5 инструменты контроля качества. Метод "семь основных инструментов контроля качества". Контрольные карты по качественным признакам

6.1. Контрольный листок

Контрольный листок – средство систематического сбора первичных данных и автоматического их упорядочивания с целью упрощения дальнейшего использования собранной информации, представляющее собой бланк, на котором заранее напечатаны наименования и диапазоны контролируемых параметров. Он используется для учёта частоты встречаемости того или иного события.

1. формулирование вопросов относительно конкретных требований к качеству;

2. выбор необходимых методов анализа данных и оценка их эффективности;

3. определение точек сбора данных в производственном процессе;

4. назначение исполнителя для сбора данных;

5. оценка способности и возможности исполнителя к своевременному сбору данных;

6. разработка формы бланков контрольных листков;

7. подготовка инструкций по сбору данных;

8. проверка разработанных бланков и инструкций;

9. инструктаж и обучение работников;

10. периодический контроль процесса сбора данных и получаемых результатов.

Не зависимо от назначения в контрольных листка должны быть указаны:

· объект изучения (контроля);

· таблица регистрации данных о контролируемом параметре;

· место контроля;

· должность и фамилия работника, регистрирующего данные;

· дата сбора данных;

· продолжительность наблюдения и наименование контрольно-измерительного средства, в случае его применения.

Для регистрации количества событий могут быть использованы различные символы (черточки, крестики, точки и другие простые условные знаки), соответствующие количеству этих событий. Форма листка должна быть простой для заполнения и анализа и, следовательно, содержать по возможности наименьшее число контролируемых параметров. Бланки могут быть представлены в бумажном виде (на бумаге, исключающей расплывание чернил, в удобном для хранения и использования формате) или в электронном виде (при условии их заполнения непосредственно на компьютере).

6.2. Гистограмма

Гистограмма – удобный инструмент графического отображения данных, позволяющий визуально оценить закон распределения и величину разброса данных и выявить факторы, на которые следует в первую очередь обратить внимание для улучшения процесса.

Она представляет собой серию столбиков одинаковой ширины, но разной высоты. При этом ширина столбиков представляет заданный интервал в диапазоне наблюдений, а их высота – число измерений, укладывающихся в данный интервал. В случае нормального закона распределения данных большинство результатов концентрируется вблизи центрального значения и их количество постепенно уменьшается при удалении от названного значения.

В основном гистограммы используют для анализа значений измеренных параметров, а так же для оценки показателей возможностей процессов. По ним, в зависимости от закона распределения данных, определяют среднее значение показателя качества и стандартное отклонение, что позволяет произвести сравнение этого показателя с контрольными нормативами и получить, таким образом, высокоточную информацию.

Процесс построения гистограмм состоит из следующих этапов:

1. Определение диапазона статистических данных

где x max и x min – соответственно максимальное и минимальное наблюдаемые значения контролируемого параметра.

2. Вычисление числа интервалов на гистограмме, на пример по формуле Стерджесса

здесь N – общее число собранных данных в выборке.

3. Определение размеров (ширины) интервалов

4. Установление границ интервалов. За нижнюю границу первого интервала принимается минимальное значение контролируемого параметра x min . Что бы получить верхнюю границу этого интервала к нижней границе прибавляется ширина интервала h . Верхняя граница первого интервала является нижней границей для второго. Верхняя граница второго интервала вычисляется аналогично первому интервалу. Процедура повторяется до тех пор пока не будет найдена верхняя граница последнего интервала, которая по значению должна совпадать с максимальным значением контролируемого параметра x max .

5. Вычисление относительных частот значений контролируемого параметра по интервалам

где i – порядковый номер интервала (1, 2, 3…n ); f i – относительная частота значений контролируемого параметра для i -го интервала; k i – число измерений контролируемого параметра в пределах i -го интервала.

6. Построение осей гистограммы. Проводится вертикальная и горизонтальная оси и на каждой из них выбираются масштабы. На вертикальной оси откладываются значения относительных частот f i , а на горизонтальной – значения контролируемого параметра x .

7. Построение графика гистограммы. На оси абсцисс наносятся границы интервалов. Используя интервалы как основания, строятся прямоугольники, высота каждого из которых равна соответствующей относительной частоте. Так же на графике проводится линия, представляющая собой среднее арифметическое значение контролируемого параметра и линии границ поля допусков, если они имеются.

Для оценки качества процесса с помощью гистограмм используют следующие характеристики:

1. В случае, когда подтверждена стабильность процесса по настройке, а по разбросу – не подтверждена:

· для оценки возможности управления процессом - индекс пригодности процесса удовлетворять технический допуск без учета положения среднего значения

где USL и LSL – значения, соответственно, верхней и нижней границ допуска; s - значение стандартного отклонения, в качестве которого зачастую используют среднее квадратичное отклонение

здесь - среднее арифметическое значение результатов наблюдений

R – диапазон статистических данных

Если Р р ³ 1, то ширина гистограммы укладывается в пределы поля допуска и, значит процесс является управляемым, то есть имеется возможность организации процесса таким образом, что бы 99,73 % изделий будут попадать в пределы поля допуска. Если Р р < 1, то процесс неуправляемый, так как контролируемые параметры части изделий неизбежно будут выходить за пределы поля допуска;

· для оценки смещения гистограммы относительно середины поля допуска - показатель настроенности процесса на целевое значение

где Ц – середина поля допуска (целевое значение)

Чем ближе значение этого показателя к нулю, тем более процесс настроен на целевое значение и, соответственно, тем он эффективнее;

· для наиболее полной оценки качества протекания процесса – индекс пригодности процесса удовлетворять технический допуск с учётом положения среднего значения

2. В случае, когда подтверждена стабильность процесса по разбросу:

· для оценки возможности удовлетворения технического допуска без учёта положения среднего значения для стабильных по разбросу процессов – индекс воспроизводимости процесса

· для оценки возможности удовлетворять технический допуск с учётом фактического положения среднего значения для стабильных по разбросу и настройке процессов – индекс воспроизводимости процесса

Информацию о характере распределения случайной величины можно получить по форме гистограммы. Наиболее типичные их формы, которые могут быть использованы в качестве образцов при анализе процессов представлены на рис. 6.1.

Рис. 6.1. Основные формы гистограмм

а – колоколообразная симметричная; б – гребёнка; в – положительно скошенное распределение; г – распределение с обрывом слева; д – равномерное распределение (плато); е – двухпиковая (бимодальная) форма

Обычный тип гистограммы, имеющий симметричную или колоколообразную форму, означает, что среднее значение контролируемого параметра приходится на середину разброса данных. Наивысшая частота измеренных значений приходится на середину и постепенно снижается к обоим концам. Встречается наиболее часто. Для таких гистограмм характерно, что k » 0. При этом если Р р ³ 1 и P pk ³ 1, процесс является управляемым и не нуждается в корректировке.

Гребёнка встречается, когда число единичных наблюдений, попадающих в интервал, колеблется от интервала к интервалу или когда действует определённое правило округления данных.

Положительно (отрицательно) скошенное распределение означает локализацию значений контролируемого параметра слева (справа) от среднего значения. Такая форма говорит, что левое (правое) значение поля допуска недостижимо.

Распределение с обрывом слева (справа) показывает сильное смещение среднего арифметического значения контролируемого параметра от центра диапазона. Это свидетельствует о плохой управляемости процесса и высокой доли брака.

Плато (равномерное или прямоугольное распределение) наблюдается в случае одинаковых ожидаемых частот в разных интервалах. Такая форма характерна для сочетания нескольких распределений, имеющих различные средние значения.

Двухпиковый (бимодальный) тип свидетельствует о низких частотах в средней части диапазона данных и о наличии двух пиков с каждой стороны. Характерен для ситуации сочетания двух видов распределения с далеко отстоящими средними значениями контролируемого параметра.

6.3. Метод стратификации статистических данных

Стратификация предполагает разделение полученных данных на отдельные группы в зависимости от выбранного стратифицирующего фактора, в качестве которого могут быть приняты любые параметры, определяющие особенности условий возникновения и получения данных:

· различное оборудование;

· подразделения предприятия или конкретные работники;

· время сбора данных;

· различные виды сырья;

· различия в используемых станках, средствах измерения и так далее.

Отсутствие учёта стратифицирующего фактора приводит к объединению и обезличиванию данных, препятствующие установлению взаимосвязи между ними и особенностей их возникновения, то есть не позволяет получить статистически значимый материал.

С целью унификации типовых факторов, по которым может быть выполнена стратификация данных, и лёгкого их запоминания рекомендуется использовать мнемонический приём 4М…6М. Он основан на подборе слов английского языка, начинающихся на букву М и определяющих основные группы факторов стратификации статистических данных:

· Manpower (персонал) – стратификация по исполнителям;

· Machine (машина) – распределение по машинам, станкам, оборудованию;

· Material (материал) группировка по виду материала, сырья, комплектующих;

· Method (метод, технология) – разделение по способу производства;

· Measurement (измерение) – компоновка по методу измерения, по типу измерительных средств, по классу точности прибора и так далее;

· Media (окружающая среда) – группировка по температуре, влажности воздуха, по магнитным и электрическим полям, по солнечному излучению и другим.

Наиболее часто используются первые четыре группы факторов, формирующие мнемонический приём 4М. Если к ним необходимо добавить пятую и (или) шестую группы, то соответственно получаем мнемонические приёму 5М и 6М.

Практическое использование метода стратификации подразумевает реализацию следующих этапов:

1. Выбор данных, представляющих интерес для изучения;

2. Выбор стратифицирующего фактора и категорий, на которые следует разделять данные;

3. Осуществление группировки данных на основании выбранных категорий;

4. Оценка результатов группировки по каждой категории;

5. Представление полученных результатов;

6. Анализ необходимости дополнительного изучения данных;

7. Планирование последующей работы для дополнительного подтверждения полученных результатов.

6.4. Причинно-следственная диаграмма Исикавы

Исследуя проблему качества на одном заводе в 1953 году профессор Токийского университета Каоро Исикава представил мнения инженеров в форме диаграммы причин и результатов. Эта диаграмма в последствии получила название «диаграмма Исикавы» (в литературе из-за формы её часто называют диаграмма типа «рыбья кость» или «рыбий скелет»). Она является средством графического упорядочения факторов, влияющих на объект исследования, и позволяет наглядно отобразить не только названные факторы, но и причинно-следственные связи между ними. В основе построения данной диаграммы лежит постановка задачи, которую необходимо решить.

Принцип построения причинно-следственной диаграммы Исикавы можно описать следующим образом. Сначала к центральной оси, отображающей объект исследования, подводятся большие первичные стрелки, обозначающие главные факторы, оказывающие влияние на исследуемый объект (чем более значим фактор, тем ближе он располагается к «голове» диаграммы). Затем к каждой первичной стрелке пристраиваются стрелки второго порядка, к ним в свою очередь – стрелки третьего порядка и так далее. В результате получается схема (рис. 6.2), отображающая причинно-следственные связи. При этом каждая стрелка, примыкающая к другой, играет роль причины, а та к которой она примыкает – следствия.

