Variabiliteetin hallinta: Globaali opas tilastolliseen prosessinohjaukseen (SPC)

Nykypäivän verkostoituneilla globaaleilla markkinoilla jatkuvan laadun ja operatiivisen tehokkuuden tavoittelu on ensiarvoisen tärkeää. Yritykset ympäri maailmaa pyrkivät toimittamaan tuotteita ja palveluita, jotka täyttävät ja ylittävät asiakkaiden odotukset kerta toisensa jälkeen. Tämän pyrkimyksen ytimessä on tehokas metodologia: Tilastollinen prosessinohjaus (SPC). Tämä kattava opas syventyy SPC:n perusperiaatteisiin, sen olennaisiin työkaluihin ja sen mullistavaan vaikutukseen eri toimialoilla ja globaaleissa yhteyksissä.

Mitä on tilastollinen prosessinohjaus (SPC)?

Tilastollinen prosessinohjaus (SPC) on vankka metodologia, jota käytetään prosessien valvontaan, ohjaukseen ja parantamiseen. Se käyttää tilastollisia menetelmiä prosessin vaihtelun ymmärtämiseen ja vähentämiseen. Analysoimalla prosessista ajan mittaan kerättyjä tietoja SPC auttaa tunnistamaan, toimiiko prosessi odotettujen rajojensa sisällä vai ilmeneekö siinä epätavallista käyttäytymistä, joka voi johtaa virheisiin tai tehottomuuteen.

SPC:n perusidea on kahdenlaisen vaihtelun välinen ero:

• Yleinen syyvaihtelu (tai satunnainen vaihtelu): Tämä on luontaista vaihtelua, jota esiintyy missä tahansa vakaassa prosessissa. Se on ennustamatonta ja tyypillisesti monien pienten tekijöiden luonnollisen vuorovaikutuksen aiheuttamaa. Yleisen syyvaihtelun vähentäminen vaatii usein perustavanlaatuisia muutoksia itse prosessiin.
• Erityinen syyvaihtelu (tai määritettävissä oleva syyvaihtelu): Tämä vaihtelu johtuu tietyistä, tunnistettavissa olevista tekijöistä, jotka eivät ole osa normaalia prosessia. Näitä voivat olla laitteiden toimintahäiriöt, inhimilliset virheet tai raaka-aineiden muutokset. Erityiset syyt ovat yleensä arvaamattomia ja osoittavat, että prosessi on tilastollisen valvonnan ulkopuolella. Ne on tunnistettava ja eliminoitava prosessin vakauttamiseksi.

SPC:n ensisijainen tavoite on havaita ja puuttua erityiseen syyvaihteluun mahdollisimman nopeasti, jotta se ei johda viallisiin tuotteisiin tai palveluihin. Näin toimien prosesseista tulee vakaampia, ennustettavampia ja kykenevämpiä tuottamaan johdonmukaisia tuloksia.

Miksi SPC on ratkaisevan tärkeä globaaleille yrityksille?

Globaalissa mittakaavassa toimiville yrityksille johdonmukaisen laadun ylläpitäminen eri paikoissa, kulttuureissa ja toimitusketjuissa asettaa ainutlaatuisia haasteita. SPC tarjoaa yhtenäisen, dataohjautuvan lähestymistavan laadunhallintaan, joka ylittää maantieteelliset rajat:

• Globaali johdonmukaisuus: SPC tarjoaa standardoidun kehyksen prosessien valvonnalle ja parantamiselle varmistaen, että laatustandardit säilytetään yhtenäisesti kaikissa tuotantolaitoksissa, palvelukeskuksissa ja toimipisteissä maailmanlaajuisesti.
• Kustannusten alentaminen: Tunnistamalla ja korjaamalla ennakoivasti ongelmia, jotka johtavat virheisiin, korjauksiin ja romuun, SPC alentaa merkittävästi toimintakustannuksia. Tämä on erityisen vaikuttavaa globaaleissa toimitusketjuissa, joissa tehottomuus voi moninkertaistua.
• Parannettu asiakastyytyväisyys: Johdonmukainen tuotteen tai palvelun laatu johtaa suurempaan asiakkaan luottamukseen ja uskollisuuteen. SPC auttaa tuottamaan luotettavia tuloksia, mikä on olennaista vahvan globaalin brändin maineen rakentamisessa.
• Prosessin ymmärtäminen ja parantaminen: SPC-työkalut tarjoavat syvällisen käsityksen prosessin suorituskyvystä. Tämä ymmärrys on elintärkeää jatkuville parannushankkeille, kuten Lean Manufacturing ja Six Sigma, joiden avulla yritykset voivat optimoida toimintojaan globaalisti.
• Ennakoiva ongelmanratkaisu: Sen sijaan, että reagoitaisiin laatuongelmiin niiden ilmenemisen jälkeen, SPC mahdollistaa varhaisen havaitsemisen ja puuttumisen. Tämä ennakoiva lähestymistapa säästää aikaa, resursseja ja estää suuria häiriöitä, mikä voi olla kriittistä monimutkaisissa kansainvälisissä toimissa.
• Dataohjautuva päätöksenteko: SPC perustuu objektiiviseen data-analyysiin, poistaen subjektiivisuuden ja mutu-tuntuman laatupäätöksistä. Tämä on elintärkeää monimutkaisille globaaleille organisaatioille, joissa eri tiimien on tehtävä tietoon perustuvia valintoja.

