MACD (Moving Average Convergence-Divergence) Wie man MACD in Forex Trading einsetzt In: MACD Zuletzt aktualisiert: 14. Dezember 2012 MACD ist einer der zuverlässigsten Indikatoren. Obwohl wir nicht daran denken, irgendwelche Indikatoren in unserem eigenen Handel zu verwenden, und wir immer die Leuchter Charting und Bollinger Bands verwenden, um die Handels-Setups zu finden, noch glauben wir, dass MACD ist ein starker Indikator speziell für Anfänger Händler, die verwendet werden, um in und out Des Marktes zu früh. MACD ist ein nacheilender Indikator und seine Verzögerung macht Sie geduldig, nicht zu eilen, um den Markt zu betreten oder aus ihm zu früh herauszukommen. In letzter Zeit haben wir einen anderen Artikel über MACD veröffentlicht, um unseren Anhängern zu zeigen, wie sie langsamere Einstellungen von MACD verwenden können, um einen besseren Eintrag zu haben und die Positionen länger zu halten, um den Gewinn zu maximieren: Wie man langsamere Einstellungen von MACD-Indikator verwendet Es gibt so viele professionelle Händler ( Sowohl Aktien - als auch Devisenhändler), die sich auf diesen Indikator verlassen. Natürlich sollten wir diesen Indikator nicht übertreiben. Es ist kein magisches Werkzeug, um dir die Buysell-Signale zu zeigen. Im Vergleich zu den anderen Indikatoren ist es aber großartig. Es kann zusammen mit RSI verwendet werden, um die Handels-Setups zu bestätigen. Das ist eine Million Dollar Frage. Bevor wir Ihnen sagen, warum MACD arbeitet, bevorzugen wir es, einen der wichtigsten Gründe von Forex Traders8217 (und auch alle anderen Arten von Trader8217) zu erklären. Vielleicht hast du das viel von uns gehört, aber es muss auch in diesem Artikel erinnert werden. Mangel an Geduld ist einer der wichtigsten Gründe für Forex Trader8217 Misserfolg. Die meisten Händler sind nicht geduldig genug, um auf ein starkes Handels-Setup zu warten. Nach einigen Minuten, Stunden oder Tagen, die sie auf ein Handels-Setup warten (abhängig von der Zeitrahmen oder System sie verwenden), und sie können nicht finden, sie verlieren ihre Geduld und zwingen sich, eine Position zu nehmen, während es keine scharf und klar ist Handelsaufbau. Also verlieren sie. Auf der anderen Seite, wenn es ihnen gelingt, eine gute Position zu nehmen, kommen sie mit einem kleinen Gewinn zu früh aus, weil sie Angst haben, den Gewinn zu verlieren, den sie bereits gemacht haben. Sie haben nicht genug Geduld, um eine Position zu halten, bis sie das Ziel trifft. So machen sie ihren Gewinn begrenzt, wegen des Mangels an Geduld. MACD ist eine Lösung für diese Probleme, weil es verzögert ist und diese Verzögerung zwingt Sie, mehr zu warten, sowohl wenn Sie auf ein Handels-Setup warten, und wenn Sie eine Position halten. That8217s warum MACD sowohl von Forex als auch von Aktienhändlern empfohlen wird. (Anmerkung: Heikin Ashi ist eines der anderen Werkzeuge, die Ihnen helfen, mehr zu warten, sowohl vor dem Handels-Setup als auch während Sie auf dem Markt sind. Sie können über Heikin Ashi hier lesen.) Manchmal zeigen Ihre anderen Indikatoren und sogar das Preisdiagramm Ihnen ein Trader-Setup, aber MACD sagt Ihnen zu warten, und es hält Sie davon ab, gegen den Trend und Geld zu verlieren. Es gibt auch viele Fälle, die du einem Trend folgen möchtest, aber MACD sagt dir, dass es zu spät ist und der Trend erschöpft ist und jederzeit umkehren kann. In diesem Artikel werden wir unser Bestes tun, um alle diese Fälle zu decken und Ihnen zu helfen, MACD in Ihrem Trades in der bestmöglichen Weise zu verwenden. Was ist MACD Definition MACD steht für Moving Average Convergence Divergence. MACD ist ein Indikator für die technische Analyse. Dieser Indikator wird von Gerald Appel entwickelt, der ein Händler und Markttechniker war. MACD ist die Differenz von einem 12 und einem 26 exponentiellen gleitenden Durchschnitt. MACD subtrahiert die 26-Periode von der 12-Periode und das Ergebnis wird in einer einzigen Zeile angezeigt, die die MACD-Hauptleitung ist. Typische MACD-Indikatoren, haben eine zusätzliche Zeile, die ein exponentieller gleitender Durchschnitt der Hauptlinie ist. Dieser gleitende Durchschnitt wird standardmäßig auf 9 gesetzt und heißt Signalleitung. In metaTrader Die Standard-MACD doesn8217t haben die Haupt-MACD-Zeile. Stattdessen hat es Stäbe (Histogramm). Auf anderen Plattformen können Sie sowohl die MACD-Hauptlinie als auch das MACD-Histogramm sehen. MACD Histogramm ist die Differenz der MACD Hauptlinie und der 9 exponentiell gleitenden Durchschnitt: MACD Histogramm: MACD Main Line 8211 Signal Line Wie Sie sehen, ist MACD nichts als die Kombination von zwei gleitenden Durchschnitten. Trotzdem ist es ein sehr starker und zuverlässiger Indikator, weil er den Marktlärm beseitigt. Wenn Sie ein Händler sind, wird wahrscheinlich MACD Formel keinen Gebrauch für Sie haben. Sie werden es brauchen, wenn Sie ein Programmierer sind und MACD beim Entwerfen und Entwickeln eines EA (Fachberater) oder Roboter verwenden möchten. Die Formel hilft Ihnen aber, den Indikator besser zu verstehen. Wir haben bereits über diese Indikatoren gesprochen8217s Berechnung: Hauptleitung: 12 EMA 8211 26 EMA Signalleitung: 9 EMA der Hauptleitung Histogramm: Hauptleitung 8211 Signalleitung Download Die farbige MACD: Die MACD, die standardmäßig mit MetaTrader kommt, hat nur eine Farbe mit Das histogramm Wenn du gerne die gleiche farbige MACD hast, die wir auf unseren Charts haben (unten Screenshots), bitte herunterladen und installieren sie auf Ihre Plattform, bevor wir anfangen, über MACD zu erklären und wie wir es in der technischen Analyse und Devisenhandel verwenden. Dieser Indikator arbeitet in MetaTrader. Sie müssen es kopieren und fügen Sie es in den Expertenindikatoren Ordner und starten Sie dann Ihre Plattform und wenden Sie den Indikator auf dem Preis Diagramm. Klicken Sie hier, um die farbige MACD herunterzuladen. Um den Colored MACD auf deiner MT4-Plattform zu installieren, musst du das Indikator in den Ordner Indikatoren kopieren. Klicken Sie auf Datei-Menü oben links auf Ihrer MT4-Plattform. Klicken Sie auf Datenblatt öffnen. Öffnen Sie den Ordner MQL4. Öffnen Sie den Ordner Indikatoren. Kopiere und füge den Indikator in den Indikatorenordner ein. Starten Sie die MT4-Plattform neu. Öffnen Sie eine Preisliste. Drücken Sie Strg, um den Navigator zu öffnen. Öffnen Sie das Dropdown-Menü Indikatoren. Ziehe LuckScout-MACD. ex4 und lege es auf das Diagramm. Wie sieht MACD auf der Preis-Chart aus Die folgende Grafik zeigt, wie farbige MACD aussieht. Es hat auch die Moving Average 9, aber wir setzen es immer auf Null, weil wir es nicht verwenden. Es hilft dir nicht. In der Indikator, die Sie oben heruntergeladen haben, ist es standardmäßig auf Null gesetzt, aber Sie können es wieder auf 9 ändern, wenn Sie möchten. Die MACD-Balken (Histogramm) sehen Sie unten, spiegeln die Differenz der Haupt - und Signalleitungen. Auf der Preisliste sehen Sie die Haupt - und Signalleitungen. Die rote ist die Hauptlinie und die grüne Linie ist die Signalleitung. Wie Sie sehen, wo immer die Distanz dieser beiden bewegten Linien größer ist, werden die MACD-Balken auch länger, und wo immer diese beiden Linien kreuzen, ist die Länge der verwandten MACD-Leiste null (folgen Sie den schwarzen Pfeilen). Wie Sie sehen, wenn es eine Aufwärtsbewegung und Druck gibt (der Markt ist bullish), MACD Histogramme steigen und ändern die Farbe zu blau und wenn es einen Abwärtsdruck und Bewegung (der Markt ist bearish), sie gehen und ändern Die Farbe zu rot. MACD-Stäbe bilden Höhen und Tiefen. Wenn wir einen Aufwärtstrend haben, bilden sie höhere Tiefen und wenn wir einen Abwärtstrend haben, bilden sie niedrigere Höhen und wenn die Stäbe unter den Nullstand gehen, bilden sie niedrigere Tiefs: Wie macht MACD Sie davon ab, gegen den Trend zu gehen Wie wir schon erwähnten, MACD ist verzögert und so, wenn Sie ein Umkehrsignal mit den Leuchtern und Bollinger Bands sehen und Sie wollen eine Position gegen den Trend zu nehmen, sagt MACD Ihnen 8220No8221. Natürlich, wenn du über die Elliott-Wellen und auch die Zyklen kenne, wirst du keine Positionen gegen den Trend nehmen, auch wenn du keinen MACD auf deinem Diagramm hast, aber da die Zyklen und die Elliott-Wellen sehr schwierig sind, kannst du es benutzen MACD auf dem richtigen Weg bleiben. Bitte schau dir das Umkehrsignal an. Ein Leuchter ist komplett aus den Bollinger Bands geformt und dann gibt es drei Bearish Kerzenständer, die alle Umkehrsignale sind. Drei Kerzenständer davor, du hast schon ein anderes Umkehrsignal, aber du hättest es ignorieren sollen, denn es war frisch und es kam kurz nach einem großen bullischen Leuchter. Aber das zweite Verkaufssignal (die gelbe Zone), versichert, dass man kurz gehen kann. Let8217s sagen, du würdest MACD auf deinem Diagramm haben, oder du hast es gehabt, aber du würdest dich darauf achten. Du könntest kurz gehen und deinen Stop-Loss über dem höchsten Hoch setzen. Und erraten, was Ihr Stop-Loss ausgelöst werden würde: Also gegen MACD ist gefährlich. Natürlich ist das oben genannte Signal, das von den Leuchtern gebildet wird, nicht stark genug. Deshalb ist der Preis nicht umgekehrt und weiter gegangen. Als Anfänger Händler sind nicht in der Lage, die starken Kerzenständer Handels-Setups zu unterscheiden. Mit MACD kann eine große Hilfe nicht gegen den Trend auf der Grundlage der schwachen Handels-Setups zu gehen. Gegen den Trend auf der Grundlage der schwachen Leuchter Signale ist nicht der einzige Fehler, den Sie machen können. MACD zeigt auch an, ob der Markt überkauft oder überverkauft ist. Wenn es überkauft ist, ist es riskanter, lange zu gehen und wenn es überverkauft ist, ist es ratsamer, kurz zu gehen. Wenn der Markt überkauft ist, können Bulls (Käufer) mit dem Sammeln ihres Gewinns (sie verkaufen) jederzeit beginnen, und so kann der Preis untergehen, und wenn der Markt überverkauft ist, können Bären jederzeit anfangen zu kaufen, und so kann der Preis gehen oben. Natürlich sagen die Kerzen auch, wenn der Markt überkauft oder überverkauft ist, aber MACD ist auch eine große Hilfe. Werfen wir einen Blick auf ein Beispiel: Sie sind ein Trendhändler. Sie haben einen Aufwärtstrend hier (unten). Sie sehen einige Umkehrsignale, aber Sie warten auf ein Fortsetzungssignal, um lange zu gehen. Ein starker bullischer Leuchter bildet (der letzte auf dem folgenden Diagramm) und gleichzeitig ändert die letzte MACD-Leiste ihre Farbe und zeigt einen Aufwärtsdruck. Dies ist, was Sie gewartet haben, um lange zu gehen, aber Sie don8217d betrachten, dass der Markt hat sich für eine lange Zeit (überkauft) und kann jederzeit umkehren. Natürlich kann es viel höher gehen, aber wir wissen nie: Diese Position geht nur für einen weiteren Leuchter auf und geht dann hinunter und löst deinen Stop-Loss aus: MACD Buy-Sell Signale MACD-Handel ist so häufig bei Forex-Händlern. Sie warten nur auf eine neue MACD-Bewegung für ein paar Bars und dann geben sie ein. MACD ist wirklich gut für Trendhandel. Es ist auch gut für die Bestätigung der Umkehrsignale. MACD muss jedoch als Bestätigung verwendet werden. Der Hauptindikator ist der Preis. Wenn Sie MACD als Bestätigung für Unterstützung und Widerstandsausbruch verwenden. Es wird eine große hilfe sein Diejenigen, die auf der Grundlage des Supportresistance-Ausbruchs handeln, müssen MACD auf ihren Charts haben, sonst wird ihre Erfolgsquote nicht vernünftig sein. Schau dir das Bild an. Es gibt eine Trendlinie mit gültiger und sichtbarer Stützlinie. Sie warten auf den Support-Ausbruch, um kurz zu gehen. MACD fängt an, für einige Leuchter vor dem Ausbruch zu gehen, aber du gehst nicht kurz, weil es aufspringen kann, sobald es die Stützlinie berührt. Einer der Leuchter schließt unterhalb der Stützlinie und gleichzeitig sieht man, dass MACD hinuntergeht, aber es ist frisch und es ist nicht überverkauft. Es liegt auch über dem Nullpunkt. Also gehst du kurz auf den offenen Kerzenständer, setze deinen Stop-Loss über den hohen Preis des letzten Leuchters und dein Ziel wird das nächste Support-Level sein. Es geht hinunter und schlägt das Ziel sehr leicht. Schauen Sie sich das untenstehende Bild an, das dasselbe ist wie das obige Bild, aber es zeigt nur einen weiteren Support-Ausbruch, der nach dem oben genannten Support-Ausbruch eine Weile passierte. Offensichtlich ist es eine neue Chance, eine weitere Short-Position zu nehmen, aber schaut auf den MACD und seinen Unterschied zu der vorherigen Position. In der vorherigen Position hatte MACD angefangen zu gehen, während es weit über dem Nullstand war. Es bedeutet, du würdest kurz gehen, während der Markt überkauft ist, was eine gute Entscheidung ist. In dieser Position (unten) ist nicht nur MACD nicht über dem Null-Niveau, aber es hat bereits angefangen zu gehen und höhere Tiefen zu machen. So ist der Markt überverkauft und Ihr Verkaufssignal ist nicht frisch. Es ist eine zweite Hand verkaufen Signal Und erraten, was passieren würde, wenn Sie kurz und Sie didn8217t betrachten MACD: Ja, Ihre Position löst den Stop-Loss, bevor es das Ziel trifft. MACD Divergenz ist eines der bekanntesten und stärksten Handelssignale, die MACD erzeugt. MACD Divergenz Formen, wenn der Preis steigt und macht höhere Höhen und zur gleichen Zeit, MACD Bars gehen und machen niedrigere Höhen. Die Regel sagt, der Preis wird schließlich folgen der MACD Richtung und wird nach unten gehen. Allerdings ist das Problem, dass Sie nie wissen, wann der Preis der MACD Richtung folgen wird. Also, wenn Sie Eile und nehmen Sie eine kurze Position rechts, wenn Sie die MACD Divergence sehen, kann es weiter nach oben für mehrere weitere Leuchter. Sie sollten kurz gehen, wenn MACD Divergence von einem guten Verkaufssignal von den Leuchtern gefolgt wird und ein Unterstützungsausbruch. MACD Divergenz kann am Ende der Aufwärtstränge gesehen werden. Was bedeutet es, es bedeutet, wenn Sie ein Trend-Trader sind, sollten Sie nicht lange dauern, wenn Sie sehen, dass MACD Divergence gebildet wird. Es kann jederzeit kollabieren. MACD Konvergenz ist auch ein berühmtes Signal, aber die Menschen vertrauen der MACD Divergenz mehr, denn wenn der Markt zusammenbricht und untergeht, geht es schneller und stärker. Angst ist stärker als Gier und wenn die Märkte untergehen, ist die Angst die dominierende Emotion. MACD Konvergenz Formen, wenn der Preis sinkt und bildet niedrigere Höhen oder niedrigere Tiefs, aber zur gleichen Zeit MACD Bars steigen und bilden höhere Höhen oder höhere Tiefen. Die Regel sagt, der Preis wird schließlich die Richtung ändern und wird MACD folgen, was bedeutet, dass es steigen wird. MACD Konvergenz kann am Ende der Abwärtstränge gesehen werden. Was bedeutet es, bedeutet, wenn Sie ein Trend-Trader sind, sollten Sie nicht kurz, wenn Sie sehen, dass MACD Konvergenz gebildet wird. Es kann jederzeit aufprallen. Verbinden Sie unsere 20.000 Loyal-Anhänger jetzt erhalten unser E-Buch für freie 53 Gedanken auf ldquo MACD (bewegliche durchschnittliche Konvergenz-Divergenz) Wie man MACD im Forex Trading rdquo verwendet Hallo vielen Dank für das Teilen Ihrer Gedanken, die ich in den Märkten seit über 12 Jahren gewesen bin , Aber immer noch Ihre detaillierte Ansatz hilft viel in Feinabstimmung meine Strategie aus meiner Erfahrung macd ist einer der besten Indikatoren. Ich kam zu einer Idee, um Macd zu studieren, nachdem ein Trader ich von einer großen Bank vor einigen Jahren wusste, machte Millionen Dollar ein Jahr mit Elliott Wellen mit Macd. Aber ich glaube, Macd selbst ist nützlich als Studium EW Theorie für mehr als 3 Jahre kam ich zu dem Schluss, dass Elliott Wellen sind einfach zu zweideutig8230 Haben Sie 2 Fragen: 1) Was sind andere beste Hinweise, um mit Macd (Sie persönliche Präferenz) 2) zu verwenden Ein Trend-Trader (ich vermute, Sie sind) was sind Ihre Gedanken über den Aufbau von upadding Positionen dh wie Bill Williams lehrt auf Fraktale Durchbruch oder auf Reboundsdips gerne wieder in Verbindung zu bleiben Dank für Ihre Web-Ressource Dank Dr. Chris das Konzept ist weitgehend erklärt. Ich habe eine Frage, wie es möglich ist, die Kreuzung der Haupt - und Signalleitung bei der Bestimmung der Trendbewegung zu nutzen. Ist es irgendwelche Auswirkungen Ich bemerke die vorherrschende Aufwärtspresense der Roten Linie, die die Hauptlinie in einem Aufwärtstrend ist LuckScout Ja. MACD ist ein langsamer und nacheilender Indikator und so ist es gut, den Trends zu folgen. Darüber hinaus spiegelt die Überquerung der Haupt - und Signalleitung üblicherweise den Trend Erschöpfung und Umkehrung. Guten Tag, vielen Dank für das Konzept, aber warum kann ich den farbigen MACD-Indikator öffnen DANKE SEHR VIEL MARTIN LuckScout Du musst es nicht öffnen. Sie müssen es kopieren und in den MT4-Indikatorordner einfügen. Nur um hinzuzufügen, wenn Sie mit MT48230 nach teps können Ihnen helfen 1.File 8211 gt Open Data Ordner 2. MQL4 8211 gt Indikatoren 3. Kopieren LuckScout-MACD. ex4 4. Schließen Sie Ihre MT4 und wieder öffnen 5.Öffnen Sie Ihre Chart und klicken Sie auf Indikator hinzufügen Sollte 3. von rechts auf die Oberseite 6. Wählen Sie Custom 8211 gt LuckScout-MACD 7. Als Autor können Sie mit HikenAshi Diagramm danken Ihnen sehr viel für Ihre detaillierten Artikel. Es hat mir sehr geholfen und ich bin ein neuer Trader, ich habe 1 Frage. 