Wat is statistische procesbeheersing?

Het doel van Statistische Procesbeheersing (SPC) is om een beheerst productieproces op te zetten door statistische technieken te gebruiken om de variatie in het proces te verminderen. Een afname in variatie zal leiden tot:

Betere kwaliteit
Lagere kosten door minder afval, uitval, herbewerking, claims, enz.
Meer inzicht in de capaciteit van de processen

Om tot beheerste processen te komen:

Metingen moeten op een correcte manier geregistreerd worden (MSA) en de gegevens moeten op een correcte manier geanalyseerd worden (SPC). Beslissingen moeten worden genomen op basis van de analyse en een juiste procedure (OCAP), en procesaanpassingen moeten worden geregistreerd om het effect van aanpassingen op te volgen en te evalueren (PDCA).

Het SPC-gegevensverzamelingsproces kan complex zijn en in productiebedrijven is het bijna onmogelijk om SPC efficiënt uit te voeren zonder realtime SPC-software. Soms wordt beweerd dat real-time SPC ook in Excel gedaan kan worden. Een goed antwoord op deze bewering is dat u uw boekhouding ook in Excel kunt doen. Zonder een goede database werkt dit niet. Om een idee te krijgen wat de toekomst van SPC software is, kunt u deze blog bekijken.

Learn more about Statistical Process Control. Its core topics and applications.

Het doel van SPC:

De algemene doelstelling van SPC is om processen voortdurend te verbeteren door variatie te verminderen. Door aan de algemene doelstelling te voldoen, wordt het mogelijk om aan andere gerelateerde doelstellingen te voldoen, zoals:

Hogere klanttevredenheid en minder klachten van klanten.
De noodzaak voor inspectie in de toeleveringsketen verminderen of elimineren.
Zorg voor een voorspelbaar en consistent kwaliteitsniveau.
Verminder uitval, herbewerking, stilstand of inspectiekosten.
Efficiëntere verzameling, beoordeling, analyse en rapportage van gegevens.
Betere communicatie tussen alle niveaus in de organisatie.
Verhoogde productiviteit.
Datalyzer grid icon variant 1

Geïntroduceerd in 1924

Door Walter Shewhart

Datalyzer grid icon variant 2

Regelkaarten

Core tool in SPC

Datalyzer grid icon variant 3

40% snellere audits

Met geautomatiseerde traceerbaarheid

Datalyzer grid icon variant 4

< 3 maanden

Van pilot tot volledige uitrol

Statistische procesbeheersing en procesvariatie

Bij typische methoden voor productiekwaliteit worden metingen vergeleken met specificatiegrenzen en het resultaat is een goedkeur/afkeur-beslissing. Er is geen indicatie van procesvariatie. Het is belangrijk om een normaal variatiepatroon voor het proces vast te stellen en dit te handhaven door het proces voortdurend te bewaken. Als er een afwijking is van een normale variatie, dan is er een verstoring opgetreden en moeten er procesaanpassingen worden doorgevoerd.

SPC levert de technieken om te meten, te registreren, te analyseren en beslissingen te nemen. Als alle storingen of speciale oorzaken van variatie geëlimineerd zijn, is het proces statistisch onder controle. SPC is echter veel meer dan alleen het analyseren van productieprocessen. Het is niet alleen de implementatie van controlediagrammen. Het moet gezien worden als een totaal programma voor productiekwaliteit.

Waar komt SPC vandaan?

Hoewel SPC in de jaren 1980 in de westerse industrieën op de voorgrond trad, lag de oorsprong van SPC in de jaren 1920 in Amerika. Walter Shewhart (Bell Telephone Laboratories, USA in 1924) ontwikkelde statistische kwaliteitscontrolemethoden voor de verbetering van productiekwaliteit. Deze methoden werden door Dr. W.E. Deming (een jongere collega van Shewhart) opgenomen in een managementfilosofie. Vlak voor de Tweede Wereldoorlog besteedde het Amerikaanse industriële management niet veel aandacht aan Deming en zijn opvattingen over statistische technieken en een open managementstijl. De naoorlogse inspanningen van Japan om de productie te verhogen en te concurreren met de westerse industrieën, vonden de filosofie van Deming echter aantrekkelijk. Het Japanse topmanagement concludeerde dat ze de kwaliteit moesten verbeteren en nodigde Deming uit om in het begin van de jaren 1950 lezingen te geven in Japan.

