SPC (ang. Statistical process Control ) – czyli statystyczne sterowanie procesem jest metodą, która przy pomocy metod statystycznych pozwala nadzorować działalność wytwórczą w sposób tani i efektywny. Można oczywiście kontrolować jedynie wyrób jako wynik końcowy procesu produkcyjnego. Jednak lepszym sposobem jest ustalenie procesu tak, by otrzymany wynik zapewniał odpowiednią jakość produktu a następnie nadzorować ten proces tak, by się nie zmieniał. Dla  wysoko wydajnych procesów, czyli np. wtryskiwania tworzyw sztucznych tym sposobem jest wykorzystanie metod statystycznych. W systemach całkowicie zautomatyzowanych np. wtryskarce pracującej w cyklu automatycznym (i posiadającej odpowiedni moduł w sterowaniu) można wybrać parametry, (jeden lub kilka)  z bardzo wielu oferowanych przez wtryskarkę i rejestrować je z każdego cyklu maszyny albo tylko z wyznaczonych (również, jeśli system pozwala, dodatkowe parametry zewnętrzne jak np.  w QDS Engla). Jednak w prostych metodach ręcznego wypełniania kart sterujących zwanych kartami kontrolnymi, bardzo dobre rezultaty można osiągnąć pobierając i mierząc właściwości tylko małego zbioru próbek pod warunkiem, że będą one reprezentatywne – i próbki  - i właściwości.

Przypomnijmy sobie - chociażby ze względu na obowiązującą terminologię - podstawowe pojęcia z tej dziedziny [1]:

·      JAKOŚĆ - zespół cech i właściwości wyrobu lub usług, decydujących o zdolności wyrobu lub usługi do zaspokojenia stwierdzonych lub przewidywanych potrzeb. Produkt wysokiej jakości może dla jednego klienta znaczyć - bardzo trwały, dla drugiego - wielofunkcyjny, a dla innego największe znaczenie będą miały walory estetyczne. Poziom jakości to każda względ­na miara jakości, otrzymana w wyniku porównania wartości zaobserwowanych z odpowiednimi wartościami określonymi w wymaganiach. Wartość liczbowa poziomu jakości wskazuje zwykle stopień zgodności lub niezgodności, w szczególności z wymaganiami specyfikacji lub warunkami kontroli wyrywkowej

·      SPECYFIKACJA  - dokument, wyszczególniający wymagania, z którymi wyrób lub usługa powinny być zgodne. Jeśli to możliwe, wskazane jest, by wymagania były wyrażone liczbowo, w określonych jednostkach, łącznie z ich ograniczeniami. Dotyczy ona bezpo­średnio wskazanej właściwości jakościowej, a nie warunków, jakie kryteria przyjęcia ma spełnić.

·      NIEZGODNOŚĆ  - niespełnienie ustalonych wymagań.

·      WADA  - niespełnienie wymagań związanych z zamierzonym użytkowaniem.

·      JEDNOSTKA WADLIWA  - ma jedną lub więcej wad, ale  szereg uchybień lub niezgodności może, kumulując się, uczynić jednostkę wadliwą.

·      UCHYBIENIE   - odstępstwo właściwości od zaplanowanego poziomu lub stanu, nie powodujące niezgodności z wymaganiami lub nie mające wpływu na zgodne z przeznaczeniem użytkowanie wyrobu lub usługi (np. ślad po wypychaczach, zapadnięcie, linie łączenia materiału itp.). Wskaźnikiem stopnia dotkliwości lub ważności uchybień może być opis identyfikacyjny, pomiar wielkości cechy lub jakakolwiek inna, odpowiednia skala oceny np. wzorce graniczne.

 Także kilka pojęć ze statystyki

 Krzywa rozkładu normalnego Gaussa – gęstości prawdopodobieństwa.  Opisuje ona rozrzut prawie każdego parametru dla dowolnego zbioru, w tym wykresie (dla ogólnych warunków i łatwiejszego pokazania) o średniej arytmetycznej „ ” = 0 i odchyleniu standardowym „s” =1. Obszar od –3 s do +3 s  (obszar 6 odchyleń standardowych) obejmuje 99,73% zbioru i granice tego obszaru nazywa się granicami naturalnymi.

