Histogram

Lean

”LEAN hjälper till att förbättra effektiviteten och eliminera slöseri”

Koncept att integrera & utveckla

Vad innebär konceptet Histogram?

Histogram är ett av Lean Seven Tools of Quality. Ett histogram är en typ av stapeldiagram som är organiserat för att visa hur ofta något inträffar. I ett histogram är varje stapel lika bred och representerar ett fast mätområde. Under en tidsperiod kan man enkelt se hur data fördelar sig och hur många det finns för varje egenskapsintervall. Histogram är ett kraftfulla verktyg att se hur processer fungerar och graden av variation och andra faktorer som påverkar prestandan. Histogrammet ger en överblick över hur en ganska stor grupp objekt fördelar sig på de förekommande värdena i en viss dimension.

Ett histogram är ett kraftfullt verktyg inom Lean Six Sigma som används för att visualisera datafördelning och identifiera variationer i processer. Genom att använda histogram kan företag förstå hur data sprids och identifiera mönster som kan påverka prestandan. Detta är avgörande för att driva kontinuerliga förbättringar och minska slöseri.

Ett histogram är en typ av stapeldiagram som visar frekvensen av numeriska datafördelningar. Data delas upp i intervall, kallade ”bins”, och frekvensen av datapunkter inom varje intervall räknas. Histogrammet ger en visuell representation av hur ofta värden förekommer inom dessa intervall.

Komponenter i ett histogram

Genom att förstå och använda komponenterna i ett histogram kan företag och organisationer effektivt visualisera data, identifiera variationer och fatta informerade beslut baserat på dataanalys.

Bin (Intervall): Bins, eller intervall, är de intervall i vilket data delas upp. Varje bin representerar ett specifikt område av data och visas som en stapel i histogrammet. Bins är viktiga eftersom de bestämmer hur datan grupperas och visar fördelningen.
Frekvens: Frekvensen är antalet datapunkter som faller inom varje bin. Frekvensen kan uttryckas som ett absolut antal (antal datapunkter) eller som en relativ frekvens (procent av totala antalet datapunkter). Stapelhöjden i histogrammet representerar denna frekvens.
Staplar (Barer): Staplarna är de vertikala representationerna av frekvensen i varje bin. Höjden på varje stapel motsvarar antalet datapunkter i den specifika bin. Bredden på staplarna är densamma och motsvarar bredden av respektive bin.
Axlar: Histogrammet har två axlar – x-axeln och y-axeln, x-axeln representerar de olika bins eller intervall av data. Den visar de specifika värden eller intervall som data delas upp i. Y-axeln representerar frekvensen av datapunkter i varje bin. Den visar antalet datapunkter eller procent av totalen.
Rubrik: Rubriken i ett histogram beskriver vad histogrammet representerar. Det är viktigt att rubriken är tydlig och informativ så att tittaren enkelt kan förstå syftet och innehållet i histogrammet.
Legend (Om tillämpligt): Om histogrammet innehåller flera dataserier eller färgkoder för olika grupper av data, kan en legend användas för att förklara vad de olika färgerna eller mönstren representerar. Legend är särskilt användbar när man jämför flera dataset i samma histogram.
Skalning: Skalning av axlarna i histogrammet är viktigt för att säkerställa att data presenteras på ett korrekt och meningsfullt sätt. Skalning inkluderar att välja lämpliga intervall för bins och att bestämma lämplig frekvensskala på y-axeln.
Etiketter: Etiketter används för att ange vad varje axel representerar och kan även användas för att märka specifika bins eller staplar. Etiketter hjälper till att ge kontext och tydlighet till histogrammet.

Användning av histogram i Lean och Lean Six Sigma

Histogram är ett kraftfullt verktyg inom Lean och Lean Six Sigma för att analysera, visualisera datafördelning och identifiera och förbättra variationer i processer. Genom att använda histogram kan företag och organisationer driva kontinuerliga förbättringar och uppnå högre effektivitet och kvalitet i sina processer.

