Реферат: Развитие статистических методов в управлении качеством - текст реферата. Скачать бесплатно.
Банк рефератов, курсовых и дипломных работ. Много и бесплатно. # | Правила оформления работ | Добавить в избранное
 
 
   
Меню Меню Меню Меню Меню
   
Napishem.com Napishem.com Napishem.com

Реферат

Развитие статистических методов в управлении качеством

Банк рефератов / Маркетинг и реклама

Рубрики  Рубрики реферат банка

закрыть
Категория: Реферат
Язык реферата: Русский
Дата добавления:   
 
Скачать
Microsoft Word, 345 kb, скачать бесплатно
Заказать
Узнать стоимость написания уникального реферата

Узнайте стоимость написания уникальной работы

Название: Развитие статистических методов в управлении ка чеством Учеб ная работа по дисциплине: - Бесплатные рефераты, курсовые, контрольные ра боты. Марке тинг, реклама и торговля Реферат на тему: Развитие статистических методов в управлении качеством Казань 2009 Содержание Введение 1. Понятие о статистических методах качества 2. История развития статистических методов качества 3. Применение и освоение статистических методов 4. Простые статистические методы 4.1 Мозговая атака 4.2 Схема процесса 4.3 Контрольный листок (таблица проверок) 4.4 Временной ряд (линейный график) 4.5 Диаграмма Парето 4.6 Причинно-следственная диаграмма (диаграмма Исикава) 4.7 Гистограмма 4.8 Диаграмма разброса(рассеяния) 4.9 Контрольная карта 4.10 Методы Тагучи Заключение Список литературы Введение Одним из важнейших положений тотального менеджмента качества (TQM) являет ся принятие решений на основе фактов. Совершенствование качества проду кции и процессов требует скрупулезной работы персонала предприятия по выявлению причин дефектов (отклонений от документации) и их устранению. Для этого необходимо организовать поиск фактов, характеризующих несоо тветствия, в подавляющем большинстве которыми являются статистические данные, разработать методы анализа и обработки данных, выявить коренные причины дефектов и разработать мероприятия по их устранению с наименьш ими затратами. Проблемами сбора, обработки и анализа результатов производственной де ятельности занимается математическая статистика, которая включает в с ебя большое количество не только известных методов, но и современных инс трументов (как модно в последние годы называть методы) анализа и выявлен ия дефектов. К таким методам можно отнести корреляционный и регрессионн ый анализы, проверку статистических гипотез, факторный анализ, анализ вр еменных рядов, анализ безотказности и т. д. Большое распространение в управлении качеством (под влиянием японских специалистов) получили семь простых методов, применение которых не треб ует высокой квалификации персонала и позволяет охватить анализ причин ы большинства возникающих на производстве дефектов. В настоящем пособи и эти методы включены в различные разделы, исходя из целесообразности их применения. Большое внимание уделяется практическому приложению математической с татистики для решения конкретных производственных задач, особенно при анализе качества процессов. Следует отметить, что с развитием научных систем управления качеством р оль статистических методов в управлении качеством непрерывно возраста ет. Именно широкое применение в производстве продукции статистических методов на первых этапах борьбы за качество (50-е годы) позволило японским предприятиям очень быстро выйти в лидеры мировой экономики. Конкурентоспособность российских предприятий будет так же во многом з ависеть от масштаба обучения персонала методам статистического управл ения качеством и их систематического применения на практике. 1. Понятие о статистических методах качества Понятие "управление качеством" как наука возникло в конце 19-го столетия, с переходом промышленного производства на принципы разделения труда. Пр инцип разделения труда потребовал решения проблемы взаимозаменяемост и и точности производства. До этого при ремесленном способе производств е продукции обеспечение точности готового продукта производилось по о бразцам или методами подгонки сопрягаемых деталей и узлов. Учитывая зна чительные вариации параметров процесса, становилось ясно, что нужен кри терий качества производства продукции, позволяющий ограничить отклоне ния размеров при массовом изготовлении деталей. В качестве такого критерия Ф.Тейлором были предложены интервалы, устана вливающие пределы отклонений параметров в виде нижних и верхних границ. Поле значений такого интервала стали называть допуском. Установление допуска привело к противостоянию интересов конструкторо в и производственников: одним ужесточение допуска обеспечивало повыше ние качества соединения элементов конструкции, другим - создавало сложн ости с созданием технологической системы, обеспечивающей требуемые зн ачения вариаций процесса. Очевидно также, что при наличии разрешенных гр аниц допуска у изготовителей не было мотивации "держать" показатели (пар аметры) изделия как можно ближе к номинальному значению параметра, это п риводило к выходу значений параметра за пределы допуска. В тоже время (начало 20-х годов прошлого столетия) некоторых специалистов в промышленности заинтересовало, можно ли предсказать выход параметра з а пределы допуска. И они стали уделять основное внимание не самому факту брака продукции, а поведению технологического процесса, в результате ко торого возникает этот брак или отклонение параметра от установленного допуска. В результате исследования вариабельности технологических про цессов появились статистические методы управления процессами. Родонач альником этих методов был В.Шухарт. Одновременно с этим большое внимание уделялось разработке теории выбо рочного контроля продукции. Первые работы в этой области появились в кон це 20-х годов в США, автором их был Г.