Инженерно-технологические методы управления качеством

По существу все инженерно-технологические методы можно подразделить на взаимосвязанные между собой способы управления качеством технологических процессов и контроля качества выпускаемой продукции, а также на способы их совокупного использования. Современное состояние науки и техники позволяет осуществлять управление качеством разнообразными инженерно-технологическими методами, и конкретный их выбор во многом зависит от свойств управляемого объекта. Все эти методы управления качеством условно можно классифицировать на автоматические, автоматизированные, механизированные и ручные.

Наиболее приемлем для более полного удовлетворения требований потребителей целенаправленный автоматический метод управления качеством. При использовании этого метода отклонения процессов от заданных параметров и соответствующие действия (управляющие меры) определяются, вырабатываются и воздействуют на объект автоматически с помощью технических устройств. Данный метод является самым перспективным как для управления технологическими процессами, так и особенно для технического контроля качества продукции. В последнем случае применение автоматического метода особенно важно, так как он не позволяет пропускать ни одного дефектного и бракованного изделия.

Наряду с указанными способами в практике управления качеством широко используются также элементарныестатистические методы (табл. 1.3), такие как контрольный листок, гистограмма, диаграмма Парето, стратификация, диаграмма разброса, причинно-следственная диаграмма (диаграмма Исикавы), контрольная карта.

Статистические методы контроля качества (семь инструментов контроля качества, инструменты повышения качества) применяются как непосредственно в производстве, так и на различных стадиях жизненного цикла продукции.

Таблица 1.3

Характеристика статистических методов контроля качества

Контрольный листок представляет собой информацию в динамике о различных дефектах для анализа количества и частоты бракованных изделий. Применяется в производстве и на различных стадиях жизненного цикла продукции как при контроле по качественным, так и при контроле по количественным признакам.

Все статистические методы базируются на достоверной информации. Какая бы задача ни стояла перед системой, объединяющей последовательность применения статистических методов, всегда начинают со сбора исходных данных, на базе которых затем применяют тот или иной инструмент. Для сбора исходных данных используют контрольные листки (КЛ).

Виды различных КЛ исчисляются сотнями, и в принципе для каждой конкретной цели может быть разработан свой листок. Например, КЛ для регистрации распределения измеряемого параметра в ходе производства; КЛ причин дефектов; КЛ для фиксирования отказавших деталей в приборе; КЛ регистрации телефонных звонков; КЛ регистрации времени явки учащихся на занятия и т.д. Но принцип их оформления остается неизменным.

Построение контрольного листка включает следующие шаги:

1. Решить какие данные будут собираться, определиться с очередностью сбора информации.

2. Определить период времени, в течение которого будет проводится сбор информации. Этот период может варьироваться от часов до недель.

3. Сформулировать заголовок, отражающий тип информации.

4. Указать источник данных.

5. Составить перечень контролируемых характеристик.

6. Разработать бланк – стандартную форму регистрации данных, максимально удобную для заполнения в соответствии с принятыми правилами.

В любом КЛ обязательно должна быть адресная часть, в которой указывается его название, измеряемый параметр, название и номер детали, цех, участок, станок, смена, оператор, материал, режимы обработки и другие данные, представляющие интерес для анализа путей повышения качества изделия или производительности труда. Ставится дата заполнения, листок подписывается лицом, его непосредственно заполнявшим, а в случаях, если на нем приводятся результаты расчетов – лицом, выполнявшим эти расчеты.

Примерный вид КЛ проверок некоторого изделия приведен в табл. 1.4.

Таблица 1.4

Контрольный листок по видам дефектов

При разработке КЛ рекомендуется привлекать непосредственных исполнителей этих листков. Каждый, кто будет иметь дело с конкретным КЛ, должен чувствовать себя его соавтором. При создании бланка желательно использовать как можно больше графической информации (рисунков). КЛ необходимо хранить рядом с местом регистрации данных.

Собранные данные служат источником информации в процессе анализа с использованием различных статистических методов и выработки мер по улучшению качества процессов. К достоинствам метода следует отнести его наглядность, простоту освоения и применения, недостатки – большое разнообразие форм и размеров контрольных листков.

Гистограмма – инструмент, позволяющий зрительно оценить распределение статистических данных, сгруппированных по частоте попадания данных в определенный (заранее заданный) интервал. Применяется везде, где требуется проведение анализа точности и стабильности процесса, наблюдение за качеством продукции, отслеживание существенных показателей производства.

