運行圖也稱為時間序列圖或趨勢圖。在尋找一段時間內的趨勢時，重要的是要找出您所看到的數據變化何時是由特殊原因引起的。特殊原因是通常不會發生的特殊情況，生產過程中的一個重要設備發生了故障。評估運行圖時，重點應放在一般變化上。過程中的變化是正常的；而傳統的六西格瑪球隊的目標之一就是盡量減少一般的變異，這樣目標周圍的變異就會越來越小。建立并評估隨時間變化的操作圖，這將幫助您確定過程中的變化是變大了還是變小了。繪制到圖表中的數據不會告訴您是什么導致了目標周圍的變化，但它可以指導您對過程進行更改。例如，我們可以建立一個操作圖表來監控不良事件的及時提交。
如果我們的法規遵從性隨時間的變化相當小，但在某個月顯著下降，那么我們可以評估該月發生的事情，以確定法規遵從性下降的原因。
也許我們知道，在那個月。由于辦公樓的石棉問題，一個地區案件處理中心意外地臨時關閉，那里的員工不得不立即撤離，因此無法評估和處理數據。像這樣不可挽回的情況是可能的；這是“因果”變異的一個例子。我們可以補救和改進的是影響過程及其結果的正常預期變化。注意力的焦點應該是監視特定目標周圍的變化。比如數據點隨時間下降，普遍低于目標，那么就要仔細確定是什么原因導致了正態變異的下降，并進行修正。
為了分析隨時間收集的數據，您還可以構建一個直方圖，如圖2所示。直方圖是一種垂直條形圖，其中每個條形的高度表示特定數據范圍內的數據點數。要構建直方圖，您應該對一段時間內收集的數據進行分組。然后，數據要用條形圖表示，縱軸代表頻率，橫軸定義時間段。這可以反映您在特定時間范圍內收集的數據的分布情況。直方圖可以幫助您找到數據分布的模式和形狀。數據的分布有助于預測過程的未來性能。它還有助于表明流程中是否有變化。評估直方圖時，一些不需要高級統計知識但對管理者有幫助的問題是:
是否以過程為中心？
這意味著數據應該圍繞你的目標均勻分布。如果這些條全部在目標的左邊或右邊，那么該過程不在中心，并且該過程的數據變得太高或太低。
條形圖的形狀是什么？是否遵循鐘形曲線的正態分布？
大多數流動路徑不會遵循嚴格的鐘形曲線；然而，形狀的研究可以提供過程問題的信號。如果條形圖中出現雙峰或多峰，則暗示數據來自兩個不同的來源(如不同的班次、機器、人員等。).在這種情況下，數據應該是分層的。這意味著對于相同的數據周期，您可以為每個數據源創建單獨的直方圖。這些不同的數據源可能是人、時間段等。這將允許您開始將數據與工作流中的特定情況相關聯。
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