Odoslanie dobrej práce do databázy znalostí je jednoduché. Použite nižšie uvedený formulár

Študenti, postgraduálni študenti, mladí vedci, ktorí pri štúdiu a práci využívajú vedomostnú základňu, vám budú veľmi vďační.

Uverejnené dňa http://www.allbest.ru/

Úvod

Spotrebiteľ má možnosť vybrať si z veľkého množstva dodávateľov a diktovať svoje požiadavky na kvalitu tovaru, ktorý je pripravený kúpiť. A ak sa predtým spotrebiteľ uspokojil s potvrdením kvality samotného tovaru a služieb, teraz chce mať potvrdenie, že výroba tovaru, za ktorý zaplatí peniaze, je organizovaná tak, že skutočne zabezpečuje deklarovaná kvalita.

Kvalita sa stala jedným z najpopulárnejších hesiel konca dvadsiateho a začiatku dvadsiateho prvého storočia. Štandardom, ktorý vám umožňuje potvrdiť kvalitu rôznych aspektov práce podniku, je skupina noriem ISO 9000 – séria medzinárodných noriem pre riadenie kvality a zabezpečenie kvality, ktoré sú prijaté vo viac ako 90 krajinách po celom svete. Pri vytváraní organizácie a výbere jej názvu sa prihliadalo na potrebu, aby skratka názvu znela vo všetkých jazykoch rovnako. Na tento účel sa rozhodlo použiť grécke slovo isos - rovný, a preto vo všetkých jazykoch sveta Medzinárodná organizáciaštandardizácia má skrátený názov ISO (ISO). Normy ISO 9000 sa vzťahujú na všetky podniky bez ohľadu na ich veľkosť alebo rozsah činnosti.

V súlade s ustanoveniami noriem radu ISO 9000 sa štatistické metódy považujú za jeden z vysoko účinných prostriedkov zabezpečenia kvality a sú základom pre efektívne rozpoznávanie a analýzu problémov. Zavedenie štatistických metód by malo byť zamerané na vytvorenie záruk kontinuity procesu zabezpečovania kvality v súlade s požiadavkami spotrebiteľov. Použitie týchto metód bez veľkých nákladov umožňuje posúdiť s danou mierou presnosti a spoľahlivosti stav skúmaných javov (objektov, procesov) v systéme kvality, predvídať a regulovať problémy vo všetkých fázach. životný cyklus produktov a na základe toho sa vyvíjajú optimálne manažérske rozhodnutia. Použitie štatistických metód je veľmi efektívny spôsob rozvoja Nová technológia a kontrola kvality výrobných procesov.

kontrola kvality štatistického manažmentu

Časťja. Štatistické metódy v manažmente kvality.stoštatistická kontrola akceptácie

Štatistické metódy hrajú dôležitá úloha pri objektívnom hodnotení kvantitatívnych a kvalitatívnych charakteristík procesu a sú jednou z podstatné prvky systémy zabezpečenia kvality výrobkov a celý proces riadenia kvality. Nie náhodou zakladateľ modernej teórie manažérstva kvality E. Deming pôsobil dlhé roky v Census Bureau a zaoberal sa špecificky problematikou štatistického spracovania údajov. Veľký význam pripisoval štatistickým metódam.

Na získanie kvalitných výrobkov je potrebné poznať skutočnú presnosť existujúceho zariadenia, určiť súlad presnosti zvoleného technologického postupu so zadanou presnosťou výrobku a vyhodnotiť stabilitu technologického procesu. Riešenie problémov tohto typu sa realizuje najmä matematickým spracovaním empirických údajov získaných opakovaným meraním buď skutočných rozmerov výrobkov, alebo chýb spracovania či chýb merania.

Existujú dve kategórie chýb: systematické a náhodné. V dôsledku priamych pozorovaní, meraní alebo zaznamenávania faktov sa získava množstvo údajov, ktoré tvoria štatistický agregát a vyžadujú si spracovanie, vrátane systematizácie a klasifikácie, výpočtu parametrov charakterizujúcich tento agregát, zostavenia tabuliek a grafov znázorňujúcich proces.

Najpopulárnejším smerom v manažmente kvality je Total Quality Management (TQM).

Základné pojmy TQM možno vyjadriť v niekoľkých nasledujúcich tézach:

1. Úloha manažmentu, v činnostiach manažmentu kvality založených na princípoch TQM hrá manažment obrovskú úlohu. Vedenie musí prevziať vedenie v činnostiach riadenia kvality. Musí byť úprimne oddaná systému a veriť v jeho hodnoty. Manažment musí integrovať systém manažérstva kvality do celkového modelu riadenia projektu. Váš vplyv by sa nemal vykonávať ani tak vo forme organizačnej a administratívnej dokumentácie, ale vo forme konkrétnych slov a činov, ktoré jasne a zreteľne vyjadrujú pozíciu manažmentu. Štýl vedenia sa musí zmeniť z autoritárskeho, administratívneho na kooperatívny, liberálny.

2. Zamerajte sa na zákazníkov. Pozornosť voči zákazníkom by sa mala prejavovať nie v sloganoch, ale v praktické činnosti. A v prvom rade by ste si mali určiť okruh klientov, s ktorými spoločnosť spolupracuje, a tiež urobiť všetko pre to, aby ste prilákali nových klientov. Zamestnanci a predovšetkým manažéri musia vedieť, kto sú spotrebitelia produktov a určovať potreby svojich zákazníkov. Veľkú úlohu pri zvyšovaní efektivity interakcie s klientom zohráva informačný systém, ktorý musí byť samozrejme kompatibilný s informačnými systémami klientov aspen.

3. Strategické plánovanie. Veľká pozornosť sa venuje TQM procesom strategického plánovania, pričom sa neplánujú len tradičné ekonomické ciele, ale aj tie, ktoré sú považované za nehmotné a nemerateľné, ako je miera spokojnosti zákazníkov, pozitívny podnikateľský imidž firmy, prestíž spoločnosti. značky a iné.

4. Zapojenie všetkých zamestnancov. TQM má delegovať väčšiu zodpovednosť na nižšie úrovne riadenia. Netreba zabúdať, že zamestnanci musia byť špeciálne vyškolení, aby prevzali túto novú zodpovednosť.

5. Školenie personálu. S rozširovaním právomocí a obohatením funkčných zodpovedností je potrebné neustále vzdelávanie personálu, a to nielen úzko odborného. Ďalší nová charakteristikaškolenie v TQM je povinným hodnotením efektívnosti školenia.

Vyššie uvedené princípy TQM tvorili základ pre vyvinuté koncepcie manažérstva kvality, ako je ISO 9000, mnohé národné modely manažérstva kvality, a tiež tvorili základ pre rozvoj systému manažérstva kvality.

Táto norma špecifikuje Všeobecné požiadavky na organizáciu a regulačnú a metodickú podporu štatistickej kontroly kvality preberania (SQC) súborov akýchkoľvek produktov, kontrolovaných a dodávaných vo forme dávok, tokov, hmôt a objemov. Dokument sa vzťahuje na kontrolu kvality výrobkov vykonávanú dodávateľom, výrobcom, spotrebiteľom a tretími stranami, a to aj pri výstupnej kontrole, preberaní, vstupnej kontrole, certifikácii, inšpekcii a dozore nad dodržiavaním noriem, ako aj pri kontrole a v prípade rozhodcovského konania. alebo súdne preskúmanie prípadov . Normu možno použiť aj v prípadoch, keď nie sú dodávatelia a spotrebitelia právnických osôb, napríklad predstavujú divízie podniku.

Norma považuje kontrolné postupy dodávateľa, spotrebiteľa a tretích strán za jednotný systém dohodnutých plánov a kontrolných schém. Prakticky eliminuje kontroverzné rozhodnutia založené na výsledkoch kontrol, ktoré sú možné vďaka štatistickej povahe kontrolných postupov a rozdielnym záujmom strán. Konzistentnosť plánov a kontrolných schém je zabezpečená pravidlami a postupom prideľovania a odsúhlasovania určitých počiatočných údajov potrebných na výber konkrétnych plánov a schém. Systém stanovuje pre každú stranu najširšie možné práva na výber plánov a kontrolných schém, pričom chráni ostatné strany pred chybnými rozhodnutiami.

Požiadavky tejto normy by sa mali zohľadňovať vo všeobecných technických normách obsahujúcich schémy, plány a pravidlá pre štatistickú akceptačnú kontrolu, v normách pre skupiny homogénnych a špecifických typov výrobkov, v technických špecifikáciách, v podnikových normách a iných dokumentoch definujúcich štatistickú akceptáciu. kontrolné postupy. Norma vychádza zo skutočnosti, že v zmysle zákona o ochrane práv spotrebiteľa sú dodávatelia (výrobcovia) povinní úplne a spoľahlivo informovať spotrebiteľov a verejnosť o kvalite vyrábaných výrobkov, a preto sa kontrolné postupy považujú za prostriedky potvrdenia alebo overenia (podľa toho, kto ich vykonáva) správnosti informácií o kvalite produktov poskytovaných dodávateľom. Výrobcovia (dodávatelia) nesú bremeno dokazovania kontrolnými metódami spoľahlivosti vykazovaných informácií o kvalite. Spotrebitelia a tretie strany majú právo overiť správnosť týchto informácií, vrátane správnosti výsledkov kontroly výrobcu. Zároveň však v prípadoch, keď je možné uplatniť reklamáciu voči výrobcovi (dodávateľovi) alebo zverejniť výsledky ich kontroly, musí preukázať nesprávnosť údajov výrobcu (dodávateľa) o kvalite výrobku.

Vzhľadom na to, že vzhľadom na štatistický charakter kontroly sú vždy s určitou pravdepodobnosťou možné chybné rozhodnutia, každá strana vykonávajúca kontrolu musí chrániť ostatné strany pred chybnými rozhodnutiami, ktoré ovplyvňujú ich záujmy. Táto norma stanovuje požiadavky na spoľahlivosť príslušných rozhodnutí prijatých na základe výsledkov kontroly, čo umožňuje kvantitatívnu implementáciu vyššie formulovaných ustanovení.

V prípade veľkoobchodných dodávok (nákupov) produktov sú šarže alebo iné súbory produktov predmetom právnych vzťahov medzi dodávateľmi, spotrebiteľmi a tretími osobami, ktoré sú určené zmluvami a právnymi predpismi. Nekvalitné zásielky by sa spotrebiteľom nemali dodávať, a ak dôjde k porušeniu tejto podmienky a takéto zásielky spotrebiteľ zistí, môže ich najmä v celku vrátiť dodávateľovi. Zároveň sú potrebné jasné predstavy o tom, ktoré šarže sú nekvalitné.

Norma používa skupinové ukazovatele kvality, ako sú napríklad úrovne nezhody, čo sú kvantitatívne ukazovatele kvality agregátov produktov.

Požiadavky na takéto ukazovatele sa stávajú kritériami kvality šarží a iných súborov produktov, čo umožňuje budovať jasné vzťahy medzi stranami pri veľkoobchodných dodávkach (nákupoch), a to aj z hľadiska organizácie a metodiky štatistickej kontroly akceptácie.

Na rozdiel od štatistických metód regulácie technologických procesov, kde sa na základe výsledkov odberovej kontroly rozhoduje o stave technologického procesu, pri štatistickej preberacej kontrole sa na základe výsledkov odberovej kontroly rozhoduje o prijatí resp. odmietnuť dávku produktov.

IN v tomto prípade Riziko dodávateľa sa týka pravdepodobnosti odmietnutia šarže produktov, ktorá má prijateľnú úroveň chybovosti. Riziko spotrebiteľa sa týka pravdepodobnosti prijatia šarže produktov, ktorá má prijateľnú úroveň chybovosti.

Hlavnou úlohou štatistických metód preberacej kontroly je zabezpečiť s vysokou spoľahlivosťou hodnotenie kvality výrobkov predložených na kontrolu a jednoznačné vzájomné uznávanie výsledkov hodnotenia kvality výrobkov medzi dodávateľom a odberateľom, vykonávané podľa zákona č. rovnaké plány odberu vzoriek.

Štatistické metódy kontroly akceptácie sa môžu vykonávať podľa kvantitatívnych, kvalitatívnych a alternatívnych kritérií.

Štatistická kontrola na kvantitatívnom základe je kontrola kvality produktu, počas ktorej sa stanovujú hodnoty kontrolovaného parametra a následne sa rozhoduje o kontrolovanej populácii alebo procese v závislosti od ich porovnania s kontrolným štandardom. Funkcia kvantitatívna kontrola kvality spočíva v tom, že vyžaduje menšiu veľkosť vzorky v porovnaní s inými typmi kontroly s rovnakými rizikami chybných rozhodnutí a zároveň poskytuje viac informácií o kvalite produktu. Preto, keď sú náklady na monitorovanie alebo testovanie jednotiek produktov vysoké, odporúča sa zvoliť kvantitatívnu kontrolu.

