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SPC:质量领域的“天主视角”

关jian词:SPC,控制图,质量治理

导语:控制图即是SPC吗?SPC的价值在那里?关于SPC有着太多误解。希望本文可以资助质量治理人yuan以正视听!
 

已往这些年,我听说过许多与统计历程控制(SPC)有关的故事,其中许多故事我甚至是亲shen加入者。历程中我见证了SPC应用带来的大量倾覆性的转变,也亲眼看到不少昂贵的失败。不少专家侃侃而谈SPC不为人知的意义,新手们则经常不自觉地抹杀掉统计学中的大量细节。不能自作掩饰的故事不在少数,匪夷所思、令人啼笑皆非的SPC应用案例也一直于耳,混淆视听。

那么事实,什么是SPC?对这个问题,每小我私人都有自己的谜底。从战略的角度,我的谜底是:SPC就是提高质量、降低成本、提升企业竞争实力。

SPC: 不仅仅是控制图表

对我来说,SPC领域很大。它包罗:

  • 从数据中提炼有意义的、可执行的信息。
  • 操作yuan在生产一线能够掌控生产历程。
  • 6西格玛小组推进重大改善项目。
  • 专注质量提升、成本压缩、企业运营利润的司理层、维修主管、运营总监、工程师和高层向导。

SPC是一种简朴但很是行之有用的要领,其价值就在于支持以上这些目的,同时为组织中各个层级的人群挖掘出有价值的信息。

SPC控制图表

有一点需要明确,SPC远远不只是生产车间的数据收罗而已,也远远不止于几张控制图表的应用。我听到太多人武断地将SPC同控制图划等号,对此,我完全不认同。没错,控制图是非:玫腟PC工具,而且操作yuan在生产一线就可以轻松使用,但控制图绝不是SPC的阿尔法(Α)和欧米伽(Ω)。相反,控制图仅仅是能够从SPC系统中发生有意义的、可操作的信息的一整套工具中的一种而已。

除了用于历程控制,SPC的重大价值还包罗:对生产一线的一手质量数据重新赋能,提供应质量专家、司理层、6西格玛专家和工程师们,帮他们从纷繁重大的数据中提炼出质量的“全局画像”。

 

这群专业人士和治理高层甚至完全不需要看任何控制图表。他们需要的是汇总信息:笼罩多个产物代码、多条产线、多家工厂的一手质量水平和状态信息。他们需要更精准的视野,在最短的时间内判断出在哪个位置做调整,会获得最显着的改善效果和最大的投资回报。到达这个目的完全可能,甚至,无须大费周章就可以轻松实现。唯一的要求是:网络应gai网络的数据、应用对的剖析工具,同时一定要定期审查这些数据。

我见过的最具倾覆性的质量和生产力再造的案例,都具备一个配合的特征:坚韧不拔地网络和汇总生产一线的数据。是的,应用车间收罗到的数据,举行数据剖析,通过统计数据挖掘出一个又一个大的改善时机。
 

回报重大
 

 

据我预计,SPC的价值约莫15%来自车间一线。其中包罗历程控制、小规模微调、故障扫除、问题预防、效率提升——只要有控制图表,操作工就能完成这些很是有意义的行动。不外,这也意味着,SPC剩下的高达85%的价值隐藏在那些没人花时间去看的数据当中:这个数据指的是未能侦测到质量隐患的那些数据。我的履历重复告诉我,除非数据能抓取到质量问题,否则,这条数据会自动被忽略。例如,落在公差限规模内的的数据,被存进数据库,很少(甚至基础不会)有人再去审查这些数据;更不会将这些数据用于改善运动。虽然,现实的qing况是,仍有为数不少的企业甚至连能侦测和抓取到质量问题的数据,都没有给予足够重视。

我看到的是,质量人在解决质量问题上泯灭的时间远远大于在预防问题上破费的时间。车间天天都有不少救火的事qing要行止置赏罚,而当你恒久将精神、注重力和资源一直泯灭在救火上,自然就没有时间关注其他。日复一日的救火,令人筋疲力尽。救火是必须的,也有意义,可是无疑偷走了你的时间,让你没时机仰面看路,对于业绩突破最有价值的降成本和质量提升事情也就无从谈起。


 

SPC的投资回报(ROI)在于数据的聚合

为实现SPC的重大投资回报,就必须开启你的“天主视角”,放眼整个组织的大局。将视线放到跨越多条产线、多个班组、多家工厂,以致整个企业全局,而不仅仅盯着详细的质量问题。

而要实现全局视野,需要通过数据的聚合处置赏罚。数据聚合将制造企业所有的数据整合起来,发现其中对于消除报废、降低成本、提升质量最有意义的环节和时机。因此,才气从SPC获得最重大的回报。

