Всеобщее управление качеством

   Для исследования причин явления допустимо использовать и третьих лиц, не имеющих непосредственного отношения к работе,  так как у них может оказаться неожиданный подход к выявлению и анализу причин, которого могут не заметить лица, привлеченные к данной рабочей обстановке.

   При составлении причинно-следственной диаграммы последней стрелкой среди  причин обязательно следует обозначить и «прочие», так как всегда могут  остаться неучтенные факторы.

   Обычно  приемлемая точность результатов достигается  после третьего тура анализа. 

   Работа  по определению значимости факторов может быть организована следующим образом. Вычерчивается разработанная схема. Все члены группы анализа, не зависимо друг от друга, отмечают на имеющихся у них копиях этой схемы три наиболее значимых, по их мнению, фактора. Затем каждый член группы подходит к общей схеме и отмечает на ней «свои» факторы проставляя баллы на диаграмме Исикавы. В конечном итоге после того, как все члены группы отметят свои варианты, на схеме выявится – по наибольшему числу баллов на стрелках – три наиболее значимых, с точки зрения всех членов группы, фактора. На рисунке показан результат определения группой из пяти членов относительной значимости факторов, вызывающих несоответствие стандарту разброса в размерах изделия. Из диаграммы следует, что наиболее значимыми (в соответствии с числом баллов на стрелках-факторах) являются: точность  прибора (5 баллов), период измерений (4 балла) и подготовка рабочего (3 балла). 

   На  диаграмму необходимо нанести всю  информацию: ее название, наименование изделия, процесса или группы процессов, имена участников процесса и т.д.

   Необходимо  на каждый показатель качества строить  свою диаграмму причин и результатов. Попытка включить все в одну диаграмму  приведет к тому, что она окажется большой и сложной, практически бесполезной, что только затрудняет процесс принятия решений.

   Формулировка  показателя качества должна быть краткой  и четкой, иначе если показатель будет сформулирован не конкретно, то будет построена диаграмма, основанная на общих соображениях. Такая диаграмма не даст результатов при решении конкретных проблем.

   Диаграмма причин и результатов должна постоянно  совершенствоваться в процессе работы с ней.

   При анализе причин часто приходится пользоваться другими статистическими  методами и, прежде всего – методом расслоения. Полезно использовать для решения проблем диаграмму Парето в сочетании с причинно-следственной диаграммой.

   Схема Исикавы должна служить основой  для составления плана взаимоувязанных  мероприятий, обеспечивающих комплексное  решение поставленной при анализе задачи.  

1.4 Гистограмма.

 

 Гистограмма представляет собой столбиковый график, построенный  по полученным за определенный период данным, которые разбиваются на несколько интервалов. Число данных, попадающих в каждый из интервалов (частота) выражается высотой столбика. 

   Гистограмма должна давать наглядное изображение  того, с какой частотой повторяется то или иное значение или группа значений.

   Гистограмма наглядно показывает величину и характер разброса контролируемого параметра. При наложении на гистограмму полей допуска контролируемого параметра можно сделать заключение о стабильности процесса и наличии нескольких влияющих факторов.  

   Поля  допуска – установленные верхние  и нижние контрольные нормативы, для сравнения с ними распределения, выраженного гистограммой. 

   Гистограмму необходимо применять для изучения количественных закономерностей производственных процессов, при оценивании уровня качества продукции и труда по периодам наблюдений.

   При вычерчивании гистограммы совокупность прямоугольников располагают на горизонтальной оси. Основаниями прямоугольников интервалы, шириной d, на которые разбивается ряд значений, а ординатами -  относительные частоты h_i, характеризующие число значений, попавших в каждый интервал.  

   Данные  для построения диаграммы следует собирать в течение длительного периода – недели, месяца, года и т.д.

   Вся совокупность рассматриваемых объектов называется генеральной совокупностью. Генеральной совокупностью может служить как партия продукции, так и сам процесс.

   Один или несколько элементов, взятых из генеральной совокупности для получения информации о ней,  называется выборкой. Измеряя характеристики выборки, можно  сделать выводы относительно генеральной совокупности, а затем произвести некоторые корректирующие действия.

   Процесс необходимо рассматривать как бесконечную  генеральную совокупность. Данные, полученные из выборки, служат основой  для решения генеральной совокупности. Чем больше объем выборки, тем больше информации об этой совокупности мы получим, но рост объема выборки одновременно означает и рост количества данных, и это затрудняет понимание совокупности по этим данным.

   Для того чтобы можно было судить о  совокупности с первого взгляда, строится гистограмма.

