Управление качеством. Курс лекций

Всевышеперечисленныеметодыуправлениякачеством, такили иначе, ориентированынаобеспечениевысокогоуровнякачествапродукции. Объектомуправлениянаучно-техническихметодоввыступа- ютнепосредственнопродукт, процесс, деятельность(таблица1).

Остальные же методы направлены на управление другими объектами, такими как стоимость, персонал. Цена продукции является показателем ее качества, соответственно изменение цены может повлиятьнапредставленияпотребителейокачествепродукта. Поэтому, влияянастоимость, можновлиятьинакачествопродукции. Управляя персоналом, стимулируяего, создаваяблагоприятныеусловия, также можноповышатькачествопродукции, например, сокращатьбракили разрабатывать какую-то совершенно новую удовлетворяющую максимальномучислутребованийпотребителейпродукцию.

ВОПРОС 2. Анализ научно-технических методов управления качеством продукции на современном предприятии

По существу все научно-технические методы управления качеством можно подразделить на взаимосвязанные между собой способы управления качеством технологических процессов иконтролякачествавыпускаемойпродукции, атакженаспособы их совокупного использования.

Современноесостояниенаукиитехникипозволяетосуществлять управление качеством разнообразными технологическими методами, и конкретный их выбор во многом зависит от свойств управляемого объект. Все эти методы управления качеством условно можно классифицировать на автоматические, автоматизированные, механизированные и ручные.

Наиболее приемлем для более полного удовлетворения требований потребителей целенаправленный автоматический метод управления качеством. При использовании этого метода отклонения процессов от заданных параметров и соответствующие действия (управляющиемеры) определяются, вырабатываютсяивоздействуют наобъектавтоматическиспомощьютехническихустройств. Следует отметить, что данный метод является самым перспективным как для управлениятехнологическимипроцессами, такиособеннодлятехнического контроля качества продукции. В последнем случае применениеавтоматическогометодаособенноважно, таккаконнепозволяет пропускатьниодногодефектногоибракованногоизделия.

71

Использование автоматического технического контроля качества продукции обязывает изготовителя применять неразрушающие методы контроля. Однако в некоторых случаях могут применяться на определенных стадиях производства разрушающие способы контроля.

Наряду с указанными способами в практике управления качеством широко используются также статистические методы. Они представляют собой взаимосвязанный комплекс методов отслеживания качества на основе статистических данных. В соответствиисположениямистандартовИСОсерии9000 статистические методы рассматриваются как одно из высокоэффективных средств обеспечения качества продукции. Стандарты ориентируют на разработку механизма применения статистических методов на всех этапах жизненного цикла продукции, начиная с исследования требований рынка к качеству продукции и кончая ее утилизацией после использования. Более подробно статистические методы рассматриваются в 3 вопросе.

При реализации технологических методов управления качеством продукции часто используют графические методы. Графические методы основаны на применении графических средств анализа статистических данных. В эту группу могут быть включены такие методы, как контрольный лист, диаграмма Парето, схема Исикавы, гистограмма, диаграмма разброса, расслоение, контрольнаякарта, графиквременногорядаидр. Данныеметоды не требуют сложных вычислений, могут использоваться как самостоятельно, так и в комплексе с другими методами. Овладение иминепредставляетособоготруданетолькодляинженерно-тех- нических работников, но и для рабочих. Вместе с тем это весьма эффективные методы. Недаром они находят самое широкое применение в промышленности, особенно в работе групп качества.

