Značilnosti uporabe preprostih orodij za nadzor kakovosti. Nastanek in vloga preprostih orodij za nadzor kakovosti

(Povzetek)

n1.doc.

Namen metode

Namen metode

Bistvo metode

Znanstvena podlaga sodobnega tehničnega nadzora je matematične in statistične metode.

Samo sedem je izbranih iz različnih statističnih metod za široko uporabo, ki so jasne in jih je mogoče enostavno uporabljati strokovnjaki različnih profilov. Omogočajo vam, da ugotovite in prikažete težave v času, določite glavne dejavnike, iz katerih morate začeti delovati in razdeliti prizadevanja za učinkovito rešitev teh težav.

Akcijski načrt

Zaporedje uporabe metod se lahko razlikuje glede na cilj.

Te metode si lahko ogledate kot ločena orodja in kot sistem metod. Vsaka metoda lahko najde svojo lastno uporabo, odvisno od tega, kateri razred je naloga.

Metoda

1. 
   Kontrolni seznam. - orodje za zbiranje podatkov in njihovo samodejno naročanje, da se olajša nadaljnja uporaba zbranih informacij.
2. 
   Bar Graf - orodje, ki vam omogoča, da vizualno ocenite porazdelitev statističnih podatkov, ki jih je pokazala pogostost podatkov, ki vstopajo v določen (vnaprej določen) interval.
3. 
   Chart Pareto. - orodje, ki vam omogoča objektivno zamisliti in opredeliti glavne dejavnike, ki vplivajo na problem, ki se ukvarjajo s študijem in razdelijo prizadevanja za učinkovito odpravo.
4. 
   Metoda stratifikacije (Razširjanje podatkov) - orodje, ki vam omogoča, da razdelite podatke na podskupine na določeno funkcijo.
5. 
   Diagram sipanja (Dispersion) je orodje, ki vam omogoča, da določite pogled in tesnost odnos med pari ustreznih spremenljivk.
6. 
   CHARON ISICA. (vzročni diagram) - orodje, ki vam omogoča, da ugotovite najpomembnejše dejavnike (razloge), ki vplivajo na končni rezultat (posledica).
7. 
   Krmilna kartica - orodje, ki vam omogoča, da spremljate potek postopka postopka in ga vplivate (z uporabo ustreznih povratnih informacij), ki preprečuje njegovo odstopanje od zahtev, ki so bili predstavljeni postopku.

1. 
   Sedem preprostih statističnih metod - orodja znanja, ne upravljanje.
2. 
   Sposobnost razmislek o dogodkih z vidika statistike je pomembnejša od znanja samih metod.
3. 
   Na naprednih tujih podjetjih so absolutno vsi zaposleni dolžni imeti sedem preprostih statističnih metod.
4. 
   Podatke je treba zbrati, da se olajša njihova naknadna obdelava. Treba je razumeti, zakaj se podatki zbirajo in obdelava podatkov.

• 
  
• 
  
• 
  izhod procesa nadzora.

Prednosti metode

Slabosti metode

pričakovani rezultati

Metoda "Nadzorni seznam

Namen metode

Namen metode

Bistvo metode

• 
  orodje za beleženje podatkov je običajno kot papirnato obrazec z nadzorovanimi parametri vnaprej nanj, kar lahko naredite potrebne podatke z oznakami ali znaki;
• 
  orodje, ki olajša olajšanje naloge kontrolnih procesov in zagotavlja različne vrste dejstev za analizo, prilagajanje in izboljšanje kakovosti procesov.

Akcijski načrt

Običajno so cilji zbiranja podatkov v procesu nadzora kakovosti naslednji:

• 
  spremljanje in ureditev procesa;
• 
  analiza odstopanj od uveljavljenih zahtev;
• 
  izhod procesa nadzora.

• 
  registrirajte vir podatkov (čas, oprema itd.);
• 
  registrirajte podatke, da bodo enostavni za uporabo.

Metoda

Nadzorne plošče (Cl) se uporabljajo za zbiranje podatkov izvor.

Vrste različnih CL se izračunajo na stotine, načeloma pa se lahko za vsak poseben namen razvije njen list. Na primer, CL za registracijo porazdelitve izmerjenega parametra med proizvodnjo; CL povzroča napake; CL za pritrditev zavrnjenih podrobnosti v napravi; Klici za registracijo klicev; Lokacija napak; CL registracija napak; Čas registracije CL učencev na razredih; Temperaturni urnik bolnika itd. Toda načelo njihove zasnove ostaja nespremenjeno.

Pravila za pripravo kontrolnih seznamov

1. 
   Odločite se, kateri podatki bodo zbrani, se odločijo o zaporedju zbiranja informacij.
2. 
   Določite obdobje, v katerem se zbirajo informacije.
3. 
   Oblikujejo naslov, ki odraža vrsto zbranih informacij.
4. 
   Določite vir podatkov.
5. 
   Naredite seznam nadzorovanih značilnosti.
6. 
   Razviti obrazec - standardni obrazec za beleženje podatkov, kolikor je mogoče, da izpolnite v skladu s sprejetimi pravili.

Primer kontrolnega seznama za registracijo zavrnjenih delov v televizorjih

Dodatne informacije:

1. 
   Pri razvoju Cl je priporočljivo privabiti neposredne izvajalce teh listov. Vsakdo, ki se bo ukvarjal s konkretnim razredom, morajo čutiti njegov koavtor.
2. 
   Pri ustvarjanju obrazca uporabite čim več grafičnih informacij (risbe).
3. 
   Shranite blizu lokacije podatkov.

Prednosti metode

Slabosti metode

pričakovani rezultati

Metoda "Diagram razprševanja"

Druge metode metode: "Razpršilni diagram", "korelacijsko polje".

Namen metode

Japonska unija znanstvenikov in inženirjev leta 1979 je vključevala razpršitve diagrama na sedem metod nadzora kakovosti.

Namen metode

Bistvo metode

• 
  kakovostna karakteristika in dejavnika, ki vpliva na to;
• 
  dve različni značilnosti kakovosti;
• 
  dva dejavnika, ki vplivata na eno kakovostno značilnost.

Razdalja diagrama v procesu nadzora kakovosti se uporablja tudi za ugotavljanje vzročnih odnosov kazalnikov kakovosti in vplivajo na dejavnike.

Akcijski načrt

Glede na pridobljene podatke za izgradnjo razpršenega diagrama in analizirajte grafikon. Včasih je zaželeno, da se pridobi kvantitativna ocena mlinnosti ali komunikacijske sile med naključnimi vrednostmi.

Metoda

V skladu s pridobljenimi eksperimentalnimi točkami se lahko določijo numerične značilnosti razmerja med naključnimi vrednostmi, ki jih obravnavamo: korelacijski koeficient in regresijski koeficienti.

Razpršeni diagrami (razprševanje)

Pravila za izgradnjo razpršenega diagrama

1. 
   Ugotovite, med katerimi podatki parametrov je potrebno določiti prisotnost in naravo komunikacije. Zaželeno je vsaj 25-30 parov podatkov.
2. 
   Za zbiranje podatkov pripravite obrazec tabele (registrski list), ki zagotavljajo grafe IT za zaporedna številka opazovanja I; neodvisne spremenljive značilnosti, imenovane argument X; odvisna spremenljivka, imenovana funkcija (odgovor) y.
3. 
   Glede na rezultate opazovanja, izpolnite list za registracijo podatkov.
4. 
   Glede na pridobljene podatke za izgradnjo urnika v koordinatah X-Y in uporabijo podatke. Dolžina osi, enaka razlika med največjo in minimalnimi vrednostmi za X in Y, navpično in vodoravno mora biti približno enaka, nato pa bo diagram lažje brati.
5. 
   Uporabite vse potrebne oznake na diagram. Podatke, ki se odražajo v diagramu, mora razumeti vsaka oseba, ne pa samo na tistega, ki je naredil grafikon.

Dodatne informacije:

• 
  Opozoriti je treba, da če sta povezana dve spremenljivki, to ne pomeni, da so.
• 
  Če se podatki ne zdijo povezani, to ne pomeni, da niso povezani: preprosto se ne daje dovolj podatkov ali podatkov je treba razdeliti po razredih in konstruirati njen diagram za vsak razred, veliko napako pa se lahko dovoli pri merjenju, itd.

Prednosti metode

Slabosti metode

pričakovani rezultati

Metoda "afinitetne karte"

Druge metode metode: metoda KJ, (metoda "kay ji")

Namen metode

Namen metode

Bistvo metode

Akcijski načrt

1. 
   Če želite oblikovati ekipo strokovnjakov, ki imajo vprašanja v skladu z razpravo.
2. 
   Oblikovati vprašanje ali problem v obliki podrobnega stavka.
3. 
   Izvedite "možganski napad", povezani z glavnimi razlogi za obstoj problema ali odgovorov na vprašanja.
4. 
   Popravite vse izjave na kartice, podatki, povezane s skupino na smeri in dodelite naslove vsake skupine. Poskusite združiti katero od njih pod generalnim naslovom, ki ustvarja hierarhijo.

Metoda

1. 
   Pri oblikovanju teme za razpravo uporabite "pravilo 7 plus ali minus 2". Predlog mora imeti vsaj 5 in ne več kot 9 besed, vključno z glagolom in samostalnikom.
2. 
   Pri izvajanju "možganskih napadov" za uporabo standardne tehnike.
3. 
   Vsaka formulacija se zabeleži na ločeni kartici.
4. 
   Če je kartico mogoče pripisati več kot eni skupini, je treba izvesti kopije.

Dodatne informacije:

Kandifinicijska tabela se uporablja pri delu, ki ni s posebnimi numeričnimi podatki, vendar z ustnimi izjavami.

Kandidata tabela je treba uporabiti predvsem takrat, ko:

• 
  treba je sistematizirati veliko informacij (različne ideje, različne vidike, itd.);
• 
  odgovor ali odločba ni popolnoma očitna;
• 
  odločitve zahtevajo soglasje med člani skupine (in možno, in med drugimi zainteresiranimi stranmi), da učinkovito delujejo.

Prednosti metode

Postopek za ustvarjanje kavarne afinitete omogoča članom ekipe, da presegajo običajno razmišljanje in prispeva k izvajanju ustvarjalnega potenciala ekipe.

Slabosti metode

Afinitetna tabela je prva orodja med sedmimi metodami upravljanja kakovosti, ki prispeva k pojasnitvi natančnejšega razumevanja problema in vam omogoča, da ugotovite glavne kršitve procesa z zbiranjem, posploševanjem in analiziranjem velikega števila ustnih podatkov na podlagi povezanih (blizu) odnosov med vsakim elementom.

pričakovani rezultati

Metoda "Chart Pareto"

Namen metode

Namen metode

Bistvo metode

Obstajata dve vrsti grafikonov Pareto razlikujejo:

1. 
   po rezultatih dejavnosti je namenjena opredelitvi glavnega problema neželenih rezultatov;
2. 
   iz razlogov - ki se uporablja za opredelitev glavnega vzroka težav, ki nastanejo med proizvodnjo.

Akcijski načrt

• 
  Določiti problem, ki ga je treba rešiti.
• 
  Ob upoštevanju vseh dejavnikov (znakov) v zvezi s problemom študije.
• 
  Preglejte temeljne vzroke, ki ustvarjajo največje težave, zbirajo podatke o njih in jih vodijo.
• 
  Zgradite diagram Pareto, ki objektivno predstavlja dejansko stanje v jasni in vizualni obliki.
• 
  

Metoda

Splošna pravila za gradnjo grafikona Pareto

1. 
   Odločite se, katere težave (vzroki težav) je treba raziskati, katere podatke za zbiranje in kako jih razvrstiti.
2. 
   Razvijte obrazce za registracijo virov podatkov (na primer kontrolni seznam).
3. 
   Zbirajte podatke z izpolnjevanjem obrazcev in izračunajte rezultate za vsako študijo nasledstva (indikator, znak).
4. 
   Zgraditi pareot diagram za pripravo tabele oblike, ki v IT grafs za rezultate za vsakega preverljivega dejavnika ločeno, akumulirani znesek števila nastopov ustreznega faktorja, obresti za skupni rezultat in nabrane obresti.
5. 
   Izpolnite tabelo z dajanjem podatkov, pridobljenih s preverljivim dejavnikom v vrstnem redu zmanjševanja pomena.
6. 
   Pripravite osi (eno vodoravno in dve navpični črti) za izgradnjo diagrama. Nanesite na levi osniški lestvici v intervalih od 0 do skupne količine identificiranih dejavnikov, in na desni osi ordinate - lestvice od 0 do 100, ki odraža odstotek faktorja. Os abscisa razdelite v intervalih v skladu s številom dejavnikov v študiji ali relativni frekvenci.
7. 
   Zgradite diagram stolpca. Višina stolpca (preložena na levi lestvici) je enaka številu nastopov ustreznega faktorja. Stolpci so v padajočem vrstnem redu (zmanjšanje pomembnosti faktorja). Zadnji stolpec označuje "drugo", i.e., nepomembne dejavnike, in so lahko višji od sosednjega.
8. 
   Narišite kumulativno krivuljo (krivulja pareto) - zlomljene, povezovalne točke akumuliranih količin (kvantitativni ukrep dejavnikov ali odstotkov). Vsaka točka je nameščena na ustrezni stolpec grafikona, ki se osredotoča na desno stran.
9. 
   Nanesite vse oznake in napise na diagramu.
10. 
    Analiza grafikona Pareto.

Dodatne informacije:

• 
  Poskusite doseči visoke rezultate samo v več smereh, in ne dvigniti kazalnikov v vseh smereh takoj.
• 
  Osredotočite se samo na vire, ki prinašajo največjo zaslužek, ne poskušajte izboljšati učinkovitosti vseh virov naenkrat.
• 
  V vsakem področju, ki je za vas pomembno, poskusite ugotoviti, katera 20% prizadevanj lahko privede do 80% rezultatov.
• 
  Uporabite večino redkih uspešnih trenutkov, ko boste lahko pokazali najvišje rezultate.
• 
  Pomanjkanje časa - mit. Pravzaprav imamo dovolj časa. Resnično uporabljamo le 20% našega dne. In mnogi nadarjeni ljudje naredijo glavne "poteze" v nekaj minutah.

Prednosti metode

Primerjava paretovih grafikonov, ki opisujejo situacijo pred in po izvedbi izboljšav, vam omogočajo, da pridobite kvantitativno oceno dobitkov iz teh dogodkov.

Slabosti metode

pričakovani rezultati

Namen metode

Namen metode

Bistvo metode

Zahvaljujoč grafični predstavitvi razpoložljivih kvantitativnih informacij, si lahko ogledate vzorce, ki jih je težko razlikovati v preprosti tabeli z nizom številk, ocenite težave in našli načine za njihovo reševanje.

Akcijski načrt

2. Zgradite histogram.

3. Analizirajte histogram:

• 
  določi vrsto porazdelitve podatkov (normalno, asimetrično, bimodalno itd.);
• 
  ugotovite variabilnost procesa;
• 
  po potrebi analizirajte običajno distribucijo z matematičnim aparatom.

Metoda

Histogram je ena od različic grafikona stolpca, ki vam omogoča, da vizualno ocenite porazdelitev statističnih podatkov, ki jih je pokazala pogostost udarca v določenem (vnaprej določenem) intervalu.

Postopek za izgradnjo histograma

1. 
   Zberite podatke, razkrijejo najvišjo in minimalno vrednost in določite obseg (obseg) histograma.
2. 
   Pridobljeno območje deljeno z intervali, po določitvi njihovega števila (običajno 5-20, odvisno od števila kazalnikov) in določimo širino intervala.
3. 
   Vsi podatki so razdeljeni po intervalih v naraščajočem vrstnem redu: leva meja prvega intervala mora biti manjša od najmanjše obstoječe vrednosti.
4. 
   Izračunajte frekvenco vsakega intervala.
5. 
   Izračunajte relativno frekvenco podatkov iz vsakega intervalih.
6. 
   Glede na pridobljene podatke za izgradnjo histograma - grafikona stolpca, katerih višina stolpcev ustreza frekvenci ali relativni frekvenci podatkov, ki vstopajo v vsakega od intervalov:

• 
  uporabljena je horizontalna os, izbrana je lestvica in ustrezni intervali so odloženi;
• 
  nato je navpična os zgrajena, na kateri je lestvica izbrana tudi v skladu z največjo vrednostjo frekvence.

Dodatne informacije:

1. 
   Struktura variacij je lažja videti, kdaj so podatki predstavljeni grafično kot histogram.
2. 
   Preden zaključke, ki temeljijo na analizi histograma, se prepričajte, da so podatki reprezentativni za obstoječe pogoje postopka.
3. 
   Sklepne ugotovitve ne nahajajo na podlagi majhnih vzorcev. Večja je velikost vzorca, večje je zaupanje v dejstvo, da so trije pomembni parametri histograma njegovo središče, širina in oblika - reprezentativni za celoten proces ali skupino izdelkov.
4. 
   Za vsako strukturo variacij (vrsta distribucije) so razlage.
5. 
   Razlaga histograma je le teorija, ki jo je treba potrditi z dodatnimi analizami in neposrednimi pripombami za analiziran proces.

Prednosti metode

• 
  Vizualnost, preprostost obvladovanja in aplikacij.
• 
  Nadzor z uporabo dejstev, ne mnenj.
• 
  Omogoča vam, da bolje razumete variabilnost, ki je neločljivo povezana s postopkom, poglejte globino na problem in olajšajo iskanje načinov za njihovo reševanje.

Slabosti metode

pričakovani rezultati

Metoda "Isicava Graf"

Druge metode metode: "vzročni diagram" ("ribje okostje")

Namen metode

Namen metode

Bistvo metode

Diagram omogoča enostavno in dostopno obliko, da se sistematizirajo vse možne vzroke za obravnavane težave, dodelijo najpomembnejše in izvedejo korensko iskanje korenin.

Akcijski načrt

• 
  zbiranje in sistematizacija vseh razlogov, ki neposredno ali posredno vplivajo na testne težave;
• 
  razvrščanje teh razlogov za semantične in vzročne bloke;
• 
  razvrstitev v vsakem bloku;
• 
  analiza nastale slike.

Metoda

Splošna pravila za izgradnjo

1. 
   Pred začetkom gradnje grafikona morajo vsi udeleženci prišli do skupnega mnenja o besedilu problema.
2. 
   Študiran problem se zabeleži na desni strani na sredini čistega lista papirja in je okvir, na katerega je glavna horizontalna puščica primerna na levi - "Območje" (Graf ISICE zaradi videza se pogosto imenuje »Riba« Okostje ").
3. 
   Glavni razlogi (vzroki za raven 1), ki vplivajo na problem - "velike kosti" se uporabljajo. Sestavljajo jih v okviru in so povezani z nagnjenimi puščicami z "razpon".
4. 
   Naslednji razlogi (razlogi 2) se uporabljajo, ki vplivajo na glavne vzroke ("velike kosti"), in tiste, nato pa so posledica sekundarnih razlogov. Sekundarni razlogi so zabeleženi in razporejeni v obliki "Srednje kosti", ki mejijo na "Big". Razlogi za raven 3, ki vplivajo na razloge za raven 2, se nahajajo v obliki "majhnih kosti", ki mejijo na "srednji", itd (če na diagramu ni vseh vzrokov, potem je ena puščica prazna ).
5. 
   Pri analiziranju je treba vse dejavnike najti in popraviti, tudi tisti, ki se zdijo nepomembni, saj je cilj sheme najti najbolj pravilen način in učinkovita metoda rešitve problema.
6. 
   Razlogi (dejavniki) so ocenjeni in uvrščeni po njihovem pomenu, ki je še posebej pomembno, kar verjetno ima največji vpliv na kazalnik kakovosti.
7. 
   Diagram je opravljen vse potrebne informacije: njeno ime; ime izdelka; imena udeležencev; datum itd.

• 
  Postopek ugotavljanja, analiziranja in pojasnjevanja razlogov je ključnega pomena za strukturiranje problema in prehoda na korektivne ukrepe.
• 
  Pri analizi vsakega razloga je vprašanje "zakaj?", Je mogoče določiti temeljni vzrok težave (po analogiji z identifikacijo glavne funkcije vsakega predmeta elementa s funkcionalno in stroškovno analizo).
• 
  Način, kako pogledati logiko v smeri "Zakaj?" To smer je razmisliti v obliki postopka postopnega razkritja celotne verige dosledno medsebojno povezanih vzročnih dejavnikov, ki vplivajo na problem kakovosti.

Prednosti metode

• 
  spodbujanje ustvarjalnega razmišljanja;
• 
  pošljite razmerje med razlogi in primerjajte njihov relativni pomen.

Slabosti metode

• 
  Logični preskus verige razlogov, ki vodijo do korenskega vzroka, se ne šteje, t.j., ni pravil o validaciji v nasprotni smeri od korenin vzrokov za rezultate.
• 
  Kompleks in ne vedno dobro strukturiran diagram ne omogoča pravilnih zaključkov.

pričakovani rezultati

Metoda "Krmilne kartice"

Druge metode metode: "Shukhart Check Maps".

Namen metode

Namen metode

V obdobju začetka postopka ocenite možnosti procesa, t.j. sposobnost izpolnjevanja specifikacij.

Bistvo metode

Akcijski načrt

1. 
   Izberite kazalnik, načrt vzorčenja, tip zemljevida.
2. 
   Zbiranje podatkov.
3. 
   Izračun selektivne statistike, osrednje linije, omejitve nadzora.
4. 
   Zgraditi nadzorno kartico.
5. 
   Stopnja nadzora procesa.
6. 
   Izboljšanje sistema.
7. 
   Preračun CC (po potrebi).

Metoda

Pravila za nadzorne kartice za gradnjo

Pri izdelavi QC na osi osi, se vrednosti nadzorovanega parametra preložene, in na osi abscisa t, ki jemljejo vzorčenje (ali njegovo število).

QC je običajno tri vrstice. Osrednja linija (Cl) je želena povprečna značilnost nadzorovanega parametra kakovosti. Torej, v primeru (x - R) -Carts, bo nazivna vrednosti` X in R, ki se uporabljajo za ustrezne zemljevide.

Dve drugi vrstici, od katerih je eden oddaljen nad osrednjo - zgornjo kontrolno mejo (WCP), drugi pod njem pa je spodnja meja nadzora (NKP), predstavljajo največje dovoljene meje spreminjanja vrednosti nadzorovane karakteristike (Kazalnik kakovosti).

Dodatne informacije:

• 
  Vsak, naj prvotno neučinkovit QC, - potrebna sredstva za vodenje naročila pri nadzoru tehnološkega procesa.
• 
  Za uspešno izvajanje v praksi je QC pomemben ne le za obvladovanje tehnike njihove kompilacije in vzdrževanja, ampak, kar je veliko bolj pomembno, naučite se, kako "prebrati" kartico.

Prednosti metode

• 
  Označuje morebitne težave, preden se sproščajo okvarjeni izdelki.
• 
  Omogoča izboljšanje kazalnikov kakovosti in zmanjšanje stroškov zagotavljanja.

Slabosti metode

pričakovani rezultati

Tema: "Orodja za nadzor kakovosti v podjetju."

Kratke teoretične informacije

Orodja za nadzor kakovosti.

Nadzor kakovosti je dejavnost, ki vključuje meritve, pregled, preskušanje ali ocenjevanje parametrov objektov in primerjajo pridobljene vrednosti z zahtevami, ki jih določajo ti parametri (kazalniki kakovosti).

Sodobna orodja za nadzor kakovosti so metode, ki se uporabljajo za reševanje problema kvantificiranja kakovosti parametrov. Takšna ocena je potrebna za objektivno izbiro in sprejemanje odločitev o upravljanju pri standardizaciji in certificiranju proizvodov, nameravam povečati njegovo kakovost itd.

Uporaba statističnih metod je zelo učinkovit način za razvoj novih tehnologij in nadzora kakovosti procesov.

Kakšna je vloga nadzora v procesu upravljanja kakovosti?

Sodobni pristopi k upravljanju kakovosti kažejo izvajanje sistema nadzora kakovosti proizvodov na vseh stopnjah njegovega življenjskega cikla, od zasnove, in konča poprodajne storitve. Glavna naloga nadzora kakovosti je preprečiti nastanek zakonske zveze. Zato je med nadzorom obstaja stalna analiza določenih odstopanj parametrov proizvoda iz uveljavljenih zahtev. V primeru, da parametri proizvodov ne ustrezajo določenim kazalnikom kakovosti, vam bo sistem za nadzor kakovosti pomagal hitro ugotoviti najverjetnejše vzroke neskladnosti in jih odpraviti.

Ali moram nadzorovati vse izdelke, ki jih vaše podjetje sprošča?