Tärkeimmät SPC-työkalut ja -tekniikat

SPC käyttää erilaisia tilastollisia työkaluja prosessidatan valvontaan ja analysointiin. Perustavin ja laajimmin käytetty työkalu on Ohjauskortti.

Ohjauskortit: SPC:n kulmakivi

Ohjauskortti on graafinen työkalu, jota käytetään prosessidatan visualisointiin ajan mittaan. Se piirtää datapisteitä, jotka edustavat prosessista otettuja mittauksia, sekä ylä- ja alarajaohjausrajat sekä keskilinjan. Nämä rajat lasketaan prosessin historiallisen suorituskyvyn perusteella, kun se oli tilastollisessa valvonnassa.

On olemassa kaksi päätyyppiä vaihtelua, joita ohjauskortit auttavat erottamaan:

• Ryhmän sisäinen vaihtelu: Vaihtelu, jota esiintyy luonnollisesti prosessista otetussa pienessä otoksessa.
• Ryhmien välinen vaihtelu: Vaihtelu, jota esiintyy prosessista otettujen eri otosten välillä.

Kuinka ohjauskortit toimivat:

1. Aseta ohjausrajat: Datan vakaalta prosessin jaksolta kerätään keskiarvon (keskilinjan) ja keskihajonnan laskemiseksi. Ylempi ohjausraja (UCL) ja alempi ohjausraja (LCL) asetetaan tyypillisesti kolmen keskihajonnan päähän keskiarvon ylä- ja alapuolelle.
2. Valvo prosessidataa: Datapisteet piirretään kaavioon kerättäessä.
3. Tulkitse kaavio:
   • Hallinnassa: Kun kaikki datapisteet ovat ohjausrajojen sisällä ja niissä on satunnainen kuvio, prosessin katsotaan olevan tilastollisessa hallinnassa. Tämä osoittaa, että vain yleistä syyvaihtelua on läsnä, ja prosessi on vakaa.
   • Hallinnasta poissa: Jos datapiste putoaa ohjausrajojen ulkopuolelle tai jos siinä on satunnainen kuvio (esim. pisteiden sarja keskilinjan toisella puolella, trendi tai syklit), se merkitsee erityisen syyvaihtelun olemassaoloa. Tämä vaatii tutkintaa perussyyn tunnistamiseksi ja poistamiseksi.

Yleisiä ohjauskorttityyppejä:

Ohjauskortin valinta riippuu kerättävän datan tyypistä:

