Moduł Operator SPC, będący częścią modułu Operator Quality, to rozwiązanie wspierające Statystyczną Kontrolę Procesu w firmach produkcyjnych. Skrót SPC pochodzi od angielskiego Statistical Process Control, co w języku polskim bywa także tłumaczone jako „Statystyczne Sterowanie Procesem”. Rozwiązanie Operator SPC umożliwia bieżące monitorowanie i analizowanie kluczowych parametrów procesowych, takich jak wymiary, waga czy parametry środowiskowe, co pozwala na wczesne wykrywanie odchyleń i wdrażanie działań korygujących. Dane prezentowane są na wykresach SPC, takich jak X-R czy IMR, co zapewnia przejrzystość i ułatwia ocenę stabilności procesów.
Optymalizuj produkcję dzięki Statystycznej Kontroli Procesu (SPC)
Funkcjonalność SPC jest integralną częścią modułu Quality Platformy Operator, który dostarcza kompleksowe narzędzia do monitorowania i zarządzania jakością w przedsiębiorstwie. Moduł Quality został zaprojektowany, aby wspierać firmy w utrzymaniu najwyższych standardów jakości, a SPC pełni w nim kluczową rolę, dostarczając metody statystyczne do analizy i kontrolowania procesów produkcyjnych w czasie rzeczywistym.
Operator Systems oferuje rozwiązanie SPC jako integralną część modułu Operator Quality, zapewniającego kompleksowe wsparcie dla zarządzania jakością w przedsiębiorstwie produkcyjnym.
Operator SPC wspiera Twoją firmę w kontroli procesu produkcji, monitorując jego kluczowe parametry w czasie rzeczywistym i automatycznie identyfikując odchylenia. Dzięki temu możesz szybko reagować na pojawiające się problemy, co przekłada się na wyższą jakość produktów i niższe straty związane z odpadem czy naprawami.
Dzięki temu, że moduł ten jest integralną częścią rozwiązania Operator Quality, system nie tylko poprawia jakość produkcji, ale także minimalizuje straty, wspiera zgodność ze standardami i ułatwia ciągłe doskonalenie procesów.
Kontrola procesu produkcji - na czym polega? Szczegółowe wyjaśnienie
Kontrola procesu produkcji, szczególnie w kontekście Statystycznej Kontroli Procesu (SPC), wywodzi się z rozwoju teorii zarządzania jakością w XX wieku. Jednym z kluczowych momentów w historii SPC było wprowadzenie kart kontrolnych przez Waltera A. Shewharta, inżyniera Bell Telephone Laboratories, w latach 20. XX wieku. Shewhart zauważył, że procesy produkcyjne naturalnie podlegają zmienności, która może być klasyfikowana jako losowa (naturalna) lub nielosowa (wynikająca z problemów w procesie). Jego metoda wykorzystania kart kontrolnych jako narzędzia wizualizującego tę zmienność stała się fundamentem nowoczesnej kontroli procesów.
Na karcie kontrolnej przedstawiane są dane procesowe w czasie, a dodatkowo wyznaczane są linie kontrolne: górna (UCL – Upper Control Limit) i dolna (LCL – Lower Control Limit), które określają granice akceptowalnej zmienności. Dane poza tymi granicami lub wykazujące charakterystyczne wzorce (np. trendy) wskazują na potencjalne problemy wymagające interwencji.
Ciekawostką jest, że pierwsze zastosowania SPC miały miejsce w przemyśle telekomunikacyjnym i były kluczowe dla produkcji niezawodnych urządzeń telefonicznych. W czasie II wojny światowej metody SPC zostały szeroko zaadaptowane w przemyśle zbrojeniowym w USA, aby zapewnić jakość dużej liczby produkowanych komponentów. Po wojnie techniki te trafiły do Japonii, gdzie w połączeniu z filozofią ciągłego doskonalenia (Kaizen) przyczyniły się do rozwoju słynnych na całym świecie systemów zarządzania jakością.
Współcześnie SPC jest stosowane w niemal każdej branży przemysłowej, od produkcji samochodów po przemysł farmaceutyczny, jako niezastąpione narzędzie w zapewnieniu stabilności, wydajności i wysokiej jakości procesów produkcyjnych. Teoria Shewharta, wsparta pracami takich ekspertów jak W. Edwards Deming, do dziś pozostaje kluczowym filarem nowoczesnego zarządzania produkcją.
