Содержание статьи
Введение в контрольные карты Шухарта
Контрольные карты Шухарта представляют собой основной инструмент статистического управления процессами, разработанный американским ученым Уолтером Шухартом в 1924 году в компании Bell Laboratories. Эти карты позволяют визуально отслеживать стабильность производственных процессов и своевременно выявлять отклонения от нормы.
Согласно действующему ГОСТ Р ИСО 7870-2-2015 (актуализированная версия ГОСТ Р 50779.42-99), контрольная карта представляет собой график изменения параметров процесса во времени с нанесенными статистически определенными контрольными границами. Главная цель применения контрольных карт заключается в разделении двух типов изменчивости процесса:
Два типа вариабельности процесса
Общие (случайные) причины — естественная изменчивость, присущая процессу. Эти причины постоянно действуют в системе и могут быть устранены только путем совершенствования самого процесса на уровне руководства.
Особые (специальные) причины — внешние факторы, вызывающие нестабильность процесса: поломка оборудования, некачественное сырье, ошибки персонала, нарушение технологии. Эти причины могут быть выявлены и устранены на уровне производства.
Процесс считается статистически управляемым, когда изменчивость вызвана только общими причинами. В этом случае поведение процесса предсказуемо, а все точки на контрольной карте находятся в пределах контрольных границ. Основные преимущества применения контрольных карт включают предотвращение производства несоответствующей продукции, снижение вариабельности процесса, улучшение понимания производственных операций и сокращение затрат на контроль качества.
Типы контрольных карт
Согласно ГОСТ Р 50779.42-99 и ГОСТ Р ИСО 7870-2-2015, контрольные карты Шухарта подразделяются на два основных типа в зависимости от характера контролируемых данных.
Контрольные карты для количественных данных
Количественные данные представляют собой наблюдения, полученные с помощью измерения характеристик продукции: длина, масса, температура, время, сопротивление и другие параметры. Для контроля таких данных применяются парные контрольные карты, одновременно отслеживающие среднее значение и разброс процесса.
| Тип карты | Обозначение | Применение | Размер подгруппы |
|---|---|---|---|
| Карта средних и размахов | X̄-R | Наиболее распространенная карта для контроля процессов с подгруппами | 2-10 измерений |
| Карта средних и стандартных отклонений | X̄-S | Для больших подгрупп, более точная оценка разброса | 10-25 измерений |
| Карта индивидуальных значений и скользящих размахов | X-mR | Для процессов с единичными измерениями или медленным производством | 1 измерение |
| Карта медиан и размахов | Me-R | Упрощенный метод для быстрых расчетов | 3-9 измерений |
Карты для количественных данных обладают существенными преимуществами: они более информативны, требуют меньший размер выборки, позволяют раннее обнаружение изменений в процессе и дают возможность проводить анализ возможностей процесса.
Контрольные карты для альтернативных данных
Альтернативные данные основаны на подсчете единиц продукции или дефектов по принципу «соответствует — не соответствует», «годен — брак». Для таких данных достаточно одной контрольной карты, так как распределение имеет один параметр.
| Тип карты | Обозначение | Контролируемый параметр | Особенности |
|---|---|---|---|
| Карта доли дефектных единиц | p-карта | Доля несоответствующих изделий в выборке | Размер выборки может изменяться |
| Карта числа дефектных единиц | np-карта | Количество несоответствующих изделий | Постоянный размер выборки |
| Карта числа дефектов | c-карта | Количество несоответствий на партию | Постоянный размер контрольной единицы |
| Карта числа дефектов на единицу | u-карта | Среднее число дефектов на единицу продукции | Размер контрольной единицы может изменяться |
Альтернативные данные проще и быстрее собирать, они не требуют специального измерительного оборудования. Однако карты для альтернативных данных менее чувствительны к изменениям процесса и требуют больших размеров выборки для достижения той же точности, что и количественные карты.
Расчет контрольных границ
Контрольная карта Шухарта состоит из трех основных линий: центральной линии, верхней контрольной границы и нижней контрольной границы. Согласно методологии Шухарта, контрольные границы располагаются на расстоянии трех стандартных отклонений от центральной линии.
Принцип трех сигм
Статистическое обоснование правила 3σ
При нормальном распределении данных внутри интервала μ ± 3σ находится 99,73% всех значений, где μ — среднее значение процесса, σ — стандартное отклонение. Это означает, что вероятность случайного выхода точки за контрольные границы составляет всего 0,27%, что достаточно мало для практического применения.
