Автор работы: Пользователь скрыл имя, 03 Ноября 2012 в 19:20, реферат
Особое место в управлении качеством продукции занимает контроль качества. Именно контроль как одно из эффективных средств достижения намеченных целей и важнейшая функция управления способствует правильному использованию объективно существующих, а также созданных человеком предпосылок и условий выпуска продукции высокого качества.
То есть расслаивание можно осуществить так:
- по исполнителям (по полу, стажу работы,
квалификации и т.д.);
- по машинам и оборудованию (по новому
или старому, марке, типу и т.д.);
- по материалу (по месту производства,
партии, виду, качеству сырья и т.д.);
- по способу производства
(по температуре, технологическому приему
и т.д.).
В торговле может быть расслаивание по районам, фирмам, продавцам, видам товара, сезонам.
Метод расслаивания в чистом виде
применяется при расчете
2. Графическое представление данных широко применяется в производственной практике для наглядности и облегчения понимания смысла данных. Различают следующие виды графиков:
А). График, представляющий собой ломанную линию (рис. 4.9), применяется, например, для выражения изменения каких-либо данных с течением времени.
Рис. 4.9 Пример «ломанного» графика и его аппроксимации.
Б) Круговой и ленточный графики
(рис. 4.10 и 4.11) применяются для выражения
процентного соотношения
Рис. 4.10 Пример кругового графика.
Соотношение составляющих себестоимости производства:
1 – себестоимость производства продукции в целом;
2 – косвенные расходы;
3 – прямые расходы и т.д.
Рис. 4.11 Пример ленточного графика.
На рисунке 4.11 показано соотношение сумм выручки от продажи по отдельным видам изделий (A,B,C), видна тенденция: изделие B перспективно, а A и C – нет.
В). Z-образный график (рис. 4.12) применяется
для выражения условий достижен
График строится следующим образом:
1) откладываются значения параметра (например, объём сбыта) по месяцам (за период одного года) с января по декабрь и соединяются отрезками прямой (ломаная линия 1 на рис. 4.12);
2) вычисляется кумулятивная сумма за каждый месяц и строится соответствующий график (ломаная линия 2 на рис. 4.12);
3) вычисляются итоговые значения (меняющийся итог) и строится соответствующий график. За меняющийся итог в данном случае принимается итог за год, предшествующий данному месяцу (ломаная линия 3 на рис. 4.12).
Рис. 4.12 Пример Z-образного графика.
Ось ординат – выручка по месяцам, ось абсцисс – месяцы года.
По меняющемуся итогу можно определить тенденцию изменения за длительный период. Вместо меняющегося итога можно наносить на график планируемые значения и проверять условия их достижения.
Г). Столбчатый график (рис. 4.13) представляет количественную зависимость, выражаемую высотой столбика, таких факторов, как себестоимость изделия от его вида, сумма потерь в результате брака от процесса и т.д. Разновидности столбчатого графика – гистограмма и диаграмма Парето. При построении графика по оси ординат откладывают количество факторов, влияющих на изучаемый процесс (в данном случае изучение стимулов к покупке изделий). По оси абсцисс – факторы, каждому из которых соответствует высота столбика, зависящая от числа (частоты) проявления данного фактора.
Рис. 4.13 Пример столбчатого графика.
1 – число стимулов к покупке; 2 – стимулы к покупке;
3 – качество; 4 – снижение цены;
5 – гарантийные сроки; 6 – дизайн;
7 –доставка; 8 – прочие;
Если упорядочить стимулы к покупке по частоте их проявления и построить кумулятивную сумму, то получим диаграмму Парето.
3. Диаграмма Парето.
Схема, построенная на основе
Рис. 4.14 Пример диаграммы Парето:
1 – ошибки в процессе
3 – некачественные орудия труда; 4 – некачественные шаблоны;
5 – некачественные чертежи; 6 – прочее;
А – относительная кумулятивная (накопленная) частота, %;
n – число бракованных единиц продукции.
Приведенная диаграмма построена на основе группирования бракованной продукции по видам брака и расположения в порядке убывания числа единиц бракованной продукции каждого вида. Диаграмму Парето можно использовать очень широко. С ее помощью можно оценить эффективность принятых мер по улучшению качества продукции, построив ее до и после внесения изменений.
4. Причинно-следственная диаграмма (рис. 4.15).
а) пример условной диаграммы, где:
1 – факторы (причины); 2 – большая «кость»;
3 – малая «кость»; 4 – средняя «кость»;
5 – «хребет»; 6 – характеристика (результат).
б) пример причинно-следственной диаграммы факторов, влияющих на качество продукции.
Рис. 4.15 Примеры причинно-следственной диаграммы.
Причинно-следственная диаграмма
используется, когда требуется исследовать
и изобразить возможные причины
определенной проблемы. Ее применение
позволяет выявить и
Рассмотрим форму причинно-следственной диаграммы на рис. 4.15 (она называется еще «рыбий скелет» или диаграмма Исикавы).
Порядок составления диаграммы:
1. Выбирается проблема для решения –
«хребет».
2. Выявляются наиболее
существенные факторы и условия, влияющие
на проблему – причины первого порядка.
3. Выявляется совокупность причин, влияющих
на существенные факторы и условия (причины
2-, 3- и последующих порядков).
4. Анализируется диаграмма: факторы и условия
расставляются по значимости, устанавливаются
те причины, которые в данный момент поддаются
корректировке..
5. Составляется план дальнейших действий.
5. Контрольный листок (таблица накопленных частот) составляется для построения гистограммы распределения, включает в себя следующие графы: (табл.4.4).
Таблица 4.4
№ интервала |
Измеренные значения |
Частота |
Накопленная частота |
Накопленная относительная частота |
|
|
|
|
|
На основании контрольного листка строится гистограмма (рис. 4.16), или, при большом количестве измерений, кривая распределения плотности вероятностей (рис. 4.17).
Рис. 4.16 Пример представления данных в виде гистограммы
Рис. 4.17 Виды кривых распределения плотности вероятностей.
Гистограмма представляет собой столбчатый
график и применяется для наглядного
изображения распределения
При исследовании гистограммы можно выяснить, в удовлетворительном ли состоянии находятся партия изделий и технологический процесс. Рассматривают следующие вопросы:
какова ширина распределения по отношению к ширине допуска;
каков центр распределения по отношению к центру поля допуска;
какова форма распределения.
В случае, если
а) форма распределения
б) центр распределения смещен вправо, то есть опасение, что среди изделий (в остальной части партии) могут находиться дефектные изделия, выходящие за верхний предел допуска. Проверяют, нет ли систематической ошибки в измерительных приборах. Если нет, то продолжают выпускать продукцию, отрегулировав операцию и сместив размеры так, чтобы центр распределения и центр поля допуска совпадали;
в) центр распределения расположен правильно, однако ширина распределения совпадает с шириной поля допуска. Есть опасения, что при рассмотрении всей партии появятся дефектные изделия. Необходимо исследовать точность оборудования, условия обработки и т.д. либо расширить поле допуска;
г) центр распределения смещен,
что свидетельствует о
д) ситуация аналогична предыдущей, аналогичны и меры воздействия;
е) в распределении 2 пика, хотя образцы взяты из одной партии. Объясняется это либо тем, что сырьё было 2-х разных сортов, либо в процессе работы была изменена настройка станка, либо в 1 партию соединили изделия, обработанные на 2-х разных станках. В этом случае следует производить обследование послойно;
ж) и ширина, и центр распределения – в норме, однако незначительная часть изделий выходит за верхний предел допуска и, отделяясь, образует обособленный островок. Возможно, эти изделия – часть дефектных, которые вследствие небрежности были перемешаны с доброкачественными в общем потоке технологического процесса. Необходимо выяснить причину и устранить её.
6. Диаграмма разброса (рассеяния) применяется для выявления зависимости (корреляции) одних показателей от других или для определения степени корреляции между n парами данных для переменных x и y:
(x1,y1), (x2,y2), ..., (xn, yn).
Эти данные наносятся на график (диаграмму разброса), и для них вычисляется коэффициент корреляции по формуле
где
ковариация;
стандартные отклонения случайных переменных x и у;
n – размер выборки (количество пар данных – хi и уi);
и – среднеарифметические значения хi и уi cоответственно.
Рассмотрим различные варианты диаграмм разброса (или полей корреляции) на рис. 4.18:
Рис. 4.18 Варианты диаграмм разброса.
В случае:
а) можно говорить о положительной корреляции (с ростом x увеличивается y);
б) проявляется отрицательная корреляция (с ростом x уменьшается y);
в) при росте x y может как расти, так и уменьшаться, говорят об отсутствии корреляции. Но это не означает, что между ними нет зависимости, между ними нет линейной зависимости. Очевидная нелинейная (экспоненциальная) зависимость представлена и на диаграмме разброса г).
Коэффициент корреляции всегда принимает значения в интервале , т.е. при r>0 – положительная корреляция, при r=0 – нет корреляции, при r<0 – отрицательная корреляция.
Для тех же n пар данных (x1,y1), (x2,y2), ..., (xn, yn) можно установить зависимость между x и y. Формула, выражающая эту зависимость, называется уравнением регрессии (или линией регрессии), и ее представляют в общем виде функцией
у = а + bх.
Для определения линии регрессии (рис.4.19) необходимо статистически оценить коэффициент регрессии b и постоянную a. Для этого должны быть выполнены следующие условия:
1) линия регрессии должна проходить через точки (x,y) средних значений x и y.
2) сумма квадратов отклонений от линии регрессии значений y по всем точкам должна быть наименьшей.
3) для расчета коэффициентов а и b используются формулы
Т.е. уравнением регрессии можно аппроксимировать реальные данные.
Рис. 4.19. Пример линии регрессии.
7. Контрольная карта.
Одним из способов достижения удовлетворительного качества и поддержания его на этом уровне является применение контрольных карт. Для управления качеством технологического процесса необходимо иметь возможность контролировать те моменты, когда выпускаемая продукция отклоняется от заданных техническими условиями допусков. Рассмотрим простой пример. Проследим за работой токарного станка в течение определённого времени и будем измерять диаметр детали, изготавливаемой на нем (за смену, час). По полученным результатам построим график и получим простейшую контрольную карту (рис. 4.20):
Рис. 4.20. Пример контрольной карты.
В точке 6 произошла разладка технологического процесса, необходимо его регулирование. Положение ВКГ и НКГ определяется аналитически либо по специальным таблицам и зависит от объёма выборки. При достаточно большом объеме выборки пределы ВКГ и НКГ определяют по формулам
ВКГ = +3
НКГ = –3
ВКГ и НКГ служат для предупреждения разладки процесса, когда изделия еще соответствуют техническим требованиям.
Контрольные карты применяются, когда требуется установить характер неисправностей и дать оценку стабильности процесса; когда необходимо установить, нуждается ли процесс в регулировании или его необходимо оставить таким, каков он есть.
Информация о работе Общие функции управления качеством продукции