Статистические методы и управление качеством. Инструменты постоянного совершенствования

Введение

Статистические  методы играют важную роль в объективной  оценке количественных и качественных характеристик процесса и являются одним из важнейших элементов  системы обеспечения качества продукции  и всего процесса управления качеством. Неслучайно основоположник современной  теории менеджмента качества Э. Деминг много лет работал в Бюро по переписи населения и занимался  именно вопросами статистической обработки  данных. Он придавал огромное значение статистическим методам.

Для получения  качественной продукции необходимо знать реальную точность имеющегося оборудования, определять соответствие точности выбранного технологического процесса заданной точности изделия, оценивать  стабильность технологического процесса. Решение задач указанного типа производится в основном путем математической обработки эмпирических данных, полученных многократными измерениями либо действительных размеров изделий, либо погрешностей обработки или погрешностей измерения. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

1. Статистические  методы и управление качеством

Основной  задачей статистических методов  контроля является обеспечение производства пригодной к употреблению продукции  и оказание полезных услуг с наименьшими  затратами.

Одним из основных принципов контроля качества при помощи статистических методов  является стремление повысить качество продукции, осуществляя контроль на различных этапах производственного  процесса.

Применение  статистических методов – весьма действенный путь разработки новой  технологии и контроля качества производственных процессов.

Все статистические методы базируются на понятии разброса. Применение на рабочем месте статистических методов для контроля за разбросом  параметров изготавливаемого изделия  является представлением  в графическом  виде простых для понимания статистических величин, характеризующих  разброс.

Оценка  разброса данных часто дает возможность  понять характер процесса. Если разброс  данных мал, можно ослабить контроль, если велик – это следует воспринимать как сигнал к необходимости регулирования  процесса для повышения его стабильности, повышения качества исходных материалов, выявления и устранения неполадок  оборудования и пр. Собранные данные могут быть использованы не только для принятия решений в момент их получения и анализа, но и для  оценки различных проблем, рассматриваемых  в течение более долгого срока, например, в течение месяца или  года.

Статистические  методы являются основой для эффективного распознавания проблем и их анализа. Таким образом, можно добиться полной картины о возможных причинах проблем. Устанавливаются приоритеты и на основе фактов принимаются решения.

Статистические  методы классифицируют по признаку общности на три основные группы:

а) Графические  методы

Это так  называемые «семь инструментов контроля качества». К ним относятся:

1. Контрольные листки, позволяющие усовершенствовать процесс сбора данных и упорядочить данные для облегчения их дальнейшего использования.
2. Диаграммы Парето, позволяющие выяснить причины появления немногочисленных существенно важных дефектов и сосредоточить усилия на ликвидации именно этих причин.
3. Диаграммы причин и результатов (диаграмма Исикавы), показывающие отношение между показателем качества и воздействующими на него факторами.
4. Гистограммы, отражающие условия процесса за период, в течение которого были получены данные. Сравнение вида распределения гистограммы с контрольными нормативами дает важную информацию для управления процессом. Гистограммы удобны при составлении месячных отчетов о качестве выпускаемой продукции, о результатах технического контроля, при демонстрации изменения уровня качества по месяцам и т.д.
5. Диаграммы рассеяния, позволяющие выявить причинно-следственные связи показателей качества и влияющих факторов при анализе диаграммы Исикавы.
6. Контрольные карты, позволяющие отделить вариации показателя качества,  обусловленные определенными причинами, от вариаций, обусловленных случайными причинами.
7. Метод расслоения (стратификации), в соответствии с которым, данные группируются в зависимости от условий их получения. Обработка каждой группы данных проводится отдельно. Расслоение помогает выяснить причины появления дефектов, если обнаруживается разница в данных между «слоями».

б) методы анализа статистических совокупностей:

• сравнения средних;
• сравнения дисперсий;
• регрессивный вид анализа;
• дисперсионный вид анализа;

в) экономико-математические методы:

1)математическое программирование;

2)планирование  эксперимента;

3)имитационное  моделирование;

4) метод  оценки риска  и последствий  отказов (FMEA);

5)теория  массового обслуживания;

6) теория  расписаний;

7) функционально-стоимостный  анализ;

8) методы  Тагути;

9)  структурирование  функции качества (СФК) или «Голос  клиента».

   Диаграмма сродства служит для определения нарушений установленного процесса по состоянию нарушений и для указания возможных мер, требуемых для их устранения. Диаграмма сродства представляет собой перечень основных нарушений, скомплектованных по принципу сродства различных данных.

