Автор работы: Пользователь скрыл имя, 10 Ноября 2012 в 21:51, курсовая работа
Целью курсовой работы является анализ применения статистических методов управления качеством на ОАО «Серовский хлебозавод».
Задачи курсовой работы:
рассмотреть теоретические вопросы применения статистических методов управления качеством;
изучить историю развития статистических методов управления качеством;
проанализировать применение статистических методов управления качеством на ОАО «Серовский хлебозавод».
ВВЕДЕНИЕ
3
1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПРИМЕНЕНИЯ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ
6
1.1 Понятие о статистических методах управления качеством,
их классификация
6
1.2 История развития статистических методов управления качеством
16
1.3 Применение статистических методов управления качеством
21
2 АНАЛИЗ ПРИМЕНЕНИЯ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ НА ОАО «СЕРОВСКИЙ ХЛЕБОЗАВОД»
28
2.1 Организационная характеристика предприятия
28
2.2 Анализ качества производимой продукции на предприятии
31
2.3 Применение статистических методов управления качеством на предприятии
38
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
44
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
46
КУРСОВАЯ РАБОТА
по дисциплине: «Статистические методы в управлении качеством»
на тему «Основные этапы и способы применения статистических методов управления качеством»
Екатеринбург
2012г.
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ |
3 |
1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПРИМЕНЕНИЯ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ |
6 |
1.1 Понятие о
статистических методах их классификация |
6 |
1.2 История развития
статистических методов |
16 |
1.3 Применение
статистических методов |
21 |
2 АНАЛИЗ ПРИМЕНЕНИЯ
СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ |
28 |
2.1 Организационная характеристика предприятия |
28 |
2.2 Анализ качества
производимой продукции на |
31 |
2.3 Применение статистических методов управления качеством на предприятии |
38 |
ЗАКЛЮЧЕНИЕ |
44 |
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ |
46 |
ВВЕДЕНИЕ
Важнейшим источником
роста эффективности
Важным этапом процесса управления качеством является применение статистических методов. Наиболее широкое применение статистические методы находят на этапах производства и контроля готовой продукции. В частности, процедуры обеспечения качества стабильности технологических процессов и выборочного контроля при приемке продукции регламентированы нормативными документами.
Многие из современных методов математической статистики довольно сложны для восприятия, а тем более для широкого применения всеми участниками процесса управления качеством. Поэтому ученые отобрали из всего множества семь методов, которые наиболее применимы в процессах контроля качества. Они обеспечили простоту, наглядность, визуализацию этих методов, превратив их в инструменты контроля качества, которые можно понять и эффективно использовать без специальной математической подготовки. В то же время, при всей своей простоте эти методы позволяют сохранить связь со статистикой и дают возможность профессионалам при необходимости совершенствовать их.
В настоящее время большое внимание уделяется практическому приложению математической статистики для решения конкретных производственных задач, особенно при анализе качества процессов.
Статистические методы, основанные на использовании математической статистики, являются эффективным инструментом сбора, анализа и интерпретации информации о качестве. Применение этих методов, не требуя больших затрат, позволяет с заданной степенью точности и достоверности судить о состоянии исследуемых явлений (объектов, процессов) в системе менеджмента качества, прогнозировать и решать проблемы на всех этапах жизненного цикла продукции и на основе этого вырабатывать оптимальные управленческие решения.
Статистическое управление качеством (Statistical Quality Control – SQC) или статистическое управление процессами (Statistical Process Control – SPC) представляют собой действия, направленные, главным образом, на недопущение отклонений параметров процессов от стандартов, и, в меньшей мере, на то, чтобы обнаружить уже допущенное отклонение от стандарта.
Актуальность использования статистических методов в различных отраслях современного менеджмента непрерывно возрастает. Это вызвано, прежде всего, развитием рыночных отношений, конкурентной борьбы на рынках товаров и услуг, требованиями стандартов. Конкурентоспособность российских предприятий будет так же во многом зависеть от масштаба обучения персонала методам статистического управления качеством и их систематического применения на практике.
Целью курсовой работы является анализ применения статистических методов управления качеством на ОАО «Серовский хлебозавод».
Задачи курсовой работы:
Объектом исследования в курсовой работе является система управления качеством ОАО «Серовский хлебозавод».
Предметом исследования в курсовой работе являются статистические методы управления качеством применяемые на ОАО «Серовский хлебозавод».
