ОПЦИЯ 1:

Теория: Седем инструмента за качество (графични методи за оценка на качеството на продукта)

Въведение. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

Седем прости инструменти за качество. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .3

Причинно-следствена диаграма (диаграма на Ишикава). . . . пет

Контролни листове. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

Хистограми. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

Разпръснати диаграми. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

Анализ на Парето. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

Стратификация. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . единадесет

Контролни карти. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

Заключение. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .15

Задача. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .16

литература. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . осемнадесет

Въведение

В съвременния свят проблемът с качеството на продуктите е изключително важен. Благополучието на всяка компания, всеки доставчик до голяма степен зависи от успешното му решение. По-висококачествените продукти значително увеличават шансовете на доставчика да се конкурира за пазарите и, най-важното, да отговарят по-добре на нуждите на потребителите. Качеството на продукта е най-важният показател за конкурентоспособността на компанията.

Качеството на продуктите се залага в процеса на научни изследвания, проектиране и технологично развитие, осигурява се от добра организация на производството и накрая се поддържа по време на експлоатация или потребление. На всички тези етапи е важно да се извършва навременен контрол и да се получи надеждна оценка на качеството на продукта.

За намаляване на разходите и постигане на ниво на качество, което удовлетворява потребителя, са необходими методи, които не са насочени към отстраняване на дефекти (несъответствия) в крайния продукт, а към предотвратяване на причините за възникването им в производствения процес.

Целта на работата е да се проучат седем инструмента в областта на управлението на качеството на продукта в едно предприятие. Цели на изследването: 1) Изучаване на етапите на формиране на методите за контрол на качеството; 2) Изучаване на същността на седемте качествени инструмента. Обект на изследването са методите за изследване на разходите за качество на продукта.

Седем прости инструменти за качество

Методите за контрол, които съществуват от дълго време, по правило се свеждат до анализ на дефекти чрез пълна проверка на произведените продукти. При масовото производство такъв контрол е много скъп. Изчисленията показват, че за да се гарантира качеството на продуктите чрез сортирането им, контролният апарат на предприятията трябва да бъде пет до шест пъти по-голям от броя на работниците в производството.

От друга страна, тоталният контрол в масовото производство не гарантира липсата на дефектни продукти в приетите продукти. Опитът показва, че контролерът бързо се уморява, в резултат на което част от добрия продукт се бърка с дефектен и обратно. Практиката показва също, че там, където те са увлечени от пълен контрол, загубите от брака рязко нарастват.

Тези причини поставят производството пред необходимостта от преминаване към селективен контрол.

Статистическите методи позволяват разумно да се открие нарушението на процеса дори когато две или три единици продукти, избрани за контрол, се окажат подходящи, тъй като те са силно чувствителни към промените в състоянието на технологичните процеси.

В продължение на години упорита работа експертите извличат малко по малко от световния опит такива техники и подходи, които могат да бъдат разбрани и ефективно използвани без специално обучение, като това е направено по начин, който осигурява реални постижения при решаването на по-голямата част от проблеми, които възникват в реалното производство.

Един от основните принципи на управлението на качеството е вземането на решения въз основа на факти. Това най-пълно се решава чрез метода на моделиране на процеси, както производствени, така и управленски инструменти на математическата статистика. Съвременните статистически методи обаче са доста трудни за възприемане и широко практическо използване без задълбочена математическа подготовка на всички участници в процеса. До 1979 г. Съюзът на японските учени и инженери (JUSE) събра седем доста лесни за използване визуални метода за анализ на процесите. Въпреки цялата си простота, те поддържат връзка със статистиката и дават на професионалистите възможност да използват своите резултати и, ако е необходимо, да ги подобрят.

Това са така наречените седем прости метода:

1) Диаграма на Парето;

2) схема на Ишикава;

3) разслояване (стратификация);

4) контролни листове;

5) хистограми;

6) графики (в самолета)

7) контролни карти (Shewhart).

Понякога тези методи са изброени в различен ред, което не е важно, тъй като се предполага, че те трябва да се разглеждат както като отделни инструменти, така и като система от методи, в която във всеки конкретен случай се предполага конкретно определяне на състава и структура на работния набор от инструменти.

Използването на статистически методи е много ефективен начин за разработване на нови технологии и контрол на качеството на производствените процеси. Много водещи фирми се стремят да ги използват активно, а някои от тях отделят повече от сто часа годишно за вътрешно обучение по тези методи. Въпреки че познаването на статистическите методи е част от нормалното образование на инженер, самото знание не означава умение да се прилага. Способността да се разглеждат събитията от гледна точка на статистиката е по-важна от познаването на самите методи. Освен това човек трябва да може честно да разпознава недостатъците и настъпилите промени и да събира обективна информация.

Причинна диаграма (диаграма на Ишикава)

Диаграмата тип 5M разглежда такива качествени компоненти като „човек“, „машина“, „материал“, „метод“, „контрол“, а в диаграмата тип 6M към тях се добавя компонентът „околна среда“. По отношение на решавания проблем с квалиметричния анализ, за ​​„човешкия“ компонент е необходимо да се определят факторите, свързани с удобството и безопасността на извършване на операции; за компонент „машина“ - връзката между структурните елементи на анализирания продукт помежду си, свързана с изпълнението на тази операция; за компонент „метод” - фактори, свързани с производителността и точността на извършваната операция; за компонента "материал" - фактори, свързани с липсата на промени в свойствата на материалите на продукта в процеса на извършване на тази операция; за компонент „контрол“ - фактори, свързани с надеждно разпознаване на грешка в процеса на извършване на операция; за компонента "околна среда" - фактори, свързани с въздействието на околната среда върху продукта и продуктите върху околната среда.

Ориз. 1 Пример за диаграма на Ишикава

Контролни листове

Контролните листове могат да се използват както за контрол на качеството, така и за количествен контрол.

Ориз. 2 Контролни списъци

Хистограми

Хистограмите са една от опциите за лентова диаграма, която показва зависимостта на честотата на параметрите на качеството на продукта или процеса, попадащи в определен диапазон от стойности от тези стойности.

Хистограмата е изградена по следния начин:

Определете най-високата стойност на индекса за качество.

Определяме най-малката стойност на индекса на качеството.

Определяме диапазона на хистограмата като разликата между най-голямата и най-малката стойност.

Определете броя на интервалите на хистограмата. Често можете да използвате приблизителната формула:

(брой кошчета) = Q(брой качествени резултати) Например, ако брой точки = 50, броят на кошчетата на хистограмата = 7.

Определете дължината на интервала на хистограмата = (диапазон на хистограмата) / (брой интервали).

Разделяме диапазона на хистограмата на интервали.

Отчитаме броя на попаденията на резултатите във всеки интервал.

Определете честотата на попадения в интервала = (брой попадения) / (общ брой показатели за качество)

Изграждане на лентова диаграма

Разпръснати графики

Диаграмите на разсейване са графики като този по-долу, които показват корелацията между два различни фактора.

Ориз. 3 Диаграма на разсейване: На практика няма връзка между показателите за качество.

Ориз. 4 Диаграма на разсейване: Има пряка връзка между показателите за качество

Ориз. 5 Диаграма на разсейване: Има обратна връзка между показателите за качество

Анализ на Парето

Анализът на Парето получи името си от италианския икономист Вилфредо Парето, който показа, че по-голямата част от капитала (80%) е в ръцете на малък брой хора (20%). Парето разработи логаритмични математически модели, описващи това нехомогенно разпределение, а математикът M.Oa. Лоренц предостави графични илюстрации.

Правилото на Парето е „универсален“ принцип, който е приложим в различни ситуации и без съмнение при решаване на проблеми с качеството. Джоузеф Джуран отбеляза "универсалното" прилагане на принципа на Парето към всяка група причини, които произвеждат определен ефект, като повечето от ефектите са причинени от малък брой причини. Анализът на Парето подрежда отделните области по значимост или важност и призовава за идентифициране и преди всичко елиминиране на онези причини, които причиняват най-много проблеми (несъответствия).

Анализът на Парето обикновено се илюстрира с диаграма на Парето (фиг. по-долу), на която абсцисата показва причините за проблеми с качеството в низходящ ред на причинените от тях проблеми, а ординатата показва самите проблеми в количествено изражение, както в число, така и в в натрупан (кумулативен) процент.

Диаграмата ясно показва областта на приоритетно действие, очертавайки причините, които причиняват най-много грешки. Следователно, на първо място, превантивните мерки трябва да бъдат насочени към решаване на проблемите на тези проблеми.

Ориз. 6 Диаграма на Парето

Стратификация

По принцип стратификацията е процес на сортиране на данни според някои критерии или променливи, резултатите от които често се показват в диаграми и графики.

