والانحراف المعياري هو تدبير إحصائي يصف مقدار التباين أو التشت في مجموعة من نقاط البيانات، ويؤدي في تصميم الخرائط المرجعية دورا حاسما في رصد استقرار العمليات واتساقها مع مرور الوقت.

ما هو الانحراف المعياري؟

ويشير الانحراف القياسي إلى مدى اختلاف نقاط البيانات الفردية عن متوسط القيمة، ويشير الانحراف المتواضع إلى أن نقاط البيانات قريبة من المتوسط، في حين أن ارتفاع القيمة يشير إلى قدر أكبر من التباين.

Importance in Control Charts

وتستخدم الخرائط المراقِبة للضوابط الانحرافات المعيارية لتحديد حدود الرقابة، التي تساعد على تحديد ما إذا كانت العملية تعمل عادة أو إذا كانت هناك علامات على التباين تحتاج إلى الاهتمام، وهذه الحدود عادة ما تُحدَّد بثلاثة انحرافات معيارية فوق العملية أو دونها.

كشوف حدود الرقابة

ويحسب الحد الأعلى للتحكم والحد الأدنى للضوابط باستخدام معنى العملية والانحراف المعياري:

  • UCL = × Mean + (3 Standard Deviation)
  • LCL = × Mean - (3 انحراف معياري)

وتساعد هذه الحدود على تحديد أوجه التباين غير العادية التي قد تشير إلى أن العملية غير متحكم فيها.