SPC 차트를 만드는 방법

통계 프로세스 제어 (SPC) 차트는 진행중인 반복 프로세스의 품질을 유지 관리하는 데 매우 유용한 도구입니다. SPC 차트에는 여러 가지 유형이 있지만 일반적으로 일반적으로 제어 차트라고합니다. 관리도는 통계를 기반으로 예상되는 결과에 대한 프로세스의 진행중인 성능을 나타냅니다. 이는 프로세스 표준 편차의 프로세스 평균 및 배수입니다. 컨트롤 차트를 사용하면 프로세스의 추세를 신속하게 시각적으로 분석 할 수 있으며 결과가 예상 한도를 벗어나는 경우 쉽게 표시 할 수 있습니다.

필요한 항목

계산자
Microsoft Excel과 같은 그래프 작성 소프트웨어

제어하려는 프로세스에서 발생하는 관심 결과에 대한 일련의 반복 측정을 수행하십시오. 예를 들어, 직경 1 인치의 볼 베어링을 제조하는 과정 인 경우 무작위로 여러 개의 베어링을 선택하여 측정합니다. 이 샘플은 일반 프로세스 출력을 대표하고 무작위로 선택된 30 개 이상의 항목으로 구성되어야합니다.

측정의 평균 또는 평균을 계산합니다.

공정 측정의 표준 편차를 계산하십시오. 이것은 일반적으로 "시그마"라는 용어가 주어지며 그 과정에서 얼마나 많은 변화가 있는지를 나타내는 척도입니다. 시그마는 동일한 측정의 평균으로부터 모든 측정의 평균 편차에 가깝다고 생각할 수 있습니다. 대부분의 과학 또는 통계 계산기는 일련의 숫자의 표준 편차를 찾을 수 있습니다.

시그마 값의 2 배와 3 배를 계산 한 다음 프로세스 평균에서이 값을 더하거나 뺍니다. 예를 들어, 볼 베어링 측정의 평균이 1.04 인치이고 시그마가 0.02 인치 인 경우 1.04 + (2) (0.02), 1.04 + (3) (0.02), 1.04 -) (0.02) 및 1.04 - (3) (0.02)이다.

Excel 또는 이와 유사한 그래프 작성 소프트웨어를 사용하거나 단순히 펜과 종이를 사용하여 수평 그래프 템플릿을 만듭니다. 이 그래프의 수평축은 시간 단위를 가지며 (왼쪽에서 오른쪽으로 앞으로 이동 함), 수직축은 공정 측정과 동일한 단위를 사용하며 공정 평균에 중심을 맞 춥니 다. 따라서 볼 베어링 예제의 경우 수직 축은 1.04 인치 값의 중앙에 위치합니다.

이 템플릿에 수평선을 오버레이합니다. 하나의 선은 그래프의 중간 아래로 수평 이동하여 초기 반복 측정에서 얻은 공정 평균을 표시합니다. 두 라인은 평균보다 2와 3 시그마가 더해진 위치를 표시 할 것이고 두 라인은 평균보다 2와 3 시그마를 뺀 값을 표시 할 것입니다.

그래프 템플릿에 추가 수평선을 오버레이하여 상한 및 하한의 한계를 표시합니다 (있을 경우). 이제 완료된 컨트롤 차트 템플릿이 완성되었습니다.

미래의 프로세스 결과를 정기적으로 측정하십시오. 측정은 한 시간에 한 번, 하루에 한 번 또는 다른 적당한 간격으로 수행 할 수 있습니다. 이러한 측정 결과를 컨트롤 차트 템플릿에 플롯하고 시간이지나면서 추가 데이터 포인트를 추가합니다.

왼쪽에서 오른쪽으로 컨트롤 차트를 따라 수평으로 플롯 될 때 진행중인 데이터 포인트의 위치를 관찰합니다. 포인트는 예상 프로세스 평균에 비교적 가깝게 유지되어야합니다. 플러스 또는 마이너스 2 시그마 라인 (너무 높거나 너무 낮음)을 초과하는 포인트는 프로세스가 상당한 편차를 보이고있는 반면, 플러스 또는 마이너스 3 시그마 라인 또는 스펙 라인을 초과하는 포인트는 그 과정은 통제 불능 일 가능성이 높습니다.

진행중인 데이터 요소 플롯의 추세 또는 패턴을 관찰합니다. 이는 제어 차트의 매우 중요한 부분입니다. 측정 값이 고장으로 증가하거나 감소하는 것을 보거나 문제가 너무 뚜렷 해지거나 스크랩 제품이 만들어지기 전에 문제를 해결하는 것이 가능하기 때문입니다.