통계 프로세스 제어 (SPC)는 프로세스를 모니터링하고 개선 할 영역을 식별하기 위해 통계 기반 기법을 사용하는 프로세스 개선 및 품질 관리 전략입니다. Dr. Walter Shewhart는 1920 년대에 SPC 기술을 개척했습니다. 원래 제조 공정을 평가하는 데 사용되는 SPC는 교육, 보건 및 정부 서비스뿐 아니라 다른 산업 환경에서도 적용됩니다. 그래픽 디스플레이를 기반으로하는 SPC는 프로세스를 경험적으로 검사 할 수있는 방법을 제공하며 심층적 인 통계 지식을 필요로하지 않습니다.
필요한 항목
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데이터
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계산자
컨트롤 차트 만들기
수평선으로 시작하여 데이터의 측정이 수행 된 시점을 표시하는 관리도를 그립니다. 예를 들어 베이커리가 기계가 각 머핀에 충분한 수의 블루 베리를 넣고 싶어하는 경우 베이커는 매 15 분마다, 30 분마다 또는 매시간마다 기계 성능을 측정 할 수 있습니다.
수집 한 데이터를 충당 할 수있을만큼 충분한 크기로 레이블을 붙인 수직선을 그립니다. 데이터의 값이 0에서 20까지이면 수직 눈금을 그에 따라 그립니다.
시간 순서대로 그래프에 데이터를 플롯하십시오. 그런 다음 점을 연결하는 실선을 그립니다. 이렇게하면 시간적 변화 패턴이 표시됩니다.
계산 및 분석
계산기를 사용하여 데이터의 평균을 계산하고 세로축의 평균값에 해당하는 컨트롤 차트에 가로선을 그립니다. 예를 들어 베이커리 예제의 데이터가 머핀 당 평균 10 개의 블루 베리를 나타내는 경우 세로 축에 10이라는 점에서 수평선을 그립니다. 이것이 당신의 중심선입니다.
표준 편차를 계산합니다. 표준 편차는 분산의 제곱근입니다. 분산을 얻으려면 관측 수에 1을 뺀 수의 제곱의 편차를 나눕니다. 그런 다음 그 그림의 제곱근을 취하여 표준 편차를 구하십시오.
컨트롤 차트에 두 개의 수평선 (상한선과 하한선)을 그립니다. 상한선과 하한선의 값은 다를 수 있지만, 표준은 3 표준 편차 (평균보다 높거나 낮음)와 같습니다.
완성 된 컨트롤 차트를 검사하여 데이터 포인트가 상한선과 하한선에 속하는지 확인하십시오. 한계 내에 있으면 프로세스가 가장 잘 제어됩니다. 그러나 상한선 또는 하한선을 넘어선 지점은주의를 요하는 이상한 것이 과정에서 일어나고 있음을 나타냅니다.
팁
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상한과 하한을 설정하기 위해 평균 위아래로 3 표준 편차를 사용하는 것은 엄격한 표준이 아닌 지침입니다. 상한과 하한이보다 좁은 것과 같이 더 엄격한 제어가 필요한 일부 공정이 적절할 수 있습니다.
