Какво е статистически контрол на процесите (SPC) — определение и ползи

Статистическият контрол на процесите е разработен за първи път от Уолтър А. Шевхарт в началото на 20-те години на миналия век. Шевхарт създава основата на контролната диаграма и концепцията за състояние на статистически контрол чрез внимателно планирани експерименти. Макар че д-р Шевхарт черпи от чисто математически статистически теории, той разбира, че данните от физическите процеси рядко дават "нормална крива на разпределение" (разпределение на Гаус, често наричано и "крива на камбаната"). Той открива как наблюдаваната вариация в производствените данни не винаги се държи по същия начин като данните в природата (например Брауноводвижение на частиците). Д-р Шевхарт стига до заключението, че макар всеки процес да показва вариации, някои процеси показват контролирани вариации, които са естествени за процеса (общи причини за вариации), докато други показват неконтролирани вариации, които не присъстват в причинно-следствената система на процеса по всяко време (специални причини за вариации). Неконтролираната вариация често се свързва с дефектни продукти, като предоставя основано на данни средство за идентифициране на проблеми и подобряване на качеството.

W. Едуардс Деминг по-късно прилага методите на SPC в САЩ по време на Втората световна война, като по този начин успешно подобрява качеството при производството на боеприпаси и други стратегически важни продукти. След края на войната той допринася за въвеждането на методите на SPC в японската индустрия. Подходът на Деминг за използване на SPC със свързани управленски практики става известен като система за управление на качеството.

Следващото описание се отнася по-скоро за производството, отколкото за сектора на услугите, въпреки че принципите на SPC могат да бъдат успешно приложени и в двата случая. Описание и пример за това как SPC се прилага в сферата на услугите можете да намерите в Roberts (2005). Selden описва как да се използва SPC в областта на продажбите, маркетинга и обслужването на клиенти, като използва известния експеримент с червени мъниста на Deming като лесна за проследяване демонстрация.

В масовото производство качеството на готовото изделие традиционно се постига чрез последваща производствена проверка на продукта; приемането или отхвърлянето на всяко изделие (или образци от производствена партида) се основава на това доколко то отговаря на проектните спецификации. За разлика от това, статистическият контрол на процесите използва статистически инструменти за наблюдение на изпълнението на производствения процес с цел прогнозиране на значителни отклонения, които по-късно могат да доведат до отхвърляне на продукта.

Във всички производствени процеси се срещат два вида вариации: и двата вида вариации в процеса водят до последващи вариации в крайния продукт. Първият вид е известен като естествена или обща причина за вариацията и се състои от вариацията, присъща на процеса, както е проектиран. Вариациите по обща причина могат да включват колебания в температурата, свойствата на суровините, силата на електрическия ток и т.н. Вторият вид вариации е известен като вариации със специална причина или вариации с подлежаща на присвояване причина и се случват по-рядко от първите. При достатъчно проучване може да се открие конкретна причина за отклоненията по специална причина, като например необичайна суровина или неправилни параметри на настройката.

Например линия за опаковане на зърнени закуски може да бъде проектирана така, че всяка кутия за зърнени закуски да се пълни с 500 грама продукт, но в някои кутии да има малко повече от 500 грама, а в други - малко по-малко, в съответствие с разпределението на нетните тегла. Ако производственият процес, вложените в него ресурси или средата се променят (например машините, които извършват производството, започнат да се износват), това разпределение може да се промени. Например с износването на разпределителите и ролките си машината за пълнене на зърнени храни може да започне да поставя повече зърнени храни във всяка кутия, отколкото е определено. Ако тази промяна продължи да не се контролира, ще се произвеждат все повече продукти, които не отговарят на допустимите отклонения на производителя или потребителя, което ще доведе до отпадъци. Въпреки че в този случай отпадъците са под формата на "безплатен" продукт за потребителя, обикновено отпадъците се състоят от преработка или отпадък.

Наблюдавайки в подходящия момент какво се е случило в процеса, довел до промяна, инженерът по качеството или всеки член на екипа, отговарящ за производствената линия, може да открие първопричината за отклонението, което се е промъкнало в процеса, и да отстрани проблема.

SPC показва кога трябва да се предприеме действие в даден процес, но също така показва кога НЕ трябва да се предприема действие. Пример за това е човек, който би искал да поддържа постоянно телесно тегло и извършва ежеседмични измервания на теглото. Лице, което не разбира концепциите на SPC, може да започне да спазва диета всеки път, когато теглото му се увеличи, или да яде повече всеки път, когато теглото му намалее. Този тип действия могат да бъдат вредни и евентуално да предизвикат още по-големи колебания в телесното тегло. SPC би отчел нормалните колебания в теглото и би показал по-добре кога човек действително наддава или губи тегло.

Статистическият контрол на процесите може да бъде разделен на три групи дейности: разбиране на процеса; разбиране на причините за вариациите; и отстраняване на източниците на вариации със специална причина. Ключови инструменти в SPC са контролните диаграми, фокусът върху непрекъснатото подобряване и планираните експерименти.

При разбирането на даден процес обикновено се съставя карта на процеса и той се наблюдава с помощта на контролни диаграми. Контролните диаграми се използват за идентифициране на отклоненията, които могат да се дължат на специални причини, и за освобождаване на потребителя от притесненията за отклоненията, дължащи се на общи причини. Това е непрекъсната, текуща дейност. Когато процесът е стабилен и не задейства нито едно от правилата за откриване на контролна диаграма, може да се извърши и анализ на възможностите на процеса, за да се предвиди способността на текущия процес да произвежда съответстващ (т.е. в рамките на спецификацията) продукт в бъдеще.

Когато чрез правилата за откриване на контролни карти се установят прекомерни отклонения или се установи, че липсва способност на процеса, се полагат допълнителни усилия, за да се определят причините за тези отклонения. Използваните инструменти включват диаграми на Ишикава, проектирани експерименти и диаграми на Парето. Проектираните експерименти са от решаващо значение за тази фаза на SPC, тъй като те са единственото средство за обективно количествено определяне на относителната важност на многото потенциални причини за отклоненията.

След като причините за вариациите са определени количествено, се полагат усилия за отстраняване на онези причини, които са едновременно статистически и практически значими (т.е. причина, която има само малък, но статистически значим ефект, може да не се счита за рентабилна за отстраняване; но причина, която не е статистически значима, никога не може да се счита за практически значима). Обикновено това включва разработване на стандартна работа, защита от грешки и обучение. Възможно е да се наложат допълнителни промени в процеса, за да се намалят отклоненията или да се приведе процесът в съответствие с желаната цел, особено ако има проблем с възможностите на процеса.

През 1989 г. Институтът за софтуерно инженерство въведе идеята, че SPC може да се прилага към непроизводствени процеси, като например процесите на софтуерно инженерство, в Модела за зрялост на способностите (CMM). Тази идея съществува и днес в практиките на ниво 4 и ниво 5 на модела за интеграция на зрелостта на способностите (CMMI). Въпреки това идеята, че SPC е полезен инструмент, когато се прилага към неповтарящи се, интензивни на знания процеси, като например инженерните процеси, се сблъска с много скептицизъм и остава противоречива и до днес. Проблемът се крие в многобройните области на софтуера, които не са повтарящи се, а вместо това са еднократни или еднократни аспекти на качеството, вместо да бъдат наблюдавани за повтарящи се резултати в дългосрочен план.

• Осигуряване на качеството
• Контрол на качеството
• ANOVA
• Извадка (статистика)
• Six sigma