t-Test bei zwei Stichproben für Lagerumschlag verbessern

Verwenden Sie diese Option t-Test bei zwei Stichproben, um zu zeigen, dass die durchschnittliche Umlaufzeit nach einer Prozessverbesserung abnimmt.

Dieses Beispiel gilt fürLieferkette Modul. Weitere Informationen finden Sie unterwww.minitab.com/supply-chain-module.

Beispiel

Die Bestandsrotation ist die Anzahl der Tage, bis der Lagerbestand erschöpft ist. Um die Bestandsrotation zu berechnen, dividieren Sie zunächst den durchschnittlichen Bestandswert durch den Gesamtumsatz für den gleichen Zeitraum. Multiplizieren Sie dann dieses Verhältnis mit der Anzahl der Tage im Zeitraum.

In diesem Arbeitsblatt enthält Umsatztage die Stichprobendaten. Prozessänderung Gibt an, ob die Umschlagzeiten vor oder nach einer Prozessverbesserung liegen.

C1	C2-T
`Umsatztage`	`Prozessänderung`
48,8	Vorher
49,9	Vorher
63,1	Vorher
40,8	Nachher
37,5	Nachher
43,7	Nachher

Vorgehensweise

Wählen Sie Lösungen Module > Funktionen > Supply Chain KPIs, und wählen Sie dann die Option aus Abschießen.
Wählen Sie unter Lagerbestand die Option Lagerumschlag aus.
Wählen Sie Lagerumschlag verbessern aus, und klicken Sie dann auf OK.
Wählen Sie t-Test bei zwei Stichproben aus, und klicken Sie dann auf OK.
Wählen Sie in der Dropdown-Liste die Option Beide Stichproben befinden sich in einer Spalte aus.
Geben Sie im Feld Stichproben die Spalte mit den Messdaten ein.
Geben Sie unter Stichproben-IDs die Spalte ein, die angibt, ob die Daten von vor oder nach Ihrer Prozessverbesserung stammen.
Klicken Sie auf Optionen. Wählen Sie im Feld Alternativhypothese die Option Differenz > Hypothesendifferenz aus. Die hypothetische Differenz definiert die Nullhypothese. Standardmäßig ist die hypothetische Differenz = 0. Dieser einseitige Test hat eine größere Aussagekraft, um festzustellen, ob die Umschlagszeit nach der Prozessänderung abgenommen hat.
Klicken Sie auf OK.

Tipp

Weitere Informationen zu dieser Analyse erhalten Sie im Hilfe Hauptdialogfeld.