Kontrollscheman används för att övervaka utgångarna för en viss process, vilket gör dem viktiga för processförbättring och systemoptimering. Även om dessa statistiska verktyg har omfattande tillämpningar i service- och tillverkningsmiljöer, kommer de med några nackdelar.
Falska larm
Kontrollscheman är utformade för att mäta variationer i processer, inklusive vanlig orsaksvariation och speciell orsaksvariation. Vanlig orsaksvariation anses vara normal, slumpmässig variation inom en process, medan speciell orsaksvariation beror på brutna maskiner eller annan processfel. Ett kontrollschema kan ibland indikera att en process är out of control och att det finns speciell orsaksvariant där ingen finns. Dessa falska larm kan orsaka onödiga stillestånd och förseningar, vilket kan kosta en affärs pengar.
Felaktiga antaganden
Det finns två huvudantaganden som ligger till grund för kontrollscheman, vilket dikterar noggrannheten hos den information som tillhandahålls användarna. Det första är att mätfunktionen som övervakar en processparameter har en normal fördelning. I själva verket kan det dock inte vara fallet, vilket betyder att ett kontrollschema inte kommer att ge meningsfull data. Det andra antagandet är att mätningarna är oberoende av varandra, vilket kanske inte är sant. Om båda antagandena på något sätt är felaktiga, kommer kontrollscheman inte att vara användbara.
Special träning
Även om kontrollscheman inte är svåra att förstå matematiskt, kräver de särskild träning för att skapa och använda. Kontrollscheman använder grundläggande statistik, t.ex. genomsnittliga och standardavvikelser. Små organisationer med begränsade utbildningsresurser och begränsad erfarenhet av kvalitetssäkringsteknik kommer sannolikt att ha svårt att implementera och använda kontrollscheman. Företagen måste bestämma huruvida de kan träna sina anställda på lean och Six Sigma-verktyg innan de använder dessa kvalitetsverktyg för att förbättra sina processer.
Misplaced Control Limits
Övre och nedre kontrollgränser läggs till kontrollscheman för att bestämma när en process är out of control. Kontrollgränserna kan ställas in för nära eller för långt bort från processen, vilket förvränger informationen som produceras av kontrollscheman. Om kontrollgränserna är inställda för långt bort kan operatörerna inte vara medvetna om att speciell orsaksvariation påverkar kvaliteten på processutgångarna. På samma sätt kan gränser som är för nära medelvärdet avaktivera falska larm när en process fortfarande är i kontroll.