Vse je odvisno od posebnosti vaše proizvodnje. Če je to enega ali majhnega značaja, lahko izpostavimo izdelkom s trdnimi i.e. 100-odstotni nadzor. Trden nadzor, praviloma je precejšen in drag, zato se v obsežni in množični produkciji običajno uporablja tako imenovani selektivni nadzor, razkritja le del proizvoda izdelka (vzorčenje). Če kakovost izdelka v vzorcu izpolnjuje ugotovljene zahteve, se celotna stranka šteje za visoko kakovost, če ne - celotna stranka je pogubna. Vendar pa je zaradi te metode nadzora verjetnost napačne pomanjkljivosti (tveganje za dobavitelja) ohranjena ali nasprotno, priznanje blaga primernega proizvoda (tveganje stranke). Zato, v selektivnem nadzoru, sklenitev pogodbe za dobavo svojih izdelkov, boste morali določiti obe možne napake, ki jih izrazite kot odstotek.

Katere metode se najpogosteje uporabljajo v procesu nadzora kakovosti?

Obstajajo različne metode nadzora kakovosti proizvodov, med katerimi statistične metode zavzemajo posebno mesto.

Mnogi od sodobne metode Matematična statistika so precej zapletena za zaznavanje in še bolj za široko uporabo vseh udeležencev v procesu upravljanja kakovosti. Zato japonski znanstveniki, izbrani iz celotnega sklopa sedmih metod, ki se najbolj uporabljajo v procesih nadzora kakovosti. Zasluga Japoncev je, da so zagotovili preprostost, vizualizacijo, vizualizacijo teh metod, ki jih pretvarjajo v orodja za nadzor kakovosti, ki jih je mogoče razumeti in učinkovito uporabiti brez posebnega matematičnega usposabljanja. Hkrati, z vso svojo preprostostjo, vam te metode omogočajo, da ohranite povezavo s statistiko in omogočite strokovnjakom, če je to potrebno za njihovo izboljšanje.

Torej, na sedem osnovnih metod ali orodij za nadzor kakovosti vključujejo naslednje statistične metode:

· Kontrolni seznam;

· Graf bar;

· Razpršitev diagrama;

· Pareto diagram;

· Stratifikacija (paket);

· ISICAW diagram (vzročna grafikon);

· Nadzorni zemljevid.

Slika 13.1. Orodja za nadzor kakovosti.

Orodja za nadzor kakovosti se lahko obravnavajo tudi kot ločene metode in kot sistem metod, ki zagotavljajo celovit nadzor kazalnikov kakovosti. So najpomembnejši del celovitega sistema za spremljanje univerzalnega upravljanja kakovosti.

Kakšne so značilnosti uporabe orodij za nadzor kakovosti v praksi?

Uvedba sedmih orodij za nadzor kakovosti ne bi smela naučiti s temi metodami vseh udeležencev v procesu. Na primer, uspešno izvajanje orodij za nadzor kakovosti na Japonskem je prispevalo k usposabljanju upravljanja in zaposlenih s tehnikami nadzora kakovosti. Velika vloga pri usposabljanju statističnih metod na Japonskem je igrala vrčki nadzora kakovosti, v katerih so bili usposobljeni delavci in inženirji večine japonskih podjetij.

Ko že govorimo o sedmih preprostih metodah statističnih kontrol kakovosti, je treba poudariti, da je njihov glavni namen nadzor tekočega procesa in zagotavljanje udeleženca v dejanskem procesu za prilagoditev in izboljšanje procesa. Znanje in uporaba v praksi sedmih orodja za nadzor kakovosti temelji na eni od najpomembnejših zahtev TQM - stalna samokontrola.

Statistične metode nadzora kakovosti trenutno veljajo ne le v proizvodnji, temveč tudi pri načrtovanju, oblikovanju trženja, logistike itd. Zaporedje uporabe sedmih metod se lahko razlikuje glede na cilj, ki je nastavljen pred sistemom. Podobno, uporabljeni sistem za nadzor kakovosti ni treba vključiti vseh sedem metod. Morda so manj in morda več, saj obstajajo druge statistične metode.

Vendar pa je mogoče povedati popolno zaupanje, da so nujna orodja za nadzor kakovosti in zadostne statistične metode, katerih uporaba pomaga pri reševanju 95% vseh težav, ki nastanejo v proizvodnji.

Kaj je nadzorni list in kako uporabljajo?

Ne glede na to, ali je naloga, ki se sooča s sistemom, ki združuje zaporedje uporabe statističnih metod, vedno začnejo z zbiranjem podatkovnih podatkov, na podlagi katerega se uporablja eno ali drugo orodje.

Nadzorni list (ali list) je orodje za zbiranje podatkov in samodejno naročanje, da se olajša nadaljnja uporaba zbranih informacij.

Običajno je nadzorovani list papirni obrazec, na katerem so natisnjeni nadzorovani parametri, v skladu s katerimi se podatki lahko vnesete v list z oznakami ali preprostimi znaki. Omogoča vam samodejno racionalizacijo podatkov brez njihovega poznejšega prepisa. Tako je nadzorni list dobro orodje Registracija podatkov.

Število različnih kontrolnih seznamov se izračuna na stotine, načeloma pa je za vsak poseben namen mogoče razviti njen list. Toda načelo njihove zasnove ostaja nespremenjeno. Na primer, urnik temperature bolnika je ena od možnih vrst kontrolnih listov. Kot drug primer lahko navajate nadzorovan list, ki se uporablja za odpravo zavrnjenih delov v televizorjih (glej sliko 13.2).

Na podlagi podatkov, zbranih z uporabo teh kontrolnih seznamov (Slika 13.2) podatkov, ni težko pripraviti tabele skupnih napak:

Slika 13.2 Kontrolni seznam.

Pri pripravi listov nadzora morate biti pozorni na dejstvo, da je navedeno, kdo, v kateri stopnji procesa in v kakšnem času, ko so zbrani podatki, in tudi, da je oblika lista preprosta in razumljiva brez dodatnih pojasnil. Pomembno je, da so vsi podatki vestno določeni, in informacije, zbrane v kontrolnem listu, se lahko uporabijo za analizo postopka.

Za katere namene v praksi nadzora kakovosti uporablja histogram?

Za vizualno predstavitev trenda spreminjanja opazovanih vrednosti se uporablja grafična podoba statističnega materiala. Najpogostejši razpored, ki se uporablja pri analiziranju distribucije naključne variance med nadzorom kakovosti je histogram.

Histogram je orodje, ki vam omogoča, da vizualno cenite zakonodajo porazdelitve statističnih podatkov.

Distribucijski histogram je običajno zgrajen za interval vrednosti vrednosti parametra. Za to, v intervalih, ki se pretresajo na osi abscisa, so vgrajene pravokotnike (stolpce), katerih višina so sorazmerna s frekvencami intervalov. Alto Osis osi položi absolutne frekvenčne vrednosti (glej sliko). Podobno obliko histograma je mogoče dobiti, če osi osi deponira ustrezne vrednosti relativnih frekvenc. V tem primeru bo vsota območij vseh stolpcev enaka tistemu, ki se izkaže za primerno. Histogram je prav tako zelo primeren za vizualno oceno lokacije statističnih podatkov v sprejemu. Da bi cenili ustreznost procesa z zahtevami potrošnika, moramo primerjati kakovost postopka s tolerančnim poljem, ki ga je namestil uporabnik. Če je toleranca, se histogram uporablja na vrhu (SU) in spodnji (S L) njenih meja v obliki vrstic, ki so pravokotne na os abcisa, da primerjamo porazdelitev parametra kakovosti procesa s tem meja. Potem lahko vidite, ali je histogram dobro nameščen v teh mejah.

Primer izgradnje histograma.

Na sliki, kot primer, se daje histogram vrednosti dobička dobička 120 dokazanih ojačevalnikov. Pri tem so ti ojačevalniki nominalna vrednost koeficienta s n na tej vrsti ojačevalnikov, ki so enake 10dB. Nameščene so tudi dovoljene vrednosti dobička dobička: spodnja meja tolerance s l \u003d 7,75 dB, in zgornjim s u \u003d 12,25 dB. V tem primeru je širina sprejemnega polja T enaka razliki v vrednosti zgornjih in spodnjih meja T \u003d S U-S L.

Če uredite vse vrednosti dobička v uvrščeni vrstici, bodo vsi v sprejemnem polju, ki bodo ustvarili iluzijo odsotnosti težav. Pri gradnji histograma takoj postane očitno, da je porazdelitev koeficientov dobitka, čeprav je v sprejemu, vendar je jasno premaknjena na spodnjo mejo in v večini ojačevalnikov, je vrednost tega parametra kakovosti manj kot nominalna. To pa daje dodatne informacije za nadaljnje analize problemov.

Slika 13.3 Primer izgradnje histograma.

Kaj je razpršen diagram, za katerega se uporablja?

Scenat diagram je orodje, ki vam omogoča, da določite pogled in tesnost odnos med pari ustreznih spremenljivk.

Ti dve spremenljivki se lahko nanašata na:

· Karakteristika kakovosti in dejavnika, ki vpliva nanj;

· Dve različnih značilnosti kakovosti;

· Dva dejavnika, ki vpliva na eno kakovostno značilnost.

Postrežemo tudi povezavo med njimi in razprševalnim diagramom, ki se imenuje tudi korelacijsko polje.

Uporaba razpršenega diagrama v procesu nadzora kakovosti ni omejena le na identifikacijo vrste in tesnosti povezave med spremenljivimi pari. Raztrjevalni diagram se uporablja tudi za ugotavljanje vzročne kakovosti obveznosti in vplivajo na dejavnike.

Kako zgraditi razpršen diagram?

Zgradba razpršenega diagrama se izvede v naslednjem zaporedju:

Zberite podatke o paru ( h., w.), Med katerimi želite raziskati odvisnost in jih postavite v tabelo. Zaželeno je vsaj 25-30 parov podatkov.

Poiščite najvišje in minimalne vrednosti za h. in y.. Izberite lestvice na vodoravni in navpični osi, tako da sta obe dolžini delovnih delov približno enaki, nato pa bo diagram lažje brati. Vzemite vsako osi od 3 do 10 stopenj in uporabite okrogle številke za lažjo branje. Če je ena spremenljivka dejavnik, druga pa je značilnost kakovosti, izberite vodoravno os za faktor h.in za kakovostno karakteristiko - navpična os w..

Na ločenem listu papirja narišite urnik in uporabite podatke. Če se v različnih opazovanjih dobijo enake vrednosti, prikažejo te točke ali risanje koncentričnih krogov ali z uporabo druge točke poleg prvega.

Vse potrebne oznake. Prepričajte se, da so naslednji podatki, ki se odražajo v diagramu, razumljivi za katero koli osebo, in ne samo tistemu, ki je naredil grafikon:

· Ime diagrama;

· Časovni interval;

· Število parov podatkov;

· Imena in merske enote za vsako osjo;

· Ime (in drugi podatki) osebe, ki je ta diagram.

Primer gradnje razpršenega diagrama.

Potrebno je ugotoviti učinek toplotne obdelave integriranih vezij pri T \u003d 120 ° C za čas t \u003d 24 ur, da se zmanjša zadnji tok prehoda P-N (I ARR.). Za poskus je bilo vzetih 25 integriranih vezij (n \u003d 25) in vrednosti IR., Ki so prikazane v tabeli.

1. Tabela najde največje in minimalne vrednosti. h. in w.: Največje vrednosti h. = 92, w. \u003d 88; Minimalne vrednosti h. \u003d 60, Y \u003d 57.

2. V urniku na osi abscisa, se vrednosti preložene h., na osi ordinate - vrednote w.. Ob istem času, dolžina osi naredi skoraj enako razliko med svojimi najvišjimi in minimalnimi vrednostmi in se nanesejo na os delitvi lestvice. Graf se približuje trgu. V obravnavanem primeru je razlika med najvišjimi in najnižjimi vrednostmi 92 - 60 \u003d 32 za h. in 88 - 57 \u003d 31 za w.Zato se lahko vrzeli med delitvijo lestvice opravijo enako.

3. Urnik se uporablja v merilnem postopku in točki razpršenega diagrama.

4. Grafikon označuje število podatkov, cilj, ime izdelka, ime postopka, izvajalca, datum priprave urnika itd. Prav tako je zaželeno, da se pri registraciji podatkov med meritvami, ki so priložene informacije, potrebne za nadaljnje raziskave in analize: ime merilnega predmeta, značilnosti, metoda vzorčenja, datum, čas merjenja, temperatura, vlažnost, metoda merjenja, vrsta merilnega instrumenta, Ime operaterja, izmerjeno (za ta vzorec) itd.

