Прості інструменти контролю якості. Сім інструментів якості
(Реферат)
n1.doc
Сім інструментів контролю якостіпризначення методу
Застосовуються як безпосередньо у виробництві, так і на різних стадіях життєвого циклу продукції.мета методу
Виявлення проблем, що підлягають першочерговому вирішенню, на основі контролю чинного процесу, збору, обробки та аналізу отриманих фактів (статистичного матеріалу) для подальшого поліпшення якості процесу.суть методу
Контроль якості (порівняння запланованого показника якості з дійсним його значенням) - це одна з основних функцій в процесі управління якістю, а збір, обробка та аналіз фактів - найважливіший етап цього процесу.Науковою основою сучасного технічного контролю є математико-статистичні методи.
З безлічі статистичних методів для широкого застосування обрані тільки сім, які зрозумілі і можуть легко застосовуватися фахівцями різного профілю. Вони дозволяють вчасно виявити і відобразити проблеми, встановити основні фактори, з яких потрібно починати діяти, і розподілити зусилля з метою ефективного вирішення цих проблем.
План дій
Впровадження семи методів має починатися з навчання цим методам всіх учасників процесу.Послідовність застосування методів може бути різною в залежності від поставленої мети.
Ці методи можна розглядати і як окремі інструменти, і як систему методів. Кожен метод може знаходити своє самостійне застосування в залежності від того, до якого класу належить завдання.
особливості методу
Сім основних інструментів контролю якості - набір інструментів, що дозволяють полегшити завдання контролю процесів, що протікають і надати різного роду факти для аналізу, коригування та поліпшення якості процесів.
контрольний листок - інструмент для збору даних і їх автоматичного упорядкування для полегшення подальшого використання зібраної інформації.
Гістограма - інструмент, що дозволяє візуально оцінити розподіл статистичних даних, згрупованих за частотою попадання даних в певний (заздалегідь заданий) інтервал.
діаграма Парето - інструмент, що дозволяє об'єктивно представити і виявити основні фактори, що впливають на досліджувану проблему, і розподілити зусилля для її ефективного вирішення.
метод стратифікації (Розшаровування даних) - інструмент, що дозволяє зробити поділ даних на підгрупи за певною ознакою.
діаграма розкиду (Розсіювання) - інструмент, що дозволяє визначити вид і тісноту зв'язку між парами відповідних змінних.
діаграма Ісікава (Причинно-наслідковий діаграма) - інструмент, який дозволяє виявити найбільш істотні фактори (причини), що впливають на кінцевий результат (наслідок).
контрольна карта - інструмент, що дозволяє відстежувати хід протікання процесу і впливати на нього (за допомогою відповідної зворотного зв'язку), попереджаючи його відхилення від пред'явлених до процесу вимог.
Сім простих статистичних методів - інструменти пізнання, а не управління.
Здатність розглядати події з точки зору статистики важливіше, ніж знання самих методів.
На передових зарубіжних фірмах абсолютно всі працівники зобов'язані володіти сім'ю простими статистичними методами.
Дані необхідно збирати так, щоб полегшити їх подальшу обробку. Потрібно розуміти, для яких цілей здійснюється збір і обробка даних.
контроль виходу процесу.
переваги методу
недоліки методу
Низька ефективність при проведенні аналізу складних процесів.Очікуваний результат
Рішення до 95% всіх проблем, що виникають на виробництві.Метод "Контрольний листок"
призначення методу
Застосовується у виробництві і на різних стадіях життєвого циклу продукції як при контролі за якісними, так і при контролі за кількісними ознаками.мета методу
Збір даних і їх автоматичне впорядкування для полегшення подальшого використання зібраної інформації.суть методу
Контрольний листок - це:
засіб реєстрації даних, як правило, у вигляді паперового бланка з заздалегідь внесеними до нього контрольованими параметрами, відповідно до яких можна заносити необхідні дані за допомогою позначок або будь-яких символів;
інструмент, що дозволяє полегшити задачу контролю процесів, що протікають і надати різного роду факти для аналізу, коригування та поліпшення якості процесів.
План дій
Перш, ніж почати збирати дані, треба вирішити, що з ними згодом робити, для яких цілей здійснюється їх збір і обробка.Зазвичай цілі збору даних в процесі контролю якості полягають у наступному:
контроль і регулювання процесу;
аналіз відхилень від встановлених вимог;
контроль виходу процесу.
зареєструвати джерело даних (час, обладнання та т. п.);
реєструвати дані так, щоб їх було легко використовувати.
особливості методу
Всі статистичні методи базуються на достовірній інформації. Яка б завдання ні стояла перед системою, що об'єднує послідовність застосування статистичних методів, завжди починають з збору вихідних даних, на базі яких потім застосовують той чи інший інструмент.Для збору вихідних даних використовують контрольні листки (КЛ).
Види різних КЛ обчислюються сотнями, і в принципі для кожної конкретної мети може бути розроблений свій листок. Наприклад, КЛ для реєстрації розподілу вимірюваного параметра в ході виробництва; КЛ причин дефектів; КЛ для фіксування відмовили деталей в приладі; КЛ реєстрації телефонних дзвінків; КЛ локалізації дефектів; КЛ реєстрації видів дефектів; КЛ реєстрації часу явки учнів на заняття; графік температури хворого і т. д. Але принцип їх оформлення залишається незмінним.
Правила складання контрольних листків
Вирішити, які дані будуть збиратися, визначитися з черговістю збору інформації.
Визначити період часу, протягом якого буде проводитися збір інформації.
Сформулювати заголовок, що відображає тип інформації, що збирається.
Вказати джерело даних.
Скласти перелік контрольованих характеристик.
Розробити бланк - стандартну форму реєстрації даних, максимально зручну для заповнення відповідно до прийнятих правил.
Приклад контрольного листка для реєстрації відмовили деталей в телевізорах
Додаткова інформація:
При розробці КЛ рекомендується залучати безпосередніх виконавців цих листків. Кожен, хто буде мати справу з конкретним КЛ, повинен відчувати себе його співавтором.
При створенні бланка використовуйте якомога більше графічної інформації (малюнків).
КЛ зберігайте поруч з місцем реєстрації даних.
переваги методу
Наочність, простота освоєння і застосування.недоліки методу
Велика розмаїтість форм і розмірів контрольних листків.Очікуваний результат
Метод "Діаграма розкиду"
Інші назви методу: "Діаграма розсіювання", "Поле кореляції".
призначення методу
Застосовується у виробництві і на різних стадіях життєвого циклу продукції для з'ясування залежності між показниками якості та основними факторами виробництва. Метод "Діаграма розкиду" - один з інструментів статистичного контролю якості.Японський союз учених і інженерів в 1979 р включив діаграму розкиду до складу семи методів контролю якості.
мета методу
З'ясування існування залежності і виявлення характеру зв'язку між двома різними параметрами процесу.суть методу
Діаграма розкиду - інструмент, що дозволяє визначити вид і тісноту зв'язку між парами відповідних змінних. Ці дві змінні можуть ставитися до:
характеристиці якості і що впливає на неї фактору;
двом різним характеристикам якості;
двом факторам, що впливає на одну характеристику якості.
Діаграма розкиду в процесі контролю якості використовується також для виявлення причинно-наслідкових зв'язків показників якості та факторів, що впливають.
План дій
Для з'ясування впливу однієї змінної на іншу слід зібрати необхідні дані і внести їх в листок реєстрації.За отриманими даними побудувати діаграму розкиду і провести аналіз діаграми. Іноді бажано отримати кількісну оцінку тісноти або сили зв'язку між випадковими величинами.
особливості методу
Діаграма розкиду - це точкова діаграма у вигляді графіка, одержуваного шляхом нанесення в певному масштабі експериментальних, отриманих в результаті спостережень точок. Координати точок на графіку відповідають значенням даної величини і впливає на нього фактора. Розташування точок показує наявність і характер зв'язку між двома змінними (наприклад, швидкість і витрата бензину, або вироблені годинник і вихід продукції).За отриманими експериментальним точкам можуть бути визначені і числові характеристики зв'язку між розглянутими випадковими величинами: коефіцієнт кореляції і коефіцієнти регресії.
Діаграми розкиду (розсіювання)
Правила побудови діаграми розкиду
Визначити, між якими парами даних необхідно встановити наявність і характер зв'язку. Бажано не менше 25-30 пар даних.
Для збору даних підготувати бланк таблиці (листок реєстрації), передбачивши в ньому графи для порядкового номер спостереження i; незалежної змінної характеристики, званої аргументом х; залежною змінною, званої функцією (відгуком) у.
За результатами спостереження заповнити листок реєстрації даних.
За отриманими даними побудувати графік в координатах х-у і нанести на нього дані. Довжина осей, що дорівнює різниці між максимальними та мінімальними значеннями для х і у, по вертикалі і по горизонталі повинна бути приблизно однаковою, тоді діаграму буде легше читати.
Нанести на діаграму всі необхідні позначення. Дані, відображені на діаграмі, повинні бути зрозумілі будь-якій людині, а не тільки тому, хто робив діаграму.
Додаткова інформація:
Слід зазначити, що якщо дві змінні здаються пов'язаними, це не означає, що вони такими є.
Якщо дані не здаються пов'язаними, це не означає, що вони не пов'язані: просто приведено недостатньо даних або дані слід розбити по класах і побудувати по кожному класу свою діаграму, а можливо допущена велика помилка при вимірюванні і т. Д.
переваги методу
Наочність і простота оцінки зв'язків між двома змінними.недоліки методу
До оцінки діаграми слід залучати тих, хто володіє інформацією про продукцію, щоб виключити неправильне використання цього інструменту.Очікуваний результат
Ухвалення рішення про проведення необхідних заходів на підставі аналізу діаграми розкиду.Метод "Діаграма спорідненості"
Інші назви методу: Метод KJ, (Метод "Кей Джі")
призначення методу
Застосовується для систематизування великого числа асоціативно пов'язаної інформації. Японський союз учених і інженерів в 1979 р включив діаграму спорідненості до складу семи методів управління якістю.мета методу
Систематизація та впорядкування ідей, споживчих вимог або думок членів груп, висловлених у зв'язку з рішенням будь-якої проблеми.суть методу
Діаграма спорідненості забезпечує спільне планування. Це творчий інструмент, який допомагає усвідомити невирішені проблеми, розкриваючи раніше невидимі зв'язки між окремими частинами інформації або ідеями, шляхом збору з різних джерел безсистемно викладених усних даних і їх аналізу за принципом взаємного спорідненості (асоціативної близькості).План дій
Сформувати команду з фахівців, які володіють питаннями по обговорюваній темі.
Сформулювати питання або проблему у вигляді розгорнутого пропозиції.
Провести "мозкову атаку", зв'язну з основними причинами існування проблеми або відповідей на поставлені запитання.
Зафіксувати всі висловлювання на картках, згрупувати родинні дані щодо напрямів і привласнити заголовки кожній групі. Спробувати об'єднати будь-які з них під загальним заголовком, створюючи ієрархію.
особливості методу
діаграма спорідненості
При формулюванні теми для обговорення використовувати "правило 7 плюс або мінус 2". Пропозиція повинна мати не менше 5 і не більше 9 слів, включаючи дієслово і іменник.
При проведенні "мозкового штурму" використовувати стандартну методику.
Кожна формулювання записується на окрему картку.
Якщо картка може бути віднесена більше ніж до однієї угрупованню, слід зробити копії.
Додаткова інформація:
Діаграма спорідненості використовується в роботі не з конкретними числовими даними, а зі словесними висловлюваннями.
Діаграму спорідненості слід застосовувати, головним чином, коли:
необхідно систематизувати велику кількість інформації (різних ідей, різних точок зору і т. д.);
відповідь або рішення не всім абсолютно очевидний;
прийняття рішення вимагає згоди серед членів команди (а віз можна, і серед інших зацікавлених осіб), щоб ефективно працювати.