Можем да класифицираме набор от данни в различни групи (или категории) с общи характеристики, наречени стратификационна променлива. Важно е да зададете кои променливи ще се използват за сортиране.

Стратификацията е основата за други инструменти като анализ на Парето или диаграми на разсейване. Тази комбинация от инструменти ги прави по-мощни.

Фигурата показва пример за анализ на източника на дефекти. Всички дефекти (100%) бяха класифицирани в четири категории - по доставчици, по оператори, по смяна и по оборудване. От анализа на представените дънни проби ясно се вижда, че най-голям принос за наличието на дефекти има в случая „доставчик 1”.

Ориз. 7 Стратификация на данните.

Контролни карти

Контролни карти - специален тип диаграма, предложена за първи път от У. Шухарт през 1925 г. Контролните карти имат формата, показана на фиг. 4.12. Те отразяват естеството на промяната в индикатора за качество във времето.

Ориз. 8 Общ изглед на контролната карта

Контролни карти по количествени характеристики

Количествените контролни диаграми обикновено са двойни диаграми, едната от които изобразява промяната в средната стойност на процеса, а втората - разсейването на процеса. Разпределението може да се изчисли или от обхвата на процеса R (разликата между най-голямата и най-малката стойност) или от стандартното отклонение на процеса S.

В момента често се използват x-S карти, x-R картите се използват по-рядко.

Диаграми за качествен контрол

Карта за дела на дефектните продукти (p - карта)

В p - картата се изчислява делът на дефектните продукти в извадката. Използва се, когато размерът на извадката е променлив.

Карта за броя на дефектните артикули (np - карта)

np-картата отчита броя на дефектните елементи в извадката. Използва се, когато размерът на извадката е постоянен.

Карта за броя на дефектите в пробата (c - карта)

В c-картата се отчита броят на дефектите в пробата.

Карта за броя на дефектите на продукт (u - карта)

U-картата отчита броя на дефектите на артикул в извадката.

Ориз. 9 Контролна карта празна

Заключение

Политиката на предприятието трябва да бъде насочена към високо качество. Бракът, който е неговата противоположност, може да се случи във всяко предприятие. Трябва да се вземе предвид.

Анализът на разходите за качество се извършва основно с цел определяне на най-важните и приоритетни задачи за подобряване на качеството. В зависимост от целите, задачите на анализа на качеството и възможностите за получаване на необходимата информация методите за анализ на качеството могат да бъдат различни. Това се влияе и от преминаването на продукти от определен етап от предприятието.

Умело организираният качествен анализ може да бъде източник на значителни спестявания за предприятието, а също така може да подобри имиджа на предприятието в очите на потенциалните клиенти.

Задача номер 2:

Въз основа на методологията за графична оценка на качеството, изградете завод за покривни листове диаграма на Паретоспоред следните данни за дефекти при производството на покривни листове (Таблица 1):

Таблица 1 - Данни за дефекти при производството на покривни листове

Тип брак	Брой дефектни артикули	Загуби от брак (хиляда рубли)
1. Странични пукнатини
2. Пилинг на боята
3. Изкривяване
4. Отклонение от перпендикулярността
5. Мръсна повърхност
6. Грапавост на повърхността
7. Спирална
8. Пукнатини по повърхността
9. Страничен завой
10. Други причини

Използвани книги:

Илиенкова С.Д. Управление на качеството: учебник за студенти - М.: УНИТИ-ДАНА, 2007.- 352с.

Ишикава К. Японски методи за управление на качеството. М.: Икономика, 1998. - 250с.

Lapidus V. A. Общо качество в руските компании; национален Фонд за обучение. - М .: Новини, 2000.- 435с.

Леонов И. Т. Управление на качеството на продукта. М.: Издателство на стандартите, 1990.- 375с.

Мазур И. И., Шапиро В. Д. Управление на качеството: Учебник за студенти / И. И. Мазур, В. Д. Шапиро; Под общо Изд. И. И. Мазура. М.: Омега-Л, 2005. - 256с.

Предназначение на метода "Седемте основни инструмента за контрол на качеството".е да се идентифицират проблемите, които трябва да бъдат разгледани като приоритет, въз основа на контрола на текущия процес, събирането, обработката и анализа на получените факти (статистически материал) за последващо подобряване на качеството на процеса.

Същността на метода- контролът на качеството (сравняване на планирания показател за качество с неговата действителна стойност) е една от основните функции в процеса на управление на качеството, а събирането, обработката и анализът на фактите е най-важният етап от този процес.

От многото статистически методи за широко приложение са избрани само седем, които са разбираеми и могат лесно да бъдат приложени от специалисти в различни области. Те ви позволяват да идентифицирате и показвате проблемите навреме, да установите основните фактори, от които трябва да започнете да действате, и да разпределите усилията за ефективно разрешаване на тези проблеми.

Очакваният резултат е решението на до 95% от всички проблеми, които възникват в производството.

Седем основни инструмента за контрол на качеството- набор от инструменти, които улесняват контрола на протичащите процеси и предоставят различни видове факти за анализ, корекция и подобряване на качеството на процесите.

1. Контролен списък- инструмент за събиране на данни и тяхното автоматично подреждане за улесняване на по-нататъшното използване на събраната информация.

2. Хистограма- инструмент, който ви позволява визуално да оцените разпределението на статистическите данни, групирани по честотата на данните, попадащи в определен (предварително зададен) интервал.

3. Диаграма на Парето- инструмент, който ви позволява обективно да представите и идентифицирате основните фактори, влияещи на изследвания проблем, и да разпределите усилията за неговото ефективно разрешаване.

4. Метод на стратификация(стратификация на данни) - инструмент, който ви позволява да разделяте данните на подгрупи според определен атрибут.

5. Диаграма на разсейване(разсейване) - инструмент, който ви позволява да определите вида и близостта на връзката между двойки съответни променливи.

6. Диаграма на Ишикава(причинна диаграма) - инструмент, който ви позволява да идентифицирате най-значимите фактори (причини), които влияят на крайния резултат (последствие).

7. Контролна карта- инструмент, който ви позволява да проследявате хода на процеса и да му влияете (използвайки подходяща обратна връзка), предотвратявайки отклонението му от изискванията за процеса.

Контролни списъци(или събиране на данни) - специални формуляри за събиране на данни. Те улесняват процеса на събиране, допринасят за точността на събирането на данни и автоматично водят до някои заключения, което е много удобно за бърз анализ. Резултатите лесно се преобразуват в хистограма или диаграма на Парето. Контролните листове могат да се използват както за контрол на качеството, така и за количествен контрол. Формата на контролния лист може да бъде различна в зависимост от предназначението му.

За да намерите правилния начин за постигане на цел или решаване на проблем, първото нещо, което трябва да направите, е да съберете необходимата информация, която ще послужи като основа за по-нататъшен анализ. Желателно е събраните данни да бъдат представени в структурирана и лесна за обработка форма. За да направите това, както и да намалите вероятността от грешки при събирането на данни, се използва контролен списък.

Контролният списък е формуляр, предназначен да събира данни и да ги организира автоматично, което улеснява по-нататъшното използване на събраната информация.

В основата си контролният лист е хартиен формуляр, върху който се отпечатват контролирани параметри, в съответствие с които с помощта на бележки или прости символи се въвеждат необходимите и достатъчни данни на листа. Тоест контролният лист е средство за запис на данни.

Формата на контролния списък зависи от задачата и може да бъде много разнообразна, но във всеки случай се препоръчва да се посочи в него:

Тема, обект на изследване (обикновено се посочва в заглавието на контролния списък);

Период на регистрация на данните;

Източник на данни;

Длъжност и фамилия на служителя, регистриращ данните;

Символи, за регистриране на получените данни;

Таблица за регистриране на данни.

Когато изготвяте контролни списъци, трябва да се уверите, че се използват най-простите начини за попълването им (числа, конвенционални икони), броят на контролираните параметри е възможно най-малък (но достатъчен за анализиране и решаване на проблема) и формата на листът е максимално ясен и удобен за попълване дори от неквалифициран персонал.

1. Формулирайте целта и целите, за които се събира информацията.

2. Изберете методите за контрол на качеството, чрез които събраните данни ще бъдат допълнително анализирани и обработени.

3. Определете периода от време, през който ще се провежда изследването.

4. Разработване на мерки (създаване на условия) за добросъвестно и навременно въвеждане на данните в контролния лист.

5. Определете кой е отговорен за събирането на данни.

6. Разработете формата на контролния лист.

7. Подгответе инструкции за извършване на събиране на данни.

8. Инструктирайте и обучавайте работниците относно събирането на данни и вписването в контролния списък.

