Movendo Média Spc

O que é Controle de Processo Estatístico (SPC) O controle de processo estatístico ou SPC é uma família de ferramentas estatisticamente baseadas para monitorar, controlar e melhorar processos. O treinamento do Controle Estatístico de Processos (SPC) pode ser demorado e frustrante devido à natureza complexa das estatísticas subjacentes às cartas de controle da SPC. O SPC básico é um curso abrangente de capacitação em SPC on-line para engenheiros, operadores e técnicos que facilita a compreensão e a aplicação de conceitos de controle estatístico de processo (SPC). Treinamento on-line básico do SPC Com o treinamento SPC on-line básico do SPC, você pode eliminar ou reduzir substancialmente a necessidade de treinamento em sala de aula. Além de fornecer uma sólida compreensão da variação e as estatísticas sobre as quais os gráficos de controle são baseados, este curso abrange o uso da variável mais comum e gráficos de controle de atributos, incluindo x-bar ampères R-charts, gráficos de média móvel, p-charts u - cartas, gráficos np e gráficos c. O treinamento extensivo inclui a coleta de subgrupos de amostra, traçando pontos em gráficos de controle e interpretando gráficos SPC. Este curso de treinamento on-line básico SPC também apresenta uma visão conceitual da capacidade de processo, incluindo Cp, Cr e Cpk para fornecer aos alunos é uma compreensão bem-arredondada e completa de como usar o controle de processo estatístico em seus trabalhos. Esta formação é ideal para Six Sigma cinto verde formação ou para formação lean manufacturing. Este treinamento capacita os alunos para. Compreender melhor a variação nos processos de fabricação, incluindo padrões e medidas de variação. Monitorar e controlar a variação com gráficos de controle de variáveis ​​e de atributos. Descrever conceitos básicos de capacidade de processo e a importância da capacidade ao usar gráficos de controle. Pré-requisitos recomendados Você também pode estar interessado. Treinamento avançado de SPC - Treinamento abrangente sobre como implementar controle de processo estatístico, incluindo a criação de gráficos de controle e realização de estudos de capacidade de processo. Mistake-Proofing Training Formação abrangente on-line em técnicas de poka yokemistake-proofing para operações de fabricação. 8D Solução de Problemas - Treinamento passo a passo sobre como trabalhar em uma equipe de resolução de problemas siga a metodologia 8D, incluindo ferramentas e técnicas que são usadas em cada etapa. Controle Estático de Processo (SPC) Como usar o SPC Antes de implementar o SPC ou Qualquer novo sistema de qualidade, o processo de fabrico deve ser avaliado para determinar as principais áreas de resíduos. Alguns exemplos de resíduos de processo de fabricação são retrabalho, sucata e tempo de inspeção excessivo. Seria muito benéfico aplicar as ferramentas do CPS a estas áreas em primeiro lugar. Durante o SPC, nem todas as dimensões são monitoradas devido aos atrasos na despesa, no tempo e na produção. Antes da implementação do SPC, as características chave ou críticas do projeto ou processo devem ser identificadas por uma Equipe Funcional Cruzada (CFT) durante um exercício de revisão de impressão ou de Análise de Efeitos e Modos de Desempenho de Design (DFMEA). Os dados seriam então coletados e monitorados sobre essas características-chave ou críticas. Coleta e gravação de dados Os dados de SPC são coletados na forma de medições de uma característica de dimensão do produto ou de leituras de instrumentação de processo. Os dados são então gravados e rastreados em vários tipos de gráficos de controle, com base no tipo de dados coletados. É importante que o tipo correto de gráfico é usado ganho de valor e obter informações úteis. Os dados podem ser na forma de dados variáveis ​​contínuos ou dados de atributo. Os dados também podem ser coletados e registrados como valores individuais ou uma média de um grupo de leituras. Algumas diretrizes gerais e exemplos estão listados abaixo. Esta lista não é inclusiva e é fornecida apenas como referência. Dados variáveis ​​Tabela de rotações individuais: a utilizar se os seus dados forem valores individuais Gráfico Xbar R: a utilizar se estiver a registar dados em subgrupos de 8 ou menos Xbar S gráfico: a utilizar se o tamanho do seu subgrupo for Superior a 8 Dados de atributo Gráfico P Para registar o número de peças defeituosas num grupo de peças Gráfico U Para registar o número de defeitos em cada parte Gráficos de controlo Um dos gráficos de controlo mais utilizados para dados variáveis ​​é o X-bar e R gráfico. X-bar representa o valor médio ou médio da variável x. O gráfico X-bar exibe a variação nas médias de amostra ou médias. O gráfico Range mostra a variação dentro do subgrupo. O intervalo é simplesmente a diferença entre o valor mais alto eo valor mais baixo. As etapas a seguir são necessárias para construir um gráfico X-bar e R: Designar o tamanho da amostra n. Geralmente 4 ou 5 são tamanhos comuns da amostra usados ​​em muitas indústrias. Lembre-se que o tamanho da amostra deve ser de 8 ou menos. Determinar também a frequência de recolha das medições da amostra. Comece a coletar seu conjunto inicial de amostras. Uma regra geral é coletar 100 medições em grupos de 4, o que resultaria em 25 pontos de dados. Calcule o valor médio para cada um dos 25 grupos de 4 amostras. Calcule o intervalo de cada uma das 25 amostras de 4 medições. O intervalo é a diferença entre o valor mais alto eo valor mais baixo em cada conjunto de 4 medições de amostra. Calcule X-dbar (a média das médias), que é representada no gráfico X-bar por uma linha central sólida. Calcule a média das faixas de amostra ou valores de R. Esta será a linha central do gráfico Range. Calcule os limites de controle superior e inferior (UCL, LCL) para cada gráfico. Para ser claro, os limites de controle não são os limites especificados pelo engenheiro no desenho. Os limites de controle são derivados dos dados. A maioria dos engenheiros utiliza software estatístico que irá executar os cálculos automaticamente. Uma vez que o gráfico está configurado, o operador ou técnico irá medir várias amostras, adicionar os valores juntos, em seguida, calcular a média. Esse valor é registrado em um gráfico de controle ou X-bar. A faixa dos subgrupos também é gravada. As medições da amostra devem ser tomadas e registadas em intervalos regulares, incluindo a data ea hora para acompanhar a estabilidade do processo. Preste atenção a quaisquer causas especiais ou atribuíveis e ajuste o processo conforme necessário para manter um processo estável e de controle. O gráfico X-bar e R é apenas um exemplo dos diferentes gráficos de controle disponíveis para monitoramento e melhoria do processo. Para obter ajuda na determinação das melhores práticas para melhorar seus processos, entre em contato com um dos muitos profissionais da Quality-One. Análise dos dados Os pontos de dados registados numa carta de controlo devem situar-se entre os limites de controlo, desde que apenas tenham sido identificadas causas comuns e sem causas especiais. Causas comuns vão cair entre os limites de controle enquanto causas especiais são geralmente outliers ou estão fora dos limites de controle. Para que um processo seja considerado no controle estatístico, não deve haver causas especiais em nenhum dos gráficos. Um processo em controle não terá causas especiais identificadas e os dados devem estar entre os limites de controle. Variações nas propriedades do material dentro da especificação Mudanças sazonais na temperatura ou umidade ambiente Um desgaste normal da máquina ou da ferramenta Variabilidade nos ajustes controlados pelo operador Variação de medição normal Adversamente, as causas especiais geralmente caem fora dos limites de controle ou indicam uma Mudança drástica ou mudança no processo. Alguns exemplos de variação de causa especial estão abaixo: Controladores com falha Ajustes de equipamento impróprios Uma mudança no sistema de medição Um deslocamento do processo Mau funcionamento da máquina Propriedades de matéria-prima fora das especificações de projeto Ferramenta quebrada, perfurador, bit, etc Operador