20.2 Модели систем качества (исо 9001, 9002, 9003). Факторы, влияющие на выбор модели

Стандарт ИСО 9004 является руководящим документом, влияющим на качество продукции на всех этапах «петли качества» - от выявления потребностей до удовлетворения нужд потребителей. Все рекомендации стандарта должны учитываться при разработке эффективной системы качества.

Необходимость разработки систем качества в конкретных случаях определяется соглашениями между производителями и потребителями (заказчиками) продукции. Стандарт предусматривает три системы качества.

Первая модель системы качества (ИСО 9001-88) используется, когда система должна обеспечивать соответствие продукции определенным требованиям на стадиях исследования и проектирования, производства, транспортирования и хранения, монтажа и эксплуатации.

Вторая модель системы качества (ИСО 9002-88) используется, когда система должна обеспечивать соответствие продукции определенным требованиям на стадиях производства, транспортирования, хранения и монтажа.

Третья модель системы качества (ИСО 9003-88) используется, когда система должна обеспечивать соответствие продукции определенным требованиям только в процессе контроля и испытаний готовой продукции.

На выбор модели системы качества существенно влияют такие факторы, как:

• новизна и сложность продукции, проявляемые в процессе ее разработки, производства и потребления;

• сложность и трудоемкость производственных процессов, контрольных, испытательных и монтажных работ;

• недостаточная уверенность в пригодности продукции к использованию по назначению только на основе проведения испытаний готовой продукции;

• наличие и сферы проявления источников опасных и вредных воздействий продукции на человека и окружающую среду;

• результаты деятельности предприятия при изготовлении и поставке им продукции потребителю в прошлый период;

• практика и условия (в том числе социально-экономические) использования продукции по назначению.

20.3 Статистические методы контроля качества

Главные причины трудностей, воз­никающих при управлении качеством, - ложные представления и ошибочные действия. Чтобы различить, что ложно, а что оши­бочно, нужно организовать процесс поиска фактов, т.е. статистического мате­риала. Понятие статистического материала можно проиллюстрировать результа­тами стрельбы по мишени, приведенными на рис. 94. Сам по себе статистичес­кий материал, без обработки и анализа, не позволяет решить возникшую про­блему. Действительно, в первом случае, несмотря на то, что все пули попали в мишень, что соответствует годности всех семи произведенных выстрелов, их разброс очень велик, что говорит о слабых возможностях стрелка (хотя все по­падания лежат в пределах допуска). Во втором и в третьем случаях все семь выстрелов проведены точно (при отсутствии разброса), но во втором случае, видимо, из-за сбитого прицела, все выстрелы не попали в центр мишени.

Рисунок 94 - Результаты стрельбы с точки зрения статистики

На данном примере становится понятным смысл функции потерь каче­ства. Если все пули стрелка попадают в центр мишени, соответствующий, например, 10 очкам (номинал), то он на­бирает максимум очков и его потери на качество стрельбы равны нулю.

Если же часть из этих пуль попадают в кольца мишени, соответствующие меньшим значениям очков, то независимо от того, что все попадания лежат в пределах допуска, он теряет часть очков. Количество потерянных очков являет­ся потерями качества и описывается параболой способностей (качества) стрелка, которые характеризуются случайными погрешностями. Во втором случае, ког­да все пули кучно попали в мишень, но не в центр, можно говорить о потерях качества не за счет способностей стрелка, а за счет качества оружия, и в част­ности его систематической погрешности. Из рассмотрения этого примера ста­новится понятным, что потери качества будут равны нулю только в том слу­чае, когда результат соответствует требованиям номинала. В противном случае, если даже данные расположены в пределах допуска, потери качества неизбежны.

Вопросами сбора, обработки и анализа результатов занимается матема­тическая статистика, которая включает огромное количество различных мето­дов, разработанных к настоящему времени.

Статистические методы, т. е. методы, основанные на исполь­зовании математической статистики, являются эффективным ин­струментом сбора и анализа информации о качестве. Применение этих методов, не требуя больших затрат, позволяет с заданной степенью точности и достоверности судить о состоянии исследуемых явлений (объектов, процессов) в системе качества, прогнозировать и регулировать проблемы на всех этапах жизненного цикла продукции и на основе этого вырабатывать оптимальные управленческие решения.

Россия пока отстает от промышленно развитых стран в области массового применения статистических методов. На российских предприятиях статистические методы контроля практически не используются. Это связано с низкой технологической дисциплиной, пре­небрежением нормами конструкторской и технологической доку­ментации, несогласованностью конструкторских норм с технологическими и метрологическими возможностями; нехваткой квалифицированных специалистов в области статистических ме­тодов, усложненностью многих методических пособий по стати­стическим методам, их перегруженностью математикой; отсут­ствием экономической заинтересованности предприятий во внедрении этих методов.

В соответствии с положениями стандартов ИСО серии 9000 статистические методы рассматриваются как одно из высокоэф­фективных средств обеспечения качества. Стандарты ориентируют на разработку сквозного механизма применения статистических методов на всех этапах жизненного цикла продукции, начиная с исследования требований рынка к качеству продукции и кончая ее утилизацией после использования.

Статистические методы — это то средство, которое необходимо изучать, чтобы внедрить управление качеством. Они — наиболее важная составляющая комплексной системы контроля Всеобщего Управления Качеством.