若是视线可见仅仅局限在2号工厂里1班的第4台机械,那么你是看不到全局的。医生诊病的时间,若是只能拿到10秒钟的心电图陈诉,是无法得出结论的。

要想获得全局结论,就必须对照审查所有装备、所有班组、所有工厂的综合数据。评估患者的康健状态时,医生会周全检查心、肺、耳、鼻、喉、肌肉和骨骼状态。仅仅检查其中任何单项,医生无法为你提供周全的医学诊断。

同样,若是想要相识企业的整体质量和制造水平,就必须把视线扩大到整个组织的领域。


 

制造业紧迫医疗救护yuan(EMT)复生你的数据
 

 

顺着这个医疗领域的类比故事,制造领域的“紧迫医疗救护手艺yuan(EMT)”包罗质量专家、司理层、6西格玛团队,等等。他们的使命应gai是去救活生产一线的质量数据。给这些数据赋予第二ci生命。为什么?由于你的质量大数据就是一座金矿。这座金矿能帮你收回SPC投资,而且使这项投资大幅zeng值。以下请允许我稍作叙述。

通常,质量数据第一ci由操作工在车间审查。数据的“第一ci生命”由操作yuan用于历程控制。这些数据经由种种控制图表天生的信息,指示操作yuan快速处置赏罚现chang的问题,保证装备稳固运行。可是,数据值的有用性是以秒计,价值递减的。

在车间第一ci被“消耗”使用之后,数据wangwang就被扔进故纸堆,被人们遗忘。而它们,不应gai被遗忘,而应gai被重复使用。若是从一个更高的层面临统一批一线数据举行提炼,这批数据就有时机第二ci施展价值;而这一ci,它施展的价值比此前更大。这正是数据的第二ci生命的重大意义。

 

在产线上被用于历程控制的统一批数据经由群集和汇总,第二ci施展的价值就是资助工程师和质量专家完成数据的深度挖掘,通过统盘算法剖析,发现差异生产历程之间隐藏的节奏和纪律。对数据举行第二ci深度剖析挖掘,再ci发现质量改善和成本压缩的重大时机。


 

全局视角是关jian

操作yuan对历程数据保持着高度小心,随时关注数据趋势,发现可疑的数据点,从而保证生产稳固运行。质量专yuan和6西格玛团队对一线的数据举行二ci使用,从更宽泛的视角审阅这批数据的深层价值:除了当下的即时问题,这批数据还反映了哪些隐形信号?下一步事情重点应gai放到哪个环节?此时,数据转化为深度“制造智能”。

我知道,有点绕。不外重点是,企业应gai更多地将注重力放在更主要的事qing上,那就是:从已经网络的质量数据中提炼出”制造智能“。也就是真正有价值的、可以转化的信息。这并不难。要点在于通过系统完成车间和企业领域的数据收罗,同时通过科学的要领将数据聚合起来,确保这些数据展示的信息能够被司理层、工程师、质量专yuan轻松消化和明确。

利来·国际(中国)最老牌-中国官网都明确,企业wangwang”不知道自己不知道什么“。那是由于以前缺少手艺手段,因此没法看到企业内部质量的全貌。或者由于基础无法获得企业级此外完整质量报表陈诉。现在,这样的时势已经成为已往,手艺手段不再缺位。

利来·国际(中国)最老牌-中国官网现在拥有软件即服务(SaaS)的系统,能为企业解决上述提到的困局。这样的系统价钱更接地气,却能让企业轻松地定期审查聚合起来的数据,拨开重重迷雾,从容掌握:

  • 所有工厂当中,哪些地方显示缺陷水平最高
  • 哪几条产线需要格外关注。
  • 哪些环节对企颐魅整体成本和质量影响最大。
  • 哪些质量成本项对利润水平影响最直接。
  • 哪些环节跨工厂的运营效率提升会最显著。
  • 怎样在最短时间内实现企业总体质量体现的最大提升。

制造领域的“紧迫医疗救护手艺yuan(EMT)”对数据举行二ci剖析,获得的有价值的结论就是利来·国际(中国)最老牌-中国官网所说的制造智能。质量专业人士所作的类似的深入剖析,正是确保企业运营效率更高、成本更低、产出更大的焦点智慧。

总结

在车间一线应用SPC很是主要。无论是历程监控照旧质量数据收罗,都很主要。这些一手数据收罗上来之后,才谈得上下一步的重大改善。要收到显著回报,就必须“抢救”车间一线数据的重大隐形价值,让这些一手数据焕发新的活力。SPC系统对组织的价值,高达85%的比例就隐藏在这些数据当中。挖掘出这一价值,企业的投资回报成倍飙升。挖掘数据的二ci生命,才可能周全施展SPC的重大能量,提炼出SPC系统的英华——而这一步,恰恰是数字化时代治理和生产成本压缩、报废和质量成本骤减、组织绩效周全提升的乐成密钥。

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Patrick Wendling

作者:Doug Fair

利来国际最老品牌国际 COO

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