Pengenalan
Carta Kawalan Proses Statistik (SPC) adalah alat penting dalam pengurusan kualiti, membolehkan organisasi memantau, mengawal, dan memperbaiki proses mereka. Dengan menggunakan kaedah statistik, carta SPC secara visual mewakili variasi dan corak data, memastikan kualiti produk yang konsisten. Panduan ini meneroka pelbagai jenis carta SPC, fungsi mereka, dan aplikasi praktikal.
Takeaways utama
Panduan ini akan meliputi: asas -asas carta SPC; Jenis carta SPC yang berbeza; kelebihan menggunakan carta SPC dalam pengurusan kualiti; strategi pelaksanaan yang berkesan; dan mencipta carta SPC menggunakan Python dan Excel.
Jadual Kandungan
- Apakah carta SPC?
- Jenis carta SPC
- Kelebihan menggunakan carta SPC
- Pelaksanaan carta SPC yang berkesan
- Contoh Python: Membuat carta SPC
- Contoh Excel: Membuat carta SPC
- Soalan yang sering ditanya
Apakah carta SPC?
Carta SPC, juga dikenali sebagai carta kawalan, memaparkan mata data secara grafik dari masa ke masa. Mereka membezakan antara variasi biasa (yang wujud dalam proses) dan variasi sebab-sebab khas (sebab-sebab yang tidak biasa atau diserahkan). Perbezaan ini adalah penting untuk mengekalkan kestabilan proses dan mengenal pasti kawasan untuk penambahbaikan.
Jenis carta SPC
Beberapa jenis carta SPC memenuhi ciri -ciri data dan proses yang berbeza. Jenis utama termasuk:
- X-bar dan r carta: Memantau proses min (X-bar) dan julat (R) dalam subkumpulan. Carta X-Bar menjejaki nilai subkelompok purata, manakala carta R menjejaki julat dalam setiap subkumpulan.
- P-Chart: Mengesan perkadaran item yang cacat dalam sampel. Sesuai untuk data kategori di mana setiap item sama ada cacat atau tidak defektif.
- C-Chart: Mengira bilangan kecacatan dalam satu unit produk. Sesuai untuk proses di mana bilangan kecacatan seunit dikira.
- U-carta: Sama seperti c-carta, tetapi menyumbang saiz sampel yang berbeza-beza. Memantau kecacatan per unit, menawarkan fleksibiliti saiz sampel yang lebih besar.
Kelebihan menggunakan carta SPC
Melaksanakan carta SPC menawarkan banyak faedah:
- Kawalan Kualiti yang Dipertingkatkan: Menyediakan pemantauan dan kawalan proses yang berterusan, memastikan kualiti produk yang konsisten.
- Pengesanan Masalah Awal: Membolehkan pengenalpastian proses penyimpangan proses yang tepat pada masanya, memudahkan tindakan pembetulan segera.
- Pengambilan keputusan yang didorong oleh data: Menawarkan perwakilan visual data proses, menyokong keputusan yang dimaklumkan berdasarkan pandangan masa nyata.
Pelaksanaan carta SPC yang berkesan
Pelaksanaan carta SPC yang berjaya melibatkan langkah -langkah ini:
- Pemilihan carta: Pilih jenis carta yang sesuai berdasarkan ciri -ciri data dan proses.
- Pengumpulan Data: Secara sistematik mengumpulkan titik data yang tepat dan konsisten.
- Pengiraan had kawalan: Tentukan had kawalan atas dan bawah berdasarkan data sejarah, menentukan variasi yang boleh diterima.
- Data Plotting: Plot Data Points pada carta, menonjolkan titik di luar had kawalan.
- Analisis dan Tindakan: Menganalisis carta untuk trend atau variasi luar biasa. Melaksanakan tindakan pembetulan untuk titik luar kawalan.
Contoh Python: Membuat carta SPC
Inilah cara membuat carta X-bar dan r menggunakan Python:
import numpy sebagai np import matplotlib.pyplot sebagai PLT # Contoh data data = np.array ([[5, 6, 7], [8, 9, 7], [5, 6, 7], [8, 9, 6], [5, 6, 8])) # Hitung Subkumpulan bermakna dan julat x_bar = np.mean (data, paksi = 1) R = np.ptp (data, paksi = 1) # Kirakan min dan julat purata keseluruhan x_double_bar = np.mean (x_bar) R_bar = np.mean (r) # Had kawalan untuk carta X-Bar A2 = 0.577 # Faktor untuk had kawalan carta X-bar Ucl_x_bar = x_double_bar a2 * r_bar Lcl_x_bar = x_double_bar - a2 * r_bar # Had kawalan untuk carta R D4 = 2.114 # Faktor untuk Had Kawalan Atas R Carta D3 = 0 # Faktor untuk carta R yang lebih rendah had kawalan Ucl_r = d4 * r_bar Lcl_r = d3 * r_bar # Plot carta x-bar PLT.Figure (figsize = (12, 6)) PLT.SUBPLOT (211) plt.plot (x_bar, marker = 'o', linestyle = '-', color = 'b') plt.axhline (y = x_double_bar, color = 'g', linestyle = '-') plt.axhline (y = ucl_x_bar, color = 'r', linestyle = '-') plt.axhline (y = lcl_x_bar, color = 'r', linestyle = '-') plt.title ('carta X-bar') plt.xlabel ('subkumpulan') plt.ylabel ('min') # Carta plot r plt.subplot (212) plt.plot (r, marker = 'o', linestyle = '-', color = 'b') plt.axhline (y = r_bar, color = 'g', linestyle = '-') plt.axHline (y = ucl_r, color = 'r', linestyle = '-') plt.axhline (y = lcl_r, color = 'r', linestyle = '-') plt.title ('r carta') plt.xlabel ('subkumpulan') plt.ylabel ('julat') plt.tight_layout () plt.show ()
Penjelasan kod
Skrip Python ini menjana carta X-bar dan R menggunakan data sampel, menggambarkan bagaimana carta ini menjejaki kestabilan proses dari masa ke masa. Ia menggunakan numpy untuk pengiraan berangka dan matplotlib untuk visualisasi.
Contoh Excel: Membuat carta SPC
Mewujudkan carta SPC dalam Excel melibatkan langkah -langkah ini:
- Input Data: Masukkan data anda ke dalam spreadsheet Excel, menganjurkan subkumpulan dalam baris dan pemerhatian dalam lajur.
- Pengiraan: Gunakan fungsi Excel (purata, max, min) untuk mengira purata subkumpulan dan julat.
- Penentuan had kawalan: Kirakan purata keseluruhan dan julat purata. Memohon pemalar yang sesuai (A2, D3, D4) untuk mengira had kawalan.
- Penciptaan Carta: Pilih data dan masukkan carta baris. Tambah garis mendatar untuk had kawalan menggunakan ciri carta Excel.
Kesimpulan
Memahami dan memohon carta SPC adalah penting bagi organisasi yang ingin meningkatkan kawalan kualiti, meningkatkan kecekapan proses, dan mencapai kualiti produk yang unggul. Carta SPC menyediakan pendekatan berstruktur untuk memproses pemantauan dan penghalusan, berfungsi sebagai alat yang tidak ternilai dalam pengurusan kualiti.
Soalan yang sering ditanya
Q1. Kebolehgunaan carta SPC dalam industri perkhidmatan? Ya, carta SPC boleh digunakan dalam industri perkhidmatan untuk memantau dan meningkatkan aspek kualiti perkhidmatan seperti masa tindak balas, kepuasan pelanggan, dan kadar kesilapan.
S2. Makna had kawalan? Had kawalan mewakili pelbagai variasi yang boleh diterima dalam proses. Titik data di luar ini membatasi isu -isu proses potensi isyarat.
Q3. Peranan carta SPC dalam pematuhan peraturan? Carta SPC membantu mengekalkan kualiti yang konsisten, memberikan bukti kawalan proses, dan keperluan dokumentasi sokongan untuk pematuhan peraturan.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah carta SPC? - Analytics Vidhya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Berikut adalah sepuluh trend yang menarik yang membentuk semula landskap AI perusahaan. Komitmen kewangan untuk llmsorganizations secara signifikan meningkatkan pelaburan mereka di LLM, dengan 72% menjangkakan perbelanjaan mereka meningkat tahun ini. Pada masa ini, hampir 40% a

