İstatistiksel Proses Kontrolü (SPC) Nedir?

SPC, üretim sürecini izleyerek kaliteyi ölçme ve kontrol etme yöntemidir. Kalite verileri, ürün veya proses ölçümleri, çeşitli makinelerden alınan veriler ile toplanır. SPC, sürekli iyileştirme sağlamak için etkili bir yöntemdir. Bir süreci izleyerek veya kontrol ederek, o ürünün tüm potansiyeli ile işlendiğinden emin olabilirsiniz.

Firmanızda Neden SPC (Statistical Process Control) Kullanmalısınız?

Günümüzde imalat şirketleri giderek artan rekabetle karşı karşıyadır. Aynı zamanda hammadde maliyetleri artmaya devam ediyor. Bunlar, firmaların çoğunlukla kontrol edemediği faktörlerdir. Bu nedenle şirketler, kontrol edebilecekleri süreçlere odaklanmalıdır. Firmalar, verimlilik ve maliyet düşürme konularında sürekli iyileştirme için çaba göstermelidir. Birçok şirket, kalite sorunlarını tespit etmek için hala üretimden sonra denetime güveniyor. SPC süreci, bir şirketi tespite dayalı kalite kontrollerinden önlemeye dayalı kalite kontrollerine taşımak için uygulanır. Operatör, bir sürecin performansını gerçek zamanlı olarak izleyerek, uygun olmayan ürün ve hurdaya neden olmadan önce süreçteki eğilimleri veya değişikleri tespit etmek için Kalite Yönetim Yazılım sistemimiz sizlere yardımcı olabilir.

İstatistiksel Proses Kontrolünün (İSK) Kullanımı

SPC veya herhangi bir yeni kalite sistemini uygulamadan önce, üretim süreci ana atık alanlarını belirlemek için değerlendirilmelidir. Üretim süreci atıklarına bazı örnekler yeniden işleme, hurda ve aşırı inceleme süresidir. SPC araçlarını önce bu alanlara uygulamak en faydalı olacaktır. SPC sırasında, ortaya çıkacak masraf, zaman ve üretim gecikmeleri nedeniyle tüm boyutlar izlenmez. SPC uygulamasından önce, bir baskı incelemesi veya Tasarım Hata Modu ve Etkileri Analizi (DFMEA) egzersizi sırasında bir İşlevler Arası Ekip (CFT) tarafından tasarımın veya sürecin temel veya kritik özellikleri belirlenmelidir. Daha sonra bu temel veya kritik özellikler hakkında veri toplanır ve izlenir.

SPC Veri Toplama ve Kaydetme

SPC verileri, bir ürün boyutu/özelliği veya proses enstrümantasyon okumalarının ölçümleri şeklinde toplanır. Daha sonra veriler kaydedilir ve toplanan veri türüne göre çeşitli kontrol grafikleri üzerinde izlenir. Değer kazanmak ve yararlı bilgiler elde etmek için doğru grafik türünün kullanılması önemlidir. Veriler sürekli değişken veri veya öznitelik verisi şeklinde olabilir. Veriler ayrıca bireysel değerler veya bir grup okumanın ortalaması olarak toplanabilir ve kaydedilebilir. Aşağıda bazı genel yönergeler ve örnekler listelenmiştir. Bu liste her şeyi kapsamaz ve yalnızca bir referans olarak sağlanmıştır.

Öznitelik verileri
*Bireysel – Hareketli Aralık grafiği: Verileriniz bireysel değerlerse kullanılmalıdır.
*Xbar – R grafiği: 8 veya daha az alt grupta veri kaydediyorsanız kullanılmalıdır.
*Xbar – S grafiği: Alt grup boyutunuz 8'den büyükse kullanılmalıdır.
Değişken veri
*P grafiği – Bir parça grubundaki arızalı parça sayısını kaydetmek için
*U grafiği – Her parçadaki kusur sayısını kaydetmek için

SPC Kontrol Grafikleri
Değişken veriler için en yaygın kullanılan kontrol grafiklerinden biri X-bar ve R grafiğidir. X-bar, x değişkeninin ortalamasını veya "ortalama" değerini temsil eder. X-bar grafiği, örnek ortalamalarındaki veya ortalamalardaki değişimi gösterir. Aralık grafiği, alt gruptaki değişimi gösterir. Aralık, en yüksek ve en düşük değer arasındaki farktır. Bir X-bar ve R grafiği oluşturmak için aşağıdaki adımlar gereklidir:
*Örneklem büyüklüğünü "n" olarak belirleyin. Genellikle 4 veya 5 birçok endüstride kullanılan yaygın örneklem büyüklükleridir. Örneklem büyüklüğünün 8 veya daha az olması gerektiğini unutmayın. Ayrıca örneklem ölçümlerinin toplanacağı sıklığı belirleyin.
*İlk örnek setinizi toplamaya başlayın. Genel bir kural, 25 veri noktasıyla sonuçlanacak şekilde 4'lü gruplar halinde 100 ölçüm toplamaktır.
*4 örnekten oluşan 25 grubun her biri için ortalama değeri hesaplayın.
*4 ölçümün 25 örneğinin her birinin aralığını hesaplayın. Aralık, her 4 örnek ölçüm setindeki en yüksek ve en düşük değer arasındaki farktır.
*X-bar grafiğinde düz bir merkez çizgisiyle gösterilen X-dbar'ı (ortalamaların ortalaması) hesaplayın.
*Örnek aralıklarının veya “R” değerlerinin ortalamasını hesaplayın. Bu, Aralık grafiğinin merkez çizgisi olacaktır.
*Her grafik için Üst ve Alt Kontrol Limitlerini (UCL, LCL) hesaplayın. Açık olmak gerekirse, kontrol limitleri mühendisin çizimde belirlediği spesifikasyon limitleri değildir. Kontrol limitleri verilerden türetilir. Çoğu mühendis hesaplamaları otomatik olarak gerçekleştirecek istatistiksel yazılımlar kullanır.

