SPC para cinco herramientas
Mientras esté en el círculo de vehículos de nueva energía, incluidas las empresas de repuestos upstream, no importa en qué posición se encuentre, inevitablemente entrará en contacto con él. Para el downstream de nuestra cadena de suministro de automóviles y empresas de baterías, también se está extendiendo el uso de cinco herramientas (electrodo positivo, electrodo negativo, electrolito, separador, etc.) entre los proveedores de materiales.
Las cinco herramientas de APQP, FMEA, MSA, SPC y PPAP están interrelacionadas e independientes entre sí, entrelazadas en un método sistemático de gestión de calidad. Se puede decir que, según APQP, FMEA, SPC, MSA y PPAP están incluidos en la planificación temprana de calidad de este proyecto.
SPC, también conocido como control estadístico de procesos, es una herramienta para el control de procesos mediante métodos estadísticos matemáticos. SPC evalúa el proceso de producción basándose en los datos recopilados, detecta signos de factores del sistema de manera oportuna y ayuda a tomar medidas para eliminar sus efectos para que el proceso permanezca en un estado controlado que solo se vea afectado por factores aleatorios.
Para lograr fines de control de calidad. ¿Suena agotador? La explicación de los principios es siempre meticulosa. Aunque no se puede resumir en una frase, el propósito de utilizar esta herramienta es si el proceso de análisis es estable, controlable y predecible.
Según APQP y SPC, la fase de solicitud se encuentra en la cuarta fase, y el producto y proceso están confirmados. Normalmente, cuando hacemos un PPAP para una pieza y estudiamos el proceso inicial de un proveedor para fabricar la pieza, le pediremos que realice un análisis SPC.
A menudo, en este momento, muchos proveedores de materias primas no pueden proporcionar datos que cumplan con los requisitos, por lo que existe la práctica de utilizar datos históricos para analizar el mismo tipo y línea de producción.
En nuestro control de producción diario, hay muchos parámetros involucrados, especialmente en la producción de baterías de litio, desde el recubrimiento de homogeneización hasta el empaquetado de módulos, hay docenas de procesos y hay muchos parámetros intermedios, pero nosotros no. Realiza un SPC para cejas y barbas.
Se trata más de recopilar y analizar datos en función de las características especiales identificadas. En lo que respecta a nuestra situación actual, controlar las características clave puede lograr el efecto de identificar y prevenir el deterioro. Este también puede ser el medio más económico y apropiado en la actualidad.
Hablando de la distribución normal (distribución gaussiana), es una distribución muy importante utilizada en muchos campos y también es la premisa de muchos supuestos estadísticos. Generalmente, un determinado parámetro del producto se probará muchas veces y encontrará que los resultados de la prueba fluctuarán alrededor del valor promedio.
A medida que aumenta el número de pruebas, se acerca al infinito. Desde la curva de distribución, encontrará que los lados izquierdo y derecho de la media se acercan al mismo volumen, y la línea central es la media. Usamos la desviación estándar como medida del ancho de distribución. Cuanto más nos acercamos a ambos lados, menor es el volumen, que es cercano pero no igual a 0.
Entendiendo esto, ¿cómo formulamos especificaciones y estándares de control en la producción diaria? Naturalmente, cuanto más concentrado mejor, mejor será la consistencia, pero siempre habrá diferencias en los cambios en 5M1E.
Entonces, lo que más nos preocupa es que el resultado final esté dentro del rango de 3 Sigma, lo que estadísticamente se denomina evento de pequeña probabilidad y no sucederá en la producción normal. Una vez que esto suceda, se producirán grandes anomalías.
Gráfico de control, el control 100 es poco realista e imposible. Lo que realmente controlamos es una alta probabilidad. El rango de 3 Sigma controla el 99,73 de todos los datos de calidad. Mientras se pueda controlar este 99,73, el proceso está básicamente bajo control. ¿Por qué elegiste 3 Sigma en lugar de 1,2 o 4,5?