Додж, ставший впоследствии известным ам ериканским ученым. С момента зарождения статистических методов контроля качества специал исты понимали, что качество продукции формируется в результате сложных процессов, на результативность которых оказывают влияние множество ма териальных факторов и ошибки работников. Поэтому для обеспечения требу емого уровня качества нужно уметь управлять всеми влияющими факторами, определять возможные варианты реализации качества, научиться его прог нозировать и оценивать потребность объектов того или иного качества. В послевоенное время и в США, и в Европе появились национальные стандарт ы по качеству. Центральная роль в разработке нормативных документов в об ласти качества принадлежит Международной организации по стандартизац ии (ISO). Начиная с 90-х годов, идеи теории вариаций, статистического управлени я процессами (SPC) овладели не только специалистами-математиками, но и стал и неотъемлемыми инструментами менеджеров и работников служб качества. Большой толчок дальнейшему развитию принципов управления качеством да л японский ученый Г.Тагути. Он предложил учитывать вариации свойств прод укции на разных этапах ее разработки, что для менеджмента качества явило сь революционной идеей. По Тагути нужно было установить те сочетания пар аметров изделий и процессов, которые приводили к минимуму вариаций проц ессов. Эти процессы, которые стали называть робастными, были устойчивы к вариациям входных параметров процессов. Используемые в сегодняшней практике предприятий статистические метод ы можно подразделить на следующие категории: - методы высокого уровня сложности, которые используются разработчикам и систем управления предприятием или процессами. К ним относятся методы кластерного анализа, адаптивные робастные статистики и др.; - методы специальные, которые используются при разработке операций техн ического контроля, планировании промышленных экспериментов, расчетах на точность и надежность и т.д.; - методы общего назначения, в разработку которых большой вклад внесли яп онские специалисты. К ним относятся "Семь простых методов" (или "Семь инстр ументов качества"), включающие в себя контрольные листки; метод расслоен ия; графики; диаграммы Парето; диаграммы Исикавы; гистограммы; контрольн ые карты. В настоящее время по статистическим методам имеется обширная литерату ра и пакеты прикладных компьютерных программ, по разработке которых оте чественные научные школы по теории вероятностей занимают ведущее мест о в мире. Из существующих статистических методов наиболее распространенными яв ляются: 1) описательная статистика; 2) планирование экспериментов; 3) проверка гипотез; 4) регрессионный анализ; 5) корреляционный анализ; 6) выборочный контроль; 7) факторный анализ; 8) анализ временных рядов; 9) статистическое установление допуска; 10) анализ точности измерений; 11) статистический контроль процессов; 12) статистическое регулирование процессов; 13) анализ безотказности; 14) анализ причин несоответствий; 15) анализ возможностей процесса (гистограммы). В таблице 1 приведены сферы использования статистических методов. Наиме нования граф соответствует номеру статистического метода из вышепереч исленных. Таблица 1 Статистические методы, используемые при контроле качества \ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 А + + + + Б + + + + В + + + + + + + + + Г + + + + Д + Е + + + + + + + + + + Ж + + + З + + + + + И + + К + Л + + + + + М + + + + + + + Буквенная индексация строк соответс твует следующим элементам системы качества по стандарту ISO 9001- 94: А - ответственность руководства; Б - анализ контракта; В - проектирование; Г - закупки; Д - идентификация продукции и прослеживаемость; Е - управление процессами; Ж - контроль и испытания; З - контрольное, измерительное и испытательное оборудование; И - действия с несоответствующей продукцией; К - регистрация данных; Л - внутренние проверки качества; М - подготовка кадров. 2. История развития статистических методов качества Первое восприятие статистических методов качества в виде выборки имее т многовековую историю. Еще несколько столетий тому назад покупатели зе рна и хлопка проверяли свойства товара, прокалывая мешки с зерном или хл опком, чтобы взять пробу. Можно допустить, что в те времена не было научног о расчета взятия проб, и следует предположить, что это было делом опыта, ка к продавцов, так и покупателей товара. До тех пор пока ремесленник совмещал в себе функции и производителя, и ко нтролера (до середины 19-го века), не было проблем с оценкой качества изгото вленной продукции. Все изменилось с появлением разделения труда. Рабочи е первых фабричных мануфактур, способные выполнять простые операции пр оцесса, не могли отвечать за качество своего труда, и тем более за качеств о готовой продукции. Введение должности контролера привело к необходим ости нормирования функций контроля и со временем потребовало разработ ки научного подхода к оценке качества продукции. Стремление к производс тву высококачественной продукции привело к гипертрофированному разду ванию на промышленных предприятиях контрольного аппарата. Применение статистических методов контроля качества труда произошло е ще позже - в первой четверти 20-го века. Именно внедрение статистических ме тодов позволило значительно сократить трудоемкость операций контроля и значительно снизить численность инспекторов (контролеров). Первое при менение научных методов статистического контроля было зафиксировано в 1924 году, когда В.Шухарт использовал для определения доли брака продукции контрольные карты. Вальтер Э. Шухарт с 1918 года работал инженером фирмы "Western Electric" (США). В 1925 году она б ыла преобразована в фирму "Bell Telephone Laboratories". Шухарт проработал в ней до 1956 года (до в ыхода на пенсию). Основные его разработки в области статистического конт роля внедрялись в первую очередь на этой фирме. В.Шухарт переключил вним ание с допускового подхода к управлению качеством на подход, направленн ый на обеспечение стабильности процессов и уменьшение их вариаций. Его и деи до настоящего времени сохраняют актуальность. Кроме того, Шухарт выс казал идею непрерывного улучшения качества, предложив цикл непрерывно го улучшения процессов, носящий сегодня название "Цикла Шухарта - Деминг а". В последние годы этот цикл получил дальнейшее развитие под воздейств ием Деминга и стал использоваться как инструмент командной работы по ул учшению качества. Одновременно с Шухартом, в той же фирме в середине 20-х годов инженером Г.Ф.Д оджем была предложена теория приемочного контроля, получившая вскоре м ировую известность. Основы этой теории были изложены в 1944 году в его совме стной с Х.Г.Роллингом работе "Sampling Inspection Tables- Single and Double Sampling". Большой вклад в систему обеспечения качества контроля в середине 20-го ве ка внесли американские ученые Д.