Statisztikai minőségszabályozás

1. Statisztikai folyamatszabáéyozás SPC alapjai

2. Ingadozás kiváltó okai

2.1. Tűréshatárok szerepe

3. Szabályozókártya fajtái

3.1. X és R ábrák készítésének lépései

4. Szabályozatlan folyamat: kérdések

5. Minőségteljesítmény mérése a hat szigma koncepcióban

6. Termékminőség — mintavétel elve

7. Ideális és valós működési jelleggörbe

ezt nem a sornál dolgozó munkás, haem a minőségi szakember csinálja…

minőség és folyamat
a folyamatminőség biztosítása
ingadozása
mérése (hat szigma)

minőség és folyamat egymásra hatása

beszállítás: a minőség alapján a beszállítókat is minősítik…

aztán végig minőségellenőrzés a folyamat során…

alapanyagellenőrzés, végellenőrzés: a termék van a középpontban…

nem cska a oflyamat hat a minőségre, de a minpsg is hat a folyamatra… (pl. ha olyan felületet munkál meg a gép, amihez nem szokott, az ciki)

Statisztikai folyamatszabáéyozás SPC alapjai

folyamatok lefutrása időben változik
csomó olyan ési a folyamatot, amik miat tingadozások vannak a rendszerben….
miért van ingadozás, mi a normális mértéke?

lehetnek pl. hőmérsékletre, páratartalomra érzékeny folyamatok

Ingadozás kiváltó okai

beállítási
szerszámtörés
jelentős gépkopás
nem hozzáértő dolgozó…

cska tűréshatárokat lehet meghatározni a gyártó oldaláról

Tűréshatárok szerepe

legfontosabb jellemzőket mérünk (méret, súly…)
összevonjuk az ekőlre meghatározott határpokkal

futóábra, grafikon készítése

milyen szemponzoknál érdemes a probléma fennállsát mérlegelni?
→ grafikon: lehet, hoyg a tűréhatáron belül van, viszont pl. ha vmilyen tendencia mutatható ki, hortelen értékváltozás… stb…

jellemzően mintavételre csinálnak mérést

Szabályozókártya fajtái

X — átlag
R — terjedelem: milyen nagy a kilengése a folyamatnak
X — egyedi érétkek
P — hibaarány tulajdonságot nézünk… nem minden termék súlyát nézzük, hanem hogy jó-e…. → hibaarány ábra
C — hibák száma

jellemzően átlagot és terjedelmet néznek…

pl.: a terjedelem (R) egyre nagyobb, átlag (X) változatlan
vagy: terjedelem marad, átlag szisztematikusan változik

X és R ábrák készítésének lépései

0. a vizsgált tulajdonság kvantitatív
1. mintakiválasztás, ezek átlaga, terjedelme
alcsoportok… ezek átlagait átlagoljuk…

átlago terjedelem, folyamatátlag kiszá,mítása
szabályozási szintek számítása
ICLX=X+AR

→ mérés, átlagok, tartományok meghatározása

mi a hiba?
pl. ha átállításnál lehet a hiba, akkor elég cka az elő meg az utolsó temréket vizsgálni
pl.: műheéyrendszerű tevékenység…
vagy nyomdánákl: sikerült-e jól bállítani a nyomtatás minőségét
ha operátorral van a gond, akkor folyamatosan…
ha alkatrász, akkor a bejövő temrékeket kell pl. mintavételesen ellenőrizni

Szabályozatlan folyamat: kérdések

mérési folyamat pontosságában változás?
operátor módszerében változás?
környezet érinti afolyanatit? hőmérséklet, páratartalom?
szerszámok elhasznmálódása
betanítatlan munkás van a folyamatban?
abyagbeszerzésben vna változás?
operátor fáradtsága befolyásolja?
karbantartási eljárásokban van változás?
sűrűn kell igazítani a gépen? (→ átállítási probléma)
a minták különböző gépekből, műszakokból, operátoroktól származnak?
félnek az operátorok a rossz hírektől? → megfigyelés…

hol húzzuk eg a tűréshatárt?
1σ → 60% jó termék…
6σ → 1millió termékből egy hibás

3σ → 1millió termék⇒ 66800
4 → 6200
…

6 σ → ez törekvés, elég kevesen tudják…

folyamat megismeráse… természetes ingadozást mi okozza?
pl.: hőmérséklet befolyásolja → kontrolláljál a hőmérsékletet

folyamatképesség: a folyamatszórás elfogadhatósgának mértéke

tűrésmező nagyobb a folyamat ingadozásánál → képes folyamat: képes megfelelő minőségűt gyártani

tűrémező kisebb a folyamat ingadozásámnál → folyamatmutató kisebb 0-nál…

kisebb kilengésnél könnyebb az átlagérték eltolódását mérni…

Minőségteljesítmény mérése a hat szigma koncepcióban

hibalehetőség
hibás darabok aránya
folyamat kihozatal
egy darabra jutó hiba: átlagosan egy darabon
hibalehetőségere jutó hiba
millió hibalehetőségre jutó hiba

Termékminőség — mintavétel elve

…a Trabant minőségellenőrzése:
„mekkorát kell belerúgni az elején, hogy jól álljon a lemez?”

Ideális és valós működési jelleggörbe

pl.: 250es mintavétel, egy hibás lehet…

átlagos hibaarány 0.4…
→ ha elérem, a folyamat jó…

vizsgálatok mennyiségének a növekedésével egyre pontosabb a görbénk…

minőségellenőrzés ára, stb…

elfogadáos mintavétel → elsőfajú hiba, máodfajú hiba:
elfogadjuk é rossz: másodfajú