導(dǎo)入

統(tǒng)計プロセス制御（SPC）チャートは、品質(zhì)管理に不可欠なツールであり、組織がプロセスを監(jiān)視、制御、および改善できるようにします。統(tǒng)計的方法を適用することにより、SPCチャートはデータの変動とパターンを視覚的に表し、一貫した製品品質(zhì)を確保します。このガイドでは、さまざまなSPCチャートタイプ、その機(jī)能、および実用的なアプリケーションを調(diào)査します。

キーテイクアウト

このガイドについては、次のように説明します。SPCチャートの基礎(chǔ)。さまざまなSPCチャートタイプ。品質(zhì)管理にSPCチャートを使用する利點。効果的な実裝戦略。 PythonとExcelを使用してSPCチャートを作成します。

目次

• SPCチャートとは何ですか？
• SPCチャートの種類
• SPCチャートを使用することの利點
• SPCチャートの効果的な実裝
• Pythonの例：SPCチャートの作成
• Excelの例：SPCチャートの作成
• よくある質(zhì)問

SPCチャートとは何ですか？

コントロールチャートとも呼ばれるSPCチャートは、時間の経過とともにデータポイントをグラフィカルに表示します。それらは、一般的な原因の変動（プロセスに固有の）と特別な原因の変動（異常または割り當(dāng)て可能な原因）を區(qū)別します。この區(qū)別は、プロセスの安定性を維持し、改善のための領(lǐng)域を特定するために重要です。

SPCチャートの種類

いくつかのSPCチャートタイプは、さまざまなデータとプロセス特性に対応しています。キータイプには次のものがあります。

• X-BARおよびRチャート：サブグループ內(nèi)のプロセス平均（X-BAR）と範(fàn)囲（R）を監(jiān)視します。 X-BARチャートは平均サブグループ値を追跡し、Rチャートは各サブグループ內(nèi)の範(fàn)囲を追跡します。
• Pチャート：サンプル內(nèi)の欠陥アイテムの割合を追跡します。各アイテムが欠陥があるか、欠損していないカテゴリデータに適しています。
• C-Chart：製品の単位単位の欠陥の數(shù)をカウントします。ユニットあたりの欠陥の數(shù)がカウントされるプロセスに最適です。
• Uチャート： Cチャートと同様ですが、サンプルサイズの変化を説明しています。ユニットあたりの欠陥を監(jiān)視し、サンプルサイズの柔軟性を高めます。

SPCチャートを使用することの利點

SPCチャートの実裝には多くの利點があります。

• 品質(zhì)管理の強(qiáng)化：継続的なプロセスの監(jiān)視と制御を提供し、一貫した製品品質(zhì)を確保します。
• 早期の問題検出：プロセスの逸脫をタイムリーに識別し、迅速な是正措置を促進(jìn)します。
• データ駆動型の意思決定：プロセスデータの視覚的表現(xiàn)を提供し、リアルタイムの洞察に基づいた情報に基づいた意思決定をサポートします。

SPCチャートの効果的な実裝

SPCチャートの実裝の成功には、これらの手順が含まれます。

1. チャートの選択：データとプロセスの特性に基づいて、適切なチャートタイプを選択します。
2. データ収集：正確で一貫したデータポイントを體系的に収集します。
3. 制御制限の計算：履歴データに基づいて上限および下部の制御制限を決定し、許容可能な変動を定義します。
4. データプロット：チャート上のデータポイントをプロットし、制御制限の外側(cè)のポイントを強(qiáng)調(diào)表示します。
5. 分析とアクション：トレンドまたは異常なバリエーションについてチャートを分析します。制御不能なポイントの是正措置を?qū)g裝します。

Pythonの例：SPCチャートの作成

Pythonを使用してX-BarおよびRチャートを作成する方法は次のとおりです。

 npとしてnumpyをインポートします
pltとしてmatplotlib.pyplotをインポートします

＃サンプルデータ
data = np.array（[[5、6、7]、[8、9、7]、[5、6、7]、[8、9、6]、[5、6、8]]）

＃サブグループの平均と範(fàn)囲を計算します
x_bar = np.mean（data、axis = 1）
r = np.ptp（data、axis = 1）