Рис. 6.2. Причинно-следственная диаграмма (на примере выявления появления причины появления дефекта «концевые пороки» при производстве тентового материала для автотранспорта)

Наклон и размер стрелок значения не имеют. Главное – обеспечить правильную соподчинённость и взаимозависимость факторов и чётко оформить диаграмму, чтобы она легко читалась. Поэтому наименования факторов всегда указывают горизонтально, параллельно центральной оси.

Не смотря на кажущуюся простоту построения, диаграмма Исикавы требует от исполнителей хорошего знания объекта исследований и понимания взаимозависимости и взаимовлияния факторов. Поэтому процедуру её построения часто сопровождает «мозговой штурм», то есть метод приведения в действие творческого мышления рабочей группы для быстрого формулирования, разъяснения и оценки значительного перечня идей, проблем, причин, вопросов, подчиняющийся определённым правилам.

При построении диаграммы следует придерживаться ряда рекомендаций:

1. Необходимо выявить все факторы, связанные с рассматриваемой проблемой, путём наблюдений и опроса большого количества людей.

Из всей совокупности факторов следует выделить те, которые оказывают наибольшее влияние на показатель качества. При этом, ещё до построения диаграммы, чтобы не упустить ни один фактор, чрезвычайно важно привлечь к обсуждению как можно больше людей.

2. Следует дать как можно более точную формулировку показателя.

Чем точнее формулировка показателя, тем корректнее будут выявлены факторы, влияющие на этот показатель и, следовательно, тем эффективнее использование диаграммы для решения конкретных проблем.

3. Целесообразно использовать различные стратификации причин и следует строить столько диаграмм, сколько показателей подлежит анализу.

Каждый показатель нужно исследовать раздельно, так как их объединение приведёт к увеличению размера диаграммы и её усложнению, что затруднит процесс принятия решений.

4. При построении диаграммы нужно использовать показатели качества и факторы, которые можно измерить.

Для того, чтобы оценить степень взаимозависимости причина – результат на основе объективных данных необходимо измерить показатель качества и факторы, влияющие на него. Если это не представляется возможным, то нужно найти показатели-заменители.

5. Необходимо выделить факторы, по которым надлежит принять меры.

Если по обнаруженным причинам нельзя предпринять никаких действий, то проблема неразрешима. В этом случае причины нужно разделять на подпричины до тех пор, пока по каждой из них можно будет осуществить действия по улучшению качества.

6.5. Диаграмма Парето

Диаграмма Парето, являясь разновидностью столбчатой диаграммы, применяется для наглядного отображения рассматриваемых факторов в порядке убывания или возрастания их значимости. Она позволяет распределить усилия при разрешении проблем и выявить наиболее важные факторы, на которые в первую очередь должны быть направлены действия по улучшению ситуации.

В основе этой диаграммы лежит принцип Парето (1897 год). Этот принцип, применительно к видам несоответствий, состоит в том, что 70 – 80 % от общей суммы потерь П обычно обусловлены 20 – 30 % от списка несоответствий N 1 , N 2 , N 3 , …, N k , включающего в себя k наименований. Это означает, что улучшение качества процесса необходимо начинать с устранения именно этих наиболее важных несоответствий.

После установления наиболее существенного несоответствия N 1 можно составить перечень причин его обуславливающих, включающий m наименований. Относительно этих причин принцип Парето, можно сформулировать следующим образом, 70 – 80 % от общей суммы потерь, связанных с несоответствием N 1 , обусловлены 20 – 30 % видов причин от их общего перечня n 1 , n 2 , n 3 , …, n m . Следовательно, для устранения несоответствия N 1 нужно бороться в первую очередь с этими немногочисленными причинами.

В 1907 году американский экономист М. Лоренц (не зависимо от Парето) пришёл к таким же выводам и осуществил дельнейшее развитие идей своего предшественника. Он предложил дополнить столбчатую диаграмму кумулятивной кривой, которую в последствии стали называть его именем.

Применять диаграмму Парето и кривую Лоренца для решения проблем в области качества предложил Дж. Джурану, использовавший их для анализа и классификации проблем качества по их последствиям и причинам:

· на немногочисленные, но существенно важные несоответствия и (или) причины;

· на многочисленные, но несущественные проявления и (или) причины.

В результате диаграмма Парето превратилась в инструмент, позволяющий распределить усилия для разрешения имеющихся проблем качества, включая:

· выявление наиболее дорого обходящихся несоответствий;

· установление наиболее важных причин этих несоответствий, на устранение которых должны быть направлены первоочередные меры.

Построение рассматриваемой диаграммы предусматривает ряд этапов:

1. Выявление проблем подлежащих исследованию и выбор метода сбора данных, в том числе:

· определение типа проблем;

· формирование перечня необходимых данных и задание способов их стратификации;

· установление метода и периода сбора данных.

2. Разработка контрольного листка для регистрации данных с перечнем видов собираемой информации.

3. Заполнение контрольных листков и формирование необходимых итоговых данных.

4. Разработка формы таблицы для обработки статистических данных, предусматривающей:

· число зарегистрированных дефектов в абсолютном (единицы) и относительном (проценты от общего числа дефектов) выражениях;

· сумму число дефектов в абсолютном выражении;

· сумму числа дефектов в относительном выражении к общему итогу (накопленному проценту).

5. Заполнение таблицы, предусматривающее расположение данных по каждому проверяемому признаку в порядке убывания их значимости.

6. Построение осей диаграммы:

· вычерчивание горизонтальной оси с нанесением на ней интервалов в соответствии с числом контролируемых параметров;

· вычерчивание вертикальных осей с левой и правой стороны диаграмм:

– левой оси с нанесением шкалы количества дефектов в абсолютном выражении;

– правой оси с нанесением шкалы количества дефектов в относительном выражении.

7. Построение столбчатой диаграммы.

8. Построение кумулятивной кривой Лоренца (на вертикалях, соответствующих правым границам интервалов горизонтальной оси, наносится точки накопленных сумм и соединяются отрезками прямых).

9. Нанесение на диаграммы всех обозначений и надписей:

· сведений, касающихся диаграммы (названия осей, цифровые значения шкал);

· сведений, касающихся данных (вид дефекта, его количественные характеристики);

· сведений о месте и времени сбора и обработки данных;

· сведений о персонале, принимавшем участие в работе;

· других сведений, которые могут оказаться полезными в последующем работе с диаграммой.

Главным достоинством диаграммы Парето (рис. 6.3) является возможность разделения факторов на значительные (встречающиеся наиболее часто) и незначительные (встречающиеся относительно редко). Она показывает относительное влияние (в убывающем порядке) каждой причины на общую проблему.

Рис. 6.3. Диаграмма Парето (на примере видов дефектов тентового материала)

1 – концевые; 2 – складки; 3 – засечки; 4 – вмятины; 5 – грязь; 6 – прочие дефекты

После реализации корректирующих мероприятий для оценки их эффективности диаграмма строится снова с учётом изменившихся условий. Далее процедура повторяется до достижения желаемого результата.

При использовании рассматриваемых диаграмм на практике следует придерживаться рекомендаций:

· С целью установления факторов, оказывающих наибольшее влияние на исследуемую проблему, следует использовать стратификации данных по различным признакам и составлять достаточно большое число диаграмм Парето;

· Если группа «прочие факторы» составляет большой процент, то контролируемые параметры классифицированы не верно, то есть нужно применить другой принцип их стратификации;

· Если есть возможность представить данные в денежном выражении, то так и следует сделать, так как затраты являются важным критерием принятия решений в управлении.

6.6. Диаграмма разброса (рассеивания)

Диаграмма разброса (рассеивания) представляет собой инструмент, позволяющий определить вид и тесноту связи между парами соответствующих переменных, которые могут относиться:

· к характеристике качества и влияющему на неё фактору;

· к двум различным характеристикам качества;

· к двум факторам, влияющим на одну характеристику качества.

Порядок построения диаграммы предусматривает следующие этапы:

1. Сбор парных данных (х, у ), между которыми необходимо исследовать зависимость;

2. Установление масштабов шкал на осях диаграммы;

3. Построение графика;

4. Нанесение на диаграммы всех необходимых обозначений и надписей.

Наиболее типичные виды диаграмм разброса (рассеивания) представлены на рис. 6.4.

После построения диаграммы для установления количественной оценки связи между исследуемыми данными обычно рассчитывают коэффициент корреляции

где n – число пар данных; i – порядковый номер пары данных; x i , y i – собранные статистические данные i -й пары; , - средние арифметические значения данных x и y .

Значение коэффициента корреляции r должно находиться в диапазоне от -1 до 1.

Рис. 6.4. Типичные виды диаграмм разброса (рассеивания)

а – сильно положительная корреляция; б – сильно отрицательная корреляция; в – слабая положительная корреляция; г – слабая отрицательная корреляция; д – криволинейная корреляция; е – отсутствие корреляции

6.7. Временные ряды

Временной ряд являются наиболее простым способом представления изменения наблюдаемых параметров за определенный промежуток времени. Он предназначен для наглядного отображения данных, прост в построении и использовании. Главная особенность его построения заключается в том, что точки, характеризующие контролируемый параметр, представляются на графики строго в том порядке, в каком собирались данные. Сам же график показывает изменение параметра во времени.

Одним из наиболее эффективных применений временного ряда связано с отслеживанием тенденций, изменений и средних значений параметра, характеризующего качество продукции, например, анализа сбыта продукции (рис. 6.5). Так же он может быть полезен при интерпретации и анализе статистических данных.

Рис. 6.5. Временной ряд (на примере сравнительного анализа сбыта продукции)

2010 год; - 2011 год

6.8. Контрольные карты

Контрольная карта – это способ представления данных, характеризующих технологический процесс, в виде временного ряда. Она позволяет контролировать текущие рабочие характеристики процесса, показывает отклонения этих характеристик от целевого или среднего значения и уровень стабильности процесса в течение времени. Так же она может быть использована для изучения возможностей процесса, определения достижимых целей качества и выявления изменения характеристик и изменчивости процесса, которые требуют корректировки или предупреждающих действий.

Впервые контрольные карты были предложены У. Шухартом для исключения необычных вариаций, то есть стратификации вариаций на обусловленные определёнными причинами и на обусловленные случайными причинами.

Основу контрольных карт составляют четыре положения:

· все процессы с течением времени отклоняются от заданных характеристик;

· небольшие отклонения отдельных точек являются непрогнозируемыми;

· стабильный процесс изменяется случайным образом, но при этом группы точек конкретных характеристик имеют тенденцию находиться в прогнозируемых границах;

· нестабильный процесс отклоняется под действием неслучайных факторов, а сами неслучайные отклонения находятся за пределами прогнозируемых границ.

Исходя из представленных положений, рассматриваемые карты могут быть использованы для установления границ регулирования, в которых должны находиться характеристики процесса. Также они позволяют выявить факторы, вызывающие отклонения процесса от заданных требований, и исключить их влияние.