System SPC - narzędzie do efektywnej kontroli procesu produkcji
Moduł Operator SPC to zaawansowane narzędzie do kontroli procesu produkcji, które wykorzystuje metody statystyczne do monitorowania i analizowania kluczowych parametrów procesowych w czasie rzeczywistym. System SPC (Statistical Process Control) pozwala na identyfikację problemów, analizę danych oraz podejmowanie działań korygujących, wspierając utrzymanie procesów w granicach kontrolnych. Poniżej przedstawiamy kluczowe elementy i korzyści wynikające z wdrożenia tego rozwiązania:
Automatyczne zbieranie danych
- Dane dotyczące procesu są zbierane za pomocą serwera OPC lub wprowadzane ręcznie przez operatorów za pomocą terminali przy maszynach. System SPC obsługuje różnorodne typy danych, w tym:
- Wymiary geometryczne: długość, szerokość, średnica, grubość.
- Parametry fizyczne i chemiczne: temperatura, ciśnienie, wilgotność, twardość, skład.
- Czasy procesowe: czas cyklu, reakcje, etapy produkcji.
- Dane środowiskowe i ilościowe: waga produktu, liczba sztuk w opakowaniu.
Prezentacja i analiza danych
Zebrane dane są przedstawiane na wykresach SPC, takich jak X-R lub IMR, które wizualizują stabilność procesu. Wykresy te są dostępne na:
- Terminalach przy maszynach dla operatorów.
- Dashboardach w hali produkcyjnej.
- Komputerach kierowników produkcji.
Moduł analizuje dane zgodnie z wbudowanymi regułami, np. punkty poza limitami kontrolnymi, sekwencje punktów po jednej stronie średniej lub trendy wskazujące na niestabilność procesu.
Generowanie alertów i działania korygujące
Gdy system SPC wykryje naruszenie reguł, generowane są alerty w formie:
- E-maili,
- Powiadomień na ekranach terminali i komputerów.
- Wskaźników wizualnych na wykresach i dashboardach.
Te mechanizmy ostrzegania umożliwiają szybką reakcję i wdrożenie działań naprawczych, co minimalizuje ryzyko przestojów i wadliwych produktów.
Monitorowanie powiązań z produktami i zleceniami
System SPC umożliwia śledzenie parametrów procesu w kontekście konkretnego wyrobu i zlecenia, co wspiera analizę kosztów, opłacalności i efektywności produkcji.

Korzyści z wdrożenia systemu SPC
Wdrożenie modułu Operator SPC, może pomaga firmom produkcyjnym osiągnąć następujące korzyści:
Zwiększenie jakości produktów
Operator SPC pozwala na ciągłe monitorowanie kluczowych parametrów procesu produkcji, takich jak wymiary, waga czy parametry środowiskowe, co minimalizuje ryzyko odchyleń od norm. Dzięki temu produkty spełniają najwyższe standardy jakości, co jest kluczowe w branżach takich jak farmaceutyczna czy motoryzacyjna.
Przykład: W przemyśle farmaceutycznym SPC monitoruje dokładność dawkowania, co eliminuje błędy i zwiększa bezpieczeństwo leków.
Redukcja odpadów i kosztów
Nasz moduł SPC umożliwia wczesne wykrywanie odchyleń od norm procesowych, co pozwala na szybką reakcję i ograniczenie liczby wadliwych produktów. Redukcja odpadów wpływa bezpośrednio na obniżenie kosztów produkcji.
Przykład: Produkcja spożywcza: kontrola temperatury podczas temperowania czekolady zwiększa jakość wyrobu oraz zmniejsza straty wynikające z matowienia produktów.
Szybsza identyfikacja i reakcja na powstające problemy
System SPC generuje alerty nie tylko w przypadku przekroczenia limitów kontrolnych ale również zanim zostaną przekroczone – monitoruje trend. Dzięki czemu umożliwia natychmiastową reakcję zanim jeszcze problem wystąpi.
Przykład: W przemyśle motoryzacyjnym szybka identyfikacja problemu z wybranym wymiarem części pozwali Ci na korektę ustawień maszyny i uniknięcie przerw w produkcji czy wycofanie części wyrobów nie spełniających tolerancji.
Zwiększenie efektywności produkcji
Dzięki integracji funkcjonalności SPC z modułem Operator OEE dane są automatycznie zbierane i analizowane, co eliminuje potrzebę ręcznego raportowania i przyspiesza proces decyzyjny.