＃全體の平均と平均範(fàn)囲を計算します
x_double_bar = np.mean（x_bar）
r_bar = np.mean（r）

＃x-barチャートの制御制限
a2 = 0.577＃x-barチャート制御制限の要因
ucl_x_bar = x_double_bar a2 * r_bar
lcl_x_bar = x_double_bar -a2 * r_bar

＃Rチャートの制御制限
D4 = 2.114＃Rチャート上部制御制限の要因
d3 = 0＃rチャートの低い制御制限の要因
ucl_r = d4 * r_bar
lcl_r = d3 * r_bar

＃x-barチャートをプロットします
plt.figure（figsize =（12、6））
plt.subplot（211）
plt.plot（x_bar、marker = 'o'、linestyle = ' - '、color = 'b'）
plt.axhline（y = x_double_bar、color = 'g'、linestyle = ' - '）
plt.axhline（y = ucl_x_bar、color = 'r'、linestyle = ' - '）
plt.axhline（y = lcl_x_bar、color = 'r'、linestyle = ' - '）
plt.title（ 'x-barチャート'）
plt.xlabel（ 'subgroup'）
plt.ylabel（ '平均'）

＃プロットrチャート
plt.subplot（212）
plt.plot（r、marker = 'o'、linestyle = ' - '、color = 'b'）
plt.axhline（y = r_bar、color = 'g'、linestyle = ' - '）
plt.axhline（y = ucl_r、color = 'r'、linestyle = ' - '）
plt.axhline（y = lcl_r、color = 'r'、linestyle = ' - '）
plt.title（ 'r chart'）
plt.xlabel（ 'subgroup'）
plt.ylabel（ 'range'）
plt.tight_layout（）
plt.show（） 

コード説明

このPythonスクリプトは、サンプルデータを使用してX-BARおよびRチャートを生成し、これらのチャートがプロセスの安定性を時間の経過とともに追跡する方法を示しています。數(shù)値計算にnumpyを利用し、視覚化にはmatplotlibを使用します。

Excelの例：SPCチャートの作成

ExcelでSPCチャートを作成するには、これらの手順が含まれます。

1. データ入力：データをExcelスプレッドシートに入力し、行のサブグループを編成し、列に観察します。
2. 計算： Excel関數(shù)（平均、最大、最?。─蚴褂盲筏?、サブグループの平均と範(fàn)囲を計算します。
3. 制御制限決定：全體の平均範(fàn)囲と平均範(fàn)囲を計算します。適切な定數(shù)（A2、D3、D4）を適用して、制御制限を計算します。
4. チャート作成：データを選択し、行チャートを挿入します。 Excelのチャート機(jī)能を使用して、制御制限のために水平線を追加します。

結(jié)論

SPCチャートの理解と適用は、品質(zhì)管理を強(qiáng)化し、プロセスの効率を改善し、優(yōu)れた製品品質(zhì)を達(dá)成しようとする組織にとって不可欠です。 SPCチャートは、プロセスの監(jiān)視と改良への構(gòu)造化されたアプローチを提供し、品質(zhì)管理における貴重なツールとして機(jī)能します。

よくある質(zhì)問

Q1。サービス産業(yè)におけるSPCチャートの適用性？はい、SPCチャートは、応答時間、顧客満足度、エラー率などのサービス品質(zhì)の側(cè)面を監(jiān)視および改善するために、サービス業(yè)界で適用できます。

Q2。制御制限の意味？制御制限は、プロセスの許容可能な変動範(fàn)囲を表します。これらの制限外のデータポイントは、潛在的なプロセスの問題を示しています。

Q3。規(guī)制コンプライアンスにおけるSPCチャートの役割？ SPCチャートは、一貫した品質(zhì)を維持し、プロセス制御の証拠を提供し、規(guī)制コンプライアンスのドキュメント要件をサポートするのに役立ちます。

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