Arten von Steuerkarten (mit Diagramm) | Branchen
Dieser Artikel beleuchtet die beiden Haupttypen von Regelkarten. Die Typen sind: 1. Steuerungsdiagramme für Variablen 2. Steuerungsdiagramme für Attribute.
Typ # 1. Steuerdiagramme für Variablen:
Diese Diagramme werden verwendet, um ein akzeptables Qualitätsniveau für einen Prozess zu erreichen und aufrechtzuerhalten, dessen Ausgangsprodukt einer quantitativen Messung oder Dimensionsprüfung unterzogen werden kann, z. B. Größe eines Lochs, dh Durchmesser oder Tiefe, Länge einer Schraube / Schraube, Wandstärke von a Rohr etc.
Diese werden für messbare Qualitätsmerkmale verwendet. Lassen Sie die Qualitätsmerkmale aller Produkte in Untergruppen messen. Die Untergruppen sind die Proben mit fester Anzahl von Artikeln / Produkten / Komponenten, die über einen bestimmten Zeitraum zufällig entnommen wurden.
Der Mittelwert und die Standardabweichungen der Qualitätsmerkmale werden für jede Probe berechnet und die folgenden Situationen bezüglich des Prozesses können während des Trainings auftreten:
Vorteile von Regelkarten:
Verschiedene Vorteile von Regelkarten für Variablen sind folgende:
(1) Die Kontrollkarten warnen rechtzeitig, wenn die erforderlichen Korrekturen vorgenommen werden. Der Ausschuss und die prozentuale Zurückweisung können rechtzeitig verringert werden.
(2) Somit wird das Produktqualitätsniveau sichergestellt.
(3) Eine Kontrollkarte zeigt an, ob der Prozess die Kontrolle hat oder außer Kontrolle geraten ist, so dass Informationen über die Auswahl des Prozesses und Toleranzgrenzen bereitgestellt werden.
(4) Die Inspektionsarbeit wird reduziert.
(5) Die Kontrollkarten trennen die zufälligen und zuweisbaren Ursachen für Beobachtungsschwankungen aus, so dass eine wesentliche Qualitätsverbesserung möglich ist.
(6) Bestimmt die Prozessvariabilität und erkennt ungewöhnliche auftretende Variationen. So kann der Ruf des Unternehmens / Unternehmens durch Anwendung dieser Diagramme aufgebaut werden.
Ziele oder Zweck der Kontrolldiagramme für Variablen:
Verschiedene Ziele von Steuerungskarten für Variablen lauten wie folgt:
(1) Feststellen, ob der Prozess statistisch kontrolliert wird und in welchem Fall die Variabilität dem Zufall zuzuschreiben ist. Die dem Prozess innewohnende Variabilität kann nicht beseitigt werden, es sei denn, die Rahmenbedingungen ändern sich, unter denen das Produktionssystem / der Prozess arbeitet.
(2) Er leitet den Produktionstechniker bei der Bestimmung, ob die Prozessfähigkeit mit den Konstruktionsspezifikationen kompatibel ist.
(3) Ermittlung des Trends der Beobachtungen für weitere Planungs-, Anpassungs- und Rücksetzwerkzeuge.
(4) um vorher Informationen über den Prozess zu erhalten, falls dies wahrscheinlich zur Kontrolle übergeht.
Diese Diagramme sind wie folgt gezeichnet:
Schritt 1:
Eine Anzahl von Proben von Komponenten, die aus dem Prozess herauskommen, wird über einen Zeitraum hinweg genommen, wobei jede Probe aus einer Anzahl von Einheiten n besteht (n ist normalerweise 4 oder 5 Einheiten oder einige Male mehr). Die Qualitätsmessungen x 1, x 2, x 3 ……… ..x n werden durchgeführt.
Schritt 2:
Für jede Probe werden der Durchschnittswert x aller Messungen und der Bereich R (dh die Differenz zwischen den höchsten und den niedrigsten Messwerten) berechnet.
Schritt 3:
Nach der Berechnung von x und R werden die Kontrollgrenzen der X- und R-Diagramme mit UCL und LCL als Abkürzung für obere Kontrollgrenze und untere Kontrollgrenze wie folgt berechnet.
Wenn die Faktoren A 1, D 2 und D 3 von der Anzahl der Objekte pro Probe abhängen, und je größer diese Anzahl ist, desto näher kommen die Grenzen. Tabelle 9.1 enthält Werte für diese Faktoren für verschiedene Stichprobengrößen. Solange die X- und R-Werte für jede Probe innerhalb der Kontrollgrenzen liegen, befindet sich der Prozess in statistischer Kontrolle.
Geben Sie # 2 ein. Kontrolldiagramme für Attribute:
Diese Diagramme werden verwendet, um ein akzeptables Qualitätsniveau für einen Prozess zu erreichen und aufrechtzuerhalten, dessen Ausgangsprodukte keiner dimensionellen oder quantitativen Messung unterzogen werden, aber als gut oder schlecht oder akzeptabel und nicht akzeptabel eingestuft werden können, beispielsweise die Oberflächengüte einer Produkthelligkeit von ein Artikel ist entweder akzeptabel oder nicht akzeptabel.
Bei der Überprüfung von Variablen, wie in X- und R-Diagrammen, ist eine tatsächliche Messung der Abmessungen erforderlich, die manchmal schwierig und unwirtschaftlich ist.
Es gibt auch eine andere Art der Prüfung, dh die Prüfung durch Attribute. Bei dieser Methode werden keine tatsächlichen Messungen durchgeführt, stattdessen wird die Anzahl der Fehler oder Fehler gezählt. Die Größe des Defekts und seine Position sind nicht so wichtig.
