Статья из сайта petrovlam.ru
Автор: Петров В. М.
Введена 09.10.2007
Последнее обновление: 06.09.2010

 

Лекции

Статистические методы  в системе менеджмента качества (СМК)

Сложность проблемы качества требует комплексного подхода к ор­ганизации службы качества предприятия, в которую целесообразно включить не только подразделение, осуществляющее контроль качества, но и подразделения по организации всей работы в области обеспечения и анализа качества, а также стимулирования качества.

Планирование качества сводится к планированию качественных характеристик надёжности изделий на стадии их разработки. Но по­мимо этого, необходимо заниматься ещё подготовкой контроля и применения контрольных средств. Должны разрабатываться методы управления качеством как в собственном производстве, так и у по­ставщиков-смежников.

Особое значение приобретает аналитическая работа – обработка и анализ данных и по качеству изделий (в том числе – услуг), и по за­тратам на его обеспечение.

Научной основой современного технического контроля стали мате­матико-статистические методы. Издавна методы контроля сводились к анализу брака путём сложной проверки изделий на выходе. При массовом производстве изделий такой подход становится слишком дорогим. Поэтому от сплошного контроля современные предприятия переходят к выборочному контролю с применением статистических методов обработки результатов.

Однако следует иметь в виду, что такой контроль эффективен только в том случае, когда технологические процессы достаточно хо­рошо отлажены и обеспечивают стабильность, необходимую для до­верительной гарантии результатов, полученных применением в ана­лизе статистических методов. Самым надёжным способом стабилиза­ции производства является создание системы качества, а затем её сертификация.

В современном мире статистические методы анализа широко применяются как в зарубежных, так и в отечественных системах управления качеством, которые в стандартах ISO 9000 определены, как «Системы менеджмента качества» (СМК).

Статистический анализ – это исследование условий и факторов, влияющих на качество продукции.

В общем случае статистика – это комбинация методов, даю­щих возможность находить решение в условиях неопределённости.

Описательная статистика оперирует данными по всей совокупности продукции – генеральной совокупности.

Современная аналитическая (индуктивная) статистика исследует только часть всей совокупности, но результат анализа должен при этом максимально точно (репрезентативно) характеризовать всю со­вокупность. Аналитическая статистика применяется для того, чтобы сделать выводы о генеральной совокупности из наблюдений за одной её частью (партией, выборкой). Важно при этом, чтобы партия была отобрана действительно случайным образом, поскольку только в этом случае можно делать вывод о генеральной совокупности.

В общем случае точность при этом тем выше, чем больше объём случайной выборки. Точность предсказания (доверительный интер­вал) в случае очень малых объёмов выборки может оказаться столь малым, что предсказание потеряет смысл.

Задача инженера по качеству состоит в том, чтобы в большом количестве данных отделить случайные влияния от систематических и использовать последние для управления производством с целью по­вышения качества продукции.

Эффективность от применения статметодов в производстве суще­ственно зависит от того, насколько последовательно и целенаправ­ленно они внедряются. Не существуют малозначащие этапы. Нельзя, отметая предыдущий опыт, перепрыгивать через мелкое сразу к крупному. Не следует декретом отметать интуицию. Следует принять коллективное решение, установив предварительно специальную про­цедуру его принятия. Необходимо всемерно поддерживать готовность к обучению.

В Японии, например, статметоды являются неотъемлемой частью абсолютно каждой организации и каждого производственного пред­приятия.

Общеизвестны 9 факторов успеха статметодов в Японии:

1. Всеобщий охват работников.

2. Тщательная отработка всей документации.

3. Воспитание у работников понимания необходимости исполь­зования статметодов.

4. Всеобщее обучение во всех видах и формах образования (статметод – обязателен).

5. Постепенность изучения и внедрения, от простого к слож­ному, без компанейщины и перепрыгивания через ступени.

6. Сбор и анализ информации – неотъемлемый элемент техноло­гии.

7. Каждый работник предприятия знает, что успех фирмы, а, значит, и его личный успех, могут быть достигнуты только тогда, когда используется правдивая информация.