Förstå processvariation: Histogram används för att visualisera hur data fördelar sig inom en process. Genom att analysera fördelningen kan man identifiera om det finns för mycket variation och i vilken riktning den behöver justeras eller minskas. Detta är avgörande för att upprätthålla stabila och standardiserade processer.
Identifiera avvikelser: Genom att skapa histogram kan man snabbt identifiera avvikelser från den förväntade fördelningen av data. Om det finns datapunkter som ligger långt utanför det normala intervallet kan detta indikera problem som behöver åtgärdas, till exempel defekta produkter eller ineffektiva processer.
Analysera kapabilitet: Histogram används för att bedöma processens kapabilitet, det vill säga hur väl processen kan leverera produkter eller tjänster inom specificerade toleranser. Genom att analysera histogrammet kan man avgöra om processen är kapabel att möta kundens krav och identifiera områden där förbättringar behövs.
Bedöma fördelningens form: Histogram hjälper till att förstå form och spridning av data. Detta inkluderar att identifiera om fördelningen är symmetrisk, skev, bimodal eller om det finns flera toppar. Form och spridning kan ge insikter om underliggande orsaker till variationer i processen.
Underlätta rotorsaksanalys: Histogram kan användas som en del av rotorsaksanalys för att identifiera de underliggande orsakerna till problem eller variationer. Genom att analysera datafördelningen kan man hitta mönster och samband som kan peka på specifika faktorer som påverkar processens prestanda.
Jämföra före och efter förbättringar: Histogram används ofta för att jämföra processdata före och efter genomförda förbättringsåtgärder. Genom att visualisera hur datafördelningen har förändrats kan man bedöma effektiviteten av de åtgärder som vidtagits och säkerställa att förbättringarna leder till önskade resultat.
Kommunicera resultat: Histogram är ett visuellt och lättförståeligt verktyg för att kommunicera data och analysresultat till olika intressenter. Genom att använda histogram kan man på ett tydligt sätt illustrera processens prestanda och variationer för både tekniska och icke-tekniska målgrupper..

Typer av histogram

Genom att använda dessa olika typer av histogram kan företag och organisationer bättre förstå sin data och göra mer informerade beslut.

Symmetriskt Histogram: Har högre frekvens i mitten och minskar mot kanterna. Representerar stabila och standardiserade processer. Normalfördelningskurva.
Asymmetriskt Histogram: Har endast en topp och visar en situation med en specifikationsgräns som kontrolleras genom hela processen.
Två toppar: Har två frekvenstoppar och uppstår när det finns en blandning av olika data, t.ex. när data samlas in under olika förhållanden.
Skevt Histogram: Skeva histogram visar en fördelning där datapunkterna är koncentrerade åt ett håll. Positivt skevt, fördelningen har en lång svans till höger. Detta kan indikera att det finns några höga värden som drar fördelningen åt höger. Negativt skevt, fördelningen har en lång svans till vänster. Detta kan indikera att det finns några låga värden som drar fördelningen åt vänster.
Bimodalt Histogram: Ett bimodalt histogram har två toppar, vilket indikerar att det finns två distinkta grupper inom datan.
Multimodalt Histogram: Ett multimodalt histogram har fler än två toppar och visar att det finns flera distinkta grupper inom datan.
Platykurtiskt Histogram: Ett platykurtiskt histogram har en platt form med låg koncentration av datapunkter i mitten och höga frekvenser i kanterna.
Leptokurtiskt Histogram: Ett leptokurtiskt histogram har en spetsig form med hög koncentration av datapunkter i mitten och låga frekvenser i kanterna.
Kumulativt Histogram: Ett kumulativt histogram visar den kumulativa frekvensen av data. Det innebär att varje stapel visar summan av frekvensen för den aktuella bin och alla tidigare bins.
Komperativt Histogram: Ett komparativt histogram (eller överlagt histogram) visar två eller flera dataserier i samma histogram för att jämföra fördelningar.
Relativt Frekvenshistogram: Ett relativt frekvenshistogram visar frekvensen som en andel av det totala antalet observationer, istället för som ett absolut antal. Detta gör det möjligt att jämföra histogram med olika storlekar på dataset.
Standardiserat Histogram: Ett standardiserat histogram justerar frekvensen för varje bin så att ytan av varje stapel motsvarar den totala frekvensen i den bin. Detta används ofta när bins har olika bredd.
Logaritmiskt Histogram: Ett logaritmiskt histogram används när data sträcker sig över flera storleksordningar. Bins är baserade på logaritmiska intervall istället för linjära intervall.
Normaliserat Histogram: Ett normaliserat histogram justerar frekvensen så att totalen av alla frekvenser blir 1. Detta gör det möjligt att jämföra histogram med olika totalantal datapunkter.
Kumulativt Histogram: Ett kumulativt histogram visar den kumulativa frekvensen av data. Det innebär att varje stapel visar summan av frekvensen för den aktuella bin och alla tidigare bins.
Komperativt Histogram: Ett komparativt histogram (eller överlagt histogram) visar två eller flera dataserier i samma histogram för att jämföra fördelningar.
Relativt Frekvenshistogram: Ett relativt frekvenshistogram visar frekvensen som en andel av det totala antalet observationer, istället för som ett absolut antal. Detta gör det möjligt att jämföra histogram med olika storlekar på dataset.
Standardiserat Histogram: Ett standardiserat histogram justerar frekvensen för varje bin så att ytan av varje stapel motsvarar den totala frekvensen i den bin. Detta används ofta när bins har olika bredd.
Logaritmiskt Histogram: Ett logaritmiskt histogram används när data sträcker sig över flera storleksordningar. Bins är baserade på logaritmiska intervall istället för linjära intervall.
Normaliserat Histogram: Ett normaliserat histogram justerar frekvensen så att totalen av alla frekvenser blir 1. Detta gör det möjligt att jämföra histogram med olika totalantal datapunkter.

