Co je statistická kontrola procesu?

Statistické řízení procesů (SPC), které se běžně používá ve výrobním procesu, využívá statistických údajů získaných statistickou analýzou k monitorování a řízení prakticky jakéhokoli procesu, kde lze měřit výstup. SPC využívá celou řadu nástrojů, které jsou vlastní této metodě, včetně experimentů, kontrolních diagramů a procesů neustálého zlepšování. Klíčovým rozdílem mezi SPC a jinými metodami řízení procesu je zaměření se na kvantitativní analýzu, nikoli na názor, při analýze změn v procesu. Statistické řízení procesů, aplikované na širokou škálu procesů kromě výroby, se zaměřuje na identifikaci zdrojů variace a stanovení rozsahu této variace. Na základě těchto informací mohou manažeři rozhodovat o tom, zda je varianta přijatelná, pokud to znamená problém nebo pozitivní příčinu, která potřebuje replikaci.

Počínaje předpokladem, že jakýkoli výstup, který je měřitelný, bude mít odchylku od běžných, přirozených příčin nebo zvláštních, přiřazitelných příčin, se statistická kontrola procesu snaží zjistit, zda je změna pod statistickou kontrolou. Pomocí kontrolních grafů budou analytici hledat variace v procesu během časového období, které určuje graf. Po identifikaci těchto variací analytik poté použije graf ke stanovení původu variace a toho, zda je tato variace v předem stanoveném specifikovaném rozsahu. Když identifikované variace spadají do předem stanoveného specifikovaného rozsahu, je proces definován jako proces, který je pod statistickou kontrolou. Pokud tomu tak není, je tento proces považován za mimo statistickou kontrolu.

O variacích, o kterých se zjistí, že jsou mimo statistickou kontrolu, se říká, že pocházejí ze zvláštních, přiřaditelných příčin. Takové variace jsou obvykle určeny skutečným procesem a statistický software je často používán k provedení požadovaných výpočtů, které jsou následně vyneseny do řídicí tabulky. Cílem statistické kontroly procesu je zjistit, zda je proces pod statistickou kontrolou, protože pokud se jedná o proces a je předvídatelný. Přesná predikce výstupů procesu poskytuje analytikům důležité informace, například o tom, jak dlouho bude trvat, než se splní určitý typ výrobní zakázky. Poté se problém SPC metody dostává zpět proces pod statistickou kontrolu, takže výstupy lze spolehlivě předvídat.

Jakmile se zjistí, že proces je mimo statistickou kontrolu, hledají se přiřazitelné příčiny a určuje se, zda jsou pro proces pozitivní nebo negativní. Po vyšetřování se řeší negativní příčiny, aby se zjistila a odstranila příčinná souvislost, a pak se proces opakovaně reaktivuje pomocí SPC, dokud se problém nevyřeší. Pozitivní příčiny obvykle sledují stejný proces, avšak s cílem implementovat kauzalitu vždy v tomto procesu.