Результаты измерений характеристик процесса за определённый промежуток времени сравниваются с требованиями к процессу с целью установления, что контролируемая характеристика:

· выходит за границы поля допуска, но разброс параметров процесса не превышает ширины поля допуска, следовательно, имеется возможность удовлетворения требований потребителя за счёт наладки или настойки процесса;

· выходит за границы поля допуска, причём, среднее её значение близко к середине поля допуска, а разброс параметров процесса превышает ширину полч допуска, что не позволяет удовлетворить требования потребителя. Значит необходимо улучшение процесса с целью уменьшения разброса его параметров за счёт использования более точного технологического оборудования или уменьшения влияния внешних факторов, вызывающих повышенную изменчивость процесса;

· её среднее значение далеко от середины поля допуска и величина разброса параметров процесса превышает ширину поля допуска. Следовательно, необходимы действия по улучшению качества процесса как за счёт его настройки и наладки, так и для уменьшения разброса параметров процесса.

При разработке контрольных карт особое значение имеет способ определения контрольных границ. Для установления этих границ необходимо собрать большое количество предварительных данных, характеризующих состояние процесса, и на их основе рассчитать названные границы.

· р – карта (карта для контроля доли не соответствующих (дефектных) изделий в подгруппе);

· np – карта (карта для контроля числа несоответствующих (дефектных) изделий в подгруппе определённого объема n);

· с – карта (карта для контроля числа несоответствий (дефектов) в подгруппе);

· u – карта (карта для контроля числа несоответствий (дефектов), приходящихся на единицу продукции в подгруппе).

Контрольная карта индивидуальных значений (рис. 6.6) строится следующим образом. Через определённый промежуток времени измеряется значение характеристики качества одной детали снимаемой с конвейера и отмечается на бланке контрольной карты условным знаком (точкой, крестиком, кружочком и так далее). Если эти значки группируются вблизи середины поля допуска (CL ) и не выходят за пределы верхней (USL ) и нижней (LSL ) границ поля допуска, то процесс идёт в управляемых условиях. В случае, когда на каком-либо шаге контроля значки приближаются или даже выходят за пределы поля допуска, необходимо вмешаться в ход процесса.

N медианой будет значение, занимающее среднее положение в ряду значений измерений, расположенных в порядке возрастания или убывания. При чётном числе n медиана будет равна среднему арифметическому двух значений, расположенных в середине названного ряда. Аналогично, вместо среднего квадратичного S удобнее использовать разброс параметров R.

Рассмотрим порядок построения контрольных карт на примере -карты. Такая карта используется для анализа и управления процессами, показатели качества которых представлены непрерывными величинами (длиной, весом, концентрацией и так далее) и несут наибольшее количество информации о процессе.

Перед применением -карты необходимо подготовить её бланк. Затем действовать в следующем порядке:

1. Сбор данных;

2. Вычисление средних арифметических значений для каждой x i -карт и R-карт

Рис. 6.7. Форма бланка контрольной карты -типа

Состояние объекта является контролируемым, если процесс стабилен, а среднее значение его параметров и разброс их значений R не меняются, оставаясь близкими к и , то есть не выходят за пределы, ограниченные верхним и нижним контрольными уровнями. Если такое состояние подтверждается контрольной картой, то осуществляется простой контроль без вмешательства оператора (процесс идёт успешно). При отклонении условий протекания процесса от нормальных, требуется его регулирование. Операторам рекомендуется осуществлять вмешательство в ход процесса при появлении на контрольной карте следующих признаков (рис. 6.8):

1. одна или более точек оказались за верхним или нижним контрольными пределами;

2. серия из семи или более точек оказались с одной стороны от центральной линии;

3. шесть или более точек подряд образуют ряд непрерывно возрастающих или убывающих значений (появ

(Реферат)

Изотова Н.В. Корректирующий контроль как фактор повышения качества обучения в вузе (на материале предметов гуманитарного цикла) (Документ)

Костюков В.Н., Науменко А.П. Автоматизированные системы контроля качества и диагностики (Документ)

Адлер Ю.П. Управление качеством. Часть 1. Семь простых методов (Документ)

Сударикова Е.В. Неразрушающий контроль в производстве. Часть 2 (Документ)

Трепель В.Г., Шишов М.А., Шумилина Е.В. Актуальные вопросы контроля качества медицинской помощи (Документ)

Квитко А.В. Управление качеством (Документ)

Фельдштейн Е.Э. Режущий инструмент. Эксплуатация (Документ)

n1.doc

Семь инструментов контроля качества

Назначение метода

Применяются как непосредственно в производстве, так и на различных стадиях жизненного цикла продукции.

Цель метода

Выявление проблем, подлежащих первоочередному решению, на основе контроля действующего процесса, сбора, обработки и анализа полученных фактов (статистического материала) для последующего улучшения качества процесса.

Суть метода

Контроль качества (сравнение запланированного показателя качества с действительным его значением) – это одна из основных функций в процессе управления качеством, а сбор, обработка и анализ фактов – важнейший этап этого процесса.

Научной основой современного технического контроля является математико-статистические методы.

Из множества статистических методов для широкого применения выбраны только семь, которые понятны и могут легко применяться специалистами различного профиля. Они позволяют вовремя выявить и отобразить проблемы, установить основные факторы, с которых нужно начинать действовать, и распределить усилия с целью эффективного разрешения этих проблем.

План действий

Внедрение семи методов должно начинаться с обучения этим методам всех участников процесса.

Последовательность применения методов может быть различной в зависимости от поставленной цели.

Эти методы можно рассматривать и как отдельные инструменты, и как систему методов. Каждый метод может находить свое самостоятельное применение в зависимости от того, к какому классу относится задача.

Особенности метода

Семь основных инструментов контроля качества – набор инструментов, позволяющих облегчить задачу контроля протекающих процессов и предоставить различного рода факты для анализа, корректировки и улучшения качества процессов.

Контрольный листок – инструмент для сбора данных и их автоматического упорядочения для облегчения дальнейшего использования собранной информации.
Гистограмма – инструмент, позволяющий зрительно оценить распределение статистических данных, сгруппированных по частоте попадания данных в определенный (заранее заданный) интервал.
Диаграмма Парето – инструмент, позволяющий объективно представить и выявить основные факторы, влияющие на исследуемую проблему, и распределить усилия для ее эффективного разрешения.
Метод стратификации (расслаивания данных) – инструмент, позволяющий произвести разделение данных на подгруппы по определенному признаку.
Диаграмма разброса (рассеивания) – инструмент, позволяющий определить вид и тесноту связи между парами соответствующих переменных.
Диаграмма Исикавы (причинно-следственная диаграмма) – инструмент, который позволяет выявить наиболее существенные факторы (причины), влияющие на конечный результат (следствие).
Контрольная карта – инструмент, позволяющий отслеживать ход протекания процесса и воздействовать на него (с помощью соответствующей обратной связи), предупреждая его отклонения от предъявленных к процессу требований.

Дополнительная информация:

Семь простых статистических методов – инструменты познания, а не управления.
Способность рассматривать события с точки зрения статистики важнее, чем знание самих методов.
На передовых зарубежных фирмах абсолютно все работники обязаны владеть семью простыми статистическими методами.
Данные необходимо собирать так, чтобы облегчить их последующую обработку. Нужно понимать, для каких целей осуществляется сбор и обработка данных.

контроль выхода процесса.

Достоинства метода

Недостатки метода

Низкая эффективность при проведении анализа сложных процессов.

Ожидаемый результат

Решение до 95% всех проблем, возникающих на производстве.

Метод "Контрольный листок"

Назначение метода

Применяется в производстве и на различных стадиях жизненного цикла продукции как при контроле по качественным, так и при контроле по количественным признакам.

Цель метода

Сбор данных и их автоматическое упорядочение для облегчения дальнейшего использования собранной информации.

Суть метода

Контрольный листок – это:

средство регистрации данных, как правило, в виде бумажного бланка с заранее внесенными в него контролируемыми параметрами, соответственно которым можно заносить необходимые данные с помощью пометок или каких-либо символов;
инструмент, позволяющий облегчить задачу контроля протекающих процессов и предоставить различного рода факты для анализа, корректировки и улучшения качества процессов.

Японский союз ученых и инженеров в 1979 г. включил контрольный листок в состав семи методов контроля качества.

План действий

Прежде, чем начать собирать данные, надо решить, что с ними впоследствии делать, для каких целей осуществляется их сбор и обработка.

Обычно цели сбора данных в процессе контроля качества состоят в следующем:

контроль и регулирование процесса;
анализ отклонений от установленных требований;
контроль выхода процесса.

Когда цель сбора данных установлена, она становится основной для определения типа данных, которые нужно собрать. В процессе сбора важно тщательно упорядочить данные, чтобы облегчить их последующую обработку. Для этого надо:

зарегистрировать источник данных (время, оборудование и т. п.);
регистрировать данные так, чтобы их было легко использовать.

Особенности метода

Все статистические методы базируются на достоверной информации. Какая бы задача ни стояла перед системой, объединяющей последовательность применения статистических методов, всегда начинают со сбора исходных данных, на базе которых затем применяют тот или иной инструмент.

Для сбора исходных данных используют контрольные листки (КЛ).

Виды различных КЛ исчисляются сотнями, и в принципе для каждой конкретной цели может быть разработан свой листок. Например, КЛ для регистрации распределения измеряемого параметра в ходе производства; КЛ причин дефектов; КЛ для фиксирования отказавших деталей в приборе; КЛ регистрации телефонных звонков; КЛ локализации дефектов; КЛ регистрации видов дефектов; КЛ регистрации времени явки учащихся на занятия; график температуры больного и т. д. Но принцип их оформления остается неизменным.

Правила составления контрольных листков

Решить, какие данные будут собираться, определиться с очередностью сбора информации.
Определить период времени, в течение которого будет проводиться сбор информации.
Сформулировать заголовок, отражающий тип собираемой информации.
Указать источник данных.
Составить перечень контролируемых характеристик.
Разработать бланк – стандартную форму регистрации данных, максимально удобную для заполнения в соответствии с принятыми правилами.

В любом КЛ обязательно должна быть адресная часть, в которой указывается его название, измеряемый параметр, название и номер детали, цех, участок, станок, смена, оператор, материал, режимы обработки и другие данные, представляющие интерес для анализа путей повышения качества изделия или производительности труда. Ставится дата заполнения, листок подписывается лицом, его непосредственно заполнявшим, а в случаях, если на нем приводятся результаты расчетов - лицом, выполнявшим эти расчеты.

Пример контрольного листка для регистрации отказавших деталей в телевизорах

Дополнительная информация:

При разработке КЛ рекомендуется привлекать непосредственных исполнителей этих листков. Каждый, кто будет иметь дело с конкретным КЛ, должен чувствовать себя его соавтором.
При создании бланка используйте как можно больше графической информации (рисунков).
КЛ храните рядом с местом регистрации данных.

Достоинства метода

Наглядность, простота освоения и применения.

Недостатки метода

Большое разнообразие форм и размеров контрольных листков.

Ожидаемый результат

Метод "Диаграмма разброса"

Другие названия метода: "Диаграмма рассеяния", "Поле корреляции".

Назначение метода

Применяется в производстве и на различных стадиях жизненного цикла продукции для выяснения зависимости между показателями качества и основными факторами производства. Метод "Диаграмма разброса" – один из инструментов статистического контроля качества.

Японский союз ученых и инженеров в 1979 г. включил диаграмму разброса в состав семи методов контроля качества.

Цель метода

Выяснение существования зависимости и выявление характера связи между двумя различными параметрами процесса.

