Gráficos de calidad de control que usted debe saber para el examen de certificación PMP

Para controlar la calidad de su proyecto, usted debe saber cómo utilizar algunas cartas para el examen de certificación PMP. Muchas de las herramientas en este proceso son más fácil de entender cuando se está aplicando en un entorno predecible fijo, repetitivo.

Los diagramas de flujo

Imagínese Karen es su director de proyecto y descubre algunos problemas con su proyecto. Después de la revisión inicial de las encuestas de satisfacción, Karen determina que la mayor fuente de insatisfacción centros de llamadas en torno a la mesa de ayuda, por lo que decide iniciar su análisis allí. Lo primero que hace es desarrollar un diagrama de flujo del proceso que la persona que llama pasa por al llamar al servicio de asistencia.

Los diagramas de flujo son una buena manera de identificar donde en los problemas de proceso podría ocurrir.

Karen identifica dos áreas de interés:

• No hay especialistas asignados para problemas de conectividad a Internet. Si los especialistas de hardware o software están ocupados, nadie responde a las llamadas por Internet. No todos los profesionales de hardware y software tienen experiencia en redes en la conexión a Internet.

• Si la llamada no es contestada en tres minutos, se pide a las personas que llaman dejar un mensaje para una devolución de llamada. Los clientes no quieren un callback- quieren que sus problemas resueltos de inmediato.

  

Histogramas y diagramas de Pareto

Lo siguiente que Karen hizo fue utilizar la información de la encuesta departamento de TI para clasificar las razones de insatisfacción. Ella comenzó a cabo mediante la creación de un histograma que utiliza barras para demostrar el número de veces que se comprueba cada causa de insatisfacción.

Luego se clasificó estos con el fin, el uso de un Diagrama de Pareto, que es un tipo específico de histograma ordenado por frecuencia de aparición que muestra cuántos resultados genera cada causa identificada. Observe que el diagrama de Pareto tiene una línea que rastrea el porcentaje acumulado de defectos. El lado izquierdo eje vertical muestra el número de defectos. El eje vertical lado derecho muestra el porcentaje acumulativo de defectos.

Un diagrama de Pareto a veces se hace referencia en conjunto con el " 80/20 regla " que establece que 80% de los problemas provienen del 20% de las causas.

Basado en el histograma, estaba claro que Karen tenía que abordar la cuestión de las personas en espera de ser demasiado largo, y luego mirar a mejorar el tiempo para llamar a la gente de vuelta. Si pudiera mejorar esas dos cuestiones, más de la mitad de las quejas se abordaría.

Tablas de correr y gráficos de control

La métrica departamento para responder a las llamadas es que una persona, no una máquina, responde el 95% de todas las llamadas dentro de tres minutos. Karen decidió utilizar un gráfico de ejecución, que traza la historia y el patrón de variación, para ver si ciertas horas del día tuvieron veces más tiempo promedio de retención que otros.

El sistema ACD puede apagar informes para cualquier día que muestra el volumen de llamadas y el tiempo medio de espera. Así que Karen no tenía que mirar a los datos del año pasado, ella utilizó los principios de muestreo estadístico para seleccionar 20 días aleatorios en el pasado año.

La fluctuación en los datos de ejemplo muestra las causas comunes de variación. En otras palabras, se puede esperar el tiempo medio de espera para variar debido a las variables del proceso. Si Karen señalar cualquier irregularidad, se buscaría una causa especial, como alguien que está de baja por enfermedad, una instalación de software de actualización, un día de fiesta, o algún otro evento inusual.

Cuando Karen analizó los datos del gráfico de ejecución, se encontró con que el tiempo medio de espera era más de 2,5 minutos (152 segundos). El más largo tiempo medio de espera fue de 7 minutos. La gama de tiempos de espera es de 1 segundo a 10:43 (10 minutos, 43 segundos). Hubo un aumento definitivo en el tiempo medio de espera cuando las personas llegaron por primera vez en el trabajo.

Tiempo de retención de manera constante disminución hasta que se disparó cuando la gente de regresar de almuerzo, y luego se redujo de manera constante durante toda la tarde hasta que los empleados se fueron a casa.

Karen decidió poner los datos de la carta de ejecución en un gráfico de control. LA gráfico de control es una representación gráfica de los datos del proceso en el tiempo y en contra de los límites de control establecidos, y que tiene una línea central que ayuda en la detección de una tendencia de valores trazados hacia cualquiera límite de control.

Límite de control. El área compone de tres desviaciones estándar (SD) a cada lado de la línea central, o significa, por una distribución normal de los datos representados en un gráfico de control que refleja la variación esperada en los datos.

Límite de especificación. La zona, a ambos lados de la línea central, o media, de los datos trazados en un gráfico de control que cumpla con los requisitos del cliente para un producto o servicio. Esta área puede ser mayor o menor que el área definida por los límites de control.

Para Karen, que muestra los límites de control no tenía sentido porque el proceso es claramente fuera de control. En su lugar, decidió mostrar el límite superior de especificación y el tiempo medio de espera.

De 8 am a 10:59, el tiempo medio de espera es mayor que la ESPECIFICACIÓN superior 13:00-13:59, mantenga los horarios son mayor que la especificación superior, también.

Utilizando los conceptos de atributo y muestreo variables, Karen puede seleccionar cualquier periodo y determinar si el tiempo medio de espera se encuentra con el límite de especificación superior. También puede utilizar el muestreo de atributos para seleccionar al azar un número de llamadas para ver si cada llamada se encuentra dentro del límite de especificación. La métrica se cumple o no se cumple. Karen también puede realizar el muestreo variable para determinar el grado en que un resultado se ajusta.

Usted puede oír hablar de la Regla de Siete hora de hablar de los gráficos de control. La Regla de Siete afirma que siete puntos de datos de tendencias en una dirección (hacia arriba o hacia abajo) o siete puntos de datos en un lado de la media indica que el proceso no es aleatorio. Esto significa que usted debe comprobar la medición para determinar si algo está influyendo en el proceso.