De succesvolle rondleiding leidde ertoe dat een paar bedrijven de methodologieën van Deming gingen implementeren en binnen een paar maanden stegen hun kwaliteit en productiviteit. Dit leidde op zijn beurt weer tot een grotere verspreiding van deze technieken in Japan.Het was de toewijding van het Japanse topmanagement, het besef van de voordelen van SPC-implementatie plus de filosofieën van Deming die de basis vormen van het Japanse concurrentievoordeel zoals we dat vandaag de dag kennen.Deming stelde dat een kwaliteitsproduct alleen gemaakt kan worden als alle processen in een bedrijf onder controle zijn, daarom is iedereen in een bedrijf verantwoordelijk voor kwaliteit. De kennis op de werkvloer moet worden gebruikt en de muren tussen afdelingen moeten worden afgebroken. Het is de verantwoordelijkheid van het management om operators te laten werken met de beste methoden, de beste machines, etc. In 1981 verscheen Deming in een documentaire op de Amerikaanse televisie genaamd: “Als Japan het kan, waarom kunnen wij het dan niet?”

Er kwam een aanzienlijke reactie en voor het eerst luisterden managers in Amerika naar zijn filosofie. Al snel werd bewezen dat SPC ook in westerse industrieën gunstige resultaten kon opleveren. Maar ondanks de toegenomen aandacht aan deze kant van de wereld, bevindt SPC zich nog steeds in een voorbereidend stadium van implementatie.

Deming heeft zijn filosofie samengevat in 14 managementregels, die hieronder staan:

  • Een standvastig doel creëren om producten en diensten te verbeteren met als doel concurrerend te worden, in bedrijf te blijven en banen te creëren.
  • Adopteer de nieuwe filosofie. We bevinden ons in een nieuw economisch tijdperk, gecreëerd door Japan. Een transformatie van de westerse managementstijl is noodzakelijk om de voortdurende achteruitgang van de industrie een halt toe te roepen.
  • Niet langer afhankelijk zijn van inspectie om kwaliteit te bereiken. Elimineer de noodzaak van massainspectie door in eerste instantie kwaliteit in het product in te bouwen.
  • Maak een einde aan het gunnen van opdrachten op basis van de prijs. Inkoop-, ontwerp-, productie- en verkoopafdelingen moeten samenwerken met de gekozen leveranciers om de totale kosten te minimaliseren, niet de initiële kosten.
  • Verbeter voortdurend en voor altijd elke activiteit in het bedrijf om de kwaliteit en productiviteit te verbeteren en zo de kosten voortdurend te verlagen.
  • Instituut voor opleiding en training op het werk, inclusief management.
  • Beter toezicht instellen. Het doel van supervisie moet zijn om mensen en machines te helpen hun werk beter te doen.
  • Verdrijf angst zodat iedereen effectief voor het bedrijf kan werken.
  • Breek de barrières tussen afdelingen af. Mensen in onderzoek, ontwerp, verkoop en productie moeten als een team samenwerken om productie- en gebruiksproblemen aan te pakken die zich met het product of de dienst kunnen voordoen.
  • Elimineer slogans, aansporingen en doelstellingen voor het personeel om nieuwe productiviteitsniveaus en nul defecten te eisen. Het grootste deel van de oorzaken van lage kwaliteit en lage productiviteit ligt in het systeem en valt niet onder de directe controle van het personeel.
  • Elimineer werknormen die numerieke quota’s voorschrijven. Maak in plaats daarvan gebruik van hulpmiddelen en ondersteunend toezicht, waarbij u de methoden gebruikt die voor het werk beschreven moeten worden.
  • Verwijder de barrières die de arbeider het recht op trots op zijn vak ontnemen. De verantwoordelijkheid van het toezicht moet veranderd worden van louter aantallen naar kwaliteit. Verwijder ook de barrières die mensen in het management en de engineering beroven van hun recht op trots op vakmanschap.
  • Stel een krachtig opleidings- en bijscholingsprogramma op. Er zijn nieuwe vaardigheden nodig voor veranderingen in technieken, materialen en diensten.
  • Laat iedereen in de organisatie in teams werken om de transformatie tot stand te brengen.

