Понятие о статистических методах качества. Роль и значение статистических методов в управлении качеством Значение статистических методов

научные методы описания и изучения массовых явлений, допускающих количественное (численное) выражение. Слово «статистика» (от итал. stato – государство) имеет общий корень со словом «государство». Первоначально оно относилось к науке управления и означало сбор данных о некоторых параметрах жизнедеятельности государства. Со временем статистика стала охватывать сбор, обработку и анализ данных о массовых явлениях вообще; ныне статистические методы охватывают собою практически все области знаний и жизнедеятельности общества.

Статистические методы включают в себя и экспериментальное, и теоретическое начала. Статистика исходит прежде всего из опыта; недаром ее зачастую определяют как науку об общих способах обработки результатов эксперимента. Обработка массовых опытных данных представляет самостоятельную задачу. Иногда простая регистрация некоторых рядов наблюдений приводит к тому или иному значимому выводу. Так, если в некоторой стране из года в год растет объем валового внутреннего продукта, то это говорит об ее устойчивом развитии. Однако в большинстве случаев для обработки опытного статистическою материала используются математические модели исследуемого явления, основу которых составляют идеи и методы теории вероятностей.

Теория вероятностей есть наука о массовых случайных явлениях. Массовость означает, что исследуются огромные количества однородных явлений (объектов, процессов). Случайность же означает, что значение рассматриваемого параметра отдельного явления (объекта) в своей основе не зависит и не определяется значениями этого параметра у других явлений, входящих в ту же совокупность. Основной характеристикой массового случайного явления является распределение вероятностей. Теорию вероятностей можно определить как науку о вероятностных распределениях – их свойствах, видах, законах взаимосвязей, распределении величин, характеризующих исследуемый объект, и законах изменения распределений во времени. Так, говорят о распределении молекул газа по скоростям, о распределениях доходов граждан в некотором обществе и т.д.

Эмпирически задаваемые распределения соотносятся с т.н. генеральной совокупностью, т.е. с наиболее полным теоретическим описанием распределений соответствующих массовых явлений. При этом во многих случаях бывает нецелесообразно «перебирать» все элементы рассматриваемых совокупностей либо в силу чрезвычайно большого их числа, либо в силу того, что при наличии некоторого числа «перебранных» элементов учет новых не внесет существенных изменений в общие результаты. Для этих случаев разработан специальный выборочный метод исследования общих свойств статистических систем на основе изучения лишь части соответствующих элементов, взятых на выборку. Так, при оценке политических симпатий граждан некоторого региона или страны перед предстоящими выборами невозможно проводить сплошной опрос граждан. В этих случаях и прибегают к выборочному методу. Чтобы выборочное распределение достаточно надежно характеризовало исследуемую систему, оно должно удовлетворять специальным условиям репрезентативности. Репрезентативность требует случайного выбора элементов и учета макроструктуры всего массового явления.

Распределения представляют наиболее общую характеристику массовых случайных явлений. Задание исходного распределения нередко предполагает построение математической модели соответствующих областей действительности. Построение и анализ таких моделей и составляет основную направленность статистических методов. Построенная математическая модель, в свою очередь, указывает, какие переменные следует измерять и какие из них имеют основное значение. Но главное в построении математической модели состоит в объяснении исследуемых явлений и процессов. Если модель достаточно полна, то она описывает зависимости между основными параметрами этих явлений.

Статистические методы в естествознании породили многие научные теории, привели к разработке важнейших фундаментальных направлений исследования – классической статистической физики, генетики, квантовой теории, теории цепных химических реакций и др. Следует, однако, отметить, что во многих случаях исходные вероятностные распределения задаются не путем непосредственной обработки массового материала. Вероятностная гипотеза чаще всего вводится гипотетически, косвенно, на основе теоретических предпосылок. Так, в учение о газах предположение о существовании вероятностных распределений было введено как гипотеза, на основе допущений о «молекулярном беспорядке». Возможность подобного задания вероятностных распределений и проверки их справедливости обусловлена характером и природой самих распределений, математическое выражение которых обладает самостоятельными характеристиками, достаточно независимыми от конкретных значений элементов.

Особые сложности возникают при применении статистических методов в изучении социальных явлений. Анализ общих направлений социальных процессов и внутренних механизмов, вызывающих конкретные статистические результаты, необычайно трудоемок. Так, благосостояние людей характеризуется весьма многими параметрами и соответствующими распределениями – уровнем доходов, участием в общественно-полезном труде, уровнем образования и здравоохранения и др. показателями жизнедеятельности человека. Выявление взаимосвязи этих распределений и тенденций их изменения требует решения многих сложных задач. Состояние общества можно определить через такие параметры, как внутренний валовый продукт, потребление энергии на душу населения, расслоение общества по доходам и т.п. Вместе с тем общество представляет собой необычайно сложную систему, а познание сложных систем основывается на разработке многих моделей, выражающих различные аспекты их структуры и функционирования. Соответственно, для более полной характеристики состояния общества требуется оперировать весьма многими параметрами и их распределениями. Так, говорят об экономической, производственной, сельскохозяйственной, социальной и многих других статистиках. Для объединения данных этих статистик в единую целостную картину необходимо выявление субординации, иерархии параметров, характеризующих состояние общества.

Стандарт ИСО утверждает, что правильное применение статистических методов имеет важное значение для проведения управляющих воздействий при анализе рынка, для проектирования продукции, для прогнозирования долговечности и срока службы, для изучения средств регулирования процессов, для определения уровней качества в планах выборочного контроля, при оценке эксплуатационных характеристик для улучшения качества процессов, при оценке безопасности и анализе рисков.

Используя статистические методы, можно своевременно выявлять проблемы, связанные с качеством (обнаружить нарушение процесса до того, как произошел выпуск дефектных изделий). В значительной мере статистические методы позволяют установить и причины нарушения.

Потребность в статистических методах возникает, прежде всего, в связи с необходимостью минимизации вариабельности (изменчивости) процессов.

Под вариабельностью понимается отклонение различных фактов от заданных значений. Не выявленная своевременно вариабельность может представлять собой смертельную опасность, как для производства, так и для продукции и предприятия в целом.

Системный подход к процедуре принятия решения, основанный на теории вариабельности, называют статистическим мышлением. В соответствии с формулировкой американского общества качество статистического мышления основывается на трех фундаментальных принципах:

1) любая работа осуществляется в системе взаимосвязанных процессов;

2) во всех процессах есть вариации;

3) понимание и снижение вариации – это ключ к успеху.

Деминг говорил «Если бы мне пришлось выразить мое послание менеджмент всего в нескольких словах, я бы сказал, что вся суть состоит в уменьшении вариации».

Причины вариации любых процессов могут быть разделены на две группы.

Первая группа – это общие причины, связанные с производственной системой (оборудование, здания, сырье, персонал) соответствуют вариабельность нельзя изменить без изменения системы. Любые действия рядовых сотрудников – исполнителей в этой ситуации, скорее всего, только ухудшает положение. Вмешательство в систему почти всегда требует действий со стороны руководства – высшего менеджмента.

Вторая группа – это специальные причины, связанные с ошибками оператора, сбоями настройки, нарушения режима и др. Ликвидацией этих причин занимается персонал, непосредственно участвующий в процессе. Это неслучайные причины – износ инструмента, ослабления креплений, изменение температуры охлаждающей жидкости, нарушение технологического режима. Такие причины должны быть изучены и могут быть устранены при настройке процесса, что и обеспечивает его стабильность.

Основные функции статистических методов в УК

Познавательная информационная функция

Прогностическая функция

Оценочная функция

Аналитическая функция

Ложная и необъявленная тревога

В данном случае речь идет о статистических ошибках. Где в результате их возникновения может быть обвялено ложная тревога и на оборот не обнаружения этих ошибок может перевести к необъявленной тревоге.

В целом ошибки наблюдения – это расхождения между статистическим наблюдением и действительными значениями изучаемых величин.

при проведении статистических наблюдений выделяют два вида ошибки

1) ошибки регистрации

2) ошибки репрезентативности

Ошибки регистрации – возникают из-за неправильного установления фактов в процессе наблюдения, либо ошибочной их записи, либо и того и другого.

Ошибки регистрации бывают случайными и систематическими, преднамеренными и непреднамеренными.

Случайные ошибки – это те ошибки, которые возникают под действием случайных факторов.

Такие ошибки могут быть направлены как в сторону преувеличения, так и в сторону преуменьшения, а при достаточно большом числе наблюдения это ошибки взаимно погашаются под действием закона больших чисел.

Систематические ошибки – возникают по определенным постоянным причинам, действующим в одном и том же направлении, т.е. в сторону преувеличения или преуменьшения размера данных, что приводит к серьезным искажениям общих результатов статистического наблюдения.

Преднамеренные ошибки – это ошибки причиной которых является сознательное искажение данных.

Непреднамеренные ошибки – это ошибки, которые носят случаный, неумышленный характер, например, неисправности измерительных приборов.