1) Wenn ich die MACD zum Diagramm hinzufüge, fragt es mich, den Ema-Zeitrahmen auszuwählen, der standardmäßig langsam 26 fst 12 ist. Ich füge es hinzu, aber es gibt kein Histogramm-Diagramm genau wie das, das du in diesen Artikel gelegt hast Zeile unten unten in der Grafik, vor allem, dass i8217m mit einem anderen platfom und nicht MTD4, was i8217m falsch machen auf meinem Diagramm habe ich die BB8217s und die Leuchter. LuckScout Ich weiß nicht. Es tut mir leid. Ich muss wissen, wie man MACD Signalleitung einrichtet. Ich benutze MACD von Meta Trader gegeben, aber es gibt nur MACD Linie, Signalleitung fehlt hier. Wie kann ich einrichten lineline8230 LuckScout MT4 doesn8217t haben die MACD Sie wollen. Sie müssen das 8220traditionelle MACD8221 herunterladen und es auf Ihrer MT4 Plattform installieren. Hallo. Chris8230 Gute erklärung8230 Obwohl MACD hinterherhinkt. Wir können es benutzen, um die richtige Zeit zum Eingeben und Verweilen zu versichern8230 Können wir die Hauptleitung und die Signalleitung manuell einstellen. Ich meine, ohne MACD nur die EMA verwenden Bitte Chris erzähl mir Werte .. Hauptleitung: 82308230 .. Signalleitung: 8230823082308230. LuckScout Die Zeileneinstellung ist 12, 26. Und die Signalleitung ist 9.Cause-and-Effect Diagramme Ursache - Und-Effekt-Diagramme Ein Analyse-Tool ist das Cause-and-Effect (oder Fishbone) Diagramm. Diese werden auch Ishikawa-Diagramme genannt, weil Kaoru Ishikawa sie 1943 entwickelt hat. Sie heißen Fishbone-Diagramme, da sie einem mit der langen Wirbelsäule und verschiedenen Verbindungsästen ähneln. Das Fischgrät-Diagramm organisiert und zeigt die Beziehungen zwischen verschiedenen Ursachen für den Effekt, der untersucht wird. Diese Tabelle hilft, den Brainstorming zu organisieren. Die Hauptkategorien der Ursachen werden auf die Hauptverzweigungen gelegt, die mit dem Rückgrat verbunden sind, und verschiedene Untergründe sind an den Zweigen angebracht. Es entsteht eine baumartige Struktur, die die vielen Facetten des Problems zeigt. Die Methode für die Verwendung dieses Diagramms ist, das Problem an der Spitze zu lösen, dann füllen Sie die wichtigsten Zweige. Menschen, Verfahren, Ausrüstung und Materialien sind häufig identifizierte Ursachen. Dies ist ein weiteres Werkzeug, das in fokussierten Brainstorming-Sessions verwendet werden kann, um mögliche Gründe für das Zielproblem zu bestimmen. Das Brainstorming-Team sollte vielfältig sein und Erfahrung im Problembereich haben. Mit diesem Tool können viele gute Informationen entdeckt und angezeigt werden. Control Charts Andere Charts Control Charts amp Andere Charts Ob Moms Rezept für Spaghetti-Sauce oder Patienten zu einer Notaufnahme, das Ergebnis eines Prozesses ist nie genau das gleiche jedes Mal. Fluktuation oder Variabilität ist eine unvermeidliche Komponente aller Systeme und wird erwartet, die sich natürlich aus den Auswirkungen von verschiedenen Chance-Ereignissen ergibt. Jedoch kann eine Variation außerhalb eines stabilen Musters ein Hinweis sein, dass der Prozess nicht in einer konsistenten Weise wirkt. Ereignisse, die über die erwartete Variabilität hinausgehen oder Ereignisse, die ein Muster bilden, das nicht zufällig ist, zeigen an, dass der Prozess außer Kontrolle gerät. Aus Sicht der Qualitätskontrolle ist ein Out-of-Control Service oder Produktionssystem Schwierigkeiten. Es ist wahrscheinlich nicht erfüllen Kundenspezifikationen oder die Erreichung von Geschäftszielen, und es gibt keine Möglichkeit der Vorhersage, ob es oder kann. Es gibt zwei allgemeine Möglichkeiten, zu erkennen, dass ein Prozess außer Kontrolle ist. Der erste Test für einen Out-of-Control-Prozess fragt, Ist jeder Punkt über oder unter den Kontrollgrenzen auf seinem Kontrolldiagramm. Dieser besondere Test ist sehr einfach durch das Betrachten der Kontrollkarte durchzuführen. Die zweite Form von Regelverletzungen basiert auf Muster von Punkten auf dem Kontrolldiagramm und kann schwer zu erkennen sein. Einige SPC-Software-Programme können schnell und genau solche Tests auf Prozessdaten mit den Western Electric Rules, die in ATampTs Statistical Quality Control Handbook, die endgültige Quelle für Regel Verletzung Standards definiert sind. Statistische Prozesskontrolldiagramme stellen die Variabilität eines Prozesses im Laufe der Zeit graphisch dar. Bei der Überwachung des Prozesses können Kontrolldiagramme Inkonsistenzen und unnatürliche Schwankungen aufdecken. Folglich werden SPC-Charts in vielen Branchen eingesetzt, um die Qualität zu verbessern und die Kosten zu senken. Kontrollkarten zeigen typischerweise die Grenzen an, die statistische Variabilität als normal erklären kann. Wenn Ihr Prozess innerhalb dieser Grenzen durchführt, wird es in der Kontrolle sein, wenn nicht, ist es außer Kontrolle. Es ist wichtig zu erinnern, was Sie über ein System, das in der Kontrolle ist zu schließen: Kontrolle bedeutet nicht unbedingt, dass ein Produkt oder eine Dienstleistung Ihren Bedürfnissen entspricht, bedeutet es nur, dass sich der Prozess konsequent verhält. Hier sind einige grundlegende Konzepte und Schlüsselbegriffe im Zusammenhang mit Kontrollkarten und anderen Diagrammen. Regeln Testing Wie beurteilen Sie, wenn ein Prozess außer Kontrolle gerät Durch das Plotten eines Kontrolldiagramms der Ausgabe eines Prozesses ist es möglich, spezielle oder unnatürliche Ursachen für Variabilität und Hinweise, dass der Prozess driftet, zu erkennen. Das Driften wird durch den Mittelwert oder den Bereich der Veränderung definiert, der sich bei laufendem Prozess ändert. Die häufigste Angabe der Veränderung ist ein Punkt, der außerhalb der Kontrollgrenzen liegt, aber auch andere Tests zur Prozessinstabilität sind wertvoll. Für variable Daten - und Attributdaten sind unterschiedliche Regeln geeignet. Infolgedessen hängt die Auswahl der Regeln, die anzuwenden sind, von der Art des zu produzierenden Diagramms ab. Zonen in Kontrollkarten Viele der Standardregeln untersuchen Punkte auf der Grundlage von Zonen. Der Bereich zwischen jeder Kontrollgrenze und der Mittellinie ist in Drittel unterteilt. Das dritte, das der Mittellinie am nächsten liegt, wird als Zone A bezeichnet, das nächste Drittel ist Zone B, und das dritte am nächsten zu den Kontrollgrenzen ist Zone C. Beachten Sie, dass es zwei von jeder der Zonen gibt, eine obere und eine untere. Zone A wird auch als 3-Sigma-Zone bezeichnet, Zone B ist die 2-Sigma-Zone und Zone C ist die 1-Sigma-Zone. Diese Sigma-Zonen-Terme sind nur dann geeignet, wenn 3-Sigma für die Kontrollgrenzen verwendet wird. Sigma ist der griechische Buchstabe für s und wird in diesem Zusammenhang verwendet, um die Ausbreitung von Daten zu bezeichnen. Standard-Regelgrenzen befinden sich 3 Sigma entfernt von der Mittel - oder Mittellinie des Diagramms. Die Mittellinie wird auch als Steuerleitung bezeichnet. Diese werden 3 Sigma-Grenzen oder 3 Sigma-Zonen genannt. Der Abstand von der Mittellinie zu den Grenzwerten kann in 3 gleiche Teile eines Sigmas aufgeteilt werden. Statistische Theorie sagt uns, dass bei normaler Datenverteilung die folgenden Prozentsätze der Daten in das Sigma aufgenommen werden können: Wir können erwarten, dass 99,7 der Prozessergebnisse innerhalb der 3-Sigma-Kontrollgrenzen liegen. Kontrollgrenzen Steuergrenzen werden statistisch aus Ihren Daten berechnet. Sie werden als die untere Kontrollgrenze (LCL) und die obere Kontrollgrenze (UCL) auf einem Kontrollschema bezeichnet. Diese werden standardmäßig auf 3-Sigma gesetzt, da dies das am häufigsten verwendete Limit ist. Kontrollgrenzen definieren die Zone, in der die beobachteten Daten für einen stabilen und konsistenten Prozess praktisch die ganze Zeit (99,7) auftreten. Irgendwelche Schwankungen innerhalb dieser Grenzen kommen aus gemeinsamen Ursachen, die dem System innewohnen, wie die Wahl der Ausrüstung, die geplante Wartung oder die Präzision der Operation, die aus dem Design resultiert. Diese normalen Schwankungen werden der statistischen Variabilität zugerechnet. Ein Ergebnis außerhalb der Kontrollgrenzen ergibt sich aus einer besonderen Ursache. Besondere Ursachen sind Ereignisse außerhalb des gewöhnlichen Betriebs einer Produktion oder einer Dienstleistung. Spezielle Ursachen deuten darauf hin, dass es eine oder mehrere grundlegende Änderungen am Prozess gegeben hat und der Prozess außer Kontrolle gerät. Spezielle Ursachen müssen untersucht und beseitigt werden, bevor ein Kontrolldiagramm als Qualitätsüberwachungswerkzeug verwendet werden kann. Ein wichtiger Faktor bei der Vorbereitung auf SPC-Charting ist die Bestimmung, ob Sie jedes Produkt des Prozesses messen, wie z. B. das Messen jedes Teils oder wenn Sie Untergruppen verwenden. Untergruppen sind ein Beispiel von Daten aus den insgesamt möglichen Daten. Untergruppen