Основные этапы и способы применения статистических методов управления качеством

Конечной целью внедрения  статистических методов управления качеством продукции является оптимизация производственных процессов и производства в целом для значительного повышения эффективности производства, качества продукции, культуры производства, квалификации специалистов и т.д., и получения максимального эффекта от затрачиваемых материальных и трудовых ресурсов.

Многие из современных  статистических методов довольно сложны для восприятия, а тем более для широкого применения всеми участниками процесса. Японские ученые отобрали из всего множества семь «простых» методов. Их заслуга, состоит в том, что они обеспечили простоту, наглядность, визуализацию этих методов, превратив их в эффективные инструменты контроля качества. Данные методы можно понять и эффективно использовать без специальной подготовки.

К семи «простым» статистическим методам контроля качества относятся:

• контрольный листок;
• контрольная карта;
• диаграмма Парето;
• диаграмма стратификации;
• гистограмма;
• диаграмма разброса;
• диаграмма Исикавы (или «рыбий скелет»).

Возможности «семи методов» и области их эффективного применения различны.

Контрольный листок предназначен для сбора и первичной обработки данных о продукции или производственном процессе. Он заполняется на этапе операционного (цехового) контроля изделий непосредственно исполнителем работы. Заполненные контрольные листки служат исходными данными для технологов, которые занимаются анализом данных.

Контрольные листы облегчают процесс сбора, способствуют точности сбора данных и автоматически приводят к некоторым выводам, что очень удобно для быстрого анализа. Результаты легко преобразуются в гистограмму или диаграмму Парето. Контрольные листки могут применяться как при контроле по качественным, так и при контроле по количественным признакам. Форма контрольного листа может быть разной, в зависимости от его назначения (рис. 2).

Рисунок 2 – Пример контрольного листа

Контрольная карта – график изменения значений контролируемых параметров по партиям или по времени работы (по сменам, декадам, месяцам, кварталам и т.п.). Контрольные карты могут содержать качественные (количество или доля дефектных изделий) и количественные (медиана, среднее арифметическое значение, стандартное отклонение, размах) признаки. Контрольные карты составляют технологи по данным контрольных листков. Контрольные карты являются основным инструментом статистического управления качеством. Контрольные карты применяют для сравнения получаемой по выборкам информации о текущем состоянии процесса с контрольными границами, представляющими пределы собственной изменчивости (разброса) процесса.

Диаграмма Парето – инструмент, позволяющий распределить усилия для разрешения возникающих проблем и выявить основные причины, с которых нужно начинать действовать. Диаграмма Парето служит для анализа данных и оценки доли различных видов дефектов в общем объеме дефектной продукции.

Различают два вида диаграмм Парето:

1) Диаграмма Парето по результатам деятельности. Предназначена для выявления главной проблемы и отражает нежелательные результаты деятельности, связанные:

- с качеством (дефекты, поломки, ошибки, отказы, рекламации, ремонты, возвраты продукции);

- с себестоимостью (объем потерь; затраты);

- сроками поставок (нехватка запасов, ошибки в составлении счетов, срыв сроков поставок);

- (несчастные случаи, трагические ошибки, аварии).

2) Диаграмма Парето по причинам. Отражает причины проблем, возникающих в ходе производства, и используется для выявления главной из них:

- исполнитель работы: смена, бригада, возраст, опыт работы, квалификация, индивидуальные характеристики;

- оборудование: станки, агрегаты, инструменты, оснастка, организация использования, модели, штампы;

- сырье: изготовитель, вид сырья, завод-поставщик, партия;

- метод работы: условия производства, заказы-наряды, приемы работы, последовательность операций;

- измерения: точность, верность и повторяемость (умение дать одинаковое указание в последующих измерениях одного и того же значения), стабильность (повторяемость в течение длительного периода), совместная точность, тип измерительного прибора (аналоговый или цифровой).

Построение диаграммы Парето начинают с классификации возникающих проблем по отдельным факторам (например, проблемы, относящиеся к браку; проблемы, относящиеся к работе оборудования или исполнителей, и т.д.). Затем следуют сбор и анализ статистического материала по каждому фактору, чтобы выяснить, какие из этих факторов являются превалирующими при решении проблем.

В прямоугольной системе координат  по оси абсцисс откладывают равные отрезки, соответствующие рассматриваемым  факторам, а по оси ординат – величину их вклада в решаемую проблему. При этом порядок расположения факторов таков, что влияние каждого последующего фактора, расположенного по оси абсцисс, уменьшается по сравнению с предыдущим фактором (или группой факторов). В результате получается диаграмма, столбики которой соответствуют отдельным факторам, являющимся причинами возникновения проблемы, и высота столбиков уменьшается слева направо. Затем на основе этой диаграммы строят кумулятивную кривую (рис. 3).

Рисунок 3 – Кумулятивная кривая на диаграмме Парето

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 переменной 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 (рис. 4).

На рисунке  приведен пример анализа источника  возникновения дефектов. Все дефекты (100%) были классифицированы на четыре категории - по поставщикам, по операторам, по смене  и по оборудованию. Из анализа представленных донных наглядно видно, что наибольший вклад в наличие дефектов вносит в данном случае «поставщик 1».

Рисунок 4 – Стратификация данных

Диаграмма стратификации  очень похожа на диаграмму Парето. Отличие заключается только в том, что в первой дефекты группируют по причинам, а в последней – по видам.

Гистограмма служит для анализа статистических данных. Она позволяет получить общую информацию о воспроизводимости и стабильности технологического процесса. Гистограммы составляются цеховыми технологами по данным контрольных листков.