Štatistická akceptačná kontrola na kvalitatívnej báze znamená kontrolu kvality produktu, počas ktorej je každá testovaná jednotka produktu zaradená do určitej skupiny a následné rozhodnutie o kontrolovanej populácii sa robí v závislosti od pomeru počtu jej jednotiek zistených v rôznych skupinách. . Hlavnou výhodou je, že táto metóda umožňuje nielen rozdeliť jednotky výrobkov na dobré a chybné, ale ich aj zatriediť do kategórií, stupňov, tried, skupín kvality atď.

Štatistická akceptačná kontrola založená na alternatívnom kritériu znamená kontrolu kvality produktov na základe kvalitatívneho kritéria, počas ktorej je každá testovaná jednotka produktu klasifikovaná ako vhodná alebo chybná a následné rozhodnutie o kontrolovanej populácii alebo procese sa robí v závislosti od výsledkov porovnanie chybných jednotiek výrobkov zistených vo vzorke alebo počtu chýb na určitý počet jednotiek výrobku s kontrolovaným štandardom.

Akceptačným číslom sa rozumie kontrolný štandard rovný maximálnemu počtu chybných jednotiek výrobku vo vzorke alebo počtu chýb na 100 jednotiek výrobku, čo je kritériom pre prijatie šarže výrobkov.

Číslo odmietnutia sa chápe ako kontrolný štandard rovnajúci sa maximálnemu počtu chybných jednotiek vo vzorke alebo počtu chýb na 100 jednotiek výrobku, čo je kritériom pre odmietnutie šarže výrobkov.

Tento typ ovládania našiel široké uplatnenie v priemysle.

Vhodnými výrobkami sa rozumejú výrobky, ktoré spĺňajú všetky stanovené požiadavky. Vadnou výrobnou jednotkou (chybným výrobkom) sa rozumie taká výrobná jednotka, ktorá má aspoň jednu vadu – ide o každé nezhody výrobku so stanovenými požiadavkami.

V závislosti od závažnosti sa akceptuje nasledujúca klasifikácia chýb: malé, významné a kritické.

Drobná vada je taká vada, ktorá podstatným spôsobom neovplyvňuje účel použitia výrobku a jeho životnosť. Významná chyba je chyba, ktorá významne ovplyvňuje zamýšľané použitie výrobku a (alebo) jeho životnosť, ale nie je kritická. Kritická chyba je taká chyba, pri ktorej je použitie výrobku na určený účel prakticky nemožné alebo neprijateľné.

1.1 Miesto štatistických metód v manažmente priestoručesť

Úspech každého podniku vo veľkej miere závisí od jeho inovačného potenciálu, efektívnosti a kvality tovarov a služieb, ktoré produkuje. Medzi necenové opatrenia, pomocou ktorých si podnik môže posilniť svoju pozíciu na trhu a znížiť tlak konkurencie, patria okrem priemyselných inovácií, t.j. schopnosť priniesť na trh nové produkty alebo novú technológiu a etablovať ich na trhu, ako aj zabezpečenie kvality. Bez dostatočne vysokej úrovne kvality sa produkty nebudú môcť presadiť na trhu. Zabezpečenie kvality produktov je kľúčovým nástrojom na udržanie a posilnenie konkurencieschopnosti. Okrem toho efektívne zabezpečenie kvality vedie k zvýšeniu efektívnosti výroby, pretože zlepšením kvality sa znížia náklady spojené s chybami a prepracovaním, čo znamená zníženie nákladov na výrobky. Na druhej strane vysokokvalitné produkty môžu zlepšiť imidž spoločnosti, čo bude mať za následok zvýšenie dopytu po jej produktoch a umožní rozšírenie objemu výroby, čo následne povedie k zníženiu nákladov na jednotlivý produkt.

Základom riešenia problémov zabezpečenia kvality podnikov je zvyšovanie technickej a organizačnej úrovne výrobného procesu, implementovať moderné technológie, formy organizačnej výroby, široké používanie medzinárodných noriem radu ISO 9000, ktoré kladú dôraz na procesný prístup k manažérstvu kvality. To znamená, že všetky činnosti organizácie sa považujú za súbor vzájomne prepojených procesov.

Riadenie kvality produktov je chápané ako neustály, systematický, cieľavedomý proces ovplyvňovania faktorov a podmienok na všetkých úrovniach, zabezpečujúci tvorbu produktov optimálnej kvality a ich plné využitie.

Kontrola kvality, bez ohľadu na dokonalosť techník používaných na tento účel, zahŕňa predovšetkým oddelenie dobrých produktov od zlých.

Riadenie kvality produktu možno dosiahnuť dvoma spôsobmi:

Triedením produktov;

Zvyšovaním technologickej presnosti.

Od staroveku sa kontrolné metódy redukovali spravidla na analýzu chýb prostredníctvom nepretržitej kontroly produktov na výstupe. Preto od priebežnej kontroly prechádzajú k selektívnej kontrole pomocou štatistických metód spracovania výsledkov.

Zabezpečenie kvality zahŕňa všetky opatrenia zamerané na jej dosiahnutie.

Takéto opatrenia zahŕňajú:

Plánovanie kvality;

Kontrola kvality;

Kontrola kvality.

Funkcie manažérstva kvality sú plánovanie, monitorovanie a korekcia produktov alebo služieb. Manažment kvality úzko súvisí s plánovaním a je založený na výsledkoch kontroly.

Štatistické metódy zohrávajú hlavnú úlohu v riadení kvality produktov. Séria noriem ISO 9000 povzbudzuje výrobcov, aby používali štatistické metódy, pretože desaťročia medzinárodných skúseností ukázali, že štatistické metódy sú vysoko efektívne pri riešení problémov vo výrobe, službách a iných oblastiach.

Úspešnosť a relevantnosť štatistických metód sa vysvetľuje predovšetkým ekonomickými dôvodmi, t. j. pri použití štatistických metód sa znižuje miera defektov a peňažných strát.

Štatistické metódy riadenia kvality produktov sú založené na teórii pravdepodobnosti a matematickej štatistike. Myšlienku použitia teórie pravdepodobnosti a matematickej štatistiky na riadenie kvality produktov prvýkrát vyjadril akademik M.V. Ostrogradsky v roku 1846. Podstatou metód, ktoré navrhol, bolo použiť výsledky monitorovania určitej vzorky zo šarže produktov na rozumné posúdenie kvality produktov tejto šarže bez toho, aby sa uchýlil k úplnej kontrole. To znamená, že cieľom štatistických metód riadenia kvality je urobiť záver o kvalite výrobných produktov pomocou matematických a štatistických metód založených na kontrole vzoriek.

Štatistické metódy riadenia kvality produktov sú teda selektívne metódy a líšia sa od nepretržitej kontroly vyššou produktivitou, nižšími nákladmi na kontrolu a často vyššou presnosťou kontroly.

1.2 ŠtatistickyČínske metódy v systémoch kvality

V našej dobe intenzívneho rozvoja rôznych prístupov k zabezpečeniu kvality produktov (práce, služieb) ako nevyhnutná podmienka úspešného fungovania každého podniku sa veľká pozornosť venuje využívaniu štatistických metód. Relevantnosť a nevyhnutnosť ich použitia je zrejmá, najmä ak sú špecifiká produktov také, že ich kvalitatívne ukazovatele možno plne posúdiť po expedícii spotrebiteľovi alebo zamýšľanom použití (monolitický penobetón, portlandský cement, malty a pod.). Nie je náhoda, že štatistické metódy sa považujú za neoddeliteľnú súčasť „japonského zázraku“. Napriek úspechom vedy a aplikovanej činnosti u nás smerujúcej k riešeniu problémov v oblasti kvality však v mnohých otázkach stále zaostávame zahraničné krajiny, kde sa už pomerne dlhú dobu úspešne uplatňujú systémové a procesné prístupy, ktoré tvoria základ medzinárodných noriem systémov kvality radu ISO 9000, a moderné štatistické metódy riadenia kvality výrobkov a regulácie technologických procesov.

Veľká pozornosť sa venuje analýze ťažkostí zvládnutia štatistických metód v domácich podnikoch, ako aj vývoju a implementácii systémov manažérstva kvality (QMS), hoci v podstate ide o jeden jediný problém. V rade noriem ISO 9000:2000 a ich Ruské analógy„rozhodovanie na základe spoľahlivých a objektívnych informácií“ je brané do úvahy ako jeden z 8 princípov manažérstva kvality. Implementácia tohto princípu si vyžaduje vykonanie potrebných meraní, zber a zaznamenávanie počiatočných údajov, po ktorých nasleduje ich spracovanie a analýza. Najmä norma GOST R ISO 9001-2001 vyžaduje, aby organizácia používala štatistické metódy na analýzu údajov vrátane kontroly charakteristík produktu, a norma GOST R ISO 9004-2001 odporúča, aby organizácia pomocou vhodných štatistických metód analyzovala údaje z rôznych zdrojov. a zabezpečili rozhodovanie založené na faktoch.

Zdá sa nám, že je lepšie začať s priamou praktickou implementáciou systémov manažérstva kvality v domácich podnikoch s využitím štatistických metód. Ich efektívnosť v riadení kvality je všeobecne uznávaná a na prvý pohľad sa môže dokonca zdať, že na zabezpečenie stabilnej úrovne kvality (zvyčajne sa toto ustanovenie vykladá ako jedna zo základných potrieb spotrebiteľov) stačí len aplikovať tieto metódy, čím sa obíde pracovne náročný a nákladný proces vývoja a implementácie QMS podľa príslušných noriem. Štatistické metódy však stále nedokážu nahradiť neustále sa rozvíjajúci a zdokonaľujúci sa v podniku dobre fungujúci systém garantovaného zabezpečenia kvality produktov, ktorý zohľadňuje aj záujmy zainteresovaných strán. Robia SMK komplexnejším, názorne ilustrujú procesný prístup, ktorý nie je bežným pracovníkom vo výrobe často celkom jasný a na svojom príklade pomáhajú lepšie pochopiť fungovanie SMK.

V súčasnosti vývojári nemajú konsenzus ohľadom potrebného a dostatočné množstvo prvky QMS. Túžba po detailnom popise systémových procesov má často za následok prítomnosť veľkého množstva prvkov a nadmernú „dokumentáciu“ QMS. Nie je prekvapujúce, že takýto prístup svojou komplexnosťou a úrovňou nákladov na implementáciu pravdepodobne „odstraší“ malé a stredné podniky, ktoré sa v súčasnosti intenzívne rozvíjajú a dostávajú primeranú vládnu podporu, od rozvoja QMS. Preto si každý konkrétny podnik musí určiť svoj minimálny požadovaný zoznam prvkov (aspoň pre počiatočné štádiá fungovanie SMK), medzi ktorými určite nesmie chýbať prvok popisujúci postupy výberu a uplatňovania vhodných štatistických metód sledovania kvality produktov a regulácie technologického procesu jeho výroby. Okrem toho v súčasnosti existuje obrovský výber rozvinutých štatistických metód pre širokú škálu aplikácií, vrátane tých, ktoré sú implementované v štatistických softvérových systémoch.

1.3 ol na alternatívnom základe

Spotrebiteľ spravidla nemá možnosť kontrolovať kvalitu výrobkov počas výrobného procesu. Musí si však byť istý, že výrobky, ktoré dostane od výrobcu, spĺňajú ustanovené požiadavky, a ak sa to nepotvrdí, má právo požadovať od výrobcu výmenu chybného výrobku alebo odstránenie vád. Hlavnou metódou sledovania surovín, dodávok a hotových výrobkov dodávaných spotrebiteľom je štatistická akceptačná kontrola kvality výrobkov.

Štatistická akceptačná kontrola kvality produktu je selektívna kontrola kvality produktu založená na použití metód matematickej štatistiky na kontrolu kvality produktu podľa stanovených požiadaviek. Ak sa veľkosť vzorky rovná objemu celej kontrolovanej populácie, potom sa takáto kontrola nazýva kontinuálna. Priebežná kontrola je možná len v prípadoch, keď sa počas procesu kontroly nezhorší kvalita produktu, inak selektívna kontrola, t.j. kontrola určitej malej časti celkovej produkcie sa stáva nútenou.

Úplná kontrola sa vykonáva, ak tomu nebránia žiadne zvláštne prekážky, ak existuje možnosť kritickej chyby, t.j. vada, ktorej prítomnosť úplne vylučuje použitie výrobku na určený účel.

Všetky produkty je možné testovať aj za nasledujúcich podmienok:

šarža výrobkov alebo materiálu je malá;

kvalita vstupného materiálu je zlá alebo sa o ňom nič nevie.