Pelaburan adalah berkembang pesat, tetapi modal sahaja tidak mencukupi. Dengan penilaian yang semakin meningkat dan tersendiri pudar, pelabur dalam dana usaha yang berfokus pada AI mesti membuat keputusan utama: Beli, membina, atau rakan kongsi untuk mendapatkan kelebihan? Inilah cara menilai setiap pilihan dan PR

Pendedahan: Syarikat saya, Tirias Research, telah berunding untuk IBM, NVIDIA, dan syarikat -syarikat lain yang disebutkan dalam artikel ini. Pemandu Growth Surge dalam penggunaan AI generatif lebih dramatik daripada unjuran yang paling optimis dapat diramalkan. Kemudian, a

Jurang antara penggunaan yang meluas dan kesediaan emosi mendedahkan sesuatu yang penting tentang bagaimana manusia terlibat dengan pelbagai sahabat digital mereka. Kami memasuki fasa kewujudan bersama di mana algoritma menenun ke dalam harian kami

Hari -hari itu bernombor, terima kasih kepada AI. Cari lalu lintas untuk perniagaan seperti tapak perjalanan kayak dan syarikat edtech Chegg menurun, sebahagiannya kerana 60% carian di laman web seperti Google tidak mengakibatkan pengguna mengklik sebarang pautan, menurut satu stud

Mari kita bercakap mengenainya. Analisis terobosan AI yang inovatif ini adalah sebahagian daripada liputan lajur Forbes yang berterusan pada AI terkini, termasuk mengenal pasti dan menerangkan pelbagai kerumitan AI yang memberi kesan (lihat pautan di sini). Menuju ke Agi dan

Mari kita lihat dengan lebih dekat apa yang saya dapati paling penting - dan bagaimana Cisco dapat membina usaha semasa untuk merealisasikan cita -citanya. (Nota: Cisco adalah pelanggan penasihat firma saya, Moor Insights & Strategy.) Berfokus pada AIS dan CU Agentik dan CU

Pernahkah anda cuba membina aplikasi Model Besar (LLM) anda sendiri? Pernah tertanya -tanya bagaimana orang membuat aplikasi LLM mereka sendiri untuk meningkatkan produktiviti mereka? Aplikasi LLM telah terbukti berguna dalam setiap aspek