Slika 13.4. Razdalja diagrama.

Scatter Diagram vam omogoča, da vizualno pokažete znak spreminjanja kakovosti parametra v času. V ta namen bomo porabili od začetka koordinat disertatorja. Če vse točke padejo na bosetorja, to pomeni, da se vrednosti tega parametra niso spremenili med poskusom. Zato zadevni dejavnik (ali dejavniki) ne vpliva na parameter kakovosti. Če večina točk leži pod disertorjem, to pomeni, da so se vrednosti parametrov kakovosti v preteklem času zmanjšale. Če so točke, ki so postavljene nad disertorjem, se vrednosti parametrov za obravnavani čas povečajo. Po porabi žarkov od začetka koordinat, ki ustrezajo povečanju parametra na 10, 20, 30, 50% z izračunom točk med ravnijo, da ugotovimo frekvenco parametrov vrednosti v intervalih od 0. .. 10%, 10 ... 20% itd.

Sl. 13.5. Primer analize razpršenega diagrama.

Kaj je pareto diagram in kako se uporablja za nadzor kakovosti?

Leta 1897 je italijanski ekonomist V. Pareto predlagal formulo, ki kaže, da so javne koristi hitro porazdeljene. Ista teorija je bila prikazana v diagramu ameriškega ekonomista M. Lorenz. Oba znanstvenika sta pokazala, da v večini primerov največji delež dohodka ali koristi (80%) spada v majhno število ljudi (20%).

Dr. D. Juran je M. Lorenz grafikon uporabljal na področju nadzora kakovosti, da bi razvrstili težave s kakovostjo na nekaj, vendar bistvenega pomena, pa tudi številne, vendar nepomembne in imenovale to metodo z analizo pareta. Navedla je, da je v večini primerov precejšnje število napak in izgub, povezanih z njimi, nastanejo zaradi razmeroma majhnega števila razlogov. Hkrati je ponazoril svoje izjave s pomočjo grafikona, ki je prejela ime pareto.

Chart Pareto je orodje, ki vam omogoča razdeljevanje prizadevanj za reševanje nastajajočih težav in opredelitev glavnih razlogov, iz katerih morate začeti delovati.

V vsakodnevnih dejavnostih za nadzor in upravljanje kakovosti so vse vrste težav stalno povezane, na primer, s prihodom zakonske zveze, motnje v delovanju opreme, povečanje časa od izdaje serije izdelkov do svoje prodaje, prisotnost v skladišču nerealiziranih proizvodov, sprejem pritožb. Chart Pareto vam omogoča, da razdelite prizadevanja za reševanje nastajajočih težav in vzpostaviti glavne dejavnike, iz katerih morate začeti delovati, da bi premagali nastajajoče težave.

Obstajata dve vrsti grafikonov Pareto razlikujejo:

1. Pareto grafikon glede na rezultate dejavnosti. Ta diagram je namenjen identifikaciji glavnega problema in odraža naslednje neželene rezultate dejavnosti:

· Kakovost: napake, okvare, napake, napake, pritožbe, popravila, vrnitev izdelka;

· Stroški: obseg izgube, stroški;

· Čas dostave: Pomanjkanje rezerv, napak pri risarskih računih, motnje pošiljk;

· Varnost: Nesreče, tragične napake, nesreče.

2. Pareto iz razlogov. Ta diagram odraža vzroke težav, ki nastanejo med proizvodnjo, in se uporablja za identifikacijo glavnega:

· Izvajalec: premik, brigada, starost, izkušnje, kvalifikacija, individualne značilnosti;

· Oprema: Orodni stroji, agregati, orodja, oprema, organizacija uporabe, modeli, žigi;

· Surovine: proizvajalec, vrsta surovin, tovarniških dobaviteljev, stranka;

· Metoda dela: pogoji proizvodnje, naročila, obleke, delovne tehnike, zaporedje poslovanja;

· Meritve: natančnost (navodila, branje, armaturna plošča), zvestoba in ponovljivost (sposobnost, da se naknadne meritve enake vrednosti), stabilnosti (ponovljivost za dolgo obdobje), natančnost skupne, tj. Skupaj z natančnostjo instrumenta in usmerjanjem instrumenta, tip merilnega instrumenta (analogne ali digitalne).

· Kako zgraditi pareot diagram?

Stavbni grafikon Pareto je sestavljen iz naslednjih korakov.

Faza 1. Odločite se, kateri problemi raziskujejo in kako zbrati podatke.

1. Kakšno vrsto problema želite raziskati? Na primer, pomanjkljive izdelke, izgube denarja, nesreče.

2. Katere podatke je treba zbrati in kako jih razvrstiti? Na primer, po vrstah napak, na kraju njihovega videza, v skladu s postopki, na strojih, za delavce, za tehnološke razloge, opremo, glede na merilne metode in rabljenih merilnih sredstev.

Opomba. Povzemite preostale revne znake pod generalnim naslovom "Drugo".

3. Nastavite obdobje zbiranja metode in podatkov.

Faza 2. Razvijte nadzorovan list za sečnjo s seznamom zbranih vrst informacij. Zagotoviti je treba kraj za urnitev preverjanja podatkov o preverjanju podatkov.

Faza 3. Izpolnite list za registracijo podatkov in izračunajte rezultate.

1. faza 4. Za izgradnjo pareto grafikona, razviti tabeli obrazec za preglede podatkov, ki zagotavljajo v njem šteje za rezultate za vsako značilno značilnost ločeno, akumulirano količino napak števil, zanimanje za celoten rezultat in nabrane obresti.

Faza 5. Postavite podatke, pridobljene za vsak znak, ki se preverja, po pomembnosti in izpolnite tabelo.

Opomba. "Druga" skupina mora biti nameščena v zadnjo vrstico, ne glede na to, koliko se je številka izkazala, kot je niz funkcij, numerični rezultat za vsako manj kot najmanjšo vrednost, pridobljeno za dodeljeno funkcijo na ločen niz.

Faza 6. Naročite eno vodoravno in dve navpični osi.

1. Vertikalne osi. Lestvico nanesite na levi os v intervalih od 0 do številke, ki ustreza celotnemu rezultatu. Na desni osi se lestvica uporablja v intervalih od 0 do 100%.

2. Horizontalna os. Razdelite to os v intervalih v skladu s številom nadzorovanih znakov.

Stage 7. Zgradite diagram stolpca

Faza 8. Naročite krivuljo Pareto. Če želite to narediti, na vertikalah, ki ustrezajo desnim koncem vsakega intervala na vodoravni os, nanesite točke akumuliranih količin (rezultatov ali odstotkov) in jih priključite med odseki ravnih linij.

1. faza. Uporabite vse oznake in napise na tabelo.

1. Napisi, povezani z diagramom (ime, označevanje številskih vrednosti na osi, ime nadzorovanega izdelka, ime prevajalnika grafikona).

3. Podatkovni napisi (obdobje zbiranja informacij, predmet raziskave in kraj njegovega izvajanja, skupno število kontrolnih objektov).

Kako lahko pareto grafikon analizirajo težave s kakovostjo v podjetju?

Pri uporabi grafikona Pareto je najpogostejša metoda analize tako imenovana ABC analiza, bistvo, ki ga bomo pogledali na primer.

Primer gradnje in analize grafikona Pareto.

Recimo, veliko število končnih izdelkov različnih vrst se je nabralo v skladišču vašega podjetja. Ob istem času, vsi izdelki, ne glede na njeno vrsto in vrednost, je podvržen trdni izhodni nadzor. Zaradi dolgega časa nadzora je prodaja odložena, vaše podjetje pa je izgube zaradi dobav.

Razdelili smo vse končne izdelke, shranjene na zalogi, po skupinah, odvisno od vrednosti vsakega izdelka.

Za izgradnjo grafikona Pareto in ABC analize smo zgradili tabelo z akumulacijo do 100%.

Gradnja nabrane frekvenčne tabele je naslednja.

Najprej poiščite skupne stroške izdelkov kot količina del za vrednosti razrednih centrov in število vzorcev, pomnoževanje vrednosti stolpcev 1 in 2, tj. Skupna vrednost je enaka

95 × 200 \u003d 85 × 300 + 75 × 500 + ... + 15 × 5000 + 5 × 12500 \u003d 465.0 tisoč dolarjev

Nato sestavljajo podatke o stolpcu 3. Na primer, vrednost iz prve vrstice 19.0 tisoč dolarjev se določi na naslednji način: 95 × 200 \u003d 19 tisoč dolarjev. Vrednost iz druge vrstice, ki je enaka 44,5 tisoč dolarjev, se določi kot Sledi: 95 × 200 + 85 × 300 \u003d 44,5 tisoč dolarjev itd.

Nato najdemo vrednost stolpca 4, ki kaže, koliko odstotkov skupnih stroškov so podatki vsake vrstice.

Podatki stolpca 6 se oblikujejo na naslednji način. Vrednost 0,8 iz prve vrstice je število obresti, ki je dojemalo na akumuliranem stanju proizvodov (200) iz skupnega števila vzorcev (25000). Vrednost 2,0 od druge vrstice je število obresti, ki je vključeno na nabrane zaloge proizvodov (200 + 300), od skupnega zneska.

Po tem pripravljalnem delu je enostavno zgraditi pareto diagram. V pravokotnem koordinatnem sistemu vzdolž osi abscisa odložite relativno frekvenco izdelka NI / N,% (Podatki o stolpcu 6) in vzdolž osi osi - Relativna vrednost teh izdelkov STI / CT,% (Podatki o stolpcu 4) . S povezovanjem nastalih točk dobimo prehodno krivuljo (ali pareto diagrama), kot je prikazano na sliki 3.6.

Pareto krivulja se je izkazala za relativno gladko kot posledica velikega števila razredov. Z zmanjšanjem števila razredov postane bolj zlomljena.

Slika 3.6. Primer Chart Pareto.

Od analize grafikona, Pareto kaže, da je najdražji izdelek (prvih 7 vrstic tabele), ki je 20% skupnega števila vzorcev, shranjenih v skladišču, predstavlja več kot 50% skupne vrednosti Vsi končni izdelki in delež poceni izdelkov, ki se nahajajo v zadnji vrstici tabele, in sestavni del 50% celotnega zneska proizvodov v skladišču, je le 13,3% celotnih stroškov.

Pokličimo skupino "Dragi" izdelek s strani skupine A, skupina poceni izdelkov (do 10 $) - Group C, in vmesna skupina - Group V. Zgradimo tabelo ABC - Analiza dobljenih rezultatov.

Zdaj je jasno, da bo nadzor izdelkov v skladišču učinkovitejši, če bo nadzor vzorcev skupine A strožja (trdna) in nadzoruje vzorce skupine C - selektivne.

Kaj je stratifikacija?

Ena od najučinkovitejših statističnih metod, ki se pogosto uporabljajo v sistemu upravljanja kakovosti, je metoda stratifikacije ali ločevanja. V skladu s to metodo, metode stratifikacije statističnih podatkov, tj. Podatki skupine Glede na pogoje njihove proizvodnje in izdelavo obdelave vsake podatkovne skupine ločeno. Podatki, razdeljeni v skupine v skladu s svojimi značilnostmi, se imenujejo plasti (STRATA), proces ločevanja na plasti (STRATA) - Reševanje (stratifikacija).

Postopek ločevanja preučevanih statističnih podatkov je orodje, ki omogoča izbiro podatkov, ki odraža zahtevane informacije o postopku.

Obstajajo različne metode ločevanja, katerih uporaba je odvisna od posebnih nalog. Na primer, podatki, povezani z izdelkom, izdelanim na delovnem mestu na delovnem mestu, se lahko v določeni meri razlikujejo glede na izvajalca, ki jo uporablja oprema, metode delovanja, temperaturni pogoji itd. Vse te razlike so lahko dejavniki ločevanja. Proizvodni procesi pogosto uporabljajo 5M metodo, ob upoštevanju dejavnikov, odvisno od osebe (človek), stroj (stroj), material (material), metodo, merjenje (merjenje).

Katera merila lahko izvajamo rally?

Razen se lahko izvede v skladu z naslednjimi merili: \\ t

· Zmanjšanje izvajalcev - na kvalifikacije, spol, izkušnje itd.

· Disekcija strojev in opreme - v novi in \u200b\u200bstari opremi, blagovna znamka, oblikovanje, proizvodnjo podjetja itd.

