Статистические методы управления качеством

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Введение

Процедуру статистического контроля качества можно подразделить на приемочный контроль и контроль процесса. Приемочный контроль предполагает тестирование произвольной выборки образцов из партии изделий и принятие решения, стоит ли принять всю партию, основываясь на качестве данной произвольной выборки. Статистический контроль процесса состоит в тестировании произвольной выборки из общего выхода продукции технологического процесса с тем, чтобы подтвердить, что изделия выпускаются в соответствии с техническими нормами в пределах заранее установленного допуска. Если характеристики прошедшей тестирование продукции выходят за границы допуска, это служит сигналом, что следует провести корректировку производственного процесса, чтобы вернуть его в допустимые пределы. Приемочный контроль часто применяется при закупках или получении продукции от поставщиков, а статистический контроль процесса - в производственных ситуациях любого типа.

В ходе контроля качества как при приемочном контроле, так и при контроле процесса оцениваются качественные или количественные признаки продукции или услуг.

Товары и услуги признаются качественными или некачественными. Так, например, газонокосилка может работать, а может - не работать; она может развивать необходимую мощность, а может - не достигать ее. Соответствующий контроль состояния газонокосилки называется контролем по качественным признакам. С другой стороны, для вращающего момента и мощности газонокосилки измеряются отклонения от установленных норм, и этот тип контроля называют контролем по количественным признакам. Рассмотрим далее такие методы управления качеством, как:

Приемочный контроль.

Процедуры контроля производственного процесса.

Метод Тагуши.

1. Приемочный контроль

План однократного выборочного контроля (план выборки) - используется для проверки качества готовой продукции. Он создается для определения процента выпущенных изделий, удовлетворяющих предъявляемым техническим требованиям. Это могут быть комплектующие, полученные фирмой от компании-поставщика, качество которых оценивается ее отделом приемки, либо детали, прошедшие через определенный этап обработки и затем оцениваемые работниками предприятия или рабочими на очередном производственном этапе или уже на стадии складского хранения.

Всеобщий (100%-ный) контроль качества оправдан в том случае, если издержки в результате отказа от него превышают затраты на проведение этих мероприятий. Предположим, из-за брака одной детали предприятие несет убытки в размере 10 долл. Если средний уровень бракованных единиц продукции в партии составляет 3%, то ожидаемая стоимость бракованной единицы составит 0,03 х 10 долл. = 0,30 долл. Таким образом, если на контроль качества каждого изделия затрачивается меньше 0,30 долл., экономически целесообразно проводить 100%-ную проверку качества партии. Однако даже при этом не все дефектные единицы продукции будут изъяты из партии, потому что контролеры наверняка пропустят некоторые бракованные и изымут некоторые качественные изделия.

Цель приемочного контроля заключается в такой проверке партии товара, чтобы определить его качество или обеспечить соответствие качества предъявляемым к нему требованиям.

Из этого следует, что если должностному лицу, ответственному за контроль качества, известно качество выпускаемой продукции, то контроль на обнаружение дефектов не проводится. В этом случае либо должно проверяться каждое изделие в партии с тем, чтобы удалить весь брак, либо проверка вообще не проводится, а бракованные единицы отправляются на дальнейшие процессы вместе с качественными. Решение в такой ситуации, как правило, зависит от соотношения стоимости контроля и потерь, которые несет предприятие в результате пропуска бракованных изделий.

Приемочный контроль осуществляется в соответствии с определенным планом выборки. Целью производителя является определение такого плана выборки, которая обеспечит ему малую вероятность отбраковки качественных партий. Партия считается качественной, если в ней количество забракованных изделий не превышает конкретного предела, который называют приемлемым уровнем качества. Цель потребителя состоит в том, чтобы план выборки обеспечивал низкую вероятность приемки некачественной партии. Некачественной считается партия, в которой процентный показатель брака выше указанного числа, которое называют допустимым уровнем дефектов в партии.

Размер партии, из которой проводится выборка, относительно слабо влияет на защиту от приемки некачественной партии. Предположим, что из партий самых разных размеров (от 200 изделий до партии бесконечного размера) были взяты выборки. Все они одинакового размера и состоят из 20 единиц продукции. Если известно, что каждая из этих партий может содержать до 5% бракованных изделий, то вероятность приемки таких партий при выборке в 20 единиц находится в диапазоне между 0,34 и 0,36. Это означает, что, если размер партии хотя бы в несколько раз превышает величину выборки из нее, то он большой роли не играет. Это покажется немного странным и сложным для восприятия, однако с точки зрения статистики (по крайней мере, в среднем) ответ будет практически одинаковым, несмотря на то, какую партию товара вы получили: целую машину или одну коробку. Это только кажется, что из партии в машине будет сделана большая выборка.