Fördelar

Histogram erbjuder en mängd fördelar när det gäller att analysera och visualisera data inom Lean och Lean Six Sigma. Här är några av de främsta fördelarna:

Visuell representation av data: Histogram ger en tydlig och lättförståelig visuell representation av datafördelningar. Detta gör det enklare att snabbt identifiera mönster, trender och avvikelser i data.
Identifiera variationer: Genom att använda histogram kan man snabbt se variationer i en process. Detta är avgörande för att förstå om processen är stabil och konsekvent eller om det finns områden som behöver förbättras.
Enkel att analysera: Histogram är enkla att skapa och analysera, även för personer utan djupgående statistisk kunskap. Detta gör det till ett tillgängligt verktyg för olika användargrupper inom organisationen.
Jämförelse av fördelningar: Histogram kan användas för att jämföra datafördelningar mellan olika tidsperioder, grupper eller processer. Detta hjälper till att identifiera skillnader och likheter som kan vara viktiga för beslutsfattande.
Förståelse för processkapabilitet: Histogram hjälper till att bedöma processkapabilitet genom att visa hur data fördelas i förhållande till specifikationsgränser. Detta är avgörande för att säkerställa att processer uppfyller kundernas krav och standarder.
Identifiera avvikelser och outliers: Histogram gör det enkelt att identifiera avvikelser och outliers i data. Detta kan vara indikatorer på problem som behöver åtgärdas eller områden där förbättringar kan göras.
Underlättar rotorsaksanalys: Genom att visualisera data på ett histogram kan man identifiera potentiella rotorsaker till problem i en process. Detta hjälper till att fokusera förbättringsarbetet på de mest kritiska områdena.
Dokumentera förbättringar: Histogram är ett användbart verktyg för att dokumentera förbättringar över tid. Genom att jämföra histogram före och efter implementeringen av förbättringsåtgärder kan man visa konkreta resultat och framsteg.
Stöd för beslutsfattande: Histogram ger en solid grund för beslutsfattande genom att visualisera data på ett tydligt och meningsfullt sätt. Detta hjälper beslutsfattare att fatta informerade och datadrivna beslut.

Nackdelar

Även om histogram har många fördelar, finns det också vissa nackdelar och begränsningar som bör beaktas. Genom att vara medveten om dessa nackdelar kan man använda histogram på ett mer effektivt sätt och kombinera dem med andra analysverktyg för att få en mer komplett bild av data.

