SPC, czyli statystyczne sterowanie procesem od podstaw

Wprowadzenie do SPC. Jak krok po kroku analizować proces, aby był stabilny.

Statystyczne sterowanie procesem znane także jako SPC to pojęcie w pewnym stopniu znane chyba każdej osobie, która miała do czynienia z produkcją. Bazowanie na założeniu, że raz wdrożony proces zawsze będzie dostarczał nam zgodny wyrób jest bardziej niż optymistyczne. W końcu nie bez powodu opracowano tyle różnych metod do rozwiązywania problemów jakościowych.

Przejdźmy zatem do meritum i sprawdźmy jak ocenić czy dany proces jest stabilny oraz jak reagować na pojawiającą się zmienność. Miłej lektury!

W skrócie

Czytając ten artykuł dowiesz się:

• Co to jest SPC
• Co to jest zmienność, jakie są jej źródła oraz jakie typy zmienności się wyróżnia
• Czym różnią się dane zmienne od atrybutowych i jak je mierzymy
• Jakie narzędzia wykorzystywane są na różnych etapach SPC
• Jakie wskaźniki stosowane są do oceny zdolności i wydajności

Co to jest SPC?

SPC (Statystyczne sterowanie procesem) jest to podejście do monitorowania i doskonalenia procesów oparte o metody statystyczne. Jego główną rolą jest identyfikowanie zmienności w procesie bazując na obserwowanych trendach i nieplanowanych zdarzeniach. SPC to akronim od anglojęzycznego Statistical Process Control.

Głównym założeniem SPC jest zapewnienie informacji zwrotnej na temat stabilności monitorowanego procesu. Pozwala to na wdrożenie odpowiednich działań prewencyjnych lub korygujących często zanim jeszcze pojawi się wyrób niezgodny.

W branży motoryzacyjnej SPC zaliczane jest do tzw. Core Tools, czyli kluczowych narzędzi jakościowych. Za ich rozwój odpowiadają AIAG i VDA. W ich skład poza SPC wchodzą także:

• APQP
• PPAP
• MSA
• FMEA

SPC znajduje zastosowanie zwłaszcza w przypadku produkcji wielkoseryjnych, czyli wszędzie tam gdzie tradycyjna kontrola jakości byłaby często kompletnie nieopłacalna.

Co to jest zmienność i jakie są jej źródła?

Zmienność to różnice jakie występują między poszczególnymi wyjściami z procesu. Jej występowanie powoduje konieczność tolerowania wymiarowego oraz geometrycznego. Dzięki czemu bardziej możliwe jest uzyskanie zgodnego wyrobu.

W prostych słowach, ze względu na zmienność jaka występuje w procesie bardzo ciężko jest wyprodukować dwie identyczne części. Oczywiście wszystko zależy od stopnia ich skomplikowania.

Wyobraźmy sobie prostą operację cięcia pręta na wymiar 100 mm. Brak zastosowania tolerancji spowoduje, że spora ilość części będzie niezgodna. Natomiast już dodanie zakresu tolerancji ± 5 mm może nam zapewnić pełną zgodność z wymaganiami klienta. A dlaczego właściwie nie mogliśmy uciąć każdej części dokładnie na ten sam wymiar? Odpowiedzialna za to jest właśnie zmienność w procesie.

Jakie są źródła zmienności?

Proces obróbczy analogicznie jak proces jakościowy składa się z trzech kluczowych elementów. Są nimi:

• wejścia
• wykonywane czynności, często zwane po prostu procesem
• wyjścia

Źródła zmienności występującej w procesie możemy podzielić ze względu na wspomniane elementy. W sumie wyróżnia się osiem źródeł zmienności.

Wejścia do procesu

Proces

Wyjścia z procesu

Jakie są typy zmienności?

Zmienność dzieli się na dwa typy, które występują ze względu na:

• przyczyny normalne
• przyczyny specjalne

Przyczyny normalne

Przyczyny normalne zmienności są nieodłącznym elementem procesu. Występują losowo, ale przeważnie w przewidywalny sposób. Zazwyczaj albo nie zmieniają się w czasie albo zmiana ta jest niewielka.

