Статистические методы управления качеством продукции

В настоящее время для  анализа и управления качеством  продукции сформировались основные направления применения статистических методов:

· анализа качества;

· регулирования технологических  процессов;

· контроля качества;

· оценки качества.

Статистический анализ качества применяется для установления свойств  случайного процесса в конкретных условиях производства.

Качество продукции зависит  от большого числа взаимосвязанных  и не зависимых друг от друга факторов, имеющих как закономерный, так  и случайный характер. Например, для машиностроительной продукции  к числу таких факторов относят: точность оборудования; жесткость системы  станок-приспособление - инструмент-деталь; посторонние включения в материал заготовки; температурные колебания; квалификация обслуживающего персонала; погрешность режущего инструмента; режимы механической обработки; точность соблюдения параметров предварительной  термической обработки и др.

В технологическом процессе механической обработки поверхности  детали все эти факторы присутствуют одновременно. Получаемые в результате изготовления нормированные параметры  качества деталей имеют определенный разброс, ограничиваемый, как правило, допусками на изготовление деталей, формы, расположения и шероховатости  поверхности. Юданов А. Ю. Менеджмент М.: ИНФРА-М, 2004 - С.52-53

Цель применения статистических методов анализа качества - выявление  степени влияния случайных и/или  закономерных факторов на показатели качества.

Если влияние факторов случайного характера является преобладающим, говорят, что технологический процесс  статистически управляемый и  тогда использование статистических методов контроля качества и хода технологических процессов становится возможным.

Если в технологическом  процессе преобладают факторы неслучайного характера (например, нежесткость системы  станок-приспособление - инструмент-деталь), процесс называется статистически  неуправляемым, и тогда применение остальных из вышеперечисленных  статистических методов становится невозможным до выявления причин и минимизации степени влияния  неслучайных факторов. После чего вновь повторяют процедуру статистического  анализа вплоть до достижения статистической управляемости процесса.

Применение статистических методов анализа качества должно в обязательном порядке предшествовать внедрению статистических методов  приемочного контроля и регулирования  технологических процессов.

С помощью статистических методов анализа качества решаются задачи:

определения точности и стабильности технологического процесса (без чего статистический контроль и статистическое регулирование невозможны);

установления характера  различия средних значений (случайного и неслучайного) одного и того же параметра качества изделий или  его рассеяния, изготавливаемых  в различных условиях производства (например, на различном оборудовании или в различные смены);

оценки степени влияния (корреляции) двух или более факторов на показатели качества продукции;

выявления факторов, существенно  влияющих на изменение параметров качества, и факторов, которыми можно пренебречь;

выявления изменения параметров качества во времени и характера (случайный или неслучайный) этого  изменения и т.д.

Статистическое регулирование  технологических процессов - это  управление качеством продукции  в процессе производства путем своевременного вмешательства в технологический  процесс (настройка, изменение режима работы оборудования, корректировка  и т. п.). Кулагова И.А., Бондаренко В. В. Интенсификация деятельности руководителей  и специалистов - пути к повышению  эффективности управления на предприятии //Портал управления www.dis.ru

Статистические методы регулирования  качества применяются при регулировании  технологических процессов для  обеспечения их стабильности и предупреждения брака, т.е. в ходе производства организуется выборочный контроль изготовляемой  продукции, по результатам которого оперативно корректируются параметры  технологического процесса, предупреждается  выпуск дефектной продукции. Статистическое регулирование технологических  процессов производится либо по количественному, либо по качественному, либо по альтернативному  признаку. В первом случае основанием для принятия решения о вмешательстве  в ход технологического процесса для его наладки служит несоответствие количественных значений параметров качества требованиям технологической документации; во втором - соотношение между численностью объектов в нескольких, заранее установленных  группах изделий, отличающихся по качеству; в третьем - соотношение числа  годных и негодных изделий в выборке.

Методы статистического  регулирования технологических  процессов нашли отражение в  ряде действующих государственных  и международных стандартов.

