Paprastų kokybės kontrolės įrankių taikymo ypatybės. Paprastų kokybės kontrolės priemonių atsiradimas ir vaidmuo

(Santrauka)

n1.doc.

Tikslas metodo

Metodo tikslas

Metodo esmė

Šiuolaikinės techninės kontrolės mokslinis pagrindas yra matematiniai ir statistiniai metodai.

Tik septyni yra parinkti iš įvairių statistinių metodų plačiai paplitusių naudojimo, kurie yra aiškūs ir gali būti lengvai taikomi įvairių profilių specialistai. Jie leidžia jums nustatyti ir rodyti problemas laiku, nustatyti pagrindinius veiksnius, iš kurių reikia pradėti veikti ir platinti pastangas veiksmingai išspręsti šias problemas.

Veiksmų planas

Metodų taikymo seka gali skirtis priklausomai nuo tikslo.

Šiuos metodus galima peržiūrėti kaip atskirus įrankius ir kaip metodų sistemą. Kiekvienas metodas gali rasti savo savarankiškumą, priklausomai nuo to, kokia klasė yra užduotis.

Savybės metodą

1. 
   Kontrolinis sąrašas - duomenų rinkimo įrankis ir jų automatinis užsakymas palengvinti tolesnį surinktų informacijos naudojimą.
2. 
   Baro grafikas - įrankis, leidžiantis vizualiai įvertinti statistinių duomenų pasiskirstymą pagal duomenų dažnį atvykti į tam tikrą (iš anksto nustatytą) intervalą.
3. 
   Diagrama Pareto - įrankis, leidžiantis objektyviai įsivaizduoti ir nustatyti pagrindinius veiksnius, turinčius įtakos tyrimui ir platinti pastangas veiksmingai išspręsti.
4. 
   Stratifikacijos metodas (Duomenų išsklaidymas) - įrankis, leidžiantis padėti duomenims padalinti į konkrečios funkcijos pogrupius.
5. 
   Diagramos sklaida (Dispersija) yra įrankis, leidžiantis nustatyti atitinkamų kintamųjų porų santykių vaizdą ir sandarumą.
6. 
   Charon Isica. (priežastinis diagrama) - įrankis, leidžiantis nustatyti svarbiausius veiksnius (priežastis), turinčias įtakos galutiniam rezultatui (pasekmė).
7. 
   Valdymo kortelė - įrankis, leidžiantis stebėti proceso procesą ir paveikti jį (naudojant atitinkamą atsiliepimą), užkirsti kelią jo nukrypimų nuo proceso reikalavimų.

1. 
   Septyni paprasti statistiniai metodai - žinių įrankiai, o ne valdymas.
2. 
   Gebėjimas apsvarstyti įvykius statistikos požiūriu yra svarbesnis už pačių metodų žinias.
3. 
   Dėl pažangių užsienio įmonių, visiškai visi darbuotojai privalo turėti septynis paprastus statistinius metodus.
4. 
   Duomenys turi būti renkami taip, kad palengvintų jų tolesnį apdorojimą. Būtina suprasti, kodėl duomenys yra renkami ir duomenų apdorojimas.

• 
  
• 
  
• 
  valdymo proceso išvestis.

Privalumai metodo

Metodo trūkumai

tikėtinas rezultatas

Metodas "Valdymo sąrašas

Tikslas metodo

Metodo tikslas

Metodo esmė

• 
  duomenų registravimo įrankis paprastai yra kaip popieriaus forma su kontroliuojamais parametrais iš anksto į jį, kurį galite atlikti reikiamus duomenis naudojant ženklus ar bet kokius simbolius;
• 
  Įrankis, kuris leidžia lengviau palengvinti kontrolinių procesų užduotį ir pateikti įvairių rūšių faktus analizei, koreguojant ir gerinant procesų kokybę.

Veiksmų planas

Paprastai duomenų rinkimo tikslai kokybės kontrolės procese yra tokie:

• 
  proceso stebėsena ir reguliavimas;
• 
  nukrypimų nuo nustatytų reikalavimų analizė;
• 
  valdymo proceso išvestis.

• 
  užregistruokite duomenų šaltinį (laikas, įranga ir kt.);
• 
  užregistruokite duomenis, kad juos būtų lengva naudoti.

Savybės metodą

Kontrolės lakštai (CL) yra naudojami surinkti šaltinių duomenis.

Įvairių tipų CL apskaičiuoja šimtus ir iš esmės kiekvienam konkrečiam tikslui, jo lapas gali būti sukurtas. Pavyzdžiui, užregistruoti išmatuotą parametro platinimą gamybos metu; Cl priežastys defektų; Užfiksuoti išsamią informaciją prietaise; Skambučių registracijos skambučiai; Defektų laikrodis; Defektų rūšių registracija; CL registracijos laikas studentų išvaizda klasėse; Paciento temperatūros grafikas ir tt Tačiau jų dizaino principas išlieka nepakitęs.

Kontrolinių sąrašų sudarymo taisyklės

1. 
   Nuspręskite, kokie duomenys bus renkami, nuspręsite dėl informacijos rinkimo sekos.
2. 
   Nustatyti laiko laikotarpį, per kurį informacija yra renkama.
3. 
   Suformuluoti pavadinimą, atspindintį surinktos informacijos tipą.
4. 
   Nurodykite duomenų šaltinį.
5. 
   Sudaryti kontroliuojamų charakteristikų sąrašą.
6. 
   Sukurkite formą - standartinę duomenų registravimo formą, kaip galima, kaip galima užpildyti pagal priimtas taisykles.

Kontrolės sąrašo pavyzdys, skirtas registruoti atsisakyta dalys televizoriuose

Papildoma informacija:

1. 
   Kai kuriant CL, rekomenduojama pritraukti tiesioginius šių lapų atlikėjus. Kiekvienas, kuris susidurs su konkrečiu klase, turi jausti savo bendro autorių.
2. 
   Kuriant formą, naudokite kuo daugiau grafinės informacijos (brėžiniai).
3. 
   Laikyti šalia duomenų vietos.

Privalumai metodo

Metodo trūkumai

tikėtinas rezultatas

Metodas "sklaidos diagrama"

Kiti metodo metodai: "Sklaidymo diagrama", "koreliacijos laukas".

Tikslas metodo

Japonijos sąjunga mokslininkų ir inžinierių 1979 m. Įtraukė septynių kokybės kontrolės metodų sklaidos schemą.

Metodo tikslas

Metodo esmė

• 
  kokybės charakteristika ir veiksnys;
• 
  dvi skirtingos kokybės charakteristikos;
• 
  du veiksniai, turintys įtakos vienos kokybės charakteristikai.

Sklaidos diagrama kokybės kontrolės procese taip pat naudojamas nustatyti priežastinius santykius kokybės rodiklių ir įtakos veiksnių.

Veiksmų planas

Pagal gautus duomenis, sukurti sklaidos diagramą ir analizuoti diagramą. Kartais pageidautina gauti kiekybinį sumalumo ar ryšio jėgos įvertinimą tarp atsitiktinių verčių.

Savybės metodą

Pagal gautus eksperimentinius taškus, galima nustatyti skirtingų atsitiktinių verčių santykių skaičių: koreliacijos koeficientas ir regresijos koeficientai.

Sklaidos diagramos (išsklaidymas)

Sklaidos diagramos statybos taisyklės

1. 
   Nustatykite, kokie parametrų duomenys būtina nustatyti bendravimo buvimą ir pobūdį. Pageidautina bent 25-30 porų duomenų.
2. 
   Norėdami rinkti duomenis, parengti lentelės formą (registracijos lapą), suteikiant jame grafikus stebėjimo sekos skaičiui; Nepriklausomos kintamos charakteristikos vadinamos argumentu X; priklausomas kintamasis, vadinamas funkcija (atsakymas) y.
3. 
   Remiantis stebėjimo rezultatais, užpildykite duomenų registravimo lapą.
4. 
   Pagal gautus duomenis, sukurti grafiką X-Y koordinatėse ir taikyti duomenis. Ašių ilgis, vienodas skirtumas tarp maksimalių ir minimalių verčių X ir Y, vertikaliai ir horizontaliai turėtų būti maždaug vienodi, tada diagrama bus lengviau skaityti.
5. 
   Taikykite visus būtinus projektavimus diagramoje. Duomenys atsispindi diagramoje turi būti suprantama bet kuris asmuo, o ne tik tas, kuris padarė diagramą.

Papildoma informacija:

• 
  Pažymėtina, kad jei du kintamieji atrodo susiję, tai nereiškia, kad jie yra.
• 
  Jei duomenys neatrodo susiję, tai nereiškia, kad jie nėra susiję: tai tiesiog pateikiama nepakankamai duomenys ar duomenys turėtų būti padalyti iš klasių ir statyti savo diagramą kiekvienai klasei, ir matuojant didelę klaidą, matuojant, ir tt

Privalumai metodo

Metodo trūkumai

tikėtinas rezultatas

"Affinity Chart" metodas

Kiti metodo metodai: met metodas KJ, (metodas "Kay Ji")

Tikslas metodo

Metodo tikslas

Metodo esmė

Veiksmų planas

1. 
   Suformuoti komandą iš specialistų, kurie yra diskusijų tema.
2. 
   Suformuluoti klausimą ar problemą išsamaus sakinio pavidalu.
3. 
   Atlikite "smegenų ataka", susijusias su pagrindinėmis priežastimis dėl problemos egzistavimo ar atsakymų į klausimus.
4. 
   Nustatykite visus kortelių pareiškimus, su grupiu susijusius duomenis apie nurodymus ir priskirkite antraštes kiekvienai grupei. Pabandykite sujungti bet kurį iš jų pagal bendrą poziciją, sukurti hierarchiją.

Savybės metodą

1. 
   Sudarant diskusijų temą, naudokite "7 taisyklė plius arba minus 2". Pasiūlyme turi būti bent 5 ir ne daugiau kaip 9 žodžiai, įskaitant veiksmažodį ir daiktavardį.
2. 
   Vykdydami "smegenų ataka" naudoti standartinę techniką.
3. 
   Kiekviena kompozicija įrašoma į atskirą kortelę.
4. 
   Jei kortelė gali būti priskirta daugiau nei vienai grupei, turėtų būti pateiktos kopijos.

Papildoma informacija:

Affinity diagrama naudojama darbe ne su konkrečių skaitmeninių duomenų, bet su žodiniais pareiškimais.

Affinity diagrama turėtų būti naudojama daugiausia kai:

• 
  būtina susisteminti daug informacijos (įvairios idėjos, skirtingi požiūriai ir kt.);
• 
  atsakymas ar sprendimas nėra absoliučiai akivaizdus;
• 
  sprendimams reikia sutikti tarp komandos narių (ir įmanoma, ir be kitų suinteresuotųjų šalių) veiksmingai dirbti.

Privalumai metodo

Afiniteto diagramos kūrimo procedūra leidžia komandos nariams peržengti įprastą mąstymą ir prisideda prie komandos kūrybinio potencialo įgyvendinimo.

Metodo trūkumai

Affinity diagrama yra pirmoji iš septynių kokybės vadybos metodų, kurie padeda išsiaiškinti tikslesnį supratimą apie problemą ir leidžia jums nustatyti pagrindinius proceso pažeidimus rinkdami, apibendrinant ir analizuojant daug žodinių duomenų remiantis susijusių (uždarytų) santykių tarp kiekvieno elemento.

tikėtinas rezultatas

Metodas "diagrama pareto"

Tikslas metodo

Metodo tikslas

Metodo esmė

Yra dviejų tipų diagramos Pareto išskiria:

1. 
   remiantis veiklos rezultatais, jis skirtas nustatyti pagrindinę nepageidaujamų rezultatų problemą;
2. 
   dėl priežasčių - naudojama nustatyti pagrindinę problemų, kylančių gamybos metu priežastį.

Veiksmų planas

• 
  Nustatyti išspręstą problemą.
• 
  Atsižvelgiant į visus veiksnius (ženklus), susijusius su studijų problema.
• 
  Peržiūrėkite pagrindines priežastis, kurios sukuria didžiausius sunkumus, surinkite duomenis apie juos ir paleiskite juos.
• 
  Sukurkite pareto diagramą, kuri objektyviai pateikia tikrąją padėtį aiškiai ir vizualiai.
• 
  

Savybės metodą

Bendrosios chart Pareto statybos taisyklės

1. 
   Nuspręskite, kokias problemas (problemų priežastis) turėtų būti ištirti, kokie duomenys rinkti ir kaip juos klasifikuoti.
2. 
   Sukurti formas registruoti šaltinių duomenis (pavyzdžiui, kontrolinį sąrašą).
3. 
   Surinkite duomenis užpildydami formas ir apskaičiuokite kiekvieno paveldėjimo rezultatus (indikatorius, ženklas).
4. 
   Sukurti Pareot diagramą parengti lentelės formą, suteikiant jame grafikus už kiekvieno patikrinamo veiksnio rezultatus, sukaupta atitinkamo veiksnio atsiradimo skaičiaus suma, palūkanos iki bendro rezultato ir sukauptos palūkanų.
5. 
   Užpildykite lentelę pateikdami duomenis, gautus patikrinamu veiksniu mažėjančio reikšmės tvarka.
6. 
   Paruoškite ašį (vieną horizontalią ir dvi vertikalias linijas) statyti schemą. Taikyti kairiajame ašies ordinato skalėje nuo 0 iki bendros nustatytų veiksnių sumos ir dešinėje ordinato ašies - skalė nuo 0 iki 100, atspindintį veiksnio procentą. Padalinkite abscisos ašį intervalais pagal veiksnių skaičių pagal tyrimą ar santykinį dažnį.
7. 
   Sukurkite stulpelio diagramą. Stulpelio aukštis (atidėtas kairėje skalėje) yra lygus atitinkamo veiksnio pasirodymų skaičiui. Stulpeliai yra mažėjančia tvarka (mažinant veiksnio reikšmę). Paskutinis stulpelis apibūdina "kitą", t.y., nereikšmingi veiksniai ir gali būti didesni už kaimyninius.
8. 
   Nubraižykite kumuliacinę kreivę (Pareto kreivę) - sulaužytą, sukauptų sumų taškus (kiekybinis veiksnių arba procentų matas). Kiekvienas taškas yra ant atitinkamo stulpelio diagramos, sutelkiant į dešinę pusę.
9. 
   Taikyti visus diagramos pavadinimus ir užrašus.
10. 
    Pareto diagramos analizė.