Przykład:

• zużywająca się płytka tokarska
• zwiększający się odsetek popękanego śrutu w maszynie do kulowania
• zużywająca się kąpiel galwaniczna
• nagrzewająca się w ciągu dnia hala produkcyjna

Przeciwdziałanie przyczynom normalnym może polegać na:

• monitorowaniu stanu narzędzi lub ich automatycznej wymianie po określonym czasie pracy
• okresowym badaniu kąpieli galwanicznych i w razie konieczności stosowaniu odpowiednich dodatków
• zapewnieniu odpowiedniego chłodzenia hali lub kompensowanie wpływu temperatury podczas obróbki precyzyjnych części

Jak widzimy są to wyłącznie działania redukujące wpływ przyczyn normalnych. Natomiast całkowita ich eliminacja bardzo często w ogóle nie jest możliwa lub może się wiązać z bardzo dużymi nakładami finansowymi.

Procesy, gdzie za zmienność odpowiadają wyłącznie przyczyny normalne traktowane są jako stabilne.

Przyczyny specjalne

Przyczyny specjalne zmienności mają charakter nieprzewidywalny i mogą występować sporadycznie. Traktowane są jako niepożądany element procesu, który koniecznie należy eliminować. Procesy, gdzie występuje zmienność o przyczynach specjalnych są niestabilne.

Przykład:

• nieciągłości w materiale surowym
• błąd operatora spowodowany czynnikiem ludzkim
• zatrzymanie procesu wynikające z rozszczelnienia instalacji dostarczającej sprężone powietrze
• złamanie się płytki frezarskiej podczas procesu

W przeciwieństwie do przyczyn normalnych, zmienność powodowana przyczynami specjalnymi może a wręcz powinna być całkowicie wyeliminowana. Do przykładowych działań zaliczyć możemy:

• wymóg, aby dostawca surowego materiału wykonywał badania nieniszczące np. kontrolę magnetyczno-proszkową dla części ferromagnetycznych
• projektowanie ergonomicznych stanowisk pracy, które przeciwdziałają czynnikowi ludzkiemu
• wdrożenie TPM
• monitorowanie stanu narzędzi, prawidłowy dobór płytek do rodzaju i stanu materiału a także parametrów obróbki, zmiana dostawcy w przypadku powtarzających się problemów

Jakie rodzaje danych są analizowanych podczas SPC?

Z punktu widzenia SPC informacje zbierane na temat poszczególnych charakterystyk produktu podzielić możemy na:

• dane zmienne
• dane atrybutowe

Co do są dane zmienne?

Dane zmienne, zwane również ilościowymi, są rzeczywistymi wynikami pomiarów danej charakterystyki. Zaliczyć do nich możemy przykładowo:

• długość
• średnicę
• moment obrotowy
• stężenie
• temperaturę

Dane zmienne badane są za pomocą dwóch grup miar:

• tendencji centralnej (średniej)
• rozproszenia

Miary tendencji centralnej

Do miar tendencji centralnej zwanej również miarami średnimi zaliczane są:

• średnia arytmetyczna – suma wszystkich wyników podzielona przez ilość badanych próbek, stosowana do pomiaru tendencji centralnej w zbiorach o rozkładzie symetrycznym
• mediana – wartość środkowa ze wszystkich wyników pomiarów, stosowana do pomiaru tendencji centralnej w zbiorach skośnych
• moda (dominanta) – jest to wynik pomiaru o największej częstotliwości występowania

Miary rozproszenia

Miary rozproszenia zwane są również miarami dyspersji lub zmienności. Zaliczamy do nich:

• rozstęp – różnica między największym i najmniejszym zmierzonym wynikiem, stosowany dla próbek mniejszych niż 10, które zbierane są w krótkim okresie czasu
• wariancja – określa rozproszenie danych wokół średniej arytmetycznej, niska jej wartość oznacza koncentrację wyników wokół średniej natomiast wysoka duże ich rozproszenie.
• odchylenie standardowe – pierwiastek kwadratowy z wariancji, określa odległość danych od wartości średniej, im ta odległość jest wyższa tym również i wyższy wynik odchylenia standardowego

Co to są dane atrybutowe?