Нойман, Э.Пирсон, Е.Фишер. Среди их разрабо ток наибольшую известность получила теория проверки статистических ги потез. Можно отметить, что сегодня без знания теории ошибок первого и вто рого рода невозможна рациональная оценка выбранного метода статистиче ского контроля. Во время второй мировой войны нехватка ресурсов заставила искать новые методы контроля с возможно малым числом проверяемых изделий, особенно п ри разрушающем контроле. В 40-х годах 20-го столетия А.Вальд (США) разработал т еорию последовательного анализа и статистическую теорию принятия реше ний. Применение теории последовательного анализа было настолько эффек тивно (расходы на контроль при прежней вероятности ошибок снижаются до 60% по сравнению с традиционными методами), что в США она была объявлена секр етным документом и опубликована только после окончания войны. Большое влияние на становление статистических методов контроля, как фи лософии качества, оказал Эдвард Деминг (США). В начале 50-х годов Деминг пров одил широкомасштабное обучение японских специалистов новым методам об еспечения качества, особое внимание при этом обращая на статистические методы управления качеством. Его деятельность была настолько успешной, что уже в 60-х годах американцам пришлось уступить японским фирмам значит ельную часть рынков сбыта, в том числе и в самих США. Американское научное влияние на совершенствование систем обеспечения качества привело к созданию японской научной школы в области качества, с реди представителей которых следует, прежде всего, отметить К.Исикаву и Г. Тагути, внесших большой вклад в развитие статистических методов в упр авлении качеством. Так Каору Исикава впервые в мировой практике предлож ил оригинальный графический метод анализа причинно-следственных связе й, получивший название "диаграммы Исикава". Сегодня практически невозмож но найти такую область деятельности по решению проблем качества, где бы ни применялась диаграмма Исикавы. Генити Тагути ? известный во второй половине 20-го века японский специалис т в области статистики. Он развивает идеи математической статистики, отн осящиеся, в частности, к статистическим методам планирования экспериме нта и контроля качества. Тагути впервые соединил математической зависи мостью экономические затраты и качество, введя понятие функции потерь к ачества. Он первым показал, что потери качества имеют место и в поле допус ка - они появляются с момента несовпадения номинального, заданного техни ческой документацией, значения параметра и значения исследуемой случа йной величины. Заслуга Тагути также в том, что он сумел найти сравнительн о простые аргументы и приемы, которые сделали робастное планирование эк сперимента в области обеспечения качества реальностью. На наш взгляд, не внимание к методам Тагути ? одна из причин серьезного отставания российс ких предприятий в области совершенствования качества процессов и прод укции. Внесли свой научный вклад в развитие статистических методов и советски е ученые: В.И. Романовский, Е.Е.Слуцкий, Н.В.Смирнов, Ю.В.Линник и др. Так, напри мер, Смирнов заложил основы теории непараметрических рядов, а Слуцкий оп убликовал несколько важных работ по статистике связанных стационарных рядов. Особенно интенсивно в СССР разрабатывались статистические мето ды исследования и контроля качества в массовом производстве, методы пла нирования эксперимента (Ю.П.Адлер и др.). В 50-70-х годах прошлого столетия на ряде предприятий оборонного комплекса СССР активно проводились (под влиянием японского опыта по повышению кач ества) работы по внедрению систем управления качеством (в Саратове - БИП, в Горьком - КАНАРСПИ, в Ярославле - НОРМ, во Львове - КСУКП и др.), в которых стат истические методы в области приемочного контроля и регулирования техн ологических процессов занимали важное место в предупреждении дефектов продукции. В последние годы можно отметить работы российского ученого к области ка чества В.А.Лапидуса. Им опубликован ряд трудов по теории и практике управ ления качеством с учетом вариаций и неопределенности, в которых изложен "принцип распределения приоритетов", позволяющий оптимально выстроить отношения поставщика и потребителя с позиции обеспечения качества. Ему же принадлежит новый подход к управлению качеством, названный "гибким ме тодом статистического управления", который математически опирается на теорию нечетких множеств. И все же можно отметить определенный застой российской научной школы ма тематической статистики, связанный, вероятно, с отсутствием спроса экон омики на научный заказ по применению новых статистических методов обес печения качества продукции. 3. Применение и освоение статистических методов Таблица 2 Применение статистических методов на этапах жизненного цикла продукции Эт апы жизненного цикла продукции Задачи, решаемые в системе качества С татистические методы Ма ркетинг и изучение рынка Изучение и оценка рыночного спроса и перспект ива его изменений Методы анализа статистических совокупностей, эконо мико-математические (динамическое программирование, имитационное моде лирование и др.) Ан ализ пожеланий потребителей в отношении качества и цены продукции Эко номико-математические методы (QFD) и др. Пр огнозирование цены, объема выпуска, потенциальной доли рынка, ожидаемой продолжительности жизни продукции на рынке Экономико-математические методы (теория массного обслуживания, теория игр, линейное и нелинейное программирование и др.) Пр оектирование и разработка продукции Нормирование требований к качес тву продукции. Определение технических требований в области надежности. Оптимизация значений показателя качества продукции. Оценка технического уровня продукции Графические методы (схема Исика вы, диаграмма Парето, гистограмма и др.): методы анализа статистических со вокупностей; экономико-математические методы (методы Тагути, QFD) Ис пытания опытных образцов или опытных партий новой (модернизированной) п родукции Графо-аналитические методы (гистограмма, расслоенная гистог рамма и др.), методы анализа статистических совокупностей (методы провер ки статистических гипотез, сравнение средних, сравнение дисперсий и др.): экономико-математические методы (планирование эксперимента) Об еспечение