9. Организирайте периодични прегледи на събирането на данни.

Най-остър въпрос, който възниква при решаването на проблема, е надеждността на информацията, събрана от персонала. Намирането на решение въз основа на изкривени данни е много трудно (ако не и невъзможно). Приемането на мерки (създаване на условия) за регистриране на верни данни от служителите е необходимо условие за постигане на поставената задача.

Ориз. Примери за контролни списъци

Може да използва електронни формуляри

В същото време недостатъците на електронната форма на контролния лист в сравнение с хартиената включват:

- ботноснопо-трудни за използване;

- необходимостта да отделите повече време за въвеждане на данни.

Към плюсовете:

- удобство при обработка и анализ на данни;

- висока скорост на получаване на необходимата информация;

- възможността за едновременен достъп до информация на много хора.

Въпреки това, повечето от събраните данни трябва да бъдат дублирани на хартиен носител. Проблемът е, че това води до намаляване на производителността: времето, което се спестява за анализиране, съхраняване и получаване на необходимата информация, се компенсира най-вече от двойната работа на регистриране на данни.

лентова графика- инструмент, който ви позволява визуално да изобразите и лесно да идентифицирате структурата и естеството на промените в получените данни (оценете разпределението), които трудно се забелязват в табличното им представяне.

След анализ на формата на получената хистограма и нейното местоположение спрямо интервала на толеранс, може да се направи заключение за качеството на разглеждания продукт или състоянието на изследвания процес. Въз основа на заключението се разработват мерки за отстраняване на отклоненията в качеството на продукта или състоянието на процеса от нормата.

В зависимост от метода на представяне (събиране) на изходните данни, методът за изграждане на хистограма е разделен на 2 варианта:

аз вариантЗа събиране на статистически данни се разработват контролни списъци за ефективността на продукти или процеси. При разработването на форма на контролни списъци е необходимо незабавно да се определи броят и размерът на интервалите, в съответствие с които ще се събират данни, въз основа на които от своя страна ще бъде изградена хистограма. Това е необходимо поради факта, че след попълване на контролния списък ще бъде практически невъзможно да се преизчислят стойностите на индикатора за други интервали. Максимумът, който може да се направи, е да се игнорират интервалите, в които не пада стойност и да се комбинират по 2, 3 и т.н. интервал без страх от изкривяване на данните. Както разбирате, с такива ограничения, например, е почти невъзможно да се направят 7 от 11 интервала.

Строителна техника:

1. Определете броя и ширината на интервалите за контролния лист.

Точният брой и ширина на интервалите трябва да се избират въз основа на лекотата на използване или според правилата на статистиката. Ако има толеранси за измервания индикатор, тогава си струва да се съсредоточите върху 6-12 интервала в рамките на толеранса и 2-3 интервала извън толеранса. Ако няма толеранси, тогава оценяваме възможното разпространение на стойностите на индикатора и също го разделяме на 6-12 интервала. В този случай ширината на интервалите трябва да бъде еднаква.

2. Разработете контролни списъци и ги използвайте за събиране на необходимите данни.

3. Използвайки попълнените контролни списъци, пребройте честотата (т.е. колко пъти) на получените стойности на индикатора във всеки интервал.

Обикновено за това се отделя отделна колона, разположена в края на таблицата за регистрация на данни.

Ако стойността на индикатора точно съответства на границата на интервала, тогава добавете половината към двата интервала, на чиято граница е паднала стойността на индикатора.

4. За да изградите хистограма, използвайте само онези интервали, които включват поне една стойност на индикатора.

Ако има празни интервали между интервалите, в които падат стойностите на индикатора, те също трябва да бъдат нанесени на хистограмата.

5. Изчислете средната стойност на резултатите от наблюдението.

На хистограмата е необходимо да се начертае средноаритметичната стойност на получената проба.

Стандартна формула, използвана за изчисления:

където x i- получените стойности на индикатора,

Н-общият брой получени данни в извадката.

Как да го използвате, ако няма точни стойности на индикатора x 1, x 2 и т.н. не е обяснено никъде. В нашия случай, за приблизителна оценка на средноаритметичната стойност, мога да предложа да използвам моя собствена методология:

а) определете средната стойност за всеки интервал, като използвате формулата:

където j еинтервалите, избрани за конструиране на хистограмата,

x j max -стойността на горната граница на интервала,

x j мин –стойността на долната граница на интервала.

б) определете средноаритметичната стойност на извадката, като използвате формулата:

където n еброя на избраните интервали за изграждане на хистограма,

v j -честотата на резултатите от извадката, попадащи в интервала.

6. Конструирайте хоризонталната и вертикалната ос.

7. Начертайте границите на избраните интервали по хоризонталната ос.

Ако в бъдеще се планира да се сравняват хистограми, описващи подобни фактори или характеристики, тогава си струва да се ръководите не от интервали, а от единици за измерване на данни, когато прилагате скала към оста на абсцисата.

8. Мащабирайте стойностите по вертикалната ос според избрания мащаб и диапазон.

9. За всеки избран интервал изградете лента, чиято ширина е равна на интервала и чиято височина е равна на честотата на резултатите от наблюдението, попадащи в съответния интервал (честотата вече е изчислена по-рано).

Начертайте линия на графиката, съответстваща на средноаритметичната стойност на изследвания индикатор. Ако има поле за толеранс, начертайте линии, съответстващи на границите и центъра на интервала на толеранса.

II вариантСтатистическите данни вече са събрани (например записани в дневници) или се очаква да бъдат събрани под формата на точно измерени стойности. В тази връзка ние не сме ограничени от никакви начални условия, така че можем да избираме и по всяко време да променяме броя и ширината на интервалите в съответствие с текущите нужди.

Строителна техника:

1. Внесете получените данни в един документ във вид, удобен за по-нататъшна обработка (например под формата на таблица).

2. Изчислете диапазона от стойности на индикатора (диапазон на извадката) по формулата:

където xmaxе най-високата получена стойност,

xminе най-малката получена стойност.

3. Определете броя на кошчетата за хистограма.

За да направите това, можете да използвате таблицата, изчислена въз основа на формулата на Стърджес:

Можете също да използвате таблицата, изчислена въз основа на формулата:

4. Определете ширината (размера) на интервалите по формулата:

5. Закръглете резултата до удобна стойност.

Имайте предвид, че цялата проба трябва да бъде разделена на интервали с еднакъв размер.

6. Определете границите на интервалите. Първо определете долната граница на първия интервал, така че да е по-малка от xmin. Добавете ширината на интервала към него, за да получите границата между първия и втория интервал. След това продължете да добавяте ширина на разстояние ( Х) до предишната стойност, за да получите втората граница, след това третата и т.н.

След предприетите действия трябва да се уверите, че горната граница на последния интервал е по-голяма от xmax.

7. За избраните интервали изчислете честотата на поява на стойностите на изследвания индикатор във всеки интервал.

Ако стойността на индикатора точно съответства на границата на интервала, тогава добавете половината към двата интервала, на границата на които е паднала стойността на индикатора.

8. Изчислете средната стойност на изследвания показател по формулата:

Следвайте реда на начертаване на хистограмата, като се започне със стъпка 5 от горната методология за аз вариант.

Анализ на хистограмасъщо е разделен на 2 варианта, в зависимост от наличието на технологична толерантност.

аз вариантТолерансите за индикатора не са зададени. В този случай анализираме формата на хистограмата:

Обичайната (симетрична, с форма на камбана) форма. Средната стойност на хистограмата съответства на средата на диапазона от данни. Максималната честота също пада в средата и постепенно намалява към двата края. Формата е симетрична.

Тази форма на хистограмата е най-често срещаната. Това показва стабилността на процеса.

Отрицателно изкривени (положително изкривени). Средната стойност на хистограмата се намира вдясно (вляво) от средата на диапазона от данни. Честотите намаляват рязко при движение от центъра на хистограмата надясно (отляво) и бавно наляво (вдясно). Формата е асиметрична.

Тази форма се формира или ако горната (долната) граница е коригирана теоретично или според стойността на толеранса, или ако дясната (лява) стойност не може да бъде достигната.

Разпределение с прекъсване вдясно (разпределение с прекъсване отляво). Средната стойност на хистограмата се намира далеч вдясно (вляво) от средата на диапазона от данни. Честотите намаляват много рязко при движение от центъра на хистограмата надясно (отляво) и бавно наляво (вдясно). Формата е асиметрична.

Тази форма често се среща в ситуация на 100% контрол на продуктите поради лоша възпроизводимост на процеса.

Гребен (мултимодален тип). Интервалите през един или два имат по-ниски (по-високи) честоти.