RYS 1. Krzywa rozkładu normalnego Gaussa – gęstości prawdopodobieństwa

Warto uświadomić sobie, że tylko te dwa parametry czyli średnia i odchylenie standardowe w wyczerpujący sposób opisują każdy zbiór jednostek i każdego parametru w nim. Czyli jeśli są one identyczne dla całej produkcji z określonej np. zmiany i mniejszej (ale reprezentatywnej) próbki to ich parametry są jednakowe. A więc mierząc jakiś parametr reprezentatywnej próbki możemy wnioskować o jego rozrzucie w całej populacji z której tę próbkę pobraliśmy. Ta prawda dotyczy każdej istotnej wielkości odbiorczej. Nie można nic pewnego powiedzieć o właściwości jeśli jest to tylko wartość średnia np. z 10 pomiarów, nawet po 16 godzinach od wtrysku, a nie znamy średniej i odchylenia standardowego z co najmniej 50 pomiarów.

Problem zawiera się w reprezentatywności zbioru oraz wyborze parametru lub możliwie małej ilości parametrów, opisujących wymaganą w specyfikacji jakość wyrobu. Te zagadnienia wykorzystuje się do kontroli wyrobów. Ale można też je wykorzystać do kontroli procesu produkcyjnego, uzyskując znacznie lepsze efekty ekonomiczne. To rozwiązuje nam statystyka, której nie musimy ( na szczęście ) dokładnie znać by stosować jej gotowe rozwiązania.

Oto co wynika z reguł rachunku prawdopodobieństwa i statystyki:

·      Średnia i odchylenie standardowe dla zbioru i reprezentatywnych próbek jest takie samo, czyli nie trzeba sprawdzać wszystkich elementów zbioru.

·      Średnia i odchylenie standardowe dla zbioru muszą zapewnić wymagany specyfikacją poziom jakości –granice naturalne muszą być znacznie mniejsze od pola tolerancji.

·     Zbiór powinien być opisany „syntetycznym” parametrem czyli zależnym od wszystkich parametrów procesu albo parametrami, które opisują wyczerpująco wymagane cechy jakościowe.

Ten ostatni warunek bardzo trudno spełnić, zwykle trzeba wyznaczyć więcej niż jeden mierzony parametr. Jakie to mogą być właściwości opisujące proces wtryskiwania:

·      Masa –parametr łatwy do mierzenia i bardzo „syntetyczny” wiele parametrów procesu ma na niego wpływ, ma swoje ograniczenia: zmiana gęstości w zależności o partii tworzywa (napełniacze), trzeba monitorować każdą nowa dostawę oraz problem masy ewentualnych zaprasek (trzeba „tarować” ważony wtrysk). Są trudności przy nie oddzielających się układach wlewowych i wtrysku „MICRO”.

·      Wymiary liniowe –duża zależność od temperatury pomiaru i konieczność  zapewnienia obiektywności (przyrząd). Pomiar musi być dokonywany w gdy znamy dokładnie temperaturę wypraski. Konieczność sezonowania do temperatury otoczenia (np. 1 godzina) i uwzględnienie poprawek do temperatury odniesienia (sporządzenia kart kontrolnych). Deformacje kształtu ze względu na długi czas relaksacji nie są dobrym parametrem do sterowania procesem (ale nie wykluczonym).

·      Spektrofotometryczny pomiar barwy, połysk, przezroczystość ( np. L*,a*,b*, według CIE ). Moim zdaniem bardzo dobre właściwości do monitorowania procesu zapewniającego uzyskiwanie wysokiej estetyki wyprasek.

