통계 프로세스 제어 란 무엇입니까?

제조 공정에서 일반적으로 사용되는 통계적 프로세스 제어 (SPC)는 통계 분석을 통해 수집 한 통계적 사실을 사용하여 출력을 측정 할 수있는 거의 모든 프로세스를 모니터링하고 제어합니다.SPC는 실험, 제어 차트 및 지속적인 개선 프로세스를 포함하는 방법에 내재 된 다양한 도구를 사용합니다.SPC와 다른 프로세스 제어 방법의 주요 차이점은 프로세스의 변화를 분석 할 때 의견보다는 정량 분석에 중점을 둡니다.제조 외에도 광범위한 공정에 적용되는 통계적 공정 제어는 변동 원을 식별하고 그 변동의 정도를 결정하는 데 중점을 둡니다.그러한 정보를 바탕으로 관리자는 문제가 수용 가능한지 여부, 복제가 필요한 긍정적 인 원인을 의미하는 경우 결정을 내릴 수 있습니다.

측정 가능한 모든 출력이 일반적이고 자연적인 원인 또는 특수, 할당 가능한 원인과 차이가 있다는 전제로 시작하여 통계적 프로세스 제어는 변동이 통계적 제어하에 있는지 여부를 결정하려고합니다.분석가는 제어 차트를 사용하여 차트가 지정하는 기간 동안 프로세스의 변형을 찾습니다.이러한 변형을 식별하면 분석가는 차트를 사용하여 변형의 원점을 결정하고 그 변동이 사전 결정된 지정된 범위 내에 있는지 여부를 결정합니다.식별 된 변형이 미리 정해진 지정된 범위에 속하면 프로세스는 통계적 제어하에있는 것으로 정의됩니다.그러나 그렇지 않은 경우 프로세스는 통계적 통제를 벗어난 것으로 간주됩니다.

통계적 통제를 벗어난 것으로 밝혀진 변형은 특수하고 할당 가능한 원인에서 비롯된 것으로 알려져 있습니다.이러한 변형은 일반적으로 실제 프로세스에 의해 결정되며 통계 소프트웨어는 종종 필요한 계산을 수행하는 데 사용되며, 이후에는 제어 차트에 표시됩니다.통계적 프로세스 제어는 통계적 제어하에있는 프로세스가 프로세스이고 예측 될 수 있기 때문에 프로세스를 결정하는 것을 목표로합니다.프로세스의 출력을 정확하게 예측하면 분석가에게 특정 유형의 생산 주문을 수행하는 데 걸리는 시간과 같은 중요한 정보를 제공합니다.그 후, SPC 방법에 대한 우려는 통계적 제어하에 프로세스를 다시 얻고있어 출력을 안정적으로 예측할 수 있습니다.process 일단 프로세스가 통계적 통제를 벗어나는 것으로 결정되면, 할당 가능한 원인을 검색하고 프로세스에 긍정적인지 부정적인 지 여부를 결정합니다.원인을 확인하고 제거하기 위해 조사 후 부정적인 원인이 해결되며, 문제가 해결 될 때까지 SPC로 프로세스가 반복적으로 재분석됩니다.긍정적 인 원인은 일반적으로 동일한 프로세스를 따릅니다. 그러나 프로세스에서 항상 원인을 구현하는 목표를 가지고 있습니다.