SPC 차트는 무엇입니까? - 분석 Vidhya

소개

통계 프로세스 제어 (SPC) 차트는 품질 관리의 필수 도구로 조직이 프로세스를 모니터링, 제어 및 개선 할 수 있도록합니다. SPC 차트는 통계적 방법을 적용함으로써 데이터 변동과 패턴을 시각적으로 나타내므로 일관된 제품 품질을 보장합니다. 이 안내서는 다양한 SPC 차트 유형, 기능 및 실제 응용 프로그램을 탐색합니다.

주요 테이크 아웃

이 안내서는 SPC 차트의 기본 사항; 다른 SPC 차트 유형; 품질 관리에서 SPC 차트를 사용하는 장점; 효과적인 구현 전략; Python 및 Excel을 사용하여 SPC 차트를 작성합니다.

목차

• SPC 차트는 무엇입니까?
• SPC 차트의 유형
• SPC 차트 사용의 장점
• SPC 차트의 효과적인 구현
• Python 예제 : SPC 차트 생성
• Excel 예 : SPC 차트 생성
• 자주 묻는 질문

SPC 차트는 무엇입니까?

컨트롤 차트라고도하는 SPC 차트는 시간이 지남에 따라 데이터 포인트를 그래픽으로 표시합니다. 이들은 공통 원인 변동 (프로세스에 내재 된)과 특수 원인 변동 (비정상적이거나 할당 가능한 원인)을 구별합니다. 이 차이는 공정 안정성을 유지하고 개선을위한 영역을 식별하는 데 중요합니다.

SPC 차트의 유형

여러 SPC 차트 유형은 다른 데이터 및 프로세스 특성을 충족합니다. 주요 유형은 다음과 같습니다.

• X-BAR 및 R 차트 : 하위 그룹 내 프로세스 평균 (X-BAR) 및 범위 (R)를 모니터링합니다. X-Bar 차트는 평균 하위 그룹 값을 추적하는 반면 R 차트는 각 하위 그룹 내에서 범위를 추적합니다.
• P- 차트 : 샘플 내에서 결함이있는 품목의 비율을 추적합니다. 각 항목이 결함이 있거나 결함이없는 범주 형 데이터에 적합합니다.
• C 차트 : 단일 제품 단위의 결함 수를 계산합니다. 단위당 결함 수가 계산되는 프로세스에 이상적입니다.
• U- 차트 : C 차트와 유사하지만 다양한 샘플 크기를 설명합니다. 단위당 결함을 모니터링하여 샘플 크기 유연성이 높아집니다.

SPC 차트 사용의 장점

SPC 차트 구현은 다양한 이점을 제공합니다.

• 품질 관리 향상 : 지속적인 프로세스 모니터링 및 제어를 제공하여 일관된 제품 품질을 보장합니다.
• 초기 문제 탐지 : 프로세스 편차를 적시에 식별하여 신속한 시정 조치를 용이하게합니다.
• 데이터 중심 의사 결정 : 실시간 통찰력에 기반한 정보에 입각 한 의사 결정을 지원하는 프로세스 데이터를 시각적으로 표현합니다.

SPC 차트의 효과적인 구현

성공적인 SPC 차트 구현에는 다음과 같은 단계가 포함됩니다.

1. 차트 선택 : 데이터 및 프로세스 특성에 따라 적절한 차트 유형을 선택하십시오.
2. 데이터 수집 : 정확하고 일관된 데이터 포인트를 체계적으로 수집합니다.
3. 제어 한계 계산 : 허용 가능한 변동을 정의하는 과거 데이터를 기반으로 상한 및 하한 제어 제한을 결정합니다.
4. 데이터 플로팅 : 차트의 데이터 포인트를 플롯하여 제어 제한 외부의 지점을 강조 표시합니다.
5. 분석 및 행동 : 트렌드 또는 비정상적인 변형에 대한 차트를 분석합니다. 통제 불능 지점에 대한 시정 조치를 구현합니다.

Python 예제 : SPC 차트 생성

Python을 사용하여 X-Bar 및 R 차트를 만드는 방법은 다음과 같습니다.

