Из Википедии, бесплатной энциклопедии
  (Перенаправлен из Статистического управления )
Перейти к навигации Перейти к поиску

Статистический контроль процесса ( SPC ) - это метод контроля качества, который использует статистические методы для мониторинга и управления процессом. Это помогает гарантировать, что процесс работает эффективно, производя продукты, соответствующие спецификациям, с меньшими отходами (переработка или отходы ). SPC может применяться к любому процессу, в котором можно измерить выход «соответствующего продукта» (продукта, соответствующего спецификациям). Ключевые инструменты, используемые в SPC, включают диаграммы прогонов , контрольные диаграммы , упор на постоянное совершенствование и планирование экспериментов . Примером процесса, в котором применяется SPC, являются производственные линии.

SPC необходимо выполнять в 2 этапа: первая фаза - это начальная установка процесса, а вторая фаза - регулярное производственное использование процесса. На втором этапе необходимо принять решение о периоде проверки, в зависимости от изменения условий 5M&E (человек, машина, материал, метод, движение, окружающая среда) и скорости износа деталей, используемых в производственном процессе (детали машин , приспособления и приспособления).

Преимущество SPC перед другими методами контроля качества, такими как « проверка », состоит в том, что он делает упор на раннем обнаружении и предотвращении проблем, а не на исправлении проблем после того, как они возникли.

Помимо сокращения отходов, SPC может привести к сокращению времени, необходимого для производства продукта. SPC снижает вероятность того, что готовый продукт придется переработать или списать.

История [ править ]

Технология SPC была впервые предложена Уолтером А. Шухартом в Bell Laboratories в начале 1920-х годов. Шухарт разработал контрольную диаграмму в 1924 году и концепцию состояния статистического контроля. Статистический контроль эквивалентен концепции взаимозаменяемости [1] [2], разработанной логиком Уильямом Эрнестом Джонсоном также в 1924 году в его книге « Логика, часть III: Логические основы науки» . [3] Вместе с командой AT&T, в которую входили Гарольд Додж и Гарри Ромиг, он работал над отбором пробпроверка также на рациональной статистической основе. Шухарт консультировался с полковником Лесли Э. Саймоном по применению контрольных карт для производства боеприпасов в Арсенале Пикатинни в 1934 году. Это успешное применение помогло убедить Army Ordnance привлечь Джорджа Эдвардса из AT&T для проведения консультаций по использованию статистического контроля качества среди своих подразделений и подрядчики в начале Второй мировой войны.

У. Эдвардс Деминг пригласил Шухарта выступить в Высшей школе Министерства сельского хозяйства США и выступил редактором книги Шухарта « Статистический метод с точки зрения контроля качества» (1939), которая стала результатом той лекции. Деминг был важным архитектором коротких курсов по контролю качества, которые обучали американскую промышленность новым методам во время Второй мировой войны. Выпускники этих курсов военного времени сформировали в 1945 году новое профессиональное общество - Американское общество контроля качества, которое избрало Эдвардса своим первым президентом. Деминг побывал в Японии во время оккупации союзников и встретился с Союзом японских ученых и инженеров (JUSE), пытаясь внедрить методы SPC в японскую промышленность. [4] [5]

«Общие» и «особые» источники вариаций [ править ]

Основная статья: Общая причина и особая причина (статистика)

Шухарт читал новые статистические теории, выходящие из Британии, особенно работы Уильяма Сили Госсета , Карла Пирсона и Рональда Фишера . Однако он понимал, что данные физических процессов редко дают кривую нормального распределения (то есть гауссовское распределение или « кривую колокола »). Он обнаружил, что данные измерений вариативности производства не всегда ведут себя так, как данные измерений природных явлений (например, броуновского движения частиц). Шухарт пришел к выводу, что, хотя каждый процесс демонстрирует вариации, некоторые процессы демонстрируют вариации, естественные для процесса (" общие"источники вариаций); эти процессы он описал как находящиеся под (статистическим) контролем . Другие процессы дополнительно демонстрируют вариации, которые не присутствуют в причинной системе процесса во все времена (" особые "источники вариаций), которые Шухарт описал как не под контролем . [6]

Применение к непроизводственным процессам [ править ]

В 1988 году Институт программной инженерии предположил, что SPC может применяться к непроизводственным процессам, таким как процессы разработки программного обеспечения, в модели зрелости возможностей (CMM). Эта концепция используется в практике интеграции модели зрелости возможностей ( CMMI ) Уровня 4 и Уровня 5 .

Применение SPC к неповторяющимся, наукоемким процессам, таким как исследования и разработки или системная инженерия, встретило скептицизм и остается спорным. [7] [8] [9]

В своей основополагающей статье нет серебряной пули , Фред Брукс указывает на то , что сложность, требования к соответствию, непостоянство, и невидимость программного обеспечения [10] [11] приводит к врожденной и существенной вариации , которые не могут быть удалены. Это означает, что SPC менее эффективен в области разработки программного обеспечения, чем, например, в производстве.