Однако следует помнить: все это справедливо только при условии, что партия выбирается произвольно, и брак распределяется в ней также случайным образом.

2. Процедуры контроля производственного процесса

Контроль процесса связан с отслеживанием качества непосредственно в процессе производства продукции или предоставления услуги. Основной целью контроля процесса является снабжение работников своевременной информацией относительно того, удовлетворяет ли произведенная в ходе данного процесса продукция техническим требованиям, а также выявление отклонений в процессе, сигнализирующих о том, что выпущенная продукция не соответствует определенным требованиям. Фактически контроль процесса часто начинают с момента, когда начинаются корректирующие мероприятия, например замена изношенных деталей, капитальный ремонт станка или поиск нового поставщика. Различные концепции контроля технологического процесса, особенно контрольные карты, которые строятся на основе статистических данных, широко применяются как в производстве, так и в сфере обслуживания.

Оценка по качественным признакам заключается в оценке выборки единиц продукции и принятии простого решения: данные изделия качественные или некачественные. Поскольку это решение типа «Да / Нет», для принятия его используются контрольные P-карты, основанные на простых статистических данных, где устанавливаются верхняя и нижняя контрольные границы. Эти контрольные границы отмечаются на контрольной карте, а затем на ней откладываются доли брака каждой отдельно протестированной выборки.

Считается, что анализируемый производственный процесс идет правильно, если выборки, которые периодически делаются на протяжении дня, не выходят за пределы указанных контрольных границ.

Контроль процесса по количественным признакам - карты типа X и R нашли широкое применение при статистическом контроле процесса.

Выборка по качественным признакам позволяет определить, качественной или

некачественной является продукция, подходит она или не подходит, т.е. это ситуация, когда «принимается или не принимается данная партия». При выборке по количественным признакам измеряют фактический вес, объем, размер в сантиметрах и другие переменные характеристики продукции и создают контрольные карты, позволяющие определить, следует ли предприятию продолжать или остановить производственный процесс, в результате которого выпущена продукция с такими характеристиками. Так, например, при выборке по качественным признакам мы можем решить, что будем принимать все изделия с весом больше 10 кг, и отвергать все, весящие меньше 10 кг. При выборке по количественным признакам выбранный образец взвешивается, и вес может быть зарегистрирован как 9,8 или 10,2 кг. Эти значения наносятся на контрольную карту, что позволяет увидеть, находятся ли проверенные единицы продукции в приемлемом диапазоне допуска.

При составлении контрольных карт учитываются четыре основных фактора: размеры выборки, количество выборок, их частота и контрольные границы.

Размеры выборок. В ходе контроля качества производственного процесса специалисты предпочитают делать выборки небольших размеров. Для этого у них есть две основные причины. Во-первых, выборка должна проводиться в разумных интервалах времени, в противном случае процесс просто изменится в ходе ее выполнения. Во-вторых, чем больше выборка, тем выше затраты на ее обработку.

Эффективнее всего проводить выборку из четырех-пяти единиц, поскольку средние значения выборки такого размера имеют приблизительно нормальное распределение, независимо от того, как выглядит распределение исходной совокупности.

При выборке включающей более чем пять единиц, контрольные границы будут уже, а, следовательно, повышается чувствительность контроля. Если возникает необходимость выявить даже незначительные отклонения производственного процесса, следует пользоваться выборками большего размера.

Количество выборок. На контрольную карту последовательно одна за одной наносятся оценки по каждой выборке, причем каждая последующая выборка сравнивается с предыдущей и принимается решение о приемлемости анализируемого процесса. Здравый смысл (и статистика) рекомендует строить контрольные карты на основе приблизительно 25 выборок.

Частота выборок принимается исходя из соотношения затрат на обработку выборки (с учетом стоимости единицы продукции, если в результате тестирования изделие повреждается) и выгод предприятия от корректировки производственной системы. Обычно рекомендуется начинать с частого тестирования технологического процесса и проводить выборки все реже по мере укрепления уверенности в его качестве. Так, например, нормальной считается ситуация, если в начале контроля каждые полчаса делается выборка из пяти единиц, а в конце проводится только одна выборка в день.