Papildoma informacija:

• 
  Bandymas pasiekti didelius rezultatus tik keliomis kryptimis, o ne iš karto nekelkite rodiklių.
• 
  Sutelkti tik apie išteklius, kurie atneša didžiausią pajamų, nesistengia pagerinti visų išteklių efektyvumą vienu metu.
• 
  Kiekvienoje srityje svarbi jums, pabandykite nustatyti, kuri 20% pastangų gali sukelti 80% rezultatų.
• 
  Naudokite daugiausiai sėkmingų akimirkų, kai galėsite parodyti aukščiausius rezultatus.
• 
  Laiko trūkumas - mitas. Tiesą sakant, mes turime daug laiko. Mes tikrai naudojame tik 20% mūsų dienos. Ir daugelis talentingų žmonių per kelias minutes daro pagrindinius "judesius".

Privalumai metodo

Pareto diagramų palyginimas, apibūdinantis situaciją prieš ir po patobulinimų, leidžia jums gauti kiekybinį šių įvykių laimėjimų vertinimą.

Metodo trūkumai

tikėtinas rezultatas

Tikslas metodo

Metodo tikslas

Metodo esmė

Dėl grafinio atstovavimo turimos kiekybinės informacijos, galite matyti modelius, sunku išskirti paprastą stalą su numerių rinkiniu, įvertinti problemas ir rasti būdų, kaip išspręsti juos.

Veiksmų planas

2. Sukurkite histogramą.

3. Analizuoti histogramą:

• 
  nustatyti duomenų platinimo tipą (normalus, asimetriškas, bimodalinis ir tt);
• 
  išsiaiškinti proceso kintamumą;
• 
  jei reikia, analizuoti normalų platinimą naudojant matematinį aparatą.

Savybės metodą

Histograma yra vienas iš stulpelio diagramos variantų, leidžiančių jums vizualiai įvertinti statistinių duomenų pasiskirstymą, suskirstytus pagal tam tikrą (iš anksto nustatytą) intervalo dažnį.

Histogramos statybos procedūra

1. 
   Surinkite duomenis, atskleisti maksimalią ir minimalią vertę ir nustatykite histogramos diapazoną (apimtį).
2. 
   Gautas diapazonas yra padalintas iš intervalais, nustatant jų skaičių (paprastai 5-20, priklausomai nuo rodiklių skaičiaus) ir nustatyti intervalo plotį.
3. 
   Visi duomenys platinami didėjančia tvarka: kairė pirmojo intervalo riba turėtų būti mažesnė už mažiausias esamas vertes.
4. 
   Apskaičiuokite kiekvieno intervalo dažnį.
5. 
   Apskaičiuokite santykinį duomenų dažnį iš kiekvieno intervalų.
6. 
   Pagal gautus duomenis, statyti histogramą - stulpelio diagramą, kurio stulpelių aukštis atitinka dažnumą ar santykinį dažnį duomenų įvesti kiekvieną intervalą:

• 
  naudojama horizontali ašis, pasirinkta skalė ir atitinkami intervalai atidedami;
• 
  tada vertikali ašis yra pastatyta ant kurių skalė taip pat atrenkama pagal maksimalią dažnio vertę.

Papildoma informacija:

1. 
   Variacijų struktūra yra lengviau matyti, kai duomenys pateikiami grafiškai kaip histograma.
2. 
   Prieš priimant išvadas remiantis histogramos analize, įsitikinkite, kad duomenys yra tipiški esamoms proceso sąlygoms.
3. 
   Negalima daryti išvadų, pagrįstų mažais pavyzdžiais. Kuo didesnis mėginio dydis, tuo didesnis pasitikėjimas tuo, kad trys svarbūs histogramos parametrai yra jos centras, plotis ir forma - yra atstovas visam procesui ar produktų grupei.
4. 
   Kiekvienai variantų struktūrai (platinimo tipas) yra interpretacijos.
5. 
   Histogramos aiškinimas yra tik teorija, kurią turi patvirtinti papildoma analizė ir tiesioginės analizuojamo proceso pastabos.

Privalumai metodo

• 
  Vizutumas, meistriškumo ir taikymo paprastumas.
• 
  Kontrolė naudojant faktus, o ne nuomones.
• 
  Leidžia geriau suprasti proceso būdingą kintamumą, atrodo giliai dėl problemos ir palengvintų būdų, kaip ją išspręsti.

Metodo trūkumai

tikėtinas rezultatas

Metodas "ISICAVA diagrama"

Kiti metodo metodai: "Causinė diagrama" ("Fish Skeleton")

Tikslas metodo

Metodo tikslas

Metodo esmė

Diagrama leidžia paprasta ir prieinama forma, skirta sisteminti visas galimas nagrinėjamų problemų priežastis, skiria svarbiausią ir šaknų paiešką šaknų.

Veiksmų planas

• 
  visų priežasčių surinkimas ir sisteminimas tiesiogiai ar netiesiogiai paveikti bandymų problemą;
• 
  Šių priežasčių grupavimas semantiniams ir priežastiniams blokams;
• 
  reitinguoti juos kiekviename bloke;
• 
  gauto vaizdo analizė.

Savybės metodą

Bendrosios statybos taisyklės

1. 
   Prieš pradedant statyti diagramą, visi dalyviai turi atvykti į bendrą nuomonę dėl problemos formuluotės.
2. 
   Tyrimo problema įrašoma dešinioji pusė Švaraus popieriaus lapo viduryje ir slypi sistema, kuriai patenka į kairę horizontalią rodyklę - "diapazonas" (ISICA diagrama dėl išvaizdos dažnai vadinama "žuvų skeleto").
3. 
   Pagrindinės priežastys (1 lygio priežastys), turinčios įtakos problemai - "dideli kaulai". Jie susideda į sistemą ir yra sujungtos į pasvirus rodykles su "diapazonu".
4. 
   Kitos priežastys (priežastys 2) yra taikomos, kurios turi įtakos pagrindinėms priežastims ("dideli kaulai"), ir tuos, savo ruožtu, yra antrinių priežasčių pasekmė. Antrinių priežasčių įrašomi ir išdėstyti "vidutinio kaulų", esančio šalia "Big" forma. 3 lygio priežastys, turinčios įtakos 2 lygio priežastims, yra "mažų kaulų", esančių šalia "vidurinio" ir kt. (Jei diagramoje nėra visų priežasčių, viena rodyklė paliekama tuščia ).
5. 
   Analizuojant, visi veiksniai turėtų būti rasti ir nustatyti, net ir tie, kurie atrodo nereikšmingi, nes schemos tikslas yra rasti tinkamiausią būdą ir efektyvus metodas problemos sprendimai.
6. 
   Priežastys (veiksniai) yra įvertintas ir vertinamas pagal jų reikšmę, skiriant ypač svarbų, o tai, tikriausiai turi didžiausią poveikį kokybės rodikliui.
7. 
   Diagramoje pateikiama visa reikalinga informacija: jos pavadinimas; produkto pavadinimas; dalyvių pavadinimai; data ir kt.

• 
  Priežasčių nustatymo, analizės ir paaiškinimo procesas yra labai svarbus siekiant struktūrizuoti problemą ir perėjimą prie taisomųjų veiksmų.
• 
  Analizuojant kiekvieną priežastį, klausimas yra "kodėl?", Tai galima nustatyti pagrindinę problemos priežastį (analogiškai nustatant pagrindinę kiekvieno objekto elemento funkciją su funkcine ir sąnaudų analize).
• 
  Būdas pažvelgti į logiką kryptimi "Kodėl?" Būtent ši kryptis yra laipsniško atskleidimo proceso visos nuosekliai tarpusavyje susijusių priežasčių veiksnių, turinčių įtakos kokybės problemai, grandinę.

Privalumai metodo

• 
  skatinti kūrybinį mąstymą;
• 
  pateikite santykį tarp priežasčių ir palyginkite jų santykinę svarbą.

Metodo trūkumai

• 
  Loginis testas dėl priežasčių, dėl kurių priežasčių priežasčių nėra laikoma, t.y. nėra jokių patvirtinimo taisyklių priešinga kryptimi nuo pagrindinių priežasčių rezultatus.
• 
  Kompleksas ir ne visada gerai struktūrizuota diagrama neleidžia daryti teisingų išvadų.

tikėtinas rezultatas

Metodas "Valdymo kortelės"

Kiti metodo metodai: "Shukhart Check Maps".

Tikslas metodo

Metodo tikslas

Proceso pradžios laikotarpiu įvertinkite proceso galimybes, t. Y. Gebėjimas patenkinti specifikacijas.

Metodo esmė

Veiksmų planas

1. 
   Pasirinkite rodiklį, mėginių ėmimo planą, tipo žemėlapį.
2. 
   Duomenų rinkimas.
3. 
   Selektyvių statistikos, centrinės linijos, kontrolės ribų skaičiavimas.
4. 
   Valdymo kortelės kūrimas.
5. 
   Proceso valdymo dažnis.
6. 
   Sistemos tobulinimas.
7. 
   CC perskaičiavimas (jei reikia).

Savybės metodą

Statybos kontrolės kortelių taisyklės

Statant QC Ordinato ašyje, kontroliuojamo parametro vertės yra atidėtos, o ant abscisos laiko ašyje t atsižvelgiant mėginių ėmimo (arba jo numeris) ašį.

QC paprastai yra trys eilutės. Centrinė linija (CL) yra norima kontroliuojamo kokybės parametro vidurkis. Taigi, jei ("x - r) -carts" bus "X ir R", taikomos atitinkami žemėlapiai.

Dvi kitos linijos, iš kurių viena yra virš centrinės - viršutinė kontrolės riba (WCP), o kita pagal ją yra mažesnė kontrolės riba (NKP), atspindi didžiausias leistinas kontroliuojamos charakteristikos verčių keitimo ribas (kokybės rodiklis).

Papildoma informacija:

• 
  Bet kas, tegul iš pradžių neveiksmingas QC, - būtinų priemonių už pavedimą kontroliuoti technologinį procesą.
• 
  Siekiant sėkmingai įgyvendinti praktikoje, QC yra svarbus ne tik įsisavinti jų sudarymo ir priežiūros techniką, bet, kuris yra daug svarbesnis, išmokti "skaityti" kortelę.

Privalumai metodo

• 
  Nurodo galimas problemas prieš pradedant su trūkumais susijusius produktus.
• 
  Leidžia gerinti kokybės rodiklius ir sumažinti jo teikimo išlaidas.

Metodo trūkumai

tikėtinas rezultatas

TEMA: "Kokybės kontrolės įrankiai įmonėje".

Trumpa teorinė informacija

Kokybės kontrolės įrankiai.

Kokybės kontrolė yra veikla, apimanti matavimus, egzaminą, bandymus ar įvertinimus objektų parametrus ir palyginti gautas vertes su šiais parametrais nustatytais reikalavimais (kokybės rodikliais).

Šiuolaikinės kokybės kontrolės priemonės yra metodai, naudojami siekiant išspręsti kokybės parametrų problemą. Toks vertinimas yra būtinas objektyviam pasirinkimui ir priimant sprendimus dėl produktų standartizavimo ir sertifikavimo, planuojant padidinti jo kokybę ir kt.

Statistinių metodų naudojimas yra labai veiksmingas būdas sukurti naujas technologijas ir procesų kokybės kontrolę.

Koks yra kokybės valdymo proceso kontrolės vaidmuo?

Šiuolaikiniai kokybės vadybos metodai rodo produkto kokybės kontrolės sistemos įgyvendinimą visuose jo gyvavimo ciklo etapuose, pradedant nuo dizaino ir baigiant aptarnavimą po pardavimo. Pagrindinis kokybės kontrolės uždavinys yra užkirsti kelią santuokos atsiradimui. Todėl kontrolės metu yra nuolatinė produkto parametrų nuokrypių analizė iš nustatytų reikalavimų. Jei produktų parametrai neatitinka nurodytų kokybės rodiklių, kokybės kontrolės sistema padės greitai nustatyti greičiausias neatitikimų priežastis ir juos pašalinti.

Ar man reikia kontroliuoti visus produktus, kuriuos jūsų įmonė išleidžia?

Viskas priklauso nuo jūsų gamybos specifikos. Jei tai yra vienintelis ar mažas charakteris, galite atlikti produktus su kieto i.e. 100 proc. Kontrolė. Tvirtas kontrolė, kaip taisyklė, yra gana sunkus ir brangus, todėl didelio masto ir masinės gamybos, vadinamoji selektyvus kontrolė paprastai naudojama, atskleidžiant tik dalį produkto produkto (mėginių ėmimo). Jei produkto kokybė mėginyje atitinka nustatytus reikalavimus, visa šalis laikoma aukštos kokybės, jei ne - visa šalis yra drąsus. Tačiau su šiuo kontrolės metodu yra saugoma klaidingos defektų (tiekėjo rizika) tikimybė, arba, priešingai, tinkamos produkto prekių pripažinimas (kliento rizika). Todėl selektyviai kontrolei, sudarant sutartį dėl savo produktų tiekimo, turėsite nurodyti abi galimas klaidas, išreiškiant juos kaip procentinę dalį.