   Диаграмма зависимостей составляется для того, чтобы проблемам, требующим решения, зафиксированным в диаграмме сродства, поставить в соответствие основные причины, вызвавшие их появление. Классификация этих причин по важности осуществляется с учетом используемой технологии, а также числовых данных, характеризующих причины.

Системная (древовидная) диаграмма используется в качестве метода системного определения оптимальных средств решения возникших проблем и строится в виде многоступенчатой древовидной структуры, элементами которой являются различные средства и способы решения.

  Матричная диаграмма выражает соответствие определенных факторов и явлений различным причинам их появления и средствам устранения их последствий, а также степень зависимостей этих факторов, причин их возникновения и мер по их устранению.

  Стрелочная диаграмма используется при составлении оптимальных планов тех или иных мероприятий после того, как определены проблемы, требующие решения, определены необходимые меры, сроки и этапы их осуществления, т.е. после составления первых четырех диаграмм

  Диаграмма планирования оценки процесса применяется для оценки правильности осуществления, а также необходимости корректирования тех или иных мероприятий в ходе их выполнения в соответствии со стрелочной диаграммой в случае решения сложных проблем в области научных разработок, в области производства при регулярном появлении брака, при получении крупных заказов со стороны и т.д.

Анализ  матричных данных – это обработка большого количества числовых данных, полученных при осуществлении каждого этапа матричной диаграммы. Этот анализ проводится с помощью графиков отдельно для каждой группы данных.

  В соответствии  с положением стандартов ИСО серии 9000 статистические методы рассматриваются как одно из высокоэффективных средств обеспечения качества и являются основой для эффективного распознавания проблем и  их анализа.

Они ориентированы  на разработку сквозного механизма  на всех этапах жизненного  цикла  продукции, начиная с исследования требований рынка к качеству продукции  и кончая ее утилизацией после  использования. Внедрение статистических методов должно быть направлено на создание гарантий непрерывности процесса обеспечения качества в соответствии с требованиями потребителя.

Применение  этих методов, не требуя больших затрат, позволяет с заданной степенью точности и достоверности судить о состоянии  исследуемых явлений (объектов, процессов) в системе качества, прогнозировать и регулировать проблемы на всех этапах жизненного цикла продукции и на основе этого вырабатывать оптимальные управленческие решения

При осуществлении  контроля качества производится обязательный сбор данных, а затем их обработка. Для этого необходимо:

а) определить состав производственных проблем, подлежащих решению с помощью статистических методов.

б) определить цель сбора информации:

1)контроль и регулирование производственного процесса;

2) анализ  отклонений от установленных  требований;

3) контроль  продукции.

в) выявить  характер сравнений, которые нужно  произвести, и типа данных, которые  нужно собрать:

1)необходимо определить назначение собираемых данных;

2)определить количество и размер выборок используемых данных;

3) проводить  разделение данных на несколько   подгрупп по определенному признаку (стратификация).

При  выявлении зависимости между  значениями двух  показателей, данные следует собирать парами;

г) упорядочить  данные для облегчения их последующей  обработки. Для этого нужно четко  зарегистрировать источник данных;¹

Таблица 1

Инструменты для управления  и планирования качества

 

Таблица 2

Применение  статистических методов в разработке корректирующих  и предупреждающих  действий

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

2.Статистические методы и управление качеством: инструменты постоянного совершенствования

   Обострение конкуренции на национальном и международном уровнях заставило многих обратиться к статистическим методам. Статистические методы признаются важным условием рентабельного управления качеством, а также средством повышения эффективности производственных процессов икачествапродукции. 
  Какие же мероприятия требуют применения статистических методов? Все без исключения. И по всему жизненному циклу продукции, от определения требований в самом начале до их выполнения в конце. 
Какие статистические методы следует использовать? Ответ в значительной степени зависит от специалистов, но существует принцип, согласно которому важность статистического метода равна его математическому потенциалу, умноженному на вероятность его применения. Следовательно, когда речь идет о широком применении статистических методов, рассматривать следует только те из них, которые понятны и которые могут легко применяться нестатистиками.

Для решения  проблем, связанных с качеством  продукции, широко применяются 7 традиционных методов ("инструментов" качества), а именно:

1. гистограммы
2. временные ряды
3. диаграммы Парето
4. причинно-следственные диаграммы Исикавы
5. контрольные листки
6. контрольные карты
7. диаграммы рассеяния

 

Рис.1. Инструменты контроля качества.