Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Управление качеством
.pdf
41
Виды контроля качества
По стадиям производственного
процесса
По объёму проверки
Входной
Приёмочный
Хранения
Операционный
Транспортировки
Выборочный
Сплошной
По особенностям
проверки
По контролируемому
параметру
По качественному
признаку
По альтернативному
признаку
По количествен ному признаку
Разрушающий
Неразрушающий
Органолептический
Визуальный
Инструментальный
По средствам контроля
Рисунок 12. Разновидности контроля качества продукции
во втором происходит сравнение величины с эталоном по принципу
Qi : Q
эталона
2.3 Контроль качества
Контроль качества — деятельность, включающая проведение измерений,
экспертизы, испытаний или оценки параметров объекта и сравнение
полученных величин с установленными требованиями к этим параметрам.
Основные виды контроля качества продукции приведены на рис. 12.
= q
.
По способу отбора контролируемой продукции различают сплошной (100-
процентный) и выборочный контроль.
Сплошной контроль является трудоемким и дорогостоящим, поэтому в
крупносерийном и массовом производстве контролю подвергают лишь часть
42
партии продукции (выборку). Если качество продукции в выборке отвечает
установленным требованиям, то вся партия считается соответствующей этим
требованиям, если нет, то вся партия бракуется. Однако при таком методе
контроля сохраняется вероятность ошибочной браковки (ошибки первого рода
или риска поставщика) или, наоборот, признания партии изделий годной
(ошибки второго рода или риска заказчика). Обе возможные ошибки, выражаемые в процентах, отдельно оговариваются при заключении контрактов на
поставку продукции.
Доля дефектных изделий в партии вычисляется по формуле:
q= Nd : N,
где N — общее число изделий в партии;
Nd — число дефектных изделий.
Доля дефектных изделий в выборке вычисляется по формуле:
qn= z : n,
где z — число дефектных изделий в выборке;
n — объем выборки.
Если бы изделия в генеральной совокупности и в выборке распределялись
по закону равной вероятности, то выборочный контроль был бы упрощенным,
однако закономерности распределения не совпадают и в общем случае qn≠q,
что и служит причиной ошибок первого и второго рода при выборочном
контроле. Если qn > q, возникает ошибка первого рода, если qn < q —
второго.
Вероятность попадания дефектных изделий в выборку может иметь
различное вероятностное распределение, поэтому для оценки качества
контроля большое значение имеет правильность выбора математического
аппарата. Как правило, при выборочном контроле применяют нормальный
закон и законы распределения случайных величин — биноминальный,
гипергеометрический и закон Пуассона. Нормальный закон применяется при
выборочном контроле по количественным признакам, оставшиеся три закона —
при контроле по качественным признакам, когда каждое испытание в серии
имеет лишь два возможных исхода — изделие признается либо качественным,
либо бракуется.
Так, например, для биномиального распределения вероятность P(n,z)
появления в выборке из п изделий количества дефектных изделий z
определяется следующей формулой:
P(n,z)= C
z
п × qz × p
n-z
= n! : z! (n – z)! × q
z
× p
n-z
,
где q — вероятность появления брака,
p — вероятность появления качественного изделия,
z
C
п — сочетание из объема выборки в п изделий по z изделий.
Контроль по количественному признаку заключается в определении
соответствия контролируемого параметра или единицы продукции
установленным требованиям. При этом любое несоответствие установленным
требованиям считается дефектом, а при наличии у единицы продукции хотя бы
43
одного дефекта она признается дефектной. Этот способ контроля как более
информативный требует меньшего объема выборки. Однако он предполагает
использование сложных технических средств контроля качества, поэтому в
сравнении с другими способами контроля является более дорогостоящим.
Контроль по альтернативному признаку базируется на установлении
факта соответствия (несоответствия) параметра установленным требованиям.
При этом используют такие средства контроля, как калибры, шаблоны, образцы
и т. п. Этот способ достаточно прост в применении и относительно дешев,
однако в силу меньшей информативности он требует при прочих равных
условиях большего объема выборки.
2.4 Инструменты контроля качества
Статистический анализ — изучение условий и факторов, определяющих
качество продукции. В практике статистического анализа используются семь
несложных методов, так называемые «простые инструменты качества».
1) Графики.
2) Диаграмма причинно-следственных связей.
3) Диаграмма Парето.
4) Диаграммы рассеивания.
5) Гистограммы.
6) Контрольные листки.
7) Контрольные карты.
Общая схема применения «простых инструментов качества»:
оценка отклонений параметров продукции от нормативных значений;
выбор факторов, определяющих решение;
определение факторов, послуживших причиной проблемы качества;
оценка важнейших факторов;
внесение изменений в производственный процесс с целью
совершенствования операций;
подтверждение правильности принятых решений.
«Простые инструменты качества» применяют при анализе численных
данных. Для анализа прочих данных менеджмент качества использует так
называемые семь «новых инструментов качества»:
диаграмму сродства;
диаграмму связей;
древовидную диаграмму;
матричную диаграмму;
стрелочную диаграмму;
диаграмму процесса осуществления программы (PDPC);
анализ матричных данных.
Для «новых инструментов качества» сбор данных производят в ходе
коллективного обсуждения в форме «мозговой атаки».
44
2.5 Простые инструменты контроля качества. Диаграмма причинно-
Причины Следствие
«мелкая косточка»
«крупная кость»
«средняя кость»
Основной
показатель
качества
следственных связей
При определении факторов, влияющих на какой- либо показатель
качества, часто применяются причинно- следственные диаграммы Исикавы.
Метод был предложен Каору Исикавой в 1953 году для выявления причин
нарушения технологического процесса в тех случаях, когда очевидные его
нарушения трудно обнаружить. Диаграммы строят, соблюдая следующие
условия:
1) диаграмму строит группа неруководящих работников;
2) применяется принцип анонимности высказываний;
3) на экспертизу выделяется ограниченное время;
4) найденное решение должно вознаграждаться.
Диаграмма Исикавы внешне напоминает рыбий скелет, поэтому ее часто
так и называют (рис. 13).
Рисунок 13. Схема диаграммы Исикавы
Построение диаграммы включает следующие этапы:
выбор основного (результирующего) показателя качества;
установление главных причин, влияющих на основной показатель
(«крупные кости»);
определение вторичных («средние кости») и третичных («мелкие
косточки») причин.
Часто диаграмма Исикавы строится одновременно со столбиковыми
диаграммами Парето.
В сфере производства продукции действует «принцип 5М», т. е. в
качестве «крупных» выступают следующие пять «костей» (рис.14).
45
Персонал
(MANPOWER)
Технология
(METHODS)
Проблема
качества
Материалы
(MATERIALS
Оборудование
(MACHINES)
Измерения
(MEASUREMENTS)
Персонал
(PERSONNEL)
Процедуры
(PROCEDURES)
Проблема
качества
Покупатели
(PATRONS)
Окружающая среда
(PLACE)
Обеспечение
(PROVISIONS)
Рисунок 14. Принцип 5М
В сфере оказания услуг действует принцип «5Р» (рис. 15).
Рисунок 15. Принцип 5Р
2.6 Простые инструменты контроля качества. Диаграмма Парето
Как правило, диаграмма причинно-следственных связей строится
одновременно со столбиковыми диаграммами Парето.
Существуют две разновидности диаграмм Парето.
1) По причинам — отражающие причины проблем, возникающих в
процессе производства продукции.
2) По результатам — отражающие нежелательные результаты
деятельности (брак, отказы и т. п.).
Целью построения столбиковых диаграмм является выявление наиболее
значимых причин проблем. Причем рекомендуется строить не одну, а
несколько диаграмм с целью более точного определения причин возникших
46
проблем. Диаграмма Парето для анализа тематики работы кружков качества
Качество
Издержки
Эффект-сть
произ-ва
Охрана труда
Дефекты
Удобство
работы
Моральный
климат
Подготовка
кадров
Прочее
Управление
качеством
Управление
кружками
0
100
200
300
400
500
600
700
800
Направленная деятельность кружков качества
90
0
10
20
30
40
50
60
70
80
100
Накопленный процент
Количество проанализированных кружков
Кумулятивная кривая
численности кружков качества
(общая численность
обследованных кружков качества
– 830 (100%))
Рисунок 16. Диаграмма Парето
показана на рис. 16.
Непосредственно построение диаграммы состоит из следующих
действий.
1) Выбор одной из двух разновидностей диаграмм Парето.
2) Классификация причин или результатов (в зависимости от выбранного
вида диаграммы).
3) Разработка регистрационной формы для сбора информации.
4) Определение значимости данных.
5) Графическое изображение результатов (группа «прочее» всегда
находится на последнем месте).
47
При использовании диаграмм Парето применяют ABC-анализ.
Расположив анализируемые факторы в порядке убывания значений, их
группируют следующим образом.
1) К группе А относят три фактора, превосходящие по величине все
остальные.