• Muuttujatiedot (jatkuva data): Nämä ovat mittauksia, jotka voidaan mitata jatkuvalla asteikolla (esim. pituus, paino, lämpötila, aika).
• X-bar- ja R-kortit: Käytetään alaryhmien keskiarvon (X-bar) ja vaihteluvälin (R) valvontaan. Nämä ovat erinomaisia sekä prosessin keskeisen taipumuksen että vaihtelevuuden seuraamiseen. Esimerkki: Juomapullojen keskimääräisen täyttötason ja täyttötasojen vaihtelun seuranta.
• X-bar- ja S-kortit: Samanlaisia kuin X-bar- ja R-kortit, mutta käyttävät alaryhmien keskihajontaa (S) vaihteluvälin sijasta. Niitä suositellaan yleensä suuremmille alaryhmäkokoille (n>10). Esimerkki: Terästuotannon keskimääräisen vetolujuuden ja sen vaihtelevuuden seuranta.
• Yksilöt ja liikkuva vaihteluväli (I-MR) -kortit: Käytetään, kun tietoja kerätään yksi havainto kerrallaan (alaryhmän koko 1) tai kun alaryhmäkoot ovat pieniä ja niitä kerätään harvoin. Esimerkki: Asiakaspalvelijan käyttämän ajan seuranta monimutkaisen ongelman ratkaisemiseksi.
• Ominaisuustiedot (diskreetit tiedot): Nämä ovat tietoja, jotka voidaan laskea tai luokitella luokkiin (esim. vikojen lukumäärä, hyväksytty/hylätty, vaatimustenvastaisuuksien lukumäärä).
• p-kortit: Käytetään viallisten yksiköiden osuuden seurantaan otoksessa. Esimerkki: Viallisten komponenttien prosenttiosuuden seuranta erissä globaalilta elektroniikkatoimittajalta.
• np-kortit: Käytetään viallisten yksiköiden lukumäärän seurantaan otoksessa olettaen vakion otoskoon. Esimerkki: Puhelinkeskusagenttien päivittäin tekemien virheellisten varausten lukumäärän laskeminen.
• c-kortit: Käytetään vikojen lukumäärän seurantaan yksikköä kohti tai mahdollisuuden aluetta kohti olettaen vakion vikamahdollisuuden. Esimerkki: Naarmujen lukumäärän seuranta neliömetriä kohti valmiissa automaalissa.
• u-kortit: Käytetään vikojen lukumäärän seurantaan yksikköä kohti, kun yksikön koko tai vikamahdollisuus voi vaihdella. Esimerkki: Virheiden lukumäärän seuranta sivua kohti painetussa käyttöohjeessa, jonka pituus vaihtelee.

Histogrammit

Histogrammi on pylväskaavio, joka näyttää datasarjan frekvenssijakauman. Se näyttää datan jakauman muodon, sen keskeisen taipumuksen ja sen leviämisen. Histogrammit ovat arvokkaita prosessin sisäisen vaihtelun yleisen mallin ymmärtämisessä.

• Globaali sovellus: Tehdastehdas Saksassa ja toinen Brasiliassa voivat molemmat käyttää histogrammeja tuotteen mittojen jakauman vertaamiseen varmistaen prosessin johdonmukaisuuden eri mantereilla.

Pareto-kaaviot

Pareto-kaavio on pylväskaavio, joka luokittelee ongelmien tai vikojen syyt merkittävimmistä vähiten merkittäviin. Se perustuu Pareto-periaatteeseen (tunnetaan myös nimellä 80/20-sääntö), joka viittaa siihen, että noin 80 % vaikutuksista tulee 20 %:sta syistä. Tämä auttaa priorisoimaan parannustoimia.

• Globaali sovellus: Monikansallinen vähittäiskauppaketju voi käyttää Pareto-kaavioita tunnistaakseen yleisimmät asiakasvalitukset, jotka on vastaanotettu kaikissa myymälöissään maailmanlaajuisesti, mikä mahdollistaa kohdennetut ratkaisut.

Syy-seurausdiagrammit (Ishikawa- tai kalanruotodiagrammit)

Nämä työkalut, jotka tunnetaan myös nimellä kalanruotodiagrammit, auttavat ideoimaan ja luokittelemaan tietyn ongelman tai vaikutuksen mahdollisia syitä. Ne on jäsennelty tutkimaan luokkia, kuten ihminen, kone, materiaali, menetelmä, mittaus ja ympäristö.

• Globaali sovellus: Lääkeyhtiö voi käyttää tätä työkalua monikulttuurisessa tiimikokouksessa tunnistaakseen kaikki mahdolliset syyt erien epäjohdonmukaisuuksiin varmistaen, että eri alueiden näkökulmat otetaan huomioon.

Hajontadiagrammit

Hajontadiagrammi on kaavio, joka piirtää parin numeerista dataa ja auttaa tunnistamaan kahden muuttujan välisen suhteen. Se voi paljastaa, onko niiden välillä positiivinen, negatiivinen vai ei korrelaatiota.

• Globaali sovellus: Ohjelmistokehitysyhtiö, jolla on tiimejä Intiassa ja Yhdysvalloissa, voi käyttää hajontadiagrammeja analysoidakseen kirjoitettujen koodirivien ja löydettyjen virheiden välistä suhdetta ymmärtääkseen, miten erilaiset kehityskäytännöt voivat vaikuttaa laatuun.