·      Parametry wtryskarki:

§  czas wtrysku albo punkt przełączenia. W zależności od tego czy ustawiamy drogę czy czas przełączenia na docisk. (Uwaga: W Materiałach Sympozjum PLASTECH 2005 redaktor wstawił parametr: czas docisku -jest to oczywisty błąd - jest to przecież zawsze nastawa wtryskarki a nigdy odpowiedź układu)

§   praca wtrysku (jako całka nacisku po drodze), moim zdaniem jest to najbardziej  reprezentatywny parametr wtryskiwania, występuje zwykle w modułach do SPC, nie ma z nim żadnych problemów w stosowaniu.

§   maksymalne ciśnienie wtrysku,

§   osiągnięta minimalna poduszka resztkowa, może często wprowadzać w błąd, nie może być jedynym kryterium,

§   całkowity czas cyklu,

§   przebieg wykresów np. ciśnienia, szybkości,

§  inne parametry jak temperatury i inne ciśnienia są mniej polecane ze względu na ich „analityczny’’ charakter, opisują jakiś stan tylko w określonym miejscu i czasie.

SPC jak każdy system sterowania, w założeniu automatyczny, wymaga sprzężenia zwrotnego. Sygnał zwrotny winien zadziałać bez zwłoki, albo przez wyłączenie procesu (raczej nie zalecane) albo przez informację której nie wolno zlekceważyć. W ręcznym prowadzeniu kart kontrolnych pomiar masy można prawie natychmiast wykorzystać. Natomiast pomiar liniowy można użyć do sterowania procesu dopiero po jego termicznym ustabilizowaniu czyli np. po godzinie, ewentualnie zastosować poprawkę na skurcz wtórny (tutaj termin ten nie odpowiada właściwej definicji) dla takiego układu oraz koniecznie poprawkę na inną temperaturę gdy jest inna niż odniesienia.

Jakie ogólne warunki powinny zachodzić aby efektywnie sterować proces wtryskiwania? Przede wszystkim sygnał o zmianie parametrów wtryskiwania musi dotyczyć takiej zmiany, która doprowadzić może do wystąpienia wyrobów wadliwych lub z istotnymi uchybieniami. Ale co jeszcze ważniejsze sygnał ten nie powinien się pojawić, gdy nie zachodzi takie niebezpieczeństwo. Zakres granic naturalnych 6s obejmuje 99,7% populacji, czyli w czasie jednej zmiany np. na 1000 wtrysków sygnał przekroczenia pojawi się 3 razy. Ale to wcale nie znaczy, że przekroczenie parametru to jest już sztuka wadliwa. Moduły sterowania SPC wtryskarek maja często do wyboru do 10 ustawialnych pól gdzie typujemy parametry śledzące zmiany wybrane z większej ilości parametrów maszyny. Moduł sugeruje ustawienie granic naturalnych każdego parametru, 10 parametrów to dla 1000 wtrysków daje 30 przekroczeń granic kontrolnych. Oczywiste jest, że nie można w ten sposób ustawić maszyny. Nawet gdy ustawimy tylko wystąpienie sygnału bez automatycznego wyłączenia pracy maszyny, załoga bardzo szybko nauczy się ignorować takie sygnały i doprowadzi do tego co mamy na co dzień na naszych wtryskowniach:

MODUŁY SPC WTRYSKAREK SĄ WYŁĄCZONE !!!

Moduły SPC sugerujące granice kontrolne w zakresie 6s często wyznaczają je z całej populacji cykli a nie z wybranych próbek. Jeśli w czasie pracy maszyny pojawi się choć jedna przerwa np. z powodu nie wypadnięcia wypraski, wprowadza to duże zakłócenie wyznaczania granic kontrolnych, obsługa zaś nie ma czasu na uwzględnienie tego zjawiska (usuwa bowiem „zacięcie” produkcji). Jeszcze większy problem pojawi się gdybyśmy metodą prób i błędów, doświadczalnie chcieli wyznaczyć granice pojawienia się braków dla choćby jednego parametru wtryskarki. Często byłby to ostatni dzień pracy technologa, który zamiast ustalonej produkcji wprowadza „niesprawdzone nowinki” kosztem zmniejszenia wydajności i produkcji wyprasek na granicy wadliwości i z jej przekroczeniem. I to nawet gdy wiemy, że audytorzy ISO 9000 niczego tak nie doceniają  jak wdrożenia metod statystycznych.