Суть метода

Диаграмма разброса – инструмент, позволяющий определить вид и тесноту связи между парами соответствующих переменных. Эти две переменные могут относиться к:

характеристике качества и влияющему на нее фактору;
двум различным характеристикам качества;
двум факторам, влияющим на одну характеристику качества.

При наличии корреляционной зависимости между двумя факторами значительно облегчается контроль процесса с технологической, временной и экономической точек зрения.

Диаграмма разброса в процессе контроля качества используется также для выявления причинно-следственных связей показателей качества и влияющих факторов.

План действий

Для выяснения влияния одной переменной на другую следует собрать необходимые данные и внести их в листок регистрации.

По полученным данным построить диаграмму разброса и провести анализ диаграммы. Иногда желательно получить количественную оценку тесноты или силы связи между случайными величинами.

Особенности метода

Диаграмма разброса – это точечная диаграмма в виде графика, получаемого путем нанесения в определенном масштабе экспериментальных, полученных в результате наблюдений точек. Координаты точек на графике соответствуют значениям рассматриваемой величины и влияющего на него фактора. Расположение точек показывает наличие и характер связи между двумя переменными (например, скорость и расход бензина, или выработанные часы и выход продукции).

По полученным экспериментальным точкам могут быть определены и числовые характеристики связи между рассматриваемыми случайными величинами: коэффициент корреляции и коэффициенты регрессии.

Диаграммы разброса (рассеяния)

Правила построения диаграммы разброса

Определить, между какими парами данных необходимо установить наличие и характер связи. Желательно не менее 25-30 пар данных.
Для сбора данных подготовить бланк таблицы (листок регистрации), предусмотрев в нем графы для порядкового номер наблюдения i; независимой переменной характеристики, называемой аргументом х; зависимой переменной, называемой функцией (откликом) у.
По результатам наблюдения заполнить листок регистрации данных.
По полученным данным построить график в координатах х-у и нанести на него данные. Длина осей, равная разности между максимальными и минимальными значениями для х и у, по вертикали и по горизонтали должна быть примерно одинаковой, тогда диаграмму будет легче читать.
Нанести на диаграмму все необходимые обозначения. Данные, отраженные на диаграмме, должны быть понятны любому человеку, а не только тому, кто делал диаграмму.

В этом случае при осуществлении контроля причинных факторов х (откликов) характеристика у (функция) будет оставаться стабильной.

Дополнительная информация:

Следует отметить, что если две переменные кажутся связанными, это не означает, что они таковыми являются.
Если данные не кажутся связанными, это не означает, что они не связаны: просто приведено недостаточно данных или данные следует разбить по классам и построить по каждому классу свою диаграмму, а возможно допущена большая ошибка при измерении и т. д.

Достоинства метода

Наглядность и простота оценки связей между двумя переменными.

Недостатки метода

К оценке диаграммы следует привлекать тех, кто владеет информацией о продукции, чтобы исключить неправильное использование этого инструмента.

Ожидаемый результат

Принятие решения о проведении необходимых мероприятий на основании анализа диаграммы разброса.

Метод "Диаграмма сродства"

Другие названия метода: Метод KJ, (Метод "Кей Джи")

Назначение метода

Применяется для систематизирования большого числа ассоциативно связанной информации. Японский союз ученых и инженеров в 1979 г. включил диаграмму сродства в состав семи методов управления качеством.

Цель метода

Систематизация и упорядочение идей, потребительских требований или мнений членов групп, высказанных в связи с решением какой-либо проблемы.

Суть метода

Диаграмма сродства обеспечивает общее планирование. Это творческий инструмент, который помогает уяснить нерешенные проблемы, раскрывая ранее невидимые связи между отдельными частями информации или идеями, путем сбора из разных источников бессистемно изложенных устных данных и их анализа по принципу взаимного сродства (ассоциативной близости).

План действий

Сформировать команду из специалистов, владеющих вопросами по обсуждаемой теме.
Сформулировать вопрос или проблему в виде развернутого предложения.
Провести "мозговую атаку", связную с основными причинами существования проблемы или ответов на поставленные вопросы.
Зафиксировать все высказывания на карточках, сгруппировать родственные данные по направлениям и присвоить заголовки каждой группе. Попробовать объединить какие-либо из них под общим заголовком, создавая иерархию.

Особенности метода

Диаграмма сродства

При формулировании темы для обсуждения использовать "правило 7 плюс или минус 2". Предложение должно иметь не менее 5 и не более 9 слов, включая глагол и существительное.
При проведении "мозговой атаки" использовать стандартную методику.
Каждая формулировка записывается на отдельную карточку.
Если карточка может быть отнесена больше чем к одной группировке, следует сделать копии.

Примечание. Карточки, не вошедшие ни в какую группировку, составляют остаток. Как правило, это 4 или 5 карточек.

Дополнительная информация:

Диаграмма сродства используется в работе не с конкретными числовыми данными, а со словесными высказываниями.

Диаграмму сродства следует применять, главным образом, когда:

необходимо систематизировать большое количество информации (различных идей, разных точек зрения и т. д.);
ответ или решение не всем абсолютно очевиден;
принятие решения требует согласия среди членов команды (а воз- можно, и среди других заинтересованных лиц), чтобы эффективно работать.

Достоинства метода

Раскрывает родство между различными частями информации.

Процедура создания диаграммы сродства позволяет членам команды выйти за рамки привычного мышления и способствует реализации творческого потенциала команды.

Недостатки метода

При наличии большого числа объектов (начиная с нескольких десятков) инструменты творчества, в основе которых лежат ассоциативные способности человека, уступают инструментам логического анализа.

Диаграмма сродства – первый из инструментов среди семи методов управления качеством, который способствует выяснению более точного понимания проблемы и позволяет выявлять основные нарушения процесса путем сбора, обобщения и анализа большого числа устных данных на основе родственных (близких) отношений между каждым элементом.

Ожидаемый результат

Новое понимание требований и проблемных вопросов, и новые решения старых проблем.

Метод "Диаграмма Парето"

Назначение метода

Применяется практически в любых областях деятельности. Японский союз ученых и инженеров в 1979 г. включил диаграмму Парето в состав семи методов контроля качества.

Цель метода

Выявление проблем, подлежащих первоочередному решению.

Суть метода

Диаграмма Парето – инструмент, позволяющий выявить и отобразить проблемы, установить основные факторы, с которых нужно начинать действовать, и распределить усилия с целью эффективного разрешения этих проблем.

Различают два вида диаграмм Парето:

по результатам деятельности – предназначена для выявления главной проблемы нежелательных результатов деятельности;
по причинам – используется для выявления главной причины проблем, возникающих в ходе производства.

План действий

Определить проблему, которую надлежит решить.
Учесть все факторы (признаки), относящиеся к исследуемой проблеме.
Выявить первопричины, которые создают наибольшие трудности, собрать по ним данные и проранжировать их.
Построить диаграмму Парето, которая объективно представит фактическое положение дел в понятной и наглядной форме.

Особенности метода

Принцип Парето (принцип 20/80) означает, что 20% усилий дают 80% результата, а остальные 80% усилий – лишь 20% результата.

Общие правила построения диаграммы Парето

Решить, какие проблемы (причины проблем) надлежит исследовать, какие данные собирать и как их классифицировать.
Разработать формы для регистрации исходных данных (например, контрольный листок).
Собрать данные, заполнив формы, и подсчитать итоги по каждому исследуемому фактору (показателю, признаку).
Для построения диаграммы Парето подготовить бланк таблицы, предусмотрев в нем графы для итогов по каждому проверяемому фактору в отдельности, накопленной суммы числа появлений соответствующего фактора, процентов к общему итогу и накопленных процентов.
Заполнить таблицу, расположив данные, полученные по проверяемому фактору, в порядке убывания значимости.
Подготовить оси (одну горизонтальную и две вертикальные линии) для построения диаграммы. Нанести на левую ось ординат шкалу с интервалами от 0 до общей суммы числа выявленных факторов, а на правую ось ординат - шкалу с интервалами от 0 до 100, отражающую процентную меру фактора. Разделить ось абсцисс на интервалы в соответствии с числом исследуемых факторов или относительной частотой.
Построить столбиковую диаграмму. Высота столбца (откладывается по левой шкале) равна числу появлений соответствующего фактора. Столбцы располагают в порядке убывания (уменьшения значимости фактора). Последний столбец характеризует "прочие", т. е. малозначимые факторы, и может быть выше соседних.
Начертить кумулятивную кривую (кривую Парето) - ломаную, соединяющую точки накопленных сумм (количественной меры факторов или процентов). Каждую точку ставят над соответствующим столбцом столбиковой диаграммы, ориентируясь на его правую сторону.
Нанести на диаграмму все обозначения и надписи.
Провести анализ диаграммы Парето.

Примечание. Существуют и другие варианты построения диаграммы Парето.

Дополнительная информация:

Пытайтесь достичь высоких результатов лишь по нескольким направлениям, а не повышать показатели по всем направлениям сразу.
Концентрируйтесь только на ресурсах, приносящих наибольшую прибыль, не пытайтесь повысить эффективность всех ресурсов сразу.
В каждой важной для вас области старайтесь определить, какие 20% усилий могут привести к 80% результатов.
Максимально используйте те немногие удачные моменты, когда вы способны показать наивысшие результаты.
Нехватка времени – миф. На самом деле времени у нас предостаточно. По-настоящему мы используем только 20% нашего дня. А многие талантливые люди делают основные "ходы" в течение нескольких минут.

Достоинства метода

Простота и наглядность делают возможным использование диаграммы Парето специалистами, не имеющими особой подготовки.

Сравнение диаграмм Парето, описывающих ситуацию до и после проведения улучшающих мероприятий, позволяют получить количественную оценку выигрыша от этих мероприятий.

Недостатки метода

При построении сложной, не всегда четко структурированной диаграммы возможны неправильные выводы.

Ожидаемый результат

Принятие решения на основании анализа диаграммы Парето.

Назначение метода

Применяется везде, где требуется проведение анализа точности и стабильности процесса, наблюдение за качеством продукции, отслеживание существенных показателей производства. Гистограмма - один из инструментов статистического контроля качества. Японский союз ученых и инженеров в 1979 г. включил гистограммы в состав семи методов контроля качества.

Цель метода

Контроль действующего процесса и выявление проблем, подлежащих первоочередному решению.

Суть метода

Один из наиболее распространенных методов, помогающих интерпретировать данные по исследуемой проблеме.

Благодаря графическому представлению имеющейся количественной информации, можно увидеть закономерности, трудно различимые в простой таблице с набором цифр, оценить проблемы и найти пути их решения.

План действий

1. Собрать данные для измеряемых (контролируемых) параметров действующего процесса.

2. Построить гистограмму.

3. Проанализировать гистограмму:

определить тип распределения данных (нормальное, несимметричное, бимодальное и т. д.);
выяснить вариабельность процесса;
при необходимости осуществить анализ нормального распределения с использованием математического аппарата.

4. Ответить на вопрос: "Почему распределение именно такое, и о чем это говорит?"

Особенности метода

Для осмысления качественных характеристик изделий, процессов, производства (статистических данных) и наглядного представления тенденции изменения наблюдаемых значений применяют графическое изображение статистического материала, т. е. строя гистограмму распределения.

