3.2 Семь простых японских статистических методов

Введение

Одним из принципов TQM является то, что в основе принятия решений должны быть факты, а не интуиция. Главные причины трудностей, возникающих при управлении качеством, - ложные представления и ошибочные действия. Чтобы различить, что ложно, а что ошибочно, нужно организовать процесс поиска фактов, т.е. статистического материала. Сам по себе статистический материал, без обработки и анализа, не позволяет решить возникшую проблему.

Потери качества будут равны нулю только в том случае, когда результат соответствует требованиям номинала. В противном случае, если даже данные расположены в пределах допуска, потери качества неизбежны.

Вопросами сбора, обработки и анализа результатов занимается математическая статистика, которая включает огромное количество различных методов, разработанных к настоящему времени.

Многие из современных статистических методов довольно сложно для восприятия, а тем более для широкого применения всеми участниками процесса. Японские учёные отобрали

из всего множества семь методов. Их заслуга, и в первую очередь профессора Исикавы, состоит в том, что они обеспечили простоту, наглядность, визуализацию этих методов, превратив их фактически в эффективные инструменты контроля качества. Их можно понять и эффективно использовать без специальной математической подготовки.

При всей своей простоте эти методы позволяют сохранить связь со статистикой и дают возможность профессионалам пользоваться результатами этих методов и при необходимости совершенствовать их. К семи инструментам контроля качества относятся следующие статистические методы:

1. Контрольный листок - служит для регистрации данных о качестве, накоплении информации.

2. Гистограмма - представляет собой один из видов столбиковой диаграммы, дающей наглядное изображение того, с какой частотой повторяется то или иное значение или группа значений.

3. Диаграмма разброса (рассеивания) применяется для выяснения зависимости одной переменной величины (например, показателя качества) от другой.

4. Диаграмма Парето – это разновидность столбиковой диаграммы, применяемой для наглядного отображения рассматриваемых фактов в порядке уменьшения их значимости, позволяет выявить и наглядно изобразить основные причины дефектов.

5. Стратификация (расслаивание данных) представляет собой разбивку (группировку) данных на страты (группы).

6. Диаграмма К. Исикавы (причинно- следственная диаграмма)- это графическое упорядочение факторов, влияющих на объект анализа.

7. Контрольная карта- карта, на которой для наглядности отображения состояния анализируемого процесса отмечают значения регулируемой характеристики во времени.

Эти методы можно рассматривать и как отдельные инструменты, и как систему методов.

Последовательность применения семи методов может быть различной в зависимости от цели, которая поставлена перед системой. Точно также применяемая система не обязательно должна включать все семь методов. Их может быть меньше, а может быть и больше, ибо существуют и другие статистические методы, например методы оценки качества. Однако можно с полной уверенностью сказать, что семь инструментов контроля качества являются необходимыми и достаточными статистическими методами, применение которых, по мнению Исикавы, помогает решить от 50% до 95 % всех проблем, возникающих на производстве.

Внедрение семи инструментов контроля качества должно начинаться с обучением этим методам всех участников процесса. Успешному внедрению семи инструментов контроля качества в Японии способствовало отношение руководителей компании к процессу обучения. Они ставили и продолжают ставить перед собой цель сделать каждого рабочего инженером, а инженеров, не знакомых со статистическими методами, не считать полноценными специалистами. Большую роль в обучении статистическим методам в Японии сыграли кружки контроля качества, в которых прошли обучение рабочие и инженеры большинства японских компаний.

Обучаются не только инженеры и рабочие, но и бизнесмены. Каждый служащий компании или организации, используя статистические методы для анализа и контроля процессов, тем самым способствует повышению качества., эффективности производства и снижению затрат.

Статистические методы- это то средство, которое необходимо изучать, чтобы внедрить управление качеством.

Говоря о семи простых статистических методах контроля качеством, следует подчеркнуть, что инструменты познания, а не инструменты управления.