По данным исследователей, около 80% всех дефектов, которые выявляются в процессе производства и использования изделий, обусловлены недостаточным качеством процессов разработки концепции изделия, конструирования и подготовки его производства. Около 60% всех сбоев, которые возникают во время гарантийного срока продукции, имеют свою причину в ошибочной, поспешной и несовершенной разработке. По данным исследовательского отдела фирмы Дженерал Моторс, США, при

73

разработке и производстве изделия действует правило десятикратных затрат — если на одной из стадий круга качества изделия допущена ошибка, которая выявлена на следующей стадии, то для ее исправления потребуется затратить в 10 раз больше средств, чем если бы она была обнаружена вовремя. Если она была обнаружена через одну стадию — то уже в 100 раз больше, через две стадии — в 1000 раз и т.д. Концепция управления качествомтребуетизмененияподходакразработкеновойпродукции, поскольку ставится вопрос не просто поддержания определенного, пусть и достаточно высокого, уровня качества, а удовлетворенность потребителя. Для того, чтобы снизить затраты, учесть в большей степени пожелания потребителей и сократить сроки разработки и выхода на рынок продукции, применяются комплексные методы управления качеством продукции. Комплексные методы представляют собой специальные технологии разработки и анализа разработанных изделий и процессов. Данная группа методов включает в себя такие инструменты как:

●функционально-стоимостный анализ (ФСА) — техноло-

гию анализа затрат на выполнение изделием его функций; ФСА проводится для существующих продуктов и процессов с целью снижения затрат, а также для разрабатываемых продуктов с целью снижения их себестоимости;

●FMEA–анализ (Failure Mode and Effects Analysis) — техно-

логию анализа возможности возникновения и влияния дефектов напотребителя; FMEA проводитсядляразрабатываемыхпродуктов и процессов с целью снижения риска потребителя от потенциальных дефектов;

●технологию развертывания функций качества (QFD — Quality Function Deployment), которая представляет собой технологию проектирования изделий и процессов, позволяющую преобразовывать пожелания потребителя в технические требования

кизделиям и параметрам процессов их производства.

ВОПРОС 3. Статистические методы как важнейший инструмент управления качеством продукции

Качество изготавливаемой продукции определяется качеством исходных продуктов, степенью настроенности оборудования, соблюдением технологических режимов, условиями окру-

74

жающей среды. Для того чтобы своевременно выявлять брак и вызвавшие его причины, необходимо осуществлять систематический контроль параметров продукции, получать и обрабатывать данные о контролируемых параметрах. При операциях контроля качества приходится иметь дело с большим числом данных, характеризующих параметры изделия, условия процесса и т.д. При этом всегда наблюдается разброс данных. Анализируя разброс данных, можно найти решение возникающих в процессе производства проблем, например, причину появления брака. Как раз статистические методы и предназначены для систематизации, обработки и исследования большого числа данных с целью выявления закономерностей, которым они подчиняются.

Первое промышленное применение статистических методов обеспечения качества относится к середине 20-х годов нашего столетия. В последние десятилетия произошло стремительное развитиестатистическихметодов. ВгодыВтороймировойвойны статистические методы получили заметное распространение на предприятиях США и Великобритании, военные стандарты которых основывались на трудах К. Пирсона. Этим в значительной степени объясняется тот факт, что системы производства данных стран в военное время удовлетворяли высоким требованиям с точки зрения качества и экономичности. Ведущие позиции, завоеванные японской промышленностью на мировом рынке за послевоенный период, во многом определяются массовым использованием статистических методов в производственной практике. Методы статистики – наиболее важная часть системы качества в фирме.

В настоящее время статистические методы обеспечения качества широко применяются в США, Японии, Великобритании, Германии, Франции, Италии, Голландии, Дании и других странах.

Статистические методы управления качеством продук-

ции – это методы управления качеством продукции, основанные на использовании математической статистики. Эти методы являются эффективным инструментом сбора и анализа информации о качестве и признаются важным условием рентабельного управлениякачеством, атакжесредствомповышенияэффективностипроизводственных процессов и качества продукции.

75

Применение этих методов не требует больших затрат и позволяет с заданной степенью точности и достоверностью судить о состоянии исследуемых явлений (объектов, процессов) в системе качества, прогнозировать и регулировать проблемы на всех этапахжизненногоциклапродукцииинаосновеэтоговырабатывать оптимальные управленческие решения. Помимо сказанного, статистические методы управления качеством продукции обладают еще одним важным преимуществом – они позволяют обнаружитьотклоненияоттехнологическогопроцессанетогда, когда вся партия продукции изготовлена, а в процессе (когда можно своевременно вмешаться в процесс и скорректировать его)

К настоящему времени в мировой практике накоплен огромный арсенал статистических методов, многие из которых могут быть достаточно эффективно использованы для решения конкретных вопросов, связанных с управлением качества продукции. Условно все методы можно классифицировать по признаку общности на три основные группы:

●графические методы;

●методы анализа статистических совокупностей;

●экономико-математические методы.