Grafik kurulduktan sonra, operatör veya teknisyen birden fazla numuneyi ölçer, değerleri toplar ve ardından ortalamayı hesaplar. Bu değer daha sonra bir kontrol grafiğine veya X-bar grafiğine kaydedilir. Alt grupların aralığı da kaydedilir. Numune ölçümleri, sürecin istikrarını izlemek için tarih ve saat dahil olmak üzere düzenli aralıklarla alınmalı ve kaydedilmelidir. Herhangi bir özel veya atanabilir neden olup olmadığını izleyin ve istikrarlı ve kontrol altında bir süreci sürdürmek için süreci gerektiği gibi ayarlayın.

X-bar ve R grafiği, süreç izleme ve iyileştirme için mevcut farklı kontrol grafiklerinin yalnızca bir örneğidir. Süreçlerinizi iyileştirmek için en iyi uygulamaları belirlemede yardım için ExpressBasicQuality yazılımını kullanın.

SPC - Verilerin Analizi
Bir kontrol çizelgesinde kaydedilen veri noktaları, yalnızca ortak nedenler ve özel nedenler tanımlanmadığı takdirde kontrol sınırları arasında kalmalıdır. Ortak nedenler kontrol sınırları arasında kalırken, özel nedenler genellikle uç değerlerdir veya kontrol sınırlarının dışındadır. Bir sürecin istatistiksel kontrol altında kabul edilmesi için çizelgelerin hiçbirinde özel neden olmamalıdır. Kontrol altında olan bir süreçte özel nedenler tanımlanmamalı ve veriler kontrol sınırları arasında kalmalıdır. Ortak neden varyasyonunun bazı örnekleri şunlardır:
*Belirtim dahilinde malzeme özelliklerinde değişiklik
*Ortam sıcaklığındaki veya nemindeki mevsimsel değişiklikler
*Normal makine veya takım aşınması
*Operatör kontrollü ayarlardaki değişkenlik
*Normal ölçüm varyasyonu

Tersi olarak, özel nedenler genellikle kontrol sınırlarının dışında kalır veya süreçte köklü bir değişiklik veya kaymaya işaret eder. Özel neden varyasyonunun bazı örnekleri aşağıdadır:
*Başarısız denetleyiciler
*Uygunsuz ekipman ayarlamaları
*Ölçüm sisteminde bir değişiklik
*Bir süreç değişimi
*Makine arızası
*Tasarım spesifikasyonlarının dışında kalan ham madde özellikleri
*Kırık alet, delgeç, uç vb.
*Deneyimsiz operatör sürece aşina değil
Bir süreci SPC çizelgeleri aracılığıyla izlerken, müfettiş tüm veri noktalarının kontrol sınırları içinde olduğunu doğrulayacak ve süreçteki eğilimleri veya ani değişiklikleri izleyecektir. Herhangi bir özel varyasyon nedeni belirlenirse, nedeni belirlemek ve süreci istatistiksel kontrol durumuna döndürmek için düzeltici eylemler uygulamak için uygun eylem yapılmalıdır.

Kontrol sınırları içinde izlenmesi ve araştırılması gereken başka veri noktası varyasyonları veya kalıpları da vardır. Bunlar şunları içerir ancak bunlarla sınırlı değildir:
*İşlem merkez hattının bir tarafında 7 veya daha fazla veri noktasının üst üste geldiği çalıştırmalar
*Birden fazla veri noktasının birbirinden daha uzak veya daha yakın olduğu, verilerin normal yayılımındaki değişiklikler
*7 veya daha fazla veri noktasının sürekli olarak artıp azaldığı trendler
*Veri yayılımındaki kaymalar normal ortalamanın üstünde veya altında

Süreçteki herhangi bir özel nedene, eğilime veya kaymaya değinerek, müşterinin gereksinimlerini karşılayan parçalar ürettiğimizden emin olabiliriz. Kontrol sınırlarının her zaman mühendis ve/veya müşteri tarafından belirlenen spesifikasyon sınırları arasında olması gerektiğini unutmayın. SPC süreci ve mevcut araçlar, mentorluk, eğitim veya SPC'nin uygulanmasında yardım hakkında daha fazla bilgi için DATALMS Yazılım & Otomasyon'daki Konu Uzmanlarından biriyle iletişime geçin. İhtiyacınız olan her türlü yardımı veya bilgiyi sağlamak için her zaman hazırız.
İstatistiksel Proses Kontrolü (SPC) Hakkında Daha Fazla Bilgi Edinin
DATALMS Yazılım & Otomasyon, Yazılım, Eğitim ve Proje Desteği aracılığıyla Ürün ve Süreç Geliştirme için Kalite ve Güvenilirlik Desteği sunar. DATALMS Yazılım & Otomasyon - Kalite Yönetim Yazılımı, benzersiz isteklerinize, ihtiyaçlarınıza ve arzularınıza göre uyarlanmış Kalite ve Güvenilirlik faaliyetlerinde Bilgi, Rehberlik ve Yönlendirme sağlar. SPC Danışmanlığının , SPC Eğitiminin veya SPC Proje Desteğinin Değerini Keşfetmenize yardımcı olalım.