Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Квалиметрия и управление качеством. Практикум
.pdf
6 Что представляет собой ВЫХОД?
1
Вопросы теории
Семь основных инструментов контроля
качества .
Порядок сбора информации.
Статистический ряд и его характеристики.
Контрольный листок. Гистограмма. Диаграмма разброса.
2
Составление
словаря терминов
Термины ГОСТ Р ИСО 9000-2015:
контроль;
информация;
документ;
данные;
процесс измерения;
соответствие.
7 Что собой представляет техрегламент?
8 Какие позиции отражены в техрегламенте?
9 Что такое стандарт на продукцию?
10 В каких нормативных документах содержатся требования к
готовой продукции?
ЗАДАНИЕ К ПРАКТИЧЕСКОМУ ЗАНЯТИЮ № 17
61
ЗАНЯТИЕ 17_____________________________________________
17.1
Контроль составления словаря терминов
17.2
Организация командного обсуждения вопросов темы занятия.
Тема:
Семь основных инструментов контроля качества
Порядок сбора информации. Статистический ряд и его характеристики. Контрольный листок. Гистограмма. Диаграмма
разброса.
Цель:
Обучение методам семи инструментов контроля качества
План занятия
Семь основных инструментов контроля качества
Общие сведения
Одним из принципов TQM является то, что в основе принятия
решений должны лежать только факты, а не интуиция.
Главные причины трудностей, возникающих при управлении качеством – ложные представления и ошибочные действия.
Примером ложных представлений может служить китайская
притча о слоне. Слепцы, ощупывая слона, а точнее, его хобот, думали, что слон подобен длинной трубе, а когда ощупывали бивень, то
думали, что слон – нечто острое и твердое.
Чтобы различить, что ложно, что ошибочно, а что истинно, нужно организовать процесс поиска фактов, то есть статистического материала.
Вопросами сбора, обработки и анализа результатов занимается
математическая статистика, которая включает огромное количество
различных методов, разработанных к настоящему времени.
Многие из современных статистических методов довольно сложны для восприятия, а тем более для широкого применения всеми
участками процесса. Японские ученые отобрали из всего множества
семь методов. Их заслуга, и в первую очередь профессора Исикавы,
состоит в том, что они обеспечили простоту и наглядность, визуализацию этих методов, превратив их фактически в эффективные ин-
62
струменты контроля качества (рис. 17.1). Их можно понять и эф-
фективно использовать без специальной математической подготовки.
Рисунок 17.1 – Семь инструментов контроля качества
Как видно из рис. 17.1, к семи инструментам контроля качества
относятся следующие статистические методы:
– контрольный листок,
– гистограмма,
– диаграмма разброса,
– диаграмма Парето,
– стратификация (расслоение),
– диаграмма Исикавы (причинно-следственная диаграмма),
– контрольная карта.
Последовательность применения семи методов может быть различной в зависимости от цели, которая поставлена перед системой.
Но эти семь методов являются необходимыми и достаточными статистическими методами, применение которых, по мнению Исикавы,
помогает решить 95 % всех проблем, возникающих на производстве.
Внедрение семи инструментов контроля качества должно начинаться с обучения этим методам всех участников процесса. Успеш-
63
ному внедрению семи инструментов контроля качества в Японии
способствовало отношение руководителей компании к процессу обучения. Они ставили и продолжают ставить перед собой цель сделать
каждого рабочего инженером, а инженеров, незнакомых со статистическими методами, не считать полноценными специалистами.
Большую роль в обучении статистическим методам в Японии
сыграли кружки контроля качества, в которых прошли обучение рабочие и инженеры большинства японских компаний [8].
Статистические методы – это средство, которое необходимо
изучать, чтобы внедрить управление качеством. Они являются наиболее важной составляющей комплексной системы контроля всеобщего
управления качеством.
Говоря о семи простых статистических методах контроля качества, следует подчеркнуть, что это инструменты познания, а не инструменты управления.
Основное их назначение – контроль протекающего процесса и
представление участнику процесса фактов для корректировки и
улучшения процесса. Знание и применение на практике семи инструментов контроля качества лежат в основе одного из важнейших требований TQM – постоянного самоконтроля.
Порядок сбора информации
Цели сбора данных в процессе контроля качества состоят в следующем:
– контроль и регулирование процесса,
– анализ отклонений от установленных требований,
– контроль выхода процесса.
