Методы контроля качества, анализа дефектов и их причин

Причинно Ц  следственная диаграмма, как метод  решения возникающих проблем, используется не только в производственной сфере, но и для привлечения новых  клиентов, для оценки конфликтов между  подразделениями предприятия, для  контроля складских операций и др.

 

Диаграмма Парето

 

Диаграмму Парето названную по имени итальянского экономиста Парето (1845-1923), часто используют для анализа причин брака. Она  применяется, когда требуется наглядно представить относительную важность всех причин появления брака и  выявить причины, имеющие наибольшую долю (наибольший процентный вклад), с  тем, чтобы выработать меры по первоочередному  устранению этих причин. Сравнивая  диаграммы Парето, построенные по данным до и после улучшения процесса, оценивают эффективность принятых мер.

Диаграмма Парето используется и в противоположном  случае, когда положительный опыт отдельных цехов или подразделений  хотят внедрить на всем предприятии. С помощью диаграмм Парето выявляют основные причины успехов и широко пропагандируют эффективные методы работы.

Диаграмма Парето строится в виде столбчатого графика, столбики которого соответствуют отдельным  факторам, являющимся причинами возникновения  проблемы. Высота столбика соответствует  доле фактора в общей величине потерь (дефектов). Затем строится кривая кумулятивной суммы.

На рис.6.4 приведен пример диаграммы Парето, построенной  по данным о дефектной продукции, изготовленной в литейном цехе за определенный период (табл.6.5).

Из диаграммы  видно, что самым распространенным дефектом, который дает 30% брака, является УнедоливФ. Таким образом, желая  сократить долю брака, следует начинать борьбу с УнедоливомФ, затем с  УнеровностямиФ и т.д.

Исходя из графика  следует, что можно установить сравнительно небольшое число причин, устранение которых значительно уменьшит брак. Устранение причин брака проводится в порядке их значимости до тех  пор, пока дальнейшее улучшение процесса окажется экономически неоправданным.

Диаграмму Парето иногда называют У80/20Ф, поскольку в  ней находит отражение известный  принцип статистики, заключающийся  в том, что 80% выпуска некачественной продукции связано всего с 20% всех возможных причин.

Если применить  методику построения кривой Парето и  построить дополнительный график, отражающий виды дефектов и связанную с ними долю ущерба от брака (рис.6.5), можно  прийти к первоочередному решению  по устранению определенного вида брака. При этом область наибольшего  числа дефектов может не соответствовать  области наибольшего ущерба от брака, поскольку имеющая этот дефект деталь гораздо дешевле, менее важна  и легче поддается исправлению. В данном случае, желая сократить  долю ущерба от брака, следует начинать борьбу со вторым дефектом (УнеровностиФ), потом с третьим (Увключения окисловФ), а затем только с первым (УнедоливФ), поскольку это экономически выгоднее.

Диаграмму Парето следует строить в зависимости  от конкретной задачи. Если, например, вся дефектная продукция одного типоразмера, то по вертикали лучше  откладывать процент дефектных  изделий. Если же в анализ входит несколько  типов изделий, то по вертикали следует  откладывать ущерб от дефектных  изделий в процентном или денежном выражении. В противном случае полсотни дешевых мелких гаек приобретает  большее значение, чем одна сложная  дорогая деталь.

 
 

Таблица 6.5

 
 
 

Рис.6.4. Диаграмма Парето

 

Рис.6.5. Взаимосвязь дефектов и ущерба

Если в цехе изготавливается большое количество типоразмеров изделий, то по горизонтали  откладываются типоразмеры деталей, внутри них Ц виды дефектов. Может  оказаться, что на один типоразмер приходится очень большая часть всего  ущерба от брака.

Диаграмму Парето целесообразно применять вместе с причинно Ц следственной диаграммой. С ее помощью можно оценить  эффективность принятых мер по улучшению  качества продукции, построив ее до и  после внесения изменений. Применив метод УрасслоенияФ, можно построить  диаграммы по отдельным машинам, сменам, бригадам, рабочим и т.д.

Диаграммы Парето целесообразно строить и для  анализа широкого круга проблем  в любой сфере деятельности фирмы: в финансовой сфере, в сфере сбыта, в сфере материально Ц технического обеспечения, в сфере производства, в сфере делопроизводства и др.

Гистограмма

Гистограмма представляет собой столбчатый график, построенный  по полученным за определенный период (за неделю, месяц и т.д.) данным, которые  разбиваются на несколько интервалов; число данных, попадающих в каждый из интервалов (частота), выражается высотой  столбика.

Пусть, например, для однотипных деталей, обрабатываемых на фрезерном станке, толщина которых  должна составлять 9,00 мм, путем измерения  получены данные, представленные в  систематизированном виде в табл.6.6.