Môžete sa obmedziť na kontrolu časti materiálu alebo výrobkov, ak:

porucha nespôsobí vážnu poruchu zariadenia a nepredstavuje hrozbu pre život;

produkty sa používajú v skupinách;

chybné výrobky môžu byť objavené v neskoršej fáze montáže.

Štatistická akceptačná kontrola je zameraná na skúmanie hotových výrobkov a zabezpečuje rozhodnutie o možnosti prijatia takýchto výrobkov ako vhodných alebo o potrebe ich zamietnutia a zaslania na revíziu.

Podobne ako štatistická regulácia technologických procesov, aj štatistická akceptačná kontrola produktov sa môže vykonávať podľa alternatívnych a kvantitatívnych kritérií.

Štatistická akceptačná kontrola založená na alternatívnom kritériu sa vyznačuje tým hlavným znakom, že sa tu rozhoduje o prijatí alebo odmietnutí produktov bezprostredne počas procesu kontroly na základe výsledkov rozdelenia kontrolovaných jednotiek do dvoch skupín: vhodné a nevhodné. Klasifikácia týchto jednotiek do odrôd, tried, kategórií, ako aj kvantitatívne meranie ich hlavných kvalitatívnych charakteristík sa týmto spôsobom kontroly nevykonáva.

Štatistická kontrola akceptácie založená na alternatívnom kritériu vyžaduje v porovnaní s kontrolou založenou na kvantitatívnom kritériu väčší objem vzorky s rovnakým rizikom chybných rozhodnutí a je menej informatívna. Zároveň sa tento spôsob akceptačnej kontroly stal pomerne rozšíreným, čo je spojené s jeho nasledujúcimi hlavnými pozitívnymi vlastnosťami:

1) pomerne jednoduché, nevyžaduje vysokokvalifikovaných odborníkov, zložité meracie prístroje a dlhú dobu;

2) nevyžaduje veľké množstvo záznamov a výpočtov na prijatie rozhodnutia o prijatí šarží produktu;

3) umožňuje okamžite rozdeliť jednotky produktu vo vzorke na vhodné a chybné.

Štatistická kontrola na alternatívnom základe je založená na metódach odberu vzoriek. V tomto smere treba pri jeho používaní brať do úvahy nasledujúce dve podmienky.

1. Kontrola odberu vzoriek nemôže zaručiť, že všetky produkty prijatej šarže budú spĺňať stanovené požiadavky podľa svojich vlastností. Ak je potrebný úplný súlad, mala by sa vykonať úplná kontrola jednotiek produktu.

2. Aby bolo možné na základe výsledkov analýzy vzorky urobiť primeraný záver o parametroch celej šarže, takáto vzorka musí zahŕňať reprezentatívny počet jednotiek všeobecnej populácie a musí byť vybraná náhodne.

1.4 Štatistická kontrola akceptácieol na kvantitatívnom základe

Zistilo sa, že štatistická akceptačná kontrola s rovnakou veľkosťou vzorky poskytuje viac informácií ako akceptačná kontrola založená na alternatívnom kritériu. Z toho vyplýva, že výsledky štatistickej akceptačnej kontroly s menšou veľkosťou vzorky obsahujú rovnaké informácie ako štatistická akceptačná kontrola na alternatívnom základe. To však neznamená, že štatistická akceptačná kontrola na kvantitatívnom základe je vždy lepšia ako štatistická akceptačná kontrola na alternatívnom základe. Má nasledujúce nevýhody:

prítomnosť ďalších obmedzení, ktoré zužujú rozsah pôsobnosti;

monitorovanie často vyžaduje sofistikovanejšie vybavenie.

Ak sa vykonáva deštruktívne testovanie, potom sú plány kontroly založené na kvantitatívnej charakteristike ekonomickejšie ako plány kontroly založené na alternatívnej charakteristike.

Štatistická kontrola akceptácie založená na kvantitatívnych kritériách je uvedená v GOST 20736-75. Norma zohľadňuje požiadavky medzinárodnej normy ISO 3951. Touto normou je možné kontrolovať všetky druhy kusových výrobkov predkladaných na kontrolu vo forme jednotlivých dávok s normálnym distribučným zákonom jedného alebo dvoch kontrolovaných parametrov.

Kvantitatívna kontrola pozostáva z merania numerickej hodnoty kontrolovaného parametra pre jednotky výroby, potom sa vypočíta vzorová aritmetická stredná hodnota X a vyhodnotí sa jej odchýlka r od hodnoty hornej hranice tolerancie Tv alebo dolnej hranice tolerancie Tn.

Ak chcete vybrať plán odberu vzoriek, musíte nastaviť nasledujúce indikátory:

Objem šarže produktu,

Úroveň kontroly

Akceptačná úroveň kontroly AQL,

Typ ovládania

štandardná odchýlka alebo metóda jej odhadu,

Spôsob kontroly.

ČasťII. Obsah chrómu v oceľových odliatkoch je kontrolovaný. Merania sa vykonávajú v štyroch plavkách. V súlade s údajmi uvedenými v tabuľke zostrojte x-R ovládanie Shewhartova mapa

Tabuľka 1. Kontrolný zoznam s údajmi o obsahu chrómu v oceľových odliatkoch.

Posledné dva stĺpce kontrolného zoznamu zobrazujú vypočítané priemery a štandardné odchýlky v každej podskupine:

Priemerná úroveň procesu sa hodnotí pomocou vzorca:

Priemerná štandardná odchýlka je určená vzorcom:

Tabuľka 2. Kontrolný list s údajmi o obsahu chrómu v oceľových odliatkoch.

Polohu kontrolných hraníc mapy priemerných hodnôt nájdeme pomocou vzorca, ktorý sa zistí z tabuľky koeficientov a rovná sa 0,729.

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

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

Na výpočet polohy kontrolných hraníc mapy smerodajnej odchýlky berieme do úvahy, že pre ňu UCL=*R a LCL=*R, kde sa nachádza v tabuľke koeficientov, potom

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

Poďme vytvoriť kontrolné grafy pre priemerné hodnoty a rozsahy tejto vzorky pomocou Excelu:

Obrázok 1. Priemerná kontrolná tabuľka.

Obrázok 2. Tabuľka regulácie priemerného rozsahu.

Záver: vidíme, že žiadna zo skonštruovaných máp nenaznačuje prítomnosť porušení procesov (ani jedna mapa neobsahuje body, ktoré presahujú hranice kontroly) – proces je staticky kontrolovateľný.

Záver

Problémy s kvalitou získané v V poslednej dobe také dôležité, že postupy štatistického zabezpečenia kvality sú zvyčajne neoddeliteľnou súčasťou každej úspešnej firmy. Výberové schémy a štatistickú kontrolu procesov dnes manažment spoločnosti považuje za samozrejmosť a pozornosť sa venuje širšiemu spektru aspektov (napríklad eliminácia vstupného štatistického vzorkovania z dôvodu spoľahlivej kvality produktov dodávateľov; posilnenie postavenia zamestnancov, ktoré nahradilo mnoho aspektov riadenia procesov). Všetky dnešné výrobné spoločnosti svetovej úrovne vyžadujú, aby ich zamestnanci rozumeli základným pojmom. Práve toto pochopenie je kľúčom k vysokej úrovni kvality práce rôznych podnikov.

Hlavným cieľom štatistických metód kontroly je zabezpečiť výrobu použiteľných produktov a poskytovanie užitočných služieb pri najnižších nákladoch. Jedným zo základných princípov kontroly kvality pomocou štatistických metód je snaha zlepšiť kvalitu produktu monitorovaním rôznych fáz výrobného procesu.

Využitie štatistických metód je veľmi efektívny spôsob vývoja novej technológie a kontroly kvality výrobných procesov. Všetky štatistické metódy sú založené na koncepcii rozptylu. Použitie štatistických metód na pracovisku na kontrolu rozptylu parametrov vyrábaného produktu je grafickým znázornením ľahko pochopiteľných štatistických hodnôt, ktoré rozptyl charakterizujú.

Štatistické metódy sú základom pre efektívne rozpoznávanie a analýzu problémov. Týmto spôsobom môžete získať úplný obraz o možných príčinách problémov. Stanovujú sa priority a rozhodnutia sa prijímajú na základe faktov. „Sedem nástrojov kontroly kvality“ (administratívne manažérske techniky) umožňujú jednoduchými metódami vyriešiť až 95 % problémov vznikajúcich pri kontrole kvality v najrôznejších oblastiach. Zvyšných 5 % problémov si vyžaduje ďalšie metódy riešenia.

„Sedem nových nástrojov kontroly kvality“ sa týka metód spracovania primárne verbálnych (opisných) údajov. Využitie týchto nástrojov je efektívne najmä vtedy, keď slúžia ako metódy pre čo najkompletnejšiu realizáciu plánov na základe systematického prístupu v podmienkach spolupráce celého podnikového tímu.

V súlade s ustanoveniami noriem radu ISO 9000 sa štatistické metódy považujú za jeden z vysoko účinných prostriedkov zabezpečenia kvality a sú základom pre efektívne rozpoznávanie a analýzu problémov.

Sú zamerané na vývoj end-to-end mechanizmu vo všetkých fázach životného cyklu produktu, od skúmania požiadaviek trhu na kvalitu produktu až po jeho likvidáciu po použití. Zavedenie štatistických metód by malo byť zamerané na vytvorenie záruk kontinuity procesu zabezpečovania kvality v súlade s požiadavkami spotrebiteľov. Použitie týchto metód bez veľkých nákladov umožňuje s danou mierou presnosti a spoľahlivosti posúdiť stav študovaných javov (objektov, procesov) v systéme kvality, predvídať a regulovať problémy vo všetkých fázach životnosti produktu. cyklu a na základe toho vypracovať optimálne manažérske rozhodnutia

Bibliografia

1. Ishikawa K. “Japonské metódy manažérstva kvality” Skr. pruhu z angličtiny M.:Ekonomika, 1998;

2. Knowler L. a kol., “Štatistické metódy kontroly kvality produktov” Trans. Angličtina - 2. ruský Ed. M.: Vydavateľstvo noriem, 1989;

3. Okrepilov V.V. Shvets V.E. Rubtsov Yu.N. „Služba riadenia kvality produktov“ L.: Lenizdat, 1990;

4. Cowden D. “Štatistické metódy kontroly kvality” trans. z angličtiny, M: 1961;

5. Belyaev Yu. K. „Kontrola akceptácie na alternatívnom základe“ M: 1973;

6. Shor Ya. B. „Tabuľky pre analýzu a kontrolu spoľahlivosti“ M: 1986;

7. Loganina V.I., Fedoseev A.A. „Štatistické metódy na monitorovanie a riadenie kvality produktov“ Rostov n/d: Phoenix, 2007;

8. Knowler L., Howell J., Told D., Colemat E., Moun O., Knowler V. „Štatistické metódy kontroly kvality produktov“ M: Vydavateľstvo noriem, 1989;

9. Gmurman V. E. „Teória pravdepodobnosti a matematická štatistika“ M: Higher School, 1977;

10. Shindovsky E., Schurtz O. „Štatistické metódy manažérstva kvality“ M: Mir, 1976.

Uverejnené na Allbest.ru

...

Podobné dokumenty

Kvalita ako predmet riadenia. Kontrola kvality produktu. Štatistická kontrola prijatia založená na alternatívnom kritériu. Štatistické normy kontroly akceptácie. Tabuľky kontroly kvality. Kontrola odberu vzoriek vo výskume spoľahlivosti.

kurzová práca, pridané 16.07.2011


Podstata základných, stredných a pokročilých štatistických metód manažérstva kvality. Pojem, typy a účel regulačných diagramov. Výhody a nevýhody štatistickej akceptačnej kontroly založenej na alternatívnych a kvantitatívnych kritériách.

práca, pridané 26.05.2014


Kvalita ako objekt riadenia, zabezpečenie kvality fungovania systémov manažérstva. Hlavné charakteristiky šarže produktov založené na alternatívnej charakteristike. Požiadavky na normy pre štatistickú kontrolu akceptácie. Nápad na kontrolnú kartu.

kurzová práca, pridané 05.09.2015


Vlastnosti štatistickej akceptačnej kontroly kvality založenej na alternatívnych a kolektívnych kritériách. Zváženie koncepcie, účelu, hlavných úloh a princípov organizácie vstupnej kontroly kvality produktu, posúdenie jej účinnosti.

test, pridané 04.08.2011


Koncepcia systému manažérstva kvality v podniku. Význam štatistických metód v manažmente kvality. Shewhartove regulačné diagramy ako metóda štatistickej kontroly a riadenia kvality. Základné princípy konštrukcie Shewhartových regulačných diagramov.

kurzová práca, pridané 19.05.2011


Vykonávanie korelačnej analýzy údajov a vyhodnocovanie získaných výsledkov. Vlastnosti a podmienky, možnosť využitia štatistickej akceptačnej kontroly zo strany dodávateľa a spotrebiteľa, ako aj produktov na základe kvantitatívnych a alternatívnych kritérií.

kurzová práca, pridané 16.12.2014


Ekonomické problémy, podstata kvality a jej riadenie. Vývoj teórie a praxe manažérstva kvality. Princípy a funkcie manažérstva kvality. Štatistické metódy kontroly, štandardizácia. Rozvoj a implementácia systému manažérstva kvality.

priebeh prednášok, doplnené 14.11.2013


Podstata a účel štatistickej kontroly, jej klasifikácia a charakteristika hlavných typov: procesná a akceptačná. Etapy implementácie týchto foriem kontroly, analýza získaných výsledkov. Odber vzoriek na základe kvalitatívnych charakteristík. Metóda Tagushi.

kurzová práca, pridané 27.03.2013


Podstata manažérstva kvality v podniku. Vlastnosti práce zahraničných spoločností v tejto oblasti. Štatistické metódy kontroly kvality. Činnosť krúžkov kvality. Japonské a americké skúsenosti so zlepšovaním kvality. Charakteristika noriem ISO.

prezentácia, pridané 03.06.2015


Koncept, problém, riadenie a zlepšovanie kvality. Konkurencia v krajinách s rozvinutou trhovou ekonomikou. Štatistické metódy kontroly kvality produktov. Kvalita plánovania, tvorba stratégie. Medzinárodné štandardy kvality.

