Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Статистические методы управления качеством. Учебно-методическое пособие.pdf
Статистические методы контроля качества имеют ряд достоинств:
1) они располагают широким спектром графических и графоаналитических средств для наглядного изображения динамики изменения качества, степени отклонения фактических параметров продукции от заданных и т.д., что позволяет принимать превентивные
меры по изменению ситуации людям, не имеющим математическое
или экономическое образование;
2) обеспечивают возможность прогнозирования основных параметров качества, выявлять в динамике их тенденции и закономерности;
3) «позволяют во многих случаях обоснованно перейти к выборочному контролю и тем самым снизить трудоемкость контрольных
операций» [13];
4) они дают необходимую информацию для разработки обоснованных управленческих решений, основанных не на эмоциях или интуиции, а на основе фактических данных.
В мировой практике статистические методы в области управле-
ния качеством решают следующие задачи.
1. Сбор исходных данных в виде, который будет адаптирован
под имеющиеся средства их обработки и анализа.
2. Установления характера различия средних значений (случай-
ного и неслучайного) одного и того же параметра качества изделий
или его рассеяния, изготавливаемых в различных условиях производства (например, на различном оборудовании или в различные смены).
3. Прогнозирование и контроль надежности продукции.
4. Выявление и отбор факторов, существенно влияющих на из-
менение параметров качества.
5. Оценка точности и стабильности технологических процессов,
работы оборудования и т.д.
6. Оценка изменений параметров качества во времени (то есть
анализ их динамики и прогнозирование).
Для применения статистических методов в управлении качеством
необходимо соблюдать ряд условий:
а) стабильность технологических процессов;
б) оснащенность высокопроизводительными контрольно-измери-
тельными приборами;
11
в) строгая технологическая дисциплина;
Методы общего
методы)
г) достаточная изученность технологического процесса и уста-
новление признаков, по которым принимаются решения о необходимости его корректировки.
Несмотря на многообразие методов статистики, их применение в
сфере управления качеством в целом регламентировано и отражено в
соответствующих стандартах.
Ориентируясь на стандарты, мы можем выделить несколько
групп статистических методов, используемых в практике работы
современных предприятий.
Таблица 2
Основные статистические методы в управлении качеством
М ет оды вы сок ого
уровня сложно-
сти
Используются при
разработке систем
управления предприятием или
процессами
Методы кластерного анализа;
робастные методы;
методы исследования операций
Специальные методы
Используются для
анализа точности
и стабильности
технологических
процессов,
оборудования
и контроля
качества продукции
Формирование
выборки, проверка
статистических
гипотез, многомерные статистические методы,
сравнение средних
значений и дисперсий;
корреляционный
и регрессионный
анализ;
анализ временных
рядов
Используются для
регулирования
технологических
процессов (по
альтернативному
и по количественному признаку)
Описательная
(дескриптивная)
статистика;
оценка и доверительные границы
параметров распределения случайных величин;
контрольные карты
назначения
(элементарные
Используются
для решения
повседневных
вопросов,
связанных
с качеством
«Семь простых
методов»
(«Семь инструментов качества»):
- контрольные
листы;
- диаграмма Исикавы;
- гистограмма;
- диаграмма раз-
броса;
- анализ Парето;
- стратификация;
- контрольные
карты
12
В нашем учебном пособии мы рассмотрим методы общего назна-
чения («Семь простых методов») и показатели описательной (дескриптивной) статистика. Это достаточно простые и в то же время базовые методы, с освоения которых логично начинать изучение методов
управления качеством.
«Семь простых методов» получили своё название из-за того, что
не требуют глубокой математической и статистической подготовки
при их применении; они не требуют сложных расчётов и имеют
хорошую визуализацию. Эти методы («инструменты») были предложены Союзом японских учёных и инженеров JUSE (1979 г.). Их внедрение должно начинаться с обучения этим методам всех участников
процесса. При этом последовательность применения методов может
быть различной в зависимости от поставленной цели. Эти методы
можно рассматривать и как отдельные инструменты, и как систему
методов. Каждый метод может находить свое самостоятельное
применение в зависимости от того, к какому классу относится задача.
Во второй главе мы рассмотрим более подробно большинство
этих методов.
Контрольные вопросы
1. Перечислите достоинства статистических методов контроля
качества.
2. Для чего применяются статистические методы?
3. Какие задачи можно решить с помощью статистических методов для анализа качества?
4. Назовите категории статистических методов управления качеством.
5. В чём специфика статистических методов исследования?
6. Что такое статистическая гипотеза, как она проверяется?
