통계적 품질 관리:제조 우수성 강화

통계적 품질 관리는 시간이 지남에 따라 제조 공정의 변수를 관찰하고 이러한 변수에 대한 통계적 분석을 적용하여 결함이 적은 제품을 생산하는 운영 기간을 정의하는 것입니다. 이 방법은 화학 처리 장비보다는 제조 라인에 주로 사용되지만 두 가지 모두에 유효합니다. 방법론의 세 가지 주요 구성 요소에는 관리 차트, 지속적인 개선 및 설계된 실험이 포함됩니다.

제조 라인에는 화학 공정처럼 피드백 루프가 없는 경우가 많습니다. 화학 공장에서는 공정의 출력을 지속적으로 모니터링할 수 있으며, 업스트림 반응물의 조건이나 반응 조건을 변경하여 공정을 이상적인 조건으로 되돌릴 수 있습니다. 이러한 즉각적인 제어는 극단적으로 진행되면 위험해지는 반응에 특히 필요합니다. 제조 라인은 여러 작업자가 운영하는 일련의 연결되지 않은 기계 작업인 경우가 많으며, 제품 검사는 생산 라인 끝에서 오프라인으로 수행되며 종종 제조 라인 자체보다 몇 시간 이상 뒤에서 수행됩니다. 수정할 기회가 거의 없습니다.

통계적 품질 관리의 주요 특징은 결함을 측정하고 이를 방지하기 위해 작동 매개변수를 조정하는 대신 제조 엔지니어가 작동 매개변수를 측정하여 시간이 지남에 따라 프로세스가 나타내는 통계적 특성을 결정한다는 것입니다. 공정의 일반적인 변동에 속하는 것으로 확인된 매개변수의 변동을 우연 원인 변동이라고 합니다. 품질 엔지니어는 하나 이상의 변수를 연구한 후 제품의 결함 수준이나 처리 단계와 잘 연관되는 변수를 발견할 수 있습니다.

이 변수는 제어 변수이며 결함 빈도가 증가하는 정상적인 변동, 평균값 및 제어 한계를 결정하기 위해 모니터링 및 분석됩니다. 대부분의 작업에 대해 관리 한계는 처음에 평균에서 ±3 표준 편차로 설정됩니다. 필요에 따라 그리고 데이터가 축적될 때마다 강화됩니다. 이 변수의 변동이 제품의 최종 품질에서 관찰된 모든 변동을 설명하지 못하는 경우 추가 변수가 선별됩니다.

주요 변수는 가급적이면 장비 운영자가 지속적으로 모니터링합니다. 시스템이 제어 한계 내에서 실행되는 한 장비 설정은 변경되지 않습니다. 매개변수가 제어 한계를 초과하면 매개변수를 다시 한계로 되돌리는 조치가 취해집니다. 통계적 품질관리 원칙을 일관되게 적용함으로써 공정의 편차가 줄어들어 전체 제조라인의 불량률이 감소합니다.

운영자가 관리 차트를 사용하는 것은 통계적 품질 관리 시스템의 가장 쉬운 첫 번째 단계인 경우가 많으며 이 단계에서 작업이 끝나는 경우가 많습니다. 이상적으로는 다른 구성 요소도 구현됩니다. 지속적인 개선은 원자재 조달 및 사전 승인 테스트와 같은 업스트림 활동을 포함하여 점점 더 많은 프로세스를 통계적 품질 관리 하에 두려는 노력을 의미합니다. 설계된 실험은 관찰된 통계적 변동에 대한 물리적 설명을 결정하는 품질 관리 엔지니어의 책임입니다. 결과를 예측할 수 있는 통계자료를 보유함으로써 체계적으로 불량원인을 조사합니다.

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