Štatistická kontrola kvality

Štatistická kontrola kvality znamená kontrolu, pri ktorej sa nekontrolujú všetky výrobky vyrábanej šarže, ale len vzorka z nej. Na základe výsledkov kontroly sa zároveň posudzuje kvalita celej šarže.

Existujú dva typy štatistickej kontroly: kontrola na kvalitatívnom základe, ktorej najčastejším špeciálnym prípadom je kontrola na alternatívnom základe, a kontrola na kvantitatívnom základe.

Pri monitorovaní podľa alternatívnych kritérií sú všetky produkty v šarži rozdelené do dvoch skupín: vhodné a chybné. Šarža sa hodnotí na základe percenta chybných produktov vo vzorke.

Hlavnou charakteristikou kvality šarže pri monitorovaní podľa alternatívneho kritéria je podiel chybných výrobkov v šarži:

kde M je počet chybných výrobkov v dávke;

N - veľkosť šarže.

Pri kontrole vzorky objemu N sa identifikujú chybné výrobky M. Na základe hodnoty q sa rozhodne o prijatí alebo odmietnutí dávky.

Základné pojmy štatistickej kontroly

Výrobnou jednotkou je samostatná kópia kusových výrobkov alebo množstvo nekusových alebo kusových výrobkov stanovené v stanovenom poradí.

Poznámka. Produkty môžu byť dokončené alebo nedokončené v procese výroby, ťažby alebo opravy.

Produkt je jednotka priemyselného produktu, ktorého množstvo možno vypočítať v kusoch alebo kópiách.

Kontrolovaná séria výrobkov je séria určená na kontrolu súboru výrobných jednotiek s rovnakým názvom, štandardným hodnotením alebo štandardnou veľkosťou a dizajnom, vyrobených počas určitého časového obdobia za rovnakých podmienok.

Poznámka. Vyrábané produkty môžu byť v procese výroby, ťažby alebo opravy.

Objem šarže - počet jednotiek produktu, ktoré tvoria šaržu.

Tok produktov - produkty rovnakého mena, štandardnej alebo štandardnej veľkosti a dizajnu, v pohybe na výrobnej linke.

Odber vzoriek – produkt alebo určitá skupina produktov vybraných na kontrolu zo šarže alebo toku produktov.

Poznámka. V závislosti od stupňa dokončenia výrobku môžu byť dokončené a nedokončené výrobné položky vrátane prírezov klasifikované ako výrobky.

Veľkosť vzorky – počet produktov, ktoré tvoria vzorku.

Okamžitý odber vzoriek je odber vzoriek z toku produktov, ktorý pozostáva z produktov, ktoré boli naposledy vyrobené v čase výberu v pomerne krátkom časovom intervale.

Súhrnná vzorka je vzorka pozostávajúca zo série okamžitých vzoriek.

Náhodná vzorka – vzorka, pri ktorej zostavení pre akýkoľvek produkt v kontrolovanej populácii poskytujú rovnakú pravdepodobnosť výberu.

Účelové vzorkovanie je vzorkovanie, pri ktorom sa vyberajú položky so špecifickou tendenciou meniť pravdepodobnosť výberu chybných položiek.

Systematický odber vzoriek je vzorka, v ktorej je zaradenie produktov určené ich počtom alebo pozíciou vo vopred objednanej kontrolovanej populácii.

Reprezentatívna vzorka (reprezentatívna vzorka RDP) je vzorka, v ktorej sa z každej časti kontrolovanej populácie vyberie taký počet produktov, aby dostatočne odrážal vlastnosti tejto populácie ako celku.

Vzorka - určité množstvo nekusových výrobkov vybraných na kontrolu.

Objem vzorky - počet jednotiek nekusových výrobkov, ktoré tvoria vzorku.

Bodová vzorka (NDS - one-time sample) je vzorka odobratá súčasne z určitej časti nekusového výrobku.

Kombinovaná vzorka (NPS - total sample) je vzorka pozostávajúca zo série bodových vzoriek.

Perióda odberu vzoriek - časový interval medzi okamihmi odberu susedných vzoriek alebo vzoriek z toku produktu.

Kontrola odberu vzoriek je kontrola, pri ktorej sa rozhoduje o kvalite kontrolovaného produktu na základe výsledkov kontroly jednej alebo viacerých vzoriek alebo vzoriek z dávky alebo prúdu produktov.

Štatistická akceptačná kontrola kvality produktu (štatistická akceptačná kontrola) - selektívna kontrola kvality produktu, založená na použití metód matematickej štatistiky na overenie zhody kvality produktu so stanovenými požiadavkami.

Podiel chybných jednotiek výroby je pomer počtu chybných jednotiek výroby k celkovému počtu jednotiek výroby v dávke.

Úroveň chybovosti je podiel chybných jednotiek výroby alebo počet chybných jednotiek na sto jednotiek výroby.

Akceptačné číslo je kontrolný štandard, ktorý je kritériom pre prijatie šarže produktov a rovná sa maximálnemu počtu chybných jednotiek (nedostatkov) vo vzorke alebo vzorke v prípade štatistickej akceptačnej kontroly.

Číslo odmietnutia je kontrolný štandard, ktorý je kritériom pre odmietnutie šarže výrobkov a rovná sa minimálnemu počtu chybných jednotiek (chyby) vo vzorke alebo vzorke v prípade štatistickej kontroly preberania.

Rozhodujúcim pravidlom je pokyn určený na rozhodnutie o prijatí šarže výrobkov na základe výsledkov jej kontroly.

Poznámka. Na prijatie rozhodnutia môže byť poskytnutý určitý súbor pravidiel rozhodovania.

Kontrolný plán je súbor údajov o druhu kontroly, objeme kontrolovanej šarže výrobkov, vzoriek alebo vzoriek, kontrolných štandardoch a rozhodujúcich pravidlách.

Štatistická akceptačná kontrolná schéma (akceptačná kontrolná schéma) - kompletný súbor štatistických akceptačných kontrolných plánov v kombinácii so súborom pravidiel na uplatňovanie týchto plánov,

Operačná charakteristika štatistického plánu kontroly preberania (prevádzková charakteristika) - vyjadrená rovnicou, grafom alebo tabuľkou a podmienená konkrétnym plánom kontroly, závislosť pravdepodobnosti prijatia od hodnoty charakterizujúcej kvalitu tohto produktu.

Riziko dodávateľa je pravdepodobnosť odmietnutia šarže produktov, ktorá má prijateľnú úroveň chybovosti.

Riziko spotrebiteľa je pravdepodobnosť prijatia šarže produktov, ktorá má chybnú úroveň odmietnutia.

Jednostupňová kontrola (NDP - jednovzorková kontrola; jednovzorková kontrola; jednovzorková kontrola) - štatistická akceptačná kontrola, vyznačujúca sa tým, že rozhodnutie o prijatí šarže výrobkov sa robí na základe výsledkov kontroly. iba jednej vzorky alebo vzorky.

Znížená kontrola (redukovaná kontrola RDP) - štatistická akceptačná kontrola používaná v prípade, keď výsledok kontroly daného počtu predchádzajúcich šarží výrobkov poskytuje dostatočný dôvod na záver, že skutočná úroveň chýb je nižšia ako úroveň prijateľnosti, a je charakterizované menšou veľkosťou vzorky ako pri normálnej kontrole .

Posilnená kontrola je štatistická akceptačná kontrola používaná v prípade, keď výsledky kontroly daného počtu predchádzajúcich sérií výrobkov poskytujú dostatočný základ pre záver, že skutočná úroveň chýb je vyššia ako akceptačná úroveň a je charakterizovaná prísnejšou kontrolné štandardy ako pri bežnej kontrole.

Vyberajú sa vzorky na testovanie rôzne metódy. Pri prvom spôsobe predkladania výrobkov na kontrolu sa jednotky výrobkov podliehajúcich kontrole objednávajú a číslujú priebežným číslovaním, ku kontrole sa predkladajú vo forme určitého obmedzeného súboru, tvoreného nezávisle od výrobného procesu. Z tejto populácie sa vyberie vzorka pomocou jednotného generátora náhodných čísel alebo tabuľky jednotných náhodných čísel. Generátor náhodných čísel môže byť rotujúci kruh s číslami vytlačenými na deliacich bodoch. Počet deliacich bodov je určený požadovaným počtom náhodných čísel, t. j. počtom jednotiek produktu v kontrolovanej dávke. Ďalšou verziou generátora je lotériový automat s množstvom prečíslovaných loptičiek, ktorých počet sa rovná počtu jednotiek kontrolovaného žrebu.

Existujú výpočtové postupy na získanie rovnomerne rozdelených náhodných čísel, vrátane tých, ktoré sú založené na použití tabuliek rovnomerne rozdelených náhodných čísel.

Tabuľka rovnomerne rozdelených náhodných čísel je výsledkom štatistického experimentu zaznamenaného vo forme tabuľky, uskutočneného pomocou snímača (generátora) rovnomerne rozložených náhodných čísel.

Predpokladajme, že máme tabuľku náhodných čísel rovnomerne rozložených medzi 0 a 10 000.

Ak chcete získať náhodné čísla X 4 , rovnomerne rozdelené v rozsahu od 0 do 1, musíte všetky tieto čísla vydeliť 10 000.

Náhodné čísla rovnomerne rozdelené na intervale (0, b) sú určené vzorcom

Ako čísla produktov zahrnutých do vzorky je potrebné vziať celú časť získaných náhodných čísel [yy]. Pri každom novom výbere vzoriek musíte náhodne vybrať prvé z týchto čísel a potom ďalších n - 1 číslo za ním, n veľkosť vzorky. Ak sa niektoré čísla opakujú, potom je potrebné zvýšiť počet vybraných náhodných čísel o počet opakovaní.

Postup pri náhodnom výbere výrobkov do vzorky pomocou tabuliek rovnomerne rozdelených náhodných čísel spočíva v prečíslovaní všetkých výrobkov kontrolovanej šarže, zostavení relatívne krátkej série náhodných čísel v rozsahu od 1 do N, kde N je objem šarže a výberom prvých n rôznych čísel z tejto série . Tieto čísla určujú produkty zahrnuté vo vzorke objemu N.

Príklady výrobkov predložených na kontrolu pomocou „riadkovej“ metódy: motory, chladničky, práčky.

Druhým spôsobom, ako predložiť produkty na kontrolu, je „rozptyl“.

V tomto prípade sa pri výbere jednotiek do vzorky používa „metóda najvyššej objektivity“. Pri použití tejto metódy vzorka zahŕňa jednotky výroby z rôznych častí kontrolovanej série.

Tretia metóda prezentácie produktov na kontrolu sa nazýva „flow“. V tomto prípade jednotky produktov vstupujú do riadenia v nepretržitom toku súčasne s uvoľňovaním produktov. Jednotky produktu sú zoradené, môžete nájsť jednotku akéhokoľvek daného čísla. Tento spôsob je typický pre prípad, keď sú výrobky kontrolované ihneď po zjazde z montážnej linky.

V tomto prípade sa používa metóda systematického výberu jednotiek produkcie vo vzorke. Ďalšou úlohou po výbere vzoriek na testovanie je výber kontrolného plánu, t.j. stanovenie objemu kontrolovanej šarže, veľkosti vzorky, akceptačného čísla a rozhodujúceho pravidla. Tento problém je vyriešený uvažovanými metódami, berúc do úvahy stanovené hodnoty chýb prvého a druhého typu, ako aj ekonomické faktory.

