통계적 공정 관리 란 무엇입니까?

제조 공정에서 일반적으로 사용되는 SPC (Statistical Process Control)는 통계 분석을 통해 수집 된 통계 사실을 사용하여 출력을 측정 할 수있는 거의 모든 프로세스를 모니터링하고 제어합니다. SPC는 실험, 관리도 및 지속적인 개선 프로세스를 포함하는 방법 고유의 다양한 도구를 사용합니다. SPC와 다른 공정 제어 방법의 주요 차이점은 공정 변동을 분석 할 때 의견이 아닌 정량 분석에 중점을 둡니다. 통계적 공정 제어는 제조 이외에도 광범위한 공정에 적용되며 변동의 원인을 식별하고 해당 변동의 정도를 결정하는 데 중점을 둡니다. 이러한 정보를 바탕으로 관리자는 문제가 있거나 복제가 필요한 긍정적 인 원인이되는 경우 변형이 수용 가능한지 여부를 결정할 수 있습니다.

측정 가능한 모든 산출물이 공통적, 자연적 원인 또는 특별하고 지정 가능한 원인과 차이가있을 것이라는 전제부터 시작하여 통계적 공정 관리는 변동이 통계적 통제하에 있는지 확인하려고합니다. 분석 차트를 사용하여 분석가는 차트가 지정한 기간 동안 프로세스의 변형을 찾습니다. 이러한 변형을 식별하면 분석가는 차트를 사용하여 변형의 원점과 해당 변형이 미리 결정된 지정된 범위 내에 있는지 여부를 결정합니다. 식별 된 변동이 미리 결정된 특정 범위 내에있을 때, 프로세스는 통계적 제어하에있는 것으로 정의된다. 그러나 그렇지 않은 경우 프로세스는 통계적 제어를 벗어난 것으로 간주됩니다.

통계적 통제 범위를 벗어난 것으로 밝혀진 변형은 특별하고 지정 가능한 원인에서 비롯된 것입니다. 이러한 변동은 일반적으로 실제 프로세스에 의해 결정되며 통계 소프트웨어는 종종 필요한 계산을 수행하는 데 사용되며, 이후 관리도에 표시됩니다. 통계적 프로세스 제어는 프로세스가 통계적 제어하에 있는지 여부를 결정하는 것을 목표로합니다. 프로세스 인 경우 프로세스이고 예측되기 때문입니다. 프로세스의 결과를 정확하게 예측하면 분석가에게 특정 유형의 생산 주문을 이행하는 데 걸리는 시간과 같은 중요한 정보가 제공됩니다. 그 후, SPC 방법에 대한 관심은 출력을 신뢰성있게 예측할 수 있도록 통계적 제어하에 프로세스를 다시 가져 오는 것입니다.

프로세스가 통계적 제어를 벗어난 것으로 판단되면, 지정 가능한 원인을 찾아 프로세스에 긍정적인지 부정적인지 여부를 판별합니다. 원인을 확인하고 제거하기 위해 조사 후 부정적인 원인을 해결 한 다음 문제가 해결 될 때까지 SPC를 통해 프로세스를 반복해서 다시 분석합니다. 긍정적 인 원인은 일반적으로 동일한 프로세스를 따르지만 프로세스에서 항상 인과 관계를 구현한다는 목표를 가지고 있습니다.