Utilisez les graphiques Multi-Vari pour analyser des sources de variations

Certains outils graphiques qui semblent très simples, à première vue, peuvent s’avérer très efficaces pour résoudre des problèmes complexes.

De nombreuses techniques statistiques ont pour objectif l'identification des effets qui sont statistiquement significatifs (par exemple l’ANOVA, la régression ou les plans d’expériences). Dans cet article, écrit par Bruno Scibilia, formateur Minitab, est décrit un outil graphique très simple, très intuitif, qui peut être utilisé par tout le monde, et ne nécessite aucune connaissance statistique préalable: le graphique Multi-Vari.

Les graphiques Multi-Vari sont un des outils de la méthodologie Shainin(1) pour la résolution de problèmes.

Qu'est-ce qu'un graphique Multi-Vari?

Le principal intérêt du diagramme Multi-Vari est qu’il permet de visualiser de nombreuses sources de variation en un seul graphique, ainsi que représenter des différences entre positions dans un produit ou des variations cycliques dans le temps. Il peut également être utilisé pour étudier les variations au sein d'un sous-groupe, entre sous-groupes, etc.

Un graphique Multi-Vari peut être très utile au cours des premières phases de recherche des causes racines d’un problème, en donnant une vue d'ensemble des effets des facteurs, afin de pouvoir identifier les quelques facteurs, souvent peu nombreux, qui ont un effet réellement significatif sur une réponse et les séparer des autres.

Pour créer un graphique Multi-Vari dans Minitab, sélectionnez le sous-menu Stat > Outils de qualité > Carte Multi-Vari. A ce stade, sélectionnez votre réponse et jusqu'à quatre facteurs dans la boîte de dialogue.

Un exemple d’utilisation des Graphiques Multi-Vari

Supposons que vous ayez besoin d'analyser les temps d'attente de plusieurs centres d'appels qui font partie d'une société de services financiers. Les clients potentiels appellent pour ouvrir de nouveaux comptes, obtenir des informations sur les cartes de crédit, demander une assistance technique ou accéder à d'autres services etc.

Analyse de temps d’attente dans des centres d’appels

Attendre au téléphone pendant longtemps en essayant de joindre un opérateur, peut devenir une expérience très désagréable, obtenir une réponse rapide est crucial pour maintenir une relation de confiance mutuelle avec vos clients. Les données qui ont été collectées dans le projet Minitab, couvrent les différentes catégories de clients, les types de demandes et l'heure de chaque appel téléphonique. Des graphiques Multi-Vari ont été utilisés pour analyser ces temps d'attente.

Le graphique Multi-Vari ci-dessous affiche les différences entre les deux centres d'appels (situés à Montpellier et à Saint-Quentin: les points rouges du graphique) ainsi que les différences entre jours de la semaine (points verts sur le graphique) et les heures de la journée (plusieurs symboles en bleu). Il suggère que les temps d'attente sont plus longs le lundi (lundi: dans le premier panneau du graphique).

Dans le graphique Multi-Vari qui suit, les types de demandes ont été introduits. On remarque que les types de demande (symboles bleus) génèrent beaucoup de variabilité. Le diagramme suggère des délais d'attente plus longs le lundi (le premier panneau dans le diagramme).

Dans le troisième graphique Multi-Vari ci-dessous, les catégories de clients ont été introduites (symboles bleus dans le graphique). En ce qui concerne les types de demande (points rouges dans le graphique), les questions techniques semblent nécessiter beaucoup plus de temps.

Dans le quatrième diagramme Multi-Vari ci-après, les centres d'appels (points rouges), les catégories de clients (points verts) et les types de requêtes (points bleus) sont représentés. Les temps d'attente sont plus élevés pour le centre d'appel de Montpellier. Chaque centre d'appel se concentre sur des types spécifiques de demandes, par exemple, les appels de support technique ne sont traités que par le centre d'appel de Montpellier. Les appels pour le support technique (les cercles avec un point au milieu) représentent donc le principal problème dans ce contexte.

Prochaine étape après l’analyse du graphique Multi-Vari

Cette analyse n’est bien sûr valable que si l’ensemble des sources potentielles de variations, sont prises en compte dans l’étude. En ce qui concerne cette société de services financiers, il s’agit maintenant de bien comprendre pourquoi les temps d'attente durent tellement longtemps le lundi et pourquoi les appels d'assistance technique posent autant de problèmes.

Un graphique Multi-Vari fournit une excellente représentation visuelle des différentes sources de variation. Cependant, quand il n'y a pas de facteur dominant évident, ou lorsque les "signaux" du processus sont trop «faibles» pour être détectés facilement, il sera nécessaire de recourir à des techniques statistiques plus puissantes (comme l’ANOVA ou la régression) pour évaluer statistiquement la significativité des effets de chaque facteur.

(1)Bibliographie

« World Class Quality Les 7 outils Shainin de la qualité. Préface de Dorian Shainin » Keki R. Bhote, ISBN 2-10-007956-8

  • Minitab News

    Recevez gratuitement notre lettre d'information électronique mensuelle pour connaître l'actualité de Minitab, consulter les didacticiels, lire des études de cas, obtenir des conseils statistiques, et recevoir d'autres informations utiles.

    Pour s'abonner
  • Suivez Minitab

    Join Minitab on LinkedIn Follow Minitab on Twitter Like Minitab on Facebook
  • Plus d'articles

En utilisant ce site, vous acceptez l'utilisation de cookies à des fins d'analyse et de personnalisation du contenu. Lisez notre politique

OK