безопасности продукции Экономико-математические методы (и митационное моделирование, метод деревьев вероятности и др.) За купки Формирование планов обеспечения предприятий материально-техни ческими ресурсами требуемого качества Экономико-математические мето ды (теория массового обслуживания, линейное программирование и др.) Оц енка возможностей поставщиков Экономико-математические методы (сист емный анализ, динамическое программирование и др.) Св оевременное обеспечение поставок материально-технических ресурсов Э кономико-математическое методы (теория массового обслуживания) Сн ижение затрат на материально-техническое обеспечение качества продукц ии Экономико-математические методы (методы Тагути, функционально-стои мостной анализ и др.) Пр оизводство Разработка технологических процессов Экономико-математ ические методы (методы Тагути); графики разброса и др.); методы анализа ста тистических совокупностей (дисперсионный, регрессионный и корреляцион ный виды анализа и др.) Об еспечение точности и стабильности технологических процессов Методы статистической оценки точности и стабильности технологических процес сов (гистограммы, точностные диаграммы, контрольные карты) Об еспечение стабильности качества продукции при производстве Методы с татистического регулирования технологических процессов (точностные д иаграммы, контрольные карты) Ко нтроль и испытания Соблюдение метрологических правил и требований пр и подготовке, выполнении и обработке результатов испытаний Графическ ие методы (гистограмма, график разброса и др.); методы анализа статистичес ких совокупностей (методы проверки статистических гипотез, сравнение с редних, сравнение дисперсий и др.) Вы явление продукции, качество которой не соответствует установленным тр ебованиям Методы статистического приемочного контроля Ан ализ качества продукции Графические методы (схема Исикавы, диаграмма П арето, расслоение диаграммы Парето и др.), экономико-математические мето ды (функционально-стоимостной анализ, QFD) Уп аковка и хранение Анализ соблюдения требований к упаковке и хранению п родукции на предприятии Методы статистического приемочного контроля ; экономико-математические методы (теория массового обслуживания) Ре ализация и распределение продукции Обеспечение качества транспортир овки продукции Экономико-математические методы (линейное программир ование, теория массового обслуживания) Ус тановка и ввод в эксплуатацию Анализ качества продукции в процессе мон тажа и ввода в эксплуатацию Графические методы (график временного ряда и др.); методы анализа статистических совокупностей (факторный анализ и д р.) Ан ализ затрат потребителей при использовании продукции Экономико-мате матическое методы (методы Тагути, функционально-стоимостной анализ, QFD) Те хническая помощь в обслуживании Организация гарантийного ремонта пр одукции Организация своевременной поставки запасных частей Экономико-матема тическое методы (теория массового обслуживания, линейное программиров ание и др.) По слепродажная деятельность Анализ отказов и других несоответствий пр одукции Графические методы (график временного ряда и др.); методы анализ а статистических совокупностей (факторный анализ и др.) Ут илизация после использования Изучение возможности использования про дукции несоответствующего качества или по истечении срока службы Эко номико-математические методы (функционально-стоимостной анализ, QFD и др.) Определение потребности и выбор кон кретных статистических методов в системе качества являются достаточно сложной и длительной работой аналитического и организационного харак тера. В связи с этим данную работу целесообразно вести на основе специальной п рограммы, которая может содержать следующий комплекс организационных мероприятий (рис. 1). Начинать освоение статистических методов следует с п рименения простых и доступных и уже после этого переходить к более сложн ым методам. Учитывая трудности освоения статистических методов в произ водственной практике, эти методы целесообразно подразделять на два кла сса: простые и сложные методы. При выборе статистических методов стремятся к тому, чтобы они соответст вовали характеру производственного процесса, наличию средств измерени й и обработки статистической информации. Поскольку для решения определ енной производственной проблемы можно выбрать несколько разных статис тических методов, выбирается такой из них, который обеспечит достижение наилучшего результата при минимальных затратах. Рис. 1 Программа освоения статистических методов Для выполнения необходимых статистических расчетов используются разл ичного рода технические средства, в том числе электронно-вычислительна я техника. Сравнительно простые технические средства, например, статист ические индикаторы, обеспечивают ввод данных со шкал контрольно-измери тельных приборов, журналов и таблиц, а также вычисление статистических х арактеристик при непосредственном измерении. Применение ЭВМ дает возм ожность обрабатывать исходную информацию, следить за параметрами проц есса, непрерывно экспериментировать, меняя переменные до тех пор, пока н е установятся оптимальные режимы. При этом можно воспользоваться станд артными программами статистического управления качеством. 4. Простые статистические методы Среди простых статистических методов, названных так ввиду их сравнител ьной несложности, убедительности и доступности, наибольшее распростра нение получили семь методов, выделенных в начале 50-х годов японскими спец иалистами под руководством К. Исикавы. В своей совокупности эти методы о бразуют эффективную систему методов контроля и анализа качества. С их по мощью, по свидетельству самого К. Исикавы, может решаться от 50 до 95% всех про блем, находящихся в поле зрения производственников. Для применения семи простых методов не требует специального образования (стандартная япон ская программа обучения этим методам рассчитана на 20 занятий и ориентир ована на уровень старшеклассников). О популярности семи простых методов можно судить по тому, что сегодня в японских фирмах ими владеют все - от пр езидента до рядового рабочего. В этом отношении данные методы являются с редством демократизации технологии управления качеством. Семь простых методов могут применяться в любой последовательности, в лю бом сочетании, в различных аналитических ситуациях, их можно рассматрив ать и как целостную систему, как отдельные инструменты анализа. В каждом конкретном случае предлагается определить состав и структуру рабочего набора методов. Хотя они являются простыми методами, но это отнюдь не зна чит, что при использовании многих из них нельзя воспользоваться компьют ером, чтобы быстрее и без затруднений сделать подсчеты и наглядней предс тавить статистические данные. Согласно К. Исикаве в семь простых методов входят: 1. гистограммы; 2. временные ряды; 3. диаграммы Парето; 4. причинно-следственные диаграммы Исикавы; 5. контрольные листки; 6. контрольные карты; 7. диаграммы рассеяния. Области применения упомянутых "инструментов" качества показаны на рис. 2; там же приведены еще два приема, часто используемы на начальной стадии р аботы: 1. мозговая атака; 2. схема процесса. Рассмотрим суть указанных методов. 