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/

Введение

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.

статистический управление качество контроль

Часть I . Статистические методы в управлении качеством. Ста тистический 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 ка чеством

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:

Планирование качества;

Контроль качества;

Управление качеством.

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 Статистиче ские 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 оль 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 контр оль 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,

Уровень контроля,

Приемочный уровень контроля AQL,

Вид контроля,

Среднеквадратическое отклонение или метод его оценки,

Способ контроля.

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:

Оценку среднего уровня процесса определяем по формуле:

Среднее стандартное отклонение определяем по формуле:

Таблица 2. Контрольный листок с данными о содержании хрома в стальных отливках.

Положение контрольных границ карты средних значений найдём по формуле, в которой находится по таблице коэффициентов и равно 0,729.

UCL = 0, 7896+0,729*0,193=0, 9306

LCL = 0, 7896-0,729*0,193=0, 6487

Для расчёта положения контрольных границ карты стандартных отклонений учтём, что для неё UCL=*R и LCL=*R, где находится по таблице коэффициентов, тогда

UCL = 2,282*0,193=0, 4411

Построим контрольные карты для средних значений и размахов данной выборки, при помощи Excel:

Рисунок 1. Контрольная карта средних значений.

Рисунок 2. Контрольная карта средних размахов.

Вывод: видим, что ни одна из построенных карт не указывает на наличие нарушений процесса (ни на одной карте нет точек, выходящих за контрольные границы) - процесс статически управляем.

Заключение

Вопросы качества приобрели в последнее время такое большое значение, что статистические процедуры обеспечения качества, как правило, являются неотъемлемой частью деятельности любой преуспевающей фирмы. Сегодня схемы выборочного контроля и статистический контроль процесса рассматриваются руководством компаний как нечто само собой разумеющееся, и внимание уделяется более широкому спектру аспектов (например, отказ от входного выборочного статистического контроля вследствие надежного качества продукции поставщиков; расширение полномочий служащих, что заменило многие аспекты контроля производственного процесса). Все современные производственные компании мирового класса требуют от своих работников понимания основных концепций. Именно это понимание является залогом высокого качественного уровня работы различных предприятий.

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.

Применение статистических методов - весьма действенный путь разработки новой технологии и контроля качества производственных процессов. Все статистические методы базируются на понятии разброса. Применение на рабочем месте статистических методов для контроля за разбросом параметров изготавливаемого изделия является представлением в графическом виде простых для понимания статистических величин, характеризующих разброс.

Статистические методы являются основой для эффективного распознавания проблем и их анализа. Таким образом, можно добиться полной картины о возможных причинах проблем. Устанавливаются приоритеты и на основе фактов принимаются решения. «Семь инструментов контроля качества» (методы административного управления) позволяют простыми методами решить до 95 % проблем, возникающих при контроле качества в самых разных областях. Оставшиеся 5% проблем требуют дополнительных методов решения.

«Семь новых инструментов контроля качества» относятся к методам обработки главным образом словесных (описательных) данных. Применение этих инструментов особенно эффективно, когда их используют как методы наиболее полной реализации планов на основе системного подхода в условиях сотрудничества всего коллектива предприятия.

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.

Они ориентированы на разработку сквозного механизма на всех этапах жизненного цикла продукции, начиная с исследования требований рынка к качеству продукции и кончая ее утилизацией после использования. 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

Библиографический список

1. Исикава К. «Японские методы управления качеством» Сокр. пер. с англ. М.:Экономика, 1998;

2. Ноулер Л. и др. «Статистические методы контроля качества продукции» Пер. сангл. - 2-е русск. Изд. М.: Издательство стандартов, 1989;

3. Окрепилов В.В. Швец В.Е. Рубцов Ю.Н. «Служба управления качеством продукции» Л.: Лениздат, 1990;

4. Коуден Д. «Статистические методы контроля качества» пер. с англ., М:1961;

5. Беляев Ю. К. «Приемочный контроль по альтернативному признаку» М: 1973;

6. Шор Я. Б. «Таблицы для анализа и контроля надёжности» М:1986;

7. Логанина В. И., Федосеев А.А. «Статистические методы контроля и управления качеством продукции» Ростов н/Д: Феникс, 2007;

8. Ноулер Л., Хауэлл Дж., Толд Д., Коулмэт Э., Моун О., Ноулер В. «Статистические методы контроля качества продукции» М: Изд-во стандартов, 1989;

9. Гмурман В. Е. «Теория вероятностей и математическая статистика» М: Высшая школа, 1977;

10. Шиндовский Э., Шюрц О. «Статистические методы управления качеством» М: Мир, 1976.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

Качество как объект управления. Контроль качества продукции. Статистический приемочный контроль по альтернативному признаку. Стандарты статистического приемочного контроля. Контрольные карты качества. Выборочный контроль при исследовании надежности.

курсовая работа , добавлен 16.07.2011


Сущность элементарного, промежуточного и передового статистических методов управления качеством. Понятие, типы и назначение контрольных карт. Достоинства и недостатки статистического приемочного контроля по альтернативному и количественному признакам.

дипломная работа , добавлен 26.05.2014


Качество как объект управления, обеспечение качества функционирования систем управления. Основная характеристика партии изделий по альтернативному признаку. Требования к стандартам по статистическому приемочному контролю. Идея контрольной карты.

курсовая работа , добавлен 09.05.2015


Особенности осуществления статистического приемочного контроля качества по альтернативному и коллективному признакам. Рассмотрение понятия, назначения, основных задач и принципов организации входного контроля качества продукции, оценка его эффективности.

контрольная работа , добавлен 08.04.2011


Понятие системы управления качеством на предприятии. Значение статистических методов в управлении качеством. Контрольные карты Шухарта как метод статистического контроля и управления качеством. Основные принципы построения контрольных карт Шухарта.

курсовая работа , добавлен 19.05.2011


Проведение корреляционного анализа данных и оценка полученных результатов. Особенности и условия, возможности применения статистического приемочного контроля поставщиком и потребителем, а также продукции по количественному и альтернативному признаку.

курсовая работа , добавлен 16.12.2014


Экономические проблемы, сущность качества и управление им. Эволюция теории и практики управления качеством. Принципы и функции менеджмента качества. Статистические методы контроля, стандартизация. Разработка и внедрение системы управления качеством.

курс лекций , добавлен 14.11.2013


Сущность и назначение статистического контроля, его классификация и характеристика основных типов: процесса и приемочного. Этапы реализации данных форм контроля, анализ полученных результатов. Проведение выборки по качественным признакам. Метод Тагуши.

курсовая работа , добавлен 27.03.2013


Сущность управления качеством на предприятии. Особенности работы зарубежных фирм в этой области. Статистические методы контроля качества. Деятельность кружков качества. Японский и американский опыт повышения качества. Характеристика стандартов ИСО.

