Alla ricerca di informazioni su come analizzare la proprietà il set di dati allegato a questo post.L'azienda ha monitorato la quantità di scarti in pezzi ogni settimana e il numero totale di pezzi prodotti per ottenere una percentuale di scarti per ogni settimana.Le prime 26 settimane sono i dati di base, prima che venisse intrapresa qualsiasi azione di miglioramento.Le settimane da 27 a 31 rappresentano le settimane dopo che sono state intraprese alcune azioni di miglioramento.
Sarebbe un errore utilizzare la media complessiva dei valori % di scarto nel gruppo Prima e Dopo perché i denominatori in ciascuna riga delle percentuali calcolate sono diversi, quindi ho utilizzato Riepilogo per calcolare la % di scarto complessiva del gruppo Prima e il gruppo Dopo come mostrato qui:
I valori % di scarto per entrambi i gruppi sono vicini, quindi non ci sembra promettente rilevare una differenza significativa tra i due gruppi.La mia domanda specifica è qual è il modo migliore per calcolare quella (mancanza di) significato?
Mi chiedo anche se dovrei trattare Qty Produced come una colonna di frequenza poiché ogni giorno che ha prodotto centinaia di parti dovrebbe contribuire maggiormente al set di dati rispetto ai giorni in cui sono state prodotte solo 2 parti.Senza incorporare la frequenza quando eseguiamo 2 parti e abbiamo 0 scarti che viene trattato come un giorno in cui eseguiamo 142 parti e abbiamo 0 scarti.Se utilizzo la piattaforma fit Y by X e inserisco la quantità prodotta in Freq ottengo un risultato significativo, con il gruppo Before che mostra in media più istanze di scrap rispetto al gruppo After.
