Moving Average Spc

Was ist Statistical Process Control (SPC) SPC oder statistische Prozesssteuerung ist eine statistisch aufgebaute Werkzeugfamilie zur Überwachung, Steuerung und Verbesserung von Prozessen. Statistical Process Control (SPC) Schulung kann zeitraubend und frustrierend wegen der komplexen Natur der Statistiken zugrunde liegenden SPC-Kontrolldiagramme. Basic SPC ist eine umfassende Online-SPC-Schulung für Ingenieure, Bediener und Techniker, die das Verständnis und die Anwendung statistischer Prozesskontrolle (SPC) einfach macht. Basic SPC Online Training Mit Basic SPC Online SPC Schulungen, können Sie beseitigen oder erheblich reduzieren die Notwendigkeit für Klassenzimmer Ausbildung. In diesem Kurs werden die üblichen Variablen - und Attribut-Control-Charts, einschließlich X-Bar Amp-R-Charts, gleitende Durchschnittsdiagramme, p-Charts, u, beschrieben - charts, np-Diagramme und c-Diagramme. Umfangreiches Training umfasst das Sammeln von Beispiel-Untergruppen, das Plotten von Kontrollplänen und das Interpretieren von SPC-Plänen. Diese Online-grundlegende SPC-Schulung bietet auch einen konzeptionellen Überblick über die Prozessfähigkeit einschließlich Cp, Cr und Cpk zu bieten Lernenden ist ein abgerundetes und gründliches Verständnis der Verwendung statistischer Prozesskontrolle in ihren Arbeitsplätzen. Dieses Training ist ideal für Six Sigma Green Band Training oder für Lean Manufacturing Training. Dieses Training ermöglicht den Lernenden. Besser verstehen Variation in den Herstellungsprozessen einschließlich Muster und Maßnahmen der Variation. Überwachen und steuern Sie die Variation mit Variablen - und Attributkontrollkarten. Beschreiben Sie grundlegende Prozessfähigkeitskonzepte und die Bedeutung von Fähigkeiten bei der Verwendung von Kontrollkarten. Empfohlene Voraussetzungen Sie können auch interessiert sein in. Fortgeschrittene SPC-Schulung - Umfassende Schulungen zur Umsetzung der statistischen Prozesskontrolle einschließlich der Erstellung von Kontrollkarten und Durchführung von Prozessfähigkeitsstudien. Mistake-Proofing Training Umfassende Online-Ausbildung in poka yokemistake-Proofing-Techniken für die Fertigung. 8D Problem-Solving - Schritt-für-Schritt-Training in der Arbeit an einem Problem lösende Team folgen der 8D-Methodik einschließlich Tools und Techniken, die in jedem step. Statistical Process Control (SPC) verwendet werden Verwenden von SPC Vor Implementierung von SPC oder Jedes neue Qualitätssicherungssystem, sollte das Herstellungsverfahren bewertet werden, um die wichtigsten Abfallbereiche zu bestimmen. Einige Beispiele für die Herstellung von Prozessabfällen sind Nacharbeit, Ausschuss und übermäßige Inspektionszeit. Am vorteilhaftesten wäre es, die SPC-Werkzeuge zunächst auf diese Bereiche anzuwenden. Während der SPC werden nicht alle Abmessungen überwacht, was auf Kosten, Zeit und Produktionsverzögerungen zurückzuführen ist. Vor der SPC-Implementierung sollten die Schlüssel - oder kritischen Merkmale des Entwurfs oder des Prozesses von einem Cross-Functional-Team (CFT) während einer Druckprüfung oder einer Designfehler-Modus - und Effekte-Analyse (DFMEA) identifiziert werden. Daten würden dann gesammelt und auf diesen Schlüssel - oder kritischen Merkmalen überwacht. Sammeln und Aufzeichnen von Daten SPC-Daten werden in Form von Messungen eines Produktdimensionsmerkmals oder von Messgeräten