統計過程控制(SPC)


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統計過程控制(SPC) - 短版

使用控制圖來監視過程中的表現,並就如何決策和調整的過程。


統計過程控制(SPC) - 長版

統計過程控制(SPC)的統計方法來監測和過程控制,以確保它在充分發揮其潛力經營生產不合格產品的應用。根據最高人民法院,一個過程的行為,可以預見,盡可能用盡可能少的廢物盡可能多的符合產品生產。雖然最高人民法院已應用最頻繁的控制生產線,它同樣適用於任何進程與可衡量的產出。在SPC的主要工具是控制圖表,不斷改進和試驗設計的重點。

SPC電源能力的考查中,使用工具,重量主觀意見和客觀的分析,使每個源的強度,以確定數值的過程中的一個過程和變異的來源在於。在這個過程中,可能會影響最終產品或服務的質量的變化,可以檢測和糾正,從而減少浪費,以及問題將被傳遞給顧客的可能性。強調問題的早期發現和預防,SPC擁有比其他質量的方法,如檢查,檢測和糾正後,他們已經發生的問題適用於資源的獨特優勢。

除了減少浪費,SPC可以導致生產從端到端的產品或服務所需的時間減少。這部分是由於減弱的可能性,最終產品將要重新,但它也可能導致使用SPC數據識別瓶頸,等待延誤的時間內過程,和其他來源。流程週期時間減少,再加上產量的改善作出了SPC的一個有價值的工具,無論從降低成本和客戶滿意度的角度來看。

在大規模生產中,成品的質量傳統上通過後製造的產品檢驗,接受或拒絕每一篇文章(或從一個生產批次的樣品)的基礎上,以及它如何滿足設計規範。相反,統計過程控制使用統計工具來觀察生產過程中的表現,以預測顯著的偏差,以後可能會導致不合格產品。

兩種變異發生在所有的製造過程:這兩種類型的過程中變化的原因,在最終產品的後續變化。首先是被稱為自然或共同引起的變化和變化,因為它是設計過程中固有的組成。常見的原因變化可能包括溫度的變化,原材料的特性,強度變異第二類是特殊原因變異,或分配引起的變化的電流等,和不經常發生比第一。有了足夠的調查,具體原因,如異常的原材料或不正確的設置參數,可以發現特殊原因的變化。

統計過程控制可大致分解成三套活動:認識的過程,了解變化的原因,並消除特殊原因變異的來源。在了解的過程,這個過程是典型的映射過程進行監控,使用控制圖。控制圖是用於識別的變化,可能是由於特殊原因,從以上變化的關注和免費用戶由於常見的原因。這是一個持續的的,正在進行的活動。當一個進程是穩定的,不會觸發任何控制圖的檢測規則,也可進行過程能力分析預測當前進程的能力,生產不合格(即在規定範圍內)產品,在未來的行動。

當過多的變化控制圖的檢測規則,標識或發現過程能力缺乏,施加了額外的努力,以確定該變異的原因。使用的工具包括石川圖,設計的實驗和帕累托圖。這一階段的SPC設計的實驗是至關重要的,因為它們是客觀量化的變異許多潛在原因的相對重要性的唯一手段。

一旦變異的原因已量化的,精力花費在消除這些原因都統計學和實際顯著(即一個原因,只有一個小,但統計學上顯著的效果可能不考慮成本效益的修復;然而,一個原因這是沒有統計學意義永遠不能被認為是實際顯著)。通常,這包括工作標準,錯誤校對和培訓的發展。可能需要附加的過程變化,以減少變異或配合預期目標的過程中,尤其是如果有一個過程能力的問題。

數字 SPC圖表,所謂的SPC規則通常都與一些具體規則的決定將被用於一些(設置)修正的基礎上的一個“衍生價值”的邏輯。派生值的一個例子將(共同N在連續人數不等向上或向下“統治”);派生值=最後一個值+最後 N個號碼之間的平均差異(這,實際上是延長與該行預計下一個值)。大多數 SPC圖表工作的最佳高斯假設的數字數據。最近一個新的控制圖表:實時對比圖表 [8]提出的處理過程複雜的特點,如高維,混合數值和分類,缺失值,非高斯,非線性關係的數據。


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