2) К группе В относят следующие три фактора, примыкающие к группе
А.
3) Группа С будет состоять из оставшихся факторов, включая «прочие
факторы».
При анализе стоимостных факторов на группу А обычно приходится 7080% всех затрат; на группу В — 10-25% затрат и на группу С — 5-10% затрат,
связанных с ошибками и дефектами работы. Группирование по методу ABC
дает возможность устанавливать различную степень жесткости контроля для
каждой из трех групп факторов. Очевидно, что более жесткий контроль
необходим факторам, входящим в группу А.
Области применения диаграмм Парето:
- финансово-экономическая (анализ прибыли предприятия по видам
продукции, анализ себестоимости по статьям затрат, анализ затрат на контроль
качества по факторам контроля и т. д.);
- производственная (пооперационный анализ качества продукции, анализ
числа отказов по видам оборудования, анализ числа дефектов продукции по
дням недели и т. д.);
- сбытовая (анализ выручки по видам продукции, анализ поступивших
рекламаций по их содержанию, анализ числа возвратов по видам продукции и
т. п.);
- снабженческая (анализ потерь от избыточных запасов по видам сырья и
материалов, анализ срыва поставок по поставщикам и т. д.);
- делопроизводственная (анализ числа ошибок в документации по видам
документов, анализ срыва сроков оформлении документов и т. д.)
2.7 Простые инструменты контроля качества. Графики. Диаграммы
рассеивания
Графики и диаграммы — наиболее распространенные средства
графического представления количественных данных, в компактной форме
отражающие большие объемы информации.
Графики дают возможность оценки текущего состояния и
прогнозирования результатов по сложившимся тенденциям.
При контроле качества чаще всего используют графики следующих типов
(рис. 17-20):
точечный (изменение параметра с течением времени);
столбчатый (параметр выражен высотой столбца);
круговой (соотношение составляющих какого-либо параметра);
48
ленточный (одновременное наглядное представление изменения
составляющих параметра во времени и соотношения этих
составляющих).
Рисунок 17 Пример точечного графика.
▪
Рисунок 18. Пример столбчатого графика.
Рисунок 19. Пример кругового графика
49
Рисунок 20. Пример ленточного графика
Диаграммы рассеивания. Этот тип диаграмм применяется для изучения
характера зависимости между двумя параметрами. Если на графике провести
линию медианы, то можно ответить на вопрос о наличии корреляционной связи
между параметрами. Для построения диаграммы необходимо иметь не менее 25
пар данных.
Алгоритм построения диаграммы.
1) Сбор данных и их табличное оформление. В качестве переменной х
обычно выступают факторы (причины), в качестве у — характеристики
качества.
2) Нахождение максимальных и минимальных значений переменных x
и y. Шкалы на осях графика наносятся таким образом, чтобы длины осей были
приблизительно одинаковыми.
3) Нанесение точек на график в порядке измерений. При получении в
разных наблюдениях одинаковых значений переменных их показывают на
графике концентрическими окружностями или располагают вторую точку
рядом с первой.
4) Снабжение диаграммы необходимыми сведениями: названием
диаграммы, числом пар данных, датой и временем наблюдений, фамилией
исполнителя диаграммы.
Типичные виды диаграмм рассеивания представлены на рис. 21 – 23.
50
Количество наблюдаемых значений в
выборке
Число интервалов
40-50
6
51-100
7
101-200
8
201-500
9
501-1000
10
Более 1000
11-20
Рисунок 21 Рисунок 22 Рисунок23
Положительная связь Отрицательная связь Отсутствие связи
2.8 Простые инструменты контроля качества. Гистограммы
Гистограмма является графическим представлением изменчивости
имеющихся данных; она способствует выявлению структуры и характера
изменения данных, которые не заметны при их табличном представлении.
Гистограмма представляет собой столбчатый график, построенный по
полученным за определенный период (неделю, месяц и т. д.) данным, которые
разбиваются на интервалы. Число наблюдений, попавших в каждый из
интервалов (частота), выражается высотой столбика.
Для надежной гистограммы требуется не менее 40 наблюдаемых
значений.
Алгоритм построения гистограммы:
1) Вычисление размаха выборки R (разности между максимальным и
минимальным наблюдаемыми значениями выборки).
2) Определение размера интервалов путем деления размаха выборки на
равные части (от 6 до 20). Рекомендуемое число интервалов гистограммы представлено в табл. 6.
Таблица 6. Рекомендуемое число интервалов гистограммы.
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]