Статистические методы в области управления качеством продукции???

(нашла методы управления качеством продукции)

Методы и средства управления – способы, которыми органы управления воздействуют на элементы производительного процесса, обеспечивая достижение планируемого состояния и уровня качества. В процессе управления качеством используют 4 группы методов.

1. Экономические методы, Обеспечивают создание экономических усл, побуждающих коллективы п/п-ий, технологических и др. организаций изучать запросы потребителей, создавать, изготавливать и обслуживать продукцию, удовлетворяющую эти потребности и запросы.

2. Методы материального стимулирования, предусматривающие с 1 стороны, поощрения работников за создание и изготовление высококачественной продукции, а с др. – взыскания за причиненный ущерб от изготовления некачественной продукции.

3. Организационно-распорядительные методы.

Осуществляемые посредством обязательных для исполнения директоров, приказов, указаний руководителей.

Средства управления вкл. оргтехнику, ср-ва связи, все то,что используют органы и лица, выполняющие специальные функции в системах управления качеством. В состав средств управления качеством продукции также вкл.:

- банк нормативной документации, регламентирующей показатели качества продукции и организующей выполнение спец. Функций управления качеством;

- метрологические средства, включающие госуд. Эталоны физических величин, образцовые и рабочие средства измерений;

-Государственная система обеспечения единства измерений (ГСИ)

- Государственная служба стандартных справочных данных о свойствах веществ и материалов (ГССД).

Средства управления должны воздействовать на неудовлетворительные факторы и условия, а также координировать действия всех исполнителей.

4. Воспитательные методы.

Управление качеством представляет органичное сочетание экономических, правовых, организационных и др. факторов, влияющих на качество, которые подразделяются на формирующие, обеспечивающие, стимулирующие, внутренние, внешние, функциональные и системные.

 

. 1 ДИАГРАММА СРОДСТВА Эта диаграмма служит для определения причин нарушения процесса и их систематизации для облегчения поиска мер, направленных на их исключение. Например, важной задачей является нахождение правильных методов осуществления научных исследований и разработок с учетом условий, складывающихся в современном обществе в «эпоху высокоэффективных технологий». При этом важным оказывается вопрос, как изменить существующую систему обеспечения качества, чтобы она соответствовала новым требованиям. Каждая такая тема характеризуется множеством словесных данных. Диаграмма сродства представляет собой метод систематизации основных проблем, требующих решения, подобранных по принципу сродства того количества словесных данных, которое относится к этим проблемам. 2 ДИАГРАММА ЗАВИСИМОСТЕЙ. Эта диаграмма составляется для того, чтобы проблемам, требующим разрешения, зафиксированным в диаграмме сродства, поставить в соответствие основные причины, вызвавшие их появление, например, диаграмма зависимостей, указывающая причины несовпадения параметров опытных образцов изделия по его проекту.

В диаграмме приведено 30 факторов, которые рассматриваются как первичные и вторичные причины несовпадения: зависимости между ними показаны стрелками. Классификация этих причин по важности осуществляется с учетом используемой технологии, числовых данных, характеризующих причины и т.д.

Чтобы оценить значимость взаимного влияния подсчитывают количество входящих и выходящих стрелок на каждом факторе. 3 СИСТЕМНАЯ (ДРЕВОВИДНАЯ) ДИАГРАММА. Диаграмма дерева исследует все возможные причины на основании множества последовательных шагов.

Эта диаграмма используется в качестве метода системного определения оптимальных средств решения возникших проблем и строится в виде многоступенчатой древовидной структуры, элементами которой являются различные средства и способы решения. Как правило, иерархические структуры типа «дерево». Применяется для анализа возможности решения некоторой сложной проблемы.

Анализ может осуществляться в разных аспектах, например, для:

- выявления тех подпроблем, совокупность которых отражает сущность сложной исходной проблемы (в этом случае дерево представляет собой дерево проблем);

- определения набора средств, с помощью которых может быть обеспечено решение исходной проблемы (дерево становится деревом средств или деревом мероприятий);

- обозначения или иерархического упорядочения тех целей, для достижения которых выполняется некоторый проект или программа (дерево целей);

- выбора оптимального набора средств, обеспечивающих решение исходной сложной проблемы (дерево решений);

- распространения ресурсов (например, финансовых), выделяемых для решения отдельных подпроблем сложной проблемы (дерево относительных важностей);

- прогнозирование возможности решения отдельных подпроблем сложной проблемы (дерево прогнозов).