презентация , добавлен 03.06.2015


Понятие, проблема, менеджмент и повышение качества. Конкурентная борьба в странах с развитой рыночной экономикой. Статистические методы контроля качества продукции. Качество планирования, разработка стратегии. Международные стандарты качества.

Статистический контроль качества

Под статистическим контролем качества понимается такой контроль, при котором проверяются не все изделия изготовленной партии, а только выборка из нее. При этом по результатам контроля судят о качестве всей партии.

Различают два вида статистического контроля: контроль по качественному признаку, наиболее распространенным частным случаем, которого является контроль по альтернативному признаку, и контроль по количественному признаку.

При контроле по альтернативному признаку все изделия в партии делятся на две группы: годные и дефектные. Оценка партии производится по величине доли дефектных изделий в выборке.

Основной характеристикой качества партии при контроле по альтернативному признаку является доля дефектных изделий в партии:

где М -- число дефектных изделий в партии;

N - объем партии.

При проверке выборки объема N выявляется М дефектных изделий. По величине q принимают решение о приемке или забраковании партии.

Основные термины статистического контроля

Единица продукции -- отдельный экземпляр штучной продукции или определенное в установленном порядке количество нештучной или штучной продукции.

Примечание. Продукция может быть завершенной или незавершенной, находящейся в процессе изготовления, добывания или ремонта.

Изделие - единица промышленной продукции, количество которой может исчисляться в штуках или экземплярах.

Контролируемая партия продукции - партия, предназначенная для контроля совокупности единиц продукции одного наименования, типономинала или типоразмера и исполнения, произведенная в течение определенного интервала времени в одних и тех же условиях.

Примечание. Произведенная продукция может находиться в процессе изготовления, добывания или ремонта.

Объем партии - число единиц продукции, составляющих партию.

Поток продукции -- продукция одного наименования, типономинала или типоразмера и исполнения, находящаяся в движении на технологической линии.

Выборка - изделие или определенная совокупность изделий, отобранных для контроля из партии или потока продукции.

Примечание. В зависимости от степени завершенности продукции к изделиям допускается относить завершенные и незавершенные предметы производства, в том числе заготовки.

Объем выборки - число изделий, составляющих выборку.

Мгновенная выборка - выборка из потока продукции, которую составляют изделия, произведенные последними к моменту отбора в течение достаточно короткого интервала времени.

Объединенная выборка - выборка, состоящая из серии мгновенных выборок.

Случайная выборка - выборка, при составлении которой для любого изделия контролируемой совокупности обеспечивают одинаковую вероятность его отбора.

Преднамеренная выборка - выборка, в которую изделия отбирают с определенной тенденцией для изменения вероятности отбора дефектных единиц продукции.

Систематическая выборка -- выборка, попадание изделий в которую обуславливают его номером или положением в заранее упорядоченной контролируемой совокупности.

Представительная выборка (НДП репрезентативная выборка) - выборка, при составлении которой из каждой части контролируемой совокупности отбирают такое число изделий, чтобы в достаточной степени отразить свойства данной совокупности в целом.

Проба -- определенное количество нештучной продукции, отобранное для контроля.

Объем пробы - число единиц нештучной продукции, составляющей пробу.

Точечная проба (НДП - разовая проба) -- проба, взятая одновременно из определенной части нештучной продукции.

Объединенная проба (НДП - общая проба) - проба, состоящая из серии точечных проб.

Период отбора - интервал времени между моментами отбора смежных выборок или проб из потока продукции.

Выборочный контроль - контроль, при котором решение о качестве контролируемой продукции принимается по результатам проверки одной или нескольких выборок или проб из партии или потока продукции.

Статистический приемочный контроль качества продукции (статистический приемочный контроль) - выборочный контроль качества продукции, основанный на применении методов математической статистики для проверки соответствия качества продукции установленным требованиям.

Доля дефектных единиц продукции -- отношение числа дефектных единиц продукции к общему числу единиц продукции в партии.

Уровень дефектности - доля дефектных единиц продукция или число дефектных на сто единиц продукции.

Приемочное число - контрольный норматив, являющийся критерием для приемки партии продукции и равный максимальному числу дефектных единиц (дефектов) в выборке или пробе в случае статистического приемочного контроля.

Браковочное число - контрольный норматив, являющийся критерием для забракования партии продукции и равный минимальному числу дефектных единиц (дефект) в выборке или пробе в случае статистического приемочного контроля.

Решающее правило - указание, предназначенное для принятия решения относительно приемки партии продукции по результатам ее контроля.

Примечание. Для принятия решения может быть предусмотрена определенная совокупность решающих правил.

План контроля - совокупность данных о виде контроля, объемах контролируемой партии продукции, выборок или проб, о контрольных нормативах и решающих правилах.

Схема статистического приемочного контроля (схема приемочного контроля) - полный комплект планов статистического приемочного контроля в сочетании с совокупностью правил применения этих планов,

Оперативная характеристика плана статистического приемочного контроля (оперативная характеристика) - выраженная уравнением, графиком или таблицей и обусловленная определенным планом контроля зависимость вероятности приемки от величины, характеризующей качество этой продукции.

Риск поставщика - вероятность забракования партии продукции, обладающей приемочным уровнем дефектности.

Риск потребителя - вероятность приемки партии продукции, обладающей браковочным уровнем дефектности.

Одноступенчатый контроль (НДП - одновыборочный контроль; контроль однократной выборкой; однократный контроль) - статистический приемочный контроль, характеризующийся тем, что решение относительно приемки партии продукции принимают по результатам контроля только одной выборки или пробы.

Ослабленный контроль (НДП сокращенный контроль) - статистический приемочный контроль, применяемый в том случае, когда результат контроля заданного числа предыдущих партий продукции дает достаточное основание для заключения о том, что действительный уровень дефектности ниже приемочного, и характеризующийся меньшим объемом выборки, чем при нормальном контроле.

Усиленный контроль -- статистический приемочный контроль, применяемый в том случае, когда результаты контроля заданного числа предыдущих партий продукции дают достаточное основание для заключения о том, что действительный уровень дефектности выше приемочного, и характеризующийся более строгими контрольными нормативами, чем при нормальном контроле.

Отбор образцов для испытаний осуществляется различными методами. При первом способе представления продукции на контроль единицы продукции, подлежащей контролю, упорядочены и пронумерованы сплошной нумерацией, они поступают на контроль в виде некоторой ограниченной совокупности, сформированной независимо от процесса производства. Из этой совокупности выборка отбирается с применением генератора равномерно распределенных случайных чисел или таблицы равномерно распределенных случайных чисел. Гене- ратором случайных чисел может служить вращающийся круг с нанесенными цифрами на точках деления. Количество точек деления определяется необходимым количеством случайных чисел, т. е. количеством единиц продукции в контролируемой партии. Другой вариант генератора - лототрон с количеством перенумерованных шаров, число которых равно числу единиц контролируемой партии.