Základné štandardizované koncepty používané pri kontrole kvality vrátane certifikácie.

Prípustná odchýlka - odchýlka hodnoty ukazovateľa kvality výrobku alebo jeho parametra od menovitej hodnoty, ktorá je v medziach stanovených regulačnou dokumentáciou.

Chyba je každá jednotlivá nezhoda produktu s požiadavkami stanovenými regulačnou dokumentáciou.

Zjavná vada je vada, na zisťovanie ktorej sú v regulačnej dokumentácii uvedené príslušné pravidlá, metódy a kontroly.

Skrytá chyba je taká chyba, pre ktorú regulačná dokumentácia neposkytuje potrebné pravidlá, metódy a kontroly na jej identifikáciu.

Kritická chyba je taká chyba, pri ktorej je použitie výrobku na určený účel prakticky nemožné alebo je vylúčené v súlade s bezpečnostnými požiadavkami.

Závažná chyba je taká chyba, ktorá výrazne ovplyvňuje zamýšľané použitie výrobku alebo jeho životnosť, ale nie je kritická.

Drobná vada je vada, ktorá podstatne neovplyvňuje zamýšľané použitie výrobku alebo jeho životnosť.

Rozdelenie defektov na kritické, významné a menšie sa používa pri analýze úrovne kvality produktu a technológie jeho výroby.

Odstrániteľná vada je vada, ktorej odstránenie je technicky možné a ekonomicky realizovateľné.

Neodstrániteľná vada je vada, ktorej odstránenie je technicky nemožné alebo ekonomicky nepraktické.

Chybná výrobná jednotka je výrobná jednotka, ktorá má aspoň jednu vadu.

Chybný výrobok je výrobok, ktorý má aspoň jednu chybu.

Chyba je chybná výrobná jednotka alebo súbor takýchto jednotiek.

Napraviteľné manželstvo je manželstvo, v ktorom sú opraviteľné všetky chyby.

Neodstrániteľnou vadou je vada pozostávajúca z takých výrobných jednotiek, z ktorých každá má aspoň jednu neodstrániteľnú vadu.

Trieda produktu - triedenie určitého typu produktu podľa jedného alebo viacerých ukazovateľov kvality stanovených regulačnou dokumentáciou.

Plány štatistickej kontroly. Výrobca produktu je povinný zabezpečiť, aby ukazovatele kvality zodpovedali hodnotám uvedeným v špecifikáciách. V budúcnosti sa pri kontrole kvality považujú za chybné tie výrobky, ktorých parameter je nižší (alebo vyšší, alebo prekračuje hornú alebo dolnú hranicu) stanovenej hodnoty.

Ako už bolo uvedené, parameter sa zvyčajne chápe ako cieľový ukazovateľ. Použitie tohto termínu je tradičné pre výrobky v mnohých odvetviach: elektrické a rádiové prvky, motory, mechanické časti. Okrem parametra, ktorý prekračuje stanovené limity, môžu byť príčinou chýb produktu konštrukčné a výrobné chyby, napríklad preliačiny na karosérii, nezatvárateľné dvere auta, nefunkčné indikátory atď.

Medzi štatistickými metódami kontroly kvality sú najbežnejšie takzvané sedem nástrojov kontroly kvality:

• 1) Paretov diagram (Paretov diagram);
• 2) Ishikawa diagram príčin a následkov (Diagram príčin a následkov);
• 3) kontrolná karta (Contrat Chait);
• 4) stĺpcový graf (Histogram);
• 5) rozptylový diagram (Rozptylový diagram);
• 6) metóda vrstvenia (Stratifikácia);
• 7) kontrolné hárky.

Tieto metódy spolu tvoria efektívny systém kontroly kvality a analytických metód. Sedem jednoduché metódy môžu byť použité v ľubovoľnom poradí, v akejkoľvek kombinácii, v rôznych analytických situáciách, možno ich považovať za integrálny systém aj za samostatné analytické nástroje. V každom konkrétnom prípade sa navrhuje určiť zloženie a štruktúru pracovného súboru metód.

Japonské firmy aktívne využívajú sedem nástrojov kontroly kvality.

1. Paretov diagram umožňuje vizualizovať množstvo strát v závislosti od rôznych objektov; je typ stĺpcového grafu, ktorý sa používa na vizuálne zobrazenie zvažovaných faktorov v poradí klesajúcej dôležitosti.

V roku 1897 taliansky ekonóm V. Pareto navrhol vzorec popisujúci nerovnomerné rozdelenie dávok. Rovnakú myšlienku graficky znázornil v diagrame v roku 1907 americký ekonóm M. Lorenz. Obaja vedci ukázali, že najčastejšie najväčší podiel príjmu či bohatstva má malý počet ľudí. Slávny americký špecialista na riadenie kvality J. Juran aplikoval tento prístup v oblasti kontroly kvality. To umožnilo rozdeliť faktory ovplyvňujúce kvalitu na niekoľko zásadne dôležitých a množstvo nepodstatných. Ukázalo sa, že prevažná časť porúch a s nimi spojených strát vzniká spravidla z relatívne malého počtu príčin. J. Juran nazval tento prístup Paretovou analýzou.

Na zostavenie Paretovho diagramu sú počiatočné údaje prezentované vo forme tabuľky, v prvom stĺpci ktorej sú uvedené analyzované faktory, v druhom - absolútne údaje charakterizujúce počet prípadov detekcie analyzovaných faktorov v období. skúmané, v treťom - celkový počet faktorov podľa typu, vo štvrtom - ich percento , v piatom - kumulatívne (akumulované) percento prípadov zistenia faktorov.

Konštrukcia Paretovho diagramu začína vynesením údajov zo stĺpca 1 na os x a údajov zo stĺpca 2 na osi y zoradených v zostupnom poradí podľa frekvencie výskytu. „Iné faktory“ sú na osi y vždy umiestnené ako posledné; ak je podiel týchto faktorov relatívne veľký, potom je potrebné ich dešifrovať a zvýrazniť tie najvýznamnejšie. Na základe týchto počiatočných údajov sa vytvorí stĺpcový graf (pozri obr. 8.9) a potom sa pomocou údajov v stĺpci 5 a ďalšej ordináty označujúcej kumulatívne percento nakreslí Lorenzova krivka. Je možné zostrojiť Paretov diagram, keď sú údaje zo stĺpca 4 vynesené na hlavnej osi; v tomto prípade na nakreslenie Lorenzovej krivky nie je potrebné zahrnúť do diagramu ďalšiu ordinátu (toto je verzia diagramu, ktorá je v praxi najbežnejšia).

Ryža. 8.9.

Definujúcou výhodou Paretovho diagramu je, že umožňuje rozdeliť faktory na významné (vyskytujúce sa najčastejšie) a menšie (vyskytujúce sa relatívne zriedkavo). Napríklad analýza diagramu znázorneného na obr. 8.9 (rovnako ako Lorenzova krivka), ukazuje, že zmršťovacie dutiny, plynová pórovitosť a iné trhliny v odliatkoch tvoria 89,5 % všetkých nezhôd. Práce na zabezpečení kvality dielov by preto mali začať odstránením týchto nezrovnalostí.

Paretova tabuľka často odhaľuje vzorec nazývaný „pravidlo 80/20“ založený na Paretovom princípe, ktorý väčšina následky sú spôsobené relatívne málo príčinami. Aplikované na analýzu nezhody tento vzor možno formulovať nasledovne: zvyčajne 80 % zistených nezhôd súvisí len s 20 % všetkých možných príčin.

Okrem identifikácie a zoradenia faktorov podľa ich dôležitosti sa Paretov diagram úspešne používa na jednoznačné preukázanie účinnosti určitých opatrení v oblasti zabezpečenia kvality: stačí zostrojiť a porovnať dva Paretove diagramy – pred a po implementácii akékoľvek opatrenia.

2. Diagram príčin a následkov navrhol v roku 1953 K. Ishikawa („Ishikawa diagram“). Diagram je grafickým usporiadaním faktorov ovplyvňujúcich objekt analýzy (obr. 8.10). Hlavnou výhodou Ishikawovho diagramu je, že poskytuje vizuálnu reprezentáciu nielen tých faktorov, ktoré ovplyvňujú skúmaný objekt, ale aj príčinno-následkových vzťahov týchto faktorov.

Ryža. 8.10.

Pri konštrukcii Ishikawovho diagramu sa k centrálnej horizontálnej šípke zobrazujúcej predmet analýzy nakreslia veľké primárne šípky, ktoré označujú hlavné faktory (skupiny faktorov), ktoré ovplyvňujú predmet analýzy. Ďalej sú ku každému primárnemu šípu pripojené šípky druhého rádu, ku ktorým sa zase približujú šípky tretieho rádu atď. kým sa do diagramu nezakreslia všetky šípky označujúce faktory, ktoré majú znateľný vplyv na predmet analýzy v konkrétnej situácii. Každá zo šípok na diagrame v závislosti od svojej polohy predstavuje buď príčinu alebo následok: predchádzajúca šípka vo vzťahu k nasledujúcej vždy pôsobí ako príčina a nasledujúca ako dôsledok.

Hlavnou úlohou pri konštrukcii diagramu je zabezpečiť správnu podriadenosť vo vzájomnej závislosti faktorov, ako aj jeho jasný návrh.

Pri štruktúrovaní diagramu na úrovni primárnych šípok faktorov v mnohých reálnych situáciách môžete použiť pravidlo „päť“, ktoré navrhol sám Ishikawa. M" (materiály, stroje, metódy, meranie, muži - materiály, stroje, metódy, merania, ľudia). Toto pravidlo je, že v všeobecný prípad Existuje päť možných dôvodov pre určité výsledky súvisiace s kauzálnymi faktormi.

Podrobný Ishikawov diagram môže slúžiť ako základ pre zostavenie plánu vzájomne súvisiacich opatrení, ktoré poskytujú komplexné riešenie problému nastoleného v analýze.

3. Regulačný diagram navrhol v roku 1924 W. Shewhart. Je postavená na forme (forme), na ktorej je nanesená mriežka tenkých zvislých a vodorovných čiar. Vybraná štatistická charakteristika sledovaného parametra je na mape vyznačená vertikálne (napríklad individuálna alebo aritmetická stredná hodnota, medián, rozsah atď.) a horizontálne - čas alebo číslo kontrolnej vzorky. Na mape aritmetických priemerných hodnôt sa teda najskôr nakreslí: vodorovná stredová čiara zodpovedajúca hodnote stredu tolerancie (TC) (pri tejto hodnote sa technologická operácia považuje za optimálne upravenú); dve vodorovné čiary limitov technologickej tolerancie stanovených regulačnou dokumentáciou (horná - TV a dolná - Ti); dve vodorovné čiary, ktoré sú hranicami pre reguláciu hodnôt kontrolovaného parametra (horná - Rvi, dolná - Rn). Regulačné limity obmedzujú rozsah hodnôt regulovanej charakteristiky vzorky zodpovedajúci vyhovujúcej úprave technologickej operácie (ak je regulovaný parameter špecifikovaný jednostrannou normou, potom je do regulačného diagramu zakreslená len jedna regulačná medza) (obr. 8.11). Pre lepšie vnímanie kontrolného diagramu je vhodné označiť jeho stredovú čiaru a hranice rôznymi farbami, napríklad stredová čiara - zelená, medze tolerancie - červená, kontrolné hranice - čierna.

Ryža. 8.11.

Kontrolné limity sa vypočítajú s prihliadnutím na akceptovanú distribúciu hodnôt kontrolovaného parametra a dodatočnú pravdepodobnosť prijatia falošného varovného signálu o prevádzkovej poruche. Interval spoľahlivosti udáva, v rámci ktorých limitov sa očakáva skutočná hodnota štatistickej charakteristiky.

Práca s regulačným diagramom vychádza z toho, že na základe pozorovania hodnôt kontrolovaného parametra sa zistí, či je tento parameter v rámci regulačných limitov a na základe toho sa rozhodne, či technologická prevádzka je upravená alebo nie.

O prerušení prevádzky sa rozhodne vtedy, keď aspoň jedno pozorovanie zaznamenané na mape ako bod presiahne regulačné hranice. Avšak ešte predtým, ako body prekročia hranice regulácie, regulačný diagram umožní posúdiť vznikajúce porušenia technologickej operácie na základe nasledujúcich znakov:

• o v blízkosti kontrolných hraníc sa objaví niekoľko po sebe nasledujúcich hodnôt kontrolovaného parametra;
• o hodnoty sú rozložené na jednej strane stredovej čiary, t.j. priemerná hodnota sa posúva vzhľadom na stred nastavenia (prítomnosť systematickej odchýlky je indikovaná napríklad umiestnením siedmich hodnôt v rade nad alebo pod stredovou čiarou, ako aj umiestnením 10 hodnôt 11, 12 zo 14, 14 zo 17 a 16 z 20 hodnôt na jednej strane stredovej čiary);
• o hodnoty kontrolovaného parametra sú značne rozptýlené;
• o existuje tendencia, že hodnoty kontrolovaného parametra sa priblížia k jednému z kontrolných limitov.
• 4. Histogram (pozri obr. 8.12) je stĺpcový graf a používa sa na vizuálne znázornenie rozdelenia konkrétne hodnoty parameter frekvenciou opakovania za určité časové obdobie (týždeň, mesiac, rok).