4.1 МОЗГОВАЯ АТАКА Мозговая атака используется, чтобы помочь группе выработать наибольше е число идей по какой-либо проблеме в возможно коротко время, и может осущ ествляться двумя путями: 1. Упорядоченно - каждый член группы подает идеи в порядке очередности по к ругу или пропускает свою очередь до следующего раза. Таким способом можн о побудить к разговору даже самых молчаливых людей, однако, здесь присут ствует некоторый элемент давления, что может помешать. 2. Неупорядоченно - члены группы просто подают идеи по мере того, как они пр иходят на ум. Так создается более раскованная атмосфера, правда, есть опа сность, что самые говорливые возьмут верх. В обоих методах общие правила поведения одинаковы. Желательно придержи ваться такой линии поведения: 1. Никогда не критиковать идей. Записывать на лист или доску каждую идею. Е сли слова видны всем, это помогает избежать неверного понимания и рождае т новые идеи. 2. Каждый должен согласиться с вопросом или повесткой дня предстоящей мо зговой атаки. 3. Заносить на доску или на лист слова выступающего буквально, не редактир уя их. 4. Делать все быстро, лучше всего проводить мозговую атаку за 5 - 15 минут. 5. Выявление проблем. 6. Анализ проблем. Рис 2 Область применения "инструментов" качества 4.2 СХЕМА ПРОЦЕССА Схема процесса (последовательности операций, маршрутная карта) применя ется, когда требуется проследить фактические или подразумеваемые стад ии процесса, которые проходит изделие или услуга, чтобы можно было опред елить отклонения. При изучении схем процессов часто можно обнаружить скрытые ловушки, кот орые служат потенциальными источниками помех и трудностей. Необходимо собрать специалистов, располагающих наибольшими знаниями о данном процессе, для того, чтобы: 7. построить последовательную схему стадий процесса, который действител ьно происходит; 8. построить последовательную схему стадий процесса, который должен прот екать, если все будет работать правильно; 9. сравнить две схемы, чтобы найти, чем они отличаются, и таким образом найт и точку, в которой возникают проблемы. 4.3 КОНТРОЛЬНЫЙ ЛИСТОК (ТАБЛИЦА ПРОВЕРОК) Контрольный листок позволяет ответить на вопрос: "Как часто случается оп ределенное событие?". С него начинается превращение мнений и предположен ий в факты. Построение контрольного листка включает в себя следующие шаг и, предусматривающие необходимость: 1. установить как можно точнее, какое событие будет наблюдаться. Каждый до лжен следить за одной и той же вещью; 2. договориться о периоде, в течение которого будут собираться данные. Он м ожет колебаться от часов до недель; 3. построить форму, которая будет ясной и легкой для заполнения. В форме до лжны быть четко обозначены графы и колонки, должно быть достаточно места для внесения данных; 4. собирать данные постоянно и честно, ничего не искажая. Еще раз убедитесь , что назначенное вами время достаточно для выполнения за дачи по сбору д анных. Собранные данные должны быть однородными. Если это не так, необходимо сн ачала сгруппировать данные, а затем рассматривать их по отдельности. Рис 3 Контрольный листок 4.4 ВРЕМЕННОЙ РЯД (ЛИНЕЙНЫЙ ГРАФИК) Временной ряд применяется, когда требуется самым простым способом пред ставить ход изменения наблюдаемых данных за определенный период време ни. Временной ряд предназначен для наглядного представления данных, очень прост в построении и использовании. Точки наносятся на график в том поря дке, в каком они были собраны. Поскольку они обозначают изменение характ еристики во времени, очень существенна последовательность данных. Опасность в использовании временного ряда заключается в тенденции счи тать важным любое изменение данных во времени. Временной ряд, как и другие виды графической техники, следует использова ть, чтобы сосредоточить внимание на действительно существенных измене ниях в системе. Одно из наиболее эффективных применений временного ряда заключается в выявлении существенных тенденций или изменений средней величины (рис.4) Рис 4 Временной ряд 4.5 ДИАГРАММА ПАРЕТО Применяется, когда требуется представить относительную важность всех проблем или условий с целью выбора отправной точки для решения проблем, проследить за результатом или определить основную причину проблемы. Диаграмма Парето - это особая форма вертикального столбикового графика, которая помогает определить, какие имеются проблемы, и выбрать порядок и х решения. Построение диаграммы Парето, основанное или на контрольных ли стках или на других формах сбора данных помогает привлечь внимание и уси лия к действительно важным проблемам. Можно достичь большего, занимаясь самым высоким столбиком, не уделяя внимания меньшим столбикам (рис. 5). Рис 5 Диаграмма Парето Порядок построения диаграммы Парето: 1. Выберите проблемы, которые необходимо сравнить и расположите их в поря дке важности (путем мозговой атаки, используя существующие данные - отче ты). 2. Определите критерий для сравнения единиц измерения (натуральные или с тоимостные характеристики). 3. Наметьте период времени для изучения. 4. Сгруппируйте данные по категориям, сравните критерии каждой группы. 5. Перечислите категории слева направо на горизонтальной оси 1 порядке ум еньшения значения критерия. В последний столбик включите категории, име ющие наименьшее значение. 