Statistisk processkontroll (SPC) är en process för förbättring och kvalitetsstyrning som använder statistikbaserade tekniker för att övervaka processer och identifiera förbättringsområden. Dr Walter Shewhart pionerade teknikerna för SPC på 1920-talet. Ursprungligen använt för att utvärdera tillverkningsprocesser har SPC tillämpningar inom andra branschinställningar, samt utbildning, hälsovård och statliga tjänster. Med hjälp av grafiska displayer erbjuder SPC ett sätt att empiriskt undersöka processer och kräver inte djup statistisk kunskap.
Föremål du behöver
-
Data
-
Papper
-
Penna
-
Kalkylator
Konstruera en kontrollschema
Rita ett kontrollschema, börja med en horisontell linje, märka den med tidpunkter där mätningarna i dina data togs. Till exempel, om ett bageri vill se till att en maskin lägger ett tillräckligt stort antal blåbär i varje muffin, kan en bakare vidta mätningar av maskinens prestanda med tidsintervall, som var 15: e minut, var 30: e eller varje timme.
Rita en vertikal linje och märk den med tillräcklig skala för att täcka de data du har samlat in. Om värdena i ditt dataintervall från 0 till 20, rita din vertikala skala i enlighet därmed.
Skriv data i din graf i en tidsbestämd ordning. Dra sedan en solid linje för att ansluta punkterna. Genom att göra detta visas mönster av temporell variation.
Beräkningar och analys
Beräkna medelvärdet av data med din räknare och dra en horisontell linje på ditt kontrollschema som motsvarar medelvärdet på din vertikala axel. Om till exempel data från bageriprovet visar ett medelvärde av 10 blåbär per muffin, skulle du rita din horisontella linje från punkten märkt 10 på den vertikala axeln. Detta är din mittlinje.
Beräkna standardavvikelsen, vilken är kvadratroten av variansen. För att få variansen, dividerar summan av de kvadratiska avvikelserna med antalet observationer minus en. Ta sedan kvadratroten av den siffra för att få din standardavvikelse.
Rita två horisontella linjer - övre gräns och nedre gräns - på ditt kontrollschema. Värdet på den övre gränsen och nedre gränsen kan variera, men normen är lika med 3 standardavvikelser (över och under medelvärdet, illustrerat av din mittlinje).
Undersök ditt färdiga kontrollschema och kontrollera om datapunkterna faller inom de övre och nedre gränserna. Om de ligger inom gränserna är din process sannolikt i kontroll. Poäng utanför den övre eller nedre gränsen föreslår dock att något ovanligt, som kräver din uppmärksamhet, förekommer i processen.
tips
-
Med hjälp av 3 standardavvikelser över och under är medelvärdet för att ställa in övre och nedre gränser en riktlinje, snarare än en strikt standard. Vissa processer, där mer krävande kontroll behövs, till exempel smalare övre och nedre gränser, kan vara lämpliga.
