Файл: Организация и управление производством.docx

Под точностью технологического процесса понимается его свойство обеспечивать близость действительных значений параметров к нормируемым значениям, под стабильностью технологического процесса понимается его свойство обеспечивать постоянство распределения вероятностей его параметров к нормируемым значениям. 

Современное управление качеством основано на использовании статистических методов. Статистическое управление качеством – совокупность методов обнаружения неслучайных факторов, позволяющая диагностировать состояние процесса, проводить его корректировку и в конечном счете способствующая улучшению качества продукции. 

Для анализа данных в первую очередь рекомендуются специально подобранные, несложные для понимания и применения статистические методы – так называемые «семь инструментов контроля качества». К ним относятся: контрольные листки, анализ Парето, анализ причинно-следственных связей, диаграмма рассеяния, гистограмма, расслоение данных, контрольные карты. Иногда сюда включают метод экспертных оценок, а также точечный график и табличный результат контроля. Эти методы можно рассматривать и как отдельные инструменты, и как систему методов. 

Инструменты контроля качества могут использоваться по отдельности и в совокупности.

Можно предложить следующую последовательность их применения:

– четко сформулировать проблему;

– определить факторы, которые влияют на возникновение данной проблемы и построить причинно-следственную диаграмму;

– провести анализ важности влияющих факторов и определить наиболее существенные из них, используя анализ Парето;

– из числа наиболее значимых факторов отбросить те, на которые нельзя повлиять или хотя бы проконтролировать в данный момент;

– определить, какого типа данные необходимо проконтролировать, количественные или качественные, и разработать удобную форму контрольного листа;

– оценить разброс данных с помощью гистограммы;

– использовать расслоение данных, если фактор принимает два-четыре значения;

– установить связь и характер этой связи между факторами и показателями, характеризующими проблему;

---

– применить контрольные карты для управления процессом.

Подводя итог, следует отметить, что основой менеджмента качества технико-технологического процесса является высокое совершенство производства, его техники, технологии и организации, которое характеризуется способностью стабильно изготавливать продукцию в строгом соответствии с требованиями нормативной документации. При этом достижение конкурентоспособного уровня качества продукции диктует необходимость широкого применения современных методов, подходов и инструментов менеджмента качества, реализующих перспективную стратегию и идеологию управления качеством продукции.

Причинно-следственная диаграмма Исикавы – это средство графического упорядочения факторов, влияющих на объект анализа, она дает наглядное представление не только о тех факторах, которые влияют на изучаемый объект, но и о причинно-следственных связях между ними [3].
Рекомендуемые этапы построения причинно-следственной диаграммы

1 Определите перечень показателей качества (видов дефектов, брака), которые следует проанализировать.

2 Выберите один показатель качества и напишите его в середине правого края чистого листа бумаги. Слева направо проведите прямую линию, которая будет представлять собой «хребет» будущей диаграммы Исикавы.

3 Запишите главные причины, влияющие на показатель качества. При определении главных причин рекомендуется использовать мнемонический прием 4М...6М.

4 Соедините линиями («большими костями») главные причины с «хребтом», расположив наиболее важные ближе к голове «рыбьего скелета». Ранжирование причин по их значимости, т.е. вероятности проявления, предполагает использование анализа Парето (он позволяет выявить причины, накопленная значимость которых находится в области 80 %).

5 Определите и запишите вторичные причины для записанных главных причин. Для выявления вторичных причин удобно использовать метод «мозговой атаки».

6 Соедините линиями («средними костями») вторичные причины с «большими костями».

7 В зависимости от глубины проводимого анализа можно достроить «кости» и более низкого порядка.

Схематически диаграмма Исикавы представлена на рис. 2.

---

Рис. 2. Пример диаграммы Исикавы

При построении причинно-следственной диаграммы рекомендуется:

– выбирать такие показатели качества и такие факторы, которые можно измерить;

– для того чтобы результат построения диаграммы был практически применим, разбивать причины на подпричины нужно до тех пор, пока по каждой из них можно предпринять действия по устранению, иначе сам процесс их выявления превратится в бессмысленное упражнение;

– проверять логическую связь каждой причинной цепочки: предыдущая стрелка по отношению к последующей всегда выступает как причина, а последующая – как следствие.
Диаграмма Парето.В 1897 г. итальянский экономист В. Парето (1845–1923) установил, что примерно 70–80 % доходов или благ в государстве в большинстве случаев принадлежит 20–30 % населения. Американский экономист М. Лоренц в 1907 г., независимо от Парето, пришел к тому же выводу, осуществив дальнейшее развитие идей Парето (помимо так называемой «столбиковой диаграммы» он предложил использовать кумулятивную кривую, которую часто называют кривой Лоренца). Идея применения этой диаграммы для анализа причин возникновения брака и путей повышения качества принадлежит Дж. Джурану.

