כיצד להשתמש בטבלת בקרה גילוי שורש תהליכי ייצור

תרשימים בקרה הם כלים בסיסיים בשליטה בתהליך סטטיסטי (SPC), המאפשרים לצוותי הייצור לפקח על יציבות תהליכים, לזהות סיבות אפשריות של וריאציות, ולכונן שיפור מתמשך.כאשר נעשה שימוש נכון, ⁇ בקרה להפוך את נתוני ייצור הגולמי לאינטליגנציה מעשית, עוזר למפעילים ולמהנדסים למקם את הגורמים השורשיים של פגמים לפני שהם עולים לבעיות באיכות יקר. מאמר זה מספק מדריך מקיף לשימוש ב ⁇ של שליטה עבור גורם זיהוי שורש בתהליכים ייצור, כיסוי, נוסחאות, אופטימיזציה, אופטימיזציה, אופטימיזציה, אופטימיזציה, שיטות ניתוח שורש, אופטימיזציה, אופטימיזציה, אופטימיזציה, וטכניקות של הגדרות, אופטימיזציה של הגדרות, אופטימיזציה, אופטימיזציה של הגדרות, אופטימיזציה של הגדרות, אופטימיזציה, אופטימיזציה של הגדרות, אופטימיזציה של הגדרות, ומניעה של הגדרות, ומניעה, ומניעה, ניתוח שורש (ARC, ופתרון, וטכניקות ניתוח שורש (A) עם שיטות פעולה, אופטימיזציה של שיטות פעולה, אופטימיזציה של שיטות פעולה, ניתוח שורש (A) עם שיטות פעולה, אופטימיזציה של פתרונות, ניתוח שורש (A.

מה הם טבלאות בקרה?

תרשים בקרה הוא תצוגה גרפית מסודרת של תהליך אופייני, עם מגבלות שליטה מחושבות סטטיסטית המבדלות בין גורם משותף וריאציות (שלאו את התהליך) וריאציות סיבה מיוחדות (למציין שינוי שעשוי לדרוש חקירה).

קו ה-FLT:0Center (CL): 1FLT בדרך כלל ממוצע התהליך, המייצג את הערך הצפוי כאשר התהליך נמצא בשליטה.
(FLT:0)UCL בקרת הגבלת שליטה (UCL): חליל 1 קלקולה קו מרכז בתוספת שלושה סטיית תקן של הסטטיסטיים מגובשים.
(ב) ,0) הגבלת בקרת בקרת בקרת איכות (LCL): LCL:FIRLT:1 , קו המרכז מינוס שלוש סטייות סטנדרטיות.

גבולות הבקרה אינם גבולות ספציפיים; הם נגזרים מהנתונים התהליך עצמו.נקודות נופלות מחוץ לגבולות הבקרה או מציג דפוסים שאינם-random מצביעים על כך שהתהליך אינו בשליטתו וכי גורמים מיוחדים עשויים להיות נוכחים.זה אות זה גורם שורש ממוקד חקירה ולא התאמה של הברך שיכולה למעשה להגביר את הווריאציות.

סוגים של לוחות בקרה ומתי להשתמש בהם

בחירת תרשים הבקרה הנכון תלויה בסוג הנתונים (האפשרות לעומת התכונה) ואת גודל הדגימה.שימוש בתרשים הלא נכון יכול להוביל אותות מטעה וניסיונות חקירה מבוזבזים.

(FLT:0)X ⁇ ו- R תרשים (נתוני נתונים, גודל תת-קבוצה 2-10:03FLT:1 The הנפוץ ביותר תרשים זוג עבור מדידות רציפות כגון ממדים, משקל, או מולקוליות. תרשים X ⁇ לפקח על התהליך מתכוון, בעוד תרשים R עוקב אחר הטווח בתוך כל תת-קבוצה.
(FLT:0)X ⁇ ו-s תרשים (נתוני נתונים קבועים, גודל תת-קבוצה וגיל;10): FLT:1 מועדפים כאשר תת-קבוצות גדולות מ -10 כי הסטייה הסטנדרטית של הדגימה (s) היא estimator יעיל יותר ובלתי-מרוצה של תהליך וריאציות מאשר בטווח.זה משמש באופן נרחב בתהליכים אוטומטיים בעלי רמה גבוהה שבו רבים נלקחים למפרי זמן.
(FLT:0) Individuals ו- נעה (I-MR) תרשים (נתוני ההרחבה, גודל תת-קבוצה = 1): ibFLT:1 בשימוש כאשר רק מדידה אחת זמינה לתקופה של זמן - לדוגמה, בתהליכים אצווה, אסימונים כימיים, או בדיקות הרסניות.טווח המעבר (MR) בין ערכים בודדים רצופים או ⁇ ם לטווח קצר.
(FLT:0 chart (נתוני ספורטאי, גודל תת-קבוצה משתנה): ההרחבה של פריטים פגומים בדגימה.כי גודל תת-קבוצה יכול להשתנות יום עד היום, גבולות השליטה של כריז'ט מוגדרים באופן אישי לכל נקודה, מה שהופך פרשנות מעט יותר מורכבת.
(FLT:0 ânp-chart (נתוני טבלה, גודל תת-קבוצה קבוע): ⁇ 1 דומה p-chart אבל לפקח על ספירת בפועל של יחידות פגומים ולא שיעור דורש גודל מדגם קבוע, אשר מפשט חישובים חישובים להגביל חישובים. np-charts הם נפוצים בתחנות בדיקה סופיות שבו גודל הדגימה הוא עקבי.
(FLT:0) chart (נתוני טבלה, שטח קבוע של הזדמנות): 1FreaLT Monitor ספירת פגמים ליחידה כאשר יחידת הביקורת היא זהה לכל דגימה - למשל, מספר שריטות לפאנל צבוע, מספר שגיאות בעמוד הקוד.
(FLT:0) chart (נתוני אטל, אזור משתנה של הזדמנות): ⁇ 1 כמו c-chart אבל עבור מצבים שבהם גודל יחידת הביקורת משתנה - למשל, מספר פגמים משטח למטר רבוע כאשר לוחות שונים יש אזורים שונים.

מתרגלים רבים עושים את הטעות של שימוש בתרשים I-MR כאשר יש להם תת-קבוצות של שניים או יותר, או יישום של כריז על פגום ספירות במקום פרופורציה.הבנת ההתפלגות הבסיסית ואסטרטגיה דגימה היא קריטית לבחירת התרשים הנכון.

טבלאות בקרת ביניים: כללי ת'אמב

הכוח של תרשימים שליטה הוא ביכולתם לזהות אותות מחוץ לשליטה מעבר לסתם מחוץ לגבולות.כללי הדה-הדפוס הנפוצים – הנקראים לעתים קרובות חוקי מערב אלקטריק או נלסון – עוזרים לזהות שינויים עדינים ומגמות שקדמו להפרה מוגבלת.

(ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
(ב) [ה]ה']: [ה] [ה] [ה]], [ה], [ה], [ה], [ה], [ה], [ה]]]], [התחילה] היא שינוי בתהליך.
(FLT:0Six נקודות ברציפות גדלות או ירידה של 1:1) - מגמה, לעתים קרובות בשל כלי ללבוש, ירידה באיכות אצווה או עייפות מפעיל.
(FLT:0)ארבעה עשר נקודות משנה את ה- DownveFLT:1) - אווסוציאציה מערכתית, אולי מסיבוב מפעיל או שינויים סביבתיים מחזוריים.
[01:2] מתוך שלוש נקודות באזור A או מעבר (צד זה) FLT:1 - רגישות מוגברת לסיבות מיוחדות פוטנציאליות.
[ב] 4 מתוך חמש נקודות באזור B או מעבר (צד זה) 1Felo: אזהרה מוקדמת של שינוי.
(FLT:0) נקודות בתוך אזור C (עם ±1 ⁇ ) משני הצדדים של צומת 1 - stratification אפשרי (למשל, נתונים מזרמים מרובים מעורבבים יחד, וריאציות מנפחות מלאכותיות בתוך תת-קבוצות?)
8 נקודות מחוץ לאזור C משני הצדדים: 1 (בקיצור של שני תהליכים שונים או יותר).

החלת כללים אלה באופן שיטתי מונעת הפעלה מוגזמת של גורם משותף תוך לכידת גורמים מיוחדים אמיתיים מוקדם.עם זאת, שימוש בכלים רבים מדי בו זמנית יכול להגדיל את שיעור המזויף-אל-צבא, כך ארגונים בדרך כלל מסכימים על תת-קבוצה (למשל, כללים 1, 2, ו 3) וליישם אותם באופן עקבי.

שימוש בטבלת בקרה ל- Root Cause Detection

⁇ לא לחשוף שורש ישירות; הם מצביעים על כך ש-0 כאשר FLT: 1:1 ו- (FLT:2 היכן ש-FLT 3: 3) כדי להיראות.

שלב 1: איסוף נתונים עתירי משקל

איסוף נתונים מדויק הוא הבסיס. Define מערכת המדידה בבירור: מה למדוד, כיצד למדוד, מי לוקח את המדידה, ואת תדירות הדגימה. השתמש ניתוח מערכת מדידה (MSA) כדי לאמת כי חזרות המדהימות וכדאיות מתקבלים (%GR & הדגימה; Rlt; 10% עבור שליטה).

שלב 2: בניית הטבלה Appropriate והקמה Baselines

בחר את סוג התרשים המבוסס על טבע הנתונים ועל מבנה תת-קבוצה (ראה סעיף קודם) לפני השימוש בתרשים עבור ניטור מתמשך, לאסוף 20-30 תת-קבוצות (או 100 נקודות בודדות עבור I-MR) כדי לחשב את גבולות השליטה הראשוניים.בסיס זה צריך לייצג תקופה של פעולה יציבה, בשליטה.אם הנתונים הראשוניים כבר מכילים נקודות שליטה, ולסלק את התקופות לפני הגדרת גבולות.

שלב 3: אנליז לגורמי בקרה מיוחדים

עם גבולות בסיס שנקבעו, מזימה של נתונים חדשים באופן פוטנציאלי.ליישם את כללי דפוס המוסכמים לכל נקודה חדשה.כאשר חוק מופר, לא מיד להתאים את התהליך - במקום זאת, חושד סיבה מיוחדת.מארק הנקודה הפוגעת ולסמן כל מידע קונטקסטואלי כגון זמן, שינוי, מכונה, הרבה חומר או מפעיל.הקשר זה חיוני לניתוח שורש מאוחר יותר.

שלב 4: ביצוע חיפוש שורש

ברגע שאות מזוהה, ליצור צוות קטן של צלב-תפקודי כדי לחקור.התחל עם טכניקת "5 למה": שאל מדוע הסיבה המיוחדת התרחשה, באמצעות ההקשר המתועד וכל מידע נוסף.לדוגמה, אם תרשים X ⁇ מראה שינוי פתאומי למטה במימד קריטי, סיבות אפשריות כוללות שינוי כלי, ערכת ספק שונה, או שינוי בחיתוך נוזלים.

שילוב של טבלאות בקרה עם כלים אחרים של שורש

תרשימים שליטה הם חזקים ביותר כאשר משולבים עם שיטות RCA משלימים.מספר כלים להתחבר באופן טבעי עם אותות תרשים שליטה:

(FLT:0) Stratification:FLT:1 כאשר דפוס כמו stratification (rule 7) מופיע, פיצול הנתונים על ידי משתנים פוטנציאליים בקבוצות - מאולתרים, מכונה, מפעיל וכו ' - וליצור ⁇ שליטה נפרדים עבור כל סטרטום.זה לעתים קרובות מגלה כי תת-קבוצה אחראית על אות מחוץ לשליטה.
(FLT:0) בדיקות ההיפוזה: FLT:1 אם שינוי מתרחש לאחר שינוי ידוע (למשל, מתג חומר גלם), לבצע מבחן או ANOVA מרובים כדי להשוות לפני ואחרי אמצעים. תרשים בקרה לספק את התזמון; בדיקות היפותזה מספקות אישור סטטיסטי.
(FLT:0)Failure Mode and Effects Analysis (FMEA): FLT 1 השתמש FMEA כדי לתקן מצבי כישלונ פוטנציאליים שיכולים לייצר את הדפוסים שזוהו על ⁇ בקרה.לדוגמה, אם מגמה (rule 3) צפויה ללבוש כלי, תרשים בקרה יכול לשמש גורם בזמן אמת כדי למנוע החלפת כלי לוח זמנים.
(FLT:0) תוצאות מיפוי: 1FLT נקודות מחוץ לשליטה ניתן לעקוב אחר דיאגרמת זרימה בתהליך כדי לזהות איזה שלב הציג את הנתונים תרשים הבקרה עם מיפוי תהליך מסייע שיפור מאמצי המטרה.

אתגרים משותפים ועיסוקים טובים

אפילו קבוצות מנוסים להתמודד עם מכשולים בעת יישום ⁇ בקרה עבור זיהוי שורש.כתובת האתגרים האלה משפרת באופן יזום את שיעורי ההצלחה.

(FLT:0) נתונים בלתי אפשריים עבור בסיס: ההרחבה:(IQFLT:1) שימוש בפחות מ-20 תת-קבוצות לגרפים משתנים או 100 תת-קבוצות ל ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ניב מגבלות שליטה לא אמינות.הפרקטיקה הטובה ביותר: לחכות עד מספיק נתונים בשליטה זמינים, או להשתמש במגבלות טרום-שליטה (שליטה) באופן זמני.
(FLT:0) קביעת הגבולות לעתים קרובות מדי: FIRLT:1 (חלק מהצוותים חישוב מחדש גבולות בכל פעם שנקודה נוספת, אשר מסיכה סיבות מיוחדות.שליטה צריך להיות קבוע עד תהליך מוכח, מכוון נעשה.
(FLT:0) רכישת אותות של שליטה כטעויות: ⁇ 1 נקודה מחוץ לגבולות היא דגל לחקירה, לא כישלון.לנצל על ידי התאמת התהליך (התמחשות) מגביר את וריאציות.
(FLT:0) אבחון שינויים קטנים: FLT:1 תשע נקודות רצופות מעל קו המרכז (החלל 2) מתעלם לעתים קרובות כי אין טעם ממגבלות.עם זאת, דפוס זה יכול להצביע על שינוי 1.5 ⁇ שבסופו של דבר יניב פגמים.
(FLT:0) לא מתעד את ההקשר: 1FLT 1 ללא הקלטה, כאשר, ומה השתנה סביב אות, ניתוח שורש גורם הופך ניחושים. השתמש יומן פשוט או עמודה בקובץ הנתונים שלך עבור הערות.

תוכנה ואוטומציה לטבלת בקרה

סביבות ייצור מודרניות לעתים רחוקות מבססות ⁇ שליטה על ידי ידיים.מספר כלי תוכנה יכול להאיץ את היישום ולהקטין את השגיאה האנושית:

(FLT:0)Minitab®FLT:1 - תקן התעשייה עבור SPC עם סוגים נרחבים של תרשים, כללי נלסון ויכולות ניתוח אצווה.
(ב) ⁇ 0)JMP®IRFLT:1 - חזק לניתוח חקירה ושילוב תרשימים שליטה עם כלים סטטיסטיים אחרים.
(ב) ויקרא י"א): "בְּהַּהְיִדָּבְתָּבְתָּבְתָּבָה (בְּהִנָּעָה: ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
(ב) [15] (בשיתוף ה-FLT:2 אריזות)FLT (בשיתוף פעולה) 1:1 - פופולרי בצוותים מתקדמים של ניתוח עבור אלגוריתמים של טבלת בקרה אישית.
(FLT:0) Microsoft Excel עם תוספת של ההרחבה 1 - נגיש לפעילות קטנה יותר, אם כי יש לקחת טיפול עם חישובים נעים ועדכונים תרשים.

ללא קשר לכלי, ודא כי התוכנה נכונה חלה על פורמולות הגבלת שליטה עבור סוג הטבלה שנבחרה, וכי היא יכולה דגל מספר כללים נלסון באופן אוטומטי.אינטגרציה עם מערכת הוצאה לפועל ייצור (MES) או האינטרנט של דברים (IoT) מאפשרת עדכונים בזמן אמת, המאפשר תגובה מהירה יותר לסיבות מיוחדות.

שיפור מתמיד: סגירת ה- Loop

גילוי שורש אינו אירוע חד פעמי.פעם סיבה מיוחדת מזוהה ותיקון, מתעד את הפעולה נלקח ועדכון לוח הבקרה רק לאחר התהליך הוכיח יציב ברמה החדשה.זה יוצר תהליך סגור-loop: גילוי, חוקר, פעולה, לאשר ולעקוב.עם הזמן, ⁇ שליטה הופכת לתיעוד חי של שיפור תהליך וכלי חזק להצגת ביצועים איכותיים ללקוחות ולקולטורים.

(ב) לקריאה נוספת, התייחס ל- ASQFLT:0. ↑Control Chart ResourcesFLT:1, the NIST/SEMATechFLT:2Engineering Statistics Handbook (פרק 6)FLT:3, and the iSixSigma article on FLT:4Control Investments Basics:5ing אלה דורשות את הטכניקות, אך הפחתה מהירה יותר, גירעון, .