SPC:n toteuttaminen globaalissa organisaatiossa

SPC:n onnistunut toteuttaminen erilaisissa globaaleissa toiminnissa edellyttää strategista ja vaiheittaista lähestymistapaa. Kyse ei ole vain työkalujen käyttöönotosta; kyse on dataohjautuvan laadun kulttuurin edistämisestä.

Vaihe 1: Arviointi ja suunnittelu

• Tunnista keskeiset prosessit: Määritä, mitkä prosessit ovat kriittisiä tuotteen/palvelun laadun ja asiakastyytyväisyyden kannalta. Tämä voi vaihdella hieman alueittain, mutta sen tulisi olla linjassa yleisten strategisten tavoitteiden kanssa.
• Määritä laatutavoitteet: Määrittele selkeästi, mitä laatu tarkoittaa kullekin prosessille, ja aseta mitattavia tavoitteita. Nämä tavoitteet on kommunikoitava yleisesti.
• Varmista johdon sitoutuminen: Ylimmän johdon sitoutuminen on olennaista. Johtajien on oltava SPC-aloitteiden puolestapuhujia ja kohdennettava tarvittavat resurssit.
• Muodosta monitoiminnallisia tiimejä: Kokoa tiimejä, joihin kuuluu operaattoreita, insinöörejä, laatuammattilaisia ja johtoa eri alueilta. Tämä varmistaa monipuoliset näkökulmat ja sitoutumisen.

Vaihe 2: Tiedonkeruu ja analyysi

• Standardoi tiedonkeruu: Kehitä selkeät, standardoidut menettelyt datan keräämiseen. Varmista mittayksiköiden, menetelmien ja frekvenssien johdonmukaisuus kaikissa paikoissa.
• Valitse sopivat työkalut: Valitse oikeat SPC-työkalut (esim. ohjauskortit, histogrammit) datatyypin ja prosessin ominaisuuksien perusteella.
• Kouluta henkilöstö: Tarjoa kattavaa koulutusta SPC-periaatteista, työkaluista ja ohjelmistoista kaikelle asiaankuuluvalle henkilöstölle maailmanlaajuisesti. Koulutuksen tulisi olla kulttuurisesti herkkää ja mukautuvaa.
• Ota käyttöön tiedonhallintajärjestelmät: Hyödynnä ohjelmistoratkaisuja, jotka voivat kerätä, tallentaa ja analysoida dataa useista sivustoista tarjoten konsolidoidun näkymän globaaliin suorituskykyyn.

Vaihe 3: Ohjaus ja parantaminen

• Perusta ohjauskortit: Aloita ohjauskorttien käyttö keskeisten prosessien valvontaan. Määritä selkeät toimintasuunnitelmat, kun prosessi menee tilastollisen valvonnan ulkopuolelle.
• Tutki ja toimi: Kun erityisiä syitä havaitaan, valtuuta paikalliset tiimit tutkimaan ja toteuttamaan korjaavia toimia. Jaa näistä tutkimuksista saatuja parhaita käytäntöjä maailmanlaajuisesti.
• Jatkuva parantaminen: Käytä SPC-datasta saatuja oivalluksia jatkuvien prosessien parannusten edistämiseen. Tämä voi sisältää Lean- tai Six Sigma -aloitteita.
• Säännöllinen tarkastelu ja auditointi: Suorita säännöllisiä SPC-suorituskyvyn tarkasteluja kaikissa sivustoissa. Sisäiset tai ulkoiset auditoinnit voivat auttaa varmistamaan standardien noudattamisen ja tunnistamaan jatkokehityksen alueita.

Vaihe 4: Integrointi ja laajentaminen

• Integroi muihin järjestelmiin: Yhdistä SPC-data toiminnanohjausjärjestelmään (ERP), tuotannonohjausjärjestelmään (MES) ja asiakkuudenhallintajärjestelmään (CRM) saadaksesi kokonaisvaltaisen näkymän toimintoihin.
• Laajenna SPC:n käyttöä: Laajenna SPC:tä asteittain muihin prosesseihin ja osastoihin.
• Edistä laatukulttuuria: Sisällytä SPC:n periaatteet organisaation kulttuuriin edistäen vastuullisuutta ja sitoutumista jatkuvaan parantamiseen kaikilla tasoilla.