Любые собираемые данные имеют свое назначение и после того,
как информация собрана, и нужно начать с нею работать.
Когда цель сбора данных установлена, она становится основной
для определения характера сравнений, которые надлежит произвести, и типа данных, которые нужно собрать. Пусть, например, возник
вопрос о вариации в показателе качества изделия.
64
Если производить только один замер в день, то нельзя судить о
вариациях в течение дня.
Если нужно понять, каким образом 2 разных работника допускают дефекты, то надо брать раздельные выборки, чтобы можно было
сравнить работу каждого из них.
Если сравнение выявляет явные различия, то меры по их устранению будут способствовать уменьшению изменчивости процесса.
Подобное разделение группы данных на несколько групп по определенному признаку называется расслоением или стратификацией.
Она чрезвычайно важна. Надо, чтобы стало привычкой еѐ применять.
Если нужно узнать зависимость между количеством определѐнного ингредиента и твердостью продукта, то данные следует собирать
парами. Когда есть парные данные, их можно проанализировать с
помощью диаграмм рассеивания.
Когда данные собраны, для их анализа используются различные
статистические методы, предназначенные для превращения данных в
источник информации. Важно в процессе сбора тщательно упорядочить данные, чтобы облегчить их последующую обработку.
Во-первых, надо четко зарегистрировать источник данных (без
такой регистрации данные окажутся мертвыми).
Например, день недели, когда собирались данные, оборудование,
на котором производилась работа, рабочий, делавший операцию, партия используемых материалов и т. д.
Во-вторых, данные надо регистрировать таким образом, чтобы их
было легко использовать. Поскольку данные часто применяются вычислениях статистических характеристик (среднее значение и размах), то
лучше их записывать так, чтобы облегчить эти вычисления. Например,
данные измерений толщины образцов, проводимые 4 раза в день в течение 25 дней, удобно регистрировать в форме, показанной в табл. 17.1.
В этом случае ежедневные подсчѐты можно производить по
строкам, а подсчѐты для соответствующих часов – по столбцам. Если
данные требуется собирать постоянно, то надо заранее разработать
стандартные формы регистрации данных, как это обычно делается
для контрольных листков [8].
65
Таблица 17.1 – Пример формы регистрации данных
Дата
Значение измерѐнной толщины образца, см,
при разном времени измерения, ч
9.00
11.00
14.00
16.00
1 апреля
12,3
11,5
13,2
14,2
2 апреля
13,2
12,5
14,0
14,0
3 апреля : : : :
: : : :
Статистический ряд и его характеристики
Сбор и обработка статистических данных базируется на применении так называемого выборочного метода.
Выборкой называют часть данных, полученных из общей совокупности, называемой генеральной совокупностью, по отношению
к которой на основании данных выборки делают соответствующие
выводы.
При этом генеральная совокупность подразумевает однородную
совокупность данных, по которой делаются выводы при принятии
решения на основании результатов анализа выборки.
Если выборка достаточно хорошо представляет соответствующие
характеристики генеральной совокупности. То такую выборку называют представительной или репрезентативной.
Данные, полученные на основании выборки, представляют собой
первичный статистический материал, подлежащий обработке, осмыслению и научному анализу.
Для управления процессом необходимо стремиться выявить факты на основе собранных данных, а затем, опираясь на эти факты,
предпринять необходимые действия.
Сбор данных не сама цель, а средство отыскания тех фактов, которые стоят за данными.
ния, а затем делаются выводы, стоит ли принимать всю партию или нет.
стве всей партии.
Пример 1. Берется некоторая выборка, над ней проводятся измере-
Здесь внимание сосредоточено не на самой выборке, а на каче-
66
Пример 2. Цель заключается в том, чтобы выяснить, в каком состоянии находится сам процесс.
В прежнем примере генеральной совокупностью являются исследуемые параметры качества сдаваемой продукции, а во втором – па-
раметры качества процесса.
Сбор и регистрация данных – сложный процесс. Иногда количество данных составляет десятки и сотни измерений.
В табл. 17.2 приведены результаты измерений пробивного
напряжения диэлектрических слоев 160 однотипных МОП-структур,
значения которых фиксировались в порядке поступления на измерительную установку. Быстро и однозначно определить по этой таблице
наибольшее и наименьшее значения пробивного напряжения или
сколько раз то или иное значение повторяется трудно. Поэтому существуют определѐнные правила работы с множеством данных.