Гистограмма – один из вариантов столбиковой диаграммы, позволяющий зрительно оценить распределение статистических данных, сгруппированных по частоте попадания в определенный (заранее заданный) интервал.

Порядок построения гистограммы

Собрать данные, выявить максимальное и минимальное значения и определить диапазон (размах) гистограммы.
Полученный диапазон разделить на интервалы, предварительно определив их число (обычно 5-20 в зависимости от числа показателей) и определить ширину интервала.
Все данные распределить по интервалам в порядке возрастания: левая граница первого интервала должна быть меньше наименьшего из имеющихся значений.
Подсчитать частоту каждого интервала.
Вычислить относительную частоту попадания данных в каждый из интервалов.
По полученным данным построить гистограмму - столбчатую диаграмму, высота столбиков которой соответствует частоте или относительной частоте попадания данных в каждый из интервалов:

наносится горизонтальная ось, выбирается масштаб и откладываются соответствующие интервалы;
затем строится вертикальная ось, на которой также выбирается масштаб в соответствии с максимальным значением частот.

Гистограмма (нормальное распределение)

Дополнительная информация:

Структуру вариаций легче увидеть, когда данные представлены графически в виде гистограммы.
Прежде чем сделать выводы по результатам анализа гистограмм, убедитесь, что данные представительны для существующих условий процесса.
Не делайте выводов, основанных на малых выборках. Чем больше объем выборки, тем больше уверенность в том, что три важных параметра гистограммы - ее центр, ширина и форма - представительны для всего процесса или группы продукции.
Для каждой структуры вариаций (типа распределения) существуют свои интерпретации.
Интерпретация гистограммы - это всего лишь теория, которая должна быть подтверждена дополнительным анализом и прямыми наблюдениями за анализируемым процессом.

Достоинства метода

Наглядность, простота освоения и применения.
Управление с помощью фактов, а не мнений.
Позволяет лучше понять вариабельность, присущую процессу, глубже взглянуть на проблему и облегчить нахождение путей ее решения.

Недостатки метода

Интерпретация гистограммы, построенная по малым выборкам, не позволяет сделать правильные выводы.

Ожидаемый результат

Собранные данные служат источником информации в процессе анализа с использованием различных статистических методов и выработке мер по улучшению качества процессов.

Метод "Диаграмма Исикавы"

Другие названия метода: "Причинно-следственная диаграмма" ("рыбий скелет")

Назначение метода

Применяется при разработке и непрерывном совершенствовании продукции. Диаграмма Исикавы – инструмент, обеспечивающий системный подход к к определению фактических причин возникновения проблем.

Цель метода

Изучить, отобразить и обеспечить технологию поиска истинных причин рассматриваемой проблемы для эффективного их разрешения.

Суть метода

Причинно-следственная диаграмма – это ключ к решению возникающих проблем.

Диаграмма позволяет в простой и доступной форме систематизировать все потенциальные причины рассматриваемых проблем, выделить самые существенные и провести поуровневый поиск первопричины.

План действий

В соответствии с известным принципом Парето, среди множества потенциальных причин (причинных факторов, по Исикаве), порождающих проблемы (следствие), лишь две-три являются наиболее значимыми, их поиск и должен быть организован. Для этого осуществляется:

сбор и систематизация всех причин, прямо или косвенно влияющих на исследуемую проблему;
группировка этих причин по смысловым и причинно-следственным блокам;
ранжирование их внутри каждого блока;
анализ получившейся картины.

Особенности метода

Причинно-следственная диаграмма ("рыбий скелет")

Общие правила построения

Прежде чем приступать к построению диаграммы, все участники должны прийти к единому мнению относительно формулировки проблемы.
Изучаемая проблема записывается с правой стороны в середине чистого листа бумаги и заключается в рамку, к которой слева подходит основная горизонтальная стрелка – "хребет" (диаграмму Исикавы из-за внешнего вида часто называют "рыбьим скелетом").
Наносятся главные причины (причины уровня 1), влияющие на проблему, – "большие кости". Они заключаются в рамки и соединяются наклонными стрелками с "хребтом".
Далее наносятся вторичные причины (причины уровня 2), которые влияют на главные причины ("большие кости"), а те, в свою очередь, являются следствием вторичных причин. Вторичные причины записываются и располагаются в виде "средних костей", примыкающих к "большим". Причины уровня 3, которые влияют на причины уровня 2, располагаются в виде "мелких костей", примыкающих к "средним", и т. д. (Если на диаграмме приведены не все причины, то одна стрелка оставляется пустой).
При анализе должны выявляться и фиксироваться все факторы, даже те, которые кажутся незначительными, так как цель схемы – отыскать наиболее правильный путь и эффективный способ решения проблемы.
Причины (факторы) оцениваются и ранжируются по их значимости, выделяя особо важные, которые предположительно оказывают наибольшее влияние на показатель качества.
В диаграмму вносится вся необходимая информация: ее название; наименование изделия; имена участников; дата и т. д.

Дополнительная информация:

Процесс выявления, анализа и объяснения причин, является ключевым в структурировании проблемы и переходу к корректирующим действиям.
Задавая при анализе каждой причины вопрос "почему?", можно определить первопричину проблемы (по аналогии с выявлением главной функции каждого элемента объекта при функционально-стоимостном анализе).
Способ взглянуть на логику в направлении "почему?" состоит в том, чтобы рассматривать это направление в виде процесса постепенного раскрытия всей цепи последовательно связанных между собой причинных факторов, оказывающих влияние на проблему качества.

Достоинства метода

Диаграмма Исикавы позволяет:

стимулировать творческое мышление;
представить взаимосвязь между причинами и сопоставить их относительную важность.

Недостатки метода

Не рассматривается логическая проверка цепочки причин, ведущих к первопричине, т. е. отсутствуют правила проверки в обратном направлении от первопричины к результатам.
Сложная и не всегда четко структурированная диаграмма не позволяет делать правильные выводы.

Ожидаемый результат

Получение информации, необходимой для принятия управляющих решений.

Метод "Контрольные карты"

Другие названия метода: "Контрольные карты Шухарта".

Назначение метода

Применяются везде, где требуется отслеживать состояние процесса во времени и воздействовать на процесс до того, как он выйдет из-под контроля. Контрольные карты - один из основных инструментов статистического контроля качества. Японский союз ученых и инженеров в 1979 г. включил контрольные карты в состав семи методов контроля качества.

Цель метода

Осуществлять оценку управляемости действующего процесса. В случае управляемости процесса – оценку его воспроизводимости. В случае статистически неуправляемого процесса осуществлять проведение корректирующего воздействия и проверку эффективности принятых мер.

В период же запуска процесса осуществлять оценку возможностей процесса, т. е. способности удовлетворять техническим требованиям.

Суть метода

Контрольные карты (КК) – инструмент, позволяющий отслеживать ход процесса и воздействовать на него (с помощью соответствующей обратной связи), предупреждая его отклонения от предъявляемых к процессу требований.

План действий

Выбор показателя, плана выборки, типа карты.
Сбор данных.
Вычисление выборочных статистик, центральной линии, контрольных пределов.
Построение контрольной карты.
Оценка управляемости процесса.
Совершенствование системы.
Пересчет КК (при необходимости).

Как правило, при анализе процессов метод КК используется совместно с гистограммами и методом расслаивания данных (стратификации).

Особенности метода

Правила построения контрольных карт

При построении КК на оси ординат откладываются значения контролируемого параметра, а на оси абсцисс – время t взятия выборки (или ее номер).

КК состоит обычно из трех линий. Центральная линия (ЦЛ) представляет собой требуемое среднее значение характеристики контролируемого параметра качества. Так, в случае (`x – R)-карты это будут номинальные значения `x и R, нанесенные на соответствующие карты.

Две другие линии, одна из которых находится над центральной – верхний контрольный предел (ВКП), а другая под ней – нижний контрольный предел (НКП), представляют собой максимально допустимые пределы изменения значений контролируемой характеристики (показателя качества).

Дополнительная информация:

Любая, пусть первоначально неэффективная КК, – необходимое средство для наведения порядка в контроле технологического процесса.
Для успешного внедрения на практике КК важно не только овладеть техникой их составления и ведения, но, что значительно важнее, научиться правильно "читать" карту.

Достоинства метода

Указывает на наличие потенциальных проблем до того, как начнется выпуск дефектной продукции.
Позволяет улучшить показатели качества и снизить затраты на его обеспечение.

Недостатки метода

Грамотное построение КК представляет собой сложную задачу и требует определенных знаний.

Ожидаемый результат

Получение объективной информации для принятия решений об эффективности процесса.

Федеральное государственное автономное

образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«СИБИРСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Институт управления бизнес-процессами и экономики

Кафедра экономики и управления бизнес-процессами

РЕФЕРАТ

По методам оценки технического уровня машин

Семь инструментов контроля и управления качеством

Преподаватель ______________ старший преподаватель В.В. Костина

Студент УБ 11-01 ____________________ В.А. Ивкина

Красноярск 2014

Метод применяют как непосредственно в производстве, так и на различных стадиях жизненного цикла продукции. 4

Целью метода является выявление проблем, подлежащих первоочередному решению, на основе контроля действующего процесса, сбора, обработки и анализа полученного статистического материала для последующего улучшения качества процесса. 4

Суть метода заключается в том, что контроль качества - это одна из основных функций в процессе управления качеством, а сбор, обработка и анализ фактов - важнейший этап этого процесса. 4

Семь основных инструментов контроля качества (рис.1) - набор инструментов, позволяющих облегчить задачу контроля протекающих процессов и предоставить различного рода факты для анализа, корректировки и улучшения качества процессов. 4

Рисунок 1 – 7 инструментов контроля качества 5

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАНИЫХ ИСТОЧНИКОВ 19

ВВЕДЕНИЕ

В современной экономике важное место занимает такое понятие как качество выпущенных товаров и услуг. От него зависит, выстоит производитель в конкурентной борьбе или нет. Продукция высокого качества значительно повышает шанс производителя получить значительную прибыль и постоянных потребителей.

Качество продукции закладывается в процессе научных исследований, конструкторских и технологических разработок, обеспечивается хорошей организацией производства и, наконец, оно поддерживается в процессе эксплуатации или потребления. На всех этих этапах важно осуществлять своевременный контроль и получать достоверную оценку качества продукции.

Современные производители стараются предупредить появление дефектов, нежели устранять их у готовой продукции.

Для того чтобы принять верное решение, то есть решение, основанное на фактах, необходимо обратиться статистическим инструментам, позволяющим организовать процесс поиска фактов, а именно - статистического материала.

Последовательность применения семи методов может быть различной в зависимости от цели, которая поставлена перед системой. Точно так же применяемая система не обязательно должна включать все семь методов.

1 Семь инструментов контроля качества

Метод применяют как непосредственно в производстве, так и на различных стадиях жизненного цикла продукции.

Научной основой современного технического контроля является математико-статистические методы.

Внедрение семи методов должно начинаться с обучения этим методам всех участников процесса.