Globaaleja esimerkkejä SPC:stä käytännössä

SPC on yleismaailmallinen laadun kieli, jota sovelletaan laajasti eri toimialoilla maailmanlaajuisesti:

• Autoteollisuus: Lean Manufacturingin edelläkävijäyritykset, kuten Toyota, käyttävät SPC:tä laajasti tuotannon jokaisen vaiheen valvontaan moottorin komponenttien työstöstä ajoneuvojen kokoonpanoon. Tämä varmistaa niiden ajoneuvojen legendaarisen luotettavuuden ja johdonmukaisuuden maailmanlaajuisesti. Ne voivat käyttää X-bar- ja R-kortteja moottorin toleranssien seurantaan ja p-kortteja valmiiden ajoneuvojen vikaprosentin seuraamiseen tehtaissaan Japanissa, Yhdysvalloissa ja Euroopassa.
• Ilmailuteollisuus: Ilmailun tiukat laatuvaatimukset edellyttävät huolellista prosessinohjausta. Yritykset, kuten Boeing ja Airbus, käyttävät SPC:tä lentokoneiden komponenttien valmistuksen kriittisten parametrien valvontaan varmistaen lentoyhtiöiden maailmanlaajuisesti lentämien lentokoneiden turvallisuuden ja suorituskyvyn. Esimerkiksi c-kortteja voidaan käyttää pintavirheiden lukumäärän seuraamiseen neliöjalkaa kohti lentokoneiden rakentamisessa käytettävässä komposiittimateriaalissa.
• Lääketeollisuus: Lääkkeiden puhtauden, tehon ja turvallisuuden varmistaminen on ensiarvoisen tärkeää. Lääkevalmistajat maailmanlaajuisesti käyttävät SPC:tä lääkkeiden synteesin, formuloinnin ja pakkaamisen parametrien valvontaan. I-MR-kortteja käytetään usein injektiopullojen täyttömäärän tai vaikuttavien aineosien pitoisuuden seurantaan, mikä varmistaa potilasturvallisuuden kaikilla markkinoilla.
• Elektroniikkateollisuus: Puolijohteiden, älypuhelimien ja muiden monimutkaisten elektronisten laitteiden tuotannossa jopa pienet vaihtelut voivat johtaa tuotteen vikaantumiseen. Globaalit jättiläiset, kuten Samsung ja Apple, luottavat SPC:hen prosessien, kuten kiekkovalmistuksen ja piirilevyjen kokoonpanon, valvonnassa. He voivat käyttää u-kortteja vikojen seuraamiseen piirilevyä (PCB) kohti tehtaissaan Aasiassa ja Meksikossa.
• Elintarvike- ja juomateollisuus: Johdonmukaisen maun, koostumuksen ja turvallisuuden ylläpitäminen elintarvike- ja juomatuotteissa on elintärkeää globaaleille brändeille. SPC:tä käytetään parametrien, kuten lämpötilan, paineen ja ainesosien suhteiden, valvontaan prosessoinnin ja pakkaamisen aikana. Esimerkiksi globaali juomayhtiö voi käyttää X-bar- ja S-kortteja sokeripitoisuuden ja sen vaihtelevuuden seuraamiseen virvoitusjuomaerissä, joita tuotetaan sen tehtaissa Australiassa ja Brasiliassa.
• Palvelualat: SPC ei rajoitu valmistukseen. Pankit käyttävät sitä tapahtumavirheprosenttien (p-kortit) seurantaan, puhelinkeskukset seuraavat asiakkaiden keskimääräisiä odotusaikoja (I-MR-kortit) ja lentoyhtiöt seuraavat lentoviiveiden syitä (Pareto-kaaviot) parantaakseen palveluiden tarjontaa maailmanlaajuisesti.

Haasteet ja huomioitavat asiat globaalissa SPC:n toteutuksessa

Vaikka SPC:n edut ovat selvät, sen tehokas toteuttaminen erilaisissa kansainvälisissä toiminnoissa voi aiheuttaa haasteita:

• Kulttuurierot: Lähestymistavat dataan, ongelmanratkaisuun ja auktoriteettiin voivat vaihdella merkittävästi eri kulttuureissa. Koulutuksen ja viestinnän on oltava herkkiä näille vivahteille.
• Kielimuurit: Koulutusmateriaalit, prosessidokumentaatio ja reaaliaikainen viestintä on käännettävä tarkasti ja tehokkaasti.
• Teknologinen infrastruktuuri: Johdonmukaisen pääsyn varmistaminen luotettavaan IT-infrastruktuuriin, tiedonkeruulaitteistoihin ja ohjelmistoihin kaikissa globaaleissa sivustoissa voi olla vaikeaa.
• Datan eheys ja tietoturva: Herkän prosessidatan suojaaminen kyberuhilta ja sen tarkkuuden varmistaminen hajautetuissa järjestelmissä on kriittistä.
• Sääntelyeroja: Eri mailla voi olla vaihtelevia määräyksiä datan käsittelystä, tuotespesifikaatioista ja laadun raportoinnista.
• Toteutuskustannukset: Alkuinvestointi koulutukseen, ohjelmistoihin, laitteistoihin ja jatkuvaan tukeen voi olla huomattava.