Статистические методы приемочного  контроля. Приемочному контролю подвергается продукция, по которой завершены  все или часть технологических  операций и когда необходимо принять  решение о ее годности. Он применяется  при входном приемочном и инспекционном  контроле, при периодических, типовых  испытаниях, проводимых по требованию заказчика.

Сущность методов статистического  приемочного контроля состоит в  том, что на основе ограниченного  числа проверок или контроля части  изделий (выборки) с требуемой точностью  принимается решение о качестве всей партии изделий. В отличие от статистического регулирования, при  статистическом приемочном контроле качества продукции принимают решение  не о состоянии технологического процесса, а о приемке или браковке продукции.

Различают четыре основных метода приемочного контроля: одноступенчатый; двухступенчатый; многоступенчатый; последовательный.

При одноступенчатом контроле решение относительно приемки партии принимают по результатам контроля только одной выборки. Его применяют, когда стоимость контроля небольшая, длительность испытаний велика, а  партия не может быть задержана до окончания контроля Никифоров А.Д. Управление качеством. - М.: Дрофа, 2004. - С.101.

Двухступенчатый контроль характеризуется  тем, что решение о приемке  партии продукции производится по результатам  контроля не более двух выборок, причем необходимость второй определяется по результатам контроля первой выборки. Эти планы применяют, когда одноступенчатый  контроль не используется из-за большого объема выборки, а многоступенчатый - из-за большей продолжительности.

При многоступенчатом контроле решение принимают по результатам  контроля нескольких заранее установленных  выборок, причем необходимость отбора каждой последующей принимается  по результатам контроля предыдущей. Этот план контроля применяют при  большой стоимости испытаний  и небольшом времени на отбор  выборок.

Последовательный контроль отличается от многоступенчатого лишь тем, что максимальное количество выборок  заранее не устанавливают. Его применяют, когда объем выборки невелик, а стоимость отбора в выборку  мала.

1.2 Обзор статистических  методов управления качеством

В комплексной системе  управления качеством продукции  статистические методы контроля относятся  к наиболее прогрессивным. Они основаны на применении методов математической статистики к систематическому контролю за качеством изделий и состоянием технологического процесса с целью  поддержания его устойчивости и  обеспечения заданного уровня качества выпускаемой продукции.

Статистические методы контроля производства и качества продукции  имеют ряд преимуществ перед  другими методами:

1) являются профилактическими;

2) позволяют во многих  случаях обоснованно перейти  к выборочному контролю и тем  самым снизить трудоемкость контрольных  операций;

3) создают условия для  наглядного изображения динамики  изменения качества продукции  и настроенности процесса производства, что позволяет своевременно принимать  меры к предупреждению брака  не только контролерам, но и  работникам цеха -- рабочим, бригадирам, технологам, наладчикам, мастерам.

Статистические методы управления качеством продукции предполагают:

1) анализ технологического  процесса с целью приведения  его к требуемой настроенности,  точности и статистически устойчивому  состоянию;

2) текущий контроль с  целью регулирования и поддержания  процесса в состоянии, обеспечивающем  заданные качественные параметры;

3) выборочный статистический  приемочный контроль качества  готовой продукции.

1.Метод мозгового штурма (мозговой штурм, мозговая атака,  англ. brainstorming) -- оперативный метод  решения проблемы на основе  стимулирования творческой активности, при котором участникам обсуждения  предлагают высказывать возможно  большее количество вариантов  решения, в том числе самых  фантастических. Затем из общего  числа высказанных идей отбирают  наиболее удачные, которые могут  быть использованы на практике. Является методом экспертного  оценивания.

Правильно организованный мозговой штурм включает три обязательных этапа. Этапы отличаются организацией и правилами их проведения:

· Постановка проблемы. Предварительный  этап. В начале этапа проблема должна быть четко сформулирована. Происходит отбор участников штурма, определение  ведущего и распределение прочих ролей участников в зависимости  от поставленной проблемы и выбранного способа проведения штурма.