Pri vynesení do grafu prijateľné hodnoty parametra je určená tým, ako často tento parameter spadá do alebo mimo prijateľného rozsahu.

Histogram sa vytvorí v nasledujúcom poradí:

• a) zostaví sa tabuľka počiatočných údajov;
• b) odhadne sa rozsah analyzovaného parametra;

Ryža. 8.12.

• c) určí sa šírka rozpätia;
• d) je stanovený počiatočný bod prvého intervalu;
• e) je zvolený konečný počet intervalov.

Typ histogramu závisí od veľkosti vzorky, počtu intervalov a počiatočného bodu prvého intervalu. Čím väčšia je veľkosť vzorky a čím menšia je šírka intervalu, tým bližšie je histogram k súvislej krivke.

5. Na identifikáciu závislosti jednej premennej (ukazovateľ kvality produktu, parameter technologického procesu, hodnota nákladov a kvality atď.) od inej sa používa rozptylový diagram (scatter diagram) (obr. 8.13). Diagram neodpovedá na otázku, či jedna premenná spôsobuje druhú, ale dokáže objasniť, či vzťah príčina-následok v danom prípade vôbec existuje a aká je jeho sila.

Najbežnejšou štatistickou metódou na identifikáciu takejto závislosti je korelačná analýza založená na hodnotení korelačného koeficientu (z lat. - pomer). Vzťah medzi skúmanými veličinami môže byť úplný, t.j. funkčné, keď sa korelačný koeficient rovná jednej (+1), ak sa premenné súčasne zvyšujú alebo znižujú, a (-1), ak sa zvyšuje jedna premenná, druhá klesá. Príkladom funkčného vzťahu je tvrdosť materiálu obrobku: čím vyššia tvrdosť, tým väčšie opotrebenie.

Ryža. 8.13.

V prípade, že neexistuje žiadny vzťah, korelačný koeficient je nulový. Je možný aj prechodný prípad, keď je závislosť súvisiacich veličín neúplná, pretože je skreslená vplyvom vonkajších dodatočných faktorov. Ilustráciu tohto druhu korelácie možno vidieť v závislosti produktivity práce pracovníkov od dĺžky ich služby pod vplyvom ďalších faktorov, ako je vzdelanie, zdravie atď. Čím väčší je vplyv týchto dodatočných faktorov, tým menej je vzťah medzi dĺžkou služby a produktivitou práce.

Korelačné súvislosti sú opísané zodpovedajúcimi rovnicami. V prípadoch, keď je potrebné zistiť závislosť jedného parametra od viacerých iných, sa používa regresná analýza. Na identifikáciu vplyvu jednotlivých faktorov na sledovaný parameter sa používa analýza rozptylu, ktorá predpokladá, že významnosť každého faktora v jednotlivých podmienkach je charakterizovaná jeho príspevkom k rozptylu experimentálneho výsledku.

6. Metóda vrstvenia (stratifikácia). používa sa na identifikáciu príčin odchýlok v charakteristikách produktu. Metóda spočíva v rozdelení (stratifikácii) získaných charakteristík v závislosti od rôznych faktorov: kvalita východiskových materiálov, pracovné metódy atď. Zároveň sa určuje vplyv jedného alebo druhého faktora na vlastnosti produktu, čo umožňuje prijať potrebné opatrenia na odstránenie ich neprijateľného rozptylu.

Na obr. Obrázok 8.14 ukazuje príklad stratifikácie Paretovho diagramu podľa faktorov A a B s najjednoduchšou podrobnou analýzou (“rozpletenie súvislostí”) diagramu. V tomto prípade vám delaminácia umožňuje získať predstavu o skrytých príčinách defektov.

Ryža. 8.14.

• 7. Kontrolné zoznamy používa sa na kontrolu na základe kvalitatívnych a kvantitatívnych charakteristík. Kontrolný hárok je papierový formulár, na ktorom sú uvedené názvy kontrolovaných ukazovateľov a zaznamenané ich hodnoty získané počas procesu kontroly (obr. 8.15). Používajú sa tieto typy kontrolných zoznamov:
  • o kontrolný zoznam na zaznamenávanie rozloženia meraného parametra počas výrobného procesu;
  • o kontrolný zoznam pre zaznamenávanie typov nezhôd;
  • o kontrolný zoznam na posúdenie reprodukovateľnosti a výkonnosti technologického procesu.

ÚVOD

Najdôležitejším zdrojom rastu efektívnosti výroby je neustále zlepšovanie technickej úrovne a kvality výrobkov. Pre technické systémy vyznačuje sa prísnou funkčnou integráciou všetkých prvkov, takže neexistujú žiadne sekundárne prvky, ktoré by mohli byť zle navrhnuté a vyrobené. Súčasná úroveň rozvoja vedecko-technického pokroku teda výrazne sprísnila požiadavky na technickú úroveň a kvalitu výrobkov všeobecne a ich jednotlivých prvkov. Systematický prístup vám umožňuje objektívne vybrať rozsah a smer riadenia kvality, typy výrobkov, formy a metódy výroby, ktoré poskytujú najväčší efekt vynaloženého úsilia a finančných prostriedkov na zlepšenie kvality výrobkov. Systematický prístup k zlepšovaniu kvality výrobkov umožňuje položiť vedecký základ priemyselné podniky, združenia, plánovacie orgány.

V priemyselných odvetviach sa na analýzu kvality produktov a procesov používajú štatistické metódy. Analýza kvality je analýza, pomocou ktorej sa pomocou údajov a štatistických metód zisťuje vzťah medzi presnými a nahradenými znakmi kvality. Procesná analýza je analýza, ktorá nám umožňuje pochopiť vzťah medzi príčinnými faktormi a výsledkami, ako sú kvalita, náklady, produktivita atď. Procesná kontrola zahŕňa identifikáciu kauzálnych faktorov, ktoré ovplyvňujú hladké fungovanie výrobného procesu. Kvalita, cena a produktivita sú výsledkom procesu kontroly.

Štatistické metódy kontroly kvality produktov sú dnes v priemysle čoraz viac uznávané a rozšírené. Vedecké metódy štatistickej kontroly kvality výrobkov sa využívajú v odvetviach: strojárstvo, ľahký priemysel a verejné služby.

Hlavným cieľom štatistických metód kontroly je zabezpečiť výrobu použiteľných produktov a poskytovanie užitočných služieb pri najnižších nákladoch.

Štatistické metódy kontroly kvality produktov poskytujú významné výsledky v nasledujúcich ukazovateľoch:

zlepšenie kvality nakupovaných surovín;

úspora surovín a práce;

zlepšenie kvality vyrábaných výrobkov;

zníženie nákladov na kontrolu;

zníženie počtu defektov;

zlepšenie vzťahu medzi výrobou a spotrebiteľom;

uľahčenie prechodu výroby z jedného typu výrobku na druhý.

Hlavnou úlohou nie je len zvýšiť kvalitu produktov, ale zvýšiť množstvo produktov, ktoré by boli vhodné na spotrebu.

Dva základné pojmy v kontrole kvality sú meranie kontrolovaných parametrov a ich rozdelenie. Na posúdenie kvality výrobku nie je potrebné merať parametre ako pevnosť materiálu, papier, hmotnosť predmetu, kvalita zafarbenia a pod.

Druhý koncept - rozdelenie hodnôt kontrolovaného parametra - je založený na skutočnosti, že neexistujú dva parametre tých istých produktov, ktoré by mali absolútne rovnakú hodnotu; Keď sa merania stanú presnejšími, v meraniach parametrov sa nachádzajú malé nezrovnalosti.

Variabilita „správania“ kontrolovaného parametra je 2 typov. Prvý prípad je, keď jeho hodnoty tvoria súbor náhodných premenných vytvorených za normálnych podmienok; druhý - keď sa súbor jeho náhodných premenných vytvára za podmienok odlišných od normálnych pod vplyvom určitých dôvodov.

1. Štatistická kontrola prijatia založená na alternatívnych kritériách

Spotrebiteľ spravidla nemá možnosť kontrolovať kvalitu výrobkov počas výrobného procesu. Musí si však byť istý, že výrobky, ktoré dostane od výrobcu, spĺňajú ustanovené požiadavky, a ak sa to nepotvrdí, má právo požadovať od výrobcu výmenu chybného výrobku alebo odstránenie vád.

Hlavnou metódou sledovania surovín, dodávok a hotových výrobkov dodávaných spotrebiteľom je štatistická akceptačná kontrola kvality výrobkov.

Štatistická akceptačná kontrola kvality produktu- selektívna kontrola kvality výrobkov, založená na použití metód matematickej štatistiky na kontrolu kvality výrobkov podľa stanovených požiadaviek.

Ak sa pri tomto všetkom veľkosť vzorky rovná objemu celej kontrolovanej populácie, potom sa takáto kontrola nazýva kontinuálna. Úplná kontrola je možná len v prípadoch, ak sa počas procesu kontroly nezhorší kvalita výrobku, inak selektívna kontrola, t.j. kontrola určitej malej časti celkovej produkcie sa stáva nútenou.

Nepretržitá kontrola sa vykonáva, ak tomu nebránia žiadne zvláštne prekážky, v prípade možnosti kritickej chyby, t.j. vada, ktorej prítomnosť úplne vylučuje použitie výrobku na určený účel.

Všetky produkty je možné testovať aj za nasledujúcich podmienok:

šarža výrobkov alebo materiálu je malá;

kvalita vstupného materiálu je zlá alebo sa o ňom nič nevie.

Môžete sa obmedziť na kontrolu časti materiálu alebo výrobkov, ak:

porucha nespôsobí vážnu poruchu zariadenia a nepredstavuje hrozbu pre život;

produkty sa používajú v skupinách;

chybné výrobky môžu byť objavené v neskoršej fáze montáže.

V praxi štatistickej kontroly nie je všeobecný podiel q známy a mal by sa odhadnúť na základe výsledkov kontroly náhodnej vzorky n výrobkov, z ktorých m je chybných.

Štatistickým plánom kontroly sa rozumie systém pravidiel, ktorý uvádza metódy výberu produktov na testovanie a podmienky, za ktorých by mala byť šarža prijatá, odmietnutá alebo by mala pokračovať v kontrole.

Existujú nasledujúce typy plánov štatistickej kontroly šarže produktov na základe alternatívneho kritéria:

jednostupňové plány, podľa ktorých, ak medzi n náhodne vybranými výrobkami počet chybných m nie je väčší ako akceptačné číslo C (mC), potom je dávka prijatá; inak je dávka zamietnutá;

dvojstupňové plány, podľa ktorých, ak medzi n1 náhodne vybranými výrobkami počet chybných m1 nie je väčší ako akceptačné číslo C1 (m1C1), potom je dávka prijatá; ak m11, kde d1 je číslo odmietnutia, potom sa dávka zamietne. Ak C1 m1 d1, potom sa rozhodne o odbere druhej vzorky veľkosti n2. Potom, ak je celkový počet výrobkov v dvoch vzorkách (m1 + m2) C2, potom sa séria prijme, inak sa séria zamietne podľa údajov dvoch vzoriek;

viacstupňové plány sú logickým pokračovaním dvojstupňových plánov. Najprv sa odoberie dávka objemu n1 a určí sa počet chybných výrobkov m1. Ak m1?C1, potom je dávka prijatá. Ak C1p m1 d1 (D1C1+1), potom sa dávka zamietne. Ak C1m1d1, potom sa rozhodne o odbere druhej vzorky veľkosti n2. Nech je medzi n1 + n2 chybných m2. Potom, ak m2c2, kde c2 je druhé akceptačné číslo, dávka je prijatá; ak m2d2 (d2 c2 + 1), potom sa dávka zamietne. Pri c2 m2 d2 sa rozhodne o odbere tretej vzorky. Ďalšia kontrola sa uskutočňuje podľa podobnej schémy, s výnimkou posledného k-tého kroku. Zapnuté k-tý krok, ak medzi kontrolovanými výrobkami vzorky boli mk chybné a mkck, potom je séria prijatá; ak m k ck, potom sa dávka odmietne. Vo viacstupňových plánoch sa predpokladá, že počet krokov k je n1 =n2=…= nk;

sekvenčná kontrola, pri ktorej sa o kontrolovanej dávke rozhoduje po posúdení kvality vzoriek, ktorých celkový počet nie je vopred určený a je stanovený procesom na základe výsledkov predchádzajúcich vzoriek.