7. В чём преимущество «Семи простых методов»?
13
1.3. ВНЕДРЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ПРОДУКЦИИ
В нормативном документе Р 50-601-32-92 («Рекомендации. Сис-
тема качества. Организация внедрения статистических методов
управления качеством продукции на предприятии»), разработанном
Всероссийским научно-исследовательским институтом сертификации
(ВНИИС) Госстандарта России, детально описана процедура, технология и этапы внедрения статистических методов управления качеством продукции на предприятии [9].
Внедрение должно «начинаться с разработки общей программы
по внедрению статистических методов на предприятии или раздела
к целевой научно-технической программе по качеству (ЦНТП),
а также назначения служб и производственных подразделений, ответственных за их внедрение» [9].
Этот процесс должен сопровождаться соответствующими управленческими мероприятиями. «Координацию, методическое руководство
и контроль за реализацией этой программы или раздела к ЦНТП
руководитель предприятия, как правило, возлагает на одну из технических служб, в составе которой должна находиться лаборатория
(бюро или группа) статистических методов управления качеством
продукции» [9].
Руководство предприятия отвечает за разработку политики в области качества, за создание, внедрение и функционирование системы
менеджмента качества, что должно чётко определяться и оформляться документально. В организационной структуре предприятия могут
быть предусмотрены специальные подразделения, занимающиеся
координацией работ по управлению качеством. Распределение специальных функций управления качеством, в том числе внедрение статистических методов между подразделениями, зависит от объёма и характера деятельности предприятия. Призывы к повышению качества
реализуются, когда руководители подразделений имеют чётко выстроенную и документально оформленную систему документооборота
и локальных нормативных актов. На рисунке 1 представлен алгоритм
внедрения статистических методов на предприятии.
14
Рис. 1. Этапы внедрения статистических методов управления качеством
продукции на предприятии [9]
Учитывая характер и особенности производимой продукции, её
назначение, отдельные этапы внедрения могут менять последовательность, а их содержание – уточняться в конкретном случае.
Важным этапом внедрения является обучение (подготовка)
специалистов предприятия по статистическим методам управления
качеством продукции. Так как имеющиеся в штате сотрудники могут
иметь различный уровень образования, опыта и квалификации, могут
применяться различные формы обучения:
15
1) обмен опытом с передовыми предприятиями в области управ-
ления качеством;
2) лекции;
3) семинары, мастер-классы;
4) курсы повышения квалификации (с итоговым контролем).
Внедрение статистических методов часто связано с преодолением
психологических барьеров у работников, поэтому начинать применение лучше с наиболее простых объектов, постепенно переходя на
более сложные.
Статистический анализ выбранного объекта является рекомендуемым (факультативным) этапом. Его задача – установить стабильность технологического процесса (и работы оборудования); выявить
факторы, влияющие на брак; оценить результаты испытаний опытных
образцов продукции; выявить резервы производства. Если в ходе анализа будет выявлена нестабильность технологических процессов, то
в дело вступают соответствующие технические службы, которые
должны устранить причины разладки.
Далее выбираются конкретные методы, применяемые для управления качеством продукции. При этом надо учитывать характер
объекта, имеющиеся в наличии средства измерения и обработки
статистической информации.
План применения статистических методов должен разрабатываться на основе действующих нормативно-технических документов.
Его апробация проводится непосредственно на рабочем месте. Задачи
апробации: оценка эффективности и целесообразности выбранных
методов, контролируемых показателей качества, средств получения
и обработки статистической информации, средств измерения, наличия необходимых навыков и компетенций у специалистов, проводящих исследование. При необходимости походит корректировка
планов, что отражается в технической документации и информационной системе предприятия.
Основная цель внедрения на предприятии статистических
методов управления качеством – «оптимизация производственных
процессов и производства в целом для значительного повышения
16
эффективности производства, качества продукции, культуры производства, квалификации специалистов (и т.д.) и получения максимального
эффекта от затрачиваемых материальных и трудовых ресурсов» [9].
Контрольные вопросы
1. Определите место статистических методов в управлении каче-
ством на предприятии.
2. В какой нормативной и технической документации регламен-
тируется применение статистических методов управления качеством?
3. Какие структурные подразделения занимаются разработкой
планов применения статистических методов?
4. В чём состоят психологические трудности у работников при
внедрении статистических методов управления качеством?
5. Зачем нужна апробация планов применения статистических
методов управления качеством?