Czyli zaawansowane narzędzie może służyć jedynie do kontroli pracy grzałek (są jednak metody prostsze). Widzimy brak elastyczności stosowania SPC w systemach zautomatyzowanych we wtryskarkach i w wielu przypadkach trzeba będzie chyba poczekać na sztuczną inteligencję. Być może, będzie to twierdzenie trochę przesadzone, ale często nawet bardzo niemądra obsługa jest inteligentniejsza niż najbardziej zaawansowane układy sterowania automatycznego.

Przy stosowaniu systemów SPC we wtryskarkach należy do każdego przypadku podchodzić bardzo indywidualnie. Na przykład zerowa poduszka materiałowa w cylindrze przy docisku to pewny powód do przerwania procesu. Lepiej wyznaczyć mniej parametrów do obróbki albo wziąć tylko jeden, ale taki, który w określonym przypadku jest najbardziej czuły i wpływa decydująco na proces. Inaczej reagują formy wielogniazdowe, szczególnie rodzinne ze znacznie różniącymi się wypraskami a inaczej proste formy jednogniazdowe. Każdy przypadek jest inny. Także inna maszyna z podobnym detalem ma często inne słabe strony i to należy znaleźć i wykorzystać. Właśnie w takich sprawach wychodzi prawda, że przetwórstwo tworzyw to nie tylko NAUKA ale także SZTUKA. Dodajmy też, że dobrze, gdy poparta doświadczeniem.

Można te problemy ominąć nie mając nawet nowoczesnych wtryskarek. Człowiek na stanowisku operatora wtryskarki może stosować SPC z doskonałym skutkiem i prawie bez kosztów. Należy prowadzić ręcznie wypełniane karty kontrolne. Klasyczne karty kontrolne wymyślono w motoryzacji u Forda [2]. Były to karty dwutorowe: średniej arytmetycznej i rozstępu (w modułach wtryskarek wykorzystuje się odchylenie standardowe). Na podstawie procesu wzorcowego, uregulowanego, dla reprezentatywnego parametru określano dla tych wielkości granice, zwane kontrolnymi, miedzy którymi powinien mieścić się sterowany proces. Przebieg wykresu, który powstawał przez wykreślenie kolejnych punktów powinien dla uregulowanego procesu przebiegać według prawideł prawdopodobieństwa. Te prawidłowości są opisane i należy tylko je zastosować [2], [3].

Procesy idealne występują tylko w teorii. Wtryskiwanie tworzyw sztucznych ma swoją specyfikę. Już na samym początku wdrażania metody zauważyliśmy, że rozstęp z próby był zbyt mały żeby go można było efektywnie wykorzystać.  Kolejne cykle miały bardzo podobną wartość mierzonych parametrów, występowała duża bezwładność przebiegu procesu w czasie. Zamiast bardziej pracochłonnej metody wyznaczania średniej arytmetycznej wystarczała mediana czyli środkowa i to z trzech pomiarów (łatwiej ją określać z nieparzystej próby), gdyż poruszaliśmy się w obszarze dokładności pomiaru. Do prowadzenia jednotorowych kart kontrolnych wyznaczyliśmy masę wypraski, najważniejsze wymiary linowe lub największy gabaryt oraz wykorzystany tylko do odbioru wyrobu parametr deformacji kształtu. Aby uzyskać dane do wykresu i edycji karty kontrolnej trzeba z wzorcowego procesu, prowadzonego pod ścisłym nadzorem technologa, a więc uregulowanego, uzyskać co najmniej zbiór 50 wartości (wymóg reprezentatywności), my pobieraliśmy trzy próbki co godzinę z jednej doby –mieliśmy 72 wartości parametru.

