Calitatea antrenează productivitatea. Controlul Statistic al Proceselor

Calitate & Control

de Gabriela Georgescu

Calitatea antrenează productivitatea. Controlul Statistic al Proceselor

În producție controlul statistic al proceselor reprezintă mai mult decât un grafic de con­trol sau index de capabilitate. Companiile producătoare cunosc bine importanța contro­lului statistic al proceselor pentru asigurarea competitivității și performanței.

Graficele de control (Control Charts) există încă din anii 1924, primul astfel de grafic fiind descris într-un memorandum al Dr. Walter A. Shewhart. Începând cu anii 1970, când Controlul Statistic al Proceselor (SPC) a fost redescoperit de către indus­trie au început dezbaterile privind avantajele SPC. Ca o urmare pozitivă a acestor dezbateri și a expe­rienței acumulate s-a recunoscut că dezvoltarea și aplicarea corectă a metodelor de control statistic al proceselor devine indispensabilă în procesele de producție industriale. Companiile moderne aplică aceste metode pentru monitorizarea în timp real a proceselor și creșterea calității produselor.

SPC poate fi definit ca un sistem bazat pe date de proces, care descrie un proces de producție, inclusiv factorii care îl afectează, sistem descris sub forma unui model. Acest sistem oferă informa- ții importante pentru luarea unor decizii - fie de a corecta la timp o cauză cunoscută de variație a procesului, fie pentru a detecta și corecta la timp o cauză specială, fără a genera costuri datorate pro­duselor neconforme. (figura 1)

 FIGURA 1. SPC

Pentru alegerea metodelor de evaluare a date­lor de proces nu există un standard universal accep­tat de către industrie. Unele companii producătoare din industria auto au dezvoltat propriile metode de evaluare. Astfel, o analiză sau un studiu realizat de către un furnizor conform normelor Renault va  avea rezultate diferite față de un studiu pentru Ford. Variabilitatea componentelor comandate către alți furnizori, în definitiv afectează procesul utilizatoru­lui final, deci cerințele pentru control statistic se aplică și pentru supply chain. Astfel, multe companii apelează la software-uri dedicate pentru controlul statistic al proceselor, precum Q-DAS.

Primul pas în direcția aplicării corecte a metodelor de control statistic îl reprezintă definirea parametrilor de proces, a variabilelor limitelor de control, urmat de achiziția corectă de date. Configurarea inițială - imple­mentarea - se realizează ținând cont de parametrii definiți de către utilizator. Datele pot fi ușor achiziționate de la echipamentele de măsură și control, precum mașini de măsurat în coordonate, monitorizate și analizate de către operatori sau ingineri de proces. Se pot configura alarme și notificări în momentul în care se observă o variație în proces, înainte ca această variație să depășească limitele de control stabilite.

Modulul Q-DAS O-QIS (Operator Quality Information System) înglobează funcțiile necesare utilizatorilor din producție sau din laboratorul de metrolo­gie pentru asigurarea calității. Utilizatorii pot vizualiza măsurătorile curente și măsurătorile anterioare. Conform parametrilor și alarmelor predefinite pot vizualiza datele sub formă de grafic (control chart, actual value chart, bar chart) și decide asupra informațiilor primite în timp real. (figura 2)

 FIGURA 2. Q-DAS O-QIS

Pentru validarea unui sistem de măsură, cu ajutorul modulului Q-DAS solara.MP se pot realiza studii de capabilitate conform MSA - Measurement System Analysis, de diferite tipuri: Type-1 (Cg/Cgk), Type-2 și Type-3 (%GRR). Metodele de evaluare pot fi conform normelor specifice anumitor producători sau AIAG. Cu acest tool se pot realiza studii de capabilitate a proceselor conform normelor VDA 5. De asemenea se pot crea modele pentru calculul incertitudinii conform GUM. (figura 3)

FIGURA 3. Q-DAS solara.MP

Pentru calificarea proceselor, modulul Q-DAS qs-STAT oferă flexibilitatea utilizării metodelor statistice și strategiilor de evaluare, fie definite conform standardelor ISO, proceduri, norme sau metode specifice companiilor (ex: BMW, GM, Robert Bosch, Renault etc.). Rezultatele sunt vizualizate sub formă grafică cu informații pentru identificarea proceselor critice și devia- țiilor sau variațiilor. Utilizatorii își pot configura filtre personalizate și identi­fica măsuri pentru optimizarea proceselor.

Definiția inițială a controlului calității, anume încadrarea în limitele specificate, nu stimulează procesul de îmbunătățire continuă a calității produselor, însă competitivitatea și contextul economic pun accentul pe efortul de a produce un produs printr-un proces cu cât mai puțină variație.

 FIGURA 4. Q-DAS qs-STAT


Gabriela Georgescu, MICRO-TOP Consulting, Engineering & Service SRL



Accept cookie

Acest site web utilizează module cookie în scopuri funcţionale, de confort şi statistică.

Dacă sunteţi de acord cu această utilizare a modulelor cookie, faceţi clic pe "Da, sunt de acord". Termeni si conditii

Nu sunt de acord Accept doar cookie functional Da, sunt de acord