Biểu đồ kiểm soát

Các đại diện hình ảnh của sự tiến bộ theo dõi theo thời gian. Tương tự như đồ thị dòng.

Kiểm soát các bảng xếp hạng, còn được gọi là biểu đồ hay quá trình Shewhart-hành vi biểu đồ, kiểm soát quá trình thống kê là những công cụ được sử dụng để xác định xem một quá trình sản xuất, kinh doanh đang ở trong một tình trạng kiểm soát thống kê hay không.

Tổng quan

Nếu biểu đồ chỉ ra rằng quá trình này hiện đang được kiểm soát sau đó nó có thể được sử dụng với sự tự tin để dự đoán tương lai hiệu suất của quá trình. Nếu biểu đồ chỉ ra rằng quá trình đang được theo dõi là không kiểm soát, mô hình đó cho thấy có thể giúp xác định nguồn gốc của sự biến đổi để được loại bỏ để đưa quá trình trở lại kiểm soát. Một biểu đồ kiểm soát là một loại cụ thể của biểu đồ chạy, cho phép thay đổi đáng kể được phân biệt với các biến đổi tự nhiên của quá trình.

Đây là chìa khóa để kiểm soát quá trình hiệu quả và cải tiến. Trên thực tế biểu đồ kiểm soát có thể được xem như là một phần của một phương pháp xử lý kỷ luật khách quan tạo điều kiện quyết định để đảm bảo sự chú ý cho dù quá trình thực hiện hay không.

Bảng điều khiển là một trong bảy công cụ cơ bản của quản lý chất lượng (cùng với biểu đồ sơ đồ biểu đồ Pareto, kiểm tra tờ, nguyên nhân và có hiệu lực sơ đồ, sơ đồ, và phân tán,).

Lịch sử

Biểu đồ kiểm soát được phát minh bởi Walter A. Shewhart trong khi làm việc cho Bell Labs trong những năm 1920. Các kỹ sư của công ty đã tìm cách cải thiện độ tin cậy của hệ thống truyền tải điện thoại của họ. Bởi vì bộ khuếch đại và thiết bị khác đã được chôn dưới đất, có một nhu cầu kinh doanh để giảm tần số của những thất bại và sửa chữa. Năm 1920 họ đã nhận ra tầm quan trọng của việc giảm sự biến đổi trong một quá trình sản xuất. Hơn nữa, họ đã nhận ra rằng liên tục điều chỉnh trong quá trình phản ứng không phù hợp thực sự gia tăng biến đổi và chất lượng bị suy thoái. Shewhart đóng khung vấn đề về mặt thông thường và đặc biệt-nguyên nhân của sự biến đổi và, vào ngày 16 tháng năm năm 1924, đã viết một bản ghi nhớ nội bộ giới thiệu biểu đồ kiểm soát như một công cụ để phân biệt giữa hai người. Shewhart Tiến sĩ của ông chủ, George Edwards, nhớ lại: "Tiến sĩ Shewhart chuẩn bị một bản ghi nhớ rất ít chỉ khoảng một trang trong chiều dài khoảng một phần ba của trang đó đã được đưa ra trên một sơ đồ đơn giản mà tất cả chúng ta sẽ nhận ra ngày nay như một biểu đồ kiểm soát sơ đồ mạch.. Đó là sơ đồ, và văn bản ngắn mà đi trước và theo sau nó, quy định tất cả các nguyên tắc thiết yếu và cân nhắc có liên quan trong những gì chúng ta biết ngày nay là quá trình kiểm soát chất lượng. " Shewhart nhấn mạnh rằng việc đưa một quá trình sản xuất vào tình trạng kiểm soát thống kê, nơi mà chỉ có chung nguyên nhân sự thay đổi, và giữ nó trong kiểm soát, là cần thiết để dự đoán sản lượng trong tương lai và để quản lý một quá trình kinh tế.

Tiến sĩ Shewhart tạo ra cơ sở cho các biểu đồ kiểm soát và khái niệm của một tình trạng kiểm soát thống kê bởi các thí nghiệm thiết kế cẩn thận. Trong khi Tiến sĩ Shewhart đã thu hút từ thuần lý thuyết toán học thống kê, ông hiểu dữ liệu từ các quá trình vật lý không bao giờ sản xuất một "đường cong phân phối bình thường" (một bản phân phối Gaussian, cũng thường được gọi là một "đường cong chuông"). Ông phát hiện ra rằng sự biến đổi quan sát thấy trong dữ liệu sản xuất đã không luôn luôn cư xử theo cùng một cách như dữ liệu trong tự nhiên (chuyển động Brown của các hạt). Shewhart Tiến sĩ kết luận rằng trong khi mỗi quá trình biến thể hiển thị, màn hình hiển thị một số quy trình kiểm soát sự thay đổi đó là tự nhiên để xử lý, trong khi những người khác hiển thị không kiểm soát được sự thay đổi đó không phải là hiện tại trong hệ thống quá trình quan hệ nhân quả ở tất cả các lần.

