Управление качеством. Учебное пособие

Частота

Параметр

Рис. 4.7. Гистограмма

Полученные данные анализируют, применяя другие методы:

–долю дефектных изделий и потерь от брака исследуют с помо щью диаграммы Парето;

–причины дефектов определяют с помощью причинно следствен ной диаграммы, метода расслоения и диаграммы разброса;

–изменение характеристик во времени определяют по контроль ным картам.

Пример: Допустим, измерен коэффициент деформации металлического материала в процессе термообработки. По результатам измерений составим табл. 4.1. Однако, рассматривая таблицу, можно понять, что получить достоверную информацию невозможно. Целесообразно упорядочить эти данные. В такой ситуации лучше составить гистограмму.

Последовательность составления гистограммы:

1.Намечают к обследованию показатели качества (в изделиях од ной партии). Например, длина, диаметр, твердость, масса, овальность, предел прочности и т.д.

Осуществляют измерения. Обычно число измеряемых единиц бе рется в пределах 100, но их должно быть не менее 50.

2.Измеренные значения вписывают в соответствующий бланк ре гистрации. В табл. 6.3. приведен пример бланка регистрации.

3.Среди измеренных значений находят

Хmax; Xmin; Хmax = 1,8; Xmin = 0,1. 4. Определяют широту распределения (размах)

R = Хmax – Xmin =,.1,8 – 0,1 = 1,7.

5. Определяют величину интервала, предварительно определив ко личество интервалов

К =1+3,322*Lg N; К=1+3,322 Lg 100=7,6 округляем ~ 8;

(расчет по этой формуле можно производить либо с помощью таблицы Брадиса, либо с помощью специального калькулятора, либо с помо щью персонального компьютера).

h=R/K; h=0,2;

где N – количество измеряемых образцов.

6.Устанавливаем граничные значения интервалов.

7.Наименьшее граничное значение для первого участка определяем

Тн, Тв – нижний и верхний пределы допуска

Рис. 4.9. Сочетание плотности распределения с допуском

На рис. 4.9 приведены примеры различных сочетаний плотности распределения с допуском.

54 18, а – форма распределения удовлетворительна, ибо ее левая и правая стороны симметричны. Если широту распределения срав

нить с шириной допуска, то она составит примерно 3/4. Кроме того, центр распределения и центр поля допуска совпадают. Это говорит о том, что качество партии находится в удовлетворительном состоя нии. Следовательно, в данной ситуации можно продолжить изготовле ние продукции.

18, б – форма распределения отклонена вправо, поэтому центр рас пределения тоже смещен. Имеется опасение, что среди изделий – в ос тальной части партии – могут находиться дефектные, выходящие за верхний предел допуска. В этом случае проверяют, нет ли системати ческой ошибки в измерительных приборах. Если нет, то продолжают изготавливать продукцию, отрегулировав операцию так, чтобы центр распределения совпадал с центром поля допуска.

18, в – центр распределения расположен правильно, однако по скольку широта распределения совпадает с широтой поля допуска, то имеется опасение, что со стороны верхнего и нижнего пределов до пуска могут появиться дефектные изделия. Если продолжить выпол нять операции таким же способом, то обязательно появятся дефект ные изделия. Поэтому, чтобы сузить широту распределения, необходимо принять меры для обследования оборудования, условий обработки, оснастки и т.д.

18, г – центр распределения смещен, что говорит о присутствии де фектных изделий. Так как широта распределения и широта поля до пуска почти одинаковы, необходимо без промедления путем регулиро вания переместить центр распределения в центр поля допуска и либо сузить широту распределения, либо пересмотреть допуск.

18, д – центр распределения совпадает с центром поля допуска, но широта распределения превышает широту поля допуска, обнаружи ваются дефектные изделия по обе стороны допуска. Необходимо прове сти управляющие воздействия для ликвидации дефектных изделий.

18, е – распределение имеет два пика, хотя образцы взяты из одной партии. Это явление объясняется либо тем, что сырье фактически бы ло двух разных сортов, либо в процессе работы была изменена наст ройка станка, либо тем, что в одну партию соединили изделия, обрабо танные на двух разных станках. Исходя из этих и других соображений, следует производить обследование послойно.

18, ж – главные части распределения (широта и центр) в норме, од нако незначительная часть изделий выходит за верхний предел допу ска и, отделяясь, образует обособленный островок.

