Comment sélectionner le bon graphique SPC dans Process ScreeningJ'ai un ensemble de données qui comprend le pourcentage de patients vus dans les 13 semaines, avant et après un événement Kaizen.
J'ai sélectionné Process Screening qui a produit les résultats suivants...
Le SPC présélectionné est I-MR. Ne devrait-il pas s'agir d'un graphique P ? Il ne semble pas que je puisse changer cela.
Existe-t-il une fonction dans la sélection de processus qui me permet d’afficher visuellement les modifications plus efficacement dans une présentation ?
Merci
Ingénierie de la qualité et des procédésRé: Comment sélectionner le bon graphique SPC dans Process ScreeningBonjour @Noeleen20350465 ,
La plateforme de criblage de processus est principalement axée sur les mesures de la capacité du processus dans les limites de spécifications définies, car le graphique P est axé sur une proportion de défauts (où le nombre est produit par la quantité d'échantillons qui ont dépassé la limite de spécification). C'est pourquoi le criblage de processus sur I-MR apparaît (avec d'autres options disponibles au démarrage de la plateforme).
Voiciune autre discussion dans la communauté à ce sujet.
Si vous souhaitez présenter les données de manière efficace, vous pouvez envisager d'utiliser un projet JMP , chaque onglet affichant différentes mesures de vos défauts. Vous pouvez également utiliser l'option « Nouveau graphique Y » dans le générateur de graphiques de contrôle pour empiler vos observations.
Merci,
Ben
Ré: Comment sélectionner le bon graphique SPC dans Process ScreeningVoici mes pensées :
Avant de cliquer au hasard sur les boutons du logiciel, à quelles questions essayez-vous de répondre ?
Il semble que vous ayez une variable de réponse, le % de patients vus dans les 13 semaines ? % de quoi ? Pourquoi 13 semaines ? Est-ce que les résultats de leur « vue » sont importants ? Est-ce que vous vous souciez de la cohérence du % de patients vus ?
Il semble que vous essayiez de déterminer l’efficacité du « kaizen » ?
On pourrait soutenir que la variable de réponse pourrait être considérée comme continue (peut-être une approximation binomiale...), donc l'utilisation d'un graphique de contrôle continu peut être appropriée (voir Wheeler). Comme il ne semble pas y avoir de sous-groupes rationnels, le graphique I-MR est le bon. Ce graphique ne sera pas utile pour attribuer des composantes de variation, mais peut être utile pour évaluer la cohérence. Vous pourriez également soutenir qu'il s'agit de données de comptage et utiliser des graphiques d'attributs.
Dans tous les cas, il serait préférable de présenter les informations sous forme graphique. Soit en utilisant un générateur de graphiques, soit en utilisant des cartes de contrôle. Si vous joignez votre ensemble de données, je pourrais y ajouter des scripts graphiques.
Ré: Comment sélectionner le bon graphique SPC dans Process ScreeningMerci pour votre réponse.
J'espère que cela répond à certaines de vos questions.
J'essaie d'évaluer si l'événement Kaizen dans son ensemble, ou les intrants individuels qui ont été mis en place, ont fait une différence statistiquement significative sur les résultats.
Les actions du Kaizen consistaient à introduire la formation du personnel, à introduire un travail standard pour la planification chronologique, la gestion de routine des listes d'attente et la gestion des listes d'attente urgentes, et à augmenter l'utilisation de la capacité disponible du théâtre.
Les résultats que je souhaite analyser avant et après Kaizen, et avant et après la mise en œuvre des actions ci-dessus sont :
- Nombre de patients en attente d'un rendez-vous depuis plus de 28 jours (cible = 0)
- Nombre de patients sur la liste d'attente de routine (pas de limites cibles ou spécifiques)
- Temps d'attente le plus long (pas de limites d'objectif ou de spécification)
- Nombre de patients de routine en attente ≤ 13 semaines pour un rendez-vous (pas d'objectif, limites spécifiées)
- % de patients de routine attendant ≤ 13 semaines pour un rendez-vous (KPI ≥ 65 %)
- Nombre de patients de routine en attente ≤ 9 mois pour un rendez-vous (pas d'objectif, limites spécifiées)
- % de patients de routine attendant ≤ 9 mois pour un rendez-vous (KPI ≥ 95 %)
Les résultats cliniques dépassaient les KPI et n’ont donc pas été inclus dans le cadre de ce projet.
J’espère pouvoir présenter les données sous forme graphique et également déterminer si le changement est statistiquement significatif et si les processus sont plus stables et plus performants.
Je vous serais reconnaissant de toute orientation que vous pourriez me fournir. J'ai joint l'ensemble de données comme demandé.