 Numpy를 NP로 가져옵니다
matplotlib.pyplot을 plt로 가져옵니다

# 샘플 데이터
data = np.array ([[5, 6, 7], [8, 9, 7], [5, 6, 7], [8, 9, 6], [5, 6, 8]]

# 하위 그룹 평균 및 범위를 계산합니다
x_bar = np.mean (data, axis = 1)
r = np.ptp (데이터, 축 = 1)

# 전체 평균 및 평균 범위를 계산합니다
x_double_bar = np.mean (x_bar)
r_bar = np.mean (r)

# X-Bar 차트의 제어 제한 제한
a2 = 0.577 # x-bar 차트 제어 한계의 요소
ucl_x_bar = x_double_bar a2 * r_bar
lcl_x_bar = x_double_bar -a2 * r_bar

# R 차트의 제어 제한
D4 = 2.114 # R 차트 상한 제어 한계의 요소
D3 = 0 # r 차트 하한 제어 한계의 요소
ucl_r = d4 * r_bar
lcl_r = d3 * r_bar

# 플롯 X- 바 차트
plt.figure (figsize = (12, 6))
Plt.Subplot (211)
plt.plot (x_bar, 마커 = 'O', linestyle = '-', color = 'b')
plt.axhline (y = x_double_bar, color = 'g', linestyle = '-')
plt.axhline (y = ucl_x_bar, color = 'r', linestyle = '-')
plt.axhline (y = lcl_x_bar, color = 'r', linestyle = '-')
plt.title ( 'x-bar 차트')
plt.xlabel ( '하위 그룹')
plt.ylabel ( '평균')

# 플롯 r 차트
Plt.Subplot (212)
plt.plot (r, Marker = 'o', linestyle = '-', color = 'b')
plt.axhline (y = r_bar, color = 'g', linestyle = '-')
plt.axhline (y = ucl_r, color = 'r', linestyle = '-')
plt.axhline (y = lcl_r, color = 'r', linestyle = '-')
plt.title ( 'R 차트')
plt.xlabel ( '하위 그룹')
plt.ylabel ( '범위')
plt.tight_layout ()
plt.show () 

코드 설명

이 파이썬 스크립트는 샘플 데이터를 사용하여 X-Bar 및 R 차트를 생성하여 이러한 차트가 시간이 지남에 따라 프로세스 안정성을 추적하는 방법을 보여줍니다. 수치 계산에 Numpy를 사용하고 시각화를위한 Matplotlib를 사용합니다.

Excel 예 : SPC 차트 생성

Excel에서 SPC 차트를 작성하면 다음과 같은 단계가 포함됩니다.

1. 데이터 입력 : 데이터를 Excel 스프레드 시트에 입력하여 하위 그룹을 행으로 구성하고 열의 관찰을 구성합니다.
2. 계산 : Excel 함수 (평균, 최대, 최소)를 사용하여 하위 그룹 평균 및 범위를 계산합니다.
3. 제어 한계 결정 : 전체 평균 및 평균 범위를 계산합니다. 제어 제한을 계산하려면 적절한 상수 (A2, D3, D4)를 적용하십시오.
4. 차트 생성 : 데이터를 선택하고 줄 차트를 삽입하십시오. Excel의 차트 기능을 사용하여 제어 제한에 수평선을 추가하십시오.

결론

SPC 차트를 이해하고 적용하는 것은 품질 관리를 향상시키고 프로세스 효율성을 향상 시키며 우수한 제품 품질을 달성하려는 조직에 필수적입니다. SPC 차트는 모니터링 및 개선을위한 구조화 된 접근 방식을 제공하여 품질 관리에서 귀중한 도구 역할을합니다.

자주 묻는 질문

Q1. 서비스 산업에서 SPC 차트의 적용 가능성? 예, SPC 차트는 서비스 산업에 적용하여 응답 시간, 고객 만족 및 오류율과 같은 서비스 품질 측면을 모니터링하고 향상시킵니다.

Q2. 통제 한계의 의미? 제어 한계는 프로세스에서 허용 가능한 변동 범위를 나타냅니다. 이 제한 외부의 데이터 포인트 신호 전위 프로세스 문제.

Q3. 규제 준수에서 SPC 차트의 역할? SPC 차트는 일관된 품질을 유지하고 프로세스 제어의 증거를 제공하며 규제 준수를위한 문서 요구 사항을 지원하는 데 도움이됩니다.

위 내용은 SPC 차트는 무엇입니까? - 분석 Vidhya의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!