وتستخدم مراقبة العمليات الإحصائية لرصد ومراقبة عمليات التصنيع، ولا بد من تحديد الأسباب الخاصة للتغير للحفاظ على الجودة وتحسين العمليات، وتوفر الأساليب الكمية أدوات موضوعية لتحديد هذه الأسباب بدقة.

فهم الأسباب الخاصة

والأسباب الخاصة هي التباينات التي لا تلازم العملية، وتدل على حدوث أو تغيير غير عادي، إذ أن تحديد هذه الأسباب يتيح اتخاذ إجراءات محددة الهدف لتصحيح القضايا ومنع العيوب.

التقنيات الكمية المشتركة

وتستخدم عدة طرق كمية لكشف الأسباب الخاصة في التصنيف المركزي للمنتجات، بما في ذلك خرائط المراقبة، وتحليل القدرة على العمليات، واختبار الافتراضات الإحصائية، وتساعد هذه الأساليب على التمييز بين التباين بين الأسباب المشتركة وبين إشارات الأسباب الخاصة.

رسوم التحكم

إن الخرائط المراقِبة هي أدوات بيانية ترسم بيانات عملية تخطيط البيانات بمرور الوقت، وتشمل حدوداً للمراقبة تحدد النطاق المتوقع للتغيرات، ويمكن أن تشير النقاط خارج هذه الحدود أو الأنماط ضمن الحدود إلى وجود أسباب خاصة.

أساليب كشف البيانات

وتشمل أساليب الكشف الرئيسية ما يلي:

  • Western Electric Rules:] A set of criteria for identifying signals on control charts.
  • Run Tests:] Detect non-random patterns in data sequences.
  • Shewhart Rules:] Identify points beyond control limits or trends.
  • Statistical Hypothesis Testing:] Test if observed variations are statistically significant.