Controlul statistic al proceselor

Controlul statistic al proceselor a fost inițiat de Walter A. Shewhart la începutul anilor 1920. Shewhart a pus bazele graficului de control și a conceptului de control statistic prin experimente atent proiectate. Deși Dr. Shewhart s-a inspirat din teoriile statistice matematice pure, el a înțeles că datele din procesele fizice rareori produc o "curbă de distribuție normală" (o distribuție gaussiană, denumită în mod obișnuit și "curbă de clopot"). El a descoperit cum variația observată în datele de fabricație nu se comporta întotdeauna în același mod ca și datele din natură (de exemplu, mișcareabrowniană a particulelor). Dr. Shewhart a ajuns la concluzia că, deși fiecare proces prezintă variație, unele procese prezintă variație controlată care este naturală pentru proces (cauze comune de variație), în timp ce altele prezintă variație necontrolată care nu este prezentă în sistemul cauzal al procesului în orice moment (cauze speciale de variație). Variația necontrolată este adesea asociată cu produsele defecte, oferind un mijloc bazat pe date pentru identificarea problemelor și îmbunătățirea calității.

W. Edwards Deming a aplicat ulterior metodele SPC în SUA în timpul celui de-al doilea război mondial, reușind astfel să îmbunătățească cu succes calitatea în fabricarea munițiilor și a altor produse de importanță strategică. După încheierea războiului, a contribuit la introducerea metodelor SPC în industria japoneză. Abordarea lui Deming de a utiliza SPC împreună cu practicile de management aferente a ajuns să fie cunoscută sub numele de sistem de management al calității.

Următoarea descriere se referă mai degrabă la industria de producție decât la industria serviciilor, deși principiile SPC pot fi aplicate cu succes în oricare dintre acestea. Pentru o descriere și un exemplu de aplicare a SPC la un mediu de servicii, consultați Roberts (2005). Selden descrie modul de utilizare a SPC în domeniile vânzărilor, marketingului și serviciilor pentru clienți, folosind faimosul experiment Red Bead Experiment al lui Deming ca o demonstrație ușor de urmărit.

În producția în masă, calitatea articolului finit se realiza în mod tradițional prin inspecția post-fabricare a produsului; acceptarea sau respingerea fiecărui articol (sau a mostrelor dintr-un lot de producție) pe baza gradului de conformitate cu specificațiile de proiectare. În schimb, controlul statistic al proceselor utilizează instrumente statistice pentru a observa performanța procesului de producție în scopul de a prezice abaterile semnificative care pot duce ulterior la respingerea produsului.

În toate procesele de fabricație apar două tipuri de variație: ambele tipuri de variație de proces determină variații ulterioare în produsul final. Primul este cunoscut sub numele de variație naturală sau de cauză comună și constă în variația inerentă procesului așa cum este proiectat. Variația de cauză comună poate include variații ale temperaturii, ale proprietăților materiilor prime, ale intensității unui curent electric etc. Cel de-al doilea tip de variație este cunoscut sub numele de variație de cauză specială sau variație de cauză atribuibilă și apare mai rar decât prima. Cu o investigație suficientă, pentru variațiile de cauză specială se poate găsi o cauză specifică, cum ar fi o materie primă anormală sau parametri de reglare incorecți.

De exemplu, o linie de ambalare a cerealelor pentru micul dejun poate fi proiectată pentru a umple fiecare cutie de cereale cu 500 de grame de produs, dar unele cutii vor avea puțin mai mult de 500 de grame, iar altele vor avea puțin mai puțin, în conformitate cu o distribuție a greutăților nete. În cazul în care procesul de producție, inputurile sale sau mediul înconjurător se schimbă (de exemplu, mașinile care realizează producția încep să se uzeze), această distribuție se poate schimba. De exemplu, pe măsură ce camele și scripetele sale se uzează, mașina de umplere a cerealelor poate începe să pună în fiecare cutie mai multe cereale decât s-a specificat. Dacă această schimbare este lăsată să continue necontrolată, se vor produce din ce în ce mai multe produse care nu se încadrează în limitele de toleranță ale producătorului sau ale consumatorului, ceea ce va duce la risipă. Deși, în acest caz, deșeurile sunt sub forma unui produs "gratuit" pentru consumator, de obicei deșeurile constau în reprelucrări sau resturi.

