9. Методы визуализации качества процесса. Контрольный листок. Гистограмма.

Впервые выдающийся японский специалист в области качества Каору Исикава, который занимался методами управления качества, обобщил известные и ввел новые способы наглядного представления (визуализации) качества процесса, известные под названием «семь инструментов контроля качества»:

1. контрольные листки – для сбора данных;

2. гистограммы (графики частотных столбцов, которые показывают статистическую картину поведения процесса) – для графического изображения отклонений;

3. графики (диаграммы) Парето – для выделения приоритетов (диаграмма предназначена для классификации причин возникновения дефектов на немногочисленные существенно важные и многочисленные несущественные);

4. схема Исикавы «причина и эффект» («причина-результат») – графический метод анализа причинно-следственных связей, используется для определения причин отклонений (схема, показывающая отношение между показателями качества и взаимодействующими на него факторами);

5. расслоение (стратификация) – для разделения данных по категориям (процесс разделения данных в соответствии с теми условиями, которые существовали во время сбора данных – по материалам, оборудованию, условиям производства, рабочим);

6. диаграммы разброса (кривые рассеяния) – для подтверждения взаимосвязи двух факторов (зависимости между парами соответствующих переменных);

7. контрольные карты Шухарта (графические средства, использующие статистический подход).

Контрольные листки.

Данные, которые собираются на протяжении реального производственного процесса, формируют базис для действий и решения.

Данные необходимо классифицировать по их назначению:

1. данные, позволяющие понять действительную ситуацию – эти данные собирают, чтобы проверить разброс в размерах деталей, происходящий из-за наладки станка, или проконтролировать процент дефектных единиц, содержащихся в поступившей партии. По мере роста количества данных их нужно, для облегчения понимания и дальнейшего объяснения, статистически организовывать. Тогда можно будет провести оценивание и сравнить состояние поступившей партии или производственного процесса с установленными стандартными или заданными величинами и т.д.;

2. данные для анализа – эти данные используют, напр, для выявления связи между дефектом и причиной. Такие данные собирают путем изучения прошлых результатов и проведения новых испытаний. Для получения конкретной информации используют различные стат. методы;

3. данные для управления производственным процессом – данные этого вида, полученные после проверки качества продукции, могут использоваться с целью установить, нормально ли отлажен производственный процесс или нет. Для такого оценивания применяют контрольные карты, на основе которых принимают соответствующие меры;

4. данные для регулировок – это такие данные, которые, напр, берут за основу при регулировках. Мероприятия такого рода могут быть расписаны по датам, когда снимаются замеры;

5. данные для приемки и забракования – формы этих данных используются для приемки и забракования деталей или изделий после контроля.

Данные служат основой действий. После оценивания фактического состояния, выявленного посредством данных, можно принимать надлежащие меры. Первый критический шаг – определить, представляют ли данные типичную ситуацию, т.е.:

• достоверно ли собраны данные, чтобы с их помощью выявить факты;

• позволяют ли собранные, проанализированные и прошедшие сравнения данные выявить факты.

Первая часть формулировки относится к задачам выборочных методов, вторая – к стат.обработке данных.

Данные необходимо организовать таким образом, чтобы облегчить дальнейший анализ. Прежде всего, нужно четко записывать природу данных. Между их сбором и проведением анализа может пройти значительное время. Кроме того листы данных могут пригодиться в других случаях и для других применений. Необходимо записывать не только цель измерений, но и дату, и используемый прибор, и фамилию проводившего измерения, и метод и т.д.

Листы данных (контрольные листы) – это структурированная готовая форма (бланк) для сбора и анализа данных.

Процедура ведения контрольного листка:

1. определите, какие наблюдения будут проводиться, решите, какие данные будут собираться и как долго;

2. разработайте бланк, разлинуйте его таким образом, чтобы данные можно было регистрировать простым проставлением галочки или любого др. символа в соответствующем месте бланка – это избавит вас от необходимости копировать данные для последующего анализа;

3. присвойте имена всем столбцам и строкам на бланке;

4. протестируйте контрольный листок в течении небольшого испытательного периода, чтобы, во-первых, быть уверенным, что собираются именно те денные, которые были необходимы, и, во-вторых, убедиться в простоте его использования;

5. заносите в контрольный листок данные каждого наблюдения.

Гистограмма.

Гистограмма наглядно показывает, какие значения или диапазоны значений исследуемой переменной являются наиболее частыми, насколько сильно они отличаются между собой, как сконцентрировано большинство наблюдений вокруг среднего, является ли распределение симметричным или нет, имеет ли оно одну моду или является мультимодальным и т.п.

Разновидность гистограммы – гистограмма висячих столбцов, которая является визуальным способом проверки нормальности распределения переменной, помогает наглядно определить области, где возникают расхождения между наблюдаемыми и нормальными частотами. В отличие от обычного способа наложения на гистограмму нормальной кривой, гистограмма висячих столбцов предлагает альтернативный способ, когда столбцы, представляющие наблюдаемые частоты для последовательных диапазонов значений, «подвешиваются» к нормальной кривой. Если исследуемое распределение приближенно к нормальному, то нижние стороны подвешенных прямоугольников ложатся на одну прямую.