Dla masy, która nie jest przecież tolerowana, wyznaczone granice kontrolne były zbyt ostre i trudne do spełnienia. Wobec tego, wprowadziliśmy możliwość powiększenia zakresu prowadzenia procesu zgadzając się na pogorszenie reżimu procesu ale jednocześnie wiedząc z doświadczenia, że nie powoduje to powstania wad na wyprasce. Taka karta  może wyglądać następująco:

Rys. 2  Karta kontrolna masy.xls )

Karta przedstawiona na rys.2 to formularz wydrukowany z programu Excel, w którym w prosty sposób można obliczyć górną i dolną granicę kontrolną z wzorcowego (uregulowanego) procesu na podstawie wzoru podanego przez H. Helmersa i R. Starka [4].  Oprócz podanego tam  współczynnika wg liczności określania mediany zależy on od średniej mediany (czyli środkowej), odchylenia standardowego i średniego rozstępu, wzór podany jest w publikacji [6] (oraz także Internecie na innej stronie tej witryny)

 Wypełniania się go na stanowisku wtryskarki i ma on co najmniej dwie istotne cechy, których nie posiadają systemy wbudowane we wtryskarce:

·      W każdej godzinie pomiaru pracownik który zaznacza ”x” każdy punk pomiaru masy i kreśli łamaną linię między środkowymi punktami musi się podpisać. Nie ma anonimowości, nawet jeśli następuje rotacja na stanowisku pracy. Prosty pomiar i najbardziej efektywny skutek, - rzeczywisty nadzór nad procesem.  Eliminuje się anonimowe działanie maszyny (lub ustawiacza, inżyniera kontroli itp. ).

·      Jeśli łamana linia wykresu wykroczyła poza granice kontrolne a pracownik nie uruchomi działań korygujących proces lub nawet wstawi fałszywe punkty to zwiększy i tak nadzór nad  procesem, i będzie szczególnie wnikliwie sprawdzał wypraski, a przecież właśnie o to chodzi.

Pomiar masy jest bardzo prosty, wypełnianie formularza też. Wagi są względnie tanie i proste w obsłudze. Archiwowane, ręcznie wypełnione karty kontrolne są najlepszym sposobem na dokumentowane i ewentualne udowodnienie klientom, jak przebiegał proces. Częstotliwość pobierania próbki może być różna i np. wydłużyć się po nabraniu doświadczeń i w zależności od stabilności procesu (nawet do jednego na zmianę). Każdy audytor, a przede wszystkim klient (aktualny lub potencjalny) będzie zadowolony, gdy mu się przedłoży taką dokumentacje .

Coraz częściej klient wymaga wykazania, że prowadzimy produkcję z określoną zdolnością i ta zdolność nie obniży  się, bo będzie bezwzględnie kontrolowane, co znajduje potwierdzenie w archiwowanych dokumentach.

Pojęcie Zdolności procesu: C_p i Zdolności maszynowej: C_m  dotyczy parametru określającego stosunek pola tolerancji do obszaru naturalnego prowadzenia produkcji czyli  6s (od-3 s do +3 s). Ponieważ zwykle się tak składa, że pole  tolerancji nie leży symetrycznie na naturalnych granicach procesu, a przecież  interesuje nas pewność, że nie wyjdziemy, w prowadzonym procesie poza granicę tolerancji, istotne są krytyczne wartości C_pk i C_mk (mniejsza wartość z górnej i dolnej).

Zdolności procesu: C_pk  wynosząca 1 to naturalne granice, czyli 0,27% ilości braków w produkcji. Obecnie jest to nie do przyjęcia, minimalnie wymaga się  C_pk =1,33 a to obszar 8s (od –4s do +4 s) i ilość 0,006%  ewentualnych braków. Jednak są klienci wymagający wykazania się zdolnością co najmniej =1,67 (zakres 10s)  a więc ilość braków na poziomie pojedynczych ppm (części na milion czyli 0,0001%). Jeżeli wymaga się C_pk na poziomie 2,0 to dlatego, że zakłada się że linia środkowa  (centralna) może w trakcie procesu „wykonać dryf” o wielkość półtora odchylenia standardowego (przy wartości C_pk =2 prawdopodobieństwo wystąpienia braków wynosi 2 na miliard i traci sens praktyczny). Zdolność procesowa dotyczy całego procesu a maszynową określa się jako uzyskaną w krótkim przedziale czasowym, oczywiście maszynowa musi być większa od procesowej.

