Comprendre l'histogramme

Qu'est-ce que c'est?

Bien que les histogrammes soient une notion assez avancée lors de l'analyse de vos mesures de flux, ils peuvent être utiles aux utilisateurs avancés qui ont des objectifs d'amélioration continue spécifiques avec leur processus. 

En d'autres termes, un histogramme est un affichage graphique de données qui utilise des barres de différentes hauteurs pour montrer la fréquence de divers points de données dans un ensemble de données global. 

Plus précisément, l'avantage de ce graphique est qu'il vous donne une idée globale de la forme de la distribution de vos données sous-jacentes. Connaître cette forme peut vous éclairer sur les points problématiques de votre processus.  

Dans la première partie de ce tutoriel, nous abordons l'anatomie d'un histogramme pour faciliter sa lecture. Nous expliquons ensuite les avantages de la lecture d'histogrammes spécifiques. Consultez la deuxième partie pour découvrir les histogrammes spécifiques disponibles dans Pacemkr.

Commençons par voir comment l’histogramme est construit.

Partie 1 – Anatomie d'un histogramme

L'histogramme est un graphique bidimensionnel composé d'un axe X et d'un axe Y.

L'axe des Y du graphique indique la fréquence de vos données, tandis que l'axe des X les indique. L'axe horizontal représente les plages d'intervalles (ou compartiments) qui vous intéressent. 

Visuellement, un histogramme vide ressemble à ceci :

Pour illustrer la représentation des données sur l'histogramme, imaginons que nous lançons un dé à six faces. Le premier résultat est un 3. Sur l'image suivante, nous plaçons une barre au 3, d'une hauteur de 1, car nous n'obtenons qu'un seul 3.

Notre prochain lancer est un 4. Pour afficher ce résultat sur le graphique, nous plaçons une barre au-dessus du chiffre 4 sur l'axe horizontal. La hauteur de cette barre est de 1 car nous n'avons lancé qu'un seul 4.

Lors de notre troisième lancer, nous avons obtenu un autre 3. Pour voir ce deuxième 3 dans l'histogramme, nous augmentons la hauteur de la barre au-dessus du numéro 3 jusqu'à une hauteur de 2, ce qui signifie que nous avons obtenu un 3 deux fois.

 Après avoir lancé les dés 10 fois, nous obtenons cette distribution. Si l'on additionne la hauteur de toutes les barres, on obtient une valeur de 10.

Cela peut être difficile à comprendre, alors dessinons la fréquence de chaque barre sur une autre image. En additionnant les nombres, ou fréquences, nous obtenons un total de 10, soit le nombre total de lancers.

Pour les ensembles de données plus volumineux, il peut être préférable d'utiliser un pourcentage pour la fréquence. Dans l'image suivante, remarquez l'axe des Y. Le signe de pourcentage et les valeurs sont exprimés en pourcentage.

Comme cela couvre les bases d’un histogramme, examinons la valeur qu’il apporte à d’autres graphiques : le nuage de points du temps de cycle et les prévisions.

Partie 2 – Comprendre l'histogramme du temps de cycle

Alors que le nuage de points du temps de cycle est une vue temporelle des données pour montrer les tendances au fil du temps, l'histogramme du temps de cycle est une vue spatiale condensée basée sur la fréquence d'occurrence du temps de cycle.

Se fixer un nouvel objectif

Dans le premier exemple ci-dessous, nous constatons que le temps de cycle le plus fréquent pour les tâches terminées est d'un jour. Ceci est illustré par la barre située à gauche de l'histogramme. Il indique que 90 tâches sur 700 ont été terminées en une journée. Cela représente près de 23 % de vos tâches terminées.

Si votre gestionnaire ou vos clients internes vous reprochent de ne pas traiter leurs demandes avec autant de temps, sachez qu'au moins 23 % d'entre elles ont pris une journée. Même si ce n'est pas parfait, cela pourrait vous aider à vous fixer comme objectif d'augmenter ce pourcentage à 30 % au cours des trois prochains mois, par exemple.

Enquêter les valeurs aberrantes

Dans l'exemple suivant, nous voyons 10 barres bleues entre les lignes du 70e et du 85e percentile. Cela pourrait indiquer des valeurs aberrantes, car une situation anormale a empêché leur réalisation sous le 70e percentile.

Si vous observez de plus près les lignes des 50e (12 jours) et 70e (21 jours) percentiles, vous constaterez qu'elles sont plus proches que la distance entre les lignes des 70e et 85e (89 jours) percentiles. Vous pourriez envisager d'analyser la raison de cette différence entre les 70e et 85e percentiles et d'agir sur les éléments dont la durée de vie est supérieure à 21 jours.

Ce ne sont là que deux exemples de la valeur que vous pouvez tirer de l'histogramme. À mesure que vous améliorerez votre analyse de données, ce graphique pourra vous apporter une valeur ajoutée pour mieux comprendre et améliorer votre processus.

Conclusion

L'histogramme est une vue spatiale condensée qui illustre la structure de vos données sous-jacentes. Il est utilisé pour des analyses et des prévisions plus avancées afin d'améliorer encore l'efficacité de nos processus. Pour en savoir plus sur les histogrammes, inscrivez-vous à une formation 'Camp d'entraîntement' ou demander un appel de 30 minutes avec nos experts pour découvrir comment cela peut vous aider à améliorer votre processus.