Имеются вычислительные процедуры получения равномерно распределенных случайных чисел, в том числе основанные на применении таблиц равномерно распределенных случайных чисел.

Таблица равномерно распределенных случайных чисел это зафиксированный в виде таблицы результат статистического эксперимента, осуществленного с помощью датчика (генератора) равномерно распределенных случайных чисел.

Предположим, что имеется таблица случайных чисел, равномерно распределенных в интервале от 0 до 10 000.

Чтобы получить случайные числа Х 4 , равномерно распределенные в интервале от 0 до 1, нужно все эти числа разделить на 10 000.

Случайные числа, равномерно распределенные на интервале (0, Ь), определяются по формуле

В качестве номеров изделий, входящих в выборку, нужно взять целую часть полученных случайных чисел [гг]. При каждом новом отборе выборок нужно произвольно выбрать первое из этих чисел, а затем следующие после него п - 1 число, п объем выборки. Если некоторые числа повторились, то нужно увеличить количество выбранных случайных чисел на число повторений.

Процедура случайного отбора изделий в выборку с применением таблиц равномерно распределенных случайных чисел заключается в переномеровании всех изделий партии, подлежащей контролю, составлению сравнительно короткого ряда случайных чисел в диапазоне от 1 до N, где N объем партии, и выборе п первых различных чисел из этого ряда. Эти числа определяют изделия, входящие в выборку объема N.

Примеры продукции, поступающей на контроль способом “ряд”: двигатели, холодильники, стиральные машины.

Второй способ представления продукции на контроль “россыпь”.

В этом случае при отборе единиц в выборку применяется “метод наибольшей объективности”. При применении этого метода в выборку включаются единицы продукции из разных частей контролируемой партии.

Третий способ представления продукции на контроль называется “поток”. В этом случае единицы продукции поступают на контроль непрерывным потоком одновременно с выпуском продукции. Единицы продукции упорядочены, можно найти единицу любого заданного номера. Такой способ характерен для случая, когда контролируется продукция непосредственно после того, как она сходит с конвейера.

В этом случае применяется метод систематического отбора единиц продукции в выборку. Следующая задача после отбора образцов для испытаний - выбор плана контроля, т. е. установление объема контролируемой партии, объема выборки, приемочного числа, решающего правила. Эта задача решается рассмотренными методами с учетом установленных величин ошибок первого и второго рода, а также экономических факторов.

Основные стандартизированные понятия, применяемые при контроле качества, в том числе при сертификации.

Допускаемое отклонение - отклонение значения показателя качества продукции или ее параметра от номинального значения, находящееся в пределах, установленных нормативной документацией.

Дефект -- каждое отдельное несоответствие продукции требованиям, установленным нормативной документацией.

Явный дефект - дефект, для выявления которого в нормативной документации предусмотрены соответствующие правила, методы и средства контроля.

Скрытый дефект - дефект, для выявления которого в нормативной документации не предусмотрены необходимые правила, методы и средства контроля.

Критический дефект - дефект, при наличии которого использование продукции по назначению практически невозможно или исключается в соответствии с требованиями безопасности.

Значительный дефект - дефект, который существенно влияют на использование продукции по назначению или на ее долговечность, но не является критическим.

Малозначительный дефект - дефект, который не оказывает существенного влияния на использование продукции по назначению и на ее долговечность.

Деление дефектов на критические, значительные и малозначительные используется при анализе уровня качества продукции и технологии ее изготовления.

Исправимый дефект - дефект, устранение которого технически возможно и экономически целесообразно.

Неисправимый дефект - дефект, устранение которого технически невозможно или экономически нецелесообразно.

Дефектная единица продукции - единица продукции, имеющая хотя бы один дефект.

Дефектное изделие - изделие, имеющее хотя бы один дефект.

Брак - дефектная единица продукции или совокупность таких единиц.

Исправимый брак - брак, в котором все дефекты являются исправимыми.

Неисправимый брак - брак, состоящий из таких единиц продукции, в каждой из которых имеется хотя бы один неисправимый дефект.

Сорт продукции - градация продукции определенного вида по одному или нескольким показателям качества, установленная нормативной документацией.

Планы статистического контроля. Изготовитель продукции обязан обеспечивать соответствие показателей качества тем значениям, которые установлены в ТУ. В дальнейшем, при контроле качества, те изделия, параметр которых ниже (или выше, или выходит за верхний или нижний пределы) установленного значения, признаются дефектными.

Как уже отмечалось, под параметром обычно понимается показатель назначения. Применение этого термина традиционно для изделий многих отраслей промышленности электро- и радиоэлементы, двигатели, механические детали. Помимо выхода параметра за установленные пределы, причиной дефектности изделия могут быть конструктивные и производственные дефекты, например, вмятины на корпусе, незакрывающиеся двери автомобиля, неработающие индикаторы и т. п.

Среди статистических методов контроля качества наиболее распространены так называемые семь инструментов контроля качества:

• 1) диаграмма Парето (Pareto Diagram);
• 2) причинно-следственная диаграмма Исикавы (Cause and Effect Diagram);
• 3) контрольная карта (Contrat Chait);
• 4) гистограмма (Histogram);
• 5) диаграмма разброса (Scatter Diagram);
• 6) метод расслоения (Stratification);
• 7) контрольные листки.

В своей совокупности эти методы образуют эффективную систему методов контроля и анализа качества. Семь простых методов могут применяться в любой последовательности, в любом сочетании, в различных аналитических ситуациях, их можно рассматривать и как целостную систему, и как отдельные инструменты анализа. В каждом конкретном случае предлагается определить состав и структуру рабочего набора методов.

Семь инструментов контроля качества активно используются японскими фирмами.

1. Диаграмма Парето позволяет наглядно представить величину потерь в зависимости от различных объектов; представляет собой разновидность столбиковой диаграммы, применяемой для наглядного отображения рассматриваемых факторов в порядке уменьшения их значимости.

В 1897 г. итальянский экономист В. Парето предложил формулу, описывающую неравномерность распределения благ. Эта же идея в 1907 г. была графически проиллюстрирована на диаграмме американским экономистом М. Лоренцом. Оба ученых показали, что чаще всего наибольшая доля доходов или благ принадлежит небольшому числу людей. Известный американский специалист по управлению качеством Дж. Джуран применил этот подход в области контроля качества. Это дало возможность разделить факторы, влияющие на качество, на немногочисленные существенно важные и многочисленные несущественные. Оказалось, что, как правило, подавляющее число дефектов и связанных с ними потерь возникает из-за относительно небольшого числа причин. Дж. Джуран назвал этот подход анализом Парето.

Для построения диаграммы Парето исходные данные представляют в виде таблицы, в первой графе которой указывают анализируемые факторы, во второй - абсолютные данные, характеризующие число случаев обнаружения анализируемых факторов в рассматриваемый период, в третьей - суммарное число факторов по видам, в четвертой - их процентное соотношение, в пятой - кумулятивный (накопленный) процент случаев обнаружения факторов.

