Управление качеством. Лекции

    Применение  указанных видов контроля позволяет  осуществлять своевременное обнаружение  намечающихся отклонений от установленных требований, оперативное выявление и устранение различных причин снижения качества продукции, предотвращение возможности их появления в дальнейшем.

    4.4.2. Методы контроля  качества, анализа  дефектов и их  причин.

    Технический контроль – это проверка соответствия объекта установленным техническим требованиям, составная и неотъемлемая часть производственного процесса. Контролю подвергаются:

• поступающие на предприятие сырье, материалы, топливо, полуфабрикаты, комплектующие изделия;
• производимые заготовки, детали, сборочные единицы;
• готовые изделия;
• оборудование, оснастка, технологические процессы изготовления продукции.

    Основные  задачи технического контроля заключаются  в обеспечении выпуска качественной продукции, в соответствии со стандартами  и ТУ, выявлении и предупреждении брака, проведении мер по дальнейшему улучшению качества изделий.

    К настоящему времени сложились разнообразные  методы контроля качества, которые  можно разбить на две группы:

    1. Самопроверка или самоконтроль  – персональная проверка и  контроль оператором с применением методов, установленных технологической картой на операцию, а также с использованием предусмотренных измерительных средств с соблюдением заданной периодичности проверки.

    2. Ревизия (проверка) – проверка, осуществляемая  контролером, которая должна соответствовать содержанию карты контроля технологического процесса.

    Организация технического контроля заключается  в:

• проектировании и осуществлении процесса контроля качества;
• определении организационных форм контроля;
• выборе и технико-экономическом обосновании средств и методов контроля;
• обеспечении взаимодействия всех элементов системы контроля качества продукции;
• ·  разработке методов и систематическом проведении анализа брака и дефектов.

    В зависимости от характера дефектов брак может быть исправимым или неисправимым (окончательным). В первом случае изделия после исправления могут быть использованы по назначению, во втором –исправление технически производить невозможно или экономически нецеле­сообразно. Устанавливаются виновники брака и намечаются мероприятия по его предупреждению. Виды технического контроля показаны в таблице 4.3.

    При контроле качества продукции используются физические, химические и другие методы, которые можно разделить на две  группы: разрушающие и неразрушаюшие.

    К разрушающим методам относятся  следующие испытания:

• испытания на растяжение и сжатие;
• испытания на удар;
• испытания при повторно-переменных нагрузках;
• испытания твердости.

      Таблица 4.3

    Смысл статистических методов контроля качества заключается в значительном снижении затрат на его проведение по сравнению рганолептические (визуальные, слуховые и т.п.).

    4.4.3. Статистические методы  контроля качества

    Различаются две области применения статистических методов в производстве (рис. 4.8):

    при регулировании хода технологического процесса с целью удержания его в заданных рамках (левая часть схемы);

    при приемке изготовленной продукции (правая часть схемы). 

      

    рис. 4.8. Области применения статистических методов управления

    качеством продукции

    Для контроля технологических процессов решаются задачи статистического анализа точности и стабильности технологических процессов и их статистического регулирования. При этом за эталон принимаются допуски на контролируемые параметры, заданные в технологической документации, и задача заключается в жёстком удержании этих параметров в установленных пределах. Может быть поставлена также задача поиска новых режимов выполнения операций с целью повышения качества конечного производства.

    Прежде  чем браться за применение статистических методов в производственном процессе, необходимо четко представлять цель применения этих методов и выгоду производства от их применения. Очень редко данные используются для заключения о качестве в том виде, в каком они были получены. Обычно для анализа данных используются семь, так называемых, статистических методов или инструментов контроля качества: расслаивание (стратификация) данных; графики; диаграмма Парето; причинно-следственная диаграмма (диаграмма Исикавы или «рыбий скелет»); контрольный листок и гистограмма; диаграмма разброса; контрольные карты.

    1. Расслаивание (стратефикация).

    При разделении данных на группы в соответствии с их особенностями группы именуют  слоями (стратами), а сам процесс  разделения – расслаиванием (стратификацией). Желательно, чтобы различия внутри слоя были как можно меньше, а между слоями – как можно больше. 

    В результатах измерений всегда есть больший или меньший разброс  параметров. Если осуществлять стратификацию  по факторам, порождающим этот разброс, легко выявить главную причину его появления, уменьшить его и добиться повышения качества продукции.

    Применение  различных способов расслаивания зависит  от конкретных задач. В производстве часто используется способ, называемый 4М, учитывающий факторы, зависящие  от: человека (man); машины (machine); материала (material); метода (method).

    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 стоимости изделия, когда требуется оценка прямых и косвенных расходов отдельно по изделиям и партиям, при оценке прибыли от продажи изделий отдельно по клиентам и по изделиям и т.д. Расслаивание также используется в случае применения других статистических методов: при построении причинно-следственных диаграмм, диаграмм Парето, гистограмм и контрольных карт.

    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 рассматриваемых данных.

     

    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 достижений данных значений. Например, для оценки общей тенденции при регистрации по месяцам фактических данных (объём сбыта, объём производства и т.д.)

    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 группирования  по дискретным признакам, ранжированная  в порядке убывания (например, по частоте появления) и показывающая кумулятивную (накопленную) частоту, называется диаграммой Парето (рис. 4.10). Парето – итальянский экономист и социолог, использовавший свою диаграмму для анализа богатств Италии. 

     

    Рис. 4.14 Пример диаграммы Парето:

    1 – ошибки в процессе производства; 2 – некачественное сырье;

    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.