3.5 Применение статистических методов при контроле продукции

В процессе управления качеством продукции экономисты развитых стран учитывают не только факторы производственной деятельности, но и факторы, относящиеся к делопроизводству, области материально-технического снабжения, социальной области.

Основным методом повышением качества является цикл контроля PDCA, где Р – составляющая плана работы; D- выполнение плана; С – проверка отклонения полученного результата от запланированного; А –принятие управляющих воздействий для уменьшения отклонения. После завершения первого цикла вновь переходят к составлению нового плана, в который вносится коррекция с учетом предыдущей ошибки. Цикл повторяется до совпадения результата с планом. Идея плана разработана американским ученым доктором Демингом и получила название «цикл Деминга»[ ].

Очень редко данные о заключении качества используются в том виде, в каком они получены. Это бывает только в тех случаях, когда возможно прямое сравнение измеренных данных со стандартом. Чаще при анализе данных проводят различные операции, находят стандартное отклонение, оценивают разброс данных и т.д.

Все статистические методы базируются на понятии разброса. Оценка разброса данных часто дает возможность понять характер процесса. Если разброс данных мал, можно ослабить контроль, если велик, то это сигнал к необходимости регулирования процесса для повышения его стабильности качества исходных материалов, выявления и устранения неполадок оборудования.

Статистические методы представляют в виде, удобном для понимания и анализа. Обычно для анализа данных на рабочих участках предприятий используются специально подобранные несложные для понимания и применения статистические методы – так называемые «семь инструментов контроля качества». Они объединяют следующие методы:

- контрольные карты;

• расслоение;

• графики;

• диаграмма Паретто;

• причинно-следственная диаграмма;

• диаграмма разброса;

• гистограмма.

Контрольная карта представляет собой специальный бланк, на котором проводятся центральная линия и две линии выше и ниже средней, называемой верхней и нижней контрольными границами. На карту точками наносятся данные измерений или контроля параметров условий производства. Исследуя изменение данных с течением времени, следят, чтобы точки графика не выходили за контрольные границы. Если обнаруживается выброс одной или нескольких точек за контрольные границы, это воспринимается как информация об отклонении параметров или условий процесса от установленной нормы. Далее устанавливаются причины отклонений. Для выяснения причины отклонения исследуют влияние качества исходного материала деталей, методов, условий проведения технологических операций, работу оборудования и т.д.. Определив и устранив недостатки, продолжают выпуск продукции.

Метод расслоения. Рассмотрим пример, когда одноименные изделия обрабатываются на нескольких однотипных станках. При этом всегда существуют незначительные отличия в технических параметрах станков, что в свою очередь является причиной разброса геометрических размеров обрабатываемых деталей. Иногда это может служить причиной появления брака, если в процессе работы происходит износ какого-либо узла станка. Чтобы иметь возможность быстро выявить причину появления брака применяют так называемый метод расслоения. Сущность его, применительно к нашему примеру в том, что, получая информацию о причинах отклонений размеров от номинала, анализируют данные, разделив (расслоив) их по каждому конкретному станку, на котором обрабатывались те или иные детали. Далее устанавливается причина возникновения брака. Допустим, что в процессе работы установлено, что из пяти станков один выпускает детали с большим отклонением от заданных размеров. Соответственно теперь только он подвергается тщательному обследованию. Из практики известны причины возникновения отклонений от установленных размеров появляющиеся при биении шпинделя станка, нежесткого крепления обрабатывающего инструмента, несоосного крепления обрабатываемой детали и т.д. Анализируя выше приведенные нежелательные явления, применительно к исследуемому станку, было установлено, что причиной отклонения является биение шпинделя. Теперь рассматривают перечень возможных неполадок вызывающих биение. В результате проведения измерений было установлено, что причиной биения и, следовательно, причиной брака при обработке деталей на этом станке, был износ одного из подшипников крепления шпинделя. После замены изношенного подшипника, обрабатываемые детали имели отклонения в пределах нормы. Так реализуется на практике метод расслоения.