Тази форма се формира или ако броят на единичните наблюдения, включени в интервала, варира от интервал до интервал, или ако се приложи определено правило за закръгляване на данните.

Хистограма, която няма висока централна част (плато). Честотите в средата на хистограмата са приблизително еднакви (за плато всички честоти са приблизително еднакви).

Тази форма възниква, когато няколко разпределения се комбинират със средства, близки едно до друго. За по-нататъшен анализ се препоръчва да се приложи методът на стратификация.

Тип с два пика (бимодален тип). В близост до средата на хистограмата честотата е ниска, но има честотен пик от всяка страна.

Тази форма възниква, когато се комбинират две разпределения със средни стойности, които са далеч една от друга. За по-нататъшен анализ се препоръчва да се приложи методът на стратификация.

Хистограма с потапяне (с "изваден зъб"). Формата на хистограмата е близка до разпределението на обичайния тип, но има интервал с по-ниска честота, отколкото в двата съседни интервала.

Тази форма се появява, ако ширината на интервала не е кратна на мерната единица, ако показанията на скалата се отчитат неправилно и т.н.

Разпределение с изолиран връх. Заедно с обичайната форма на хистограмата се появява малък изолиран връх.

Тази форма се формира, когато се включи малко количество данни от друго разпределение, например, ако контролът на процеса е нарушен, възникнат грешки по време на измерването или са включени данни от друг процес.

II вариант.Има технологичен толеранс за изследвания показател. В този случай се анализират както формата на хистограмата, така и нейното местоположение спрямо полето на толеранса. Възможни опции:

Хистограмата изглежда като редовно разпределение. Средната стойност на хистограмата съвпада с центъра на полето на толеранса. Ширината на хистограмата е по-малка от ширината на полето на толеранса с поле.

В тази ситуация процесът не е необходимо да се коригира.

Хистограмата изглежда като редовно разпределение. Средната стойност на хистограмата съвпада с центъра на полето на толеранса. Ширината на хистограмата е равна на ширината на интервала на толеранс, във връзка с което има опасения от появата на нестандартни детайли както от горните, така и от долните полета на толеранс.

В този случай е необходимо или да се обмисли възможността за промяна на технологичния процес, за да се намали ширината на хистограмата (например повишаване на точността на оборудването, използване на по-добри материали, промяна на условията за обработка на продукти и др.) или разширяване на полето на толерантност, т.к изискванията за качеството на частите в този случай са трудни за изпълнение.

Хистограмата изглежда като редовно разпределение. Средната стойност на хистограмата съвпада с центъра на полето на толеранса. Ширината на хистограмата е по-голяма от ширината на интервала на толеранс, във връзка с което се откриват нестандартни детайли както от страната на горните, така и от страната на долните полета на толеранс.

В този случай е необходимо да се изпълнят мерките, описани в параграф 2.

Хистограмата изглежда като редовно разпределение. Ширината на хистограмата е по-малка от ширината на полето на толеранса с поле. Средната стойност на хистограмата се измества наляво (вдясно) спрямо центъра на интервала на толеранса и следователно има опасения, че нестандартните части могат да бъдат разположени от страната на долната (горната) граница на полето на толеранса.

В тази ситуация е необходимо да се провери дали прилаганите измервателни уреди внасят системна грешка. Ако измервателните уреди са в добро състояние, процесът трябва да се настрои така, че центърът на хистограмата да съвпада с центъра на полето на толеранса.

Хистограмата изглежда като редовно разпределение. Ширината на хистограмата е приблизително равна на ширината на полето на толеранса. Средната стойност на хистограмата се измества наляво (вдясно) спрямо центъра на интервала на толеранса и един или повече интервали излизат извън полето на толеранса, което показва наличието на дефектни части.

В този случай първоначално е необходимо да се коригират технологичните операции по такъв начин, че центърът на хистограмата да съвпада с центъра на полето на толеранса. След това трябва да предприемете действия, за да намалите обхвата на хистограмата или да увеличите размера на интервала на толеранс.

Центърът на хистограмата е изместен към горната (долната) граница на толеранса, а дясната (лявата) страна на хистограмата близо до горната (долната) граница на толеранса има рязко прекъсване.

В този случай може да се заключи, че продукти с индикаторна стойност извън полето на толеранса са били изключени от партидата или умишлено разпределени като годни за включване в границите на толеранса. Ето защо е необходимо да се идентифицира причината, която е довела до появата на това явление.

Центърът на хистограмата е изместен към горната (долната) граница на толеранса, а дясната (лявата) страна на хистограмата близо до горната (долната) граница на толеранса има рязко прекъсване. Освен това един или повече интервали са извън толеранса.

Случаят е подобен на 6., но интервалите на хистограмата, които излизат извън границите на полето на толеранса, показват, че измервателният инструмент е бил дефектен. В тази връзка е необходима проверка на средствата за измерване, както и повторно инструктаж на служителите относно правилата за извършване на измервания.

Хистограмата има два пика, въпреки че измерването на стойностите на индикатора е извършено за продукти от една и съща партида.

В този случай може да се заключи, че продуктите са получени при различни условия (например са използвани материали от различни степени, променени настройки на оборудването, продуктите са произведени на различни машини и т.н.). В тази връзка се препоръчва прилагането на метода на стратификация за по-нататъшен анализ.

Основните характеристики на хистограмата са в ред (съответстващи на случай 1.), докато има дефектни продукти със стойности на индикатора, които излизат извън полето на толеранса, които образуват отделен "остров" (изолиран пик).

Тази ситуация е могла да възникне в резултат на небрежност, при която дефектни части се смесват с добри. В този случай е необходимо да се идентифицират причините и обстоятелствата, довели до възникването на тази ситуация, както и да се вземат мерки за отстраняването им.

Седем прости инструмента за контрол на качеството на продукта

Фигура 8 показва седем от най-простите статистически метода за контрол на качеството.

Фигура 8 - Седем прости статистически метода

2.1.1 Контролен лист

Каквато и да е задачата пред системата, те винаги започват със събирането на първоначални количествени данни, въз основа на които след това се използва този или онзи инструмент.

Контролният списък е инструмент за събиране на данни, средство за записване и автоматичното им организиране, за да се улесни по-нататъшното използване на информацията.

Контролен лист - хартиен формуляр, върху който са предварително отпечатани контролирани параметри, според които могат да се въвеждат данни с помощта на бележки или прости символи, предназначени за регистриране на възникващи събития, т.е. за събиране на данни за по-нататъшен анализ. Външно контролният лист е таблица, чието запълване се свежда до просто добавяне на вертикален щрих към съответната клетка, когато настъпи събитие. Първите четири събития са маркирани с вертикални черти, а всяко пето събитие е маркирано с хоризонтален щрих, пресичащ първите четири черти. По този начин всяко тире представлява 5 събития.

Попълването на контролен лист е най-простият инструмент за качество - няма нищо по-лесно от поставянето на черта в дясната клетка. Изчисляването на резултатите също е доста лесно.

По-долу е даден пример за лист за събиране на данни, който записва оплаквания от купувачи на продукти за определени видове несъответствия в различни дни от седмицата (Фигура 9).

Фигура 9 - Лист за събиране на данни

Статистическата контролна диаграма на процеса или контролната диаграма е графично представяне на извадкови данни, които периодично се вземат от процес и се нанасят във времето. Освен това на контролните диаграми са отбелязани „предели на контрол“, които описват присъщата променливост на устойчивия процес. Целта на контролната диаграма е да помогне за оценка на стабилността на процеса чрез изследване и начертаване на данни спрямо контролните граници. Всяка променлива (измерени данни) или атрибут (изчислени данни), представляващи характеристиката на продукта или процеса, който се изследва, може да бъде нанесена на графика.

Пример е контролният лист, използван за детайлно фиксиране на брака (Фигура 10).

Фигура 10 - Контролен списък

При съставянето на контролни списъци трябва да се внимава да се посочи на какъв етап от процеса и за колко време са събрани данните, както и че формата на листа е проста и разбираема без допълнителни обяснения.

2.1.2 лентова графика

За визуално представяне на тенденцията в качеството на частите се използва графично представяне на статистическия материал. Най-често използваната графика при анализиране на разпределението на произволна променлива е хистограмата.

лентова графика– инструмент, който ви позволява визуално да оцените закона за разпределение на статистическите данни.

Хистограмите са една от опциите за лентова диаграма, която показва зависимостта на честотата на достигане на качествените параметри на продукт или процес в определен диапазон от тези стойности. На фигура 11 интервалите на попадане са нанесени по оста x, а процентите на удари по оста y.

Фигура 11 - Хистограма на честотите на интервалната серия на местоположение

Хистограмата се изгражда по следния начин.

