Statistical process control(SPC),과학적인 데이터 기반 방법론에 대한 모니터링,제어하고 개선하는 절차 및 제품입니다. 이 업계 표준의 품질 관리(QC)방법을 수반에 대한 정보를 수집하는 제품이나 프로세스에 거의 실시간으로도록하기 위한 조치를 취할 수 있습 프로세스를 보장 남아있다.,

를 사용하여 SPC 제조 엔지니어 또는 생산 감독을 얻을 수 있습니다 통계 분석에 대한 데이터 제조 프로세스에서는 사이트입니다. 데이터 수집 여부를 확인하는 데 도움이 됩적 특성의 제품이나 프로세스 준수 사양을 충족하고 허용되는 품질 수준을 제공합니다.

를 제거하는 표준에서 변화하는 프로세스가 안정적이고 모니터링 생산 프로세스는 데 도움이 장소에서 큰 변화의 의미합니다., SPC 는 사실 이후의 문제 수정보다는 문제의 조기 발견 및 예방에 초점을 맞춤으로써 낭비를 줄이는 데 도움이됩니다.

SPC 는 때때로 통계적 품질 관리(sqc)라는 용어와 상호 교환 적으로 사용됩니다. 그러나,SQC 적에 초점을 맞추고 프로세스 출력,또는 종속 변수는 동안,SPC 에 초점을 맞추고 프로세스 입력,또는 독립 변수입니다.

SPC 도구

통계 프로세스 제어 기법과 도구를 사용할 수 있습을 모니터링 프로세스 동작,발견하고 문제에서 내부 시스템과 솔루션을 개발하고 생산에 대한 문제입니다., Spc 는 사양을 준수하는 출력을 측정 할 수있는 모든 제조 또는 비 제조 공정에 적용 할 수 있습니다. 이 방법론을 사용할 수 있는지 여부를 결정 프로세스는 충분한 제품을 생성하려면에서 허용되는 품질의 수준을 경우 프로젝트는 생산은 많은 유사한 제품을 취하지 않는다면 프로젝트를 만들기 작은 숫자를 사용자 정의 결과물입니다.,

관리도

에서 SPC,프로세스 variabilities 는 검사,관리도 및 다른 도구를 사용할 수 있습을 구체화하는 통계적인 프로세스. 제어 차트 사용자가 데이터를 기록하고 발생의 특별한 이벤트와 같이 매우 높거나 낮은 관찰합니다. 엔지니어는 표준 편차 방정식을 사용하여 결과를 간소화하거나 구체화 할 수 있습니다., 을 찾는 사람들을 개선하는 프로세스를 다루는 통계적 정보를 검사할 수 있습의 원인 변화하고 논리적 사용 규칙을 만들기 위한 알고리즘을 제어합니다.

Spc 의 역사

통계적 공정 제어의 개념은 오랜 역사를 가지고 있습니다. 때때로 통계적 품질 관리의 아버지라고 불리는 Bell Laboratories 의 Walter A.Shewhart 는 생산 시스템의 분산을 측정하기 위해 1920 년대 초 SPC 를 개척했습니다. 유명한 품질 전문가 W.Edwards Deming,Shewhart 의 학생,개념을 확장 하 고 세계 대전 후 일본 산업에 소개., 오늘날 전 세계의 조직은 spc 를 통합하여 프로세스 변화를 줄여 제품 품질을 개선했습니다. 부분적으로 iso,QS9000,Six Sigma 및 MSA(Measurement System Analysis)와 같은 포괄적 인 품질 시스템의 전파 덕분에 많은 기업들이 spc 와 적극적으로 협력 해 왔습니다.