Статистические методы контроля качества

Достоинства метода

Наглядность, простота освоения и применения.

Управление с помощью фактов, а не мнений.

Позволяет лучше понять вариабельность, присущую процессу, глубже взглянуть на проблему и облегчить нахождение путей ее решения.

Недостатки метода

Интерпретация гистограммы, построенная по малым выборкам, не позволяет сделать правильные выводы.

Ожидаемый результат

Собранные данные служат источником информации в процессе анализа с использованием различных статистических методов и выработке мер по улучшению качества процессов.

 

 

 

 

 

4. Стратификация

Стратификация - это разбивание целого на более мелкие подгруппы, например, административные округи подразделяются на восточный, северо-восточный, южный, юго-восточный и западный.

Чем полезна стратификация?

Стратификация информации уточняет данные и позволяет команде выполнять более точный анализ информации, также это полезный способ подтверждения корневой причины.

           Как выполнить стратификацию?

1. Просмотрите целое, чтобы  определить более мелкие группы, составленные из относительно  похожих единиц.

2. Соберите данные, относящиеся  к этим мелким группам.

3. Проанализируйте данные, основанные на этих мелких  группах. .

          Когда используется стратификация?

Стратификация используется при:

* создании контрольного листа

* составлении проверочного листа

* выборе примера

* подтверждении корневой причины

* использовании следующих средств работы:

* гистограмма

* график Парето

* диаграмма разброса

* диаграмма Ишикава ("рыбья кость").

      Преимущества, которые дает стратификация, связаны с возможностью обработки определенных групп данных по отдельности. Это позволяет выявить зависимости, которые при работе со всей совокупностью могут не проявляться. Кроме того,  упрощается анализ статистических  данных. 
      К недостаткам этого метода можно отнести необходимость предварительного учета факторов стратификации. Если факторы будут выбраны не верно, то стратификация не даст ожидаемого результата. Тогда для расслаивания данных по новым факторам возникает необходимость заново собирать статистические данные.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5. Диаграмма разброса: порядок построения

 

Назначение метода

Применяется в производстве и на различных стадиях жизненного цикла продукции для выяснения зависимости между показателями качества и основными факторами производства. Метод "Диаграмма разброса" - один из инструментов статистического контроля качества.

Японский союз ученых и инженеров в 1979 г. включил диаграмму разброса в состав семи методов контроля качества.

          Цель метода

Выяснение существования зависимости и выявление характера связи между двумя различными параметрами процесса.

          Суть метода

Диаграмма разброса - инструмент, позволяющий определить вид и тесноту связи между парами соответствующих переменных. Эти две переменные могут относиться к:

характеристике качества и влияющему на нее фактору;

двум различным характеристикам качества;

двум факторам, влияющим на одну характеристику качества.

           При наличии корреляционной зависимости между двумя факторами значительно облегчается контроль процесса с технологической, временной и экономической точек зрения.

           Диаграмма разброса в процессе контроля качества используется также для выявления причинно-следственных связей показателей качества и влияющих факторов.

          План действий

Для выяснения влияния одной переменной на другую следует собрать необходимые данные и внести их в листок регистрации.

По полученным данным построить диаграмму разброса и провести анализ диаграммы. Иногда желательно получить количественную оценку тесноты или силы связи между случайными величинами.

         Особенности метода

Диаграмма разброса - это точечная диаграмма в виде графика, получаемого путем нанесения в определенном масштабе экспериментальных, полученных в результате наблюдений точек. Координаты точек на графике соответствуют значениям рассматриваемой величины и влияющего на него фактора. Расположение точек показывает наличие и характер связи между двумя переменными.

          По полученным экспериментальным точкам могут быть определены и числовые характеристики связи между рассматриваемыми случайными величинами: коэффициент корреляции и коэффициенты регрессии.

Правила построения диаграммы разброса

Определить, между какими парами данных необходимо установить наличие и характер связи. Желательно не менее 25-30 пар данных.

Для сбора данных подготовить бланк таблицы (листок регистрации), предусмотрев в нем графы для порядкового номер наблюдения i; независимой переменной характеристики, называемой аргументом х; зависимой переменной, называемой функцией (откликом) у.

По результатам наблюдения заполнить листок регистрации данных.

По полученным данным построить график в координатах х-у и нанести на него данные. Длина осей, равная разности между максимальными и минимальными значениями для х и у, по вертикали и по горизонтали должна быть примерно одинаковой, тогда диаграмму будет легче читать.

Нанести на диаграмму все необходимые обозначения. Данные, отраженные на диаграмме, должны быть понятны любому человеку, а не только тому, кто делал диаграмму.

В этом случае при осуществлении контроля причинных факторов х (откликов) характеристика у (функция) будет оставаться стабильной.

Дополнительная информация:

Следует отметить, что если две переменные кажутся связанными, это не означает, что они таковыми являются.

Если данные не кажутся связанными, это не означает, что они не связаны: просто приведено недостаточно данных или данные следует разбить по классам и построить по каждому классу свою диаграмму, а возможно допущена большая ошибка при измерении и т. д.

Достоинства метода

Наглядность и простота оценки связей между двумя переменными.

