ການນຳໃຊ້ສະຖິຕິໃນວິສະວະກຳສາດ

ການນຳໃຊ້ສະຖິຕິໃນວິສະວະກຳ

ສະຖິຕິແມ່ນພື້ນຖານທີ່ສຳຄັນໃນວິສະວະກຳທີ່ທັນສະໄໝ. ເກືອບທຸກສາຂາຂອງວິສະວະກຳ - ຕັ້ງແຕ່ວິສະວະກຳໂຍທາ, ກົນຈັກ, ໄຟຟ້າ, ອຸດສາຫະກຳ, ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຂ່າວສານ, ຈົນເຖິງວິສະວະກຳເຄມີ - ແມ່ນອີງໃສ່ຂໍ້ມູນເພື່ອອອກແບບ, ທົດສອບ, ຄວບຄຸມ ແລະ ເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງລະບົບ. ໃນທາງປະຕິບັດ, ຂໍ້ມູນທີ່ເກັບກຳມາຈາກການວັດແທກ, ການທົດລອງ, ເຊັນເຊີ ແລະ ຂະບວນການຜະລິດບໍ່ແມ່ນ "ເປັນລະບຽບຮຽບຮ້ອຍ" ສະເໝີໄປ: ມັນມີການປ່ຽນແປງ, ສຽງລົບກວນ, ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດຂອງເຄື່ອງມືວັດແທກ. ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ສະຖິຕິເຂົ້າມາ: ມັນໃຫ້ວິທີການໃນການເຂົ້າໃຈການປ່ຽນແປງ, ການສະຫຼຸບທີ່ໜ້າເຊື່ອຖື, ແລະ ການຕັດສິນໃຈໂດຍອີງໃສ່ຫຼັກຖານ.

ບົດບາດຂອງສະຖິຕິໃນການຕັດສິນໃຈດ້ານວິສະວະກຳ

ວິສະວະກອນບໍ່ຄ່ອຍເຮັດວຽກດ້ວຍຄວາມແນ່ນອນຢ່າງແທ້ຈິງ. ການຕັດສິນໃຈດ້ານວິສະວະກຳຫຼາຍຢ່າງແມ່ນເຮັດພາຍໃຕ້ເງື່ອນໄຂທີ່ບໍ່ແນ່ນອນ: ວັດສະດຸມີຄວາມທົນທານ, ການໂຫຼດມີການປ່ຽນແປງ, ອຸນຫະພູມ ແລະ ຄວາມຊຸ່ມຊື່ນມີຜົນກະທົບຕໍ່ປະສິດທິພາບ, ແລະ ອົງປະກອບເອເລັກໂຕຣນິກມີການປ່ຽນແປງໃນການຜະລິດ. ສະຖິຕິຊ່ວຍໃນການວັດແທກ ແລະ ຈັດການຄວາມບໍ່ແນ່ນອນນີ້ຜ່ານແນວຄວາມຄິດເຊັ່ນ: ຄ່າສະເລ່ຍ, ຄວາມແปรປ່ວນ, ໄລຍະຄວາມໝັ້ນໃຈ, ແລະ ການທົດສອບສົມມຸດຕິຖານ. ຕົວຢ່າງ, ເມື່ອເລືອກຜູ້ສະໜອງອົງປະກອບ, ວິສະວະກອນສາມາດປຽບທຽບຄຸນນະພາບການຜະລິດໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນອັດຕາຂໍ້ບົກພ່ອງ ແລະ ກຳນົດວ່າຄວາມແຕກຕ່າງຂອງຄຸນນະພາບມີຄວາມໝາຍທາງສະຖິຕິ ຫຼື ພຽງແຕ່ເກີດຈາກໂອກາດ.

ນອກຈາກນັ້ນ, ສະຖິຕິຍັງຊ່ວຍໃຫ້ການວາງແຜນການທົດລອງມີປະສິດທິພາບ. ແທນທີ່ຈະທົດລອງທຸກການປະສົມປະສານທີ່ເປັນໄປໄດ້ຂອງຕົວກໍານົດການແບບສຸ່ມ ແລະ ເຮັດໃຫ້ເກີດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ສຳຄັນ, ວິທີການທາງສະຖິຕິສາມາດນຳພາການທົດລອງເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຂໍ້ມູນສູງສຸດດ້ວຍຈຳນວນການທົດລອງໜ້ອຍທີ່ສຸດ. ນີ້ແມ່ນສິ່ງສຳຄັນໃນການຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ພັດທະນາ (R&D), ໂດຍສະເພາະເມື່ອການທົດສອບແຕ່ລະຄັ້ງຕ້ອງການເວລາ, ພະລັງງານ ແລະ ຊັບພະຍາກອນ.

ການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບ ແລະ ຂະບວນການຜະລິດ

ໜຶ່ງໃນການນຳໃຊ້ສະຖິຕິທີ່ຮູ້ຈັກກັນດີທີ່ສຸດໃນວິສະວະກຳແມ່ນການຄວບຄຸມຂະບວນການທາງສະຖິຕິ (SPC). ໃນການຜະລິດ, ຄຸນນະພາບຂອງຜະລິດຕະພັນຕ້ອງສອດຄ່ອງກັນ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ທຸກໆຂະບວນການມີການປ່ຽນແປງຕາມທຳມະຊາດ. SPC ໃຊ້ເຄື່ອງມືເຊັ່ນ: ຕາຕະລາງຄວບຄຸມເພື່ອຕິດຕາມກວດກາຂະບວນການຕ່າງໆໃນໄລຍະເວລາ. ເມື່ອຂໍ້ມູນການວັດແທກເກີນຂອບເຂດການຄວບຄຸມ, ມັນຈະສົ່ງສັນຍານເຖິງການລົບກວນຂອງຂະບວນການທີ່ອາດເກີດຂຶ້ນ (ເຊັ່ນ: ການສວມໃສ່ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ການປ່ຽນແປງວັດຖຸດິບ, ຫຼື ຄວາມຜິດພາດຂອງຜູ້ປະຕິບັດງານ).

ນອກເໜືອໄປຈາກຕາຕະລາງຄວບຄຸມ, ເຕັກນິກຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການວິເຄາະຄວາມສາມາດຂອງຂະບວນການ (Cp, Cpk) ຊ່ວຍກຳນົດວ່າຂະບວນການໃດໜຶ່ງສາມາດຕອບສະໜອງຂໍ້ກຳນົດການອອກແບບໄດ້ຫຼືບໍ່. ຕົວຢ່າງ, ຖ້າເສັ້ນຜ່າສູນກາງຂອງເພົາຕ້ອງມີລະຫວ່າງ 9,95 ມມ ແລະ 10,05 ມມ, ສະຖິຕິສາມາດວັດແທກໄດ້ວ່າຂະບວນການດັ່ງກ່າວຈະຜະລິດເພົານອກເໜືອຈາກຂອບເຂດເຫຼົ່ານັ້ນເລື້ອຍໆປານໃດ ແລະ ຈຳເປັນຕ້ອງມີການປັບປຸງຂະບວນການຫຼືບໍ່.

ໃນວິສະວະກຳອຸດສາຫະກຳ, ວິທີການຕ່າງໆເຊັ່ນ Six Sigma ຍັງອີງໃສ່ສະຖິຕິຢ່າງຫຼວງຫຼາຍເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການປ່ຽນແປງ ແລະ ຂໍ້ບົກຜ່ອງ. ຜ່ານຂະບວນການ DMAIC (ນິຍາມ, ວັດແທກ, ວິເຄາະ, ປັບປຸງ, ຄວບຄຸມ), ທີມງານວິສະວະກຳໃຊ້ຂໍ້ມູນ ແລະ ການວິເຄາະທາງສະຖິຕິເພື່ອກຳນົດສາເຫດຮາກ ແລະ ທົດສອບປະສິດທິພາບຂອງການປັບປຸງ.

ການອອກແບບການທົດລອງ (DOE)

ການອອກແບບການທົດລອງ (DOE) ແມ່ນເຕັກນິກທາງສະຖິຕິທີ່ໃຊ້ເພື່ອເຂົ້າໃຈອິດທິພົນຂອງຫຼາຍປັດໃຈຕໍ່ຜົນຜະລິດຂອງລະບົບ. ຕົວຢ່າງ, ໃນວິສະວະກຳເຄມີ, ຜົນຜະລິດຂອງປະຕິກິລິຍາສາມາດໄດ້ຮັບຜົນກະທົບຈາກອຸນຫະພູມ, ຄວາມກົດດັນ, ຄວາມເຂັ້ມຂຸ້ນຂອງຕົວເລັ່ງປະຕິກິລິຍາ, ແລະເວລາປະຕິກິລິຍາ. ດ້ວຍ DOE, ວິສະວະກອນສາມາດອອກແບບການທົດລອງຢ່າງເປັນລະບົບເພື່ອປະເມີນວ່າປັດໄຈໃດມີອິດທິພົນຫຼາຍທີ່ສຸດ ແລະ ມີການພົວພັນລະຫວ່າງພວກມັນຫຼືບໍ່.