Kokie metodai dažniausiai naudojami kokybės kontrolės procese?

Yra įvairių metodų produktų kokybės kontrolės, tarp kurių statistiniai metodai užima ypatingą vietą.

Daug Šiuolaikiniai metodai Matematinė statistika yra gana sudėtinga suvokimui, ir dar labiau plačiai paplitęs visi kokybės valdymo proceso dalyviai. Todėl Japonijos mokslininkai, atrinkti iš viso septynių metodų, kurie yra labiausiai taikomi kokybės kontrolės procesuose. Japonijos nuopelnai yra tai, kad jie pateikė paprastumą, vizualumą, vizualizavimą šių metodų, paversti juos į kokybės kontrolės priemones, kurios gali būti suprantamos ir veiksmingai naudojamos be specialaus matematinio mokymo. Tuo pačiu metu, su visais savo paprastumu, šie metodai leidžia jums išlaikyti ryšį su statistika ir padaryti jį įmanoma specialistams, jei reikia juos tobulinti.

Taigi iki septynių pagrindinių metodų ar kokybės kontrolės įrankiai apima šiuos statistinius metodus:

· Kontrolinis sąrašas;

· Baro grafikas;

· Sklaidos diagrama;

· Pareto diagrama;

· Stratifikacija (paketas);

· Isicaw diagrama (priežastinė diagrama);

· Valdymo kortelė.

13.1 pav. Kokybės kontrolės įrankiai.

Nurodytos kokybės kontrolės priemonės taip pat gali būti laikomos atskiru metodais ir kaip metodų sistema, užtikrinanti visapusišką kokybės rodiklių kontrolę. Jie yra svarbiausi visapusiškos universaliųjų kokybės valdymo stebėsenos sistemos dalis.

Kokios yra kokybės kontrolės priemonių taikymo praktika?

Septynių kokybės kontrolės priemonių įvedimas neturėtų išmoktų šių metodų visų proceso dalyvių. Pavyzdžiui, sėkmingas kokybės kontrolės priemonių įgyvendinimas Japonijoje prisidėjo prie kokybės kontrolės metodų valdymo ir darbuotojų. Didelis vaidmuo mokant statistinius metodus Japonijoje grojo kokybės kontrolės puodeliai, kuriuose buvo apmokyti daugelio Japonijos įmonių darbuotojai ir inžinieriai.

Kalbėdamas apie septynis paprastus statistinių kokybės kontrolės metodus, reikėtų pabrėžti, kad jų pagrindinis tikslas yra kontroliuoti tekančią procesą ir teikti dalyviui faktų procesą koreguoti ir tobulinti procesą. Žinios ir taikymas praktikoje septynių kokybės kontrolės įrankiai yra pagrįsti vienu iš svarbiausių TQM reikalavimų - nuolatinės savikontrolės.

Šiuo metu statistiniai kokybės kontrolės metodai taikomi ne tik gamybai, bet ir planuojant, projektuojant rinkodarą, logistiką ir kt. Septynių metodų taikymo seka gali skirtis priklausomai nuo tikslo, kuris yra nustatytas priešais sistemą. Panašiai taikoma kokybės kontrolės sistema neturi įtraukti visų septynių metodų. Jie gali būti mažiau, o gal daugiau, nes egzistuoja kiti statistiniai metodai.

Tačiau galima pasakyti visišką pasitikėjimą, kad septynios kokybės kontrolės priemonės yra būtinos ir pakankami statistiniai metodai, kurių naudojimas padeda išspręsti 95% visų gamybos problemų.

Kas yra valdymo lapas ir kaip jie naudoja?

Nepriklausomai nuo užduočių, su kuria susiduria sistema, jungianti statistinių metodų taikymo seką, visada pradeda surinkti šaltinių duomenis, kurių pagrindu naudojamas vienas ar kitas įrankis.

Valdymo lapas (arba lapas) yra duomenų rinkimo priemonė ir automatinis užsakymas palengvinti tolesnį surinktos informacijos naudojimą.

Paprastai kontroliuojamas lapas yra popieriaus forma, kuriai valdomi parametrai yra iš anksto atspausdinti, pagal kuriuos duomenis galima įvesti į lapą, naudojant ženklus ar paprastus simbolius. Tai leidžia automatiškai supaprastinti duomenis be vėlesnio perrašymo. Taigi valdymo lapas yra geras įrankis Duomenų registravimas.

Skirtingų kontrolinių sąrašų skaičius apskaičiuojamas šimtus ir iš esmės kiekvienu konkrečiu tikslu, jo lapas gali būti sukurtas. Tačiau jų dizaino principas išlieka nepakitusi. Pavyzdžiui, paciento temperatūros grafikas yra vienas iš galimų tipų kontrolės lapų. Kaip ir dar vienas pavyzdys, galite paminėti kontroliuojamą lapą, naudojamą pataisytoms dalims nustatyti televizoriuose (žr. 13.2 pav.).

Remiantis duomenimis, surinktais naudojant šiuos kontrolinius sąrašus (13.2 pav.) Duomenų, nėra sunku parengti visų gedimų lentelę:

13.2 pav. Kontrolinis sąrašas.

Rengiant kontrolės lapus, turėtumėte atkreipti dėmesį į tai, kad ji nurodoma, kas, kokiu etapu proceso ir kada surinkti duomenys, taip pat, kad lapo forma yra paprasta ir suprantama be papildomų paaiškinimų. Svarbu, kad visi duomenys būtų sąmoningai nustatyti, o kontrolės lape surinkta informacija gali būti naudojama analizuoti procesą.

Kokiais tikslais kokybės kontrolės praktikoje naudoja histograma?

Siekiant vizualiai pristatyti stebimų verčių tendenciją, naudojama statistinės medžiagos grafinis vaizdas. Dažniausias tvarkaraštis, į kurį kreipiamasi, analizuojant atsitiktinio dispersijos pasiskirstymą kokybės kontrolėje yra histograma.

Histograma yra įrankis, leidžiantis vizualiai įvertinti statistinių duomenų paskirstymo teisę.

Platinimo histograma paprastai yra pastatyta į intervalas parametro vertės vertę. Dėl to, esant abscisa ašies metu, stačiakampiai yra pastatyti (stulpeliai), kurių aukštis yra proporcingas intervalams dažniams. Alto Ordinate ašis padėjo absoliučias dažnio reikšmes (žr. Paveikslėlį). Panašią histogramos formą galima gauti, jei ordinato ašis padengia atitinkamas santykinių dažnių vertes. Šiuo atveju visų stulpelių sričių suma bus lygi vienai, o tai pasirodo patogu. Histograma taip pat labai patogu vizualiai įvertinti statistinių duomenų vietą priėmime. Siekiant įvertinti proceso tinkamumą su vartotojo reikalavimais, turime palyginti proceso kokybę su tolerancijos sritimi, kurią įdiegia vartotojas. Jei yra tolerancija, tada histograma yra taikoma viršuje (SU) ir mažesnių (S L) jos ribų linijų forma, statmena abscisa ašies lyginant kokybės parametro platinimo proceso su jais sienos. Tada galite pamatyti, ar histograma yra gerai įsikūręs šiose sienose.

Histogramos kūrimo pavyzdys.

Pavyzdyje, kaip pavyzdys, gaunamos pelno 120 iš įrodytų stiprintuvų verčių histograma pateikiami. Tokiu būdu šie stiprintuvai yra nominali koeficiento S N tipo nominali vertė, lygi 10dB. Taip pat įdiegtos leistinos pelno vertės: apatinė tolerancijos s l \u003d 7,75 dB riba ir viršutinė s u \u003d 12,25 dB. Šiuo atveju priėmimo lauko plotis yra lygus viršutinės ir apatinės t \u003d s-s-s ribų verčių skirtumui.

Jei pasirūpinsite visomis pelno vertybėmis reitinguotoje eilėje, jie bus visi į priėmimo srityje, kuri sukurs problemų nebuvimo iliuziją. Nedelsiant statant histogramą, tampa akivaizdu, kad pelno koeficientų pasiskirstymas, nors jis yra priėmimo metu, tačiau yra aiškiai nukreiptas į apatinę ribą ir daugeliu stiprintuvų, šio kokybės parametro vertė yra mažesnė už nominalią. Tai savo ruožtu suteikia papildomos informacijos, kad būtų galima toliau analizuoti problemas.

13.3 paveikslas histogramos kūrimo pavyzdys.

Kokia yra sklaidos schema, kuriai jis naudojamas?

Sklaidos diagrama yra įrankis, leidžiantis nustatyti atitinkamų kintamųjų porų santykių vaizdą ir sandarumą.

Šie du kintamieji gali būti susiję su:

· Kokybės charakteristika ir veiksnys, turintis įtakos jo;

· Dvi skirtingos kokybės charakteristikos;

· Du veiksniai, turintys įtakos vienos kokybės charakteristikai.

Norint nustatyti ryšį tarp jų ir sklaidos diagrama, taip pat yra vadinama koreliacijos lauku.

Naudojant sklaidos schemą kokybės kontrolės procese neapsiribojant tik tipo ir sandarumo ryšio tarp kintamų porų identifikavimo. Sklaidos diagrama taip pat naudojama nustatyti priežastinio kokybės įsipareigojimus ir įtakos veiksnius.

Kaip sukurti sklaidos diagramą?

Sklaidos schemos kūrimas atliekamas šioje sekoje:

Surinkite poros duomenis ( h., w.), tarp kurių norite ištirti priklausomybę ir įdėkite juos į lentelę. Pageidautina bent 25-30 porų duomenų.

Raskite didžiausias ir mažiausias vertes h. ir. \\ T y.. Pasirinkite svarstykles horizontaliose ir vertikaliose ašyse taip, kad abu darbo dalių ilgiai yra maždaug vienodi, tada schema bus lengviau skaityti. Paimkite kiekvieną ašį nuo 3 iki 10 gradacijų ir naudokite apvalius numerius, kad palengvintumėte skaitymą. Jei vienas kintamasis yra veiksnys, o antrasis yra kokybės charakteristika, pasirinkite veiksnio horizontalią ašį h.ir kokybės charakteristikos - vertikalios ašies w..

Atskirame popieriaus lape atkreipti tvarkaraštį ir taikyti duomenis į jį. Jei tos pačios vertės gaunamos skirtingose \u200b\u200bpastabose, rodo šiuos taškus arba piešimo koncentrinius apskritimus arba taikant antrą tašką šalia pirmojo.

Padaryti visus būtinus pavadinimus. Įsitikinkite, kad šioje diagramoje atsispindi šie duomenys yra suprantami bet kuriam asmeniui, o ne tik tas, kuris padarė diagramą:

· Diagramos pavadinimas;

· Laiko intervalas;

· Duomenų porų skaičius;

· Kiekvienos ašies matavimo vardai ir vienetai;

· Asmens, kuris padarė šią diagramą, pavadinimas (ir kiti duomenys).

Sklaidos diagramos statybos pavyzdys.

Norint išsiaiškinti integrinių grandynų šilumos apdorojimo poveikį T \u003d 120 ° C temperatūroje, kad būtų sumažintas T \u003d 24 valandas, kad sumažintumėte P-N perėjimo galinę srovę (IR.). Eksperimentui buvo imtasi 25 integrinių grandynų (n \u003d 25) ir IRR vertes, kurios pateiktos lentelėje.

1. Lentelėje nustatomos maksimalios ir minimalios vertės. h. ir. \\ T w.: Didžiausios vertės h. = 92, w. \u003d 88; Minimalios vertės h. \u003d 60, y \u003d 57.

2. Abscisos ašies tvarkaraštyje vertės atidėtos h., ant ordinato ašies - vertybių w.. Tuo pačiu metu ašių ilgis daro beveik vienodą skirtumą tarp didžiausių ir minimalių verčių ir yra taikomi skalės padalijimo ašyje. Grafikas artėja prie kvadrato. Iš tiesų, nagrinėjamu atveju skirtumas tarp didžiausių ir minimalių verčių yra 92 - 60 \u003d 32 h. ir 88 - 57 \u003d 31 už w.Todėl tarp skalės padalijimo spragos gali būti tokios pačios.

3. Tvarkaraštis taikomas matavimo procedūroje ir sklaidos diagramos punkte.

4. Diagrama rodo duomenų skaičių, tikslą, produkto pavadinimą, proceso pavadinimą, atlikėjas, tvarkaraščio sudarymo datą ir kt. Taip pat pageidautina, kad registruojant duomenis matavimų metu, papildomam tyrimui ir analizei reikalingos informacijos: matavimo objekto pavadinimas, charakteristikos, mėginių ėmimo metodas, data, matavimo laikas, temperatūra, drėgmė, matavimo metodas, matavimo priemonės tipas, Operatoriaus pavadinimas, išmatuotas (šiam mėginiui) ir kt.

13.4 pav. Sklaidos diagrama.

