SPCチャートとは何ですか？ - 分析Vidhya

導入

統計プロセス制御（SPC）チャートは、品質管理に不可欠なツールであり、組織がプロセスを監視、制御、および改善できるようにします。統計的方法を適用することにより、SPCチャートはデータの変動とパターンを視覚的に表し、一貫した製品品質を確保します。このガイドでは、さまざまなSPCチャートタイプ、その機能、および実用的なアプリケーションを調査します。

キーテイクアウト

このガイドについては、次のように説明します。SPCチャートの基礎。さまざまなSPCチャートタイプ。品質管理にSPCチャートを使用する利点。効果的な実装戦略。 PythonとExcelを使用してSPCチャートを作成します。

目次

• SPCチャートとは何ですか？
• SPCチャートの種類
• SPCチャートを使用することの利点
• SPCチャートの効果的な実装
• Pythonの例：SPCチャートの作成
• Excelの例：SPCチャートの作成
• よくある質問

SPCチャートとは何ですか？

コントロールチャートとも呼ばれるSPCチャートは、時間の経過とともにデータポイントをグラフィカルに表示します。それらは、一般的な原因の変動（プロセスに固有の）と特別な原因の変動（異常または割り当て可能な原因）を区別します。この区別は、プロセスの安定性を維持し、改善のための領域を特定するために重要です。

SPCチャートの種類

いくつかのSPCチャートタイプは、さまざまなデータとプロセス特性に対応しています。キータイプには次のものがあります。

• X-BARおよびRチャート：サブグループ内のプロセス平均（X-BAR）と範囲（R）を監視します。 X-BARチャートは平均サブグループ値を追跡し、Rチャートは各サブグループ内の範囲を追跡します。
• Pチャート：サンプル内の欠陥アイテムの割合を追跡します。各アイテムが欠陥があるか、欠損していないカテゴリデータに適しています。
• C-Chart：製品の単位単位の欠陥の数をカウントします。ユニットあたりの欠陥の数がカウントされるプロセスに最適です。
• Uチャート： Cチャートと同様ですが、サンプルサイズの変化を説明しています。ユニットあたりの欠陥を監視し、サンプルサイズの柔軟性を高めます。

SPCチャートを使用することの利点

SPCチャートの実装には多くの利点があります。

• 品質管理の強化：継続的なプロセスの監視と制御を提供し、一貫した製品品質を確保します。
• 早期の問題検出：プロセスの逸脱をタイムリーに識別し、迅速な是正措置を促進します。
• データ駆動型の意思決定：プロセスデータの視覚的表現を提供し、リアルタイムの洞察に基づいた情報に基づいた意思決定をサポートします。

SPCチャートの効果的な実装

SPCチャートの実装の成功には、これらの手順が含まれます。

1. チャートの選択：データとプロセスの特性に基づいて、適切なチャートタイプを選択します。
2. データ収集：正確で一貫したデータポイントを体系的に収集します。
3. 制御制限の計算：履歴データに基づいて上限および下部の制御制限を決定し、許容可能な変動を定義します。
4. データプロット：チャート上のデータポイントをプロットし、制御制限の外側のポイントを強調表示します。
5. 分析とアクション：トレンドまたは異常なバリエーションについてチャートを分析します。制御不能なポイントの是正措置を実装します。

Pythonの例：SPCチャートの作成

Pythonを使用してX-BarおよびRチャートを作成する方法は次のとおりです。

 npとしてnumpyをインポートします
pltとしてmatplotlib.pyplotをインポートします

＃サンプルデータ
data = np.array（[[5、6、7]、[8、9、7]、[5、6、7]、[8、9、6]、[5、6、8]]）

＃サブグループの平均と範囲を計算します
x_bar = np.mean（data、axis = 1）
r = np.ptp（data、axis = 1）

＃全体の平均と平均範囲を計算します
x_double_bar = np.mean（x_bar）
r_bar = np.mean（r）

＃x-barチャートの制御制限
a2 = 0.577＃x-barチャート制御制限の要因
ucl_x_bar = x_double_bar a2 * r_bar
lcl_x_bar = x_double_bar -a2 * r_bar

＃Rチャートの制御制限
D4 = 2.114＃Rチャート上部制御制限の要因
d3 = 0＃rチャートの低い制御制限の要因
ucl_r = d4 * r_bar
lcl_r = d3 * r_bar

＃x-barチャートをプロットします
plt.figure（figsize =（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チャート'）
plt.xlabel（ 'subgroup'）
plt.ylabel（ '平均'）

＃プロットrチャート
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'）
plt.xlabel（ 'subgroup'）
plt.ylabel（ 'range'）
plt.tight_layout（）
plt.show（） 

コード説明

このPythonスクリプトは、サンプルデータを使用してX-BARおよびRチャートを生成し、これらのチャートがプロセスの安定性を時間の経過とともに追跡する方法を示しています。数値計算にnumpyを利用し、視覚化にはmatplotlibを使用します。

Excelの例：SPCチャートの作成

ExcelでSPCチャートを作成するには、これらの手順が含まれます。

1. データ入力：データをExcelスプレッドシートに入力し、行のサブグループを編成し、列に観察します。
2. 計算： Excel関数（平均、最大、最小）を使用して、サブグループの平均と範囲を計算します。
3. 制御制限決定：全体の平均範囲と平均範囲を計算します。適切な定数（A2、D3、D4）を適用して、制御制限を計算します。
4. チャート作成：データを選択し、行チャートを挿入します。 Excelのチャート機能を使用して、制御制限のために水平線を追加します。

結論

SPCチャートの理解と適用は、品質管理を強化し、プロセスの効率を改善し、優れた製品品質を達成しようとする組織にとって不可欠です。 SPCチャートは、プロセスの監視と改良への構造化されたアプローチを提供し、品質管理における貴重なツールとして機能します。

よくある質問

Q1。サービス産業におけるSPCチャートの適用性？はい、SPCチャートは、応答時間、顧客満足度、エラー率などのサービス品質の側面を監視および改善するために、サービス業界で適用できます。

Q2。制御制限の意味？制御制限は、プロセスの許容可能な変動範囲を表します。これらの制限外のデータポイントは、潜在的なプロセスの問題を示しています。

Q3。規制コンプライアンスにおけるSPCチャートの役割？ SPCチャートは、一貫した品質を維持し、プロセス制御の証拠を提供し、規制コンプライアンスのドキュメント要件をサポートするのに役立ちます。

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