переваги методу
Розкриває родинні зв'язки між різними частинами інформації.Процедура створення діаграми спорідненості дозволяє членам команди вийти за рамки звичного мислення та сприяє реалізації творчого потенціалу команди.
недоліки методу
При наявності великої кількості об'єктів (починаючи з декількох десятків) інструменти творчості, в основі яких лежать асоціативні здібності людини, поступаються інструментам логічного аналізу.Діаграма спорідненості - перший з інструментів серед семи методів управління якістю, який сприяє з'ясуванню більш точного розуміння проблеми і дозволяє виявляти основні порушення процесу шляхом збору, узагальнення та аналізу великого числа усних даних на основі родинних (близьких) відносин між кожним елементом.
Очікуваний результат
Нове розуміння вимог і проблемних питань, і нові рішення старих проблем.Метод "Діаграма Парето"
призначення методу
Застосовується практично в будь-яких областях діяльності. Японський союз учених і інженерів в 1979 р включив діаграму Парето до складу семи методів контролю якості.мета методу
Виявлення проблем, що підлягають першочерговому вирішенню.суть методу
Діаграма Парето - інструмент, що дозволяє виявити і відобразити проблеми, встановити основні фактори, з яких потрібно починати діяти, і розподілити зусилля з метою ефективного вирішення цих проблем.Розрізняють два види діаграм Парето:
за результатами діяльності - призначена для виявлення головної проблеми небажаних результатів діяльності;
з причин - використовується для виявлення головної причини проблем, що виникають в ході виробництва.
План дій
Визначити проблему, яку належить вирішити.
Врахувати всі фактори (ознаки), які стосуються досліджуваної проблеми.
Виявити причини, які створюють найбільші труднощі, зібрати по ним дані і проранжувати їх.
Побудувати діаграму Парето, яка об'єктивно представить фактичний стан справ у зрозумілій і наочній формі.
особливості методу
Принцип Парето (принцип 20/80) означає, що 20% зусиль дають 80% результату, а інші 80% зусиль - лише 20% результату.
Загальні правила побудови діаграми Парето
Вирішити, які проблеми (причини проблем) належить дослідити, які дані збирати і як їх класифікувати.
Розробити форми для реєстрації вихідних даних (наприклад, контрольний листок).
Зібрати дані, заповнивши форми, і підрахувати підсумки по кожному досліджуваному фактору (показником, ознакою).
Для побудови діаграми Парето підготувати бланк таблиці, передбачивши в ньому графи для підсумків по кожному перевіряється фактору окремо, накопиченої суми числа появ відповідного фактора, відсотків до загального підсумку і накопичених відсотків.
Заповнити таблицю, розташувавши дані, отримані по перевіряється фактору, в порядку убування значущості.
Підготувати осі (одну горизонтальну і дві вертикальні лінії) для побудови діаграми. Нанести на ліву вісь ординат шкалу з інтервалами від 0 до загальної суми числа виявлених чинників, а на праву вісь ординат - шкалу з інтервалами від 0 до 100, що відображає процентну міру фактора. Розділити вісь абсцис на інтервали відповідно до числа досліджуваних факторів або відносною частотою.
Побудувати стовпчикові діаграм. Висота стовпчика (відкладається по лівій шкалі) дорівнює числу появ відповідного фактора. Стовпці мають у своєму розпорядженні в порядку убування (зменшення значущості фактора). Останній стовпець характеризує "інші", т. Е. Малозначущі фактори, і може бути вище сусідніх.
Накреслити кумулятивну криву (криву Парето) - ламану, що сполучає точки накопичених сум (кількісної міри факторів або відсотків). Кожну точку ставлять над відповідним стовпцем столбиковой діаграми, орієнтуючись на його праву сторону.
Нанести на діаграму все позначення і написи.
Провести аналіз діаграми Парето.
Додаткова інформація:
Намагайтеся досягти високих результатів лише в кількох напрямках, а не підвищувати показники за всіма напрямками одразу.
Концентруйтеся тільки на ресурсах, що приносять найбільший прибуток, не намагайтеся підвищити ефективність всіх ресурсів відразу.
У кожній важливій для вас області намагайтеся визначити, які 20% зусиль можуть привести до 80% результатів.
Максимально використовуйте ті деякі вдалі моменти, коли ви здатні показати найвищі результати.
Брак часу - міф. Насправді часу у нас більш ніж достатньо. По-справжньому ми використовуємо тільки 20% нашого дня. А багато талановитих людей роблять основні "ходи" протягом декількох хвилин.
переваги методу
Простота і наочність роблять можливим використання діаграми Парето фахівцями, які мають особливої \u200b\u200bпідготовки.Порівняння діаграм Парето, що описують ситуацію до і після проведення поліпшують заходів, дозволяють отримати кількісну оцінку виграшу від цих заходів.
недоліки методу
При побудові складної, не завжди чітко структурованої діаграми можливі неправильні висновки.Очікуваний результат
Ухвалення рішення на підставі аналізу діаграми Парето.призначення методу
Застосовується всюди, де потрібне проведення аналізу точності і стабільності процесу, спостереження за якістю продукції, відстеження істотних показників виробництва. Гістограма - один з інструментів статистичного контролю якості. Японський союз учених і інженерів в 1979 р включив гістограми до складу семи методів контролю якості.мета методу
Контроль чинного процесу і виявлення проблем, що підлягають першочерговому вирішенню.суть методу
Один з найбільш поширених методів, які допомагають інтерпретувати дані з досліджуваної проблеми.Завдяки графічному поданням наявної кількісної інформації, можна побачити закономірності, важко помітні в простій таблиці з набором цифр, оцінити проблеми і знайти шляхи їх вирішення.
План дій
1. Зібрати дані для вимірюваних (контрольованих) параметрів чинного процесу.2. Побудувати гістограму.
3. Проаналізувати гистограмму:
визначити тип розподілу даних (нормальне, несиметричне, бімодальне і т. д.);
з'ясувати варіабельність процесу;
при необхідності здійснити аналіз нормального розподілу з використанням математичного апарату.
особливості методу
Для осмислення якісних характеристик виробів, процесів, виробництва (статистичних даних) і наочного уявлення тенденції зміни можна побачити значень застосовують графічне зображення статистичного матеріалу, т. Е. Ладу гистограмму розподілу.Гістограма - один з варіантів столбиковой діаграми, що дозволяє візуально оцінити розподіл статистичних даних, згрупованих за частотою попадання в певний (заздалегідь заданий) інтервал.
Порядок побудови гістограми
Зібрати дані, виявити максимальне і мінімальне значення і визначити діапазон (розмах) гістограми.
Отриманий діапазон розділити на інтервали, попередньо визначивши їх число (зазвичай 5-20 в залежності від числа показників) і визначити ширину інтервалу.
Всі дані розподілити по інтервалах в порядку зростання: ліва межа першого інтервалу повинна бути менше найменшого із наявних значень.
Підрахувати частоту кожного інтервалу.
Обчислити відносну частоту потрапляння даних в кожен з інтервалів.
За отриманими даними побудувати гістограму - столбчатую діаграму, висота стовпчиків якої відповідає частоті або відносної частоті потрапляння даних в кожен з інтервалів:
наноситься горизонтальна вісь, вибирається масштаб і відкладаються відповідні інтервали;
потім будується вертикальна вісь, на якій також вибирається масштаб відповідно до максимальним значенням частот.
Додаткова інформація:
Структуру варіацій легше побачити, коли дані представлені графічно у вигляді гістограми.
Перш ніж зробити висновки за результатами аналізу гістограм, переконайтеся, що дані представницькі для існуючих умов процесу.
Не робіть висновків, заснованих на малих вибірках. Чим більше обсяг вибірки, тим більше впевненість в тому, що три важливі параметри гістограми - її центр, ширина і форма - представницькі для всього процесу або товари.
Для кожної структури варіацій (типу розподілу) існують свої інтерпретації.
Інтерпретація гістограми - це всього лише теорія, яка повинна бути підтверджена додатковим аналізом і прямими спостереженнями за аналізованих процесом.
переваги методу
Наочність, простота освоєння і застосування.
Управління за допомогою фактів, а не думок.
Дозволяє краще зрозуміти варіабельність, властиву процесу, глибше поглянути на проблему і полегшити знаходження шляхів її вирішення.
недоліки методу
Інтерпретація гістограми, побудована за малим вибірках, не дозволяє зробити правильні висновки.Очікуваний результат
Зібрані дані служать джерелом інформації в процесі аналізу з використанням різних статистичних методів і вироблення заходів щодо поліпшення якості процесів.Метод "Діаграма Ісікава"
Інші назви методу: "Причинно-наслідковий діаграма" ( "риб'ячий скелет")
призначення методу
Застосовується при розробці і безперервному вдосконаленні продукції. Діаграма Ісікава - інструмент, що забезпечує системний підхід до до визначення фактичних причин виникнення проблем.мета методу
Вивчити, відобразити і забезпечити технологію пошуку справжніх причин даної проблеми для ефективного їх вирішення.суть методу
Причинно-наслідковий діаграма - це ключ до вирішення виникаючих проблем.Діаграма дозволяє в простій і доступній формі систематизувати всі потенційні причини розглянутих проблем, виділити найістотніші і провести поуровневого пошук першопричини.
План дій
Відповідно до відомим принципом Парето, серед безлічі потенційних причин (причинних факторів, по Ісікаві), що породжують проблеми (наслідок), лише дві-три є найбільш значущими, їх пошук і повинен бути організований. Для цього здійснюється:
збір та систематизація всіх причин, прямо або побічно впливають на досліджувану проблему;
угруповання цих причин по смисловим і причинно-наслідковим блокам;
ранжування їх усередині кожного блоку;
аналіз отриманої картини.
особливості методу
Причинно-наслідковий діаграма ( "риб'ячий скелет")
Загальні правила побудови
Перш ніж приступати до побудови діаграми, всі учасники повинні прийти до єдиної думки щодо формулювання проблеми.
Досліджувана проблема записується з правого боку в середині чистого аркуша паперу і полягає в рамку, до якої зліва підходить основна горизонтальна стрілка - "хребет" (діаграму Ісікава через зовнішнього вигляду часто називають "риб'ячим скелетом").
Наносяться головні причини (причини рівня 1), що впливають на проблему, - "великі кістки". Вони полягають в рамки і з'єднуються похилими стрілками з "хребтом".
Далі наносяться вторинні причини (причини рівня 2), які впливають на головні причини ( "великі кістки"), а ті, в свою чергу, є наслідком вторинних причин. Вторинні причини записуються і розташовуються у вигляді "середніх кісток", що примикають до "великим". Причини рівня 3, які впливають на причини рівня 2, розташовуються у вигляді "дрібних кісток", що примикають до "середнім", і т. Д. (Якщо на діаграмі наведено в повному обсязі причини, то одна стрілка залишається порожній).
При аналізі повинні виявлятися і фіксуватися всі фактори, навіть ті, які здаються незначними, так як мета схеми - відшукати найбільш правильний шлях і ефективний спосіб вирішення проблеми.
Причини (фактори) оцінюються і ранжуються за значенням, виділяючи особливо важливі, які імовірно мають найбільший вплив на показник якості.
У діаграму вноситься вся необхідна інформація: її назва; Найменування виробу; імена учасників; дата і т. д.
Процес виявлення, аналізу та пояснення причин, є ключовим в структуруванні проблеми і переходу до коригувальних дій.
Ставлячи при аналізі кожної причини питання "чому?", Можна визначити першопричину проблеми (за аналогією з виявленням головної функції кожного елемента об'єкта при функціонально-вартісному аналізі).
Спосіб поглянути на логіку в напрямку "чому?" полягає в тому, щоб розглядати цей напрям у вигляді процесу поступового розкриття всього ланцюга послідовно пов'язаних між собою причинних факторів, що впливають на проблему якості.
переваги методу
Діаграма Ісікава дозволяє:
стимулювати творче мислення;
уявити взаємозв'язок між причинами і зіставити їх відносну важливість.
