Was sind SPC -Diagramme? - Analytics Vidhya

Einführung

Statistische Prozesssteuerungsdiagramme (SPC) sind wesentliche Instrumente im Qualitätsmanagement und ermöglichen es Unternehmen, ihre Prozesse zu überwachen, zu steuern und zu verbessern. Durch die Anwendung statistischer Methoden repräsentieren SPC -Diagramme visuell Datenschwankungen und -muster, um eine konsistente Produktqualität zu gewährleisten. In diesem Leitfaden werden verschiedene SPC -Diagrammtypen, deren Funktionen und praktische Anwendungen untersucht.

Key Takeaways

Dieser Leitfaden wird behandelt: die Grundlagen der SPC -Diagramme; verschiedene SPC -Diagrammtypen; die Vorteile der Verwendung von SPC -Diagrammen im Qualitätsmanagement; effektive Implementierungsstrategien; und Erstellen von SPC -Diagrammen mit Python und Excel.

Inhaltsverzeichnis

• Was sind SPC -Diagramme?
• Arten von SPC -Diagrammen
• Vorteile der Verwendung von SPC -Diagrammen
• Effektive Implementierung von SPC -Diagrammen
• Python -Beispiel: Erstellen eines SPC -Diagramms
• Excel -Beispiel: Erstellen eines SPC -Diagramms
• Häufig gestellte Fragen

Was sind SPC -Diagramme?

SPC -Diagramme, auch als Kontrolldiagramme bezeichnet, zeigen Datenpunkte im Laufe der Zeit grafisch an. Sie unterscheiden sich zwischen der Variation der gemeinsamen Klage (der dem Prozess) und der Variation von Sonderschulen (ungewöhnliche oder zuweisbare Ursachen). Diese Unterscheidung ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der Prozessstabilität und die Ermittlung von Verbesserungsbereichen.

Arten von SPC -Diagrammen

Mehrere SPC -Diagrammtypen richten sich an verschiedene Daten und Prozessmerkmale. Die Schlüsseltypen sind:

• X-Bar- und R-Diagramm: Überwacht den Prozessmittelwert (x-bar) und den Bereich (R) in Untergruppen. Das X-Bar-Diagramm verfolgt die durchschnittlichen Untergruppenwerte, während das R-Diagramm den Bereich in jeder Untergruppe verfolgt.
• P-Chart: Verfolgt den Anteil der defekten Elemente innerhalb einer Probe. Geeignet für kategoriale Daten, bei denen jedes Element entweder defekt oder nicht defekt ist.
• C-Chart: Zählt die Anzahl der Defekte in einer einzelnen Produkteinheit. Ideal für Prozesse, bei denen die Anzahl der Fehler pro Einheit gezählt wird.
• U-CHART: Ähnlich wie beim C-Chart, jedoch unterschiedliche Stichprobengrößen ausmacht. Monitoren Defekte pro Einheit und bieten eine größere Flexibilität der Probengröße.

Vorteile der Verwendung von SPC -Diagrammen

Das Implementieren von SPC -Diagrammen bietet zahlreiche Vorteile:

• Verbesserte Qualitätskontrolle: Bietet eine fortlaufende Prozessüberwachung und -steuerung, um eine konsistente Produktqualität zu gewährleisten.
• Frühe Problemerkennung: Ermöglicht die zeitnahe Identifizierung von Prozessabweichungen und erleichtert die sofortigen Korrekturmaßnahmen.
• Datenorientierte Entscheidungsfindung: bietet eine visuelle Darstellung von Prozessdaten und unterstützt fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Echtzeit-Erkenntnissen.

Effektive Implementierung von SPC -Diagrammen

Eine erfolgreiche SPC -Diagramm -Implementierung umfasst die folgenden Schritte:

1. Diagrammauswahl: Wählen Sie den entsprechenden Diagrammtyp basierend auf Daten- und Prozesseigenschaften.
2. Datenerfassung: systematisch genaue und konsistente Datenpunkte sammeln.
3. Berechnung der Kontrollgrenze: Bestimmen Sie die oberen und unteren Kontrollgrenzen anhand historischer Daten und definieren Sie akzeptable Variationen.
4. Datenplotten: Diagrammdatenpunkte in der Tabelle, wobei Punkte außerhalb der Kontrollgrenzwerte hervorgehoben werden.
5. Analyse und Aktion: Analysieren Sie das Diagramm auf Trends oder ungewöhnliche Variationen. Implementieren Sie Korrekturaktionen für außer Kontrolle geratene Punkte.

