Признаки выхода процесса из-под контроля

Традиционный производственный процесс заканчивается станцией контроля. В таком процессе качество не производится, но находится на последней операции. Используя дизайн для шести сигм (DFSS), мы стараемся предотвратить появление некачественного изделия путем поиска оптимальных полей допуска и создания надежных конструкций. В Lean мы стараемся избежать этого, внедряя Poka Yoke и инструменты визуального менеджмента, которые помогают нам узнать об ошибке еще до её поступления на последнюю операцию. Там же, где не применили ни один из вышеупомянутых подходов, в игру вступает шесть сигм для поиска оптимальных параметров процесса и статистического контроля (SPC1).

Статистический контроль и карты статистического контроля являются весьма распространенной практикой в производственных процессах. Значительно менее распространен статистический контроль в сфере услуг, хотя все еще с успехом применим. Этот метод зачастую не требует значительных инвестиций в оборудование или изменение конструкции, установку автоматических систем контроля или Poka Yoke, может быть применен к процессам различной сложности, а также относительно прост во внедрении.

С другой стороны, применение SPC потребует от организации подготовки или определенного уровня зрелости: стабильных процессов, обученного персонала, технического оснащения для проведения замеров и т.д. Хотя на практике обычная контрольная карта и ряд выверенных признаков позволяют любому рабочему обойтись без познания высшей математики.

В этой публикации мы решили собрать наиболее часто встречающиеся признаки выхода процесса из-под контроля, которые используют с большинством карт. Ниже вы найдете их описание и наглядные примеры. Кроме того, к каждому признаку мы добавили короткое описание для того, чтобы читатель смог понять, почему тот или иной признак действительно свидетельствует о влиянии специального фактора вариации – выходе процесса из-под контроля.

Исходной точкой этой статьи может стать перечень таких признаков:

Вы можете проверить, какие признаки способен фиксировать автоматически ваш статистический пакет обработки данных. Список выше получен в программе Minitab следующим способом:

  1. В меню Stat выберите Control Charts > Variables Charts for Subgroups > Xbar-R.
  2. В диалоговом окне нажмите кнопку Xbar-R Options.
  3. В следующем окне перейдите на вкладку Tests.

Если присмотреться ко всем признакам, то можно условно поделить их на две категории:

  1. Логические – основанные на логическом предположении “естественного” поведения процесса.
  2. Статистические или вероятностные – основанные на вероятности попадания точки в ту или иную область.

Начнем с первой категории:

5 и более точек подряд выстроены в убывающем или возрастающем порядке – очевидный нарастающий или спадающий тренд. Этот признак основан на простом предположении, что если оставить процесс “как есть”, то рано или поздно начнут производиться дефектные изделия.

Данный признак используется для всех типов контрольных карт. При его обнаружении чаще всего вмешиваются в ход процесса: останавливают процесс, анализируют, какие параметры или комбинации параметров изменились, контролируют исправность оборудования и оснастки.

Поочередное попадание 14 точек слева и справа от центральной оси или даже просто колебание нельзя считать маловероятным. Однако это может быть следствием влияния специального фактора, смещающего среднее значение то в одну сторону, то в другую.

Данный признак используется для всех типов контрольных карт, однако его обнаружение невооруженным глазом довольно затруднено: рабочему придется вручную считать точки в случае, если он заметит поочередные колебания. По этой причине данный признак либо контролируют автоматически, либо выпускают, если карта строится и контролируется вручную.

Вторая категория – группа признаков, основанных на вероятности распределения показаний вокруг среднего. Для того, чтобы понимать откуда взялись эти признаки и как возникло именно такое количество точек, достаточно всегда держать в голове следующий график:

Наиболее часто встречающийся признак из этой категории:

1 или несколько точек лежат за пределами контрольных границ. Статистическая вероятность попадания точки за пределы +/-3σ составляет 0,27%. Иными словами, вероятность выхода наблюдения за контрольные пределы хоть и существует, но ничтожно мала.