Ошибки репрезентативности – такие ошибки возникают при не сплошном наблюдении. Они, так же как и ошибки регистрации бывают случайными и систематическими

Случайные ошибки репрезентативности возникают в силу того, что выборочная совокупность отобранных на основе принципа случайности единиц наблюдения отражает не всю совокупность, величина этой ошибки может быть оценена.

Систематические ошибки возникают вследствие нарушения принципа случайности отбора единиц изучаемой совокупности, которые должны быть подвергнуты наблюдению.

Размеры этих ошибок, как правило, не поддаются количественному измерению. Проверка достоверности данных статистического наблюдения может быть реализована посредством осуществления контроля.

Классификация отклонений параметров качества изделий и методов контроля

В зависимости от источника и способа получения информации методы оценки качества классифицируются на объективные, эвристические, статистические и комбинированные (смешанные). Объективные методы делят на измерительный, регистрационный, расчетный и опытной эксплуатации. Эвристические методы включают в себя органолептический, экспертный и социологические методы.

Применение статистических методов - один из наиболее эффективных путей разработки новых технологий и контроля качества процессов.

Вопрос 2. Надежность систем. Оценка вероятности отказов и вероятности безотказной работы системы при различных схемах соединения входящих в нее элементов.

Надежность систем

Надежность системы – это свойство объекта сохранять во времени в установленных пределах значения всех параметров, характеризующих способность выполнять требуемые функции в заданных режимах и условиях применения, технического обслуживания, ремонтов, хранения и транспортировки.

Показатель надежности количественно характеризует одно или несколько свойств, составляющих надежность объекта.

Показатель надежности может иметь размерность (например, наработка на отказ) или не иметь (например, вероятность безотказной работы).

Показатели надежности могут быть единичными и комплексными. Единичный показатель надежности характеризует одно из свойств , а комплексный - несколько свойств , составляющих надежность объекта.

Различают следующие показатели надежности:

Исправность

Работоспособность

Безотказность

Долговечность

Ремонтопригодность

Восстанавливаемость

Сохраняемость и др.

Причины изготовления ненадежной продукции:

1) отсутствие регулярной проверки соответствия стандартам;

2) ошибки в применении материалов и неправильный контроль материалов в ходе производства;

3) неправильный учет и отчетность по контролю, включая информацию об усовершенствовании технологии;

4) не отвечающие стандартам схемы выборочного контроля;

5) отсутствие испытаний материалов на их соответствие;

6) не выполнение стандартов по приемочным испытаниям;

7) отсутствие инструктивных материалов и указаний по проведению контроля;

8) не регулярное использование отчетов по контролю для усовершенствования технологического процесса.

Оценка вероятность отказов и вероятность безотказной работы любой системы зависит от схемы соединения входящих в нее элементов.

Различают три схемы соединения:

1) последовательное соединение элементов

Последовательная система соединения элементов надежна тогда, когда надежны все элементы и чем больше количество элементов в системе, тем ниже ее надежность.

Надежность последовательно соединенных элементов можно найти по формуле:

(1)

где р – это степень надежности элемента.

п – это число элементов.

Вероятность отказа системы последовательно соединенных элементов находится по формуле:

2) параллельное соединение элементов

Параллельное соединение элементов увеличивает надежность системы.

Надежность системы при параллельном соединении элементов определяется по формуле:

где q – это степень ненадежности элемента

вероятность отказа при параллельном соединении элементов определяется по формуле:

3) Комбинированные соединения.

Различают две Схемы комбинированных соединений элементов.

Схема (1) – отражает надежность системы при параллельном соединении двух подсистем, когда каждая из них состоит из двух последовательно соединенных элементов.

Схема (2) – отражает надежность системы при последовательном соединении двух подсистем, когда каждая из них состоит из двух параллельно соединенных элементов

Надежность системы при параллельном соединении двух подсистем, когда каждая из них состоит из двух последовательно соединенных элементов определяется по формуле:

Надежность системы при последовательном соединении двух подсистем, когда каждая из них состоит из двух параллельно соединенных элементов определяется по формуле.

Достаточно подробно изложены в отечественной литературе. В практике российских предприятий, между тем, используются только некоторые из них. Рассмотрим далее некоторые методы статистической обработки.

Общие сведения

В практике отечественных предприятий распространены преимущественно статистические методы контроля . Если говорить о регулировании технологического процесса, то оно отмечается крайне редко. Применение статистических методов предусматривает, что на предприятии формируется группа из специалистов, которые имеют соответствующую квалификацию.

Значение

Согласно требованиям ИСО сер. 9000, поставщику необходимо определить необходимость в статистических методах, которые применяются в процессе разработки, регулирования и проверки возможностей производственного процесса и характеристики изделий. Используемые приемы базируются на теории вероятностей и математических расчетах. Статистические методы анализа данных могут внедряться на любом этапе жизненного цикла изделия. Они обеспечивают оценку и учет степени неоднородности продукции либо вариабельности ее свойств относительно установленных номиналов или требуемых значений, а также изменчивости процесса ее создания. Статистические методы - это приемы, посредством которых можно с заданной точностью и достоверностью судить о состоянии явлений, которые исследуются. Они позволяют спрогнозировать те или иные проблемы, выработать оптимальные решения на основе изученной фактической информации, тенденциях и закономерностях.

Направления использования

Основные области, в которых широко распространены статистические методы, - это :

Практика развитых стран

Статистические методы - это база, обеспечивающая создание продукции с высокими потребительскими характеристиками. Эти приемы широко используются в промышленно развитых государствах. Статистические методы - это, по сути, гаранты получения потребителями продукции, соответствующей установленным требованиям. Эффект их использования доказан практикой промышленных предприятий Японии. Именно они способствовали достижению высочайшего производственного уровня в этой стране. Многолетний опыт зарубежных стран показывает, насколько эффективны эти приемы. В частности, известно, что компания Hewlelt Packard, применяя статистические методы, смогла снизить в одном из случаев количество брака за месяц с 9 000 до 45 ед.

Сложности внедрения

В отечественной практике существует ряд препятствий, не позволяющих использовать статистические методы изучения показателей. Сложности возникают вследствие:

Разработка программы

Необходимо сказать, что определение потребности в тех или иных статистических методах в сфере качества, выбор, освоение конкретных приемов является довольно сложной и длительной работой для любого отечественного предприятия. Для эффективного ее осуществления целесообразно разработать специальную долговременную программу. В ней следует предусмотреть формирование службы, в задачи которой будет входить организация и методическое руководство применения статистических методов. В рамках программы нужно предусмотреть оснащение соответствующими техническими средствами, обучение специалистов, определить состав производственных задач, которые должны решаться с помощью выбранных приемов. Освоение рекомендуется начать с использования самых простых подходов. К примеру, можно использовать известные элементарные производством. Впоследствии целесообразно перейти к другим приемам. Например, это может быть анализ дисперсии, выборочная обработка информации, регулирование процессов, планирование факторного исследования и экспериментов и пр.

Классификация

К статистическим методам экономического анализа относятся разные приемы. Стоит сказать, их насчитывается довольно много. Однако ведущий специалист в сфере менеджмента качества в Японии К. Исикава рекомендует использовать семь основных методов:

1. Диаграммы Парето.
2. Группировка сведений по общим признакам.
3. Контрольные карты.
4. Причинно-следственные диаграммы.
5. Гистограммы.
6. Контрольные листки.
7. Диаграммы разброса.

Руководствуясь собственным опытом в сфере менеджмента, Исикава утверждает, что 95% всех вопросов и проблем на предприятии можно решить, используя эти семь подходов.

Диаграмма Парето

Этот базируется на определенном соотношении. Оно было названо "принципом Парето". В соответствии с ним, из 20% причин появляется 80% следствий. в наглядной и понятной форме показывает относительное влияние каждого обстоятельства на общую проблему в убывающем порядке. Это воздействие можно исследовать на количестве потерь, дефектов, спровоцированных каждой причиной. Относительное влияние иллюстрируется с помощью столбиков, накопленное воздействие факторов посредством кумулятивной прямой.

Причинно-следственная диаграмма

На ней исследуемую проблему условно изображают в форме горизонтальной прямой стрелки, а условия и факторы, косвенно либо прямо влияющие на нее, - в виде наклонных. При построении следует учитывать даже незначительные на первый взгляд обстоятельства. Это обуславливается тем, что на практике достаточно часто бывают случаи, в которых решение задачи обеспечивается исключением нескольких, кажущихся несущественными, факторов. Причины, которые влияют на основные обстоятельства (первого и следующих порядков) изображают на диаграмме горизонтальными короткими стрелками. Детализированная схема будет иметь форму скелета рыбы.

