A statisztikai folyamatirányítási (SPC) diagram nagyon hasznos eszköz a folyamatos, ismétlődő folyamat minőségének fenntartására. Számos különböző típusú SPC-diagram létezik, de a leggyakoribb az egyszerű vezérlési diagram. Az ellenőrzési diagram a folyamat folyamatos teljesítményét mutatja a statisztikákon alapuló várt eredményekkel szemben; ezek a folyamat átlaga és a folyamat standard szórásának többszörösei. A vezérlő diagram lehetővé teszi a folyamat trendjeinek gyors vizuális elemzését, és könnyen megmutatható, hogy az eredmények a várt határokon kívül vannak.
A szükséges elemek
-
Számológép
-
Grafikus szoftver, például a Microsoft Excel
Hajtsa végre az ismétlődő mérések sorozatát az irányítani kívánt folyamatból származó érdeklődés kimenetelére. Például, ha a folyamat egy 1 hüvelyk átmérőjű golyóscsapágyak gyártása, akkor véletlenszerűen kiválasztunk néhány csapágyat és mérjük azokat. Ez a minta legalább 30 elemből áll, amelyek reprezentatívak a normál folyamat kimenetére, és véletlenszerűen vannak kiválasztva.
Számítsa ki a mérések átlagát vagy átlagát.
Számítsa ki a folyamatmérések szórását. Ez általában a "sigma" kifejezést kapja, és azt mutatja, hogy mennyi variáció van a folyamatban. A Sigma úgy tekinthető, hogy közel áll az összes mérés átlagos eltéréséhez az ugyanazon mérések átlagától. A legtöbb tudományos vagy statisztikai számológép képes lesz megtalálni egy számsorozat szórását.
Számítsuk ki kétszer és háromszor a sigma értékét, majd add hozzá és vonjuk le ezeket az értékeket a folyamatból. Például, ha a golyóscsapágy mérések átlaga 1,04 hüvelyk és a sigma 0,02 hüvelyk, akkor a következő négy értéket kell kiszámítani: 1,04 + (2) (0,02), 1,04 + (3) (0,02), 1,04 - (2) (0,02) és 1,04 - (3) (0,02).
Vízszintes grafikon sablont készíthet Excel vagy hasonló grafikus szoftver segítségével, vagy egyszerűen tollal és papírt használva. Ennek a grafikonnak a vízszintes tengelye időegységekkel rendelkezik (balról jobbra haladva), és a függőleges tengely ugyanazt az egységet fogja használni, mint a folyamatmérés, és a folyamat középpontjában lesz. Tehát a golyóscsapágy példája esetében a függőleges tengely 1,04 hüvelyk értékű középpontba kerülne.
Vízszintes vonalak átfedése a sablonon. Az egyik sor vízszintesen lefelé halad a grafikon közepén, hogy megjelölje a kezdeti ismételt mérésekből nyert folyamatot. Két vonal haladja meg az átlagot, ami jelzi az átlag helyét, plusz két és három sigma, és két sor lesz az átlag alatt, ami jelzi az átlagot mínusz két és három szigma.
A grafikon sablonon lévő további vízszintes vonalak átfedése a felső és alsó specifikáció határértékeinek megjelöléséhez, ha vannak ilyenek. Most már elkészült egy ellenőrző diagram sablon.
Mérje meg rendszeresen a folyamat eredményét a jövőben. A mérést óránként, naponta egyszer vagy bármely más ésszerű időközönként lehet elvégezni. Rajzolja ezeket a mérési eredményeket a vezérlő diagram sablonjára, és adjon hozzá további adatpontokat a jobb oldalon, amikor az idő halad.
Figyelje meg a folyamatban lévő adatpontok elhelyezkedését, mivel azok vízszintesen vannak ábrázolva a vezérlő diagramon balról jobbra. A pontoknak viszonylag közel kell maradniuk a várt folyamathoz. Azok a pontok, amelyek meghaladják a plusz vagy mínusz két sigma vonalat (túl magas vagy túl alacsony), figyelmeztetnek arra, hogy a folyamat jelentős eltérést mutat, míg a három vagy több sigma vonalat vagy a specifikációs sorokat meghaladó pontok egy piros figyelmeztetés, hogy a folyamat valószínűleg ki van téve az ellenőrzésből.
Figyelje meg a folyamatban lévő adatpontok trendjeit vagy mintáit. Ez a vezérlési diagramok nagyon értékes aspektusa, mivel gyakran lehet látni a hibákat felfelé vagy lefelé mutató méréseket, és a problémát orvosolni kell, mielőtt túlságosan kifejeződik vagy a hulladék keletkezik.
tippek
-
Ne feledje, hogy még egy jól vezérelt folyamat alkalmanként a normál véletlenszerű változás miatt az átlagtól a plusz vagy mínusz három sigma-n kívüli pontokat hoz létre. Ez azt jelenti, hogy egyszerre "hamis riasztások" lesznek.
Figyelem
Az SPC-diagram csak annyira jó, mint az eredeti mérések, amelyeket a várható átlag és szigma megtalálásához használtak. Győződjön meg arról, hogy a kiválasztott minta valóban reprezentatív-e a folyamatra és elég nagy.
