Статистический метод точки зрения контроля качества

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Потребитель получил возможность выбирать из большого числа поставщиков и диктовать свои требования к качеству товаров, которые он готов приобрести. И если раньше потребитель довольствовался подтверждением качества самих товаров и услуг, то теперь он хочет иметь подтверждение того, что производство товаров, за которые он собирается платить деньги, организовано таким образом, что оно действительно обеспечивает декларируемое качество.

Качество стало одним из наиболее популярных лозунгов конца двадцатого — начала двадцать первого века. Стандартом, позволяющим подтвердить качество различных аспектов работы предприятия, является группа стандартов ISO 9000 — серия международных стандартов управления качеством и подтверждения качества, которые приняты более чем 90 странами мира. При создании организации и выборе ее названия учитывалась необходимость того, чтобы аббревиатура наименования звучала одинаково на всех языках. Для этого было решено использовать греческое слово isos — равный, вот почему на всех языках мира Международная организация по стандартизации имеет краткое название ISO (ИСО). Стандарты ISO 9000 применимы к любым предприятиям независимо от их размера и сферы деятельности.

В соответствии с положением стандартов ИСО серии 9000 статистические методы рассматриваются как одно из высокоэффективных средств обеспечения качества и являются основой для эффективного распознавания проблем и их анализа. Внедрение статистических методов должно быть направлено на создание гарантий непрерывности процесса обеспечения качества в соответствии с требованиями потребителя. Применение этих методов, не требуя больших затрат, позволяет с заданной степенью точности и достоверности судить о состоянии исследуемых явлений (объектов, процессов) в системе качества, прогнозировать и регулировать проблемы на всех этапах жизненного цикла продукции и на основе этого вырабатывать оптимальные управленческие решения. Применение статистических методов — весьма действенный путь разработки новой технологии и контроля качества производственных процессов.

Основной задачей статистических методов контроля является обеспечение производства пригодной к употреблению продукции и оказание полезных услуг с наименьшими затратами. Одним из основных принципов контроля качества при помощи статистических методов является стремление повысить качество продукции, осуществляя контроль на различных этапах производственного процесса.

статистический управление качество контроль

Часть I. Статистические методы в управлении качеством. Статистический приёмочный контроль

Статистические методы играют важную роль в объективной оценке количественных и качественных характеристик процесса и являются одним из важнейших элементов системы обеспечения качества продукции и всего процесса управления качеством. Неслучайно основоположник современной теории менеджмента качества Э. Деминг много лет работал в Бюро по переписи населения и занимался именно вопросами статистической обработки данных. Он придавал огромное значение статистическим методам.

Для получения качественной продукции необходимо знать реальную точность имеющегося оборудования, определять соответствие точности выбранного технологического процесса заданной точности изделия, оценивать стабильность технологического процесса. Решение задач указанного типа производится в основном путем математической обработки эмпирических данных, полученных многократными измерениями либо действительных размеров изделий, либо погрешностей обработки или погрешностей измерения.

Существуют две категории погрешностей: систематические и случайные. В результате непосредственных наблюдений, измерений или регистрации фактов получается множество данных, которые образуют статистическую совокупность и нуждаются в обработке, включающей систематизацию и классификацию, расчет параметров, характеризующих эту совокупность, составление таблиц, графиков, иллюстрирующих процесс.

Наиболее популярное направление в управлении качеством — Всеобщее управление качеством Total Quality Management (TQM).

Основные концепции TQM можно выразить рядом следующих тезисов:

1. Роль руководства, в мероприятиях по управлению качеством на основе принципов TQM огромная роль отводится руководству. Руководство должно возглавить деятельность по управлению качеством. Оно должно искренне привержено системе, верить в ее ценности. Руководство должно интегрировать систему управления качеством в общую модель управления проектом. Свое воздействие следует осуществлять не столько в виде организационно-распорядительной документации, сколько в виде конкретных слов и поступков, однозначно и выразительно передающих позицию руководства. Стиль руководства должен быть сменен с авторитарного, административного на кооперативный, либеральный.

2. Основное внимание к клиентам. Внимание к клиентам должно проявляется не в лозунгах, а в практической деятельности. И, прежде всего, следует определить круг клиентов, с которыми работает предприятие, а также сделать все для привлечения новых клиентов. Сотрудники, и в первую очередь руководители должны знать, кто является потребителем продукции, и определить потребности своих клиентов. Большую роль в повышении эффективности взаимодействия с клиентом играет информационная система, которая должна быть, безусловно, совместимой с информационными системами осиновых клиентов.

3. Стратегическое планирование. Большое внимание TQM уделяется процессам стратегического планирования, при этом планируется не только традиционно хозяйственные цели, но и те, которые рассматриваются как неосязаемые и не измеримые, как уровень удовлетворенности потребителей, положительно деловой образ компании, престиж торговых марок и прочие.

4. Вовлечение всех сотрудников. В TQM предполагается делегировать больше ответственности на нижние этажи уровня управления. При этом не следует забывать, что сотрудники должны быть специально подготовлены для принятия этой новой для них ответственности

5. Подготовка персонала. При расширении полномочий и обогащение функциональных обязанностей возникает необходимость постоянной подготовке персонала, причем не только узко профессиональной. Другой новой характеристикой подготовки в TQM является обязательная оценка эффективности обучения.

Изложенные выше принципы TQM легли в основу разработанных концепций менеджмента качества, таких как ИСО 9000, многих национальных государственных моделей управления качеством, а также явились базой для выработки системы менеджмента качества.

Настоящий стандарт устанавливает общие требования к организации и нормативно-методическому обеспечению статистического приемочного контроля качества (СПК) совокупностей любой продукции, контролируемых и поставляемых в виде партий, потоков, масс и объемов. Документ распространяется на контроль качества продукции, проводимый поставщиком, изготовителем, потребителем и третьей стороной, в том числе при окончательном контроле, приемке, входном контроле, сертификации, инспекции и надзоре за соблюдением требований стандартов, а также при контроле и случае арбитражного или судебного рассмотрения дел. Стандарт может быть применен и в тех случаях, когда поставщики и потребители не являются юридическими лицами, например, представляют подразделения предприятия.

