Vybrané praktické aplikace statistické regulace procesu



Podobné dokumenty
Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"

Statistické řízení jakosti. Deming: Klíč k jakosti je v pochopení variability procesu.

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"

VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA FAKULTA METALURGIE A MATERIÁLOVÉHO INŽENÝRSTVÍ KATEDRA KONTROLY A ŘÍZENÍ JAKOSTI

Statistické řízení jakosti - regulace procesu měřením a srovnáváním

Management kvality, environmentu a bezpečnosti práce

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. Navazující magisterské studium. studijní obor "Management jakosti"

Národní informační středisko pro podporu kvality

Ekonomické aspekty statistické regulace pro vysoce způsobilé procesy. Kateřina Brodecká

Národní informační středisko pro podporu kvality

Pelantová Věra Technická univerzita v Liberci. Předmět RJS. TU v Liberci

Regulační diagramy (RD)

MANAŽER KVALITY PŘEHLED POŽADOVANÝCH ZNALOSTÍ K HODNOCENÍ ZPŮSOBILOSTI CO 4.4/2007

Národní informační středisko pro podporu jakosti

Rozdíl rizik zbytečného signálu v regulačním diagramu (I,MR) a (xbar,r)

Výukový materiál zpracovaný v rámci projektu Výuka moderně

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. Navazující magisterské studium. studijní obor "Management kvality"

RiJ ŘÍZENÍ JAKOSTI L 4 4-1

Sedm základních nástrojů řízení jakosti

Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Fakulta metalurgie a materiálového inženýrství. Katedra kontroly a řízení jakosti

SPC v případě autokorelovaných dat. Jiří Michálek, Jan Král OSSM,

Střední průmyslová škola strojnická Olomouc, tř. 17. listopadu 49. Výukový materiál zpracovaný v rámci projektu Výuka moderně

ZÁKLADNÍ NÁSTROJE ŘÍZENÍ JAKOSTI

NĚKTERÉ ZÁVĚRY Z ÚVODNÍ NÁKLADOVÉ ANALÝZY VÝROBY TEKUTÉHO KOVU V ŠESTI SLÉVÁRNÁCH. Václav Figala a Sylvie Žitníková b Václav Kafka c

3. Aplikace SPC na proces dělení kovového profilu

SW podpora při řešení projektů s aplikací statistických metod

Národní informační středisko pro podporu kvality

PRINCIPY ZABEZPEČENÍ KVALITY

Předpoklad o normalitě rozdělení je zamítnut, protože hodnota testovacího kritéria χ exp je vyšší než tabulkový 2

Principy zajištění spolehlivosti. Zdenek Kubíček

Národní informační středisko pro podporu jakosti

Č.t. Téma školení Cílová skupina Rozsah

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. magisterské studium

Procesy a management rizik ve zdravotnické laboratoři. Roubalová Lucie

VŠB Technická univerzita Ostrava BIOSTATISTIKA

VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky SMAD

1) Jsou normy v ČR závazné a jaká je jejich úloha? normy nejsou v ČR závazné od roku 2000 od roku 2000 mají pouze doporučující charakter

Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012. Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza. Jan Kracík

Management kvality, environmentu a bezpečnosti práce systémový pohled Ing. Dana Spejchalová, Ph.D.

Metodické listy pro kombinované studium předmětu MANAGEMENT JAKOSTI Metodický list č. l

UNIVERZITA PARDUBICE CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ FAKULTA KATEDRA ANALYTICKÉ CHEMIE

KORELACE. Komentované řešení pomocí programu Statistica

Porovnání softwarových produktů pro podporu hodnocení způsobilosti technologických procesů. Bc. Jan VERBERGER