· Генерация идей. Основной этап, от которого во многом зависит  успех (см. ниже) всего мозгового  штурма. Поэтому очень важно соблюдать  правила для этого этапа:

· Группировка, отбор и  оценка идей. Этот этап часто забывают, но именно он позволяет выделить наиболее ценные идеи и дать окончательный  результат мозгового штурма. На этом этапе, в отличие от второго, оценка не ограничивается, а наоборот, приветствуется. Методы анализа и оценки идей могут  быть очень разными. Успешность этого  этапа напрямую зависит от того, насколько «одинаково» участники  понимают критерии отбора и оценки идей.

2.Диаграмма сродства (метод  KJ) - инструмент, позволяющий выявлять  основные нарушения процесса  путем объединения сродственных  устных данных. Входит в состав  инструмента «Семь (новых) инструментов  управления качеством».

Первую версию разработал Дзиро Кавакита (Япония), в честь  которого она получила название «метод Кей Джи» Масленникова Т. Формирование информационных технологий управления экономикой //Проблемы теории и практики управления, 2004, № 6, с.90 - 95; Методы и  модели управления фирмой на основе современного менеджмента /под ред. Б. Кузина и  В. Юрьева. СПб: Питер, 2001. - С.159.

Цель - решение задач по систематизации и упорядочению идей, потребительских требований или  мнений членов групп, принимающих участие  в обсуждении.

Суть метода - работа не с  конкретными числовыми данными, а со словесными высказываниями. Диаграмма  сродства вносит ясность в важные, но нерешенные проблемы, собирая бессистемно  устные данные из разных мест и затем  анализируя эти данные по принципу их взаимного сродства (близости).

3.Диаграмма связей, известная  также как интеллект-карта, (англ. Mind map) -- способ изображения процесса  общего системного мышления с  помощью схем. Также может рассматриваться  как удобная техника альтернативной  записи.

Диаграмма связей реализуется  в виде древовидной схемы, на которой  изображены слова, идеи, задачи или  другие понятия, связанные ветвями, отходящими от центрального понятия  или идеи. В основе этой техники  лежит принцип «радиантного мышления», относящийся к ассоциативным  мыслительным процессам, отправной  точкой или точкой приложения которых  является центральный объект. Это  показывает бесконечное разнообразие возможных ассоциаций и следовательно, неисчерпаемость возможностей мозга. Подобный способ записи позволяет диаграмме  связей неограниченно расти и  дополняться. Диаграммы связей используются для создания, визуализации, структуризации и классификации идей, а также  как средство для обучения, организации, решения задач, принятия решений, при  написании статей.

Иногда в русских переводах  термин может переводиться как «карты ума», «карты разума», «интеллект-карты», «карты памяти» или «ментальные  карты».

4.Древовидные диаграммы.  Как и другие типы дедуктивных  рассуждений, условные умозаключения  могут быть представлены в  виде пространственного ряда. Древовидные  диаграммы, т. е. схемы, на  которых основная информация  представлена в виде «ветвей», напоминающих ветви дерева, используются  в нескольких главах этой книги,  в том числе и для определения  валидности заключения в задачах,  требующих дедуктивных рассуждений  типа «если... то...». Древовидные  диаграммы являются очень удобной  формой представления информации  во многих ситуациях

5.Матричная диаграмма  (таблица качества; матрица связей, матричное представление данных) - инструмент, позволяющий выявлять  важность различных неочевидных  (скрытых) связей, т. е. исследовать  структуру проблемы. Обычно используются  двумерные матрицы в виде таблиц  со строками и столбцами. Входит  в состав инструмента «Семь  (новых) инструментов управления  качеством».

Цель - обеспечить систематический  поиск взаимосвязей между элементами в рамках данной проблемы с выделением их относительной важности.

Суть метода - упорядоченное  представление данных по строкам  и столбцам, отражающих логические связи между различными элементами.

Матричная диаграмма вносит ясность в благодаря многомерному представлению и выявляет элементы, связанные с проблемной ситуацией. Символ на пересечении строки и столбца  указывает на наличие связи между  соответствующими элементами и ее относительную  важность.