Strategioita haasteiden voittamiseksi:

• Investoi globaaleihin koulutusohjelmiin: Kehitä standardoituja, mutta mukautettavia koulutusmoduuleja, jotka voidaan toimittaa paikallisilla kielillä ja räätälöidä kulttuurisiin yhteyksiin.
• Hyödynnä teknologiaa viisaasti: Ota käyttöön pilvipohjainen SPC-ohjelmisto, joka tarjoaa reaaliaikaisen datan pääsyn, yhteistyöominaisuuksia ja vankkoja tietoturvatoimia.
• Luo selkeät viestintäkanavat: Edistä avointa viestintää globaalin pääkonttorin ja paikallisten sivustojen välillä kannustaen parhaiden käytäntöjen ja opittujen asioiden jakamista.
• Pilottiprojektit: Aloita pilottiprojekteilla muutamissa avainpaikoissa testataksesi ja hioaksesi toteutusstrategiaa ennen täysimittaista käyttöönottoa.
• Standardoi ydinperiaatteet, mukauta toteutusta: Vaikka SPC-periaatteet ovat yleismaailmallisia, tiedonkeruun, analyysin ja korjaavien toimien toteutusta on ehkä mukautettava hieman paikallisten operatiivisten realiteettien ja sääntely-ympäristöjen mukaan.

SPC:n tulevaisuus globalisoituneessa maailmassa

Teknologian kehittyessä SPC kehittyy edelleen:

• Tekoäly ja koneoppiminen: Tekoäly ja koneoppiminen parantavat SPC:tä mahdollistamalla kehittyneemmän ennakoivan analytiikan, poikkeamien havaitsemisen ja automaattisen perussyyanalyysin.
• Esineiden internet (IoT): IoT-laitteet helpottavat reaaliaikaista tiedonkeruuta yhä useammasta prosessipisteestä, mikä tarjoaa tarkempia oivalluksia ja mahdollistaa nopeammat vasteet.
• Big Data -analytiikka: Kyky kerätä ja analysoida massiivisia datasarjoja mahdollistaa monimutkaisten prosessien ja keskinäisten riippuvuuksien syvällisemmän ymmärtämisen globaaleissa toimitusketjuissa.
• Digitaaliset kaksoset: Fyysisten prosessien virtuaalisten kopioiden luominen mahdollistaa simuloinnin ja optimoinnin ennen muutosten toteuttamista todellisessa maailmassa, mikä vähentää riskiä globaaleissa käyttöönotoissa.

Johtopäätös

Tilastollinen prosessinohjaus on enemmän kuin vain joukko työkaluja; se on filosofia, joka ajaa jatkuvaa parantamista ja operatiivista huippuosaamista. Globaaleille organisaatioille, jotka pyrkivät menestymään kilpailuympäristössä, variabiliteetin hallinta SPC:n avulla ei ole vaihtoehto, vaan välttämättömyys. Omaksumalla sen periaatteet, toteuttamalla sen työkalut tehokkaasti ja edistämällä dataohjautuvaa laatukulttuuria, yritykset voivat saavuttaa paremman johdonmukaisuuden, alentaa kustannuksia, parantaa asiakastyytyväisyyttä ja varmistaa vahvemman aseman kansainvälisillä markkinoilla.

Valmistatpa monimutkaisia koneita Saksassa, kehitätkö ohjelmistoja Intiassa tai tarjoatko rahoituspalveluita Brasiliassa, SPC tarjoaa tehokkaan, yleismaailmallisen kehyksen varmistaaksesi, että prosessisi ovat vakaita, ennustettavissa olevia ja kykeneviä tuottamaan erinomaisia tuloksia. Matka variabiliteetin hallintaan alkaa datasta, ja eteenpäin vievää polkua valaisevat SPC:n tarjoamat oivallukset.