Формулы расчета для карт X̄-R
Карта средних значений и размахов является наиболее распространенной в промышленности. Для ее построения необходимо собрать не менее 20-25 подгрупп данных.
| Элемент карты | Формула расчета | Описание |
|---|---|---|
| Карта средних (X̄-карта) | ||
| Центральная линия (CL) | CL = X̿ (среднее средних) | Среднее арифметическое всех средних значений подгрупп |
| Верхняя граница (UCL) | UCL = X̿ + A₂R̄ | Центральная линия плюс поправочный коэффициент, умноженный на средний размах |
| Нижняя граница (LCL) | LCL = X̿ − A₂R̄ | Центральная линия минус поправочный коэффициент, умноженный на средний размах |
| Карта размахов (R-карта) | ||
| Центральная линия (CL) | CL = R̄ (средний размах) | Среднее арифметическое всех размахов подгрупп |
| Верхняя граница (UCL) | UCL = D₄R̄ | Средний размах, умноженный на коэффициент D₄ |
| Нижняя граница (LCL) | LCL = D₃R̄ | Средний размах, умноженный на коэффициент D₃ (при малых n может отсутствовать) |
Коэффициенты для расчета контрольных границ
| Размер подгруппы (n) | A₂ | D₃ | D₄ | d₂ |
|---|---|---|---|---|
| 2 | 1,880 | — | 3,267 | 1,128 |
| 3 | 1,023 | — | 2,574 | 1,693 |
| 4 | 0,729 | — | 2,282 | 2,059 |
| 5 | 0,577 | — | 2,114 | 2,326 |
| 6 | 0,483 | — | 2,004 | 2,534 |
| 7 | 0,419 | 0,076 | 1,924 | 2,704 |
| 8 | 0,373 | 0,136 | 1,864 | 2,847 |
| 9 | 0,337 | 0,184 | 1,816 | 2,970 |
| 10 | 0,308 | 0,223 | 1,777 | 3,078 |
Практический пример расчета
Задача: На производстве измеряется диаметр валов. Собрано 25 подгрупп по 5 измерений в каждой. Средний размах R̄ = 0,045 мм, среднее средних X̿ = 50,12 мм.
Решение:
Для n = 5: A₂ = 0,577; D₃ отсутствует; D₄ = 2,114
Карта средних (X̄-карта):
UCL = 50,12 + 0,577 × 0,045 = 50,12 + 0,026 = 50,146 мм
CL = 50,12 мм
LCL = 50,12 − 0,577 × 0,045 = 50,12 − 0,026 = 50,094 мм
Карта размахов (R-карта):
UCL = 2,114 × 0,045 = 0,095 мм
CL = 0,045 мм
LCL = отсутствует (D₃ не определен для n = 5)
Формулы для альтернативных данных
| Тип карты | CL | UCL | LCL |
|---|---|---|---|
| p-карта | p̄ | p̄ + 3√(p̄(1−p̄)/n) | p̄ − 3√(p̄(1−p̄)/n) |
| np-карта | n p̄ | n p̄ + 3√(n p̄(1−p̄)) | n p̄ − 3√(n p̄(1−p̄)) |
| c-карта | c̄ | c̄ + 3√c̄ | c̄ − 3√c̄ |
| u-карта | ū | ū + 3√(ū/n) | ū − 3√(ū/n) |
Интерпретация контрольных карт
Правильная интерпретация контрольных карт является ключом к эффективному управлению процессом. Согласно ГОСТ Р 50779.42-99, существует несколько критериев для определения наличия особых причин вариабельности.
Основные критерии наличия особых причин
| Критерий | Описание | Интерпретация |
|---|---|---|
| Выход за контрольные границы | Одна или несколько точек находятся за пределами UCL или LCL | Процесс вышел из-под контроля, требуется немедленное вмешательство |
| Серия из 7 точек | Семь или более последовательных точек расположены по одну сторону от центральной линии | Систематическое смещение процесса, возможно изменение настройки оборудования |
| Тренд из 6 точек | Шесть или более последовательных точек монотонно возрастают или убывают | Прогрессирующий износ инструмента, нагрев оборудования, усталость оператора |
| Циклические колебания | Регулярное повторение структуры вверх-вниз | Периодические факторы: смена операторов, температурные циклы, вибрация |
| Приближение к границам | Две из трех последовательных точек в зоне за пределами 2σ | Увеличение вариабельности процесса, требуется внимание |
| Группировка у центра | 15 последовательных точек в зоне ±1σ от центральной линии | Неправильное формирование подгрупп, смешивание данных из разных процессов |
Правила Western Electric
Компания Western Electric разработала расширенный набор правил для повышения чувствительности контрольных карт. Для применения этих правил контрольная карта делится на шесть зон шириной σ каждая, обозначаемых как A, B, C с обеих сторон от центральной линии.