При выборе статистических методов необходимо стремятся к тому, чтобы они соответствовали характеру производственного процесса, наличию средств измерений и обработки статистической информации. Поскольку для решения определенной производственной проблемы можно выбрать несколько разных статистических методов, выбирается такой из них, который обеспечит достижение наилучшего результата при минимальных затратах и который будет наиболее простым.

Основные области применения статистических методов управления качеством продукции представлены на рисунке 3.

Статистический анализ точности и стабильности техно-

логического процесса – это установление статистическими методами значений показателей точности и стабильности технологическогопроцессаиопределениезакономерностейегопротекания во времени.

Статистическое регулирование технологического процес-

са – это корректирование значений параметров технологического процесса по результатам выборочного контроля контро-

76

лируемых параметров, осуществляемое для технологического обеспечения требуемого уровня качества продукции.

ɋɬɚɬɢɫɬɢɱɟɫɤɢɟ ɦɟɬɨɞɵ ɭɩɪɚɜɥɟɧɢɹ ɤɚɱɟɫɬɜɨɦ ɩɪɨɞɭɤɰɢɢ

Рисунок 3 – Статистические методы управления качеством продукции

Статистический приемочный контроль качества продук-

ции – это контроль, основанный на применении методов математической статистики для проверки соответствия качества продукции установленным требованиям и принятия продукции.

Статистический метод оценки качества продукции – это метод, при котором значения показателей качества продукции определяютсиспользованиемправилматематическойстатистики.

Термин «статистический приемочный контроль» не следует обязательно связывать с контролем готовой продукции. Статистическийприемочныйконтрольможетприменятьсянаоперациях входного контроля, на операциях контроля закупок, при операционном контроле, при контроле готовой продукции и т.д., то есть в тех случаях, когда надо решить – принять или отклонить партию продукции.

Среди простых статистических методов, названных так ввиду их сравнительной несложности, убедительности и доступности, наибольшее распространение получили семь методов, выделенных в начале 50-х годов японскими специалистами под руководством К. Исикавы. В своей совокупности эти методы образуют эффективную систему методов контроля и анализа качества. С их помощью, по свидетельству самого К. Исикавы, может решаться от 50 до 95% всех проблем, находящихся в поле зрения производителя. Рассмотрим данные методы более подробно.

Согласно К. Исикаве к семи простым методам относятся: расслоение данных, диаграмма Парето, причинно-следственная

77

диаграмма, гистограмма, диаграмма разброса, контрольная карта и контрольный листок.

1. Расслоение данных

Однимизнаиболеепростыхстатистическихметодовявляется метод расслоения или как его еще называют – стратификация.

Вобщем смысле, стратификация — это процесс сортировки данных согласно некоторым критериям или переменным, результаты которого часто показываются в виде диаграмм и графиков.

Всоответствиисэтимметодомпроизводятрасслоениеданных, то есть группируют данные в зависимости от условий их получения и производят обработку каждой группы данных в отдельности. Например, данные, относящиеся к изделиям, изготавливаемым в цехе на рабочих местах, могут различаться в зависимости от исполнителя, от используемого оборудования, от методов выполнения рабочих операций, от температурных условий и т.д. Все эти отличия могут быть факторами расслоения. Расслоение позволяет выяснить причину появления дефекта, если обнаруживается разница в данных между «слоями». Например, если расслоение проведено по фактору «исполнитель», то при значительном различии в данных можно определить влияние того или иного исполнителя на качество изделия, если расслоение произведено по фактору «оборудование» – влияние использования разного оборудования. Рассматривая каждый фактор, по которому проводится расслоение, можно выявить факторы второго порядка, оказывающие влияние на разброс показателей качества, от которых зависят факторы первого порядка. Может возникнуть необходимость в расслоении и по факторам третьего порядка и т.д.

