Мозкова атака та схема процесу

Мозкова атака використовується для того, щоб допомогти групі працівників розробити найбільшу кількість ідей із будь-якої проблеми за можливо найкоротший час.

Метод мозкової атаки передбачає прийняття рішення менеджером з тієї чи іншої проблеми на основі індивідуальної точки зору колективу. Схема прийняття рішення має такі етапи:

1. Керівник інформує колектив про проблему, яка підлягає вирішенню.

2. Члени колективу висувають свої ідеї. При цьому необхідно дотримуватися таких принципів:

- усі члени колективу повинні знаходитися у рівноправному становищі;

- критика не допускається;

- чим сміливіший і нетрадиційніший задум, тим краще;

- чим більше ідей, тим якіснішим буде прийняте рішення;

- учасники повинні взаємно покращувати й скеровувати задуми інших;

- член колективу за один виступ може висловити лише один задум;

- керівник може висувати власні ідеї лише тоді, коли їх немає у членів колективу.

3. Усі пропозиції ідей записуються й нумеруються.

4. Вибираються найкращі пропозиції і вирішується, які з них можна реалізувати.

Контрольні листи

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

Таблица 4.4

№ интервала	Измеренные значения	Частота	Накопленная частота	Накопленная относительная частота

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

Рис. 4.16. Пример представления данных в виде гистограммы

Рис. 4.17. Виды кривых распределения плотности вероятностей.

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

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

• какова ширина распределения по отношению к ширине допуска;
• каков центр распределения по отношению к центру поля допуска;
• какова форма распределения.

В случае, если

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

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

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

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

д) ситуация аналогична предыдущей, аналогичны и меры воздействия;

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

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

Часові ряди

1. 2. Поняття часового ряду Часовий ряд – це послідовність значень досліджуваної ознаки (статистичного показника), впорядкована у хронологічному порядку. Використовують також терміни: v ряд динаміки; v динамічний ряд; v time series.
2. 3. Рівні часового ряду Окремі спостереження часового ряду називають його рівнями, або елементами. Кожний рівень часового ряду відповідає певному моменту часу. Якщо кожному моменту часу відповідають значення лише одного показника, ряд є одновимірним. В іншому випадку він є багатовимірним.
3. 4. Основні завдання аналізу часових рядів Визначення та опис характерних особливостей часового ряду; q Підбір його статистичної моделі; q Прогнозування майбутніх значень показників; q Підготовка пропозицій з управління досліджуваною системою. q
4. 5. Основні етапи дослідження часових рядів q q q q q q q q Графічне зображення та попередній аналіз динаміки; Виокремлення та вилучення детермінованих складових; Фільтрація; Дослідження випадкової складової; Побудова й перевірка адекватності її моделі; Побудова загальної моделі ряду і перевірка її адекватності; Дослідження моделі і прогнозування майбутньої поведінки; Вивчення взаємодії між різними часовими рядами, що характеризують об'єкт дослідження.
5. 6. Основні методи дослідження Методи Кореляційний аналіз Згладжування та фільтрація Спектральний аналіз Авторегресія і ковзні середні Прогнозування
6. 7. Моментний часовий ряд
7. 8. Інтервальний часовий ряд
8. 9. Деякі властивості рівнів часових рядів 1. Рівні часового ряду зазвичай не є статистично незалежними. 2. Рівні часового ряду зазвичай не є однаково розподіленими. 3. Рівні часового ряду можуть бути непорівняними.
9. 10. Часовий ряд з не рівновіддаленими рівнями Динаміка чисельності населення Запоріжжя, тис. осіб 900 800 700 600 500 400 300 200 100 0 1780 1800 1820 1840 1860 1880 1900 1920 1940 1960 1980 2000
10. 11. Можливі причини непорівняності рівнів Законодавство Катастрофи Циклічність Термінологія Причини Методики розрахунку Межі держав та регіонів Технології Інфляція
11. 12. Середній рівень Інтервальний ряд з рівновіддаленими рівнями n y yt / n t 1 n Інтервальний ряд з нерівновіддаленими рівнями yt y ti i i 1 n ti i 1 Моментний ряд з рівновіддаленими рівнями y1 y n 1 yn yt 2 t 2 n Моментний ряд з нерівновіддаленими рівнями y y1 y 2 t1 y2 1 y3 t2... n 1 2 ti i 1 yn 1 yn tn 1
12. 13. Основні види показників динаміки Класифікація За базою порівняння За характеристикою динаміки Ланцюгові Абсолютні прирости Базисні Темпи зростання Середні Темпи приросту
13. 14. Показники динаміки Абсолютний приріст Темп зростання Темп приросту
14. 15. Середні показники Середній абсолютний приріст Середній темп зростання Середній темп приросту

Діаграма Паретто

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

Рис. 4.14. Пример диаграммы Парето:

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

3 – некачественные орудия труда; 4 – некачественные шаблоны;

5 – некачественные чертежи; 6 – прочее;

А – относительная кумулятивная (накопленная) частота, %;

n – число бракованных единиц продукции.

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

Гістограма

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

Таблица 4.4

№ интервала	Измеренные значения	Частота	Накопленная частота	Накопленная относительная частота

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

Рис. 4.16. Пример представления данных в виде гистограммы

Рис. 4.17. Виды кривых распределения плотности вероятностей.

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

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

• какова ширина распределения по отношению к ширине допуска;
• каков центр распределения по отношению к центру поля допуска;
• какова форма распределения.

В случае, если

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

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

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

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

д) ситуация аналогична предыдущей, аналогичны и меры воздействия;

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

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