4.6 ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННАЯ ДИАГРАММА (диаграмма Исикавы) Диаграмма Исикавы ("рыбий скелет") применяется, когда требуется исследов ать и изобразить все возможные причины определенных проблем или услови й. Позволяет представить соотношения между следствием, результатом и все ми возможными причинами, влияющими на них. Следствие, результат или проб лема обычно обозначаются на правой стороне схемы, а главные воздействия или "причины" перечисляются на левой стороне (рис.6). Рис 6 Причинно-следственная диаграмма Порядок построения причинно-следственной диаграммы: 1. Начинайте процесс с описания выбранной проблемы, а именно: · ее особенности; · где она возникает; · когда проявляется; · как далеко распространяется. 2. Перечислите причины, необходимые для построения причинно следственно й диаграммы одним из следующих способов: · проведите мозговую атаку, на которой обсудите все возможные причины бе з предварительной подготовки; · внимательно проследите все стадии производственного процесса и на ко нтрольных листках укажите возможные причины возникающей проблемы. 3. Постройте действительную причинно-следственную диаграмму. 4. Попытайтесь дать толкование всем взаимосвязям. Чтобы отыскать основные причины проблемы, ищите причины, которые повтор яются. Основные причинные категории нужно записывать в самом общем виде . Используйте как можно меньше слов. 4.7 ГИСТОГРАММА Применяется, когда требуется исследовать и представить распределение данных о числе единиц в каждой категории с помощью столбикового графика . Как мы уже видели на диаграмме Парето, очень полезно представить в форме столбикового графика частоту, с которой появляется определенное событ ие (так называемое частотное распределение). Однако, диаграмма Парето им еет дело только с характеристиками продукции или услуги: типами дефекто в, проблемами, угрозой безопасности и т. п. Гистограмма, напротив, имеет дело с измеряемыми данными (температура, то лщина) и их распределением. Распределение может быть критическим, т.е. име ть максимум. Многие повторяющиеся события дают результаты, которые изме няются во времени. Гистограмма обнаруживает количество вариаций, которые имеет процесс. Т ипичная гистограмма может выглядеть так, как показано на рис. 7. Рис 7 Гистограмма Количество классов (столбиков на графике) определяется тем, как много вз ято образцов или сделано наблюдений. Некоторые процессы по своей природе искажены (несимметричны), поэтому не следует ожидать, что каждое распределение будет иметь форму колоколооб разной кривой. Не доверяйте точности данных, если классы внезапно остановились на како й-то точке, например, границе спецификации, хотя перед этим число не умень шалось. Если у кривой имеется два пика, это означает, что данные собраны из двух ил и более различных источников, т.е. смен, машин и т.п. 4.8 ДИАГРАММА РАЗБРОСА (РАССЕЯНИЯ) Применяется, когда требуется представить, что происходит с одной из пере менных величин, если другая переменная изменяется, и проверить предполо жение о взаимосвязи двух переменных величин. Диаграмма рассеяния используется для изучения возможной связи между д вумя переменными величинами. Глядя на диаграмму рассеяния нельзя утвер ждать, что одна переменная служит причиной для другой, однако диаграмма проясняет, существует ли связь между ними и какова сила этой связи. Диагр амма рассеяния строится в таком порядке: по горизонтальной оси откладыв аются измерения величин одной переменной, а по вертикалькой оси - другой переменной. Вид типичной диаграммы рассеяния представлен на рис. 8. Рис 8 Диаграмма рассеяния 4.9 КОНТРОЛЬНАЯ КАРТА Одним из основных инструментов в обширном арсенале статистических мет одов контроля качества являются контрольные карты. Принято считать, что идея контрольной карты принадлежит известному американскому статисти ку Уолтеру Л. Шухарту. Она была высказана в 1924 г. и обстоятельно описана в 1931 г. Первоначально они использовались для регистрации результатов измерен ий требуемых свойств продукции. Выход параметра за границы поля допуска свидетельствовал о необходимости остановки производства и проведении корректировки процесса в соответствии со знаниями специалиста, управл яющего производством. Это давало информацию о том, когда, кто, на каком оборудовании получал бра к в прошлом. Однако в этом случае решение о корректировке принималось тогда, когда бр ак уже был получен. Поэтому важно было найти процедуру, которая бы накапл ивала информацию не только для ретроспективного исследования, но и для и спользования при принятии решений. Это предложение опубликовал америк анский статистик И. Пейдж в 1954 г. Карты, которые используются при принятии решений, называются кумулятив ными. Контрольная карта (рис 9) состоит из центральной линии, двух контрольных п ределов (над и под центральной линией) и значений характеристики (показа теля качества), нанесенных на карту для представления состояния процесс а. Рис 9 Контрольная карта В определенные периоды времени отбирают (все подряд; выборочно; периодич ески из непрерывного потока и т. д.) n изготовленных изделий и измеряют кон тролируемый параметр. Результаты измерений наносят на контрольную карту, и в зависимости от эт ого значения принимают решение о корректировке процесса или о продолже нии процесса без корректировок. Сигналом о возможной разладке технологического процесса могут служить : · выход точки за контрольные пределы (точка 6); (процесс вышел из-под контро ля); · расположение группы последовательных точек около одной контрольной границы, но не выход за нее (11, 12, 13, 14), что свидетельствует о нарушении уровня н астройки оборудования; · сильное рассеяние точек (15, 16, 17, 18, 19, 20) на контрольной карте относительно сре дней линии, что свидетельствует о снижении точности технологического п роцесса. При наличии сигнала о нарушении производственного процесса должна быт ь выявлена и устранена причина нарушения. Таким образом, контрольные карты используются для выявления определен ной причины, но не случайной. Под определенной причиной следует понимать существование факторов, которые допускают изучение. Разумеется, что так их факторов следует избегать. Вариация же, обусловленная случайными причинами необходима, она неизбе жно встречается в любом процессе, даже если технологическая операция пр оводится с использованием стандартных методов и сырья. Исключение