{"id":1207,"date":"2014-05-25T12:52:30","date_gmt":"2014-05-25T16:52:30","guid":{"rendered":"https:\/\/keyknowledge.com\/?p=1207"},"modified":"2014-05-25T12:52:30","modified_gmt":"2014-05-25T16:52:30","slug":"measuring-process-performance-average-and-variation","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/keyknowledge.com\/sv\/2014\/05\/measuring-process-performance-average-and-variation\/","title":{"rendered":"M\u00e4tning av processprestanda \u2013 medelv\u00e4rde och variation"},"content":{"rendered":"

Processprestanda beskrivs universellt i praktiken genom att samla in data och ber\u00e4kna medelv\u00e4rdet (dvs. det matematiska genomsnittet) av prestandan. Tyv\u00e4rr inkluderas variationen kring medelv\u00e4rdet n\u00e4stan aldrig n\u00e4r processprestanda beskrivs. Detta \u00e4r ett kritiskt misstag som \u00e5tg\u00e4rdas av Six Sigma-metoden.
\nL\u00e5t mig illustrera med ett exempel som jag ofta anv\u00e4nder i klassrummet. Ett av de kritiska prestationsm\u00e5tten inom flygbranschen \u00e4r avg\u00e5ng i tid. Prestanda m\u00e4ts genom att j\u00e4mf\u00f6ra den schemalagda avg\u00e5ngstiden med den faktiska avg\u00e5ngstiden. Den faktiska avg\u00e5ngstiden definieras som den tidpunkt d\u00e5 planet knuffas bort fr\u00e5n gaten. I det h\u00e4r exemplet samlades ett antal datapunkter in f\u00f6r flygbolag A och f\u00f6r flygbolag B. F\u00f6r flygbolag A avg\u00e5r flyg i genomsnitt 10 minuter f\u00f6rsenade. F\u00f6r flygbolag B avg\u00e5r flyg i genomsnitt 20 minuter f\u00f6rsenade.
\nN\u00e4r eleverna f\u00e5r tillg\u00e5ng till denna information, och endast denna information, anger de alltid att de f\u00f6redrar Flygbolag A:s prestanda. Den genomsnittliga prestandan ber\u00e4ttar dock bara en del av historien. Det vi vet om medelv\u00e4rdet \u00e4r att h\u00e4lften av g\u00e5ngerna \u00e4r prestandan b\u00e4ttre \u00e4n genomsnittet, och h\u00e4lften av g\u00e5ngerna \u00e4r prestandan s\u00e4mre \u00e4n genomsnittet.
\nI denna diskussion antar vi att data i b\u00e5da fallen \u00e4r normalf\u00f6rdelade och att flyg kan och faktiskt avg\u00e5r tidigt. Vidare analys av data visar att flygbolag A har en enorm variation kring medelv\u00e4rdet, medan flygbolag B har mycket liten variation. Variation beskrivs vanligtvis genom att ber\u00e4kna standardavvikelsen f\u00f6r data. I v\u00e5rt exempel har flygbolag A en standardavvikelse p\u00e5 tio minuter och flygbolag B har en standardavvikelse p\u00e5 en minut. Effekten \u00e4r att flygbolag A:s flyg kan f\u00f6rv\u00e4ntas avg\u00e5 n\u00e5gonstans mellan 20 minuter. f\u00f6re<\/span> den planerade avg\u00e5ngstiden och 40 minuter efter<\/span> den schemalagda avg\u00e5ngen. Flygbolag B:s flyg kan f\u00f6rv\u00e4ntas avg\u00e5 20 minuter efter den schemalagda avg\u00e5ngen, plus eller minus tre minuter.
\nMot bakgrund av denna ytterligare information, vilket flygbolag f\u00f6redrar du nu? Studenter v\u00e4ljer nu flygbolag B. De \u00e4r inte villiga att anl\u00e4nda till gaten bara f\u00f6r att uppt\u00e4cka att ett flyg som trafikeras av flygbolag A avgick f\u00f6re den schemalagda tiden, och de \u00e4r inte heller villiga att v\u00e4nta alltf\u00f6r l\u00e4nge. Flygbolag B f\u00f6redras eftersom variationen i prestanda \u00e4r liten.
\nL\u00e4rdomen h\u00e4r \u00e4r att n\u00e4r man beskriver processprestanda och arbetar med processf\u00f6rb\u00e4ttringar \u00e4r m\u00e4ngden variation i prestanda minst lika viktig (om inte viktigare) \u00e4n den genomsnittliga prestandan.
\nDina kommentarer eller fr\u00e5gor om den h\u00e4r artikeln \u00e4r v\u00e4lkomna, liksom f\u00f6rslag p\u00e5 framtida artiklar. Kontakta mig g\u00e4rna via e-post p\u00e5 roger@keyperformance.com<\/a>.
\nOm f\u00f6rfattaren: Roger C. Ellis \u00e4r industriingenj\u00f6r till utbildning och yrke. Han har en Six Sigma Master Black Belt med \u00f6ver 45 \u00e5rs aff\u00e4rserfarenhet inom en m\u00e4ngd olika omr\u00e5den. Ellis utvecklar och undervisar i professionella Six Sigma-certifieringskurser f\u00f6r Key Performance LLC. F\u00f6r en mer detaljerad biografi, v\u00e4nligen se www.keyperformance.com<\/a>.
\n 
\n <\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Process performance is universally described in practice by collecting data and calculating the mean (i.e. the mathematical average) performance.\u00a0 Unfortunately, the variation around the mean is almost never included when describing process performance.\u00a0 This is a critical oversight that is addressed by the Six Sigma methodology. Let me illustrate with an example that I often […]\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"cybocfi_hide_featured_image":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[85,86,80,87],"class_list":["post-1207","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-uncategorized","tag-average","tag-process-performance","tag-six-sigma","tag-variation"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/keyknowledge.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1207","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/keyknowledge.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/keyknowledge.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/keyknowledge.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/keyknowledge.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1207"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/keyknowledge.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1207\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/keyknowledge.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1207"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/keyknowledge.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1207"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/keyknowledge.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1207"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}