   Гистограмма строится следующим образом:

1. Определяем наибольшее значение показателя качества.
2. Определяем наименьшее значение показателя качества.
3. Определяем диапазон гистограммы как разницу между наибольшим и наименьшим значением.
4. Определяем число интервалов гистограммы. Часто можно пользоваться приближенной формулой:

   (число  интервалов) = Ц (число значений  показателей качества)

   Например, если число показателей = 50, число  интервалов гистограммы = 7.

5. Определяем длину интервала гистограммы = (диапазон гистограммы) / (число интервалов).
6. Разбиваем диапазон гистограммы на интервалы.
7. Подсчитываем число попаданий результатов в каждый интервал.
8. Определяем частоту попаданий в интервал = (число попаданий)/(общее число показателей качества)
9. Строим столбчатую диаграмму

   

         Гистограмма.

1.5 Диаграмма разброса.

   Диаграмма разброса — это средство отображения взаимоотношений между двумя переменными (например, скорость и расход бензина, или выработанные часы и выход продукции).

   Применяется для выяснения зависимости одной  переменной величины (показателя качества продукции, параметра технологического процесса, величины затрат на качество и т.п.) от другой.

   Например:

   -  характеристика качества и влияющий на нее фактор;

   -  две различные, но связанные между собой характеристики качества;

   -  два фактора, влияющие на одну характеристику качества.

   Диаграмма не дает ответа на вопрос, служит ли одна переменная величина причиной другой, но она способна прояснить, существует ли в данном случае причинно-следственная связь вообще и какова ее сила.

   

 

Пример диаграммы  разброса:

имеется прямая взаимосвязь между показателями качества.

   Эта диаграмма  четко показывает, существует ли связь  между двумя переменными:

   Позитивная  связь — если Х увеличивается, то Y тоже увеличивается. Негативная связь  — если Х увеличивается, то Y уменьшается. Нет связи — одно количество никак не соотносится с другим.

   Диаграмму разброса можно использовать на этапе "Анализ", чтобы провести дальнейшее исследование элементов, выделенных при  анализе причиныследствия; например, диаграмма разброса может подтвердить причину, определенную при помощи диаграммы Исикавы. При построении диаграммы разброса необходимо действовать очень аккуратно, чтобы убедиться, что существует действительная связь.

1.6 Расслоение (стратификация) данных.

 

  Одним из наиболее простых  статистических методов является метод расслоения (стратификации) данных. В соответствии с этим методом производят расслоение данных, то есть группируют данные в зависимости от условий их получения и производят обработку каждой группы в отдельности.

   Например, расслоение можно провести по следующим признакам:

   - расслоение по исполнителям – по работающим, по полу, по стажу работы и т.д.;

   - расслоение по машинам и оборудованию – по новому и старому оборудованию, по марке оборудования, по конструкции и т.д.;

   - расслоение по материалу –  по месту производства, по фирме-производителю, по партии, по качеству сырья и т.д.;

   - расслоение по способу производства – по температуре,  по технологическому приему, по месту производства работ.

   При расслоении данных следует стремиться к тому, чтобы различие внутри группы было как можно меньше, а различие между группами – как можно больше.

   Расслоение  позволяет получить представление  о скрытых причинах дефектов, а  также помогает выявить причину  появления дефекта, если обнаруживается разница в данных между «слоями». Например, если расслоение проведено по фактору «исполнитель», то при значительном различии в данных можно определить влияние того или иного исполнителя на качество изделия; если расслоение проведено по фактору «оборудование» – влияние использования разного оборудования.

   Если  после расслоения данных невозможно определить наглядно решающий фактор в решении проблемы, то необходимо проводить более глубокий анализ данных.

   На  практике стратификация используется для расслаивания статистических данных по различным признакам и анализа выявленной при этом разницы  в диаграммах Парето, схемах Исикавы, гистограммах, диаграммах рассеивания и т.д.  
 
 

   Примеры применения расслоения:

     1  Партия механически обработанных деталей имеет номер несоответствий. Все их можно разделить на три группы:

   -         несоответствие геометрических размеров;

   -         несоответствие шероховатости поверхности;

   -         дефекты поверхности  (риски, царапины, забоины, коррозия).

   Таблица.

 

 

   Посчитав  количество несоответствий в определенном количестве деталей получаем:

   -         по геометрическим размерам 27 несоответствий;

   -         по шероховатости поверхности  42 несоответствия;

   -         по дефектам поверхности  96 несоответствий;

   -         в качестве материалов.

   Вывод: наиболее часто встречающиеся несоответствие – неудовлетворительное состояние поверхности. Таким образом, источник дефекта следует искать:

   -         в состоянии режущего инструмента;

   -         в состоянии оборудования, оснастки;

   -         в нарушении режимов резания.

   2  Расслоение диаграммы Парето по факторам А и Б при дальнейшем детальном анализе («распутывании связей») диаграммы.