8. Лучшие знатоки тонкостей и подробностей проблем – это не­посредственные исполнители. Они не должны игнориро­ваться при решении проблемы.

9. На совещаниях по решению проблем нужно уделять внима­ние изложению конкретных фактов в общедоступной, по­нятной форме.

Применение аналитических статметодов основано на опыте, показывающем, что количество существенных причин, приводящих к дефектам, является числом ограниченным. Их может быть всего две – три. Среди остальных причин половина, обычно, поддаётся предварительной нейтрализации.

Необходимо систематически заниматься изучением природы изменчивости и возможностей влияния на признаки изменчивости. Это – путь к снижению дефектов. На этом пути большое значение имеет опыт работы.

Непосредственным следствием из опыта является интуиция. Поэтому её тоже не следует отвергать, так как не редко именно интуиция помогает найти эффективный путь к достижению положительного результата.

Возможно, что для успешного решения задачи по снижению какого-то конкретного дефекта необходимо будет провести специальные эксперименты.

Самый надёжный путь к успеху – это сбор фактических данных непосредственно на рабочих местах.

Акцент при этом делается на процесс управления причинами изменчивости. Задача состоит в том, чтобы обеспечить стабильность вариаций изменчивости и непрерывно уменьшать их. А для этого нам необходимо иметь точные данные об интересующих нас параметрах. Проанализировать их. Принять решение.

Для анализа данных на рабочем участке используются специально подобранные несложные для понимания и применения инструменты статистического метода.

На японских предприятиях таких инструментов применяется семь:

1. Расслоение.

2. Графики.

3. Диаграмма Парето.

4. Причинно-следственная диаграмма.

5. Гистограмма.

6. Диаграмма разброса.

7. Контрольные карты.

Перечисленные семь инструментов могут быть использованы для решения различных задач, как по отдельности, так и в различных комбинациях.

Рассмотрим подробнее эти статистические методы

1. Расслоение (стратификация) – один из наиболее простых статистических методов.

Если предполагается, что отклонения связаны с условиями изготовления, то следует проводить сравнительное изучение изме­ренных показателей по отдельным слоям – раздельно по машинам и оборудованию, раздельно по каждому оператору, раздельно по ис­ходному сырью, раздельно по бригадам, раздельно по дневной и ноч­ной сменам и т.д.

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

На самом деле необходимо как следует проанализировать данные. Для этого нужно разделить случаи выполнения заказа и случаи за­держки.

Если в результате анализа данных окажется, что строгое соблюде­ние даты оформления заказа значительно улучшает положение, то решение можно считать найденным (см. табл. 1).

Таблица 1

Оформление за­каза

Выполнение за­каза в срок

Выполнение за­каза с опозданием

Всего случаев

В соответствии с уста­новленной датой

21

2

23

С опозданием

3

42

45

Всего случаев

24

44

68

Если при расслоении данные оказываются расположенными менее упорядоченно (см. таблицу 2), то следует провести более глубокий анализ.

Таблица 2

Оформление

заказа

Выполнение за­каза в срок

Выполнение за­каза с опозданием

Всего случаев

В соответствии с уста­новленной датой

6

17

23

С опозданием

18

27

45

Всего случаев

24

44

68

В этом случае полезно провести расслоение по видам деталей, ко­торые составляют заказ (см. таблицу 3).

Таблица 3

Детали

Выполнение за­каза в срок

Выполнение за­каза с опозданием

Всего случаев

А

1

14

15

Б

2

11

13

В

0

11

11

Г

8

1

9

Д

6

4

10

Е

7

3

10

Всего случаев

24

44

68

Как видно из табл. 3, больше всего случаев задержек поставок от­носится к поставкам деталей А, Б, В. Следует, очевидно, искать при­чину такой разницы в сроках поставок и наметить необходимые меры.

2. Графики дают возможность не только оценить состояние на данный момент, но и спрогнозировать более отдалённый результат по тен­денциям процесса, которые можно в них обнаружить.