der Messgeräte gesammelt. Die Daten werden dann auf verschiedenen Arten von Steuerdiagrammen aufgezeichnet und verfolgt, basierend auf dem Typ der gesammelten Daten. Es ist wichtig, dass die richtige Art von Diagramm verwendet wird, um Wert zu gewinnen und nützliche Informationen zu erhalten. Die Daten können in Form von kontinuierlichen variablen Daten - oder Attributdaten vorliegen. Die Daten können auch gesammelt und als Einzelwerte oder als Mittelwert einer Gruppe von Messwerten aufgezeichnet werden. Einige allgemeine Richtlinien und Beispiele sind unten aufgelistet. Diese Liste ist nicht vollständig und wird nur als Referenz geliefert. Variable Daten Individuell Moving Range Chart: zu verwenden, wenn Ihre Daten individuelle Werte sind Xbar R-Diagramm: zu verwenden, wenn Sie Daten in Untergruppen von 8 oder weniger aufnehmen Xbar S-Diagramm: verwendet werden, wenn Ihre Untergruppe Größe ist Größer als 8 Attributdaten P-Diagramm Zum Aufzeichnen der Anzahl fehlerhafter Teile in einer Gruppe von Teilen U-Diagramm Zur Aufzeichnung der Anzahl von Fehlern in jedem Teil Kontrollkarten Eine der am häufigsten verwendeten Kontrollkarten für variable Daten sind die X-Balken und R Diagramm. X-bar stellt den Mittelwert oder Mittelwert der Variablen x dar. Das X-Balkendiagramm zeigt die Veränderung der Sample-Mittel oder Mittelwerte an. Das Range-Diagramm zeigt die Variation innerhalb der Untergruppe. Der Bereich ist einfach die Differenz zwischen dem höchsten und niedrigsten Wert. Die folgenden Schritte sind erforderlich, um ein X - und R-Diagramm zu erstellen: Bestimmen Sie die Stichprobengröße n. Normalerweise sind 4 oder 5 übliche Probengrößen, die in vielen Industrien verwendet werden. Denken Sie daran, die Stichprobengröße sollte 8 oder weniger. Bestimmen Sie auch die Häufigkeit der Probenmessungen. Beginnen Sie mit dem Sammeln Ihrer ersten Satz von Proben. Eine allgemeine Regel ist, 100 Messungen in Gruppen von 4 zu sammeln, die zu 25 Datenpunkten führen würden. Berechnen Sie den Mittelwert für jede der 25 Gruppen von 4 Proben. Berechnen Sie den Bereich jeder der 25 Proben von 4 Messungen. Der Bereich ist die Differenz zwischen dem höchsten und dem niedrigsten Wert in jedem Satz von 4 Probenmessungen. Berechnen Sie X-dbar (den Mittelwert der Mittelwerte), der im X-Balkendiagramm durch eine durchgezogene Mittellinie dargestellt wird. Berechnen Sie den Mittelwert der Probenbereiche oder R-Werte. Dies ist die Mittellinie des Range-Diagramms. Berechnen Sie die oberen und unteren Grenzwerte (UCL, LCL) für jede Tabelle. Um es klar zu machen, sind die Regelgrenzen nicht die vom Ingenieur auf der Zeichnung festgelegten Spezifikationsgrenzen. Aus den Daten werden die Regelgrenzen abgeleitet. Die meisten Ingenieure nutzen statistische Software, die die Berechnungen automatisch durchführen wird. Sobald das Diagramm aufgebaut ist, mißt der Bediener oder Techniker mehrere Proben, addiert die Werte zusammen und berechnet dann den Durchschnitt. Dieser Wert wird dann auf einer Regelkarte oder einem X-Balkendiagramm aufgezeichnet. Der Bereich der Untergruppen wird ebenfalls aufgezeichnet. Die Probenmessungen sollten in regelmäßigen Abständen durchgeführt werden, einschließlich Datum und Uhrzeit, um die Stabilität des Verfahrens zu verfolgen. Achten Sie auf besondere oder zuordenbare Ursachen und stellen Sie den Prozess nach Bedarf ein, um