Контрольные границы. Стандартная практика статистического контроля процесса по количественным признакам заключается в установлении верхней контрольной границы на расстоянии трех среднеквадратических отклонений выше среднего значения и трех среднеквадратических отклонений ниже среднего значения для нижней контрольной границы. В этот диапазон контрольных границ наверняка попадает 99,7% средних значений выборки (т.е. доверительный интервал составляет 99,7%). Таким образом, если хотя бы одно среднее значение выборки выходит за границы этого широкого диапазона, аналитик может быть уверен, что производственный процесс вышел из-под контроля.

3. Метод Тагуши

Японский ученый Джениши Тагуши предложил нововведение, которое сегодня многими считается настоящей революцией в управлении качеством. По его предложению вместо непрерывной наладки и переналадки производственного оборудования, необходимо позаботиться о том, чтобы проект продукции был достаточно хорош для достижения высокого уровня качества в условиях возможных колебаний производственного процесса. Эта простая идея принята на вооружение такими крупными компаниями, как Ford Motor, ITT и IBM, которые в результате сэкономили миллионы долларов, значительно сократив издержки производства.

Метод Тагуши - это в основном статистические методы, предназначенные для поиска наилучшего сочетания количественных признаков продукции и производственного процесса. Наилучшее сочетание означает самые низкие издержки при самой высокой однородности характеристик продукции. Поиск такого наилучшего сочетания может быть запутанным и длительным. Так, например, при проектировании технологического процесса для выпуска какой-либо новой продукции можно обнаружить, что только на одном этапе обработки всего восемь количественных характеристик процесса (например, скорость работы станка, угол резца и т.д.) могут объединяться в 5000 различных комбинаций. Следовательно, определить комбинацию, в результате которой продукция будет характеризоваться наивысшей степенью однородности при самых низких издержках, невозможно, не прибегая к методу проб и ошибок. Тагуши нашел способ решения этой проблемы, предложив сосредоточить внимание на нескольких комбинациях, представляющих весь спектр результатов объединения характеристик продукции и процесса.

Сегодня Тагуши широко известен также разработкой концепции функции потери качества для прямой привязки затрат на обеспечение качества к непостоянству производственного процесса.

Общепринято, что по мере уменьшения непостоянства процесса качество повышается. Это можно понять даже на чисто интуитивном уровне. Если поезд всегда приходит вовремя, можно составить более точный график его движения. Если размеры одежды точно соблюдаются, покупатель может сэкономить время при заказе товаров по каталогу. Однако о таких вещах редко думают с точки зрения стоимости низкой степени непостоянства качества. Намного скрупулезнее это отражается в инженерной сфере. Поршень должен точно подходить к цилиндру, дверь должна соответствовать дверному проему, электрические компоненты должны быть совместимы - в противном случае качество продукции будет недостаточным, а потребитель разочаруется.

И все же именно инженерам отлично известно, что добиться нулевых отклонений показателей невозможно. По этой причине проектировщики устанавливают конкретные физические величины и приемлемые границы их отклонений. Так, например, если заданная величина какой-либо технической характеристики продукции составляет 10 см, проектная величина может быть указана как 10,00 см ± 0,02 см. Таким образом, производственный цех получает информацию, что, хотя их целью и является выпуск продукции с размером точно 10 см, приняты будут все изделия в диапазоне от 9,98 до 10,02 см.

Традиционно подобные требования трактуются так: любая деталь, попадающая в дозволенный диапазон, считается в равной степени качественной, в то время как все детали, выходящие за рамки дозволенных границ, являются некачественными. Этот подход наглядно отображен на рис. 1. Обратите внимание, что в пределах указанного диапазона технических допусков стоимость непостоянства характеристик нулевая, а при выходе за его пределы происходит количественный скачок стоимости.

По мнению Тагуши, такой подход совершенно лишен смысла по двум причинам.

1. С точки зрения потребителя часто практически не существует разницы между продукцией, точно соответствующей определенным для нее границам технических допусков, и продукцией, немного выходящей за рамки этих допусков. И наоборот, существует значительное различие между качеством продукции в середине диапазона допуска и качеством продукции, близкой к границам допуска.

2. По мере того как потребитель становится все более требовательным, необходимость сокращения степени непостоянства качества увеличивается.