Группировка сведений

Этот экономико-статистический метод используется для упорядочения множества показателей, которые были получены при оценке и измерении одного или нескольких параметров объекта. Как правило, такая информация представлена в форме неупорядоченной последовательности значений. Это могут быть линейные размеры заготовки, температура плавления, твердость материала, количество дефектов и так далее. На основе такой системы сложно делать выводы о свойствах изделия либо процессах его создания. Упорядочивание осуществляется с помощью линейных графиков. Они наглядно показывают изменения наблюдаемых параметров в течение определенного периода.

Контрольный листок

Как правило, он представлен в виде таблицы распределения частот вхождения измеряемых величин параметров объекта в соответствующие промежутки. Контрольные листки составляются в зависимости от поставленной цели исследования. Диапазон значений показателей разделяется на одинаковые интервалы. Их число выбирают обычно равное квадратному корню из количества выполненных измерений. Бланк должен быть простым, чтобы исключить проблемы при заполнении, прочтении, проверке.

Гистограмма

Она представлена в форме ступенчатого многоугольника. Он наглядно иллюстрирует распределение показателей измерений. Диапазон установленных величин разбивается на равные промежутки, которые откладывают по оси абсцисс. К каждому интервалу строится прямоугольник. Его высота равна частоте вхождения величины в данный промежуток.

Диаграммы разброса

Они используются при проверке гипотезы о взаимосвязи двух переменных величин. Модель строится следующим образом. На оси абсцисс откладывают величину одного параметра, ординат - другого показателя. В результате на графике появляется точка. Данные действия повторяются для всех значений переменных. При наличии взаимосвязи поле корреляции вытянуто, и направление не будет совпадать с направленностью оси ординат. Если зависимость отсутствует, оно параллельно одной из осей или будет иметь форму круга.

Контрольные карты

Они используются при оценке процесса в течение конкретного периода. Формирование контрольных карт базируется на следующих положениях:

1. Все процессы отклоняются от заданных параметров с течением времени.
2. Нестабильный ход явления не изменяются случайно. Неслучайными выступают отклонения, выходящие за границы предполагаемых пределов.
3. Отдельные изменения могут быть спрогнозированы.
4. Стабильный процесс может случайно отклоняться и в предполагаемых границах.

Использование в практике российских предприятий

Следует сказать, что отечественный и зарубежный опыт показывает, что наиболее эффективным статистическим методом оценки стабильности и точности оборудования и технологических процессов выступает составление контрольных карт. Этот способ используется также при регулировании производственных потенциальных мощностей. При построении карт необходимо правильно выбрать исследуемый параметр. Рекомендуется отдавать предпочтение тем показателям, которые непосредственно относятся к назначению изделия, могут быть легко измерены и на которые можно оказать воздействие посредством регулирования процесса. Если такой выбор затруднителен или не оправдан, можно выполнить оценку величин, коррелированных (взаимосвязанных) с контролируемым параметром.

Нюансы

Если измерение показателей с точностью, требуемой для составления карт по количественному критерию, экономически или технически невозможно, используют альтернативный признак. С ним связаны такие термины, как "брак" и "дефект". Под последним понимают каждое обособленное несоответствие изделия установленным требованиям. Браком называют продукцию, предоставление которой не допускается потребителям, в связи с наличием в ней дефектов.

Особенности

У каждого типа карт есть своя специфика. Ее необходимо принимать во внимание при их выборе для конкретного случая. Карты по количественному критерию считаются более чувствительными к изменениям процесса, чем те, в которых используется альтернативный признак. Однако при этом первые более трудоемки. Их используют для:

1. Отладки процесса.
2. Оценки возможностей внедрения технологии.
3. Проверки точности работы оборудования.
4. Определения допусков.
5. Сопоставления нескольких допустимых способов создания продукта.

Дополнительно

Если разладка процесса отличается смещением контролируемого параметра, необходимо использовать Х-карты. Если имеет место увеличение рассеяния значений, выбирать нужно R или S-модели. Необходимо, однако, учитывать ряд особенностей. В частности, использование S-карт позволит точнее и быстрее установить разладку процесса, чем R-модели при одинаковых Вместе с тем, построение последних не требует выполнения сложных расчетов.

Заключение

В экономике позволяют исследовать факторы, которые обнаруживаются в ходе качественной оценки, в пространстве и динамике. С их помощью можно выполнять прогнозные расчеты. К статистическим методам экономическая анализа не относят способы оценки причинно-следственных связей хозяйственных процессов и событий, выявления перспективных и неиспользованных резервов повышения результативности деятельности. Другими словами, в число рассмотренных подходов не включаются факторные приемы.

Реферат натему:

Развитиестатистических методов в управлении качеством

Казань 2009

Введение

1. Понятие о статистических методах качества

2. История развития статистических методов качества

3. Применение и освоение статистических методов

4. Простые статистические методы

4.1 Мозговая атака

4.2 Схема процесса

4.3 Контрольный листок (таблица проверок)

4.4 Временной ряд (линейный график)

4.5 Диаграмма Парето

4.6 Причинно-следственная диаграмма (диаграмма Исикава)

4.7 Гистограмма

4.8 Диаграмма разброса(рассеяния)

4.9 Контрольная карта

4.10 Методы Тагучи

Заключение

Список литературы

Введение

Одним из важнейшихположений тотального менеджмента качества (TQM) является принятие решений наоснове фактов. Совершенствование качества продукции и процессов требуетскрупулезной работы персонала предприятия по выявлению причин дефектов(отклонений от документации) и их устранению. Для этого необходимо организоватьпоиск фактов, характеризующих несоответствия, в подавляющем большинствекоторыми являются статистические данные, разработать методы анализа и обработкиданных, выявить коренные причины дефектов и разработать мероприятия по ихустранению с наименьшими затратами.

Проблемами сбора,обработки и анализа результатов производственной деятельности занимается математическаястатистика, которая включает в себя большое количество не только известныхметодов, но и современных инструментов (как модно в последние годы называтьметоды) анализа и выявления дефектов. К таким методам можно отнестикорреляционный и регрессионный анализы, проверку статистических гипотез,факторный анализ, анализ временных рядов, анализ безотказности и т. д.

Большое распространение вуправлении качеством (под влиянием японских специалистов) получили семь простыхметодов, применение которых не требует высокой квалификации персонала ипозволяет охватить анализ причины большинства возникающих на производстведефектов. В настоящем пособии эти методы включены в различные разделы, исходяиз целесообразности их применения.

Большое вниманиеуделяется практическому приложению математической статистики для решенияконкретных производственных задач, особенно при анализе качества процессов.

Следует отметить, что сразвитием научных систем управления качеством роль статистических методов вуправлении качеством непрерывно возрастает. Именно широкое применение впроизводстве продукции статистических методов на первых этапах борьбы закачество (50-е годы) позволило японским предприятиям очень быстро выйти влидеры мировой экономики.

Конкурентоспособностьроссийских предприятий будет так же во многом зависеть от масштаба обученияперсонала методам статистического управления качеством и их систематическогоприменения на практике.

1. Понятие остатистических методах качества

Понятие «управлениекачеством» как наука возникло в конце 19-го столетия, с переходомпромышленного производства на принципы разделения труда. Принцип разделениятруда потребовал решения проблемы взаимозаменяемости и точности производства.До этого при ремесленном способе производстве продукции обеспечение точностиготового продукта производилось по образцам или методами подгонки сопрягаемыхдеталей и узлов. Учитывая значительные вариации параметров процесса,становилось ясно, что нужен критерий качества производства продукции,позволяющий ограничить отклонения размеров при массовом изготовлении деталей.

В качестве такогокритерия Ф.Тейлором были предложены интервалы, устанавливающие пределыотклонений параметров в виде нижних и верхних границ. Поле значений такогоинтервала стали называть допуском.

Установление допускапривело к противостоянию интересов конструкторов и производственников: однимужесточение допуска обеспечивало повышение качества соединения элементовконструкции, другим – создавало сложности с созданием технологической системы, обеспечивающейтребуемые значения вариаций процесса. Очевидно также, что при наличии разрешенныхграниц допуска у изготовителей не было мотивации «держать» показатели(параметры) изделия как можно ближе к номинальному значению параметра, этоприводило к выходу значений параметра за пределы допуска.

В тоже время (начало 20-хгодов прошлого столетия) некоторых специалистов в промышленности заинтересовало,можно ли предсказать выход параметра за пределы допуска. И они стали уделятьосновное внимание не самому факту брака продукции, а поведению технологическогопроцесса, в результате которого возникает этот брак или отклонение параметра отустановленного допуска. В результате исследования вариабельности технологическихпроцессов появились статистические методы управления процессами. Родоначальникомэтих методов был В.Шухарт.

Одновременно с этимбольшое внимание уделялось разработке теории выборочного контроля продукции.Первые работы в этой области появились в конце 20-х годов в США, автором их былГ.Додж, ставший впоследствии известным американским ученым.

С момента зарождениястатистических методов контроля качества специалисты понимали, что качествопродукции формируется в результате сложных процессов, на результативностькоторых оказывают влияние множество материальных факторов и ошибки работников.Поэтому для обеспечения требуемого уровня качества нужно уметь управлять всемивлияющими факторами, определять возможные варианты реализации качества,научиться его прогнозировать и оценивать потребность объектов того или иного качества.