werden verwendet, wenn es unpraktisch oder zu teuer ist, Daten zu jedem einzelnen Produkt oder einer Dienstleistung zu sammeln. Entscheidungen, Untergruppen einzusetzen oder müssen nicht sorgfältig durchdacht werden, um sicherzustellen, dass sie die Daten genau darstellen. Untergruppen müssen in sich selbst homogen sein, damit besondere Ursachen erkannt werden können, so dass sich Problembereiche von der normalen Variation der Untergruppe abheben. Zum Beispiel, wenn Sie für die Analyse von Prozessen in einer Reihe von Einrichtungen verantwortlich sind, sollte eine separate Gruppe jede Einrichtung repräsentieren, da jede Einrichtung unterschiedliche Prozesse für die gleichen Aufgaben hat. Jede Untergruppe der Anlage sollte wohl noch weiter abgebaut werden, zum Beispiel durch Arbeitsschichten. Untergruppen in Variable Control Charts Alle Daten in einer Untergruppe haben etwas gemeinsam, wie eine gemeinsame Zeit der Erhebung, alle Daten für ein bestimmtes Datum, eine einzelne Schicht oder eine Tageszeit. Untergruppen-Daten können andere Faktoren gemeinsam haben, wie beispielsweise Daten, die mit einem Bediener assoziiert sind, oder Daten, die mit einem bestimmten Flüssigkeitsvolumen assoziiert sind. Untergruppen in Attributkontrollkarten Eine Untergruppe ist die Gruppe von Einheiten, die geprüft wurden, um die Anzahl der Fehler oder die Anzahl der Ausschüsse zu erhalten. Die Anzahl der Defekte wird mit c-Charts und u-Diagrammen angezeigt. Die Anzahl der Ausschüsse, auch defekte Elemente genannt, wird mit p-Diagrammen und np-Diagrammen angezeigt. Rejects - Nonconforming Items Daten Nicht konforme Posten sind Ablehnungen. Ein Reject wird gezählt, wenn eine ganze Einheit nicht akzeptiert wird, Akzeptanz-Standards, unabhängig von der Anzahl der Mängel in der Einheit. Dies schließt fehlerhafte Produkte oder inakzeptable Ergebnisse ein. Mängel - Abweichungen Datenfehler sind Mängel. Eine Nichtkonformität ist ein Merkmal, das nicht vorhanden sein soll, sondern ein Merkmal ist, das vorhanden sein muss, aber nicht ist. Ein defektes Element kann mehrere Nichtkonformitäten haben, zum Beispiel Fehler auf Versicherungsformulare, falsche Medikamente oder Servicebeschwerden. Verwenden von Process Control Charts OK, genug reden Lets do einige tatsächliche Kontrolle Charting. Zuerst müssen Sie bestimmen, welche Daten Sie haben und wählen Sie das richtige Diagramm für diese Daten. Dann mach das Diagramm und analysiere es, um zu sehen, ob der Prozess kontrolliert ist. Datendefinitionen für die richtige Kartenauswahl Die Auswahl des korrekten Diagramms für eine gegebene Situation ist der erste Schritt in jeder Analyse. Es gibt eigentlich nur ein paar Charts zur Auswahl, und die Bestimmung der geeigneten erfordert einige ziemlich einfache Regeln auf der Grundlage der zugrunde liegenden Daten. Diese Regeln sind im nachfolgenden Flussdiagramm beschrieben: Kontrollkarten werden in zwei Gruppen unterteilt: Variable Charts Variable Charts basieren auf variablen Daten, die auf einer kontinuierlichen Skala gemessen werden können. Zum Beispiel Gewicht, Volumen, Temperatur oder Länge des Aufenthalts. Diese können an beliebig vielen Dezimalstellen gemessen werden. Einzel-, Mittel - und Bereichsdiagramme werden für variable Daten verwendet. Attribut-Diagramme Attribut-Diagramme basieren auf Daten, die gruppiert und gezählt werden können oder nicht. Attributdiagramme werden auch Zähldiagramme genannt und Attributdaten werden auch als diskrete Daten bezeichnet. Attributdaten werden nur mit ganzen Zahlen gemessen. Beispiele sind: Akzeptable vs. nicht akzeptable Formulare mit Fehlern gegen Fehler ohne Fehler Anzahl der Rezepte mit Fehlern vs. ohne Bei der Erstellung von Attribut-Control-Charts ist eine Untergruppe die Gruppe von Einheiten, die überprüft wurden, um die Anzahl der Fehler oder die Zahl zu erhalten Von defekten Gegenständen. Defekt - und Ablehnungsdiagramme werden für Attributdaten verwendet. Variable Daten-Charts Einzel-, Mittel - und Range-Charts Variable Daten benötigen die Verwendung von Variablen-Charts. Variable Charts sind leicht zu verstehen und zu verwenden. Einzeldiagramme I Diagramm Das I-Diagramm wird auch als Einzel-, Einzelteil-, i - oder X-Diagramm bezeichnet. Das X bezieht sich auf eine Variable X. Einzelne Diagramme zeichnen die Prozessergebnisse im Laufe der Zeit ab. Einzelne Beobachtungen sind auf dem I-Diagramm aufgetragen, Mittelwerte sind nicht auf dieser Art von Diagramm gezeichnet. Einzelne Diagramme werden verwendet, um variable Daten, die chronologisch aus einem Prozess gesammelt werden, wie z. B. eine Teilemessung über die Zeit zu erfassen. Diese Diagramme sind besonders nützlich, um Verschiebungen im Prozessdurchschnitt zu identifizieren. Bei der Überwachung eines Systems wird erwartet, dass die gleiche Anzahl von Punkten über und unter dem Durchschnitt liegt, der durch die Mittellinie repräsentiert wird. Verschiebungen oder Trends können auf eine Veränderung hinweisen, die untersucht werden muss. Das individuelle Kontrollschema ist für Situationen reserviert, in denen nur eine Messung durchgeführt wird, jedes Mal, wenn die Daten gesammelt werden, wo es unpraktisch oder unmöglich ist, eine Probe von Beobachtungen zu sammeln. Wenn es nicht genügend Datenpunkte gibt, um gültige Kontrollgrenzen zu berechnen, fungiert ein individuelles Diagramm als einfaches Ablaufdiagramm. Durchschnittliche Charts X-Bar Chart Durchschnittliche Diagramme werden durch Plotten von Durchschnittswerten auf dem Diagramm erstellt. Das durchschnittliche Diagramm wird das X-Balkendiagramm genannt, weil in statistischer Notation ein Balken oder eine Linie über der Variablen (X) den Durchschnitt von X symbolisiert. X-bar ist eine Abkürzung, um den Durchschnitt von X zu sagen. Ein X-Balken Diagramm ist ein variables Kontrolldiagramm, das die Änderungen in der durchschnittlichen Ausgabe eines Prozesses anzeigt. Das Diagramm reflektiert entweder Änderungen im Laufe der Zeit oder Änderungen, die mit einer kategorischen Datenvariable verbunden sind. Das Diagramm zeigt, wie konsequent und vorhersehbar ein Prozess ist, den Mittelwert zu erreichen. X-Balken-Charts messen Variation zwischen Untergruppen. Sie sind oft mit entweder Standardabweichung (S) oder Range (R) Diagrammen gepaart, die Variationen innerhalb der Untergruppen messen. Definition: Variable Daten Untergruppen Untergruppen-Daten haben etwas gemeinsam, wie Daten, die mit einem bestimmten Operator verbunden sind, oder Daten, die mit einem bestimmten Flüssigkeitsvolumen verbunden sind. Range Chart R-Chart Das Range Chart kann mit I-Charts und X-Bar-Charts kombiniert werden. Die Diagrammnamen kombinieren die entsprechenden Karteninitialen. Bereichsdiagramme messen die Variation der Daten. Ein Beispiel ist der Wetterbericht in der Zeitung, der jeden Tag die hohen und niedrigen Temperaturen gibt. Der Unterschied zwischen dem hohen und dem niedrigen ist der Bereich für diesen Tag. Moving Range Chart MR Chart Diese Art von Diagramm zeigt die Bewegungsreihenfolge von aufeinanderfolgenden Beobachtungen. Ein Bewegungsbereichsdiagramm kann verwendet werden, wenn es unmöglich oder unpraktisch ist, mehr als einen einzelnen Datenpunkt für jede Untergruppe zu sammeln. Diese Tabelle kann mit einem individuellen Diagramm gepaart werden, das dann als ein einzelnes Moving Range (IR) Diagramm bezeichnet wird. Ein einzelnes Diagramm wird verwendet, um die Änderungen in einer Variablen aus einem zentralen Wert hervorzuheben, der Mittelwert. Das Bewegungsbereichsdiagramm zeigt die Variabilität zwischen den Messungen auf der Grundlage der Differenz zwischen einem Datenpunkt und dem nächsten. Einzel - und Range-Charts IR-Charts Dieses Paar Variable-Control-Charts wird oft zusammen zur Qualitätskontrolle angeboten. Das Einzeldiagramm, das obere Diagramm in der folgenden Abbildung, zeigt Änderungen an der Prozessausgabe über die Zeit in Bezug auf die Mittellinie, die den Mittelwert darstellt. Das Moving Range Chart, das untere Diagramm in der folgenden Abbildung, analysiert die Variation zwischen aufeinanderfolgenden Beobachtungen, die ein Maß für die Prozessvariabilität ist. Durchschnittliche Ampere Range Charts X-Bar und R Charts Variable und Range Control Charts werden oft zusammen für die Qualitätskontrolle Analyse angezeigt. Das X-Balkendiagramm, das obere Diagramm in der folgenden Abbildung, ist eine grafische Darstellung der Variation zwischen den Untergruppen-Mittelwerten, das R-Diagramm, das untere Diagramm in der folgenden Abbildung, betrachtet Variabilität innerhalb dieser Untergruppen. Die Variation innerhalb der Untergruppen wird durch den Bereich (R) dargestellt. Der Wertebereich für