統計的工程管理（SPC）とは何ですか？
統計的プロセス制御（SPC）は、製造プロセスまたは製品の測定値を実用的な品質主導のデータとして収集する方法です。このデータは、製造品質のレベルを監視し、プロセスを制御するために使用されます。 DFMEAから派生した特性 およびPFMEAは、SPCを通じて安定して機能することが証明されています。さらに、 PPAP 要素の初期プロセス研究には、特別な特性のグラフ化を必要とするSPCが含まれる場合があります。 SPCは、品質の5つのコアツールの1つとも見なされています。
SPCは、組織が製造プロセスの品質出力を制御するための予防戦略を実装できるようにする一種のフィードバックシステムです。品質防止戦略には時間と慎重な計画が必要ですが、長期的な検出エラーと費用が排除されます。
予防のためのSPC
歴史的に、製造プロセスは、製品を製造するための生産チームと、最終製品を検査し、品質仕様を満たしていないアイテムを選別するための品質チームに依存していました。これは検出戦略と見なされますが、常に販売できるとは限らない製品にリソースを投資できるため、無駄になります。
予防が重要の戦略 検出をすべて一緒にバイパスします。 SPCを使用すると、メーカーはそもそも販売不可能な製品の生産を放棄することができます。予防戦略は成功のための賢明で明白な計画かもしれませんが、それは口で言うほど簡単ではありません。このような戦略を実装するには、SPCシステムの要素を理解する必要があります。
SPCシステムの4つの要素
SPCシステムはフィードバックシステムです これには、入力、プロセス、および出力が含まれます。
1。プロセス
これは、サプライヤー、生産者、人、設備、材料、環境などのインプットの全体的な組み合わせです。全体的なプロセスパフォーマンスは、サプライヤと顧客の間のコミュニケーション、およびプロセスの設計、運用、管理の方法に依存します。
2。パフォーマンス情報
これは、プロセスのパフォーマンスについて学習するために出力を調査しています。研究では、温度、送り速度、サイクル時間、中断回数、圧力などのプロセス特性に焦点を当てています。正しく収集された場合、これらの特性は、異常なまたは通常のプロセス動作を示しています。
3。プロセスに対するアクション
プロセスに対してアクションを実行することで、重要な特性（プロセスまたは出力）が目標値から大きく変動するのを防ぎます。これにより、出力の安定性と変動が許容範囲内に収まります。これらのアクションの例には、以下が含まれますが、これらに限定されません。
- 運用の変更 –つまり、原材料と入ってくるコンポーネント
- プロセスの基本要素への変更 –つまり、機器、通信、およびプロセス設計
4。出力に対するアクション
出力に対してアクションを実行することは、根本的なプロセスの問題を修正せずに、仕様から外れた製品を検出することに限定されます。これにより、一部またはすべての製品の分類、再加工、および廃棄が発生する可能性があります。したがって、分析のためにプロセス情報を収集することに焦点を当てることが重要です。そうすることで、プロセスの問題に対してアクションを実行できます。
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