случ айных причин вариации невозможно технически или экономически нецелесо образно. Контролироваться должны естественные колебания между пределами контр оля. Нужно убедиться, что выбран правильный тип контрольной карты для оп ределенного типа данных. Данные должны быть взяты точно той последовате льности, как они собраны, иначе они теряют смысл. Не следует вносить измен ений в процесс в период сбора данных. Данные должны отражать, как процесс идет естественным образом. Контрольная карта может указать на наличие п отенциальных проблем до того, как начнется выпуск дефектной продукции. Существуют два основных типа контрольных карт: для качественных призна ков (годен - негоден) и для количественных признаков. Для качественных при знаков возможны четыре вида контрольных карт: · V - карта (число дефектов на единицу продукции) · С - карта (число дефектов в выборке) · Р - карта (доля дефектных изделий в выборке) · NP - карта (число дефектных изделий в выборке) При этом в первом и третьем случаях объем выборки является переменным, а во втором и четвертом - постоянным. Таким образом, целями применения контрольных карт могут быть: 1. выявление неуправляемого процесса 2. контроль за управляемым процессом 3. оценивание возможностей процесса Обычно подлежит изучению следующая переменная величина (параметр проц есса) или характеристика: · известная важная или важнейшая · предположительная ненадежная · по которой нужно получить информацию о возможностях процесса · эксплуатационная, имеющая значение при маркетинге При этом не следует контролировать все величины одновременно. Контроль ные карты стоят денег, поэтому нужно использовать их разумно: · тщательно выбирать характеристики · прекращать работу с картами при достижении цели · продолжать вести карты только тогда, когда процессы и технические треб ования сдерживают друг друга Необходимо иметь в виду, что процесс может быть в состоянии статистическ ого регулирования и давать 100% брака. И наоборот, может быть неуправляемым и давать продукцию, на 100% отвечающую техническим требованиям. Контрольны е карты позволяют проводить анализ возможностей процесса. Возможности процесса - это способность функционировать должным образо м. Как правило, под возможностями процесса понимают способность удовлет ворять техническим требованиям. 4.10 МЕТОДЫ ТАГУЧИ В конце 60-х годов японский специалист по статистике Тагучи завершил разр аботку идей математической статистики применительно к задачам планиро вания эксперимента и контроля качества. Совокупность своих идей Тагучи назвал "методом надежного проектирования". Тагучи предложил характеризовать производимые изделия устойчивостью технических характеристик. Он внес поправку в понятие случайного откло нения, утверждая, что существуют не случайности, а факторы, которые иногд а трудно поддаются учету. Важное отличие методов Тагучи заключается в отношении к основополагаю щим характеристикам произведенной продукции - качеству и стоимости. Отд авая приоритет экономическому фактору (стоимости), он тем не менее увязы вает стоимость и качество в одной характеристике, названной функцией по терь. При этом одновременно учитываются потери как со стороны потребителя, та к и со стороны производителя. Задачей проектирования является удовлетв орение обеих сторон. Тагучи создал надежный метод расчета, использовав отношение сигнал - шум , применяемое в электросвязи, которое стало основным инструментом инжин иринга качества. Тагучи ввел понятие идеальной функции изделия, определяемой идеальным отношением между сигналами на входе и выходе. Факторы, являющиеся причин ой появления отличий реальных характеристик продукции от идеальных, Та гучи называет шумом. Специалист, использующий методы Тагучи, должен владеть методами предск азания шума в любой области, будь то технологический процесс или маркети нг. Внешние шумы - это вариации окружающей среды: · влажность · пыль · индивидуальные особенности человека и т. д. Шумы при хранении и эксплуатации - это старение, износ и т. п. Внутренние шу мы - это производственные неполадки, приводящие к различиям между издели ями даже внутри одной партии продукции. При перенесении своего метода из лабораторных в реальные условия Г. Тагучи использует для характеристик и отношения сигнал - шум показатель устойчивости, понимаемый как высокая повторяемость реагирования. Расчет устойчивости характеристик провод ится в инжиниринге качества не сложными и трудоемкими методами, а на осн ове нового метода планирования эксперимента с использованием дисперсн ого анализа. Заключение Все большее освоение новой для нашей страны экономической среды воспро изводства, т.е. рыночных отношений, диктует необходимость постоянного ул учшения качества с использованием для этого всех возможностей, всех дос тижений прогресса в области техники и организации производства. Наиболее полное и всестороннее оценивание качества обеспечивается, ко гда учтены все свойства анализируемого объекта, проявляющиеся на всех э тапах его жизненного цикла: при изготовлении, транспортировке, хранении , применении, ремонте, тех. обслуживании. Таким образом, производитель должен контролировать качество продукции и по результатам выборочного контроля судить о состоянии соответствую щего технологического процесса. Благодаря этому он своевременно обнар уживает разладку процесса и корректирует его. Статистические методы (методы, основанные на использовании математиче ской статистики), являются эффективным инструментом сбора и анализа инф ормации о качестве. Применение этих методов, не требует больших затрат и позволяет с заданной степенью точности и достоверностью судить о состо янии исследуемых явлений (объектов, процессов) в системе качества, прогн озировать и регулировать проблемы на всех этапах жизненного цикла прод укции и на основе этого вырабатывать оптимальные управленческие решен ия. Список литературы 1. Ефимов В.В. Статистические методы в управлении качеством. Ульяновск: УлГ ТУ, 2003 - 134 с. 2. Статистические методы управления качеством // www.lenobl.ru, 2005. 3. Климанов В. Статистические методы управления качеством// victor61058.narod.ru, 2004. 4. Окрепилов В.В. Управление качеством. СПб.: Наука, 2000. - 911 с.
1Архитектура и строительство
2Астрономия, авиация, космонавтика
 