Jednostupňové plány sú jednoduchšie z hľadiska organizácie riadenia výroby. Dvojstupňové, viacstupňové a sekvenčné plány kontroly poskytujú väčšiu presnosť rozhodnutí s rovnakou veľkosťou vzorky, ale z organizačného hľadiska sú zložitejšie.

Úloha selektívnej akceptačnej kontroly v skutočnosti spočíva v štatistickom testovaní hypotézy, že podiel chybných výrobkov q v dávke sa rovná prípustnej hodnote qo, t.j. H0:q = q0.

Cieľom výberu správneho plánu štatistickej kontroly je urobiť chyby prvého a druhého typu nepravdepodobnými. Pripomeňme, že chyby prvého typu sú spojené s možnosťou omylom odmietnuť šaržu výrobkov; chyby druhého typu sú spojené s možnosťou omylu vynechať chybnú dávku.

2. Štatistické normy kontroly akceptácie

Pre úspešnú aplikáciu štatistických metód kontroly kvality výrobkov má veľký význam dostupnosť vhodných smerníc a noriem, ktoré by mali byť dostupné širokému spektru inžinierskych a technických pracovníkov. Normy pre štatistickú kontrolu akceptácie poskytujú možnosť objektívne porovnávať úrovne kvality šarží rovnakého typu produktu v priebehu času aj v rôznych podnikoch.

Zastavme sa pri základných požiadavkách na normy pre štatistickú kontrolu akceptácie.

V prvom rade musí norma obsahovať dostatok veľké číslo plány s rôznymi prevádzkovými charakteristikami. Je to dôležité, pretože vám to umožní vybrať si plány kontroly s prihliadnutím na špecifiká výroby a požiadavky spotrebiteľov na kvalitu produktu. Je žiaduce, aby norma špecifikovala rôzne typy plánov: jednostupňové, dvojstupňové, viacstupňové, sekvenčné plány kontroly atď.

Hlavnými prvkami noriem akceptačnej kontroly sú:

1. Tabuľky plánov odberu vzoriek používaných v normálnych výrobných podmienkach, ako aj plány na vylepšenú kontrolu v podmienkach porúch a na uľahčenie kontroly pri dosahovaní vysokej kvality.

2. Pravidlá pre výber plánov s prihliadnutím na ovládacie prvky.

3. Pravidlá prechodu z normálnej kontroly na rozšírenú alebo odľahčenú kontrolu a spätný prechod počas normálneho priebehu výroby.

4. Metódy výpočtu následných hodnotení ukazovateľov kvality kontrolovaného procesu.

V závislosti od záruk poskytovaných akceptačnými kontrolnými plánmi sa rozlišujú tieto metódy zostavovania plánov:

nastaviť hodnoty rizika dodávateľa a rizika spotrebiteľa a predložiť požiadavku, aby prevádzková charakteristika P(q) prechádzala približne dvoma bodmi: q0, ? a qm, kde q0 a qm sú prijateľné a odmietnuté úrovne kvality.Tento plán sa nazýva kompromisný plán, pretože chráni záujmy spotrebiteľa aj dodávateľa. Pri malých hodnotách? a? veľkosť vzorky musí byť veľká;

vyberte jeden bod na prevádzkovej charakteristike a akceptujte jednu alebo viac dodatočných nezávislých podmienok.

Prvý systém plánov štatistickej akceptačnej inšpekcie, ktorý sa široko používa v priemysle, vyvinuli Dodge a Rolig. Plány tohto systému zabezpečujú nepretržitú kontrolu výrobkov z odmietnutých šarží a výmenu chybných výrobkov za vhodné.

Americký štandard MIL-STD-LO5D sa rozšíril v mnohých krajinách. Domáca norma GOST-18242-72 je svojou štruktúrou blízka americkej a obsahuje plány jednostupňovej a dvojstupňovej akceptačnej kontroly. Norma je založená na koncepte prijateľnej úrovne kvality (AQL) q0, ktorá sa považuje za maximálne percento chybných výrobkov prípustné spotrebiteľom v dávke vyrobenej počas bežnej výroby. Pravdepodobnosť odmietnutia šarže s podielom chybných výrobkov rovným q0 je pri štandardných plánoch malá a klesá so zvyšujúcou sa veľkosťou vzorky. Pre väčšinu plánov nepresahuje 0,05.

Pri kontrole výrobkov na základe viacerých kritérií norma odporúča klasifikovať chyby do troch tried: kritické, významné a malé.

3. Kontrolné karty

Jedným z hlavných nástrojov v obrovskom arzenáli štatistických metód kontroly kvality sú kontrolné diagramy. Všeobecne sa uznáva, že myšlienka kontrolného diagramu patrí slávnemu americkému štatistikovi Walterovi L. Shewhartovi. Bol navrhnutý v roku 1924 a podrobne popísaný v roku 1931. Spočiatku slúžili na zaznamenávanie výsledkov meraní požadovaných vlastností výrobkov. Ak parameter prekročil tolerančný rozsah, indikoval potrebu zastaviť výrobu a upraviť proces v súlade s poznatkami špecialistu riadiaceho výrobu.

To poskytovalo informácie o tom, kedy sa u koho, na akom zariadení vyskytli v minulosti závady.

Navyše v tomto prípade bolo rozhodnutie o úprave prijaté, keď už bola chyba prijatá. Preto bolo dôležité nájsť postup, ktorý by kumuloval informácie nielen pre retrospektívny výskum, ale aj pre využitie pri rozhodovaní. Tento návrh zverejnil americký štatistik I. Page v roku 1954. Mapy, ktoré sa používajú pri rozhodovaní, sa nazývajú kumulatívne.

Kontrolná tabuľka pozostáva zo stredovej čiary, dvoch kontrolných limitov (nad a pod stredovou čiarou) a charakteristických hodnôt (ukazovateľ výkonu) zakreslených na mape, ktoré predstavujú stav procesu.

V určitých časových úsekoch sa vyberie n vyrobených produktov (všetky za sebou; selektívne; periodicky z kontinuálneho toku atď.) a meria sa kontrolovaný parameter.

Výsledky merania sú zakreslené do regulačnej tabuľky a v závislosti od týchto hodnôt sa rozhoduje o úprave procesu alebo pokračovaní procesu bez úprav.

Signály možného problému s technologickým procesom môžu byť:

bod presahuje kontrolné limity (bod 6); (proces sa vymkol kontrole);

umiestnenie skupiny po sebe nasledujúcich bodov v blízkosti jednej kontrolnej hranice, ale neprekračujúce ju (11, 12, 13, 14), čo naznačuje porušenie úrovne nastavení zariadenia;

silný rozptyl bodov (15, 16, 17, 18, 19, 20) na kontrolnej mape vzhľadom na stredovú čiaru, čo poukazuje na pokles presnosti technologického postupu.

Horná hranica

Centrálna čiara

nižší limit

6 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Číslo vzorky

Záver

Zvyšujúci sa rozvoj nového ekonomického prostredia pre našu krajinu reprodukcie, t.j. trhové vzťahy diktujú potrebu neustáleho zlepšovania kvality s využitím všetkých možností, všetkých výdobytkov pokroku v oblasti technológie a organizácie výroby.

Najkompletnejšie a najkomplexnejšie hodnotenie kvality je zabezpečené, keď sa berú do úvahy všetky vlastnosti analyzovaného objektu, prejavujúce sa vo všetkých fázach jeho životného cyklu: pri výrobe, preprave, skladovaní, používaní, opravách atď. služby.

Výrobca teda musí kontrolovať kvalitu výrobku a na základe výsledkov odberu vzoriek posúdiť stav príslušného technologického procesu. Vďaka tomu promptne odhalí problémy v procese a opraví ich.

Bibliografia

1. GembrisS. Herrmann J., „Manažment kvality“, Omega-L SmartBook, 2008.

2. Shevchuk D.A., „Kontrola kvality“, Gross-Media., M., 2009.

3. Elektronická učebnica"Kontrola kvality"

Zmyslom štatistických metód kontroly kvality je na jednej strane výrazne znížiť náklady na jej implementáciu v porovnaní s organoleptickou (vizuálnou, sluchovou a pod.) s priebežnou kontrolou a na druhej strane vylúčiť náhodné zmeny kvality produktu.

Existujú dve oblasti použitia štatistických metód vo výrobe (obr. 4.8):

pri regulácii postupu technologického procesu s cieľom udržať ho v stanovených medziach (ľavá strana schémy);

pri preberaní vyrobených produktov (pravá strana schémy).

Ryža. 4.8. Oblasti použitia štatistických metód riadenia kvality produktov

Na riadenie technologických procesov sa rieši problematika štatistickej analýzy presnosti a stability technologických procesov a ich štatistická regulácia. V tomto prípade sa za štandard berú tolerancie pre kontrolované parametre uvedené v technologickej dokumentácii a úlohou je prísne dodržiavať tieto parametre v stanovených medziach. Úlohou môže byť aj hľadanie nových prevádzkových režimov s cieľom zlepšiť kvalitu finálnej výroby.

Pred použitím štatistických metód vo výrobnom procese je potrebné jasne pochopiť účel použitia týchto metód a výhody výroby z ich použitia. Veľmi zriedkavo sa údaje používajú na vyvodzovanie záverov o kvalite tak, ako boli prijaté. Na analýzu údajov sa zvyčajne používa sedem takzvaných štatistických metód alebo nástrojov kontroly kvality: stratifikácia údajov; grafika; Paretov diagram; diagram príčin a následkov (Ishikawov diagram alebo diagram rybej kosti); kontrolný zoznam a histogram; bodový diagram; kontrolné karty.

1. Delaminácia (stratifikácia).

Pri rozdeľovaní údajov do skupín podľa ich charakteristík sa skupiny nazývajú vrstvy (vrstvy) a samotný proces separácie sa nazýva stratifikácia (stratifikácia). Je žiaduce, aby rozdiely vo vrstve boli čo najmenšie a medzi vrstvami čo najväčšie.

Vo výsledkoch merania je vždy väčší či menší rozptyl parametrov. Ak stratíte podľa faktorov, ktoré generujú tento rozptyl, je ľahké identifikovať hlavný dôvod jeho výskytu, znížiť ho a dosiahnuť zlepšenú kvalitu produktu.

Použitie rôznych metód delaminácie závisí od konkrétnych úloh. Vo výrobe sa často používa metóda nazývaná 4M, ktorá zohľadňuje faktory v závislosti od: osoby; stroje (stroj); materiál (materiál); metóda.

To znamená, že delamináciu je možné vykonať takto:

Podľa výkonných umelcov (podľa pohlavia, pracovných skúseností, kvalifikácie atď.);
- podľa strojov a zariadení (podľa nových alebo starých, značky, typu atď.);
- podľa materiálu (podľa miesta výroby, šarže, druhu, kvality surovín atď.);
- spôsobom výroby (teplota, technologický spôsob a pod.).

V obchode môže dochádzať k stratifikácii podľa regiónov, firiem, predajcov, druhov tovaru, ročných období.

Stratifikačná metóda v čistej forme sa používa pri kalkulácii nákladov na produkt, keď je potrebné odhadnúť priame a nepriame náklady oddelene podľa produktu a šarže, pri posudzovaní zisku z predaja produktov oddelene podľa zákazníka a podľa produktu atď. . Vrstvenie sa používa aj v prípade iných štatistických metód: pri konštrukcii diagramov príčin a následkov, Paretových diagramov, histogramov a regulačných diagramov.

2. Grafická prezentácia údajovširoko používané v výrobná prax pre jasnosť a uľahčenie pochopenia významu údajov. Rozlišujú sa tieto typy grafov:

A). Graf predstavujúci prerušovanú čiaru (obr. 4.9) slúži napríklad na vyjadrenie zmien ľubovoľných údajov v čase.

Ryža. 4.9. Príklad „zlomeného“ grafu a jeho aproximácie

B) Koláčové a pásové grafy (obrázky 4.10 a 4.11) sa používajú na vyjadrenie percenta uvažovaných údajov.

Ryža. 4.10. Príklad koláčového grafu

Pomer zložiek výrobných nákladov:

1 – výrobné náklady ako celok;

2 – nepriame náklady;

3 – priame náklady a pod.

Ryža. 4.11. Príklad pásového grafu

Obrázok 4.11 ukazuje pomer tržieb z predaja pre jednotlivé typy produktov (A, B, C), je viditeľný trend: produkt B je perspektívny, ale A a C nie.

IN). Na vyjadrenie podmienok na dosiahnutie týchto hodnôt slúži graf v tvare Z (obr. 4.12). Napríklad na posúdenie všeobecného trendu pri zaznamenávaní skutočných údajov podľa mesiacov (objem predaja, objem výroby atď.)

