深宇宙ネットワーク運用における統計的プロセス制御の使用
James A. Hodder、カリフォルニア工科大学ジェット推進研究所
ソース：
trs.jpl.nasa.gov
この資料は、AQT センターの科学ディレクターによって作成されました。
セルゲイ・P・グリゴリエフ
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注釈
このレポートでは、JPL の深宇宙ミッション システム (DSMS) 運用プログラム オフィスが統計的プロセス制御 (SPC) 手法を使用して、アメリカ航空宇宙局 (NASA) の深宇宙ネットワーク (DSN) におけるパフォーマンスを監視し、プロセス改善の取り組みを評価する方法について説明します。 ）。
深宇宙ネットワーク (DSN) のパフォーマンスを評価するために主観的なパラメーターがこれまでどのように使用されてきたか、また、毎月のパラメーターの変化が明確に理解されていなかったため、これらの評価がどのように非生産的な結果につながったかについての背景情報が提供されます。いくつかのパラメータの分析は、毎月の値が特殊な原因による生産性の大幅な変化を反映しているのか、それともその変化が自然なものであり、統計的に管理された状態にあるのかを判断するためにシューハート統計的プロセス管理 (SPC) チャートが現在どのように使用されているかを説明します。変動の一般的な原因の影響。ルールを使用して管理図を解釈するための操作定義が提供されます。 ウェスタンエレクトリック 。 NASA の改善プロセスの有効性を判断するためにシューハート管理図がどのように使用されるかを示すいくつかの例を示します。
統計的工程管理 (SPC) は、工程能力を評価するために必要な情報を提供します。これについてもこの記事で説明します。この情報は、データの収集および配信システムを改善するために何をすべきかを決定するために重要です。また、既存の問題報告システムと過去の計画情報を使用して、SPC を低コストで深宇宙ネットワーク (DSN) に実装した方法に関する情報も提供されます。このレポートで説明されている方法論は、ISO Q9001-2000 品質システム規格のセクション 8、プロセスの監視および測定の要件を満たすために使用できます。
この例では、統計的プロセス制御 (SPC) がサービス環境と製造環境の両方で使用できることも示しています。
この記事で説明されている研究は、アメリカ航空宇宙局 (NASA) との契約に基づいて、カリフォルニア工科大学ジェット推進研究所 (JPL) で実施されました。