Г-н Тагуши предлагает намного более правильную картину потерь (рис. 2).

тагуши контроль производственный

Рис. 1. Традиционное видение стоимости непостоянства совокупности характеристик

Рис. 2. Так г-н Тагуши видит стоимость непостоянства совокупности характеристик

Обратите внимание, что на этом графике стоимость представлена в виде плавной кривой функции потерь. Существуют десятки примеров, подтверждающих существование такой функции: сцепление колес зубчатой передачи в коробке передач, частота смены кадров пленки в фотоаппарате, температура на рабочем месте или в магазине. Практически по поводу любой измеряемой характеристики потребитель ощущает не резкий перепад, а постепенное изменение возможности принять эту продукцию при приближении к допустимым пределам, следовательно, его отношение к функции потерь более точно характеризуется графиком, изображенным на рис. 2, а не на рис. 1.

Из каких элементов состоят эти потери от непостоянства качества? Разные авторитетные источники отвечают на этот вопрос по-разному, однако вначале представляется целесообразным отделить внутренние издержки от внешних. Что касается внутренних издержек, то чем выше нестабильность производственного процесса, тем больше отходов получается в результате производства и тем больше средств затрачивает компания на проведение тестов и проверку продукции на соответствие техническим требованиям. Когда речь идет о внешних издержках, то, если качество продукции не приближается к заданному при проектировании уровню, потребители быстро убеждаются, что продукция не так долговечна или работает не так уж хорошо. Возможно, что при использовании в неблагоприятных условиях продукция вообще не будет выполнять функций, для которых она предназначена, даже если изделие полностью соответствует техническим требованиям, разработанным для нормальных условий.

Несмотря на то, что фактическая форма кривой потерь может варьироваться довольно сильно, в первом приближении ей наиболее соответствует простая парабола, подобная изображенной на рис. 2, особенно если технические допуски симметричны относительно заданной величины. Из этой параболы видно, что потери относительно невелики, если мы предельно близки к заданной величине, и увеличиваются с возрастающей скоростью по мере отклонения от заданной величины.

Заключение

Вопросы качества приобрели в последнее время такое большое значение, что статистические процедуры обеспечения качества, как правило, являются неотъемлемой частью деятельности любой преуспевающей фирмы. Сегодня схемы выборочного контроля и статистический контроль процесса рассматриваются руководством компаний как нечто само собой разумеющееся, и внимание уделяется более широкому спектру аспектов (например, отказ от входного выборочного статистического контроля вследствие надежного качества продукции поставщиков; расширение полномочий служащих, что заменило многие аспекты контроля производственного процесса). Все современные производственные компании мирового класса требуют от своих работников понимания основных концепций, описанных в моей контрольной работе. Именно это понимание является залогом высокого качественного уровня работы различных предприятий.

Список использованных источников

1. Балашов А. Производственный менеджмент (организация производства) на предприятии. Завтра экзамен - СПб.: Питер, 2009.

2. Варакута С.А. Управление качеством продукции. Уч. пос. - М.: Риор, 2004.

3. Горфинкель В.Я. Экономика предприятия. Учебник для ВУЗов -, 2004.

4. Глухов В.В. Производственный менеджмент - СПб.: Лань, 2008.

5. Желтенков А.В. Управление операциями. Операционный менеджмент
учебное пособие. - М.: ФБК-ПРЕСС, 2005.

6. Ильенкова С.Д. Производственный менеджмент учебник для вузов. - М.: Юнити-Дана, 2002.

7. Козловский. Производственный менеджмент: учебник. - М.: Инфра-М, 2006.

8. Лысикова О.В. Операционный менеджмент туризма. Уч. пос. - М.: МПСИ, 2006.

9. Макаренко М.В. Производственный менеджмент. Учебное пособие для ВУЗов - М.: Приор, 1998.

10. Новицкий Н.И. Управление качеством продукции: учебное пособие. - 3-е изд. - М.: Новое знание, 2004

11. Фатхутдинов Р.А. Производственный менеджмент: Учебник для вузов. - СПб.: Питер, 2008.

12. Чейз Р. и Др. Производственный и операционный менеджмент. - М.: Вильямс, 2007.

13. Швандар И ДР. В.А. Стандартизация и управление качеством продукции. Учебник для ВУЗов -, 2001.

Размещено на Allbest.ru