На рис.1 показан график, выраженный ломаной линией. Таким графиком, можно, например, представить изменение во времени размера ежегодной выручки от продажи изделий, объёма производства, доли дефектных изделий и т.п.

Проведя анализ по методу наименьших квадратов, можно пред­сказать тенденцию изменения выручки и её размер в очередном году.

Рис. 1-1 Характер изменения выручки по годам

1 – реальный участок графика; 2 – линия, отражающая тенденцию

Столбчатый графикпредставляет количественную зависимость, выраженную высотой столбика. Например, для таких факторов, как зависимость себестоимости изделия от вида изделия, суммы потерь на брак – от процесса, суммы выручки – от магазина, количество дефектных деталей – от номера бригады и т.д.

На рис.2 показан график анализа причин потери клиентов фирмой «Ксерокс». Эти причины представлены в %.

Рис. 1-2 Причины потерь клиентов

1 – безразличное отношение со стороны каких-либо разработчиков фирмы (68%);

2 – неудовлетворённость продукцией (14%); 3 – конкуренция (9%);

4 – влияние друзей (5%);5 – переезд на новое место (3%); 6 – смерть (1%)

Круговой графикпоказывает соотношение составляющих какого-то целого параметра и всего этого параметра в целом. На рис. 3 приведён график соотношения отказов зерноуборочных комбайнов на уборке (по узлам и агрегатам).

Рис. 1-3 Соотношение отказов комбайна по узлам и агрегатам:

1- жатвенная часть; 2 – гидрооборудование; 3 – моторная установка;

4 – молотилка; 5 – ремни; 6 – электрооборудование; 7 – гидротрансмиссия;

8 – мост ведущих колёс; 9 – прочие (копнитель, измельчитель и др.)

Ленточный график используется для наглядного представления соотношения составляющих какого-то параметра и одновременно для выражения изменения этих составляющих с течением времени. Например, такой график удобно применить для графического представления соотношения составляющих суммы выручки от продажи изделий по видам изделий и их изменения по месяцам (годам); для представления причин дефектов и изменения их по месяцам и т.д.

При построении ленточного графика прямоугольник графика делят на зоны пропорционально составляющим или в соответствии с количественными значениями и по длине ленты размечают участки в соответствии с соотношением составляющих по каждому фактору. Систематизируя ленточный график так, чтобы ленты располагались в последовательном временном порядке, можно оценить изменение составляющих с течением времени.

На рис. 4 приведён пример ленточного графика соотношения сумм выручки от продажи по отдельным видам изделий в порядке убывания их вклада в выручку и их изменения по годам.

Рис.1- 4 Соотношения сумм выручки от продажи по отдельным видам изделий.

При взгляде на график видно, что доля выручки от продажи изделий В из года в год увеличивается. Что же касается изделий А (в 1987 г. их доля составляла 36,8%) и Б (в 1987 г. их доля – 20,8%), то хотя их вес в 1987 г. всё ещё значителен, за период с 1983-го по 1987 г. их общая доля в выручке уменьшилась с 75,6% до 57,6%. Это объясняется изменением жизненного цикла изделий.

Из анализа графика можно сделать вывод, что в связи с изменением обстановки необходимо направить усилия на разработку новых видов изделий.

График сравненияпозволяет наглядно сравнить плановые и фактические показатели (см. рис. 5). Может быть использован для отдельных видов оборудования, отдельных операций, для оценки состояния проекта и т.д. В простейшем варианте вместо графика можно воспользоваться таблицей сравнения (табл. 4).

Рис. 1-5 График сравнения показателей по изделию Б

Таблица 4

Изделие

Число

изделий

Дата – 2001 г.

18/1

19/1

20/1

21/1

22/1

23/1

24/1

25/1

пнд

вт

срд

чтв

птн

сб

вск

пнд

А

500

план

100

100

100

100

100

факт

70

100

100

100

100

Б

300

план

60

60

60

60

60

факт

50

50

50

70

70

В

700

план

140

140

140

140

140

факт

120

120

140

10

150

Применение статистических методов в системе менеджмента качества предполагает обязательное соблюдение следующих условий:

- сформулировать и записать проблему (список анализируемых характеристик);

- зарегестрировать источник информации;

- разработать простые формы для сбора информации;

- подобрать подходящие методы измерения параметров;

- регулярное обучение персонала всех уровней;

- полностью устранить у работников страх за выдачу плохой информации.