Применяются и другие виды деревьев: дерево свойств, дерево показателей, дерево классификационное, дерево дефектов, дерево полезностей, дерево функций, дерево взаимосвязей, дерево ресурсов.

Практически все перечисленные выше виды деревьев могут рассматриваться как частные случаи дерева проблем. Поскольку оно наиболее часто используется на практике, последующий материал будет излагаться на наиболее часто встречающемся дереве проблем.

В современных условиях древовидные структуры наиболее часто и широко используются в системном анализе, прогнозировании, квалиметрии и в теории принятия решений.

Основное понятие – свойство (представлено одной из ветвей дерева).

Свойства бывают сложные (делимые на менее сложные) и простые (элементарные, неделимые).

В дереве проблем аналогом свойства является – проблема, в дереве целей – цель, в дереве ресурсов – ресурс и т.д.

Кроме сложных и простых в дереве свойств могут присутствовать так называемые квазипростые свойства. Это свойства, которые в силу того, что они являются сложными, могут быть разделены на группы менее сложных, однако нет необходимости подвергать их такому делению, поскольку известна функциональная или корреляционная зависимость между таким сложным свойством и группой менее сложных свойств.

В дереве свойств качество, как наиболее сложное свойство рассматривается в виде ствола дерева, который условно считают расположенным в 0-м ярусе дерева. Это сложное свойство делится на менее сложные свойства, каждое из которых, в свою очередь, делится на еще менее сложные и т.д. Причем свойства более низкого (К-1)-го яруса являются обобщающимися для соответствующих свойств последующего К-го яруса (К=1,2,…m, где m – номер самого высокого (последнего) яруса дерева свойств).

 

 

Кроме приведенных выше, в дереве свойств применяются и другие термины. Например:

- группа свойств – совокупность менее сложных свойств, на которую непосредственно раскладывается сложное свойство;

- высота дерева - общее число ярусов в дереве;

- полное дерево – такое дерево, на самом высоком ярусе которого расположены только простые или сверхпростые свойства;

- неполное дерево – дерево, разветвленное не до самого высокого яруса (т.е., имеющее на нем хотя бы одно сложное свойство);

- усеченное дерево – это полное или неполное дерево, из которого, в соответствии со спецификой конкретной, решаемой с помощью дерева задачи можно исключить одно или несколько свойств.

При построении (синтезе) деревьев в системном анализе, исследовании операций, чаще всего используют так называемое нижестороннее дерево (т.е. дерево, растущее вниз. Реже верхнестороннее дерево или правостороннее Совсем редко применяют левостороннее. На практике применяются три основные формы изображения дерева: табличная форма, дающая возможность компактно (но не совсем наглядно) изобразить взаимосвязи элементов дерева и две так называемые графовые формы, менее компактные по сравнению с табличной, но обеспечивающие лучшую наглядность. Эти разновидности графовых форм: строгая графовая форма и нестрогая графовая форма.

Строгая графовая форма используется чаще всего в прогнозировании и исследовании операций. Правила, регламентирующие выбор типа дерева:

- полное дерево при применении точного метода решения задачи (решение задачи количественного сравнения двух объектов по их качеству с минимальной погрешностью);

- усеченное дерево при применении шкалы рангов (если количественные результаты сравнения объектов по качеству допустимо выразить в шкале рангов).

- неполное дерево при применении упрощенного метода решения задачи. Каждое свойство, входящее в группу свойств должно быть необходимым для адекватного описания связанного с этой группой сложного свойства, расположенного на дереве свойств на один ярус ниже, и, одновременно, количество этих свойств должно быть достаточным для обеспечения выше адекватного описания. Число свойств в группе должно быть минимальным, не более семи-девяти.

Правильное построение дерева – важное условие, в решающей степени влияющее на достоверность получаемой при оценивании качества объекта информации. Предположим, что фактор «много бракованных деталей, получаемых по внешнему заказу» на диаграмме зависимостей является наиболее важным фактором. В этом случае проблемой, требующей решения, будет «Снижение брака деталей, получаемых по внешнему заказу». Меры, применяемые для решения возникшей проблемы, выбираются с учетом самых разных факторов, таких как руководство фирмой, на которой размещен заказ, уровень техники на фирме-заказчике, уровень техники контроля и т.д.

