Statistikas procesa kontrole ļauj saglabāt dažus standartus, nepārbaudot un neregulējot katru procesa posmu un produktu. Līdzīgi kā statistikas kvalitātes kontrolei, SPC tiek izmantots ražošanas un pakalpojumu lietojumprogrammās. Tas ļauj veikt virkni pasākumu, kas paredzēti, lai radītu atkārtotu un konsekventu rezultātu vai procesu, kas paliek autonoms no pastāvīgas uzraudzības. SPC var izmantot tādā daudzveidīgā vidē kā ķīmiskie procesi vai informācijas pārvaldība. Lai gan produkts un soļi var būt atšķirīgi, procesa statistiskā analīze joprojām ir konsekventa.
Ietekme uz ražošanu
SPC priekšrocība salīdzinājumā ar citām kontroles metodēm ir tā, ka ražošana ir mazāk ietekmēta. Pastāv mazāk pārtraukumu un procesu palēnināšanās nekā ar tiešāku pārbaudi un pārbaudes metodēm. Galvenais mainīgais SPC darba vides uzturēšanā ir vajadzīgās statistikas paraugu noteikšana. Pastāvīga paraugu ņemšana no katra procesa aspekta zaudē mērķi, bet statistiskā analīze ar gariem paraugu ņemšanas intervāliem var novest pie neatbilstībām un sliktas kvalitātes rezultātiem. Īstenojot SPC sistēmu, paraugu ņemšanai vajadzētu būt vismaz tradicionāliem jau konstatētiem kvalitātes jautājumiem.
Kontroles diagrammas un eksperimenti
SPC lielā mērā balstās uz kontroles diagrammām, nepārtraukti uzlabojot statistisko analīzi un eksperimentus, kas paredzēti, lai radītu iespējamās atšķirības papildu statistikas rezultātiem. Kontroles diagrammas izseko dažādus statistikas izmaiņu cēloņus un risinājumus.Kontroles diagrammas rezultāti un pašreizējie eksperimenti sniedz nepieciešamo informāciju, lai nepārtraukti uzlabotu procesa statistisko modeli.
SPC efektīva piemērošana
Ir svarīgi neļaut analīzei traucēt produktivitāti. Piesakies SPC kā papildinājumu procesam, lai analizētu un sagatavotu uzlabošanai nepieciešamos datus. Kad tas kļūst par vadības un operāciju centru, tad process var ciest. Izmantojiet SPC kā līdzekli, lai uzlabotu procesu; neizmantojiet šo procesu, lai uzlabotu SPC metodes un procedūras.