· Razširjanje materiala - na kraju proizvodnje, proizvajalec, stranka, kakovost surovin, itd

· Delaminacija proizvodne metode - pri temperaturi, tehnološki sprejem, kraj proizvodnje itd.

· Disekcija za merjenje - po metodi, merjenju, vrsta merilnih orodij ali njihovo natančnost itd.

Vendar ta metoda ni tako enostavna za uporabo. Včasih ločitev programske opreme navidezno očiten parameter ne daje pričakovanega rezultata. V tem primeru morate nadaljevati analizo podatkov o drugih možnih parametrih v iskanju reševanja problema.

Kaj je "diagram Isice"?

Rezultat postopka je odvisen od številnih dejavnikov, med katerimi obstaja vrsta odnosa, je posledica (rezultat). Diagram vzrokov in posledic je sredstvo za izražanje teh odnosov v preprost in dostopni obliki.

Leta 1953, profesor na Univerzi Tokyo Kaoru Isikawa, razpravljal o problemu kakovosti v eni tovarni, je povzel mnenje inženirjev v obliki diagrame vzrokov in rezultatov. Ko je diagram začel uporabljati v praksi, se je izkazalo, da je zelo koristno in kmalu se je začel široko uporabljati v mnogih podjetjih na Japonskem, ki je prejel ime ISICA Grafikon. Vključeno je bilo v japonski industrijski standard (JIS) na terminologijo nadzora kakovosti in se v njem določi na naslednji način: Diagram vzrokov in rezultatov je diagram, ki prikazuje razmerje med kazalnikom kakovosti in dejavniki, ki vplivajo nanj.

Vzročni diagram je orodje, ki vam omogoča, da ugotovite najpomembnejše dejavnike (razloge), ki vplivajo na končni rezultat (posledica).

Če je kakovost izdelka zaradi postopka nezadovoljiv, to pomeni, v sistemu razlogov, t.j. Na neki točki postopka se je prišlo do odstopanja iz določenih pogojev. Če je ta razlog mogoče zaznati in odpraviti, bodo izdelani visoko kakovostne izdelke. Poleg tega, če nenehno vzdržujete določene procesne pogoje, lahko zagotovite oblikovanje visoko kakovostnih izdelkov.

Pomembno je tudi, da je dosežen rezultat kazalniki kakovosti (natančnost velikosti, stopnja čistosti, vrednost električnih vrednosti itd.) - izražene s posebnimi podatki. Uporaba teh podatkov z uporabo statističnih metod za nadzor procesa, tj. Preverite sistem vzročnih dejavnikov. Tako je postopek nadzorovan s faktorjem kakovosti.

Kako izgleda Ishika diagram?

Spodaj je prikazan diagram vzročne diagrame:

1. Sistem vzročnih dejavnikov

2. Osnovni proizvodni faktorji

3. Materials.

4. Operaterji

5. OPREMA

6. Metode poslovanja

7. Meritve

8. Postopek

9. Collary.

10. Parametri kakovosti

11. Kazalniki kakovosti.

12. Spremljanje faktorja kakovosti

Kako zbrati podatke, potrebne za izgradnjo grafikona ISIC?

Informacije o kazalnikih kakovosti za izgradnjo diagrama se zbirajo iz vseh razpoložljivih virov; Uporablja se dnevnik operacij, podatki dnevnikov dnevnikov za tekoče spremljanje, poročila o proizvodnji delavcev, itd Pri gradnji diagrama so dejavniki izbrani najpomembnejši od tehničnega vidika. Strokovna ocena se v ta namen pogosto uporablja. Zelo pomembno je, da sledite korelacijskim razmerjem med vzročnimi dejavniki (procesni parametri) in kazalniki kakovosti. V tem primeru so parametri zlahka povezani. Če želite to narediti, pri analiziranju napak proizvodov, jih je treba razdeliti na naključno in sistematično, kar je posebno pozornost nameniti možnosti odkrivanja in poznejše odpravo predvsem vzrokov sistematičnih napak.

Pomembno je, da se spomnite, da so kazalniki kakovosti, ki so posledica postopka, nujno doživljajo razpršitve. Poiščite dejavnike, ki imajo še posebej velik vpliv na raztezanje kazalnikov kakovosti proizvodov (to je, rezultat) se imenuje študija razlogov.

Kaj je zaporedje gradnje vzročne karte?

Trenutno je vzročni grafikon, ki je eno od sedmih orodij za nadzor kakovosti, uporablja po vsem svetu, kot se uporablja ne le za kazalnike kakovosti proizvodov, ampak tudi na druga področja diagramov. Postopek za njegovo gradnjo je mogoče ponuditi iz naslednjih glavnih stopenj.

1. faza 1. Določite kazalnik kakovosti, tj. Rezultat, ki ga želite doseči.

Faza 2. Napišite izbrani kazalnik kakovosti na sredini desnega roba papirnega lista. Od leve proti desni, potegnite ravno črto ("območje") in vnesite posneti indikator v pravokotnik. Nato napišite glavne razloge, ki vplivajo na kazalnik kakovosti, jih vnesite v pravokotnike in se povežete s puščicami "Ridge" v obliki "velikih kosti grebena" (glavni razlogi).

Faza 3. Napišite (sekundarne) razloge, ki vplivajo na glavne razloge ("velike kosti") in jih postavite v obliki "srednjih kosti", ki mejijo na "velikega". Napišite vzroke za terciarnega naročila, ki vplivajo na sekundarne razloge, in jih postavite v obliki "majhnih kosti", ki mejijo na "povprečje".

4. faza 4. Preuči razloge (dejavnike) po njihovem pomenu, z uporabo pareto diagrama za to, in poudariti še posebej pomembno, ki naj bi največji vpliv na kazalnik kakovosti.

Faza 5. Uporabite vse potrebne informacije o diagramu: njegovo ime; Ime izdelka, postopek ali skupina procesov; imena udeležencev procesa; datum itd.

Primer grafikona ISICA.

Ta diagram je zgrajen za identifikacijo možni vzroki Potrošniška disimory.

Slika 3.7. Diagram ISICA.

Ko končate konstrukcije grafikona, je naslednji korak razdelitev razlogov za stopnjo pomembnosti. Ni nujno, da bodo vsi razlogi, vključeni v tabelo, močno vplivalo na kazalnik kakovosti. Navedite samo tiste, ki po vašem mnenju imajo največji vpliv.

Kaj je "Krmilne kartice", in v kakšnih situacijah se uporabljajo?

Vse navedene statistične metode zagotavljajo sposobnost, da določi stanje procesa v določenem trenutku. Nasprotno pa način kontrolnih kartic vam omogoča, da spremljate stanje procesa v času in več - vplivati \u200b\u200bna proces, preden pride iz nadzora.

Control Maps - orodje, ki vam omogoča, da spremljate potek postopka postopka in ga vpliva (z uporabo ustreznih povratnih informacij), ki preprečuje njegovo odstopanje od zahtev za postopek.

Uporaba nadzornih kartic ima naslednje cilje:

· Ohraniti nadzor vrednosti posebne značilnosti;

· Preverite stabilnost postopkov;

· Takoj sprejmejo prilagoditvene ukrepe;

· Preverite učinkovitost sprejetih ukrepov.

Vendar je treba opozoriti, da so navedeni cilji značilni za sedanji proces. V obdobju začetka postopka se krmilne kartice uporabljajo za preverjanje procesne zmogljivosti, tj. Njegova priložnosti, ki je stabilno vzdržati nameščena tolerance.

Kako izgleda kontrolna karta?

Tipičen primer krmilne kartice je prikazana na sliki.

Sl. 3.8. Krmilna kartica.

Pri izdelavi nadzornih kartic na osi osi, se vrednosti nadzorovanega parametra odložijo in na osi abscisa - vzeti čas t vzeti vzorec (ali njegovo število).

Namen metode "sedmih osnovnih orodij za nadzor kakovosti" Opredeliti je težave, ki so predmet prednostne rešitve, ki temeljijo na nadzoru sedanjega procesa, zbiranje, predelavo in analiziranje dobljenih dejstev (statistično gradivo) za naknadno izboljšanje kakovosti procesa.

Bistvo metode - nadzor kakovosti (primerjava načrtovanega kazalnika kakovosti z veljavno vrednostjo) je ena od glavnih funkcij v procesu vodenja kakovosti, in zbiranje, obdelava in analiza dejstev je najpomembnejša faza tega procesa.

Samo sedem je izbranih iz različnih statističnih metod za široko uporabo, ki so jasne in jih je mogoče enostavno uporabljati strokovnjaki različnih profilov. Omogočajo vam, da ugotovite in prikažete težave v času, določite glavne dejavnike, iz katerih morate začeti delovati in razdeliti prizadevanja za učinkovito rešitev teh težav.

Pričakovani rezultat je rešitev za 95% vseh težav, ki nastanejo v proizvodnji.

Sedem osnovnih orodij za nadzor kakovosti - niz orodij, ki olajšajo nadzor problema kontrolnih procesov in zagotavlja različne vrste dejstev za analizo, prilagajanje in izboljšanje kakovosti procesov.

1. Kontrolni seznam. - orodje za zbiranje podatkov in njihovo samodejno naročanje, da se olajša nadaljnja uporaba zbranih informacij.

2. Histogram - orodje, ki vam omogoča, da vizualno ocenite porazdelitev statističnih podatkov, ki jih je pokazala pogostost podatkov, ki vstopajo v določen (vnaprej določen) interval.

3. Pareto graf - orodje, ki vam omogoča objektivno zamisliti in opredeliti glavne dejavnike, ki vplivajo na problem, ki se ukvarjajo s študijem in razdelijo prizadevanja za učinkovito odpravo.

4. Metoda stratifikacije (Razširjanje podatkov) - orodje, ki vam omogoča, da razdelite podatke na podskupine na določeno funkcijo.

5. Raztegni diagram (Dispersion) je orodje, ki vam omogoča, da določite pogled in tesnost odnos med pari ustreznih spremenljivk.

6. ISICA GART (vzročni diagram) - orodje, ki vam omogoča, da ugotovite najpomembnejše dejavnike (razloge), ki vplivajo na končni rezultat (posledica).

7. Krmilni zemljevid - orodje, ki vam omogoča, da spremljate potek postopka postopka in ga vplivate (z uporabo ustreznih povratnih informacij), ki preprečuje njegovo odstopanje od zahtev, ki so bili predstavljeni postopku.

Nadzorni seznami (ali zbiranje podatkov) - posebne obrazce za zbiranje podatkov. Omogočajo postopek zbiranja, prispevajo k natančnosti zbiranja podatkov in samodejno privede do nekaterih zaključkov, kar je zelo primerno za hitro analizo. Rezultati se zlahka pretvorijo v histogram ali pareto diagram. Nadzorne plošče se lahko uporabljajo v kontroli kakovosti in pri nadzoru kvantitativnih značilnosti. Oblika krmilnega lista je lahko drugačna, odvisno od njenega namena.

Da bi našli pravi način za doseganje cilja ali reševanja problema, je prva stvar, ki jo je treba storiti, da zbere potrebne informacije, ki bodo služile kot osnova za nadaljnjo analizo. Zaželeno je, da bodo zbrani podatki predstavljeni v strukturirani in priročni obliki. Za to, kot tudi za zmanjšanje verjetnosti napak pri zbiranju podatkov, se uporablja nadzorovan list.

Nadzorni seznam je oblika, ki je zasnovana za zbiranje podatkov in njihovo samodejno naročanje, zaradi česar je lažje nadaljnje uporabo zbranih informacij.

V bistvu je nadzorni list papirni obrazec, na kateri so natisnjeni nadzorovani parametri, v skladu s katerimi se s pomočjo označenih ali enostavnih znakov, potrebni in zadostni podatki vnesejo v list. To pomeni, da je kontrolni seznam orodje za beleženje podatkov.

Oblika kontrolnega pločevine je odvisna od nastavitve nalog in je lahko zelo raznolika, vendar je v vsakem primeru priporočljivo označiti:

Tema, predmet objekta (običajno naveden v glavi kontrolnega pločevine);

Obdobje registracije podatkov;

Vir podatkov;

Položaj in priimek, ki zaposluje podatke, ki registrirajo;

Konvencije, da se registrirajo pridobljeni podatki;

Tabela za registracijo podatkov.

Pri pripravi kontrolnih pregledov morate zagotoviti, da se uporabljajo najbolj preproste metode polnjenja (številke, pogojne priponke), je bilo število nadzorovanih parametrov, kolikor je mogoče (vendar zadostno za analizo in reševanje problema), in list Obrazec je bil kot jasnejši in bolj primeren za polnjenje, tudi z nekvalificiranim osebjem.

