Сттатистические методы управления качеством

МАШИНОСТРОЕНИЕ

программное обеспечение

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ

УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ

ПО МОДЕЛЯМ СТАНДАРТОВ

звестно, что оперативное уп-

ISO 9000 В СИСТЕМЕ

равление качеством на пред-

TechnologiCS

Èмоделям ISO 9000, осуществ-

приятии,

работающем

ïî

ляется с использованием статисти-

ческих методов,

представленных в

соответствующих международных и

ронной промышленности, где про-

обработки. Таким образом, сего-

отечественных стандартах. Исход-

блеме качества

всегда

уделялось

дняшний уровень развития автома-

ной информацией для работы про-

пристальное внимание.

тизированных систем управления

цедур, приведенных в этих стандар-

До недавнего времени широкое

благоприятствует внедрению стати-

тах, являются результаты измерения

применение статистических мето-

стических методов.

параметров производства, определя-

дов сдерживалось

уровнем

Ниже речь пойдет о применении

ющих качество конечной продук-

автоматизации

сбора и

хранения

некоторых из статистических про-

ции. Измерения

производятся

íà

информации

î

производственных

цедур управления качеством по мо-

различных этапах технологического

процессах, но за последние годы в

делям стандартов ISO 9000, реали-

цикла и консолидируются в соот-

информационных технологиях про-

зованных в рамках TechnologiCS.

ветствующих базах данных системы

изошел существенный сдвиг – в

Результаты измерений, предназ-

управления предприятием.

проектировании и управлении про-

наченные для последующей обра-

Статистические методы обработ-

изводством

появился

широкий

ботки, формируются в процессе

ки информации разработаны доста-

спектр программных продуктов. Од-

работы модуля управления произ-

точно давно и широко представле-

ним из таких продуктов является

водством при вводе данных о фак-

ны в специальной литературе по

автоматизированная система техни-

тическом изготовлении продукции.

математической статистике. Эти ме-

ческой подготовки и

произ-

Формируемые на этом этапе данные

тоды нашли отражение в соответст-

водства TechnologiCS, где данные об

содержат информацию о подразде-

вующих стандартах как в нашей

оборудовании

и технологических

лениях, о видах и причинах брака,

стране, так и за рубежом. Особую

процессах представлены

ÁÄ â

количественных значениях парамет-

значимость они

приобрели в обо-

форме, удобной

для последующей

ров, а также множестве других атри-

программное обеспечение

МАШИНОСТРОЕНИЕ

Рис. 2. Гистограмма результатов измерений

брака подразделения и даже отдель-

ных исполнителей.

Äëÿ

анализа

количественных

данных в стандартах ISO предусмо-

трено

несколько

инструментов.

Прежде всего это "Правила опреде-

ления и методы расчета статистиче-

Рис. 1. Диаграмма Парето по видам брака

ских характеристик по выборочным

данным" ГОСТ Р 50779.21, ISO

бутов, характеризующих принимае-

ции механообработки. Столбцы ди-

2854:1976. На рис. 2 показана гисто-

мую продукцию. Кроме того, ре-

аграммы (каждый соответствует от-

грамма

массива исходных

данных

зультаты измерений содержатся в

дельному виду) ранжированы в по-

(эмпирическое

распределение),

БД модуля складского учета, где на-

рядке

убывания

интенсивности

здесь же приведена

теоретическая

ходится информация о параметрах

брака, что позволяет пользователю

кривая гауссовского распределения,

материалов и комплектующих, по-

оперативно оценивать "вклад" соот-

аппроксимирующая

эксперимен-

ступающих на предприятие и ис-

ветствующего вида. На первом мес-

тальные данные.

пользуемых в технологических про-

те помещается наиболее "бракопро-

По ГОСТ Р 50779.21-96 реализо-

цессах, а также о параметрах

изводящий" фактор, процентный

вано 20 процедур, среди которых:

готовой продукции.

вклад этого фактора регистрируется

оценка среднего значения при из-

Простейшим, но в то же время

по правой вертикальной оси диа-

вестной/неизвестной дисперсии;

наглядным и эффективным инстру-

граммы. На этой же диаграмме

сравнение

среднего значения с

ментом статистической обработки

представлена кривая интегрального

заданным значением при извест-

данных о производстве является диа-

процента брака, которая в данном

ной/неизвестной дисперсии;

грамма Парето. В системе Tech-

случае показывает, что 87,3% брака

сравнение

äâóõ

средних

значе-

nologiCS диаграмма Парето исполь-

обусловлено тремя первыми вида-

ний при известных/неизвестных

зуется следующим образом: по оси

ми. Такая диаграмма может быть

дисперсиях.

ординат откладывается количество

построена по подразделениям, ви-

На рис. 3 и 4 приведены резуль-

случаев брака, зарегистрированного

дам оборудования, работникам, раз-

таты расчета точечной и интерваль-

в модуле фактического изготовле-

рядам работ, а также по любому

ной оценок среднего значения и

ния, а по оси абсцисс – выбранные

другому

интересующему

пользова-

дисперсии измеренного в техноло-

пользователем источники брака (ви-

теля фактору. Эта информация осо-

гическом процессе параметра. Та-

ды, причины брака, подразделения,

бенно важна для руководящего со-

кой расчет может быть необходим

исполнители и т.д.).