Python -Beispiel: Erstellen eines SPC -Diagramms

Hier erfahren Sie, wie Sie mit Python ein X-Bar- und R-Diagramm erstellen:

 Numph als NP importieren
matplotlib.pyplot als pLT importieren

# Beispieldaten
Daten = NP.Array ([5, 6, 7], [8, 9, 7], [5, 6, 7], [8, 9, 6], [5, 6, 8]])

# Berechnen Sie die Untergruppenwerte und Bereiche
x_bar = np.mean (Daten, Axis = 1)
R = np.ptp (Daten, Achse = 1)

# Berechnen Sie den gesamten Mittelwert und den durchschnittlichen Bereich
x_double_bar = np.mean (x_bar)
R_bar = np.mean (r)

# Kontrollgrenzen für das X-Bar-Diagramm
A2 = 0,577 # Faktor für X-Bar-Diagramm-Kontrollgrenzwerte
UCL_X_BAR = X_DOUBLE_BAR A2 * R_BAR
Lcl_x_bar = x_double_bar - a2 * r_bar

# Kontrollgrenzen für R -Diagramme
D4 = 2.114 # Faktor für die obere Kontrollgrenze des R -Diagramms
D3 = 0 # Faktor für R -Diagramm niedrigere Kontrollgrenze
Ucl_r = d4 * r_bar
Lcl_r = d3 * r_bar

# Diagramm X-Bar-Diagramm
Plt.Figure (AbbSize = (12, 6))
PLT.SUBPLOT (211)
PLT.PLOT (x_BAR, marker = 'o', linestyle = '-', color = 'b')
PLT.AXHLINE (y = x_Double_bar, color = 'g', linestyle = '-')
PLT.AXHLINE (y = ucl_x_bar, color = 'r', linestyle = '-')
PLT.AXHLINE (y = lcl_x_bar, color = 'r', linestyle = '-')
PLT.TITLE ('X-Bar-Diagramm')
pt.xlabel ('Subgruppe')
Plt.ylabel ('Mean')

# Plot R -Diagramm
PLT.SUBPLOT (212)
PLT.PLOT (r, marker = 'o', linestyle = '-', color = 'b')
PLT.AXHLINE (y = r_bar, color = 'g', linestyle = '-')
PLT.AXHLINE (y = ucl_r, color = 'r', linestyle = '-')
PLT.AXHLINE (y = lcl_r, color = 'r', linestyle = '-')
PLT.TITLE ('R Chart')
pt.xlabel ('Subgruppe')
Plt.ylabel ('Bereich')
Plt.TIGHT_LAYOUT ()
Plt.Show () 

Code Erläuterung

Dieses Python-Skript generiert X-Bar- und R-Diagramme unter Verwendung von Beispieldaten und veranschaulicht, wie diese Diagramme die Prozessstabilität im Laufe der Zeit verfolgen. Es verwendet Numpy für numerische Berechnungen und Matplotlib zur Visualisierung.

Excel -Beispiel: Erstellen eines SPC -Diagramms

Das Erstellen eines SPC -Diagramms in Excel umfasst die folgenden Schritte:

1. Dateneingabe: Geben Sie Ihre Daten in eine Excel -Tabelle ein und organisieren Sie Untergruppen in Zeilen und Beobachtungen in Spalten.
2. Berechnungen: Verwenden Sie Excel -Funktionen (Durchschnitt, max, min), um die Untergruppen -Durchschnittswerte und -bereiche zu berechnen.
3. Bestimmung der Kontrollgrenze: Berechnen Sie den Gesamtdurchschnitt und den Durchschnittsbereich. Wenden Sie geeignete Konstanten (A2, D3, D4) an, um Kontrollgrenzen zu berechnen.
4. Diagrammerstellung: Wählen Sie die Daten aus und fügen Sie ein Zeilendiagramm ein. Fügen Sie horizontale Linien für Steuergrenzen mit den Chartfunktionen von Excel hinzu.

Abschluss

Das Verständnis und Anwenden von SPC -Diagrammen ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, die die Qualitätskontrolle verbessern, die Prozesseffizienz verbessern und eine überlegene Produktqualität erreichen möchten. SPC -Diagramme bieten einen strukturierten Ansatz zur Prozessüberwachung und -verfeinerung und dienen als unschätzbare Instrumente im Qualitätsmanagement.

Häufig gestellte Fragen

Q1. Anwendbarkeit von SPC -Diagrammen in Dienstleistungsbranchen? Ja, SPC -Diagramme gelten in der Service -Branche, um die Servicequalitätsaspekte wie Reaktionszeiten, Kundenzufriedenheit und Fehlerquoten zu überwachen und zu verbessern.

Q2. Bedeutung von Kontrollgrenzen? Kontrollgrenzwerte repräsentieren den akzeptablen Variationsbereich in einem Prozess. Datenpunkte außerhalb dieser Grenzwerte Signalpotentialprozessprobleme.

Q3. Rolle von SPC -Diagrammen bei der Einhaltung von regulatorischen Vorschriften? SPC -Diagramme tragen dazu bei, eine konsistente Qualität aufrechtzuerhalten, Nachweise für die Prozesskontrolle zu liefern und Dokumentationsanforderungen für die Einhaltung der behördlichen Einhaltung zu unterstützen.

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