DOE ຍັງມີປະໂຫຍດໃນວິສະວະກຳກົນຈັກ, ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ ເພື່ອປັບປຸງຕົວກຳນົດການຕັດ CNC (ຄວາມໄວຂອງ spindle, ອັດຕາການປ້ອນ, ຄວາມເລິກຂອງການຕັດ) ເພື່ອໃຫ້ໄດ້ພື້ນຜິວເຄື່ອງຈັກທີ່ລຽບງ່າຍ ແລະ ເວລາຜະລິດທີ່ມີປະສິດທິພາບ. ໃນວິສະວະກຳໄຟຟ້າ, DOE ສາມາດໃຊ້ເພື່ອທົດສອບຕົວກຳນົດການອອກແບບວົງຈອນເພື່ອໃຫ້ໄດ້ການໃຊ້ພະລັງງານຕ່ຳໂດຍບໍ່ຕ້ອງເສຍສະລະປະສິດທິພາບ.

ຂໍ້ໄດ້ປຽບຂອງ DOE ແມ່ນຄວາມສາມາດໃນການຫຼຸດຜ່ອນຈຳນວນການທົດລອງເມື່ອທຽບກັບວິທີການ "ລອງຜິດລອງຖືກ". ດ້ວຍຈຳນວນການທົດລອງທີ່ວາງແຜນໄວ້, ວິສະວະກອນສາມາດພັດທະນາແບບຈຳລອງເຊີງປະຈັກຕາທີ່ສາມາດຄາດຄະເນຜົນຜະລິດເພື່ອຕອບສະໜອງຕໍ່ການປ່ຽນແປງຂອງປັດໄຈການປ້ອນຂໍ້ມູນ.

ການວິເຄາະຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື ແລະ ອາຍຸການໃຊ້ງານຂອງອົງປະກອບ

ວິສະວະກຳບໍ່ພຽງແຕ່ກ່ຽວກັບການເຮັດໃຫ້ຜະລິດຕະພັນເຮັດວຽກໄດ້ເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງຮັບປະກັນຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືຂອງມັນໃນໄລຍະເວລາໜຶ່ງ. ການວິເຄາະຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືໃຊ້ສະຖິຕິເພື່ອສ້າງແບບຈຳລອງຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງອົງປະກອບ, ປະເມີນອາຍຸການໃຊ້ງານ, ແລະອອກແບບຍຸດທະສາດການບຳລຸງຮັກສາ. ການແຈກຢາຍຄວາມເປັນໄປໄດ້ເຊັ່ນ: Weibull, lognormal, ແລະ exponential ມັກຖືກນຳໃຊ້ເພື່ອວິເຄາະຂໍ້ມູນເວລາຕໍ່ຄວາມລົ້ມເຫຼວ.

ໃນອຸດສາຫະກຳການບິນ, ຍານຍົນ, ແລະ ການຜະລິດພະລັງງານ, ການວິເຄາະຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍ. ຕົວຢ່າງ, ວິສະວະກອນຈຳເປັນຕ້ອງຮູ້ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການເກີດຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງແບຣິ່ງກ່ອນ 5.000 ຊົ່ວໂມງຂອງການປະຕິບັດງານ. ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຂົາສາມາດພັດທະນາຕາຕະລາງການບຳລຸງຮັກສາແບບປ້ອງກັນ, ກຳນົດສິນຄ້າຄົງຄັງຂອງອາໄຫຼ່, ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງຂອງຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ສຳຄັນທີ່ສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ຄວາມປອດໄພ ແລະ ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ.

ນອກຈາກນັ້ນ, ສະຖິຕິສະໜັບສະໜູນການວິເຄາະການທົດສອບອາຍຸການໃຊ້ງານແບບເລັ່ງລັດ, ເຊິ່ງເປັນການທົດສອບອາຍຸການໃຊ້ງານແບບເລັ່ງລັດພາຍໃຕ້ສະພາບທີ່ຮຸນແຮງ (ອຸນຫະພູມສູງ, ການສັ່ນສະເທືອນສູງ) ເພື່ອໃຫ້ສາມາດເຂົ້າໃຈຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫຼວໄດ້ໄວຂຶ້ນໂດຍບໍ່ຕ້ອງລໍຖ້າເວລາການນຳໃຊ້ປົກກະຕິ.

