Statistical Process Control (SPC) Malaysia | 统计过程控制 | 統計的プロセス制御

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Kategori: SPC Tersedia
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Penerangan

Statistical Process Control (SPC) is an industry-standard methodology for measuring and controlling quality during the manufacturing process developed by XTS. Quality data in the form of Product or Process measurements are obtained in real-time during manufacturing. This data is then plotted on a graph with pre-determined control limits. Control limits are determined by the capability of the process, whereas specification limits are determined by the client's needs.

Data that falls within the control limits indicates that everything is operating as expected. Any variation within the control limits is likely due to a common cause—the natural variation that is expected as part of the process. If data falls outside of the control limits, this indicates that an assignable cause is likely the source of the product variation, and something within the process should be changed to fix the issue before defects occur.

With XTS real-time SPC you can:


Measuring the ROI of a Real-Time SPC Solution

To quantify the return on your SPC investment, start by identifying the main areas of waste and inefficiency at your facility. Common areas of waste include scrap, rework, over inspection, inefficient data collection, incapable machines and/or processes, paper-based quality systems and inefficient lines. You can start to quantify the value of an SPC solution by asking the following questions:

统计过程控制(SPC)是一种行业标准的方法,用于在XTS开发的制造过程中测量和控制质量。产品或过程测量形式的质量数据是在制造过程中实时获得的。然后将该数据绘制在具有预定控制极限的图形上。控制极限由过程的能力决定,而规格极限则由客户的需求决定。
 
数据在控制范围内表示所有操作均按预期进行。控制范围内的任何变化都可能是由共同原因引起的,这种自然变化是过程的一部分。如果数据超出控制范围,则表明可能是产品变化的根源,应更改过程中的某些内容以在出现缺陷之前解决问题。

統計的プロセス制御(SPC)は、XTSによって開発された製造プロセス中に品質を測定および制御するための業界標準の方法論です。製品またはプロセスの測定値の形式の品質データは、製造中にリアルタイムで取得されます。次に、このデータは、事前に決定された管理限界を使用してグラフにプロットされます。管理限界はプロセスの能力によって決定されますが、仕様限界はクライアントのニーズによって決定されます。
 
管理限界内にあるデータは、すべてが期待どおりに動作していることを示しています。管理限界内の変動は、一般的な原因、つまりプロセスの一部として予想される自然な変動が原因である可能性があります。データが管理限界を超えている場合、これは割り当て可能な原因が製品バリエーションの原因である可能性が高いことを示しており、欠陥が発生する前に問題を修正するためにプロセス内の何かを変更する必要があります。
 
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