Меню
Головна
 
Головна arrow Менеджмент arrow Управління якістю
< Попередня   ЗМІСТ   Наступна >

Статистичні методи контролю якості

Серед статистичних методів контролю якості найбільш поширені так звані сім інструментів контролю якості:

1) діаграма Парето (Pareto Diagram);

2) причинно-наслідкова діаграма Ісікави (Cause and Effect Diagram);

3) контрольна карта (Contrat Chait);

4) гістограма (Histogram);

5) діаграма розкиду (Scatter Diagram);

6) метод розшарування (Stratification);

7) контрольні листки.

У своїй сукупності ці методи утворюють ефективну систему методів контролю і аналізу якості. Сім простих методів можуть застосовуватися у будь-якій послідовності, в будь-якому поєднанні, в різних аналітичних ситуаціях, їх можна розглядати і як цілісну систему, і як окремі інструменти аналізу. У кожному конкретному випадку пропонується визначити склад і структуру робочого набору методів.

Сім інструментів контролю якості активно використовуються японськими фірмами.

1. Діаграма Парето дозволяє наочно уявити величину втрат залежно від різних об'єктів; являє собою різновид стовпчикової діаграми, яка застосовується для наочного відображення розглянутих факторів в порядку зменшення їх значимості.

У 1897 р. італійський економіст Ст. Парето запропонував формулу, що описує нерівномірність розподілу благ. Ця ж ідея в 1907 р. була графічно проілюстровано на діаграмі американським економістом М. Лоренцом. Обидва вчених показали, що найчастіше найбільша частка доходів або благ належить невеликій кількості людей. Відомий американський фахівець з управління якістю Дж. Джуран застосував цей підхід у сфері контролю якості. Це дало можливість розділити фактори, що впливають на якість, на нечисленні істотно важливі і численні несуттєві. Виявилося, що, як правило, переважна кількість дефектів і пов'язаних з ними втрат виникає із-за відносно невеликого числа причин. Дж. Джуран назвав цей підхід аналізом Парето.

Для побудови діаграми Парето вихідні дані представляють у вигляді таблиці, у першій графі якої вказують аналізовані фактори, у другій - абсолютні дані, що характеризують кількість випадків виявлення аналізованих факторів у даний період, у третій - сумарне число факторів за видами, у четвертій - їх процентне співвідношення, в п'ятій - кумулятивний (накопичений) відсоток випадків виявлення факторів.

Починають побудова діаграми Парето з того, що на осі абсцис відкладають дані графи 1, а на осі ординат - дані графи 2, розташовуються в порядку убування частоти зустрічальності. "Інші фактори" завжди розташовують на осі ординат останніми; якщо частка цих факторів порівняно велика, то необхідно зробити їх розшифровку, виділивши при цьому найбільш значні. За цим вихідним даним будують столбиковую діаграму (див. рис. 8.9), а потім, використовуючи дані графи 5 і додаткову ординату, що позначає кумулятивний відсоток, викреслюють криву Лоренца. Можливо побудова діаграми Парето, коли на основній ординате відкладають дані графи 4; у цьому випадку для малювання кривої Лоренца немає необхідності включати в діаграму додаткову ординату (саме цей варіант діаграми найбільш поширений на практиці).

Діаграма Парето за видами дефектів лиття

Рис. 8.9. Діаграма Парето за видами дефектів лиття

Визначальною перевагою діаграми Парето є те, що вона дає можливість розділити фактори на значні (що зустрічаються найбільш часто) і незначні (зустрічаються відносно рідко). Наприклад, аналіз діаграми, представленої на рис. 8.9 (а також кривої Лоренца), показує, що усадочні раковини, газова пористість та інші тріщини в литих деталях становлять 89,5% всіх невідповідностей. Отже, з усунення саме цих невідповідностей слід починати роботу щодо забезпечення якості деталей.

Діаграма Парето часто виявляє закономірність, яка отримала назву "Правило 80/20", засновану на принципі Парето, згідно з яким велика частина наслідків викликається відносно нечисленними причинами. Стосовно до аналізу невідповідностей дана закономірність може бути сформульована наступним чином: зазвичай 80% виявлених невідповідностей пов'язано лише з 20% всіх можливих причин.

Крім виявлення та ранжування факторів за їх значимістю діаграма Парето з успіхом застосовується для наочної демонстрації ефективності тих чи інших заходів у сфері забезпечення якості: досить побудувати і порівняти дві діаграми Парето - до і після реалізації будь-яких заходів.

2. Причинно-наслідкова діаграма запропонована в 1953 р. К. Исикавой ("діаграма Ісікави"). Діаграма являє собою графічне упорядкування факторів, що впливають на об'єкт аналізу (рис. 8.10). Головним достоїнством діаграми Ісікави є те, що вона дає наочне уявлення не тільки про тих факторах, які впливають на досліджуваний об'єкт, але і про причинно-наслідкові зв'язки цих факторів.