Теоретической и методологической основой исследования являются объективные экономические законы, методология системного анализа, труды отечественных и зарубежных ученых и практиков, посвященные исследованию эффективности деятельности предприятий и проблем качества. Для решения конкретных вопросов, рассматриваемых в работе, были использованы математическая статистика, методы системного, логического анализа, экспертных оценок, сравнительный анализ деятельности различных предприятий.
1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПРИМЕНЕНИЯ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ
1.1 Понятие
о статистических методах
их классификация
Статистические методы контроля качества в настоящее время приобретают все большее признание и распространение в промышленности. Научные методы статистического контроля качества используются в различных отраслях.
Под статистическими методами управления качеством продукции понимаются выборочные методы, основанные на применении теории вероятностей и математической статистики.
Статистические методы позволяют по ограниченному числу наблюдений принимать обоснованные решения при управлении качеством продукции.
Основной задачей
Статистические методы контроля качества продукции и процессов производства основаны на применении достижений теории вероятностей и математической статистики. Данные методы позволяют сделать вывод о качестве партии продукции по результатам контроля её малой части (выборки) или параметров технологического процесса производства. Кроме того, статистические методы контроля позволяют прогнозировать динамику производственного процесса, оценивать его настроенность, точность, сходимость и воспроизводимость.
Статистические методы контроля качества имеют ряд достоинств:
Статистические методы управления качеством продукции предполагают:
Основные направления применения статистических методов управления качеством продукции приведены на рисунке 1.
Рисунок 1 – Статистические методы управления качеством продукции
Статистический анализ точности и стабильности технологических процессов - установление статистическими методами значений показателей точности и стабильности технологического процесса и определение закономерностей его протекания во времени.
Статистический анализ рекомендуется применять в тех случаях, когда по ограниченному числу наблюдений необходимо решать следующие практические задачи:
- определить фактическое значение показателей точности и стабильности технологического процесса, оборудования или качества продукции;
- выявить степень влияния случайных и систематических факторов на точность и стабильность технологического процесса и качества продукции;
- обосновать технические нормы и допуски на продукцию;
- выявить резервы производственного и технологического процесса;
- обосновать выбор технологического оборудования и средств измерений для изготовления продукции;
- оценить надежность технологических систем;
- обосновать необходимость реконструкции технологического процесса или ремонта технологического оборудования и других мероприятий по совершенствованию техпроцесса;
- при анализе и оценке показателей производственного процесса и качества продукции и т.д.
Для статистического
анализа могут применяться
С помощью этих методов могут решаться такие задачи, как сравнение средних значений; сравнение дисперсий; определение степени зависимости (оценка коэффициента корреляции); регрессионный анализ; дисперсионный анализ; нахождение оценок и доверительных границ для параметров различных распределений; анализ временных рядов и случайных последовательностей.
Статистическое регулирование технологических процессов – корректирование значений параметров технологического процесса по результатам выборочного контроля контролируемых параметров, осуществляемое для технологического обеспечения требуемого уровня качества. При этом технологический процесс должен быть статистически управляемым и стабильным.
Статистический приемочный контроль качества продукции – выборочный контроль качества продукции, основанный на применении методов математической статистики для проверки соответствия качества продукции установленным требованиям и принятия решения. Статистический приемочный контроль не следует обязательно связывать только с контролем готовой продукции. Он может применяться на входном контроле, на контроле закупок, при операционном контроле (где цех-изготовитель по отношению к цеху, выполняющему последующие технологические операции, следует рассматривать как поставщика и потребителя данной продукции), при контроле продукции, находящейся на хранении, при контроле качества продукции после ее транспортирования, при контроле качества продукции в ходе ее ремонта и по его окончании, в сфере обращения и т.д., т.е. в тех случаях, когда надо решать вопрос - принять или забраковать партию продукции.
Статистические методы управления качеством продукции обладают таким важным преимуществом, как возможность обнаружения отклонения от технологического процесса ели установленных требований не тогда, когда продукция изготовлена и представлена на контроль, а в процессе ее производства, т.е. когда можно своевременно вмешаться в процесс; производства и скорректировать его.
Внедрение статистических методов управления качеством продукции должно сочетаться с внедрением или совершенствованием технологических процессов и считаться экономически целесообразным, если на управление и убытки от брака после внедрения статистических методов меньше, чем до их внедрения, т.е. основывается на экономическом анализе возможных последствий, вызванных правильными или ошибочными решениями.