Przykład: W wielu zakładach produkcyjnych SPC pomaga optymalizować czasy cykli maszyn poprzez analizę kluczowych wymiarów przy zwiększonej prędkości produkcji, dzięki czemu możesz ustalić optymalną prędkość produkcji w stosunku do ilości odpadu – zwiększając wydajność (OEE) maszyny.
Możliwość kompleksowej analizy procesu
Platforma Operator wraz z wdrożonym modułem SPC umożliwia analizę danych z całego procesu produkcyjnego w kontekście parametrów produktu i środowiska, co pozwala ocenić opłacalność produkcji i coraz bardziej doskonalić procesy.
Przykład: Analiza parametrów procesu może wskazać, które produkty generują najwyższe koszty, co umożliwia wprowadzenie optymalizacji.
Wdrożenie modułu SPC stanowi nieodzowny – kolejny krok w procesie digitalizacji firm produkcyjnych. Tych, które oczekują stałej poprawy jakości produktów i parametrów procesowych z jednoczesnym zwiększeniem wydajności wytwarzania. System pomaga utrzymać kontrolę nad środowiskiem produkcyjnym i wyposażeniem, zwiększając przewidywalność i stabilność procesów.
Reguły SPC – jak analizowane są dane procesowe?
W Statystycznej Kontroli Procesu (SPC) stosowane są reguły, aby identyfikować potencjalne problemy w procesach produkcyjnych na podstawie analizy danych na wykresach kontrolnych. Reguły te pomagają odróżnić zmienność naturalną (wynikającą z wewnętrznych właściwości procesu) od zmienności nienaturalnej (wskazującej na problemy, które wymagają interwencji). Najbardziej znane i powszechnie stosowane reguły to tzw. Reguły Shewharta oraz rozszerzone reguły Western Electric.
Podstawowe reguły SPC (Shewharta)
- Punkt poza granicą kontrolną – jeden punkt znajduje się poza górną (UCL) lub dolną granicą kontrolną (LCL). Sugeruje to, że proces jest poza kontrolą i wymaga natychmiastowego zbadania.
- Ciągłość trendu – seria punktów (np. 6 lub więcej) wykazuje ciągły wzrost lub spadek, co wskazuje na systematyczną zmianę w procesie (np. zużycie narzędzi).
- Sekwencja po jednej stronie linii centralnej (CL) – 7 lub więcej kolejnych punktów znajduje się po jednej stronie linii centralnej, co może wskazywać na przesunięcie średniej procesu.
- Duża zmienność danych – punkt w pobliżu granicy kontrolnej wskazuje na większą zmienność niż normalnie, co może oznaczać problem z powtarzalnością procesu.
Rozszerzone reguły Western Electric
Rozszerzają one podstawowe reguły Shewharta i są używane do identyfikacji bardziej subtelnych problemów w procesach. Przykłady:
- 2 z 3 punktów w strefie A – dwa z trzech kolejnych punktów znajdują się w strefie najbliższej granicom kontrolnym (tzw. strefie A). To wskazuje na możliwą nienaturalną zmienność.
- 4 z 5 punktów w strefie B lub dalej – cztery z pięciu punktów znajdują się w strefie B lub bliżej granic kontrolnych, co sugeruje nienaturalną zmienność.
- 15 punktów w strefie C (blisko CL) – piętnaście kolejnych punktów znajduje się w strefie najbliższej linii centralnej (CL). To może oznaczać, że proces jest zbyt dobrze kontrolowany, co może być efektem błędu w pomiarze lub nadmiernego dostosowywania procesu.
- 8 punktów po obu stronach CL bez wchodzenia w strefę C – osiem kolejnych punktów znajduje się po obu stronach linii centralnej, ale żaden nie wchodzi w strefę C. Może to wskazywać na zwiększoną zmienność.
Dodatkowe reguły SPC
Poza opisanymi powyżej regułami w analizie SPC często wykorzystuje się także dodatkowe reguły, które można dobrać w zależności od procesu, specyfiki branży czy innych wymagań. Przykładowe takich reguł to:
- Cykl powtarzających się wzorców – jeżeli na wykresie pojawia się regularny, powtarzający się wzorzec (np. co kilka punktów dane układają się w „falę”), może to wskazywać na problemy systemowe, takie jak zmiany związane z cyklem pracy maszyny lub zmieniającymi się operatorami.
- Nagła zmiana wartości – pojawienie się punktu znacząco różniącego się od wcześniejszych danych, mimo że znajduje się w granicach kontrolnych, może sugerować wystąpienie jednorazowego zdarzenia (np. błąd operatora, problem z materiałem).