Главной целью должно быть облегчение сбора информации и систематизация данных.

3. Диаграмма Парето

В основе метода, использующего диаграммы Парето, лежит подтверждаемое жизнью предположение, что среди множества факторов, оказывающих влияние на результат события, существуют всего две-три причины, влияние которых по сравнению со всеми остальными действительно составляет ощутимую долю. Эти две-три причины как раз и требуют для себя первоочередного внимания. Диаграммы Парето для решения названных задач являются простым, очевидным и эффективным инструментом.

Диаграммы Парето удобно применять для анализа отрицательных факторов: трудности с оборотом кредитных сумм; трудности с принятием новых правил принятия заказа; появление брака; удлинение времени от выпуска партий изделий до её сбыта; наличие на складах продукции, лежащей «мёртвым грузом»; стабильное поступление рекламаций вопреки стараниям повысить качество; задержка сроков поставок исходного материала и сырья и т.д.

Диаграмма Парето используется и в противоположных случаях, когда положительный опыт отдельных цехов или подразделений хотят внедрить на всём предприятии. В этих случаях при помощи диаграммы Парето выявляют основные причины успехов, чтобы в дальнейшем широко пропагандировать эффективные методы работы.

Для контроля важнейших факторов при помощи диаграммы Парето наиболее распространённым методом анализа является так называемый АВС-анализ.

Пример

На складе находится большое количество деталей, подлежащих периодическому контролю. Проводить контроль всех деталей одинаково без всякого различия, очевидно, неэффективно. Целесообразно все детали разбить, например, на три группы – А, Б, В. Количество деталей А – 20% от всех, количество деталей В – 50%,

остальной объём составляют детали Б. По стоимости от всех деталей, хранящихся на складе, детали А составляют – 70%, детали В – 5%, остальные 25% - детали Б. Соответствующая диаграмма представлена на рис.6.

Рис. 1-6 Выбор важности контроля деталей на складе

Теперь ясно, что контроль деталей, хранящихся на складе, будет эффективным в том случае, если контроль деталей группы А будет самым жёстким, а контроль деталей группы В – упрощенным.

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 проявлений несоответствия.

Рис. 1-7 Группы разбиты на подгруппы

На рис. 1-7 представлена диаграмма Парето для случая, когда группы А, Б и В разбиты на подгруппы.

На рис. 1-8 рассматриваются причины дефектов по подгруппам, которые в свою очередь разбиты на части дополнительно

На рис. 1-9 диаграмма анализирует причины одного конкретного дефекта (одна часть из подгруппы в группе А).

Диаграмму Парето целесообразно применять вместе с причинно-следственной диаграммой. Чтобы решить очень серьёзную проблему, связанную с низким ка-чеством изделия, необходимо уяснить сущность явления по каждому конкретному виду дефекта.

Рис. 1-8 Анализ видов дефекта для деталей из группы А

Рис. 1-9 Анализ причин одного конкретного дефекта

В подобной ситуации собирают по возможности большее число заинтересованных лиц и начинают всесторонне изучать коренную причину недоброкачественности (от мелкой причины до конечной). В результате останавливаются на двух-трёх причинах, требующих первоочередного внимания.

После проведения корректирующих мероприятий диаграмму Парето можно вновь построить для изменившихся в результате коррекции условий и проверить эффективность проведённых улучшений (см. рис. 1-10).

В сложной экономической жизни фирмы (предприятия) проблемы могут возникнуть в любой момент в любом подразделении. Анализ этих проблем всегда целесообразно начинать с составления диаграммы Парето. С их помощью можно анализировать широкий круг проблем, относящихся практически к любой сфере деятельности на фирме.

