17.2: Esegui grafici

I grafici di esecuzione sono uno strumento essenziale per visualizzare le prestazioni dei vari processi nel tempo, consentendo l’identificazione di tendenze e modelli cruciali per il miglioramento della qualità. Questi grafici tracciano una serie di punti dati in ordine cronologico, offrendo informazioni sulla stabilità e l’efficienza di un processo. La creazione di un grafico di esecuzione comporta la rappresentazione grafica dei punti dati su un grafico, con gli intervalli di tempo sull’asse orizzontale e le misurazioni specifiche sull’asse verticale. Ad esempio, tracciare le temperature medie della Terra nel corso degli anni può fornire una visione chiara delle tendenze climatiche, con gli anni rappresentati sull’asse orizzontale e i valori di temperatura sull’asse verticale.

L’analisi di un grafico di esecuzione può rivelare se un processo è statisticamente stabile o instabile. Segni di instabilità, come aumenti o diminuzioni costanti dei punti dati o bruschi cambiamenti di livello, possono segnalare la presenza di cause speciali che giustificano ulteriori indagini. Al contrario, un processo è considerato statisticamente stabile, o in controllo statistico, quando le variazioni derivano esclusivamente da fattori di sistema standard, indicando la prevedibilità entro limiti definiti.

L’instabilità nei grafici di esecuzione può manifestarsi in varie forme, tra cui tendenze costanti al rialzo o al ribasso, cambiamenti bruschi o modelli ciclici che indicano influenze stagionali o fattori ricorrenti. Tuttavia, un processo potrebbe ancora essere considerato stabile se le variazioni appaiono casuali senza un modello specifico, suggerendo che il processo opera entro i normali limiti di controllo. Esaminare qualsiasi valore anomalo in questo contesto è fondamentale per accertarne la causa.

I grafici di esecuzione sono indispensabili per monitorare e analizzare il comportamento dei processi nel tempo. Distinguendo tra variazioni casuali e tendenze significative non casuali, svolgono un ruolo fondamentale nel sostenere la qualità del processo e facilitare un processo decisionale informato sulla base di dati empirici.