недоліки методу
Чи не розглядається логічна перевірка ланцюжка причин, що ведуть до першопричини, т. Е. Відсутні правила перевірки в зворотному напрямку від першопричини до результатів.
Складна і не завжди чітко структурована діаграма не дозволяє робити правильні висновки.
Очікуваний результат
Отримання інформації, необхідної для прийняття управлінських рішень.Метод "Контрольні карти"
Інші назви методу: "Контрольні карти Шухарта".
призначення методу
Застосовуються скрізь, де потрібно відстежувати стан процесу в часі і впливати на процес до того, як він вийде з-під контролю. Контрольні карти - один з основних інструментів статистичного контролю якості. Японський союз учених і інженерів в 1979 р включив контрольні карти до складу семи методів контролю якості.мета методу
Здійснювати оцінку керованості чинного процесу. У разі керованості процесу - оцінку його відтворюваності. У разі статистично некерованого процесу здійснювати проведення коригуючого впливу і перевірку ефективності вжитих заходів.У період же запуску процесу здійснювати оцінку можливостей процесу, т. Е. Здібності задовольняти технічним вимогам.
суть методу
Контрольні карти (КК) - інструмент, що дозволяє відстежувати хід процесу і впливати на нього (за допомогою відповідної зворотного зв'язку), попереджаючи його відхилення від пропонованих до процесу вимог.План дій
Вибір показника, плану вибірки, типу карти.
Збір даних.
Обчислення вибіркових статистик, центральної лінії, контрольних меж.
Побудова контрольної карти.
Оцінка керованості процесу.
Удосконалення системи.
Перерахунок КК (при необхідності).
особливості методу
Правила побудови контрольних карт
При побудові КК на осі ординат відкладаються значення контрольованого параметра, а на осі абсцис - час t взяття вибірки (або її номер).
КК складається зазвичай з трьох ліній. Центральна лінія (ЦЛ) являє собою необхідну середнє значення характеристики контрольованого параметра якості. Так, у разі ( `x - R)-карти це будуть номінальні значення` x і R, нанесені на відповідні карти.
Дві інші лінії, одна з яких знаходиться над центральною - верхній контрольний межа (ВКП), а інша під нею - нижній контрольний межа (НКП), являють собою максимально допустимі межі зміни значень контрольованої характеристики (показника якості).
Додаткова інформація:
Будь-яка, нехай спочатку неефективна КК, - необхідний засіб для наведення порядку в контролі технологічного процесу.
Для успішного впровадження на практиці КК важливо не тільки оволодіти технікою їх складання і ведення, але, що значно важливіше, навчитися правильно "читати" карту.
переваги методу
Вказує на наявність потенційних проблем до того, як почнеться випуск дефектної продукції.
Дозволяє поліпшити показники якості і знизити витрати на його забезпечення.
недоліки методу
Грамотна побудова КК являє собою складну задачу і вимагає певних знань.Очікуваний результат
Отримання об'єктивної інформації для прийняття рішень про ефективність процесу.Мета методу «Сім основних інструментів контролю якості» полягає у виявленні проблем, що підлягають першочерговому вирішенню, на основі контролю чинного процесу, збору, обробки та аналізу отриманих фактів (статистичного матеріалу) для подальшого поліпшення якості процесу.
суть методу - контроль якості (порівняння запланованого показника якості з дійсним його значенням) - це одна з основних функцій в процесі управління якістю, а збір, обробка та аналіз фактів - найважливіший етап цього процесу.
З безлічі статистичних методів для широкого застосування обрані тільки сім, які зрозумілі і можуть легко застосовуватися фахівцями різного профілю. Вони дозволяють вчасно виявити і відобразити проблеми, встановити основні фактори, з яких потрібно починати діяти, і розподілити зусилля з метою ефективного вирішення цих проблем.
Очікуваний результат - рішення до 95% всіх проблем, що виникають на виробництві.
Сім основних інструментів контролю якості - набір інструментів, що дозволяють полегшити завдання контролю процесів, що протікають і надати різного роду факти для аналізу, коригування та поліпшення якості процесів.
1. Контрольний листок - інструмент для збору даних і їх автоматичного упорядкування для полегшення подальшого використання зібраної інформації.
2. Гістограма - інструмент, що дозволяє візуально оцінити розподіл статистичних даних, згрупованих за частотою попадання даних в певний (заздалегідь заданий) інтервал.
3. Діаграма Парето - інструмент, що дозволяє об'єктивно представити і виявити основні фактори, що впливають на досліджувану проблему, і розподілити зусилля для її ефективного вирішення.
4. Метод стратифікації (Розшаровування даних) - інструмент, що дозволяє зробити поділ даних на підгрупи за певною ознакою.
5. Діаграма розкиду (Розсіювання) - інструмент, що дозволяє визначити вид і тісноту зв'язку між парами відповідних змінних.
6. Діаграма Ісікава (Причинно-наслідковий діаграма) - інструмент, який дозволяє виявити найбільш істотні фактори (причини), що впливають на кінцевий результат (наслідок).
7. Контрольна карта - інструмент, що дозволяє відстежувати хід протікання процесу і впливати на нього (за допомогою відповідної зворотного зв'язку), попереджаючи його відхилення від пред'явлених до процесу вимог.
контрольні листи (Або збір даних) - спеціальні бланки для збору даних. Вони полегшують процес збору, сприяють точності збору даних і автоматично призводять до деяких висновків, що дуже зручно для швидкого аналізу. Результати легко перетворюються в гістограму або діаграму Парето. Контрольні листки можуть застосовуватися як при контролі за якісними, так і при контролі за кількісними ознаками. Форма контрольного листа може бути різною, залежно від його призначення.
для знаходження правильного шляху досягнення поставленої мети або вирішення виниклої проблеми, перше, що необхідно зробити - зібрати необхідну інформацію, яка послужить основою для подальшого аналізу. Бажано, щоб зібрані дані були представлені в структурованої і зручною для обробки формі. Для цього, а також для зменшення ймовірності виникнення помилок при зборі даних застосовують контрольний листок.
Контрольний листок - форма, призначена для збору даних і їх автоматичного впорядкування, що дозволяє полегшити подальше використання зібраної інформації.
За своєю суттю контрольний листок - паперовий бланк, на якому надруковані контрольовані параметри, відповідно до яких, за допомогою позначок або простих символів, в листок заносяться необхідні і достатні дані. Тобто контрольний листок - засіб реєстрації даних.
Форма контрольного листка залежить від поставленого завдання і може бути дуже різноманітною, але в будь-якому випадку в ній рекомендується вказувати:
Тему, об'єкт дослідження (зазвичай вказується в заголовку контрольного листка);
Період реєстрації даних;
Джерело даних;
Посада та прізвище працівника, який реєструє дані;
Умовні позначення, Для реєстрації отриманих даних;
Таблицю реєстрації даних.
При підготовці контрольних листків потрібно стежити за тим, щоб використовувалися найпростіші способи їх заповнення (цифри, умовні значки), число контрольованих параметрів було по можливості найменшим (але достатнім для аналізу і вирішення проблеми), а форма листка була якомога зрозуміліше і зручніше для заповнення навіть не мають відповідної кваліфікації персоналом.
1. Сформулюйте мету і завдання, для яких збирається інформація.
2. Виберіть методи контролю якості, за допомогою яких буде здійснюватися подальший аналіз і обробка зібраних даних.
3. Визначте часовий період, протягом якого будуть проводитися дослідження.
4. Розробіть заходи (створіть умови) для сумлінного і своєчасного внесення даних в контрольний листок.
5. Призначте відповідальних за збір даних.
6. Розробіть форму бланка контрольного листка.
7. Підготуйте інструкції з виконання збору даних.
8. Проведіть інструктаж і навчання працівників збору даних і внесення їх в контрольний листок.
9. Організуйте періодичні перевірки збору даних.
Найгострішим питанням, які виникають при вирішенні проблеми, є достовірність інформації, що збирається персоналом інформації. Знайти рішення на підставі спотворених даних дуже важко (якщо взагалі можливо). Вживання заходів (створення умов) для реєстрації працівниками справжніх даних є необхідною умовою для досягнення поставленого завдання.
Мал. Приклади контрольного листка
Можливе використання електронних бланків
При цьому до мінусів електронної форми контрольного листка в порівнянні з паперовою можна віднести:
- бпробільшу складність для використання;
- необхідність витрачати більше часу на внесення даних.
До плюсів:
- зручність обробки та аналізу даних;
- висока швидкість отримання необхідної інформації;
- можливість одночасного доступу до інформації широкого людського загалу.
Однак більшість зібраних даних доводиться дублювати в паперовому вигляді. Проблема в тому, що це веде до зниження продуктивності: час, яке економиться на проведення аналізу, зберігання і отримання необхідної інформації здебільшого нівелюється за рахунок подвійної роботи по реєстрації даних.
Гістограма- інструмент, який дозволяє наочно зобразити і легко виявити структуру і характер зміни отриманих даних (оцінити розподіл), які важко помітити при їх табличному поданні.
Провівши аналіз форми отриманої гістограми і її розташування відносно інтервалу допуску можна зробити висновок про якість даної продукції або стан досліджуваного процесу. На підставі висновків виробляються заходи по усуненню відхилень якості продукції або стану процесу від норми.
Залежно від способу представлення (збору) вихідних даних, методика побудови гістограми розбивається на 2 варіанти:
I варіантДля збору статистичних даних розробляються контрольні листки показників продукції або процесу. При розробці бланка контрольних листків необхідно відразу визначитися з кількістю і розміром інтервалів, відповідно до яких буде проводитися збір даних, на основі яких в свою чергу буде побудована гістограма. Це необхідно у зв'язку з тим, що після заповнення контрольного листка перерахувати значення показника для інших інтервалів буде практично неможливо. Максимум, що можна буде зробити - не враховувати інтервали, в які не потрапило жодне значення і об'єднувати по 2, 3 і т.д. інтервалу, не боячись спотворити дані. Як ви розумієте при таких обмеженнях, наприклад, з 11 інтервалів зробити 7 практично неможливо.
Методика побудови:
1. Визначте кількість і ширину інтервалів для контрольного листка.
Точна кількість і ширину інтервалів варто вибирати виходячи зі зручності використання або за правилами статистики. Якщо для вимірюваного показника існують допуски, то варто орієнтуватися на 6-12 інтервалів всередині допуску і 2-3 інтервалу за межами допуску. Якщо допусків немає, то оцінюємо можливий розкид значень показника і теж ділимо на 6-12 інтервалів. При цьому ширина інтервалів обов'язково повинна бути однаковою.
2. Розробіть контрольні листки і з їх допомогою зробіть збір необхідних даних.
3. За допомогою заповнених контрольних листків підрахуйте частоту потрапляння (тобто скільки разів) отриманих значень показника в кожен інтервал.
Зазвичай для цього виділяють окремий стовпець, розташований в кінці таблиці реєстрації даних.
Якщо значення показника точно відповідає межі інтервалу, то додайте по половинці обом інтервалам на кордон яких потрапило значення показника.
4. Для побудови гістограми використовуйте тільки ті інтервали, в які потрапило хоча б одне значення показника.
Якщо між інтервалами, в які потрапили значення показника, є порожні інтервали, то їх теж потрібно побудувати на гістограмі.
5. Обчисліть середнє значення результатів спостереження.
На гистограмму необхідно нанести середнє арифметичне значення отриманої вибірки.
Стандартна формула, яка використовується для обчислень:
де x i - отримані значення показника,
N -загальна кількість отриманих даних у вибірці.
Яким чином нею скористатися, якщо немає точних значень показника x 1, x 2 і т.д. ніде не пояснюється. У нашому випадку для приблизної оцінки середнього арифметичного можу запропонувати скористатися власною методикою:
а) визначте середнє значення для кожного інтервалу за формулою:
де j -інтервали, вибрані для побудови гістограми,
x j max -значення верхньої межі інтервалу,
x j min -значення нижньої межі інтервалу.
