統計的品質管理とは

統計的品質管理とは、製造プロセスの変数を経時的に観察し、これらの変数の統計分析を適用して、欠陥の少ない製品を生み出す動作ウィンドウを定義することです。 この方法は、主に化学処理装置ではなく製造ラインに使用されますが、両方に有効です。 方法論の3つの主要なコンポーネントには、管理図、継続的な改善、および設計された実験が含まれます。

多くの場合、製造ラインには化学プロセスのようなフィードバックループがありません。 化学プラントでは、プロセスの出力を継続的に監視でき、上流の反応物の条件または反応条件を変更して、プロセスを理想的な状態に戻すことができます。 このような瞬間的な制御は、極端な場合に危険になった場合に特に必要です。 製造ラインは、多くの異なるオペレーターによって実行される一連の接続されていない機械操作であることが多く、製品の検査は生産ラインの最後で行われます。 修正の機会はほとんどありません。

統計的品質管理の主な特徴は、欠陥を測定して動作パラメータを調整してそれらを回避する代わりに、製造エンジニアが動作パラメータを測定してプロセスが経時的に示す統計特性を決定することです。 プロセスの通常の変動内に収まると判断されたパラメーターの変動は、共通原因変動と呼ばれます。 1つ以上の変数を検討した後、品質エンジニアは、製品の欠陥レベルまたは処理段階とよく相関する変数を発見する場合があります。

この変数は制御変数であり、その後、監視および分析されて、正常な変動、平均値、および制御頻度が決定され、それを超えると欠陥頻度が増加します。 管理限界は、平均からプラスまたはマイナス3標準偏差でほとんどの操作に対して最初に設定されます。 必要に応じて、またデータが蓄積されるにつれて、それらは強化されます。 この変数の変動が、製品の最終品質で観察されるすべての変動を考慮していない場合、追加の変数がスクリーニングされます。

キー変数は、できれば装置のオペレーターによって継続的に監視されます。 システムが管理限界内で実行されている限り、機器の設定は変更されません。 パラメーターが管理限界を超えると、パラメーターを限界に戻すアクションが実行されます。 統計的品質管理の原則を一貫して適用することにより、プロセスのばらつきが減少するにつれて、製造ライン全体の不良率が減少します。

オペレーターによる管理図の使用は、多くの場合、統計的品質管理システムの最も簡単な最初のステップであり、多くの場合、作業はこのステップで終了します。 理想的には、他のコンポーネントも実装されます。 継続的な改善とは、原料調達や事前受入試験などの上流活動を含め、プロセスをますます統計的品質管理下に置く努力を指します。 設計された実験は、観察された統計的変動の物理的説明を決定する品質管理エンジニアの責任です。 結果を予測する統計データを持つことにより、欠陥の原因の調査が体系的に行われます。