Гистограмма представляет собой столбчатый график, построенный по полученным за определенный период (час, неделю, месяц) данным, которые разбиваются на несколько интервалов (рис. 1.10). Число данных, попавших в каждый из интервалов (частота), выражается высотой столбика. Гистограмма применяется главным образом для анализа измеренных показателей, но может использоваться и для расчетных значений. Полученная в результате анализа гистограммы информация может быть легко использована для построения и исследования причинно-следственной диаграммы, что повысит обоснованность мер, намеченных для улучшения процесса.

Рис. 1.10. Гистограмма

Порядок построения гистограммы:

1. Собрать данные, выявить максимальные и минимальные значения и определить диапазон (размах) гистограммы.

2. Полученный диапазон разделить на интервалы, предварительно определив их число (обычно 5-20 в зависимости от числа показателей) и определить ширину интервала.

3. Все данные распределит по интервалам в порядке возрастания: левая граница первого интервала должна быть меньше наименьшего из имеющихся значений.

4. Подсчитать частоту каждого интервала.

5. Вычислить относительную частоту попадания данных в каждый из интервалов.

6. По полученным данным построить гистограмму – столбчатую диаграмму, высота столбиков которой соответствует частоте или относительной частоте попадания данных в каждый из интервалов:

· наносится горизонтальная ось, выбирается масштаб и откладываются соответствующие интервалы;

· строится вертикальная ось, на которой также выбирается масштаб в соответствии с максимальным значением частот.

К достоинствам метода относится наглядность, простота освоения и применения; управление на основе фактов, а не мнений; позволяет лучше понять вариабельность, присущую процессу, глубже взглянуть на проблему и облегчить нахождение путей ее решения. Недостаток метода – интерпретация гистограммы, построенной по малым выборкам, не позволяет сделать правильные выводы.

Диаграмма Парето – инструмент, позволяющий объективно представить и выявить основные факторы, влияющие на исследуемую проблему, и распределить усилия для ее эффективного разрешения. Применяется практически в любых областях деятельности. Метод основывается на принципе итальянского экономиста Парето (принцип 20/80), означающий, что 20% усилий дают 80% результата, а остальные 80% усилий лишь 20% результата.

Этот метод позволяет выявить и отобразить проблемы, установить основные факторы, с которых нужно начинать действовать, и распределить усилия с целью эффективного разрешения этих проблем.

Различают два вида диаграмм Парето:

· по результатам деятельности – предназначено для выявления главной проблемы нежелательных результатов деятельности;

· по причинам – используется для выявления главной причины проблем, возникающих в ходе производства.

Последовательность действий при использовании анализа с помощью диаграмм Парето следующая: сначала составляется диаграмма Парето, позволяющая определить, какие типы дефектов появляются наиболее часто, затем с помощью диаграммы Исикавы определяются основные факторы, которые влияют на результат, а уже по ним проводится следующий этап анализа Парето – выявление и исключение основных факторов, влияющих на выпуск некачественной продукции.

Общие правила построения диаграммы Парето:

1. Решить, какие проблемы (причины проблем) надлежит исследовать, какие данные собирать и как их классифицировать.

2. Разработать формы для регистрации исходных данных (например, контрольный листок).

3. Собрать данные, заполнив формы, и подсчитать итоги по каждому исследуемому фактору (показателю, признаку).

4. Для построения диаграммы Парето подготовить бланк таблицы, предусмотрев в нем графы для итогов по каждому проверяемому фактору в отдельности, накопленной суммы числа появлений соответствующего фактора, процентов к общему итогу и накопленных процентов.

5. Заполнив таблицу, расположив данные, полученные по проверяемому фактору, в порядке убывания значимости.

6. Подготовить оси (одну горизонтальную и две вертикальные линии) для построения диаграммы. Нанести на левую ось ординат шкалу с интервалом от 0 до общей суммы числа выявленных факторов, а на правую ось ординат – шкалу с интервалами от 0 до 100, отражающую процентную меру фактора. Разделить ось абсцисс на интервалы в соответствии с числом исследуемых факторов или относительной частотой.

7. Построить столбиковую диаграмму. Высота столбца (откладывается по левой шкале) равна числу появлений соответствующего фактора. Столбцы располагают в порядке убывания (уменьшением значимости фактора). Последний столбец характеризует «прочие», т.е. малозначимые факторы, и может быть выше соседних.

8. Начертить кумулятивную кривую (кривую Парето) – ломаную, соединяющую точки накопленных сумм (количественной меры факторов или процентов). Каждую точку ставят над соответствующим столбцом столбиковой диаграммы, ориентируясь на его правую сторону.

9. Нанести на диаграмму все обозначения и надписи.

10. Провести анализ диаграммы Парето.

Диаграмма Парето представлена на рисунке 1.11.