Národní informační středisko pro podporu jakosti

Národní informační středisko pro podporu kvality

Návrh a vyhodnocení experimentu

6.1. Výcvikový kurz QFD - Quality Function Deployment Přenášení požadavků zákazníků do procesů v organizaci

AUDITOR KVALITY PŘEHLED POŽADOVANÝCH ZNALOSTÍ K HODNOCENÍ ZPŮSOBILOSTI CO 4.5/2007

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz

VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky

HODNOCENÍ VÝKONNOSTI ATRIBUTIVNÍCH ZNAKŮ JAKOSTI. Josef Křepela, Jiří Michálek. OSSM při ČSJ

SYSTÉM TECHNICKO-EKONOMICKÉ ANALÝZY VÝROBY TEKUTÉHO KOVU - CESTA KE SNIŽOVÁNÍ NÁKLADŮ

Katedra řízení podniku (FES)

, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě

METODY, TECHNIKY A NÁSTROJE MANAGEMENTU KVALITY

ISO 8258 je první ze čtyř norem ISO, které budou věnovány metodám statistické regulace. Zbývající tři, které jsou nyní v přípravě, jsou

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ EXPERIMENTÁLNÍCH DAT

POPISNÁ STATISTIKA Komentované řešení pomocí programu Statistica

Quality Management Decision and Computer Support Rozhodování v řízení jakosti a počítačová podpora

Regulační diagramy pro Lean Six Sigma

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, Pardubice

ROBUST 2012 Němčičky Metodika komplexního návrhu regulačního diagramu. Ing. Jan Král. ISQ PRAHA s.r.o. kral.jan@isq.

Národní informační středisko pro podporu kvality

Zaokrouhlování: Směrodatná odchylka se zaokrouhluje nahoru na stanovený počet platných cifer. Míry

Plánování experimentu

Procesy a management rizik ve zdravotnické laboratoři. Ing. Alena Fischerová Systémy jakosti s.r.o

Popisná statistika. Statistika pro sociology

Regulační diagramy (Control charts, Shewhart s diagrams)

Průzkumová analýza dat

Lean Six Sigma Logistics Využití statistických metod ke zlepšení logistických proces

Analýza konstrukčního řešení

SPECIFIKACE KVALITY NÁPRAVNÁ A PREVENTIVNÍ OPATŘENÍ ING. PETRA ŠOTOLOVÁ

Kvalita SW produktů. Jiří Sochor, Jaroslav Ráček 1

Provádění preventivních opatření

PŘEZKOUMÁNÍ SYSTÉMU MANAGEMENTU KVALITY V HEMATOLOGICKÉ LABORATOŘI

Analýza způsobilosti procesů. Studijní opory

Jednofaktorová analýza rozptylu

STATISTIKA A INFORMATIKA - bc studium OZW, 1.roč. (zkušební otázky)

IMPLEMENTING SPC IN INDUSTRIAL PROCESS ZAVÁDĚNÍ SPC VE VÝROBNÍM PROCESU. Dostál P., Černý M. ABSTRACT

Workshop Ostrava Úspěšné řízení projektů ve firmě projektové řízení v praxi

UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu. Aplikace STAT1. Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM

Národníinformačnístředisko pro podporu jakosti

Co musí zahrnovat dokumentace systému managementu kvality? 1 / 5

Národní informační středisko pro podporu jakosti

Kontrolní list Systém řízení výroby

Pokročilé metody statistické kontroly procesu

JAROSLAV NENADÁL / DARJA ~OSKIEVIČOVÁ RUŽENA PETRÍKOVÁ / JIRÍ PLURA JOSEF TOŠENOVSKÝ MODERNI MANAGEMENT JAKOSTI MANAGEMENT PRESS, PRAHA 2008

Návrh a vyhodnocení experimentu

Statistická analýza jednorozměrných dat

Recenzovaly: Ing. Hana Štverková, PhD. Ing. Dagmar Zindulková. Vydání knihy bylo schváleno vědeckou radou nakladatelství.

