Темы для выполнения самостоятельных работ по созданию контрольных листков, построению статистических контрольных карт и гистограмм
Измерение температуры тела в течение месяца (измерять каждый вечер 2 месяца).
Измерение частоты пульса 2 раза в сутки в течение 2-х месяцев (включать «особые» случаи, как например, после пробежки, после 20 приседаний, утром не вставая с постели, после чашки кофе и др.).
Определение суммы затраченных денег за 1 день в течение 2-х месяцев (не менее 50 данных).
Измерение количества часов с минутами, проведенных ежедневно за компьютером (с информацией о причинах) в течение 60 дней.
Измерение количества часов с минутами, проведенных ежедневно в Интернете в течение двух месяцев (не менее 50 замеров).
Измерение количества часов с минутами, проведенных в день у телевизора (не менее 50 замеров).
Измерение количества часов с минутами, потраченных на ежедневные прогулки (50 замеров).
Измерение количества часов с минутами, потраченных на занятия спортом или утреннюю гимнастику (50 замеров.
Измерение количества часов с минутами, потраченных на поиски и разбор бумаг (не менее 50 замеров).
Измерение количества часов с минутами, потраченных на уборку комнаты (квартиры) (50 замеров).
Изменение количества минут в день, затраченных на помощь членам семьи (50 раз).
Измерение количества часов с минутами, потраченных на чтение художественной литературы (50 замеров).
Изменение количества часов с минутами, потраченных на поездку от дома до института (50 дней).
Изменение количества часов с минутами, потраченных в день на аудиторные занятия (50 дней).
Определение количества слов в конспекте после каждой лекции по выбранной дисциплине в течение семестра (50 замеров).
Определение количества иллюстраций в конспекте каждой лекции по выбранной дисциплине в течение семестра (50 замеров).
Определение количества формул в конспекте каждой лекции по математике в течение семестра (50 замеров).
Определение числа присутствующих студентов своей группы на лекциях различных преподавателей в течение 2-х месяцев (50 замеров).
Вариации роста в см однокурсников по потоку с указанием особенностей (пол: жен., муж.), рост родителей, условия жизни (обеспеченность), вид спорта, которым занимался студент и т.д. (>50 данных).
Вариации веса в кг однокурсников по потоку с указанием особенностей (пол: жен., муж.), рост, условия жизни (обеспеченность), вид спорта, которым занимался студент и т.д. (50 данных).
Другие темы с не менее 50 данными.
ПОСТРОИТЬ
по данным выбранных тем, контрольные листки, контрольные карты и гистограммы.
ОПРЕДЕЛИТЬ тип и состояние процесса по таблице классификации (рис. 2.8 и табл. 2.1), назначив свои границы допуска на показатель качества процесса
ОФОРМИТЬ отчет по выполненной работе в соответствии с формой, приведенной на стр. 111..
2.2. САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА № 2-2. Построить схемы Исикавы и диаграммы Парето для выбранных процессов.
2.2.1. Цели выполнения СРС: ознакомление с теоретическими основами, методами построения схем Исикавы и диаграмм Парето и приобретение навыков по их использованию.
2.2.2. Порядок выполнения СРС.
Изучение по прилагаемому материалу и ссылкам на литературу теоретических основ и методов построения схем Исикавы и диаграмм Парето.
Самопроверка усвоения теоретического материала.
Построение схемы Исикавы.
Создание таблицы для оценивания влияния различных барьеров (причин) на возможности улучшения выбранного процесса.
Построение диаграммы Парето и кумулятивной кривой.
Разработка программы улучшения выбранного процесса.
Оформление отчета.
2.2.3. Теоретические основы построения и использования диаграмм Исикавы и Парето.
Диаграмма причин и результатов (схема Исикавы)
Другие названия этой диаграммы – причинно-следственная диаграмма, «рыбий скелет» (Fish bone). В 1953 г. профессор Токийского университета Каору Исикава, обсуждая проблемы качества на одном из японских заводов, сформулировал мнение инженеров в виде диаграммы причин – результатов, показывающей соотношения между показателями качества и воздействующими на него факторами. Пример диаграммы Исикавы показан на рис.2.18.
Тогда считалось, что этот подход был применен впервые, но оказывается, еще раньше им пользовались ученые для упорядочения различных факторов в научно-исследовательских работах. Когда диаграмму Исикавы стали использовать на практике, она оказалась весьма полезной и скоро получила широкое распространение во многих японских, а позднее и западных компаниях. В японском промышленном стандарте JIS она получила определение как диаграмма, которая показывает отношения между показателем качества процесса и воздействующими на него факторами. В настоящее время эта диаграмма используется во всем мире в самых разнообразных областях.
Диаграмма причин и результатов – средство, позволяющее выразить в простой и доступной форме структуру и характер многофакторных отношений между причинами, ухудшающими результат процесса и самим результатом. Факторы могут быть общими или особыми причинами вариаций, однако на схеме Исикавы они не разграничиваются и часто даже неизвестно, к какому типу причин принадлежат. Это можно установить только при систематическом наблюдении за процессом с помощью ведения контрольных карт. Тем не менее, использование схемы Исикавы позволяет стимулировать генерацию всех возможных причин потерь качества выходов процесса и начать с ними работать.
