このブログは、統計的工程管理(SPC)に関するシリーズの3番目です。以前のブログでは、統計的手法と工程能力指標の基本について説明しました。このブログでは、製造環境における管理図とその主な利点に焦点を当てます。
管理図は、生産プロセスの不要な変動を特定するのに役立つツールです。統計的管理の目標は、工程変動を特定し、どの変動が制御不能であるかを判断することです。一部のバリエーションはプロセスに固有のものですが、他のバリエーションは特別または割り当て可能です。これらの偏差は、工程で通常見られる「通常の」変動の範囲外です。統計ツールを使用して識別し、通常のプロセスから削減または排除できます。
管理図を理解するために、まず変動について説明しましょう。完璧な世界では、バリエーションはありません。機械の電源を入れるたびに、毎回まったく同じ部品が生成されます。しかし、私たちは完璧な世界に住んでいません-機械の故障、内部部品の摩耗、成形ツールの摩耗、温度の変化、材料が生産バッジから生産バッジへと微妙に変化します。特定の製造プロセスには、顧客の要件を満たす部品を製造するために連携する必要があるいくつかの入力があります。完成した部品の主要な特性を測定することにより、製造プロセスを評価できます。管理図を使用すると、特殊な変動(射出成形金型の摩耗や不適切な機械設定など)から固有の変動を特定できます。これらの固有の不一致を排除することで、プロセスを「通常」に戻すことができます。
Boyd射出成形で通常使用される2種類の管理図は、個別管理図とX-barR管理図です。以下の例に示すように、これらのチャートは両方とも2つの要素を備えています-1)調査対象の特定のデータセットの平均(平均)である中心線、および2)同じデータセットから統計的に計算された上側管理限界と下側管理限界。主要な特性の測定データは、時間の経過とともに定期的に収集および入力されます。
統計的に計算された管理限界は、平均(平均)からのプラス/マイナス3標準偏差を表します。これらの線は、プロセス出力が統計的に「ありそうもない」と見なされるしきい値を表します。言い換えると、管理限界は、工程の自然変動を、工程から排除できる特別な原因または割り当て可能な原因によって発生する「ありそうもない」変動から分割することを表します。これらの管理限界外または異常なデータ実行(6回以上の連続した測定でデータが増減する)を調査して、割り当て可能な変動の原因を特定して排除する必要があります。
生産サイクルの早い段階でばらつきを特定して対処することの最大の利点の1つは、仕様外の部品が製造される前に問題を防ぐことです。機械と材料の効率を最大化し、生産コストと時間を削減します。Boydのプロセスエンジニアが採用しているさまざまな統計ツールは、顧客の要求を満たし、高品質の部品を一貫して構築する上で極めて重要な役割を果たし続けています。 Learn more about Quality at Boyd or contact us.