Sklaidos diagrama leidžia vizualiai parodyti kokybės parametro keitimo simbolį. Norėdami tai padaryti, mes išleisime nuo bisektoriaus koordinatės pradžios. Jei visi taškai nukrenta ant bisektoriaus, tai reiškia, kad eksperimento metu šio parametro vertės nepasikeitė. Todėl atitinkamas veiksnys (arba veiksniai) neturi įtakos kokybės parametrai. Jei didžioji dalis taškų yra pagal Bisector, tai reiškia, kad kokybės parametrų vertės per pastarąjį kartą sumažėjo. Jei taškai yra virš bisektoriaus, tada parametrų reikšmės už nagrinėjamą laiką padidėjo. Išleidę spindulius nuo koordinatės pradžios, atitinkantis parametro padidėjimą iki 10, 20, 30, 50%, apskaičiuojant taškus tarp tiesios, kad išsiaiškintumėte parametrų reikšmių dažnį 0 intervalais. .. 10%, 10 ... 20% ir tt

Fig. 13.5. Sklaidos diagramos analizės pavyzdys.

Kas yra Pareto diagrama ir kaip ji naudojama valdyti kokybę?

1897 m. Italijos ekonomistas V. PARTO pasiūlė formulę, rodančią, kad viešosios išmokos sparčiai platinamos. Tą pačią teoriją buvo iliustruota Amerikos ekonomisto M. Lorenz diagramoje. Abu mokslininkai parodė, kad daugeliu atvejų didžiausia pajamų ar išmokų dalis (80%) priklauso nedaug žmonių (20%).

D. Juranas taikė M. Lorenz diagramą kokybės kontrolės srityje, kad klasifikuotų kokybiškų problemų kelis, bet esminius, taip pat daug, bet nereikšmingus ir vadinamas šį metodą analizuojant Pareto. Jis nurodė, kad daugeliu atvejų atsiranda didžiulių su jais susijusių defektų ir nuostolių skaičius atsiranda dėl palyginti nedidelio priežasčių. Tuo pačiu metu jis iliustravo savo išvadas su diagramoje, kuri gavo PARTO diagramos pavadinimą pagalba.

Diagram PARETO yra įrankis, leidžiantis platinti pastangas išspręsti naujas problemas ir nustatyti pagrindines priežastis, iš kurių jums reikia pradėti veikti.

Kasdieninėje veikloje, siekiant kontroliuoti ir valdyti kokybę, visos problemos yra nuolat susijusios, pavyzdžiui, su santuokos atsiradimu, įrangos gedimais, laiko padidėjimą nuo produktų partijos išleidimo į savo pardavimą, buvimą sandėlyje nerealizuotų produktų, skundų pripažinimas. Diagram PARTO leidžia platinti pastangas išspręsti kylančias problemas ir nustatyti pagrindinius veiksnius, iš kurių reikia pradėti veikti siekiant įveikti kylančias problemas.

Yra dviejų tipų diagramos Pareto išskiria:

1. Pareto diagrama pagal veiklos rezultatus. Ši diagrama skirta nustatyti pagrindinę problemą ir atspindi šiuos nepageidaujamus veiklos rezultatus:

· Kokybė: defektai, gedimai, klaidos, gedimai, skundas, remontas, produktų grąžinimas;

· Kaina: nuostolių tūris, išlaidos;

· Pristatymo laikas: rezervų trūkumas, klaidos, skirtos sąskaitas, vežimo sutrikimai;

· Saugumas: nelaimingi atsitikimai, tragiškos klaidos, nelaimingi atsitikimai.

2. Pareto diagrama dėl priežasčių. Ši diagrama atspindi gamybos metu kylančių problemų priežastis ir naudojamas pagrindiniam pasirinkimui nustatyti:

· Atlikėjas: poslinkis, brigada, amžius, patirtis, kvalifikacija, individualios savybės;

· Įranga: staklės, agregatai, įrankiai, įranga, naudojimo organizavimas, modeliai, antspaudai;

· Žaliavos: gamintojas, žaliavų rūšis, gamyklos tiekėjas, šalis;

· Darbo metodas: gamybos sąlygos, užsakymai, komplektai, darbo metodai, operacijų seka;

· Matavimai: tikslumas (instrukcijos, skaitymas, prietaisų skydelis), lojalumas ir pakartojamumas (gebėjimas pateikti tą pačią nuorodą vėlesniuose tos pačios vertės matavimuose), stabilumas (pakartojamumas ilgą laiką), bendrą tikslumą, i.e. Kartu su prietaiso tikslumu ir prietaiso nukreipimu, matavimo priemonės tipu (analoginiu ar skaitmeniniu).

· Kaip sukurti Pareot diagramą?

Statybos diagramos pareto sudaro šie veiksmai.

1. Nuspręskite, kokias problemas tyrinėti ir kaip rinkti duomenis.

1. Kokią problemą norite ištirti? Pavyzdžiui, su defektais produktai, pinigų nuostoliai, nelaimingi atsitikimai.

2. Kokie duomenys turėtų būti renkami ir kaip juos klasifikuoti? Pavyzdžiui, pagal defektų tipus, jų išvaizdos vietoje, pagal procesus, ant mašinų, darbuotojų, dėl technologinių priežasčių, įranga, pagal matavimo metodus ir naudojamų matavimo priemones.

Pastaba. Apibendrinkite likusius retai pasitaikančius ženklus pagal "Kita" antraštę ".

3. Nustatykite metodą ir duomenų rinkimo laikotarpį.

2 etapas. Sukurti kontroliuojamą lapą, skirtą prisijungti su surinktų informacijos tipų sąrašą. Turėtų būti numatyta vieta, kur planuoti patikrinti duomenų patikrinimus.

3 etapas. Užpildykite duomenų registravimo lapą ir apskaičiuokite rezultatus.

4. Sukurti pareto diagramą, parengti lentelės formą duomenų patikrinimų, suteikiant jame skaičiuoja rezultatų kiekvienai būdingam bruožui atskirai, sukaupta defektų skaičių, palūkanų su bendru rezultatu ir sukaupta palūkanų suma.

5 etapas Įdėkite duomenis, gautus už kiekvieną simbolį, kuris yra tikrinamas, svarbos tvarka ir užpildykite lentelę.

Pastaba. "Kita" grupė turi būti dedama į paskutinę eilutę, nepriklausomai nuo to, kiek skaičiaus pasirodė esąs, nes tai yra funkcijų rinkinys, kurio kiekvienos iš jų yra mažesnis nei mažiausia vertė, gauta tam tikram funkcijai į atskirą eilutę.

6 etapas nurodo vieną horizontalią ir dvi vertikalias ašis.

1. Vertikali ašis. Užfiksuokite skalę į kairę ašį nuo 0 iki skaičiaus, atitinkančio bendrą rezultatą. Dešinėje ašyje skalė yra taikoma intervalais nuo 0 iki 100%.

2. Horizontali ašis. Padalinkite šią ašį intervalais pagal kontroliuojamų ženklų skaičių.

7. etapas Sukurkite stulpelio diagramą

8. STAGE Nurodykite pareto kreivę. Norėdami tai padaryti, ant vertikalių, atitinkančių dešinįjį kiekvieno intervalo galus horizontalioje ašyje, taikykite sukauptų sumų (rezultatų ar procentų) taškus ir prijunkite juos tarp tiesių linijų sekcijų.

9. etapas. Taikyti visus pavadinimus ir užrašus į diagramą.

1. Užrašai, susiję su schema (pavadinimas, skaitmeninių verčių žymėjimas ašyse, kontroliuojamo produkto pavadinimas, diagramos kompiliatoriaus pavadinimas).

3. Duomenų užrašai (informacijos rinkimo laikotarpis, objekto tyrimas ir jo įgyvendinimo vieta, bendras kontrolės objektų skaičius).

Kaip PARETO diagrama gali analizuoti kokybės problemas įmonėje?

Naudojant diagramą Pareto, labiausiai paplitęs metodas analizės yra vadinamoji ABC analizė, kurių esmė mes pažvelgsime į pavyzdį.

Statyti ir analizuoti diagramą pareto pavyzdį.

Tarkime, kad jūsų įmonės sandėlyje sukaupė daug galutinių produktų. Tuo pačiu metu visi produktai, nepriklausomai nuo jo tipo ir vertės, patiria kietą išėjimo kontrolę. Dėl ilgo kontrolės laiko pardavimas yra atidėtas, o jūsų įmonė yra nuostoliai dėl pristatymo.

Mes padalijome visus galutinius produktus, saugomus sandėlyje, pagal grupes, priklausomai nuo kiekvieno produkto vertės.

Norėdami sukurti Pareto ir ABC analizės diagramą, mes statome stalą su kaupimu iki 100%.

Sukauptos dažnio stalo konstrukcija yra tokia.

Pirmiausia rasti bendrą produktų sąnaudas kaip darbų už klasės centrų vertybes ir mėginių skaičių, padauginus 1 ir 2 stulpelių vertes, t.y. Bendra vertė yra lygi

95 × 200 \u003d 85 × 300 + 75 × 500 + ... + 15 × 5000 + 5 × 12500 \u003d 465,0 tūkst. Dolerių

Tada sudaro stulpelio duomenis 3. Pavyzdžiui, vertė nuo pirmos eilutės 19,0 tūkst. Dolerių yra nustatoma taip: 95 × 200 \u003d 19 tūkst. Dolerių. Vertė iš antrosios linijos, lygi 44,5 tūkst. Dolerių, nustatoma kaip 44,5 tūkst Toliau: 95 × 200 + 85 × 300 \u003d 44,5 tūkst. Dolerių ir kt.

Tada randama 4 stulpelio vertė, kuri rodo, kiek procentų visų išlaidų yra kiekvienos eilės duomenys.

6 stulpelio duomenys susidaro taip. 0.8 vertė nuo pirmos eilutės yra susidomėjimas, procentų sukaupta produktų (200) iš viso mėginių skaičiaus (25000). 2,0 iš antrosios eilutės vertė yra palūkanų, įtrauktų į sukauptą produktų atsargų (200 + 300), skaičius nuo iš viso.

Po šio parengiamojo darbo, lengva sukurti Pareto diagramą. Stačiakampio koordinačių sistemoje palei abscisa ašį, atidėti santykinį NI / N produkto dažnį,% (stulpelių duomenys 6), ir palei ordinato ašį - santykinę šių produktų santykinę vertę STI / CT,% (stulpelių duomenys 4) . Tiesiogiai sujungdami gautus taškus, gauname artimųjų kreivę (arba Pareto diagramą), kaip parodyta 3.6 pav.

Pareto kreivė pasirodė esanti palyginti sklandžiai dėl daugelio klasių. Sumažėjus klasių skaičiui, jis tampa labiau pažeistas.

3.6 pav. Pavyzdys diagrama pareto.

Iš diagramos analizės Pareto matyti, kad brangiausias produktas (pirmosios 7 lentelės eilutės), kuri yra 20% visų sandėlyje saugomų mėginių, sudaro daugiau kaip 50% visos vertės Visi galutiniai produktai ir pigių produktų, esančių paskutinėje lentelės eilutėje, dalis ir 50% visos sandėlio produktų sudedamosios dalys yra tik 13,3% visų išlaidų.

Skambinkime grupei "Gerbiamasis" produktas pagal A grupės A grupę, pigių produktų grupę (iki $ 10) - C grupė ir tarpinė grupė - V grupė. Mes statome ABC lentelę. Gautų rezultatų analizė.

Dabar aišku, kad sandėlio produktų kontrolė bus veiksmingesnė, jei grupės pavyzdžių kontrolė bus griežta (kieta) ir kontroliuoti C grupės mėginius - selektyvus.

Kas yra stratifikacija?

Vienas iš efektyviausių statistinių metodų plačiai naudojami kokybės valdymo sistemoje yra stratifikacijos ar atskyrimo metodas. Pagal šį metodą statistinių duomenų stratifikavimo metodai, i.e. Grupės duomenys, priklausomai nuo jų gamybos sąlygų ir pateikia kiekvieno duomenų grupės tvarkymą atskirai. Duomenys suskirstyti į grupes pagal jų charakteristikas yra vadinami sluoksniais (sluoksniais) ir atskyrimo procesu sluoksniuose (Strata) - išspręsti (stratifikacija).

Studijuotų statistinių duomenų atskyrimo metodas yra įrankis, leidžiantis duomenų pasirinkimui, atspindinčiame reikiamą proceso informaciją.

Yra įvairių atskyrimo metodų, kurių naudojimas priklauso nuo konkrečių užduočių. Pavyzdžiui, duomenys, susiję su darbo vietos darbo vietoje gaminiu tam tikru mastu, priklausomai nuo įrangos, darbo operacijų metodų, temperatūros sąlygų ir kt. Visi šie skirtumai gali būti atskyrimo veiksniai. Gamybos procesai dažnai naudoja 5M metodą, atsižvelgiant į veiksnius, priklausomai nuo asmens (MAN), mašinos (mašinos), medžiagos (medžiagos), metodo, matavimo (matavimo).

Kokius kriterijus galime atlikti ralis?

Nepriklausoma pagal šiuos kriterijus:

· Dažnai atlikėjuose - kvalifikacijai, lytis, patirtis ir kt.

· Mašinų ir įrangos išskyrimas - naujoje ir senoje įrangoje, prekės ženklo, dizaino, gamyklos ir kt.

· Medžiagos išskyrimas - gamybos vietoje, gamintojas, šalis, žaliavų kokybė ir kt.

· Gamybos metodo delaminavimas - temperatūra, technologinis priėmimas, gamybos vieta ir kt.

· Matavimo išskyrimas - pagal metodą, matavimą, matavimo įrankių tipą arba jų tikslumą ir kt.

Tačiau šis metodas nėra toks lengva naudoti. Kartais programinės įrangos atskyrimas, atrodo, akivaizdus parametras nesuteikia numatomo rezultato. Šiuo atveju jums reikia tęsti duomenų apie kitus galimus parametrus ieškodami problemos sprendimo.