| Правило | Условие | Вероятность ложного срабатывания |
|---|---|---|
| Правило 1 | Одна точка за пределами 3σ (зона A) | 0,27% |
| Правило 2 | Две из трех последовательных точек в зоне A или за ее пределами | 0,31% |
| Правило 3 | Четыре из пяти последовательных точек в зоне B или за ее пределами | 0,48% |
| Правило 4 | Восемь последовательных точек в зоне C или за ее пределами с одной стороны | 0,39% |
Анализ трендов и структур
Помимо формальных критериев, важно уметь распознавать различные структуры расположения точек на контрольной карте, которые могут указывать на проблемы в процессе даже при отсутствии выхода за контрольные границы.
Типичные структуры и их причины
| Структура | Характеристика | Возможные причины | Рекомендуемые действия |
|---|---|---|---|
| Восходящий тренд | Последовательное увеличение значений | Износ режущего инструмента, нагрев оборудования, накопление загрязнений | Замена инструмента, корректировка настроек, очистка оборудования |
| Нисходящий тренд | Последовательное уменьшение значений | Улучшение навыков оператора, приработка оборудования, изменение свойств материала | Анализ причин, закрепление положительных изменений |
| Циклы | Регулярные повторяющиеся колебания | Смена операторов по сменам, колебания температуры, вибрации оборудования | Стандартизация операций, контроль температуры, устранение вибраций |
| Смещение уровня | Резкое изменение среднего значения | Переналадка оборудования, смена партии материала, изменение метода измерения | Проверка настроек, контроль входящих материалов, калибровка приборов |
| Увеличение разброса | Точки приближаются к контрольным границам | Износ оборудования, нестабильность сырья, недостаточная квалификация персонала | Техническое обслуживание, контроль качества сырья, дополнительное обучение |
| Чрезмерная стабильность | Все точки слишком близко к центру | Неправильное формирование подгрупп, манипуляция данными, ошибка расчета | Пересмотр методики сбора данных, проверка расчетов |
| Перемешивание | Хаотичное расположение точек по всей карте | Смешивание данных из разных источников, нестабильность процесса | Разделение потоков данных, стабилизация условий |
Связь между картами X̄ и R
При анализе парных контрольных карт важно рассматривать их совместно, так как изменения на одной карте могут объяснять поведение другой:
Примеры взаимосвязи
Ситуация 1: На R-карте наблюдается выход за верхнюю контрольную границу, при этом X̄-карта показывает стабильность. Это указывает на увеличение вариабельности внутри подгрупп при сохранении среднего уровня. Причина может быть в неравномерной работе оборудования или различной квалификации операторов.
Ситуация 2: X̄-карта демонстрирует тренд, а R-карта стабильна. Это говорит о систематическом смещении процесса при сохранении однородности. Типичная причина — постепенный износ инструмента.
Ситуация 3: Обе карты показывают выход за границы одновременно. Это сигнализирует о серьезном нарушении процесса, требующем немедленного вмешательства, например, поломка оборудования или использование некачественного сырья.
Действия при выходе за границы
Обнаружение особых причин на контрольной карте требует систематического подхода к выявлению и устранению проблем. Согласно методологии статистического управления процессами, действия при выходе за контрольные границы должны быть быстрыми и целенаправленными.
Алгоритм реагирования на сигналы контрольной карты
| Этап | Действия | Ответственные | Временные рамки |
|---|---|---|---|
| 1. Обнаружение | Фиксация точки выхода за границы или обнаружение структуры, указывающей на особые причины | Оператор, контролер качества | В режиме реального времени |
| 2. Остановка или изоляция | Решение о временной остановке процесса или изоляции подозрительной продукции | Мастер смены, технолог | Немедленно |
| 3. Первичная диагностика | Быстрая проверка очевидных причин: состояние оборудования, инструмента, материала | Оператор, наладчик | 5-15 минут |
| 4. Анализ причин | Углубленный анализ с применением инструментов качества (5 почему, диаграмма Исикавы) | Инженер по качеству, технолог | 15-60 минут |
| 5. Корректирующие действия | Устранение выявленной причины: ремонт, замена, переналадка | Служба главного механика, технологи | В зависимости от сложности |
| 6. Верификация | Проверка эффективности принятых мер через контрольные измерения | ОТК, инженер по качеству | После возобновления работы |
| 7. Документирование | Запись события, причины, действий и результатов в журнал контрольной карты | Оператор, мастер смены | Обязательно |
| 8. Предупреждающие меры | Разработка действий по предотвращению повторения проблемы | Руководство производства | В течение недели |
Инструменты анализа причин
Для эффективного выявления особых причин рекомендуется применять проверенные инструменты качества:
Метод 5 почему
Проблема: Выход за верхнюю контрольную границу на X̄-карте диаметра детали.