В послевоенное время и вСША, и в Европе появились национальные стандарты по качеству. Центральная рольв разработке нормативных документов в области качества принадлежитМеждународной организации по стандартизации (ISO). Начиная с 90-х годов, идеитеории вариаций, статистического управления процессами (SPC) овладели не толькоспециалистами-математиками, но и стали неотъемлемыми инструментами менеджеров иработников служб качества.

Большой толчокдальнейшему развитию принципов управления качеством дал японский ученыйГ.Тагути. Он предложил учитывать вариации свойств продукции на разных этапах ееразработки, что для менеджмента качества явилось революционной идеей. По Тагутинужно было установить те сочетания параметров изделий и процессов, которыеприводили к минимуму вариаций процессов. Эти процессы, которые стали называтьробастными, были устойчивы к вариациям входных параметров процессов.

Используемые всегодняшней практике предприятий статистические методы можно подразделить наследующие категории:

Методы высокого уровнясложности, которые используются разработчиками систем управления предприятиемили процессами. К ним относятся методы кластерного анализа, адаптивныеробастные статистики и др.;

Методы специальные,которые используются при разработке операций технического контроля,планировании промышленных экспериментов, расчетах на точность и надежность ит.д.;

Методы общегоназначения, в разработку которых большой вклад внесли японские специалисты. Кним относятся «Семь простых методов» (или «Семь инструментовкачества»), включающие в себя контрольные листки; метод расслоения;графики; диаграммы Парето; диаграммы Исикавы; гистограммы; контрольные карты.

В настоящее время постатистическим методам имеется обширная литература и пакеты прикладныхкомпьютерных программ, по разработке которых отечественные научные школы потеории вероятностей занимают ведущее место в мире.

Из существующихстатистических методов наиболее распространенными являются:

1) описательнаястатистика;

2) планированиеэкспериментов;

3) проверка гипотез;

4) регрессионный анализ;

5) корреляционный анализ;

6) выборочный контроль;

7) факторный анализ;

8) анализ временныхрядов;

9) статистическоеустановление допуска;

10) анализ точностиизмерений;

11) статистический контрольпроцессов;

12) статистическоерегулирование процессов;

13) анализ безотказности;

14) анализ причиннесоответствий;

15) анализ возможностейпроцесса (гистограммы).

В таблице 1 приведенысферы использования статистических методов. Наименования граф соответствуетномеру статистического метода из вышеперечисленных.

Таблица 1 Статистическиеметоды, используемые при контроле качества

\ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 А + + + + Б + + + + В + + + + + + + + + Г + + + + Д + Е + + + + + + + + + + Ж + + + З + + + + + И + + К + Л + + + + + М + + + + + + +

Буквенная индексациястрок соответствует следующим элементам системы качества по стандарту ISO 9001-94:

А – ответственностьруководства;

Б – анализ контракта;

В – проектирование;

Г – закупки;

Д – идентификацияпродукции и прослеживаемость;

Е – управлениепроцессами;

Ж – контроль и испытания;

З – контрольное,измерительное и испытательное оборудование;

И – действия снесоответствующей продукцией;

К – регистрация данных;

Л – внутренние проверкикачества;

М – подготовка кадров.

2. История развитиястатистических методов качества

Первое восприятиестатистических методов качества в виде выборки имеет многовековую историю. Ещенесколько столетий тому назад покупатели зерна и хлопка проверяли свойстватовара, прокалывая мешки с зерном или хлопком, чтобы взять пробу. Можнодопустить, что в те времена не было научного расчета взятия проб, и следуетпредположить, что это было делом опыта, как продавцов, так и покупателейтовара.

До тех пор покаремесленник совмещал в себе функции и производителя, и контролера (до середины19-го века), не было проблем с оценкой качества изготовленной продукции. Всеизменилось с появлением разделения труда. Рабочие первых фабричных мануфактур,способные выполнять простые операции процесса, не могли отвечать за качествосвоего труда, и тем более за качество готовой продукции. Введение должности контролерапривело к необходимости нормирования функций контроля и со временем потребовалоразработки научного подхода к оценке качества продукции. Стремление кпроизводству высококачественной продукции привело к гипертрофированномураздуванию на промышленных предприятиях контрольного аппарата.

Применение статистическихметодов контроля качества труда произошло еще позже – в первой четверти 20-говека. Именно внедрение статистических методов позволило значительно сократитьтрудоемкость операций контроля и значительно снизить численность инспекторов(контролеров). Первое применение научных методов статистического контроля былозафиксировано в 1924 году, когда В.Шухарт использовал для определения долибрака продукции контрольные карты.

Вальтер Э. Шухарт с 1918года работал инженером фирмы «Western Electric» (США). В 1925 годуона была преобразована в фирму «Bell Telephone Laboratories». Шухартпроработал в ней до 1956 года (до выхода на пенсию). Основные его разработки вобласти статистического контроля внедрялись в первую очередь на этой фирме.В.Шухарт переключил внимание с допускового подхода к управлению качеством наподход, направленный на обеспечение стабильности процессов и уменьшение ихвариаций. Его идеи до настоящего времени сохраняют актуальность. Кроме того, Шухартвысказал идею непрерывного улучшения качества, предложив цикл непрерывного улучшения процессов, носящий сегодня название «ЦиклаШухарта – Деминга». В последние годы этот цикл получил дальнейшее развитиепод воздействием Деминга и стал использоваться как инструмент командной работыпо улучшению качества.

Одновременно с Шухартом,в той же фирме в середине 20-х годов инженером Г.Ф.Доджем была предложенатеория приемочного контроля, получившая вскоре мировую известность. Основы этойтеории были изложены в 1944 году в его совместной с Х.Г.Роллингом работе «SamplingInspection Tables– Single and Double Sampling».

Большой вклад в системуобеспечения качества контроля в середине 20-го века внесли американские ученыеД.Нойман, Э.Пирсон, Е.Фишер. Среди их разработок наибольшую известностьполучила теория проверки статистических гипотез. Можно отметить, что сегоднябез знания теории ошибок первого и второго рода невозможна рациональная оценкавыбранного метода статистического контроля.

Во время второй мировойвойны нехватка ресурсов заставила искать новые методы контроля с возможно малымчислом проверяемых изделий, особенно при разрушающем контроле. В 40-х годах20-го столетия А.Вальд (США) разработал теорию последовательного анализа истатистическую теорию принятия решений. Применение теории последовательного анализабыло настолько эффективно (расходы на контроль при прежней вероятности ошибокснижаются до 60% по сравнению с традиционными методами), что в США она былаобъявлена секретным документом и опубликована только после окончания войны.

Большое влияние настановление статистических методов контроля, как философии качества, оказалЭдвард Деминг (США). В начале 50-х годов Деминг проводил широкомасштабноеобучение японских специалистов новым методам обеспечения качества, особоевнимание при этом обращая на статистические методы управления качеством. Егодеятельность была настолько успешной, что уже в 60-х годах американцам пришлосьуступить японским фирмам значительную часть рынков сбыта, в том числе и в самихСША.

Американское научноевлияние на совершенствование систем обеспечения качества привело к созданиюяпонской научной школы в области качества, среди представителей которыхследует, прежде всего, отметить К.Исикаву и Г. Тагути, внесших большой вклад вразвитие статистических методов в управлении качеством. Так Каору Исикававпервые в мировой практике предложил оригинальный графический метод анализапричинно-следственных связей, получивший название «диаграммы Исикава».Сегодня практически невозможно найти такую область деятельности по решению проблемкачества, где бы ни применялась диаграмма Исикавы.

Генити Тагути −известный во второй половине 20-го века японский специалист в областистатистики. Он развивает идеи математической статистики, относящиеся, в частности,к статистическим методам планирования эксперимента и контроля качества. Тагутивпервые соединил математической зависимостью экономические затраты и качество,введя понятие функции потерь качества. Он первым показал, что потери качестваимеют место и в поле допуска – они появляются с момента несовпаденияноминального, заданного технической документацией, значения параметра изначения исследуемой случайной величины. Заслуга Тагути также в том, что онсумел найти сравнительно простые аргументы и приемы, которые сделали робастноепланирование эксперимента в области обеспечения качества реальностью. На нашвзгляд, невнимание к методам Тагути − одна из причин серьезногоотставания российских предприятий в области совершенствования качествапроцессов и продукции.

Внесли свой научный вкладв развитие статистических методов и советские ученые: В.И. Романовский,Е.Е.Слуцкий, Н.В.Смирнов, Ю.В.Линник и др. Так, например, Смирнов заложилосновы теории непараметрических рядов, а Слуцкий опубликовал несколько важныхработ по статистике связанных стационарных рядов. Особенно интенсивно в СССРразрабатывались статистические методы исследования и контроля качества вмассовом производстве, методы планирования эксперимента (Ю.П.Адлер и др.).