ສະຖິຕິໃນວິສະວະກຳໂຍທາ ແລະ ສິ່ງແວດລ້ອມ

ໃນວິສະວະກຳໂຍທາ, ການວັດແທກພາກສະໜາມ ເຊັ່ນ: ຄວາມແຮງອັດຂອງຄອນກີດ, ຜົນການທົດສອບດິນ, ຫຼື ຂໍ້ມູນການໂຫຼດການຈະລາຈອນມັກຈະມີການປ່ຽນແປງຢູ່ສະເໝີ. ສະຖິຕິຊ່ວຍໃນການກຳນົດຄ່າຄຸນລັກສະນະຂອງວັດສະດຸ, ເຊັ່ນ: ຄວາມແຮງອັດຂອງຄອນກີດໂດຍອີງໃສ່ເປີເຊັນໄທລ໌ສະເພາະ, ດັ່ງນັ້ນການອອກແບບຈຶ່ງຍັງຄົງປອດໄພເຖິງວ່າຈະມີການປ່ຽນແປງຂອງການຜະລິດ.

ໃນວິສະວະກຳດ້ານອຸທົກກະສາດ ແລະ ຊັບພະຍາກອນນ້ຳ, ສະຖິຕິຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອວິເຄາະປະລິມານນ້ຳຝົນ, ການປ່ອຍນ້ຳຈາກແມ່ນ້ຳ, ແລະ ໄລຍະເວລາທີ່ນ້ຳຖ້ວມກັບຄືນມາ. ວິສະວະກອນໃຊ້ການວິເຄາະຄວາມຖີ່ເພື່ອອອກແບບເຂື່ອນ, ເຂື່ອນກັ້ນນ້ຳ, ແລະ ລະບົບລະບາຍນ້ຳໃນຕົວເມືອງ. ຕົວຢ່າງ, "ນ້ຳຖ້ວມ 50 ປີ" ແມ່ນແນວຄວາມຄິດຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ໄດ້ມາຈາກການວິເຄາະທາງສະຖິຕິຂອງຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດ, ບໍ່ແມ່ນຄວາມແນ່ນອນ.

ໃນວິສະວະກຳສິ່ງແວດລ້ອມ, ສະຖິຕິຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຕິດຕາມກວດກາຄຸນນະພາບອາກາດ ແລະ ນໍ້າ, ວິເຄາະຄວາມເຂັ້ມຂຸ້ນຂອງມົນລະພິດ, ແລະ ປະເມີນປະສິດທິພາບຂອງໂຮງງານບໍາບັດນໍ້າເສຍ. ການທົດສອບທາງສະຖິຕິສາມາດກໍານົດວ່າການຫຼຸດຜ່ອນລະດັບມົນລະພິດຫຼັງຈາກການແຊກແຊງແມ່ນມີຄວາມສໍາຄັນແທ້ໆຫຼືບໍ່.

ສະຖິຕິໃນວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ ແລະ ວິສະວະກຳຂໍ້ມູນ

ການພັດທະນາຂອງເຊັນເຊີ, IoT, ແລະລະບົບດິຈິຕອນໄດ້ເພີ່ມປະລິມານຂໍ້ມູນໃນວິສະວະກຳ. ສະຖິຕິແມ່ນພື້ນຖານສຳລັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ແລະລະບົບການຄາດຄະເນ. ອັລກໍຣິທຶມການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກຫຼາຍຢ່າງ - ເຊັ່ນ: ການຖົດຖອຍ, ການຈັດປະເພດ, ແລະການຈັດກຸ່ມ - ແມ່ນມີຮາກຖານມາຈາກແນວຄວາມຄິດທາງສະຖິຕິເຊັ່ນ: ການປະເມີນພາລາມິເຕີ, ຄວາມເປັນໄປໄດ້, ແລະການເຮັດໃຫ້ເປັນລະບຽບ.

ໃນສະພາບການວິສະວະກຳ, ແອັບພລິເຄຊັນຕ່າງໆລວມມີການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດເດົາໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນເຊັນເຊີໃນໂຮງງານ, ການກວດຈັບຄວາມຜິດປົກກະຕິໃນຕາຂ່າຍໄຟຟ້າ, ຫຼື ການຄາດຄະເນການໂຫຼດພະລັງງານ. ຕົວຢ່າງ, ຂໍ້ມູນການສັ່ນສະເທືອນຂອງມໍເຕີສາມາດຖືກວິເຄາະທາງສະຖິຕິເພື່ອກວດຫາຮູບແບບທີ່ຊີ້ບອກເຖິງຄວາມລົ້ມເຫຼວກ່ອນໄວອັນຄວນ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ການຕັດສິນໃຈບຳລຸງຮັກສາຈະຖືກເຮັດກ່ອນທີ່ຄວາມລົ້ມເຫຼວທັງໝົດຈະເກີດຂຶ້ນ.