1) Определя се най-високата стойност на индикатора за качество.

2) Определя се най-ниската стойност на индикатора за качество.

3) Диапазонът на хистограмата се определя като разликата между най-голямата и най-малката стойност.

4) Определя се броят на интервалите на хистограмата (броят на интервалите) = C (броят на стойностите на показателите за качество).

5) Определя се дължината на интервала на хистограмата = (диапазон на хистограмата) / (брой интервали).

6) Диапазонът на хистограмата е разделен на интервали.

7) Броят на попаденията на резултатите във всеки интервал се отчита.

8) Определя се честотата на попаденията в интервала = (брой попадения) / (общ брой показатели за качество).

9) Изгражда се лентова диаграма.

С увеличаване на броя на измерванията ширината на колоните намалява и многоъгълникът се превръща в крива на плътността на вероятностите, която е теоретична крива на разпределение.

За да оценим адекватността на процеса спрямо изискванията на потребителя, трябва да сравним качеството на процеса с полето на толеранс, зададено от потребителя. Ако има толеранс, тогава горната ( С u) и по-ниско ( С Л) неговите граници, перпендикулярни на оста на абсцисата (Фигура 12). След това можете да видите дали хистограмата е добре разположена в тези граници.

Фигура 12 - Към концепцията за годност за вземане на проби
три сигма граници

Ако хистограмата има симетрична (камбановидна) форма, когато средната стойност попада в средата на диапазона на данните, това е нормален (гаусов) закон за разпределение на произволна променлива. За нормалния закон за разпределение става възможно да се изследва възпроизводимостта на процеса, инвариантността на основните параметри на процеса: средната стойност хили математическо очакване M( х) и стандартното отклонение във времето. В този случай е възможно да се определи изходът от разпределението на генералната съвкупност за дадени стойности на M( х), въз основа на сравнение на съответните три-сигма граници и граници на толеранс.

Фигура 12 показва, че ако вземем границите на три сигма като граници на толеранс (σ - стандартно отклонение), тогава 99,73% от всички данни в общата популация ще се считат за валидни и само 0,27% от данните ще се считат за неподходящи (несъответствие - NC) изискванията на потребителя (потребителя), тъй като се намират извън определеното поле на толеранс.

2.1.3 Разпръснати графики

Диаграмите на разсейване са графики, които показват корелацията между два различни фактора.(снимка 13) .

Фигура 13 - Диаграма на разсейване

Диаграмата на разсейване, наричана още корелационно поле, е инструмент, който ви позволява да определите вида и силата на връзката между двойки съответни променливи.

Тези две променливи могат да се отнасят до:

на качествената характеристика и фактора, влияещ върху нея;

до две различни качествени характеристики;

до два фактора, които влияят на една качествена характеристика. Например температурата и налягането в пещта.

За идентифициране на връзката между тях се използва диаграма на разсейване.

Построяването на диаграма на разсейване се извършва в следната последователност.

1) Събират се сдвоени данни ( х, г), между които искат да изследват зависимостта и са подредени в таблица. Ако една променлива е фактор, а втората е качествена характеристика, тогава за фактора се избира хоризонталната ос х, а за качествената характеристика - вертикалната ос г. Желателни са поне 25–30 двойки данни.

2) Намерете максималните и минималните стойности за хИ г.

3) На отделен лист хартия се начертава графика и се прилагат данните. Ако при различни наблюдения се получават едни и същи стойности, те са обозначени с концентрични кръгове.

4) Определени:

заглавие на диаграмата;

времеви интервал;

брой двойки данни;

имена и единици за всяка ос.

Използването на диаграма на разсейване не се ограничава до идентифициране на типа и близостта на връзката между двойки променливи. Диаграмата на разсейване се използва и за идентифициране на причинно-следствените връзки на качествените показатели и влияещи фактори в анализа
причинно-следствена диаграма, която ще бъде разгледана по-долу.

Диаграмата на разсейване ви позволява да покажете визуално естеството на промяната в параметъра за качество във времето. За да направите това, изчертаваме ъглополовяща от началото на координатите. Ако всички точки лежат върху ъглополовящата, това означава, че стойността на този параметър не се е променила по време на експеримента. Следователно разглежданият фактор (или фактори) не оказва влияние върху параметъра на качеството. Ако по-голямата част от точките лежи под ъглополовящата, това означава, че стойностите на параметъра за качество са намалели през последното време. Ако точките лежат над ъглополовящата, тогава стойностите на параметъра са се увеличили през разглежданото време.

След като начертаете лъчи от началото на координатите, съответстващи на намаляване и увеличаване на параметъра с 10, 14, 30, 50%, е възможно, като преброите точките между правите линии, да разберете честотата на стойностите на параметрите в интервали от 0...10%, 10...20%.

Най-широко разпространеното използване на диаграми на разсейване за определяне на вида на връзките, общото разпределение на двойките. За да направите това, първо трябва да разберете дали има някакви далечни точки (отклонения) на диаграмата, които се дължат на някои промени в работните условия. трябва да се обърне внимание на причините за такива нередности, тъй като чрез търсене на тяхната причина често получаваме информация за качеството.

2.1.4 Метод на стратификация (стратификация на данните)

В съответствие с метода за стратификация на данните (Фигура 14), статистическите данни се стратифицират, т.е. групирайте данни в зависимост от условията на тяхното получаване и обработвайте всяка група данни поотделно.

Данните, разделени на групи според техните характеристики, се наричат ​​слоеве (strata), а процесът на разделяне на слоеве (strata) се нарича стратификация (стратификация).

Съществуват различни методи за разслояване, чието приложение зависи от конкретни задачи. Например, свързани с данни
към продукт, произведен в цех на работното място, може да варира до известна степен в зависимост от изпълнителя, използваното оборудване, методите за извършване на работни операции, температурата
условия и др. Всички тези разлики могат да бъдат фактори на разслояване. В производствените процеси често се използва методът 5M, като се вземат предвид фактори в зависимост от човек (човек), машина (машина), материал (материал), метод (метод), измерване (измерване).

Фигура 14 - Стратификация на данните

Разслояването се извършва, както следва:

разслоение по изпълнители - по квалификация, пол, трудов стаж;

стратификация по материал - по място на производство, фирма производител, партида, качество на суровините и др.;

стратификация по машини и съоръжения - по ново и старо оборудване, марка, проектантска, производствена фирма и др.;

стратификация по метод на производство - по температура, технологичен метод, място на производство и др.;

стратификация по измерване - по място на измерване, вид на средствата за измерване или тяхната точност и др.

В резултат на разслояването трябва да се спазват следните две условия.

1) Разликите между стойностите на произволна променлива в рамките на слой (дисперсия) трябва да бъдат възможно най-малки в сравнение с разликата в нейните стойности в нестратифицирана първоначална популация.

2) Разликата между слоевете (разликите между средните стойности на произволните променливи на слоевете) трябва да бъде възможно най-голяма.

При контрола на качеството на произвежданите продукти на практика често възниква задачата да се идентифицира предполагаемият източник на влошаване на качеството на продуктите; такава информация може да бъде получена чрез стратифициране на дисперсията с помощта на дисперсионен анализ.

2.1.5 Диаграма на Ишикава

Диаграмата на Ишикава (причинно-следствена диаграма) ви позволява да формализирате и структурирате причините за възникването на събитие, например появата на несъответствие, както и да установите причинно-следствени връзки.

Всички възможни причини са класифицирани според принципа 5M:

1.човече(Човек) - причини, свързани с човешкия фактор;

2.Машини(Машини, оборудване) - причини, свързани с оборудване;

3.материали(Материали) - причини, свързани с материали;

4.методи(Методи) - причини, свързани с технологията на работа, с организацията на процесите;

5.Измервания(Измервания) - Причини, свързани с методите за измерване.

Изследваното събитие се показва от дясната страна на диаграмата, символизирайки корена на диаграмата на дървото, която е изградена вдясно от обозначението на събитието. Хоризонтално, от корена на диаграмата до левия ръб на листа, централната ос на диаграмата е начертана, подобно на ствола на дърво.

Пет клона граничат с централната ос на диаграмата на Ишикава, всеки от които съответства на свой собствен клас причини или своя собствена М.

Освен това на всеки клон поотделно, като на ос, се изграждат допълнителни разклонения, всеки от които представлява отделна причина в своя клас. Към всеки такъв клон от своя страна се привеждат издънки-причини от по-високо ниво, които го детайлизират. Продължавайки по този начин, получаваме разклонено дърво, което свързва причините за възникване на събитие, които са на различни нива на детайлност. По този начин можем да установим причинно-следствена връзка между определени отклонения от нормата (първични причини) и тяхното влияние върху вероятността от конкретно събитие.

