Методы контроля качества, анализа дефектов и их причин

Методы  контроля качества, анализа дефектов и их причин

В процессе производства любых изделий невозможно получить всю продукцию тождественного качества, т.е. параметры различных единиц изделий колеблются в определенных пределах. Это колебание вызывается комплексом случайных и систематических  причин, которые действуют в процессе производства и определяют погрешности  данного технологического процесса. Если колебание параметров находится  в допустимых пределах (в пределах допуска), то продукция является годной, если же выходит за эти пределы - брак.

Качество изготавливаемой  продукции определяется качеством  исходных продуктов, степенью настроенности  оборудования, соблюдением технологических  режимов, условиями окружающей среды. Для того, чтобы своевременно выявлять брак и вызвавшие его причины, необходимо осуществлять систематический  контроль параметров продукции, получать и обрабатывать данные о контролируемых параметрах. При операциях контроля качества приходится иметь дело с  большим числом данных, характеризующих  параметры изделия, условия процесса и т.д. При этом, как уже отмечалось, всегда наблюдается разброс данных. Анализируя разброс данных, можно  найти решение возникающих в  процессе производства проблем, например, причину появления брака.

Систематизация, обработка и исследование большого числа данных с помощью различных  методов с целью выявления  закономерностей, которым они подчиняются, называютсястатистической обработкой; данные при этом называются статистическими данными, а применяемые методы - статистическими методами. Обычно для обработки и анализа данных используют не один, а несколько статистических методов. Ёто иногда позволяет получить ценную информацию, которая при анализе разброса данных только одним методом может ускользнуть.

Рассмотрим наиболее широко применяемые статистические методы контроля качества и анализа  дефектов[1], [35].

 
 

Расслоение

Одним из наиболее простых статистических методов  является метод расслоения. В соответствии с этим методом производят расслоение данных, т.е. группируют данные в зависимости  от условий их получения и производят обработку каждой группы данных в  отдельности. Например, данные относящиеся  к изделиям, изготавливаемым в  цехе на рабочих местах, могут различаться  в зависимости от исполнителя, от используемого оборудования, от методов  выполнения рабочих операций, от температурных  условий и т.д. Все эти отличия могут быть факторами расслоения. Расслоение позволяет выяснить причину появления дефекта, если обнаруживается разница в данных между "слоями". Например, если расслоение проведено по фактору "исполнитель", то при значительном различии в данных можно определить влияние того или иного исполнителя на качество изделия; если расслоение произведено по фактору "оборудование" - влияние использования разного оборудования и т.д. Рассматривая каждый фактор, по которому проводится расслоение, можно выявить факторы второго порядка, оказывающие влияние на разброс показателей качества, от которых зависят факторы первого порядка. Может возникнуть необходимость в расслоении и по факторам третьего порядка и т.д. Например, при анализе причин задержки сроков поставок деталей от стороннего поставщика факторами расслоения могут быть: срок оформления заказа (строгое соблюдение даты оформления заказа), вид деталей, сложность деталей (сложность технологического процесса изготовления деталей), наличие вторичного заказа на другом предприятии в процессе изготовления деталей.

Так, данные табл.6.1 показывают, что строгое соблюдение даты оформления заказа приведет к  соблюдению сроков поставки деталей.

Если же при  расслоении по первому фактору данные оказываются расположенными как  в табл.6.2, результат анализа не позволяет утверждать, что строгое  соблюдение даты оформления заказа окажется решающим фактором в решении проблемы. В этом случае необходимо провести более глубокий анализ данных. Прежде всего, следует провести расслоение по видам деталей, которые составляют заказ (табл.6.3).

Как видно из анализа табл.6.3, больше всего случаев  задержки поставок относится к деталям A, B, C. Следует найти причину такой  разницы в сроках поставок этих деталей.

Допустим, было выяснено, что детали A, B, C требуют  дополнительной поверхностной обработки, что удлиняет процесс их изготовления. Кроме того, оказалось, что эта  дополнительная обработка выполняется  другим предприятием по вторичному заказу. Кроме того, оказалось, что бывают случаи, когда не требующие дополнительной обработки детали D, E, F также передаются для изготовления другому предприятию  по вторичному заказу. Ёти данные анализируются  по таблице расслоения по фактору  наличия или отсутствия вторичного заказа (табл.6.4).

