Контрольная работа по "Управлению качеством продукции"

Вариант 11 

     

1. Семь  инструментов статистического  анализа фактических  данных и их роль в повышении конкурентоспособности продукции.

 

     Один  из базовых принципов Всеобщего  управления качеством  (TQM)

состоит в принятии решений на основе фактов. Наиболее полно это решается

методом моделирования процессов, как производственных, так и управленческих инструментами математической статистики. Однако, современные статистические методы довольно  сложны для восприятия и широкого практического использования без углубленной математической подготовки всех участников процесса. К  1979 году Союз японских ученых и инженеров (JUSE) собрал воедино семь достаточно простых в использовании наглядных методов анализа процессов. При всей своей простоте они сохраняют связь со статистикой и дают профессионалам возможность пользоваться их результатами, а при необходимости - совершенствовать их.

Причинно-следственная диаграмма (диаграмма Исикавы)

     Результат процесса зависит от многочисленных факторов, между которыми существуют отношения типа причина-следствие (результат). Можно определить структуру или характер этих многофакторных отношений благодаря систематическим наблюдениям. Трудно  решить сложные проблемы, не зная этой структуры, которая представляет собой цепь причин и следствий – средство, позволяющее выразить эти отношения в простой и доступной форме.

     

     

     

Причинно-следственная диаграмма – инструмент, позволяющий выявить наиболее существенные факторы (причины), влияющие на конечный результат (следствие).

     

Рассмотрим причинно-следственную диаграмму на примере производственного процесса,  все многообразие факторов и причин в котором можно расслаивать с помощью 5М или 6М. Диаграмма типа 5М рассматривает такие компоненты качества, как «человек», «машина», «материал», «метод», «контроль», а в диаграмме типа 6М к ним добавляется компонент «среда». Применительно к решаемой задаче квалиметрического анализа, для компонента  «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 компонента «метод» - факторы, связанные с производительностью и точностью выполняемой операции; для компонента  «материал» - факторы, связанные с отсутствием изменений свойств материалов  изделия в процессе выполнения данной операции; для компонента «контроль» - факторы, связанные с достоверным распознаванием ошибки процесса выполнения операции; для компонента «среда» -  факторы, связанны с воздействием среды на изделие и изделия на среду (рис. 1). 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Рис. 1 Причинно-следственная диаграмма (диаграмма Исикавы) 

Контрольные листки

     

Контрольные листки могут применяться как при контроле по качественным, так и при контроле по количественным признакам.

     

Контрольный листок (или лист) – инструмент для сбора данных и автоматического их упорядочения для облегчения дальнейшего использования собранной информации (рис. 2).

 
 
 
 
 
 
 
 
 

Рис. 2 Контрольный  листок по видам дефектов

Гистограмма

     

Гистограмма  – инструмент, позволяющий зрительно оценить закон распределения статистических данных.

     

Гистограмма – один из вариантов столбчатой диаграммы, отображающий зависимость частоты попадания параметров качества изделия или процесса в определенный интервал значений от этих значений (рис.3).

 
 
 
 
 
 
 

Рис. 3 Гистограмма  частот интервального ряда распределения

Диаграмма разброса

     

Диаграмма разброса – инструмент, позволяющий определить вид и тесноту связи между парами соответствующих переменных.

     

Диаграмма разброса позволяет наглядно показать характер изменения параметров качества во времени (рис. 4).

 
 
 
 
 
 
 

Рис.4 Диаграмма разброса (наблюдается прямая корреляция)

Диаграмма Парето

     

Диаграмма Парето получила свое название по имени итальянского экономиста В.Парето, который показал, что большая часть капитала (80%) находится в руках незначительного количества людей (20%). Парето разработал логарифмические математические модели, описывающие это неоднородное распределение, а математик М.Лоренц представил графические иллюстрации.

     

Диаграмма Парето – инструмент, позволяющий распределить усилия для разрешения возникающих проблем и выявить основные причины, с которых нужно начинать действовать.

     

Диаграмма Парето - «универсальный» принцип, который применим  во множестве ситуаций, и без сомнения – в решении проблем качества. Джозеф Джуран отметил «универсальное» применение принципа Парето к любой группе причин, вызывающих то или иное последствие, причем большая часть последствий вызвана малым количеством причин. Диаграмма Парето ранжирует отдельные области по значимости или важности и призывает выявить и в первую очередь устранить те причины, которые вызывают наибольшее количество проблем (несоответствий).