Рисунок 1 – 7 инструментов контроля качества

Контрольный листок (рис.2) - инструмент для сбора данных и их автоматического упорядочения для облегчения дальнейшего использования собранной информации. Контрольный листок - бумажный бланк, на котором заранее напечатаны контролируемые параметры, соответственно которым можно заносить данные с помощью пометок или простых символов. Назначение использования контрольных листков - облегчение процесса сбора данных и автоматическое упорядочение данных для их дальнейшего использования. Вне зависимости от количества целей, стоящих перед компанией, можно создать контрольный лист для каждой из них.

Рисунок 2 – Пример контрольного листка

Гистограмма (рис.3) - инструмент, позволяющий зрительно оценить распределение статистических данных, сгруппированных по частоте попадания данных в определенный, заранее заданный, интервал. Гистограммы полезно использовать при описании процесса или системы. Нужно помнить, что эффективной гистограмма будет в том случае, если данные для ее построения были получены на основе стабильно работающего процесса. Этот статистический инструмент может быть хорошим вспомогательным материалом для построения контрольных карт.

Рисунок 3 – Пример гистограммы

Диаграмма Парето (рис.4) - инструмент, позволяющий объективно представить и выявить основные факторы, влияющие на исследуемую проблему, и распределить усилия для ее эффективного разрешения. В основу диаграммы Парето положен принцип - 80% дефектов на 20% зависят от причин, их вызвавших. Доктор Д.М. Джуран использовал этот постулат для классификации проблем качества на немногочисленные, но существенно важные, и многочисленные несущественные, и назвал этот метод анализом Парето. Метод Парето позволяет выявлять основные факторы возникновения проблемы и расставлять приоритеты в их решении.

Рисунок 4 – Пример диаграммы Парето

Метод стратификации (расслаивания данных) (рис.5) - инструмент, позволяющий произвести разделение данных на подгруппы по определенному признаку.

Рисунок 5 – Пример расслоения данных

Диаграмма разброса (рассеивания) (рис.6) - инструмент, позволяющий определить вид и тесноту связи между парами соответствующих переменных.

Рисунок 6 – Пример диаграммы рассеивания

Диаграмма Исикавы (причинно-следственная диаграмма) (рис.7) - инструмент, который позволяет выявить наиболее существенные факторы (причины), влияющие на конечный результат (следствие). Систематическое использование диаграммы причинно-следственных связей позволяет выявить всевозможные причины, вызывающие определенную проблему и отделить причины от признаков.

Рисунок 7 – Пример причинно-следственной диаграммы

Контрольная карта (рис.8) - инструмент, позволяющий отслеживать ход протекания процесса и воздействовать на него (с помощью соответствующей обратной связи), предупреждая его отклонения от предъявленных к процессу требований.

Рисунок 8 - Пример контрольной карты

Достоинствами метода являются наглядность, простота освоения и применения. К недостаткам метода относят низкую эффективность при проведении анализа сложных процессов. Но при применении на производстве решаются до 95% всех проблем.

2 Семь инструментов управления качеством

Наиболее часто эти инструменты находят применение при решении проблем, возникающих на этапе проектирования.

Целью метода является решение проблем, возникающих в процессе организации, планирования и управления бизнесом на основе анализа различного рода фактов.

Семь инструментов управления качеством обеспечивают понимание сложных ситуаций и позволяют облегчить задачу управления качеством путем улучшения процесса проектирования продукции или услуги.

Инструменты управления качеством усиливают процесс планирования благодаря их способности:

уяснять задачи;

устранять недостатки;

содействовать распространению и обмену информацией между заинтересованными сторонами;

использовать бытовую лексику.

В результате инструменты управления качеством позволяют вырабатывать оптимальные решения в кратчайшие сроки. Диаграмма сродства и диаграмма связей обеспечивает общее планирование. Диаграмма дерева, матричная диаграмма и матрица приоритетов обеспечивает промежуточное планирование. Блок-схема процесса принятия решения и стрелочная диаграмма обеспечивает детальное планирование.

Последовательность применения методов может быть различной в зависимости от поставленной цели.

Семь инструментов управления качеством - набор инструментов, позволяющих облегчить задачу управления качеством в процессе организации, планирования и управления бизнесом при анализе различного рода фактов.

Диаграмма сродства (рис.9) - инструмент, позволяющий выявлять основные нарушения процесса путем обобщения и анализа близких устных данных.

Рисунок 9 - пример диаграммы сродства

Диаграмма связей (рис.10) - инструмент, позволяющий выявлять логические связи между основной идеей, проблемой и различными факторами влияния.

Рисунок 10 - пример диаграммы связей

Диаграмма дерева (рис.11) - инструмент стимулирования процесса творческого мышления, способствующий систематическому поиску наиболее подходящих и эффективных средств решения проблем.

Рисунок 11 - пример диаграммы дерева

Матричная диаграмма (рис.12) - инструмент, позволяющий выявлять важность различных неочевидных (скрытых) связей. Обычно используются двумерные матрицы в виде таблиц со строками и столбцами a1, a2,., b1, b2. - компоненты исследуемых объектов.

Рисунок 12 - пример матричной диаграммы

Матрица приоритетов (рис.13) - инструмент, для обработки большого количества числовых данных, полученных при построении матричных диаграмм, с целью выявления приоритетных данных. Этот анализ часто рассматривается как факультативный.

Рисунок 13 - пример матрицы приоритетов

Блок-схема процесса принятия решения (рис.14) - это инструмент, который помогает запустить механизм непрерывного планирования. Его использование способствует уменьшению риска практически в любом деле. Планирует каждый мыслимый случай, который может произойти, перемещаясь от утверждения проблемы до возможных решений.

Рисунок 14 - пример блок-схемы процесса принятия решения

Стрелочная диаграмма (рис.15) - инструмент, позволяющий планировать оптимальные сроки выполнения всех необходимых работ для реализации поставленной цели и эффективно их контролировать.

Рисунок 15 - пример стрелочной диаграммы

Семь инструментов управления качеством обеспечивают средства для понимания сложных ситуаций и соответствующего планирования, формируют согласие и ведут к успеху при коллективном решении проблем.

Сбор исходных данных обычно осуществляют во время "мозговых атак".

Достоинствами метода являются наглядность, простота освоения и применения.

Недостатком метода является низкая эффективность при проведении анализа сложных процессов.

Использование инструментов управления качеством позволяет экономить ресурсы и тем самым улучшает чистую прибыль компании.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Семь простых статистических методов - инструменты познания, а не управления. Способность рассматривать события с точки зрения статистики важнее, чем знание самих методов. На передовых зарубежных фирмах абсолютно все работники обязаны владеть семью простыми статистическими методами. Данные необходимо собирать так, чтобы облегчить их последующую обработку. Нужно понимать, для каких целей осуществляется сбор и обработка данных.

Обычно цели сбора данных в процессе контроля качества состоят в следующем:

контроль и регулирование процесса;

анализ отклонений от установленных требований;

контроль выхода процесса.

Применение семи инструментов управления качеством позволяет:

выявить основные нарушения в процессе путем объединения родственных устных данных;

выявить, проанализировать и классифицировать причины и результаты тех взаимодействий, которые существуют между основными проблемами и, основывать более эффективное решение на базе выявленных движущих сил и вероятных исходов;

показать связи между темой и ее составными элементами;

наглядно показать взаимозависимость процессов и событий;

идентифицировать возможные решения проблем и потенциальных возможностей улучшения качества;

описать существующий технологический процесс, или спроектировать новый.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАНИЫХ ИСТОЧНИКОВ

7 простых инструментов контроля качества // о менеджменте качества.- Режим доступа: http://quality.eup.ru/DOCUM4/7_instrum.htm

7 инструментов управления качества // о менеджменте качества.- Режим доступа: http://www.inventech.ru/pub/methods/metod-0005/

ВАРИАНТ 1:

Теория: Семь инструментов качества (графические методы оценки качества продукции)

Введение. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

Семь простых инструментов качества. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .3

Причинно-следственная диаграмма (диаграмма Ишикавы). . . . 5

Контрольные листки. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

Гистограммы. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

Диаграммы разброса. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

Анализ Парето. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

Стратификация. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

Контрольные карты. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

Заключение. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .15

Задача. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .16

Литература. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

Введение

В современном мире чрезвычайно важное значение приобретает проблема качества продукции. От ее успешного решения в значительной степени зависит благополучие любой фирмы, любого поставщика. Продукция более высокого качества существенно повышает шансы поставщика в конкурентной борьбе за рынки сбыта и, самое важное, лучше удовлетворяет потребности потребителей. Качество продукции - это важнейший показатель конкурентоспособности предприятия.

Для уменьшения затрат и достижения уровня качества, удовлетворяющего потребителя нужны методы, направленные не на устранение дефектов (несоответствий) готовой продукции, а на предупреждение причин их появления в процессе производства.

Цель работы – изучение семи инструментов в области управления качеством продукции на предприятии. Задачи исследования: 1) Изучение этапов формирования методов контроля качества; 2) Изучение сущности семи инструментов качества. Объект исследования – методы исследования затрат на качество продукции.

Семь простых инструментов качества

Существовавшие издавна методы контроля сводились, как правило, к анализу брака путем сплошной проверки изготовленных изделий. При массовом производстве такой контроль очень дорог. Расчеты показывают, что для обеспечения качества продукции посредством ее разбраковки контрольный аппарат предприятий должен в пять-шесть раз превышать количество производственных рабочих.

С другой стороны, сплошной контроль в массовом производстве не гарантирует отсутствия дефектных изделий в принятой продукции. Опыт показывает, что контролер быстро устает, в результате чего часть годной продукции принимает за дефектную и наоборот. Практика также показывает - там, где увлекаются сплошным контролем, резко возрастают убытки от брака.

Указанные причины поставили производство перед необходимостью перехода к выборочному контролю.

Статистические методы позволяют обоснованно обнаруживать разладку процесса даже тогда, когда две-три единицы продукции, отобранные для контроля, окажутся годными, так как обладают высокой чувствительностью к изменениям в состоянии технологических процессов.

Годами упорного труда специалисты выделяли из мирового опыта по крупицам такие приемы и подходы, которые можно понять и эффективно использовать без специальной подготовки, причем делалось это так, чтобы обеспечить реальные достижения при решении подавляющего большинства проблем, возникающих в реальном производстве.

Один из базовых принципов управления качеством состоит в принятии решений на основе фактов. Наиболее полно это решается методом моделирования процессов, как производственных, так и управленческих инструментами математической статистики. Однако, современные статистические методы довольно сложны для восприятия и широкого практического использования без углубленной математической подготовки всех участников процесса. К 1979 году Союз японских ученых и инженеров (JUSE) собрал воедино семь достаточно простых в использовании наглядных методов анализа процессов. При всей своей простоте они сохраняют связь со статистикой и дают профессионалам возможность пользоваться их результатами, а при необходимости - совершенствовать их.

Это так называемые семь простых методов:

1) диаграмма Парето;

2) схема Исикавы;

3) расслаивание (стратификация);

4) контрольные листки;

5) гистограммы;

6) графики (на плоскости)

7) контрольные карты (Шухарта).

Иногда эти методы перечисляют в ином порядке, что не принципиально, поскольку предполагается их рассмотрение и как отдельных инструментов, и как системы методов, в которой в каждом конкретном случае предполагается специально определить состав и структуру рабочего набора инструментов.