Стандарт рассматривает процедуры контроля поставщика, потребителя, третьей стороны как единую систему согласованных планов и схем контроля. Она практически исключает спорные решения по результатам контроля, возможные из-за статистического характера процедур контроля и различных интересов сторон. Согласованность планов и схем контроля обеспечивается правилами и порядком назначения и согласования определенных исходных данных, необходимых для выбора конкретных планов и схем. Система устанавливает максимально широкие права каждой из сторон по выбору планов и схем контроля, защищая, при этом другие стороны от ошибочных решений.

Требования настоящего стандарта следует учитывать в общетехнических стандартах, содержащих схемы, планы и правила статистического приемочного контроля, в стандартах для групп однородной и конкретных видов продукции, в технических условиях, в стандартах предприятии и других документах, определяющих процедуры статистического приемочного контроля. Стандарт исходит из того, что в соответствии с Законом о защите прав потребителя поставщики (изготовители) обязаны полно и достоверно информировать потребителей, общественность о качестве изготовляемой продукции, в связи с чем процедуры контроля рассматриваются как средства подтверждения или проверки (в зависимости от того, кто их проводит) верности информации о качестве продукции, предоставляемой поставщиком. На изготовителей (поставщиков) возлагается бремя доказывать методами контроля достоверность сообщаемой информации о качестве. Потребители и третьи стороны имеют право проверки верности этой информации, в том числе и верности результатов контроля изготовителя. Но при этом, в случаях возможности предъявления претензий к изготовителю (поставщику) или придания гласности результатам своего контроля, они должны доказывать неверность информации изготовителя (поставщика) о качестве продукции.

Учитывая, что в силу статистической природы контроля всегда возможны с некоторой вероятностью ошибочные решения, каждая сторона, проводящая контроль, должна защитить другие стороны от ошибочных решений, затрагивающих их интересы. Настоящий стандарт устанавливает требования к достоверности соответствующих решений, принимаемых по результатам контроля, позволяющие количественно реализовать сформулированные выше положения.

При оптовых поставках (закупках) продукции партии или другие совокупности продукции являются предметом правовых отношений между поставщиками, потребителями и третьими сторонами, определенных контрактами и законодательством. Недоброкачественные партии не должны быть поставлены потребителям, а при нарушении этого условия и обнаружении таких партий потребителем они могут быть, в частности, возвращены поставщику целиком. При этом необходимы четкие представления о том, какие партии являются недоброкачественными.

В стандарте используются групповые показатели качества, такие как, например, уровни несоответствий, являющиеся количественными показателями качества совокупностей продукции.

Требования к таким показателям становятся критериями качества партий и других совокупностей продукции, позволяющими построить четкие отношения между сторонами при оптовых поставках (закупках), в том числе и в части организации, и методологии статистического приемочного контроля.

В отличие от статистических методов регулирования технологических процессов, где по результатам контроля выборки принимается решение о состоянии технологического процесса, при статистическом приёмочном контроле по результатам контроля выборки принимается решение принять или отклонять партию продукции.

В данном случае под риском поставщика понимается вероятность забраковывания партии продукции, обладающей приемочным уровнем дефектности. Под риском потребителя понимается вероятность приемки партии продукции, обладающей браковочным уровнем дефектности.

Основной задачей статистических методов приемочного контроля является обеспечение с большой достоверностью оценки качества продукции, предъявляемой на контроль, и однозначности взаимного признания результатов оценки качества продукции между поставщиком и потребителем, осуществляемой по одним и тем же планам выборочного контроля.

Статистические методы приемочного контроля могут осуществляться по количественному, качественному и альтернативному признакам.

Под статистическим контролем по количественному признаку понимается контроль качества продукции, в ходе которого определяют значения контролируемого параметра, а последующее решение о контролируемой совокупности или процессе принимают в зависимости от сравнения их с контрольным нормативом. Характерная особенность контроля качества по количественному признаку состоит в том, что он требует меньшего объема выборки по сравнению с другими видами контроля при одних и тех же рисках принятия ошибочных решений и при этом дает больше информации о качестве продукции. Поэтому при высокой стоимости контроля или испытаний единиц продукции целесообразно выбирать именно контроль по количественному признаку.

Под статистическим приемочным контролем по качественному признаку понимают контроль качества продукции, в ходе которого каждую проверенную единицу продукции относят к определенной группе, а последующее решение о контролируемой совокупности принимают в зависимости от соотношения количества её единиц, оказавшихся в разных группах. Основным преимуществом является то, что данный метод позволяет не только разделить единицы продукции на годные и дефектные, но и разнести их по категориям, сортам, классам, группам качества и др.

Под статистическим приемочным контролем по альтернативному признаку понимается контроль качества продукции по качественному признаку, в ходе которого каждую проверенную единицу продукции относят к категории годных или дефектных, а последующее решение о контролируемой совокупности или процессе принимают в зависимости от результатов сравнения обнаруженных в выборке дефектных единиц продукции или числа дефектов, приходящихся на определённое число единиц продукции, с контролируемым нормативом.

Под приёмочным числом понимается контрольный норматив, равный максимальному числу дефектных единиц продукции в выборке или числу дефектов, приходящихся на 100 единиц продукции, являющихся критерием для приемки партии продукции.

Под браковочным числом понимается контрольный норматив, равный максимальному числу дефектных единиц в выборке или числу дефектов, приходящихся на 100 единиц продукции, являющихся критерием для забракования партии продукции.

Данный вид контроля нашёл широкое применение в промышленности.

Под годной продукцией понимается продукция, удовлетворяющая всем установленным требованиям. Под дефектной единицей продукции (дефектным изделием) понимается единица продукции, имеющая хотя бы один дефект — это каждое несоответствие продукции установленным требованиям.

В зависимости от значимости принята следующая классификация дефектов: малозначительные, значительные и критические.

Малозначительный дефект — дефект, который существенно не влияет на использование продукции по назначению и её долговечность. Значительный дефект — дефект, который существенно влияет на использование продукции по назначению и (или) на её долговечность, но не является критическим. Критический дефект — дефект, при наличии которого использование продукции по назначению практически невозможно или недопустимо.

1.1 Место статистических методов в управлении качеством

Успех каждого предприятия в значительной степени зависит от его инновационного потенциала, эффективности и качества производимых им товаров и услуг. К неценовым мерам, с помощью которых предприятие может укрепить свое положение на рынке и уменьшить давление конкуренции, можно отнести — наряду с промышленной инновацией, т.е. способностью поставлять на рынок новые продукты или новую технологию и утверждать их на рынке, также и обеспечение качества. Не обладая достаточно высоким уровнем качества, изделия не смогут утверждаться на рынке. Обеспечение качества продукции является важнейшим инструментом в поддержании и укреплении конкурентоспособности. Кроме того, эффективное обеспечение качества ведет к повышению эффективности производства, так как за счет повышения качества снижаются расходы, связанные с браком, переделкой, а значит, снижается стоимость изделий. С другой стороны, высокое качество продукции может улучшить имидж фирмы, что повлечет за собой увеличение спроса на ее продукцию и позволит расширить объем производства, это в свою очередь, приведет к снижению стоимости отдельного изделия.

В основе решения проблем обеспечения качества предприятий лежит повышение технических и организационных уровней процесса производства, внедрение современных технологий, форм организационного производства, широкого использования международных стандартов ISO серии 9000, в которых сделан упор на процессный подход в управлении качеством. То есть, вся деятельность организации рассматривается как совокупность взаимосвязанных процессов.

Под управлением качеством продукции понимают постоянный, планомерный, целеустремленный процесс воздействия на всех уровнях на факторы и условия, обеспечивающий создание продукции оптимального качества и полноценное ее использование.

Контроль качества независимо от совершенства применяемых для этого методик предполагает, прежде всего, отделение хороших изделий от плохих.

Управление качеством продукции может обеспечиваться двумя методами:

— посредством разбраковки изделий;

— путем повышения технологической точности.

Издавна методы контроля сводились, как правило, к анализу брака путем сплошной проверки изделий на выходе. Поэтому от сплошного контроля переходят к выборочному с применением статистических методов обработки результатов.

Обеспечение качества охватывает все меры, направленные на его достижение.

К таким мерам относятся:

Функциями управления качеством являются планирование, контроль и коррекция изделий или услуг. Управление качеством тесно связано с планированием и строится на результатах контроля.

Большую роль в управлении качеством продукции играют статистические методы. Стандарты серии ISO 9000 побуждают производителей использовать статистические методы, поскольку это обусловлено тем, что зарубежный опыт, накопленный на протяжении многих десятилетий, показал высокую эффективность статистических методов при решении проблем в сфере промышленного производства, обслуживания и в других областях.

Успех и востребованность статистических методов, прежде всего, объясняется экономическими причинами, т. е. при использовании статистических методов снижаются уровень брака и денежные потери.

Статистические методы управления качеством продукции основываются на теории вероятностей и математической статистике. Идея применения теории вероятностей и математической статистики для управления качеством продукции была впервые высказана академиком М.В. Остроградским в 1846 году. Сущность предлагавшихся им методов заключалась в том, чтобы по результатам контроля некоторой выборки из партии продукции обоснованно судить о качестве продукции этой партии, не прибегая к сплошному контролю. То есть, целью статистических методов управления качеством является заключение о качестве изготовления изделий путем применения математико-статистических методов на основе выборочного контроля.

Таким образом, статистические методы управления качеством продукции являются выборочными методами и отличаются от сплошного контроля большей производительностью, меньшими затратами на контроль и часто более высокой точностью контроля.

1.2 Статистические методы в системах качества

В наше время интенсивного развития разнообразных подходов к обеспечению качества продукции (работ, услуг) как непременного условия успешной деятельности любого предприятия огромное внимание уделяется использованию статистических методов. Актуальность и необходимость их применения очевидна, особенно если специфика выпускаемой продукции такова, что ее показатели качества в полном объеме можно оценить уже после отгрузки потребителю или использования по назначению (монолитный пенобетон, портландцемент, строительные растворы и т.д.). Неслучайно статистические методы считают неотъемлемой составляющей «японского чуда». Однако, несмотря на достижения науки и прикладной деятельности в нашей стране, направленных на разрешение проблем в области качества, во многих вопросах мы все еще отстаем от зарубежных стран, где уже довольно продолжительное время успешно применяются системный и процессный подходы, положенные в основу международных стандартов систем качества ИСО серии 9000, и современные статистические методы управления качеством продукции и регулирования технологических процессов.

Анализу трудностей освоения статистических методов на отечественных предприятиях, а также разработки и внедрения систем менеджмента качества (СМК) уделяется большое внимание, хотя по сути это одна единая проблема. В стандартах ИСО серии 9000:2000 и их российских аналогах в качестве одного из 8 принципов менеджмента качества учитывается «принятие решений, основанных на достоверной и объективной информации». Реализация этого принципа требует проведения необходимых измерений, сбора и регистрации исходных данных с последующей их обработкой и анализом. В частности, в стандарте ГОСТ Р ИСО 9001-2001 содержится требование использования организацией статистических методов для анализа данных, в том числе для проверки характеристик продукции, а ГОСТ Р ИСО 9004-2001 рекомендует, чтобы организация с помощью соответствующих статистических методов анализировала данные различных источников и обеспечивала принятие решений, основанных на фактах.

Как нам кажется, непосредственное практическое внедрение систем менеджмента качества на отечественных предприятиях лучше начинать именно с применения статистических методов. Их эффективность в управлении качеством общепризнана, и на первый взгляд может даже показаться, что для обеспечения стабильного уровня качества (обычно это положение трактуется как одна из основных потребностей потребителей) достаточно лишь применять эти методы, минуя трудоемкий и дорогостоящий процесс разработки и внедрения СМК по соответствующим стандартам. Однако статистические методы, все же не могут заменить отлажено функционирующую на предприятии постоянно развивающуюся и совершенствующуюся систему гарантированного обеспечения качества выпускаемой продукции, учитывающую также интересы заинтересованных сторон. Они делают СМК более емкой, наглядно иллюстрируют процессный подход, зачастую не совсем понятный рядовым производственникам, и помогают лучше осмыслить на своем примере функционирование СМК.

На сегодняшний день у разработчиков нет единого мнения по поводу необходимого и достаточного количества элементов СМК. Стремление к детальному описанию процессов системы часто выливается в наличие большого количества элементов и излишней «документированности» СМК. Не удивительно, что такой подход скорее «отпугнет» своей сложностью и уровнем затрат на реализацию предприятия малого и среднего бизнеса, которые сейчас интенсивно развиваются, получая соответствующую поддержку правительства, от разработки СМК. Поэтому каждому конкретному предприятию необходимо определить свой минимально необходимый перечень элементов (по крайней мере, для начальных этапов функционирования СМК), среди которых непременно должен присутствовать элемент, описывающий процедуры выбора и применения соответствующих статистических методов контроля качества выпускаемой продукции и регулирования технологического процесса ее производства. Тем более, что в настоящее время имеется огромный выбор разработанных статистических методов для самых разных областей применения, в том числе реализованных в программных статистических комплексах.

1.3 Статистический приёмочный контроль по альтернативному признаку

Потребитель, как правило, не имеет возможности контролировать качество продукции в процессе ее изготовления. Тем не менее, он должен быть уверен, что получаемая им от изготовителя продукция соответствует установленным требованиям, и, если это не подтвердится, он вправе потребовать от изготовителя замены брака или устранения дефектов. Основным методом контроля поступающих потребителю сырья, материалов и готовых изделий является статистический приемочный контроль качества продукции.

Статистический приемочный контроль качества продукции — это выборочный контроль качества продукции, основанный на применении методов математической статистики для проверки качества продукции установленным требованиям. Если при этом объем выборки становится равным объему всей контролируемой совокупности, то такой контроль называют сплошным. Сплошной контроль возможен только в тех случаях, когда в процессе контроля качество продукции не ухудшается, в противном случае выборочный контроль, т.е. контроль определенной небольшой части совокупности продукции, становится вынужденным.

Сплошной контроль проводится, если к тому нет особых препятствий, в случае возможности наличия критического дефекта, т.е. дефекта, наличие которого полностью исключает использование продукции по назначению.

Можно проверить все изделия также и при следующих условиях:

партия изделий или материала невелика;

качество входного материала плохое или о нем ничего не известно.

Можно ограничиться проверкой части материала или изделий, если:

дефект не вызовет серьезной неисправности оборудования и не создает угрозу жизни;

изделия используются группами;

бракованные изделия можно обнаружить на более поздней стадии сборки.

Статистический приемочный контроль ориентирован на обследование уже готовой продукции и обеспечивает принятие решения о возможности приемки такой продукции в качестве годной или же о необходимости ее забраковки и отправки на доработку.

Как и статистическая регулировка технологических процессов, статистический приемочный контроль продукции может осуществляться по альтернативному и количественному признакам.

Статистический приемочный контроль по альтернативному признаку отличается той основной особенностью, что здесь решение относительно принятия или забраковки продукции принимается сразу же в процессе контроля по результатам разделения контролируемых единиц на две группы: годные и негодные. Разнесение этих единиц по сортам, классам, категориям, а также количественное измерение их основных качественных характеристик при данном способе контроля не осуществляются.

Статистический приемочный контроль по альтернативному признаку требует, по сравнению с контролем по количественному признаку, большего объема выборки при одних и тех же рисках принятия ошибочных решений и менее информативен. Вместе с тем данный метод приемочного контроля получил достаточно широкое распространение, что связано со следующими его основными положительными качествами:

1) достаточно простой, не требует высококвалифицированных специалистов, сложных измерительных приборов и длительного времени;

2) не требует большого числа записей и вычислений для принятия решения о приемке партий продукции;

3) позволяет сразу разделять единицы продукции в выборке на годные и дефектные.

Статистический контроль по альтернативному признаку основывается на методах выборок. В этой связи при его использовании необходимо учитывать следующих два условия.

1. Выборочный контроль не может гарантировать, что все изделия принятой партии по своим характеристикам будут удовлетворять установленным требованиям. Если же необходимость полного соответствия существует, то следует осуществлять сплошной контроль единиц продукции.

2. Для того чтобы по результатам анализа выборки можно было сделать обоснованный вывод о параметрах всей партии, такая выборка должна включать в себя репрезентативное число единиц генеральной совокупности и отбираться случайным образом.

1.4 Статистический приёмочный контроль по количественному признаку

Установлено, что статистический приемочный контроль при одном и том же объеме выборки предоставляет больше информации, чем приемочный контроль по альтернативному признаку. Отсюда следует, что результаты статистического приемочного контроля содержа при меньшем объеме выборки одинаковую информацию со статистическим приемочным контролем по альтернативному признаку. Однако это не означает, что статистический приемочный контроль по количественному признаку всегда лучше статистического приемочного контроля по альтернативному признаку. Ему свойственны следующие недостатки:

наличие дополнительных ограничений, сужающих область применения;

для контроля часто требуется более сложное оборудование.

Если осуществляется разрушающий контроль, то планы контроля по количественному признаку экономичнее планов контроля по альтернативному признаку.

Статистический приемочный контроль по количественному признаку представлен ГОСТ 20736-75. Стандарт учитывает требования международного стандарта ISO 3951. Данный стандарт может быть использован для контроля всех видов штучной продукции, поступающей на контроль в виде одиночных партий при нормальном законе распределения одного или двух контролируемых параметров.

Контроль по количественному признаку заключается в том, что у единиц продукции измеряют численное значение контролируемого параметра, затем вычисляют выборочное среднеарифметическое значение X и оценивают его отклонение г от значения верхней Тв или нижней Тн границ допуска.

Для выбора плана выборочного контроля необходимо установить следующие показатели:

— объем партии продукции,

— приемочный уровень контроля AQL,

— среднеквадратическое отклонение или метод его оценки,

Часть II. Контролируется содержание хрома в стальных отливках. Проводят замеры в четырёх плавках. В соответствии с данными, приведёнными в таблице, постройте x-R контрольную карту Шухарта

Таблица 1. Контрольный листок с данными о содержании хрома в стальных отливках.

В последних двух столбцах контрольного листка приведены рассчитанные средние значения и стандартные отклонения в каждой подгруппе:

4.6.1. Статистические методы контроля качества

Для анализа результатов контроля качества при крупносерийном и массовом производстве широкое распространение получили методы статистического контроля качества (Statistical Quality Control — SQC). Наиболее известными среди них стали «семь инструментов контроля качества», которые сначала широко применялись в кружках качества в Японии, а затем и в других странах благодаря своей эффективности и доступности для рядовых работников предприятий. В состав «семи инструментов» входят: диаграмма Парето, причинно-следственная диаграмма, контрольные карты, гистограммы, метод расслоения, графики, диаграмма разброса.

Контрольный листок (или лист) — это инструмент для сбора данных и автоматического их упорядочения для облегчения дальнейшего использования собранной информации. Обычно контрольный листок представляет собой бумажный бланк, на котором заранее напечатаны контролируемые параметры, согласно которым можно заносить в листок данные с помощью пометок или простых символов. Он позволяет автоматически упорядочить данные без их последующего переписывания. Таким образом, контрольный листок — хорошее средство регистрации данных. Число различных контрольных листков исчисляется сотнями, и в принципе для каждой конкретной цели может быть разработан свой листок. Но принцип их оформления остается неизменным. Например, график температуры больного — один из возможных типов контрольных листков. При составлении контрольных листков следует обратить внимание на то, чтобы было указано, кто, на каком этапе процесса и в течение какого времен собирал данные, а также чтобы форма листка была простой и понятной без дополнительных пояснений. Важно и то, чтобы все данные добросовестно фиксировались, и собранная в контрольном листке информация могла быть использована для анализа процесса.

Для наглядного представления тенденции изменения наблюдаемых значений применяют графическое изображение статистического материала. Наиболее распространенным графиком, к которому прибегают при анализе распределения случайной величины при проведении контроля качества, является гистограмма.

Гистограмма — это инструмент, позволяющий зрительно оценить закон распределения статистических данных. Гистограмма распределения обычно строится для интервального изменения значения параметра. Для этого на интервалах, отложенных на оси абсцисс, строят прямоугольники (столбики), высоты которых пропорциональны частотам интервалов. По оси ординат откладывают абсолютные значения частот. Аналогичную форму гистограммы можно получить, если по оси ординат отложить соответствующие значения относительных частот. При этом сумма площадей всех столбиков будет равна единице, что оказывается удобно.

Гистограмма также очень удобна для визуальной оценки расположения статистических данных в пределах допуска. Чтобы оценить адекватность процесса требованиям потребителя, мы должны сравнить качество процесса с полем допуска, установленным пользователем. Если имеется допуск, то на гистограмму наносят верхнюю (SU) и нижнюю (SL) его границы в виде линий, перпендикулярных оси абсцисс, чтобы сравнить распределение параметра качества процесса с этими границами. Тогда можно увидеть, хорошо ли располагается гистограмма внутри этих границ.

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

o характеристике качества и влияющему на нее фактору;

o двум различным характеристикам качества;

o двум факторам, влияющим на одну характеристику качества.

Для выявления связи между ними и служит диаграмма разброса, которую также называют полем корреляции. Использование диаграммы разброса в процессе контроля качества не ограничивается только выявлением вида и тесноты связи между парами переменных. Диаграмма разброса используется также для выявления причинно-следственных связей показателей качества и влияющих факторов.

Построение диаграммы разброса выполняется в следующей последовательности:

Этап 1. Соберите парные данные (х, у), между которыми вы хотите исследовать зависимость, и расположите их в таблицу. Желательно не менее 25-30 пар данных.

Этап 2. Найдите максимальные и минимальные значения для х и y. Выберите шкалы на горизонтальной и вертикальной осях так, чтобы обе длины рабочих частей получились приблизительно одинаковыми, тогда диаграмму будет легче читать. Возьмите на каждой оси от 3 до 10 градаций и используйте для облегчения чтения круглые числа. Если одна переменная — фактор, а вторая — характеристика качества, то выберите для фактора горизонтальную ось х, а для характеристики качества — вертикальную ось у.

Этап 3. На отдельном листе бумаги начертите график и нанесите на него данные. Если в разных наблюдениях получаются одинаковые значения, покажите эти точки, либо рисуя концентрические кружки, либо нанося вторую точку рядом с первой.

Этап 4. Сделайте все необходимые обозначения. Убедитесь, что нижеперечисленные данные, отраженные на диаграмме, понятны любому человеку, а не только тому, кто делал диаграмму:

 число пар данных;

 названия и единицы измерения для каждой оси;

 имя (и другие данные) человека, который делал эту диаграмму.

В 1897 г. итальянский экономист В. Парето предложил формулу, показывающую, что общественные блага распределяются неравномерно. Эта же теория была проиллюстрирована на диаграмме американским экономистом М. Лоренцом. Оба ученых показали, что в большинстве случаев наибольшая доля доходов или благ (80%) принадлежит небольшому числу людей (20%). Д. Джуран применил диаграмму М. Лоренца в сфере контроля качества для классификации проблем качества на немногочисленные, но существенно важные и многочисленные, но несущественные и назвал этот метод анализом Парето. Он указал, что в большинстве случаев подавляющее число дефектов и связанных с ними потерь возникают из-за относительно небольшого числа причин. При этом он иллюстрировал свои выводы с помощью диаграммы, которая получила название диаграммы Парето.

Диаграмма Парето — инструмент, позволяющий распределить усилия для разрешения возникающих проблем и выявить основные причины, с которых нужно начинать действовать. В повседневной деятельности по контролю и управлению качеством постоянно возникают всевозможные проблемы, связанные, например, с появлением брака, неполадками оборудования, увеличением времени от выпуска партии изделий до ее сбыта, наличием на складе нереализованной продукции, поступлением рекламаций. Диаграмма Парето позволяет распределить усилия для разрешения возникающих проблем и установить основные факторы, с которых нужно начинать действовать с целью преодоления возникающих проблем.

Различают два вида диаграмм Парето:

1. Диаграмма Парето по результатам деятельности. Эта диаграмма предназначена для выявления главной проблемы и отражает следующие нежелательные результаты деятельности:

 качество: дефекты, поломки, ошибки, отказы, рекламации, ремонты, возвраты продукции

 себестоимость: объем потерь, затраты

 сроки поставок: нехватка запасов, ошибки в составлении счетов, срыв сроков поставок

 безопасность: несчастные случаи, трагические ошибки, аварии.

2. Диаграмма Парето по причинам. Эта диаграмма отражает причины проблем, возникающих в ходе производства, и используется для выявления главной из них:

 исполнитель работы: смена, бригада, возраст, опыт работы, квалификация, индивидуальные характеристики;

 оборудование: станки, агрегаты, инструменты, оснастка, организация использования, модели, штампы;

 сырье: изготовитель, вид сырья, завод-поставщик, партия;

 метод работы: условия производства, заказы-наряды, приемы работы, последовательность операций;

 измерения: точность (указаний, чтения, приборная), верность и повторяемость (умение дать одинаковое указание в последующих измерениях одного и того же значения), стабильность (повторяемость в течение длительного периода), совместная точность, т.е. вместе с приборной точностью и тарированием прибора, тип измерительного прибора (аналоговый или цифровой).

Построение диаграммы Парето состоит из следующих этапов.

Этап 1. Решите, какие проблемы надлежит исследовать и как собирать данные.

1. Какого типа проблемы вы хотите исследовать? Например, дефектные изделия, потери в деньгах, несчастные случаи.

2. Какие данные надо собрать и как их классифицировать? Например, по видам дефектов, по месту их появления, по процессам, по станкам, по рабочим, по технологическим причинам, по оборудованию, по методам измерения и применяемым измерительным средствам.

Примечание. Суммируйте остальные нечасто встречающиеся признаки под общим заголовком «прочие».

3. Установите метод и период сбора данных.

Примечание. Если это рекомендуется, используйте специальный бланк.

Этап 2. Разработайте контрольный листок для регистрации данных с перечнем видов собираемой информации. В нем надо предусмотреть место для графической регистрации данных проверок.

Этап 3. Заполните листок регистрации данных и подсчитайте итоги.

Этап 4. Для построения диаграммы Парето разработайте бланк таблицы для проверок данных, предусмотрев в нем графы для итогов по каждому проверяемому признаку в отдельности, накопленной суммы числа дефектов, процентов к общему итогу и накопленных процентов.

Этап 5. Расположите данные, полученные по каждому проверяемому признаку, в порядке значимости и заполните таблицу.

Примечание. Группу «прочие» надо поместить в последнюю строку независимо от того, насколько большим получилось число, так как ее составляет совокупность признаков, числовой результат по каждому из которых меньше, чем самое маленькое значение, полученное для признака, выделенного в отдельную строку.

Этап 6. Начертите одну горизонтальную и две вертикальные оси.

1. Вертикальные оси. Нанесите на левую ось шкалу с интервалами от 0 до числа, соответствующего общему итогу. На правую ось наносится шкала с интервалами от 0 до 100%.

2. Горизонтальная ось. Разделите эту ось на интервалы в соответствии с числом контролируемых признаков.

Этап 7. Постройте столбиковую диаграмму

Этап 8. Начертите кривую Парето. Для этого на вертикалях, соответствующих правым концам каждого интервала на горизонтальной оси, нанесите точки накопленных сумм (результатов или процентов) и соедините их между собой отрезками прямых.

Этап 9. Нанесите на диаграмму все обозначения и надписи.

1. Надписи, касающиеся диаграммы (название, разметка числовых значений на осях, наименование контролируемого изделия, имя составителя диаграммы).

2. Надписи, касающиеся данных (период сбора информации, объект исследования и место его проведения, общее число объектов контроля).

Одним из наиболее эффективных статистических методов, широко используемых в системе управления качеством, является метод стратификации или расслаивания. В соответствии с этим методом водят расслаивание статистических данных, т.е. группируют данные в зависимости от условий их получения и производят обработку каждой группы данных в отдельности.

Данные, разделенные на группы в соответствии с их особенностями, называют слоями (стратами), а сам процесс разделения на слои (страты) — расслаиванием (стратификацией).

Метод расслаивания исследуемых статистических данных — это инструмент, позволяющий произвести селекцию данных, отражающую требуемую информацию о процессе. Существуют различные методы расслаивания, применение которых зависит от конкретных задач. Например, данные, относящиеся к изделию, производимому в цехе на рабочем месте, могут в какой-то мере различаться в зависимости от исполнителя, используемого оборудования, методов проведения рабочих операций, температурных условий и т.д. Все эти отличия могут быть факторами расслаивания. В производственных процессах часто используется метод 5М, учитывающий факторы, зависящие от человека (man), машины machine), материала (material), метода (method), измерения (measurement).

Расслаивание может осуществляться по следующим критериям:

 расслаивание по исполнителям — по квалификации, полу, стажу работы и т.д.;

 расслаивание по машинам и оборудованию — по новому и старому оборудованию, марке, конструкции, выпускающей фирме и т.д.;

 расслаивание по материалу — по месту производства, фирме — производителю, партии, качеству сырья и т.д.;

 расслаивание по способу производства — по температуре, технологическому приему, месту производства и т.д.;

 расслаивание по измерению — по методу, измерения, типу измерительных средств или их точности и т.д.

Однако пользоваться этим методом не так просто. Иногда расслаивание по, казалось бы, очевидному параметру не дает ожидаемого результата. В этом случае нужно продолжить анализ данных по другим возможным параметрам в поисках решения возникшей проблемы.

Результат процесса зависит от многочисленных факторов, между которыми существуют отношения типа причина — следствие (результат). Диаграмма причин и следствий — средство, позволяющее выразить эти отношения в простой и доступной форме. В 1953 г. профессор Токийского Университета Каору Исикава, обсуждая проблему качества на одном заводе, суммировал мнение инженеров в форме диаграммы причин и результатов. Когда диаграмму начали применять на практике, она оказалась весьма полезной и скоро стала широко использоваться во многих компаниях Японии, получив название диаграммы Исикавы. Она была включена в японский промышленный стандарт (JIS) на терминологию в области контроля качества и определяется в нем следующим образом: диаграмма причин и результатов — диаграмма, которая показывает отношение между показателем качества и воздействующими на него факторами.

Причинно-следственная диаграмма — инструмент, позволяющий выявить наиболее существенные факторы (причины), влияющие на конечный результат следствие). Если в результате процесса качество изделия оказалось неудовлетворительным, значит, в системе причин, т.е. в какой-то точке процесса, произошло отклонение от заданных условий. Если эта причина может быть обнаружена и устранена, то будут производиться изделия только высокого качества. Более того, если постоянно поддерживать заданные условия процесса, то можно обеспечить формирование высокого качества выпускаемых изделий.

В настоящее время причинно-следственная диаграмма, являясь одним из семи инструментов контроля качества, используется во всем мире применительно не только к показателям качества продукции, но и к другим областям диаграмм. Можно предложить процедуру ее построения, состоящую из следующих основных этапов.

Этап 1. Определите показатель качества, т.е. тот результат, который вы хотели бы достичь.

Этап 2. Напишите выбранный показатель качества в середине правого края чистого листа бумаги. Слева направо проведите прямую линию («хребет»), а записанный показатель заключите в прямоугольник. Далее напишите главные причины, которые влияют на показатель качества, заключите их в прямоугольники и соедините с «хребтом» стрелками в виде «больших костей хребта» (главных причин).

Этап 3. Напишите (вторичные) причины,, влияющие на главные причины («большие кости») и расположите их в виде «средних костей», примыкающих к «большим». Напишите причины третичного порядка, которые влияют на вторичные причины, и расположите их в виде «мелких костей», примыкающих к «средним».

Этап 4. Проранжируйте причины (факторы) по их значимости, используя для этого диаграмму Парето, и выделите особо важные, которые предположительно оказывают наибольшее влияние на показатель качества.

Этап 5. Нанесите на диаграмму всю необходимую информацию: ее название; наименование изделия, процесса или группы процессов; имена участников процесса; дату и т.д.

После того как вы завершили построение диаграммы, следующий шаг — распределение причин по степени их важности. Не обязательно все причины, включенные в диаграмму, будут оказывать сильное влияние на показатель качества. Обозначьте только те, которые, на ваш взгляд, оказывают наибольшее воздействие.

Все вышеописанные статистические методы дают возможность зафиксировать состояние процесса в определенный момент времени. В отличие от них метод контрольных карт позволяет отслеживать состояние процесса во времени и более того — воздействовать на процесс до того, как он выйдет из-под контроля.

Контрольные карты — инструмент, позволяющий отслеживать ход протекания процесса и воздействовать на него (с помощью соответствующей обратной связи), предупреждая его отклонения от предъявляемых к процессу требований. Использование контрольных карт преследует следующие цели:

 держать под контролем значение определенной характеристики;

 проверять стабильность процессов;

 немедленно принимать корректировочные меры;

 проверять эффективность принятых мер.

Однако следует отметить, что перечисленные цели являются характерными для действующего процесса. В период же запуска процесса контрольные карты используют для проверки возможностей процесса, т.е. его возможностей стабильно выдерживать установленные допуски.

Контрольная карта (Control chart) — это разновидность графика, который отличается наличием контрольных границ, обозначающих допустимый диапазон разброса характеристик в обычных условиях течения процесса. Выход характеристик за пределы контрольных границ означает нарушение стабильности процесса и требует прове­дения анализа причин и принятия соответствующих мер.

При построении контрольных карт на оси ординат откладываются значения контролируемого параметра, а на оси абсцисс — время t взятия выборки (или ее номер). Всякая контрольная карта состоит обычно из трех линий. Центральная линия представляет собой требуемое среднее значение характеристики контролируемого параметра качества. Две другие линии, одна из которых находится над центральной — верхний контрольный предел (Кв или UCL — Upper Control Level), а другая под ней — нижний контрольный предел ( К н или LCL — Lower Control Level), представляют собой максимально допустимые пределы изменения значений контролируемой характеристики (показателя качества), чтобы считать процесс удовлетворяющим предъявляемым к нему требованиям.

Если все точки соответствуют выборочным средним значениям контролируемого параметра и его изменчивости, полученные по результатам обследования выборок, оказываются внутри контрольных пределов, не проявляя каких бы то ни было тенденций, то процесс рассматривается как находящийся в контролируемом состоянии. Если же, напротив, они попадут за контрольные пределы или примут какую-нибудь необычную форму расположения, то процесс считается вышедшим из-под контроля. Процесс считается контролируемым, если систематические составляющие его погрешности регулярно выявляются и устраняются, а остаются только случайные составляющие погрешностей, которые, как правило, распределяются в соответствии с нормальным (гауссовским) законом распределения.

Статистические методы контроля качества

Большую роль в обеспечении качества продукции играют статистические методы.

Целью методов статистического контроля является исключение случайных изменений качества продукции. Такие изменения вызываются конкретными причинами, которые нужно установить и устранить. Статистические методы контроля качества подразделяются на:

статистический приемочный контроль по альтернативному признаку;

выборочный приемочный контроль по варьирующим характеристикам качества;

стандарты статистического приемочного контроля;

система экономических планов;

планы непрерывного выборочного контроля;

методы статистического регулирования технологических процессов.

Следует отметить, что статистический контроль и регулирование качества продукции хорошо известны в нашей стране. В этой области наши ученые имеют несомненный приоритет. Достаточно вспомнить работы А.Н. Колмогорова по несмещенным оценкам качества принятой продукции на основании результатов выборочного контроля, разработку стандарта приемочного контроля с использованием экономических критериев.