1 Данные должны располагаться в определенном порядке: возрастающем или убывающем. Такое упорядоченное представление
данных называется ранжированием.
2 Для получения статистического ряда необходимо не только
ранжировать статистический материал, но и подвергнуть его дополнительной обработке, объединив одни и те же значения иссле-
дуемого параметра в группы.
Таблица 17.2 – Пробивные напряжения в вольтах диэлектрических слоев
160 однотипных МОП-структур
67
Таблица 17.3 – Упорядоченный статистический ряд наблюдений, составленный
х
Количество
наблюдений
m
х
Количество
наблюдений
m
179 / 1
195
///////// 9 180 / 1
196
//////// 8 181 / 1
197
//////////////
14
182 / 1
198
//////////
10
183 / 1
199
//////////
10
184
// 2 200 / 1
185
// 2 201
/////// 7 186
// 2 202
////// 6 187
///////// 9 203
///// 5 188
//////////
10
204
///
3
189
/// 3 205
///// 5 190
/////// 7 206 / 1
191
////// 6 207
//
2
192
////// 6 208 / 1
193
/////////////////
17
209
// 2 194
////// 6 210 / 1
по результатам измерений пробивного напряжения диэлектрических слоев
160 однотипных МОП-структур
Измеряемую величину обычно называют случайной величиной,
так как выборочные данные являются случайными, поскольку невозможно предсказать точные их значения до проведения измерения.
Число случаев в группе для каждого из повторяющихся значений
(m1, m2, m3,…, mк) называется абсолютной частотой или статистическим весом этого значения случайной величины.
Полученный после обработки данных табл. 17.1 статистический
ряд приведен в табл. 17.3
Числа, стоящие в столбце х, называют упорядоченным рядом
случайной величины, а числа, стоящие в столбцах m1 – рядом частот.
Табл. 17.3 дает более наглядную картину изменения значений
случайной величины, чем табл. 17.2 . Из табл. 17.3 видно, структуры
с каким пробивным напряжением встречаются чаще других.
чениями, которые до некоторой степени отражают существенные ха-
3. Удобно представить статистический материал числовыми зна-
68
рактеристики статистического ряда – характеристики положения и
,,...,,
21 п
ххх
п
i
iп
х
п
х...хх
п
х
1
21
1
)(
1
minmax
xхR
2
S
1
)(
1
2
2
n
xx
S
n
i
i
рассеивания случайной величины.
Важнейшей характеристикой случайной величины является
средняя арифметическая величина наблюдаемых значений (или
просто средняя), которую для характеристики выборки, называют
выборочной среднеарифметической и обозначают через х.
Если в результате измерений получены значения
то
. (17.1)
Для отображения рассеивания наблюдаемых значений параметра
качества в математической статистике применяют ряд характеристик.
Самой простой из них является размах R.
.
(17.2)
Другая статистическая характеристика рассеивания наблюдаемых
значений показывает, как тесно группируются отдельные значения
вокруг средней арифметической или как они рассеиваются вокруг
этой средней.
Эту меру называют выборочной дисперсией
.
. (17.3)
Чаще на практике вместо дисперсии применяют стандартное отклонение σ(x), которое вычисляется как корень квадратный из (17.3).
Контрольный листок
Контрольный листок – инструмент для сбора данных и автома-
тического их упорядочения для облегчения дальнейшего использования собранной информации.
На рис. 17.1 контрольный листок расположен в центре семи инструментов контроля качества, что предопределяет его роль среди
всех этих инструментов. Какая бы задача не стояла перед системой,
объединяющей последовательность применения статистических ме-
69
тодов, всегда начинают со сбора исходных данных, на базе которых
затем применяют тот или иной инструмент.
Контрольный листок – бумажный бланк, на котором заранее
напечатаны контролируемые параметры, соответственно которым
можно заносить данные с помощью пометок или простых символов.
На рис. 17.2 приведен контрольный листок [8], применяемый для
фиксирования отказавших деталей в телевизорах. Суммарное число
отказавших деталей телевизоров приведено в табл. 17.4.
Рисунок 17.2 – Контрольный листок для фиксирования отказавших
деталей в телевизорах
70
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]