Начинают построение диаграммы Парето с того, что на оси абсцисс откладывают данные графы 1, а на оси ординат - данные графы 2, располагаемые в порядке убывания частоты встречаемости. "Прочие факторы" всегда располагают на оси ординат последними; если доля этих факторов сравнительно велика, то необходимо сделать их расшифровку, выделив при этом наиболее значительные. По этим исходным данным строят столбиковую диаграмму (см. рис. 8.9), а затем, используя данные графы 5 и дополнительную ординату, обозначающую кумулятивный процент, вычерчивают кривую Лоренца. Возможно построение диаграммы Парето, когда на основной ординате откладывают данные графы 4; в этом случае для вычерчивания кривой Лоренца нет необходимости включать в диаграмму дополнительную ординату (именно этот вариант диаграммы наиболее распространен на практике).

Рис. 8.9.

Определяющим достоинством диаграммы Парето является то, что она дает возможность разделить факторы на значительные (встречающиеся наиболее часто) и незначительные (встречающиеся относительно редко). Например, анализ диаграммы, представленной на рис. 8.9 (а также кривой Лоренца), показывает, что усадочные раковины, газовая пористость и прочие трещины в литых деталях составляют 89,5% всех несоответствий. Следовательно, с устранения именно этих несоответствий следует начинать работу по обеспечению качества деталей.

Диаграмма Парето часто обнаруживает закономерность, получившую название "Правило 80/20", основанную на принципе Парето, согласно которому большая часть следствий вызывается относительно немногочисленными причинами. Применительно к анализу несоответствий данная закономерность может быть сформулирована следующим образом: обычно 80% обнаруженных несоответствий связано лишь с 20% всех возможных причин.

Кроме выявления и ранжирования факторов по их значимости диаграмма Парето с успехом применяется для наглядной демонстрации эффективности тех или иных мероприятий в области обеспечения качества: достаточно построить и сравнить две диаграммы Парето - до и после реализации каких-либо мероприятий.

2. Причинно-следственная диаграмма предложена в 1953 г. К. Исикавой ("диаграмма Исикавы"). Диаграмма представляет собой графическое упорядочение факторов, влияющих на объект анализа (рис. 8.10). Главным достоинством диаграммы Исикавы является то, что она дает наглядное представление не только о тех факторах, которые влияют на изучаемый объект, но и о причинно-следственных связях этих факторов.

Рис. 8.10.

При построении диаграммы Исикавы к центральной горизонтальной стрелке, изображающей объект анализа, подводят большие первичные стрелки, обозначающие главные факторы (группы факторов), влияющие на объект анализа. Далее к каждой первичной стрелке подводят стрелки второго порядка, к которым, в свою очередь, подводят стрелки третьего порядка и т.д. до тех пор, пока на диаграмму не будут нанесены все стрелки, обозначающие факторы, оказывающие заметное влияние на объект анализа в конкретной ситуации. Каждая из стрелок, нанесенная на схему, в зависимости от ее положения представляет собой либо причину, либо следствие: предыдущая стрелка по отношению к последующей всегда выступает как причина, а последующая - как следствие.

Главная задача при построении диаграммы - обеспечение правильной соподчиненности во взаимозависимости факторов, а также четкое ее оформление.

При структурировании диаграммы на уровне первичных стрелок факторов во многих реальных ситуациях можно воспользоваться предложенным самим Исикавой правилом "пяти М" (materials, machines, methods, measuring, men - материалы, машины, методы, измерения, люди). Это правило состоит в том, что в общем случае существуют пять возможных причин тех или иных результатов, связанных с причинными факторами.

Детализированная диаграмма Исикавы может служить основой для составления плана взаимоувязанных мероприятий, обеспечивающих комплексное решение поставленной при анализе задачи.

3. Контрольная карта была предложена в 1924 г. У. Шухартом. Она строится на бланке (формуляре), на который нанесена сетка из тонких вертикальных и горизонтальных линий. По вертикали на карте отмечают выбранную статистическую характеристику наблюдаемого параметра (например, индивидуальное или среднее арифметическое значение, медиану, размах и др.), а по горизонтали - время или номер контрольной выборки. Так, на карту средних арифметических значений предварительно наносят: горизонтальную центральную линию, соответствующую значению центра допуска (ЦД) (при этом значении технологическая операция считается оптимально налаженной); две горизонтальные линии пределов установленного нормативной документацией технологического допуска (верхнего - Тв и нижнего - Ти); две горизонтальные линии, являющиеся границами регулирования значений контролируемого параметра (верхняя - Рви нижняя - Рн). Границы регулирования ограничивают область значений регулируемой выборочной характеристики, соответствующей удовлетворительной наладке технологической операции (если контролируемый параметр задан односторонней нормой, то на контрольную карту наносится только одна граница регулирования) (рис. 8.11). Для лучшего восприятия контрольной карты ее центральную линию и границы целесообразно обозначать разными цветами, например, центральную линию - зеленым, допусковые границы - красным, границы регулирования - черным.

Рис. 8.11.

Границы регулирования рассчитываются с учетом принятого распределения значений контролируемого параметра и дополнительной вероятности получения ложного предупредительного сигнала о разладке операции. Доверительный интервал указывает, внутри каких границ ожидается истинное значение статистической характеристики.

Работа с контрольной картой сводится к тому, что по данным наблюдения за значениями контролируемого параметра устанавливается, находится ли этот параметр в границах регулирования, и на основании этого принимается решение о том, налажена ли технологическая операция или разлажена.

Решение о разладке операции принимается при выходе хотя бы одного наблюдения, фиксируемого на карте в виде точки, за границы регулирования. Однако еще до выхода точек за границы регулирования контрольная карта даст возможность судить о наметившихся нарушениях технологической операции по следующим признакам:

• o вблизи границ регулирования появляется несколько последовательных значений контролируемого параметра;
• o значения распределяются по одну сторону от центральной линии, т.е. среднее значение смещается относительно центра настройки (о наличии систематического отклонения свидетельствует, например, расположение подряд семи значений выше или ниже средней линии, а также расположение 10 из 11, 12 из 14, 14 из 17 и 16 из 20 значений по одну сторону от средней линии);
• o значения контролируемого параметра сильно разбросаны;
• o намечается тенденция приближения значений контролируемого параметра к одной из границ регулирования.
• 4. Гистограмма (см. рис. 8.12) представляет собой столбчатый график и применяется для наглядного изображения распределения конкретных значений параметра по частоте повторения за определенный период времени (неделя, месяц, год).

При нанесении на график допустимых значений параметра определяется, как часто этот параметр попадает в допустимый диапазон или выходит за его пределы.