На рисунке 8.6 приведена древовидная диаграмма, в которой систематизированы меры, с помощью которых планируется распространение на фирме «семи новых инструментов контроля качества», для успешного осуществления плана внедрения всеобщего контроля качества. В правой части диаграммы обычно приводится оценка мер по их важности и подробное пояснение способа выполнения намеченной меры. 4 МАТРИЧНАЯ ДИАГРАММА. В матричной диаграмме подобно «дому качества» из «голоса заказчика» противопоставляются требования к продукции с точки зрения заказчика и с точки зрения продавца. В отдельных клеточках матрицы оценивается взаимовлияние.

Эта диаграмма выражает соответствие определенных факторов и явлений различным причинам их появления и средствам устранения их последствий, а также степень взаимных зависимостей этих факторов, причин их возникновения и мер по их устранению. На рисунке 8.7 приведена наиболее часто используемая Т-образная матричная диаграмма. На диаграмме приведены различные факторы, ухудшающие внешний вид определенных изделий, вызывающие их причины, а также процесс, являющийся причиной их возникновения. Расположение данных по трем направлениям образует Т-образную матричную диаграмму. Степень важности показана специальным, заранее оговоренным значком. Желательно, чтобы данные в клетках, расположенных на пересечении осей, были представлены в процентах появления брака. На основании приведенных данных можно решить, часто ли возникает отклонение от требуемого уровня качества, выраженное в том или ином явлении, какая причина оказывается наиболее важной в возникновении этого отклонения, какой процесс оказался источником этого отклонения и т.д. Таким образом, эта диаграмма дает возможность определить меры для уменьшения отклонения от требуемого уровня качества изделия, т.е. для уменьшения процента брака.

5 СТРЕЛОЧНАЯ ДИАГРАММА. Стрелочная диаграмма используется на этапе составления оптимальных планов тех или иных мероприятий после того, как определены проблемы, требующие решения, намечены необходимые меры, определены сроки и размечен ход осуществления запланированных мер, т.е. после составления первых четырех диаграмм. На рисунке 8.8 приведена стрелочная диаграмма плана подготовки 1-й конференции членов кружков качества на фирме.

Стрелочная диаграмма наглядно показывает взаимозависимость процессов и событий.

Как видно из диаграммы, для подготовки требуется 48 дней. На диаграмме показан порядок осуществления мероприятий, представлены параллельные операции. В случае если 48 дней окажется слишком много по отношению к намеченному сроку открытия конференции, план необходимо скорректировать. Для этого следует оптимизировать программу подготовки: добавить параллельные операции, сократить сроки, отведенные на те или иные операции, и т.д.

6 ДИАГРАММА ПЛАНИРОВАНИЯ ОЦЕНКИ ПРОЦЕССА (PDPC). Как и при анализе FMEA при осуществлении отдельных шагов уже заранее исследуются потенциальные препятствия и определяются соответствующие контрмеры.

Эта диаграмма применяется для оценки сроков и правильности осуществления программы и возможности корректирования тех или иных мероприятий в ходе их выполнения в соответствии со стрелочной диаграммой в случаях решения сложных проблем в области научных разработок, в области производства при хроническом появлении брака, при получении крупных заказов со стороны и т.д. В этом случае вначале составляют программу и, если на промежуточных этапах ее реализации возникнут отклонения от намеченных пунктов, сосредотачивают внимание на мероприятиях, приводящих процесс в соответствие с программой. В тех случаях, когда в ходе выполнения программы складывается непредвиденная ситуация, которую совершенно нельзя было учесть заранее, необходимо составить новую программу, лишенную прежних недостатков.

В работах по корректированию процесса должны участвовать не только непосредственные исполнители, но и другие лица и подразделения, имеющие отношение к этой области. Это позволяет не упустить время и добиться наибольшего эффекта в реализации планов. На рисунке 8.9 приведен пример диаграммы PDPC, которая была использована при осуществлении одной из задач в области научных разработок. 7 АНАЛИЗ МАТРИЧНЫХ ДАННЫХ. Это метод представления в нескольких двухмерных плоскостях. Анализ матричных данных соответствует методу анализа составляющих, типичным примером которого является метод многофакторного анализа.

