SPC 소프트웨어의 발전으로 SPC 소프트웨어가 필수가 되었습니다.

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통계적 공정 관리(SPC) 소프트웨어는 품질 관리자에게 없어서는 안 될 도구가 되었습니다. 이는 생산 프로세스에 대한 포괄적인 보기를 제공하므로 관리자는 표준 프로세스에서 벗어난 모든 항목을 감지하고 시정 조치를 취하여 최종 제품이 원하는 사양을 충족하는지 확인할 수 있습니다.

Argolytics LLC의 설립자/CEO인 Tamela Serensits는 기술 발전으로 인해 SPC 소프트웨어가 더욱 사용자 친화적이고 접근성이 높아짐에 따라 SPC 소프트웨어의 미래는 유망해 보인다고 말합니다. 기계 학습 및 예측 분석과 같은 새로운 기능이 SPC 소프트웨어에 추가되어 조직에 더욱 필수적인 요소가 되었습니다.

타멜라 세렌시츠Argolytics의 창립자/CEO인 는 잠재적인 SPC 장애물, SPC 소프트웨어가 모든 규모의 제조업체에 어떻게 혜택을 줄 수 있는지, 그리고 새로운 기술을 수용하는 방법에 대해 설명합니다.

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이러한 소프트웨어는 공정 능력과 안정성에 관한 주요 질문에 답하는 데 도움이 됩니다. SPC 소프트웨어는 계산 프로세스를 자동화함으로써 실무자가 SPC를 정확하고 실시간으로 수행할 수 있도록 도와줍니다.

SPC 소프트웨어는 품질 관리자에게 다음과 같은 다양한 이점을 제공합니다.

Hertzler Systems의 비즈니스 개발 부사장인 Phil Mason은 SPC 소프트웨어가 변형을 줄이고 제조된 제품의 균일성을 높여 고객과 제조업체 모두에게 품질 향상과 비용 절감을 가져온다고 말합니다.

Mason은 "우수한 소프트웨어는 제조 프로세스에 맞춰 직원들이 확립된 절차와 작업 흐름을 따르면서 데이터 수집에 대한 모범 사례를 시행할 수 있도록 해줍니다."라고 말합니다. "이를 통해 생산을 추진하는 데 신뢰할 수 있는 매우 안정적인 추적성과 데이터 값이 생성됩니다."

수년에 걸쳐 SPC 기술은 컴퓨터 산업의 발전을 따라잡기 위해 상당한 변화를 겪었으며 그 결과 더욱 사용자 친화적이고 접근 가능하며 자동화된 소프트웨어 솔루션이 탄생했습니다.

초기 SPC 기술은 1920년 Walter Shewhart의 관리도 작업으로 시작되었습니다. Symphony Technologies의 이사 겸 CEO인 Ravi Khare는 다음 100년 동안 개선과 새로운 방법이 도입되었다고 말했습니다.

Khare는 "오늘날 SPC 기술은 프로세스의 작은 변화를 감지하기 위한 EWMA 및 CuSum 차트 사용, Hotelling의 T2 차트와 같은 다변량 관리 차트, 빠른 신호를 위한 사전 관리 차트 등 여러 개선 사항과 새로운 방법을 포함합니다."라고 말합니다. Z 및 DNOM 차트를 사용하는 단기 SPC 방법도 널리 사용됩니다.

그러나 SPC 기술은 이러한 방법을 넘어 컴퓨터 산업의 다양한 변화를 포괄하도록 발전했다고 Mason은 말합니다. 그러한 변화 중 하나는 로컬 소프트웨어에서 클라우드 시스템으로의 전환으로, 사용자는 언제 어디서나 SPC 소프트웨어에 액세스할 수 있습니다. 이로 인해 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 휴대용 장치, 랩톱 및 휴대폰이 도입되어 SPC 소프트웨어에 대한 접근성이 그 어느 때보다 높아졌습니다.

SPC 기술의 또 다른 중요한 발전은 무선 게이지, OPC 및 에지 장치를 통해 수동 입력에서 자동화된 데이터 수집으로 전환된 것입니다. 이를 통해 데이터 수집이 이전보다 더 효율적이고 정확하며 빨라졌습니다. 또한 추세와 패턴에 대한 데이터를 마이닝하는 마법사와 AI 도구를 사용하면 예측 및 규범적 개선에 기여하여 SPC를 제조업체에 더욱 가치 있게 만듭니다.

이러한 기술 발전은 대규모 제조업체에 도움이 되었지만 소규모 시설은 뒤처져 있다고 Serensits는 말합니다. 이러한 시설의 가장 큰 장애물 중 하나는 데이터 수집이며, 대부분의 시설에서는 검사 및 측정 정보를 종이에 기록합니다.

Serensits는 "손으로 쓴 모든 메모를 컴퓨터 프로그램에 기록하려는 사람이 없다면 인더스트리 4.0과 데이터 분석에 대해 이야기하는 것은 불가능합니다."라고 말합니다.

개별 고객 요구 사항에 맞춘 맞춤형 제품 및 서비스에 대한 수요가 증가함에 따라 제조업체는 이러한 고유한 요구 사항을 수용하기 위해 더 작은 배치 크기를 생산하고 더 짧은 생산 실행을 실행하고 있습니다.