17
РАЗДЕЛ 2. СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ
УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ
2.1. ОПИСАТЕЛЬНАЯ СТАТИСТИКА
Описательная (дескриптивная) статистика решает задачу обобщения и систематизации сведений, собранных в ходе наблюдения,
представление их в максимально сжатом и в то же время информативном виде. Это начальный этап в комплексном анализе данных.
Исходная информация для расчёта описательных характеристик
может быть достаточно многообразна: опросы потребителей, техникоэкономические характеристики работы оборудования и технологических процессов, информация приборов учёта, данные финансовой
отчётности и т.д.
Как было отмечено ранее (п. 1.2), в управлении качеством огромную роль играет выборочное наблюдение. Для этого из исходной
совокупности, которую принято называть генеральной, случайным
образом выбирается ее часть, называемая выборочной совокупно-
стью, или выборкой, все элементы которой подвергаются сплошному
наблюдению.
Выборочное наблюдение относится к разновидности несплошного
наблюдения. Оно охватывает отобранную часть единиц генеральной
совокупности. Цель выборочного наблюдения – по отобранной части
единиц дать характеристику всей совокупности единиц. Чтобы отобранная часть была репрезентативна (т.е. представляла всю совокупность единиц), выборочное наблюдение должно быть специально
организовано. Следовательно, в отличие от генеральной совокупности, представляющей всю совокупность исследуемых единиц, выборочная совокупность представляет ту часть единиц генеральной совокупности, которая является объектом непосредственного наблюдения.
Этот метод наблюдения позволяет при значительной экономии
средств и затрат получать необходимую достоверную информацию. Гарантия репрезентативности обеспечивается применением
научно обоснованных способов отбора единиц, которые подлежат
обследованию.
18
Следует сразу же иметь в виду, что при сопоставлении показателей по результатам выборочного исследования с характеристиками
для всей генеральной совокупности могут иметь место отклонения.
Величина этих отклонений называется ошибкой наблюдения, которая
может быть или ошибкой регистрации (несовершенство технических
условий), или ошибкой репрезентативности (случайное или систематическое нарушение правил при отборе единиц).
Для описания основных свойств выборки (точнее результатов
выборочного обследования) используют различные виды статистических величин:
1) средние;
2) характеристики структуры ряда;
3) характеристики вариации (колеблемости, рассеяния).
Рассмотрим кратко их особенности и интерпретацию.
Средняя величина – единая количественная обобщающая характеристика признака в данной совокупности. Иными словами, это
обобщающий показатель, выражающий типичные размеры количественно варьирующих признаков (размер, твёрдость, число деталей,
влажность, масса и т.д.).
«Средние величины имеют двойную сущность: в них погашаются
случайные отклонения, присущие отдельным единицам совокупности, и в то же время выражаются общие закономерности, типичные
для всей совокупности. В этом и состоит действие закона больших
чисел. Таким образом, одно из главных назначений средних – сглаживать, элиминировать случайные колебания.
К расчёту средних можно предъявить следующие требования:
- массовость данных (т.е. достаточно большое число наблюдений,
чтобы можно было делать достоверные выводы);
- однородность совокупности (их не следует рассчитывать по
качественно разнородным данным, например, средний удельный вес
брака по разнородным видам продукции).
Необходимость расчёта средних величин – наличие такого характерного свойства массовых явлений, как вариация их значений,
т.е. колеблемость в один и тот же момент времени» [25].
19
В статистическом анализе качества обычно используется средняя
Н ом ер па
Уровень
выборочная величина, которая рассчитывается как средняя арифме-
тическая
:
,
где X – варианты значений количественного признака; n – число слагаемых, то есть объём выборки.
Характеристики структуры ряда показывают нам, как именно
распределены отдельные значения признака в совокупности, какие
значения преобладают. Рассмотрим применение таких величин, как
мода (Mo) и медиана (Me).
Мода – наиболее распространенное значение признака X.
Медиана – середина ранжированного ряда, т.е. это значение при-
знака X, которое делит ранжированный ряд значений на 2 равные
части.
Пример 1.
На предприятии был проведен статистический контроль качества
10-ти партий продукции, состоящих из равного количества деталей.
Были получены следующие данные об уровне дефектности деталей
в каждой партии (%) (таблица 3).
Таблица 3
Данные об уровне дефектности деталей
ртии
дефектности,
%
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
4,5 7,5 4,8 2,1 4,1 5,0 6,3 5,0 5,5 4,4
Рассчитаем статистические характеристики.
Средний уровень дефектности:
= =
Мода: Mo = 5,0 %.
Вывод: наиболее часто встречаются партии продукции, имеющий
уровень дефектности 5,0 %.
20