Tilastollisen prosessinhallinnan (SPC) kaavio on erittäin hyödyllinen väline jatkuvan ja toistuvan prosessin laadun ylläpitämiseksi. SPC-kaavioita on useita eri tyyppejä, mutta yleisintä kutsutaan tavallisesti yksinkertaisesti ohjauskaavaksi. Ohjauskaavio kuvaa prosessin jatkuvaa suorituskykyä tilastojen perusteella odotettujen tulosten perusteella; nämä ovat prosessin keskiarvo ja prosessin standardipoikkeaman moninkertaiset arvot. Ohjauskaavio mahdollistaa prosessin trendien nopean visuaalisen analysoinnin ja voi helposti osoittaa, milloin tulokset ovat odotettujen rajojen ulkopuolella.
Tarvittavat kohteet
-
Laskin
-
Graafinen ohjelmisto, kuten Microsoft Excel
Suorita sarja toistuvia mittauksia kiinnostuksen tuloksesta, jota haluat hallita. Jos prosessi on esimerkiksi 1-tuumaisen halkaisijan omaavien kuulalaakereiden valmistus, valitset satunnaisesti useita laakereita ja mitataan ne. Tämän näytteen tulisi koostua vähintään 30 erästä, jotka edustavat normaalia prosessin ulostuloa ja valitaan satunnaisesti.
Laske mittausten keskiarvo tai keskiarvo.
Laske prosessimittausten keskihajonta. Tälle annetaan yleensä termi "sigma" ja se mittaa, kuinka paljon vaihtelua on prosessissa. Sigman voidaan katsoa olevan lähellä kaikkien mittausten keskimääräistä poikkeamaa näiden samojen mittausten keskiarvosta. Useimmilla tieteellisillä tai tilastollisilla laskimilla on mahdollisuus löytää numeroiden sarjan keskihajonta.
Laske kahdesti ja kolme kertaa sigman arvo ja lisää sitten ja vähennä nämä arvot prosessin keskiarvosta. Jos esimerkiksi kuulalaakereiden mittausten keskiarvo oli 1,04 tuumaa ja sigma oli 0,02 tuumaa, voit laskea seuraavat neljä arvoa: 1,04 + (2) (0,02), 1,04 + (3) (0,02), 1,04 - (2) (0,02) ja 1,04 - (3) (0,02).
Muodosta horisontaalinen kaavamalli Excel- tai vastaavalla grafiikkaohjelmalla tai yksinkertaisesti käyttämällä kynää ja paperia. Tämän kaavion vaaka-akselilla on aikayksiköt (eteenpäin vasemmalta oikealle) ja pystysuora akseli käyttää samoja yksiköitä kuin prosessin mittaus ja keskitytään prosessisi keskiarvoon. Niinpä kuulalaakeri-esimerkin tapauksessa pystysuora akseli keskitettäisiin arvoon 1,04 tuumaa.
Peitä vaakasuorat viivat tähän malliin. Yksi rivi menee vaakatasossa alaspäin kaavion keskelle merkitäksesi prosessin keskiarvon, joka on saatu ensimmäisistä toistomittauksista. Kaksi riviä ylittää keskiarvon keskiarvon ja kahden ja kolmen sigman sijainnin merkitsemiseksi, ja kaksi riviä alittavat keskiarvon, joka merkitsee keskiarvon miinus kaksi ja kolme sigmaa.
Voit ylittää ylimääräiset vaakasuorat viivat kuviomalliin merkitsemällä ylemmän ja alemman spesifikaation rajat, jos sellaisia on. Sinulla on nyt valmis valvontakaavion malli.
Mittaa prosessin lopputulos säännöllisesti tulevaisuudessa. Mittaus voidaan tehdä kerran tunnissa, kerran päivässä tai millä tahansa muulla kohtuullisella aikavälillä. Piirrä nämä mittaustulokset ohjauskaavion malliin, lisäämällä lisää datapisteitä oikealle, kun aika siirtyy.
Huomioi meneillään olevien datapisteiden sijainti, koska ne on piirretty vaakasuoraan ohjauskaaviossa vasemmalta oikealle. Pisteiden tulisi pysyä suhteellisen lähellä odotettua prosessia. Pisteitä, jotka ylittävät kaksi tai useampaa sigma-riviä (joko liian korkeat tai liian matalat), pidetään varoituksena siitä, että prosessi näyttää huomattavan poikkeaman, kun taas pisteet, jotka ylittävät kolme tai pienempää sigmaa tai määrittelylinjoja, ovat punainen hälytys, että prosessi on todennäköisesti hallinnassa.
Huomioi kaikki trendipisteet tai mallit datapisteiden käynnissä olevassa kuvassa. Tämä on hyvin arvokas näkökohta ohjauskaavioissa, koska usein on mahdollista nähdä mittauksia, jotka suuntaavat ylös- tai alaspäin vikaantumiseen nähden ja korjata ongelman ennen kuin siitä tulee liian voimakas tai ennen romutuotteen valmistusta.
vinkkejä
-
Muista, että jopa hyvin hallittu prosessi tuottaa satunnaisesti pistettä, jotka ovat plussan tai miinus kolmen sigman ulkopuolella keskiarvosta normaalin satunnaisvaihtelun takia. Tämä tarkoittaa, että "vääriä hälytyksiä" esiintyy kerran.
Varoitus
SPC-kaavio on vain yhtä hyvä kuin alkuperäiset mittaukset, joita käytettiin odotetun keskiarvon ja sigman löytämiseen. Varmista, että valitsemaasi näytettä edustaa todella prosessi ja että se on riittävän suuri.