Рис. 1.11. Диаграмма Парето

При построении диаграмм Парето следует учитывать следующее:

1. С целью изучения влияния многих факторов следует строить различные диаграммы Парето.

2. Если группа «Прочие» занимает слишком большую долю в общем итоге, то целесообразно переклассифицировать факторы и выделить из состава «Прочих» те, которые оказывают существенное влияние на итоговый результат.

3. В целях дальнейшего анализа следует составлять диаграммы Парето по причинам. Если несуществующая причина, оказывающая неприоритетное влияние на качество продукции, устраняется простым путем, то это будет примером эффективного решения проблемы.

Простота и наглядность делают возможным использование диаграммы Парето специалистами, не имеющими особой подготовки. Сравнение диаграмм Парето описывающих ситуацию до и после проведения улучшающих мероприятий, позволят получить количественную оценку выигрыша от этих мероприятий. Однако, при построении сложной, не всегда четко структурированной диаграммы, возможны неправильные выводы.

Метод стратификации (метод расслаивания данных) – инструмент, позволяющий произвести разделение данных на подгруппы по определенному признаку.

С помощью стратификации можно произвести расслоение данных, отражающих необходимую информацию о процессе. Сбор данных следует вести с применением контрольных листков. В соответствии с ними производится расслоение статистических данных, которые группируются в зависимости от условий получения. Затем производят обработку каждой группы данных в отдельности. При разделении данных на группы в соответствии с их особенностями, группы именуются слоями (стратами), а сам процесс разделения – расслаиванием (стратификацией). На практике метод стратификации используется многократно, расслаивая данные по различным признаками анализируя возникающую при этом разницу. При проведении расслаивания необходимо, чтобы соблюдалось два условия:

· различия между значениями случайной величины внутри слоя (дисперсия) должны быть как можно меньше по сравнению с различием ее значений в нерасслоенной исходной совокупности, т.е. разброс данных внутри слоев должен быть меньше, чем до их расслоения;

· различие между слоями (различия между средними значениями случайных величин слоев) должно быть как можно больше.

Существуют различные методы расслаивания данных, применение которых зависит от конкретных задач. Например, данные, относящиеся к изделию, производимому в цехе на рабочем месте, могут в какой-то мере различаться в зависимости от исполнителя, используемого оборудования, методов проведения рабочих операций, температурных условий и т.д. Если осуществлять стратификацию по факторам, порождающим эти различия, легко выявить главную причину их появления, уменьшить их и добиться повышения качества продукции.

В производственных процессах для расслаивания часто используется метод 5М, учитывающий факторы, зависящие от человека (man), машины (machine), метода (method), измерения (measurement), а в сфере обслуживания – метод 5P, учитывающий факторы, зависящие от работников (peoples), процедур (procedures), потребителей – фактических «покровителей» (patrons), места (place), поставщиков, осуществляющих снабжение (provision).

На рисунке 1.12 приведен пример анализа источника возникновения дефектов.

Рис. 1.12. Стратификация данных

Анализ влияния различных факторов на качество продукции проведен путем расслаивания источника возникновения всех дефектов (100%) на четыре группы: по поставщикам, по операторам, по сменам и по оборудованию.

При проведении расслаивания по этим факторам можно определить вклад каждого фактора в возникновение дефектов. Из анализа данных наглядно видно, что наибольший вклад в возникновение дефектов вносит «поставщик 2».

Полученные данные служат источником информации в процессе анализа и улучшения качества процессов с использованием различных статистических методов: гистограмм, диаграмм Парето, причинно-следственных диаграмм, контрольных карт.

К достоинствам метода относится то, что при умелой группировке по факторам можно быстро и с минимальными затратами находить решения достаточно сложных проблем. Недостатком является возможность возникновения ошибок при выборе факторов расслаивания.

Диаграмма разброса (рассеяния) – инструмент, позволяющий определить вид и тесноту связи между парами соответствующих переменных. Применяется в производстве и на различных стадиях жизненного цикла продукции для выяснения зависимости между показателями качества и основными факторами производства.

Диаграмма разброса – это точечная диаграмма в виде графика получаемого путем нанесения в определенном масштабе экспериментальных точек полученных в ходе наблюдений. Координаты точек на графике соответствуют значениям рассматриваемой величины и влияющего на него фактора. Расположение точек показывает наличие и характер связи между двумя переменными (например, скорость и расход бензина, или выработанные часы и выход продукции).

По полученным экспериментальным точкам могут быть определены и числовые характеристики связи между рассматриваемыми случайными величинами: коэффициент корреляции и коэффициенты регрессии.