jede Untergruppe ist auf der Y-Achse des R-Diagramms aufgetragen. Die Mittellinie ist der Mittelwert oder Mittelwert der Reichweite. X-Bar Standard-Abweichungstabellen X-Bar - und S-Charts Dieses Paar von variablen Kontrollkarten wird häufig zusammengestellt für die Qualitätskontrollanalyse. Das X-Balkendiagramm, das obere Diagramm in der folgenden Abbildung, zeigt die Variation der Mittel zwischen den Untergruppen an. Das s-Diagramm, das untere Diagramm in der folgenden Abbildung, betrachtet Variabilität innerhalb dieser Untergruppen. In diesem Paar von Diagrammen wird die Variation innerhalb der Untergruppen durch die Standardabweichung dargestellt. Die Standardabweichung ist auf der y-Achse aufgetragen und ist ein Maß für die Ausbreitung von Werten für jede Untergruppe. Die Mittellinie ist der Mittelwert oder Mittelwert dieser Untergruppen-Standardabweichungen. Sie können wählen, ein Standardabweichungsdiagramm, d. h. ein s-Diagramm, anstelle des Moving Range-Diagramms zu verwenden. Das Range-Diagramm wird oft verwendet, weil die Standardabweichung eine genauere und daher schwierigere Messung ist. Jetzt, da Computer die Standardabweichung automatisch berechnen, kann das s-Diagramm in allen Situationen verwendet werden. Dies wird als X-bar S-Diagramm bezeichnet. Eine Standardabweichungsformel wird verwendet, um die Unterschiede in den Daten zu berechnen. Diese Berechnung kann in Fällen verwendet werden, in denen die Untergruppen-Stichprobengröße groß ist und Probenahme-Methoden die Modellierung der Daten als Normalverteilung unterstützen. Prozessfähigkeitsdiagramm cp Chart Prozessfähigkeitsanalyse wird verwendet, um den Prozess anzupassen, bis praktisch alle Produktausgaben den Spezifikationen entsprechen. Sobald der Prozess in der Steuerung betrieben wird, versucht die Fähigkeitsanalyse, die Frage zu beantworten: Ist die Ausgabe-Besprechungsspezifikation oder ist der Prozess fähig. Ist dies nicht der Fall, kann der Prozess angepasst werden, um ihn fähig zu machen. Das Prozess-Fähigkeitsdiagramm enthält eine normale Kurve, die überlagert ist Über ein Histogramm der Daten, gefolgt von mehreren Statistiken. Ein Prozeß soll fähig sein, wenn sein Ausgangssignal innerhalb der Spezifikationen nahezu 100 der Zeit fällt. Anmerkung: Spezifikationsgrenzen sind die Grenzen oder Toleranzen, die von Management, Ingenieuren oder Kunden festgelegt werden, die auf Produktanforderungen oder Dienstleistungszielen basieren. Spezifikationsgrenzen werden nicht durch den Prozess selbst festgelegt und können nicht einmal innerhalb des gegebenen Prozesses möglich sein. Ein Ziel der statistischen Prozesskontrolle ist es, festzustellen, ob im aktuellen Prozess tatsächlich Spezifikationen möglich sind. Wenn die folgenden Aussagen zutreffen, kann ein Prozessfähigdiagramm ein geeignetes Werkzeug sein, um die inhärente Reproduzierbarkeit des Prozesses zu messen und den Grad zu überwachen, in dem er die Spezifikationen erfüllen kann: Der Prozess ist stabil und in der Steuerung. Die Daten werden normalerweise verteilt. Spezifikationsgrenzen fallen auf beiden Seiten der Mittellinie. Sie untersuchen, ob Ihr Prozess in der Lage ist, Spezifikationen zu erfüllen. Attribut-Daten-Charts Auch hier repräsentieren Attributdaten bestimmte Merkmale eines Produkts oder Systems, das gezählt werden kann, nicht Produktmessungen. Sie sind Merkmale, die vorhanden sind oder nicht vorhanden sind. Dies wird als diskrete Daten bezeichnet und wird nur mit ganzen Zahlen gemessen. Beispiele sind: Akzeptable vs. nicht akzeptable Formulare mit Fehlern gegen fehlerfrei beendet Anzahl der Rezepte mit Fehlern vs. ohne Attributdaten haben ein anderes Merkmal. In der Qualitätskontrollanalyse fällt diese abzählbare Daten in eine von zwei Kategorien: Defektdaten sind die Anzahl der Nichtkonformitäten innerhalb eines Elements. Es gibt keine Beschränkung für die Anzahl der möglichen Mängel. Defekte Charts zählen die Anzahl der Defekte in der Inspektionseinheit. Lehnt Daten ab, bei denen die gesamte Ware als Produktspezifikation beurteilt wird oder nicht. Ablehnungsdiagramme zählen die Anzahl der Ausschüsse in einer Untergruppe. Ein Weg, um festzustellen, welche Art von Daten Sie haben zu fragen, Kann ich sowohl die Vorkommnisse und Nicht-Vorkommen der defekten Daten z. B. Sie können zählen, wie viele Formen haben Fehler und wie viele nicht, aber Sie können nicht zählen, wie Viele Fehler wurden nicht auf dem Formular gemacht. Wenn Sie sowohl Vorkommen als auch Nicht-Vorkommnisse zählen können, haben Sie Daten zurückgewiesen. Wenn die Nicht-Vorkommen nicht bestimmt werden können, dann haben Sie Fehlerdaten. Wenn Sie die Anzahl der Fehler auf einem Versicherungsformular zählen, haben Sie ein Beispiel für die Mängel pro Formular. Es gibt keine Begrenzung für die Anzahl der Fehler, die auf jedem Formular gezählt werden können. Wenn Sie die Gesamtzahl der Formulare zählen, die einen oder mehrere Fehler hatten, dann haben Sie eine Anzahl der abgelehnten Einheiten. Dies ist entweder ein oder Null rejects pro Einheit. Zusammenfassung von Defekten vs. Rejects Data Defects Charts sind Attributdiagramme für Fälle, in denen die möglichen Vorkommnisse unendlich sind oder nicht gezählt werden können. Sie zählen die Anzahl der Nichtkonformitäten innerhalb eines Artikels. Ablehnungsdiagramme sind Attribut Daten Diagramme für die Fälle, in denen abgelehnte ganze Einheiten gezählt werden. Diese Zahlen können als Verhältnisse beschrieben werden, anstatt nur zählt. Untergruppe Größe Konstante oder Änderung der Untergruppengröße ist ein weiteres wichtiges Datenmerkmal, das bei der Auswahl des richtigen Diagrammtyps zu berücksichtigen ist. Beim Erstellen von Attributkontrolldiagrammen ist eine Untergruppe die Gruppe von Einheiten, die untersucht wurden, um die Anzahl der Fehler oder die Anzahl der Ausschüsse zu erhalten. Um das richtige Diagramm zu wählen, müssen Sie feststellen, ob die Untergruppengröße konstant ist oder nicht. Wenn konstant, zum Beispiel 300 Formen werden jeden Tag verarbeitet, dann können Sie sich eine gerade Zählung der defekten Vorkommnisse. Wenn sich die Untergruppengröße ändert, müssen Sie den Prozentsatz oder den Bruchteil der defekten Ereignisse betrachten. Eine Organisation kann einen Tag haben, in dem 500 Versicherungsformulare verarbeitet werden und 50 Fehler gegen einen anderen Tag haben, in dem nur 150 verarbeitet und 20 Fehler haben. Wenn wir nur die Anzahl der Fehler betrachten, 50 vs. 20, würden wir davon ausgehen, dass der 50 Fehlertag schlimmer war. Aber bei der Betrachtung der Gesamtgröße der Untergruppe, 500 vs. 150, bestimmen wir, dass am ersten Tag 10 Fehler hatten, während der andere Tag 13.3 Fehler hatte. Nun, da wir die verschiedenen Arten von Attributdaten verstehen, können wir auf die spezifischen Diagramme zur Analyse gehen. Es gibt vier verschiedene Arten von Attributdiagrammen. Für jede Art von Attributdaten, Defekten und Rejects gibt es ein Diagramm für Untergruppen mit konstanter Größe und eines für Untergruppen unterschiedlicher Größe. Defekte Charts zählen die Anzahl der Defekte innerhalb der Inspektionseinheit. Ablehnungen Charts zählen die Anzahl der abgelehnten Einheiten in einer Untergruppe. Defekte Charts Die beiden Defekt-Charts sind das c-Diagramm und das u-Diagramm. Die c bezieht sich auf die Anzahl der Defekte in einer Untergruppe von konstanter Größe. Die u ist pro Einheitszähler innerhalb einer variablen Größe Untergruppe. C Diagramm Konstante Untergruppe Größe Ein c-Diagramm oder Zähl-Diagramm ist ein Attribut-Kontroll-Diagramm, das anzeigt, wie sich die Anzahl der Fehler oder Abweichungen für einen Prozess oder ein System im Laufe der Zeit ändert. Die Anzahl der Fehler wird für den Bereich der Chance in jeder Untergruppe gesammelt. Der Einsatzbereich kann entweder eine Gruppe von Einheiten oder nur eine einzelne Einheit sein, auf der Fehlerzählungen durchgeführt werden. Das c-Diagramm ist ein Indikator für die Konsistenz und Vorhersagbarkeit der Fehlergrenze im Prozess. Bei der Erstellung eines c-Diagramms ist es wichtig, dass der Bereich der Chance für einen Defekt von der Untergruppe zur Untergruppe konstant ist, da das Diagramm die Gesamtzahl der Fehler zeigt. Wenn sich die Anzahl der innerhalb einer Untergruppe getesteten Gegenstände ändert, dann sollte ein u-Diagramm verwendet werden, da es die Anzahl der Fehler pro Einheit und nicht die Gesamtdefekte anzeigt. U Diagramm Unterschiedliche Untergruppe Größe Ein u-Diagramm (u ist für Einheit) ist ein Attributkontrolldiagramm, das anzeigt, wie sich die Häufigkeit von Defekten oder Nichtkonformitäten im Laufe der Zeit für einen Prozess oder ein System ändert. Die