En definitiva, lo más económico y adecuado es elegir la intersección de dos tipos de errores (errores tipo I y errores tipo II, con el menor error total). No entraremos en detalles sobre el dibujo de gráficos de control, ya sea EXCEL o Minitab, creo que todos lo han visto mucho, por lo que es natural.
Para añadir a los tipos de gráficos de control, aunque los más utilizados en la vida diaria son el gráfico de rango medio y el gráfico de rango móvil de valor único, todavía tengo tiempo para aprender sobre los demás, y tal vez un día seré utilizado.
Ahora que se ha hecho un gráfico de control, mirarlo no es el propósito.
El propósito es descubrir si existen gráficos de control anormales y normales. Al igual que una distribución normal, dos tercios de los puntos caen en un tercio de la línea central. Los puntos se distribuyen aleatoriamente y no existen más allá del límite de control. En lo que respecta a los gráficos de rango medio, primero tenemos que mirar los gráficos de rango, aunque odio quedar atrapado en fórmulas.
Pero en el gráfico de media, los límites de control de los límites superior e inferior son el valor central de la muestra más tres veces sigma. Esta sigma se corrige mediante la desviación estándar de la muestra y la desviación estándar. de la muestra es utilizada por la constante relevante. El factor se divide por la media del valor extremo y el rango, por lo que se puede entender que el límite de control de la media depende del cambio del estadístico r, por lo que observamos el Primero el gráfico de valores extremos y rangos, y luego el gráfico de medias.
El rango determina la variación dentro del subgrupo y el promedio determina si la posición del proceso cambia. Los ocho criterios comunes para juzgar las diferencias son jingles y nada que recordar: un punto, dos tercios A, cuatro quintos B, seis series, ocho C faltantes, nueve unilaterales, catorce alternando arriba y abajo, diez cinco C.
Con la ayuda de estos, podemos juzgar si el proceso está bajo control estadístico. Por ejemplo, si 25 ideas consecutivas están dentro de los límites de control, las ideas están ordenadas aleatoriamente y son irregulares. Sin embargo, no debe limitarse al análisis de una sola idea. Si desea encontrar problemas y tendencias con solo mirar el gráfico de control, debe analizar problemas específicos en detalle.
Basándonos en lo que acabo de decir, podemos recopilar datos del proceso, como gráficos de rango medio, al menos 25 conjuntos de datos. Si encontramos que el proceso está bajo control, podemos continuar con el siguiente paso. y analizar las capacidades del proceso. La premisa del análisis de la capacidad del proceso es que el proceso se encuentra en un estado estable, los valores de medición obedecen a la distribución normal, el valor objetivo de diseño está en el centro de la especificación y la variación de la medición es pequeña.
La capacidad refleja la degradación causada por causas comunes, y sólo mejores medidas de gestión pueden mejorar las capacidades. No entraremos en detalles sobre la fórmula específica. La capacidad del proceso es una manifestación de variación, que es el rango de variación inherente de seis dígitos en un proceso. En el análisis real, CP y CPK, PP y PPK siempre se analizan juntos.
La diferencia entre los valores de CP y CPK, y la diferencia entre los valores de PP y PPK reflejan la distancia entre el centro de proceso y el centro de especificación. Cuanto menor es la diferencia, mayor. concentró la distribución del proceso. Las distinciones entre CP y PP, CPK y PPK reflejan diferencias entre subgrupos. Cuanto menores son las diferencias, menores son los cambios y procesos de estabilización entre subgrupos.
CPK en sí es la encarnación de la tasa de calificación de procesos. Cuanto mayor sea el CPK, mayor será la tasa de aprobación, por lo que también es el centro de control de muchas empresas y un punto importante en el proceso de desarrollo y evaluación de proveedores.
En aplicaciones prácticas, además de nuevos desarrollos y nuevos procesos, el monitoreo diario implica primero recopilar datos, dibujar gráficos de control y verificar si el proceso se encuentra en un estado estable de acuerdo con los estándares de juicio reales. La estabilidad del proceso puede calcular aún más las capacidades del proceso, reflejando así el estado estable y la tasa de calificación de los productos producidos por el proceso.