los cambios normales esperados que afectan el proceso y sus resultados. La atención debe centrarse en monitorear los cambios en torno a objetivos específicos. Por ejemplo, si los puntos de datos disminuyen con el tiempo y generalmente están por debajo del valor objetivo, entonces debemos determinar cuidadosamente qué está causando la disminución en la variación normal y corregirla.