В 50-70-х годах прошлогостолетия на ряде предприятий оборонного комплекса СССР активно проводились (подвлиянием японского опыта по повышению качества) работы по внедрению системуправления качеством (в Саратове – БИП, в Горьком – КАНАРСПИ, в Ярославле –НОРМ, во Львове – КСУКП и др.), в которых статистические методы в областиприемочного контроля и регулирования технологических процессов занимали важноеместо в предупреждении дефектов продукции.

В последние годы можноотметить работы российского ученого к области качества В.А.Лапидуса. Имопубликован ряд трудов по теории и практике управления качеством с учетомвариаций и неопределенности, в которых изложен «принцип распределенияприоритетов», позволяющий оптимально выстроить отношения поставщика ипотребителя с позиции обеспечения качества. Ему же принадлежит новый подход куправлению качеством, названный «гибким методом статистического управления»,который математически опирается на теорию нечетких множеств.

И все же можно отметитьопределенный застой российской научной школы математической статистики,связанный, вероятно, с отсутствием спроса экономики на научный заказ по применениюновых статистических методов обеспечения качества продукции.

3. Применение и освоение статистическихметодов

Таблица 2 Применениестатистических методов на этапах жизненного цикла продукции

Этапы жизненного цикла продукции Задачи, решаемые в системе качества Статистические методы Маркетинг и изучение рынка Изучение и оценка рыночного спроса и перспектива его изменений Методы анализа статистических совокупностей, экономико-математические (динамическое программирование, имитационное моделирование и др.) /> Анализ пожеланий потребителей в отношении качества и цены продукции Экономико-математические методы (QFD) и др. /> Прогнозирование цены, объема выпуска, потенциальной доли рынка, ожидаемой продолжительности жизни продукции на рынке Экономико-математические методы (теория массного обслуживания, теория игр, линейное и нелинейное программирование и др.) Проектирование и разработка продукции

Нормирование требований к качеству продукции.

Определение технических требований в области надежности.

Оптимизация значений показателя качества продукции.

Оценка технического уровня продукции

Графические методы (схема Исикавы, диаграмма Парето, гистограмма и др.): методы анализа статистических совокупностей; экономико-математические методы (методы Тагути, QFD) /> Испытания опытных образцов или опытных партий новой (модернизированной) продукции Графо-аналитические методы (гистограмма, расслоенная гистограмма и др.), методы анализа статистических совокупностей (методы проверки статистических гипотез, сравнение средних, сравнение дисперсий и др.): экономико-математические методы (планирование эксперимента) /> Обеспечение безопасности продукции Экономико-математические методы (имитационное моделирование, метод деревьев вероятности и др.) Закупки Формирование планов обеспечения предприятий материально-техническими ресурсами требуемого качества Экономико-математические методы (теория массового обслуживания, линейное программирование и др.) /> Оценка возможностей поставщиков Экономико-математические методы (системный анализ, динамическое программирование и др.) /> Своевременное обеспечение поставок материально-технических ресурсов Экономико-математическое методы (теория массового обслуживания) /> Снижение затрат на материально-техническое обеспечение качества продукции Экономико-математические методы (методы Тагути, функционально-стоимостной анализ и др.) Производство Разработка технологических процессов Экономико-математические методы (методы Тагути); графики разброса и др.); методы анализа статистических совокупностей (дисперсионный, регрессионный и корреляционный виды анализа и др.) /> Обеспечение точности и стабильности технологических процессов Методы статистической оценки точности и стабильности технологических процессов (гистограммы, точностные диаграммы, контрольные карты) /> Обеспечение стабильности качества продукции при производстве Методы статистического регулирования технологических процессов (точностные диаграммы, контрольные карты) Контроль и испытания Соблюдение метрологических правил и требований при подготовке, выполнении и обработке результатов испытаний Графические методы (гистограмма, график разброса и др.); методы анализа статистических совокупностей (методы проверки статистических гипотез, сравнение средних, сравнение дисперсий и др.) /> Выявление продукции, качество которой не соответствует установленным требованиям Методы статистического приемочного контроля /> Анализ качества продукции Графические методы (схема Исикавы, диаграмма Парето, расслоение диаграммы Парето и др.), экономико-математические методы (функционально-стоимостной анализ, QFD) Упаковка и хранение Анализ соблюдения требований к упаковке и хранению продукции на предприятии Методы статистического приемочного контроля; экономико-математические методы (теория массового обслуживания) Реализация и распределение продукции Обеспечение качества транспортировки продукции Экономико-математические методы (линейное программирование, теория массового обслуживания) Установка и ввод в эксплуатацию Анализ качества продукции в процессе монтажа и ввода в эксплуатацию Графические методы (график временного ряда и др.); методы анализа статистических совокупностей (факторный анализ и др.) /> Анализ затрат потребителей при использовании продукции Экономико-математическое методы (методы Тагути, функционально-стоимостной анализ, QFD) Техническая помощь в обслуживании

Организация гарантийного ремонта продукции

Организация своевременной поставки запасных частей

Экономико-математическое методы (теория массового обслуживания, линейное программирование и др.) Послепродажная деятельность Анализ отказов и других несоответствий продукции Графические методы (график временного ряда и др.); методы анализа статистических совокупностей (факторный анализ и др.) Утилизация после использования Изучение возможности использования продукции несоответствующего качества или по истечении срока службы Экономико-математические методы (функционально-стоимостной анализ, QFD и др.)

Определение потребности ивыбор конкретных статистических методов в системе качества являются достаточносложной и длительной работой аналитического и организационного характера.

В связи с этим даннуюработу целесообразно вести на основе специальной программы, которая можетсодержать следующий комплекс организационных мероприятий (рис. 1). Начинатьосвоение статистических методов следует с применения простых и доступных и ужепосле этого переходить к более сложным методам. Учитывая трудности освоениястатистических методов в производственной практике, эти методы целесообразноподразделять на два класса: простые и сложные методы.

При выборе статистическихметодов стремятся к тому, чтобы они соответствовали характеру производственногопроцесса, наличию средств измерений и обработки статистической информации.Поскольку для решения определенной производственной проблемы можно выбратьнесколько разных статистических методов, выбирается такой из них, которыйобеспечит достижение наилучшего результата при минимальных затратах.

Рис. 1 Программа освоениястатистических методов

Для выполнениянеобходимых статистических расчетов используются различного рода техническиесредства, в том числе электронно-вычислительная техника. Сравнительно простыетехнические средства, например, статистические индикаторы, обеспечивают вводданных со шкал контрольно-измерительных приборов, журналов и таблиц, а такжевычисление статистических характеристик при непосредственном измерении.Применение ЭВМ дает возможность обрабатывать исходную информацию, следить запараметрами процесса, непрерывно экспериментировать, меняя переменные до техпор, пока не установятся оптимальные режимы. При этом можно воспользоватьсястандартными программами статистического управления качеством.

4. Простые статистическиеметоды

Среди простыхстатистических методов, названных так ввиду их сравнительной несложности,убедительности и доступности, наибольшее распространение получили семь методов,выделенных в начале 50-х годов японскими специалистами под руководством К.Исикавы. В своей совокупности эти методы образуют эффективную систему методовконтроля и анализа качества. С их помощью, по свидетельству самого К. Исикавы,может решаться от 50 до 95% всех проблем, находящихся в поле зренияпроизводственников. Для применения семи простых методов не требует специальногообразования (стандартная японская программа обучения этим методам рассчитана на20 занятий и ориентирована на уровень старшеклассников). О популярности семипростых методов можно судить по тому, что сегодня в японских фирмах ими владеютвсе - от президента до рядового рабочего. В этом отношении данные методы являютсясредством демократизации технологии управления качеством.

Семь простых методовмогут применяться в любой последовательности, в любом сочетании, в различныханалитических ситуациях, их можно рассматривать и как целостную систему, какотдельные инструменты анализа. В каждом конкретном случае предлагаетсяопределить состав и структуру рабочего набора методов. Хотя они являютсяпростыми методами, но это отнюдь не значит, что при использовании многих из нихнельзя воспользоваться компьютером, чтобы быстрее и без затруднений сделатьподсчеты и наглядней представить статистические данные.

Согласно К. Исикаве всемь простых методов входят:

1. гистограммы;

2. временные ряды;

3. диаграммы Парето;

4. причинно-следственныедиаграммы Исикавы;

5. контрольныелистки;

6. контрольные карты;

7. диаграммырассеяния.

Области примененияупомянутых «инструментов» качества показаны на рис. 2; там жеприведены еще два приема, часто используемы на начальной стадии работы:

1. мозговая атака;

2. схема процесса.

Рассмотрим суть указанныхметодов.