Почему 1: Почему диаметр увеличился? — Инструмент сместился.
Почему 2: Почему инструмент сместился? — Ослабло крепление резца.
Почему 3: Почему ослабло крепление? — Вибрация станка увеличилась.
Почему 4: Почему вибрация увеличилась? — Изношены подшипники шпинделя.
Почему 5: Почему подшипники изношены? — Пропущено плановое техническое обслуживание.
Корневая причина: Несоблюдение графика технического обслуживания.
Критерии для корректирующих действий
Действия требуются только при наличии доказательств особых причин. Если процесс стабилен, но не удовлетворяет требованиям, необходимо совершенствование самого процесса на системном уровне, что входит в компетенцию руководства.
Обучение персонала
Успешное внедрение контрольных карт Шухарта невозможно без качественной подготовки всех участников процесса. Согласно практике ведущих компаний, применяющих статистическое управление процессами, обучение должно быть дифференцированным в зависимости от роли сотрудника.
Программа обучения по категориям персонала
| Категория | Объем обучения | Ключевые темы | Навыки |
|---|---|---|---|
| Операторы производства | 8-16 часов | Основы SPC, заполнение контрольных карт, правила реагирования на сигналы | Сбор данных, нанесение точек, распознавание выхода за границы, первичная реакция |
| Мастера и бригадиры | 16-24 часа | Интерпретация карт, анализ структур, принятие решений, основы статистики | Чтение карт, выявление трендов, организация корректирующих действий |
| Инженеры и технологи | 40-80 часов | Расчет границ, выбор типов карт, анализ возможностей процесса, улучшение процессов | Построение карт, статистический анализ, выбор стратегий контроля, работа с ПО |
| Специалисты по качеству | 80-120 часов | Углубленная статистика, методология SPC, аудит систем контроля, обучение персонала | Внедрение SPC, консультирование, разработка процедур, продвинутые техники |
| Руководство | 8-16 часов | Философия SPC, принятие решений на основе данных, общие и особые причины | Понимание принципов, поддержка внедрения, управление на основе фактов |
Методы обучения
Эффективная программа обучения включает различные форматы:
- Теоретические занятия — лекции, семинары с объяснением концепций статистического управления
- Практические упражнения — работа с реальными данными производства, построение карт вручную
- Компьютерные практикумы — освоение специализированного ПО для SPC
- Обучение на рабочем месте — сопровождение наставником в первые недели работы с картами
- Симуляции и деловые игры — моделирование производственных ситуаций
- Анализ кейсов — разбор реальных примеров успешного и неудачного применения SPC
Ключевые компетенции операторов
Базовые знания для персонала производства
После обучения оператор должен уметь:
- Понимать различие между общими и особыми причинами вариабельности
- Правильно собирать и записывать данные измерений
- Рассчитывать простые статистики (среднее, размах) для подгруппы
- Наносить точки на контрольную карту
- Распознавать выход за контрольные границы
- Знать базовые правила интерпретации (серии, тренды)
- Понимать, когда нужно информировать руководство
- Документировать события и предпринятые действия
Непрерывное развитие
После начального обучения важно обеспечить систему поддержки и развития компетенций:
- Регулярные совещания по анализу контрольных карт (еженедельно)
- Периодическое повышение квалификации (ежегодно)
- Обмен опытом между подразделениями
- Создание внутренней базы знаний с примерами
- Система наставничества для новых сотрудников
- Поощрение инициатив по улучшению процессов
Программное обеспечение для SPC
Современное статистическое управление процессами практически невозможно без применения специализированного программного обеспечения. ПО для SPC автоматизирует расчеты, построение карт, анализ данных и формирование отчетов, значительно повышая эффективность работы.
Категории программного обеспечения
| Категория | Примеры ПО | Функциональность | Целевая аудитория |
|---|---|---|---|
| Универсальные статистические пакеты | Minitab, JMP, Statistica | Широкий спектр статистических методов, SPC, DOE, анализ данных | Инженеры, аналитики, специалисты по качеству |
| Специализированные SPC-системы | InfinityQS, SPC for Excel, QI Macros | Фокус на контрольных картах, мониторинг в реальном времени | Производственные предприятия с массовым выпуском |
| Интегрированные MES-системы | Модули SPC в SAP, Oracle, 1С | Интеграция с производственными системами, сквозная аналитика | Крупные предприятия с комплексной автоматизацией |
| Бесплатные и open-source решения | R (пакеты qcc, SixSigma), Python (scipy, matplotlib) | Гибкая настройка, программирование, исследовательский анализ | Специалисты с навыками программирования |
| Инструменты в Excel | Встроенные функции Excel, надстройки | Базовое построение карт, расчет показателей | Малые предприятия, начальный уровень |
Ключевые функции современного SPC ПО
| Функция | Описание | Преимущества |
|---|---|---|
| Автоматический расчет границ | Вычисление UCL, LCL, CL по заданным данным | Исключение ошибок расчета, экономия времени |
| Построение различных типов карт | Поддержка X̄-R, X-mR, p, np, c, u и других карт | Универсальность для разных процессов |
| Автоматическое применение правил | Проверка данных по правилам Western Electric | Быстрое выявление особых причин |
| Визуальная индикация | Цветовое выделение точек с нарушениями | Наглядность, простота восприятия |
| Импорт данных | Загрузка из Excel, CSV, баз данных, измерительных приборов | Интеграция с существующими системами |
| Мониторинг в реальном времени | Автоматическое обновление карт при поступлении новых данных | Оперативное реагирование на проблемы |
| Анализ возможностей процесса | Расчет индексов Cp, Cpk, Pp, Ppk | Оценка способности выполнять требования |
| Формирование отчетов | Автоматическое создание отчетов по процессам | Документирование для аудитов и анализа руководством |
| Управление правами доступа | Разграничение прав пользователей | Безопасность данных, контроль изменений |
Критерии выбора программного обеспечения
Факторы при выборе SPC ПО
Технические требования:
- Поддержка необходимых типов контрольных карт
- Возможность интеграции с измерительным оборудованием
- Совместимость с используемыми на предприятии системами
- Производительность при обработке больших объемов данных
- Надежность и стабильность работы
Пользовательские характеристики:
- Интуитивный интерфейс для операторов
- Наличие русскоязычной версии
- Качество документации и обучающих материалов
- Техническая поддержка на русском языке
Организационные аспекты:
- Соответствие бюджету предприятия
- Модель лицензирования (единоразовая покупка или подписка)
- Масштабируемость решения
- Возможность обучения персонала
- Репутация поставщика
Внедрение программного обеспечения
Успешное внедрение SPC ПО требует планомерного подхода:
- Пилотный проект — начать с одного критичного процесса
- Настройка интеграции — обеспечить автоматическую загрузку данных
- Обучение пользователей — провести тренинги для всех категорий
- Отладка процедур — разработать регламенты работы с системой
- Масштабирование — постепенное расширение на другие процессы
- Постоянное совершенствование — сбор обратной связи и улучшение
Часто задаваемые вопросы
Контрольные карты Шухарта — это графический инструмент статистического управления качеством, позволяющий отслеживать стабильность процесса во времени. Карта представляет собой график с нанесенными точками измерений и тремя горизонтальными линиями: центральной линией (среднее значение) и контрольными границами (на расстоянии ±3σ от среднего).
Они нужны для раннего обнаружения отклонений в процессе, предотвращения производства дефектной продукции, снижения вариабельности и улучшения качества. Карты позволяют различать естественную изменчивость процесса от изменений, вызванных особыми причинами, требующими вмешательства.
Выбор типа карты зависит от характера данных:
Для количественных данных (измеряемые параметры): если можно формировать подгруппы из 2-10 измерений, используйте X̄-R карту. Для больших подгрупп (10-25) лучше подходит X̄-S карта. Если измерения единичные или производство медленное — используйте X-mR карту.
Для альтернативных данных (годен/брак): если контролируется доля дефектных единиц при переменном размере выборки — p-карта, при постоянном — np-карта. Для подсчета дефектов на изделии используйте c-карту (постоянный размер единицы) или u-карту (переменный размер).
Уолтер Шухарт выбрал расстояние в 3σ исходя из экономических соображений, а не из теоретических статистических расчетов. При нормальном распределении в интервале μ ± 3σ находится 99,73% всех значений. Это означает, что вероятность случайного выхода точки за границы составляет всего 0,27%.