Beroende på datakvalitet: Histogram är bara så bra som den data de representerar. Om data är av dålig kvalitet, felaktig eller inkonsekvent, kan histogrammet ge en missvisande bild av verkligheten.
Val av binbredd: Valet av binbredd kan påverka hur data tolkas. Om binbredden är för bred kan viktig information förloras, medan en för smal binbredd kan göra histogrammet svårtolkat och överbelastat med detaljer.
Förlorad individuell data: Histogram summerar data i intervall (bins), vilket innebär att individuell data går förlorad. Detta kan leda till att viktiga detaljer och nyanser inte framgår tydligt.
Ej lämpligt för små dataset: Histogram är mindre effektiva för små dataset eftersom det kan vara svårt att skapa meningsfulla bins med tillräcklig frekvens för analys. I sådana fall kan andra visualiseringstekniker vara mer lämpliga.
Tolkningssvårigheter: Histogram kan vara svåra att tolka för personer utan statistisk bakgrund, speciellt om de används för att representera komplexa datafördelningar.
Kan vara missvisande: Om inte histogrammet konstrueras korrekt kan det ge en missvisande bild av data. Till exempel kan valet av en felaktig binbredd eller skala göra att histogrammet ser mer symmetriskt eller asymmetriskt ut än vad datan egentligen är.
Begränsad information om samband: Histogram visar endast en variabels fördelning åt gången och ger ingen information om samband eller relationer mellan flera variabler. För att analysera sådana samband behövs andra verktyg, som t.ex. scatter plots.

Steg-för-steg guide

För att skapa ett meningsfullt histogram krävs att data är noggrant förberedd och att binbredder väljs omsorgsfullt. Detta kan vara tidskrävande och kräver förståelse för steg-för-steg guide för att skapa ett histogram. Genom att följa steg kan man skapa och analysera histogram för att få värdefulla insikter om din data och dina processer.

Samla in och förbered data: Samla in den data som du vill analysera. Förbered data genom att sortera och organisera den. Se till att data är i numerisk form och att eventuella saknade eller felaktiga värden har åtgärdats.
Bestäm intervall (Bins): Välj lämpliga intervall (bins) för histogrammet. Antalet bins beror på storleken och variationen av din data. Ett vanligt riktmärke är att använda kvadratroten av antalet datapunkter som antalet bins. Se till att varje bin har samma bredd och täcker hela spannet av data.
Beräkna frekvens: Räkna antalet datapunkter som faller inom varje bin. Detta är frekvensen för varje bin. Om du använder relativ frekvens, beräkna andelen av det totala antalet datapunkter för varje bin.
Rita Histogrammet: Rita två axlar: x-axeln representerar bins (intervall) och y-axeln representerar frekvensen. Rita en stapel för varje bin med höjden motsvarande frekvensen. Staplarna ska vara sammanhängande utan luckor mellan dem.
Lägg till etiketter och rubriker: Ge histogrammet en rubrik som beskriver vad data representerar. Lägg till etiketter på x-axeln (bins) och y-axeln (frekvens). Om nödvändigt, lägg till en legend för att förklara olika dataserier eller färgkodning.
Analysera och tolka histogrammet: Analysera histogrammet för att identifiera mönster, trender och avvikelser i data. Notera formen på fördelningen: är den symmetrisk, skev, bimodal, etc.? Bedöm processens kapabilitet och identifiera områden för förbättringar baserat på data.

Organisation

Histogram är ett mångsidigt verktyg som kan användas av olika befattningar inom en organisation för att analysera data och förbättra processer. Genom att använda histogram kan olika befattningar inom en organisation få värdefulla insikter om sina specifika ansvarsområden och fatta informerade beslut för att förbättra processer och resultat.