Діаграма Ісікави

Рис. 8.10. Діаграма Ісікави

При побудові діаграми Ісікави до центральної горизонтальною стрілкою, що зображає об'єкт аналізу, підводять великі первинні стрілки, що позначають головні фактори (групи факторів), що впливають на об'єкт аналізу. Далі до кожної первинної стрілкою підводять стрілки другого порядку, до яких, в свою чергу, підводять стрілки третього порядку і т. д. до тих пір, поки на діаграму не будуть нанесені всі стрілки, що позначають чинники, що роблять помітний вплив на об'єкт аналізу в конкретній ситуації. Кожна із стрілок, нанесена на схему, в залежності від її положення являє собою або причину або наслідок: попередня стрілка по відношенню до подальшої завжди виступає як причина, а наступна - як наслідок.

Головне завдання при побудові діаграми - забезпечення правильної співпідпорядкованості у взаємозалежності факторів, а також чітке її оформлення.

При структуруванні діаграми на рівні первинних стрілок факторів у багатьох реальних ситуаціях можна скористатися запропонованим самим Исикавой правилом "яти М" (materials, machines, methods, measuring, men - матеріали, машини, методи, вимірювання, люди). Це правило полягає в тому, що в загальному випадку існують п'ять можливих причин тих чи інших результатів, пов'язаних з причинними факторами.

Деталізована діаграма Ісікави може служити основою для складання плану взаємопов'язаних заходів, що забезпечують комплексне вирішення поставленої при аналізі задачі.

3. Контрольна карта була запропонована в 1924 р. У. Шухартом. Вона будується на бланку (формулярі), на який нанесена сітка з тонких вертикальних і горизонтальних ліній. По вертикалі на карті зазначають обрану статистичну характеристику контрольованого параметра (наприклад, індивідуальне або середнє арифметичне значення, медіану, розмах і ін), а по горизонталі - час або номер контрольної вибірки. Так, на картку середніх арифметичних значень попередньо наносять: центральну горизонтальну лінію, відповідну значенню центру допуску (ЦД) (при цьому значенні технологічна операція вважається оптимально налагодженої); дві горизонтальні лінії меж встановленого нормативною документацією технологічного допуску (верхнього - Тв і нижнього - Ти); дві горизонтальні лінії, які є кордонами регулювання значень контрольованого параметра (верхня - Рви нижня - Рн). Межі регулювання обмежують область значень регульованої вибіркової характеристики, відповідної задовільною налагодження технологічної операції (якщо контрольований параметр заданий односторонньої нормою, то на контрольну карту наноситься тільки одна межа регулювання) (рис. 8.11). Для кращого сприйняття контрольної карти її центральну лінію і межі доцільно позначати різними кольорами, наприклад, центральну лінію - зеленим, допусковые кордону - червоним, межі регулювання - чорним.

Контрольна карта

Рис. 8.11. Контрольна карта

Межі регулювання розраховуються з урахуванням прийнятого розподілу значень контрольованого параметра і додаткової ймовірності отримання помилкового попереджувального сигналу про разладке операції. Довірчий інтервал вказує, всередині яких меж очікується справжнє значення статистичної характеристики.

Робота з контрольною карткою зводиться до того, що за даними спостереження за значеннями контрольованого параметра встановлюється, чи знаходиться цей параметр в межах регулювання, і на основі цього приймається рішення про те, чи налагоджена технологічна операція або разлажена.

Рішення про разладке операції приймається при виході хоча б одного спостереження, зафіксованого на карті у вигляді точки, за кордону регулювання. Однак ще до виходу точок за межі регулювання контрольна карта дасть можливість судити про майбутні порушення технологічної операції за такими ознаками:

o поблизу кордонів регулювання з'являється кілька послідовних значень контрольованого параметра;

o значення розподіляються по одну сторону від центральної лінії, тобто середнє значення зміщується відносно центру налаштування (про наявність систематичного відхилення свідчить, наприклад, розташування поспіль семи значень вище або нижче середньої лінії, а також розташування 10 з 11, 12 з 14, 14 з 17 і 16 з 20 значень по один бік від середньої лінії);

o значення контрольованого параметра сильно розкидані;

o намічається тенденція наближення значень контрольованого параметра до однієї з меж регулювання.

4. Гістограма (див. рис. 8.12) являє собою стовпчастий графік і застосовується для наочного зображення розподілу конкретних значень параметра по частоті повторення за певний період часу (тиждень, місяць, рік).

При нанесенні на графік допустимих значень параметра визначається, як часто цей параметр попадає в допустимий діапазон або виходить за його межі.

