あるコールセンターの責任者は、顧客からの電話への対応工程を評価したいと考えています。責任者は、21日間の着信総数および対応されなかった電話の数を記録します。
責任者は二項分布の工程能力分析を実行し、電話応対工程が規格をどの程度満たしているかを評価します。
- サンプルデータ対応されなかった電話.MTWを開きます。
- を選択します。
- 不良に対応されなかった電話を入力します。
- サンプルサイズで、次の列のサイズを使用を選択し、総通話数を入力します。
- OKをクリックします。
結果を解釈する
不良率プロット上の点は各種サンプルサイズにわたりランダムに分布しているように見えるため、サンプルサイズが不良率に影響していないと仮定することができます。P管理図および累積不良%プロットは、この工程の不良%がかなり安定していることを示しています。したがって、工程能力分析の仮定が満たされていると考えられます。
この要約統計量表では、100万個あたりの不良数（PPM不良数）は、着信1,000,000回あたり95,657回が応対されない（不良）と期待できることを示しています。このPPM値は、不良%にすると約9.57%に相当します。上側および下側の信頼限界（CI）は、工程の不良%が8.79%～10.39%の区間内であることを95%の信頼度で確信できることを示しています。工程Z値は1.3で、これは一般的に工程能力に最低限必要な値であると考えられる2を下回っています。全体として、これらの要約統計量はコールセンターが規格を満たすことができないことを表しています。高い割合で電話が応対されていません。責任者は、なぜそれほど多くの電話が応対されていないのか、さらにこの工程をどのように改善できるかを判断する必要があります。
