Статистические методы контроля качества продукции

n - объём выборки.

 

Предел среднего выходного  уровня дефектности AOQL. Под пределом среднего выходного уровня дефектности понимается максимальное значение среднего выходного уровня дефектности, соответствующее определённому плану выборочного контроля. В ГОСТ 18242-72 на статистический приёмочный контроль по альтернативному признаку приведены коэффициенты, которые могут служить точной оценкой значения AOQL для выбранного плана контроля при умножении их на (1–n/N).

Приёмочный уровень  дефектности AQL. Под приёмочным уровнем дефектности понимается максимальный уровень дефектности для одиночных партий, который для целей приёмки продукции является удовлетворительным. Приёмочный уровень дефектности представляет исходное значение уровня дефектности, на которое согласны поставщик и потребитель и которое может служить основой для определения контрольного норматива.

Приёмочный уровень  дефектности определяет степень  строгости выборочного контроля. Чем меньше значение AQL, тем более строгим будет выборочный контроль. Поэтому выбор правильного значения приёмочного уровня дефектности является важнейшей задачей при использовании статистических методов приёмочного контроля и осуществляется обычно по договорённости между поставщиком и потребителем. Приёмочный уровень дефектности назначается независимо от входного уровня дефектности.

Если средний входной  уровень дефектности для отлаженного  производства будет меньше заданного  значения AQL, то целесообразно осуществлять статистический приёмочный контроль. Если наоборот - целесообразно осуществлять сплошной контроль. Выбор необоснованно малого значения AQL приведёт к тому, что поставщик будет нести убытки от забракования значительной доли хорошей продукции и наоборот.

При установлении приёмочного  уровня дефектности на продукцию, которая контролируется по нескольким показателям качества, приёмочный уровень дефектности определяется двумя способами:

• устанавливается приёмочный уровень дефектности отдельных показателей качества, а затем по продукции в целом;

• устанавливается приёмочный уровень дефектности для продукции в целом, а затем для отдельных показателей качества.

Браковочный уровень  дефектности LQ. Под браковочным уровнем дефектности понимается минимальный входной уровень дефектности, который для целей приёмки продукции рассматривается как неудовлетворительный. Потребитель может выбирать план контроля исходя из заданного значения уровня дефектности. Такой план контроля даёт большую гарантию того, что партия продукции с браковочным уровнем дефектности не будет принята.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.3. Виды статистических методов контроля качества

Статистические методы по степени трудности можно подразделить на 3 категории:

1) Элементарный статистический  метод включает так называемые 7 «принципов»:

- Карта Парето;

-Причинно – следственная диаграмма Исикавы;

- Группировка данных по общим признакам;

- Контрольный лист;

- Гистограмма;

- Диаграмма разброса (анализ корреляции через определение  медианы);

- График и контрольная  карта. Контрольные карты графически  отражают динамику процесса, т.е. изменение показателей во времени. На карте отмечен диапазон неизбежного рассеивания, который лежит в пределах верхней и нижней границ. С помощью этого метода можно оперативно проследить начало дрейфа параметров по какому либо показателю качества в ходе технологического процесса для того чтобы проводить предупредительные меры и не допускать брака готовой продукции.

Эти принципы должны применяться  всеми без исключения – от главы  фирмы до простого рабочего. Ими  пользуются не только в производственном отделе, но и в таких отделах, как отделы планирования, маркетинга, материально-технического снабжения.

2) Промежуточный статистический  метод включает:

- Теорию выборочных  исследований;

- Статистический выборочный  контроль;

- Различные методы  проведения статистических оценок  и определения критериев;

- Метод применения  сенсорных проверок;

- Метод расчета экспериментов.

Эти методы рассчитаны на инженеров и специалистов в области  управления качеством.

