Statystyczne sterowanie procesem ang. Statistical Process Control, SPC

Podstawy SPC (karty kontrolne) zostały opracowane przez Waltera A. Shewharta w latach 20-tych XX wieku. Karty kontrolne pozwalały kontrolować stabilność procesu i zmiany w nim zachodzące.

SPC było stosowane w USA podczas II wojny światowej do poprawy procesów produkcyjnych dla wojska. Po wojnie przemysł amerykański nie musiał się przejmować jakością produkowanych wyrobów, gdyż zniszczona działaniami wojennymi Europa kupowała wszystko co było w USA produkowane. To spowodowało znaczący spadek zainteresowania technikami statystycznymi na wiele lat. Jednocześnie Deming popularyzował SPC w Japonii w latach 50-tych XX wieku i tam nauka ta trafiła na podatny grunt, co położyło podwaliny pod potęgę japońskiego przemysłu w II połowie XX wieku.

SPC zostało "ponownie odkryte" w USA z końcem XX wieku i w ostatnich latach jest popularyzowane jako jedno z narzędzi Six Sigma. Jednocześnie rozwój oprogramowania do analizy statystycznej, arkuszy kalkulacyjnych i systemów zbierania danych znacznie ułatwia stosowanie SPC.

Wg PN-ISO 3534-2:1994 Sterowanie jakością to metody i działania podejmowane w celu spełnienia wymagań jakościowych. Norma PN-ISO 8402:1994 precyzuje dodatkowo: Sterowanie jakością obejmuje zarówno monitorowanie procesów (rozumiane jako stałe śledzenie i przekazywanie informacji), jak i eliminowanie przyczyn niezadowalającego wykonawstwa na wszystkich etapach cyklu istnienia wyrobu.

Sterowanie jakością jest realizowane podczas całego procesu produkcji i można je podzielić na dwa rodzaje: sterowanie off-line i on-line.

• Sterowanie off-line. Dotyczy sfery prewencji i jest stosowane bez bieżącego monitorowania procesu. Działania mają na celu zminimalizowanie szansy pojawienia się produktu o niskiej jakości.
• Sterowanie online. Dotyczy sfery sterowania operacyjnego procesem (w czasie rzeczywistym). Stosuje się je po wyczerpaniu dostępnych działań i narzędzi w sterowaniu offline. Jego głównym zadaniem jest wykrywanie i eliminacja przyczyn zakłóceń, których nie udało się zneutralizować wcześniej.

Sterowanie jakością może mieć różny zasięg:

• Małe obwody sterowania jakością (MOSJ) obejmują głównie obszar produkcji. Obejmują konkretne stanowisko pracy (bądź grupę połączonych stanowisk). Uwzględniają operacje technologiczne wykonywane na tych stanowiskach.
• Lokalne obwody sterowania jakością (LOSJ) obejmują kilka połączonych ze sobą etapów cyklu życia produktu.
• Rozległe obwody sterownia jakością (ROSJ) obejmują cały cykl życia produktu.

Statystyczne sterowanie procesem (SPC) często jest utożsamiane ze sterowaniem jakością. W rzeczywistości jest to sterowanie jakością z wykorzystaniem narzędzi statystycznych.

Każdy proces czy to produkcyjny czy biznesowy ma w swojej naturze zmienność. Ta zmienność wynika z wielu czynników na które często mamy ograniczony wpływ. SPC jest narzędziem pozwalającym na monitorowanie czy proces jest statystycznie sterowalny (przewidywalny w swoim zachowaniu) oraz na odróżnienie zaburzeń jakie się w nim pojawiają (przyczyn specjalnych) od naturalnej zmienności procesu (przyczyn normalnych).

Dzięki SPC wiemy, kiedy należy podejmować działania korygujące dany problem a kiedy podejmować działania doskonalące.

W zależności od potrzeb i sytuacji możemy zastosować różne rozwiązania oparte o techniki SPC. Najczęściej stosowane:

• Histogram
• Karty kontrolne
• Zdolność procesu - C_p, C_pk
• Zdolność maszyn - C_m, C_mk

Przyczyny zmienności w procesach

Przyczyny normalne (ang. Common Cause) - czynniki wpływające na zmienność procesu, które są "wbudowane w proces" i mimo ich obecności proces jest przewidywalny (statystycznie sterowany). Zmniejszenie ilości przyczyny normalnych wymaga działań osób w wyższego szczebla zarządzania. Poniższy rysunek przedstawia części karty kontrolnej X-R gdzie proces jest stabilny, a zmienność w tym procesie jest wynikiem istnienia przyczyn normalnych (wykres nie przekracza limitów kontrolnych UCL i LCL oraz nie widać większych trendów).



