Статистический контроль процесса (SPC) — это метод контроля качества, который использует статистические методы для мониторинга и контроля процесса. Это помогает гарантировать, что процесс работает эффективно, производя больше продуктов, соответствующих спецификациям, с меньшим количеством отходов
Чтобы сказать, действует на процесс особая причина в данный момент или нет, необходимо взглянуть на рисунок, который образуется из точек на контрольной карте. Вероятность возникновения таких рисунков очень мала под действием случайных причин, поэтому их появление указывает на наличие особых причин в процессе или, другими словами, можно сказать, что процесс не под контролем.
Все контрольные графики можно разделить по типу собираемых данных на два вида: количественные и атрибутивные. Количественные (или непрерывные) измеряют с помощью некой шкалы: температура, расстояние, концентрация… Атрибутивные нельзя измерить с помощью шкалы – им присваивают некий атрибут. Это может быть количество дефектов в выборке, которое можно посчитать, или некое качество продукта, как например цвет начинки, который должен быть однородным.
Прежде чем двигаться дальше в изучении Статистического управления процессами, мы должны разобраться с Теорией нормального распределения вероятностей, на основе которой строится прогнозирование в процессах. Нормальное распределение — это основополагающий инструмент статиста. Такое распределение является основой для многих типов статистики вывода, которыми мы пользуемся сегодня. Мы будем часто обращаться к этому распределению в наших статьях.
Контрольная карта Шухарта показывает, когда ваш процесс выходит из-под контроля и помогает определить наличие специальных причин вариации. Когда мы сталкиваемся с особыми причинами вариации, наш процесс начинает быть нестабильным и нам необходимо принимать меры, чтобы выровнять процесс. Также на контрольной карте можно увидеть тренды и предсказать дальнейшее развитие процесса. Поэтому контрольные карты используются для определения зон фокуса.
Про Статистическое управление процессов (SPC) написано много и на разных языках. Существует большое количество статьей, рассказывающих о том, что такое SPC, когда начало внедряться, кто основатель, какие блага несет внедрение SPC и т.д. Обо всем этом вы можете прочитать хотя бы даже в Википедии. Я хотел бы посвятить данную серию статей больше техническим вопросам SPC, а именно расчетам статистических индикаторов, разбору рабочих кейсов и принципам внедрения удачного статистического управления. Тем не менее, мне будет сложно давать голую практику, поэтому с теоретическими вопросами мы тоже столкнемся, но постараюсь давать ее по минимуму, только самое важное.