Построение гистограммы ведется в следующей последовательности:

• а) составляется таблица исходных данных;
• б) оценивается размах анализируемого параметра;

Рис. 8.12.

• в) определяется ширина размаха;
• г) устанавливается точка отсчета первого интервала;
• д) выбирается окончательное количество интервалов.

Вид гистограммы зависит от объема выборки, количества интервалов, начала отсчета первого интервала. Чем больше объем выборки и меньше ширина интервала, тем ближе гистограмма к непрерывной кривой.

5. Диаграмма разброса (диаграмма рассеивания) (рис. 8.13) применяется для выявления зависимости одной переменной величины (показателя качества продукции, параметра технологического процесса, величины затрат-па качество и т.п.) от другой. Диаграмма не дает ответа на вопрос о том, служит ли одна переменная величина причиной другой, но она способна прояснить, существует ли в данном случае причинно-следственная связь вообще и какова ее сила.

Наиболее распространенным статистическим методом выявления подобной зависимости является корреляционный анализ, основанный на оценке коэффициента корреляции (от лат. - соотношение). Взаимосвязь изучаемых величин может быть полной, т.е. функциональной, когда коэффициент корреляции равен единице (+1), если переменные одновременно возрастают или убывают, и (-1), если при возрастании одной переменной другая убывает. Примером функциональной связи может служить твердость материала заготовки: чем выше твердость, тем больше износ.

Рис. 8.13.

В том случае, когда взаимосвязь совсем отсутствует, коэффициент корреляции равен нулю. Возможен и промежуточный случай, когда зависимость связанных величин неполная, так как она искажена влиянием посторонних дополнительных факторов. Иллюстрацией подобного рода корреляционной связи может служить зависимость производительности труда рабочих от их стажа при воздействии таких дополнительных факторов, как образование, здоровье и т.д. Чем больше влияние этих дополнительных факторов, тем менее тесна связь между стажем и производительностью труда.

Корреляционные связи описываются соответствующими уравнениями. В тех случаях, когда требуется выяснить зависимость одного параметра от нескольких других, применяется регрессивный анализ. Для выявления влияния отдельных факторов на исследуемый параметр применяется дисперсионный анализ, при котором исходят из того, что существенность каждого фактора в отдельных условиях характеризуется его вкладом в дисперсию результата эксперимента.

6. Метод расслоения (стратификации) применяется для выявления причин разброса характеристик изделия. Метод заключается в разделении (расслоении) полученных характеристик в зависимости от различных факторов: качества исходных материалов, методов работ и т.д. При этом определяется влияние того или иного фактора на характеристики изделия, что позволяет принять необходимые меры для устранения их недопустимого разброса.

На рис. 8.14 приведен пример расслоения диаграммы Парето по факторам А и Б при простейшем детальном анализе ("распутывание связей") диаграммы. В данном случае расслоение позволяет получить представление о скрытых причинах дефектов.

Рис. 8.14.

• 7. Контрольные листки применяются при контроле по качественным и количественным признакам. Контрольный листок представляет собой бумажный бланк, на котором приводятся названия контролируемых показателей и фиксируются их значения, полученные в процессе контроля (рис. 8.15). Применяются следующие виды контрольных листков:
  • o контрольный листок для регистрации распределения измеряемого параметра в ходе производственного процесса;
  • o контрольный листок для регистрации видов несоответствий;
  • o контрольный листок для оценки воспроизводимости и работоспособности технологического процесса.

ВВЕДЕНИЕ

Важнейшим источником роста эффективности производства является постоянное повышение технического уровня и качества выпускаемой продукции. Для технических систем характерна жесткая функциональная интеграция всех элементов, поэтому в них нет второстепенных элементов, которые могут быть некачественно спроектированы и изготовлены. Таким образом, современный уровень развития НТП значительно ужесточил требования к техническому уровню и качеству изделий в целом и их отдельных элементов. Системный подход позволяет объективно выбирать масштабы и направления управления качеством, виды продукции, формы и методы производства, обеспечивающие наибольший эффект усилий и средств, затраченных на повышение качества продукции. Системный подход к улучшению качества выпускаемой продукции позволяет заложить научные основы промышленных предприятий, объединений, планирующих органов.

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 сегодня 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.

1. Статистический приемочный 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 - выборочный контроль качества продукции, основанный на применении методов математической статистики для проверки качества продукции установленным требованиям.

Если при всём 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 случая 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.

В практике статистического контроля генеральная доля q неизвестна и ее следует оценить по результатам контроля случайной выборки объемом n изделий, из которых m дефектных.

Под планом статистического контроля понимают систему правил, указывающих методы отбора изделий для проверки, и условия, при которых партию следует примять, забраковать или продолжить контроль.

Различают следующие виды планов статистического контроля партии продукции по альтернативному признаку:

одноступенчатые планы, согласно которым, если среди n случайно отобранных изделий число дефектных m окажется не больше приемочного числа С (mC), то партия принимается; в противном случае партия бракуется;

двухступенчатые планы, согласно которым, если среди n1 случайно отобранных изделий число дефектных m1 окажется не больше приемочного числа C1 (m1C1), то партия принимается; если m11, где d1 - браковочное число, то партия бракуется. Если же C1 m1 d1, то принимается решение о взятии второй выборки объемом n2. Тогда, если суммарное число изделий в двух выборках (m1 + m2) C2, то партия принимается, в противном случае партия бракуется по данным двух выборок;

многоступенчатые планы являются логическим продолжением двухступенчатых. Первоначально берется партия объемом n1 и определяется число дефектных изделий m1. Если m1?C1, то партия принимается. Если C1p m1 d1 (D1C1+1), то партия бракуется. Если C1m1d1, то принимается решение о взятии второй выборки объемом n2. Пусть среди n1 + n2 имеется m2 дефектных. Тогда, если m2c2, где c2 - второе приемочное число, партия принимается; если m2d2 (d2 c2 + 1), то партия бракуется. При c2 m2 d2 принимается решение о взятии третьей выборки. Дальнейший контроль проводится по аналогичной схеме, за исключением последнего k-того шага. На k-м шаге, если среди проконтролированных изделий выборки оказалось mk дефектных и mkck, то партия принимается; если же m k ck, то партия бракуется. В многоступенчатых планах число шагов k принимается, что n1 =n2=…= nk;

последовательный контроль, при котором решение о контролируемой партии принимается после оценки качества выборок, общее число которых заранее не установлено и определяется в процессе которая по результатам предыдущих выборок.

Одноступенчатые планы проще в смысле организации контроля на производстве. Двухступенчатые, многоступенчатые и последовательные планы контроля обеспечивают при том же объеме выборки большую точность принимаемых решений, но они более сложны в организационном плане.

Задача выборочного приемочного контроля фактически сводится к статистической проверке гипотезы о том, что доля дефектных изделий q в партии равна допустимой величине qo, т.е. H0:q = q0.

Задача правильного выбора плана статистического контроля состоит в том, чтобы сделать ошибки первого и второго рода маловероятными. Напомним, что ошибки первого рода связаны с возможностью ошибочно забраковать партию изделий; ошибки второго рода связаны с возможностью ошибочно пропустить бракованную партию.

2. Стандарты статистического приемочного контроля

Для успешного применения статистических методов контроля качества продукции большое значение имеет наличие соответствующих руководств и стандартов, которые должны быть доступны широкому кругу инженерно-технических работников. Стандарты на статистический приемочный контроль обеспечивают возможность объективно сравнивать уровни качества партий однотипной продукции как во времени, так и по различным предприятиям.

Остановимся на основных требованиях к стандартам по статистическому приемочному контролю.

Прежде всего, стандарт должен содержать достаточно большое число планов, имеющих различные оперативные характеристики. Это важно, так как позволит выбирать планы контроля с учетом особенностей производства и требований потребителя к качеству продукции. Желательно, чтобы в стандарте были указаны различные типы планов: одноступенчатые, двухступенчатые, многоступенчатые, планы последовательного контроля и т.д.

Основными элементами стандартов по приемочному контролю являются:

1. Таблицы планов выборочного контроля, применяемые в условиях нормального хода производства, а также планов для усиленного контроля в условиях разладок и для облегчения контроля при достижении высокого качества.

2. Правила выбора планов с учетом особенностей контроля.

3. Правила перехода с нормального контроля на усиленный или облегченный и обратного перехода при нормальном ходе производства.

4. Методы вычисления последующих оценок показателей качества контролируемого процесса.

В зависимости от гарантий, обеспечиваемых планами приемочного контроля, различают следующие методы построения планов:

устанавливают значения риска поставщика и риска потребителя и выдвигают требование, чтобы оперативная характеристика P(q) прошла приблизительно через две точки: q0, ? и qm, где q0 и qm - соответственно приемлемый и браковочный уровни качества, Этот план называют компромиссным, так как он обеспечивает защиту интересов как потребителя, так и поставщика. При малых значениях? и? объем выборки должен быть большим;

выбирают одну точку на кривой оперативной характеристики и принимают одно или несколько дополнительных независимых условий.

Первая система планов статистического приемочного контроля, нашедшая широкое применение в промышленности, была разработана Доджем и Ролигом. Планы этой системы предусматривают сплошной контроль изделий из забракованных партий и замену дефектных изделий годными.

Во многих странах получил распространение американский стандарт МИЛ-СТД-ЛО5Д. Отечественный стандарт ГОСТ-18242-72 по построению близок к американскому и содержит планы одноступенчатого и двухступенчатого приемочного контроля. В основу стандарта положено понятие приемлемого уровня качества (ПРУК) q0, которое рассматривается как максимально допустимая потребителем доля дефектных изделий в партии, изготовленной при нормальном ходе производства. Вероятность забраковать партию с долей дефектных изделий, равной q0, для планов стандарта мала и уменьшается по мере возрастания объема выборки. Для большинства планов не превышает 0,05.

При контроле изделий по нескольким признакам стандарт рекомендует классифицировать дефекты на три класса: критические, значительные и малозначительные.

3. Контрольные карты

Одним из основных инструментов в обширном арсенале статистических методов контроля качества являются контрольные карты. Принято считать, что идея контрольной карты принадлежит известному американскому статистику Уолтеру Л. Шухарту. Она была высказана в 1924 г. и обстоятельно описана в 1931 г. Первоначально они использовались для регистрации результатов измерений требуемых свойств продукции. Выход параметра за границы поля допуска свидетельствовал о необходимости остановки производства и проведении корректировки процесса в соответствии со знаниями специалиста, управляющего производством.

Это давало информацию о том, когда кто, на каком оборудовании получал брак в прошлом.

При этом, в этом случае решение о корректировке принималось тогда, когда брак уже был получен. Поэтому важно было найти процедуру, которая бы накапливала информацию не только для ретроспективного исследования, но и для использования при принятии решений. Это предложение опубликовал американский статистик И. Пейдж в 1954 г. Карты, которые используются при принятии решений называются кумулятивными.

Контрольная карта состоит из центральной линии, двух контрольных пределов (над и под центральной линией) и значений характеристики (показателя качества), нанесенных на карту для представления состояния процесса.

В определенные периоды времени отбирают (все подряд; выборочно; периодически из непрерывного потока и т.д.) n изготовленных изделий и измеряют контролируемый параметр.

Результаты измерений наносят на контрольную карту, и в зависимости от этого значения принимают решение о корректировке процесса или о продолжении процесса без корректировок.

Сигналом о возможной разналадке технологического процесса могут служить:

выход точки за контрольные пределы (точка 6); (процесс вышел из-под контроля);

расположение группы последовательных точек около одной контрольной границы, но не выход за нее (11, 12, 13, 14), что свидетельствует о нарушении уровня настройки оборудования;

сильное рассеяние точек (15, 16, 17, 18, 19, 20) на контрольной карте относительно средней линии, что свидетельствует о снижении точности технологического процесса.

Верхний предел

Центральная линия

Нижний предел

6 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Номер выборки

Заключение

Все большее освоение новой для нашей страны экономической среды воспроизводства, т.е. рыночных отношений, диктует необходимость постоянного улучшения качества с использованием для этого всех возможностей, всех достижений прогресса в области техники и организации производства.

Наиболее полное и всестороннее оценивание качества обеспечивается, когда учтены все свойства анализируемого объекта, проявляющиеся на всех этапах его жизненного цикла: при изготовлении, транспортировке, хранении, применении, ремонте, тех. обслуживании.

Таким образом, производитель должен контролировать качество продукции и по результатам выборочного контроля судить о состоянии соответствующего технологического процесса. Благодаря этому он своевременно обнаруживает разладку процесса и корректирует его.

Список используемой литературы

1. ГембрисС. Геррманн Й., «Управление качеством», Омега-Л СмартБук, 2008 г.

2. Шевчук Д.А., «Контроль качества», Гросс-Медиа., М., 2009 г.

3. Электронный учебник «Контроль качества»

Смысл статистических методов контроля качества заключается в значительном снижении затрат на его проведение по сравнению c органолептическими (визуальными, слуховыми и т.п.) со сплошным контролем, с одной стороны, и в исключении случайных изменений качества продукции – с другой.

Различаются две области применения статистических методов в производстве (рис. 4.8):

при регулировании хода технологического процесса с целью удержания его в заданных рамках (левая часть схемы);

при приемке изготовленной продукции (правая часть схемы).

Рис. 4.8. Области применения статистических методов управления качеством продукции

Для контроля технологических процессов решаются задачи статистического анализа точности и стабильности технологических процессов и их статистического регулирования. При этом за эталон принимаются допуски на контролируемые параметры, заданные в технологической документации, и задача заключается в жёстком удержании этих параметров в установленных пределах. Может быть поставлена также задача поиска новых режимов выполнения операций с целью повышения качества конечного производства.