1. Beseda cilj in nalog, za katere se zbirajo informacije.

2. Izberite metode nadzora kakovosti, s katerimi se bodo opravile nadaljnje analize in obdelavo zbranih podatkov.

3. Določite časovno obdobje, v katerem se bodo izvajale raziskave.

4. Razvijte ukrepe (ustvarjanje pogojev) za vestne in pravočasne podatke na nadzornem seznamu.

5. Dodelite podatke, ki so odgovorni za zbiranje podatkov.

6. Razvijte obliko oblike osnovne plošče.

7. Pripravite navodila za zbiranje podatkov.

8. Govorite navodila in usposabljanje delavcev za zbiranje podatkov in jih naredite na kontrolnem seznamu.

9. Organizirajte preglede občasne zbirke podatkov.

Najbolj ostro vprašanje, ki izhaja iz reševanja problema, je natančnost informacij, ki jih zbira osebje. Poiščite rešitev, ki temelji na izkrivljenih podatkih, je zelo težko (če je mogoče). Sprejemanje ukrepov (oblikovanje pogojev) za registracijo zaposlenih v resničnih podatkih je predpogoj za doseganje naloge.

Sl. Primeri krmilnega lista

Možno je uporabiti elektronske prazne

Hkrati se lahko pripišejo slabosti elektronske oblike kontrolnega lista v primerjavi s papirjem:

- b.približnokompleksnost pridobljenosti za uporabo;

- potrebo po več časa za pripravo podatkov.

Za prednosti:

- enostavnost predelave in analize podatkov;

- visoka hitrost pridobivanja potrebnih informacij;

- sposobnost hkratnega dostopa do informacij mnogih ljudi.

Vendar pa mora večina zbranih podatkov podvojiti v papirju. Problem je, da vodi do zmanjšanja produktivnosti: čas, ki prihrani analizo, shranjevanje in prejem potrebnih informacij, je večinoma izravnan zaradi dvojnih podatkov o registraciji podatkov.

Bar Graf- orodje, ki vam omogoča vizualno prikazovanje in enostavno identificirati strukturo in naravo spremembe pridobljenih podatkov (ovrednotiti distribucijo), ki jih je težko opaziti, ko so tabelarni pogled.

Po analizi oblike pridobljenega histograma in njegove lokacije glede na interval tolerance, je mogoče sklepati o kakovosti obravnavanega izdelka ali stanja preučevanega postopka. Na podlagi zaključka se razvijajo ukrepi za odpravo odstopanj kakovosti proizvodov ali stanja procesa.

Odvisno od načina zastopanja (zbirka) izvornih podatkov je način gradnje histograma razdeljen na 2 možnosti:

I možnosti.Za zbiranje statističnih podatkov se razvijejo kontrolni listi kazalnikov ali postopka izdelka. Pri razvoju prazne oblike za preglede je potrebno takoj določiti količino in velikost intervalov, v skladu s katerimi se bodo zbrali podatki, na podlagi katerih bo histogram vgrajen v zavoju. To je potrebno zaradi dejstva, da bodo po izpolnitvi kontrolnega seznama preračunane vrednosti kazalnika za druge intervale skoraj nemogoče. Največja, ki jo je mogoče storiti - ne upoštevajte intervalov, v katerih ni vrednost ni padla in združevanja 2, 3, itd. Interval, ne boji se za izkrivljanje podatkov. Kot razumete s takšnimi omejitvami, na primer, od 11 intervalov, da bi 7 skoraj nemogoče.

Metoda gradnje:

1. Določite število in širino intervalov za krmilni list.

Natančen znesek in širino intervalov je treba izbrati na podlagi enostavnosti uporabe ali v skladu s pravili statistike. Če izmerjeni indikator obstaja, je vredno navigacijo 6-12 intervalov znotraj tolerance in 2-3 intervalih zunaj tolerance. Če ni toleranc, potem ocenjujemo morebitno spremembo vrednosti kazalnika in jo razdelite tudi za 6-12 intervalov. V tem primeru mora biti širina intervalov enaka.

2. Razvijte nadzorne liste in s pomočjo potrebnih podatkov.

3. Uporabite napolnjene kontrolne liste za izračun frekvence hit (t.j. kolikokrat) dobljene vrednosti indikatorja v vsakem intervalu.

Običajno se za to odlikuje ločen stolpec, ki se nahaja na koncu tabele registracije podatkov.

Če vrednost kazalnika natančno ustreza meji intervala, nato dodajte polovico intervalov na mejo, katere vrednost indikatorja padla.

4. Zgraditi histograma, uporabite samo tiste intervale, v katerih se je zmanjšala vsaj ena vrednost indikatorja.

Če med intervali, v katerih imajo vrednosti indikatorja, obstajajo prazni intervali, potem pa morajo biti zgrajeni tudi na histogramu.

5. Izračunajte srednjo vrednost rezultatov opazovanja.

Histogram je treba uporabiti povprečno aritmetično vrednost pridobljene izbire.

Standardna formula, ki se uporablja za računalništvo:

kje x I. - pridobljene vrednosti kazalnika, \\ t

N -skupno število podatkov, prejetih v vzorcu.

Kako to izkorišča, če ni natančnih vrednosti indikatorja X 1, x 2 itd. Nikjer ni razložen. V našem primeru, za približno oceno povprečne aritmetike, lahko ponudim uporabo svoje lastne metode:

a) Določite povprečje za vsak interval s formulo:

kjer j -intervali, izbrani za izgradnjo histograma,

x J max -vrednost zgornje meje intervala,

x j min -vrednost spodnje meje intervala.

b) Določite povprečno aritmetično vzorčenje s formulo:

kjer je nŠtevilo izbranih intervalov za izgradnjo histograma,

v j -pogostost vzorčenja v intervalu.

6. Zgradite vodoravno in navpično os.

7. Na vodoravni os nanesite meje izbranih intervalov.

Če je v prihodnosti načrtovana za primerjavo histogramov, ki opisujejo podobne dejavnike ali značilnosti, je potrebno pri uporabi lestvice na osi abscisa, ki jih vodijo ne po intervalih, vendar merjenja podatkov enot.

8. Na navpični osi nanesite lestvico vrednosti glede na izbrano lestvico in območje.

9. Za vsak izbrani interval, zgradite stolpec, katerih širina je enaka intervalu, višina pa je enaka frekvenci rezultatov opazovanja v ustrezen interval (frekvenca je že izračunana pred).

Uporabite črto na grafu, ki ustreza povprečni aritmetični vrednosti preučevanega kazalnika. Če obstaja polje za sprejem, zgradite črto, ki ustreza mejam in centru za interval tolerance.

IIStatistični podatki so že zbrani (na primer, pritrjeni v dnevnike registracije) ali pa naj bi bili sestavljeni v obliki natančno izmerjenih vrednosti. V zvezi s tem nismo omejeni na kakršne koli začetne pogoje, zato lahko izberemo, kakor tudi za spremembo števila in širine intervalov v skladu s trenutnimi potrebami.

Metoda gradnje:

1. Prejeti podatki so v enem dokumentu v priročni obliki za nadaljnjo obdelavo (na primer v obliki tabele).

2. Izračunajte obseg vrednosti kazalnika (selektivni obseg) s formulo:

kje x Max. - največja vrednost

x min. - pridobljena najmanjša vrednost.

3. Določite število intervalov histogramov.

Če želite to narediti, lahko uporabite tabelo, izračunano na podlagi formule Stenges:

Uporabite lahko tudi tabelo, izračunano na podlagi formule:

4. Določite širino (velikost) intervalov s formulo:

5. Okrog nastalega rezultata v večini na priročno vrednost.

Upoštevajte, da je treba celoten vzorec razdeliti v intervale enake velikosti.

6. Določite meje intervalov. Najprej določite spodnjo mejo prvega intervala, tako da je manj x min.. Dodajte intervalno širino, da dobite mejo med prvim in drugim intervali. Naprej še naprej dodajamo širino intervala ( N.) Na prejšnjo vrednost za pridobitev druge meje, nato tretja itd.

Po izdelavi dejanja se prepričajte, da je zgornja meja zadnjega intervala več x Max..

7. Za izbrane intervale izračunajte frekvence vrednosti kazalnika preskusa v vsakem intervalu.

Če vrednost kazalnika natančno ustreza meji intervala, nato dodamo polovico intervalov na polovico intervalih, vrednost kazalnika je udarila na mejo.

8. Izračunajte povprečno vrednost prikazanega kazalnika s formulo:

Sledite vrstni red gradnje histograma, začenši v odstavku 5 nad tehniko za I možnosti..

Analiza histograma Razdeljena je tudi na 2 možnosti, odvisno od razpoložljivosti tehnološkega sprejema.

I možnosti. Odstopanja za indikator niso določena. V tem primeru naredimo analizo oblike histograma:

Normalno (simetrično, zvonsko oblikovano) obliko. Povprečna vrednost histograma ustreza sredi obsega podatkov. Največja frekvenca pade na sredino in se postopoma zmanjšuje na obeh koncih. Obrazec je simetričen.

Takšna oblika histograma je najpogosteje najdena. Označuje stabilnost postopka.

Negativna porazdelitev podelja (pozitivno porazdelitev). Povprečna vrednost histograma je desno (levo) sredi podatkov podatkov. Frekvence se močno zmanjšajo pri premikanju od središča histograma v desno (levo) in počasi levo (desno). Oblika asimetrične.

Tak obrazec se oblikuje, če je zgornja (spodnja) meja urejena teoretično ali z vrednostjo tolerance ali, če je desno (levo) vrednost ni mogoče doseči.

Porazdelitev z odmorom na desni (porazdelitev z odmorom levo). Povprečna vrednost histograma je daleč na desni (levo) sredi podatkov podatkov. Frekvence so zelo močno zmanjšane pri premikanju od središča histograma v desno (levo) in počasi levo (desno). Oblika asimetrične.

Ta obrazec se pogosto najde v položaju 100% nadzora nad proizvodi zaradi slabe ponovljivosti procesa.

Glavnik (multimodalni tip). Intervali skozi eno ali dve imajo nižje (visoke) frekvence.

Tak obrazec se oblikuje, če se število posameznih opazovanj, vključenih v interval, razlikuje od intervala do intervala ali če se uporabi določeno pravilo zaokroževanja podatkov.

Histogram nima visokega osrednjega dela (planote). Frekvence sredi histograma so približno enake (za planoto vse frekvence so približno enake).

Ta obrazec je ugotovljen, če je več distribucij v kombinaciji s povprečnimi vrednostmi blizu drug drugemu. Za nadaljnjo analizo je priporočljivo uporabiti metodo stratifikacije.

Dvoposteljni tip (bimodalni tip). V bližini sredine histograma je frekvenca nizka, vendar na vsaki strani je frekvenčni vrh.

Ta obrazec izpolnjuje, če sta dve razdelitvi v kombinaciji s povprečnimi vrednostmi, daleč drug od drugega. Za nadaljnjo analizo je priporočljivo uporabiti metodo stratifikacije.

Histogram z okvaro (z "pikčasto zob"). Oblika histograma je blizu porazdelitve običajnega tipa, vendar obstaja interval s frekvenco nižje kot v obeh sosednjih intervalih.

Ta obrazec se ugotovi, če širina intervala ni večkratno mersko enoto, če je pričevanje lestvice itd.

Distribucija z izoliranim vrhom. Skupaj z običajno obliko histograma se pojavi majhen izoliran vrh.

Takšen obrazec se oblikuje, ko je majhna količina podatkov iz druge porazdelitve vklopljena, na primer, če je uprava procesa razbita, se napake pri merjenju ali vključevanju podatkov iz drugega postopka.

II. Za kazalnik v študiji je tehnološki sprejem. V tem primeru se analiza izvede kot oblika histograma in njene lokacije glede na sprejemno polje. Možnosti so možne:

Histogram ima obliko običajne porazdelitve. Povprečna vrednost histograma sovpada s središčem tolerančnega polja. Širina histograma je manjša od širine tolerančnega polja z robom.

V tem primeru se postopek ni treba prilagoditi.

Histogram ima obliko običajne porazdelitve. Povprečna vrednost histograma sovpada s središčem tolerančnega polja. Širina histograma je enaka širini intervala tolerance, zato obstajajo pomisleki videza podstandardnih delov iz vrha in od dna tolerance.

