随着客户需求变得越来越微妙,像Boyd这样的注塑商有责任不断创新和改进我们的工艺,以满足他们不断变化的需求。统计过程控制 (SPC) 工具对于了解过程功能、识别不需要的变化和改进制造过程至关重要。总体而言,它使我们能够高效、一致地满足客户对质量、交货时间、公差、交付和成本的复杂需求。
统计技术主要由贝尔实验室的沃尔特·休哈特(Walter Shewhart)在1920年代开发,已经存在了几十年。全球竞争激烈的公司已经实施了广泛的统计工具,通过减少废料、返工成本和生产过程中的差异来帮助降低成本。这些工具的范围从简单的图形到更复杂的分析,包括帕累托分析、直方图、能力分析、鱼骨图和控制图。
先进的统计软件使“数据处理”变得简单高效。在Boyd,它通过分析来自内部产品特征和/或客户驱动的产品功能的数据,为我们提供了注塑工艺表现的快速概览。这些数据可以通过多种形式查看 - 作为折线图(单个数据图表),或者将数据分层为直方图(包括过程能力指数)或控制图(通常为 x-bar/R)。这些工具使我们能够了解工艺条件,并在出现不可预见的生产问题或瓶颈时为我们的工程师提供可操作的数据。
在Boyd,我们每天都在处理各种零件尺寸,形状,形式和复杂性。在为不同的客户和行业制造各种组件时,确定机器功能和生产工艺至关重要。能够根据在初始资格认证和过程中生产期间开发的统计数据做出迅速决策,这为我们的生产提供了灵活性,并使我们能够开发完善的过程控制。
在我们即将发布的博客中,我们将讨论 Boyd 最常用的两种统计工具 - 能力指数 (Cpk) 和控制 图。