     

На рисунке 5 проиллюстрирована диаграмма Парето, на которой по оси абсцисс отложены причины возникновения проблем качества в порядке убывания вызванных ими проблем, а по оси ординат – в количественном выражении сами проблемы, причем как в численном, так и в накопленном (кумулятивном) процентном выражении.

     

На диаграмме отчетливо видна область принятия первоочередных мер, очерчивающая те причины, которые вызывают наибольшее количество ошибок.

     

Таким образом, в первую очередь, предупредительные мероприятия должны быть направлены на решение этих проблем. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Рис. 5 Диаграмма Парето

Стратификация

     

В основном, стратификация – процесс сортировки данных согласно некоторым критериям или переменным, результаты которого часто показываются в виде диаграмм и графиков.

     

Мы можем классифицировать массив данных в различные группы (или категории) с общими характеристиками, называемыми переменными стратификации. Важно установить, которые переменные будут использоваться для сортировки.

     

Стратификация – основа для других инструментов, таких как анализ Парето или диаграммы рассеивания. Такое сочетание инструментов делает их более мощными.

     

На рисунке 6 приведен пример анализа источника возникновения дефектов. Из анализа представленных данных наглядно видно, что наибольший вклад в наличие дефектов вносит в данном случае «поставщик 2». 
 
 
 
 
 
 

Рис. 6 Стратификация данных

Контрольные карты

     

Контрольные карты – специальный вид диаграммы, впервые предложенный В.Шухартом в 1925г. Контрольные карты имеют вид, представленный на рисунке 7. Они отображают характер изменения показателя качества во времени.   
 
 
 
 
 
 
 

     

Рис. 7 Общий вид контрольной карты

     

Контрольные карты  бывают двух основных типов: для количественных и альтернативных (качественных) данных. Для каждого из типов возможно 2 вида: а) контрольные карты для которых стандартные значения не заданы б) контрольные карты для которых имеются заданные стандартные значения.

     

Контрольные карты  вида (а), когда не заданы стандартные  значения, служат для проверки того, находится ли процесс в статистически  устойчивом состоянии, и, соответственно для управления процессом с целью  приведения его и поддержании  его в статистически устойчивом состоянии.

     

Контрольные карты  вида (б), когда заданы стандартные  значения, служат для проверки соответствия процесса требованиям стандарта. Лучше всего, когда стандартные значения на процесс устанавливаются на основе опытных данных. Таким образом, целесообразно на первом этапе для изучения процесса и выработки стандарта для него использовать карты вида (а), а на втором – карты вида (б). В этом случае, цель второго этапа заключается в поддержании процесса в рамках возможностей, которые уже были достигнуты на первом

этапе.

     

Контрольные карты  по количественным признакам – это, как правило, сдвоенные карты, одна из которых изображает изменение среднего значения процесса, а 2-я – разброса процесса. Разброс может вычисляться или на основе размаха процесса R (разницы между наибольшим и наименьшим значением), или на основе среднеквадратического отклонения процесса σ.

     

В настоящее  время используются:

1. карты среднего и выборочного стандартного отклонения (x-S);
2. карты среднего и размаха (x-R);
3. карты индивидуальных значений и скользящих размахов (χ-R);
4. карты медиан и размахов (Me-R).

     

Контрольные карты  по качественным признакам – карты  для доли дефектных изделий (р-карта). В p-карте подсчитывается доля дефектных изделий в выборке. Она применяется, когда объем выборки - переменный.

     

Карта для числа  дефектных изделий (np-карта). В np-карте  подсчитывается число дефектных  изделий в выборке. Она применяется, когда объем выборки - постоянный.

     

Карта для числа  дефектов в выборке (с-карта). В с-карте  подсчитывается число дефектов в  выборке.

     

Карта для числа  дефектов на одно изделие (u-карта). В u-карте  подсчитывается число дефектов на одно изделие в выборке. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

2. Защита  прав потребителя  при продаже товара потребителю.

 

     

Закон от 4 января 2003 г. № 183-З (Национальный реестр правовых актов Республики Беларусь,  2003 г.,  № 8,  2/932)

ГЛАВА 3

       ЗАЩИТА ПРАВ ПОТРЕБИТЕЛЯ ПРИ ПРОДАЖЕ ТОВАРА ПОТРЕБИТЕЛЮ 

     

     Статья 19. Права потребителя в случае продажи товара ненадлежащего качества 

     1. Потребитель,  которому  продан  товар ненадлежащего качества, если его  недостатки  не были оговорены продавцом, вправе по-своему выбору потребовать:

     1.1. замены недоброкачественного товара товаром надлежащего качества;