Anzahl der Fehler wird für den Bereich der Chance in jeder Untergruppe gesammelt. Der Bereich der Gelegenheit kann entweder eine Gruppe von Gegenständen oder nur ein einzelnes Element sein, auf dem Fehlerzählungen durchgeführt werden. Das u-Diagramm ist ein Indikator für die Konsistenz und Vorhersagbarkeit der Fehlergrenze im Prozess. Ein u-Diagramm ist angebracht, wenn der Bereich der Gelegenheit für einen Defekt von Untergruppe zu Untergruppe variiert. Dies zeigt sich in den veränderten UCL - und LCL-Leitungen, die von der Größe der Untergruppe abhängen. Diese Grafik zeigt die Anzahl der Fehler pro Einheit. Wenn die Anzahl der getesteten Gegenstände bei allen Untergruppen gleich bleibt, dann sollte ein c-Diagramm verwendet werden, da ein c-Diagramm die Gesamtdefekte anstelle der Anzahl der Fehler pro Einheit analysiert. Ablehnungsdiagramme Die beiden Arten von Ablehnungsdiagrammen sind das p-Diagramm und das np-Diagramm. Der Name des p-Diagramms steht für die P ercentage von Rejects in einer Untergruppe. Der Name des np-Diagramms steht für das N Umber von Rejects innerhalb eines p-type-Diagramms. Sie können sich auch daran erinnern als nicht prozentual oder nicht proportional. Eine Mnemotechnik zu erinnern, dass die p-Diagramm und seine Partner, die np-Diagramm, repräsentieren Rejects Daten ist, um P als Erbse und eine Konserven-Pflanze, die Ablehnung Dosen Erbsen, wenn sie nicht 100 akzeptabel sind. Als p und np sind ein Team, sollten Sie in der Lage sein, dies mit der gleichen Geschichte zu erinnern. Np Diagramm Anzahl der Ablehnungsdiagramme für konstante Untergruppengröße Ein np-Diagramm ist ein Attributkontrolldiagramm, das Änderungen in der Anzahl der defekten Produkte, Ablehnungen oder inakzeptablen Ergebnisse anzeigt. Es ist ein Indikator für die Konsistenz und Vorhersagbarkeit der Fehlerquote im Prozess. Das np-Diagramm ist nur gültig, solange Ihre Daten in Untergruppen gesammelt werden, die die gleiche Größe haben. Wenn Sie eine variable Untergruppengröße haben, sollte ein p-Diagramm verwendet werden. P Chart Prozentzeichen für variierende Untergruppengröße Ein p-Diagramm ist ein Attributkontrolldiagramm, das Änderungen im Anteil an defekten Produkten, Ablehnungen oder inakzeptablen Ergebnissen anzeigt. Es ist ein Indikator für die Konsistenz und Vorhersagbarkeit der Fehlerquote im Prozess. Da ein p-Diagramm verwendet wird, wenn die Untergruppengröße variiert, zeichnet das Diagramm den Anteil oder den Bruchteil der zurückgewiesenen Gegenstände an, anstatt die Zahl zurückzuweisen. Dies wird durch die veränderten UCL - und LCL-Leitungen angezeigt, die von der Größe der Untergruppe abhängen. Für jede Untergruppe wird der verworfene Anteil als die Anzahl der Ausschüsse dividiert durch die Anzahl der untersuchten Gegenstände berechnet. Wenn Sie eine konstante Untergruppengröße haben, verwenden Sie stattdessen ein np-Diagramm. Flow Charts Flow Charts Nachdem ein Prozess zur Verbesserung identifiziert und mit hoher Priorität versehen wurde, sollte er dann in konkrete Schritte zerlegt und in einem Flußdiagramm auf Papier gelegt werden. Dieser Vorgang allein kann einige der Gründe aufdecken, die ein Prozess nicht richtig funktioniert. Andere Probleme und versteckte Fallen werden bei der Arbeit durch diesen Prozess oft aufgedeckt. Flowcharting bricht auch den Prozess in seine vielen Teilprozesse. Die Analyse jeder dieser separat minimiert die Anzahl der Faktoren, die zur Variation des Prozesses beitragen. Nach dem Erstellen des Flussdiagramms können Sie einen weiteren Blick auf das Fishbone-Diagramm werfen und sehen, ob andere Faktoren aufgedeckt wurden. Wenn ja, müssen Sie vielleicht noch ein anderes Pareto-Diagramm machen. Qualitätskontrolle ist ein kontinuierlicher Prozess, in dem Faktoren und Ursachen ständig überprüft und Änderungen nach Bedarf vorgenommen werden. Histogramme Histogramme Jetzt können Sie die Daten aus den Prüfblättern in ein Histogramm setzen. Ein Histogramm ist eine Momentaufnahme der Variation eines Produktes oder der Ergebnisse eines Prozesses. Es bildet oft die glockenförmige Kurve, die für einen normalen Prozeß charakteristisch ist. Das Histogramm hilft Ihnen zu analysieren, was los ist in den Prozess und hilft, die Fähigkeit eines Prozesses zu zeigen, ob die Daten in die glockenförmige Kurve und innerhalb der Spezifikationen fallen. Ein Histogramm zeigt eine Häufigkeitsverteilung des Auftretens der verschiedenen Messungen an. Die Variable, die gemessen wird, ist entlang der horizontalen x-Achse und ist in mehrere Messbereiche gruppiert. Die Häufigkeit des Auftretens jeder Messung wird entlang der vertikalen y-Achse dargestellt. Histogramme zeigen die zentrale Tendenz oder das Mittel der Daten und ihre Variation oder Ausbreitung. Ein Histogramm zeigt auch den Messbereich, der die Prozessfähigkeit definiert. Ein Histogramm kann die Merkmale des zu messenden Prozesses anzeigen, wie zB: Zeigen die Ergebnisse eine Normalverteilung, eine Glockenkurve Wenn nicht, warum nicht, gibt der Bereich der Daten an, dass der Prozess in der Lage ist, zu produzieren, was vom Kunden gefordert wird Oder die Spezifikationen Wie viel Verbesserung ist notwendig, um Spezifikationen zu erfüllen Ist diese Ebene der Verbesserung im aktuellen Prozess möglich Pareto Charts Pareto Charts Das Pareto-Diagramm kann verwendet werden, um Kategorien von Problemen grafisch darzustellen, damit sie richtig priorisiert werden können. Die Pareto-Chart ist für einen italienischen Ökonomen des 19. Jahrhunderts benannt, der postulierte, dass eine kleine Minderheit (20) des Volkes einen großen Anteil (80) des Reichtums im Land besaß. Es gibt oft viele Aspekte eines Prozesses oder Systems, die verbessert werden können, wie die Anzahl der defekten Produkte, Zeitzuteilung oder Kosteneinsparungen. Jeder Aspekt enthält in der Regel viele kleinere Probleme, so dass es schwierig zu bestimmen, wie man das Problem zu nähern. Ein Pareto-Diagramm oder - Diagramm gibt an, welches Problem zuerst zu lösen ist, indem man den Anteil des Gesamtproblems zeigt, das jedes der kleineren Probleme umfasst. Dies basiert auf dem Pareto-Prinzip: 20 der Quellen verursachen 80 des Problems. Ein Count Pareto Chart ist ein senkrechter Balken, der Rang in absteigender Reihenfolge für die Kategorien von Problemen, Defekten oder Chancen anzeigt. Im Allgemeinen gewinnen Sie mehr durch die Arbeit an dem Problem, das von der höchsten Bar identifiziert wurde, als zu versuchen, mit den kleineren Bars umzugehen. Allerdings sollten Sie sich fragen, welches Item auf dem Chart den größten Einfluss auf die Ziele Ihres Unternehmens hat, denn manchmal ist das häufigste Problem, wie es der Pareto-Chart zeigt, nicht immer das wichtigste. SPC ist ein Werkzeug, um von Menschen mit Erfahrung und gesunden Menschenverstand als Führer verwendet zu werden. Dies ist ein Pareto-Diagramm von Defekttypen für Schlagsahne-Dosen. Sobald ein großes Problem ausgewählt wurde, muss es auf mögliche Ursachen analysiert werden. Ursachen-und-Effekt-Diagramme, Streudiagramme und Flussdiagramme können in diesem Teil des Prozesses verwendet werden. Probability Plots Probability Plots Um Control Charts zu verwenden, müssen die Daten einer Normalverteilung angenähert werden, um in der Regel die bekannte glockenförmige Kurve zu bilden. Das Wahrscheinlichkeitsdiagramm ist ein Diagramm der kumulativen relativen Frequenzen der Daten, aufgetragen auf einer normalen Wahrscheinlichkeitskala. Wenn die Daten normal sind, bildet sie eine Linie, die ziemlich gerade ist. Der Zweck dieses Plots besteht darin, zu zeigen, ob sich die Daten einer Normalverteilung annähern. Dies kann eine wichtige Annahme in vielen statistischen Analysen sein. Obwohl ein Wahrscheinlichkeitsdiagramm bei der Analyse von Daten für die Normalität nützlich ist, ist es besonders nützlich, um zu bestimmen, wie fähig ein Prozess ist, wenn die Daten normalerweise nicht verteilt sind. Das ist, wir sind daran interessiert, die Grenzen zu finden, innerhalb derer die meisten Daten fallen. Da das Wahrscheinlichkeitsdiagramm den Prozentsatz der Daten anzeigt, die unter einen gegebenen Wert fallen, können wir die Kurve skizzieren, die am besten zu den Daten passt. Wir können dann den Wert lesen, der 0,001 (0,1) der Daten entspricht. Dies gilt allgemein als die untere natürliche Grenze. Der Wert, der 0,999 (99,9) entspricht, gilt allgemein als die obere natürliche Grenze. (Anmerkung: Um mit den natürlichen Grenzen für eine normale Verteilung konsistent zu sein, wählen manche Leute 0,00135 und 0,99865 für die natürlichen Grenzen.) Streudiagramme Streudiagramme Das Streudiagramm oder Diagramm ist ein weiteres Problemanalyse-Tool. Scatter-Plots