Gastbeitrag von Eli Schragenheim
Joel-Henry Grossard machte eine interessante Feststellung, die ich hier wiedergeben möchte. Er schrieb:
“[…] man kann zwei Verteilungen haben mit dem gleichen Durchschnitt und der gleichen Standardabweichung, die jedoch von den Zahlen her vollkommen unterschiedlich sind. Was fehlt, ist der Faktor Zeit: es ist entscheidend, zu wissen, wie die Zahlen über die Zeit verteilt sind. Dabei kann Statistische Prozessregelung hilfreich sein.“
Meine Frage: Wissen wir, wie die Variablen, mit denen wir in unserem Unternehmensalltag zu tun haben, sich über die Zeit verhalten?
Nehmen wir als Beispiel einen Herstellungsvorgang, bei dem wir eine Menge Daten aufzeichnen, mitsamt ihrer Verteilung über die Zeit. Nun erhalten wir zwar eine Zeitreihe an Ergebnissen, doch das daraus resultierende Diagramm zeigt lediglich eine mögliche Verteilung der Ergebnisse, nicht aber die reale Verteilung in der Praxis. Wenn zum Beispiel ein Arbeiter nach einer Stunde müde wird und sich diese Müdigkeit in der Produktionsqualität ausdrückt, dann sollten wir eine gewisse Abweichung erkennen. Doch sofern wir dieses Phänomen nicht ohnehin erwarten, sind die Chancen sehr klein, dass wir einen solchen Abweichungsgrund aus den Daten herauslesen können.