Metode statistice de control al proceselor

De la WikiPro: Enciclopedia Industriei. Ferestre, usi, mobilier

Utilizarea cardurilor de control

CCS este un instrument grafic care a fost inițial demonstrat de Schuhart pentru gestionarea proceselor de producție, iar Deming [1] a dovedit aplicabilitatea acestui instrument pentru a gestiona procesele administrative. În teoria diagramelor de control, există două tipuri de cauze de variație. Primul tip este întâmplător, cunoscut sub numele de "motive obișnuite". Acestea sunt cauzate de o gamă largă de cauze, sunt prezente în mod constant, sunt greu de identificat, fiecare dintre aceste cauze constituie o foarte mică fracțiune din variabilitatea totală și nici una dintre ele nu este semnificativă în sine. Cu toate acestea, suma tuturor acestor motive este măsurată și cred că aceasta este esența procesului. Prevenirea sau reducerea impactului cauzelor convenționale de variație în cadrul procesului necesită decizii ale conducerii de a aloca resurse pentru a îmbunătăți procesul și sistemul. Al doilea tip - acestea sunt motive nonrandom sau "speciale" pentru variații - reprezintă schimbări reale ale procesului, care sunt rezultatul unor cauze inerente procesului intern și pot fi eliminate, cel puțin teoretic. Acestea pot include o uniformitate insuficientă a materialului, defalcarea instrumentului, calificarea personalului, nerespectarea procedurilor și eficiența scăzută a echipamentelor de producție sau de control.






Scopul CCS constă în găsirea unor modificări nenaturale ale valorilor de ieșire ale procesului care se repetă și de a oferi criterii pentru a identifica lipsa gestionării statistice. Procesul se află într-o stare gestionabilă statistic, dacă variabilitatea este cauzată numai de factori aleatorii. Ca măsură de măsurare pentru variația procesului, sa decis utilizarea limitelor de trei sigme pe diagramele de control. Acest lucru nu sa bazat doar pe teoria probabilităților și, prin urmare, nu este înțeles de cei care încearcă să utilizeze teoria probabilităților pentru a "regla" limitele diagramelor de control. Pentru a prezenta argumentele Shewhart, vom da câteva citate în ceea ce privește limitele trehsigmovyh de selecție: „Prin urmare, trebuie să folosim limitele, astfel încât, prin utilizarea lor nu am pierdut prea mult timp căutând probleme inutile.“ "Metoda noastră este de a determina limitele variabilității. astfel încât atunci când valoarea observată se află în afara lor, căutarea unor motive speciale ar avea sens ". „Dacă utilizați mai mult de o statistica, limitele acestor statistici ar trebui să fie alese astfel încât probabilitatea de a identifica“ probleme „la o putere de cel puțin una dintre ele pentru limitele lor de control a fost justificată punct de vedere economic.“






raționamentul W. Shewhart nu constă statistici atât de mult ca economia și ideile sale cu privire la modul în care justifică cazul în care costurile asociate cu identificarea semnelor de incontrolabilitate a procesului, beneficiile care sunt obținute prin detectarea și eliminarea lor.
Pe de o parte, dacă procesul demonstrează o variație controlată, ar trebui să fie percepută ca stabilă și stabilă. Variația prezentă în proces reflectă numai ceea ce este inerent procesului propriu-zis. Prin urmare, pentru a micșora variația, procesul în sine trebuie schimbat! În cuvintele lui Shewhart, starea de administrabilitate este o anumită limită pe care ne putem strădui să o realizăm prin metode avantajoase din punct de vedere economic, identificând și eliminând cauzele variabilității, fără a schimba bazele procesului. Primul pas în îmbunătățirea comportamentului "ieșirii" procesului este determinarea cauzelor specifice de variație. Dacă o anumită cauză provoacă daune, aruncați-o. Dacă aduce beneficii, faceți-o parte din proces. Shewhart a menționat, de asemenea, că este practic sigur în controlabilitatea procesului, când nu este 100, dar 1000 de măsurători consecutive nu dezvăluie o lipsă de controlabilitate. REGULI EMPIRICE.
Dacă este dat un set omogen de date:
1) aproximativ 60-75% din date se află într-o singură unitate sigma pe ambele părți ale mediei;
2) aproximativ 90 până la 98% din date se află la o distanță de două unități sigma față de medie;
3) aproximativ 99-100% din date sunt scoase din medie cu nu mai mult de trei unități sigma.

Interpretarea CCS

O serie de întrebări care trebuie să răspundă înainte de a putea interpreta harta:
1. Care sunt valorile individuale? Ce înseamnă aceste numere?
2. Cum se obțin aceste valori? Cine îi primește? Cât de des? Unde? În ce fel? Cu ce ​​instrumente sau instrumente?
3. Ce surse de variație sunt reprezentate în aceste date?
4. Cum sunt aceste date organizate în subgrupe? Care sunt sursele de variație în cadrul subgrupurilor? Care sunt sursele de variație între subgrupe?
5. Cum ar trebui să se comporte aceste date? Există bariere naturale în intervalul valorilor observate?

Criterii pentru lipsa de gestionare:

* Rezultatul unui punct pentru limitele de 3-sigma

A patra regulă de absență a controlabilității

KKSH ca instrument suplimentar de conducere competentă

remarcă

  1. ↑ 1
Edwards Deming - om de știință american, statistician si consultant pentru teoria de management al calității, cunoscut pentru propunerile sale inovatoare privind reorganizarea întreprinderilor, care sunt utilizate pe scară largă în Japonia și în alte țări sub denumirea de „producție slabă“. El a învățat să stabilească ce rezultate aparțin sistemului și care sunt forțe externe sau interne extra-sistemice. El a sugerat că raportul dintre 98: 2, ceea ce înseamnă că 98% din toate problemele cauzate de comportamentul sistemului și doar 2% sunt dependente de circumstanțele interne sau externe specifice, cum ar fi comportamentul oamenilor în sistem și calitatea materiilor prime.

Contribuții ale utilizatorului:







Articole similare

Pagina anterioară

Pagina următoare

Trimiteți-le prietenilor: