Bạn đang xem: Giới thiệu về Kiểm soát Quy trình Thống kê (SPC) trong hệ thống IAT. – Công ty TNHH Chứng nhận KNA Tại Vuihecungchocopie

Bạn đang quan tâm đến Giới thiệu về Kiểm soát Quy trình Thống kê (SPC) trong hệ thống IAT. – Công ty TNHH Chứng nhận KNA phải không? Nào hãy cùng Vuihecungchocopie đón xem bài viết này ngay sau đây nhé, vì nó vô cùng thú vị và hay đấy!

Giới thiệu về Kiểm soát Quy trình Thống kê (spc)

Kiểm soát quy trình thống kê (spc) không phải là một quy trình mới trong ngành. Trên thực tế, ngay từ năm 1924, William A. Shewart đã xuất bản một cuốn sách có tên “ phương pháp thống kê từ quan điểm kiểm soát chất lượng ” (1939). Trong Chiến tranh thế giới thứ hai, quy trình spc đã được quân đội sử dụng rộng rãi để phân loại và thống kê các loại đạn dược và các phương tiện vũ khí. Đặc biệt trong lĩnh vực sản xuất phụ tùng ô tô, phương pháp spc là một trong 5 công cụ của hệ thống tiêu chuẩn iatf 16949: 2016 mà nhiều nhà sản xuất đang sử dụng.

Bạn đang xem: Spc là gì

Khi nhu cầu về sản phẩm dần dần buộc họ phải tìm ra cách tốt hơn và hiệu quả hơn để giám sát chất lượng sản phẩm mà không ảnh hưởng đến sự an toàn. Vì vậy, sự ra đời của spc đã đáp ứng tốt nhu cầu này. Việc sử dụng công nghệ spc ở Hoa Kỳ dần dần biến mất sau chiến tranh. Sau đó nó đã được các công ty sản xuất Nhật Bản áp dụng và vẫn được sử dụng cho đến ngày nay. Vào những năm 1970, khi ngành công nghiệp Mỹ cảm thấy áp lực phải nhập khẩu các sản phẩm chất lượng cao từ Nhật Bản, spcs bắt đầu được chấp nhận trở lại. Ngày nay, spc là một công cụ chất lượng được sử dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp.

Kiểm soát Quy trình Thống kê (spc) là gì?

spc là viết tắt của Statistical Process Control – một phương pháp đo lường và kiểm soát chất lượng bằng cách giám sát quá trình sản xuất. Sử dụng phương pháp này, dữ liệu được thu thập từ các máy hoặc dụng cụ khác nhau dưới dạng các phép đo sản phẩm hoặc quá trình. Dữ liệu sẽ được thu thập và đánh giá, giám sát và kiểm soát. spc được coi là một cách rất hiệu quả để thúc đẩy cải tiến liên tục. Bằng cách giám sát và kiểm soát một quy trình, chúng tôi có thể đảm bảo rằng quy trình đó đang chạy ở công suất tối đa. Sách hướng dẫn do Nhóm Hành động Công nghiệp Ô tô (AIAG) xuất bản là một trong những nguồn thông tin toàn diện và có giá trị nhất về SPC.

Tại sao nên Kiểm soát Quy trình Thống kê (spc)

Mức độ cạnh tranh giữa các nhà sản xuất đang tăng lên từng ngày. Đây là những yếu tố nằm ngoài tầm kiểm soát của hầu hết các công ty khi chi phí nguyên vật liệu tiếp tục tăng. Do đó, các công ty cần lập kế hoạch và kiểm soát chặt chẽ mọi quy trình hoạt động để giúp tiết kiệm chi phí và sản phẩm lỗi. Các công ty phải cố gắng cải tiến liên tục về chất lượng, hiệu quả và giảm chi phí. Nhiều công ty vẫn chỉ dựa vào kiểm tra sau sinh để phát hiện các vấn đề về chất lượng. Quá trình spc đã được hoàn thành để chuyển đổi công ty từ kiểm soát chất lượng dựa trên phát hiện sang kiểm soát chất lượng dựa trên phòng ngừa. Bằng cách theo dõi hiệu suất của quy trình trong thời gian thực, người vận hành có thể phát hiện ra các xu hướng hoặc thay đổi trong quy trình trước khi sản xuất sản phẩm không theo thông số kỹ thuật và loại bỏ.

Cách sử dụng Kiểm soát quy trình thống kê (spc)

Để áp dụng thành công phương pháp spc, quy trình sản xuất cần được đánh giá để xác định các khu vực lãng phí chính. Các ví dụ có thể xảy ra về lãng phí trong quá trình sản xuất chính là làm lại, phế liệu và thời gian kiểm tra quá nhiều. Điều có lợi nhất là áp dụng công cụ spc vào những khu vực này trước tiên. Trong quá trình spc, không phải tất cả các kích thước đều được giám sát vì chi phí, thời gian và sự chậm trễ trong sản xuất sẽ phát sinh. Trước khi triển khai spc, nhóm chức năng chéo (cft) nên xác định các đặc điểm chính hoặc quan trọng của thiết kế hoặc quy trình trong quá trình đánh giá bản in hoặc bài tập phân tích chế độ và hiệu ứng. Thiết kế không thành công (dfmea) . Dữ liệu về các đặc điểm chính hoặc quan trọng này sau đó sẽ được thu thập và giám sát.

Thu thập và ghi nhật ký dữ liệu

dữ liệu spc được thu thập dưới dạng các phép đo kích thước / tính năng của sản phẩm hoặc phép đo quy trình. Dữ liệu sau đó được ghi lại và theo dõi trên nhiều loại biểu đồ kiểm soát khác nhau, tùy thuộc vào loại dữ liệu được thu thập. Điều quan trọng là sử dụng đúng loại biểu đồ để tăng thêm giá trị và thu được thông tin hữu ích. Dữ liệu có thể ở dạng dữ liệu biến liên tục hoặc dữ liệu thuộc tính. Dữ liệu cũng có thể được thu thập và ghi lại dưới dạng một giá trị đơn lẻ hoặc giá trị trung bình của một nhóm các bài đọc. Một số hướng dẫn và ví dụ chung được liệt kê bên dưới. Danh sách này không bao gồm tất cả và chỉ dành cho mục đích thông tin.

Dữ liệu biến đổi

Xem thêm: Malwarebytes là gì? Cách sử dụng Malwarebytes xóa phần mềm độc hại – Thegioididong.com

Biểu đồ đơn – Phạm vi di chuyển: Sử dụng nếu dữ liệu của bạn là một giá trị duy nhất
biểu đồ xbar – r: Sử dụng nếu bạn đang ghi dữ liệu trong 8 nhóm con trở xuống
Biểu đồ xbar – s: Sử dụng nếu kích thước nhóm con của bạn lớn hơn 8

Dữ liệu thuộc tính
- p-chart – ghi lại số bộ phận bị lỗi trong một nhóm bộ phận
- uChart – Ghi lại số lượng khuyết tật trên mỗi bộ phận
  
  Bảng điều khiển
  
  Một trong những biểu đồ kiểm soát được sử dụng rộng rãi nhất cho dữ liệu biến đổi là biểu đồ x-bar và r. Các thanh x đại diện cho giá trị trung bình hoặc “giá trị trung bình” của biến x. Biểu đồ x-bar hiển thị sự thay đổi về giá trị trung bình hoặc giá trị trung bình của mẫu. Biểu đồ phạm vi cho thấy những thay đổi trong các nhóm con. Phạm vi chỉ là sự khác biệt giữa giá trị cao nhất và thấp nhất. Tạo biểu đồ x-bar và r yêu cầu các bước sau:
  - Chỉ định cỡ mẫu “n”. Thông thường 4 hoặc 5 là cỡ mẫu phổ biến được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp. Hãy nhớ rằng kích thước mẫu phải là 8 hoặc nhỏ hơn. Đồng thời xác định tần suất thu thập các phép đo mẫu.
  - Bắt đầu thu thập bộ mẫu ban đầu của bạn. Nguyên tắc chung là thu thập 100 phép đo theo nhóm 4 người sẽ mang lại 25 điểm dữ liệu.
  - Tính giá trị trung bình của mỗi nhóm trong số 25 nhóm của 4 mẫu.
  - Tính khoảng thời gian cho mỗi 25 mẫu của 4 phép đo. phạm vi là hiệu số giữa giá trị cao nhất và thấp nhất cho mỗi bộ 4 phép đo mẫu.
  - Tính toán x-dbar (giá trị trung bình của các trung bình), được biểu thị bằng đường liền nét chính giữa trên biểu đồ x-bar.
  - Tính giá trị trung bình hoặc giá trị “r” của phạm vi mẫu. Đây sẽ là đường trung tâm của biểu đồ phạm vi.
  - Tính toán các giới hạn kiểm soát trên và dưới (ucl, lcl) cho mỗi biểu đồ. Cần lưu ý rằng giới hạn kiểm soát không phải là giới hạn thông số kỹ thuật do kỹ sư thiết lập trên bản vẽ. Các giới hạn kiểm soát được lấy từ dữ liệu. Hầu hết các kỹ sư sử dụng phần mềm thống kê để tính toán tự động.