Năm 1924 hoặc 1925, Shewhart của sự đổi mới đến với sự chú ý của W. Edwards Deming, sau đó làm việc tại cơ sở Hawthorne. Deming sau đó làm việc tại Hoa Kỳ Sở Nông nghiệp và sau đó trở thành cố vấn toán học sang Mỹ Cục điều tra dân số. Trong thế kỷ tới nửa, Deming đã trở thành nhà vô địch hàng đầu và người đề xuất công việc của Shewhart. Sau thất bại của Nhật Bản ở gần chiến tranh thế giới II, Deming đã phục vụ như tư vấn để thống kê các lệnh tối cao các nước đồng minh. Sự tham gia của ông trong cuộc sống tiếp theo của Nhật Bản, và sự nghiệp lâu dài như một nhà tư vấn công nghiệp ở đó, suy nghĩ lan Shewhart, và việc sử dụng biểu đồ kiểm soát, rộng rãi trong ngành công nghiệp sản xuất Nhật Bản trong suốt những năm 1950 và 1960.

Sơ đồ chi tiết

Một biểu đồ kiểm soát bao gồm:

Đại diện các điểm đo của một đặc tính chất lượng trong các mẫu lấy từ quá trình này ở thời điểm khác nhau [dữ liệu]
Một đường trung tâm, được rút ra ở quá trình có ý nghĩa đặc trưng, ​​được tính từ dữ liệu
Trên và dưới kiểm soát giới hạn (đôi khi được gọi là "hạn chế quá trình tự nhiên") mà chỉ ra ngưỡng mà tại đó đầu ra quá trình thống kê được coi là 'không'
Nó có thể có các tính năng tùy chọn khác, bao gồm:

Trên và dưới giới hạn cảnh báo, rút ​​ra như dòng riêng biệt, thường two độ lệch chuẩn trên và dưới đường trung tâm
Phòng thành khu, với việc bổ sung quy tắc điều chỉnh tần số quan sát trong từng khu vực
Chú thích với các sự kiện quan tâm, được xác định bởi các kỹ sư chất lượng về chất lượng của quá trình

Sơ đồ sử dụng

Nếu quá trình này được kiểm soát, tất cả các điểm sẽ âm mưu trong giới hạn kiểm soát. Bất kỳ quan sát bên ngoài các giới hạn, hoặc các mẫu có hệ thống bên trong, cho thấy sự giới thiệu của một nguồn (và có thể bất ngờ) của biến thể mới, được gọi là một biến thể đặc biệt gây ra. Kể từ khi tăng lên có nghĩa là chi phí biến đổi chất lượng tăng lên, một biểu đồ kiểm soát "tín hiệu" sự hiện diện của một nguyên nhân đặc biệt, đòi hỏi phải điều tra ngay lập tức.

Điều này làm cho kiểm soát các giới hạn hỗ trợ quyết định rất quan trọng. Các giới hạn kiểm soát cho bạn biết về hành vi của quá trình và không có mối quan hệ nội tại với bất kỳ mục tiêu đặc điểm kỹ thuật hoặc kỹ thuật khoan dung. Trong thực tế, quá trình có ý nghĩa (và do đó đường trung tâm) có thể không trùng với giá trị nào đó (hoặc mục tiêu) của các đặc tính chất lượng vì "quá trình thiết kế đơn giản không thể cung cấp những đặc tính quá trình ở cấp độ mong muốn.

Bảng xếp hạng các giới hạn kiểm soát giới hạn đặc điểm kỹ thuật hoặc các mục tiêu vì những xu hướng của những người liên quan với quá trình (ví dụ, nhà khai thác máy) để tập trung vào thực hiện với đặc điểm kỹ thuật trong khi thực tế quá trình chi phí thấp nhất của hành động là để giữ cho quá trình biến thể thấp nhất có thể. Cố gắng để làm cho một quá trình tự nhiên mà trung tâm không giống như các mục tiêu thực hiện với mục tiêu biến đổi đặc điểm kỹ thuật quá trình tăng và làm tăng chi phí đáng kể và là nguyên nhân của sự kém hiệu quả trong hoạt động nhiều. Quy trình nghiên cứu khả năng làm kiểm tra các mối quan hệ giữa các giới hạn quá trình tự nhiên (các giới hạn kiểm soát) và chi tiết kỹ thuật, tuy nhiên.