Przyczyny specjalne (ang. Special Cause) - czynniki, które zaburzają "naturalną zmienność procesu" i powodują jego rozregulowanie. Przyczyny te są widoczne na kartach kontrolnych jako trendy lub przekroczenia limitów kontrolnych. Poniższy rysunek przedstawia proces niestabilny (przekroczenie górnego limitu kontrolnego UCL). To oznacza pojawienie się przyczyny specjalnej w procesie i to wymaga reakcji osoby odpowiadającej za dany proces. Po usunięciu przyczyny specjalnej proces wraca do stanu normalnego.

Histogram

Zanim zastosujemy karty kontrolne do sterowania procesem i określimy limity kontrolne (UCL i LCL), musimy najpierw się upewnić czy badany proces jest statystycznie stabilny. Jeżeli proces jest nie stabilny to należy usunąć przyczyny specjalne i dopiero wtedy przystąpić do opracowania karty kontrolnej. Histogram służy do oceny czy badany proces jest stabilny. Kształt histogramu przypominający dzwon (krzywa Gausa) jest potwierdzeniem, że proces jest stabilny. Poniższy przykład przedstawia histogram procesu niestabilnego (czerwony) oraz stabilnego (zielony).

Karty kontrolne Shewharta

W zależności od charakterystyki monitorowanego procesu, rodzaju mierzonego parametru i sposobu pobierania próbek możemy zastosować odpowiednią kartę kontrolną. Rodzaje kart kontrolnych:

Dla wielkości mierzalnych:

• X-R - karta wartości średniej (X) i rozstępu (R)
• X-s - karta wartości średniej (X) i odchylenia standardowego (s)
• Me-R - karta mediany (Me) i rozstępu (R)
• I-MR - karta indywidualnych obserwacji (I) i ruchomego rozstępu (MR)

Dla wielkości atrybutowych:

• p - karta frakcji jednostek niezgodnych
• np - karta liczby jednostek niezgodnych
• c - karta liczby niezgodności
• u - karta liczby niezgodności na jednostkę

Zdolność procesu C_p, C_pk

Zdolność procesu (ang. Process Capability) możemy rozumieć jako indeks (wskaźnik) opisujący stopień w jakim dany parametr procesu spełnia wymagania zawarte w specyfikacji.

USL - Górny limit specyfikacji (ang. Upper Specification Limit)

LSL - Dolny limit specyfikacji (ang. Lower Specification Limit)

Poniższy przykład przedstawia przykładowe obliczenie C_p i C_pk dla wyrobu gdzie jego wymiar nominalny wynosi 100mm +/- 1mm. Czyli USL=101mm, a LSL=99mm.

Zdolność maszyn C_m, C_mk

Maszyna na której produkuje się dany wyrób nie jest idealnym narzędziem lecz jest źródłem pewnej zmienności (drgania, luzy, niedokładności jej wykonania, niedokładności systemów pomiarowych wbudowanych w maszynę itp.) i tą zmienność można oszacować za pomocą wskaźników C_m i C_mk.

Zdolność maszyn (ang. Machine Capability) możemy rozumieć jako indeks (wskaźnik) opisujący stopień w jakim maszyna jest w stanie zapewnić zdolność do produkowania wyrobów zgodnych ze specyfikacją.

Zasady obliczenia C_m , C_mk są bardzo podobne do C_p, C_pk (stosuje się takie same wzory matematyczne), jednakże sposób przygotowania i pobierania próbek z procesu jest inny niż podczas obliczenia wskaźników C_p, C_pk.

Poniższy przykład przedstawia zależność pomiędzy C_pk, a C_mk danego parametru. To znaczy, że maszyna produkująca dany wyrób musi być bardziej powtarzalna niż sam proces (dlatego C_mk powinno być "lepsze" niż C_pk).



Statystyczne sterowanie procesem pozwala nam monitorować procesy produkcyjne i biznesowe za pomocą wielu technik (głównie kart kontrolnych) oraz pozwala na oszacowanie w jakim stopniu procesy (lub maszyny) spełniają stawiane im wymagania (wskaźniki C_p, C_pk, C_m, C_mk).

ISO 9001 zaleca stosowanie technik statystycznych do monitorowania i oceny funkcjonowania procesów. Szczegóły zawiera Raport Techniczny PKN-ISO/TR 10017.

Warto też wiedzieć, że SPC jest jednym z podstawowych narzędzi jakości w systemach zarządzania opartych o ISO/TS 16949 czy AS 9100 i jest także ważnym elementem Six Sigma.