Управление качеством

Задание № 1

Современные методы контроля управления качеством 

Качество  продукции (работ, услуг) является определяющим в общественной оценке результатов деятельности каждого трудового коллектива. Выпуск эффективной и высококачественной продукции позволяет предприятию получить дополнительную прибыль, обеспечивать самофинансирование производственного и социального развития.

Качество  – понятие многоплановое, обеспечение  его требует объединения творческого потенциала и практического опыта многих специалистов. Проблема повышения качества может быть решена только при совместных усилиях государства, федеральных органов управления, руководителей и членов трудовых коллективов предприятий. Важную роль в решении этой проблемы играют потребители, диктующие свои требования и запросы производителям товаров и услуг.

    Роль  и значение качества постоянно возрастает под влиянием развития технологий производства и потребностей человека.

    На  предприятиях в рамках действующих  комплексных систем управления качеством продукции создаются группы качества. Основные их задачи: изучение причин возникновения дефектов и подготовка предложений по их устранению, дальнейшему повышению надёжности и долговечности продукции, росту производительности труда и объёмов производства изделий высшего качества, возрастанию ритмичности производства, сокращению расходов, связанных с браком, устранение дефектов, рекламациями, а также по рациональному и экономическому расходованию всех видов ресурсов. Практика работы предприятий показывает, что там, где эффективно работают такие группы, повышается качество труда и продукции, улучшается культура производства, растёт удельный вес изделий высшего качества в общем объёме продукции.

    Статистические  методы контроля качества в настоящее  время приобретают всё большее признание и распространение в промышленности. Научные методы статистического контроля качества используются в следующих отраслях:

    • в машиностроении;

    • в лёгкой промышленности;

    • в области коммунальных услуг.

    Основной  задачей статистических методов  контроля является обеспечение производства пригодной к употреблению продукции и оказание полезных услуг с наименьшими затратами. С этой целью проводят анализ новых операций или другие исследования, направленные на обеспечение производства пригодной к употреблению продукцией.

    Статистические  методы контроля качества продукции  были внедрены в нескольких ведущих отраслях производства и правительственных учреждениях; они дали значительные результаты по следующим показателям:

    1. повышение качества закупаемого  сырья;

    2. экономия сырья и рабочей силы;

    3. повышение качества производимой  продукции;

    4. снижение количества брака;

    5. снижение затрат на проведение  контроля;

    6. улучшение взаимосвязи между  производством и потребителем;

    7. облегчение перехода производства  с одного вида продукции на  другой.

    Главная задача – не просто увеличить количество продукции, а увеличить количество такой продукции, которая была бы пригодной к употреблению. Одним из основных принципов контроля качества при помощи статистических методов является стремление повысить качество продукции, осуществляя контроль на различных этапах производственного процесса.

    Качество  конечного продукта производства изменить уже нельзя.

    Контроль  качества при помощи статистических методов нужно с успехом осуществлять в различных областях производства. Такой контроль используется в управлении таким процессом, при котором одни и те же детали изготавливаются серийно в течение длительного периода времени или когда нужно поддерживать определённый уровень качества изделий, поскольку даже небольшое отклонение приводит к большой потере средств. Статистические методы используются также и в контроле при единичном и мелкосерийном производстве.

    Существует  семь традиционных методов (инструментов) статистического управления качеством:

• графики,
• контрольные листки,
• причинно-следственные диаграммы,
• диаграммы рассеяния (разброса),
• гистограммы,
• диаграммы Парето,
• контрольные карты.

    Графики 

    Графики дают возможность оценить состояние  процесса на данный момент, а также  спрогнозировать более отдалённый результат по тенденциям процесса, которые можно обнаружить на графиках (конечно, надо учитывать, что такие  прогнозы могут быть во многих случаях  достаточно условными). При отражении  на графике изменения данных во времени  график ещё называют временным рядом.

    Обычно  используют следующие виды графиков:

1. Выраженный ломаной линией

2. Столбчатый

3. Круговой

    График, выраженный ломаной линией, применяется, когда необходимо самым простым  способом представить изменение  данных за определённый период времени, например, изменение размера ежегодной  выручки от продажи изделий, объёма производства или доли дефектных  изделий.

    Пример 1. Отобразить при помощи линейного графика характер изменения размера ежегодной выручки от продажи изделий (табл. 1.), а также спрогнозировать тенденцию изменения выручки в ближайшие два года.

     Таблица 1

Год	1997	1998	1999	2000	2001	2002	2003
Выручка, тыс. у.е.	777	852	767	866	838	927	923

 

    Создаём новую книгу Excel. Вводим заголовок работы, а также исходные данные в соответствии с табл. 1, после чего строим линейный график. На первом шаге мастера диаграмм выбираем точечную диаграмму, на которой значения соединены отрезками. На втором шаге вводим диапазон данных. На третьем шаге вводим заголовки диаграммы и осей, основные линии сетки по осям, удаляем легенду. Полученную диаграмму редактируем при помощи контекстных меню (Рис.1). 