Mục đích của biểu đồ kiểm soát là để cho phép phát hiện đơn giản của sự kiện được chỉ định thay đổi quá trình thực tế. Quyết định này đơn giản có thể khó khăn mà các đặc tính quá trình liên tục thay đổi, biểu đồ kiểm soát thống kê cung cấp các tiêu chí khách quan của sự thay đổi. Khi thay đổi được phát hiện và được coi là tốt nguyên nhân của nó nên được xác định và có thể trở thành cách làm việc mới, nơi mà thay đổi là xấu thì nguyên nhân của nó nên được xác định và loại bỏ.

Mục đích trong việc thêm các giới hạn cảnh báo hay biểu đồ kiểm soát phân chia thành các khu là cung cấp thông báo sớm nếu có điều gì đó không ổn. Thay vì ngay lập tức phát động một nỗ lực cải tiến quy trình để xác định xem nguyên nhân đặc biệt là hiện nay, các kỹ sư chất lượng có thể tạm thời tăng tốc độ mà các mẫu được lấy từ quá trình đầu ra cho đến khi nó rõ ràng rằng quá trình này là thực sự kiểm soát. Lưu ý rằng với ba giới hạn sigma, một hy vọng sẽ được báo hiệu khoảng một lần trong số 370 điểm trên trung bình, chỉ do chung gây ra.

Lựa chọn giới hạn

Shewhart thiết lập 3-sigma giới hạn trên cơ sở sau đây.

Kết quả thô bất bình đẳng của Chebyshev rằng, đối với bất kỳ phân phối xác suất, xác suất của một kết quả lớn hơn k độ lệch chuẩn từ có nghĩa là ở hầu hết các 1/k2.
Kết quả tốt hơn trong những bất bình đẳng Vysochanskii-Petunin, mà cho bất kỳ unimodal phân bố xác suất, xác suất của một kết quả lớn hơn k độ lệch chuẩn từ có nghĩa là nhiều nhất là 4 / (9k2).
Các điều tra thực nghiệm của các phân bố xác suất lặt vặt cho thấy ít nhất 99% các quan sát xảy ra trong vòng ba độ lệch chuẩn của trung bình.
Shewhart tóm tắt các kết luận bằng cách nói:

... thực tế là các tiêu chí mà chúng tôi xảy ra để sử dụng có một tổ tiên tốt đẹp trong trí thức thống kê định lý không biện minh cho việc sử dụng nó. Biện minh như vậy phải đến từ bằng chứng thực nghiệm rằng nó hoạt động. Khi các kỹ sư thiết thực có thể nói, bằng chứng là trong bánh ăn.

Mặc dù ban đầu ông đã thử nghiệm giới hạn dựa trên phân bố xác suất, Shewhart cuối cùng đã viết:

Một số các nỗ lực sớm nhất để mô tả tình trạng kiểm soát thống kê đã được lấy cảm hứng từ niềm tin rằng có tồn tại một hình thức đặc biệt của hàm f tần số và nó đã sớm lập luận rằng luật bình thường đặc trưng như vậy nhà nước. Khi pháp luật bình thường được tìm thấy là không đầy đủ, sau đó hình thức tổng quát chức năng đã cố gắng. Ngày nay, tuy nhiên, tất cả hy vọng của việc tìm kiếm một hình thức độc đáo e chức năng được thổi.

Biểu đồ kiểm soát được dự định như heuristic một. Deming nhấn mạnh rằng nó không phải là một bài kiểm tra giả thuyết và không được thúc đẩy bởi các bổ đề Neyman-Pearson. Ông cho rằng tính chất phân chia dân số và khung lấy mẫu trong hầu hết các tình huống công nghiệp bị xâm việc sử dụng các kỹ thuật thông thường thống kê. Ý định của Deming là để tìm kiếm những hiểu biết vào hệ thống gây ra của một quá trình ... theo một loạt các trường hợp không thể biết, tương lai và quá khứ .... Ông cho rằng, trong điều kiện như vậy, 3-sigma giới hạn cung cấp ... hướng dẫn hợp lý và kinh tế tối thiểu thiệt hại kinh tế ... từ hai lỗi:

Gán một biến thể hoặc một sai lầm cho một nguyên nhân đặc biệt trong khi thực tế nguyên nhân thuộc về hệ thống (thường gây ra). (Còn được gọi là một lỗi tôi Type)
Gán một biến thể hoặc một sai lầm vào hệ thống (thường gây ra) trong khi thực tế nguyên nhân gây ra là đặc biệt. (Còn được gọi là một lỗi Type II)

Tính toán độ lệch chuẩn

Đối với việc tính giới hạn kiểm soát, độ lệch chuẩn là yêu cầu của sự biến đổi nguyên nhân thường gặp trong quá trình này. Do đó, các ước lượng bình thường, về không đúng mẫu, không được sử dụng như này ước tính thiệt hại tổng bình phương-lỗi từ cả hai-thông thường và đặc biệt-nguyên nhân của sự biến đổi.