става

предприятия,

которому

при определении центра настройки

На рис. 1 показана диаграмма

предоставляется возможность отсле-

(µ) и разброса (σ) технологического

Парето по видам брака для опера-

дить критические с

точки зрения

процесса. Например, изготавливает-

ся изделие, на которое в техни-

ческих условиях оговорено но-

минальное значение и

допуск

íà

него. Задав

доверительную

вероятность, пользователь с по-

мощью этой процедуры может

оценить,

насколько настройка

реального

технологического

процесса

соответствует

задан-

ной в технических условиях. Ре-

зультаты представлены в форме,

регламентированной

ÃÎÑÒ.

Рис. 3. Оценка центра настройки про0

Рис. 4. Оценка разброса процесса

Кроме точечной

оценки наст-

ройки и разброса, приведены и

цесса

23

5’2002 CADmaster

МАШИНОСТРОЕНИЕ

программное

обеспечение

интервальные

оценки

чение, которое

наносится

этих величин, указываю-

íà

ÊÊ.

Åñëè

очередная

щие, в каких интервалах и

точка выходит за контроль-

с какой вероятностью на-

íóþ

границу, регистриру-

ходятся данные величины.

ется факт разладки и ТП

Одним

èç

наиболее

останавливается для выяв-

важных

инструментов

ления и устранения особых

статистического

управле-

причин.

ния качеством

являются

На КК по альтернатив-

контрольные карты (КК),

ному признаку

наносятся

предназначенные

äëÿ

относительные доли брако-

оценки нахождения

òåõ-

ванных изделий в выбор-

нологического процесса в

ках. Здесь так же, как и в

статистически

управляе-

первом

случае,

наносятся

мом (устойчивом) состоя-

центральная линия и кон-

нии. Впервые этот инст-

трольные границы, но при

румент был

предложен в

Рис. 5. Контрольная карта арифметического среднего

выходе очередной точки за

1924 году Уолтером

Øó-

нижнюю

границу следует

хартом (Shewhart), а к настоящему

данных, когда результаты измере-

определить особую причину улуч-

времени разработано большое коли-

ний показателя качества выражают-

шения ТП с целью зафиксировать

чество контрольных

êàðò,

которые

ся в числовой форме (например, из-

его в этом новом состоянии.

делятся на три вида: КК Шухарта,

меряется диаметр вала), так и для

На рис. 5 показана КК арифме-

приемочные

è

адаптивные.

ÊÊ

анализа

"альтернативных" данных,

тического среднего, построенная в

представляют простой графический

когда информация об объектах ог-

соответствии с ГОСТ Р 50779.41-96.

метод оценки управляемости про-

раничена выводом типа "да"/"нет"

Эта карта сложнее, чем КК Шухар-

цесса по результатам сравнения от-

(например, диаметр вала измеряется

òà

по количественному признаку.

дельных измерений

с заданными

с помощью двух калибров). В пер-

Кроме контрольных, на ней присут-

контрольными границами.

вом случае применяются КК по

ствуют и предупредительные грани-

Отклонения показателя качества

количественному признаку, во вто-

цы. Выход отдельной точки за пре-

могут быть

классифицированы

ïî

ром – по альтернативному.

дупредительную границу не влечет

двум видам: случайные отклонения,

Простейшей контрольной кар-

никаких последствий, однако

åñëè

как правило, обусловленные боль-

той является КК Шухарта для уп-

за эту границу выходят три последо-

шим количеством различных случай-

равления по количественному при-

вательные точки, следует сигнал ос-

ных факторов (вибрации, колебания

знаку (ГОСТ Р 50.1.018-98). Эта

тановки ТП. В остальном эта КК

питающих напряжений, температу-

карта строится следующим образом.

аналогична КК Шухарта.

ры, влажности и т.п.) и неслучайные

На график наносится

центральная

При поступлении на предприятие

отклонения,

вызванные

особыми

линия, соответствующая номиналь-

комплектующих и материалов необ-

причинами (сдвиг шкалы измери-

ному по техническим условиям зна-

ходим контроль их качества по за-

тельного прибора, станка, несоответ-

чению. Относительно

центральной

данным в договоре или технических

ствие сырья

или комплектующих

линии на расстоянии, равном трем

условиях параметрам. Аналогичная

техническим условиям по номиналь-

среднеквадратическим

отклонени-

задача решается при выходном кон-

ному значению). С помощью КК

ям, строятся контрольные границы.

троле готовой продукции, а также

выявляются

неслучайные

отклоне-

Далее

формируются

однородные

при внутренней приемке. В целях

ния и, следовательно, воздействие на

выборки, каждая из которых содер-

экономии ресурсов при гарантии со-

ТП особых причин.

жит некоторое количество измере-

хранения качества вводятся процеду-

Инструмент

ÊÊ

применяется

ний показателя качества. По каждой

ðû

выборочного

контроля.

Êàê

как для анализа количественных

выборке вычисляется

среднее зна-

пример рассмотрим

процедуру

íå-

Рис. 6. Интерфейс ввода исходных данных

Рис. 7. Результаты расчета