inexperiente não familiarizado com o processo Através de gráficos SPC, o inspector verificará se todos os pontos de dados estão dentro dos limites de controle e observam tendências ou mudanças súbitas no processo. Se forem identificadas quaisquer causas especiais de variação, devem ser tomadas medidas apropriadas para determinar a causa e implementar ações corretivas para retornar o processo a um estado de controle estatístico. Existem outras variações ou padrões de pontos de dados dentro dos limites de controle que também devem ser rastreados e investigados. Estes incluem, mas não estão limitados a: Runs onde 7 ou mais pontos de dados estão em uma linha em um lado da linha central do processo Alterações na propagação normal de dados, onde pontos de dados múltiplos se afastam ou se aproximam Tendências que são representadas por 7 ou mais pontos de dados consistentemente aumentando ou diminuindo Mudanças nos dados espalhados acima ou abaixo da média normal Ao abordar quaisquer causas especiais, tendências ou mudanças no processo, podemos garantir que estamos produzindo peças que atendam aos requisitos dos clientes. Lembre-se que os limites de controle devem sempre cair entre os limites de especificação determinados pelo engenheiro e / ou pelo cliente. Para obter mais informações sobre o processo do SPC e as ferramentas disponíveis, mentoring, treinamento ou assistência na implementação do SPC, entre em contato com um dos Especialistas em Assuntos (SME) da Quality-One. Estamos sempre prontos para fornecer qualquer assistência ou informações que você fez need. Statistical Process Control Procedimentos de controle de processo estatístico (SPC) pode ajudá-lo a monitorar o comportamento do processo. Arguably a ferramenta a mais bem sucedida de SPC é a carta de controle, desenvolvida originalmente por Walter Shewhart nos 1920s adiantados. Um gráfico de controle ajuda a registrar dados e permite que você veja quando um evento incomum, p. Ocorre uma observação muito alta ou baixa comparada com o desempenho do processo lquico-típico. Os gráficos de controle tentam distinguir entre dois tipos de variação do processo: Variação de causa comum, que é intrínseca ao processo e estará sempre presente. Variação de causa especial, que decorre de fontes externas e indica que o processo está fora do controle estatístico. Vários testes podem ajudar a determinar quando um evento fora de controle ocorreu. No entanto, como mais testes são empregados, a probabilidade de um falso alarme também aumenta. Antecedentes Um aumento acentuado no uso de gráficos de controle ocorreu durante a Segunda Guerra Mundial nos Estados Unidos para garantir a qualidade das munições e outros produtos estrategicamente importantes. O uso do SPC diminuiu um pouco após a guerra, embora tenha sido posteriormente retomado com grande efeito no Japão e continua até os dias atuais. Muitas técnicas de SPC foram descobertas por empresas americanas nos últimos anos, especialmente como um componente de iniciativas de melhoria de qualidade como o Seis Sigma. O uso generalizado de procedimentos de controle de gráficos tem sido bastante auxiliado por pacotes de software estatísticos e sistemas de coleta de dados cada vez mais sofisticados. Ao longo do tempo, foram desenvolvidas outras ferramentas de monitoramento de processos, incluindo: Gráficos de Cumulativa (CUSUM): a ordenada de cada ponto representado representa a soma algébrica da ordenada anterior e os desvios mais recentes do alvo. Gráficos de Média Móvel Ponderada Exponencialmente (EWMA): cada ponto do gráfico representa a média ponderada dos valores de subgrupos atuais e anteriores, dando mais peso ao histórico de processo recente e pesos decrescentes para dados mais antigos. Mais recentemente, outros defenderam a integração do SPC com ferramentas de Controle de Processos de Engenharia (EPC), que alteram regularmente os insumos do processo para melhorar o desempenho. Contribuído por Keith M. Bower, um estatístico e webmaster do KeithBower. Tutorial: Controle Estatístico de Qualidade versus Controle Estatístico de Processos