Dane atrybutowe to dane jakościowe, które bazują na kodzie binarnym. Określają wynik dla danej cechy, który może mieć jedną z dwóch wartości. Przykładowo mogą to być:

• zgodny / niezgodny
• przejdzie / nie przejdzie z użyciem sprawdzianu przechodniego i odwrotnie w przypadku nieprzechodniego

Dane atrybutowe badane są za pomocą dwóch wskaźników:

• p – procentowa ilość wadliwych produktów
• DPU (Defects per unit) – ilość wad na jednostkę produktu lub partii

Jakościowiec teraz także na LinkedIn!

Jakie narzędzia są stosowane podczas SPC?

Statystyczna kontrola procesu bazuje na całej grupie narzędzi, które mogą być wykorzystywane począwszy od etapu wdrażania na finalnej analizie problemu kończąc. Podstawą są metody zaliczane do siedmiu klasycznych narzędzi zarządzania jakością.

Statystyczna kontrola procesu oparta jest o 5 etapów:

1. Zrozumienie procesu i wdrożenie SPC
2. Zbieranie danych
3. Monitorowanie procesu
4. Reagowanie na pojawiające się problemy
5. Ocena podjętych działań i dalsze monitorowanie procesu

Krok 1. Zrozumienie procesu i wdrożenie SPC

Zanim przejdziemy do wdrożenia SPC niezbędne będzie pełne zrozumienie procesu a także produktu jaki w jego rezultacie otrzymujemy. Dopiero wówczas możemy określić charakterystyki, które są kluczowe i będą wymagały monitorowania. Często tego typu informacje wynikać będą wprost z rysunku lub modelu klienta. Określone mogą być one przykładowo jako charakterystyki kluczowe lub krytyczne.

Narzędzia stosowane na tym etapie: diagram procesu, plan kontroli

Krok 2. Zbieranie danych

Zbieranie niezbędnych danych wymagać będzie stworzenia dedykowanego formularza, gdzie zapisywane będą wyniki kontroli. Aby były one jednak wiarygodne należy pamiętać także o MSA.

Narzędzia stosowane na tym etapie: arkusz kontrolny

Krok 3. Monitorowanie procesu

Na bazie zbieranych danych przechodzimy do monitorowania procesu. Etap ten trwa tak długo jak proces jest stabilny. Będzie występować w nim zmienność o przyczynach normalnych, ale tak jak już powiedzieliśmy jest to nieodłączny element każdego procesu.

Narzędzia stosowane na tym etapie: karta kontrolna, histogram

Krok 4. Reagowanie na pojawiające się problemy

Proces, w którym pojawia się zmienność o przyczynach specjalnych wymaga natychmiastowego działania. Nawet jeśli wszystkie dotychczasowe wyroby są zgodne. Nie wiemy, bowiem jak długo taki stan rzeczy będzie trwał. Niezbędne będzie zdefiniowanie przyczyny zaistniałej zmienności oraz wdrożenie efektywnych działań.

Narzędzia stosowane na tym etapie: diagram Pareto, diagram korelacji, diagram Ishikawy

Krok 5. Ocena podjętych działań i dalsze monitorowanie procesu

Kontynuujemy zbieranie danych oraz weryfikujemy, czy wdrożone działania korygujące przyczynę zmienności okazały się skuteczne. Jeśli tak, to poprzestajemy na dalszym monitorowaniu procesu a w razie pojawienia się kolejnych problemów wracamy do kroku czwartego.

Zastosowanie kart kontrolnych w SPC

Karta kontrolna jest najczęściej wykorzystywanym narzędziem podczas statystycznej kontroli procesu. Służy ona monitorowaniu poszczególnych charakterystyk na bazie zebranych danych. Dzięki niej w łatwy sposób jesteśmy w stanie określić czy dany proces jest stabilny. Co więcej, pozwala ona również zidentyfikować istniejące trendy, które mogą być skorygowane zanim jeszcze pojawi się wyrób niezgodny.

