Методы контроля качества продукции

Современное управление качеством  исходит из того, что деятельность по управлению качеством не может  быть эффективной после того, как  продукция произведена, эта деятельность должна осуществляться в ходе производства продукции. Важна также деятельность по обеспечению качества, которая  предшествует процессу производства.

Варианты уходы  от парадокса

Итак, выводы неутешительные - область применения выборочного  контроля ограничена контролем изделий  обладающих относительно низким уровнем  качества.

Как же быть на тех производствах, которые имеют достаточно низкий уровень дефектности, а затраты  на контроль единицы продукции очень  велики, и это не говоря уже о  том что контроль может быть сопряжён с разрушением единицы продукции?

Существует несколько  возможностей проверки и подтверждения  качества в таком случае.

Во-первых, это уже упоминавшаяся  система TQM («тотальный контроль качества»). Она представляет собой сложную систему управления качеством, где на каждом этапе жизненного цикла товара проводятся мероприятия по предупреждению брака и дефектов. Такая система безусловно эффективна, однако порой затраты на её внедрение и эксплуатацию очень велики, причём имеются ввиду не только материальные затраты, но потребность в высоком уровне знаний работником на всех этапах.

Во-вторых это переход от контроля качества продукции к пополнению партий. Этот метод рассматривается  профессором А.И. Орловым в его  книге «Теория принятия решений», а также его статье для журнала  «Заводская лаборатория» под названием  «Всегда нужен контроль качества продукции?». В основе данного метода лежит идея о том, что вместо того чтобы проводить выборочный контроль предприятие по первому требованию потребителя заменяет дефектное  изделие.

Замена продукции может проводиться  различными способами. Для многих видов  товаров народного потребления  это делается с помощью системы  гарантийных сроков и мастерских, через сеть розничной торговли и  т.д.

Другой вариант - к партии поставляемой продукции добавляется некоторое  количество единиц продукции для  замены имеющихся, возможно, в ней  дефектных единиц.

Такой подход может показаться немного  странным, однако, если рассуждать логически, он вполне обоснован. При повышении  качества входной уровень дефектности  уменьшается, т.е. уменьшается число  бракованных изделий в партии. При этом объём выборки для  контроля, а значит и затраты на его проведение, возрастают. Отсюда видно, что в определённый момент затраты на проведение контроля превысят себестоимость изделий которые  нам необходимо было бы заменить при  отказе от контроля.

Чтобы оценить количество изделий  для замены одного уровня дефектности  недостаточно, т.к. он является усреднённым  показателем, здесь нам на помощь приходит математическая статистика, а именно теорема Муавра-Лапласа:

Т.е., применительно к контролю качества, количество дефектных изделий в  партии не превысит D₀(t) с вероятностью Ф(t) при уровне дефектности р. При чём Ф(t)= 0,999968329 уже при t = 4, следовательно для расчётов достаточно принимать именно такое значение.

Получаем, что затраты на замену бракованных изделий в партии не превысят С₀D₀(4), где С₀ - себестоимость единицы продукции.

Теперь мы можем сравнить затраты  на проведение контроля и затраты  на замену брака по требованию потребителей, после чего сделать вывод о  необходимости проведения статистического  контроля качества продукции. Более  того, совершенно не имеет значения какой вид контроля используется (сплошной, выборочный с разрушением  и без).

У профессора Орлова приведены примерные  схемы оценки необходимости контроля для сплошного и выборочного  контроля.

Для сплошного контроля.

Пусть С₀ - цена одной единицы продукции, С₁ - стоимость неразрушающего контроля одной единицы продукции (с исправлением дефектов при их обнаружении). Сравним сначала две стратегии отношений поставщика с потребителями:

· сплошной контроль (затраты С₁N)

· пополнение партии D₀(4) изделиями (затраты С₀D₀(4))

Вторая стратегия лучше, если

(2)

Поделим на С₀N, получим равносильное неравенство

Поскольку p(1-p) не превосходит 1/4 при всех p, то из неравенства

(3)

вытекает неравенство (2). Ясно, что  в случае, если

неравенство (3) (а потому и неравенство (2)) выполняется при достаточно больших  объемах партии, а именно, при

Для выборочного контрля.

