От VikiPro: Industry Енциклопедия. Прозорци, врати, мебели
Използване на контролни списъци
KCS - графичен инструмент, който първоначално беше демонстрирана за Shewhart контрол на производствените процеси, и след това Deming [1] показва приложимостта на инструмента и административни процеси. На теория, контролни диаграми се прави разграничение между два вида причини за отклонение. Първият тип - случаен, известен също като "нормални" причини. Те са предизвикани от широк кръг от причини, които винаги присъстват, те са трудно да се определят всяка една от тези причини е много малка част от общата променливост, и никой от тях не е от значение само по себе си. Въпреки това, сумата от всички тези причини, измерване и вярвам, че това е най-вътрешната същност на процеса. Предотвратяване или намаляване на ефекта от обичайните причини за вариации на процеса изисква управленски решения за разпределението на ресурсите за подобряване на процеса и системата. Вторият тип - не-случайни или "специални" предизвиква колебания - е истинска промяна в процеса, които са причинени от причини, които не особен процес вътрешно и могат да бъдат премахнати, поне теоретично. Това може да се дължи на липсата на хомогенност на материала, счупване на инструмент, квалифициран персонал, като при неизпълнение на процедури, ниската ефективност на оборудването производство и проверка.
KCS цел - да се намери едно неестествено промяна в продукцията на стойности за обработка, които се повтарят, и да даде критерии за определяне на липсата на статистически контрол. Процесът е в статистическия контрол, ако променливостта е причинено само от неочаквани събития. Като решение за оценка на варианти за измерване на процеса на използването на контролни списъци trehsigmovyh граници. Това не е само въз основа на теорията на вероятностите и поради това не се разбира от тези, които се опитват да използват теорията на вероятностите, за да "коригира" границите на класациите за контрол. За да представи аргументите на Shewhart, даваме няколко цитата, свързани с границите за подбор trehsigmovyh: "Ето защо, ние трябва да използваме границите, така че чрез тях ние не губят твърде много време в търсене на ненужни проблеми." "Нашият метод - определянето на границите на вариабилност. така че, когато се наблюдава стойността е извън тях, да търсите конкретна причина би имало смисъл. " "Ако сте използвали повече от една статистика, границите на тези статистически данни трябва да бъдат избрани така, че вероятността за идентифициране" въпроси "при мощност от най-малко един от тях за своите контролни граници е икономически обосновано."
разсъждение W. Shewhart се крие не толкова статистика като икономиката и неговите идеи за това как е оправдано, ако разходите, свързани с идентифицирането на признаци на uncontrollability на процеса, ползите, които са получени чрез тяхното откриване и отстраняване.
От една страна, ако процесът се характеризира с контролиран вариант, следва да се възприема като стабилна и постоянна. Вариант присъства в процеса отразява само това, което е присъщо на самия процес. Ето защо, за да се намали промяната, която искате да промените този процес! думи Shewhart му, състоянието на контрол - определен лимит, към които се стремим да се постигне икономически ефективни методи за идентифициране и отстраняване на причините за променливост без да се променя на базата на този процес. Първата стъпка за подобряване на поведението на процеса "изход" е определянето на специални причини за отклонение. Ако специални причини вреди, да се разпорежда с него. Ако тя носи полза, да я направи част от процеса. Shewhart също отбележи, че почти сигурно процес за контролиране може да бъде, когато не е 100, и 1000 последователни измервания не показват липсата на контролиране. Основно правило.
Ако ви се предоставя единен набор от данни:
1) за 60-75% от лежат на данни в рамките на сигма единици от двете страни на средната стойност;
2) от около 90 до 98% от лежат данни на разстояние две единици от сигма среда;
3) около 99-100% от данните отстраняват от средната стойност не повече от три сигма единици.
интерпретация на KCS
Редица въпроси, на които трябва да се отговори, преди да може да тълкува картата:
1. Какви са отделните стойности? Какви са тези числа?
2. Как да получите тези стойности? Кой става? Колко често? Къде? По какъв начин? Какви инструменти или оборудване?
3. Какви са източниците на вариация са представени в тези данни?
4. Как тези данни се организират в подгрупи? Какви са източниците на вариация в рамките на подгрупи? Какви са източниците на вариация между подгрупи?
5. Как трябва да се държат тези данни? Има ли някакви естествени бариери в рамките на обхвата на наблюдаваните стойности?
Критерии за липсата на контрол:
* Изход една точка в граници 3-sigmovye
Четвъртото правило на липса на контрол
KCS като допълнителен инструмент за добро управление
забележка
- ↑ 1
Приноси:
Свързани статии