werden auch als Korrelationstabellen bezeichnet. Ein Scatter-Plot wird verwendet, um mögliche Ursache-Wirkungs-Beziehungen aufzudecken. Es wird konstruiert, indem zwei Variablen gegeneinander auf einem Paar von Achsen aufgetragen werden. Ein Scatter-Plot kann nicht beweisen, dass eine Variable einen anderen verursacht, aber es zeigt, wie ein Paar von Variablen verwandt ist und die Stärke dieser Beziehung. Statistische Tests quantifizieren den Grad der Korrelation zwischen den Variablen. In diesem Beispiel scheint es eine Beziehung zwischen Höhe und Gewicht zu geben. Als der Student größer wird, werden sie im Allgemeinen schwerer. Von Statit Software, Inc. Excellent Analytics Tip 9: Leverage Statistical Control Limits Absolute Zahlen sind nicht sehr hilfreich (wir hatten 459.245 einzigartige Besucher letzten Monat). Trends, die wir zu realisieren haben, sind besser (Dec. 459,249 Nov. 591,067 Okt. 489.419). Aber es gibt Kundeninteraktionen auf den Webseiten, die Ergebnisse für Ihr Unternehmen ergeben, die Trends liefern, die eher schwer zu entschlüsseln und in die Tat umzusetzen sind. Ein Faktor, der nicht genug geschätzt wird, ist, dass jeder metrische KPI (Key Performance Indicator), den Sie aus Ihrem Webanalyse-Tool (oder sogar aus Ihrem ERP oder CRM oder Data Warehouse) berichten, dazu neigt, ein natürliches ldquobiorhythm rdquo zu haben, dh diese Metriken KPI Wird nach oben oder unten schwanken und ändern durch ldquonatural Vorkommenrdquo, die gerade passieren (ich kann sehen, einige von Ihnen cringe.)). Diese Biorhythmen sind schwer zu verstehen, härter noch zu prognostizieren und da viele von uns leben in der Puzzle-Welt anstatt die Mystery-Welt wir drehen unseren Zyklus wie verrückt zu verstehen, die Zahlen zu ldquoexplainrdquo sie an die Verwaltung, so dass sie einige Maßnahmen ergreifen können. Stellen Sie sich vor, einen täglichen wöchentlichen Trend zu bekommen, und es geht auf und ab und Sie haben keine Ahnung, was der Heck verursacht, auch nachdem Sie Ihre verdammtste getan haben, um alle Variablen zu isolieren. Das Ergebnis dieser natürlichen Biorhythmen ist, dass es dazu führt, dass Analysten und Vermarkter Analysen und tiefen Tauchgang machen, wo keiner notwendig ist, es bewirkt, dass einige von uns ldquobadrdquo aussehen, weil wir die Daten erklären können, und es verursacht einen Mangel an Glauben die Fähigkeit von Daten liefern Einblicke. Hier ist ein großartiges Beispiel, das die Probleme illustriert: Es spielt keine Rolle, was die Zahlen auf diesem Graphen sind und was die x-Achse ist. Wenn du das bei Punkt 7 oder 17 oder 25 siehst, würdest du wissen, was der Trend dir sagt, und wenn es ein Anlass zur Sorge ist oder die Dinge in Ordnung sind und du donrsquot muss jede Aktion oder die Höhepunkte sind Ursachen für Feier Eins Wunderbare Werkzeug-Methodik, die ich gefunden habe, um wunderbar hilfreich bei der Trennung Signal von Lärm ist von der Welt sechs Sigma-Prozess Exzellenz und seine genannt Control Limits (oder Control Charts). Einfach setzen Kontrollkarten sind wirklich gut auf die Anwendung von Statistiken, um die Art der Variation in jedem Prozess zu beurteilen. Übersetzt in das Biorhythmus Problem in relevanten Situationen Kontrolle Charts können helfen, tiefe Analyse und Aktion auslösen. Kontrollkarten wurden erstellt, um die Qualität in Fertigungssituationen zu verbessern (oder andere davon), aber sie arbeiten auch wunderbar für uns. Es gibt drei Kernkomponenten eines Kontrolldiagramms. Eine Zeile in der Mitte, die die Mittelwert aller Datenpunkte ist, eine UCL (Obere Kontrollgrenze) und eine LCL (Untere Grenzwertgrenze). Hier ist, was ein Trend aussieht mit Kontrollgrenzen oben überlagert: Lassen Sie uns verstehen, was Sie suchen. Mittel (X): Die grüne Linie oben. Eine statistisch berechnete Zahl, die den durchschnittlichen Betrag der Variation in Ihrem KPI-Trend definiert. Zum Beispiel für den obigen Prozess ist es 39.29. UCL (Obere Kontrollgrenze): Eine statistisch berechnete Zahl, die die höhere Schwelle der Variation in Ihrem KPI-Trend definiert. Im obigen Beispiel ist es 45. LCL (Lower Control Limit): Eine statistisch berechnete Zahl, die die untere Grenze der Variation in deinem KPI-Trend definiert. Im obigen Beispiel ist es 33. Die obige Kontrollkarte veranschaulicht einen natürlichen Biorhythmus im KPI-Trend, der zwischen den beiden Kontrollgrenzen liegt, das sind Punkte, die eine natürliche Variation in der Metrik zeigen und vorläufig keine Ursachen für irgendetwas sind Obwohl, wie Sie deutlich sehen können, variieren sie ziemlich viel von einem Datenpunkt zum nächsten. Die massiv kühle Sache ist, dass es alle Punkte in der Tendenz zeigt, denke an es als Tage oder Wochen oder Monate, wenn du Aktion genommen hättest, weil es etwas Ungewöhnliches gab, das aufgetreten ist. Es gewinnt, traurig, erzähl dir, was der Heck passiert ist, aber es wird dir sagen, wann du deine kostbare Zeit benutzen sollst, um tiefer zu graben. Isnrsquot that awesome Denken Sie an die ganze Zeit, die Sie verschwendet haben, um das Puzzle hinter den Datenpunkten unterhalb der Mean zu lösen, die wie ldquoproblemsrdquo aussehen. So wie man diese wunderbaren Kontrollgrenzen berechnet (UCL Amp LCL) Die allgemeine Faustregel für die Berechnung der Regelgrenzen ist: (Durchschnittlicher KPI Wert) - (3 x (Standardabweichung)) Kontrollgrenzen werden berechnet 3 Standardabweichungen oberhalb oder unterhalb der Mittelwert Ihrer KPI-Datenwerte. Sie sind nicht zugeordnet, sondern eher auf der Grundlage der natürlichen Ausgabe Ihrer Daten berechnet. Irgendetwas innerhalb der Kontrollgrenzen sollte als erwartete Variation (natürlicher Biorhythmus) betrachtet werden. Alles außerhalb der Kontrollgrenzen garantiert die Untersuchung. Nicht nur das, aber wenn eine Reihe von Datenpunkten außerhalb der Kontrollgrenzen liegen, dann ist es eine größere rote Fahne in Bezug auf etwas sehr beeindruckendes Gehen schief. In einer Welt, in der wir Tonnen von Metriken sind, wo jedes Armaturenbrett fünfzehn Graphen darauf hat, sind die Kontrollgrenzen sehr hilfreich bei der Nutzung der Macht der Statistik, um der erste Filter zu sein, wenn man tiefer graben oder nach einer Ursache suchen sollte. Wenn Ihre Metriken und Trends haben Variationen von Tag zu Tag und Woche zu Woche ist dies eine gute Möglichkeit zu isolieren, was ist ldquonormalrdquo und was ist ldquoabnormalrdquo in den Trend. Kontrollkarten zeichnen sich auch sehr gut aus. Es wäre einfach, wenn für jede Metrik gibt es ein klares Ziel, dass Sie schießen für. Dieses Ziel kann Ihnen sagen, wie gut, oder nicht, Sie sind auf der Suche. Das ist selten der Fall für die massive Flut von Metriken, mit denen man sich beschäftigen muss. Es ist skalierbar für Sie, um Regeln für alle Ihre Trends anzuwenden. Praktische Überlegungen bei der Verwendung von Kontrollkarten (Grenzen): Wie bei allen Sachen Statistiken, desto mehr Datenpunkte haben Sie, desto besser sind Ihre Kontrollgrenzen, es wäre schwer, eine Kontrollkarte zu machen, die mit nur fünf Datenpunkten sinnvoll ist (man kann Schaffen es, es ist einfach nur sehr sinnvoll). Kontrollgrenzen funktionieren am besten mit Metriken KPIrsquos wo es ein bisschen einfach zu kontrollieren für die beeinflussenden Variablen ist. Zum Beispiel wäre es weniger aufschlussreich, Kontrolllimits für Ihre Gesamt-Conversion-Rate zu erstellen, wenn Sie Direct Marketing, E-Mail-Kampagnen, Suchmaschinen-Marketing (Pay-Per-Click), Affiliate-Marketing und Sie haben viele Leute, die direkt auf Ihre Website kommen. Es gibt zu viele Variablen, die sich auf Ihren Trend auswirken könnten. Aber Sie können ganz einfach Kontrollkarten für Ihre E-Mail-Kampagnen und PPC-Kampagnen oder Direct Traffic erstellen und es wird sehr aufschlussreich sein, denn die Variable ist nur eine (oder nur ein paar) und Sie finden ausgezeichnete Triggerpunkte für Leistung und wiederum Analyse und in Drehen Aktion. Sie müssen in der Lage sein, ein bisschen Statistiken zu verstehen und haben einige Grundkenntnisse rund um Standardabweichungen usw., so dass Sie dies optimal nutzen können, aber auch erklären die Macht dessen, was Sie tun, um Ihre Senior Executives. Praktisches Beispiel für die Verwendung von Kontrollgrenzen: Die obige Grafik zeigt eine mögliche Stichprobenumwandlungsrate einer Website. Ohne die Roten (UCL) und Blue (LCL) Linien ist es schwieriger, jeden Monat zu wissen, wie sich die Leistung von Direktmarketing-Kampagnen verhält. Es ist leicht zu wissen, im Januar 2005 diese Leistung war schrecklich. Es ist viel schwieriger zu wissen, dass zwischen März und Juli statistisch gab es nichts viel zu krabbeln, obwohl der Trend geht nach oben und