Существуют различные методы контроля качества продукции, среди которых особое место занимают статистические методы. Статистические методы контроля качества в настоящее время применяются не только в производстве, но и в планировании, проектировании маркетинге, материально-техническом снабжении и т.д. Последовательность применения семи методов может быть различной в зависимости от цели, которая поставлена перед системой. Точно так же применяемая система контроля качества не обязательно должна включать все семь методов. Их может быть меньше, а может быть и больше, так как существуют и другие статистические методы. Однако можно с полной уверенностью сказать, что семь инструментов контроля качества являются необходимыми и достаточными статистическими методами, применение которых помогает решить 95 % всех проблем, возникающих на производстве.Многие из современных методов математической статистики довольно сложны для восприятия, а тем более для широкого применения всеми участниками процесса управления качеством. Поэтому японские ученые отобрали из всего множества семь методов, которые наиболее применимы в процессах контроля качества. Заслуга японцев состоит в том, что они обеспечили простоту, наглядность, визуализацию этих методов, превратив их в инструменты контроля качества, которые можно понять и эффективно использовать без специальной математической подготовки. В то же время, при всей своей простоте эти методы позволяют сохранить связь со статистикой и дают возможность профессионалам при необходимости совершенствовать их. Итак, к семи основным методам или инструментам контроля качества относятся следующие статистические методы:

· диаграмма Исикавы (причинно-следственная диаграмма)

Рис. 2. Инструменты контроля качества.

Перечисленные инструменты контроля качества можно рассматривать и как отдельные методы, и как систему методов, обеспечивающую комплексный контроль показателей качества. Они — наиболее важная составляющая комплексной системы контроля Всеобщего Управления Качеством. Внедрение семи инструментов контроля качества должно нaчинaться с обучения этим методам всех участников процесса. Например, успешному внедрению инструментов контроля качества в Японии способствовало обучение руководства и сотрудников компаний методикам контроля качества. Говоря о семи простых статистических методах контроля качества, следует подчеркнуть, что основное их назначение — контроль протекающего процесса и предоставление участнику процесса фактов для корректировки и улучшения процесса. Знание и применение на практике семи инструментов контроля качества лежат в основе одного из важнейших требований TQM — постоянного самоконтроля. В отраслях промышленности статистические методы применяются для проведения анализа качества продукции и процесса. Анализом качества является анализ, посредством которого с помощью данных и статистических методов определяется отношение между точными и замененными качественными характеристиками. Анализом процесса является анализ, позволяющий уяснить связь между причинными факторами и такими результатами, как качество, стоимость, производительность и т.д. Контроль процесса предусматривает выявление причинных факторов, влияющих на бесперебойное функционирование производственного процесса. Качество, стоимость и производительность являются результатами процесса контроля. Статистические методы контроля качества продукции в настоящее время приобретают все большее признание и распространение в промышленности. Научные методы статистического контроля качества продукции используются в следующих отраслях: в машиностроении, в легкой промышленности, в области коммунальных услуг. Основной задачей статистических методов контроля является обеспечение производства пригодной к употреблению продукции и оказание полезных услуг с наименьшими затратами. Статистические методы контроля качества продукции дают значительные результаты по следующим показателям: · повышение качества закупаемого сырья; · экономия сырья и рабочей силы; · повышение качества производимой продукции; · снижение затрат на проведение контроля; · снижение количества брака; · улучшение взаимосвязи между производством и потребителем; · облегчение перехода производства с одного вида продукции на другой. Главная задача не просто увеличить качество продукции, а увеличить количество такой продукции, которая была бы пригодной к употреблению. Два основных понятия в контроле качества это измерение контролируемых параметров и их распределение. Для того чтобы можно было судить о качестве продукции необязательно измерить такие параметры, как прочность материала, бумаги, масса предмета, качество окраски и т.д. Второе понятие распределение значений контролируемого параметра основано на том, что нет двух совершенно одинаковых по величине параметров у одних и тех же изделий; по мере того, как измерения становятся все более точными, в результатах измерений параметра обнаруживаются небольшие расхождения. Изменчивость «поведения» контролируемого параметра бывает 2 видов. Первый случай когда значения его составляют совокупность случайных величин, образующихся в нормальных условиях; второй когда совокупность его случайных величин образуется в условиях, отличных от нормальных под действием определенных причин. Персонал, осуществляющий управление процессом, в котором формируется контролируемый параметр, должен по его значениям установить: во-первых, в каких условиях они получены (нормальных или отличных от них); и если они получены в условиях, отличных от нормальных, то каковы причины нарушения нормальных условий процесса. Затем принимается управляющее воздействие по устранению этих причин. При применении статистических методов контроля важно установить, какой закономерности подчиняется распределение контролируемых параметров изделий (кривой нормального распределения Гаусса, распределению, характерному кривой распределения Максвелла и т.д.). Изменение величины конкретного контролируемого параметра изделия или технологического режима проявляется в изменении функции распределения. Сравнение фактической функции распределения с нормальной позволяет контролировать технологический процесс или качество изделия. Общая схема статистического контроля качества состоит из следующих этапов:1) отбираются небольшие выборки изделий периодически или по специальному алгоритму;2) изделия выборки проверяются, чтобы для каждого изделия определить значение конкретного признака X;3) выбранные значения X (X₁, X₂, . X_n) заносятся в контрольную карту, в которой указываются допустимые конкретные границы изменения признака X;4) по распределению точек X на контрольной карте относительно нейтральных границ принимается решение о годности изделий или браке при приемочном статистическом контроле или о необходимости вмешательства в технологический процесс при статистическом контроле технологического процесса. Карта статистического контроля качества приведена на рис. 3.

Рис. 3. Карта статистического контроля качества

На горизонтальной оси указываются номера выборок (за смену, сутки, неделю, месяц); на вертикальной оси откладываются размер выбранной характеристики X, контролируемого параметра, нижняя и верхняя границы допуска (НГД, ВГД); нижняя и верхняя предупредительные границы (НПКГ, ВПКГ).

Контрольная работа №2

Вторая контрольная работа ставит целью практическое решение задач, связанных различными вопросами управления качеством.

Изготавливаемое изделие подвергается выборочному контролю качества. Вычислить в выборке число 1