Wahania na granicach kontrolnych (hugging control limits) – kilka kolejnych punktów blisko UCL lub LCL wskazuje na niepokojącą zmienność procesu i może sugerować konieczność sprawdzenia stabilności procesu. - Brak zmienności (flatline) – gdy dane przez dłuższy czas wykazują brak zmienności (są niemal identyczne), może to oznaczać problem z pomiarem (np. kalibracją czujnika) lub nieprawidłowości w działaniu procesu.
- Nagły wzrost zmienności – gwałtowne zwiększenie rozproszenia punktów na wykresie w krótkim czasie wskazuje na potencjalną utratę kontroli nad procesem (np. awaria narzędzia, zmiana surowców).
- Długotrwałe wzrosty lub spadki – jeżeli przez dłuższy czas dane na wykresie wykazują tendencję wzrostową lub spadkową, może to oznaczać stopniowe pogarszanie się stanu maszyn (np. zużycie narzędzi), zmieniające się warunki środowiskowe lub błąd systematyczny.
- Nieoczekiwane punkty symetryczne – dane tworzące symetryczne wzorce wokół linii centralnej mogą wskazywać na okresowe lub cykliczne problemy w procesie.
Słowniczek pojęć związanych z SPC – jak czytać wykresy kontrolne?
Dzięki zastosowaniu narzędzi takich jak Operator SPC szczegółowa analiza wykresów kontrolnych może pozostać zarezerwowana dla np. wykwalifikowanych pracowników Działu Jakości. Automatyczne reguły opisane powyżej poinformują właściwą osobę o problemie z procesem. Tym niemniej znajomość podstawowych skrótów i pojęć prezentowanych często w kontekście wykresów SPC lub tabel z danymi znacząco ułatwi zrozumienie charakteru identyfikowanych problemów.
- USL (Upper Specification Limit) – Górna granica specyfikacji
Maksymalna dopuszczalna wartość określona w specyfikacji produktu lub procesu. Wyniki powyżej USL oznaczają, że produkt nie spełnia wymagań. - UCL (Upper Control Limit) – Górna granica kontrolna
Linia wyznaczona na karcie kontrolnej, wskazująca górny zakres zmienności procesu wynikający z naturalnych czynników.Przekroczenie UCL sugeruje niestabilność procesu. - ST lub StDev (Standard Deviation) – Odchylenie standardowe
Miara statystyczna określająca stopień rozproszenia danych wokół średniej. W SPC wykorzystywana do analizy zmienności procesu. - CL (Control Line) – Linia centralna
Linia na karcie kontrolnej odpowiadająca średniej wartości parametru w procesie. Służy jako punkt odniesienia do analizy stabilności procesu. - LCL (Lower Control Limit) – Dolna granica kontrolna
Linia na karcie kontrolnej określająca dolny zakres zmienności procesu wynikającej z naturalnych przyczyn. Wyniki poniżej LCL wskazują potencjalne problemy. - LSL (Lower Specification Limit) – Dolna granica specyfikacji
Minimalna dopuszczalna wartość określona w specyfikacji produktu lub procesu. Wyniki poniżej LSL oznaczają brak zgodności z wymaganiami. - Cp (Process Capability Index) – Wskaźnik zdolności procesu
Miara określająca, na ile proces mieści się w granicach specyfikacji (USL i LSL). Wyższa wartość Cp oznacza lepszą zdolność procesu do spełnienia wymagań. - Cpk (Process Capability Index – Centered) – Wskaźnik zdolności procesu z uwzględnieniem przesunięcia średniej
Modyfikacja wskaźnika Cp, która uwzględnia przesunięcie średniej procesu w stosunku do granic specyfikacji. Wartość Cpk określa rzeczywisty potencjał procesu do spełniania wymagań. - Cpl (Lower Process Capability Index) – Dolny wskaźnik zdolności procesu
Wskaźnik zdolności procesu w odniesieniu do dolnej granicy specyfikacji (LSL). Niska wartość wskazuje na problemy z jakością w dolnym zakresie specyfikacji. - Cpu (Upper Process Capability Index) – Górny wskaźnik zdolności procesu
Wskaźnik zdolności procesu w odniesieniu do górnej granicy specyfikacji (USL). Niska wartość oznacza trudności z utrzymaniem jakości w górnym zakresie specyfikacji.