Побудова гістограми ведеться в наступній послідовності:

а) складається таблиця вихідних даних;

б) оцінюється розмах аналізованого параметра;

Гистограмма

Рис. 8.12. Гістограма

в) визначається ширина розмаху;

г) встановлюється точка відліку першого інтервалу;

д) вибирається остаточне кількість інтервалів.

Вид гістограми залежить від обсягу вибірки, кількості інтервалів, початку відліку першого інтервалу. Чим більше обсяг вибірки і менше ширина інтервалу, тим ближче гістограма до безперервної кривої.

5. Діаграма розкиду (діаграма розсіювання) (рис. 8.13) застосовується для виявлення залежності однієї змінної величини (показника якості продукції, параметри технологічного процесу, величини витрат-па якість і т. п.) від іншої. Діаграма не дає відповіді на питання про те, чи є одна змінна величина причиною іншої, але вона здатна прояснити, чи існує в даному випадку причинно-наслідковий зв'язок взагалі і яка її сила.

Найбільш поширеним статистичним методом виявлення подібної залежності є кореляційний аналіз, заснований на оцінці коефіцієнта кореляції (від лат. - співвідношення). Взаємозв'язок досліджуваних величин може бути повною, тобто функціональної, коли коефіцієнт кореляції дорівнює одиниці (+1), якщо змінні одночасно зростають чи убувають, і (-1), якщо при зростанні однієї змінної інша зменшується. Прикладом функціональної зв'язку може служити твердість матеріалу заготовки: чим вище твердість, тим більше знос.

Діаграма розкиду

Рис. 8.13. Діаграма розкиду

У тому випадку, коли взаємозв'язок зовсім відсутня, коефіцієнт кореляції дорівнює нулю. Можливий і проміжний випадок, коли залежність пов'язаних величин неповна, так як вона спотворена впливом сторонніх додаткових факторів. Ілюстрацією подібного роду кореляційного зв'язку може служити залежність продуктивності праці робітників від їх стажу при впливі таких додаткових чинників, як освіта, здоров'я і т. д. Чим більше вплив цих додаткових факторів, тим менш тісний зв'язок між стажем і продуктивністю праці.

Кореляційні зв'язки описуються відповідними рівняннями. У тих випадках, коли потрібно з'ясувати залежність одного параметра від кількох інших, застосовується регресивний аналіз. Для виявлення впливу окремих факторів на досліджуваний параметр застосовується дисперсійний аналіз, при якому виходять з того, що істотність кожного фактора в окремих умовах характеризується його внесок в дисперсію результату експерименту.

6. Метод розшарування (стратифікації) застосовується для виявлення причин розкиду характеристик виробу. Метод полягає в розподілі (розшарування) отриманих характеристик в залежності від різних факторів: якості вихідних матеріалів, методів робіт і т. д. При цьому визначається вплив того або іншого фактора на характеристики виробу, що дозволяє прийняти необхідні заходи для усунення неприпустимого розкиду.

На рис. 8.14 наведено приклад розшарування діаграми Парето по факторів А і Б при найпростішому детальному аналізі ("розплутування зв'язків") діаграми. В даному випадку розшарування дозволяє отримати уявлення про приховані причини дефектів.

Розшарування діаграми Парето

Рис. 8.14. Розшарування діаграми Парето

7. Контрольні листки застосовуються при контролі за якісними і кількісними ознаками. Контрольний листок являє собою паперовий бланк, на якому наводяться назви контрольованих показників і фіксуються їх значення, отримані в процесі контролю (рис. 8.15). Застосовуються наступні види контрольних листків:

o контрольний листок для реєстрації розподілу вимірюваного параметра в ході виробничого процесу;

o контрольний листок для реєстрації видів невідповідностей;

o контрольний листок для оцінки відтворюваності і працездатності технологічного процесу.

 
< Попередня   ЗМІСТ   Наступна >

Схожі тими

Реєстраційні методи визначення якості товару
Метод калькулювання витрат на якість.
Методи контролю навчання
Статистичні методи розрахунку сезонної хвилі
Управління якістю: поняття, функції і методи
Контроль якості анкетування
Диференціація доходів населення: поняття, чинники та методи статистичного виміру
Методи контролю ефективності педагогічного процесу
Методи семи нових "інструментів" (seven new tools) підвищення якості
Традиційні способи прийняття управлінських рішень на основі обробки статистичної інформації
 
Предмети
Банківська справа
БЖД
Бухоблік і аудит
Документознавство
Екологія
Економіка
Етика і естетика
Інвестування
Інформатика
Історія
Культурологія
Література
Логістика
Маркетинг
Медицина
Менеджмент
Політологія
Політекономія
Право
Психологія
Соціологія
Страхова справа
Товарознавство
Філософія
Фінанси