 
 

 
 

Рис.6.6. Гистограмма

 

Предположим, что  толщина детали имеет допустимые размеры в пределах от 6,00 мм до 11,00 мм (т.е. поле допуска 5 мм). Проведем две  вертикальные линии этих значений. Детали, размеры которых находятся  в пределах этих значений Ц годные, выходят за эти пределы Ц брак. Из гистограммы видно, что хотя номинальный  размер равен 9,00 мм, самая многочисленная группа деталей имеет толщину 9,55 Ц 10,05 мм. Кроме того, деталей с  завышенным размером больше, чем с  заниженным. Реальный разброс размеров в области больших значений выходит  за пределы поля допуска, что свидетельствует  о наличии дефектной продукции. Ёто говорит о том, что станок настроен плохо: его центр настройки  смещен вправо (в область больших  размеров).

Для удобства анализа  гистограмму обычно изображают в  виде плавной аппроксимирующей линии, называемой кривой распределения частоты.

На практике могут встречаться различные  кривые распределения (рис.6.7). На рис. а поле допуска намного шире, чем кривая распределения. В этом случае станок может обеспечить выпуск деталей в пределах поля допуска со значительным запасом точности, а это значит, что можно изготавливать детали на менее точных станках, как правило, менее дорогостоящих.

На рис. б поле допуска равно ширине кривой распределения. На первый взгляд, это идеальные условия, однако на практике очень трудно обеспечить такое положение, оно неустойчиво и может произойти сдвиг кривой распределения в ту или другую сторону относительно поля допуска, что приведет к появлению брака (рис. г).

На рис. в кривая распределения выходит за пределы поля допуска, что свидетельствует о наличии брака. В этом случае проблему можно решить несколькими способами:

- усовершенствовать  процесс, использовать лучшие  станки, поручить выполнение работы  более квалифицированному рабочему;

- если возможно, расширить поле допуска;

- проводить сплошной  контроль деталей, бракуя те, которые  вышли за пределы допуска. При  этом неизбежны потери, связанные  с браком;

- с помощью  перенастройки станка сдвинуть  кривую в сторону исправимого  брака (для диаметра вала в  сторону верхнего предела, а  для отверстия Ц в сторону  нижнего предела). Однако следует  иметь в виду, что в определенный  момент расходы на исправление  могут превысить ущерб от неисправимого  брака.

Если кривая распределения имеет две вершины  с провалом между ними (рис. д), это отражает случай объединения двух распределений с разными средними значениями, например, в случае наличия разницы между двумя станками, между двумя видами материалов, между двумя исполнителями и т. д. В этом случае можно провести расслоение по двум видам фактора, исследовать причины различия и принять соответствующие меры для его устранения. Такое распределение может быть и в том случае, если станок или процесс имеет два устойчивых положения и самопроизвольно переключается с одного на другое.

Кривая с плоской  вершиной (рис. е) означает, что настройка процесса плавно смещается, либо объединяются несколько распределений, в которых средние значения имеют небольшую разницу между собой. В последнем случае анализ гистограммы следует проводить, используя метод расслоения.

Кривая, вытянутая  в сторону (рис. ж), получается, когда невозможно получить значения ниже (выше) определенного.

 

Рис.6.7. Кривые распределения

 

Диаграмма разброса

Диаграмма разброса используется для выявления зависимости  одних показателей от других, например, для выявления зависимости между  показателями качества и основными  факторами производства при анализе  причинно Ц следственной диаграммы.

Диаграмма разброса строится как график зависимости  между двумя параметрами. С помощью  диаграммы разброса можно анализировать  зависимость между влияющими факторами (причиной) и характеристиками (следствием), между двумя факторами, между двумя характеристиками.

При построении диаграммы разброса на оси абсцисс  откладываются значения параметра  Ц аргумента, а на оси ординат  Ц параметра Ц функции. Данные измерений изображаются точками  на графике. Для получения достоверных  результатов необходимо, чтобы число  данных было не менее 30. По виду диаграммы  разброса можно судить о наличии  или отсутствии между двумя параметрами  корреляционной зависимости. О наличии  корреляционной зависимости между  параметрами можно говорить в  том случае, когда разброс данных имеет линейную тенденцию.

Характер корреляционной зависимости, который определяется видом диаграммы разброса, дает представление  о том, каким образом будет  изменяться один из параметров при  определенных изменениях другого. Так, при увеличении х на диаграмме а) (рис.6.8) у также будет увеличиваться (прямая корреляция). В этом случае, контролируя причинный фактор х, можно удерживать стабильной характеристику у.