За ефективността на прилагането на този метод и надеждността на получените резултати, изграждането на диаграмата на Ishikawa трябва да се извършва от професионалисти.

Поради своята структура диаграмата на Ишикава се нарича още диаграма на рибената кост (Фигура 15).

Фигура 15 - Диаграми на Ишикава

2.1.6 Диаграма на Парето

Диаграмата на Парето или ABC анализът ви позволява да идентифицирате основните причини, които имат най-голямо влияние върху появата на това
или друга ситуация. Принципът на Парето гласи, че 20% от причините произвеждат 80% от последствията. С други думи, от всички възможни причини, само 20% са особено значими, тъй като влияят на резултатите, които са 80% от общите.

Принципът на Парето е известен още като правилото 20-80. Този принцип е кръстен на италианския икономист Вилфредо Парето, който в края на 19 век обръща внимание на факта, че 80% от италианския капитал е концентриран в ръцете на 20% от италианското население. По-късно валидността на това правило беше потвърдена от наблюдения и последващи изчисления на резултатите в различни клонове на живота. Така елиминирането на 20% от общия брой на възникващите несъответствия отклонява 80% от общите разходи за отстраняване на всички възможни несъответствия; за фирма доставчик 20% от общия брой клиенти формират 80% от печалбата и т.н. Така, като фокусираме влиянието си върху 20% от причините, ние влияем на 80% от последствията. Следващите 30% от причините генерират, колкото и да е странно, само 15% от последиците и накрая, останалите 50% засягат само 5% от последиците. Значи ние можем
разпределят вниманието и въздействието си въз основа на значимостта и ефективността на резултатите.

Например, ако вземете произволен текст и преброите колко пъти всяка буква се среща в него, тогава с голяма степен на вероятност се оказва, че буквите, които съставляват 20% от азбуката, образуват около
80% от целия текст.

Пример за диаграма на Парето е показан на фигура 16.

Фигура 16 - Диаграма на Парето

2.1.7 Диаграма на корелация

Диаграма на корелация (диаграма на разсейване) - графично изобразяване на връзката между променливи, свързани една с друга. Тази диаграма е предназначена да разкрие принципа, по който условно зависимата променлива се променя, когато стойността на независимата променлива се промени.

Например, Фигура 17 показва как се променят продажбите на газирани напитки с променящите се метеорологични условия. Има силна положителна корелация.

напитки, бр.

Фигура 17 - Диаграма на разсейване

2.1.8 Контролни карти

Използването на контролни карти се използва при планиране, проектиране, определяне на промени в процеса, както и за измерване на ефекта от определена външна намеса или действие (Фигура 18).

В допълнение, анализът на времевите серии спрямо контролните диаграми е полезен за сравняване на резултатите, получени в случай на подобрения и промени.

Фигура 18 - Контролни карти

Контролната диаграма е графика с гранични линии, показващи допустимата граница на качествено производство.Той е много полезен за откриване на необичайни ситуации в стандартните производствени процеси.

Контролните диаграми са специален вид диаграма, предложена за първи път от Шухарт през 1925 г. Те имат формата, показана на фигура 18. Контролните диаграми се използват за показване във времето (отляво надясно) на наблюдаван резултат или състояние на процес по отношение на средно ниво или между горна и долна граница.

Видове контролни карти

Има два вида контролни диаграми: едната е предназначена да контролира параметрите на качеството, чиито стойности са количественданни за параметрите на качеството (стойности на размери, маса, електрически и механични параметри и др.), а вторият - за контрол на параметрите на качеството, които са дискретни случайни променливи и стойности, които са качестводанни (добър - не е добър, съответства - не отговаря, дефектен - продукт без дефекти и т.н.) (Фигура 19).

Фигура 19 - Процедурата за избор на типа контролна диаграма

(н– размер на извадката)

Диаграми за качествен контрол

В картата за дела на дефектните продукти ( стр-map), се изчислява делът на дефектните продукти в извадката. Използва се, когато размерът на извадката е променлив.

В картата за броя на дефектните продукти ( np-map) отчита броя на дефектните елементи в извадката. Използва се, когато размерът на извадката е постоянен.

В картата за броя на дефектите в пробата ( от-map), се брои броят на дефектите в пробата.

В картата за броя на дефектите на продукт ( u-map) отчита броя на дефектите на артикул в извадката.

Контролни карти по количествени характеристики

Количествените контролни карти по правило са двойни диаграми, едната от които изобразява промяната в средната стойност на процеса, а втората изобразява разсейването на процеса. Разсейването може да се изчисли въз основа на обхвата на процеса Р(разлика между най-голямата и най-малката стойност), контролни диаграми, а именно контролни диаграми:

– средно аритметично и диапазони ( х – Р);

– медиани и диапазони (Me – Р);

– индивидуални стойности ( х);

– дял на дефектните продукти ( Р);

– броят на дефектните производствени единици ( пн);

– брой дефекти ( ° С);

– броят на дефектите на единица продукция ( u).

Във всеки производствен процес винаги има промени или вариации, изразяващи се в отклонението от номиналните стойности на някои параметри, които характеризират този процес. Под стабилност в статистически смисъл се разбира процес, при който средната стойност на наблюдавания параметър не се отклонява от номиналната стойност във времето, а стойността на разсейването на параметъра попада в даден интервал. Въпреки това, вариациите могат да бъдат причинени и от неслучайни причини. Такива причини включват например неправилна настройка на машината, износване, неправилно изпълнение на работни инструкции от оператора поради умора или заболяване, компютърни грешки и др. При наличието на такива причини производственият процес излиза извън статистически контрол.

Основната цел на контролните диаграми е бързото откриване на неслучайни промени в производствения процес, за да се идентифицира причината за промяната и да се направят необходимите корекции в процеса, преди да се пуснат голям брой продукти с лошо качество. В допълнение, контролните диаграми ви позволяват да оцените параметрите, които характеризират качеството и потенциала на процеса.

По този начин, ако процесът е статистически контролиран, тогава почти всички стойности на наблюдавания параметър (P) се вписват в ограничена зона. Въпреки това не се изискват коригиращи действия. Ако стойностите на наблюдавания параметър попадат извън допустимата зона, това показва, че процесът е станал статистически неконтролируем. Трябва да се отбележи, че са възможни ситуации, когато стойностите на контролирания параметър се вписват в допустимата зона, но всичките десет последни точки попадат в областта под централната линия (Фигура 20). В този случай е нарушен факторът „случайност“ и се появи факторът „редовност“, т.е. процесът стана статистически неконтролируем.

Фигура 20 - Примери за появата на коефициента на редовност
на контролната карта

В производствения процес продуктът е обект на комплексното влияние на тези причини.

За оценка на качеството на продукта, т.е. степента на съответствие на неговите параметри (характеристики) с необходимите стойности, допустимите области на промяна на тези характеристики се определят, като като се вземат предвид изброените по-горе причини, възможните отклонения се комбинират в две групи: случайни и систематични.

Случайни отклоненияса причинени от самия производствен процес и до голяма степен са неизбежни. Те възникват в резултат на сложно взаимодействие на различни причини, като вибрации, биене на лагера, и като правило влияят върху разпространението на контролирани
характеристики.

Фигура 21а показва две графики на плътността на разпределението на атрибута за качество хза два метода за производство на един и същ продукт. Разпределението е нормално и има едно и също математическо очакване и за двата метода на производство м х, тоест стойностите на атрибута за качество и в двата случая съвпадат средно. И двата метода се различават само по степента на разсейване. Ако се изисква стойностите на качествените характеристики да са в рамките на допустимата площ със средна стойност м х в диапазона [ а, б], то при втория производствен метод е възможен по-голям процент дефекти (на фигурата вероятността за възникването му е показана чрез щриховане).

Системни отклоненияпоради такива причини като износване на инструмента, промяна в партидата суровини, нова работна смяна. Системните причини водят до изместване на центъра на дисперсия на контролираната характеристика, както е показано в
фигура 21b. Появата на системни отклонения също води до увеличаване на брака, но причините за такива отклонения могат да бъдат идентифицирани и елиминирани.

но- произволен; б– систематично

Фигура 21 - Видове отклонения

Функционалната цел на контрола на качеството на производството е да се оцени съответствието на произведените продукти с изискваните характеристики чрез сравняване на характеристиките на произведените продукти с допустимите отклонения за тези характеристики, посочени в документацията за производството на тези продукти, и идентифициране на причините за отклоненията.

Има три вида контрол на качеството на производството: входящ контрол на материали, суровини и компоненти, контрол на производствения процес и контрол на произведените продукти.

Контрол на входагарантира качеството на суровините и материалите.