Kas yra "ISICA" diagrama?

Proceso rezultatas priklauso nuo daugelio veiksnių, tarp kurių yra santykių tipas, yra pasekmė (rezultatas). Priežasčių ir pasekmių diagrama yra priemonė išreikšti šiuos santykius paprasta ir prieinama forma.

1953 m., Profesorius Tokijo universiteto Kaoru Isiikawa, aptariant kokybės problemą vienoje įmonėje, apibendrino inžinierių nuomonę dėl priežasčių ir rezultatų schemos. Kai diagrama pradėjo taikyti praktikoje, paaiškėjo, kad tai yra labai naudinga ir netrukus pradėjo plačiai naudoti daugelyje Japonijos įmonių, gavusi ISICA diagramos pavadinimą. Jis buvo įtrauktas į Japonijos pramonės standartą (JIS) apie kokybės kontrolės terminologiją ir yra nustatyta taip: priežasčių ir rezultatų schema yra diagrama, kurioje rodomas kokybės rodiklio santykis ir veiksniai, turintys įtakos jo veiksniams.

Priežastinis diagrama yra įrankis, leidžiantis nustatyti svarbiausius veiksnius (priežastis), turinčias įtakos galutiniam rezultatui (pasekmė).

Jei produkto kokybė buvo nepatenkinama kaip proceso rezultatas, tai reiškia, atsižvelgiant į priežasčių sistemą, t.y. Kai kuriuose proceso taške nukrypimas įvyko iš nustatytų sąlygų. Jei ši priežastis būtų galima aptikti ir pašalinti, bus pagaminti aukštos kokybės produktai. Be to, jei nuolat palaikysite nurodytus proceso sąlygas, galite užtikrinti aukštos kokybės produktų formavimąsi.

Taip pat svarbu, kad gautas rezultatas yra kokybės rodikliai (dydžio tikslumas, grynumo laipsnis, elektrinių verčių vertė ir kt.) - yra išreikšta konkrečiais duomenimis. Naudojant šiuos duomenis, naudojant statistinius metodus, skirtus valdyti procesą, t. Y. Patikrinkite priežastinių veiksnių sistemą. Taigi procesas yra kontroliuojamas kokybės veiksniu.

Kaip atrodo Ishika diagrama?

Priežastinės schemos diagrama pateikiama žemiau:

1. Priežastinių veiksnių sistema

2. Pagrindiniai gamybos koeficientai

3. Medžiagos. \\ T

4. Operatoriai

5. Įranga. \\ T

6. Operacijų metodai

7. Matavimai.

8. Procesas

9. Corollary.

10. Kokybės parametrai

11. Kokybės rodikliai

12. Kokybės veiksnio stebėjimas

Kaip surinkti duomenis, reikalingus ISICA diagramoje statyti?

Informacija apie kokybės rodiklius statyti schemą yra surinkta iš visų turimų šaltinių; Naudojami operacijų žurnalas, registravimo žurnalo duomenys dabartinei stebėjimui, darbuotojų gamybos vietų ataskaitoms ir kt. Statant diagramą, veiksniai yra pasirinktos svarbiausių techniniu požiūriu. Ekspertų vertinimas yra plačiai naudojamas šiam tikslui. Labai svarbu atsekti koreliacijos ryšį tarp priežastinių veiksnių (procesų parametrų) ir kokybės rodiklių. Šiuo atveju parametrai yra lengvai koreliuojami. Norėdami tai padaryti, analizuojant produktų defektus, jie turėtų būti suskirstyti į atsitiktinius ir sistemingus, ypatingą dėmesį skiriant aptikti ir vėlesniam panaikinimui pirmiausia sistemingų defektų priežastims.

Svarbu prisiminti, kad kokybės rodikliai, kurie yra proceso pasekmė, būtinai patiria sklaidą. Ieškokite veiksnių, turinčių ypač didelį poveikį produkto kokybės rodiklių sklaidai (ty rezultatas) yra vadinamas priežasčių tyrimas.

Kokia yra priežastinio diagramos pastato seka?

Šiuo metu priežastinis diagrama yra viena iš septynių kokybės kontrolės priemonių, naudojama visame pasaulyje, kaip taikoma ne tik produktų kokybės rodikliams, bet ir kitoms diagramų sritims. Galima pasiūlyti savo statybos procedūrą, sudarytą iš šių pagrindinių etapų.

1. Nustatykite kokybės rodiklį, i.e. Rezultatas, kurį norėtumėte pasiekti.

2 etapas Parašykite pasirinktą kokybės indikatorių dešiniolikto popieriaus lapo krašto viduryje. Iš kairės į dešinę, braukite tiesia linija ("diapazonu") ir įveskite įrašytą indikatorių į stačiakampį. Be to, parašykite pagrindines priežastis, turinčias įtakos kokybės rodikliui, įveskite juos į stačiakampius ir prisijungti prie "Ridge" rodyklių "Big Bons of the Ridge" forma (pagrindinės priežastys).

3 etapas Rašyti (antrines) priežastis, turinčias įtakos pagrindinėms priežastims ("dideli kaulai") ir įdėkite juos į "vidutinio kaulų", esančią šalia "didelės". Parašykite tretinio įsakymo priežastis, turinčias įtakos antrinėms priežastims ir įdėkite juos į "mažų kaulų", esančio šalia "vidutinio".

4 etapas Išnagrinėti priežastis (veiksniai) pagal jų reikšmę, naudojant Pareto diagramą tai, ir pabrėžti ypač svarbų, kuris tariamai turi didžiausią poveikį kokybės rodikliui.

5. 5 etapas taikyti visą reikalingą informaciją apie diagramą: jo pavadinimas; produkto pavadinimas, procesas ar procesų grupė; proceso dalyvių pavadinimai; data ir kt.

ISICA diagramos pavyzdys.

Ši diagrama yra pastatyta siekiant nustatyti galimos priežastys Vartotojui skirta.

3.7 pav. ISICA diagrama.

Baigę diagramos konstrukcijas, kitas žingsnis yra priežasčių paskirstymas pagal svarbą. Nebūtinai visos priežastys, įtrauktos į diagramą, turės didelį poveikį kokybės rodikliui. Nurodykite tik tuos, kurie, jūsų nuomone, turi didžiausią poveikį.

Kas yra "kontrolės kortelės" ir kokiomis situacijomis jie naudojami?

Visi aukščiau nurodyti statistiniai metodai suteikia galimybę nustatyti proceso būseną tam tikru momentu. Priešingai, kontrolės kortelių metodas leidžia jums stebėti proceso būseną laiku ir daugiau - daryti įtaką procesui, kol jis neatitinka kontrolės.

Valdymo žemėlapiai - įrankis, leidžiantis stebėti proceso procesą ir paveikti jį (naudojant atitinkamą atsiliepimą), užkirsti kelią jo nukrypimų nuo proceso reikalavimų.

Valdymo kortelių naudojimas turi šiuos tikslus:

· Norint kontroliuoti konkretaus charakteristikos vertę;

· Patikrinkite procesų stabilumą;

· Nedelsiant imtis koregavimo priemonių;

· Patikrinkite priemonių veiksmingumą.

Tačiau reikėtų pažymėti, kad išvardyti tikslai būdingi dabartiniam procesui. Proceso pradžios laikotarpiu kontrolės kortelės naudojamos patvirtinti proceso galimybes, t.y. Jos galimybės stabiliai atlaikyti įrengtus nuokrypius.

Kaip atrodo valdymo kortelė?

Tipiškas pavyzdys valdymo kortelės rodomas paveiksle.

Fig. 3.8. Valdymo kortelė.

Statant kontrolės korteles ant ordinat ašies, kontroliuojamo parametro vertės yra atidėtos, o ant abscisa ašyje - atsižvelgiant laiko t imtis mėginio (arba jo numeris).

"Septynios pagrindinės kokybės kontrolės priemonės" metodo tikslas Tai yra nustatyti problemas, kurioms taikomas prioritetinis sprendimas, grindžiamas dabartinio proceso, surinkimo, apdorojimo ir analizės kontrolės, gautos (statistinės medžiagos), už vėlesnio tobulinimo proceso kokybę kontrolės.

Metodo esmė - Kokybės kontrolė (planuojamo kokybės rodiklio palyginimas su galiojančia verte) yra viena iš pagrindinių kokybės valdymo proceso funkcijų, o faktų rinkimas, apdorojimas ir analizė yra svarbiausias šio proceso etapas.

Tik septyni yra parinkti iš įvairių statistinių metodų plačiai paplitusių naudojimo, kurie yra aiškūs ir gali būti lengvai taikomi įvairių profilių specialistai. Jie leidžia jums nustatyti ir rodyti problemas laiku, nustatyti pagrindinius veiksnius, iš kurių reikia pradėti veikti ir platinti pastangas veiksmingai išspręsti šias problemas.

Numatomas rezultatas yra 95% visų gamybos problemų sprendimas.

Septynios pagrindinės kokybės kontrolės priemonės - įrankių, kurie leidžia lengviau kontroliuoti kontrolinių procesų problemą ir suteikti įvairių rūšių faktus analizei, koreguojant ir gerinant procesų kokybę.

1. Kontrolinis sąrašas - duomenų rinkimo įrankis ir jų automatinis užsakymas palengvinti tolesnį surinktų informacijos naudojimą.

2. Histograma - įrankis, leidžiantis vizualiai įvertinti statistinių duomenų pasiskirstymą pagal duomenų dažnį atvykti į tam tikrą (iš anksto nustatytą) intervalą.

3. Pareto diagrama - įrankis, leidžiantis objektyviai įsivaizduoti ir nustatyti pagrindinius veiksnius, turinčius įtakos tyrimui ir platinti pastangas veiksmingai išspręsti.

4. Stratifikacijos metodas (Duomenų išsklaidymas) - įrankis, leidžiantis padėti duomenims padalinti į konkrečios funkcijos pogrupius.

5. Sklaidos diagrama (Dispersija) yra įrankis, leidžiantis nustatyti atitinkamų kintamųjų porų santykių vaizdą ir sandarumą.

6. ISICA diagrama (priežastinis diagrama) - įrankis, leidžiantis nustatyti svarbiausius veiksnius (priežastis), turinčias įtakos galutiniam rezultatui (pasekmė).

7. Valdymo žemėlapis - įrankis, leidžiantis stebėti proceso procesą ir paveikti jį (naudojant atitinkamą atsiliepimą), užkirsti kelią jo nukrypimų nuo proceso reikalavimų.

Kontrolės sąrašai (arba duomenų rinkimas) - specialios duomenų rinkimo formos. Jie palengvina surinkimo procesą, prisideda prie duomenų rinkimo tikslumo ir automatiškai lemia kai kurias išvadas, kurios yra labai patogios greitai analizei. Rezultatai yra lengvai konvertuojami į histogramą arba pareto diagramą. Kontrolės lakštai gali būti naudojami tiek kokybės kontrolei, tiek kiekybinių savybių kontrolei. Valdymo lapo forma gali būti kitokia, priklausomai nuo jo tikslo.

Norėdami rasti tinkamą kelią norint pasiekti tikslą arba išspręsti problemą, pirmas dalykas, kurį reikia padaryti, yra surinkti reikiamą informaciją, kuri bus toliau analizei pagrindu. Pageidautina, kad surinkti duomenys bus pateikti struktūrinėje ir patogioje formoje. Už tai, taip pat sumažinti klaidų tikimybę renkant duomenis, naudojamas kontroliuojamas lapas.

Kontrolės sąrašas yra forma, skirta rinkti duomenis ir automatinį užsakymą, todėl lengviau toliau naudoti surinktą informaciją.

Iš esmės kontroliuojamas lapas yra popieriaus forma, kurioje spausdinami kontroliuojami parametrai, pagal kuriuos pažymėtas ar paprastas simbolių pagalba, būtini ir pakankamai duomenų įvedami į lapą. Tai yra, kontrolės sąrašas yra duomenų registravimo įrankis.

Valdymo lapo forma priklauso nuo užduoties nustatymo ir gali būti labai įvairi, bet bet kuriuo atveju rekomenduojama nurodyti:

Temą, objekto objektą (paprastai nurodoma valdymo lapo antraštėje);

Duomenų registracijos laikotarpis;

Duomenų šaltinis;

Darbuotojų registravimo duomenų padėtis ir pavardė;

Konvencijos, užregistruoti gautus duomenis;

Duomenų registracijos lentelė.

Rengdami kontrolės patikrinimus, turite užtikrinti, kad būtų naudojami paprastieji jų užpildymo metodai (skaičiuojami, sąlyginiai ženkleliai), kontroliuojamų parametrų skaičius buvo kiek įmanoma (bet pakanka analizuoti ir išspręsti problemą) ir lapą Forma buvo tokia aiškesnė ir patogesnė už nekvalifikuotą personalą.

1. Žodis tikslas ir uždaviniai, kuriems informacija yra surinkta.

2. Pasirinkite kokybės kontrolės metodus, kuriais bus atlikta tolesnė surinktų duomenų analizė ir tvarkymas.

3. Nustatykite laiko laikotarpį, per kurį bus atlikta mokslinių tyrimų.

4. Sukurti priemones (sudaryti sąlygas) sąžiningai ir laiku atlikti duomenis kontrolės sąraše.

5. Priskirti duomenis, atsakingus už duomenų rinkimą.

6. Plėtoti bazinės lapo formos formą.

7. Paruoškite duomenų rinkimo instrukcijas.

8. Pasikalbėkite apie darbuotojų nurodymus ir mokymą rinkti duomenis ir padarykite juos į kontrolės sąrašą.

9. Organizuokite periodinius duomenų rinkimo patikrinimus.

Labiausiai ryškus klausimas, atsirandantis sprendžiant problemą, yra personalo surinktos informacijos tikslumas. Rasti sprendimą, pagrįstą iškraipytais duomenimis, yra labai sudėtinga (jei įmanoma). Priimant priemones (kurti sąlygas), kad būtų galima įregistruoti tikrų duomenų darbuotojus, yra būtina sąlyga pasiekti užduotį.

