Управление качеством

                                          Содержание.

1. Вопрос №1. Статистические  методы управления качеством:  цель, характеристика «семи инструментов  качества».

2. Вопрос №2. Подтверждение  соответствия: формы, сущность и  содержание.

3. Вопрос №3. Сертификация  систем качества: цель, теоретические  основы.

4. Вопрос №4. Европейский  опыт управления качеством. Характеристика  особенностей управления качеством  применяемые в европейских странах. 

5. Список литературы.

 

Вопрос №1. Статистические методы управления качеством: цель, «характеристика семи инструментов качества».

«Семь основных инструментов контроля качества» гистограмма, стратификация (расслаивание), диаграмма Парето, диаграмма рассеивания (разброса) и контрольные карты предназначены для анализа количественной информации.

1) Лист сбора данных (ЛСД) предназначен для регистрации возникающих событий, т.е. для сбора данных для последующего анализа.

Внешне ЛСД представляет собой таблицу, заполнение которой  сводится к простому добавлению в  соответствующую ячейку вертикального  штриха при наступлении того или  иного события. Первые четыре события  отмечаются вертикальными штрихами, а каждое пятое - горизонтальной чертой, пересекающей первые четыре штриха. Таким  образом, каждая <связка> черточек обозначает 5 событий.

Заполнение листа сбора  данных - это наиболее простой из инструментов качества - нет ничего проще, чем поставить штрих в  нужной ячейке. Подсчет результатов  также осуществляется довольно легко.

На рисунке приведен пример листа сбора данных, в котором  регистрировались жалобы покупателей  молочной продукции на отдельные  виды несоответствий в разные дни  недели.

 

Лист сбора данных (ЛСД)

2) Гистограмма - это диаграмма в виде столбцов, на которой графически показано изменение какой-либо величины с учетом частоты распределения.

Например,  в таблице 1 приведены данные о росте студентов-юношей в отдельно выбранной студенческой группе.

На основании этих данных можно построить гистограмму, отражающую частоту появления того или иного  значения в выборке, а также диапазон рассеивания значений (в данном случае - значений роста юношей).

Таблица 1

Исходные данные для построения гистограммы.

Студент	Рост, см
1	170
2	163
3	162
4	183
5	173
6	171
7	180
8	172
9	185
10	177
11	179
12	176
13	179
14	172
15	169
16	190

 

Для построения гистограммы  нужно определить следующие параметры:

1. Граничные точки.
2. В нашем случае граничными точками будут значения 162 и 190 (минимальное и максимальное значения в выборке)
3. Количество классов гистограммы, определяется как корень квадратный из объема выборки. 
   В нашем случае объем выборки равен шестнадцати, т.е. количество классов: sqrt (16) = 4
4. Ширина одного класса: расстояние между граничными точками нужно разделить на количество классов. 
   В нашем случае ширина одного класса вычисляется как (190-162) / 4 =7

Теперь нужно определить границы каждого класса:

1-й класс: 162-168

2-й класс: 169-175

3-й класс: 176-182

4-й класс: 183-190

После того, как мы нанесли <сетку> гистограммы на систему  координат, нужно отметить количество событий из нашей выборки, попадающих в тот или иной класс.

 

Гистограмма

На гистограмме видно, насколько часто в нашей выборке  встречается то или иное значение.

 

3) Потоковая диаграмма - графическое отображение последовательности операций в рамках отдельного процесса, с указанием альтернативных путей развития событий в случае выполнения или невыполнения определенных условий.

 

 

Фрагмент диаграммы <Прием  продукции на склад>.

 

 

4) Схема Исикавы (причинно-следственная диаграмма) показанная на рис. 5, позволяет формализовать и структурировать причины возникновения того или иного события, например, - появления несоответствия, а также устанавливать причинно-следственные связи.

Все возможные причины  классифицируются по принципу <5М>:

1. Man (Человек) - причины, связанные с человеческим фактором
2. Machines (Машины, оборудование) - причины, связанные с оборудованием
3. Materials (Материалы) - причины, связанные с материалами
4. Methods (Методы) - причины, связанные с технологией работы, с организацией процессов
5. Measurements (Измерения) - причины, связанные с методами измерения.

Исследуемое событие изображается в правой части схемы, символизируя корень древовидной диаграммы, которая  строится справа от обозначения события. Горизонтально, от корня диаграммы  до левого края листа, наносится центральная  ось диаграммы, похожая на ствол  дерева. К центральной оси диаграммы  К. Исикавы примыкают пять ветвей, каждая из которых соответствует своему классу причин, или своему <М>.

 

Причинно-следственная диаграмма  К. Исикавы

 

Далее, на каждой ветви отдельно, как на оси, строятся дополнительные <веточки>, каждая из которых представляет отдельную причину в своем  классе. К каждой такой <веточке>, в свою очередь, подводятся побеги-причины  более высокого уровня, детализирующие ее. Продолжая таким образом, мы получаем разветвленное дерево, связывающее причины наступления того или иного события, находящиеся на разном уровне детализации. Таким образом, мы можем установить причинно-следственную связь между частными отклонениями от нормы (первичными причинами) и их влиянием на вероятность наступления конкретного события.