б) визначте середнє арифметичне вибірки за формулою:
де n -кількість обраних інтервалів для побудови гістограми,
v j -частота потрапляння результатів вибірки в інтервал.
6. Побудуйте горизонтальну і вертикальну осі.
7. На горизонтальну вісь нанесіть кордону обраних інтервалів.
Якщо в подальшому планується порівнювати гістограми, що описують схожі чинники або характеристики, то варто при нанесенні шкали на вісь абсцис керуватися не інтервалами, а одиницями виміру даних.
8. На вертикальну вісь нанесіть шкалу значень відповідно до вибраного масштабом і діапазоном.
9. Для кожного обраного інтервалу побудуйте стовпчик, ширина якого дорівнює інтервалу, а висота дорівнює частоті потрапляння результатів спостережень в відповідний інтервал (частота вже підрахована раніше).
Нанесіть на графік лінію, відповідну середньому арифметичному значенню досліджуваного показника. При наявності поля допуску побудуйте лінії, відповідні кордонів і центру інтервалу допуску.
II варіантСтатистичні дані вже зібрані (наприклад, проставлені в журналах реєстрації) або їх передбачається зібрати в вигляді точно виміряних значень. У зв'язку з цим ми не обмежені ніякими початковими умовами, тому можемо вибирати, а також в будь-який момент змінювати кількість та ширину інтервалів відповідно до поточних потреб.
Методика побудови:
1. Отримані дані зведіть в один документ в зручному для подальшої обробки вигляді (наприклад, у вигляді таблиці).
2. Обчисліть діапазон значень показника (вибірковий розмах) за формулою:
де x max - найбільше отримане значення,
x min - найменше отримане значення.
3. Визначте кількість інтервалів гістограми.
Для цього можна скористатися таблицею, розрахованої на основі формули Стерджесс:
Можна також скористатися таблицею, розрахованої на основі формули:
4. Визначте ширину (розмір) інтервалів за формулою:
5. Округлите отриманий результат в більшу сторону до зручного значення.
Зверніть увагу, що вся вибірка повинна бути розділена на інтервали однакового розміру.
6. Визначте межі інтервалів. Спочатку визначте нижню межу першого інтервалу таким чином, щоб вона була менше x min. До неї додайте ширину інтервалу, щоб отримати кордон між першим і другим інтервалами. Далі продовжуйте додавати ширину інтервалу ( Н) До попереднього значення для отримання другої кордону, потім третій і т. Д.
Після проведених дій слід упевнитися, що верхня межа останнього інтервалу більше x max.
7. Для обраних інтервалів підрахуйте частоти потрапляння значень досліджуваного показника в кожен інтервал.
Якщо значення показника точно відповідає межі інтервалу, то додайте по половинці обом інтервалах, на кордон яких потрапило значення показника.
8. Обчисліть середнє значення досліджуваного показника за формулою:
Дотримуйтесь порядку побудови гістограми, починаючи з п.5, наведеної вище методики для I варіанту.
аналіз гістограми також розбивається на 2 варіанти, в залежності від наявності технологічного допуску.
I варіант Допуски для показника не задані. В цьому випадку виробляємо аналіз форми гістограми:
Звичайна (симетрична, колоколообразная) форма. Середнє значення гістограми відповідає середині розмаху даних. Максимальна частота також доводиться на середину і поступово зменшується до обох кінців. Форма симетрична.
Така форма гістограми зустрічається найбільш часто. Вона свідчить про стабільність процесу.
Негативно скошене розподіл (позитивно скошене розподіл). Середнє значення гістограми розташовується правіше (лівіше) середини розмаху даних. Частоти різко зменшуються при русі від центру гістограми вправо (вліво) і повільно вліво (вправо). Форма асиметрична.
Така форма утворюється або, якщо верхня (нижня) межа регулюється теоретично або за значенням допуску або, якщо праве (ліве) значення неможливо досягти.
Розподіл з обривом праворуч (розподіл з обривом зліва). Середнє значення гістограми розташовується далеко правіше (лівіше) середини розмаху даних. Частоти дуже різко зменшуються при русі від центру гістограми вправо (вліво) і повільно вліво (вправо). Форма асиметрична.
Така форма часто зустрічається в ситуації 100% -го контролю виробів через погану відтворюваності процесу.
Гребінка (Мультимодальний тип). Інтервали через один або два володіють нижчими (високими) частотами.
Така форма утворюється або, якщо кількість одиничних спостережень, що входять в інтервал, коливається від інтервалу до інтервалу або, якщо застосовується певне правило округлення даних.
Гістограма, яка не має високої центральної частини (плато). Частоти в середині гістограми приблизно однакові (для плато все частоти приблизно рівні).
Така форма зустрічається, якщо об'єднується кілька розподілів із середніми значеннями близько розташованими один до одного. Для подальшого аналізу рекомендується застосувати метод стратифікації.
Двухпіковий тип (бімодальний тип). В околицях середини гістограми частота низька, але з кожного боку є по піку частот.
Дана форма зустрічається, якщо об'єднується два розподілу із середніми значеннями, далеко відстають один від одного. Для подальшого аналізу рекомендується застосувати метод стратифікації.
Гістограма з провалом (з «вирваним зубом»). Форма гістограми близька до розподілу звичайного типу, але є інтервал з частотою нижче, ніж в обох сусідніх інтервалах.
Дана форма зустрічається, якщо ширина інтервалу не кратна одиниці вимірювання, якщо неправильно лічені смужка і ін.
Розподіл з ізольованим піком. Спільно зі звичайною формою гістограми з'являється невеликий ізольований пік.
Така форма утворюється при включенні невеликої кількості даних з іншого розподілу, наприклад, якщо порушена керованість процесу, відбулися помилки при вимірюванні або відбулося включення даних з іншого процесу.
II варіант. Для досліджуваного показника існує технологічний допуск. У цьому випадку проводиться аналіз, як форми гістограми, так і її розташування по відношенню до поля допуску. Можливі варіанти:
Гістограма має вигляд звичайного розподілу. Середнє значення гістограми збігається з центром поля допуску. Ширина гістограми менше ширини поля допуску з запасом.
У даній ситуації процес не потребує корегування.
Гістограма має вигляд звичайного розподілу. Середнє значення гістограми збігається з центром поля допуску. Ширина гістограми дорівнює ширині інтервалу допуску, в зв'язку з чим виникають побоювання появи некондиційних деталей як з боку верхнього, так і з боку нижнього полів допуску.
В цьому випадку необхідно або розглянути можливість зміни технологічного процесу з метою зменшення ширини гістограми (наприклад, збільшення точності обладнання, використання більш якісних матеріалів, Зміна умов обробки виробів і т.д.) або розширити поле допуску, тому що вимоги до якості деталей в даному випадку важко виконати.
Гістограма має вигляд звичайного розподілу. Середнє значення гістограми збігається з центром поля допуску. Ширина гістограми більше ширини інтервалу допуску, в зв'язку з чим виявляються некондиційні деталі як з боку верхнього, так і з боку нижнього полів допуску.
В цьому випадку необхідно реалізувати заходи, описані в пункті 2.
Гістограма має вигляд звичайного розподілу. Ширина гістограми менше ширини поля допуску з запасом. Середнє значення гістограми зрушено вліво (вправо) щодо центру інтервалу допуску, в зв'язку з чим є побоювання, що можуть знаходиться некондиційні деталі з боку нижньої (верхньої) межі поля допуску.
У даній ситуації необхідно перевірити, чи не вносять чи систематичну помилку застосовуються засоби вимірювання. Якщо засоби вимірювання справні, слід відрегулювати процес таким чином, щоб центр гістограми збігся з центром поля допуску.
Гістограма має вигляд звичайного розподілу. Ширина гістограми приблизно дорівнює ширині поля допуску. Середнє значення гістограми зрушено вліво (вправо) щодо центру інтервалу допуску, причому один або кілька інтервалів виходять за кордон поля допуску, що свідчить про наявність дефектних деталей.
У цьому випадку спочатку необхідно відрегулювати технологічні операції таким чином, щоб центр гістограми збігався з центром поля допуску. Після цього потрібно вжити заходів для зменшення розмаху гістограми або збільшення розміру інтервалу допуску.
Центр гістограми зміщений до верхнього (нижнього) межі допуску, причому правий (лівий) сторона гістограми поруч з верхньої (нижньої) кордоном допуску має різкий обрив.
В цьому випадку можна зробити висновок, що вироби із значенням показника, що виходять за межі поля допуску, виключили з партії або навмисне розподілили як придатні, для включення в межі допуску. Отже, необхідно виявити причину, яка привела до появи даного явища.
Центр гістограми зміщений до верхнього (нижнього) межі допуску, причому правий (лівий) сторона гістограми поруч з верхньої (нижньої) кордоном допуску має різкий обрив. Крім того один або кілька інтервалів виходять за межі поля допуску.
Випадок аналогічний 6., але інтервали гістограми, що виходять за межі поля допуску вказують на те, що вимірювальний засіб було несправне. У зв'язку з цим необхідно провести перевірку засобів вимірювання, а також провести повторний інструктаж працівникам за правилами виконання вимірювань.
Гістограма має два піки, хоча вимір значень показника проводилося у виробів з однієї партії.
В цьому випадку можна зробити висновок, що вироби були отримані в різних умовах (наприклад, використовувалися матеріали різних сортів, змінювалася налаштування обладнання, вироби вироблялися на різних верстатах і т.д.). У зв'язку з цим для подальшого аналізу рекомендується застосувати метод стратифікації.
Основні характеристики гістограми в порядку (відповідають випадку 1.), при цьому є дефектні вироби зі значеннями показника, що виходять за межі поля допуску, які утворюють окремий «острівець» (ізольований пік).
Дана ситуація могла виникнути в результаті недбалості, при якій дефектні деталі були перемішані з доброякісними. В цьому випадку необхідно виявити причини і обставини, що призводять до виникнення даної ситуації, а також вжити заходів до їх усунення.
Початок застосування статистичних методів контролю та управління якістю поклав американський фізик У. Шухарт, коли в 1924 році запропонував використовувати діаграму (зараз її називають контрольної картою) і методику її статистичної оцінки для аналізу якості продукції. потім в різних країнах було розроблено багато статистичних методів аналізу і контролю якості. В середині 1960-х років в Японії набули широкого поширення гуртки якості. Щоб озброїти їх ефективним інструментом аналізу і управління якістю, японські вчені відібрали зі всієї безлічі відомих інструментів 7 методів.
Заслуга вчених, і в першу чергу професора Ісікава, полягає в тому, що вони забезпечили простоту, наочність, візуалізацію цих методів, перетворивши їх фактично в ефективні інструменти аналізу та управління якістю. Їх можна зрозуміти і ефективно використовувати без спеціальної математичної підготовки.
Ці методи в науково-технічній літературі отримали назву «Сім інструментів контролю якості» і «Сім основних інструментів контролю». Надалі їх кількість збільшилася і, оскільки загальним для них є доступність для всього персоналу фірми, їх стали називати «прості інструменти контролю якості».
При всій своїй простоті ці методи дозволяють зберегти зв'язок зі статистикою і дають можливість професіоналам користуватися результатами цих методів і при необхідності вдосконалювати їх. До простих інструментів контролю якості відносяться такі статистичні методи: контрольний листок, гістограма, діаграма розкиду, діаграма Парето, стратифікація (розшарування), графіки, діаграма Ісікава (причинно-наслідковий діаграма), контрольна карта. Ці методи можна розглядати і як окремі інструменти, і як систему методів (різну в різних обставинах).