4.1 МОЗГОВАЯ АТАКА

Мозговая атака используется,чтобы помочь группе выработать наибольшее число идей по какой-либо проблеме ввозможно коротко время, и может осуществляться двумя путями:

1. Упорядоченно - каждый член группы подает идеи в порядке очередности по кругу или пропускаетсвою очередь до следующего раза. Таким способом можно побудить к разговору дажесамых молчаливых людей, однако, здесь присутствует некоторый элемент давления,что может помешать.

2. Неупорядоченно - члены группы просто подают идеи по мере того, как они приходят на ум. Таксоздается более раскованная атмосфера, правда, есть опасность, что самыеговорливые возьмут верх.

В обоих методах общиеправила поведения одинаковы. Желательно придерживаться такой линии поведения:

1. Никогда некритиковать идей. Записывать на лист или доску каждую идею. Если слова виднывсем, это помогает избежать неверного понимания и рождает новые идеи.

2. Каждый долженсогласиться с вопросом или повесткой дня предстоящей мозговой атаки.

3. Заносить на доскуили на лист слова выступающего буквально, не редактируя их.

4. Делать всебыстро, лучше всего проводить мозговую атаку за 5 – 15 минут.

5. Выявлениепроблем.

6. Анализ проблем.

Рис 2 Область применения«инструментов» качества

4.2 СХЕМА ПРОЦЕССА

Схема процесса(последовательности операций, маршрутная карта) применяется, когда требуетсяпроследить фактические или подразумеваемые стадии процесса, которые проходитизделие или услуга, чтобы можно было определить отклонения.

При изучении схемпроцессов часто можно обнаружить скрытые ловушки, которые служат потенциальнымиисточниками помех и трудностей.

Необходимо собратьспециалистов, располагающих наибольшими знаниями о данном процессе, для того,чтобы:

7. построитьпоследовательную схему стадий процесса, который действительно происходит;

8. построитьпоследовательную схему стадий процесса, который должен протекать, если всебудет работать правильно;

9. сравнить двесхемы, чтобы найти, чем они отличаются, и таким образом найти точку, в которойвозникают проблемы.

4.3 КОНТРОЛЬНЫЙ ЛИСТОК(ТАБЛИЦА ПРОВЕРОК)

Контрольный листокпозволяет ответить на вопрос: «Как часто случается определенноесобытие?». С него начинается превращение мнений и предположений в факты.Построение контрольного листка включает в себя следующие шаги,предусматривающие необходимость:

1. установить какможно точнее, какое событие будет наблюдаться. Каждый должен следить за одной итой же вещью;

2. договориться опериоде, в течение которого будут собираться данные. Он может колебаться отчасов до недель;

3. построить форму,которая будет ясной и легкой для заполнения. В форме должны быть четкообозначены графы и колонки, должно быть достаточно места для внесения данных;

4. собирать данныепостоянно и честно, ничего не искажая. Еще раз убедитесь, что назначенное вамивремя достаточно для выполнения за дачи по сбору данных.

Собранные данные должныбыть однородными. Если это не так, необходимо сначала сгруппировать данные, азатем рассматривать их по отдельности.

Рис 3 Контрольный листок/>

4.4 ВРЕМЕННОЙ РЯД(ЛИНЕЙНЫЙ ГРАФИК)

Временной рядприменяется, когда требуется самым простым способом представить ход изменениянаблюдаемых данных за определенный период времени.

Временной рядпредназначен для наглядного представления данных, очень прост в построении ииспользовании. Точки наносятся на график в том порядке, в каком они былисобраны. Поскольку они обозначают изменение характеристики во времени, оченьсущественна последовательность данных.

Опасность в использованиивременного ряда заключается в тенденции считать важным любое изменение данныхво времени.

Временной ряд, как идругие виды графической техники, следует использовать, чтобы сосредоточить вниманиена действительно существенных изменениях в системе.

Одно из наиболееэффективных применений временного ряда заключается в выявлении существенныхтенденций или изменений средней величины (рис.4)

Рис 4 Временной ряд

4.5 ДИАГРАММА ПАРЕТО

Применяется, когдатребуется представить относительную важность всех проблем или условий с цельювыбора отправной точки для решения проблем, проследить за результатом илиопределить основную причину проблемы.

Диаграмма Парето - этоособая форма вертикального столбикового графика, которая помогает определить,какие имеются проблемы, и выбрать порядок их решения. Построение диаграммыПарето, основанное или на контрольных листках или на других формах сбора данныхпомогает привлечь внимание и усилия к действительно важным проблемам. Можнодостичь большего, занимаясь самым высоким столбиком, не уделяя внимания меньшимстолбикам (рис. 5).

Рис 5 Диаграмма Парето

Порядок построениядиаграммы Парето:

1. Выберитепроблемы, которые необходимо сравнить и расположите их в порядке важности(путем мозговой атаки, используя существующие данные - отчеты).

2. Определитекритерий для сравнения единиц измерения (натуральные или стоимостныехарактеристики).

3. Наметьте периодвремени для изучения.

4.6 ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННАЯДИАГРАММА (диаграмма Исикавы)

Диаграмма Исикавы(«рыбий скелет») применяется, когда требуется исследовать иизобразить все возможные причины определенных проблем или условий.

Позволяет представитьсоотношения между следствием, результатом и всеми возможными причинами,влияющими на них. Следствие, результат или проблема обычно обозначаются направой стороне схемы, а главные воздействия или «причины»перечисляются на левой стороне (рис.6).

Рис 6 Причинно-следственная диаграмма

Порядок построенияпричинно-следственной диаграммы:

1. Начинайте процессс описания выбранной проблемы, а именно:

· ее особенности;

· где она возникает;

· когда проявляется;

· как далекораспространяется.

2. Перечислитепричины, необходимые для построения причинно следственной диаграммы одним изследующих способов:

· проведитемозговую атаку, на которой обсудите все возможные причины без предварительнойподготовки;

· внимательнопроследите все стадии производственного процесса и на контрольных листкахукажите возможные причины возникающей проблемы.

3. Постройтедействительную причинно-следственную диаграмму.

4. Попытайтесь датьтолкование всем взаимосвязям.

Чтобы отыскать основныепричины проблемы, ищите причины, которые повторяются. Основные причинныекатегории нужно записывать в самом общем виде. Используйте как можно меньшеслов.

4.7 ГИСТОГРАММА

Применяется, когдатребуется исследовать и представить распределение данных о числе единиц вкаждой категории с помощью столбикового графика. Как мы уже видели на диаграммеПарето, очень полезно представить в форме столбикового графика частоту, скоторой появляется определенное событие (так называемое частотноераспределение). Однако, диаграмма Парето имеет дело только с характеристикамипродукции или услуги: типами дефектов, проблемами, угрозой безопасности и т. п.

Гистограмма, напротив,имеет дело с измеряемыми данными (температура, толщина) и их распределением.Распределение может быть критическим, т.е. иметь максимум. Многие повторяющиесясобытия дают результаты, которые изменяются во времени.

Гистограмма обнаруживаетколичество вариаций, которые имеет процесс. Типичная гистограмма можетвыглядеть так, как показано на рис. 7.

Рис 7 Гистограмма

Количество классов(столбиков на графике) определяется тем, как много взято образцов или сделанонаблюдений.

Некоторые процессы посвоей природе искажены (несимметричны), поэтому не следует ожидать, что каждоераспределение будет иметь форму колоколообразной кривой.

Не доверяйте точностиданных, если классы внезапно остановились на какой-то точке, например, границеспецификации, хотя перед этим число не уменьшалось.

Если у кривой имеется двапика, это означает, что данные собраны из двух или более различных источников,т.е. смен, машин и т.п.

4.8 ДИАГРАММА РАЗБРОСА(РАССЕЯНИЯ)

Применяется, когдатребуется представить, что происходит с одной из переменных величин, еслидругая переменная изменяется, и проверить предположение о взаимосвязи двухпеременных величин.

Диаграмма рассеянияиспользуется для изучения возможной связи между двумя переменными величинами.Глядя на диаграмму рассеяния нельзя утверждать, что одна переменная служит причинойдля другой, однако диаграмма проясняет, существует ли связь между ними и каковасила этой связи. Диаграмма рассеяния строится в таком порядке: погоризонтальной оси откладываются измерения величин одной переменной, а повертикалькой оси - другой переменной. Вид типичной диаграммы рассеяния представленна рис. 8.

Рис 8 Диаграмма рассеяния/>

4.9 КОНТРОЛЬНАЯ КАРТА

Одним из основныхинструментов в обширном арсенале статистических методов контроля качестваявляются контрольные карты. Принято считать, что идея контрольной картыпринадлежит известному американскому статистику Уолтеру Л. Шухарту. Она былавысказана в 1924 г. и обстоятельно описана в 1931 г.

Первоначально онииспользовались для регистрации результатов измерений требуемых свойствпродукции. Выход параметра за границы поля допуска свидетельствовал онеобходимости остановки производства и проведении корректировки процесса всоответствии со знаниями специалиста, управляющего производством.

Это давало информацию отом, когда, кто, на каком оборудовании получал брак в прошлом.