V tem primeru je treba razmisliti o spremembi tehnološkega procesa, da bi zmanjšali širino histograma (na primer povečanje natančnosti opreme, uporabo bolj kakovostnih materialov, spreminjanje pogojev obdelave itd .) ali razširi tolerančno polje, odkar Zahteve za kakovost delov v tem primeru so težke.

Histogram ima obliko običajne porazdelitve. Povprečna vrednost histograma sovpada s središčem tolerančnega polja. Širina histograma je večja od širine intervala tolerance, v povezavi s katerimi se podstandardni deli najdejo s strani in na strani nižjih tolerančnih polj.

V tem primeru je treba izvajati ukrepe, opisane v odstavku 2.

Histogram ima obliko običajne porazdelitve. Širina histograma je manjša od širine tolerančnega polja z robom. Povprečna vrednost histograma se premakne na levo (desno) glede na središče intervala tolerance, zato obstajajo pomisleki, ki so lahko znatne dele iz spodnje (zgornje) meje tolerančnega polja.

V tem primeru je treba preveriti, ali sistematična napaka ne prispeva k merjenju. Če so merilna orodja dobra, je treba postopek prilagoditi tako, da histogramski center sovpada s središčem tolerančnega polja.

Histogram ima obliko običajne porazdelitve. Širina histograma je približno enaka širini polja za sprejem. Povprečna vrednost histograma se premakne na levo (desno) glede na središče intervala tolerance, en ali več intervalov pa se razteza v tujino v sprejemno polje, ki označuje prisotnost okvarjenih delov.

V tem primeru je prvotno potrebno prilagoditi tehnološke operacije, tako da histogramski center sovpada s središčem tolerančnega polja. Po tem morate sprejeti ukrepe za zmanjšanje obsega histograma ali povečajte velikost intervala tolerance.

Histogramski center se premakne na zgornjo (spodnjo) mejo tolerance, desno (levo) stran histograma ob zgornjem (spodnjem) tolerančni meji ima oster odmor.

V tem primeru je mogoče sklepati, da so izdelki z vrednostjo kazalnika, ki presegajo tolerančno polje, izključeni iz serije ali namerno porazdeljeni kot primerni za vključitev v toleranco. Zato je treba opredeliti razlog, ki je pripeljal do videza tega pojava.

Histogramski center se premakne na zgornjo (spodnjo) mejo tolerance, desno (levo) stran histograma ob zgornjem (spodnjem) tolerančni meji ima oster odmor. Poleg tega eden ali več intervalov presega meje tolerančnega polja.

Primer je podoben 6., vendar histogram intervalih, ki presegajo meje tolerančnega polja kažejo, da je merilno sredstvo napačno. V zvezi s tem je treba opraviti merilna orodja, kot tudi ravnati ponavljajoča navodila zaposlenim v skladu s pravili merilnih pravil.

Histogram ima dva vrh, čeprav je merila vrednosti indikatorja izvedena v izdelkih iz ene paketa.

V tem primeru se lahko sklene, da so bili proizvodi pridobljeni v različnih pogojih (na primer, uporabljenih materialov različnih sort, nastavitev opreme je bila spremenjena, izdelki so izdelani na različnih strojih itd.). V zvezi s tem je za nadaljnjo analizo priporočljivo uporabiti metodo stratifikacije.

Glavne značilnosti histograma so v redu (ustrezajo primer 1.), medtem ko obstajajo napačni izdelki z vrednostmi indikatorja, ki presegajo polje tolerance, ki tvorijo ločen "otok" (izoliran vrh).

To situacijo bi lahko nastala zaradi malomarnosti, na kateri so bili okvarjeni deli mešani z benigno. V tem primeru je treba opredeliti vzroke in okoliščine, ki vodijo do nastanka teh razmer, kot tudi sprejme ukrepe za njihovo odpravo.

Ministrstvo za šolstvo in znanost Ukrajine

Donetsk National Tehnična univerza

Oddelek za upravljanje kakovosti

TEST.

Na temo "Sedem orodja za nadzor kakovosti"

donetsk.

Uvod

V sodobnem svetu postane problem kakovosti proizvodov izjemno pomemben. Dobro počutje vsakega podjetja, vsak dobavitelj je odvisen od njegove uspešne rešitve. Visokokakovostni izdelki znatno povečajo možnost dobavitelja v konkurenčnem boju za prodajne trge in, kar je najpomembnejše, bolje zadovolji potrebe potrošnikov. Kakovost izdelka je najpomembnejši pokazatelj konkurenčnosti podjetja.

Kakovost izdelka je položena v procesu. znanstvena raziskava, oblikovanje in tehnološki razvoj zagotavlja dobra organizacija proizvodnje in nazadnje je podprta med delovanjem ali porabo. Na vseh teh fazah je pomembno, da se pravočasno nadzoruje in pridobite zanesljivo oceno kakovosti proizvodov.

Da bi zmanjšali stroške in doseganje ravni kakovosti, ki izpolnjujejo potrošnika, potrebujemo metode, namenjene odpravljanju napak (nedoslednosti) končnih izdelkov, vendar preprečiti razloge za njihov videz v proizvodnem procesu.

Za let trdovratnega dela so strokovnjaki namenili takšne tehnike in pristope iz svetovnih izkušenj, ki jih je mogoče razumeti in učinkovito uporabljati brez posebnega usposabljanja, in to je bilo opravljeno, da se zagotovijo resnične dosežke pri reševanju velike večine težav, ki izhajajo iz realne proizvodnje.

Posledično je bil razvit sistem praktičnih metod, namenjenih za množično uporabo. To so tako imenovane sedem preprostih metod (orodja), ki bodo obravnavane v tem napotitvenem pregledu.

1. Metoda "Sedem osnovnih orodij za nadzor kakovosti"

Kakovost izdelka je niz lastnosti proizvodov, ki določajo njegovo primernost, da zadovoljijo določene potrebe v skladu z imenovanjem. Kakovost izdelkov ali storitev je eden najpomembnejših dejavnikov za uspešno dejavnost katere koli organizacije ali podjetja.

Eno od osnovnih načel vodenja kakovosti je sprejemanje odločitev na podlagi dejstev. To je najbolj v celoti rešeno s procesi modeliranja, tako proizvodnimi in upravljalnimi orodji matematične statistike. Vendar so sodobne statistične metode precej zapletene za zaznavanje in obsežno praktično uporabo brez poglobljenega matematičnega usposabljanja vseh udeležencev v procesu. Do leta 1979 je Zveza japonskih znanstvenikov in inženirjev (JUSE) zbrala sedem dovolj enostaven za uporabo procesov pri uporabi vizualnih metod za analiziranje procesov. Z vso svojo preprostostjo obdržijo komunikacijo s statistiko in dajo strokovnjakom priložnost, da uporabijo svoje rezultate, in jih po potrebi izboljšajo.

Namen "sedmih osnovnih orodij za nadzor kakovosti" je prepoznavanje težav, za katere velja prednostna rešitev, ki temelji na nadzoru trenutnega postopka, zbiranje, obdelavo in analiziranje dejstev (statistično gradivo) za naknadno izboljšanje kakovosti Postopek.

Bistvo metode je nadzor kakovosti (primerjava načrtovanega kazalnika kakovosti z veljavno vrednostjo) je ena od glavnih funkcij v procesu vodenja kakovosti, in zbiranje, obdelava in analiza dejstev je najpomembnejša faza tega procesa .

Samo sedem je izbranih iz različnih statističnih metod za široko uporabo, ki so jasne in jih je mogoče enostavno uporabljati strokovnjaki različnih profilov. Omogočajo vam, da ugotovite in prikažete težave v času, določite glavne dejavnike, iz katerih morate začeti delovati in razdeliti prizadevanja za učinkovito rešitev teh težav.

Pričakovani rezultat je rešitev za 95% vseh težav, ki nastanejo v proizvodnji.

Sedemosnovno Orodja za nadzor kakovosti

Sedem glavnih orodij za nadzor kakovosti so niz orodij, ki olajšajo nadzor nad nadzorom tekočih procesov in zagotavljajo različne vrste dejstev za analizo, prilagoditev in izboljšanje kakovosti procesov.

1. Kontrolni seznam. - orodje za zbiranje podatkov in njihovo samodejno naročanje, da se olajša nadaljnja uporaba zbranih informacij.

2. Bar Graf - orodje, ki vam omogoča, da vizualno ocenite porazdelitev statističnih podatkov, ki jih je pokazala pogostost podatkov, ki vstopajo v določen (vnaprej določen) interval.

3. Chart Pareto. - orodje, ki vam omogoča objektivno zamisliti in opredeliti glavne dejavnike, ki vplivajo na problem, ki se ukvarjajo s študijem in razdelijo prizadevanja za učinkovito odpravo.

4. Metoda stratifikacije (Razširjanje podatkov) - orodje, ki vam omogoča, da razdelite podatke na podskupine na določeno funkcijo.

5. Diagram sipanja (Dispersion) je orodje, ki vam omogoča, da določite pogled in tesnost odnos med pari ustreznih spremenljivk.

6. CHARON ISICA. (vzročni diagram) - orodje, ki vam omogoča, da ugotovite najpomembnejše dejavnike (razloge), ki vplivajo na končni rezultat (posledica).

7. Krmilna kartica - orodje, ki vam omogoča, da spremljate potek postopka postopka in ga vplivate (z uporabo ustreznih povratnih informacij), ki preprečuje njegovo odstopanje od zahtev, ki so bili predstavljeni postopku.

Razmislite o vsebini teh metod in možnost njihove uporabe.

2. Sedem osnovnih orodij za nadzor kakovosti

2.1 Kontrolna plošča

Nadzorni seznami (ali zbiranje podatkov) - posebne obrazce za zbiranje podatkov. Omogočajo postopek zbiranja, prispevajo k natančnosti zbiranja podatkov in samodejno privede do nekaterih zaključkov, kar je zelo primerno za hitro analizo. Rezultati se zlahka pretvorijo v histogram ali pareto diagram. Nadzorne plošče se lahko uporabljajo v kontroli kakovosti in pri nadzoru kvantitativnih značilnosti. Oblika krmilnega lista je lahko drugačna, odvisno od njegovega namena (sl. 1).

Sl. 1 - Primeri preskusnega lista

2.2 Bar Graf

Bar Graf- Pogled na grafikon stolpca. Uporablja za povzetek digitalnih podatkov. Uporablja se lahko kot sredstvo za grafični prikaz podatkov o krmilnem listu. Narava porazdelitve pridobljenih podatkov lahko odkrije bistvo problema. Zasnovan za komunikacijo neposredno z ljudmi, ki nadzorujejo postopek. Histogram prikaže odvisnost frekvence parametrov kakovosti izdelka ali postopka v določeno vrsto vrednosti iz teh vrednosti.

Histogram je zgrajen na naslednji način (Sl. 2):

1. Določite največjo vrednost kazalnika kakovosti.

2. Določite najmanjšo vrednost kazalnika kakovosti.

3. Določite obseg histograma kot razlika med največjo in najmanjšo vrednostjo.

4. Določite število intervalov histogramov. Pogosto lahko uporabite približno formulo: (število intervalov) \u003d C (število vrednosti kazalnikov kakovosti), na primer, če je število kazalnikov \u003d 50, število histogramov interval \u003d 7.

5. Določite dolžino histograma interval \u003d (palice histograma) / (število intervalov).

6. Razdelimo obseg histograma v intervalih.

7. Izračunajte število rezultatov v vsakem intervalu.

8. Določite pogostost zadetkov v intervalu \u003d (število zadetkov) / (skupno število kazalnikov kakovosti)

9. Zgradite grafikon stolpec.

Sl. 2 - Histogram porabe goriva za 100 avtomobilov

2.3 Chart Pareto.

Analiza Pareto je imela ime po imenu italijanskega ekonomista Wilfredo Pareto, ki je pokazala, večina kapitala (80%) je v rokah manjšega števila ljudi (20%). Pareto je razvil logaritmične matematične modele, ki opisujejo to nehomogeno distribucijo in matematiko M.OA. Lorenz je predstavil grafične ilustracije.

Pravilo Pareto - "Universal" načelo, ki se uporablja v različnih razmerah, in brez dvoma - pri reševanju težav s kakovostjo. Joseph Djuran je opozoril na "Universal" uporabo načela Pareto na katero koli skupino razlogov, ki povzročajo to ali to posledico, z večino posledic, ki jih povzroča majhen števec razlogov. Analiza Pareta uvršča posamezna področja, ki je pomembna ali pomembna in poziva k prepoznavanju in prvim odpravo teh razlogov, ki povzročajo največje število težav (nedoslednosti).

