Mit np-Karte können Sie die Anzahl fehlerhafter Einheiten überwachen, wenn jede Einheit in eine von zwei Kategorien klassifiziert werden kann, z. B. „Bestanden“ oder „Nicht bestanden“. Mit dieser Regelkarte können Sie die Prozessstabilität über die Zeit überwachen, so dass Sie Instabilitäten in einem Prozess identifizieren und beheben können.
Der Manager eines Lieferservices überwacht beispielsweise mit einer np-Karte täglich über einen Zeitraum von zwei Monaten die Anzahl der Lieferfahrzeuge, die nicht einsatzbereit sind. Ein nicht einsatzbereites Fahrzeug wird als fehlerhafte Einheit erachtet.
Die Regelkarte zeigt, dass durchschnittlich pro Tag 25 der Lieferfahrzeuge nicht einsatzbereit sind. Die Anzahl der fehlerhaften Einheiten für Tag 19 ist außer Kontrolle. Der Manager sollte Ausnahmebedingungen ermitteln, die zu der außergewöhnlich hohen Anzahl fehlerhafter Einheiten beitragen.
Wo finde ich diese Regelkarte?
Um eine np-Karte zu erstellen, wählen Sie aus.
In welchen Fällen bietet sich eine andere Regelkarte an?
- Wenn Sie die Anzahl der Fehler pro Einheit zählen können, verwenden Sie u-Karte, u'-Karte nach Laney oder c-Karte, um die Anzahl der Fehler pro Einheit grafisch darzustellen.
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Wenn die Teilgruppengrößen ungleich sind und die Mittellinie eine Gerade sein soll, verwenden Sie p-Karte oder p'-Karte nach Laney, um den Anteil fehlerhafter Einheiten grafisch darzustellen.
- Wenn sich Ihre Daten durch Überdispersion oder Unterdispersion auszeichnen, kann mit Hilfe einer p'-Karte nach Laney möglicherweise genauer zwischen Streuung durch gewöhnliche Ursachen und Streuung durch Ausnahmebedingungen unterschieden werden. Eine Überdispersion kann dazu führen, dass auf einer np-Karte eine erhöhte Anzahl von Punkten außerhalb der Eingriffsgrenzen liegen. Eine Unterdispersion kann dazu führen, dass auf einer np-Karte zu wenige Punkte außerhalb der Eingriffsgrenzen liegen. Bei einer p'-Karte nach Laney werden diese Umstände korrigiert. Sie können Ihre Daten mit p-Karten-Diagnose auf Überdispersion und Unterdispersion testen. Weitere Informationen finden Sie unter Überdispersion und Unterdispersion.