Однако в этом случаерешение о корректировке принималось тогда, когда брак уже был получен. Поэтомуважно было найти процедуру, которая бы накапливала информацию не только дляретроспективного исследования, но и для использования при принятии решений. Этопредложение опубликовал американский статистик И. Пейдж в 1954 г.

Карты, которыеиспользуются при принятии решений, называются кумулятивными.

Контрольная карта (рис 9)состоит из центральной линии, двух контрольных пределов (над и под центральнойлинией) и значений характеристики (показателя качества), нанесенных на картудля представления состояния процесса.

Рис 9 Контрольная карта

В определенные периодывремени отбирают (все подряд; выборочно; периодически из непрерывного потока ит. д.) n изготовленных изделий и измеряют контролируемый параметр.

Результаты измеренийнаносят на контрольную карту, и в зависимости от этого значения принимаютрешение о корректировке процесса или о продолжении процесса без корректировок.

Сигналом о возможнойразладке технологического процесса могут служить:

· выход точки законтрольные пределы (точка 6); (процесс вышел из-под контроля);

· расположениегруппы последовательных точек около одной контрольной границы, но не выход занее (11, 12, 13, 14), что свидетельствует о нарушении уровня настройкиоборудования;

· сильное рассеяниеточек (15, 16, 17, 18, 19, 20) на контрольной карте относительно средней линии,что свидетельствует о снижении точности технологического процесса.

При наличии сигнала онарушении производственного процесса должна быть выявлена и устранена причинанарушения.

Таким образом,контрольные карты используются для выявления определенной причины, но неслучайной. Под определенной причиной следует понимать существование факторов,которые допускают изучение. Разумеется, что таких факторов следует избегать.

Вариация же,обусловленная случайными причинами необходима, она неизбежно встречается влюбом процессе, даже если технологическая операция проводится с использованиемстандартных методов и сырья. Исключение случайных причин вариации невозможнотехнически или экономически нецелесообразно.

Контролироваться должныестественные колебания между пределами контроля. Нужно убедиться, что выбранправильный тип контрольной карты для определенного типа данных. Данные должныбыть взяты точно той последовательности, как они собраны, иначе они теряютсмысл. Не следует вносить изменений в процесс в период сбора данных. Данныедолжны отражать, как процесс идет естественным образом. Контрольная карта можетуказать на наличие потенциальных проблем до того, как начнется выпуск дефектнойпродукции.

Существуют два основныхтипа контрольных карт: для качественных признаков (годен - негоден) и дляколичественных признаков. Для качественных признаков возможны четыре видаконтрольных карт:

· V - карта (числодефектов на единицу продукции)

· С - карта (числодефектов в выборке)

· Р - карта (долядефектных изделий в выборке)

· NP - карта (числодефектных изделий в выборке)

При этом в первом итретьем случаях объем выборки является переменным, а во втором и четвертом - постоянным.

Таким образом, целямиприменения контрольных карт могут быть:

1. выявлениенеуправляемого процесса

2. контроль зауправляемым процессом

3. оцениваниевозможностей процесса

Обычно подлежит изучениюследующая переменная величина (параметр процесса) или характеристика:

· известная важнаяили важнейшая

· предположительнаяненадежная

· по которой нужнополучить информацию о возможностях процесса

· эксплуатационная,имеющая значение при маркетинге

При этом не следуетконтролировать все величины одновременно. Контрольные карты стоят денег,поэтому нужно использовать их разумно:

· тщательновыбирать характеристики

· прекращать работус картами при достижении цели

· продолжать вестикарты только тогда, когда процессы и технические требования сдерживают другдруга

Необходимо иметь в виду,что процесс может быть в состоянии статистического регулирования и давать 100%брака. И наоборот, может быть неуправляемым и давать продукцию, на 100%отвечающую техническим требованиям. Контрольные карты позволяют проводитьанализ возможностей процесса.

Возможности процесса - это способность функционировать должным образом. Как правило, под возможностямипроцесса понимают способность удовлетворять техническим требованиям.

4.10 МЕТОДЫ ТАГУЧИ

В конце 60-х годовяпонский специалист по статистике Тагучи завершил разработку идейматематической статистики применительно к задачам планирования эксперимента иконтроля качества. Совокупность своих идей Тагучи назвал «методомнадежного проектирования».

Тагучи предложилхарактеризовать производимые изделия устойчивостью технических характеристик.Он внес поправку в понятие случайного отклонения, утверждая, что существуют неслучайности, а факторы, которые иногда трудно поддаются учету.

Важное отличие методовТагучи заключается в отношении к основополагающим характеристикам произведеннойпродукции - качеству и стоимости. Отдавая приоритет экономическому фактору(стоимости), он тем не менее увязывает стоимость и качество в одной характеристике,названной функцией потерь.

При этом одновременноучитываются потери как со стороны потребителя, так и со стороны производителя.Задачей проектирования является удовлетворение обеих сторон.

Тагучи создал надежный методрасчета, использовав отношение сигнал - шум, применяемое в электросвязи,которое стало основным инструментом инжиниринга качества.

Тагучи ввел понятиеидеальной функции изделия, определяемой идеальным отношением между сигналами навходе и выходе. Факторы, являющиеся причиной появления отличий реальныххарактеристик продукции от идеальных, Тагучи называет шумом.

Специалист, использующийметоды Тагучи, должен владеть методами предсказания шума в любой области, будьто технологический процесс или маркетинг.

Внешние шумы - это вариации окружающей среды:

· влажность

· индивидуальныеособенности человека и т. д.

Шумы при хранении иэксплуатации - это старение, износ и т. п. Внутренние шумы - этопроизводственные неполадки, приводящие к различиям между изделиями даже внутриодной партии продукции. При перенесении своего метода из лабораторных вреальные условия Г. Тагучи использует для характеристики отношения сигнал - шумпоказатель устойчивости, понимаемый как высокая повторяемость реагирования.Расчет устойчивости характеристик проводится в инжиниринге качества не сложнымии трудоемкими методами, а на основе нового метода планирования эксперимента сиспользованием дисперсного анализа.

Заключение

Все большее освоение новой для нашей страны экономическойсреды воспроизводства, т.е. рыночных отношений, диктует необходимостьпостоянного улучшения качества с использованием для этого всех возможностей,всех достижений прогресса в области техники и организации производства.

Наиболее полное и всестороннее оценивание качестваобеспечивается, когда учтены все свойства анализируемого объекта, проявляющиесяна всех этапах его жизненного цикла: при изготовлении, транспортировке,хранении, применении, ремонте, тех. обслуживании.

Таким образом, производитель должен контролироватькачество продукции и по результатам выборочного контроля судить о состояниисоответствующего технологического процесса. Благодаря этому он своевременнообнаруживает разладку процесса и корректирует его.

Статистические методы (методы, основанные наиспользовании математической статистики), являются эффективным инструментомсбора и анализа информации о качестве. Применение этих методов, не требуетбольших затрат и позволяет с заданной степенью точности и достоверностью судитьо состоянии исследуемых явлений (объектов, процессов) в системе качества,прогнозировать и регулировать проблемы на всех этапах жизненного циклапродукции и на основе этого вырабатывать оптимальные управленческие решения.

Список литературы

1. Ефимов В.В.Статистические методы в управлении качеством. Ульяновск: УлГТУ, 2003 – 134 с.

2. Статистическиеметоды управления качеством // www.lenobl.ru,2005.

3. Климанов В.Статистические методы управления качеством// victor61058.narod.ru,2004.

4. Окрепилов В.В.Управление качеством. СПб.: Наука, 2000. - 911 с.

1. Роль и значение статистических методов в управлении качеством. Причины, сдерживающие применение статистических методов в практике отечественных предприятий

1.1 Введение

Необходимость использования статистических методов обоснована изменчивостью, наблюдаемой в процессе работы и влияющей на результаты производственной и коммерческой деятельности, даже при условии кажущейся стабильности. Такая изменчивость может проявляться в измерении характеристик продукции и процессов на различных этапах их жизненного цикла (начиная от исследования рынка и заканчивая реализацией готовой продукции).

Статистические методы помогают измерить, описать, проанализировать и смоделировать подобную изменчивость даже при наличии ограниченного объема данных. Статистический анализ данных может помочь при формировании лучшего понимания природы, сроков и причин изменчивости, а в дальнейшем - при решении и даже предупреждении проблем, связанных с такого рода изменчивостью.

Таким образом, статистические методы позволяют наилучшим образом использовать имеющиеся в распоряжении данные при принятии решений и улучшить качество продукции и процессов на стадиях проектирования, разработки, производства, поставки и технического обслуживания.

В настоящее время на отечественных предприятиях использование прикладной статистики инженерно-техническим персоналом, а тем более рабочими, встречается сравнительно редко. На это есть три основные причины.

Во-первых , традиционное понимание технологии приводит к тому, что большинство инженеров занимаются преобразованием материалов и энергии. Они не понимают важности преобразования, осмысления и использования информации.

