Контрольные диаграммы качества

Контрольные диаграммы качества, также известные как контрольные диаграммы или диаграммы поведения процесса, являются критическим инструментом в процессе управления и улучшения качества. Эти диаграммы обеспечивают визуальное представление того, как процесс изменяется во времени, и помогают контролировать, управлять и улучшать производительность процесса. Введенные Уолтером А. Шухартом в начале 1920-х годов, они с тех пор стали существенным компонентом статистического контроля процессов (SPC).

Обзор

Контрольные диаграммы качества используются для определения того, находится ли производственный или бизнес-процесс в состоянии статистического контроля. Эти диаграммы отслеживают данные во времени и визуализируют отклонения от нормы, что помогает определить, вызваны ли отклонения случайными вариациями (общие причины) или определяемыми факторами (специальные причины).

Существуют различные типы контрольных диаграмм, и выбор диаграммы зависит от типа анализируемых данных и конкретных характеристик качества, подлежащих мониторингу. Две основные категории данных:

  1. Данные атрибутов: Данные, которые можно подсчитать для записи и анализа. Например, количество дефектных элементов в партии.
  2. Данные переменных: Данные, которые можно измерить по непрерывной шкале. Например, время, необходимое для выполнения задачи, или вес элемента.

Типы контрольных диаграмм качества

1. P-диаграмма (диаграмма пропорции)

P-диаграмма используется для мониторинга доли дефектных элементов в процессе. Она применима, когда данные являются категориальными и дефекты можно подсчитать.

Как это работает:

2. NP-диаграмма (количество дефектных элементов)

NP-диаграмма отслеживает количество дефектных элементов, а не долю, в каждой выбранной подгруппе и подходит для подгруппы постоянного размера.

Как это работает:

3. C-диаграмма (количество дефектов на единицу)

C-диаграмма предназначена для мониторинга количества дефектов на единицу при подсчете количества дефектов в образце постоянного размера.

Как это работает:

4. U-диаграмма (дефекты на единицу)

U-диаграмма аналогична C-диаграмме, но используется, когда размер образца не является постоянным.

Как это работает:

5. X-Bar и R-диаграмма (диаграмма среднего значения и диапазона)

X-Bar и R-диаграммы используются для построения непрерывных данных для мониторинга среднего значения (X-Bar) и диапазона (R) процесса, когда образцы подгруппы небольшие (обычно n ≤ 10).

Как это работает:

6. X-Bar и S-диаграмма (диаграмма среднего значения и стандартного отклонения)

Аналогично X-Bar и R-диаграмме, X-Bar и S-диаграмма используют стандартное отклонение вместо диапазона для более крупных подгрупп.

Как это работает:

Разработка контрольной диаграммы качества

Выбор подходящей диаграммы

Первый шаг при создании контрольной диаграммы - выбор подходящего типа диаграммы на основе природы данных и характеристики качества, подлежащей измерению.

  1. Данные атрибутов:
    • Используйте P-диаграмму или NP-диаграмму для категориальных данных, где элементы классифицируются как дефектные или не дефектные.
    • Используйте C-диаграмму или U-диаграмму для подсчета данных, где дефекты подсчитываются на элемент или на единицу измерения.
  2. Данные переменных:
    • Используйте X-Bar и R-диаграмму или X-Bar и S-диаграмму при мониторинге непрерывных данных, таких как время, длина, вес и т.д.

Сбор и выборка данных

Сбор данных имеет жизненно важное значение для точной оценки поведения процесса. Убедитесь, что образцы выбираются случайным образом, а размер образца соответствует требованиям типа диаграммы.

Создание диаграммы

  1. Вычислите центральную линию (CL): Определите среднее значение для отслеживаемой статистики.
  2. Определите контрольные пределы:
    • Верхний контрольный предел (UCL): CL + (k * стандартная ошибка)
    • Нижний контрольный предел (LCL): CL - (k * стандартная ошибка)
    • Постоянная ‘k’ обычно равна 3 для трех стандартных отклонений.
  3. Постройте данные: Отобразите фактические точки данных во времени.
  4. Интерпретируйте диаграмму: Проанализируйте диаграмму для определения любых точек за границами контрольных пределов или шаблонов, предполагающих специальную вариацию причины.

Интерпретация и анализ

Контрольные диаграммы качества - это мощные инструменты для различия между обычной причиной и специальной вариацией причины.

Обычная вариация причины

Обычные вариации причины являются неотъемлемой частью процесса и возникают из-за многочисленных, как правило, небольших факторов, которые всегда присутствуют. Если все точки находятся в пределах контрольных пределов, процесс считается стабильным и находится под контролем.

Специальная вариация причины

Специальные вариации причины являются необычными или назначаемыми причинами, не присущими процессу. Они определяются, когда точки данных выходят за границы контрольных пределов или существует неслучайный характер в пределах контрольных пределов.

Шаблоны для наблюдения

Определенные шаблоны в контрольных диаграммах могут указывать на проблемы, требующие внимания:

Приложения в современном бизнесе и производстве

Контрольные диаграммы широко используются в различных отраслях благодаря их способности обеспечивать немедленную обратную связь о производительности процесса.

Производство

На производстве контрольные диаграммы помогают контролировать параметры процесса, такие как размеры, веса и количество дефектов, для обеспечения качества продукции и согласованности.

Здравоохранение

В здравоохранении контрольные диаграммы могут отслеживать жизненные показатели, показатели инфекций и другие критические метрики для обеспечения безопасности пациентов и операционной эффективности.

Финансовые услуги

В финансовых услугах контрольные диаграммы можно использовать для мониторинга времени транзакций, показателей ошибок и показателей обслуживания клиентов для улучшения качества обслуживания и соответствия.

Разработка программного обеспечения

При разработке программного обеспечения контрольные диаграммы могут отслеживать показатели дефектов, времена рассмотрения кода и другие атрибуты качества для повышения качества программного обеспечения и эффективности разработки.

Программное обеспечение и инструменты для контрольных диаграмм качества

Многочисленные инструменты программного обеспечения облегчают создание и интерпретацию контрольных диаграмм. Некоторые популярные включают:

Заключение

Контрольные диаграммы качества незаменимы при мониторинге и улучшении процессов в различных отраслях. Предоставляя визуальный инструмент для различия между обычной и специальной причинами вариации, контрольные диаграммы помогают поддерживать стабильность процесса и обеспечивают более высокий результат качества. По мере того, как предприятия стремятся к непрерывному улучшению и операционному совершенству, эти диаграммы формируют важную часть их набора инструментов управления качеством.