38. Семь основных инструментов контроля качества. Их суть и значение.

К простейшим инструментам КК относят:

1) расслоение (стратификация): если предполагается, что отклонения связаны с условиями изготовления, то следует проводить сравнительные изучения измеряемых показателей по отдельным слоям: раздельно по оборудованию, по бригадам, по сменам,…

2) графики: дают возможность не только оценить состояние на данный момент, но и спрогнозировать более отдаленный результат по тенденциям процесса. Виды графиков: выраженные ломаной линией; столбчатый (диаграмма Паретто); круговой; ленточный; карта сравнения плановых и фактических показателей.

3) диаграмма Паретто: инструмент, позволяющий объективно представить и выявить основные причины, влияющие на исследуемую проблему. Различают 2 вида:

- по результатам деятельности: отражает следующие нежелательные результаты деятельности: качество (несоответствия, рекламации, ошибки), себестоимость, безопасность (несчастный случай, авария);

- по причинам: отражает причину проблем, возникающих в ходе производства и использования для выявления главной из них (оборудование, сырье, исполнители работ).

Этапы построения диаграммы:

- разрабатывается контрольный листок для регистрации данных по исследуемой проблеме;

- заполняется листок регистрации данных, подсчитываются итоги. Данные располагаются в порядке значимости и проранжированы. Группа «прочие» помещается в последней строке независимо от того какое число получено;

- чертятся горизонтальная и 2 вертикальные оси. Горизонтальная ось делится на интервалы в соответствии с числом контролируемых признаков. Левая вертикальная – с интервалом от 0 до числа соответствующего итогу. Правая вертикальная – с интервалом от 0 до 100%;

- строится столбиковая диаграмма;

- чертится кумулятивная кривая;

- нанесение на диаграмму всех обозначений.

Общее число дефектов должно составлять 7-10. При обработке данных, если необходимо, проводится расслоение (стратификация).

При использовании диаграмма Паретто составляющие, по кот-ым проводится анализ объединяют в 3 группы А, В, С. В 1-ю объединяют факторы, кот-ые по своей величине превосходят все остальные. Во 2-ю заносят последующие факторы. В 3-ю все остальные, включая группу «прочие».

4) причинноследственная диаграмма (диаграмма Исикавы): при определении главных причин на 1-ом этапе определяется показатель качества (следствие), т.е. тот результат, который хотели бы достичь. Он изображается в виде прямой линии («хребет») (результат, следствие, показатель качества). На 2-ом этапе подрисовываются «крупные кости» (главные причины – не менее 5).

5) гистограмма: инструмент, позволяющий зрительно оценить закон распределения величины разброса данных, а также принять решение о том, на чем следует сфокусировать внимание для целей улучшения процесса. Гистограмма отображается серией столбиков одинаковой ширины, но разной высоты. Ширина столбика представляет интервал в диапазоне наблюдений, высота — количество наблюдений (измерений), попавших в данный интервал. При нормальном законе распределения данных существует тенденция расположения большинства результатов наблюдений ближе к центру распределения (к центральному значению) с постепенным уменьшением при удалении от центра.

Благодаря простоте и наглядности гистограммы нашли применение в различных областях:

- для анализа сроков получения заказа (за контрольный норматив принимается срок поставки согласно договору);

- для анализа времени реагирования группы обслуживания от момента получения заявки от клиента, времени обработки рекламации от момента ее получения;

- для анализа значений показателей качества, таких как размеры, масса, механические характеристики, химический состав, выход продукции при контроле готовой продукции, при приемочном контроле, при контроле процесса в самых разных сферах деятельности;

- для анализа чистого времени операций, времени износа режущей поверхности;

- для анализа числа бракованных изделий, числа дефектов, числа поломок.

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.

Характеристика стабильной гистограммы:

- большинство точек располагается вблизи центральной линии;

- центральная линия делит гистограмму на 2 симметричные половины;

- стабильная гистограмма демонстрирует колоколообразное распределение;

- нет точек, лежащих за колоколообразной кривой;

- разброс внутри колоколообразной кривой – случайная или естественная вариация. Все прочие вариации обуславлены особыми (неслучайными) причинами.

Типы гистограмм:

- обычный: среднее значение приходится на середину размаха данных. Форма симметрична;

- гребенка (мультимодальный): классы через 1 имеют более низкие частоты;

- положительно (отрицательно) скошенное распределение: среднее значение гистограммы локализуется слева (справа) от центра размаха. Форма асимметрична;

- распределение с обрывом слева (справа): СА гистограммы локализуется далеко слева (справа) от центра размаха. Частоты резко спадают при движении влево (вправо). Такая форма часто встречается при 100%-м «просеивании» изделий из-за плохой воспроизводимости процесса;

- плато (прямоугольное или равномерное распределение): частоты в разных классах образуют плато. Такая форма встречается если смешивается несколько распределений, имеющих различные средние;

- двухпиковый (бимодальный) тип: встречается когда смешиваются 2 распределения с далеко отстоящими средними значениями. Требуется провести стратификацию (расслоение);

- с изолированным пиком: встречается в случае нарушения нормальности процесса, появления ошибки измерения или просто включения данных из др. процесса.