Применение статистических методов - весьма действенный путь разработки новой технологии и контроля качества производственных процессов. Многие ведущие фирмы стремятся к их активному использованию, и некоторые из них тратят более ста часов ежегодно на обучение этим методам, осуществляемое в рамках самой фирмы. Хотя знание статистических методов - часть нормального образования инженера, само знание еще не означает умения применить его. Способность рассматривать события с точки зрения статистики важнее, чем знание самих методов. Кроме того, надо уметь честно признавать недостатки и возникшие изменения и собирать объективную информацию.

Причинно-следственная диаграмма (диаграмма Ишикавы)

Диаграмма типа 5М рассматривает такие компоненты качества, как “человек”, “машина”, “материал”, “метод”, “контроль”, а в диаграмме типа 6М к ним добавляется компонент “среда”. Применительно к решаемой задаче квалиметрического анализа, для компоненты “человек” необходимо определить факторы, связанные с удобством и безопасностью выполнения операций; для компоненты “машина” - взаимоотношения элементов конструкции анализируемого изделия между собой, связанные с выполнением данной операции; для компоненты “метод” - факторы, связанные с производительностью и точностью выполняемой операции; для компоненты “материал” - факторы, связанные с отсутствием изменений свойств материалов изделия в процессе выполнения данной операции; для компоненты “контроль” - факторы, связанные с достоверным распознаванием ошибки процесса выполнения операции; для компоненты “среда” - факторы, связанные с воздействием среды на изделие и изделия на среду.

Рис. 1 Пример диаграммы Ишикавы

Контрольные листки

Контрольные листки могут применяться как при контроле по качественным, так и при контроле по количественным признакам.

Рис. 2 Контрольные листки

Гистограммы

Гистограммы – один из вариантов столбчатой диаграммы, отображающий зависимость частоты попадания параметров качества изделия или процесса в определенный интервал значений от этих значений.

Гистограмма строится следующим образом:

Определяем наибольшее значение показателя качества.

Определяем наименьшее значение показателя качества.

Определяем диапазон гистограммы как разницу между наибольшим и наименьшим значением.

Определяем число интервалов гистограммы. Часто можно пользоваться приближенной формулой:

(число интервалов) = Ц (число значений показателей качества) Например, если число показателей = 50, число интервалов гистограммы = 7.

Определяем длину интервала гистограммы = (диапазон гистограммы) / (число интервалов).

Разбиваем диапазон гистограммы на интервалы.

Подсчитываем число попаданий результатов в каждый интервал.

Определяем частоту попаданий в интервал = (число попаданий)/(общее число показателей качества)

Строим столбчатую диаграмму

Диаграммы разброса

Диаграммы разброса представляют из себя графики вида, изображенного ниже, которые позволяют выявить корреляцию между двумя различными факторами.

Рис. 3 Диаграмма разброса: Взаимосвязи показателей качества практически нет.

Рис. 4 Диаграмма разброса: Имеется прямая взаимосвязь между показателями качества

Рис. 5 Диаграмма разброса: Имеется обратная взаимосвязь между показателями качества

Анализ Парето

Анализ Парето получил свое название по имени итальянского экономиста Вилфредо Парето, который показал, большая часть капитала (80%) находится в руках незначительного количества людей (20%). Парето разработал логарифмические математические модели, описывающие это неоднородное распределение, а математик М.Оа. Лоренц представил графические иллюстрации.

Правило Парето - “универсальный” принцип, который применим во множестве ситуаций, и без сомнения - в решении проблем качества. Джозеф Джуран отметил “универсальное” применение принципа Парето к любой группе причин, вызывающих то или иное последствие, причем большая часть последствий вызвана малым количеством причин. Анализ Парето ранжирует отдельные области по значимости или важности и призывает выявить и в первую очередь устранить те причины, которые вызывают наибольшее количество проблем (несоответствий).

Анализ Парето как правило иллюстрируется диаграммой Парето (рис. ниже), на которой по оси абсцисс отложены причины возникновения проблем качества в порядке убывания вызванных ими проблем, а по оси ординат – в количественном выражении сами проблемы, причем как в численном, так и в накопленном (кумулятивном) процентном выражении.

На диаграмме отчетливо видна область принятия первоочередных мер, очерчивающая те причины, которые вызывают наибольшее количество ошибок. Таким образом, в первую очередь, предупредительные мероприятия должны быть направлены на решение проблем именно этих проблем.

Рис. 6 Диаграмма Парето

Стратификация

В основном, стратификация - процесс сортировки данных согласно некоторым критериям или переменным, результаты которого часто показываются в виде диаграмм и графиков

Мы можем классифицировать массив данных в различные группы (или категории) с общими характеристиками, называемыми переменной стратификации. Важно установить, которые переменные будут использоваться для сортировки.

Стратификация - основа для других инструментов, таких как анализ Парето или диаграммы рассеивания. Такое сочетание инструментов делает их более мощными.

На рисунке приведен пример анализа источника возникновения дефектов. Все дефекты (100%) были классифицированы на четыре категории – по поставщикам, по операторам, по смене и по оборудованию. Из анализа представленных донных наглядно видно, что наибольший вклад в наличие дефектов вносит в данном случае «поставщик 1».

Рис. 7 Стратификация данных.

Контрольные карты

Контрольные карты – специальный вид диаграммы, впервые предложенный В. Шухартом в 1925 г. Контрольные карты имеют вид, представленный на рис. 4.12. Они отображают характер изменения показателя качества во времени.

Рис. 8 Общий вид контрольной карты

Контрольные карты по количественным признакам

Контрольные карты по количественным признакам - это как правило сдвоенные карты, одна из которых изображает изменение среднего значения процесса, а 2-я - разброса процесса. Разброс может вычисляться или на основе размаха процесса R (разницы между наибольшим и наименьшим значением), или на основе среднеквадратического отклонения процесса S.

В настоящее время обычно используются x- S карты, x - R карты используются реже.

Контрольные карты по качественным признакам

Карта для доли дефектных изделий (p - карта)

В p - карте подсчитывается доля дефектных изделий в выборке. Она применяется, когда объем выборки - переменный.

Карта для числа дефектных изделий (np - карта)

В np - карте подсчитывается число дефектных изделий в выборке. Она применяется, когда объем выборки - постоянный.

Карта для числа дефектов в выборке (с - карта)

В с - карте подсчитывается число дефектов в выборке.

Карта для числа дефектов на одно изделие (u - карта )

В u - карте подсчитывается число дефектов на одно изделие в выборке.

Рис. 9 Бланк контрольной карты

Заключение

Политика предприятия должна быть нацелена на высокое качество. Брак, являющийся его противоположностью, может возникнуть на любом предприятии. Его надо учитывать.

Анализ расходов на качество проводится в основном с целью определения важнейших и первоочередных задач по повышению качества. В зависимости от целей, задач анализа на качество и возможностей получения необходимой информации методы анализа качества могут быть различны. На это влияет и прохождение продукцией определенного этапа деятельности предприятия.

Умело организованный анализ качества может стать источником значительной экономии для предприятия, а также может повысить имидж предприятия в глазах потенциальных клиентов.

Задание № 2:

Основываясь на методике построения графического изображения оценки качества, постройте для завода по изготовлению кровельных листов диаграмму парето по следующим данным о браке в производстве кровельных листов (табл.1):

Табл.1 - Данные о браке в производстве кровельных листов

Вид брака	Количество бракованных изделий	Потери от брака (тыс. руб.)
1. Боковые трещины
2. Шелушение краски
3. Коробление
4. Отклонение от перпендикулярности
5. Грязная поверхность
6. Шероховатость поверхности
7. Винтообразность
8. Трещины по поверхности
9. Боковой изгиб
10. Прочие причины

Используемая литература:

Ильенкова С.Д. Управление качеством: учебник для студентов вузов – М.: ЮНИТИ-ДАНА,2007.- 352с.

Исикава К. Японские методы управления качеством. М.: Экономика, 1998. – 250с.

Лапидус В. А. Всеобщее качество в российских компаниях; Нац. Фонд подготовки кадров. – М.: Новости, 2000.- 435с.

Леонов И. Т. Управление качеством продукции. М.: Изд-во стандартов, 1990.- 375с.

Мазур И. И., Шапиро В. Д. Управление качеством: Учеб пособие для студентов вузов / И. И. Мазур, В. Д. Шапиро; Под общ. Ред. И. И. Мазура. М.: Омега-Л, 2005. – 256с.

Среди элементарных (простых) статистических методов и инструментов, названных так ввиду их сравнительной несложности, убедительности и доступности, наибольшее распространение получили семь методов, выделенных в начале 1950-х гг. японскими специалистами под руководством К. Исикавы. В своей совокупности они образуют эффективную систему методов контроля и анализа качества, с помощью которой может решаться от 50 до 95% всех проблем, находящихся в поле зрения производственников.

Применение этих простых методов не требует специального образования, их могут применять все - от руководителя до рабочего, во всех подразделениях предприятия.

Семь простых методов могут применяться в любой последовательности, в любом сочетании, в различных аналитических ситуациях, их можно использовать и как целостную систему, и как отдельные инструменты анализа. В каждом конкретном случае предлагается определить состав и структуру рабочего набора методов.

Контрольные листки позволяют легко регистрировать данные и выявлять несоответствия. Они могут применяться при контроле, как по качественным, так и по количественным признакам. Контрольные листки - это бланки, которые заполняют на рабочих местах. Они служат для проверки определенных нормативных признаков, регистрации возникновения отдельных проблем (дефектов, поломок), отображения частоты наступления измеряемой величины в определенных пределах (рис. 3.1).

Причинно-следственная диаграмма (схема К. Исикавы) применяется, как правило, при анализе дефектов, приводящих к наибольшим потерям. На диаграмме наглядно представлены связи между потенциальными причинами и их последствиями (возникающими проблемами).

При анализе указанных факторов выявляются вторичные, а может быть, и третичные причины, приводящие к дефектам и подлежащие устранению.

Для анализа дефектов и построения диаграммы необходимо определить максимальное число причин, которые могут иметь отношение к допущенным дефектам (рис. 3.2).

Диаграмма дает возможность выявлять причины дефектов и сосредоточиваться на устранении их причин. Анализируются основные причинные факторы: «человек», «машина» («оборудование»), «материал», «метод», «контроль», «среда».

Представляет собой столбчатый график и применяется для наглядного изображения распределения конкретных значений параметра по частоте повторения за определенный период времени (неделя, месяц, год).

Гистограммы позволяют графически представить изменчивость имеющихся данных и установить, насколько частота появления измеряемых величин соответствует нормальному распределению, а также сравнить отдельные измеряемые величины с пределами допуска (рис. 3.3).

Кроме того, гистограмма применяется для анализа значений измеренных или расчетных параметров, например значений показателей качества (массы, химического состава, механических характеристик), сроков получения заказа, числа поломок, дефектов и т.д.

Названа так по имени ее автора, итальянского экономиста Парето. Она позволяет наглядно представить величину потерь в зависимости от различных дефектов. Диаграмма Парето строится в виде столбчатого графика, используется для исследования широкого круга проблем, относящихся к различным сферам деятель-

Рис. 3.3.

ности предприятия: финансам, сбыту, снабжению, производству и т.д. (рис. 3.4).