Контрол на производствения процес- това е съвкупност от всички контролни операции, извършвани по време на производствения процес и позволяващи на базата на информация за състоянието на процеса да се контролира, така че знакът за качество на произведените продукти да остане в рамките на определените толеранси.

Контрол на готовия продукте приемен контрол, който трябва да гарантира, че делът на добрите продукти в доставените продукти не е по-нисък от нивото, определено от клиента.

По този начин производственият контрол гарантира качеството на произвежданите продукти, а контролът за приемане - качеството на продуктите, доставяни на клиента.

Тъй като всеки контрол изисква определени разходи за разходи, производителят, когато разработва система за управление на качеството, трябва правилно да съпостави обемите на тези два вида контрол, като оптимизира функцията на общите разходи за контрол, като вземе предвид цената на рисковете и на доставчика. и клиента.

Контролът на качеството може да се извършва както количествено, така и качествено.

Количествени характеристики

Могат да бъдат измерени много характеристики, които определят качеството на даден продукт. Такива характеристики включват например диаметъра на снаряда, якостта на опън на нишката, химичния състав на стоманата и др. Обикновено количествените характеристики на продукта са непрекъснати произволни величини. Често това разпределение е нормално или логнормално. Понякога количествените знаци са дискретни случайни променливи. Примери са броят на нишките в парче плат или броят на дефектите по повърхността на метален диск. Ако производственият процес се контролира,
тогава разпространението на дефектни дискове може да се подчинява на закона
Поасон.

Качествени характеристики

Обикновено продуктът се класифицира като добър (добър) или лош (дефектен, дефектен). Например запалка, която не се запалва, е дефектна. Понякога дефектите се разделят на големи и незначителни. Така че отсъствието на витло в мотора на лодката е значителен дефект и води до отхвърляне на двигателя, докато драскотините по боята на мотора ще бъдат приписани на дребни дефекти.

Контролът на продуктите по количествени характеристики също ви позволява да класифицирате продуктите и качествено: "добро - не добро". В случай на контрол за приемане на продукти въз основа на резултатите от оценка на извадката, за да се опише разпределението на качествените характеристики, често се използват такива видове разпределения като биномни, геометрични, хипергеометрични.

документ

Системи управлениекачествопродуктиИнформационна поддръжка на системата управлениекачествопродуктиПринципи управлениекачествопродуктиединство на количеството и качествопродуктиЕфективност качествоКачване на ниво качество ...

• инструменти за контрол на качеството;
• инструменти за управление на качеството;
• инструменти за анализ на качеството;
• качествени инструменти за проектиране.

- тук говорим за инструменти за контрол, които ви позволяват да вземате управленски решения, а не за технически средства за контрол. Повечето от инструментите, използвани за контрол, се основават на методите на математическата статистика. Съвременните статистически методи и математическият апарат, използван в тези методи, изискват добра подготовка от служителите на организацията, която не всяка организация може да осигури. Въпреки това, без контрол на качеството е невъзможно да се управлява качеството и още повече да се подобри качеството.

От цялото разнообразие от статистически методи за контрол най-често се използват най-простите инструменти за статистическо качество. Те се наричат ​​още седемте инструмента за качество или седемте инструмента за контрол на качеството. Тези инструменти са избрани от различни статистически методи. Съюз на японските учени и инженери (JUSE). Особеността на тези инструменти се крие в тяхната простота, яснота и достъпност за разбиране на получените резултати.

Инструменти за контрол на качествотовключват - хистограма, диаграма на Парето, контролна диаграма, диаграма на разсейване, стратификация, контролен лист, диаграма на Ишикава (Ишикава).

Използването на тези инструменти не изисква дълбоки познания по математическа статистика и следователно служителите лесно овладяват инструментите за контрол на качеството в кратко и просто обучение.

Не винаги информацията, характеризираща даден обект, може да бъде представена под формата на параметри, които имат количествени показатели. В този случай за анализиране на обекта и вземане на управленски решения е необходимо да се използват качествени показатели.

Инструменти за управление на качеството- това са методи, които основно използват качествени показатели за обект (продукт, процес, система). Те ви позволяват да организирате такава информация, да я структурирате в съответствие с някои логически правила и да я прилагате за вземане на информирани управленски решения. Най-често инструментите за управление на качеството се използват за решаване на проблеми, които възникват на етапа на проектиране, въпреки че могат да се прилагат на други етапи от жизнения цикъл.

Инструментите за управление на качеството съдържат такива методи като диаграма на афинитета, диаграма на връзката, диаграма на дърво, диаграма на матрица, мрежова диаграма (диаграма на Гант), диаграма на решенията (PDPC), матрица на приоритетите. Тези инструменти се наричат ​​още седемте нови инструмента за контрол на качеството. Тези качествени инструменти са разработени от съюз от японски учени и инженери през 1979 г. Всички те имат графично представяне и поради това са лесно възприемани и разбираеми.

Инструменти за анализ на качествотое група от методи, използвани в управлението на качеството за оптимизиране и подобряване на продукти, процеси, системи. Най-известните и често използвани инструменти за анализ на качеството са функционално-физически анализ, функционално-разходен анализ, анализ на причината и ефекта на неизправността (FMEA-анализ). Тези инструменти за качество изискват повече обучение от служителите на организацията, отколкото инструменти за контрол и управление на качеството. Някои от инструментите за анализ на качеството са формализирани под формата на стандарти и са задължителни за използване в някои индустрии (в случай, че дадена организация прилага система за качество).

Качествени инструменти за проектиране- това е сравнително нова група от методи, използвани в управлението на качеството с цел създаване на продукти и процеси, които максимизират стойността за потребителя. От името на тези качествени инструменти става ясно, че те се прилагат на етапа на проектиране. Някои от тях изискват задълбочена инженерна и математическа подготовка, някои могат да бъдат овладени за доста кратък период от време. Инструментите за качествено проектиране включват например разгръщане на функции за качество (QFD), изобретателска теория за решаване на проблеми, сравнителен анализ, евристични техники.

Японският съюз на инженерите и учените идентифицира седем основни инструмента за оперативно управление на качеството (осигуряване) (фиг. 2.38):

• 1) диаграма на афинитета (афинитетна диаграма);
• 2) диаграма на връзката (схема на взаимовръзка);
• 3) дървовидна диаграма (дървовидна диаграма);
• 4) матрична диаграма или таблица за качество (матрична диаграма или таблица за качество);
• 5) диаграма със стрелки (диаграма със стрелки);

Ориз. 2.38.

• 6) схема на процеса на изпълнение на програмата PDPC (схема на програмата за вземане на решения -диаграма на процеса на изпълнение на програмата);
• 7) приоритетна матрица (анализ на матричните данни) (матричен анализ на данни).

Понякога тези седем инструмента се наричат нови инструменти за управление на качеството - N1. Тези инструменти се използват при оперативното управление на качеството на проекта и са от общ характер. Стратегически те могат да се разглеждат като седем стратегически метода за управление на качеството - S7.Те включват:

• 1) оценка на привлекателността на бизнеса;
• 2) сравнителен анализ;
• 3) анализ на пазарната сегментация;
• 4) оценка на пазарната позиция;
• 5) управление на портфолио от проекти;
• 6) стратегически анализ на факторите на развитие;
• 7) оптимизация на ресурсите.

От стратегическа гледна точка TQMсе превръща в концепцията за управление на предприятието, която определя текущата ефективност на бизнеса и перспективите за неговото развитие.

Схемата за споделяне на качествени инструменти е показана на фиг. 2.39. На етапа на предварителен анализ и дефиниране на проблема се използват инструменти за управление на качеството като диаграма на афинитета и диаграма на връзката; на етапа на разгръщане на средствата - матрична диаграма и дървовидна диаграма; на етапа на систематизиране на средствата - стрелкова диаграма и диаграма на процеса. Последната е матрицата на приоритетите, която ви позволява да идентифицирате приоритетните пазарни сегменти, които ще бъдат възприети от подобрения продукт. Показани са възможностите за свързване на съществуващи инструменти за контрол на качеството, ако е необходимо, и потенциални инструменти за сложни ситуации под формата на многовариантен анализ, ако е необходимо.

Нека разгледаме практическо решение на проблема с увеличаването на гаранционния срок на продукта (настолна мелница), за който е построена „къщата на качеството“ (виж фиг. 2.16).

