Основные инструменты контроля качества

 

Рис. 4 Стратификация данных.

2.5. Контрольные  карты

 

Контрольные карты – специальный  вид диаграммы, впервые предложенный В. Шухартом в 1925 г. Они отображают характер изменения показателя качества во времени.

Рис. 5 Общий вид контрольной  карты

 

 Контрольные карты по количественным признакам

 

Контрольные карты по количественным признакам - это как правило сдвоенные карты, одна из которых изображает изменение среднего значения процесса, а 2-я - разброса процесса. Разброс может вычисляться или на основе размаха процесса R (разницы между наибольшим и наименьшим значением), или на основе среднеквадратического отклонения процесса S.

 

В настоящее время обычно используются x- S карты, x - R карты используются реже.

 

Контрольные карты  по качественным признакам

 

Карта для доли дефектных изделий (p - карта)

В p - карте подсчитывается доля дефектных изделий в выборке. Она применяется, когда объем  выборки - переменный.

 

Карта для числа  дефектных изделий (np - карта)

В np - карте подсчитывается число дефектных изделий в выборке. Она применяется, когда объем выборки - постоянный.

 

Карта для числа  дефектов в выборке (с - карта)

В с - карте подсчитывается число дефектов в выборке.

 

Карта для числа  дефектов на одно изделие (u - карта)

В u - карте подсчитывается число дефектов на одно изделие в  выборке.

 

Рис. 5.1 Бланк контрольной  карты

 

2.6.Диаграмма разброса

 

Диаграмма разброса — это  средство отображения взаимоотношений  между двумя переменными (например, скорость и расход бензина, или выработанные часы и выход продукции). Закономерности взаимосвязи могут как проявляться, так и отсутствовать вообще. Необработанные данные изображаются как функция двух переменных, между которыми затем может обнаружиться взаимосвязь. Например, существует ли зависимость между температурой окружающей среды и числом простудных заболеваний? Если падает температура, растет ли число заболеваний? Чем ближе точки располагаются к диагональной линии, тем более четко существует прямая зависимость двух указанных параметров. Взаимосвязь может быть положительной, отрицательной, либо отсутствовать вообще.

Рис.6 Пример диаграммы разброса: имеется прямая взаимосвязь между  показателями качества

 

Эта диаграмма четко показывает, существует ли связь между двумя  переменными:

Позитивная связь  — если Х увеличивается, то Y тоже увеличивается. Негативная связь —  если Х увеличивается, то Y уменьшается. Нет связи — одно количество никак  не соотносится с другим.

 

Диаграмму разброса можно  использовать на этапе "Анализ", чтобы  провести дальнейшее исследование элементов, выделенных при анализе причиныследствия; например, диаграмма разброса может подтвердить причину, определенную при помощи диаграммы Исикавы. При построении диаграммы разброса необходимо действовать очень аккуратно, чтобы убедиться, что существует действительная связь.

 

2.7. Диаграмма Исикавы

Причинно-следственная диаграмма (диаграмма Исикавы, «рыбий скелет») - демонстрирует отношения между проблемой и ее возможными причинами. Обеспечивает модель установления связей между проблемой и факторами, влияющими на нее. Причинно-следственная диаграмма полезна для устранения причин появления проблем, а также полезна для понимания эффектов воздействия нескольких факторов на процесс. Анализируется четыре основных причинных фактора: человек, машина (оборудование), материал и метод работ. При анализе этих факторов выявляются вторичные, третичные и т.д. причины, приводящие к дефектам и подлежащие устранению. Для анализа дефектов и построения диаграммы необходимо определить максимальное число причин, которые могут иметь отношение к допущенным дефектам. Такую диаграмму еще называют диаграммой «четыре М» по составу основных факторов (рис. 7).

Рис.7 Принцип построения диаграммы Исикавы

 

Рис. 7.1 Пример диаграммы  Исикавы

 

Заключение.

 

Статистические методы управления качеством - это философия, политика, система, методология, а также технические  средства управления качеством на основе результатов измерений, анализа, испытаний, контроля, данных эксплуатации, экспертных оценок и любой другой информации, позволяющей принимать достоверные, обоснованные, доказательные решения.

Применение статистических методов - весьма действенный путь разработки новой технологии и контроля качества производственных процессов. Многие ведущие  фирмы стремятся к их активному  использованию, и некоторые из них  тратят более ста часов ежегодно на обучение этим методам, осуществляемое в рамках самой фирмы. Хотя знание статистических методов - часть нормального  образования инженера, само знание еще не означает умения применить  его. Способность рассматривать  события с точки зрения статистики важнее, чем знание самих методов. Кроме того, надо уметь честно признавать недостатки и возникшие изменения  и собирать объективную информацию.

Рассмотренные семь инструментов контроля качества – простые и  надежные средства для систематического решения большего количества (до 95%) проблем, касающихся контроля качества в самых разных областях.

При осуществлении контроля качества производится обязательный сбор данных, а затем их обработка с  помощью статистических инструментов контроля качества. Овладеть ими обязан каждый менеджер по качеству, и пользоваться ими после соответствующей подготовки могут все участники процесса.

Методы применяются как  непосредственно в производстве, так и на различных стадиях  жизненного цикла продукции. Причем необязательно в процессе решения  задачи должны использоваться все семь методов. Каждый метод может находить свое самостоятельное применение в  самых различных случаях.

Достоинство метода - наглядность, простота освоения и применения.

Недостаток метода - низкая эффективность при проведении анализа  сложных процессов.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Библиографический список

 

1. Ильенкова С.Д. Управление качеством: учебник для студентов вузов – М.: ЮНИТИ-ДАНА,2007.- 352с. 
   
2. Исикава К. Японские методы управления качеством. М.: Экономика, 1998. – 250с. 
   
3. Кузьмин А.М. Статья «Метод Семь основных инструментов контроля качества»  
   
4. Леонов И. Т. Управление качеством продукции. М.: Изд-во стандартов, 1990.- 375с. 
   
5. Мазур И. И., Шапиро В. Д. Управление качеством: Учеб пособие для студентов вузов / И. И. Мазур, В. Д. Шапиро; Под общ. Ред. И. И. Мазура. М.: Омега-Л, 2005. – 256с.