einen stabilen und kontrollierten Prozess zu gewährleisten. Das X-bar und R-Diagramm ist lediglich ein Beispiel für die verschiedenen Kontrollkarten, die für die Prozessüberwachung und - verbesserung zur Verfügung stehen. Für Unterstützung bei der Festlegung der besten Verfahren zur Verbesserung Ihrer Prozesse, wenden Sie sich an eine der vielen Profis bei Quality-One. Analysieren der Daten Die auf einer Kontrollkarte aufgezeichneten Datenpunkte sollten zwischen den Kontrollgrenzen liegen, sofern nur gemeinsame Ursachen und keine besonderen Ursachen festgestellt wurden. Häufige Ursachen fallen zwischen die Kontrollgrenzen, während spezielle Ursachen in der Regel Ausreißer sind oder außerhalb der Kontrollgrenzen liegen. Für einen Prozess, der in der statistischen Kontrolle betrachtet werden soll, sollte es keine speziellen Ursachen in einer der Diagrammen geben. Ein Prozess in der Steuerung hat keine speziellen Ursachen in ihm identifiziert und die Daten sollten zwischen den Kontroll-Grenzen fallen. Einige Beispiele für häufige Ursachenvariationen sind: Veränderung der Materialeigenschaften innerhalb der Spezifikation Saisonale Änderungen der Umgebungstemperatur oder der Feuchtigkeit Normaler Maschinen - oder Werkzeugverschleiß Variabilität der bedienergesteuerten Einstellungen Normale Messvariation Spezielle Ursachen fallen in der Regel außerhalb der Kontrollgrenzen oder geben a Drastische Veränderung oder Verschiebung des Prozesses. Einige Beispiele für besondere Ursachenvarianten sind: Fehlerhafte Regler Unsachgemäße Geräteanpassungen Veränderung des Messsystems Prozessabweichung Maschinenstörung Rohstoffeigenschaften aus den Konstruktionsvorgaben Broken tool, punch, bit, etc. Unerfahrene Bediener nicht vertraut mit Prozess Bei der Überwachung einer Prozess durch SPC-Diagramme überprüft der Inspektor, dass alle Datenpunkte innerhalb der Kontrollgrenzen sind und beobachten Sie auf Trends oder plötzliche Änderungen im Prozess. Werden spezielle Ursachen der Variation festgestellt, sollten geeignete Maßnahmen ergriffen werden, um die Ursache zu ermitteln und Korrekturmaßnahmen einzuleiten, um den Prozess in einen Zustand der statistischen Kontrolle zurückzuversetzen. Es gibt andere Variationen oder Muster von Datenpunkten innerhalb der Kontrollgrenzen, die ebenfalls verfolgt und untersucht werden sollten. Diese umfassen, sind aber nicht beschränkt auf: Ausführungen, bei denen 7 oder mehr Datenpunkte in einer Reihe auf einer Seite der Prozeßmittellinie liegen Änderungen in der normalen Spreizung von Daten, wobei mehrere Datenpunkte entweder weiter voneinander entfernt oder näher zusammenfallen 7 oder mehr Datenpunkte stetig ansteigend oder sinkend Verschiebungen der Daten über oder unter dem normalen Mittel Durch die Adressierung von speziellen Ursachen, Trends oder Verschiebungen im Prozess können wir sicherstellen, dass wir Teile produzieren, die den Kundenanforderungen entsprechen. Denken Sie daran, dass die Regelgrenzen immer zwischen den vom Ingenieur und / oder dem Kunden festgelegten Grenzwerten liegen sollten. Weitere Informationen zum SPC-Prozess und verfügbaren Tools, Mentoring, Schulungen oder Unterstützung bei der Umsetzung von SPC erhalten Sie bei Quality-One bei einem der Fachmaterie-Experten (KMU). Wir sind immer bereit, jede mögliche Unterstützung oder Informationen zur Verfügung zu stellen, die Sie benötigten.