 
Рис 1. Построение линейного графика  в примере 1. 

    Характер  изменения выручки, а также прогноз  даёт линия тренда, построить которую  можно, открыв контекстное меню на ломаной  линии и выбрав команду Добавить линию тренда. В открывшемся диалоговом окне на вкладке Тип показаны возможные типы линии тренда. Чтобы выбрать тип линии, наилучшим образом аппроксимирующий данные, можно поступить следующим образом: поместить на диаграмме линии тренда всех приемлемых типов (т.е. линейную, логарифмическую, полиномиальную второй степени, степенную и экспоненциальную), задав для каждой линии на вкладке Параметры прогноз вперёд на две единицы и размещение на диаграмме величины достоверности аппроксимации. При этом после построения очередной линии величину достоверности аппроксимации R² (например, для линейного типа R²=0,6495) указателем мыши целесообразно установить на свободное место диаграммы в ряд с остальными (Рис 2).

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     Рис 2. Выбор типа линии тренда по величине достоверности аппроксимации. 

    Наибольшую  достоверность аппроксимации даёт полиномиальная линия со степенью два (R²= 0,6738), которую и выбираем в качестве линии тренда. Для этого удаляем с диаграммы все линии тренда, после чего восстанавливаем полиномиальную линию второй степени (Рис. 3). 

 

 

     Рис 3. Линейный график с аппроксимирующей линией в примере 1. 

    По  аппроксимирующей линии можно предположить, что выручка в ближайшие два  года будет иметь тенденцию к  возрастанию.

    Столбчатый  график представляет количественную зависимость, выраженную высотой столбика. Например, зависимость себестоимости от вида изделия, сумма потерь в результате брака в зависимости от процесса и т.д. Обычно столбики показывают на графике в порядке убывания высоты справа налево. Если в числе факторов имеется группа «Прочие», то соответствующий  столбик на графике показывают крайним  справа.

    Пример 2. На рисунке 4 показаны в виде столбчатого графика результаты исследования стимулов покупки изделия. 

 

     Рис 4. Стимулы покупки изделия в  примере 2. 

    Круговым  графиком выражают соотношение составляющих целого параметра, например, соотношение  сумм выручки от продажи отдельно по видам деталей и полной суммы  выручки; соотношение элементов, составляющих себестоимость изделия, и т.д.

    Пример 3. На рис. 5 показано, в виде кругового графика, соотношение отказов комбайна по узлам и агрегатам (Исходные данные для построения кругового графика приведены в табл. 2). 

     Таблица 2

№ п/п	Вид отказа	Количество  отказов
1	Жатвенная часть	45
2	Гидрооборудование	33
3	Мотор	30
4	Молотилка	40
5	Ремни	27
6	Электрооборудование	22
7	Гидротрансмиссия	13
8	Мост	10
9	Прочие	30

 
     

     Рис 5. Соотношение отказов комбайна по узлам и агрегатам в примере 3.

Диаграммы рассеивания 

    Диаграмма рассеивания (разброса) показывает взаимосвязь между двумя видами связанных данных и подтверждает их зависимость. Такими двумя видами данных могут быть характеристика качества и влияющий на неё фактор, две различных характеристики качества, два фактора, влияющих на одну характеристику качества, и т.д.

    Для построения диаграммы рассеивания нужно не менее 30 пар данных (x,y). Оси x и y строят так, чтобы длины рабочих частей были примерно одинаковы. На диаграмму наносят точки (x,y), название диаграммы, а также интервал времени, число пар данных, названия осей, ФИО, должность исполнителя, и т.д. Точки, далеко отстоящие от основной группы, являются выбросами, и их исключают.

    Возможны  различные варианты скоплений точек. Для установления силы связи полезно  вычислить коэффициент корреляции по формуле: 

    

 

    Коэффициент корреляции используют только при линейной связи между величинами. Значение r находится в пределах от –1 до +1. Если r близко к 1, имеется сильная положительная корреляция (сильная связь между рядами данных). Если r близко к –1, имеется сильная отрицательная корреляция. При r, близком к 0, корреляция слабая (отсутствует). Если r близко к 0,6 (или –0,6), корреляционная зависимость считается существующей.

    Характерные варианты скоплений точек показаны на рис. 6. 

    
 

 

Рис 6. Характерные варианты скоплений точек на диаграммах рассеивания 

    Можно оценить достоверность коэффициента корреляции. Для этого вычисляют  его среднюю ошибку по формуле: 

    

 

    При r/m_r³3 коэффициент корреляции считается достоверным, т.е. связь доказана. При r/m_r< 3. связь недостоверна.

    Гистограммы 

    Гистограмма – это серия столбиков одинаковой ширины, но разной высоты, показывающая рассеяние и распределение данных. Ширина столбика – это интервал в диапазоне наблюдений, высота –  количество данных, приходящихся на тот  или иной интервал, т.е. частость. По существу, гистограмма отображает распределение исследуемого показателя. Гистограмма позволяет оценить характер рассеивания показателя и разобраться в том, на чём следует сосредоточить усилия по улучшению.