Observând la momentul potrivit ce s-a întâmplat în procesul care a dus la o schimbare, inginerul de calitate sau orice membru al echipei responsabile de linia de producție poate depista cauza principală a variației care s-a strecurat în proces și poate corecta problema.

SPC indică momentul în care trebuie întreprinsă o acțiune în cadrul unui proces, dar indică și momentul în care NU trebuie întreprinsă nicio acțiune. Un exemplu este o persoană care ar dori să mențină o greutate corporală constantă și care își măsoară greutatea săptămânal. O persoană care nu înțelege conceptele SPC ar putea începe să țină dietă de fiecare dată când greutatea sa crește sau să mănânce mai mult de fiecare dată când greutatea sa scade. Acest tip de acțiune ar putea fi dăunător și, eventual, ar putea genera și mai multe variații ale greutății corporale. SPC ar ține cont de variația normală a greutății și ar indica mai bine când o persoană câștigă sau pierde de fapt în greutate.

Controlul statistic al proceselor poate fi împărțit, în linii mari, în trei seturi de activități: înțelegerea procesului; înțelegerea cauzelor de variație; și eliminarea surselor de variație din cauze speciale. Instrumentele cheie ale SPC sunt diagramele de control, accentul pus pe îmbunătățirea continuă și experimentele proiectate.

Pentru a înțelege un proces, acesta este de obicei cartografiat, iar procesul este monitorizat cu ajutorul graficelor de control. Diagramele de control sunt utilizate pentru a identifica variațiile care se pot datora unor cauze speciale și pentru a scuti utilizatorul de grija față de variațiile datorate unor cauze comune. Aceasta este o activitate continuă, în curs de desfășurare. Atunci când un proces este stabil și nu declanșează niciuna dintre regulile de detectare pentru o diagramă de control, se poate efectua și o analiză a capacității procesului pentru a prezice capacitatea procesului actual de a produce în viitor un produs conform (adică în conformitate cu specificațiile).

În cazul în care se identifică o variație excesivă prin regulile de detectare a graficului de control sau se constată că nu există capacitatea procesului, se depun eforturi suplimentare pentru a determina cauzele acestei variații. Printre instrumentele utilizate se numără diagramele Ishikawa, experimentele proiectate și diagramele Pareto. Experimentele proiectate sunt esențiale pentru această fază a SPC, deoarece sunt singurele mijloace de cuantificare obiectivă a importanței relative a numeroaselor cauze potențiale de variație.

Odată ce cauzele variației au fost cuantificate, se depun eforturi pentru a elimina acele cauze care sunt semnificative atât din punct de vedere statistic, cât și din punct de vedere practic (de exemplu, o cauză care are doar un efect mic, dar semnificativ din punct de vedere statistic, nu poate fi considerată rentabilă; cu toate acestea, o cauză care nu este semnificativă din punct de vedere statistic nu poate fi niciodată considerată semnificativă din punct de vedere practic). În general, acest lucru include elaborarea de lucrări standard, asigurarea protecției împotriva erorilor și formarea profesională. Este posibil să fie necesare modificări suplimentare ale procesului pentru a reduce variația sau pentru a alinia procesul la obiectivul dorit, în special dacă există o problemă cu capacitatea procesului.

În 1989, Institutul de Inginerie Software a introdus în Modelul de maturitate a capacităților (CMM) ideea că SPC poate fi aplicat în mod util la procesele care nu țin de producție, cum ar fi procesele de inginerie software. Această idee există astăzi în cadrul practicilor de nivel 4 și nivel 5 ale modelului de integrare a maturității capacităților (CMMI). Cu toate acestea, această noțiune conform căreia SPC este un instrument util atunci când este aplicat proceselor nerepetitive, cu utilizare intensivă a cunoștințelor, cum ar fi procesele de inginerie, s-a confruntat cu mult scepticism și rămâne controversată și în prezent. Problema constă în numeroase domenii ale software-ului care nu sunt repetitive, ci sunt aspecte ale calității care se manifestă o singură dată sau o singură dată, în loc să fie observate pentru performanțe repetate într-o perspectivă pe termen lung.

• Asigurarea calității
• Controlul calității
• ANOVA
• Eșantionare (statistică)
• Șase sigma