        Недостатки метода

К оценке диаграммы следует привлекать тех, кто владеет информацией о продукции, чтобы исключить неправильное использование этого инструмента.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6. Анализ Парето

 

Закон Парето (принцип Парето), или правило 80/20 – один из наиболее распространенных способов оценки эффективности какой-либо деятельности. Его суть заключается в том, что 20% усилий дают 80% результата, а остальные 80% усилий реализуют лишь 20%. Таким образом, можно понять, что, выбрав те оптимальные ресурсы, которые дают наибольший эффект, можно достичь высоких результатов малыми издержками. В то же время последующие усилия будут ненужными  и  неэффективными.

Принцип Парето оказал весомое влияние на формирование многих успешных людей: бизнесменов, изобретателей, интернет-инвесторов и прочих. В большинстве случаев именно благодаря осознанию этой простой истины этим людям удалось преобразовать наш мир в то, что он представляет сейчас.

Важность  Закона Парето.

Традиционное мировоззрение ошибочно полагает, что все факторы в нашей жизни оказывают приблизительно одинаковое влияние на изменение общего положения. Люди, для которых правило Парето не является приоритетом в принятии решений, считают, что все клиенты приносят приблизительно одинаковую прибыль, что все нанятые работники исполняют свои обязанности с одинаковой эффективностью. Они думают, что все друзья и знакомые важны в равной степени, а все дни недели приносят равные плоды. Выбирая университет, такие люди полагают, что приобретаемые знания и навыки в каждом из них одинаковы.

На самом деле закон Парето 80/20 говорит о том, что при детальном анализе причинно-следственных связей различных событий можно прийти к выводу, что меньшая часть действий оказывала наибольшее влияние на конечный результат, а остальные активности были практически бесполезными.

Возникновение  Закона  Парето

Процентное соотношение 80/20 было открыто в конце 19 века экономистом Вильфредо Парето во время исследования закономерностей распределения богатства между разными слоями населения в Англии того времени. Ученый пришел к ошеломляющему открытию, когда обнаружил следующий дисбаланс: 20% населения Англии принадлежало 80% всего богатства страны. И факт того, что меньшинство владеет большей частью ресурсов, подтверждалось в более глубоком анализе. Как оказалось, 10% населения принадлежит 65% богатств, 5% — 50% материальных ресурсов. Что самое интересное, полученные цифры не были случайностью. Исследуя распределение богатства между населением Англии и других стран в разные исторические периоды, Парето пришел к аналогичным результатам.

Так был заложен закон 80/20, который, к сожалению, сам ученый не смог коректно объяснить. Из-за этого он был оставлен без внимания аж до 1949 года, когда профессор из Гарвардского Университета Джордж К. Зипф обратил внимание на следующую закономерность. Он пришел к тому, что около 20-30% усилий дают результативность в 70-80% от максимума, который можно от них получить. Таким образом, Зипф заново открыл принцип Парето, показав основы самоорганизации всех ресурсов.

Приблизительно в то же время Иосиф Юран, исследуя статистику распределения брака на производстве, еще раз подтвердил принцип 80/20, и издал книгу, в которой сформировал закон «немногого, имеющего решающее значение». Ученый в своей рукописи призывал к массовому внедрению данного принципа в различные сферы производства, дабы искоренить брак и повысить качество выпускаемых товаров.

Юран утверждал, что принцип неравномерного распределения Парето может распространяться не только на сферу производства, а и как статистический подход в исследовании распределения преступлений, аварий и прочих процессов.

К сожалению, бизнесмены США отказались воспринимать идеи Юрана. Тогда ученый нашел благодарных слушателей в Японии. В результате в 1953 году, прочитав ряд лекций в стране восходящего солнца, Иосиф Юран остался там и начал сотрудничать с несколькими крупными японскими корпорациями. Лишь в 1970-х годах он вернулся на родину, когда промышленники «созрели» для внедрения его идей, поскольку для Штатов японское производство стало представлять серьезную конкурентную угрозу. В обеих странах Юран совершил настоящий промышленный переворот, взяв за основу принцип Парето.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

7. Контрольные карты

 

Контрольная карта (карта Шухарта) это линейчатый график, построенный на основании данных измерений показателей процесса (или продукта) в различные периоды времени. Он позволяет отразить динамику изменений показателя и за счет этого контролировать процесс.

От обычных линейчатых графиков контрольные карты отличаются только дополнительно нанесенными горизонтальными линиями. Эти линии обозначают верхнюю и нижнюю контрольную границу статистически допустимых изменений измеряемой величины и среднее значение всех измерений.

Точки, которые наносятся на контрольные карты, могут быть как результатом прямых измерений отдельного показателя процесса, так и суммарным (комплексным) значением группы показателей, полученных в один момент времени. Комплексный показатель может включать, например, среднее значение по группе измерений, среднее значение отклонений, процент дефектов, среднее число дефектов на единицу и т.п.

Контрольные границы определяют предел ожидаемых изменений процесса, когда действуют только наиболее типичные для этого процесса факторы. Наносятся контрольные границы, как правило, на расстоянии трех стандартных отклонений случайной величины от линии средних значений.

Применение контрольных карт для отображения изменений показателей во времени дает возможность точно определить, когда и как изменился процесс и тем самым обеспечить базу для управления им. Например, если контрольная карта отображает единичный случай выхода показателя за контрольные границы, то нет необходимости предпринимать какие-либо действия по корректировке процесса. Если же, например, контрольная карта показывает асимметричное смещение контролируемого показателя (в течение длительного интервала времени) относительно линии средних значений, то процесс требует вмешательства и принятия корректирующих действий.