Графики. Графическое представление данных широко применяется в производственной практике с целью наглядности и облегчения понимания смысла данных. Различают следующие виды графиков:

график, представляющий собой ломаную линию – применяется для выражения временных и тому подобных изменений;

линейный график – применяется для выражения зависимости количественных величин;

круговой график – применяется для выражения проце6нтного соотношения рассматриваемых данных;

ленточный график – применяется для выражения процентного соотношения рассматриваемых данных;

Z – образный график – применяется для выражения условий достижения заданных значений;

«радиационная» диаграмма – применяется для выражения баланса между несколькими факторами.

Диаграмма Паретто. Эта диаграмма названа по имени итальянского экономиста Паретто (1845-1923). Диаграммы Паретто часто используют для анализа причин брака. С помощью таких диаграмм в удобной и наглядной форме можно представить потери брака в зависимости от причины его появления. В результате анализа диаграмм Паретто выявляют причины, имеющие наибольшую долю брака, и намечают мероприятия по устранению этих причин. Пример выполнения диаграммы Паретто представлен на рисунке 3.5.

Ознакомится с правилами построения и теоретическим материалом о применении диаграмм Паретто можно в литературных источниках [ ].

Причинно-следственная диаграмма. Причинно-следственная диаграмма часто называется также диаграммой Исикавы (по имени ее автора), диаграммой «причина-следствие», «рыбья кость», «рыбий скелет». Она позволяет выявить и систематизировать различные факторы и условия (например, исходные материалы, условия операций, станки и оборудование), оказывающие влияние на рассматриваемую проблему (на показатели качества, такие как размер резьбы, прочность на разрыв, твердость и т.д.). Информация о показателях качества для построения диаграммы собирается из всех доступных источников: используется журнал регистрации операций, журнал регистрации данных текущего контроля, сообщения рабочих производственного участка и т.д. При построении диаграммы выбираются наиболее важные с технической точки зрения факторы. Причины сортируются на наиболее вероятные; на причины, связанные с рассеянностью, и причины, связанные с небрежностью персонала; на причины трудно устранимые и причины, которые невозможно устранить. При обнаружении отклонений, указывающих на возможность появления брака, принимают меры по устранению причин отклонений. Пример оформления причинно-следственной диаграммы изображен на рис. 3.6.

Дополнительную информацию о построении и применении причинно-следственной диаграммы в практических целях, можно получить, пользуясь литературными источниками [ ].

Диаграмма разброса. Диаграмма разброса используется для выявления зависимости между показателями качества (результат) и основными факторами производства (причина) при анализе причинно-следственной диаграммы или для выявления корреляционной зависимости между факторами. Диаграмма разброса строится как график зависимости между двумя переменными x и y . Эффективным методом определения наличия или отсутствия корреляционной зависимости является метод медиан.

Гистограмма. Если данные ежедневных измерений или контроля одного и того же или нескольких параметров - размеров, механических характеристик и т.п., полученных за определенный период, сгруппировать по частоте попаданий в тот или иной интервал значений и представить это распределение данных графически в виде столбиков, получим график, называемый гистограммой (иногда его называют столбчатой диаграммой). Гистограмма может дать много ценной информации, если сравнить полученное распределение с контрольными нормативами. Информация может оказаться еще более полезной, если по полученному распределению частоты определить среднее значение и стандартное отклонение. Пример оформления гистограммы представлен на рисунке 3.7.

Насколько бы идеальными ни были условия производства, показатели качества всегда имеют определенный разброс. Однако при внимательном рассмотрении можно видеть, что разброс подчиняется определенным закономерностям. Обычно частота разброса оказывается максимальной в центре разброса, а чем дальше от центра, тем частота меньше, т.е. чаще всего разброс подчиняется нормальному закону распределения. Следовательно, систематизируя показатели и анализируя построенную для них гистограмму, можно легко понять вид распределения, провести сравнение показателей с контрольными нормативами и получить информацию высокой точности.