Данный признак используется для всех типов контрольных карт. При его обнаружении чаще всего следует немедленное вмешательство в процесс. Реже производится повторный отбор и замеры выборки. Если полученный результат попадает в контрольные пределы, производство продолжается. Однако повторный выход точки за пределы +/-3σ потенциально означает производство дефектных изделий и требует немедленной коррекции.

15 и более последовательных точек лежат в пределах +/-1σ. Вероятность попадания точки в область +/-1σ составляет более 68%. Это 7 точек из 10, к примеру. Попадание 15 точек подряд в эту область свидетельствует о существенном снижении вариации процесса. В данном случае, не следует бить тревогу, но внимательно изучить процесс: либо вы найдете специальный фактор, “удерживающий” процесс в узких рамках, либо сможете понять, каким способом повысить стабильность процесса.

У данного признака, однако, есть ограничение: он не используется для R/MR/SD-карт.

8 и более последовательных точек находятся за пределами +/-1σ. Вероятность попадания точки за пределы +/-1σ составляет менее 32%. Это около 3-х точек из 10. Попадание 8 точек подряд за пределы +/-1σ может свидетельствовать о существенном повышении вариации процесса. Следует немедленно разобраться в причинах и, если возможно, вмешаться в процесс.

Как и в предыдущем случае, этот признак не применим для R/MR/SD-карт.

При условии, что распределение симметричное, можно утверждать, что вероятность попадания точки слева или справа от центральной линии равна 50%. Таким образом, следующий признак:

8 или более точек подряд лежат по одну сторону от центральной линии. Теоретически такое возможно, однако маловероятно и скорее свидетельствует о смещении среднего значения, нежели о стабильности процесса.

Данный признак используется для всех типов контрольных карт, однако не всегда требует немедленного вмешательства. Зачастую при отсутствии четко выраженного тренда достаточно определить фактор, повлиявший на это. Нередко таким фактором может послужить само сырье, и в случае, если это не влияет на качество продукта, просто привести к пересчету контрольных пределов для следующей контрольной карты.

2 из 3-х последовательных точек лежат за пределами 2σ. Вероятность нахождения точки за пределами 2σ чуть меньше 5%. Это всего 1 точка из 20. Попадание 2-х точек из 3-х за пределы 2σ может свидетельствовать о существенном повышении вариации процесса или смещении среднего. В любом случае, не следует забывать, что между измерениями производится потенциально дефектная продукция, а потому обнаружение такого признака на карте требует принятия немедленных мер, вплоть до остановки процесса.

Данный признак не применим для R/MR/SD-карт, так как совпадение величины размаха (или стандартного отклонения) в выборке вполне возможно.

4 из 5 последовательных точек находятся за пределами +/-1σ. Вероятность попадания точки за пределы +/-1σ меньше 32% - это всего 1 точка из 3-х. Маловероятно, что 4 точки из 5 последовательных будут находится за пределами +/-1σ. Такая ситуация скорее всего свидетельствует о существенном смещении среднего значения.

Обнаружив такое поведение процесса, не следует забывать о том, что в период проведения замеров для последних 5 наблюдений на карте могли быть произведены потенциально дефектные изделия.

Данный признак, как и в предыдущем случае, не используется для R/MR/SD-карт.

Выводы:

  • Признаки выхода процесса из-под контроля основаны на логических или статистических наблюдениях. Это не эмпирические константы, но довольно хорошо обоснованные критерии.
  • При обнаружении того или иного признака на карте нет необходимости всегда немедленно вмешиваться в процесс. Иногда достаточно провести повторный отбор проб, иногда подождать или просто принять к сведению. Однако четкое руководство приведенными выше признаками позволит в существенной мере предотвратить появление брака.
  • Выход процесса из-под контроля может указать как на отрицательные, так и на положительные явления. Если понять причины и зафиксировать условия, в которых был достигнут тот или иной результат, то управлять процессом станет гораздо проще.

______________________________________
1 Statistical Process Control – статистический контроль процесса.

14.11.2017 / 130 / Загрузок: 0 / DMAgIC / | Теги: SPC
Всего комментариев: 0
avatar
SixSigmaOnline.ru © 2009-2017            Хостинг от uWeb