MATEMATICKO STATISTICKÉ PARAMETRY ANALYTICKÝCH VÝSLEDKŮ

Regulace výrobního procesu v soft. Statistica

Řízení neshodného produktu

Střední průmyslová škola strojnická Olomouc, tř. 17. listopadu 49. Výukový materiál zpracovaný v rámci projektu Výuka moderně

= = 2368

Závěry technicko-ekonomické analýzy výroby tekutého kovu v podmínkách slévárny DSB EURO, s.r.o., Blansko první část

Q-diagramy. Jiří Michálek ÚTIA AVČR

Procesy implementace systému CAQ MSN Management preventivní údržby strojů

Transkript:

ČSJ, OSSM Praha, 19. 4. 2012 Vybrané praktické aplikace statistické regulace procesu Prof. Ing. Darja Noskievičová, CSc. Katedra kontroly a řízení jakosti Fakulta metalurgie a materiálového inženýrství Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava

Vybrané praktické aplikace statistické regulace procesu 1. Aplikace SPC v podmínkách výroby plechových výlisků. 2. Aplikace SPC na lisování plastových komponent pro automobilový průmysl. 3. Aplikace SPC na proces dělení kovového profilu. 4. Aplikace SPC v podmínkách válcování tyčového materiálu. 5. Aplikace SPC při podélném omítání plechů na oboustranných nůžkách.

1. Aplikace SPC v podmínkách výroby plechových výlisků Zaměření případové studie: Přípravná fáze zavádění SPC (fáze I) 1. Definování cíle zavedení SPC splnění požadavku zákazníka, prevence proti výskytu neshod a reklamací, pilotní projekt využívání SPC ve firmě, zlepšování procesu. 2. Volba procesu a produktu 3. MSA metoda R & R 3 operátoři 3 opakovaná měření po 10 ks Měřené kusy byly vybrány tak, aby pokryly celé výrobní rozpětí Proces: Operace lisování pravého a levého držáku spoileru Charakteristika výrobku: držák předního spoileru transportéru Znak jakosti zvolený pro regulaci: tvarová odchylka zobáčku držáku Předpis: ± 0,5 mm

1. Aplikace SPC v podmínkách výroby plechových výlisků 4. Analýza možných příčin zvýšené variability odchylky tvaru zobáčku základ OCAP Brainstorming - Ishikawův diagram, Paretova analýza Stanovení nejvýznamnějších (nejpravděpodobnějších) příčin a) Nevyhovující pozice tvárníku b) Nesprávné najetí lisu c) Nepřesné nastavení výšky lisu 5. Návrh a realizace nápravných opatření Rozšíření návodu pro preventivní údržbu nástrojů o upozornění, by při každé prohlídce byla provedena kontrola skolíkování jednotlivých tvárníků. Provádění pravidelné kontroly parametrů lisování operátorem vůči hodnotám v pracovním postupu a jejich záznam.

1. Aplikace SPC v podmínkách výroby plechových výlisků 6. Návrh způsobu sběru a záznamu dat -Kontrolní interval: 1 hodina - Rozsah logické podskupiny: 5 ks levého a 5 ks pravého držáku odebíraných bezprostředně za sebou přímo z pásu - Záznamový protokol obsahující i průvodní list procesu - Záznamník pro sledování parametrů procesu ovlivňujících sledovaný znak jakosti ( stanovených v rámci předchozí analýzy v kroku 4)

1. Aplikace SPC v podmínkách výroby plechových výlisků 7. Definování celého komplexu činností v rámci implementace a realizace SPC matice zodpovědnosti Ukázka části navrhované matice

frequency 1. Aplikace SPC v podmínkách výroby plechových výlisků Col_1 8. Ověření předpokladů o datech pro levý a pro pravý držák graficky i pomocí testování statistických hypotéz Ověření výskytu odlehlých hodnot Ověření normality dat Ověření nezávislosti graficky i pomocí testů statistických hypotéz Quantile-Quantile Plot 0,22 30 25 Histogram Krabicový graf 0,17 0,12 0,07 20 15 10 5 0,02-0,03-0,03 0,02 0,07 0,12 0,17 0,22 Normal distribution Bodovy diagram 0-0,05 0 0,05 0,1 0,15 0,2 0,25 x -0,03 0,02 0,07 0,12 0,17 0,22 x -0,03 0,02 0,07 0,12 0,17 0,22