Можно использовать позитивные и негативные схемы Исикавы (например, «Как достичь качества процессов» или «Что препятствует улучшению качества процесса»), причем последние, как показывают наблюдения, более стимулируют процесс генерации перечня факторов. Схема Исикавы часто используется как инструмент группового мозгового штурма, а также является предшествующим этапом комплексного анализа Парето.
Анализ Парето
Парето, итальянский экономист (1845-1923 г.г.) сформулировал в 1897 г. закон: 90-95% всех благ в мире принадлежит 7% членов общества, а 5% - остальным. Американский экономист С.М.Лоренц в 1907 г. подтвердил этот закон. Доктор Д.М. Джуран применил его в области управления процессами для классификации проблем качества, разделив их на немногочисленные существенно важные и многочисленные несущественные. Он предложил формулировку: «Подавляющее число дефектов и связанных с ними потерь возникают из-за относительно небольшого числа причин» и правило «80-20», т.е. за 80% всех неприятностей, связанных с дефектами и браком, отвечают 20% причин. Это правило, правда, не всегда в пропорции 80-20, позволяет установить приоритеты мероприятий по устранению или снижению воздействия причин, приводящих к самым большим неприятностям.
Для этого по результатам оценивания «вредного эффекта» причин строится столбиковая диаграмма, столбики которой располагают в порядке убывания их высоты (см. рис. 2.19).
Рис.
2.19. Диаграмма Парето, построенная по
результатам выявления дефектов в партии
изделий
Важным этапом является сам процесс оценивания. Он выполняется либо специалистами – экспертами на основе своего опыта, либо по результатам исследований, проведенных ранее и оформленных в виде точечных диаграмм (см. 7-й метод SPC).
На диаграмме строят кумулятивную кривую, которая соответствует накопленным числам дефектов.
В практике используют 2 вида диаграмм Парето: по результатам деятельности (рис. 2.19 и 2.20 а) и по причинам (рис. 2.20 б).
Первый вид – по результатам деятельности, используется для наглядного представления значимости нежелательных результатов деятельности:
в области качества – дефекты, ошибки, несоответствия, рекламации, брак, ремонт, возвраты продукции;
в финансовой деятельности – рост себестоимости, потери, затраты;
по срокам – срыв сроков поставок, выполнения плана, нехватка запасов;
в области безопасности – несчастные случаи, аварии, загрязнение окружающей среды и т.д.
Второй вид – по причинам, наглядно демонстрирует наиболее опасные причины неудач, которые зависят от:
работников – смена, бригада, возраст, опыт работы, квалификация, индивидуальные характеристики;
оборудования – тип, настройка, состояние, оснастка;
сырья – вид сырья, партия, сроки поставок, фирма-поставщик и т.д.
После выявления приоритетов по вредности причин и потерь от их воздействия оцениваются финансовые и временнٰые затраты, необходимые для устранения причин, строятся еще три столбиковые диаграммы в тех же координатах, что и диаграмма Парето (см. рис. 2.20).
Затем по результатам анализа всех трех диаграмм принимается управленческое решение о первоочередности, сроках мероприятий по устранению причин и инвестициях в эти мероприятия и разрабатывается программа по улучшению качества процесса производства продукции.
Диаграммы рассеяния (корреляционные графики)
При управлении процессами очень важно проводить исследования о взаимодействии между различными уровнями различных показателей процесса, например, между условиями его выполнения и полученными в этих условиях показателями качества процесса, или между различными показателями качества, или между различными режимами процесса. Например, интересно установить, как влияет изменение скорости вращения шпинделя токарного станка на шероховатость поверхности обрабатываемых деталей. Или если мы хотим управлять концентрацией углерода при варке стали, но предпочитаем измерять плотность стали, что легче, чем измерять концентрацию углерода, нам необходимо знать зависимость между этими двумя показателями.
Данные исследований таких взаимодействий необходимо обрабатывать и представлять в виде, удобном для быстрого восприятия, поскольку они имеют большое практическое значение. Одним из методов представления этих взаимодействий являются диаграммы рассеяния, или корреляционные графики.
Примеры диаграмм рассеяния приведены на рис. 2.21.
.
Рис.2.21.
Виды диаграмм рассеяния
На этих диаграммах видно, что в 4-х случаях от а до г наблюдаются взаимосвязи, близкие к линейным, причем в случаях а, б,г – прямо пропорциональная зависимость, а в случае в – обратно пропорциональная; в случае е – нелинейная (параболическая) форма зависимости, а случае д – зависимости не наблюдается.
М
атематическое
описание взаимосвязи между двумя
факторами может быть выражено с помощью
коэффициента
корреляции,
рассчитываемого по формуле:
где:
n - число пар данных.
S (xy ) - ковариация.
Коэффициент корреляции r принимает значения в диапазоне -1 < r < 1.
Если абсолютное значение r окажется больше 1, то это означает, что произошла ошибка при вычислении. При сильной положительной корреляции достигается значение r близкое к +1, а при сильной отрицательной корреляции – близкое к -1. При значении r = 0 корреляция слабая, т.е. взаимосвязи между факторами не наблюдается.