Методы измерения и показатели качества

1. Методы измерения показателей качества

 

Квалиметрия представляет собой науку об измерении качества товаров и услуг. Различают инструментальные и экспертные методы определения показателей качества.

Инструментальные методы основаны на физических эффектах и использовании специальной аппаратуры. Различают автоматизированные, механические и ручные методы. Автоматизированные методы наиболее объективны и точны.

Экспертные методы используют там, где физическое явление не открыто или очень сложно для использования. Пример такого метода – оценка качества фигуристов. Разновидностью экспертного метода является так называемый органолептический метод, основанный на использовании органов чувств человека. Считается, что измерение – это сравнение одного продукта с другим. Если результат получен теоретическим путем, то это не измерение, а прогноз.

Методы сравнения. При  сравнении можно пользоваться тремя  шкалами или методами:

• шкала уровней,
• шкала интервалов,
• шкала отношений.

 

При использовании шкалы уровней с принятой величиной уровня Q сравниваются все остальные величины Qi по принципу:

 

Qi  - Q = ∆Q.

 

Например, температура таяния льда Q = 0°С, измеренная температура Qi = 50°С, следовательно, температура объекта превышает заданный уровень.

При изменениях по шкале порядка результатом измерения является решение, например, в виде ранжированного ряда объектов сравнения:

 

Q1  < Q2 < Q3 < Q4 < Q5  < Q6.

 

Ряд является результатом оценок экспертов.

При измерениях по шкале отношений, которая обычно применяется для измерения физических величин, таких как масса, длина, мощность, величины сравнивают по принципу:

 

Qi  / Q = q,

 

Где Qi – измеренная величина;

   Q – эталонная величина.

 

 

 

 

2. Экспертные методы

 

При использовании экспертного метода для оценки качества часто используется шкала порядка. Решается вопрос сравнения по принципу «лучше или хуже», «больше или меньше». Более подробная информация о том, во сколько раз лучше или хуже часто не требуется.

Попарное сравнение. При  построении шкалы порядка или  так называемого ранжированного ряда эксперты используют метод попарного сопоставления. В таблице 1 приведен пример ранжирования в ряд шести объектов путем попарного сравнения. Это результат работы одного эксперта, оценивавшего объекты определенным образом. Предпочтение одного объекта перед другим обозначено 1, обратная ситуация – 0.

 

Таблица 1

Ранжирование  шести объектов методом попарного  сравнения

 

Номер объекта	1	2	3	4	5	6	Итог
1	х	1	0	1	1	1	4
2	0	х	0	1	1	1	4
3	1	1	х	1	1	1	5
4	0	0	0	х	0	0	0
5	0	0	0	1	х	0	1
6	0	0	0	1	1	х	2

 

 

Ранжированный ряд (шкала  порядка) для объектов, сравнительная  оценка которых приведена в таблице 10.1, будет иметь вид:

 

Q4 < Q5  < Q6 < Q2 = Q1  < Q3.

 

Если использовать несколько  экспертов, то можно получить более точный результат.

Можно использовать более совершенные критерии, например, преимущество определить оценкой 1, худшее качество определить – 1, а равноценное качество определить оценкой – 0. Механизм составления ранжированного ряда остается прежним.

Психологами доказано, что  попарное сопоставление лежит в основе любого выбора, тем не менее, шкалу порядка часто составляют заранее (не ранжированный ряд) и фиксируют на ней опорные (реперные) точки, которые называют баллами.

Так появилась двенадцатибальная  шкала интенсивности землетрясений МSК – 64.,минералочная шкала Мооса, пятибалльная шкала оценки знаний. В таблице 2 в качестве примера приведена шкала твердости минералов Мооса.

 

Таблица 2

Шкала Мооса

Материал	Баллы
Тальк	1
Гипс	2
Кальцит	3
Флюорит	4
Апатит	5
Ортоклаз	6
Кварц	7
Топаз	8
Корунд	9
Алмаз	10

 

 

Каждый последующий минерал оставляет царапину на предыдущем, т.е. это объективный метод измерения.

Результаты измерений, полученные попарным сопоставлением, можно уточнить методом последовательного  приближения.

 

 

3. Влияние на результаты экспертизы состава экспертов

 

Тестирование. При формировании экспертной группы целесообразно провести тестирование, взаимооценку экспертов  и проверку согласованностей мнений.