Застосування цих інструментів в виробничих умовах дозволяє реалізувати важливий принцип функціонування СМК відповідно до МС ISO серії 9000 версії 2000 року - «прийняття рішень на підставі фактів». Інструменти контролю якості дають можливість отримати ці факти, достовірну інформацію про стан досліджуваних процесів. Перераховані інструменти контролю якості використовують в основному виконавці (менеджери) першої лінії для контролю і поліпшення конкретних процесів. Причому це можуть бути як виробничі, так і бізнес-процеси (діловодство, фінансові процеси, управління виробництвом, постачанням, збутом і т. П.). Комплексний характер управління якістю на всіх етапах життєвого циклу продукції і виробництва є, як відомо, неодмінною умовою Загального управління якістю (див. П. 1.8).
Контроль якості полягає в тому, щоб, перевіряючи за потрібне чином підібрані дані, виявити відхилення параметрів від запланованих значень при його виникненні, знайти причину його появи, а після усунення причини перевірити відповідність даних запланованим (стандарту або нормі). Так реалізується відомий цикл PDCA, або цикл Демінга (див. П. 1.8).
Джерелом даних при здійсненні контролю якості служать наступні заходи.
1. Інспекційний контроль: реєстрація даних вхідного контролю вихідної сировини і матеріалів; реєстрація даних контролю готових виробів; реєстрація даних інспекційного контролю процесу (проміжного контролю) і т. д.
2. Виробництво і технології: реєстрація даних контролю процесу; повсякденна інформацію про застосовуваних операціях, реєстрація даних контролю устаткування (неполадки, ремонт, технічне обслуговування); патенти і статті з періодичної преси і т. д.
3. Поставки матеріалів і збут продукції: реєстрація руху через склади (вхідний і вихідний навантаження); реєстрація збуту продукції (дані про отримання та виплати грошових сум, контроль терміну поставок) і т. д.
4. Управління і діловодство: реєстрація прибутку; реєстрація повернутої продукції; реєстрація обслуговування постійних клієнтів; журнал реєстрації продажу; реєстрація обробки рекламацій; матеріали аналізу ринку і т. д.
5. Фінансові операції: таблиця зіставлення дебету і кредиту; реєстрація підрахунку втрат; економічні розрахунки і т. д.
Дуже рідко для висновку про якість дані використовуються в тому вигляді, в якому вони були отримані. Це буває тільки у випадках, коли можливе пряме порівняння виміряних даних зі стандартом. Найчастіше ж при аналізі даних проводяться різні операції: знаходять середнє значення і стандартне відхилення, оцінюють розкид даних і т. Д.
Рішення тієї чи іншої проблеми за допомогою розглянутих методів зазвичай проводиться за наступною схемою.
1. Оцінка відхилень параметрів від встановленої норми. Виконується часто за допомогою контрольних карт і гістограм.
2. Оцінка факторів, які стали причиною виникнення проблеми. Проводять розшарування (стратифікацію) по залежностям між видами шлюбу (дефектами) і впливають факторами і за допомогою діаграми розкиду досліджують тісноту взаємозв'язків, застосовують також причинно-наслідковий діаграму.
3. Визначення найважливіших чинників, що з'явилися причиною відхилень параметрів. Використовують діаграму Парето.
4. Розробка заходів щодо усунення проблеми.
5. Після впровадження заходів - оцінка їх ефективності за допомогою контрольних карт, гістограм, діаграм Парето.
У разі необхідності цикл повторюють до тих пір, поки проблема не буде вирішена.
Реєстрацію результатів спостережень виконують часто за допомогою графіків, контрольних листків і контрольних карт.
Розглянемо суть і методику застосування зазначених простих методів контролю якості.
контрольний листок
Контрольний листок використовується як для реєстрації досвідчених даних, так і для попередньої їх систематизації. Є сотні різних видів контрольних листків. Найчастіше вони оформляються у вигляді таблиці або графіка. На рис. 4.16 наведено контрольний листок, який був розроблений для пошуку причин низької надійності телевізорів трьох моделей однієї фірми. Листки заповнювали техніки-ремонтники гарантійній майстерні, які займалися безпосередньо ремонтом цих телевізорів. Кожен листок заповнював один ремонтник протягом тижня. Контрольний листок містить коротку, але ясну інструкцію по методиці його заповнення. Вибір об'єктів і умов вимірювань забезпечив їх достовірність. Візуальний аналіз цих контрольних листків показує, що основною причиною низької надійності всіх трьох моделей є погана якість конденсаторів. У моделі 1017 є проблеми і з роботою перемикачів.
На рис. 4.17 показана зручна для заповнення та аналізу форма контрольного листка для обліку зміни параметра процесу. Отриманий графік дозволяє не тільки зафіксувати інформацію про процес, а й виявити тенденцію зміни досліджуваного параметра в часі.
Мал. 4.16. Контрольний листок обліку виходу з ладу компонентів телевізорів
Контрольний листок може фіксувати як кількісні, так і якісні характеристики процесу (місце виявлених дефектів на виробі, види відмов і ін.).
Необхідно ретельно спланувати збір даних, щоб уникнути помилок, які можуть спотворити уявлення про досліджуваному процесі. можливі наступні
Мал. 4.17. Контрольний листок обліку змін одного з умов технологічного процесу
помилки: недостатня точність вимірювань через недосконалість засобів або методів вимірювань, через погану інформованість збирачів даних, їх низьку кваліфікацію або їх зацікавленості в спотворенні результатів; суміщення вимірювань, що відносяться до різних умов протікання процесу; вплив процесу вимірювань на досліджуваний процес. Щоб уникнути цих помилок, потрібно дотримуватися таких правил.
1. Необхідно встановити суть досліджуваної проблеми і поставити питання, що потребують вирішення.
2. Слід розробити форму контрольного листка, що дозволяє з мінімальними витратами часу і коштів отримати достовірну інформацію про процес.
3. Необхідно розробити методику вимірювань, що виключає отримання даних, які не враховують важливі умови протікання процесу. Наприклад, вимірювання слід проводити на одному виді обладнання при використанні певної оснащення, із зазначенням режимів процесу, виконавця, часу і місця протікання процесу. Це дозволить в подальшому врахувати вплив цих факторів на процес.
4. Необхідно вибрати збирача даних, безпосередньо має інформацію про процес в якості оператора, наладчика або контролера, не зацікавленого в її спотворенні, що володіє кваліфікацією для отримання достовірних даних.
5. З збирачами даних слід провести інструктаж про методику вимірювань або навчити їх.
6. Засоби і методи вимірювань повинні забезпечувати необхідну точність вимірювань.
7. Слід виконати аудит процесу збору даних, оцінити його результати, при необхідності відкоригувати методику збору даних.
Гістограма
Цей поширений інструмент контролю якості використовується для попередньої оцінки диференціального закону розподілу досліджуваної випадкової величини, однорідності експериментальних даних, порівняння розкиду даних з допустимим, природи і точності досліджуваного процесу.
Гістограма - це стовпчастий графік 1 (Рис. 4.18), що дозволяє наочно уявити характер розподілу випадкових величин у вибірці. Для цієї ж мети використовують і полігон 2 (Див. Рис. 4.18) - ламану лінію, що сполучає середини стовпців гістограми.
Мал. 4.18. Гістограма (1), полігон (емпірична крива розподілу) (2) і теоретична крива розподілу (3) значень розміру деталі
Гістограма як метод подання статистичних даних була запропонована французьким математиком А. Гері в 1833 році. Він запропонував використовувати столбцовую графік для аналізу даних про злочинність. Робота А. Гері принесла йому медаль Французької академії, а його гістограми стали стандартним інструментом для аналізу та подання даних.
Побудова гістограми проводиться таким чином.
Складається план дослідження, виконуються вимірювання, і результати заносять в таблицю. Результати можуть бути представлені у вигляді фактичних виміряних значень або у вигляді відхилень від номінального значення. В отриманій вибірці знаходять максимальне Х mах і мінімальне Х min значення і їх різницю R= Х mах – Х min розбивають на z рівних інтервалів. зазвичай
, де N- обсяг вибірки. Представницької вважається вибірка при N\u003d 35 - 200. Часто N\u003d 100. Як правило, z\u003d 7-11. Довжина інтервалу l \u003d R / z повинна бути більшою за ціну ділення шкали вимірювального пристрою, яким виконувалися вимірювання.
підраховують частоти f i(Абсолютне число спостережень) і частості
(Відносне число спостережень) для кожного інтервалу. Складається таблиця розподілу і будується його графічне зображення за допомогою гістограми або полігону в координатах f i - x i або ω i – x i,де x i- середина або межа i-го інтервалу. У кожен інтервал включаються спостереження, що лежать в межах від нижньої межі інтервалу до верхньої. Частоти значень, що потрапили на межі між інтервалами, порівну розподіляються між сусідніми інтервалами. Для цього значення, що потрапили на нижню межу, відносять до попереднього інтервалу, значення, що потрапили на верхню межу, - ось до чого інтервалу. Масштаб графіків по осі абсцис вибирається довільним, а по осі ординат рекомендується такий, щоб висота максимальної ординати ставилася до ширини підстави кривої як 5: 8.
Маючи таблицю розподілу, вибіркові Xі S 2 для загальної вибірки можна розрахувати за формулами:
тут Х i- середнє значення i-го інтервалу.
Розрахунки значно спрощуються, якщо використовувати початок відліку x 0.
За допомогою гістограми (полігону) можна встановити теоретичний закон розподілу, якому в найкращій мірі відповідає емпіричний розподіл даного чинника, знайти параметри цього теоретичного розподілу.
знаючи X, S,закон розподілу характеристики технологічного процесу, можна оцінити точність технологічного процесу по даному параметру (див. п. 3.1.3). Методика аналізу процесу за показником C p (Індексу відтворюваності) розглянута також в.
Основною перевагою гістограми є те, що аналіз її форми і розташування щодо меж поля допуску дає багато інформації про досліджуваному процесі без виконання розрахунків. Для отримання такої інформації з вихідних даних необхідно виконати досить складні розрахунки. Гістограма дозволяє оперативно виконати попередній аналіз процесу (вибірки) виконавцю першої лінії (оператору, контролеру і ін.) Без математичної обробки результатів вимірювань.
Наприклад, як видно на наведеному вище малюнку (див. Рис. 4.18), гістограма зміщена щодо номінального розміру до нижньої межі допуску, в області якої вірогідний шлюб. Оператор для запобігання шлюбу повинен перш за все відрегулювати налаштування верстата для суміщення Xі середини поля допуску. Можливо, що цього виявиться недостатньо для виключення шлюбу. Тоді буде потрібно підвищити жорсткість технологічної системи, стійкість інструменту і зменшити розкид розмірів.
Розглянемо найбільш поширені форми гістограм (рис. 4.19) і спробуємо їх пов'язати з особливостями процесу (вибірки, по якій побудована гістограма).
Мал. 4.19. Основні типи гістограм
дзвіноподібний розподіл(Див. Рис. 4.19, а)- симетрична форма з максимумом приблизно в середині інтервалу зміни досліджуваного параметра. Характерна для розподілу параметра за нормальним законом, при рівномірному впливі на нього різних факторів. Відхилення від колоколообразной форми можуть вказувати на наявність домінуючих факторів або порушень методики збору даних (наприклад, включення до вибірки даних, отриманих в інших умовах).
Розподіл з двома піками (двухвершінние)(Див. Рис. 4.19, б)характерно для вибірки, яка об'єднує результати двох процесів або умов роботи. Наприклад, якщо аналізуються результати вимірювань розмірів деталей після обробки, така гістограма буде мати місце, якщо в одну вибірку об'єднані вимірювання деталей при різних настройках інструменту або при використанні різних інструментів або верстатів. Використання різних схем стратифікації для виділення різних процесів або умов - один з методів подальшого аналізу таких даних.
Розподіл типу плато(Див. Рис. 4.19, в)має місце для тих же умов, що і попередня гістограма. Особливістю даної вибірки є те, що в ній об'єднано кілька розподілів, в яких середні значення незначно відрізняються між собою. Доцільно побудувати діаграму потоків, виконати аналіз послідовно виконуваних операцій, застосувати стандартні процедури реалізації операцій. Це зменшить варіабельність умов процесів і їх результатів. Корисно також застосування методу стратифікації (розшарування) даних.