Wir können auch sagen, dass die Produkte auf die gleiche Art und Weise geprüft werden wie durch "Go" - und "Not Go" -Messgeräte. Die Produkte werden entweder akzeptiert oder abgelehnt und ihre tatsächlichen Abmessungen werden nicht gemessen. Zum Beispiel werden 100 Lüfterflügel untersucht, von denen 12 als fehlerhaft befunden werden, so dass diese 12 Teile zurückgewiesen werden.
Die vier am häufigsten verwendeten Steuerungsdiagramme für Attribute sind:
(1) Kontrollkarten von Bruchfehlern (p-Diagramme)
(2) Kontrollkarten für Anzahl Fehler (NP-Diagramme)
(3) Kontrolldiagramme für Prozentfehlerdiagramme oder 100 p-Diagramme.
(4) Kontrolldiagramme für die Anzahl der Fehler pro Einheit oder C-Diagramm.
(1) Steuerdiagramme für defekten Bruch (p-Diagramm):
Lassen Sie Proben der Größe n zufällig aus dem Produktionsprozess entnehmen oder in unterschiedlichen Zeitabständen ausgeben. Wenn d die Anzahl der Defekte in einer Probe ist, dann ist die Fraktion in der Probe defekt.
P = d / n = Anzahl defekter Einheiten in einer Stichprobe / Gesamtzahl der Einheiten oder Artikel in einer Stichprobe
Oder tatsächliche Anzahl der Fehler
d = np
Wenn p̅ der Anteil der Defekte ist, die durch die gesamte Verarbeitung erzeugt werden, oder der durchschnittliche Bruchteil defekt ist, wird er mit
p̅ = Gesamtzahl der fehlerhaften Artikel in allen geprüften Proben / Gesamtanzahl der Artikel in allen Proben.
Das p-Diagramm basiert auf der Binomialverteilung. Die Binomialverteilung hat die durch die Beziehung gegebene Standardabweichung σ p .
Da die Anzahl defekter Produkte nicht negativ sein kann, wenn LCL manchmal negativ ausfällt, wird dies als Null angesehen. Das p-Diagramm wird zur Darstellung und Kontrolle von Fraktionsfehlern verwendet, wenn die Probengröße gleich bleibt oder variiert.
(2) Kontrolldiagramme für die Anzahl der Fehler (np-Diagramm):
Unter Verwendung der gleichen Notierungen wie in p-chart sind die Standardabweichung und die Kontrollgrenzen von np-chart wie folgt:
(3) Kontrolldiagramme für prozentuale Defekte (100 p-Chart):
Bei Verwendung der gleichen Notation wie in p, np-Diagrammen sind die Standardabweichung und die Kontrollgrenzwerte wie folgt:
Anwendbarkeit von P-Charts:
(i) np oder Anzahl defekter Diagramme wird verwendet, wenn die Gruppengröße oder Stichprobengröße, dh n, konstant ist.
(ii) Ein p-Diagramm eines gebrochenen Bruchdiagramms und 100-prozentige oder defekte Diagramme können verwendet werden, wenn die Stichprobengröße variabel oder konstant ist.
Vergleich von x̅ -R-Karten und P-Karten :
x̅ - R-Diagramme:
1. Dies sind Steuerungsdiagramme für Variablen.
2. Die Kosten für die Datenerfassung sind mehr auf tatsächliche Maßmessungen zurückzuführen.
3. Die Probengrößen sind klein.
4. Die Kontrollgrenzen werden von der Probengröße beeinflusst.
5. Für unterschiedliche messbare Qualitätsmerkmale sind unterschiedliche Diagramme zu zeichnen.
6. Die Methode ist bei der Diagnose von Ursachen für Variabilität viel besser.
P-Charts:
1. Dies sind Steuerungsdiagramme für Attribute.
2. Die Datenerhebung ist vergleichsweise billiger.
3. Größere Proben sind zu entnehmen.
4. Die Probengröße wirkt sich weniger auf die Kontrollgrenzen aus.
5. Dasselbe P-Diagramm kann auf eine beliebige Anzahl von Qualitätsmerkmalen eines zu prüfenden Objekts angewendet werden.
6. Die Methode ist in Bezug auf die Diagnose der Ursachen von Störungen oder Ablehnungen vergleichsweise minderwertig.
(4) Steuerdiagramme für die Anzahl der Defekte pro Einheit (C-Diagramm):
Dies ist eine weitere Methode zum Zeichnen von Attributmerkmalen. In vielen Fällen ist es günstiger, mit der Anzahl der Defekte pro Einheit zu arbeiten, als mit einem fehlerhaften Bruch. Das r-Diagramm dient zur Kontrolle der Anzahl der festgestellten Fehler pro Einheit.
Der Unterschied zwischen dem p-Diagramm und dem r-Diagramm besteht darin, dass das erstere die Anzahl der Artikel berücksichtigt, die in einer bestimmten Stichprobengröße als fehlerhaft befunden wurden (jedes fehlerhafte Element kann einen oder mehrere Fehler aufweisen), während das Letztere die Anzahl der Fehler aufzeichnet in einer bestimmten Stichprobengröße gefunden.
Obwohl die Anwendung von c-chart im Vergleich zu p-chart etwas eingeschränkt ist, gibt es in der Industrie Fälle, in denen es sehr nützlich ist, z. B. bei der Kontrolle der Anzahl von Fehlern in einem Buskörper, einem Flugzeug, einem Fernsehgerät, einem Computer oder beim Schweißen defekt in einem truss etc.
Der Aufbau des Kontrolldiagramms ist dem des p-Diagramms ähnlich, mit der Ausnahme, dass hier die Kontrollgrenzen auf der Poisson-Verteilung basieren, die oft als geeignet zur Beschreibung der Defektverteilung befunden wurde.
Die Standardabweichung ist in diesem Fall mit angegeben