unten. Dieser letzte Punkt ist wichtig, jeder kann Ball Ball und Handeln auf eine massive Schaukel. Was stammt die meisten Analysten trennt Signal von Lärm für nicht-massive Schwankungen in den Daten. Betrachten Sie die Verwendung von Kontrollgrenzen auf Ihrem KPIrsquos wie z. B. Wagen und Kasse Abbruchraten. DeinSquoll ist angenehm überrascht und glücklich, was du lernst (wie auch deine Chefs). Jede anständige statistische Software berechnet automatisch Kontrollgrenzen und erstellt diese Graphen für Sie. Minitab ist derjenige, der viel von Leuten benutzt wird, die ich kenne (obwohl es ein bisschen teuer ist). Wir haben auch unsere Standard-Business Intelligence Tools verwendet, um die Kontrollgrenzen für uns zu berechnen (Brio, Business Objects, Cognos, MicroStrategy usw.). Sie können auch immer einfach Jury-Rig Excel, um die Grenzen für Sie zu berechnen (vielleicht ein Leser des Blogs kann eine Vorlage, die ich hier posten kann für everyonersquos verwenden Update: Clint Ivy auf die Rettung Here039s seine Blog-Post und hier039s die wunderbare Kalkulationstabelle he039s Erstellt für uns. Bitte laden Sie die Kalkulationstabelle herunter und stecken Sie Ihre eigenen Nummern ein.). Sie können auch ein bisschen mehr über Control Charts lesen und zwei Control Chart Taschenrechner bei SQC Online ausprobieren. In dem Was geben Sie den Kontrollplan Rechner für Variablen ein Spin. Dies ist eine lange und komplexe Post, aber ich hoffe, dass ich Ihnen die Macht der Kontrolle Charts mitgeteilt habe, ist es ein bisschen trocken und nehmen Sie ein wenig Wissen und Geduld, aber es ist so mächtig bei der Unterstützung Ihrer Analyse speziell, wenn es darum geht Trennsignal vom Rauschen Signal - gt Insights - gt Action - gt Glückliche Kunden - gt Geld, Geld, Geld. ) Was denkst du hast du Kontroll-Charts verwendet Welche Metriken glaubst du, dass sie am besten funktionieren werden Wenn die Web-Analytics-Anbieter die Möglichkeit haben, Kontrollkarten als Standardoption in ihren Tools zu machen, ist das nicht sinnvoll. Bitte teilen Sie Ihre Rückmeldung und Kritik Über Kommentare. Wie dieser Beitrag Für weitere Beiträge bitte hier klicken. Wie dieser Beitrag teilen Sie es: Ich bin in der Mitte des schwarzen Gürteltrainings und fühle mich durch seine Anwendung auf Webstatistik. Dieser Artikel und Konversation war sehr hilfreich. Eine Sache, die ich nicht bemerkt habe, war allerdings der Unterschied zwischen UCL und USL 8211 und LCL und LSL. UCL und LCL werden durch den Prozess bestimmt. Die Webstatistik in diesem Fall. USL und LSL werden durch Kundenwünsche bestimmt. Sie sind die Spezifikationsgrenzen und nicht die Kontrollgrenzen. Kontrollkarten sind so konzipiert, dass sie die tatsächliche Prozessvariation mit dem vergleichen, was von der Kundenerwartung erlaubt ist. Mit Web-Statistiken, würde ich denken Kunden Erwartung (mit dem Unternehmer der Kunde ist) wäre größer ist besser für den Verkehr 8211 mit einer oberen Spezifikation der Fähigkeit des Servers und das Geschäft, um den Verkehr zu behandeln) und weniger ist besser für Bounces (Mit einer niedrigeren Spezifikation nicht weniger als 0). Also, die Kunden039s Erwartungen 8211 die Prozessspezifikationen 8211 würden das Wachstum nicht einschränken. DMAIC 8211 Definieren, Messen, Analysieren, Verbessern, Steuern In der Messphase müssen Sie zunächst sicherstellen, dass Sie sich in einem Kontrollzustand befinden. Wenn Sie in einem Wachstumszustand sind, kann jede Änderung, die Sie implementieren, nicht wirklich entschlossen sein, durch Ihre Änderung verursacht zu werden. Wenn Sie in einem Kontrollzustand sind, sagen Sie die Kontrollkarten, wenn Sie in den Kunden039s Erwartungen (Spezifikationsgrenzen) operieren, wenn sie zwischen den beiden Grenzen liegt und wenn sie auf Ziel sind (die Erwartungen des Kunden0). Dann machen Sie eine Hypothose, implementieren eine Änderung und tun statistische Tests, um zu sehen, ob die Änderung einen statistisch signifikanten Unterschied gemacht hat. War die erhöhte Statistik aufgrund zufälliger Chance oder Sonderursachen (je nachdem, welche Änderung Sie implementiert haben). Deshalb können Sie in einem Wachstumszustand sechs Sigma verwenden, um Chancen für Wachstum zu identifizieren. Auf jeden Fall hat dieser Artikel und die Diskussionen dahinter geholfen, dass ich meinen Kopf herum bekomme, wie ich die Kontrollkarten mit meinen Webstatistiken verwenden werde. Danke Trackbacks 8230 In seinem Beitrag forderte Avinash seine Leser auf, eine Excel-Lösung bereitzustellen, da es keine OOTB (Out Of The Box) - Lösungen für die Einführung von Konstanten, statistisch oder anderweitig in Charts gibt. 8211 Excel versucht, uns nur vertikale und horizontale zu verknüpfen Achsen Skala Kontrollen. 8230 8230 Was sagen diese Statistiken tatsächlich viel. Oder vielleicht gar nichts Wie sie sagen, Folterzahlen und sie bekennen sich auf irgendetwas. Es liegt an Ihnen zu entscheiden, was die wichtigsten Leistungsindikatoren für Ihre Community sind. Sobald Sie diese KPIs haben, ist mein bester Rat, diese raffinierten oberen und unteren Kontrollgrenzen einzurichten, um das statistische Rauschen aus dem Signal herauszufiltern. 8230 8230 Zusammenfassend braucht Six Sigma eine Verbesserungsmöglichkeit als Ausgangspunkt, um seine Macht zur Verbesserung der Prozesse zu entfalten. BI generiert viele dieser Chancen mit seinen DWReportingAnalytics-Komponenten, erzwingt aber nicht die Prozess-Implementierungs-Strenge. Ich fühle, dass es viel Synergie gibt, sowohl zusammen zu bringen Six Sigma, die linke Hand und BI, die rechte Hand, wenn zusammengebracht, kann eine Menge Klatschen in der Suche nach Lernen, die Durchführung von Organisationen zu verdienen. Nur um die Macht der Six Sigma Techniken zu probieren, werfen Sie bitte einen Blick auf den folgenden Link: kaushikavinash200701excellent-analytics-tip-9-Hebel-statistisch-control-limits. html. Die die Verwendung von Kontrollkarten (eines von Six Sigmas potent Tools) in Metriken KPI-Management veranschaulicht. Faszinierend 8230 8230 Übrigens, auch wenn wir die Zahlen für Aviemore Highland Resort isoliert nehmen, mit den Rohdaten (verfügbar, wenn Sie ein Google-Konto haben), können wir sehen, dass der Begriff aviemore highland resort jetzt außerhalb der Kontrollgrenzen (definiert) Als Standardabweichung x 3 8211 siehe hier mehr über Regelgrenzen) wie in der folgenden Grafik dargestellt. 8230 8230 Bisher habe ich nur ein paar Referenzen von Six Sigma Prinzipien angewendet, die auf Online-Marketing angewendet werden. Avinash 038 die Eisenbergs haben beide über die Anwendung von sechs Sigma-Prinzipien auf Web-Analytik und Online-Marketing geschrieben, obwohl das Geschwätz für dieses Thema minimal ist, kommt es von ein paar sehr einflussreichen Stimmen. 8230 8230 3) Lernen Sie Ihre KPIs besser auf allen Ebenen kennen, um zu lernen, was normal ist und was nicht in Bezug auf ihr Verhalten ist. In dieser Hinsicht sehen Sie Ihre KPIs als vorhersehbare Themen an. In der gleichen Weise wie kriminelle Ermittler oder Psychologen beobachten Menschen und lernen, welches Verhalten für eine bestimmte Person normal ist und was aus der Reihe ist, können Sie das gleiche mit Ihren KPIs üben, um das Beste aus Ihrem Reporting herauszuholen. Avinash Kaushik hat einen großen Einblick, wie man genau das macht 8211 verwenden die statistischen Werkzeuge der oberen und unteren Kontrollen, um das normale Spielfeld für Ihre Daten zu definieren. 8230 8230 Think Growth Sobald Sie Ihre PPC-Kampagne in diesem Grad verstehen, dann sind Sie bereit, es zu wachsen. Sie sind jetzt in der Lage, Ihr Konto auf die nächste Ebene zu bringen, brechen die oberen und unteren statistischen Grenzen zu Ihren Kern-Metriken. Bitte beachten Sie, dass einige Metriken wie AOV und CR nicht direkt in Ihrer Kontrolle sind und sollten nicht verwendet werden, um Ihre Konten Wachstum zu messen. Andere Metriken wie CTR und CPCs können jedoch direkt manipulierbar sein. Dies sind die Metriken, die beim Wachsen eines PPC-Kontos konzentriert werden sollten. 8230 8230 Die Frage ist nun, ob und ab. Schwellenwert eine Abweichung von diesem Band nach oben oder nach unten mehr als nur zufllig ist. Je nach dem wird dazu zwei bis drei Mal die Standard Abweichung nach oben und nach unten als Kontroll-Limit. Ausfhrlich beschrieben wird das Thema Kontroll-Limits in der Webanalyse im Blogbeitrag von Avinash Kaushik. Dort finden Sie auch das Excel Tool zur Bestimmung der Kontroll-Limits. Einfach die Daten aus dem Webanalyse Tool einfgen und analysieren. Und die Standardabweichung anpassen. 8230 Add your Perspective Stornieren Sie die Antwort
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