Для эффективности применения данного метода и достоверности  полученных результатов построение диаграммы К. Исикавы должны выполнять профессионалы. Из-за своей структуры диаграмма К. Исикавы также носит название <рыбья кость>.

 

5) Диаграмма Парето, или ABC-анализ, позволяет выявить основные причины, оказывающие наибольшее влияние на возникновение той или иной ситуации. Принцип Парето гласит, что 20% причин порождает 80% следствий. Другими словами, из всех возможных причин всего лишь 20% являются особенно значимыми, так как они влияют на результаты, которые составляют 80% от всего количества.

Принцип Парето еще носит  название <Правило 20-80>. Этот принцип  назван так в честь итальянского экономиста Вильфредо Парето, который в конце XIX-го века обратил внимание на тот факт, что 80% итальянского капитала сосредоточено в руках 20% населения Италии. Позднее справедливость этого правила была подтверждена наблюдениями и последующими подсчетами результатов в различных отраслях жизни. Так, устранение 20-ти процентов из общего числа возникающих несоответствий отвлекает на себя 80% от общей суммы затрат на устранение всех возможных несоответствий; для компании-поставщика 20% из общего числа заказчиков формируют 80% прибыли, и так далее. Таким образом, сосредоточив свое воздействие на 20% причин, мы оказываем влияние на 80% последствий. Следующие 30% причин порождают, как ни странно, только 15% следствий и, наконец, оставшиеся 50% влияют всего лишь на 5% следствий (рис. 6). Таким образом, мы можем распределять свое внимание и воздействие, исходя из значимости и эффективности результатов.

Например, если взять произвольный текст и посчитать, сколько раз  в нем встречается каждая буква, то с большой долей вероятности  окажется, что буквы, составляющие 20% алфавита, образуют около 80% всего текста.

 

Диаграмма В. Парето

6) Диаграмма корреляции (диаграмма рассеивания) - графическое отображение отношения между переменными величинами, связанными между собой. Слово «корреляция» (correlation) означает соотношение, соответствие. Связь, проявляющаяся при большом числе наблюдений в виде определенной зависимости между средним значением результативного признака и признаками-факторами, называется корреляционной.

Диаграмма корреляции призвана обнаружить принцип, по которому изменяется условно зависимая переменная величина при изменении значения независимой  переменной. Например, на рисунке показано, как изменяется объем продажи газированных напитков при изменении погодных условий. Налицо сильная положительная корреляция.

Диаграмма рассеивания

 

Коэффициент Фехнера (коэффициент корреляции знаков) – простейший показатель тесноты связи. Он основан на сравнении поведения отклонения индивидуальных значений каждого признака (X и Y) от своей средней величины. При этом во внимание принимаются не величины отклонений (Xi – X) и (Yi – Y), а их знаки («+» или «-»). Определив знаки отклонения от средней величины в каждом ряду, рассматривают все пары знаков и подсчитывают число их совпадений и несовпадений. Если совпадение знаков обозначить символом C, а несовпадений – H, то коэффициент Фехнера можно записать как отношение разности чисел пар совпадений и несовпадений знаков к их сумме, т.е. к общему числу наблюдаемых единиц:

                                                                             ∑C - ∑H

K ф = ------------- ,

           ∑C + ∑H

Очевидно, что если знаки  всех отклонений по каждому признаку совпадут, то ∑H = 0 и тогда K ф = 1. Это характеризует наличие прямой связи. Если все знаки не совпадут, то ∑C = 0 и тогда K ф = - 1 (обратная связь). Если же  ∑C =  ∑H, то K ф = 0, связь отсутствует. Итак, как и любой показатель тесноты связи, коэффициент Фехнера может принимать значения от 0 до  ± 1. При этом, чем ближе значение к 1, тем больше (сильнее) теснота зависимости между X и Y. Для приведенного примера K ф = 0,8.

Параллельное  рассмотрение X и Y у n единиц

Для этого единицы наблюдения располагают по возрастанию значений факторного признака X и затем сравнивают с ним поведение значений результативного признака Y.

 

 

Месяц	Объем выпуска продукции Xi	Стоимость нереализованной  продукции Yi	Знаки отклонений от средней  величины
			Xi – Xср	Yi – Yср
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10	12 16 25 38 43 55 60 80 91 100	28 40 38 65 80 101 95 125 183 245	- - - - - +  +  +  +  +	- - - - - + - +  +  +
∑	520	1000

 

 

7) Контрольные карты Шухарта

В процессе статистического  регулирования технологического процесса периодически проверяют небольшое  количество изготовляемой продукции  на конкретной операции, рассчитывают статистический параметр качества и  сопоставляют его с номинальным  значением, что дает возможность  своевременно сигнализировать об отклонении и тем самым предупреждать  возникновение дефектов и брака, обеспечивая заданный уровень качества продукции. Для реализации процесса статистического регулирования по одному показателю качества используют контрольные карты Шухарта. В верхней части карты отмечаются точками значения средних арифметических показателей качества х. Здесь нанесены четыре границы: две внешние, ограничивающие поле допуска – Тв (верхний технический допуск) и Тн (нижний технический допуск), за пределами которых находится зона брака, и две внутренние – Рв (верхний предупредительный допуск) и Рн (нижний предупредительный допуск), между которыми находится номинальный размер контролируемого параметра Рном.