Van productinspectie tot statistische procesbeheersing

Van oudsher hebben fabrikanten geaccepteerd dat elk product tolerantiegrenzen moet hebben, omdat het onmogelijk is om producten zonder variatie te maken. Tolerantiegrenzen zijn van oudsher gebruikt als de basis voor kwaliteitscontrole, d.w.z. testresultaten van producten liggen binnen of buiten de tolerantiegrenzen. Tussen- en eindproducten worden daarom na fabricage geïnspecteerd en ofwel goedgekeurd of afgekeurd. Bij massaproductie wordt elk product gecontroleerd en gebruikt men steekproefplannen om te controleren of een partij naar de klant kan worden verzonden.

Het probleem met deze methoden is dat er geen rekening wordt gehouden met variatie. In het geval van inspectie in het magazijn, is die inspectie niet onmiddellijk nadat een product is geproduceerd. Men kan dan problemen niet onmiddellijk corrigeren of de hoofdoorzaak vinden omdat de mensen die de inspectie uitvoeren normaal gesproken niet de mensen in de productie zijn.

SPC is erop gericht om alle verstoringen in een proces te elimineren, variatie te verminderen en op schema te produceren, wat leidt tot voortdurende procesverbetering. Fouten in het proces, zoals gereedschapsslijtage, verkeerde afstellingen, verkeerde materialen, enz. worden in een vroeg stadium gevonden, zodat er met minder variatie en minder uitval geproduceerd kan worden.

Industrie eisen en implementatie

Steeds meer industrieën en klanten eisen de implementatie van SPC. Het is verplicht in de automobielindustrie (IATF 16949, VDA), halfgeleiderindustrie, luchtvaart (AS13006), medische apparatuur, enz. Om de voordelen van een SPC-implementatie te benutten, moet SPC real-time geïmplementeerd worden. Gegevens moeten op de werkvloer verzameld worden en SPC-resultaten moeten direct beschikbaar zijn voor operators en productieondersteuning. Dit betekent dat u SPC automatisering in een vroeg stadium van de implementatie moet aanpakken. Dit is ook belangrijk om ervoor te zorgen dat SPC efficiënt wordt geïmplementeerd. U wilt geen kostbare engineeringtijd verliezen aan het verzamelen en verwerken van Excel-documenten om achteraf een SPC-analyse te krijgen.

Typische aspecten die overwogen moeten worden tijdens real-time SPC-implementatie en -automatisering zijn:

  • Vereiste functionaliteit
  • Integratie in de organisatie (3 niveaus)
  • Integratie in de IT-architectuur (ERP, MES, hard- en software, Big data)
  • Integratie met andere kwaliteitssoftware (FMEA, MSA, OEE, CAPA)
  • Integratie met meetinstrumenten en meetsystemen (camera’s, PLC, CMM enz.)
  • Specifieke industrie- of bedrijfsvereisten (FDA, IATF 16949, AS13006, wettelijke vereisten, meerdere talen, centralisatie, rapportage)
  • Training en (lokale) ondersteuning

Resultaten van SPC implementaties

In de afgelopen 40 jaar hebben we hoge resultaten gezien met SPC-implementaties. Enkele voorbeelden:

  • Een farmaceutisch bedrijf boekte jaarlijks meer dan 900K winst door minder uitval en nauwkeuriger doseren
  • Een zonne-energiebedrijf verhoogde het inkomen met 700K door de opbrengst per zonnecel te verhogen
  • Een voedingsbedrijf verminderde overgewicht met 1%
  • Een halfgeleiderbedrijf heeft de inspectie aan het einde van de productielijn volledig geëlimineerd
  • Een bedrijf in medische apparatuur integreerde SPC met OEE en Big Data en zag een productiviteitsverhoging van 25% in 3 maanden

Niet alle bedrijven zullen deze hoge resultaten zien, maar meestal zien we altijd betere communicatie, efficiëntere gegevensinvoer, analyse en rapportage en verbeterde kwaliteit.

Gulf Cans Industries

Hoe Gulf Cans Industries Datalyzer gebruikte om gestabiliseerde en beheerste processen te bereiken

Gulf Cans Industries verving hun op papier gebaseerd kwaliteitssysteem door Datalyzer en introduceerde SPC.