Рис. 1-10 Сравнение диаграмм Парето, построенных до и после

улучшения процедуры

Рис. 1-11 Диаграмма Парето по затратам от типа дефектов.

(данные для диаграммы – см. в табл. 5)

Финансовая сфера: анализ себестоимости изделий отдельно по видам изделий; анализ сбыта; анализ соотношения затрат на деятельность по контролю и по фактам контроля; анализ прибыли отдельно по видам изделий; анализ процента прибыли; анализ затрат по типам дефектов и на их устранение (см. рис. 1-11) и т.д.

Сфера сбыта: анализ прогноза потребителей отдельно по видам изделий; анализ выручки от продажи изделий отдельно по продавцам и по материалам; анализ случаев получения рекламаций отдельно по содержанию рекламаций и анализ суммы потерь от рекламаций; анализ числа возвращённых изделий отдельно по видам изделий; анализ выручки отдельно по сумме выручки и отдельно по видам изделий и т.д. (см. Табл. 6 и рис. 1-12).

Таблица 5

№ п/п

Типы дефектов

Накопленная сумма числа дефектов

Затраты на устранение дефектов

Сумма затрат по типам дефектов

Доля затрат

1

Заусенцы

64

2

128

0.10

2

Царапины

48

5

240

0.19

3

Без фаски

36

4

144

0.11

4

Деформация

32

10

320

0.25

5

Трещины

14

30

420

0.33

6

Прочие

6

4

24

0.02

Итого

200

1276

1.00

Рис. 12 Диаграмма Парето по типам дефектов

(данные для диаграммы – см. в табл. 6)

Таблица 6

№ п/п

Типы дефектов

Число дефектов каждого вида

Накопленная сумма числа дефектов

Процент числа дефектов

Накопленный процент числа дефектов

1

Заусенцы

64

64

32

32

2

Царапины

48

112

24

56

3

Без фаски

36

148

18

74

4

Деформация

32

180

16

90

5

Трещины

14

194

7

97

6

Прочие

6

200

3

100

Итого

200

100

Сфера материально-технического снабжения: анализ числа случаев специального отбора по видам сырья и материалов; анализ числа дней задержки поставок отдельно по видам сырья и материалов; анализ денежных потерь в результате бесполезной задержки на складах отдельно по видам сырья и материалов и т.д.

Сфера производства: анализ числа переделок отдельно по рабочим участкам; анализ числа неполадок отдельно по станкам; анализ качества отдельно по условиям рабочих операций; анализ процента брака отдельно по дням недели; анализ случаев остановки процесса отдельно по процессам; анализ случаев поломок отдельно по рабочим участкам и т.д.

Сфера делопроизводства: анализ числа предложений отдельно по сотрудникам (по кружкам качества); анализ числа дней обработки документов отдельно по предложениям; анализ числа ошибок в накладных отдельно по видам накладных; анализ процентов выполнения плана отдельно по подразделениям и т.д.


Просмотров: 5706

Комментарии к статье:

№ 70   Алина   2010-05-04 13:50:44
клево все!
№ 71   Владимир Максимович   2010-05-04 14:25:55
На №70 Алина, спасибо за внимание к моему сайту.
№ 1885   Владимир   2016-03-11 21:36:10

Реализация статистических методов управления качеством в MS Excel описана на http://statmetkach.ru. Использование Excel освобождает о громоздких руинных расчётов. В то же время пошаговая реализация позволяет усваивать сущность методов. При этом получаемые электронные таблицы автоматически пересчитываются при вводе новых данных.
№ 1886   Владимир Максимович   2016-06-11 09:11:15
На №1885
     Отлично!
Время движется вперёд!

Ваще сообщение:
 

 

Добавить комментарий

[B] [I] [u] [S] [2] [2]       [TAB] [∑] [∓] [≈] [≠] [≤] [≥] [π] [×] [√]       [RED] [GRE] [BLU]

[α] [β] [Γ] [γ] [Σ] [σ] [Δ] [δ] [Ω] [ω] [μ] [Λ] [λ]