Прежде чем браться за применение статистических методов в производственном процессе, необходимо четко представлять цель применения этих методов и выгоду производства от их применения. Очень редко данные используются для заключения о качестве в том виде, в каком они были получены. Обычно для анализа данных используются семь, так называемых, статистических методов или инструментов контроля качества: расслаивание (стратификация) данных; графики; диаграмма Парето; причинно-следственная диаграмма (диаграмма Исикавы или «рыбий скелет»); контрольный листок и гистограмма; диаграмма разброса; контрольные карты.

1. Расслаивание (стратефикация).

При разделении данных на группы в соответствии с их особенностями группы именуют слоями (стратами), а сам процесс разделения – расслаиванием (стратификацией). Желательно, чтобы различия внутри слоя были как можно меньше, а между слоями – как можно больше.

В результатах измерений всегда есть больший или меньший разброс параметров. Если осуществлять стратификацию по факторам, порождающим этот разброс, легко выявить главную причину его появления, уменьшить его и добиться повышения качества продукции.

Применение различных способов расслаивания зависит от конкретных задач. В производстве часто используется способ, называемый 4М, учитывающий факторы, зависящие от: человека (man); машины (machine); материала (material); метода (method).

То есть расслаивание можно осуществить так:

По исполнителям (по полу, стажу работы, квалификации и т.д.);
- по машинам и оборудованию (по новому или старому, марке, типу и т.д.);
- по материалу (по месту производства, партии, виду, качеству сырья и т.д.);
- по способу производства (по температуре, технологическому приему и т.д.).

В торговле может быть расслаивание по районам, фирмам, продавцам, видам товара, сезонам.

Метод расслаивания в чистом виде применяется при расчете стоимости изделия, когда требуется оценка прямых и косвенных расходов отдельно по изделиям и партиям, при оценке прибыли от продажи изделий отдельно по клиентам и по изделиям и т.д. Расслаивание также используется в случае применения других статистических методов: при построении причинно-следственных диаграмм, диаграмм Парето, гистограмм и контрольных карт.

2. Графическое представление данных широко применяется в производственной практике для наглядности и облегчения понимания смысла данных. Различают следующие виды графиков:

А). График, представляющий собой ломанную линию (рис. 4.9), применяется, например, для выражения изменения каких-либо данных с течением времени.

Рис. 4.9. Пример «ломанного» графика и его аппроксимации

Б) Круговой и ленточный графики (рис. 4.10 и 4.11) применяются для выражения процентного соотношения рассматриваемых данных.

Рис. 4.10. Пример кругового графика

Соотношение составляющих себестоимости производства:

1 – себестоимость производства продукции в целом;

2 – косвенные расходы;

3 – прямые расходы и т.д.

Рис. 4.11. Пример ленточного графика

На рисунке 4.11 показано соотношение сумм выручки от продажи по отдельным видам изделий (A,B,C), видна тенденция: изделие B перспективно, а A и C – нет.

В). Z-образный график (рис. 4.12) применяется для выражения условий достижений данных значений. Например, для оценки общей тенденции при регистрации по месяцам фактических данных (объём сбыта, объём производства и т.д.)

График строится следующим образом:

1) откладываются значения параметра (например, объём сбыта) по месяцам (за период одного года) с января по декабрь и соединяются отрезками прямой (ломаная линия 1 на рис. 4.12);

2) вычисляется кумулятивная сумма за каждый месяц и строится соответствующий график (ломаная линия 2 на рис. 4.12);

3) вычисляются итоговые значения (меняющийся итог) и строится соответствующий график. За меняющийся итог в данном случае принимается итог за год, предшествующий данному месяцу (ломаная линия 3 на рис. 4.12).

Рис. 4.12. Пример Z-образного графика.

Ось ординат – выручка по месяцам, ось абсцисс – месяцы года.

По меняющемуся итогу можно определить тенденцию изменения за длительный период. Вместо меняющегося итога можно наносить на график планируемые значения и проверять условия их достижения.

Г). Столбчатый график (рис. 4.13) представляет количественную зависимость, выражаемую высотой столбика, таких факторов, как себестоимость изделия от его вида, сумма потерь в результате брака от процесса и т.д. Разновидности столбчатого графика – гистограмма и диаграмма Парето. При построении графика по оси ординат откладывают количество факторов, влияющих на изучаемый процесс (в данном случае изучение стимулов к покупке изделий). По оси абсцисс – факторы, каждому из которых соответствует высота столбика, зависящая от числа (частоты) проявления данного фактора.

Рис. 4.13. Пример столбчатого графика.

1 – число стимулов к покупке; 2 – стимулы к покупке;

3 – качество; 4 – снижение цены;

5 – гарантийные сроки; 6 – дизайн;

7 –доставка; 8 – прочие;

Если упорядочить стимулы к покупке по частоте их проявления и построить кумулятивную сумму, то получим диаграмму Парето.

3. Диаграмма Парето.

Схема, построенная на основе группирования по дискретным признакам, ранжированная в порядке убывания (например, по частоте появления) и показывающая кумулятивную (накопленную) частоту, называется диаграммой Парето (рис. 4.10). Парето – итальянский экономист и социолог, использовавший свою диаграмму для анализа богатств Италии.

Рис. 4.14. Пример диаграммы Парето:

1 – ошибки в процессе производства; 2 – некачественное сырье;

3 – некачественные орудия труда; 4 – некачественные шаблоны;

5 – некачественные чертежи; 6 – прочее;

А – относительная кумулятивная (накопленная) частота, %;

n – число бракованных единиц продукции.

Приведенная диаграмма построена на основе группирования бракованной продукции по видам брака и расположения в порядке убывания числа единиц бракованной продукции каждого вида. Диаграмму Парето можно использовать очень широко. С ее помощью можно оценить эффективность принятых мер по улучшению качества продукции, построив ее до и после внесения изменений.

4. Причинно-следственная диаграмма (рис. 4.15).

а) пример условной диаграммы, где:

1 – факторы (причины); 2 – большая «кость»;

3 – малая «кость»; 4 – средняя «кость»;

5 – «хребет»; 6 – характеристика (результат).

б) пример причинно-следственной диаграммы факторов, влияющих на качество продукции.

Рис. 4.15 Примеры причинно-следственной диаграммы.

Причинно-следственная диаграмма используется, когда требуется исследовать и изобразить возможные причины определенной проблемы. Ее применение позволяет выявить и сгруппировать условия и факторы, влияющие на данную проблему.

Рассмотрим формупричинно-следственной диаграммы на рис. 4.15 (она называется еще «рыбий скелет» или диаграмма Исикавы).