Во-вторых , традиционное техническое образование построено на принципе “точности”. Со студенческих лет точность расчета конструкции, точность обработки, измерения в сознании специалиста становится главным фактором. Отклонения признаются нежелательными, а поскольку они нежелательны, то срабатывает ортодоксальный принцип: отклонений не должно быть, значит их быть не должно. Это тем более удивительно, что все же производственники прекрасно видят и понимают, что бездефектных технологий и производств нет и быть не может.

Неопределенность всегда присутствует в производственных процессах, действиях людей, функционировании машин, станков, приспособлений и инструмента, качества материалов и комплектующих изделий и т.п. “Вскрыть”, выявить, обнаружить закономерность этой неопределенности может только статистика, при условии корректного и осмысленного се применения. Статистика помогает различать случайные н систематические отклонения, а также выявить их причины. При этом на первый план выходит умение находить, контролировать отклонения (дефекты, брак) выявлять те причины брака, которые подлежат устранению, Только в этом случае с браком (отклонениями, несоответствиями) можно бороться осмысленно н приближаться к концепции точности. (Можно четко проследить полную аналогию с медициной. При лечении любого недуга его степень определяется именно величиной отклонения от нормы, а сам метод лечения це­ликом н полностью определяется причиной недуга.)

В-третьих, большинство специалистов не имеют опыта обработки эмпирических данных не могут на основании конкретных наблюдений сделать общие выводы. Стереотип производственного мышления на сегодняшний день сложился так, что фактор интеллекта сведен практически к нулю. Производственные проблемы зачастую решаются с ориентацией только на данных момент времени, что приводит к тяжелым, порой непоправимым, последствиям . Традиции такой работы нужно ломать “с позиции силы” и это, прежде всего, должны понимать руководители.

Статистика существенно помогает решать традиционные инженерные и производственные проблемы. Она облегчает обработку, анализ и использование информации. Семь статистических методов анализа (схема Исикава, диаграмма Парето, гистограмма и др. - см. тему 6 в таблице) помогают представить данные в удобном для обобщения и анализа виде. Применение этих методов позволяет сделать достоверные и корректные выводы, получить большую определенность в поиске причин выявления неполадок, следовательно, большую конкретность и эффективность разрабатываемых мероприятии по устранению этих причин.

Неоценимым преимуществом применения статистики и производственной практике является быстрое снижение издержек. Например, в компании “Хьюлетт Паккард” с помощью статистических методов были установлены оптимальные характеристики работы оборудования в различных условиях. Была получена информация для использования этого оборудования. Результатом десяти месяцев работы, основанной на анализе процесса с помощью статистических методов, явилось резкое снижение брака: с 9 тыс. дефектов на миллион изделий до 45 дефектов на миллион. В этой же компании, но в другом случае, были достигнуты еще более впечатляющие результаты: всего лишь после семи недель статистических исследований и реализации корректирующих мер брак снизился с 36 тыс. Дефектов на миллион изделий до 1 500. Поэтому широкое распространение статистических методов в деятельности зарубежных фирм (идеолог – Э. Деминг), а также широкое использование этих методов в стандартах ИСО серии 9000 вполне закономерны и не вызывают удивления.

В настоящее время нам необходимо переосмыслить узаконенные, рутинные методы работы, ориентированные нередко на стихийное решение сиюминутных проблем. В качестве альтернативы следует наращивать широкое применение статистических методов всеми специалистами, включая рабочих, направленное на профессиональное выявление и последовательное устранение узких мест. А для этого необходимо выполнить, по крайней мере, три условия:

• 
  провести обучение методам прикладной статистики (семь методов анализа я выборочный контроль) всех работающих;
• 
  создать поддерживаемые руководством предприятия официальные установки, требующие применения этих методов;
• 
  морально и материально поощрять работников, применяющих методы прикладной статистики для решения производственных проблем, высказывать официальное одобрение их деятельности.

К. Исикава утверждает, что “95 % всех проблем фирмы могут быть решены с помощью этих семи принципов. Они просты, однако без них невозможно владеть более сложными методами. В Японии применение этих методов имеет большое значение. Ими пользуются без всякого труда даже выпускники средних школ”. Американский ученый А. Фейгенбаум также считает обязательным применение на производстве статистических методов анализа и выборочного контроля.

^

1.2 Характеристика статистических методов

^ 1.3. Простые неформализованные методы системного анализа и методы японских групп качества

Группы качества, естественно, предполагают использование таких методов решения возникающих проблем, которые основаны в первую очередь на коллективных усилиях. Во многих фирмах, к примеру, практикуют метод “мозгового штурма” и его разновидности.

1.3.1 “Мозговой штурм” .

Цель : получение максимального количества предложений

Алгоритм проведения :

Правила проведения деловой игры:

1. 
   Четко устанавливать цель
2. 
   Каждый может выступать по очереди или идеи могут выражаться спонтанно
3. 
   Предлагать по одной идее
4. 
   Не обсуждать идеи
5. 
   Учитывать идеи остальных
6. 
   Регистрировать все идеи, ..... для членов группы

1.3.2 Метод Делфи .

Цель : выбрать из серии альтернатив лучшую.

Алгоритм проведения :

Таб­лица расчетов.

Р – ранговая оценка (от 1 до 5); Б – оценка в баллах (от 1 до 10); П – произведение Р*Б.

Согласно расчетам, четвертая альтернатива – с суммой 34 – оказалась той самой причиной, которую надо устранить в первую очередь. Результаты подсчета безоговорочно принимаются всей группой.

1.3.3 Методы групп качества

Метод “черного ящика”. Решение проблем на основе данного метода осуществляется посредством анализа конкретных ситуаций, которые подбираются таким образом, что при их анализе участники дискуссии невольно затрагивают вопросы возникновения дефектов. К этому участников побуждают специальными, целенаправленными вопросами, например: “К чему может привести данная ситуация?” или: “Насколько устойчива в данном случае работа механизмов?” и т. д. Сущность метода “черного ящика” состоит в том, что причины дефектов выявляются как бы косвенным путем. Здесь развязыва­ется творческая инициатива людей.

Синектика. Метод применяется как для выявления проблемных ситуаций, так и для решения возникающих проблем. Процедура состоит из трех этапов. На первом этапе анализируются проблемы, сформулированные лидером группы. Затем каждый участник обсуждения выдвигает свои проблемы, и они также тщательно обсуждаются. По завершении этих двух этапов выявляется какая-то общая модель решения. На третьем этапе все обобщения, а также выявленная модель подверга­ются интенсивному исследованию. В обсуждении принимают участие не только члены группы, защищающие свою коллективную идею, но и приглашенные эксперты. Задача экспертов состоит в том, чтобы помочь членам группы качества принять правильное решение.

^ Метод дневников. Каждому члену группы качества раздаются карманные записные книжки. Туда в течение, скажем, недели вписываются все возникающие по обсуждаемой проблеме идеи. Нередко записи всех участников анализируются лидером группы с последующим обсуждением подготовленного материала на очередном заседании. Как считают японцы, данный метод ценен тем, что, во-первых, появившаяся идея или конкретное рационализаторское предложение обретает коллектив­ную групповую окраску, а во-вторых, все неувязки и различные точки зрения выявляются до заседания группы, категоричные точки зрения сглаживаются. На заседание выносится обычно “усредненное” мнение.

Метод 6-6. Не менее шести членов группы качества в течение шести минут стараются сформулировать конкретные идеи, которые должны способствовать. решению стоящей перед группой проблемы (отсюда - название метода). Каждый участник на отдельном листе записывает свои соображения. Это делается в лаконичной форме. Например: нарушение герметизации, разрушение материала, нарушение технологии и т. д. После этого в группе организуется обсуждение всех подготовленных списков. В процессе обсуждения отсеиваются явно ошибочные мнения, уточняются спорные, группируются по определенным признакам все оставшиеся. Задача-отобрать несколько наиболее важных альтернатив, причем их количество должно быть меньше числа участников дискуссии.

Перечисленные методы решения возникающих проблем объединяет общая ориентация на выработку единого мнения. Ориентация эта определяет и саму тональность обсуждения группой качества даже наиболее острых вопросов. Доброжелательный стиль дискуссии, при котором невозможны взаимные обвинения, личные выпады, наклеивание ярлыков, выявление “правых” и “виноватых”, рассматривается как важное условие быстрого обнаружения оптимальных решений.

В ориентации на единое мнение, вне всякого сомнения, проявляются элементы национального культурного наследия японцев. Известный японский биофизик проф. Сэцуро Эбаси говорит, что японцы исторически приучены вчувствоваться в других людей. В Японии считается хорошим тоном, подчеркивает он, когда собеседники не навязывают друг другу своей точки зрения, когда делают все возможное, чтобы избежать излишней напряженности при рассмотрении каких-либо спорных моментов. В практике деятельности групп качества эти поведенческие установки прослеживаются с предельной ясностью.