Тестирование состоит  в решении экспертами задач, с  известными организаторам тестирования, но неизвестными экспертам результатами, и проверке по критерию Фишера гипотезы о принадлежности оценок разных экспертов к одной и той же генеральной совокупности оценок.

Самооценка состоит  в том, что каждый эксперт в  ограниченное время отвечает на вопросы специально составленной анкеты. Такое испытание проводят на компьютере и затем получают балльную оценку. Эксперты могут оценивать и друг друга, но для этого необходима доверительная обстановка и опыт совместной работы.

Согласованность мнения экспертов можно оценивать по величине коэффициента конкордации:

 

W = 12 S / n² (m³ – m);

 

Где S – сумма квадратов отклонений всех оценок рангов каждого объекта экспертизы от среднего значения;

n – число экспертов;

m – число объектов экспертизы.

 

Коэффициента конкордации изменяется в диапазоне 0 < W< 1, причем 0 – полная несогласованность, 1- полное единодушие.

 

Пример. Необходимо определить степень согласованности мнения пяти экспертов, результаты ранжирования которыми семи объектов приведены в таблице 3.

Оцениваем среднеарифметическое число  рангов:

 

Qср = (21 + 15 + 9 + 28 + 7 + 25 + 35) / 7 = 20.

 

Затем оцениваем сумму квадратов  отклонений от среднего: S = 630.

Определяем величину коэффициента конкордации:

 

W = 12 х 630 / 25 х (343 – 7) = 0,9.

 

Хороший результат! Мнения экспертов хорошо согласованы.

 

 

Таблица 3

Данные для  оценки согласованности мнений пяти экспертов

 

Номер объекта эспертизы	Оценка эксперта					Сумма рангов	Отклонения от среднего	Квадрат отклонения
	1	2	3	4	5
1	4	6	4	4	3	21	1	1
2	3	3	2	3	4	15	-5	25
3	2	2	1	2	2	9	11	121
4	6	5	6	5	6	28	8	64
5	1	1	3	1	1	7	-13	169
6	5	4	5	6	5	25	5	25
7	7	7	7	7	7	35	15	225

 

 

Влияние на результаты экспертизы количественного состава экспертов. С ростом числа экспертов в группе точность измерения повышается, что характерно для многократных измерений.

Количество экспертов n, обеспечивающее заданную точность измерений, можно установить, зная закон распределения мнений экспертов и максимально допустимую стандартную ошибку оценки Sх.

Тогда, используя известное выражение, можно определить минимальное количество экспертов n, обеспечивающее заданную точность измерения:

 

n =

,

 

где SQ – стандартное отклонение, которое определяют по формуле:

 

SQ =

,

где - среднеарифметическое значение оценок экспертов;

      n1 - число оценок, дававшихся экспертами.

 

Различают также индивидуальное и коллективное мнение экспертов, последнее  считают более точным, а главное, согласованным. В роли экспертов могут выступать люди со специальной подготовкой, потенциальные потребители и изготовители продукции.

 

 

 

4. Причинно-следственные  диаграммы Исикавы

 

Считается, что этот экспертный метод появился в Японии для выявления  причин сбоя  технологических процессов, когда очевидные его нарушения обнаружить трудно.

Существуют определенные правила построения таких диаграмм, которые определяют структуру показателей  качества и значимость каждого фактора:

1. Используется группа работников, из которой руководство устраняется.
2. Сохраняется анонимность высказываний.
3. Младшие высказываются первыми.
4. Время проведения экспертизы ограничено.
5. За найденное решение автор должен получить вознаграждение.

 

Допустим, нужно определить, от каких факторов и в какой  мере зависит     качество выпекания хлеба. Вначале выделим общепринятые факторы, а именно: качество труда, качество документации, качество средств труда и качество предметов труда. Далее каждую составляющую разделим на причины и для каждой из них определим экспертным путем весовой показатель. Пример диаграммы приведен на рис.1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

      Рис. 1 Пример диаграммы Исикавы

 

 

Часто диаграмму удобнее  составлять «по ходу» технологического процесса.

 

 

6. Аналитический метод определения весовых показателей

 

Этот метод используют, если выходная характеристика процесса описывается аналитической функцией, которая получена на основании теоретических  предпосылок или экспериментальных  данных.