Пусть используется план (n,0) с приемочным уровнем дефектности, равным реально  достигнутому предприятием уровню дефектности  p. Как известно, тогда объем выборки определяется из условия

т.е.

При малом p с достаточной для практики точностью

С вероятностью (1-p)ⁿ = 0,95 партия принимается, с вероятностью 0,05 подвергается разбраковке. В первом случае партия поступает к потребителю с тем же уровнем дефектности, что и до контроля, но при этом добавляются затраты на контроль, равные С₁n. Партию необходимо пополнить D₀(4) изделиями (затраты С₀D₀(4)), общие затраты (в среднем на одну выпущенную партию) равны

Во втором случае фактически проводится сплошной контроль с исправлением дефектов и затратами С₁N. Суммарные затраты при использовании выборочного контроля равны

Он более выгоден, чем отсутствие контроля (с добавлением "запасных" изделий), в случае справедливости неравенства

что эквивалентно неравенству

Сравнение с формулой (2) показывает, что если контроль не является разрушающим, то выборочный контроль менее выгоден, чем сплошной (добавляется первое слагаемое в левой части последней  формулы по сравнению с формулой (2)), и тем более весьма проигрывает  в экономической эффективности  по сравнению с отсутствием контроля в сочетании с пополнением  партии.

Итак, введение статистического контроля в схеме пополнения партии не выгодно.

Отметим, что приведённые расчёты  верны для варианта с пополнение партии некоторым количество годных изделий. На самом деле для большинства  потребительским товаров применяется  система не с пополнением партии, а с заменой брака через  сервисные центры. В таком случае потери поставщика от пропуска потребителю дефектного изделия будут включать с себя:

· стоимость новой единицы продукции (при замене изделия или возврате оплаты) ;

· расходы системы распределения  продукции и гарантийного ремонта, включая издержки на устранение дефектов;

· потери из-за нежелательного изменения  предпочтений потребителя;

· затраты на возмещение ущерба, понесенного  потребителем, страховые сборы, судебные издержки, и т.д.

Эти потери, как правило, в 5-10 раз  превышают расходы С₀ на изготовление единицы продукции. Кроме того, для быстрого решения проблем потребителей, связанных с обнаружением дефектов, необходима развитая система технического обслуживания.

Этот метод фактически переносит  контроль качества продукции с производителя  на потребителя. В остальном метод  оценки необходимости контроля качества продукции оценивается аналогично варианту с пополнением партии, где  себестоимость изделия для замены заменяется потери поставщика от пропуска бракованной единицы.

Пример анализа  необходимости проведения выборочного  контроля качества

Расчёт проведён на примере  отдела контроля качества фирмы ЗАО  «Лоран», на котором автор данной лабораторной работы проходил летную производственную практику. Этот расчёт уже использовался в домашнем задании по Организационно-экономическому моделированию в прошлом семестре.

Проведём численный расчёт на примере  отдела технического контроля. Составим одноступенчатый план контроля для  партии тормозных колодок.

Характеристики

Предприятие имеет контракты со всеми своими покупателями, в которых  прописаны приёмочные и браковочные  уровни дефектности.

р_пр=0,04

р_бр=0,1

Объём партии - 10000 шт.

Тип контроля - выборочный разрушающий

Чаще всего использует следующие  значения риска поставщика и потребителя.

=0,1 ; =0,05

1-=0,95

Тогда Ф^-1(0,1)=-1,28 ; Ф^-1(0,95)=1,64

Полученный план - (139,10)

Произведём расчёт затрат на контроль.

Контроль осуществляется одновременно для всех изделий выборки.

В затраты на контроль включаем следующие  виды затрат:

· Себестоимость разрушенного изделия

· Затраты электроэнергию

· Амортизация проверочного оборудования

· Оплата труда персонала отдела технического контроля

· Малоценные и быстроизнашивающиеся предметы

· Прочие

Себестоимость изделия	367 руб.
Затраты на электроэнергию	103 руб.
Амортизация ОС	58 руб.
МБП	78 руб.
Прочие	~80 руб.
Итого	686 руб.

Из расчётов видно, что затраты  на тестирование выборки из 139 изделий  составят 95354 руб.