Изделия, выделенные в этом островке, возможно, представляют со бой часть дефектных изделий, которые могли перемешать с качествен ными изделиями в общем потоке технологического процесса. В данной

ситуации следует принять меры для выяснения самых различных об 55 стоятельств, достаточным образом объясняющих причину явления.

18, з – центр распределения смещен. Левая сторона распределения («3») имеет вид высокого края (в форме обрыва). Такая гистограмма отражает случаи, когда, например, требуется исправление параметра, имеющего отклонение от нормы, или искажена; информация о данных и т.д. При этом необходимо уделить внимание случаю грубого искаже ния данных при измерениях и принять меры к тому, чтобы такие слу чаи не повторялись.

Хотя гистограмма позволяет распознать состояние качества пар тии изделий по внешнему виду распределения, она не дает всей ин формации о величине широты, симметрии между правой и левой сторонами распределения, наличии или отсутствии центра распре деления в количественном выражении. Это можно узнать с помощью

средней арифметической, дисперсии, среднего квадратического отклонения.

Диаграмма разброса

Диаграмма разброса (Scatter diagram – корреляционная диаграм ма) строится как график зависимости между двумя параметрами, что позволяет определить, есть ли взаимосвязь между этими параметра ми (рис. 4.10). Например, для анализа зависимости суммы выручки от числа обращений к продавцу; сопротивления удару от давления, при котором производилась обработка, и т.д.

Диаграмма разброса (рассеяния) строится в таком порядке: по го ризонтальной оси откладываются измерения величин одной перемен ной, а по вертикальной оси – другой переменной.

Если такая взаимосвязь существует, можно устранить отклонение одного параметра, воздействуя на другой. При этом возможна поло жительная или отрицательная взаимосвязь, а также отсутствие ка кой либо взаимосвязи.

Взаимосвязь

отсутствует

Параметр 1

56

Рис. 4.10. Диаграмма разброса

Метод расслоения

Метод расслоения (послойный анализ – Stratification) применяют для выяснения причин разброса характеристик изделий. Наблюдаемые совокупности значений в соответствии с влияющими факторами, которые имели место во время сбора данных, делятся на подсовокупности, называ емые слоями (стратами), а процесс разделения данных по слоям называ ется расслоением (стратификацией). По таким расслоениям устанавлива ются причины разброса (рассеивания) данных, что используется в дальнейших действиях по повышению качества продукции за счет уст ранения влияния этих причин, уменьшении рассевания и улучшения по ложения и характеристик гистограммы относительно поля допуска.

Здесь следует проводить сравнительное изучение измеренных по казателей по отдельным слоям – раздельно по машинам и оборудова нию, отдельно по каждому оператору, отдельно по исходному сырью, отдельно по бригадам, раздельно по дневной и ночной сменам и т.д.

Пример: Довольно часто встречаются ситуации, когда поставки по заказам, размещенным в сторонних организациях, задерживаются, сроки выполнения поставок не соблюдаются. Проблемы обсуждаются на совещании; обычными предложениями в таких случаях бывают: «увеличить срок выполнения заказа» или «строго соблюдать дату оформления заказа».

Необходимо хорошо проанализировать данные, для чего разделить случаи выполнения заказа и задержки.

Прежде всего следует провести расслоение по видам деталей, которые составляют заказ (табл. 4.3).

Как видно из табл. 4.3., больше всего случаев задержек поставок относится к поставкам деталей А, В, С. Следует, очевидно, искать причину такой разницы в сроках поставок и наметить необходимые меры.

Причинно'следственная диаграмма К. Исикавы

Причинно$следственная диаграмма, предложенная японским 57 ученым К. Исикава, применяется при анализе дефектов, приводя$

щих к наибольшим потерям, т.е. показывает отношение между по$ казателем качества и воздействующими на него факторами.

Она позволяет выявить причины таких дефектов и сосредоточить ся на устранении этих причин. При этом анализируются четыре ос новных причинных фактора: человек, машина (оборудование), мате риал и метод работ. По чисто внешним признакам ее называют «рыбий скелет», дерево или «речные притоки», а иногда диаграммой «четыре М» – по составу четырех основных факторов: Man, Method, Material, Machine (персонал, технологии, материалы, оборудование) (рис. 4.11).