Применение этих методов, не требуя больших затрат, позволяет с заданной степенью точности и достоверности судить о состоянии исследуемых явлений (объектов, процессов) в системе качества, прогнозировать и регулировать проблемы на всех стадиях жизненного цикла продукции, и на основе этого вырабатывать оптимальные управленческие решения.

Потребность в статистических методах возникает всего с необходимостью минимизации вариабельности (изменчивости) процессов. Согласно современным воззрениям, источниками вариабельности являются вирусы. Так в менеджменте качества своевременно не выявленная вариабельность может представлять собой смертельную опасность для производства, продукции, предприятия. Основой для создания надёжной иммунной системы, защищающей предприятие от вирусов изменчивости и нестабильности, служат статистические методы.

«Если бы инее пришлось выразить своё послание к менеджменту всего в нескольких словах, - говорил Деминг,- я бы сказал : вся суть в уменьшении вариаций». Изменчивость присуща практически всем областям деятельности, связанным с обеспечением качества. Однако наиболее характерна она для процессов, поскольку они имеют множество источников изменчивости. Но производственные технологические процессы хотя и важнейшая, но не единственная область применения статистических методов. Статистические методы полезно и целесообразно применять на всех стадиях жизненного цикла продукции. Основное их назначение – контроль протекающего процесса и предоставление участнику процесса фактов для корректировки и улучшения процесса. Знание и применение на практике семи инструментов контроля качества лежат в основе одного из важнейших требований TQM - постоянного самоконтроля.

В управлении качеством статистический контроль должен дополняться применением знаний естественных законов не только для понимания объектов исследования, но и для выработки мероприятий по повышению качества. Таким образом, статистические методы контроля имеют обширный фронт применения.

Применение статистических методов - весьма действенный путь разработки новых технологий и контроля качества процессов. Многие ведущие фирмы стремятся к их активному использованию, а некоторые из них тратят более ста часов ежегодно на обучение этим методам своих сотрудников, осуществляемое в рамках самой фирмы.

Порядок и сбор информации

Руководством к действиям служат данные, из которых можно узнать о фактах, и принять соответствующие меры.

Прежде чем начать собирать данные, надо решить, что с ними делать. Цели сбора данных в процессе контроля качества состоят в следующем:

1. контроль и регулирование процесса;

2. анализ отклонений от установленных требований;

3. контроль выхода процесса.

Любые собираемые данные имеют своё назначение, и после того, как информация собрана, нужно начинать с нею работать. Когда цель сбора данных установлена, она становится основной для определения характера сравнений, которые надлежит произвести , , и типа данных, которые нужно собрать. Если сравнение выявляет явные различия, то меры по их устранению также будут способствовать уменьшению изменчивости процесса.

Разделение группы данных на несколько подгрупп по определенному признаку называется расслоением или стратификацией. Она чрезвычайно важна. Надо, чтобы стало привычкой во всех случаях её применять.

Затем, положим, вы хотите узнать зависимость между количеством определенного ингредиента и твёрдостью продукта. В этом случае нужно узнать, есть ли зависимость между значениями двух показателей, т.е данные следует собирать парами. Когда есть парные данные, их можно проанализировать с помощью с помощью диаграмм рассеивания.

Когда данные собраны, для их анализа используют различные статистические методы, предназначенные для превращения данных в источник информации. Важно в процессе сбора тщательно упорядочить данные, чтобы облегчить их последующую обработку.

Во- первых, надо чётко зарегистрировать источник данных. Весьма часто, несмотря на то, что была потрачена целая неделя на сбор данных о показателях качества, их них можно извлечь мало полезной информации, поскольку не зафиксированы день недели, когда собирались данные, оборудование, на котором производилась работа, рабочий, делавший операцию, партия используемых материалов и т.д.

Во- вторых, данные надо регистрировать таким образом, чтобы их было легко использовать. Поскольку данные часто применяются для вычисления статистических характеристик (средние значения и размах), тол лучше их записывать так, чтобы облегчить эти вычисления. Если данные требуется собирать постоянно, то надо заранее разработать стандартные формы регистрации данных, как это обычно делается для контрольных листков.