Коэффициент воспроизводимости:

- известны обе границы: С_р = ;

- известна одна граница: С_р = С_р =

Т_в, Т_н – верхние и нижние границы нормы (допуска);

σ– СКО;

х_ср – среднее значение выборки.

С_р ≥ 1,67 – ширина интервала не менее чем в 10 раз превышает стандартное отклонение. Появлению брака ничего не угрожает. Целесообразно упростить контроль за процессом.

1,33 ≤ Ср < 1,67 – идеальное состояние тех.процесса.

1 ≤ Ср < 1,33 – вероятность брака 0,27%. Тех.процесс настроен хорошо.

0,67 ≤ Ср < 1 – вероятность брака 4,5%. Контроль за процессом неудовлетворительный, необходимо наладить строгий контроль или ввести сплошной.

Ср < 0,67 – процесс неконтролируемый, необходимо организовать сплошной контроль и выяснить причины брака.

6) диаграмма разброса (рассеивания): позволяет определить вид и тесноту связи между парами соответствующих переменных. При наличии корреляционной зависимости между 2-мя факторами значительно облегчается контроль процесса с технологической, временной и экономической точки зрения.

Теснота связи	Значение коэффициента корреляции
Слабая	±0,1…±0,3
Умеренная	±0,3…±0,5
Заметная	±0,5…±0,7
Высокая	±0,7…±0,9
Весьма высокая	±0,9…±0,99

r = ±1 – прямая (обратная) зависимость

r = 0 – отсутствие связи.

Существует 2 метода определения связи между факторами:

Корреляционный анализ - метод рассуждения о существовании корреляции с помощью рассеивания и вычисления коэффициента корреляции.

Регрессионный анализ – количественный подход к представлению связи между х и у, отыскиваемый в виде линии регрессии.

Метод медиан: является более простым по сравнению с корреляционным, удобным при исследовании тех.процессов. В начале строится диаграмма разброса и на ней проводится вертикальная и горизонтальная линии медиан. Выше и ниже от горизонтальной медианы, слева и справа от вертикальной медианы будет одинаковое число точек. Если число точек будет нечетным, то линия будет проходить через центральную точку. В каждом из 4-х квадрантов подсчитывают число точек и обозначают n₁,n₂,n₃,n₄. Точки, через которые прошла медиана не учитываются. Подсчитывают n₍₊₎ – число положительных точек (n₍₊₎=n₁+n₃) и n_(-) – число отрицательных точек (n_(-)=n₂+n₄). Далее подсчитывают k: k=n₍₊₎+n_(-)

Для определения наличия корреляционной связи используется таблица кодовых значений, соответствующих различным к_{таблич.} В зависимости от коэффициента риска α (α=0,01, α=0,05). Если меньшее из чисел n₍₊₎ или n_(-) оказывается равным или меньше табличного кодового, то корреляционная зависимость имеется. Если n₍₊₎<n_(-)=>корреляция обратная и наоборот.

7) контрольные карты: применяются везде, где требуется отслеживать состояние процесса во времени и воздействовать на процесс до того, как он выйдет из-под контроля. Контрольные карты - один из основных инструментов статистического контроля качества.

Цель метода: осуществлять оценку управляемости действующего процесса. В случае управляемости процесса - оценку его воспроизводимости. В случае статистически неуправляемого процесса осуществлять проведение корректирующего воздействия и проверку эффективности принятых мер. В период же запуска процесса осуществлять оценку возможностей процесса, т. е. способности удовлетворять техническим требованиям.

Позволяют отслеживать ход процесса и воздействовать на него (с помощью соответствующей обратной связи), предупреждая его отклонения от предъявляемых к процессу требований.

План действий:

- выбор показателя, плана выборки, типа карты;

- сбор данных;

- вычисление выборочных статистик, центральной линии, контрольных пределов;

- построение контрольной карты;

- оценка управляемости процесса;

- совершенствование системы;

- пересчет контрольных карт (при необходимости).

Как правило, при анализе процессов метод контрольных карт используется совместно с гистограммами и методом рассеивания данных (стратификации).

Правила построения контрольных карт

При построении контрольных карт на оси ординат откладываются значения контролируемого параметра, а на оси абсцисс - время t взятия выборки (или ее номер).

Контрольная карта состоит обычно из трех линий. Центральная линия представляет собой требуемое среднее значение характеристики контролируемого параметра качества. Две другие линии, одна из которых находится над центральной - верхняя контрольная граница (ВКГ), а другая под ней - нижняя контрольная граница (НКГ), представляют собой максимально допустимые пределы изменения значений контролируемой характеристики (показателя качества).

Достоинства метода:

- указывает на наличие потенциальных проблем до того, как начнется выпуск дефектной продукции;

- позволяет улучшить показатели качества и снизить затраты на его обеспечение.

Недостатки метода:

- грамотное построение контрольных карт представляет собой сложную задачу и требует определенных знаний.

Ожидаемый результат: получение объективной информации для принятия решений об эффективности процесса.

8) контрольный листок – инструмент для сбора информации и облегчения дальнейшего ее использования. Формы листков м.б. разнообразными: для регистрации распределения измеряемого параметра; для оценки воспроизводимости и работоспособности тех.процесса (указывается персонал, измеряемые размеры, № контролируемой партии); контрольный листок по дефектам.