При составлении причинно следственной диаграммы подбирают максимальное число факторов, имеющих отношение к характеристи ке, которая вышла за пределы допустимых значений.

При исследовании причин явления необходимо привлекать и тре тьих лиц, не имеющих непосредственного отношения к работе, так как у них в отличие от лиц, привычных к данной рабочей обстановке, мо жет возникнуть неожиданный подход в выявлении причин недоброка чественности изделий.

При анализе факторов выявляются вторичные, а может быть, и третичные причины, приводящие к дефектам и подлежащие устра нению. Поэтому для анализа дефектов и построения диаграммы необ ходимо определить максимальное число причин, которые могут иметь отношение к допущенным дефектам.

Следующий шаг после построения этой диаграммы – распределе ние факторов по степени их важности с выделением тех из них, кото рые оказывают наибольшее влияние на показатель качества.

Персонал

Методы

Качество

продукции

Материалы

Машины

Рис. 4.11. Причинно'следственная диаграмма Исикавы

Диаграмма Парето

Диаграмма Парето, названная так по имени ее автора, итальянско 58 го экономиста Парето (1845–1923), позволяет наглядно представить величину потерь в зависимости от различных дефектов. Благодаря

этому можно сначала сосредоточить внимание на устранении дефек тов, которые приводят к наибольшим потерям. Для выяснения причин этих дефектов целесообразно дополнительно использовать причинно следственные диаграммы. Различаются эти диаграммы по результа там деятельности, предназначенные для выявления главной пробле мы в негативных результатах деятельности (качество, себестоимость, безопасность, затраты, потери, сроки поставок).

После выяснения причин и устранения дефектов вновь строится диаграмма Парето для проверки эффективности принятых мер. Для учета совокупного процента потерь от нескольких дефектов стро ится кумулятивная кривая (рис 4.12).

Рис. 4.12. Диаграмма Парето

Диаграмма Парето используется также и в противоположном случае, когда положительный опыт отдельных цехов или подраз делений хотят внедрить на всем предприятии. С помощью диа граммы Парето выявляют основные причины успехов и широко пропагандируют эффективные методы работы. При использовании диаграммы Парето для контроля важнейших факторов наиболее распространенным методом анализа является так называемый АВС анализ.

Пример: на складе находится большое число деталей – 1000, 3000 и более. Проводить контроль всех деталей одинаково, без всякого различия, очевидно, не эффективно. Если же эти детали разделить на группы, допустим, по их стоимости, то на долю группы наиболее дорогих деталей, состав-

ляющих 20–30% от общего числа хранящихся на складе деталей, придется 59 70–80% от общей стоимости всех деталей. На долю группы самых дешевых

деталей, составляющей 40–50% от всего количества деталей, придется всего 5–10% от общей стоимости.

Назовем первую – группой А, вторую – группой С.

Промежуточную группу, стоимость которой составляет 20–30% от общей стоимости, назовем группой В. Теперь ясно, что контроль деталей на складе будет эффективным в том случае, если и контроль деталей группы А будет самым жестким, а контроль деталей группы С – упрощенным.

Диаграмма составляется не в одном варианте. Рекомендуется составлять несколько вспомогательных диаграмм, входящих в состав группы А, с тем чтобы, последовательно анализируя их, в конечном итоге составить отдельную диаграмму Парето для конкретных явлений недоброкачественности.

На рис. 4.13 изображены диаграммы Парето:

а – в которой конкретно рассматриваются детали; б – в которой отражаются явления дефектности в детали, обозна

ченной единицей; в – в которой отражаются причины одного конкретного дефекта.

Диаграмму Парето целесообразно применять вместе с причинно следственной диаграммой. Чтобы решить очень серьезную проблему, связанную с низким качеством изделия, необходимо уяснить сущ ность явления по каждому конкретному виду дефекта.

Контрольные карты

Контрольная карта (Control chart) – это разновидность графи$ ка, который отличается наличием контрольных границ, обозна$ чающих допустимый диапазон разброса характеристик в обычных условиях течения процесса. Контрольные карты используются в виде графиков, полученных в ходе технологического процесса. Графики от ражают динамику процесса. Выход характеристик за пределы кон трольных границ означает нарушение стабильности процесса и требу ет проведения анализа причин и принятия соответствующих мер (рис. 4.14).