ສະຖິຕິຍັງຊ່ວຍຮັບປະກັນຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນຄື: ການລະບຸຄ່າຜິດປົກກະຕິ, ການປະເມີນຄວາມລຳອຽງໃນການວັດແທກ, ແລະ ການສ້າງແບບຈຳລອງທີ່ສາມາດນຳມາໃຊ້ໂດຍລວມໄດ້, ແທນທີ່ຈະພຽງແຕ່ "ຈື່ຈຳ" ຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດ.

ສິ່ງທ້າທາຍ ແລະ ຈັນຍາບັນຂອງການນຳໃຊ້ສະຖິຕິໃນວິສະວະກຳ

ໃນຂະນະທີ່ສະຖິຕິມີປະໂຫຍດຫຼາຍ, ແຕ່ສາມາດນຳໃຊ້ໃນທາງທີ່ຜິດໄດ້ຖ້າບໍ່ເຂົ້າໃຈສົມມຸດຕິຖານ. ຕົວຢ່າງ, ການປະຕິບັດການທົດສອບທາງສະຖິຕິໂດຍບໍ່ໄດ້ກວດສອບຄວາມປົກກະຕິ, ການໃຊ້ຂະໜາດຕົວຢ່າງທີ່ນ້ອຍເກີນໄປ, ຫຼື ການບໍ່ສົນໃຈແຫຼ່ງທີ່ມາຂອງອະຄະຕິສາມາດນຳໄປສູ່ການສະຫຼຸບທີ່ເຂົ້າໃຈຜິດ. ໃນວິສະວະກຳທີ່ສຳຄັນຕໍ່ຄວາມປອດໄພ, ການສະຫຼຸບທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງສາມາດມີຜົນສະທ້ອນທີ່ຮ້າຍແຮງ.

ດັ່ງນັ້ນ, ວິສະວະກອນຈຳເປັນຕ້ອງເຂົ້າໃຈສະພາບການທາງກາຍະພາບຂອງລະບົບ, ຄຸນນະພາບຂອງອຸປະກອນວັດແທກ, ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດຂອງຮູບແບບສະຖິຕິ. ການຕີຄວາມໝາຍຜົນໄດ້ຮັບຄວນເຮັດຢ່າງລະມັດລະວັງ ແລະ ພ້ອມດ້ວຍການຢັ້ງຢືນພາກສະໜາມ ຫຼື ການທົດລອງເພີ່ມເຕີມ, ຖ້າຈຳເປັນ.

Penutup

ການນຳໃຊ້ສະຖິຕິໃນວິສະວະກຳແມ່ນກວ້າງຂວາງ: ຕັ້ງແຕ່ການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບ ແລະ ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຂະບວນການ ຈົນເຖິງການອອກແບບການທົດລອງ ແລະ ການວິເຄາະຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື ຈົນເຖິງການສ້າງແບບຈຳລອງຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ໃນລະບົບດິຈິຕອນ. ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວ, ສະຖິຕິຊ່ວຍໃຫ້ວິສະວະກອນຕັດສິນໃຈໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ ແລະ ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນທ່າມກາງການປ່ຽນແປງ ແລະ ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ. ການເປັນແມ່ບົດໃນສະຖິຕິຊ່ວຍໃຫ້ວິສະວະກອນບໍ່ພຽງແຕ່ "ສ້າງ" ລະບົບເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງສາມາດພິສູດປະສິດທິພາບຂອງເຂົາເຈົ້າທາງວິທະຍາສາດ, ຮັກສາຄຸນນະພາບທີ່ສອດຄ່ອງ, ແລະ ປັບປຸງຄວາມປອດໄພ ແລະ ປະສິດທິພາບຂອງເຕັກໂນໂລຢີທີ່ນຳໃຊ້ໂດຍສັງຄົມ.

ຖ້າທ່ານຕ້ອງການ, ຂ້ອຍສາມາດດັດແປງບົດຄວາມນີ້ເພື່ອສຸມໃສ່ໜຶ່ງໃນຂົງເຂດໃດໜຶ່ງ (ເຊັ່ນ: ວິສະວະກຳອຸດສາຫະກຳ/Six Sigma, ວິສະວະກຳໂຍທາ/ອຸທົກກະສາດ, ຫຼື ວິສະວະກຳຂໍ້ມູນຂ່າວສານ/ການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດເດົາ) ຫຼື ເພີ່ມຕົວຢ່າງການຄິດໄລ່ງ່າຍໆເພື່ອເຮັດໃຫ້ມັນນຳໃຊ້ໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ.