Vad är SPC?

i mitten av 1920-talet utvecklade Dr. Walter A. Shewhart grunderna för statistisk processkontroll (även om det inte var vad det kallades vid den tiden) och det associerade verktyget i Kontrolldiagrammet. Hans resonemang och tillvägagångssätt var praktiska, förnuftiga och positiva. För att vara så undviker han medvetet överdriven matematisk detalj., Under senare år tilldelades betydande matematiska attribut till Shewharts tänkande med resultatet att detta arbete blev bättre känt än den banbrytande applikationen som han hade arbetat upp.,

den avgörande skillnaden mellan Shewharts arbete och det otillbörligt uppfattade syftet med produktresumén som uppstod, som vanligtvis innebar matematisk distorsion och manipulering, är att hans utveckling var i sammanhang och med syftet med processförbättring, i motsats till enbart processövervakning.det vill säga de skulle kunna beskrivas som att hjälpa till att få processen i det ”tillfredsställande tillståndet” som man då kan vara nöjd med att övervaka., Observera dock att en sann anhängare av Demings principer förmodligen aldrig skulle nå den situationen, i stället efter filosofin och syftet med kontinuerlig förbättring.

Antag att vi spelar in, regelbundet över tiden, några mätningar från en process., Mätningarna kan vara längder av stålstänger efter en skäroperation, eller hur lång tid det tar att betjäna någon maskin, eller din vikt mätt på badrumsvågorna varje morgon, eller andelen defekta (eller icke-överensstämmande) föremål i partier från en leverantör, eller mätningar av intelligenskvot, eller tider mellan att skicka ut fakturor och ta emot betalningen etc., osv.

en serie linjediagram eller histogram kan ritas för att representera data som en statistisk fördelning. Det är en bild av beteendet hos variationen i mätningen som registreras., Om en process anses vara ”stabil” är konceptet att det är i statistisk kontroll. Poängen är att om en yttre påverkan påverkar processen (t. ex. ändras en maskininställning eller du går på en diet etc.) sedan, i själva verket, data är naturligtvis inte längre alla kommer från samma källa. Av detta följer att ingen enda fördelning kan tjäna till att företräda dem. Om distributionen förändras oförutsägbart över tiden sägs processen vara utom kontroll. Som forskare visste Shewhart att det alltid finns variation i allt som kan mätas., Variationen kan vara stor, eller det kan vara omärkligt liten, eller det kan vara mellan dessa två ytterligheter; men det är alltid där.

vad inspirerade Shewharts utveckling av den statistiska kontrollen av processer var hans observation att variationen som han såg i tillverkningsprocesser ofta skilde sig i beteende från det som han såg i så kallade ”naturliga” processer – genom vilket han verkar ha inneburit sådana fenomen som molekylära rörelser.,

Wheeler och Chambers kombinerar och sammanfattar dessa två viktiga aspekter enligt följande: ”medan varje process visar variation, visar vissa processer kontrollerad variation, medan andra visar okontrollerad variation.”

i synnerhet fann Shewhart ofta kontrollerad (stabil) variation i naturliga processer och okontrollerad (instabil) variation i tillverkningsprocesser. Skillnaden är tydlig. I det förra fallet vet vi vad vi kan förvänta oss när det gäller variabilitet; i det senare gör vi det inte., Vi kan förutspå framtiden, med viss chans till framgång, i det förra fallet; vi kan inte göra det i det senare fallet.

Shewhart gav oss ett tekniskt verktyg för att identifiera de två typerna av variation: kontrolldiagrammet.

vad som är viktigt är förståelsen för varför korrekt identifiering av de två typerna av variation är så viktigt. Det finns minst tre främsta skäl.

För det första, när det finns oregelbundna stora avvikelser i produktionen på grund av oförklarliga speciella orsaker, är det omöjligt att utvärdera effekterna av förändringar i design, utbildning, inköpspolicy etc., som kan göras till systemet av ledningen. Förmågan hos en process är okänd, medan processen är ur statistisk kontroll.

För det andra, när särskilda orsaker har eliminerats, så att endast vanliga orsaker kvarstår, måste förbättringen då bero på förvaltningsåtgärder. För sådan variation beror på hur processerna och systemen har utformats och byggts – och endast ledningen har auktoritet och ansvar att arbeta med system och processer., Som Myron Tribus, chef för American Quality and Productivity Institute, har ofta sagt:

”folket arbetar i ett system. Chefens jobb är att arbeta med systemet för att förbättra det kontinuerligt med hjälp.”

slutligen, något av stor betydelse, men som måste vara okänt för chefer som inte har denna förståelse för variation, är att genom att (i själva verket) misstolka någon typ av orsak som den andra, och agerar i enlighet därmed, de inte bara misslyckas med att förbättra saker – de bokstavligen göra saker värre.,

dessa konsekvenser, och följaktligen hela begreppet statistisk kontroll av processer, hade en djupgående och varaktig inverkan på Dr Deming. Många aspekter av hans ledningsfilosofi utgår från överväganden baserade på bara dessa begrepp.

så varför SPC?

det enkla faktum är att när en process är inom statistisk kontroll, dess utdata är urskiljbar från slumpmässig variation: den typ av variation som man får från gungade mynt, kasta tärningar, eller blanda kort., Oavsett om processen är i kontroll, kommer siffrorna att gå upp, siffrorna kommer att gå ner; faktiskt, ibland kommer vi att få ett nummer som är den högsta eller den lägsta under en tid. Naturligtvis ska vi: hur skulle det kunna vara annorlunda? Frågan Är-betyder dessa enskilda händelser något viktigt? När processen är utom kontroll kommer svaret ibland att vara ja. När processen är i kontroll är svaret nej.

så det viktigaste svaret på frågan ” Varför SPC?,”därför detta: det vägleder oss till den typ av åtgärder som är lämplig för att försöka förbättra funktionen av en process. Ska vi reagera på enskilda resultat från processen (vilket bara är förnuftigt om ett sådant resultat signaleras av ett kontrolldiagram som beror på en speciell orsak) eller ska vi istället gå för förändring i själva processen, styrd av kumulerade bevis från dess produktion (vilket bara är förnuftigt om processen är i kontroll)?

nyckeln till alla processförbättringsprogram är Plan-Do-Study-Act-cykeln som beskrivs av Walter Shewhart.,

Plan innebär att du använder SPC-verktyg för att identifiera problem och möjliga orsaker.

gör innebär att göra ändringar för att korrigera eller förbättra situationen.

studie innebär att man undersöker effekten av förändringarna (med hjälp av kontrolldiagram).

lagen innebär, Om resultatet är framgångsrikt, att standardisera ändringarna och sedan arbeta med ytterligare förbättringar eller, om resultatet inte är framgångsrikt, att genomföra andra korrigerande åtgärder.

med Roger Edgell med ett utdrag från Statit Software, Inc.