Fig. Valdymo lapų pavyzdžiai

Galima naudoti elektroninius ruošinius

Tuo pačiu metu supažindina su dokumenta forma, palyginti su popieriumi, gali būti priskirta:

- b.apie taigaunamas sudėtingumas;

- reikia daugiau laiko praleisti duomenims atlikti.

Į privalumus:

- lengva perdirbti ir duomenų analizė;

- didelės reikiamos informacijos gavimo greičiu;

- gebėjimas vienu metu pasiekti daugelio žmonių informaciją.

Tačiau dauguma surinktų duomenų turi dubliuoti popieriuje. Problema yra ta, kad tai lemia našumo sumažėjimą: laikas, kuris taupo analizę, reikalingos informacijos saugojimas ir gavimas dažniausiai yra išlygintas dėl dvejopo duomenų registravimo duomenų.

Baro grafikas- įrankis, leidžiantis vizualiai pavaizduoti ir lengvai nustatyti gautų duomenų pakeitimo struktūrą ir pobūdį (įvertinti paskirstymą), kuriuos sunku pastebėti, kai jie yra lentelės vaizdas.

Išnagrinėjus gautos histogramos formą ir jo vietą, palyginti su tolerancijos intervalu, galima daryti išvadą apie nagrinėjamo produkto kokybę arba tiriamą procesą. Remiantis išvada, rengiami priemonės, skirtos pašalinti produktų ar proceso būklės nukrypimus.

Priklausomai nuo šaltinio duomenų sudarymo (surinkimo) metodo, histogramos statybos metodas yra padalintas į 2 parinktis:

I parinktisStatistinių duomenų rinkimui yra sukurtos produktų rodiklių ar proceso kontrolės lapai. Kuriant tuščią patikrinimo formą, būtina nedelsiant nustatyti intervalų kiekį ir dydį, pagal kurį duomenys bus renkami, remiantis histograma bus pastatyta savo ruožtu. Tai būtina dėl to, kad užpildę kontrolinį sąrašą, perskaičiuokite rodiklio vertes kitiems intervalams bus beveik neįmanoma. Maksimalus, kuris gali būti padarytas - ne atsižvelgti į intervalus, kuriais jokios vertės sumažėjo ir vienija 2, 3 ir tt Intervalas, nebijo iškraipyti duomenų. Kaip suprantate tokiais apribojimais, pavyzdžiui, nuo 11 intervalų, kad 7 būtų beveik neįmanoma.

Statybos metodas:

1. Nustatykite valdymo lapo intervalų skaičių ir plotį.

Tiksli intervalų kiekis ir plotis turėtų būti pasirinktas remiantis paprastu naudojimu arba pagal statistikos taisykles. Jei yra išmatuotas indikatorius, tai verta naviguoti 6-12 intervalais viduje tolerancijos ir 2-3 intervalais už tolerancijos. Jei nėra leistinų nuokrypių, mes įvertiname galimą rodiklio verčių skirtumą ir padalijimą 6-12 intervalais. Šiuo atveju intervalų plotis turi būti tas pats.

2. Sukurti kontrolės lapus ir su jų pagalba atlikti reikiamus duomenis.

3. Naudokite užpildytus valdymo lapus, kad apskaičiuotumėte hitų dažnį (i.e. kiek kartų) gautų rodiklio vertes kiekviename intervale.

Paprastai tai išskiriama atskira kolona, \u200b\u200besanti duomenų registracijos lentelės pabaigoje.

Jei indikatoriaus vertė tiksliai atitinka intervalo ribą, tada pridėkite pusę intervalų į ribą, kurio rodiklio vertė sumažėjo.

4. Sukurti histogramą, naudokite tik tuos intervalus, kuriuose sumažėjo bent viena rodiklio vertė.

Jei tarp intervalų, kuriais rodiklio vertės turi, yra tuščių intervalų, tada jie taip pat turi būti pastatytas ant histogramos.

5. Apskaičiuokite vidutinę stebėjimo rezultatų vertę.

Histograma turi būti taikoma vidutiniškai aritmetinei atrankos vertei.

Standartinė formulė, naudojama skaičiavimui:

kur x I. - gautos rodiklio vertės, \\ t

N -bendras gautų mėginyje gautų duomenų skaičius.

Kaip tai pasinaudoja, jei nėra tikslių reikšmių x 1, x 2 indikatoriaus ir kt. Niekur nėra paaiškintos. Mūsų atveju, už apytiksliai įvertinti vidutinį aritmetiką, galiu pasiūlyti naudoti savo metodą:

a) nustatyti kiekvieno intervalo vidurkį pagal formulę:

kur J -intervalai, atrinkti statyti histogramą,

x J Max -intervalo viršutinės ribos vertė, \\ t

x J Min -apatinės intervalo ribos vertė.

b) nustatyti vidutinį aritmetinį mėginių ėmimą pagal formulę:

kur n yrapasirinktų intervalų statyti histogramą,

v J -mėginių ėmimo rezultatų dažnis intervale.

6. Sukurkite horizontalią ir vertikalią ašį.

7. Ant horizontalios ašies, taikyti pasirinktų intervalų ribas.

Jei ateityje planuojama palyginti histogramas, apibūdinančius panašius veiksnius ar charakteristikas, būtina taikant abscisos ašies skalę, vadovaujasi ne intervalais, tačiau duomenų matavimo vienetai.

8. Vertikalioje ašyje, naudokite reikšmių skalę pagal pasirinktą skalę ir diapazoną.

9. Kiekvienam pasirinktam intervalui sukurti stulpelį, kurio plotis yra lygus intervalui, o aukštis yra lygus stebėjimo rezultatų dažnumui į atitinkamą intervalą (dažnis jau apskaičiuojamas anksčiau).

Taikyti liniją ant grafiko, atitinkančio vidutinės aritmetinę vertę studijavo indikatoriaus. Jei yra priėmimo laukas, sukurti liniją, atitinkančią sienų ir tolerancijos intervalo centrą.

II variantasStatistika jau buvo surinkti (pavyzdžiui, jie yra pritvirtinti registracijos žurnaluose) arba jie turėtų būti sumontuoti tiksliai išmatuotų verčių forma. Šiuo atžvilgiu mes neapsiribojame jokių pradinių sąlygų, todėl mes galime pasirinkti, taip pat pakeisti skaičių ir plotį intervalais pagal dabartinius poreikius.

Statybos metodas:

1. Gauti duomenys yra viename dokumente patogi forma tolesniam perdirbimui (pvz., Lentelės pavidalu).

2. Apskaičiuokite rodiklio (selektyvaus masto) verčių diapazoną pagal formulę:

kur x max. - didžiausia vertė

x min - mažiausia gauta vertė.

3. Nustatykite histogramos intervalų skaičių.

Norėdami tai padaryti, galite naudoti lentelę, apskaičiuotą pagal formulę STERGES:

Taip pat galite naudoti lentelę, apskaičiuotą pagal formulę:

4. Nustatykite intervalų plotį (dydį) formulėje:

5. Apvalinkite gautą rezultatą daugumoje iki patogios vertės.

Atkreipkite dėmesį, kad visas mėginys turi būti suskirstytas į to paties dydžio intervalus.

6. Nustatykite intervalų ribas. Pirma, nustatykite pirmojo intervalo apatinę ribą, kad ji būtų mažesnė x min. Pridėkite intervalo plotį, kad būtų pasiekta siena tarp pirmojo ir antrojo intervalų. Toliau, toliau pridėti intervalo plotį ( N.) Į ankstesnę antrosios sienos gavimo vertę, tuomet trečiasis ir tt

Po pagamintų veiksmų turėtumėte įsitikinti, kad viršutinė paskutinio intervalo riba yra daugiau x max..

7. Jei norite apskaičiuoti bandymo indikatoriaus verčių dažnį kiekviename intervale.

Jei indikatoriaus vertė tiksliai atitinka intervalo ribą, tada pridėkite pusę intervalų pusę intervalų, rodiklio vertė nukentėjo nuo sienos.

8. Apskaičiuokite vidutinę gauto rodiklio vertę pagal formulę:

Laikykitės histogramos statybos tvarkos, pradedant nuo 5 dalies virš technikos I parinktis.

Histogramos analizė Taip pat suskirstyti į 2 galimybes, priklausomai nuo technologinio priėmimo prieinamumo.

I parinktis Nenurodomi rodiklio nuokrypiai. Šiuo atveju mes analizuojame histogramos formos analizę:

Normalus (simetriška, varpinė) forma. Vidutinė histogramos vertė atitinka duomenų apimties vidurį. Maksimalus dažnis taip pat patenka į vidurį ir palaipsniui mažėja iki abiejų galų. Forma yra simetriška.

Tokia histogramos forma dažniausiai randama. Tai rodo proceso stabilumą.

Neigiamas svyravimų pasiskirstymas (teigiamai nuskendo paskirstymas). Vidutinė histogramos vertė yra dešinėje (kairėje) iš duomenų. Dažnai smarkiai sumažėja, kai juda nuo histogramos centro dešinėje (kairėje) ir lėtai palikta (dešinėje). Formos asimetriškai.

Tokia forma susidaro arba jei viršutinė (apatinė) riba yra reguliuojama teoriškai arba pagal nuokrypio vertę arba, jei dešinėje (kairėje) vertė negali būti pasiekta.

Pasiskirstymas su pertrauka dešinėje (pasiskirstymas su kairiuoju pertrauka). Vidutinė histogramos vertė yra toli į dešinę (į kairę) iš duomenų duomenų viduryje. Dažnai yra labai smarkiai sumažinami, kai jie juda nuo histogramos centro dešinėje (kairėje) ir lėtai kairėje (dešinėje). Formos asimetriškai.

Ši forma dažnai randama 100% produktų kontrolės dėl prasto proceso atkuriamumo.

Šukos (multimodalinis tipas). Intervalai per vieną ar du turi mažesnius (aukštus) dažnius.

Tokia forma susidaro arba jei vienkartinių stebėjimų, įtrauktų į intervalą, skaičius skiriasi nuo intervalo intervalo arba jei taikoma tam tikra duomenų apvalinimo taisyklė.

Histograma neturi didelės centrinės dalies (plato). Dažniai histogramos viduryje yra maždaug vienodi (už plato visus dažnius yra maždaug lygus).

Ši forma yra nustatyta, jei kelis pasiskirstymus derinami su vidutinėmis vertybėmis arti vienas kito. Dėl tolesnės analizės rekomenduojama taikyti stratifikacijos metodą.

Dvigubo tipas (bimodalinis tipas). Atsižvelgiant į histogramos vidurį, dažnis yra mažas, tačiau kiekvienoje pusėje yra dažnio viršūnė.

Ši forma atitinka du pasiskirstymą su vidutinėmis vertėmis, toli vienas nuo kito. Dėl tolesnės analizės rekomenduojama taikyti stratifikacijos metodą.

Histograma su gedimu (su "punktyriniu dančiu"). Histogramos forma yra artima įprasto tipo platinimu, tačiau yra intervalas, kurio dažnis yra mažesnis nei gretimuose intervaluose.

Ši forma yra nustatyta, jei intervalo plotis nėra kelis matavimo vienetas, jei skalės liudijimas ir tt yra neteisingai skaityti.

Pasiskirstymas su izoliuotu pikutu. Kartu su įprastu histogramos forma pasirodo nedidelis izoliuotas pikas.

Tokia forma yra suformuota, kai nedidelis duomenų kiekis iš kito paskirstymo yra įjungtas, pavyzdžiui, jei proceso valdymas yra sulaužytas, klaidos įvyko matuojant arba įtraukti duomenis iš kito proceso.

II parinktis. Tyrimo rodikliui yra technologinis priėmimas. Šiuo atveju analizė atliekama kaip histogramos forma ir jos buvimo vieta, palyginti su priėmimo srityje. Galimos parinktys:

Histograma turi įprastą paskirstymą. Vidutinė histogramos vertė sutampa su tolerancijos lauko centru. Histogramos plotis yra mažesnis už tolerancijos lauko plotį su marža.

Esant tokiai situacijai, procesą nereikia koreguoti.

Histograma turi įprastą paskirstymą. Vidutinė histogramos vertė sutampa su tolerancijos lauko centru. Histogramos plotis yra lygus tolerancijos intervalui plotai, todėl yra susirūpinimas dėl nestandartinių dalių išvaizdos iš viršaus ir tolerancijos apačios.

Šiuo atveju būtina apsvarstyti galimybę keisti technologinį procesą, kad būtų sumažintas histogramos plotis (pvz., Įrangos tikslumo padidėjimas, geresnės kokybės medžiagų naudojimas, perdirbimo sąlygų keitimas ir kt. .) arba išplėsti tolerancijos lauką, nes nuo Reikalavimai šioje byloje yra sudėtingos.

Histograma turi įprastą paskirstymą. Vidutinė histogramos vertė sutampa su tolerancijos lauko centru. Histogramos plotis yra didesnis už tolerancijos intervalo plotį, su kuriuo nestandartinės dalys randamos tiek iš apatinių tolerancijos laukų pusės.

