Netradiční postupy statistické regulace procesu

Ing. Tereza Smajdorová¹; prof. Ing. Noskievičová Darja, CSc.¹

Stáhnout článek v PDF

Tento článek se zaměřuje na inovativní řešení statistického řízení procesů, které lze využít v případech, kdy nejsou splněny základní předpoklady o datech. Mezi tyto základní předpoklady patří především předpoklad normálního rozdělení pravděpodobnosti, udržení konstantní střední hodnoty a rozptylu a v neposlední řade také předpoklad nezávislosti dat. V praxi nejsou vždy splněny všechny předpoklady pro uplatnění klasických Shewhartových regulačních diagramů a proto je důležité hledat nové metody, které jsou na těchto předpokladech nezávislé. Tento článek si klade za cíl popsat některé neparametrické a robustní metody statistického řízení procesů, včetně praktických příkladů. Konkrétně se jedná o neparametrický regulační diagram založená na Moodově statistice, dále pak neparametrický regulační diagram progresivního průměru a jeden robustní regulační diagram MAD (Median Absolute Deviation), tedy absolutní odchylky od mediánu. A zároveň otevírá cestu pro další zkoumání těchto metod, včetně rozšíření softwarové podpory, která je u těchto regulačních diagramů nedostatečná. Statistické řízení procesu (SPC) je okamžitá a průběžná kontrola procesu založená na matematicko-statistické vyhodnocování kvality výrobků. Jeho aplikace v praxi je důležitá pro udržení vysoké kvality produktů. Ta je důležitá pokud firma chce v maximální míře uspokojovat požadavky zákazníků a i všech ostatních zainteresovaných stran. Statistická regulace procesu umožňuje zásahy do procesu díky včasné detekci odchylek od předem stanovené úrovně. Cílem SPC je udržet proces na požadované a stabilní úrovni. Dosažení požadované úrovně procesu vyžaduje důkladnou analýzu variability. Pokud firma chce dosáhnout vysoké kvality, konzistentně musí systematicky shromažďovat, zpracovávat a vyhodnocovat dostupná data z výroby a využívat získané poznatky k neustálému zlepšování.

1. VŠB – Technical University of Ostrava, Faculty of Metallurgy and Materials Engineering, Department of Quality Management, 17. listopadu 15/2172, 708 33 Ostrava-Poruba, Czech Republic