Порядок составления диаграммы:

1. Выбирается проблема для решения – «хребет».
2. Выявляются наиболее существенные факторы и условия, влияющие на проблему – причины первого порядка.
3. Выявляется совокупность причин, влияющих на существенные факторы и условия (причины 2-, 3- и последующих порядков).
4. Анализируется диаграмма: факторы и условия расставляются по значимости, устанавливаются те причины, которые в данный момент поддаются корректировке..
5. Составляется план дальнейших действий.

5. Контрольный листок (таблица накопленных частот) составляется для построения гистограммы распределения, включает в себя следующие графы: (табл.4.4).

Таблица 4.4

На основании контрольного листка строится гистограмма (рис. 4.16), или, при большом количестве измерений, кривая распределения плотности вероятностей (рис. 4.17).

Рис. 4.16. Пример представления данных в виде гистограммы

Рис. 4.17. Виды кривых распределения плотности вероятностей.

Гистограмма представляет собой столбчатый график и применяется для наглядного изображения распределения конкретных значений параметра по частоте появления за определенный период времени. При нанесении на график допустимых значений параметра можно определить, как часто этот параметр попадает в допустимый диапазон или выходит за его предел.

При исследовании гистограммы можно выяснить, в удовлетворительном ли состоянии находятся партия изделий и технологический процесс. Рассматривают следующие вопросы:

· какова ширина распределения по отношению к ширине допуска;

· каков центр распределения по отношению к центру поля допуска;

· какова форма распределения.

В случае, если

а) форма распределения симметрична, то имеется запас по полю допуска, центр распределения и центр поля допуска совпадают – качество партии в удовлетворительном состоянии;

б) центр распределения смещен вправо, то есть опасение, что среди изделий (в остальной части партии) могут находиться дефектные изделия, выходящие за верхний предел допуска. Проверяют, нет ли систематической ошибки в измерительных приборах. Если нет, то продолжают выпускать продукцию, отрегулировав операцию и сместив размеры так, чтобы центр распределения и центр поля допуска совпадали;

в) центр распределения расположен правильно, однако ширина распределения совпадает с шириной поля допуска. Есть опасения, что при рассмотрении всей партии появятся дефектные изделия. Необходимо исследовать точность оборудования, условия обработки и т.д. либо расширить поле допуска;

г) центр распределения смещен, что свидетельствует о присутствии дефектных изделий. Необходимо путем регулировки переместить центр распределения в центр поля допуска и либо сузить ширину распределения, либо пересмотреть допуск;

д) ситуация аналогична предыдущей, аналогичны и меры воздействия;

е) в распределении 2 пика, хотя образцы взяты из одной партии. Объясняется это либо тем, что сырьё было 2-х разных сортов, либо в процессе работы была изменена настройка станка, либо в 1 партию соединили изделия, обработанные на 2-х разных станках. В этом случае следует производить обследование послойно;

ж) и ширина, и центр распределения – в норме, однако незначительная часть изделий выходит за верхний предел допуска и, отделяясь, образует обособленный островок. Возможно, эти изделия – часть дефектных, которые вследствие небрежности были перемешаны с доброкачественными в общем потоке технологического процесса. Необходимо выяснить причину и устранить её.

6. Диаграмма разброса (рассеяния) применяется для выявления зависимости (корреляции) одних показателей от других или для определения степени корреляции между n парами данных для переменных x и y:

(x 1 ,y 1), (x 2 ,y 2), ..., (x n , y n).

Эти данные наносятся на график (диаграмму разброса), и для них вычисляется коэффициент корреляции.

Рассмотрим различные варианты диаграмм разброса (или полей корреляции) на рис. 4.18:

Рис. 4.18. Варианты диаграмм разброса

В случае:

а ) можно говорить о положительной корреляции (с ростом x увеличивается y );

б ) проявляется отрицательная корреляция (с ростом x уменьшается y );

7. Контрольная карта.

Одним из способов достижения удовлетворительного качества и поддержания его на этом уровне является применение контрольных карт. Для управления качеством технологического процесса необходимо иметь возможность контролировать те моменты, когда выпускаемая продукция отклоняется от заданных техническими условиями допусков. Рассмотрим простой пример. Проследим за работой токарного станка в течение определённого времени и будем измерять диаметр детали, изготавливаемой на нем (за смену, час). По полученным результатам построим график и получим простейшую контрольную карту (рис. 4.20):

Рис. 4.20. Пример контрольной карты

В точке 6 произошла разладка технологического процесса, необходимо его регулирование. Положение ВКГ и НКГ определяется аналитически либо по специальным таблицам и зависит от объёма выборки. При достаточно большом объеме выборки пределы ВКГ и НКГ определяют по формулам

НКГ = –3 ,

.

ВКГ и НКГ служат для предупреждения разладки процесса, когда изделия еще соответствуют техническим требованиям.

Контрольные карты применяются, когда требуется установить характер неисправностей и дать оценку стабильности процесса; когда необходимо установить, нуждается ли процесс в регулировании или его необходимо оставить таким, каков он есть.

Контрольной картой можно также подтвердить улучшение процесса.

Контрольная карта является средством распознания отклонений из-за неслучайных или особых причин от вероятных изменений, присущих процессу. Вероятные изменения редко повторяются в прогнозируемых пределах. Отклонения из-за неслучайных или особых причин сигнализируют о том, что некоторые факторы, влияющие на процесс, необходимо идентифицировать, расследовать и поставить под контроль.

Контрольные карты основываются на математической статистике. Они используют рабочие данные для установления пределов, в рамках которых будут ожидаться предстоящие исследования, если процесс останется неэффективным из-за неслучайных или особых причин.

Информация о контрольных картах содержится и в международных стандартах ИСО 7870, ИСО 8258.

Наибольшее распространение получили контрольные карты среднего значения X и контрольные карты размаха R, которые используются совместно или раздельно. Контролироваться должны естественные колебания между пределами контроля. Нужно убедиться, что выбран правильный тип контрольной карты для определенного типа данных. Данные должны быть взяты точно в той последовательности, в какой собраны, иначе они теряют смысл. Не следует вносить изменения в процесс в период сбора данных. Данные должны отражать, как процесс идет естественным образом.

Контрольная карта может указать на наличие потенциальных проблем до того, как начнется выпуск дефектной продукции.

Принято говорить, что процесс вышел из-под контроля, если одна или более точек вышли за пределы контроля.

Существуют два основных типа контрольных карт: для качественных (годен – негоден) и для количественных признаков. Для качественных признаков возможны четыре вида контрольных карт: число дефектов на единицу продукции; число дефектов в выборке; доля дефектных изделий в выборке; число дефектных изделий в выборке. При этом в первом и третьем случаях объем выборки будет переменным, а во втором и четвертом – постоянным.

Таким образом, целями применения контрольных карт могут быть:

выявление неуправляемого процесса;

контроль за управляемым процессом;

оценивание возможностей процесса.