SPC ( Thống kê /Kiểm soát Quy trình, Statistical Process Control)

 

SPC (Thống kê /Kiểm soát Quy trình , Statistical Process Control) là một trong những kiến thức chất lượng không thể thiếu trong công nghiệp hiện đại. Dù bạn học gì ở trường, chỉ cần công việc của bạn có liên quan đến công nghiệp, bạn nên hiểu về nó.

Kiểm soát quy trình thống kê sử dụng dữ liệu thực tế và phương pháp thống kê để giúp các dây chuyền sản xuất tìm ra (tổng hợp) vấn đề chất lượng của sản phẩm từ góc độ khoa học. Nếu sử dụng đúng cách, nó còn có thể dự đoán được xu hướng chất lượng sản phẩm, và khi chất lượng có thể lệch ra khỏi quỹ đạo, sẽ kịp thời đưa chất lượng trở lại để duy trì mức độ bình thường. Hơn nữa, trong thiết kế, nó có thể được sử dụng để đánh giá các nguy cơ chất lượng có thể xảy ra của sản phẩm.

Vì vậy, nếu kiểm soát quy trình thống kê được áp dụng tốt, có thể nâng cao và duy trì chất lượng sản phẩm ở một mức độ nhất định, từ đó giảm thiểu chi phí nhờ việc giảm thiểu sản phẩm bị loại bỏ.

Mặc dù dữ liệu dưới đây chưa hoàn chỉnh, nhưng phần lớn đã đủ dùng, và sau này nếu có cơ hội, có thể bổ sung dần.


Khái niệm về khả năng quy trình:

1/Năng lực quy trình là gì?

2/Phân tích Năng lực quy trình (Process Capability Analysis)

3/Lưu trình bước cải thiện Năng lực quy trình

Kiểm soát Quy trình Thống kê (SPC):

Tại sao phải thực hiện Cpk?

Giới thiệu về Năng lực quy trình – Ba yếu tố biểu thị khả năng quy trình

Giới thiệu Năng lực quy trình – Giải thích khả năng quy trình Cp

Giới thiệu Năng lực quy trình – Giải thích khả năng quy trình Ck

Giới thiệu Năng lực quy trình – Giải thích khả năng quy trình Cpk

Giới thiệu Năng lực quy trình – Đánh giá và các biện pháp cải tiến khả năng quy trình

Tại sao khi tính toán độ lệch chuẩn mẫu trong thống kê lại chia cho (n-1) mà độ lệch chuẩn của quần thể lại chia cho n?


Phân phối chuẩn và độ lệch chuẩn:

1/Sáu độ lệch chuẩn trong cuộc sống (Six Sigma)

2/Mối quan hệ giữa độ lệch chuẩn và phân phối chuẩn (Six Sigma)

3/Sử dụng PDCA để đạt được sáu độ lệch chuẩn (Six Sigma)

4/Sử dụng DMIAC để đạt được sáu độ lệch chuẩn (Six Sigma


Công cụ thống kê:

1/Giới thiệu phân tích Pareto (Pareto Chart)

2/Giới thiệu sơ đồ phân tích nguyên nhân và kết quả (Cause & Effect Analysis)

3/Giới thiệu và sử dụng phương pháp phân tầng 

4/Giới thiệu biểu đồ Histogram (Histogram) 

5/Phân tích kết quả phân phối tần suất trong biểu đồ Histogram

6/Giới thiệu biểu đồ kiểm soát (Control Chart) 

7/Quy trình và phương pháp vẽ biểu đồ kiểm soát và thiết lập

8/Đọc phân bố mẫu điểm trong biểu đồ kiểm soát và phương pháp xác định sản phẩm lỗi

9/Đặc điểm và lợi ích khi quy trình được kiểm soát trong biểu đồ kiểm soát

10/Nguyên nhân của “Biến động ngẫu nhiên” và “Biến động phi ngẫu nhiên” trong quy trình thống kê

11/Sự khác biệt về ý nghĩa giữa Cpk và Ppk trong biểu đồ kiểm soát là gì? Cách tính?

12/Bài tập thực hành tính toán Cpk, Cp, Ppk, Pp trong biểu đồ kiểm soát

13/Kế hoạch lấy mẫu (Sampling Plan)

14/Kiểm định và giả định (Test Presumption)

15/Phân tích tương quan và hồi quy

16/Các phương pháp lấy mẫu

17/Kế hoạch thí nghiệm (Experimental Design)

18/Giới thiệu về độ lặp lại (Repeatability) và độ tái tạo (Reproducibility) của Gage R&R


Các vấn đề liên quan đến SPC:

1/Bảng đối chiếu chuyển đổi Cpk, Sigma và tỷ lệ lỗi PPM

2/Giải thích thuật ngữ: Tỷ lệ thông suốt (First Pass Yield, FPY) là gì? Cách tính toán như thế nào?

3/Bảng phân phối t (t-crit)

Đăng nhận xét

0 Nhận xét