Розподіл гребенчатого типу(Див. Рис. 4.19, г)- регулярно чергуються високі і низькі значення. Цей тип зазвичай вказує на помилки вимірювань, на помилки в способі угруповання даних при побудові гістограми або на систематичну похибку в способі округлення даних. Менш імовірна альтернатива того, що це один з варіантів розподілу типу плато.
Проаналізуйте процедури збору даних і побудови гістограми, перш ніж розглядати можливі характеристики процесу, які могли б викликати таку структуру.
скошене розподіл(Див. Рис. 4.19, д)має асиметричну форму з піком, розташованим не в центрі даних, і з «хвостами» розподілу, які різко спадають з одного боку, і м'яко - з іншого. Ілюстрація на малюнку називається позитивно скошеним розподілом, тому що довгий «хвіст» простягається вправо до уменьшающимся значенням. Негативно скошене розподіл мало б довгий «хвіст», що тягнеться вліво до уменьшающимся значенням.
Така форма гістограми вказує на відміну розподілу досліджуваного параметра від нормального. Воно може бути викликано:
Переважним впливом будь-якого фактора на розкид значень параметра. Наприклад, при механічній обробці це може бути вплив точності заготовок або оснащення на точність оброблених деталей;
Неможливістю отримання значень більше або менше певної величини. Це має місце для параметрів з одностороннім допуском (наприклад, для показників точності взаємного розташування поверхонь - биття, неперпендикулярності і ін.), Для параметрів, у яких існують практичні обмеження їх значень (наприклад, значення часу або числа вимірів не можуть бути менше нуля) .
Такі розподілу можливі, тому що обумовлені природою отримання вибірок. Слід звернути увагу на можливість зменшення довжини «хвоста», так як він збільшує варіабельність процесу.
усеченное розподіл(Див. Рис. 4.19, е) має асиметричну форму, при якій пік знаходиться на краю або поблизу від краю даних, а розподіл з одного боку обривається дуже різко і має плавний «хвіст» з іншого боку. Ілюстрація на малюнку показує усічення з лівого боку з позитивно скошеним «хвостом». Звичайно, можна також зіткнутися з урізанням справа з негативно скошеним «хвостом». Усічені розподілу - це часто гладкі, дзвоновидні розподілу, у яких за допомогою деякої зовнішньої сили (відбраковування, 100% -ний контроль або повторний огляд) частина розподілу вилучена або усічена. Зверніть увагу, що зусилля по усіканню додають вартість і, отже, це хороші кандидати на усунення.
Розподіл з ізольованим піком(Див. Рис. 4.19, ж) має невелику, окрему групу даних на додаток до основного розподілу. Як і розподіл з двома піками, ця структура являє собою деяку комбінацію і передбачає, що працюють два різних процесу. Однак маленький розмір другого піку вказує на ненормальність, на щось, що не відбувається часто або регулярно.
Подивіться уважно на умови, супутні даними в маленькому піку: чи не можна відокремити конкретний час, обладнання, джерело вхідних матеріалів, процедуру, оператора і т. Д. Такі маленькі ізольовані піки в поєднанні з усіченим розподілом можуть бути наслідком відсутності достатньої ефективності відбракування дефектних виробів. Можливо, що маленький пік представляє помилки у вимірах або переписуванні даних. Перевірте виміри й обчислення.
Розподіл з піком на краю(Див. Рис. 4.19, з) має великий пік, приєднаний до гладкому в іншому розподілу. Така форма існує тоді, коли протяжний «хвіст» гладкого розподілу був обрізаний і зібраний в одну-єдину категорію на краю діапазону даних. Крім того, це вказує на неакуратну запис даних (наприклад, значення за межами «прийнятного» діапазону записуються як всього лише лежать поза діапазону).
діаграма розкиду
Діаграма розкиду дозволяє без математичної обробки експериментальних даних про значеннях двох змінних на основі графічного представлення цих даних оцінити характер і тісноту зв'язку між ними. Це дає можливість лінійному персоналу контролювати хід процесу, а технологам і менеджерам - керувати ним.
Цими двома змінними можуть бути:
Характеристика якості процесу і фактор, що впливає на хід процесу;
дві різні характеристики якості;
Два фактори, що впливають на одну характеристику якості.
Розглянемо приклади використання діаграм розкиду в зазначених випадках.
До прикладів застосування діаграми розкиду для аналізу залежності між причинним фактором і характеристикою (наслідком) відносяться діаграми для аналізу залежності суми, на яку укладені контракти, від числа поїздок бізнесмена з метою укладення контрактів (планування ефективних поїздок); відсотка шлюбу від відсотка невиходу на роботу операторів (контроль персоналу); числа поданих пропозицій від числа циклів (від часу) навчання персоналу (планування навчання); витрати сировини на одиницю готової продукції від ступеня чистоти сировини (стандарти на сировину); виходу реакції від температури реакції; товщини плакіровкі від щільності струму; ступеня деформації від швидкості формування (контроль процесів); розміру прийнятого замовлення від числа днів, за яке проводиться обробка рекламацій (інструкції з ведення торговельних операцій, інструкції по обробці рекламацій) і т. д.
При наявності кореляційної залежності причинний фактор робить дуже великий вплив на характеристику, тому, утримуючи цей фактор під контролем, можна досягти стабільності характеристики. Можна також визначити рівень контролю, необхідний для необхідного показника якості.
Прикладами застосування діаграми розкиду для аналізу залежності між двома причинними факторами можуть служити діаграми для аналізу залежності між вмістом рекламацій і керівництвом по експлуатації вироби (рух за відсутність рекламацій); між циклами гарту отожженной стали і газовим складом атмосфери (контроль процесу); між числом курсів навчання оператора і ступенем його майстерності (планування навчання і підготовки кадрів) і т. д.
При наявності кореляційної залежності між окремими факторами значно полегшується контроль процесу з технологічної, тимчасової і економічної точок зору.
Застосування діаграми розкиду для аналізу залежності між двома характеристиками (результатами) можна бачити на таких прикладах, як аналіз залежності між обсягом виробництва і собівартістю вироби; між міцністю на розтягнення сталевий пластини і її міцністю на вигин; між розмірами комплектуючих деталей і розмірами виробів, змонтованих з цих деталей; між прямими і непрямими витратами, складовими собівартість вироби; між товщиною сталевого листа і стійкістю до вигинів і т. д.
При наявності кореляційної залежності можна здійснювати контроль тільки однієї (будь-який) з двох характеристик.
Побудова діаграми розкиду (поля кореляції) роблять у такий спосіб.
1. Планують і виконують експеримент, при якому реалізується взаємозв'язок y\u003d F (x), або проводять збір даних про роботу організації, про зміни в суспільстві і т. П., В яких виявляється взаємозв'язок y\u003d F (x). Перший шлях отримання даних характерний для технічних (конструкторських або технологічних) завдань, другий шлях - для організаційних і соціальних завдань. Бажано отримати не менше 25-30 пар даних, які заносять в таблицю. Таблиця має три графи: номер досвіду (або деталі), значення уі х.
2. Оцінюють однорідність експериментальних даних за допомогою критеріїв Груббс або Ірвіна. Різко виділяються результати, які не належать даній вибірці, виключають попарно.
3. Знаходять максимальні і мінімальні значення xі у. Вибирають масштаби по осі ординат (У)і осі абсцис (X)так, щоб зміна факторів по цих осях мало місце на ділянках приблизно однакової довжини. Тоді діаграму буде легше читати. На кожній осі потрібно мати 3-10 градацій. Бажано використовувати цілі числа.
4. Для кожної пари значень y i - x iна графіку отримують точку як перетин відповідних ординати і абсциси. Якщо в різних спостереженнях отримані однакові значення навколо точки, малюють стільки концентричних гуртків, скільки цих значень мінус одне, або наносять всі крапки поруч, або поруч з точкою вказують загальне число однакових значень.
5. На діаграмі або поруч з нею вказують час і умови її побудови (загальне число спостережень, П. І. Б. оператора, що зібрав дані, засоби вимірювань, ціна ділення кожного з них та ін.).
6. Для побудови емпіричної лінії регресії діапазон зміни x(або у)розбирають на 3-5 рівних частин. Усередині кожної зони для потрапили в неї точок знаходять x iі y i (j- номер зони). Наносять ці точки на діаграму (на рис. 4.20 вони позначені трикутниками) і з'єднують між собою. Отримана ламана більш наочно ілюструє вид залежності y= f(X).
Емпіричну лінію регресії будують зазвичай на етапі обробки дослідних даних, але навіть саме розташування точок діаграми розсіювання в факторному просторі (Y - x)без побудови цієї лінії дозволяє попередньо оцінити вигляд і тісноту взаємозв'язку y= f (x).
Мал. 4.20. Діаграма розкиду F pr \u003d f (E T) при зубофрезерования циліндричних шестерень; F pr - похибка напрямки зубів, E T - биття опорного торця заготовки
Взаємозв'язок двох чинників може бути лінійної (рис. 4.21-4.24) або нелінійної (рис. 4.26, 4.27), прямий (див. Рис. 4.21, 4.22) або зворотного (див. Рис. 4.23, 4.24), тісному (див. Рис . 4.21, 4.23, 4.27) або слабкою (легкої) (див. рис. 4.22, 4.24, 4.26) або взагалі бути відсутнім (рис. 4.25).
Мал. 4.22. Легка пряма кореляція
Мал. 4.23. Зворотна (негативна) кореляція
Мал. 4.24. Легка зворотна кореляція
Мал. 4.25. відсутність кореляції
Мал. 4.26. Легка криволинейная кореляція
Мал. 4.27. криволінійна кореляція
Для лінійної залежності, як відомо, характерно прямо пропорційне зміна yпри зміні x,яке може бути описано рівнянням прямої лінії:
у\u003d А + bx. (4.3)
Лінійна залежність є прямою, якщо має місце збільшення значень yпри збільшенні значень х. Якщо з ростом xзначення yзменшуються - залежність між ними зворотна.
Якщо має місце закономірна зміна положення точок на діаграмі розсіювання, коли зі зміною xвідбувається лінійне або нелінійна зміна y, значить, існує взаємозв'язок між yі x. Якщо такої зміни положення точок немає (див. Рис. 4.25), значить, зв'язок між yі xвідсутнє. При наявності зв'язку малий розкид точок щодо їх уявної середньої лінії свідчить про тісний зв'язок yз x, великий розкид точок - про слабку (легкої) зв'язку yз x.
Після якісного аналізу залежності y\u003d F (x) за формою і розташуванню діаграми розсіювання виконують кількісний аналіз цієї залежності. При цьому часто використовують такі методи, як метод медіан, метод порівняння графіків зміни значень yі xв часі або контрольних карт для цих значень, оцінка тимчасового лага взаємозв'язку змінних, методи кореляційно-регресійного аналізу.
Перші два з перерахованих методів призначені для оцінки наявності та характеру взаємозв'язку (кореляції) між yі x. Гідність цих методів - відсутність складних розрахунків. Рекомендуються при обробці результатів безпосередньо на робочому місці, де проводилися вимірювання. Методи реалізуються шляхом підрахунку точок в певних зонах діаграми розсіювання або контрольної карти, їх підсумовування і порівняння отриманих значень з табличними. Методи не дають кількісної оцінки ступеня тісноти зв'язку yі x.
Третій метод використовується для визначення періодів часу, коли між двома характеристиками якості існує найбільш тісний взаємозв'язок. Для цього будуються і аналізуються діаграми розкиду між значеннями y i – x i зі зсувом у часі. Спочатку будуються діаграми між значеннями y i – x i, потім y.- x i, потім y. + 2 – x.і т. д. Тут i- період часу, в який вимірювалися значення yі x.Це можуть бути годину, день, місяць і т. П.
Найбільш об'єктивну, кількісну оцінку ступеня тісноти і характеру взаємозв'язку між значеннями досліджуваних параметрів yі xможна отримати при використанні методів кореляційно-регресійного аналізу (КРА). Перевагою цих методів є також те, що достовірність їх результатів піддається оцінці.