Результат анализа  табл.6.4 указывает на большое влияние  наличия или отсутствия вторичного заказа на срок выполнения первичного заказа.

Таким образом, анализ данных по методу расслоения в  этом случае позволяет наметить следующие  меры для окончательного решения  проблемы:

1) не допускать  вторичных заказов, которые делаются  без предварительной договоренности  с предприятием-заказчиком;

2) скорректировать  объём заказа так, чтобы он  был по силам предприятию - поставщику и не побуждал его  делать вторичные заказы на  стороне;

3) информацию  о планировании размещения заказа  на детали, требующие поверхностной  обработки, доводить до предприятия  - поставщика заранее;

4) помочь предприятию  - поставщику освоить принципы  взаимоотношений с предприятиями,  на которых размещаются вторичные  заказы.

Метод расслоения применяется как самостоятельно, так и в случае использования  других статистических методов: при  построении причинно-следственных диаграмм, диаграмм Парето, гистограмм и контрольных  карт.

 

 
 
 
 
 
 

 
 
 
 

 
 
 
 

 
 

Причинно-следственная диаграмма

 

Причинно-следственная диаграмма часто называется также  диаграммой Исикавы (по имени её автора японского профессора - специалиста  в области качества), "рыбья  кость", "рыбий скелет". Она  позволяет выявить и систематизировать  различные факторы и условия, оказывающие влияние на рассматриваемую  проблему.

Качество изделия  обеспечивается в процессе его изготовления и является результатом действия системы факторов и причин, составляющих процесс. Для изготовления изделий  требуемого качества необходимо наиболее важным показателям качества поставить  в соответствие различные факторы  производства и контролировать зависимость  между характеристиками качества (являющимися  следствием) и параметрами процесса (системой причинных факторов). Причинно-следственная диаграмма в наглядной форме  и показывает зависимость между  характеристиками качества и влияющими  на них факторами производства.

Как показано на рис.6.2, характеристики качества, являющиеся следствием, определяются различными причинами - A, B,... - обозначенными стрелками. Эти причины являются, в свою очередь, следствием других причин: A₁, A₂,...(для причины А); B₁, B₂,...(для причины B) и т.д.. Все они также обозначены стрелками, направленными к соответствующим следствиям. Вторичным причинам могут соответствовать третичные причины - G'' ₁ и т.д..

Рис.6.2. Причинно-следственная диаграмма

 

При поиске причин важно помнить, что характеристики, являющиеся следствием, обязательно  испытывают разброс. Поиск среди  этих причин факторов, оказывающих  особенно большое влияние на разброс  характеристик (т.е. на результат), называют исследованием причин.

На рис.6.3 показана причинно-следственная диаграмма, отражающая зависимость брака от факторов и  условий производства.

Рис.6.3. Причинно-следственная диаграмма брака

 

Для составления  причинно-следственной диаграммы необходимо подобрать максимальное число факторов, имеющих отношение к характеристике, которая вышла за пределы допустимых значений. При этом для исследования причин явления необходимо привлекать и третьих лиц, не имеющих непосредственного  отношения к работе, так как  у них может оказаться неожиданный  подход к выявлению и анализу  причин, которого могут не заметить лица, привычные к данной работе.

Наиболее эффективным  считается групповой метод анализа  причин, называемый "мозговым штурмом".  

Рекомендуется следующий порядок составления  причинно-следственной диаграммы: 

1. Выбирается  проблема для решения Ц прямая горизонтальная стрелка.
2. Выявляются наиболее существенные факторы и условия, влияющие на проблему (причины первого порядка) Ц наклонные большие стрелки.
3. Выявляется совокупность причин, влияющих на существенные факторы и условия (причины второго, третьего и последующих порядков) Ц наклонные маленькие стрелки.
4. Анализируется диаграмма: расставляются факторы и условия по значимости, устанавливаются те причины, которые в данный момент поддаются корректировке.
5. Составляется план дальнейших действий.

 
 

В ходе обсуждения выделяются наиболее существенные факторы. Те из них, степень важности которых  можно выразить количественно, анализируются  с помощью диаграммы Парето.

Сложная причинно Ц следственная диаграмма анализируется  с помощью расслоения по отдельным  факторам, таким как материалы, исполнители, время выполнения операций и др. При выявленной заметной разнице  в разбросе между УслоямиФ принимают  соответствующие меры для ликвидации этой разницы и устранения причины  ее появления.