Диаграмма разброса (рассеяния) строится как график зависимости между двумя параметрами, позволяющий выявить наличие корреляции между ними (рис.1.13-1.15). В целом существуют три вида взаимосвязи между показателями: прямая (коэффициент корреляции =1), обратная ( =-1), отсутствие связи ( =0) (рис. ). Если между параметрами существует тесная связь, то устранить отклонение одного параметра можно, воздействуя на другой.

Рис. 1.13. Диаграмма разброса: взаимосвязи показателей качества практически нет

Рис. 1.14. Диаграмма разброса: имеется прямая взаимосвязь между показателями качества

Рис. 1.15. Диаграмма разброса: имеется обратная взаимосвязь между показателями качества

При наличии корреляционной зависимости между двумя факторами значительно облегчается контроль процесса с технологической, временной и экономической точек зрения. Диаграмма разброса также используется для выявления причинно-следственных связей показателей качества и влияющих факторов при анализе диаграмм Исикавы.

Построение диаграмм разброса осуществляется по следующим правилам:

1. Определяется, между какими парами данных необходимо установить наличие и характер связи. Желательно не менее 25-30 пар данных.

2. Для сбора данных подготавливается бланк таблицы (листок регистрации), предусматривающий графы для порядкового номера наблюдений i; независимой переменной характеристики, называемой аргументом x; зависимой переменной, называемой функцией (откликом) y.

3. По результатам наблюдений заполняется листок регистрации данных.

4. По полученным данным строится график в координатах x-y и на него наносится данные. Длина осей, равная разности между максимальными и минимальными значениями для x и y, по вертикали и по горизонтали должна быть примерно одинаковой, тогда диаграмму будет легче читать.

5. Нанести на диаграмму все необходимые обозначения. Данные, отраженные, должны быть понятны любому человеку, а не только тому, кто делал диаграмму.

Следует отметить, что если две переменные кажутся связанными, это не означает, что они таковыми являются. Если данные не кажутся связанными, это не означает, что они связаны: просто приведено недостаточно данных или данные следует разбить по классам и построить по каждому классу свою диаграмму, а возможно допущена большая ошибка при измерении и т.д.

Диаграмма разброса, как правило, строится для наглядного представления характера изменения параметров качества в динамике. На основе анализа диаграммы разброса принимается решение о проведении необходимых мероприятий. К достоинствам метода относится наглядность и простота оценки связей между двумя переменными. К оценке диаграммы следует привлекать тех, кто владеет информацией о продукции, чтобы исключить неправильное использование этого инструмента.

Диаграмма Исикавы (причинно – следственная диаграмма) – инструмент, который позволяет выявить наиболее существенные факторы (причины), влияющие на конечный результат.

Диаграмма позволяет в простой и доступной форме систематизировать все потенциальные причины рассматриваемых проблем, выделить самые существенные и провести поуровневый поиск первопричины.

Целью построения диаграммы Исикавы является выявление эффективного способа решения поставленного вопроса (проблемы). В диаграмме исследуемый вопрос (например, характеристика качества) изображается в виде прямой горизонтальной стрелки – «хребет» (диаграмму Исикавы из-за внешнего вида часто называют «рыбьим скелетом»), а причинные факторы, влияющие на исследуемую характеристику, - наклонными прямыми линиями (стрелками). На диаграмме причинные факторы первого порядка изображаются большими наклонными линиями, а второго, третьего и т.д. – малыми наклонными линиями («большие кости», «средние кости», «мелкие кости»). Пример диаграммы Исикавы показан на рис.1.16.

Рис. 1.16. Диаграмма Исикавы

Порядок построения диаграммы может быть следующим: сначала выбирается исследуемая характеристика качества, конкурентоспособности («узкое место»), и на диаграмму наносят прямую горизонтальную стрелку; затем определяются причинные факторы первого порядка, влияющие на исследуемую характеристику, и на диаграмму наносят большие наклонные стрелки; далее определяются причинные факторы последовательно второго, третьего и последующих порядков, влияющих на причинные факторы первого порядка и т.д., и на диаграмму наносят малые наклонные стрелки; в заключение выявляются значимость всех причинных факторов, оказывающих влияние на исследуемую характеристику. Пример диаграммы Исикавы для анализа брака продукции показан на рис.1.17.