Harmonogram je zostavený takto:

1) hodnoty parametra (napríklad objem predaja) sú vynesené po mesiacoch (na obdobie jedného roka) od januára do decembra a prepojené rovnými segmentmi (prerušovaná čiara 1 na obr. 4.12);

2) vypočíta sa kumulatívna suma pre každý mesiac a vytvorí sa príslušný graf (prerušovaná čiara 2 na obr. 4.12);

3) vypočítajú sa celkové hodnoty (meniaci sa súčet) a vytvorí sa zodpovedajúci graf. V tomto prípade sa za meniaci sa súčet považuje súčet za rok predchádzajúci danému mesiacu (prerušovaná čiara 3 na obr. 4.12).

Ryža. 4.12. Príklad grafu v tvare Z.

Na osi y sú príjmy podľa mesiacov, na osi x sú mesiace v roku.

Na základe meniaceho sa súčtu je možné určiť trend zmien počas dlhého obdobia. Namiesto meniaceho sa súčtu môžete plánované hodnoty vykresliť do grafu a skontrolovať podmienky na ich dosiahnutie.

G). Stĺpcový graf (obr. 4.13) predstavuje kvantitatívnu závislosť, vyjadrenú výškou stĺpca, takých faktorov, ako sú cena produktu od jeho typu, výška strát v dôsledku defektov v procese atď. Varianty stĺpcového grafu sú histogram a Paretov diagram. Pri konštrukcii grafu sa počet faktorov ovplyvňujúcich skúmaný proces (v tomto prípade štúdium stimulov na nákup produktov) vykreslí pozdĺž osi y. Na osi x sú faktory, z ktorých každý má zodpovedajúcu výšku stĺpca v závislosti od počtu (frekvencie) prejavu tohto faktora.

Ryža. 4.13. Príklad stĺpcového grafu.

1 – počet stimulov na nákup; 2 – stimuly k nákupu;

3 – kvalita; 4 – zníženie ceny;

5 – záručné doby; 6 – dizajn;

7 – dodávka; 8 – ostatné;

Ak zoradíme nákupné stimuly podľa frekvencie ich výskytu a zostavíme kumulatívny súčet, dostaneme Paretov diagram.

3. Paretov diagram.

Diagram zostavený na základe zoskupenia podľa diskrétnych charakteristík, zoradených v zostupnom poradí (napríklad podľa frekvencie výskytu) a zobrazujúci kumulatívnu (akumulovanú) frekvenciu, sa nazýva Paretov diagram (obr. 4.10). Pareto bol taliansky ekonóm a sociológ, ktorý použil svoj diagram na analýzu bohatstva Talianska.

Ryža. 4.14. Príklad Paretovho diagramu:

1 – chyby vo výrobnom procese; 2 – nekvalitné suroviny;

3 – nekvalitné nástroje; 4 – nekvalitné šablóny;

5 – nekvalitné kresby; 6 – ostatné;

A – relatívna kumulatívna (akumulovaná) frekvencia, %;

n – počet chybných výrobných jednotiek.

Vyššie uvedený diagram je založený na zoskupení chybných výrobkov podľa typu chyby a zoradení počtu jednotiek chybných výrobkov každého typu v zostupnom poradí. Paretov graf sa dá použiť veľmi široko. S jeho pomocou môžete vyhodnotiť účinnosť opatrení prijatých na zlepšenie kvality produktu ich vykreslením pred a po vykonaní zmien.

4. Diagram príčin a následkov (obr. 4.15).

a) príklad podmieneného diagramu, kde:

1 – faktory (dôvody); 2 – veľká „kosť“;

3 – malá „kosť“; 4 – stredná „kosť“;

5 – „hrebeň“; 6 – charakteristika (výsledok).

b) príklad diagramu príčin a následkov faktorov ovplyvňujúcich kvalitu produktu.

Ryža. 4.15 Príklady diagramov príčin a následkov.

Diagram príčin a následkov sa používa, keď je potrebné preskúmať a znázorniť možné dôvody konkrétny problém. Jeho aplikácia umožňuje identifikovať a zoskupovať podmienky a faktory ovplyvňujúce daný problém.

Zvážte tvar diagramu príčin a následkov na obr. 4.15 (nazývaný aj „rybia kosť“ alebo Ishikawa diagram).

Ako nakresliť diagram:

1. Vyberie sa problém, ktorý sa má vyriešiť – „hrebeň“.
2. Identifikujú sa najvýznamnejšie faktory a podmienky ovplyvňujúce problém – príčiny prvého poriadku.
3. Identifikuje sa súbor dôvodov, ktoré ovplyvňujú významné faktory a podmienky (dôvody 2., 3. a ďalších rád).
4. Diagram je analyzovaný: faktory a podmienky sú zoradené podľa dôležitosti, tie dôvody, ktoré sú tento moment možnosť úpravy..
5. Vypracuje sa plán ďalšieho postupu.

5. Skontrolujte hárok(tabuľka akumulovaných frekvencií) je zostavená na zostavenie histogramy rozdelenie, obsahuje tieto stĺpce: (tabuľka 4.4).

Tabuľka 4.4

Na základe kontrolného listu sa zostrojí histogram (obr. 4.16), alebo pri veľkom počte meraní napr. krivka hustoty pravdepodobnosti(obr. 4.17).

Ryža. 4.16. Príklad prezentácie údajov ako histogramu

Ryža. 4.17. Typy kriviek rozdelenia hustoty pravdepodobnosti.

Histogram je stĺpcový graf a používa sa na vizuálne zobrazenie rozloženia hodnôt konkrétnych parametrov podľa frekvencie výskytu za určité časové obdobie. Vykreslením prijateľných hodnôt parametra môžete určiť, ako často parameter spadá do alebo mimo prijateľného rozsahu.

Preskúmaním histogramu môžete zistiť, či je šarža výrobkov a technologický postup vo vyhovujúcom stave. Zvažujú sa tieto otázky:

· aká je distribučná šírka vo vzťahu k šírke tolerancie;

· aký je stred rozloženia vo vzťahu k stredu tolerančného poľa;

Aká je forma distribúcie?

Ak

a) tvar rozvodu je symetrický, vtedy je v tolerančnom pásme okraj, stred rozvodu a stred tolerančného pásma sa zhodujú - kvalita šarže je vo vyhovujúcom stave;

b) stred distribúcie je posunutý doprava, to znamená, že existuje obava, že medzi výrobkami (vo zvyšku šarže) môžu byť chybné výrobky, ktoré presahujú hornú hranicu tolerancie. Skontrolujte, či v meracích prístrojoch nie je systematická chyba. Ak nie, potom pokračujú vo výrobe produktov, upravujú prevádzku a posúvajú rozmery tak, aby sa stred distribúcie a stred tolerančného poľa zhodovali;

c) stred rozvodu je umiestnený správne, ale šírka rozvodu sa zhoduje so šírkou tolerančnej zóny. Existujú obavy, že pri kontrole celej šarže sa objavia chybné výrobky. Je potrebné preskúmať presnosť zariadenia, podmienky spracovania atď. alebo rozšíriť rozsah tolerancie;

d) centrum distribúcie je posunuté, čo naznačuje prítomnosť chybných výrobkov. Je potrebné posunúť distribučný stred do stredu tolerančného poľa úpravou a buď zúžiť šírku distribúcie alebo upraviť toleranciu;

e) situácia je podobná predchádzajúcej a miera vplyvu je podobná;

f) v distribúcii sú 2 píky, hoci vzorky sú odobraté z rovnakej šarže. Dá sa to vysvetliť buď tým, že suroviny boli 2 rôznych akostí, alebo sa počas pracovného procesu zmenilo nastavenie stroja, alebo sa produkty spracované na 2 rôznych strojoch spojili do 1 dávky. V tomto prípade by sa vyšetrenie malo vykonávať vrstvu po vrstve;

g) šírka aj stred rozmiestnenia sú normálne, avšak malá časť výrobkov presahuje hornú hranicu tolerancie a po oddelení tvorí samostatný ostrov. Možno sú tieto výrobky súčasťou chybných výrobkov, ktoré sa v dôsledku nedbanlivosti zmiešali s dobrými vo všeobecnom toku technologického procesu. Je potrebné zistiť príčinu a odstrániť ju.

6. Bodový diagram používa sa na identifikáciu závislosti (korelácie) niektorých ukazovateľov na iných alebo na určenie stupňa korelácie medzi n pármi údajov pre premenné x a y:

(x1,y1), (x2,y2), ..., (xn, yn).

Tieto údaje sa vynesú do grafu (rozptylový graf) a vypočíta sa pre ne korelačný koeficient.

Zvážme rôzne možnosti pre rozptylové diagramy (alebo korelačné polia) na obr. 4.18:

Ryža. 4.18. Možnosti bodového grafu

Kedy:

A) môžeme hovoriť o pozitívnej korelácii (s rastom X zvyšuje r);

b) existuje negatívna korelácia (s rastom X klesá r);

7. Kontrolná karta.

Jedným zo spôsobov, ako dosiahnuť uspokojivú kvalitu a udržať ju na tejto úrovni, je použitie regulačných tabuliek. Na riadenie kvality technologického procesu je potrebné vedieť kontrolovať momenty, kedy sa vyrábané produkty odchyľujú od stanovených Technické špecifikácie tolerancie Pozrime sa na jednoduchý príklad. Sledujme prácu sústruh na určitý čas a zmeriame priemer súčiastky na ňom vyrobeného (za smenu, hodinu). Na základe získaných výsledkov zostavíme graf a získame to najjednoduchšie kontrolná karta(Obr. 4.20):

Ryža. 4.20. Príklad regulačnej schémy

V bode 6 došlo k poruche v technologickom procese, je potrebné ju regulovať. Poloha VKG a NKG sa určuje analyticky alebo pomocou špeciálnych tabuliek a závisí od veľkosti vzorky. Pri dostatočne veľkej veľkosti vzorky sú limity VKG a NKG určené vzorcami

NKG = –3,

.

VKG a NKG slúžia na zabránenie zlyhaniu procesov, keď výrobky ešte spĺňajú technické požiadavky.

Regulačné diagramy sa používajú, keď je potrebné zistiť povahu porúch a posúdiť stabilitu procesu; keď je potrebné určiť, či je potrebné proces regulovať alebo či ho treba ponechať tak, ako je.

Regulačný diagram môže tiež potvrdiť zlepšenie procesu.

Regulačná schéma je prostriedkom na rozlíšenie odchýlok spôsobených nenáhodnými alebo špeciálnymi príčinami od pravdepodobných variácií, ktoré sú súčasťou procesu. Pravdepodobné zmeny sa zriedka opakujú v rámci predpokladaných limitov. Odchýlky spôsobené nenáhodnými alebo špeciálnymi príčinami signalizujú, že niektoré faktory ovplyvňujúce proces je potrebné identifikovať, preskúmať a dostať pod kontrolu.

Regulačné diagramy sú založené na matematických štatistikách. Používajú prevádzkové údaje na stanovenie limitov, v rámci ktorých sa očakáva budúci výskum, ak proces zostane neefektívny z dôvodu nenáhodných alebo špeciálnych príčin.

Informácie o regulačných diagramoch sú tiež obsiahnuté v medzinárodné normy ISO 7870, ISO 8258.

Najpoužívanejšie sú priemerné regulačné diagramy. X a diagramy riadenia rozpätia R, ktoré sa používajú spolu alebo samostatne. Prirodzené kolísanie medzi kontrolnými limitmi sa musí kontrolovať. Musíte sa uistiť, že pre konkrétny typ údajov je vybratý správny typ regulačnej schémy. Údaje sa musia brať presne v poradí, v akom boli zhromaždené, inak strácajú zmysel. Zmeny v procese by sa nemali vykonávať počas obdobia zberu údajov. Údaje by mali odrážať, ako proces prebieha prirodzene.

Kontrolná tabuľka môže indikovať potenciálne problémy ešte pred výrobou chybných produktov.

Je zvykom hovoriť, že proces je mimo kontroly, ak je jeden alebo viac bodov mimo kontrolných limitov.

Existujú dva hlavné typy regulačných diagramov: pre kvalitatívne (vyhovuje - nevyhovuje) a pre kvantitatívne charakteristiky. Pre kvalitatívne charakteristiky sú možné štyri typy kontrolných diagramov: počet defektov na jednotku výroby; počet defektov vo vzorke; podiel chybných výrobkov vo vzorke; počet chybných výrobkov vo vzorke. Navyše v prvom a treťom prípade bude veľkosť vzorky premenlivá a v druhom a štvrtom prípade bude konštantná.

Účely použitia regulačných diagramov teda môžu byť:

identifikácia nekontrolovateľného procesu;

kontrola nad riadeným procesom;

hodnotenie procesných schopností.