Tre frågor om samma detalj
En leverans av gjutna detaljer kommer in. Inköp vill veta om partiet kan godkännas utan att varje detalj mäts. Produktionen vill veta om bearbetningen av detaljerna är stabil, eller om något håller på att förändras. Och kunden vill veta om processen klarar toleransen med god marginal, inte bara i dag utan i varje leverans.
Det är tre olika frågor. Alla besvaras med statistik, men med olika metoder. Tillsammans kallas metoderna statistisk kvalitetskontroll.
Vad statistisk kvalitetskontroll är
Statistisk kvalitetskontroll (engelska Statistical Quality Control) är ett samlingsnamn för statistiska metoder som används för att mäta, övervaka, styra och förbättra kvalitet. Det gemensamma är att man drar slutsatser om ett helt parti eller en hel process utifrån ett urval av mätningar, och att man tar hänsyn till att alla processer varierar.
Grunden lades på 1920-talet vid Bell Telephone Laboratories i USA. Walter A. Shewhart utvecklade styrdiagrammet och beskrev sina idéer 1931 i boken Economic Control of Quality of Manufactured Product. Ungefär samtidigt utvecklade hans kollegor Harold Dodge och Harry Romig metoder för acceptanskontroll med stickprov.
Den engelska förkortningen används också som produktnamn. I den här artikeln avses metoderna.
De tre huvudgrenarna
Acceptanskontroll med stickprov svarar på frågan om ett parti kan godkännas. Ett stickprov tas ur partiet, och utifrån resultatet godkänns eller underkänns hela partiet. Hur stort stickprovet ska vara och hur många fel som tolereras styrs av en provtagningsplan, till exempel enligt ISO 2859-1 för attribut (godkänd eller underkänd) eller ISO 3951-serien för mätvärden. Metoden kontrollerar det som redan är tillverkat, men påverkar inte processen.
Statistisk processtyrning (SPC) svarar på frågan om processen är stabil. Små provgrupper mäts regelbundet och förs in i styrdiagram med styrgränser som räknats ur processens egna data. Metoden upptäcker förändringar medan de pågår, så att orsaken kan åtgärdas innan detaljer blir underkända.
Duglighetsanalys svarar på frågan om processen klarar kravet. Processens spridning, uttryckt i standardavvikelser, jämförs med toleransen i index som Cp och Cpk. Metoden förutsätter att processen är stabil, annars beskriver indexen bara en tillfällig bild.
Till familjen räknas ofta också försöksplanering (design of experiments), som används för att ta reda på vilka faktorer som påverkar en egenskap, och mätsystemanalys, som visar om mätningarna går att lita på.
Från kontroll till förebyggande
Metoderna har förskjutits över tid. Acceptanskontrollen sorterar efteråt: den hittar fel men hindrar dem inte. Processtyrning och duglighetsanalys förebygger: de gör det möjligt att hålla processen stabil och att visa att den klarar kravet. Därför ligger tyngdpunkten i dag ofta på de två senare, medan acceptanskontroll används där processen inte går att påverka, till exempel vid inleverans från en leverantör.
Statistisk kvalitetskontroll är också en del av den bredare kvalitetssäkringen, där metoderna används tillsammans med planering, instruktioner och förbättringsarbete.
Begränsningar och vanliga missförstånd
“Statistik ersätter kunskap om processen.” Metoderna visar att något har förändrats eller att processen inte räcker till. Varför, och vad som ska göras, kräver kunskap om maskinen, materialet och metoden.
“Ett stickprov visar att alla detaljer är bra.” Ett godkänt stickprov betyder att partiet med en viss sannolikhet uppfyller provtagningsplanens nivå. Det garanterar inte att varje detalj är godkänd.
“Mätningarna är rätt.” Alla metoder bygger på mätvärden. Om mätsystemet bidrar med stor variation blir slutsatserna fel. Börja därför med mätsystemet.
“Det är en enda metod.” Statistisk kvalitetskontroll är en verktygslåda. Välj verktyg efter frågan.
Sammanfattning
Statistisk kvalitetskontroll är familjen av statistiska metoder för kvalitet: acceptanskontroll för att godkänna partier, processtyrning för att hålla processen stabil och duglighetsanalys för att visa att den klarar kravet. Varje metod svarar på sin egen fråga, och alla förutsätter mätningar som går att lita på.
