통계적 품질 관리 란?

통계적 품질 관리는 시간이 지남에 따라 제조 공정의 변수를 관찰하고 이러한 변수의 통계적 분석을 적용하여 결함이 적은 제품을 생산하는 운영 창을 정의합니다. 이 방법은 화학 처리 장비가 아닌 주로 라인을 제조하는 데 사용되지만 둘 다에 유효합니다. 방법론의 세 가지 주요 구성 요소에는 관리도, 지속적인 개선 및 설계된 실험이 포함됩니다.

화학 공정과 같이 제조 라인에는 종종 피드백 루프가 없습니다. 화학 플랜트에서는 공정의 출력을 지속적으로 모니터링 할 수 있으며, 상류 반응물의 조건 또는 반응 조건을 변경하여 공정을 이상적인 조건으로 되돌릴 수 있습니다. 이러한 즉각적인 제어는 극단적으로 진행될 때 위험한 반응에 특히 필요합니다. 제조 라인은 종종 여러 다른 운영자에 의해 실행되는 일련의 연결되지 않은 기계 작동이며, 제품 검사는 생산 라인의 끝에서 오프라인으로 이루어지며 종종 제조 라인 자체보다 몇 시간 이상 뒤 따릅니다. 정정 할 기회가 거의 없습니다.

통계 품질 관리의 주요 특징은 결함을 측정하고 결함을 피하기 위해 작동 매개 변수를 조정하는 대신 제조 매개 변수가 시간 경과에 따라 공정에 나타나는 통계적 속성을 결정하기 위해 작동 매개 변수를 측정한다는 것입니다. 공정의 일반적인 변동 범위에 속하는 것으로 결정된 변수의 변동을 공통 원인 변동이라고합니다. 하나 이상의 변수를 연구 한 후 품질 엔지니어는 제품의 결함 수준 또는 처리 단계와 관련이있는 변수를 발견 할 수 있습니다.

이 변수는 제어 변수이며 결함 빈도가 증가하는 정상 변동, 평균값 및 제어 한계를 결정하기 위해 모니터링 및 분석됩니다. 제어 한계는 초기에 대부분 평균에서 ± 3 표준 편차로 대부분의 연산에 대해 설정됩니다. 데이터는 필요에 따라 강화되고 데이터가 누적됩니다. 이 변수의 변동이 제품의 최종 품질에서 관찰 된 모든 변동을 설명하지 않으면 추가 변수가 스크리닝됩니다.

주요 변수는 장비 운영자가 지속적으로 모니터링합니다. 시스템이 제어 한계 내에서 실행되는 한 장비 설정은 변경되지 않습니다. 매개 변수가 제어 한계를 초과하면 매개 변수를 다시 한계로 가져 오는 조치가 취해집니다. 통계적 품질 관리 원칙을 일관되게 적용함으로써 공정 변동이 감소함에 따라 전체 제조 라인의 결함률이 감소합니다.

운영자가 관리도를 사용하는 것이 통계 품질 관리 시스템의 가장 쉬운 첫 단계이며, 종종이 단계에서 작업이 종료됩니다. 이상적으로 다른 구성 요소도 구현됩니다. 지속적인 개선은 원료 소싱 및 사전 승인 테스트와 같은 업스트림 활동을 포함하여 통계적 품질 관리하에 점점 더 많은 프로세스를 도입하려는 노력을 말합니다. 설계된 실험은 관찰 된 통계적 변동에 대한 물리적 설명을 결정하는 품질 관리 엔지니어의 책임입니다. 결과를 예측하기위한 통계 데이터를 가짐으로써 결함의 원인에 대한 조사가 체계적인 방식으로 수행됩니다.