Aby określać zdolności procesu musimy mieć parametr z podaną tolerancją. Takim parametrem zwykle jest najistotniejszy wymiar liniowy. Aby go kontrolować potrzebny jest przyrząd by wyeliminować subiektywny sposób pomiaru przez człowieka. Są problemy z wpływem rozszerzalności termicznej, ale do pokonania. U nas przykładowa, rozbudowana, karta spełniająca wymóg utrzymania  C_pk na poziomie 1,67 ( oznaczone przez nas C_pX jako granice kontrolne zewnętrzne) oraz uwzględniająca skurcz wtórny przy pomiarze liniowym po 1 godzinie pomiaru, a więc przede wszystkim zawierała granice tolerancji dla wymiaru liniowego wygląda tak:

Rys. 3 Karta kontrolna długości.xls )

Natomiast arkusz Excela do obliczeń dla powyższej karty wygląda tak;

Rys. 4  Obliczenia karty kontrolnej.xls )

Ponieważ w wielu branżach istnieje obligatoryjny wymóg stosowania SPC w sterowaniu procesem, wiele zakładów wykorzystuje alternatywną oceny cech jakościowych (w odróżnieniu od liczbowej, której dotyczą wszystkie powyżej przedstawione rozważania). W skrócie mówiąc jest to metoda liczenia ilości sztuk wadliwych. Uważam, że tej metody raczej nie można stosować do sterowania procesem wtryskiwania przy wykorzystaniu SPC. Ale nawet w modułach SPC wtryskarek spotyka się taką opcję, ewentualnie można rejestrować ilość uchybień lub nawet je wykorzystać po jakimś skwantyfikowaniu (ustanowieniu relatywnej „dolegliwości” w skali liczbowej). W dzisiejszych czasach klienci wymagają produkcji praktycznie bez wad i mają rację, gdyż wtryskiwanie może to zapewnić i jesteśmy w stanie to wykazać, bez żadnych wątpliwości, na podstawie prowadzonej dokumentacji.

Wszystkie teorie najlepiej weryfikuje praktyka. Nasze doświadczenie poparte jest wielokrotnym osiągnięciem wskaźnika 0 (zero) ppm nie zaakceptowanych do montażu detali z dostarczonej w kwartale partii kilkuset tysięcy elementów ( -dostawca 1 klasy to do 300 ppm a cel to 50 ppm). Jeżeli zdarzały się w nielicznych kwartałach odrzuty, to dotyczyły estetyki, gdyż były to obudowy klawiatur o wysokich wymaganiach (f-ma CHERRY).

Dokładniejsze opracowanie tego tematu opublikowałem w Vademecum Tworzyw  Sztucznych [5], [6], [7] i [8]. Ponieważ mogą być trudności z uzyskaniem do niego dostępu, publikacje te są dostępne na kolejnych stronach internetowych tej witryny:

http://zdzichu.filipowski.webpark.pl/publikacje/spc1/spc1.htm

     oraz następne (zamiast spc1 wstawić odpowiednio spc2; spc3 i spc4)

Jest tam też kompletny szablon – skoroszyt  Excela do użycia wraz z krótką instrukcją na jednym z arkuszy, można je stamtąd pobrać (po otwarciu - zapisz jako) i używać za darmo pod warunkiem podawania źródła, oto linki:

http://zdzichu.filipowski.webpark.pl/spckarta.xlt

oraz przykłady właśnie wyżej pokazane (ale jako cały skoroszyt):

http://zdzichu.filipowski.webpark.pl/krpcpx.xls

http://zdzichu.filipowski.webpark.pl/krpm.xls

WNIOSKI:

·         Najbardziej efektywnym sposobem nadzorowania procesów przetwórstwa tworzyw sztucznych jest stosowanie metod statystycznych. Można, przy pomocy dokumentów, zawsze wykazać zdolność do zapewnienia wysokiej jakości wyrobów, zgodnie z oczekiwaniem klienta. Łatwiej jest uzgodnić warunki specyfikacji.