3) Передовой (с использованием  ЭВМ) статистический метод включает:

- Передовые методы  расчета экспериментов;

- Многофакторный анализ;

- Различные методы  исследования операций.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Глава 2. Основные статистические методы контроля  качества

2.1.    Диаграмма Парето

 

Данная диаграмма названа в честь итальянского экономиста В. Парето, который в 1897 году, анализируя богатства Италии, вывел формулу, показывающую, что доходы в обществе распределяются неравномерно. Эта же теория в 1907 г была проиллюстрирована на диаграмме американским экономистом М.С. Лоренцом. Оба ученых показали, что в большинстве случаев наибольшая доля доходов (80%) принадлежит небольшому числу людей (20%). Доктор Д.М. Джуран использовал этот постулат для классификации проблем качества на: немногочисленные но существенно важные и многочисленные несущественные и назвал этот метод анализом Парето. Согласно этому методу в большинстве случаев подавляющее число дефектов и связанных с ними материальных потерь возникает из-за относительно небольшого числа причин. Таким образом, выяснив причины появления основных дефектов, можно устранить почти все потери, сосредоточив усилия на ликвидации именно этих причин.

Анализ Парето - это  инструмент, позволяющий: объективно представить  и выявить основные факторы, влияющие на исследуемую проблему и распределить усилия для ее решения. Анализ Парето применяется как для выявления проблем или острых вопросов, так и для анализа причин, вызывающих эти проблемы. Поэтому различают два вида диаграмм Парето: по результатам деятельности и по причинам. Диаграмма Парето по результатам деятельности предназначена для выявления основной проблемы, которая вызывает следующие нежелательные результаты деятельности:

 − Качество –  несоответствия, ошибки, рекламации, ремонт, возврат продукции;

− Себестоимость –  объем потерь, затраты;

− Сроки поставок –  нехватка запасов, ошибки в составлении счетов, срыв сроков поставок;

− Безопасность – несчастные случаи, аварии.

Диаграмма Парето по причинам показывает причины проблем, возникающих  в производстве, и используется для  выявления главной из них:

− Исполнитель работы – смена, бригада, возраст, опыт работы, квалификация;

− Оборудование – станки, оснастка, инструменты, штампы и т.д.;

− Сырье – изготовитель, вид сырья, партия;

 − Метод работы  – условия производства, приемы  работы, последовательность операций;

− Измерения – точность, воспроизводимость, стабильность, тип измерительного прибора.

Анализ Парето, включает следующие этапы:

1.Определение цели. Цель  должна быть сформулирована точно  и четко. Установите метод (как  собирать и как классифицировать) и период сбора данных.

2. Организация и проведение  наблюдений (Разработка контрольного листка для регистрации данных с перечнем видов собираемой информации).

3. Анализ результатов наблюдений, выявление наиболее значимых факторов. Разработайте бланк таблицы для данных, предусмотрев в нем граф для итогов по каждому проверенному признаку в отдельности, накопленной суммы числа дефектов, процентов к общему итогу и накопленных процентов.  При этом необходимо расположить данные, полученные по каждому фактору, в порядке значимости и заполнить таблицу, учитывая группу «Прочие» всегда записываются в последнюю строку.

4. Построение диаграммы, наглядно  показывающей относительную значимость каждого из факторов. Постройте столбчатый график, где каждому виду брака соответствует прямоугольник, вертикальная строка которого соответствует значению суммы потерь от этого вида брака (основания всех прямоугольников равны).

5. Построение графика Парето. Начертите кумулятивную кривую, соединяя правые концы каждого интервала между собой отрезками.

После проведения выработанных на основе анализа данных мероприятий обычно проводится повторный анализ с целью оценки эффективности принятых мер. При этом повторяется вся процедура построения диаграммы Парето, и новые результаты сравниваются с данными, полученными ранее.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.2. Причинно – следственная диаграмма Исикавы

При управлении качеством  нельзя просто поставить задачу и  требовать ее безусловного выполнения. Необходимо понять смысл и рычаги управления процессом, овладеть им и  создать в рамках этого процесса способы выпуска продукции более высокого качества, постановки более перспективных задач и достижения необходимых результатов. Чтобы облегчить этот процесс, Каору Исикава предложил особую диаграмму. 

Количество причинных факторов бесконечно. В любой работе, в любом процессе можно сразу же выделить десять—двадцать причинных факторов. Проконтролировать все эти причинные факторы невозможно. Даже если бы это оказалось возможным, такая работа была бы нерентабельной.