Диаграма на афинитетае средство за структуриране на голямо количество разнообразни данни по разглеждания проблем според принципа на афинитет на различни данни и илюстрира асоциативни, а не логически връзки. Този инструмент

Ориз. 2.39. Споделянето на качествени инструменти понякога се нарича метод K.J.Този метод произхожда от ранната работа на японския учен Джиро Кавакита през 50-те години на миналия век. Методите, разработени след това за събиране и анализиране на данни, доведоха до подхода за решаване на проблеми, посочен от неговите инициали. През 1967 г. Кавакита описва своя метод и разработва система за обучение. Информацията често идва като езикови данни от множество източници: отговори на клиенти на отзиви, транскрибирани записи на посещения на клиенти или TQM,или синтезирани резултати от множество AU диаграми. Всяко от тях може да доведе до десетки или стотици изявления. Метод на многократна селекция MRMима методология за пресяване на тези изявления до управляема сума. Кавакита създаде този метод заедно с A/-метода. Като последния MRMизползва факти или идеи. Има два принципа за намаляване на данните: 1) укрепване на силните страни и 2) елиминиране на слабите страни. MRMследва първия принцип – да се съсредоточи върху важността на релевантните за темата данни. Идея MRMима някои прилики с теорията на W. McGregor.

За предпочитане е да създадете афинитетна диаграма като група. Опитът показва, че за целта е по-добре да се създаде група от 6-8 души с предишен опит в съвместната работа. Процедурата за създаване на диаграма може да бъде организирана по следния начин. Първо се определя предметът (темата), който е основата за събиране на данни. Метод MRMизпълнява се на няколко етапа:

• подготовка, която включва загряване и обсъждане на темата;
• събиране на данни по темата с помощта на метода на мозъчната атака. Членовете на екипа етикетират изявления, които вероятно ще бъдат при окончателния преглед. Всеки член на групата отбелязва всичко, което му се струва важно. Немаркирани твърдения не се обсъждат. Има няколко опита за селекция с постепенно намаляване на селекцията. Чрез непрекъсната проверка на списъка с твърдения и етикетирането им, членовете на екипа постигат съгласие по най-важните, без да губят време за обсъждане;
• фокусиран подбор – 20 до 30% от предишния материал се изхвърля от крайния подбор. Всеки участник има ограничен избор за маркиране на крайните заключения. По това време всички вече са разгледали останалите твърдения няколко пъти и всеки е готов да се съсредоточи върху най-важните.

При изграждане на диаграма MRMи графики за афинитет, инструменти за контрол на качеството като контролни диаграми, диаграми на разсейване, диаграми за стратификация и графики на Парето са широко използвани. На фиг. 2.40 показва диаграма MRMвъв връзка с разглеждания проблем за увеличаване на експлоатационния живот на продукта (увеличаване на издръжливостта).

Ограничението на първоначалните данни показа, че има недоволство на потребителите от гарантирания експлоатационен живот на продуктите (1 година). Това се дължи на чести ремонти за възстановяване на работата на продукта. В същото време функционалността на добре направените мостри като цяло определя пазарната привлекателност на продукта. Тези резултати се потвърждават от продукти, които работят дълго време без допълнителни ремонти. Уточнява се същността на проблема: да се увеличи гаранционният срок до четири години, за да се осигури стабилна издръжливост и по този начин удовлетвореност на клиента.

За да се изгради диаграма на афинитета, свързаните данни се групират в посоки на различни нива. Работата се счита за завършена, когато всички данни са изрядни, т.е. събран

Ориз. 2. 40. Диаграма MRM

в предварителни групи от свързани данни и повечето разногласия са разрешени. Останалите въпроси обикновено се премахват по време на дискусията.

Първо, човек трябва да се опита да определи насочеността на всяка група данни по отношение на афинитета на данните на групата. Това може да се направи по различен начин: изберете една карта от групата, задайте я начело или формирайте нова посока. Тази процедура може да се повтори, за да се обобщят водещите направления и по този начин да се създаде йерархия. Анализът приключва, когато данните се групират в водещи посоки. На фиг. 2.41 показва афинитетна диаграма за проблема за увеличаване на гаранционния срок на продукт. Вижда се, че данните са групирани в три области, всяка от които съдържа съществени твърдения по проблема

Ориз. 2.41. Диаграма на афинитета ми. За това се използва инструмент като стратификационна диаграма.

Инструмент, който ви позволява да идентифицирате логически връзки между основната идея, проблем или различни данни. Целта на този инструмент за управление е да съпостави основните причини за повреда на процеса, идентифицирани от диаграмата на афинитета, с проблемите, които трябва да бъдат адресирани (това обяснява някои прилики между диаграмата на връзката и причинно-следствената диаграма - диаграмата на Ишикава). Класификацията на тези причини по важност се извършва, като се вземат предвид ресурсите, използвани във фирмата, както и числени данни, характеризиращи причините.

Използваните тук данни могат например да бъдат генерирани чрез прилагане на диаграма на афинитета. Диаграмата на връзките е преди всичко логически инструмент, за разлика от диаграмата на афинитета, която е креативна. Диаграмата на връзките може да бъде полезна в ситуации:

• когато предметът (темата) е толкова сложен, че връзките между различните идеи не могат да бъдат установени чрез обикновена дискусия;
• времевата последователност, според която се предприемат стъпките, е решаваща;
• съществува подозрение, че повдигнатият във въпроса проблем е само симптом на по-фундаментален недокоснат проблем. Както при диаграмата на афинитета, диаграмата на връзката трябва да бъде направена от правилния екип. Важно е първо да се дефинира изучаваният предмет (резултат). Основните причини могат да бъдат определени от диаграма на афинитета или с помощта на инструмент за контрол на качеството като диаграмата на Ishikawa.

На фиг. 2.42 е показана диаграмата на комуникациите при решаване на проблем за увеличаване на гаранционния срок на обслужване на продукта до четири години. Определят се основните задачи на решавания проблем, установяват се лицата, отговорни за тяхното изпълнение, установяват се логически връзки между тях. Подценяването на пазарното значение на проблема възпрепятства решаването му. Осъзнаването на зависимостта на предприятието от състоянието на пазарните условия може да създаде заплахи за него в бъдеще. За да се намали степента на неговия риск, производственият модел се преразглежда. Важен фактор е и необходимостта от използване на актуализирана технологична база, която не е така

Ориз. 2.42.

само с придобиването на съвременно оборудване, но и с ефективното му използване. Персоналът за това трябва да притежава необходимите компетенции. За гарантиране на качеството е необходима метрологична поддръжка, която ще позволи да се затворят въпросите за точността на контрола.

(систематична диаграма) - инструмент, който осигурява систематичен начин за решаване на разглеждания проблем за повишаване на удовлетвореността на потребителите, представени на различни нива.

За разлика от диаграмата на афинитета и диаграмата на връзките, този инструмент е по-целенасочен. Дървовата диаграма се изгражда като многоетапна структура, чиито елементи са различни средства и методи за решаване на проблема. Принципът на изграждане на дървовидна диаграма е показан на фиг. 2.43.

Дървото диаграма може да се използва в следните случаи:

Ориз. 2.43.

• когато неясно оформените потребителски желания за продукт се трансформират в потребителски желания на управляемо ниво;
• необходимо е да се проучат всички възможни аспекти на проблема;
• краткосрочните цели трябва да бъдат постигнати преди завършването на цялата работа, т.е. на етапа на проектиране.

Матрична диаграма -инструмент, който ви позволява да установите важността на различни връзки и е централната връзка на седемте инструмента за управление на къщата на качеството.

Матричната диаграма ви позволява да структурирате голямо количество данни, така че логическите връзки между различните елементи да получат графичен дисплей. Целта му е да очертае връзките и корелациите между задачите, функциите и характеристиките, като подчертае тяхната относителна важност. В окончателния си вид матричната диаграма показва съответствието на определени фактори и явления с различни причини за тяхното възникване и средства за отстраняване на последствията от тях, както и степента на зависимост на тези фактори от причините за тяхното възникване и мерките за тяхното отстраняване. . Матричните диаграми, наричани още матрици на свързване, са показани на фиг. 2.44. В разглеждания случай те определят наличието и близостта на връзките между факторите Т – технически фактори, Р – пазарни фактори, К – фактори на компетентност. Връзката между тях се показва с помощта на специални знаци:

Силна връзка (дефинирана като 9 точки);

O - средна връзка (дефинирана като 3 точки);

Слаба връзка (дефинирана като 1 точка).

Определяме значението на взаимовръзките на основните фактори при решаването на проблема с увеличаването на гаранционния срок на произвеждания продукт (настолна мелница). Матричната диаграма се състои от три линейни (прости) диаграми, под формата на комбинации от фактори: диаграма а) - комбинация от Т и Р; диаграма б) - комбинация от Т и К; диаграма в) - комбинация от K и P.

Ние формираме основните фактори, влияещи върху процеса на подобряване на продукта с цел увеличаване на гаранционния му срок:

1. Технически фактори, посочени като комплект T = }