·         Stosowanie SPC w procesach takich jak wtryskiwanie jest możliwe, choć zakres i sposób wdrożenia może być różny. Celowe jest wykorzystanie modułów SPC w posiadanych wtryskarkach lub ręczne prowadzenia kart kontrolnych. Gdy ograniczeniem jest zbyt krótka seria produkcyjna to zastosowanie statystyki do ustalenia masy wypraski w trakcie każdego uruchomienia procesu bardzo usprawnia produkcję.

·         Dobre rezultaty wdrażania statystycznego sterowania procesu daje ręczne prowadzenie kart kontrolnych. Jest ono bardzo elastyczne i umożliwia łatwe i tanie zapoznanie załogi z zaletami i sposobem działania tej metody. W bardzo krótkim czasie widoczne są rezultaty projakościowe, przy pełnej akceptacji załogi.

·         Trudności w stosowaniu SPC w automatycznych systemach wtryskarek należy pokonywać przez wybranie odpowiedniej kolejności pod względem ważności układów wtryskarka-forma, a następnie parametrów które decydują o dobrej jakości produkcji. Jest to domena metody FMEA – analizy skutków i przyczyn błędów, którą można stosować nie znając nawet jej formalnego zaplecza (ale lepiej znać). Raczej pójść na jakość wprowadzanych zastosowań SPC niż na ilość, konsekwentnie powiększając obszar działania, wykorzystując nabyte doświadczenie.

·         Przy ręcznym prowadzeniu kart SPC dla przetwórstwa wtryskowego tworzyw sztucznych należy stosować jednotorową kartę kontrolną mediany.

·         Przez porównanie wskaźnika zdolności maszynowej uzyskanego dla tego samego detalu można ocenić stan techniczny i możliwości wykorzystania wtryskarek, podobnych pod względem parametrów.

·         Posiadając wdrożony system SPC dużo łatwiej uzyskać certyfikaty jakościowe.

  Literatura

1.    PN-ISO 3534-2:  Statystyka. Statystyczne sterowanie jakością. Terminologia i symbole

2.    PN-ISO 8258 + AC1: Karty kontrolne Shewharta.

3.    W. Linke, Statystyczne prowadzenie procesu (SPC) w przetwórstwie tworzyw sztucznych, Mat. Sym­pozjum: Plastech'94, s.123-146.

4.    H.Helmers, R.Stark: SPC in der Continental, Qualität und Zuverlassigkeit 1988, 33, 2, 71-75.

5.    Z. Filipowski, "Statystyczne Sterowanie Procesem Część l - Wprowadzenie"; "VTS" Vademecum Tworzyw Sztucznych i Gumy -Magazyn Branżowy (ISSN 1640-6478) 1/2000  str. 27 - 30 

6.    Z. Filipowski, "Statystyczne Sterowanie Procesem Część lI - Karty kontrolne"; "VTS" Vademecum Tworzyw Sztucznych i Gumy -Magazyn Branżowy (ISSN 1640-6478) 2/2000  str. 24 - 27

7.   Z. Filipowski, "Statystyczne Sterowanie Procesem Część lIl - Karty kontrolne-ciąg dalszy"; "VTS" Vademecum Tworzyw Sztucznych i Gumy -Magazyn Branżowy (ISSN 1640-6478) 3/2000  str. 33 - 36

8. Z. Filipowski, "Statystyczne Sterowanie Procesem Część lV - SPC w systemach automatycznych"; "VTS" Vademecum Tworzyw Sztucznych i Gumy -Magazyn Branżowy (ISSN 1640-6478) 4/2000  str. 29 - 30

 Zdzisław Filipowski

 Wróć na górę