Šiuo atveju būtina įgyvendinti 2 dalyje aprašytas priemones.

Histograma turi įprastą paskirstymą. Histogramos plotis yra mažesnis už tolerancijos lauko plotį su marža. Vidutinė histograma vertė yra perkelta į kairę (dešinėje), palyginti su tolerancijos intervalo centru, todėl yra susirūpinimas, kad gali būti didelės dalys nuo apatinės (viršutinės) ribos tolerancijos lauko.

Esant tokiai situacijai, būtina patikrinti, ar sisteminė klaida neprisideda prie matavimo. Jei matavimo įrankiai yra geri, procesas turėtų būti pakoreguotas taip, kad histogramos centras sutampa su tolerancijos lauko centru.

Histograma turi įprastą paskirstymą. Histogramos plotis yra maždaug lygus priėmimo lauko plotams. Vidutinė histogramos vertė yra perkelta į kairę (dešinę), palyginti su tolerancijos intervalo centru, o vienas ar keli intervalai išplėsti į užsienį į priėmimo lauką, o tai rodo defektinių dalių buvimą.

Šiuo atveju jis iš pradžių būtinas koreguoti technologinės operacijos Kad histogramos centras sutampa su priėmimo lauko centru. Po to reikia imtis priemonių, kad sumažintumėte histogramos apimtį arba padidintumėte tolerancijos intervalo dydį.

Histogramos centras perkeliamas į viršutinę (apatinę) tolerancijos ribą ir dešinę (kairę) histogramos pusę šalia viršaus (apačios) tolerancijos ribos turi aštrią pertrauką.

Tokiu atveju galima daryti išvadą, kad produktai, kurių rodiklio vertė ateina už tolerancijos lauko, buvo pašalinti iš partijos arba sąmoningai paskirstyta kaip tinkama įtraukimui į toleranciją. Todėl būtina nustatyti priežastį, dėl kurios atsirado šio reiškinio išvaizda.

Histogramos centras perkeliamas į viršutinę (apatinę) tolerancijos ribą ir dešinę (kairę) histogramos pusę šalia viršaus (apačios) tolerancijos ribos turi aštrią pertrauką. Be to, vienas ar keli intervalai viršija tolerancijos lauko ribas.

Byla yra panaši į 6, bet histogramų intervalai, kurie viršija tolerancijos lauko ribas rodo, kad matavimo agentas buvo klaidingas. Ryšium su jais, būtina atlikti matavimo priemones, taip pat atlikti pakartotinius nurodymus darbuotojams pagal matavimo taisyklių taisykles.

Histograma turi du piko, nors rodiklio verčių matavimas buvo atliktas produktuose iš vienos partijos.

Šiuo atveju galima daryti išvadą, kad produktai buvo gauti skirtingomis sąlygomis (pavyzdžiui, skirtingų veislių medžiagos, buvo pakeista įrangos nustatymas, produktai buvo pagaminti skirtingose \u200b\u200bmašinose ir pan.). Šiuo atžvilgiu, tolesnei analizei, rekomenduojama taikyti stratifikacijos metodą.

Pagrindinės histogramos charakteristikos yra tvarka (atitinka bylą 1.), nors yra su defektais su indikatoriaus vertėmis, kurios už tolerancijos lauko, kuris sudaro atskirą "salą" (izoliuotas piko).

Ši situacija gali kilti dėl aplaidumo, kurio trūkumai buvo sumaišyti su gerybe. Šiuo atveju būtina nustatyti priežastis ir aplinkybes, dėl kurių atsiranda ši situacija, taip pat imtis priemonių juos pašalinti.

Ukrainos švietimo ir mokslo ministerija

Donecko nacionalinis technikos universitetas

Kokybės vadybos katedra

Testas

Temoje "Septynios kokybės kontrolės priemonės"

doneckas

ĮVADAS. \\ T

Šiuolaikiniame pasaulyje produkto kokybės problema tampa labai svarbi. Bet kurios įmonės gerovė, bet koks tiekėjas priklauso nuo jo sėkmingo sprendimo. Aukštos kokybės produktai žymiai padidina tiekėjo galimybę konkurencinėje kovoje už pardavimo rinkas ir, svarbiausia, geriau patenkinti vartotojų poreikius. Produkto kokybė yra svarbiausias įmonės konkurencingumo rodiklis.

Produkto kokybė yra nustatyta į procesą. moksliniai tyrimaiDizaino ir technologijų pokyčius teikia gera gamybos organizacija ir, galiausiai ji yra palaikoma eksploatavimo ar vartojimo metu. Visais šiais etapais svarbu laiku kontroliuoti ir gauti patikimą produkto kokybės vertinimą.

Siekiant sumažinti išlaidas ir pasiekti kokybišką vartotojui lygį, mums reikia metodų, kuriais siekiama panaikinti gatavų produktų defektus (neatitikimus), tačiau užkirsti kelią jų atsiradimo priežastims gamybos procese.

Jau daugelį metų užsispyręs darbas, ekspertai paskyrė tokius metodus ir metodus iš pasaulio patirties, kuri gali būti suprantama ir veiksmingai naudojama be specialaus mokymo, ir tai buvo padaryta siekiant užtikrinti realius pasiekimus sprendžiant didžiulę daugumą problemų, kylančių realioje gamyboje.

Dėl to buvo sukurta praktinių metodų sistema, skirta masiniam naudojimui. Tai yra vadinamieji septyni paprasti metodai (įrankiai), kurie bus aptarti šioje nuorodoje.

1. Metodas "Septynios pagrindinės kokybės kontrolės priemonės"

Produkto kokybė yra produkto savybių rinkinys, nustatantis jo tinkamumą patenkinti tam tikrus poreikius pagal paskyrimą. Produktų ar paslaugų kokybė yra vienas iš svarbiausių veiksnių sėkmingos veiklos bet organizacijos ar įmonės.

Vienas iš pagrindinių kokybės valdymo principų yra priimti sprendimus, pagrįstus faktais. Tai labiausiai išspręsta modeliavimo procesai, tiek matematinės statistikos gamybos ir valdymo priemonės. Tačiau šiuolaikiniai statistiniai metodai yra gana sudėtingi suvokimui ir plačiam praktiniam naudojimui be išsamaus matematinio visų proceso dalyvių mokymo. Iki 1979 m. Japonijos mokslininkų ir inžinierių sąjunga (JUSE) surinko septynis pakankamai lengvai naudojamus procesus, susijusius su vizualiniais procesų analizės metodais. Su visais paprastumu jie išlaiko bendravimą su statistiniais duomenimis ir suteikia specialistams galimybę naudotis savo rezultatus ir, jei reikia, pagerinti juos.

"Septynios pagrindinės kokybės kontrolės priemonės" metodo tikslas - nustatyti problemas, kurioms taikomas prioritetinis sprendimas, remiantis dabartinio proceso kontrole, surinkimu, perdirbimu ir faktų (statistine medžiaga), skirta vėlesniam kokybei pagerėjimui procesas.

Metodo esmė yra kokybės kontrolė (reguliaraus kokybės rodiklio palyginimas su galiojančia verte) yra viena iš pagrindinių kokybės valdymo proceso funkcijų, o faktų rinkimas, apdorojimas ir analizė yra svarbiausias šio proceso etapas .

Tik septyni yra parinkti iš įvairių statistinių metodų plačiai paplitusių naudojimo, kurie yra aiškūs ir gali būti lengvai taikomi įvairių profilių specialistai. Jie leidžia jums nustatyti ir rodyti problemas laiku, nustatyti pagrindinius veiksnius, iš kurių reikia pradėti veikti ir platinti pastangas veiksmingai išspręsti šias problemas.

Numatomas rezultatas yra 95% visų gamybos problemų sprendimas.

Septynibasic. Kokybės kontrolės įrankiai

Septyni pagrindiniai kokybės kontrolės įrankiai yra įrankių rinkinys, kuris leidžia lengviau kontroliuoti tekančių procesų kontrolę ir teikti įvairių rūšių faktus analizei, koreguoti ir gerinti procesų kokybę.

1. Kontrolinis sąrašas - duomenų rinkimo įrankis ir jų automatinis užsakymas palengvinti tolesnį surinktų informacijos naudojimą.

2. Baro grafikas - įrankis, leidžiantis vizualiai įvertinti statistinių duomenų pasiskirstymą pagal duomenų dažnį atvykti į tam tikrą (iš anksto nustatytą) intervalą.

3. Diagrama Pareto - įrankis, leidžiantis objektyviai įsivaizduoti ir nustatyti pagrindinius veiksnius, turinčius įtakos tyrimui ir platinti pastangas veiksmingai išspręsti.

4. Stratifikacijos metodas (Duomenų išsklaidymas) - įrankis, leidžiantis padėti duomenims padalinti į konkrečios funkcijos pogrupius.

5. Diagramos sklaida (Dispersija) yra įrankis, leidžiantis nustatyti atitinkamų kintamųjų porų santykių vaizdą ir sandarumą.

6. Charon Isica. (priežastinis diagrama) - įrankis, leidžiantis nustatyti svarbiausius veiksnius (priežastis), turinčias įtakos galutiniam rezultatui (pasekmė).

7. Valdymo kortelė - įrankis, leidžiantis stebėti proceso procesą ir paveikti jį (naudojant atitinkamą atsiliepimą), užkirsti kelią jo nukrypimų nuo proceso reikalavimų.

Apsvarstykite šių metodų turinį ir jų taikymo galimybę.

2. Septynios pagrindinės kokybės kontrolės priemonės

2.1 Valdymo lapas. \\ T

Kontrolės sąrašai (arba duomenų rinkimas) - specialios duomenų rinkimo formos. Jie palengvina surinkimo procesą, prisideda prie duomenų rinkimo tikslumo ir automatiškai lemia kai kurias išvadas, kurios yra labai patogios greitai analizei. Rezultatai yra lengvai konvertuojami į histogramą arba pareto diagramą. Kontrolės lakštai gali būti naudojami tiek kokybės kontrolei, tiek kiekybinių savybių kontrolei. Valdymo lapo forma gali būti kitokia, priklausomai nuo jo tikslo (1 pav.).

Fig. 1 - bandymo lapo pavyzdžiai

2.2 Baro grafikas

Baro grafikas- vaizdas į stulpelio diagramą. Naudojami skaitmeniniams duomenims apibendrinti. Jis gali būti naudojamas kaip valdymo lapo duomenų grafinio ekrano priemonė. Gautų duomenų platinimo pobūdis gali aptikti problemos esmę. Skirta komunikacijai tiesiogiai su žmonėmis, valdančiais procesą. Histograma rodo produkto kokybės parametrų dažnio priklausomybę arba procesą į tam tikrą šių verčių intervalą.

Histograma yra pastatyta taip (2 pav.):

1. Nustatykite didžiausia vertė Kokybės rodiklis.

2. Nustatykite mažiausią kokybės rodiklio vertę.

3. Nustatykite histogramos diapazoną kaip didžiausią ir mažiausią vertę.

4. Nustatykite histogramos intervalų skaičių. Dažnai galite naudoti apytikslę formulę: (intervalų skaičius) \u003d C (kokybės rodiklių skaičius), pavyzdžiui, jei rodiklių skaičius \u003d 50, histogramų intervalų skaičius \u003d 7.

5. Nustatykite histogramos intervalo ilgį \u003d (histogramos juosta) / (intervalų skaičius).

6. Mes padalijame histogramos diapazoną intervalais.

7. Apskaičiuokite kiekvieno intervalo rezultatų skaičių.

8. Nustatykite paspaudimų dažnį intervale \u003d (hitų skaičius) / (bendras kokybės rodiklių skaičius)

9. Sukurkite stulpelio diagramą.

Fig. 2 - kuro sąnaudos histograma 100 automobilių

2.3 Diagrama Pareto

Analizė Pareto gavo savo pavadinimą Italijos ekonomisto Wilfredo Pareto, kuris parodė, dauguma sostinės (80%) yra ne mažo skaičiaus žmonių (20%) rankose. Pareto sukūrė logaritminius matematinius modelius, apibūdinančius šį nehomogeninį pasiskirstymą ir matematiką M.OA. Lorenz pristatė grafines iliustracijas.

PARETO - "Universal" principas, kuris taikomas įvairiose situacijose, ir be abejo - sprendžiant kokybės problemas. Joseph Djuranas atkreipė dėmesį į "Universal" pareto principo taikymą bet kuriai priežasčių, dėl kurių tai sukelia ar ši pasekmė, su dauguma pasekmių dėl nedidelio skaičiaus priežasčių. Pareto analizė užima atskiras svarbos ar svarbos sritis ir ragina nustatyti ir pirmiausia panaikinti šias priežastis, dėl kurių didžiausias skaičius problemų (neatitikimų).

Analizė PARETO paprastai iliustruota diagrama pareto.Jei abscissa ašis atidėta kokybės problemų priežastis mažėjančia jų sukeltų problemų, ir palei ordinato ašį kiekybiniu požiūriu problemos patys, tiek tiek skaitmeniniu, tiek sukaupta (kumuliacinė) procentinė išraiška.

Diagrama yra aiškiai matoma prioritetinių priemonių priėmimo srityje, kurioje nurodoma šioms priežastims, kurios sukelia didžiausią klaidų skaičių. Taigi, visų pirma, prevencinės priemonės turėtų būti skirtos spręsti šių problemų problemas (3 pav.).