Теперь рассчитаем затраты при  условии отказа от статистического  контроля в пользу дополнения отгружаемой  партии некоторым количеством изделий.

Известно, что дефектности составляет порядка 3,5 %. Тогда по теореме Муавра-Лапласа  число дефектных единиц попавших в партию не превысит

при t=4, с вероятностью 0,999968329.

Сделаем вывод, что в партии из 10000 шт. не может быть более 423 бракованных  изделий. Следовательно наши затраты  при отказе от контроля в пользу дополнения отгружаемой партии составят 367х423=155241 руб.

Вывод: целесообразнее применять выборочный разрушающий контроль, т.к. затраты  на его проведение меньше.

А теперь рассмотрим аналогичный расчёт, но для производства, например, обычных  болтов.

Характеристики.

р_пр=0,03

р_бр=0,07

Объём партии - 100000 шт.

Тип контроля - выборочный разрушающий

Чаще всего использует следующие  значения риска поставщика и потребителя.

=0,1 ; =0,05

1-=0,95

Тогда Ф^-1(0,1)=-1,28 ; Ф^-1(0,95)=1,64

Полученный план - (230,12)

Произведём расчёт затрат на контроль.

Контроль осуществляется одновременно для всех изделий выборки.

В затраты на контроль включаем следующие  виды затрат:

· Себестоимость разрушенного изделия

· Затраты электроэнергию

· Амортизация проверочного оборудования

· Оплата труда персонала отдела технического контроля

· Малоценные и быстроизнашивающиеся предметы

· Прочие

Себестоимость изделия	5 руб.
Затраты на электроэнергию	35 руб.
Амортизация ОС	35 руб.
Зарплата	20 руб.
МБП	12 руб.
Прочие	~10 руб.
Итого	115 руб.

Из расчётов видно, что затраты  на тестирование выборки из 230 изделий  составят 26910 руб.

Теперь рассчитаем затраты при  условии отказа от статистического  контроля в пользу дополнения отгружаемой  партии некоторым количеством изделий.

Известно, что дефектности составляет порядка 1%. Тогда по теореме Муавра-Лапласа  число дефектных единиц попавших в партию не превысит

при t=4, с вероятностью 0,999968329

.

Сделаем вывод, что в партии из 100000 шт. не может быть более 1126 бракованных  изделий. Следовательно наши затраты  при отказе от контроля в пользу дополнения отгружаемой партии составят 5х1126=5630 руб.

Вывод: целесообразнее пополнить партию 1126 дополнительными болтами.

Эти примеры призваны продемонстрировать практическое применение методов математической статистики при оценке необходимости  проведения контроля качества на производстве.

Заключение

Вопросам управления качеством  посвящено много исследований ученых различных стран, накоплен значительный опыт в области менеджмента качества. Поэтому важно обобщить основные положения теории и практики в  данной области.

Российские предприятия пока еще  имеют отставания в области применения современных методов менеджмента  качества. Между тем повышение  качества несет поистине колоссальные возможности. Однако повышение качества невозможно без изменения отношения  к качеству на всех уровнях. Призывы  к повышению качества не могут  быть реализованы, если руководители различных  уровней не станут относиться к качеству как образу жизни. К управлению качеством  необходим системный подход.

Система управления качеством представляет собой совокупность управленческих органов и объектов управления, мероприятий, методов и средств, направленных на установление, обеспечение и поддержание  высокого уровня качества продукции.

Контроль качества предполагает выявление  бракованных изделий. Большую роль в контроле качества играют статистические методы, применение которых требуется  в стандартах ИСО 9000 при оценке систем менеджмента качества.

Что касается необходимости проведения подобного мероприятия, то тут вполне однозначно можно утверждать, что  порой отказ от контроля в пользу других способ подтверждения качества приносит большую экономическую  выгоду. Однако это не означает, что  методы сплошного и выборочного  контроля бесполезны, просто сфера  и применения ограничена изделиями  с относительно низким качеством, либо изделиями, обладающими очень высокими требованиями к надёжности.

Статистические методы являются очень  сильным инструментом для ведения  бизнеса и их знаниями должны обладать даже предприятия использующие «тотальный контроль качества».