1. Aplikace SPC v podmínkách výroby plechových výlisků 9. Volba vhodných regulačních diagramů Regulační diagram pro průměry Regulační diagram pro rozpětí

1. Aplikace SPC v podmínkách výroby plechových výlisků Poučení z této případové studie: Komplexní provedení přípravné fáze Analýza příčin variability zvoleného znaku jakosti Stanovení a přijetí nápravných a preventivních opatření Návrh sběru dat nejen znaku jakosti, ale i ovlivňujících parametrů procesu Provedení MSA Vytvoření matice zodpovědnosti Volba regulačních diagramů na základě provedení statistické analýzy předpokladů o datech

2. Aplikace SPC na lisování plastových komponent pro automobilový průmysl Zaměření případové studie: Tvorba výběrů (Fáze I) Proces: nepřímé lisování plastů Produkt: Plastový výlisek pro automobilový průmysl Funkce výlisku: regulace proudu vzduchu v palubní desce vozidla Regulovaný znak jakosti rozteč ložisek

2. Aplikace SPC na lisování plastových komponent pro automobilový průmysl Problém: Nedostatky stávajícího způsobu provádění sběru, záznamu a zpracování dat Vytváření podskupin z různých kavit ; Neověření rozdílů variability jednotlivých kavit; Dlouhý kontrolní interval (záznam 1x za 24 hodin). Proces lisování Kavita 1 Kavita 2 Kavita 3 Kavita 4 Odběr 1 ks Odběr 1 ks Odběr 1 ks Odběr 1 ks Záznam do regulačních diagramů x-bar a R při n=12, tj. 1x co 24 h Záznam do regulačních diagramů x-bar a R při n=12, tj. 1x co 24 h Záznam do regulačních diagramů x-bar a R při n=12, tj. 1x co 24 h Záznam do regulačních diagramů x-bar a R při n=12, tj. 1x co 24 h

2. Aplikace SPC na lisování plastových komponent pro automobilový průmysl Cíl: Snížení počtu regulačních diagramů Zkrácení kontrolního intervalu Ověření konzistentnosti variability u jednotlivých kavit pro každou kavitu samostatně vedená dvojice regulačních diagramů. Nový rozsah podskupiny n = 4 Nový interval záznamu do regulačních diagramů do 2 hodiny Stejný počet diagramů: 8 Proces lisování Kavita 1 Kavita 2 Kavita 3 Kavita 4 Odběr 4 ks Odběr 4 ks Odběr 4 ks Odběr 4 ks Záznam do regulačních diagramů x-bar a R Záznam do regulačních diagramů x-bar a R Záznam do regulačních diagramů x-bar a R Záznam do regulačních diagramů x-bar a R

2. Aplikace SPC na lisování plastových komponent pro automobilový průmysl Ověření konzistentnosti jednotlivých kavit a) Vyhodnocení statistické stability procesu u jednotlivých kavit: Všechny 4 dvojice regulačních diagramů vykazovaly statisticky stabilní proces. b) Provedení Bartlettova testu Závěr: rozdíly ve variabilitě jednotlivých kavit lze považovat za nevýznamné

2. Aplikace SPC na lisování plastových komponent pro automobilový průmysl Nové řešení nový způsob sběru a záznamu dat 1 dvojice regulačních diagramů x-bar a R n = 4 (po jednom výlisku z každé kavity) Sběr a záznam dat odiny Záznam do regulačních diagramů: odiny Proces lisování Kavita 1 Kavita 2 Kavita 3 Kavita 4 Odběr 1 ks Odběr 1 ks Odběr 1 ks Odběr 1 ks Záznam do jedné dvojice regulačních diagramů x-bar a R při n=4

2. Aplikace SPC na lisování plastových komponent pro automobilový průmysl Poučení z této případové studie při více zdrojích variability nutno provést statistickou analýzu rozdílů mezi jednotlivými zdroji; podskupinu vytvářet z prvků ovlivněných různými zdroji pouze v případě, že rozdíly ve variabilitě mezi těmito zdroji jsou nevýznamné; takto lze snížit počet používaných regulačních diagramů a případně mít současně více informací o chování procesu při kratším intervalu záznamu do regulačních diagramů.