Вариации в производстве [ править ]

При производстве качество определяется как соответствие спецификации. Однако нет двух продуктов или характеристик, которые бы никогда не совпадали, потому что любой процесс содержит множество источников изменчивости. В массовом производстве качество готового изделия традиционно обеспечивается послепроизводственным осмотром продукта. Каждое изделие (или образец изделий из производственной партии) может быть принято или отклонено в зависимости от того, насколько хорошо оно соответствует его проектным спецификациям , SPC использует статистические инструменты для наблюдения за производительностью производственного процесса с целью выявления значительных отклонений, прежде чем они приведут к изготовление нестандартного изделия. Любой источник изменений в любой момент времени в процессе попадает в один из двух классов.

(1) Общие причины
«Общие» причины иногда называют «неназванными» или «нормальными» источниками вариаций. Он относится к любому источнику вариаций, который постоянно воздействует на процесс, которых обычно много. Этот тип причин в совокупности дает статистически стабильное и воспроизводимое распределение во времени.
(2) Особые причины
«Особые» причины иногда называют «приписываемыми» источниками вариаций. Термин относится к любому фактору, вызывающему отклонение, которое влияет только на некоторые результаты процесса. Они часто бывают прерывистыми и непредсказуемыми.

У большинства процессов есть много источников вариаций; большинство из них незначительны и могут быть проигнорированы. Если будут обнаружены доминирующие назначаемые источники вариаций, потенциально их можно будет идентифицировать и удалить. Когда они удаляются, процесс называется «стабильным». Когда процесс стабилен, его вариации должны оставаться в известных пределах. По крайней мере, до тех пор, пока не появится другой назначаемый источник вариации.

Например, линия упаковки хлопьев для завтрака может быть спроектирована так, чтобы в каждую коробку с хлопьями помещалось 500 граммов хлопьев. В одних коробках чуть больше 500 граммов, в других - чуть меньше. После измерения веса упаковки данные покажут распределение веса нетто.

Если производственный процесс, его вводимые ресурсы или его среда (например, машина на линии) изменятся, распределение данных изменится. Например, по мере износа кулачков и шкивов оборудования машина для наполнения зерновых может помещать в каждую коробку больше, чем заданное количество зерновых. Хотя это может принести пользу потребителю, с точки зрения производителя это расточительно и увеличивает стоимость производства. Если производитель своевременно обнаружит изменение и его источник, изменение можно исправить (например, заменить кулачки и шкивы).

Заявление [ править ]

Применение SPC включает три основных этапа деятельности:

  1. Понимание процесса и ограничений спецификации.
  2. Устранение назначаемых (особых) источников вариации, чтобы процесс был стабильным.
  3. Мониторинг текущего производственного процесса с помощью контрольных диаграмм для обнаружения значительных изменений среднего значения или вариации.

Контрольные диаграммы [ править ]

Данные измерений вариаций в точках на карте процесса отслеживаются с помощью контрольных диаграмм . Контрольные диаграммы пытаются отличить «назначаемые» («специальные») источники вариаций от «общих» источников. «Общие» источники, поскольку они являются ожидаемой частью процесса, гораздо меньше заботят производителя, чем «назначаемые» источники. Использование контрольных диаграмм - это непрерывная деятельность, продолжающаяся во времени.

Стабильный процесс [ править ]

Когда процесс не запускает ни одно из «правил обнаружения» контрольной диаграммы для контрольной диаграммы, он считается «стабильным». Анализ возможностей процесса может быть выполнен для стабильного процесса, чтобы предсказать способность процесса производить «соответствующий продукт» в будущем.

Стабильный процесс можно продемонстрировать с помощью сигнатуры процесса, не имеющей отклонений за пределами индекса возможностей. Сигнатура процесса - это нанесенные на график точки по сравнению с индексом возможностей.

Чрезмерные вариации [ править ]

Когда процесс запускает какое-либо из «правил обнаружения» контрольной диаграммы (или, альтернативно, возможности процесса низки), могут выполняться другие действия для определения источника чрезмерного отклонения. Инструменты, используемые в этих дополнительных упражнениях, включают: диаграмму Исикавы , разработанные эксперименты и диаграммы Парето . Спланированные эксперименты - это средство объективной количественной оценки относительной важности (силы) источников вариации. Как только источники (особые причины) отклонений определены, их можно свести к минимуму или устранить. Шаги по устранению источника вариаций могут включать: разработку стандартов, обучение персонала, защиту от ошибок и изменения самого процесса или его входных данных.

Показатели стабильности процесса [ править ]

При мониторинге многих процессов с помощью контрольных диаграмм иногда бывает полезно вычислить количественные показатели стабильности процессов. Эти показатели затем можно использовать для определения / определения приоритетов процессов, которые больше всего нуждаются в корректирующих действиях. Эти показатели также можно рассматривать как дополнение к традиционным показателям возможностей процесса . Было предложено несколько показателей, как описано у Рамиреса и Рунгера. [12] Это (1) коэффициент стабильности, который сравнивает долгосрочную изменчивость с краткосрочной изменчивостью, (2) тест ANOVA, который сравнивает вариацию внутри подгруппы с вариацией между подгруппами, и (3) Коэффициент нестабильности, который сравнивает количество подгрупп, которые имеют одно или несколько нарушений правил Western Electric. к общему количеству подгрупп.

