Статистические методы контроля качестова

Статистические методы контроля качества

Ведение

Управление качеством является одной из ключевых и основных функций как корпоративного, так и проектного менеджмента, основным средством достижения и поддержания конкурентоспособности любого предприятия/компании.

Управление качеством, выделяющееся в отдельную дисциплину в 20-е годы, в нaстоящее время полностью влилось в общий менеджмент предприятия. Наиболее популярное нaправление в управлении качеством – ТQМ (Тоtal Quаlity Маnagement) предполагает, что в создание качественной продукции принимают участие все сотрудники предприятия, весь персонал, а не только инженер и менеджер по качеству.

Качество создается на всех стадиях  жизненного цикла продукции. Не может  быть качественный товар, который, хотя и соответствует всем техническим требованиям и спецификациям, не нужен потребителю. Основа качества продукции – это определение потребностей потребителя, которые выполняются на стадии маркетинга. Остальные стадии жизненного цикла: стадии закупок, найма персонала, производства, хранения и доставки также охватывают и включают требования к качеству.

В России внимание к управлению качеством  в настоящее время постоянно  возрастает. Вместе с тем необходимо отметить, что на некоторых предприятиях до сих пор применяется подход, возникший еще в советские времена и который предполагал наличие только контроля (оценка результатов на соответствие установленным шаблонам), штрафов за брак и выговоров. Однако современные владельцы бизнеса и управляющие начали осознавать, что управление качеством товара и услуг, основанное на планировании и удовлетворенности потребителей является единственным инструментов для процветания компании.

Особенно остро проблема качества начала проявляться при вступлении России в члены ВТО – Всемирной  Торговой Организации. Огромное количество импортных товаров, постоянно проникающих на отечественный рынок, всегда отличались хорошим качеством, поэтому достаточно сложно российским товарам составлять достойную конкуренцию импорту в особенности таким развитыми странами как Япония, занимающаяся управлением качеством с 50-х годов, США – с начала 80-х годов. [1]

На всех стадиях создания продукции, а также при ее эксплуатации необходимым  элементом управления качеством  является контроль. Контроль необходим  не только для достоверной оценки результатов деятельности предприятия и его подразделений, но и служит основным информационным источником, используемым для принятия решений о необходимости и степени корректировки системы управления качеством продукции. [2]

При этом в большинстве случае в качестве основного инструмента контроля и управления качеством продукции используют статистические методы.

1 Возникновение и роль статистических методов

Начало применения статистических методов контроля и управления качеством  положил американский физик У.Шухарт, предложивший в 1924 году использовать диаграмму (сейчас ее называют контрольной картой) и методику ее статистической оценки для анализа качества продукции. Затем в разных странах было разработано много статистических методов анализа и контроля качества. В середине 1960-х годов в Японии получили широкое распространение кружки качества. Чтобы вооружить их эффективным инструментом анализа и управления качеством, японские ученые отобрали из всего множества известных инструментов 7 методов.

Заслуга ученых, в первую очередь  профессора Исикавы, состоит в том, что они обеспечили простоту, наглядность, визуализацию этих методов, превратив  их фактически в эффективные инструменты анализа и управления качеством. Их можно понять и эффективно использовать без специальной математической подготовки. Эти методы получили название «Семь инструментов контроля качества». [3] Однако в дальнейшем их количество увеличилось и, поскольку общим для них является доступность для всего персонала компании, их стали называть «семь простых инструментов контроля качества».

Все статистические методы принято  делить на 3 категории по степени  сложности их реализации:

1. Элементарные статистические  методы включают 7 простых инструментов:

- контрольный листок;

- причинно-следственная диаграмма;

- гистограмма; 

- диаграмма разброса;

- анализ Парето;

- график разброса;

- стратификация; 

- контрольная карта. 

2. Промежуточные статистические  методы:

- теория выборочных исследований;

- статистический выборочный контроль;

- различные методы проведения  статистических оценок и определения  критериев; 

- метод применения сенсорных  проверок;

- метод планирования экспериментов. 

3. Методы, рассчитанные на инженеров  и специалистов в области управления  качеством: 

- передовые методы расчета экспериментов;

- многофакторный анализ;

- различные методы исследования  операций. [1]

Чаще всего на предприятии используются семь простых инструментов.

При всей своей простоте эти методы позволяют сохранить связь со статистикой и дают возможность пользоваться результатами этих методов и при необходимости совершенствовать их. Применение этих методов в производственных условиях позволяет реализовать важный принцип функционирования системы менеджмента качества (СМК) в соответствии со стандартами серии ISО 9000 – «принятие решений, основанные на фактах». Инструменты контроля качества дают возможность получить эти факты, достоверную информацию о состоянии изучаемых процессов. При этом подразумевается проведение контроля подобранных данных, обнаружение отклонений параметров от запланированных значений при его возникновении, нахождение причин его появления, а после устранения причины проверку соответствия данных запланированным.

Регистрацию результатов наблюдений выполняют часто с помощью  графиков, контрольных листков и контрольных карт.

2 Семь простых инструментов  качества

2.1 Контрольный  листок 

Контрольный листок используется для  регистрации опытных данных, так  и для предварительной их систематизации. Имеется огромное множество различных  видов контрольных листков. Чаще всего они оформляются в виде таблицы или графика. На рисунке 1а приведен контрольный листок, который был разработан для поиска причин низкой надежности телевизора трех моделей одной фирмы. Листки заполняли техники-ремонтники гарантийной мастерской, которые занимались непосредственно ремонтом этих телевизоров. Каждый листок заполнял один ремонтник в течении недели. Контрольный листок содержит краткую, но ясную информацию по методике его заполнения. Выбор объектов и условий измерений обеспечил их достоверность. Визуальный анализ этих контрольных листков показывает, что основной причиной низкой надежности всех трех моделей является плохое качество конденсаторов. В модели 1017 имеются проблемы с рабой переключателей.

       

а)       б)

Рисунок 1.а) Контрольный листок учета выхода из строя компонентов телевизоров;

б) Контрольный листок учета изменений одного из условий технического процесса

 

На рисунке 1б показана удобная для заполнения и анализа форма контрольного листка для учета изменения параметра процесса. Полученный график позволяет не только зафиксировать информацию о процессе, но и выявить тенденцию изменения изучаемого параметра во времени.

Контрольный листок может фиксировать  как количественные, так и качественные характеристики процесса (место выявленных дефектов на изделии, виды отказов и др.).

Необходимо тщательно спланировать сбор данных, чтобы избежать ошибок, которые могут исказить представление  об изучаемом процессе. Возможны следующие ошибки: недостаточная точность измерений из-за несовершенства средств или методов измерений, из-за плохой информированности сборщиков данных, их низкой квалификации или их заинтересованности в искажении результатов; совмещение измерений, относящихся к разным условиям протекания процесса; влияние процесса измерений на изучаемый процесс. Чтобы избежать этих ошибок, нужно соблюдать следующие правила:

1. Необходимо установить суть  изучаемой проблемы и поставить  вопросы, нуждающиеся в разрешении.

2. Следует разработать  форму контрольного листка, позволяющую с минимальными затратами времени и средств получить достоверную информацию о процессе.

3. Необходимо  разработать методику измерений,  исключающую получение данных, не  учитывающих важные условия протекания  процесса. Например, измерения следует производить на одном виде оборудования при использовании определенной оснастки, с указанием режимов процесса, исполнителя, времени и места протекания процесса. Это позволит в дальнейшем учесть влияние этих факторов на процесс.

4. Необходимо  выбрать сборщика данных, непосредственно имеющих информацию о процессе в качестве оператора, наладчика или контролера, не заинтересованного в ее искажении, обладающего квалификацией для получения достоверных данных.

5. Со сборщиками данных следует провести инструктаж о методике измерений или обучить их.

6. Средства и  методы измерений должны обеспечивать  требуемую точность измерений. 

7. Следует выполнить  аудит процесса сбора данных, оценить его результаты, при необходимости  откорректировать методику сбора данных. [4]

 

2.2 Гистограмма

Это распространенный инструмент контроля качества используется для предварительной оценки дифференциального закона распределения изучаемой случайной величины, однородности экспериментальных данных, сравнения разброса данных с допустимыми, природы и точности изучаемого процесса.

Гистограмма – это столбчатый график (1), позволяющий наглядно представить характер распределения случайных величин в выборке. Для этой же цели используют и полигон 2 – ломанную линию, соединяющую середины столбцов гистограммы (рисунок 2).

Рисунок 2. Гистограмма (1), полигон (эмпирическая кривая распределения) (2) и теоретическая  кривая распредееления (3) значений размера детали

Гистограмма как метод представления  статистических данных была предложена математиком А.Гэри в 1833 году. Он предложил использовать столбцовый график для анализа данных о преступности. Работа А.Гэри принесла ему медаль Французской академии, а его гистограммы стали стандартным инструментом для анализа и представления данных.

Построение гистограммы выполняется следующим образом.

Составляется план исследования, выполняются  измерения, и результаты заносятся  в таблицу. Результаты могут быть представлены в виде фактических  измеренных значений либо в виде отклонений от номинального значения. В полученном выборке находят Хмах и Хмin значения и их разницу R= Хмах - Хмin разбивают на z равных интервалов. Обычно , где N – объем выборки. Представительной считается выборка при N=35-200. Длина интервала должна быть больше цены деления шкалы измерительного устройства, которым выполнялись измерения.

Подсчитывают частоты fi (fабсолютное число наблюдений) и частости (относительное число наблюдений) для каждого интервала. Составляется таблица распределения и строится его графическое изображение с помощью гистограммы или полигона в координатах fi - хi или ωi - хi, где хi – середина или граница от нижней границы интервала до верхней. Частоты значений, попавших на границу между интервалами, поровну распределяются между соседними интервалами. Для этого значения, попавшие на нижнюю границу, относят к предшествующему интервалу, значения, попавшие на верхнюю границу, - к последующему интервалу.

С помощью гистограммы (полигона) можно  установить теоретический закон распределения, которому в наилучшей степени соответствует эмпирическое распределение данного фактора, найти параметры этого теоретического распределения.

Основным достоинством гистограммы  является то, что ее форма и расположение относительно границ поля допуска дает много информации об изучаемом процессе без выполнения расчетов. Для получения такой информации из исходных данных необходимо выполнить достаточно сложные расчеты. Гистограмма позволяет оперативно выполнить предварительный анализ процесса (выборки) исполнителю первой линии (оператору, контролеру и др.) без математической обработки результатов измерений.

Например, как видно на рисунке 2, гистограмма смещена относительно номинального размера к нижней границе  допуска, в области которой вероятен брак. Оператор для предотвращения брака должен прежде всего отрегулировать настройку станка для совмещения среднего выборки и середины поля допуска. Возможно, что этого окажется недостаточно для исключения брака. Тогда потребуется повысить жесткость технологической системы, стойкость инструмента и уменьшить разброс размеров.