Quais são as desvantagens do uso de um gráfico de controle?

Os gráficos de controle são projetados para medir a variação nos processos, incluindo variação de causa comum e variação de causa especial. variação de causa comum é considerado variação normal, aleatório dentro de um processo, enquanto variação especial porque é devido a fragmentos de máquinas ou algum outro processo de defeito. Um gráfico de controle, por vezes, pode indicar que um processo está fora de controle e que não há variação de causa especial onde não existe nenhum. Estes alarmes falsos podem causar tempo de inatividade e atrasos desnecessários, que podem custar dinheiro do negócio.

Existem duas principais premissas subjacentes gráficos de controle, que ditam a precisão das informações fornecidas aos usuários. A primeira é que a função de medição de monitorização de um parâmetro de processo tem uma distribuição normal. Na realidade, porém, isso pode não ser o caso, ou seja, um gráfico de controle vai deixar de produzir dados significativos. A segunda hipótese é que as medições são independentes um do outro, o que pode também não ser verdadeira. Se ambas as hipóteses são de algum modo falho, então, controlar gráficos deixará de ser útil.

Embora os gráficos de controle não são difíceis de entender matematicamente, eles exigem treinamento especial para criar e usar. Os gráficos de controle usar estatísticas básicas, tais como médias e desvios padrão. As pequenas organizações com recursos de treinamento limitados e pouca experiência com as técnicas de garantia da qualidade, provavelmente, têm dificuldade para implementar e usar gráficos de controle. As empresas têm de decidir se eles podem ou não treinar seus funcionários sobre as ferramentas Lean e Six Sigma antes de usar essas ferramentas de qualidade para ajudar a melhorar seus processos.

limites de controle superior e inferior são adicionados para controlar gráficos para ajudar a determinar quando um processo está fora de controle. Os limites de controle pode ser definido muito perto ou muito longe da média do processo, distorcendo a informação produzida pelos gráficos de controle. Se os limites de controle são definidas muito longe, em seguida, os operadores podem não estar cientes de que causa especial de variação está afetando a qualidade dos resultados do processo. Da mesma forma, limites que são demasiado perto da média pode lançar falsos alertas quando um processo ainda está no controle.