Стратификацияможетбытьиспользованаприсозданииконтрольного листа, составлении проверочного листа, выборе приема, подтверждениикорневойпричины, атакжеприисследовании следующих методов: гистограммы, графика Парето, диаграмм разброса, диаграмм Исикавы.

2. Диаграммы Парето

Анализ Парето – это прием, позволяющий задавать приоритеты источникам проблем. Анализ Парето определяет «несколько важных» составляющих от «множества тривиальных»

78

и помогает выбирать направление основных улучшений. Такие диаграммы часто используют для анализа данных, собранных по контрольным листам.

3.Диаграмма причин и факторов (причинно-следствен- ная диаграмма)

Наиболее полезный инструмент для выявления и систематизации причин, породивших проблему, – диаграмма причин и факторов, также известная как «рыбий скелет», «рыбья кость», или диаграмма Исикавы, по фамилии японского эксперта по качеству, который активно пропагандировал эту концепцию. Диаграмма причин и факторов – это простое графическое отражение результатов, представленных в виде цепи причин и следствий.

4.Контрольная карта

Одним из основных инструментов в обширном арсенале статистических методов контроля качества являются контрольные карты. Первоначально они использовались для регистрации результатов измерений требуемых свойств продукции. Выход параметра за границы поля допуска свидетельствовал о необходимости остановки производства и проведении корректировки процесса в соответствии со знаниями специалиста, управляющего производством.

Это давало информацию о том, когда, кто, на каком оборудовании получал брак в прошлом.

Однако в этом случае решение о корректировке принималось тогда, когда брак уже был получен. Поэтому важно было найти процедуру, которая бы накапливала информацию не только для ретроспективного исследования, но и для использования при принятии решений. Карты, которые используются при принятии решений, называются кумулятивными.

Контрольная карта представляет собой специальный бланк, на котором проводятся центральная линия и две линии выше и ниже средней, называемые верхней и нижней контрольными границами. На карту точками наносятся данные измерений или контроля параметров и условий производства.

79

5. Контрольный лист

Вне зависимости от вида статистических инструментов, применяемых для решения задачи, стоящей перед организацией, первое, что необходимо сделать — сбор исходных данных, на основе которых применяют тот или иной инструмент. Известно, что количество людей, занимающихся обработкой данных, оказывает прямое влияние на достоверность этих данных. Для исключения возможностей возникновения ошибок в обработке данных применяют контрольный лист.

Контрольный лист – это форма для сбора данных, облегчающаяинтерпретациюполученныхданных. Данные, относящиесяккачеству, могут быть двух видов: атрибутными и переменными. Атрибутные данные получают на основе счета или визуальной проверки: число деталей, соответствующих спецификациям, число бракованныхавтомобильныхпанелей, например. Переменныеданныесобираются при помощи измерения в рамках непрерывной шкалы. К примерамэтогородаотносятсяразмеры: расстояние, вес, объемивремя.

6. Диаграммы разброса

Диаграмма разброса используется для выявления зависимости одних показателей от других, например, для выявления зависимости между показателями качества и основными факторами производства при анализе причинно-следственной диаграммы.

Диаграмма разброса строится как график зависимости между двумя параметрами. С помощью диаграммы разброса можно анализировать зависимость между влияющими факторами (причиной) и характеристиками (следствием), между двумя факторами, между двумя характеристиками.

7. Гистограммы

В любом процессе всегда существуют отклонения. Обычно это какие-то типы отклонений, которые можно зафиксировать при помощи гистограммы. Гистограмма – это графическое отражение отклонений в совокупности данных. Она показывает частоту или число наблюдений конкретного значения или попадания наблюдения в отдельную группу или категорию.

Гистограмма представляет собой столбчатый график, построенный по полученным за определенный период (за неделю,

80