При использовании диаграммы Парето для контроля важнейших факторов наиболее распространенным методом анализа является так называемый АЯС-анализ. Отклонения и дефекты, на которые приходится наибольшая часть затрат в рабочем процессе, составляют группу А (до 80%), наименьшая часть затрат - это группа С (до 10%), средние затраты - группа В (промежуточная).

Очевидно, что внимание следует уделять устранению тех дефектов, которые приводят к наибольшим потерям. Для группы А диаграмма Парето строится в нескольких вариантах, чтобы, последовательно анализируя их, в конечном итоге составить отдельную диаграмму Парето по конкретным причинам дефектов.

Рис. 3.4.

Диаграмму Парето целесообразно применять вместе с причинно- следственной диаграммой.

После выяснения причин и устранения дефектов следует вновь построить диаграмму Парето для проверки эффективности принятых мер. А для учета совокупного процента потерь от нескольких дефектов строится кумулятивная кривая.

Диаграмма Парето при анализе брака дает возможность объективно оценить фактическое состояние производства на отдельных участках и решить комплекс вопросов, связанных с качеством изготовления продукции. В частности, с помощью диаграммы Парето можно определить:

число случаев брака по его видам;
суммы потерь от брака;
затраты времени и материальных средств на исключение брака;
содержание поступающих рекламаций;
затраты, обусловленные удовлетворением рекламаций, и т.д. Например, при анализе потерь от брака в производстве сметаны

оказалось, что из восьми видов брака (кормовые привкусы, пресный вкус, отделение сыворотки в сметане, вспученная консистенция, тягучая консистенция, салистый вкус, прогорклый вкус, горький вкус) наиболее часто встречается вспученная консистенция.

Диаграмма разброса (рассеивания) строится как график зависимости между двумя параметрами, что позволяет определить наличие взаимосвязи между ними. Если такая взаимосвязь существует, то можно устранить отклонение одного параметра, воздействуя на другой. При этом возможны положительная или отрицательная взаимосвязь, а также ее отсутствие. На рис. 3.5 представлены примеры возможных корреляций: а) прямая (положительная) корреляция - при увеличении х увеличивается также и у; б) обратная (отрицательная) корреляция - при увеличении х параметр у уменьшается; в) от-

а - прямая (положительная) корреляция; б - обратная (отрицательная) корреляция; в - отсутствие корреляции сутствие корреляции - между х и у зависимость не наблюдается (одно количество не соотносится с другим).

Диаграмму разброса можно использовать для проведения дальнейших исследований элементов, выделенных при анализе причин и следствий. Например, диаграмма разброса может подтвердить причину, определенную при помощи диаграммы К. Исикавы.

Метод стратификации (расслоения). Стратификация - разделение полученных данных на отдельные группы (слои, страты) в зависимости от выбранного стратифицирующего фактора. Служит основой для других инструментов, таких как анализ Парето или диаграмма рассеивания.

В качестве стратифицирующего фактора могут быть выбраны любые параметры, определяющие особенности условий возникновения стратификации:

операторы, производственные бригады, участки, цехи, предприятия и т.п.;
время сбора данных;
разные виды сырья;
различные виды оборудования, средств измерения и т.д.

При отсутствии учета стратифицирующего фактора (расслоения данных) происходит их объединение и обезличивание, затрудняющее установление действительной взаимосвязи между полученными данными и особенностями их возникновения. Например, при анализе источника дефектной продукции, поставляемой предприятию несколькими сторонними поставщиками, целесообразно произвести стратификацию дефектной продукции по каждому поставщику. Стратифицирующий фактор в данном случае - поставщик.

В зарубежной практике при стратификации статистических данных рекомендуется использовать мнемонический прием 4М ... 6М, позволяющий легко запомнить типовые причины (факторы) , по которым может быть произведена стратификация (группировка) статистических данных. Данный прием основан на использовании английских слов, начинающихся на букву М и определяющих основные группы причин (факторов) стратификации данных:

1. Manpower (персонал) - расслоение по исполнителям (по их квалификации, стажу работы, полу и т.п.).
2. Machine (машина) - стратификация по оборудованию (по новому и старому оборудованию, марке, конструкции, выпускающей фирме и т.п.).
3. Material (материал) - группировка по виду материала, сырья, комплектующих (по месту добычи или производства, фирме-изго- товителю, партии сырья, сорту материала и т.п.).
4. Method (метод, технология) - расслоение по способу производства (по температурному режиму, технологическому приему, номеру цеха, бригады, участка, смене, рабочим и т.п.).
5. Measurement (измерение) - по методу измерения, типу измерительных средств, классу точности прибора и т.п.
6. Media (окружающая среда) - по температуре, влажности воздуха в цехе, магнитным и электрическим полям, солнечному излучению и т.п.

При практическом использовании метода стратификации рекомендуется действовать следующим образом:

выбрать интересующиеся данные;
выделить стратифицирующий фактор и категории (группы), на которые разделяются данные;
разгруппировать данные на основании выбранных категорий;
оценить результаты группировки по каждой категории;
представить полученные результаты соответствующим образом;
проанализировать необходимость дополнительного изучения данных;
спланировать последующую работу для дополнительного подтверждения полученных результатов.

На рис. 3.6 приведен пример анализа источника возникновения дефектов. Все дефекты классифицированы по четырем категориям: поставщики, операторы, смена, оборудование.

Контрольная карта - разновидность графиков с контрольными границами, обозначающими допустимый диапазон разброса исследуемых характеристик в обычных условиях течения процесса (рис. 3.7). Они позволяют оценить вариации процесса и проверить, находится он под контролем или нет. Впервые контрольные карты предложил использовать У. Шухарт.

Контрольные карты основываются на четырех принципах:

Рис. 3.7.

НКП - нижний контрольный предел; С/1 - средняя линия; ВКП - верхний контрольный предел

1) все процессы с течением времени отклоняются от заданных характеристик;
2) отдельные точки являются непрогнозируемыми;
3) стабильный процесс отклоняется случайно, и группы точек стабильного процесса имеют тенденцию располагаться в прогнозируемых границах;
4) нестабильный процесс не отклоняется случайно, неслучайными отклонениями являются те, которые находятся за пределами прогнозируемых границ.

Контрольная карта представляет собой специальный бланк, на котором проводятся центральная линия и две линии выше и ниже средней, называемые верхней контрольной границей и нижней. На карту точками наносятся данные измерений, контроля параметров и условий производства.

Если обнаруживается выброс одной или нескольких точек за контрольные границы, это свидетельствует об отклонении параметров или отклонении условий процесса от установленной нормы.

Контрольные карты графически отражают динамику процесса, т.е. изменение показателей во времени. По ним определяют статистические значения, полученные в результате выборочного контроля.

Существует два типа контрольных карт: один - для непрерывных значений, другой - для дискретных. Типы контрольных карт регламентируются: среднее арифметическое х, медианах, среднее квадратическое отклонение s, размах R, доля дефектных единиц продукции р и др. (табл. 3.1).

(х - R )-карта - карта средних арифметических и размахов, применяется при контроле по количественному признаку показателей

Таблица 3.1

Типы контрольных карт

качества: длина, масса, прочность на разрыв и др. Эта карта используется для анализа и управления процессами, показатели качества которых представляют собой непрерывные величины и несут наибольшее количество информации о процессе.

Величина х есть среднее значение для подгруппы, a R - выборочный размах для нее. Как правило, Л-карту используют вместе с х-картой для управления разбросом внутри подгрупп.

Х-каща - карта индивидуальных значений, применяется для быстрого обнаружения незамеченных факторов или в случае, когда за день или неделю было произведено только одно наблюдение. Если данные о процессе поступают через большие интервалы времени или группирование данных неэффективно, то они наносятся на график отдельными точками по мере их поступления;

рп -карта - карта числа дефектных единиц продукции, применяется для контроля качества по определению числа дефектных изделий;

/7-карта - карта доли дефектной продукции, используется для контроля качества по определению доли дефектных изделий;

с-карта - карта числа дефектов, применяется в случае, когда контроль качества осуществляется посредством определения суммарного числа дефектов в заранее установленном объеме проверяемых изделий;

и-карта - карта числа дефектов на единицу продукции, используется при контроле качества по числу дефектов на единицу продукции, когда площадь, длина или другой параметр образца продукции не являются постоянной величиной.

При количественной оценке используют так называемые (х - R) -карты, при качественной оценке - /7-карты.

Графики используются для наглядности и облегчения понимания взаимозависимости количественных величин или их изменений во времени. Графики позволяют визуально представить получение количественных данных, упрощают их анализ. Чаще всего применяются линейные, круговые, столбчатые графики.

Линейный график позволяет показать изменение параметра с течением времени. Проанализировав такой график с помощью метода наименьших квадратов, можно предсказать тенденцию изменения параметра и его размер в следующем году (рис. 3.8).

Рис. 3.8.

1 - фактические значения параметров; 2 - линия тренда

Столбчатый график показывает количественную зависимость, выраженную высотой столбика, например, таких факторов, как сумма потерь в результате брака, себестоимость продукции по видам и т.д. При построении столбчатого графика по оси ординат откладывают количественные показатели факторов, а по оси абсцисс - качественные показатели, которым соответствует столбик (рис. 3.9).

Круговой график применяется для выражения процентного соотношения рассматриваемых данных, например соотношение элементов, составляющих себестоимость продукции, и всей себестои-

Рис. 3.9. Столбчатый график мости. Анализ составляющих дает информацию, позволяющую снизить затраты на обеспечение качества, увеличить прибыль (рис. 3.10).

Рис. 3.10.

1 - подготовку производства и технологического процесса; 2 - контроль;
3 - организацию системы качества; 4 - обучение и подготовку кадров;
5 - материальное стимулирование за повышенное качество

Перечисленные инструменты помогают решать большинство возникающих проблем качества. Для решения более сложных проблем дополнительно могут применяться методы Тагути и семь новых инструментов контроля качества.

5 инструменты контроля качества. Метод "семь основных инструментов контроля качества". Контрольные карты по качественным признакам

n1.doc

Назначение метода

Цель метода

Суть метода

План действий

Особенности метода

Достоинства метода

Недостатки метода

Ожидаемый результат

Назначение метода

Цель метода

Суть метода

План действий

Особенности метода

Достоинства метода

Недостатки метода

Ожидаемый результат

Назначение метода

Цель метода

Суть метода

План действий

Особенности метода

Достоинства метода

Недостатки метода

Ожидаемый результат

Назначение метода

Цель метода

Суть метода

План действий

Особенности метода

Достоинства метода

Недостатки метода

Ожидаемый результат

Назначение метода

Цель метода

Суть метода

План действий

Особенности метода

Достоинства метода

Недостатки метода

Ожидаемый результат

Назначение метода

Цель метода

Суть метода

План действий

Особенности метода

Достоинства метода

Недостатки метода

Ожидаемый результат

Назначение метода

Цель метода

Суть метода

План действий

Особенности метода

Достоинства метода

Недостатки метода

Ожидаемый результат

Назначение метода

Цель метода

Суть метода

План действий

Особенности метода

Достоинства метода

Недостатки метода

Ожидаемый результат

Табл.1 - Данные о браке в производстве кровельных листов

Возможно вам будет интересно:

Категории

Последние статьи

Реклама