Fig. 3 - Pareto diagrama

2.4 Stratifikacijos metodas

Daugiausia, stratifikacija- duomenų rūšiavimo procesas pagal kai kuriuos kriterijus ar kintamuosius, kurių rezultatai dažnai rodomi diagramos ir grafikai

Mes galime klasifikuoti duomenų masyvą į įvairias grupes (arba kategorijas) bendros savybės, vadinama kintama stratifikacija. Svarbu įdiegti, kad kintamieji bus naudojami rūšiuoti.

Polkhovskaya T., Adler Yu., SHVER V.

Šiuolaikiniame pasaulyje produkto kokybės problema tampa labai svarbi. Bet kurios įmonės gerovė, bet koks tiekėjas priklauso nuo jo sėkmingo sprendimo. Aukštos kokybės produktai žymiai padidina tiekėjo galimybę konkurencinėje kovoje už pardavimo rinkas ir, svarbiausia, geriau patenkinti vartotojų poreikius. Produkto kokybė yra svarbiausias įmonės konkurencingumo rodiklis.

Produkto kokybė nustatoma mokslinių tyrimų, projektavimo ir technologijų pokyčių procese, užtikrina gerą gamybos organizavimą ir, galiausiai ji yra palaikoma eksploatavimo ar vartojimo metu. Visais šiais etapais svarbu laiku kontroliuoti ir gauti patikimą produkto kokybės vertinimą.

Siekiant sumažinti išlaidas ir pasiekti kokybišką vartotojui lygį, mums reikia metodų, kuriais siekiama panaikinti gatavų produktų defektus (neatitikimus), tačiau užkirsti kelią jų atsiradimo priežastims gamybos procese.

Kokios yra įvairių produktų defektų išvaizdos priežastys ir kokios yra galimybės sumažinti jų skaičių?

Daugelis mano, kad trūkumai yra neišvengiami, nes produktai turi atitikti griežtus kokybės standartų reikalavimus, o defektų atsiradimo veiksniai yra daug. Tačiau, nepaisant produktų tipų ir technologinių procesų tipų skirtumų, trūkumų išvaizdos priežastys yra universalios. Iš dalies defektus sukelia pačių produktų fizikinio ir cheminis procesas, ir iš dalies jie yra susiję su medžiagų, procesų, darbo metodų kintamumu (kintamumu), kontrolės metodais ir kt. Jei nebuvo kintamumo, visi produktai būtų identiški, i.e. Jų kokybė būtų visiškai tokia pati visiems.

Pavyzdžiui, kas atsitiks, jei tai daro daiktus iš tos pačios kokybės medžiagų, naudojant tuos pačius metodus ir patikrinkite šiuos produktus lygiai taip pat? Nepriklausomai nuo to, kiek produktų bus pagaminta, visi jie turi būti identiški tol, kol minėtos keturios sąlygos yra identiškos, t.y. Arba visi produktai atitiks reikalavimus arba neatitiks jų. Visi produktai bus sugedę, jei medžiagos, mašinos, gamybos ar kontrolės metodai skirsis nuo nustatytų reikalavimų. Tokiu atveju identiškų defektų produktų atsiradimas yra neišvengiamas. Jei nenurodytų keturių sąlygų nuokrypių nebus, visi produktai turi būti "identiški" - ne defektais.

Tačiau beveik neįmanoma, kad visi produktai yra sugedę. Iš visų išleidimo tūrio tik kai kurie bus tokie, o kiti yra infekciniai.

Apsvarstykite, pavyzdžiui, lanksčių plieno lakštų procesą. Iš pirmo žvilgsnio atrodo, kad visi lapai turi tą patį storio, bet jei tiksliai matuojate, jų storis bus kitoks, ir net skirtingose \u200b\u200btos pačios lapo dalyse. Jei ištirsite skirtingų lapo dalių kristalinę struktūrą, paaiškėja, kad kristalai, susidedantys iš geležies, anglies ir kitų atomų, yra nedideli skirtumai. Šie skirtumai natūraliai veikia kokybės rodiklius. Net jei naudojamas tas pats lenkimo metodas, lakštai nesulenks vienodai, ir kai kurie gali pasirodyti kai.

Kitas pavyzdys yra mechaninis metalo perdirbimas. Kadangi perdirbtų dalių skaičius auga, pjoviklis yra kvailas. Tepimo ir aušinimo skysčio nuoseklumas, kai keičiasi temperatūros pokyčiai. Kaip rezultatas, produktų dydis priklauso nuo to, ar pjaustytuvas yra aštrus ir jis yra įdiegtas teisingai. Nors tai gali atrodyti, kad abi operacijos atliekamos tomis pačiomis sąlygomis, iš tiesų yra daug pokyčių ar pokyčių, kurie liko nepastebėti, tačiau jie turi įtakos produktų kokybei.

Apsvarstykite kitą pavyzdį - terminis apdorojimas. Krosnies temperatūra nuolat keičiasi su įtampos kaita (jei procesas eina į elektrinę krosnį) arba dujų slėgis (jei naudojama dujų krosnis). Į bendrą krosnių zoną, esančią netoli atvarto; Netoli mėginio, arch, šoninės sienos, centrinėje dalyje, yra skirtingomis sąlygomis. Kai produktai yra dedami į terminio apdorojimo dienos krosnyje, šilumos kiekis, kurį jie gauna skiriasi priklausomai nuo jų pozicijos, kuri turi įtakos tokiam kokybės rodikliui kaip produkto kietumas.

Fizinės gebėjimai ir įgūdžių darbuotojai taip pat turi įtakos produktų kokybės keitimui. Yra aukštos ir mažos, plonos ir storos, silpnos ir stiprūs žmonės, kairieji rankos ir žmonės, kurie geriau sukūrė dešinę. Darbuotojai gali manyti, kad jie dirba vienodai, tačiau yra individualūs skirtumai. Net tas pats asmuo veikia įvairiais būdais, priklausomai nuo jo gerovės už kiekvieną konkrečią dienos, būklės ir nuovargio laipsnį. Kartais jis leidžia klaidų dėl nepastovumo.

Klaidos gali būti leidžiama kontrolierius matuojant produkto parametrus. Matavimo variantai gali būti dėl netinkamo matavimo priemonės arba matavimo metodo netobulumo pasekmė. Taigi organoleptinės (vizualinės stebėsenos) atveju kriterijus, kuriuos valdytojas vadovaujasi kriterijais, gali sukelti klaidingą produktų kokybės vertinimą ir paveikti sprendimo dėl produktų tinkamumo laiką objektyvumą.

Atsižvelgiant į šią problemą panašiai, galima matyti, kad produkto gamybos procese yra daug veiksnių, turinčių įtakos jo kokybės rodikliams. Vertinant gamybos procesą pagal kokybės pokyčius, galima jį laikyti tam tikru kintamumo priežasčių rinkiniu. Šios priežastys paaiškina produktų kokybės kokybės pokyčius, kurie sukelia jų atskyrimą dėl defektų ir ne defektų. Produktas laikomas nepaliaujamas, jei jo kokybės rodikliai atitinka konkretų standartą, kitaip produktas yra klasifikuojamas kaip sugedęs. Be to, netgi defektiniai produktai skiriasi nuo vienas kito, kai palyginus su standartu, t. Y. Nėra "visiškai identiškų" produktų. Viena iš defektinių produktų išleidimo priežasčių, kaip jau minėta, tarnauja kintamumui. Jei bandote jį sumažinti, jų skaičius neabejotinai sumažės. Tai paprastas ir patikimas principas vienodai teisingas, nepriklausomai nuo produktų tipų ar technologinių procesų tipų.

Esami kontrolės metodai paprastai buvo sumažinta, analizuojant santuoką kietuoju pagamintų produktų bandymu. Su masine gamyba tokia kontrolė yra labai brangi. Skaičiavimai rodo, kad siekiant užtikrinti produkto kokybę per savo nepalankią padėtį, kontrolės aparatai įmonių turėtų būti penkių ar šešis kartus viršyti gamybos darbuotojų skaičių.

Kita vertus, nuolatinis birių gamybos kontrolė negarantuoja netinkamų produktų trūkumo priimtinuose produktuose. Patirtis rodo, kad kontrolierius yra greitai pavargęs, kaip rezultatas, kurio dalis tinkamų produktų užima sugadintą ir atvirkščiai. Praktika taip pat rodo, kur jie mėgsta nuolatinį kontrolę, nuostoliai nuo santuokos padidėjo.

Šios priežastys padarė gamybą prieš pradedant pereiti prie atrankinės kontrolės. Selektyvios kontrolės pasiskirstymą skatino tikimybės teorijos ir matematinės statistikos srities specialistų tyrimas, kuris parodė, kad daugeliu atvejų nereikia patikimos kokybės vertinimo. Šie tyrimai (pirmiausia Amerikos Dodge statistika Dodge, Romig ir Shukhart) leido kreiptis į techninės kontrolės organizavimą nauju mokslo ir metodiniu pagrindu. Tačiau reikia nepamiršti, kad perėjimas prie selektyvaus kontrolės yra veiksmingas tik tada, kai technologiniai procesai, būdami įsisteigusioje būsenoje, turi tokį tikslumą ir stabilumą, kuriame automatiškai garantuojama minimalaus defektų skaičiaus gamyba.

Kodėl selektyvus kontrolė turėtų būti statistika? Apsvarstykite du būdingus pavyzdžius.

Šiandien, dabartinė stebėsena technologinio proceso būklę atliekamas taip. Nuo dabartinių produktų atsitiktinėmis priemonėmis, vienas gamybos vienetas yra priimamas kontroliuoti, pagal kurią yra vertinama technologinio proceso būklė: jei paaiškėja, kad tai yra tinkama, procesas laikomas nustatytu, kitaip sprendimas yra pagamintas pagal poreikį sustabdyti produktų gamybą ir proceso koregavimą.

Koks yra tokių veiksmų veiksmingumas? Suformuluota technologinio proceso būklės stebėsenos tvarka kyla iš tradicinės logikos: procesas yra gretimas - be santuokos, procesas yra padalintas - visi pagaminti produktai bus sugedę.

Gamyboje yra ir kitų modelių, vadinamų stochastic arba atsitiktine. Kai procesas yra sulankstytas, pagamintos santuokos dalis yra šiek tiek padidinta: iki 1, 2, 10% ir labai reti iki 100% tai priklauso nuo konkrečios technologijos ir konkrečios sulankstytos priežasties. Įsivaizduokite, kad dėl technologinio proceso sulankstymo, pagamintos santuokos dalis padidėjo iki 5%. Tai reiškia, kad vidutiniškai kiekvienas dvidešimtas pagamintas gamybos vienetas bus sugedęs. Kokia yra tikimybė išgauti šį vieną, vieną iš dvidešimties, defekto vieneto ir priimti teisingą sprendimą? Atsakymas gali būti toks, kad proceso pažeidimo aptikimo tikimybė yra lygi defektiniam produktų vieneto su kuria sukurtas procesas, mūsų byloje - 5%, \\ t

Šiuolaikinė dabartinės technologinio proceso būklės stebėsenos praktika iš esmės neišspręs santuokos prevencijos problemos. Nesugeba taupyti ir tada, kai pasirenkamas patikrinimas, o ne vienas, ir du ar trys vienetai. Su statistiniu kokybės kontrole, tie patys rezultatai, gydomi matematiniais statistiniais metodais, leidžia mums įvertinti tikrą technologinio proceso būklę su dideliu patikimumo lygiu. Statistiniai metodai leidžia pagrįstai aptikti proceso lankstymą net tada, kai bus tinkami du ar trys kontroliniai vienetai, nes jie turi didelį jautrumą technologinių procesų būklės pokyčiams.

Jau daugelį metų užsispyręs darbas, ekspertai paskyrė tokius metodus ir metodus iš pasaulio patirties, kuri gali būti suprantama ir veiksmingai naudojama be specialaus mokymo, ir tai buvo padaryta siekiant užtikrinti realius pasiekimus sprendžiant didžiulę daugumą problemų, kylančių realioje gamyboje.

Dėl to buvo sukurta praktinių metodų sistema, skirta masiniam naudojimui. Tai yra vadinamieji septyni paprasti metodai:

1) Pareto diagrama;

2) ISICA schema;

3) stratifikacija (stratifikacija);

4) kontrolės lapai;

5) histogramos;

6) Grafika (plokštumoje)

7) Kontrolės kortelės (shukhart).

Kartais šie metodai yra kitokia tvarka, kuri nėra iš esmės, nes jų svarstymas yra laikomas tiek atskirais įrankiais, ir kaip metodų sistemos, kuriose kiekvienu konkrečiu atveju yra skirta konkrečiai apibrėžti darbo rinkinio sudėtį ir struktūrą .

Statistiniai kokybės valdymo metodai yra filosofija, politika, sistema, metodika, taip pat techninės kokybės valdymo priemonės, pagrįstos matavimo rezultatais, analize, bandymais, kontrole, veikimu, ekspertų vertinimais ir kita informacija, kuri leidžia jums patikimą, pagrįstą, įrodymai.

Statistinių metodų naudojimas yra labai veiksmingas būdas sukurti naujas gamybos procesų technologijas ir kokybės kontrolę. Daugelis pirmaujančių įmonių siekia savo aktyvaus naudojimo, o kai kurie iš jų kasmet praleidžia daugiau nei šimtą valandų mokymą apie šiuos metodus, atliktus pačioje įmonėje. Nors statistinių metodų žinojimas yra normalaus inžinieriaus švietimo dalis, pati žinios nereiškia gebėjimo jį taikyti. Gebėjimas apsvarstyti įvykius statistikos požiūriu yra svarbesnis už pačių metodų žinias. Be to, turite sugebėti sąžiningai pripažinti trūkumus ir pokyčius, kylančius ir rinkti objektyvią informaciją.