Tematykę kart kontrolnych rozebraliśmy na czynniki pierwsze w artykule:

• Karta kontrolna – statystyczne sterowanie procesem – darmowy Excel

Karty kontrolne dzielą się na dwie grupy, które mają zastosowanie dla wybranego typu danych:

• mierzalne – karta stosowana do oceny danych zmiennych
• niemierzalne – karta przeznaczona do badania danych atrybutowych

Karty kontrolne mierzalne

Karty mierzalne, czyli oceniane liczbowo oparte są o miary tendencji centralnej i rozproszenia. Do najpopularniejszych typów kart zaliczamy:

• x-R – karta kontrolna dla wartości średniej arytmetycznej oraz rozstępu
• x-s – karta kontrolna dla wartości średniej arytmetycznej oraz odchylenia standardowego
• M-R – karta kontrolna dla mediany i rozstępu
• x_i-R – karta kontrolna dla pojedynczej obserwacji oraz rozstępu
• CU-SUM – karta kontrolna sum skumulowanych

Karty kontrolne niemierzalne

Karty niemierzalne, czyli oceniane alternatywnie bazują na ocenie zgodności danej cechy. Zastosowane podejście bazuje na kodzie binarnym. Do najpopularniejszych typów kart zaliczymy:

• c – karta kontrolna bazująca na liczbie wad w powtarzalnym przedziale czasu lub w partii o tej samej liczebności
• u – karta kontrolna liczby wad na jednostkę, bazuje na wskaźniku p
• p – karta procentowej ilości wadliwych wyrobów w danej partii, bazuje na wskaźniku DPU
• np – karta kontrolna dla liczby niezgodnych produktów w stałej partii

Lubisz czytać Jakościowca przy kawie? Wesprzyj rozwój portalu.

5 zł 10 zł 15 zł

Jakie są wskaźniki zdolności i wydajności?

Analiza wykonywana w trakcie SPC pozwala nie tylko zaobserwować występujące trendy, ale także określić w jakim stopniu proces jest w stanie w powtarzalny sposób realizować wymagania klienta.

Wskaźniki zdolności dla stabilnego procesu o rozkładzie normalnym:

• Cp – określa potencjalną zdolność procesu do zmieszczenia się w limitach specyfikacji zakładając idealne wycentrowanie rozrzutu
• Cpk – definiuje rzeczywistą zdolność procesu, która bierze pod uwagę położenie wyników względem limitów specyfikacji

Oba wskaźniki bazują na zmienności krótkookresowej. Definiują one jakie możliwości ma proces.

Wskaźniki wydajności procesu o różnych przyczynach zmienności:

• Pp – określa potencjalną wydajność procesu zakładając idealne wycentrowanie w stosunku do limitów specyfikacji
• Ppk – wskazuje rzeczywistą wydajność procesu biorąc pod uwagę położenie względem limitów specyfikacji

Oba wskaźniki oparte są o zmienność w długim okresie czasu. Określają one jaki jest faktyczny stan procesu.

Wskaźniki zdolności maszyny dla procesów o rozkładzie normalnym:

• Cm – definiuje potencjalną zdolność maszyny do zmieszczenia się w limitach specyfikacji przy założeniu, że wyniki są idealnie wycentrowane
• Cmk – określa rzeczywistą zdolność maszyny biorąc pod uwagę położenie rozrzutu względem limitów specyfikacji

Oba wskaźniki bazują na zmienności krótkookresowej.

Więcej na temat wskaźników zdolności i wydajności powiemy sobie już następny poniedziałek w artykule:

• Jak analizować wskaźniki zdolności procesu: Cp, Cpk, Pp, Ppk, Cm, Cmk

Podsumowanie

SPC znane również jako statystyczne sterowanie procesem to metoda zapewniająca informację zwrotną na temat badanego procesu. Dzięki wdrożeniu monitorowania i analizy procesu pod kątem jego stabilności możliwe jest podejmowanie zarówno działań korygujących jak i prewencyjnych.

SPC bazuje na identyfikowaniu występującej zmienności, która może mieć przyczyny normalne lub specjalne. Pierwsze z nich są nieodłącznym elementem każdego procesu. Natomiast przyczyny specjalne to element, który bez zbędnej zwłoki powinien być wyeliminowany.

Wśród rozwiązań stosowanych do SPC znajdziemy zestaw siedmiu klasycznych narzędzi jakościowych. Do najpopularniejszych zaliczymy kartę kontrolą oraz histogram. Kolejną kwestią są pary wskaźników, które definiują zdolność oraz wydajność procesu a także zdolność maszyny.

Rolą tego artykułu było omówienie podstawowych pojęć związanych z SPC. Zachęcam do pozostawienia komentarzu pod artykułem. Temat będziemy kontynuować w następny poniedziałek. Do zobaczenia!

FAQ, czyli najczęściej zadawane pytania