Усталость Сосредоточенность Стабильность

Здоровье Дух Операция

Болезнь Внимание Разбалансировка

Подготовка Деталь

Квалификация Изделие Оснастка и приспособления

Опыт Контроль Абразивные материалы

Метод

Компоненты Форма Сила Позиция

Качество Резец крепления Оснастка

материалов Размер Установка Угол

Хранение Порядок упаковки Процедура

Обработка

Скорость

Рис. 1.17. Пример диаграммы Исикавы для анализа брака продукции

При анализе должны выявляться и фиксироваться все факторы, даже те, которые кажутся незначительными, так цель схемы – отыскать наиболее правильный и эффективный способ решения проблемы. Причины (факторы) оцениваются и ранжируются по их значимости, выделяя особо важные, которые предположительно оказывают наибольшее влияние на показатель качества. В диаграмму вносится вся информация: ее название, наименование изделия, имена участников, дата и т.д.

На основании результатов анализа диаграммы вырабатываются соответствующие корректирующие (управляющие) воздействия.

Диаграмма Исикавы позволяет стимулировать творческое мышление и представить взаимосвязь между причинами и сопоставить их относительную важность. Однако в методе не рассматривается логическая проверка цепочки причин, ведущих к первопричине, т.е. отсутствуют правила проверки в обратном направлении от первопричины к результатам. Кроме того, сложная и не всегда четко структурированная диаграмма не позволяет делать правильные выводы.

Контрольная карта – инструмент, позволяющий отслеживать ход протекания процесса и воздействовать на него (с помощью соответствующей обратной связи), предупреждая его отклонения от предъявленных к процессу требований. Применяется везде, где требуется отслеживать состояние процесса во времени и воздействовать на процесс до того, как он выйдет из-под контроля.

Контрольные карты (КК) помогают осуществлять оценку управляемости действующего процесса. В случае управляемости процесса – оценку его воспроизводимости. В случае статистически неуправляемого процесса можно проводить корректирующие воздействия и проверку эффективности принятых мер. В период же запуска процесса осуществлять оценку возможностей процесса, т.е. способности удовлетворять техническим требованиям.

КК принято делить на две группы: по качественным (годен – негоден) и количественным признакам. Наибольшее распространение среди контрольных карт по количественному признаку (для непрерывных величин) получили КК:

· средних значений и размахов ( );

· медиан и размахов ( );

· индивидуальных значений и скользящего размаха (x-mR),

по качественному признаку (для дискретных величин) – КК:

· доли числа дефектов / несоответствий в выборке (p);

· числа дефектов / несоответствий в выборке (pn);

· числа несоответствий в выборке (c);

· доли числа несоответствий на единицу измерения (u).

Контрольная карта – это график, на котором отмечены контрольные границы, обозначающие допустимый диапазон разброса характеристик в обычных условиях течения процесса (рис. 1.18). При построении КК на оси ординат откладывается значение контролируемого параметра, а на оси абсцисс – время t взятия выборки (или ее номер). Контрольные границы представляет собой горизонтальные линии, которые называются верхним контрольным пределом (ВКП), центральной линией (ЦЛ) и нижним контрольным (НКП). С помощью этих линий можно проследить следующие зависимости:

· если слишком большое количество экспериментальных точек находятся выше ВКП (ниже (НКП), это означает, что с процессом происходит что-то неладное;

· если ряд экспериментальных точек находятся между ЦЛ и ВКП (или между ЦЛ и НКП), это означает, что процесс требует вмешательства;

· если ряд экспериментальных точек имеет тенденцию повышения к ВКП, следует сделать вывод о том, что протекание процесса затруднено.

Контрольная карта для качественных признаков
Компания ЗАО «Микст»	р с рn u
Отдел технического контроля	Описание операции:
Среднее= 0,02 ВКП= 0,08 НКП= -0,04
Объем выборки
Число несоответствий
Доля числа несоответствий	0,02		0,04	0,02	0,02		0,04	0,03		0,02		0,02	0,06	0,02

ВКП

0,08

0,07

0,06

0,05

0,04

0,03 ЦЛ

0,02

0,01

0 _{1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14}

-0,01

-0,02

-0,03 НКП

-0,04

Рис. 1.18. Контрольная карта

Выход характеристик за пределы контрольных границ означает нарушение стабильности и требует проведения анализа причин и принятия соответствующих мер.

С помощью диаграмм можно определить причину возникшей проблемы: возможно, изменение параметров процесса происходит всякий раз при изменении штата работников (например, при пересменке). Причиной также может служить переход на зимнее время (или обратно), при котором служащие в течение нескольких дней привыкают к новому режиму работы.

К достоинствам метода относится получение объективной информации для принятия решения об эффективности процесса; обнаружение потенциальных проблем до того, как начнется выпуск дефектной продукции; возможность улучшения показателей качества и снижение затрат на ее обеспечение. Однако, грамотное построение КК представляет собой сложную задачу и требует определенных знаний.