Merci
Ré: Comment sélectionner le bon graphique SPC dans Process ScreeningNoëlleen,
Vos questions sur le fait de savoir si l'un des changements apportés par le Kaizen ou des éléments du Kaizen sont « statistiquement significatifs » sont très difficiles à résoudre . Il n'y a pas suffisamment de données pour suggérer que les changements apportés ont eu les effets que vous espériez, même s'il semble y avoir eu quelques améliorations. Avec seulement 7 points de données après le Kaizen, il n'y a vraiment pas assez de données pour conclure quoi que ce soit sur la stabilité.
Voici ce que j'ai fait avec votre tableau de données (j'ai ajouté les scripts, cliquez simplement sur les flèches vertes pour exécuter les scripts) :
1. Codage des colonnes pour des options d’analyse plus flexibles (chaque fois que vous utilisez des mots ou des lettres dans le tableau de données, vous limitez l’analyse).
2. Code couleur avant et après Kaizen.
3. Exécution d'une analyse multivariée sur les 7 réponses indiquées ci-dessus. Certaines valeurs aberrantes ont été trouvées dans les données (voir script).
4. Exécution de graphiques IMR pour chacune des 7 réponses. Ces graphiques comprenaient toutes les données, avant et après le kaizen
5. Exécutez les distributions des 7 réponses, y compris la distribution Kaizen. Le résultat dépendra des préférences de distribution dans JMP. Cochez uniquement Histogramme et Vertical. Vous verrez que j'ai placé la distribution Kaizen en premier dans la liste. Lorsque vous mettez en surbrillance la section précédente de la distribution, elle affiche les résultats correspondants dans les 7 distributions.
6. J'ai exécuté des graphiques IMR par Kaizen. Vous verrez donc les graphiques réalisés avant le Kaizen et à nouveau après le Kaizen.
7. J'ai exécuté un modèle d'ajustement avec uniquement du kaizen dans le modèle. Il n'y a pas assez de données équilibrées pour les éléments du kaizen.
8. Générateur de graphiques. Il y a trop d'options à essayer, et vous pouvez jouer avec ça. Il suffit de glisser-déposer dans les zones. J'en ai ajouté quelques-unes pour vous aider à démarrer.
À l'avenir, il pourrait être utile de concevoir des expériences ou des composantes d'études de variation comme moyen plus efficace et efficient de tester les effets de vos efforts d'amélioration. Je suggérerais également d'utiliser le temps d'attente réel plutôt que la catégorisation.
Ré: Comment sélectionner le bon graphique SPC dans Process ScreeningWaouh ! Merci beaucoup pour ça. J'apprécie vraiment.
Je suis très novice en Six Sigma et JMP (je ne l'utilise que depuis quelques mois), il me faudra donc quelques jours pour parcourir tout ce que vous m'avez envoyé, essayer de comprendre votre processus et comment le reproduire moi-même. Si cela ne vous dérange pas, je reviendrai vers vous si j'ai des questions.
Merci également pour vos suggestions pour des études futures. Je vais regarder cela pour le prochain projet.
Ré: Comment sélectionner le bon graphique SPC dans Process ScreeningJe suis heureux de pouvoir vous aider. N'hésitez pas à me contacter si vous avez besoin d'aide.
Vous pouvez profiter du support en ligne de JMP pour vous familiariser avec le logiciel :
https://community.jmp.com/t5/Learn-JMP/ct-p/learn-jmp
Ré: Comment sélectionner le bon graphique SPC dans Process ScreeningLa sélection du graphique de contrôle statistique des processus (SPC) approprié dans la plate-forme de sélection des processus de JMP dépend de votre type de données et de vos objectifs d'analyse spécifiques. Par exemple, les données continues peuvent nécessiter des graphiques différents des données d'attribut. De même, lorsque vous êtes confronté à des tâches académiques complexes, utilisez un service de rédaction de dissertations ici
Ré: Comment sélectionner le bon graphique SPC dans Process ScreeningJe peux sélectionner des graphiques P lorsque je suis dans la section des graphiques de contrôle et y effectuer une comparaison avant et après.
Je ne parviens pas à le modifier dans la section de sélection des processus. Comme l'a mentionné un autre intervenant, je ne devrais peut-être pas utiliser la sélection des processus pour cette mesure ? J'aime le fait qu'elle donne un indice de stabilité et un niveau sigma avant et après le kaizen et c'est pourquoi j'espérais l'utiliser.
Re: Comment sélectionner le bon graphique SPC dans le cadre du contrôle des processus
J'ai déjà été confronté à ce problème où le logiciel sélectionne par défaut le mauvais type de graphique, et c'est frustrant de chercher le paramètre caché pour le corriger. Ça me rappelle un peu le jeu Sauter sous la pluieIl faut glisser-déposer les éléments avec précision pour obtenir le résultat souhaité, sinon le rythme est décalé. Une fois ces phases de données correctement configurées, la différence dans vos graphiques sera parfaitement visible lors de la présentation.