Пусть, например, требуется определить 234 числовых данных, относящихся к 9 факторам, на которых может сказываться брак, для 26 видов изделий, изготавливаемых литьем по корковым формам, с целью снижения брака (таблица 8.1).

Результаты анализа этих данных представлены на рисунке 8.10. Разными по размеру черными кружками на рисунке показан процент брака для отдельных видов изделий.

Результат анализа показал, что к составляющим первого порядка важности относятся такие факторы, как вес, площадь заглушки, отношение веса к площади заглушки, диаметр выводной трубки, а к составляющим второго порядка важности – расход материала на единицу готовой продукции, форма. 8 СХЕМА ПОТОКА. Схема потока – это образное представление различных этапов процесса, полезное для рассмотрения возможностей улучшения благодаря подробному знанию действительного режима функционирования процесса. Изучая каким образом взаимосвязаны различные этапы процесса, часто становится возможным обнаружить потенциальные источники проблем. Схемы потоков могут применятся ко всем аспектам процесса, начиная с этапа продвижения материала до этапов продажи или обслуживания продукции. Схема потока реализуется с помощью хорошо известных символов.

Схема потока применяется для описания существующего процесса или для создания нового.

Для описания существующего процесса необходимо:

- определить начало и конец процесса;

- проследить весь процесс от начала до конца;

- определить этапы процесса (действия, решения, входные данные, выходные данные);

- выбрать вид схемы потока для отображения потока;

- улучшить схему потока на базе этого выбора;

- проверить схему потока по сравнению с реальным процессом;

- датировать схему для консультаций и последующего использования.

Эта схема служит эталонным документом, согласно которому протекает процесс и может быть использована для определения возможностей для улучшения.

Статистические методы управления качеством, начало приме­нения которым положил Шухарт, значительно способ­ствуют улучшению качества выпускаемой продукции. Статистичес­кие методы принято делить на 3 категории по степени сложности из реализации:

4. Элементарные статистические методы включают 7 простых методов:

♦ контрольный лист- инструменты первичной регистрации данных;

♦ причинно-следственная диаграмма (диаграмма Ишикавы)- Диаг­рамма описывает такие компоненты качества, как «человек», «маши­на», «материал», «метод», «контроль», «среда». Применительно к ре­шаемой задаче, для компоненты «человек» необходимо определить факторы, связанные с удобством и безопасностью выполнения опе­раций; для компоненты «машина» — взаимоотношения элементов конструкции анализируемого изделия между собой, связанные с вы­полнением данной операции; для компоненты «метод» — факторы, связанные с производительностью и точностью выполняемой опера­ции; для компоненты «материал» — факторы, связанные с отсутстви­ем изменений свойств материалов изделия в процессе выполнения данной операции; для компоненты «контроль» — факторы, связан­ные с достоверным распознаванием ошибки процесса выполнения операции; для компоненты «среда» — факторы, связанные с воздей­ствием среды на изделие и изделия на среду;

♦ гистограмма- один из вариантов столбчатой диаграммы, ото­бражающий зависимость частоты попадания параметров качества изделия или процесса в определенный интервал значений;

 

♦ диаграмма разброса – позволяет выявить корреляцию между двумя различными факторами;

♦ анализ Парето- получил название по имени итальянского экономиста Парето, который показал, что большая часть капитала (80%) находится в руках незначительного количества людей (20%). Парето разработал логарифмические математические модели, описывающие это неопределенное распределение, а математик Лоренц представил графические иллюстрации.;

♦ график разброса – имеется прямая и обратная взаимосвязь показателей;

♦ стратификация – процесс сортировки данных согласно некоторым критериям или переменным; результаты стратификации часто изображают в виде диаграмм и графиков;

♦ контрольная карта – специальный вид диаграммы, впервые предложенный У.Шахартом. Они отражают характер изменения показателя качества во времени. Самый важный метод статистического контроля качества.

2. Промежуточные статистические методы включают:

♦ теорию выборочных исследований;

♦ статистический выборочный контроль;

♦ различные методы проведения статистических оценок и оп­ределения критериев;

♦ метод применения сенсорных проверок;

♦ метод планирования экспериментов.

3. Методы, рассчитанные на инженеров и специалистов в об­ласти управления качеством, включают:

♦ передовые методы расчета экспериментов;

♦ многофакторный анализ;

♦ различные методы исследования операций.