Ступінь тісноти лінійного взаємозв'язку між двома факторами оцінюється за допомогою коефіцієнта парної кореляції:
де у, х- середнє арифметичне значення у.і х.в даній вибірці, i- номер досвіду, S y, S x - їх середні квадратичні (стандартні) відхилення, n- обсяг вибірки (часто n= 30 – 100).
Достовірність r yx оцінюється зазвичай за допомогою критерію Стьюдента. значення r yx знаходяться в інтервалі від -1 до +1. Якщо вони достовірні, тобто істотно відрізняються від 0, значить, між досліджуваними факторами є лінійна кореляційна залежність. В іншому випадку ця залежність відсутня або є істотно нелінійної. якщо r yx дорівнює +1 або -1, що зустрічається вкрай рідко, між досліджуваними факторами існує функціональний взаємозв'язок. знак r yx говорить про пряме (+) або зворотному (-) характер взаємозв'язку між досліджуваними факторами.
Ступінь тісноти нелінійної взаємозв'язку оцінюється за допомогою кореляційного відношення п.
При наявності достовірної взаємозв'язку yз xслід знайти її математичний опис (модель). При цьому часто використовують поліноми різного ступеня. Лінійну взаємозв'язок описують полиномом першого ступеня (4.3), нелінійну - полиномами більш високих ступенів. Адекватність рівняння регресії досвідченим даними зазвичай оцінюється за допомогою F-критерію Фішера.
Залежність (4.3) може бути записана у вигляді
залежність y= f (x)може бути використана для вирішення оптимізаційної або інтерполяційної задачі. У першому випадку за допустимим (оптимальному) значенням yвстановлюють допустиме значення x.У другому випадку визначають значення yпри зміні значень x.Необхідно відзначити, що залежність y= f (x),встановлена \u200b\u200bна основі експериментальних даних, справедлива лише для умов, в яких ці дані були отримані, в тому числі для мали місце інтервалів зміни yі x.
Серед елементарних (простих) статистичних методів та інструментів, названих так через їх порівняльної простоті, переконливості і доступності, найбільшого поширення набули сім методів, виділених на початку 1950-х рр. японськими фахівцями під керівництвом К. Ісікава. У своїй сукупності вони утворюють ефективну систему методів контролю і аналізу якості, за допомогою якої можна розв'язувати від 50 до 95% всіх проблем, які перебувають в полі зору виробничників.
Застосування цих простих методів не вимагає спеціальної освіти, їх можуть застосовувати всі - від керівника до робітника, у всіх підрозділах підприємства.
Сім простих методів можуть застосовуватися в будь-якій послідовності, в будь-якому поєднанні, в різних аналітичних ситуаціях, їх можна використовувати і як цілісну систему, і як окремі інструменти аналізу. У кожному конкретному випадку пропонується визначити склад і структуру робочого набору методів.
контрольні листки дозволяють легко реєструвати дані і виявляти невідповідності. Вони можуть застосовуватися при контролі, як за якісними, так і за кількісними ознаками. Контрольні листки - це бланки, які заповнюють на робочих місцях. Вони служать для перевірки певних нормативних ознак, реєстрації виникнення окремих проблем (дефектів, поломок), відображення частоти настання вимірюваної величини в певних межах (рис. 3.1).
Причинно-наслідковий діаграма (Схема К. Ісікава) застосовується, як правило, при аналізі дефектів, що призводять до найбільших втрат. На діаграмі наочно представлені зв'язку між потенційними причинами і їх наслідками (виникаючими проблемами).
При аналізі зазначених чинників виявляються вторинні, а може бути, і третинні причини, що призводять до дефектів і підлягають усуненню.
Для аналізу дефектів і побудови діаграми необхідно визначити максимальне число причин, які можуть мати відношення до допущених дефектів (рис. 3.2).
Діаграма дає можливість виявляти причини дефектів і зосереджуватися на усунення їх причин. Аналізуються основні причинні фактори: «людина», «машина» ( «обладнання»), «матеріал», «метод», «контроль», «середовище».
Являє собою стовпчастий графік і застосовується для наочного зображення розподілу конкретних значень параметра по частоті повторення за певний період часу (тиждень, місяць, рік).
Гістограми дозволяють графічно представити мінливість наявних даних і встановити, наскільки частота появи вимірюваних величин відповідає нормальному розподілу, а також порівняти окремі вимірювані величини з межами допуску (рис. 3.3).
Крім того, гістограма застосовується для аналізу значень виміряних або розрахункових параметрів, наприклад значень показників якості (маси, хімічного складу, Механічних характеристик), термінів отримання замовлення, числа поломок, дефектів і т.д.
Названа так по імені її автора, італійського економіста Парето. Вона дозволяє наочно уявити величину втрат в залежності від різних дефектів. Діаграма Парето будується у вигляді стовпчастого графіка, використовується для дослідження широкого кола проблем, що відносяться до різних сфер діяль-
Мал. 3.3.
ності підприємства: фінансів, збуту, постачання, виробництва і т.д. (Рис. 3.4).
При використанні діаграми Парето для контролю найважливіших факторів найбільш поширеним методом аналізу є так званий Аяс-аналіз. Відхилення і дефекти, на які припадає найбільша частка витрат в робочому процесі, становлять групу А (До 80%), найменша частина витрат - це група С (до 10%), середні витрати - група В (Проміжна).
Очевидно, що увагу слід приділяти усуненню тих дефектів, які призводять до найбільших втрат. для групи А діаграма Парето будується в декількох варіантах, щоб, послідовно аналізуючи їх, в кінцевому підсумку скласти окрему діаграму Парето по конкретних причин дефектів.
Мал. 3.4.
Діаграму Парето доцільно застосовувати разом з причинно-наслідкового діаграмою.
Після з'ясування причин і усунення дефектів слід знову побудувати діаграму Парето для перевірки ефективності вжитих заходів. А для обліку сукупного відсотка втрат від декількох дефектів будується кумулятивна крива.
Діаграма Парето при аналізі шлюбу дає можливість об'єктивно оцінити фактичний стан виробництва на окремих ділянках і вирішити комплекс питань, пов'язаних з якістю виготовлення продукції. Зокрема, за допомогою діаграми Парето можна визначити:
- число випадків шлюбу за його видами;
- суми втрат від шлюбу;
- витрати часу і матеріальних засобів на виключення шлюбу;
- зміст рекламацій, що надходять;
- витрати, зумовлені задоволенням рекламацій, і т.д. Наприклад, при аналізі втрат від браку у виробництві сметани
виявилося, що з восьми видів шлюбу (кормові присмаки, прісний смак, відділення сироватки в сметані, вспученная консистенція, тягуча консистенція, салістий смак, прогірклий смак, гіркий смак) найбільш часто зустрічається вспученная консистенція.
Діаграма розкиду (розсіювання) будується як графік залежності між двома параметрами, що дозволяє визначити наявність взаємозв'язку між ними. Якщо такий взаємозв'язок існує, то можна усунути відхилення одного параметра, впливаючи на інший. При цьому можливі позитивна чи негативна взаємозв'язок, а також її відсутність. На рис. 3.5 представлені приклади можливих кореляцій: а) пряма (позитивна) кореляція - при збільшенні х збільшується також і у; б) зворотна (негативна) кореляція - при збільшенні х параметр у зменшується; в) від-
а - пряма (позитивна) кореляція; б - зворотна (негативна) кореляція; в - відсутність кореляції присутність кореляції - між х і у залежність не спостерігається (така кількість не співвідноситься з іншим).
діаграму розкиду можна використовувати для проведення подальших досліджень елементів, виділених при аналізі причин і наслідків. Наприклад, діаграма розкиду може підтвердити причину, певну за допомогою діаграми К. Ісікава.
Метод стратифікації (розшарування). Стратифікація - поділ отриманих даних на окремі групи (верстви, страти) в залежності від обраного стратифікують фактора. Служить основою для інших інструментів, таких як аналіз Парето або діаграма розсіювання.
Як стратифікують фактора можуть бути обрані будь-які параметри, що визначають особливості умов виникнення стратифікації:
- оператори, виробничі бригади, ділянки, цехи, підприємства і т.п .;
- час збору даних;
- різні види сировини;
- різні види обладнання, засобів вимірювання і т.д.
При відсутності обліку стратифікують фактора (розшарування даних) відбувається їх об'єднання і знеособлення, що утрудняє встановлення дійсної взаємозв'язку між отриманими даними і особливостями їх виникнення. Наприклад, при аналізі джерела дефектної продукції, що поставляється підприємству декількома сторонніми постачальниками, доцільно провести стратифікацію дефектної продукції по кожному постачальнику. Стратифікують фактор в даному випадку - постачальник.
У зарубіжній практиці при стратифікації статистичних даних рекомендується використовувати мнемонічний прийом 4 М... 6М,дозволяє легко запам'ятати типові причини (фактори), за якими може бути проведена стратифікація (угрупування) статистичних даних. Даний прийом заснований на використанні англійських слів, що починаються на букву М і визначають основні групи причин (факторів) стратифікації даних:
- 1. Manpower (Персонал) - розшарування за виконавцями (по їх кваліфікації, стажу роботи, підлоги і т.п.).
- 2. Machine (Машина) - стратифікація по обладнанню (за новим і старим обладнанню, марці, конструкції, яка випускає фірмі і т.п.).
- 3. Material (Матеріал) - угруповання по виду матеріалу, сировини, комплектуючих (за місцем видобутку або виробництва, фірмі-изго- товітелю, партії сировини, сорту матеріалу і т.п.).
- 4. Method (Метод, технологія) - розшарування за способом виробництва (по температурному режиму, технологічного прийому, номеру цеху, бригади, ділянки, зміні, робітникам і т.п.).
- 5. Measurement (Вимір) - за методом вимірювання, типу вимірювальних засобів, класу точності приладу і т.п.
- 6. Media (довкілля) - по температурі, вологості повітря в цеху, магнітним і електричним полями, сонячного випромінювання і т.п.
При практичному використанні методу стратифікації рекомендується діяти таким чином:
- вибрати цікавляться дані;
- виділити стратифікують фактор і категорії (групи), на які поділяються дані;
- разгруппировать дані на підставі обраних категорій;
- оцінити результати угруповання по кожній категорії;
- представити отримані результати відповідним чином;
- проаналізувати необхідність додаткового вивчення даних;
- спланувати подальшу роботу для додаткового підтвердження отриманих результатів.
На рис. 3.6 наведено приклад аналізу джерела виникнення дефектів. Всі дефекти класифіковані за чотирма категоріями: постачальники, оператори, зміна, обладнання.
Контрольна карта - різновид графіків з контрольними межами, які позначають допустимий діапазон розкиду досліджуваних характеристик в звичайних умовах перебігу процесу (рис. 3.7). Вони дозволяють оцінити варіації процесу і перевірити, чи знаходиться він під контролем чи ні. Вперше контрольні карти запропонував використовувати У. Шухарт.
Контрольні карти ґрунтуються на чотирьох принципах:
Мал. 3.7.
НКП - нижній контрольний межа; З / 1 - середня лінія; ВКП - верхній контрольний межа
- 1) всі процеси з плином часу відхиляються від заданих характеристик;
- 2) окремі точки є непрогнозованими;
- 3) стабільний процес відхиляється випадково, і групи точок стабільного процесу мають тенденцію розташовуватися в прогнозованих межах;
- 4) нестабільний процес не відхиляється випадково, невипадковими відхиленнями є ті, які знаходяться за межами прогнозованих кордонів.
Контрольна карта являє собою спеціальний бланк, на якому проводяться центральна лінія і дві лінії вище і нижче середньої, звані верхньої контрольної кордоном і нижньої. На карту точками наносяться дані вимірювань, контролю параметрів і умов виробництва.