Produktionschefer: Analysera produktionsdata för att identifiera variationer och förbättra processens kapabilitet. Använd histogram för att visualisera produktionsresultat, identifiera avvikelser och optimera produktionsprocesser.
Kvalitetschefer: Säkerställa att produktkvaliteten uppfyller specifikationer och kundkrav. Använd histogram för att analysera kvalitetsdata, identifiera defekter och genomföra rotorsaksanalyser för att förbättra produktkvaliteten.
Marknadsanalytiker: Förstå kundbeteenden och marknadstrender för att fatta informerade beslut om marknadsstrategier. Använd histogram för att analysera kunddata, identifiera segment och mönster i kundbeteenden och optimera marknadsföringskampanjer.
HR-specialister: Analysera medarbetardata för att förbättra arbetsmiljön och öka medarbetarnöjdheten. Använd histogram för att visualisera medarbetarnas prestationsbedömningar, identifiera trender i medarbetarnas trivsel och genomföra analyser av personalomsättning.
Ekonomichefer: Övervaka ekonomiska resultat och identifiera finansiella risker. Använd histogram för att analysera finansiella data, identifiera avvikelser i budget och prognoser samt optimera finansiella beslut.
Försäljningschefer: Analysera försäljningsdata för att förbättra försäljningsstrategier och öka intäkterna. Använd histogram för att visualisera försäljningsdata, identifiera mönster i kundköp och optimera försäljningsinsatser.
Produktionstekniker: Optimera produktionsprocesser och förbättra effektiviteten. Produktionstekniker använder histogram för att analysera produktionsdata, identifiera variationer i cykeltider, maskinprestanda och resursanvändning. Genom att visualisera data med histogram kan de snabbt upptäcka flaskhalsar, produktionsavvikelser och ineffektiva processer som behöver åtgärdas.
Kvalitetstekniker: Säkerställa att produkter och processer uppfyller kvalitetsstandarder och specifikationer. Kvalitetstekniker använder histogram för att analysera kvalitetsdata, identifiera defekter och bedöma processkapabilitet. Genom att visualisera data med histogram kan de identifiera trender och rotorsaker till kvalitetsproblem samt implementera förbättringsåtgärder.

Behöver ni hjälp att komma igång med konceptet?

Vi erbjuder uppdragsbemanning ex produktionstekniker som en resurs vid genomförandet eller projektledare för bästa styrning. Planerar ni att införa flera Lean koncept, ta då in en Lean Coordinator som hjälper er med en övergripande Lean strategi.

Intresserad?

Rekrytering | Bemanning | Utbildning

mikael@hybridwork.se

073-9282441

”Uppmuntra till inlärning med Green Card certifiering och säkerställ att kompetensen finns för att utföra jobbet eller konceptet – ett win-win för både företaget och för era anställda i deras karriär”

Bygger på en kompetensmatris som visar vilka aktiviteter som ska vara uppfyllda med dess status visualiserat.

”Histogram Timelinespel, ett Gamification event. Företagsspel för lättsamt lärande att implementera koncept. Främjar teambuilding och framdrift”

Ett spelupplägg att kunna återkomma till för nya utmaningar. Teamen tränas i att aktivt lära sig och presentera lösningar. Skapar tävlingsmoment.

”IT stödet IKM Manager är programmoduler skräddarsytt direkt för Histogram konceptet och stödjer ett standardiserat arbetssätt. Ger samtidigt både framdrift och historik.”

Går att företagsanpassa och vara kopplat mot affärssystem eller visualiseringsprogram ex Power Bi. Har en användarmanual som även visar hur programmet är uppbyggt.

”Ge rätt förutsättning vid införandet av Histogram konceptet med en projektplan som har tidsatta aktiviteter och en projektbudget”

Vem gör vad och när? Skapar framdrift. Göra konceptets aktiviteter i rätt tid för att kunna vara klar enligt planerat. Vi hjälper gärna er som extern projektledare.

”Öka möjligheten för den nyrekryterade att lyckas i sin nya tjänst och samtidigt utveckla företaget med att föra in nya koncept – En skräddarsydd individuell Trainéeutbildning med ett schema som visar vad som ska vara uppfyllt.”

Ett trainéeprogram kan innebära att förutom traditionell inlärning och att få tillgång till mentorskap, att få göra intressanta aktiviteter som ex arbetsprover eller leda företagsspel typ våra Timelinespel.