תהליך בקרה סטטיסטיים (SPC)


#|A|B|C|D|E|F|G|H|I|J|K|L|M|N|O|P|Q|R|S|T|U|V|W|X|Y|ZIndex 


תהליך בקרה סטטיסטיים (SPC) - הגרסה המקוצרת

השימוש תרשימים בקרה לעקוב אחר ביצועי התהליך ולקבל החלטות על איך ומתי להתאים את התהליך.


תהליך בקרה סטטיסטיים (SPC) - גרסה ארוכה

בקרת תהליכים סטטיסטיים (SPC) הוא יישום של שיטות סטטיסטיות כדי ניטור ובקרה של התהליך, כדי להבטיח שהיא פועלת את מלוא הפוטנציאל שלו כדי לייצר מוצר העומדות. תחת SPC, התהליך מתנהג כצפוי לייצר כמה העומדות המוצר ככל האפשר עם פסולת שפחות. בעוד SPC הוחל בתדירות הגבוהה ביותר על קווי ייצור השליטה, הוא חל באותה מידה לכל תהליך עם תפוקה מדידים. כלי מפתח SPC הם תרשימי בקרה, התמקדות ושיפור מתמיד ניסויים שנועדו.

רוב כוחו של SPC טמון ביכולת לבחון תהליך ומקורות וריאציה בתהליך זה באמצעות כלים שנותנים משקל ניתוח אובייקטיבי על דעת סובייקטיבי המאפשרים את הכוח של כל מקור כדי לקבוע מספרית. וריאציות בתהליך שעלול להשפיע על איכות המוצר הסופי או השירות ניתן לאתר ולתקן, ובכך מקטין את בזבוז כמו גם את הסבירות לבעיות יועבר ללקוח. עם דגש על גילוי מוקדם ומניעה של בעיות, SPC יש יתרון בולט על פני שיטות איכות אחרים, כגון פיקוח, החלים משאבים באיתור ותיקון בעיות אחרי שהם התרחשו.

בנוסף לצמצום פסולת, SPC יכול להוביל לצמצום הזמן הנדרש כדי לייצר את המוצר או השירות מקצה לקצה. זה נובע חלקית פחתה הסבירות כי המוצר הסופי יהיה צורך עיבדה, אך ייתכן גם כתוצאה משימוש SPC נתונים כדי לזהות צווארי בקבוק, לחכות פעמים, מקורות אחרים של עיכובים בתוך תהליך. זמן מחזור תהליך הפחתות יחד עם שיפור התשואה הפכו SPC כלי רב ערך מן ירידה הן מבחינת עלות שביעות רצון הלקוחות.

בייצור המוני, איכות המאמר סיים הושגה באופן מסורתי באמצעות בדיקה שלאחר הייצור של המוצר, לאשר או לדחות כל מאמר (או דגימות הרבה הייצור) מבוסס על כמה טוב זה נפגשו מפרטי העיצוב שלו. לעומת זאת, בקרת תהליכים סטטיסטיים משתמשת בכלים סטטיסטיים כדי לבחון את הביצועים של תהליך הייצור על מנת לחזות סטיות משמעותיות העלולות לגרום מאוחר יותר דחה את המוצר.

שני סוגים של וריאציה להתרחש בכל תהליכי הייצור: שני סוגים אלה של וריאציה וריאציה לגרום תהליך עוקב של המוצר הסופי. הראשון הוא המכונה וריאציה לגרום טבעי או משותף מורכב וריאציה הטמון בתהליך כפי שהוא תוכנן. וריאציה הגורם השכיח עשוי לכלול שינויים בטמפרטורה, תכונות של חומרי גלם, כוח וכו 'זרם חשמלי הסוג השני של וריאציה ידועה בשם וריאציה סיבה מיוחדת, או לגרום להעברה, וריאציה, והוא קורה בתדירות נמוכה יותר מאשר הראשון. לאחר בדיקה מספקת, גורם ספציפי, כגון חומרי גלם חריגים או פרמטרים שגויים הגדרת, ניתן למצוא וריאציות סיבה מיוחדת.

