Você está tentando solucionar problemas complexos? Comece listando todas as variáveis suspeitas. Em seguida, identifique os fatores realmente críticos e separe-os dos demais, que não são essenciais para compreensão da causa. Vamos dar uma olhada em uma ferramenta gráfica muito simples, altamente intuitiva e que pode ser usada por praticamente qualquer pessoa, sem exigir nenhum conhecimento estatístico prévio: o gráfico de variabilidade.
Os gráficos de variabilidade são uma excelente maneira de apresentar visualmente os dados da análise de variância (ANOVA). Eles são particularmente ótimos nos estágios iniciais da análise de causa raiz. Seu principal benefício é permitir a visualização de inúmeras fontes distintas de variações em um único diagrama, ao mesmo tempo em que fornece uma visão geral sobre os efeitos dos fatores.
Eles podem ajudá-lo a realizar uma investigação e estudar padrões de variação a partir de várias causas possíveis em um único gráfico. Eles permitem exibir as variações posicionais ou cíclicas existentes nos processos. Eles também podem ser usados para estudar variações dentro de um mesmo subgrupo, entre diferentes subgrupos etc.
Para criar um gráfico de variabilidade no Minitab Statistical Software, escolha Estat > Ferramentas da Qualidade > Gráfico de Variabilidade... Em seguida, selecione sua variável de resposta e até oito fatores na caixa de diálogo.
Saiba mais sobre os gráficos de variabilidade e encontre um exemplo de conjunto de dados no suporte Minitab 19.
Suponha que você precise analisar os tempos de espera de vários Call Centers que fazem parte de uma grande empresa de serviços financeiros. Clientes e potenciais clientes ligam para abrir novas contas, obter informações sobre cartões de crédito, solicitar suporte técnico e acessar outros serviços.
Seu banco de dados de clientes possui dados sobre categorias de clientes, tipos de serviços (solicitações) e o tempo de cada chamada telefônica (duração). Você pode usar os gráficos de variabilidade para analisar esses tempos de espera.
Veja o gráfico acima. Call Centers, categorias de clientes e tipos de solicitações estão sendo mostrados. Cada Call Center foi designado para atender tipos de serviços específicos. Por exemplo, atendimentos técnicos são processados no Call Center Montpellier.
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Observe no canto superior direito como a duração é a mais longa call center de Montpellier? Se você der uma olhada nos outros gráficos do projeto no Minitab, também poderá ver os dias e as horas. Eles sugerem que o tempo de espera é mais longo às segundas-feiras em Montpellier e geralmente tendem a ser mais longos em Montpellier do que em Saint-Quentin todos os dias. O tempo de espera também é muito maior para solicitações de suporte técnico às segundas-feiras.
Obviamente, as ligações para o suporte técnico e as segundas-feiras são os principais problemas. Agora, esta companhia de serviços financeiros precisa entender o porquê. O gráfico de variabilidade fornece um visual excelente dos componentes da variação associada com cada família.
No entanto, observe que quando não há um fator dominante óbvio, ou quando os "sinais" do processo são "fracos" demais para serem detectados facilmente, é útil aumentar o gráfico de variabilidade com técnicas estatísticas mais poderosas (como a ANOVA ou uma análise de regressão) para estimar numericamente os efeitos devidos a cada fator.
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