过程控制图简介

发布的格雷格·雅各布森

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2021年2月4日11:27:31 AM

控制图Donald J. Wheeler博士是世界知名的持续改进专家。他与w·爱德华兹·戴明合作写了这本经典的书理解变化。

惠勒曾经写道:“统计过程控制的核心是,从过程中获得最大收益。它是关于过程和结果的持续改进。首先,这是一种思维方式……附带一些工具。”

我想感谢他为一个关于过程控制图的博客提供了完美的引用,因为测量、控制和改进正是它们被设计用来实现的。

什么是过程控制图?

过程控制图(或Wheeler所说的“过程行为图”)是按时间顺序绘制过程数据或管理数据(输出)的图形或图表。这是一个专门的运行图表。它们通常包括中心线、3-西格玛上控制极限和3-西格玛下控制极限。也可能有1或2的极限。中线表示过程平均值或平均值(有时是中位数)。

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控制极限代表过程的变化,并向我们展示什么是典型的或“共同原因”的变化。根据典型的基线周期与周期之间的变化,计算出这些极限,以帮助我们区分“信号”和“噪声”。这些都是经过计算的…它们是“过程的声音”的一部分,你不能选择限制是什么。如果你不喜欢控制限制或认为它们太宽,你就必须改进过程以减少变化和噪声,这与在任何给定的时间段内问“哪里出了问题?”是不同的。

作为领导者,我们希望确保我们没有因为要求解释噪音而浪费自己(或员工)的时间。如果我们要问"昨天发生了什么? "," we want to make sure we are reacting to a statistically significant signal in the data. One of those signals is a data point outside of those 3-sigma control limits.

网络会议记录:使用过程行为图表进行改进


同样,控制极限通常设置在高于和低于平均值的三个工艺标准偏差处。这是因为在20世纪早期,当Walter Shewhart,现代质量运动的创始人之一,将控制图中使用的思想形式化时,他确定,如果任何单个测量值高于或低于这些3西格玛限制,它被认为是过程的“预期”行为(惠勒的现代写作解释了为什么会这样)。

控制Chart.png

变异

当一个过程稳定且受控时,如上面的例子所示,您只会看到共同原因的变化。常见原因变化过程或系统正常运行的结果,由于过程、常规活动、材料和其他因素的设计而预期的结果。

当单个数据点超出控制限制时,表示流程发生了意外。一些不寻常的事情导致这一过程失去了控制。这是一个例子特殊原因变化.它表明数据点不太可能是由于噪声、随机性或偶然。

重要的是要注意,即使当所有数据点都在控制限制范围内时,过程控制图也可以揭示问题。如果情节看起来不是随机的,而点表现出一种系统行为的形式,那么可能仍然有问题。

例如,如果我们连续8个数据点高于或低于平均值,统计上不太可能是由于偶然。检测序列或非随机模式的统计方法可应用于控制图的解释。在控制过程中显示控制范围内的随机偏差。

“西方电气规则”为我们确定什么可能是特殊原因提供了额外的指导方针。
免费网络研讨会:指标和统计数据不一定可怕


4种过程状态

在任何给定的时间,每个过程都属于以下四种状态之一:

  • 理想状态当过程处于统计控制中并产生100%符合规范或目标时发生。该过程是可预测的,并产生预期的结果。
  • 阈值状态时,该过程处于统计控制中,但偶尔会出现不符合。
  • 混沌的边缘状态是指不受统计控制但不产生缺陷的过程。这通常是最后一种状态的前兆;
  • 这个过程是失去控制的并产生不可预测的不一致性。


每个流程在特定的时间点符合这些状态之一,但不会停留在该状态。随着时间的推移,所有的过程都将自然而然地走向混乱,而没有得到应有的关注。大多数公司只在过程进入失控状态时才意识到需要进行干预和改进。控制图帮助组织识别过程恶化,以便改进可以应用于处于混乱状态的阈值或边缘的过程。

过程控制图的好处

实施持续质量改进的组织使用控制图来:

  • 战略Dashboard.jpg为讨论流程性能和行为提供一种简单、通用的语言
  • 做出明智的决定,哪些过程可以单独处理,哪些要服从改善循环
  • 限制检查的需要
  • 根据过去的性能和趋势确定过程能力
  • 如果系统稳定且可控,则预测未来的性能
  • 评估过程变更的影响
  • 为未来的改进建立一个基线
  • 交流流程的性能

实现

实现控制图有几个基本步骤。

步骤1:定义需要控制或监视的内容

步骤2:确定将提供数据的测量系统

步骤3:根据一些基线数据建立控制限度

步骤4:收集数据并绘制图表

步骤5:根据控制图信息的正确解释做出决策

过程控制图在使用精益六西格玛业务方法,但是当应用于任何具有可测量结果的过程时,它们会非常有价值。所有类型的业务都可以从这种简单但强大的可视化流程性能的方法中受益。

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