Диаграмма (график) разброса показывает характер взаимоотношений между двумя переменными. Закономерности взаимосвязи могут как проявляться, так и отсутствовать вообще. Необработанные данные изображаются как функция двух переменных, между которыми затем может обнаружиться взаимосвязь. Например, существует ли зависимость между температурой окружающей среды и числом простудных заболеваний? Если падает температура, растет ли число заболеваний? Чем ближе точки располагаются к диагональной линии, тем более четко существует прямая зависимость двух указанных параметров. Взаимосвязь может быть положительной, отрицательной, либо отсутствовать вообще.

Если взаимосвязь будет  установлена, то это облегчит определение  сути проблемы (рис. 5). Диаграмма разброса служит для установления взаимосвязи между параметрами технологического процесса.

Рисунок 5 – Диаграмма разброса: имеется прямая взаимосвязь между показателями качества

Диаграмма Исикавы служит для анализа причин недостаточно высокого уровня качества продукции или процессов. Составляется методом «мозгового штурма» FMEA-командой или комплексной бригадой. Диаграмма Исикавы весьма популярна среди специалистов по качеству, и поэтому имеет несколько названий-синонимов: диаграмма причин и результатов, причинно-следственная диаграмма, «рыбий скелет», «рыбья кость», «рыба качества» и т.д.

При анализе  проблем, связанных с качеством  продукции, обычно, рассматриваются следующие группы: технология, оборудование, методы измерения, персонал, материалы, организация производства, внешние условия (рисунок 6).

 

 

 

 

 

Рисунок 6 – Основные группы факторов, определяющие качество продукции

Перечисленные семь простых  статистических методов контроля качества – не единственные носители статистической информации, применяемые в производственном процессе.

Для регистрации статистической информации в промышленности широко используют разнообразные журналы, в том числе:

• журнал учета продукции, поступающей на контроль ОТК;
• журнал приемки продукции;
• журнал контроля технологической дисциплины;
• журнал ОТК по учету остановок приемки, уведомлений и предупреждений;
• журнал учета рекламаций ОТК;
• сопроводительные листы продукции, направляемой после цехового контроля в ОТК;
• статистический паспорт подразделения;
• справочник несоответствий и классификатор несоответствий.

Статистический паспорт  подразделения (СП) – это основной документ, регламентирующий порядок применения в данном подразделении предприятии статистических методов контроля качества продукции и процессов.

Данные методы можно понять и эффективно использовать без специальной подготовки. В настоящее время по статистическим методам имеется обширная литература и пакеты прикладных компьютерных программ, по разработке которых отечественные научные школы по теории вероятностей занимают ведущее место в мире.

 

 

1.2 История  развития статистических методов  управления качеством

 

Понятие «управление качеством» как наука возникло в конце 19-го столетия, с переходом промышленного производства на принципы разделения труда. Принцип разделения труда потребовал решения проблемы взаимозаменяемости и точности производства. До этого при ремесленном способе производстве продукции обеспечение точности готового продукта производилось по образцам или методами подгонки сопрягаемых деталей и узлов. Учитывая значительные вариации параметров процесса, было ясно, что нужен критерий качества производства продукции, позволяющий ограничить отклонения размеров при массовом изготовлении деталей.

С момента зарождения статистических методов контроля качества специалисты понимали, что качество продукции формируется в результате сложных процессов, на результативность которых оказывают влияние множество материальных факторов и ошибки работников. Поэтому для обеспечения требуемого уровня качества нужно уметь управлять всеми влияющими факторами, определять возможные варианты реализации качества, научиться его прогнозировать и оценивать потребность объектов того или иного качества.

В послевоенное время  и в США, и в Европе появились  национальные стандарты по качеству. Центральная роль в разработке нормативных документов в области качества принадлежит Международной организации по стандартизации (ISO). Начиная с 90-х годов, идеи теории вариаций, статистического управления процессами (SPC) овладели не только специалистами-математиками, но и стали неотъемлемыми инструментами менеджеров и работников служб качества.

Большой толчок дальнейшему  развитию принципов управления качеством  дал японский ученый Г. Тагути. Он предложил учитывать вариации свойств продукции на разных этапах ее разработки, что для менеджмента качества явилось революционной идеей. По Тагути нужно было установить те сочетания параметров изделий и процессов, которые приводили к минимуму вариаций процессов. Эти процессы, которые стали называть робастными, были устойчивы к вариациям входных параметров процессов.

Первое восприятие статистических методов качества в виде выборки  имеет многовековую историю. Еще  несколько столетий тому назад покупатели зерна и хлопка проверяли свойства товара, прокалывая мешки с зерном или хлопком, чтобы взять пробу. В те времена не было научного расчета взятия проб, и следует предположить, что это было делом опыта, как продавцов, так и покупателей товара.

До тех пор пока ремесленник совмещал в себе функции  и производителя, и контролера (примерно до середины 19-го века), не было проблем с оценкой качества изготовленной продукции. Ситуация изменилось с появлением разделения труда. Рабочие первых мануфактур, способные выполнять простые операции процесса, не могли отвечать за качество своего труда, и тем более за качество готовой продукции.

Введение должности  контролера привело к необходимости  нормирования функций контроля и  со временем потребовало разработки научного подхода к оценке качества продукции. Стремление к производству высококачественной продукции привело  к раздуванию на промышленных предприятиях контрольного аппарата.

Применение статистических методов контроля качества труда  произошло еще позже – в  первой четверти 20-го века. Именно внедрение  статистических методов позволило  значительно сократить трудоемкость операций контроля и значительно снизить численность инспекторов (контролеров). Первое применение научных методов статистического контроля было зафиксировано в 1924 году, когда                       В. Шухарт использовал для определения доли брака продукции контрольные карты.