Такое расположение обеспечивает баланс между двумя типами ошибок: ошибкой первого рода (ложная тревога, когда процесс стабилен, но точка выходит за границы) и ошибкой второго рода (пропуск проблемы, когда процесс нарушен, но точки остаются в границах). Правило 3σ минимизирует общие потери от обоих типов ошибок.
Выход точки за контрольные границы сигнализирует о наличии особой причины вариабельности. Необходимо:
- Отметить событие на карте с указанием времени
- По возможности изолировать продукцию, произведенную в этот период
- Провести немедленную проверку: состояние оборудования, инструмента, качество материала, правильность настроек
- Применить метод 5 почему или диаграмму Исикавы для выявления корневой причины
- Устранить выявленную причину
- Проверить эффективность корректирующих действий через новые измерения
- Обязательно задокументировать событие, причину и предпринятые действия
Для первоначального построения контрольных карт рекомендуется собрать минимум 20-25 подгрупп данных. Это количество обеспечивает достаточно стабильные оценки среднего значения и разброса процесса.
Для карт количественных данных (X̄-R, X̄-S) каждая подгруппа обычно содержит от 2 до 10 измерений. Таким образом, общее количество точек данных составляет от 40 до 250. Для карт альтернативных данных размер подгруппы зависит от уровня дефектности, но общее правило 20-25 подгрупп сохраняется.
После первоначального построения карты ее параметры могут быть пересмотрены по мере накопления дополнительных данных стабильного процесса.
Да, для процессов с малым объемом производства или единичными измерениями рекомендуется использовать карту индивидуальных значений и скользящих размахов (X-mR карта). В этом случае каждое измерение наносится как отдельная точка, а размах рассчитывается между последовательными измерениями.
Для процессов с очень малыми партиями можно также рассматривать накопление данных за более длительный период времени для построения традиционных X̄-R карт. Альтернативно, применяются специализированные методы, такие как short-run карты, позволяющие объединять данные из разных процессов с различными характеристиками.
Контрольные границы пересчитываются в следующих ситуациях:
- При достижении статистической управляемости — после устранения всех особых причин на этапе первоначального построения карты
- После значительных улучшений процесса — когда внедрены изменения, снижающие вариабельность
- При изменении технологии — новое оборудование, материалы, методы
- Периодический пересмотр — рекомендуется ежеквартально или раз в полгода анализировать стабильность и при необходимости обновлять границы
Важно: пересчет должен проводиться только на основе данных стабильного процесса. Нельзя включать в расчет периоды, когда наблюдались особые причины.
Контрольные границы — это статистически рассчитанные пределы, показывающие естественную изменчивость процесса. Они основаны на фактических данных процесса и отражают то, на что процесс способен в текущем состоянии.
Границы допуска (спецификации) — это требования заказчика или технической документации к параметрам продукции. Они определяют, что нужно получить, независимо от возможностей процесса.
Процесс может быть статистически управляемым (все точки внутри контрольных границ), но при этом не удовлетворять требованиям (выходить за границы допуска). В этом случае необходимо совершенствование процесса. Контрольные границы и границы допуска не должны смешиваться на одной карте, так как это может привести к ошибочным решениям.
Типичные ошибки при внедрении SPC:
- Недостаточное обучение персонала — операторы не понимают назначение карт и заполняют их формально
- Избыточная корректировка — вмешательство в стабильный процесс в ответ на естественную вариабельность
- Неправильное формирование подгрупп — смешивание данных из разных источников или условий
- Отсутствие реакции на сигналы — карты ведутся, но никаких действий не предпринимается
- Использование неподходящего типа карты — применение карт для количественных данных к альтернативным и наоборот
- Манипуляция данными — корректировка неудобных значений для улучшения вида карты
- Отсутствие поддержки руководства — внедрение без понимания и участия высшего менеджмента
Применение контрольных карт Шухарта является обязательным требованием для предприятий автомобильной промышленности, работающих по стандарту IATF 16949. Для них внедрение статистического управления процессами — условие сертификации и поставок крупным автопроизводителям.
Для предприятий других отраслей, работающих по ISO 9001, контрольные карты не являются обязательными, но их применение демонстрирует зрелость системы менеджмента качества и приветствуется аудиторами.
В авиационной, медицинской промышленности и на предприятиях оборонного комплекса применение статистических методов контроля часто является требованием отраслевых стандартов и контрактов.