Назначение метода – применяется практически в любых областях деятельности. Японский союз ученых и инженеров в 1979 г. включил диаграмму Парето в состав семи методов контроля качества.

Цель метода – выявление проблем, подлежащих первоочередному решению.

Суть метода – инструмент, позволяющий 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:

1) по результатам деятельности– предназначена для выявления главной проблемы нежелательных результатов деятельности;

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

План действий:

– определить проблему, которую надлежит решить;

– учесть все факторы (признаки), относящиеся к исследуемой проблеме;

– выявить первопричины, которые создают наибольшие трудности, собрать по ним данные и проранжировать их;

– построить диаграмму Парето, которая объективно представит фактическое положение дел в понятной и наглядной форме

---

;

– провести анализ диаграммы Парето.

Особенности метода – принцип Парето (принцип 20/80) означает, что 20 % усилий дают 80 % результата, а остальные 80 % усилий – лишь 20 % результата. Диаграмма Парето представлена на рис. 3.

Рис. 3. Диаграмма Парето
Общие правила построения диаграммы Парето:

– решить, какие проблемы (причины проблем) надлежит исследовать, какие данные собирать и как их классифицировать;

– разработать формы для регистрации исходных данных (например, контрольный листок);

– собрать данные, заполнив формы, и подсчитать итоги по каждому исследуемому фактору (показателю, признаку);

– 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;

– заполнить таблицу, расположив данные, полученные по проверяемому фактору, в порядке убывания значимости;

– подготовить оси (одну горизонтальную и две вертикальные линии) для построения диаграммы. Нанести на левую ось ординат шкалу с интервалами 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;

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

– 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;

– нанести на диаграмму все обозначения и надписи;

– провести анализ диаграммы Парето.

Достоинства метода – простота и наглядность – делают возможным использование диаграммы Парето специалистами, не имеющими особой подготовки.

Сравнение диаграмм Парето, описывающих ситуацию до и после проведения улучшающих мероприятий, позволяет получить количественную оценку выигрыша от этих мероприятий.

---

Недостатки метода – при построении сложной, не всегда четко структурированной диаграммы возможны неправильные выводы.

Ожидаемый результат – принятие решения на основании анализа диаграммы Парето.
Основные понятия корреляционно-регрессионного анализа

Диаграмма разброса (рассеивания) – это инструмент, позволяю­щий определить вид и тесноту связи между парами соответствующих переменных.

Эти две переменные х и у могут относиться:

а) к характеристике качества у и к влияющему на нее фактору х;

б) к двум различным характеристикам качества х и у;

в) к двум факторам х и у, влияющим на одну характеристику качества z.

Для выявления связи между ними и служит диаграмма разброса (рассеивания), которую также часто называют полем корреляции.

Понятие корреляции появилось в середине XIX в. в работах английских статистиков Ф. Гальтона и К. Пирсона.

Понятие регрессии также введено Ф. Гальтоном, который, изучая связь между ростом родителей и их детей, обнаружил явление «регрессии к среднему»: рост детей очень высоких родителей имел тенденцию быть ближе к средней величине.

Теория и методы корреляционного анализа используются для выявления связи между случайными переменными и оценки ее тесноты.

Основной задачей регрессионного анализа является установление формы и изучение зависимости между переменными.

В общем случае две величины могут быть связаны функциональной зависимостью либо зависимостью другого рода, называемой статистической, либо быть независимыми.

Статистической называется зависимость, при которой изменение одной из величин влечет изменение распределения другой.

Статистическая зависимость, при которой изменение одной из величин влечет изменение среднего значения другой, называется корреляционной.

Корреляционные зависимости занимают промежуточное положение между функциональной зависимостью и полной независимостью переменных.

Между величинами, характеризующими экономические явления, в большинстве случаев существуют зависимости, отличные от функциональных.

---