בקרת תהליכים סטטיסטיים עשוי להיות רחב שבור למטה לתוך שלושה סטים של פעילויות: הבנת התהליך, להבין את הסיבות השונות, ואת חיסול מקורות וריאציה סיבה מיוחדת. להבנת תהליך, התהליך הוא בדרך כלל ממופה החוצה את התהליך מנוטר באמצעות תרשימים שליטה. תרשימי בקרה משמשות כדי לזהות וריאציה כי יכול להיות בגלל סיבות מיוחדות, כדי לשחרר את המשתמש מפני החשש וריאציה בשל הסיבות השכיחות. מדובר בפעילות רציפה, מתמשכת. כאשר תהליך יציב ואינו ההדק כל הכללים לגילוי תרשים בקרה, ניתוח יכולת התהליך יכול להתבצע גם לחזות את היכולת של התהליך הנוכחי לייצר העומדות (כלומר בתוך מפרט) המוצר בפעולה את העתיד.

כאשר וריאציה מופרז מזוהה על ידי התרשים כללים לשלוט זיהוי, או יכולת התהליך נמצא חסר, מאמץ נוסף מופעל כדי לקבוע כי הסיבות השונות. כלים המשמשים כוללות דיאגרמות אישיקאווה, ניסויים שנועדו ותרשימים פארטו. ניסויים מעוצבת חיוניים בשלב זה של SPC, כפי שהם רק אמצעי לכימות אובייקטיבי את החשיבות היחסית של הגורמים פוטנציאליים רבים של שונות.

ברגע הגורמים וריאציה היה לכמת, מאמצים מושקעים חיסול אלה הגורמים כי הן סטטיסטית ומשמעותי כמעט (כלומר גורם שיש לו רק השפעה קטנה אך משמעותית מבחינה סטטיסטית לא יכולה להיחשב חסכונית לתיקון, עם זאת, גורם כי הוא לא משמעותי מבחינה סטטיסטית לא יכול להיחשב משמעותי מבחינה מעשית). בדרך כלל, זה כולל פיתוח של הגהה-שגיאת התקן, עבודה והדרכה. שינויים בתהליך נוספים עשויים להידרש כדי להפחית וריאציה או ליישר את התהליך עם היעד המבוקש, במיוחד אם קיימת בעיה עם יכולת התהליך.

עבור תרשימים דיגיטלי SPC, מה שנקרא חוקים SPC באים בדרך כלל עם ההיגיון איזה חוק ספציפי הקובע "ערך נגזר" כי היא לשמש כבסיס לתיקון (הגדרה) מסוימים. דוגמה אחת של ערך כזה נגזר יהיה (עבור מספרי משותף N ברציפות החל למעלה או למטה "כלל"); ערך נגזרים = הערך האחרון + ההפרש הממוצע בין המספרים האחרונים N (אשר היה, למעשה, ניתן להרחיב את בשורה עם צפוי ערך הבא). רוב תרשימי SPC העבודה הטובה ביותר עבור נתונים מספריים עם הנחות גאוס. לאחרונה תרשים בקרה חדש: תרשים בזמן אמת ניגודים [8] הוצע לטפל נתונים בעלי מאפיינים תהליך מורכב, למשל, גבוה מימדי, לערבב המספרי קטגורי, חסר ערכים, ללא גאוס, שאינו ליניארי מערכת היחסים.


Chartitnow

Advertising





הגדרת בסינית | הגדרת בצרפתית | הגדרת באיטלקית | הגדרת בספרדית | הגדרת בהולנדית | הגדרת בפורטוגזית | הגדרת בגרמנית | הגדרת ברוסית | הגדרת ביפנית | הגדרת ביוונית | הגדרת בטורקית | הגדרה של עברית | הגדרת בערבית | הגדרת בשוודית | הגדרת בקוריאנית | הגדרת בהינדית | הגדרה ויאטנמית | הגדרת בפולנית | הגדרת בתאילנדית