Một phương pháp khác là sử dụng các mối quan hệ giữa phạm vi của một mẫu và độ lệch chuẩn của nó bắt nguồn bởi Leonard HC mât, một ước lượng có xu hướng ít chịu ảnh hưởng của các quan sát cực mà tiêu biểu cho đặc biệt gây ra.

Nội quy cho các tín hiệu phát hiện

Các bộ phổ biến nhất là:

Các điện Tây nguyên tắc
Các quy tắc Wheeler (tương đương với các bài kiểm tra điện khu vực Tây)
Các quy tắc Nelson
Hiện đã có tranh cãi đặc biệt như thế nào một chạy dài quan sát, tất cả trên cùng một bên của đường trung tâm, nên tính là một tín hiệu, với 7, 8 và 9 tất cả đang được ủng hộ của các nhà văn khác nhau.

Nguyên tắc quan trọng nhất cho việc lựa chọn một bộ quy tắc là sự lựa chọn được thực hiện trước khi dữ liệu được kiểm tra. Chọn quy tắc một khi các dữ liệu đã được nhìn thấy có xu hướng gia tăng tỷ lệ lỗi Loại I do tác kiểm tra đề xuất bởi các dữ liệu.

Thay thế các căn cứ

Năm 1935, Viện Tiêu chuẩn Anh, dưới ảnh hưởng của Egon Pearson và chống lại tinh thần của Shewhart, được thông qua biểu đồ kiểm soát, thay thế 3-sigma giới hạn với các giới hạn dựa trên percentiles về sự phân bố bình thường. Động thái này tiếp tục được đại diện bởi John Oakland và những người khác nhưng đã bị phản đối rộng rãi của các nhà văn trong truyền thống Shewhart-Deming.

Hiệu suất các biểu đồ kiểm soát

Khi một điểm nằm bên ngoài các giới hạn được thiết lập cho một biểu đồ kiểm soát nhất định, những người chịu trách nhiệm cho quá trình cơ bản dự kiến ​​sẽ xác định xem một nguyên nhân đặc biệt đã xảy ra. Nếu có, sau đó gây ra cần được loại bỏ nếu có thể. Được biết, ngay cả khi quá trình được kiểm soát (có nghĩa là, không có nguyên nhân đặc biệt có mặt trong hệ thống), có khoảng một xác suất 0,27% của một điểm kiểm soát quá giới hạn 3-sigma. Kể từ khi các giới hạn kiểm soát được đánh giá mỗi một điểm được thêm vào biểu đồ, nó dễ dàng sau mỗi bảng xếp hạng cuối cùng sẽ kiểm soát tín hiệu sự hiện diện có thể của một nguyên nhân đặc biệt, mặc dù người ta không thể có thực sự xảy ra. Đối với một biểu đồ kiểm soát Shewhart sử dụng 3-sigma giới hạn, điều này báo động giả xảy ra trung bình một lần hoặc 370,4 1/0.0027 quan sát. Do đó, trong kiểm soát chiều dài trung bình chạy (hoặc trong kiểm soát ARL) của một biểu đồ Shewhart là 370,4.

Trong khi đó, nếu một nguyên nhân đặc biệt xảy ra, nó có thể không đủ độ lớn cho các biểu đồ để tạo ra một tình trạng báo động ngay lập tức. Nếu một nguyên nhân đặc biệt xảy ra, người ta có thể mô tả gây ra bằng cách đo sự thay đổi và có nghĩa là / hoặc không đúng của quá trình trong câu hỏi. Khi những thay đổi được định lượng, có thể để xác định ARL out-of-kiểm soát cho biểu đồ.

Nó chỉ ra rằng các biểu đồ Shewhart là khá tốt tại phát hiện những thay đổi lớn trong quá trình có ý nghĩa hoặc không đúng, như ngoài kiểm soát của họ là khá ngắn ARLs trong những trường hợp này. Tuy nhiên, với những thay đổi nhỏ hơn (chẳng hạn như 1 - hoặc 2-sigma thay đổi có nghĩa là), biểu đồ Shewhart không phát hiện những thay đổi này có hiệu quả. Các loại biểu đồ kiểm soát đã được phát triển, chẳng hạn như biểu đồ và biểu đồ EWMA CUSUM, trong đó phát hiện những thay đổi nhỏ hơn hiệu quả hơn bằng cách sử dụng thông tin từ những quan sát thu thập trước các điểm dữ liệu gần đây nhất.