3Безопасность жизнедеятельности
4Биология
 
5Военная кафедра, гражданская оборона
 
6География, экономическая география
7Геология и геодезия
8Государственное регулирование и налоги
 
9Естествознание
 
10Журналистика
 
11Законодательство и право
12Адвокатура
13Административное право
14Арбитражное процессуальное право
15Банковское право
16Государство и право
17Гражданское право и процесс
18Жилищное право
19Законодательство зарубежных стран
20Земельное право
21Конституционное право
22Конституционное право зарубежных стран
23Международное право
24Муниципальное право
25Налоговое право
26Римское право
27Семейное право
28Таможенное право
29Трудовое право
30Уголовное право и процесс
31Финансовое право
32Хозяйственное право
33Экологическое право
34Юриспруденция
 
35Иностранные языки
36Информатика, информационные технологии
37Базы данных
38Компьютерные сети
39Программирование
40Искусство и культура
41Краеведение
42Культурология
43Музыка
44История
45Биографии
46Историческая личность
47Литература
 
48Маркетинг и реклама
49Математика
50Медицина и здоровье
51Менеджмент
52Антикризисное управление
53Делопроизводство и документооборот
54Логистика
 
55Педагогика
56Политология
57Правоохранительные органы
58Криминалистика и криминология
59Прочее
60Психология
61Юридическая психология
 
62Радиоэлектроника
63Религия
 
64Сельское хозяйство и землепользование
65Социология
66Страхование
 
67Технологии
68Материаловедение
69Машиностроение
70Металлургия
71Транспорт
72Туризм
 
73Физика
74Физкультура и спорт
75Философия
 
76Химия
 
77Экология, охрана природы
78Экономика и финансы
79Анализ хозяйственной деятельности
80Банковское дело и кредитование
81Биржевое дело
82Бухгалтерский учет и аудит
83История экономических учений
84Международные отношения
85Предпринимательство, бизнес, микроэкономика
86Финансы
87Ценные бумаги и фондовый рынок
88Экономика предприятия
89Экономико-математическое моделирование
90Экономическая теория

 Анекдоты - это почти как рефераты, только короткие и смешные Следующий
Почему-то 80% новостей на канале "РОССИЯ СЕГОДНЯ" - это сообщения о вчерашних скандалах и неприятностях в западных странах ...
Anekdot.ru

Узнайте стоимость курсовой, диплома, реферата на заказ.

Обратите внимание, реферат по маркетингу и рекламе "Развитие статистических методов в управлении качеством", также как и все другие рефераты, курсовые, дипломные и другие работы вы можете скачать бесплатно.

Смотрите также:


Банк рефератов - РефератБанк.ру
© РефератБанк, 2002 - 2016
Рейтинг@Mail.ru