Несмотря на большое количество причинных факторов, по-настоящему важных, т. е. таких, которые значительно влияют на результаты, не так уж много. Если следовать принципу В. Парето, требуется стандартизировать два-три наиболее важных фактора и управлять ими, но сначала нужно выявить эти главные причинные факторы.

Причинно – следственная диаграмма  Исикавы – инструмент, который  позволяет выявить наиболее существенные факторы (причины), влияющие на конечный результат (следствие). [1]

В 1953 г. профессор Токийского университета Каору Исикава, обсуждая проблему качества на одном заводе, суммировал мнение инженеров в форме диаграммы причин и результатов. Считается, что тогда этот подход был применен впервые, но еще раньше сотрудники профессора Исикавы пользовались этим методом для упорядочения факторов в своей научно-исследовательской работе. Когда же диаграмму начали использовать на практике, она оказалась весьма полезной и скоро получила широкое распространение во многих компаниях Японии. Она была включена в японский промышленный стандарт (JIS) на терминологию в области контроля качества и определяется в нем следующим образом: диаграмма причин и результатов – диаграмма, которая показывает отношение между показателем качества и воздействующими на него факторами.

Причинно-следственную диаграмму  иначе называют диаграммой «рыбий скелет» (Рис.6).

Для составления причинно-следственной диаграммы необходимо подобрать  максимальное число факторов, имеющих  отношение к характеристике, которая вышла за пределы допустимых значений. При этом для исследования причин явления необходимо привлекать 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, привычные к данной рабочей обстановке.

Рисунок 2 - Причинно-следственная диаграмма – «Рыбий скелет».

 

Наиболее эффективным  считается групповой метод анализа  причин, называемый «мозговым штурмом». В этом случае, если проблема возникла в цеху, к группе экспертов присоединяются лица, непосредственно работающие на производственном участке, на котором возник дефект, поскольку люди, ежедневно выполняющие производственные операции на своем рабочем месте, могут сообщить больше ценных фактов, чем кто-либо другой: они хорошо понимают изменения и отклонения в рабочем процессе. Даже просматривая документацию, относящуюся к контролю, или записи рабочих операций, можно пропустить запись ( а оператор может сообщить важную для решения проблемы операцию), и если такую информацию упустить, это может обернуться большим ущербом. [6]

При использовании метода «мозгового штурма» для выявления  причин возникновения проблемы основное внимание обращают на следующие моменты:

1. обеспечивается атмосфера,  в которой каждый член группы  свободно высказывает свои мысли,  в отношении причин возникновения;

2. в выступлениях не  одобряются бесплодные разговоры,  ценятся идеи и сознательное  оперирование фактами; 

3. лица, относящиеся к  руководящему составу, никогда  не высказываются первыми, так  как после выступления руководителей или ветерана простому рабочему трудно свободно высказывать мнение;

4. при составлении  причинно-следственной диаграммы  последней стрелкой среди причин обязательно следует обозначить «и прочие», так как всегда могут остаться неучтенные факторы. При анализе причин часто приходится пользоваться другими статистическими методами, и, прежде всего – методом расслоения.

 

 

2.3.    Гистограмма

 

Метод гистограмм является эффективным инструментов обработки  данных и предназначен для текущего контроля качества в процессе производства, изучения возможностей технологических процессов, анализа работы отдельных исполнителей и агрегатов. Гистограмма- это графический метод представления данных , сгруппированных на частоте попадания в определенный интервал; [1]

Гистограмма – это  серия столбиков одинаковой ширины, но разной высоты, показывающая рассеяние и распределение данных. Ширина столбика – это интервал в диапазоне наблюдений, высота – количество данных, приходящихся на тот или иной интервал, т.е. частность. По существу, гистограмма отображает распределение исследуемого показателя. Гистограмма позволяет оценить характер рассеивания показателя и разобраться в том, на, чём следует сосредоточить усилия по улучшению. [4]

 

Рисунок 3 - Характерные типы гистограмм.