Data proměnných veličin

Datum: 27.06.2017

Kategorie: Systém řízení výroby

Kontrolní grafy jsou nástroje statistického řízení procesu poskytující metody zaznamenávání a zobrazování shromážděných dat.

Jsou-li správně zkonstruovány, kontrolní grafy je možno používat v „reálném čase“, což umožňuje přijímat okamžitá rozhodnutí o požadovaných činnostech pro pokračování, nastavení nebo zastavení procesu. S prohlubující se historií procesu pak lze získat více informací pro analýzu, která vede k nápravnému opatření.

Kontrolní diagramy Proměnných veličin

X s pruhem, R - Průměr proměnných, rozsah skupiny měření
X s pruhem, s - Standadní odchylka ze skupiny měření
X s pruhem, MR - Průměr proměnných, pohyblivý rozsah mezi úspěšnými měřeními

Kontrolní diagramy Vlastností

p - Měří podíl vadných jednotek v procentech
np - Měří počet vadných jednotek
c - Měří počet vad
u - Měří počet vad na jednotku

Snad nejpoužívanějším a nejužitečnějším kontrolním digramem je X s pruhem, R, a to díky jednodušší matematice. X s pruhem je definováno jako aritmetický průměr všech měření, provedených na jednom vzorku. R je definováno jako rozsah proměnných nebo rozdíl mezi největší a nejmenší hodnotou ve vzorku měření.

Diagram by měl být konstruován v určitém časovém období, se vzorky odebíranými v čase, od různých strojů, nebo z téže fáze procesu na různých výrobních linkách. Střední čára je mez, nad kterou je 50 % dat a 50 % dat pod ní. UCL a LCL značí horní, případně dolní mezní hodnotu regulace. Mezní hodnoty regulace by měly být odvozeny z procesní specifikace, nebo z analýzy možností procesu, o čemž bude pojednáno později. Proces, jenž je řízen, bude mít proměnné veličiny a rozsahy, které spadají do horní a dolní mezní regulace.

Existuje několik trendů, jež mohou být indikátorem, že proces ztrácí stabilitu. Prvním je výskyt série sedmi nebo více bodů. O sérii hovoříme, jestliže za sebou jdoucí body jsou na stejné straně střední čáry. Znamená to, že v procesu se něco změnilo, materiály, stroje atd., což má za následek posun úrovně měření.

Dalším trendem, jenž je považován za indikátor nedostatečného řízení procesu, je trvalé stoupání nebo klesání za sebou jdoucích bodů (Obr. 3). Trend sedmi následných bodů, jenž má monotónně stoupající nebo klesající tendenci, je indikací, že se procesu něco pomalu a trval mění. Proces se chystá vymknout kontrole a je zapotřebí tomu věnovat pozornost, nebo provést nápravu.

Periodicita dat je dalším trendem, jenž může být indikátorem nestabilního procesu (Obr. 4). Znamená to, že něco v procesu sleduje opakující se schéma změny, stoupá a pak klesá. Pokud data nepřekročí mezní hodnoty regulace, nejedná se o katastrofu, avšak je-li možno příčinu zjistit a napravit, rozsah se přiměřeně zmenší. To umožní, aby proces byl podstatně lépe schopen vyrábět v rámci stanoveného rozsahu.

Další technikou vyhodnocování dat proměnných veličin je sledování četnosti jejich výskytu v rozsahu měření. To se provádí rozdělením mířicího rozsahu na stejné intervaly. Pak se počítají výskyty uvnitř těchto intervalů. Celkový počet v každém intervalu se pak zobrazí graficky v podobě sloupkového diagramu.

Jestliže proces obsahuje pouze normální případy, lze očekávat stejnou pravděpodobnost, že se měření budou vyskytovat poblíž a po obou stranách průměrné nebo střední hodnoty. Toto rozložení se nazývá “normální” (viz Obr. 5). Jsou-li v procesu zahrnuty i jiné varianty, jako například ty, jež vyplývají z některého typu přiřaditelného případu, nebudou rozložení rovnoměrně vyváženy kolem středu.

Sběrem dat a vytvořením diagramu rozložení je možno provést vyhodnocení způsobilosti procesu. Porovnáním množství datových bodů vně mezních hodnot specifikace s celkovým počtem datových bodů lze předpovědět výtěžnost. Je-li významný počet datových bodů uvnitř, avšak blízko mezních hodnot, je proces minimálně způsobilý. Aby proces dával vynikající výsledky, více než 99.7 % (nebo ± 3 standardní odchylky) měření dat proměnných veličin musí být uvnitř mezních hodnot specifikace.

Je-li možno proces přesně předvídat, což znamená, že procesní proměnné jsou výsledkem obvyklých příčin, pak se proces označuje jako proces „pod kontrolou“. Jestliže se proces mění v důsledku zařaditelných příčin, nebudou výsledky tak předvídatelné a mohou vyústit do situace „mimo kontrolu“. Je-li proces „pod kontrolou“ a je uvnitř specifikací, považuje se za „způsobilý“. „Způsobilý“ proces se od procesu „pod kontrolou“ velmi liší. Proces může být „pod kontrolou“, nemusí však být „způsobilý“.