2 proportions Pour Améliorer la livraison complète

Utiliser 2 proportions pour démontrer que la proportion de livraisons complètes augmente après une amélioration du processus.

Cet exemple s’applique au fichier Module Chaîne d’approvisionnement. Pour plus d'informations, reportez-vous à www.minitab.com/supply-chain-module.

Exemple

La livraison complète est la proportion de commandes qui sont livrées complètement lors de la première expédition. Pour calculer le taux de livraison complet, divisez le nombre total de livraisons complètes par le nombre total de livraisons.

Dans cette feuille de calcul, Dans son intégralité avant et En entier après contenir le nombre de factures impayées avant et après une amélioration du processus. Les Total des commandes avant colonnes et Total des commandes après contiennent le nombre total de Total des commandes avant avant et après l’amélioration du processus.

Avec les données résumées, vous entrez les valeurs de données au lieu des identificateurs de colonne.

`Dans son intégralité avant`	`Total des commandes avant`	`En entier après`	`Total des commandes après`
453	587	662	744

Comment faire

Choisissez Modules de solutions > Fonctions > KPI de la chaîne d’approvisionnement, puis sélectionnez Lancer.
Sous Livraison, sélectionnez Livraison complète.
Sélectionnez Améliorer la livraison complète, puis cliquez sur OK.
Sélectionnez 2 proportions, puis cliquez sur OK.
Dans la liste déroulante, sélectionnez Données résumées.
Dans Nombre d'événements, entrez le nombre de livraisons complètes avant l’amélioration du processus sous la forme Echantillon 1. Entrez le nombre de livraisons complètes après l’amélioration du processus en tant que Echantillon 2.
Dans Nombre d'essais, entrez le nombre total d’expéditions avant l’amélioration du processus en tant que Echantillon 1. Entrez le nombre total d’expéditions après l’amélioration du processus en tant que Echantillon 2.
Sélectionnez Options. Dans Hypothèse alternative, sélectionnez Différence < différence hypothétisée. La différence hypothétisée définit votre hypothèse nulle. Par défaut, la différence hypothétique = 0. Ce test unilatéral a plus de pouvoir pour détecter si la proportion de livraisons complètes a augmenté après le changement de processus.
Cliquez sur OK.

Conseil

Pour plus d’informations sur cette analyse, cliquez Aide dans la boîte de dialogue principale.