3. Aplikace SPC na proces dělení kovového profilu Zaměření případové studie: Otázka stanovení okamžiku přepočtu regulačních mezí ( IV. fáze SPC) Běžná praxe (často součást SW): přepočet automaticky po každém výskytu bodů mimo regulační meze nebo po určitém delším intervalu Nesprávný, zjednodušený přístup!!!!

3. Aplikace SPC na proces dělení kovového profilu Východiska algoritmu Z dlouhodobého hlediska může dojít v této fázi SPC ke 2 základním situacím: 1. Proces se dlouhodobě zlepšil regulační meze stanovené ve fázi II. se stávají příliš široké, zvyšuje se riziko chybějícího signálu β a dochází k omezení možností včas reagovat na případné nestability procesu a proces dále zlepšovat. 2. Pokud došlo k přetrvávajícímu zhoršení procesu původní regulační meze se staly příliš úzké pro stávající proces, zvyšuje se riziko zbytečného signálu α, tedy riziko, že uživatel bude ztrácet čas vyhledáváním neexistujících vymezitelných příčin variability místo toho, aby věnoval čas analýze příčin, které vedly ke skutečnému dlouhodobému zhoršení chování procesu (změně systému náhodných příčin variability). Základní myšlenka: SPC se má aplikovat tak, aby to nebyla ztráta času, ale zdroj příležitostí ke zlepšování procesu.

3. Aplikace SPC na proces dělení kovového profilu Fáze IV. SPC analýza potřeby přepočtu regulačních mezí Regulační diagram x-bar i R x-bar Situace vedoucí k potřebě zvážit přepočet regulačních mezí ve fázi IV. Body mimo horní nebo dolní regulační mez Body uvnitř regulačních mezí, ale nenáhodné seskupení signalizující změnu střední hodnoty (zejména test 9 bodů nad CL nebo pod CL) nebo provedení uvědomělé větší změny podmínek procesu potřeba posoudit adekvátnost mezí stanovených ve fázi II Řešení: t-test: prokázání významného rozdílu mezi μ 1 a μ 2 Potřeba zvážit přepočet regulačních mezí Ano viz další tab. Ano - viz další tab.

3. Aplikace SPC na proces dělení kovového profilu Fáze IV. SPC analýza potřeby přepočtu regulačních mezí pokr. Regulační diagram R Situace vedoucí k potřebě zvážit přepočet regulačních mezí ve fázi IV. Body uvnitř regulačních mezí, ale nenáhodné seskupení (zejména test 9 bodů nad CL nebo pod CL) provedení uvědomělé větší změny podmínek procesu potřeba posoudit adekvátnost mezí stanovených ve fázi II Řešení: F-test prokázání významného rozdílu mezi σ 1 a σ 2 Potřeba zvážit přepočet regulačních mezí Ano viz další tab.

Rozhodovací matice 3. Aplikace SPC na proces dělení kovového profilu Situace Výsledek analýzy Stav procesu Nápravná opatření Realizace přepočtu mezí 1. Příčiny nestanoveny 2. Příčiny nalezeny Proces se zlepšil Žádné nebylo přijato Není možné zajistit, aby se příčina zlepšení stala standardní součástí podmínek procesu Ne Ne 3. Příčiny nalezeny Proces se zlepšil 4. Příčiny nalezeny Proces se zhoršil Příčina zlepšení se stala součástí standardních podmínek procesu Bylo přijato opatření zabraňující opakovanému výskytu příčiny zhoršení Ano Ne 5. Příčiny nalezeny Proces se zhoršil Příčinu zhoršení nelze odstranit Ano