Математика контрольных диаграмм [ править ]

В цифровых контрольных диаграммах используются логические правила, определяющие «производные значения», которые сигнализируют о необходимости корректировки. Например,

производное значение = последнее значение + средняя абсолютная разница между последними N числами.

См. Также [ править ]

  • График контроля без распространения
  • Индекс возможностей процесса
  • Гарантия качества
  • Промышленная инженерия
  • Анализатор ANOVA R&R
  • Стохастический контроль
  • Автоматизация электронного проектирования
  • Индекс окна процесса
  • Техника надежности
  • Шесть Сигм
  • Полное управление качеством

Ссылки [ править ]

  1. ↑ Барлоу и Ирония (1992)
  2. ^ Бергман (2009)
  3. ^ Zabell (1992)
  4. ^ Деминг, У. Эдвардс, Лекции по статистическому контролю качества., Nippon Kagaku Gijutsu Remmei, 1950
  5. ↑ Деминг, У. Эдвардс и Дауд С. Джон (переводчик) Лекция для японского менеджмента, веб-сайт электронной сети Деминга, 1950 (из японской стенограммы лекции Деминга для «80% японского высшего руководства», прочитанной в Hotel de Яма в г. Хаконэ в августе 1950 г.)
  6. ^ Почему SPC? . SPC Press, Inc. Британская ассоциация Деминга. 1992 г.
  7. ^ Боб Рачински и Билл Кертис (2008) Данные программного обеспечения нарушают базовые предположения SPC, Программное обеспечение IEEE, май / июнь 2008 г., Vol. 25, No. 3, pp. 49-51
  8. ^ Роберт В. Биндер (1997) Может ли модель качества производства работать для программного обеспечения ?, Программное обеспечение IEEE, сентябрь / октябрь 1997 г., стр. 101-105
  9. ^ Рачинский, Боб (20 февраля 2009). «Применимо ли статистическое управление процессами к процессам разработки программного обеспечения?» . StickyMinds .
  10. Перейти ↑ Brooks, FP, J. (1987). «Нет серебряной пули - сущность и случайности разработки программного обеспечения» (PDF) . Компьютер . 20 (4): 10–19. CiteSeerX 10.1.1.117.315 . DOI : 10,1109 / MC.1987.1663532 .  
  11. ^ Фред П. Брукс (1986) Нет серебряной пули - сущность и случайность в разработке программного обеспечения, Труды Десятой всемирной компьютерной конференции IFIP 1986, стр. 1069–1076
  12. ^ Рамирес, B .; Рангер, Г. (2006). «Количественные методы оценки стабильности процесса». Качественная инженерия . 18 (1). С. 53–68. DOI : 10.1080 / 08982110500403581 .

Библиография [ править ]

  • Барлоу, Р.Э. и Ирони, Т.З. (1992) «Основы статистического контроля качества» в Гош, М. и Патак, П.К. (ред.). Текущие проблемы статистического вывода: очерки в честь Д. Басу , Хейворд, Калифорния: Институт Математическая статистика, 99-112.
  • Бергман Б. (2009) «Концептуалистический прагматизм: основа для байесовского анализа?», IIE Transactions , 41 , 86–93
  • Деминг В.Е. (1975) «О вероятности как основе действия», The American Statistician , 29 (4) , 146–152.
  • - (1982) Выход из кризиса: качество, производительность и конкурентоспособность ISBN 0-521-30553-5 
  • Grant, EL (1946) Статистический контроль качества ISBN 0071004475 
  • Окленд, Дж. (2002) ISBN статистического управления процессами 0-7506-5766-9 
  • Салацински, Т. (2015) SPC - Статистический контроль процессов . Издательство Варшавского технологического университета. ISBN 978-83-7814-319-2 
  • Шухарт, Вашингтон (1931) ISBN экономического контроля качества производимой продукции 0-87389-076-0 
  • - (1939) Статистический метод с точки зрения контроля качества ISBN 0-486-65232-7 
  • Уиллер, DJ (2000) Нормальность и ISBN диаграммы поведения процесса 0-945320-56-6 
  • Уиллер, DJ & Chambers, DS (1992) Понимание ISBN статистического управления процессами 0-945320-13-2 
  • Уилер, Дональд Дж. (1999). Понимание вариации: ключ к управлению хаосом - 2-е издание . SPC Press, Inc. ISBN 0-945320-53-1 . 
  • Мудрый, Стивен А. и Фэйр, Дуглас С. (1998). Инновационная диаграмма управления: практические решения SPC для современной производственной среды. Качественная пресса ASQ. ISBN 0-87389-385-9 
  • Забелл, SL (1992). «Предсказание непредсказуемого». Synthese . 90 (2): 205. DOI : 10.1007 / bf00485351 .
  • 2019 « Полное руководство по статистическому контролю процессов »

Внешние ссылки [ править ]

  • Курс MIT - Контроль производственных процессов
  • Справочник по технической статистике NIST