Якщо буде виявлено викид однієї або декількох точок за контрольні кордону, це свідчить про відхилення параметрів або відхиленні умов процесу від встановленої норми.
Контрольні карти графічно відображають динаміку процесу, тобто зміна показників в часі. За ним визначають статистичні значення, отримані в результаті вибіркового контролю.
Існує два типи контрольних карт: один - для безперервних значень, інший - для дискретних. Типи контрольних карт регламентуються: середнє арифметичне х, медіану, середнє відхилення s, розмах R, частка дефектних одиниць продукції р і ін. (табл. 3.1).
(Х - R) -Карта - карта середніх арифметичних і розмахів, застосовується при контролі за кількісною ознакою показників
Таблиця 3.1
Типи контрольних карт
якості: довжина, маса, міцність на розрив і ін. Ця карта використовується для аналізу та управління процесами, показники якості яких представляють собою безперервні величини і несуть найбільшу кількість інформації про процес.
Величина х є середнє значення для підгрупи, a R - вибірковий розмах для неї. Як правило, Л-карту використовують разом з х-картою для управління розкидом всередині підгруп.
Х-Кащаев - карта індивідуальних значень, застосовується для швидкого виявлення непомічених факторів або в разі, коли за день або тиждень було вироблено тільки одне спостереження. Якщо дані про процес надходять через великі інтервали часу або групування даних неефективно, то вони наносяться на графік окремими точками в міру їх надходження;
рп-карта - карта числа дефектних одиниць продукції, застосовується для контролю якості за визначенням числа дефектних виробів;
/ 7-карта - карта частки дефектної продукції, використовується для контролю якості за визначенням частки дефектних виробів;
з-карта - карта числа дефектів, застосовується в разі, коли контроль якості здійснюється за допомогою визначення сумарної кількості дефектів в заздалегідь встановленому обсязі перевіряються виробів;
і-карта - карта числа дефектів на одиницю продукції, використовується при контролі якості за кількістю дефектів на одиницю продукції, коли площа, довжина або інший параметр зразка продукції не є постійною величиною.
При кількісній оцінці використовують так звані (х - R)-карти, при якісній оцінці - / 7-карти.
Графіки використовуються для наочності та полегшення розуміння взаємозалежності кількісних величин або їх змін в часі. Графіки дозволяють візуально представити отримання кількісних даних, спрощують їх аналіз. Найчастіше застосовуються лінійні, кругові, стовпчасті графіки.
Лінійний графік дозволяє показати зміну параметра з плином часу. Проаналізувавши такий графік за допомогою методу найменших квадратів, можна передбачити тенденцію зміни параметра і його розмір в наступному році (рис. 3.8).
Мал. 3.8.
1 - фактичні значення параметрів; 2 - лінія тренда
Стовпчастий графік показує кількісну залежність, виражену висотою стовпчика, наприклад, таких факторів, як сума втрат в результаті шлюбу, собівартість продукції за видами і т.д. При побудові столбчатого графіка по осі ординат відкладають кількісні показники чинників, а по осі абсцис - якісні показники, яким відповідає стовпчик (рис. 3.9).
Круговий графік застосовується для вираження процентного співвідношення розглянутих даних, наприклад співвідношення елементів, що складають собівартість продукції, і всієї себестоі-
Мал. 3.9. Стовпчастий графік мости. Аналіз складових дає інформацію, що дозволяє знизити витрати на забезпечення якості, збільшити прибуток (рис. 3.10).
Мал. 3.10.
- 1 - підготовку виробництва і технологічного процесу; 2 - контроль;
- 3 - організацію системи якості; 4 - навчання і підготовку кадрів;
- 5 - матеріальне стимулювання за підвищену якість
Перераховані інструменти допомагають вирішувати більшість проблем, що виникають якості. Для вирішення складніших проблем додатково можуть застосовуватися методи Тагути і сім нових інструментів контролю якості.
Розглянуті вище прості інструменти контролю якості ( «Сім інструментів контролю якості») призначені для аналізу кількісних даних про якість. Вони дозволяють досить простими, але науково обгрунтованими методами вирішувати 95% проблем аналізу та управління якістю в різних областях. Вони використовують прийоми в основному математичної статистики, проте доступні всім учасникам процесу виробництва і застосовуються практично на всіх етапах життєвого циклу продукції.
Проте, при створенні нового продукту не всі факти мають чисельну природу. Існують фактори, які піддаються лише словесним описом. Облік цих факторів становить приблизно 5% проблем в області якості. Ці проблеми виникають в основному в галузі управління процесами, системами, колективами, і при їх вирішенні поряд зі статистичними методами необхідно використовувати результати операційного аналізу, теорії оптимізації, психології та ін.
Тому JUSE (Union of Japanese Scientists and Engineers - Союз японських вчених і інженерів) в 1979 р на базі цих наук розробив дуже потужний і корисний набір інструментів, що дозволяють полегшити задачу управління якістю при аналізі зазначених факторів.
До «Семи інструментів управління» відносяться:
1) діаграма спорідненості (affinity diagram);
2) діаграма (графік) взаємозв'язків (залежностей) (interrelationship diagram);
3) деревоподібна (системна) діаграма (дерево рішень) (tree diagram);
4) матрична діаграма або таблиця якості (matrix diagram or quality table);
5) стрелочная діаграма (arrow diagram);
6) діаграма процесу здійснення програми (планування здійснення процесу) (Process Decision Program Chart - PDPC);
7) матриця пріоритетів (аналіз матричних даних) (matrix data analysis).
Збір вихідних даннихобично здійснюють в період «мозкових штурмів» фахівців в досліджуваній області та неспеціалістів, але здатних генерувати продуктивні ідеї в нових для себе питаннях.
Кожен учасник може вільно висловлюватися з обговорюваної теми. Його пропозиції фіксуються. Проводиться обробка результатів обговорення, і пропонуються засоби для вирішення проблеми.
Сфера застосування «Семи нових інструментів контролю якості» швидко розширюється. Ці методи застосовуються в таких областях як діловодство та управління, навчання і підготовка кадрів тощо.
Найбільш ефективно застосовувати «Сім нових інструментів» на етапі
· Розробки нової продукції і підготовки проекту;
· Для вироблення заходів щодо зниження браку і зменшення рекламацій;
· Для підвищення надійності та безпеки;
· Для забезпечення випуску екологічної продукції;
· Для вдосконалення стандартизації і т. Д.
Розглянемо коротко ці інструменти.
1. Діаграма спорідненості (ДС) -дозволяє виявити основні порушення процесу шляхом об'єднання однорідних усних даних.
§ визначення теми для збору даних;
§ створення групи зі збору даних від споживачів;
§ занесення отриманих даних на картки (самоклеючі листи), які можна вільно переміщувати;
§ угруповання (систематизація) однорідних даних за напрямками різних рівнів;
§ формування єдиної думки членів групи з розподілу даних;
§ створення ієрархії виділених напрямків.
2. Діаграма взаємозв'язків (ДВ) -сприяє визначенню взаємозв'язку основних причин порушення процесу з проблемами, що існують в організації.
Процедура створення ДС складається з наступних етапів:
· Формується група фахівців, які встановлюють і групують дані з проблеми;
· Виявлення причини розміщуються на картках, і встановлюється зв'язок між ними. Порівнюючи причини (події) необхідно ставити питання: «Чи є між цими двома подіями зв'язок?» Якщо є, тоді питають: «Яка подія викликає інше або є причиною виникнення іншої події?»;
· Малюють стрілку між двома подіями, показуючи напрям впливу;
· Після виявлення взаємозв'язків між усіма подіями вважають число стрілок, що виходять з кожного і входять в кожну подію.
Подія з найбільшим числом вихідних стрілок є вихідним.
3. Деревоподібна діаграма (ДД).Після визначення за допомогою діаграми взаємозв'язків (ДВ) найбільш важливих проблем, Характеристик і т. П. За допомогою ДД шукають методи вирішення цих проблем. ДД вказує шляхи і завдання на різних рівнях, які необхідно вирішувати для досягнення заданої мети.
ДД використовують:
1. коли побажання споживачів перетворюються в показники роботи організації;
2. Необхідно застосовувати встановити послідовність вирішення завдань для досягнення поставленої мети;
3. другорядні завдання повинні бути вирішені раніше основного завдання;
4. повинні бути виявлені факти, що визначають основну проблему.
Створення ДД включає наступні етапи:
§ організовується група, яка на основі ДС і ДВ визначає проблему дослідження;
§ визначають можливі основні причини виявленої проблеми;
§ виділяють головну причину;
§ розробляють заходи щодо її повного або часткового усунення.
4. Матрична діаграма (МД) -дозволяє наочно уявити взаємозв'язку між різними факторами і ступінь їх тісноти. Це підвищує ефективність вирішення різних завдань, які враховують такі взаємозв'язки. Як фактори, що піддаються аналізу за допомогою МД, можуть бути:
§ проблеми в області якості і причини їх появи;
§ проблеми і способи їх усунення;
§ споживчі властивості продукції, їх інженерні характеристики;
§ властивості виробу і його комплектуючих;
§ характеристики якості процесу і його елементи;
§ характеристики ефективності роботи організації;
§ елементи системи менеджменту якості і ін.
Метод матричних діаграм, як і інші нові інструменти якості, зазвичай реалізується командою, перед якою поставлено якась задача в області поліпшення якості. Ступінь тісноти взаємозв'язку між факторами оцінюється або за допомогою експертних оцінок, або за допомогою кореляційного аналізу.
5. Стрілочна діаграма (СД).Після попереднього аналізу проблеми і способів її рішення, виконаного за допомогою методів ДС, ДВ, ДД, МД, складається план робіт щодо вирішення проблеми, наприклад зі створення продукту. План повинен містити всі етапи робіт і інформацію про їх тривалості. Для полегшення розробки та контролю плану робіт шляхом підвищення його наочності використовується СД. Стрілочна діаграма може мати вигляд або діаграми Ганта, або мережевого графа. На мережевому графі за допомогою стрілок наочно показана послідовність дій і вплив тієї чи іншої операції на хід виконання наступних операцій, тому мережевий граф більш зручний для контролю над ходом виконання робіт, ніж діаграма Ганта.
6.Діаграма планування здійснення процесу - PDPC (Process Decision Program Chart) застосовується для:
§ планування і оцінки термінів виконання складних процесів в області наукових досліджень,
§ виробництва нової продукції,
§ вирішення завдань менеджменту з багатьма невідомими, коли необхідно передбачити різні варіанти рішень, можливості коректування програми робіт.
За допомогою діаграми PDPC відобразити процес до якого можна застосувати цикл Демінга (PDCА). В результаті використання циклу Демінга до конкретного процесу при необхідності здійснюється одночасно і вдосконалення цього процесу.
7. Аналіз матричних даних (матриця пріоритетів).
Даний метод поряд з діаграмою взаємозв'язків (ДВ) і певною мірою матричної діаграмою (МД) призначений для виділення факторів, що мають пріоритетний вплив на досліджувану проблему. Особливістю даного методу є те, що поставлена \u200b\u200bзадача вирішується шляхом багатофакторного аналізу великого числа досвідчених даних, часто непрямим чином характеризують досліджувані взаємозв'язку. Аналіз взаємозв'язків між цими даними і досліджуваними факторами дозволяє виділити найбільш важливі фактори, для яких потім встановлюються взаємозв'язку з вихідними показниками досліджуваного явища (процесу).
Питання для самоперевірки
1.Перечислите сім простих інструментів контролю якості. Для чого їх використовують ?;
2. Для чого використовують контрольний листок і діаграму Парето ?;
3. Які чинники, що впливають на якість, представлені в діаграмі Ісікава ?;
4. Що визначають за допомогою гістограми, діаграми розкиду і стратифікації ?;
5. За допомогою якого простого інструменту судять про керованість процесу ?;
6. З якою метою розроблені «Сім нових інструментів контролю якості»? Перерахуйте їх.
7. На яких етапах найбільш ефективно застосовувати «Сім нових інструментів якості»?