Приведу достаточно простой пример контрольной карты Шухарта на основе процесса управления текучестью персонала.
У нас есть данные о текучести персонала по месяцам (на картинке ось X - 1 январь, 12 - декабрь, и по оси Y - количество уволившихся). У вас в компании могут быть данные за бОльшее количество лет, вы можете проанализировать бОльшее количество данных.
На данной картинке задача вырисовывается просто: можно ли бить в набат по апрельским данным?
В excel таблица будет выглядеть так
На данной картинке задача вырисовывается просто: можно ли бить в набат по апрельским данным?
В excel таблица будет выглядеть так
январь
|
9
|
февраль
|
7
|
март
|
11
|
апрель
|
19
|
май
|
9
|
июнь
|
9
|
июль
|
9
|
август
|
13
|
сентябрь
|
13
|
октябрь
|
13
|
ноябрь
|
12
|
декабрь
|
14
|
Считаем среднее и стандартное отклонение
Среднее = 11, 5
Стандартное отклонение = 3, 23
Вспоминаем нормальное распределение
У нас + два стандартных отклонения дают более 95 % событий.
Считаем для нашего кейса
11, 5 + 3, 23 * 2 = 17, 96
17, 96 (давайте возьмем 18) - порог, выше которого нужно бежать вприпрыжку - в смысле думать, а с чего бы это.
В апреле уволилось 19 человек. Делаем вывод, что отклонение значимое для данного набора данных, следовательно за увольнениями в апреле стоит какая - то причина, которую надо выяснять. Ну а дальше уже управленческие действия - профилактика, усиление эффекта и т.п..
В идеале стоит нарисовать картинку в excel, где значения увольнений показаны линией, а на графике еще три прямые:
- 11, 5 - центральная линия,
- 17, 96 - верхняя линия / граница
- 5,05 - нижняя линия / граница.
выход на рамки 5 и 18 - красная лампочка. Рисовать не буду, пусть будет вам домашнее задание.