Analiza Pareto je običajno ponazorjena chart Pareto.Kadar je Ascissa osi odložila vzroke za težave s kakovostjo v vrstnem redu zmanjševanja problemov, ki jih povzročajo, in vzdolž osi v skladu z osi v kvantitativnem smislu so problemi sami, tako v številčni in nabrani (kumulativni) odstotni izraz.

Diagram je jasno viden področje sprejemanja prednostnih ukrepov, ki opisujejo te razloge, ki povzročajo največje število napak. Zato bi morali biti prvi preventivni ukrepi namenjeni reševanju problemov teh težav (sl. 3).

Sl. 3 - Pareto diagram

2.4 Metoda stratifikacije

Večinoma, stratifikacija- Postopek razvrščanja podatkov v skladu z nekaterimi merili ali spremenljivkami, katerih rezultati so pogosto prikazani v obliki grafikonov in grafov

Lahko razvrstimo paleto podatkov v različne skupine (ali kategorije) z skupne značilnosti, imenovana spremenljiva stratifikacija. Pomembno je namestiti, da se bodo spremenljivke uporabile za razvrščanje.

Polkhovskaya T., Adler Yu., Shver V.

V sodobnem svetu postane problem kakovosti proizvodov izjemno pomemben. Dobro počutje vsakega podjetja, vsak dobavitelj je odvisen od njegove uspešne rešitve. Visokokakovostni izdelki znatno povečajo možnost dobavitelja v konkurenčnem boju za prodajne trge in, kar je najpomembnejše, bolje zadovolji potrebe potrošnikov. Kakovost izdelka je najpomembnejši pokazatelj konkurenčnosti podjetja.

Kakovost izdelka je položena v procesu znanstvenih raziskav, oblikovanja in tehnološkega razvoja, ki ga zagotavlja dobra organizacija proizvodnje in nazadnje je podprta med delovanjem ali porabo. Na vseh teh fazah je pomembno, da se pravočasno nadzoruje in pridobite zanesljivo oceno kakovosti proizvodov.

Da bi zmanjšali stroške in doseganje ravni kakovosti, ki izpolnjujejo potrošnika, potrebujemo metode, namenjene odpravljanju napak (nedoslednosti) končnih izdelkov, vendar preprečiti razloge za njihov videz v proizvodnem procesu.

Kakšni so razlogi za videz različnih napak v proizvodih in kakšne so priložnosti za zmanjšanje njihovega števila?

Mnogi menijo, da so pomanjkljivi izdelki neizogibni, saj morajo izdelki izpolnjevati stroge zahteve standardov kakovosti, in dejavniki, ki vodijo do videza napak, so številne. Kljub razlikam v vrstah proizvodov in vrstah tehnoloških procesov pa so razlogi za pojav pomanjkljivih izdelkov univerzalni. Delno pomanjkljivosti povzročajo fizikalno-kemijski proces ustvarjanja izdelkov, deloma pa so povezani z variabilnostjo (variabilnostjo) materialov, procesov, metod dela, metode nadzora itd. Če ne bi bilo variabilnosti, bi bili vsi izdelki enaki, t.j. Njihova kakovost bi bila popolnoma enaka za vse.

Kaj se bo zgodilo, na primer, če naredi predmete iz materialov iste kakovosti na istih strojih, z uporabo istih metod in preverijo te izdelke na povsem na enak način? Ne glede na to, koliko izdelkov bo izdelanih, morajo biti vsi enaki, dokler so štirje omenjeni pogoji enaki, t.j. Ali bodo vsi izdelki izpolnjevali zahteve ali se ne bodo ujemali z njimi. Vsi izdelki bodo okvarjeni, če se materiali, stroji, proizvodnja ali kontrolne metode razlikujejo od uveljavljenih zahtev. V tem primeru je nastanek enakih pomanjkljivih izdelkov neizogiben. Če nobena odstopanja v navedenih štirih pogojih ne bodo, morajo biti vsi izdelki "enaki" - ne okvarjeni.

Vendar je skoraj nemogoče, da so vsi izdelki okvarjeni. Od vsega obsega sproščanja, le nekateri bodo kot taki, ostali pa so nalezljivi.

Razmislite, na primer, proces fleksibilnih jeklenih plošč. Na prvi pogled se zdi, da imajo vse liste enake debeline, če pa natančno merite, bo njihova debelina drugačna, in celo v različnih delih istega lista. Če raziščete kristalno strukturo različnih delov pločevine, se izkaže, da je v obliki kristalov, ki sestoji iz železa, ogljika in drugih atomov, obstajajo manjše razlike. Te razlike seveda vplivajo na kazalnike kakovosti. Tudi če se uporablja ista metoda upogibanja, listi ne bodo upogibali na enak način, nekateri pa se lahko pojavijo v nekaterih.

Drug primer je mehanska obdelava kovin. Ker se število predelanih delov raste, je rezalnik neumen. Konsistenca mazalnega in hladilne tekočine, ko se temperatura spreminja tudi. Posledično je velikost izdelkov odvisna od tega, ali je rezalnik ostrežen in je pravilno nameščen. Čeprav se zdi, da se oba operacija izvajata v enakih pogojih, v resnici obstajajo številne spremembe ali različice, ki ostanejo neopažene, vendar jih vpliva kakovost izdelkov.

Razmislite o drugem primeru - toplotna obdelava. Temperatura v peči se nenehno spreminja s spremembo napetosti (če postopek gre na električno peč) ali tlak plina (če se uporablja plinska peč). V celotnem območju peči, ki se nahaja v bližini lopute; V bližini vzorca, lok, stranske stene, v osrednjem delu, so v različnih pogojih. Ko so izdelki nameščeni v peči na dan toplotne obdelave, količino toplote, ki jo dobijo, odvisno od njihovega položaja, ki vpliva na takšen kazalnik kakovosti kot trdoto izdelka.

Fizične sposobnosti in delavci spretnosti vplivajo tudi na spreminjanje kakovosti izdelkov. Obstajajo visoki in nizki, tanki in debel, šibki in močni ljudje, levičarji in ljudje, ki so bolje razvili desno roko. Delavci lahko mislijo, da delajo enako, vendar obstajajo posamezne razlike. Tudi ista oseba deluje na različne načine, odvisno od njegovega dobrega počutja za vsak določen dan, stanje in stopnjo utrujenosti. Včasih omogoča napake zaradi nepazljivosti.

Pri merjenju parametrov proizvoda lahko dovolijo napake. Različice merjenja so lahko posledica uporabe napačnega merilnega instrumenta ali nepopolnosti merilne metode. Torej v primeru organoleptičnega (vizualnega spremljanja), spremembe meril, ki jih upravljavec vodi, lahko privede do napačne ocene kakovosti proizvodov in vpliva na objektivnost odločbe o rok uporabnosti proizvodov.

Glede na to, da je problem na podoben način, je razvidno, da v procesu proizvodnje izdelka obstaja veliko dejavnikov, ki vplivajo na njegove kazalnike kakovosti. Ocenjevanje proizvodnega procesa v smislu spremembe kakovosti je mogoče razmisliti kot določen sklop vzrokov variabilnosti. Ti razlogi pojasnjujejo spremembe kakovosti kakovosti proizvodov, ki vodijo do ločevanja njih na okvarjenem in ne okvarjenem. Izdelek se šteje za brez motenj, če so kazalniki kakovosti skladni s posebnim standardom, sicer je izdelek razvrščen kot okvarjen. Poleg tega se celo okvarjeni izdelki med seboj razlikujejo, kadar primerjava s standardom, t.j. Ne "absolutno identičnih" izdelkov. Eden od razlogov za sprostitev okvarjenih izdelkov, kot je že omenjeno, služi variabilnosti. Če ga poskušate zmanjšati, se njihovo število nedvomno zmanjša. To je preprosto in zvočno načelo enako pravilno, ne glede na vrste izdelkov ali vrste tehnoloških procesov.

Obstoječe metode nadzora so se praviloma zmanjšale za analizo zakonske zveze s trdnim testiranjem proizvedenih izdelkov. Z množično proizvodnjo je tak nadzor zelo drag. Izračuni kažejo, da je treba zagotoviti kakovost izdelka s svojo pomanjkljivostjo, mora biti kontrolna naprava podjetij pet ali šestkrat presega število proizvodnih delavcev.

Po drugi strani pa stalni nadzor v razsutem stanju proizvodnje ne zagotavlja pomanjkanja pomanjkljivih izdelkov v sprejetih proizvodih. Izkušnje kažejo, da je krmilnik hitro utrujen, zaradi katerega del ustreznih izdelkov je potreben za okvarjeno in obratno. Praksa kaže tudi - kjer so všeč nenehnega nadzora, izgube iz poroke se dramatično povečujejo.

Ti razlogi so izdelali proizvodnjo pred prehodom na selektivni nadzor. Porazdelitev selektivnega nadzora je spodbujala študija strokovnjakov na področju teorije verjetnosti in matematične statistike, ki je pokazala, da v večini primerov ni potrebe po zanesljivi oceni kakovosti. Te študije (predvsem ameriške statistike Dodge, Romig in Shukhart) smo nam omogočile, da se približuje organizaciji tehničnega nadzora na novo znanstveno in metodično. Vendar pa je treba upoštevati, da je prehod na selektivni nadzor učinkovit le, če imajo tehnološki procesi, ki so v uveljavljenem stanju, takšno natančnost in stabilnost, v kateri je proizvodnja proizvodov z minimalnim številom napak samodejno zagotovljena.

Zakaj bi bil selektivni nadzor statističen? Upoštevajte dva značilna primera.

Danes se trenutno spremljanje stanja tehnološkega procesa izvaja na naslednji način. Iz sedanjih izdelkov v naključnih trenutkih časa se za nadzor, po katerem se ocenjuje stanje tehnološkega procesa: če se izkaže, da je primerna, se šteje, da je postopek vzpostavljen, sicer odločitev je narejena na potrebo po prekinitvi proizvodnje izdelkov in prilagoditve procesa.

Kakšna je učinkovitost takih dejanj? Formulirani postopek za spremljanje stanja tehnološkega procesa prihaja iz tradicionalne logike: proces je v bližini - brez zakonske zveze, proces je razdeljen - vse proizvedene izdelke bodo okvarjene.

V proizvodnji obstajajo drugi vzorci, ki se imenujejo stohastični ali naključni. Ko je postopek prepognjen, je delež proizvedene zakonske zveze le rahlo povečana: do 1, 2, 10% in izjemno redko do 100% je odvisna od specifične tehnologije in posebnega razloga za pregib. Predstavljajte si, da se je delež pridelave zakonske zveze zaradi zlaganja tehnološkega procesa povečal na 5%. To pomeni, da bo v povprečju vsaka dvajseti proizvedena enota proizvodnje okvarjena. Kakšna je verjetnost, da to izvlečemo, eno med dvajset, okvarjeno enoto in sprejme pravo odločitev? Odgovor je lahko tak, da je verjetnost odkrivanja kršitve procesa enaka verjetnosti proizvodnje okvarjene enote proizvodov z razvitim postopkom, v našem primeru - 5%,

Sodobna praksa organiziranja trenutnega spremljanja stanja tehnološkega procesa ne bo bistveno rešila problema preprečevanja poroke. Ne prihrani tako, ko je ček izbran, ne enega in dve ali tri enote. S statističnim nadzorom kakovosti, enaki rezultati, zdravljeni z matematičnimi statističnimi metodami, nam omogočajo, da cenimo pravo stanje tehnološkega procesa z visoko stopnjo zanesljivosti. Statistične metode omogočajo razumno zaznavanje zlaganja procesa, tudi če bodo primerne dve ali tri enote izdelkov, izbranih za nadzor, saj imajo visoko občutljivost na spremembe v stanju tehnoloških procesov.

Za let trdovratnega dela so strokovnjaki namenili takšne tehnike in pristope iz svetovnih izkušenj, ki jih je mogoče razumeti in učinkovito uporabljati brez posebnega usposabljanja, in to je bilo opravljeno, da se zagotovijo resnične dosežke pri reševanju velike večine težav, ki izhajajo iz realne proizvodnje.

Posledično je bil razvit sistem praktičnih metod, namenjenih za množično uporabo. To so tako imenovane sedem preprostih metod:

1) Pareto diagram;

2) shema ISIC;

3) stratifikacija (stratifikacija);

4) kontrolne plošče;

5) Histogrami;

6) Grafika (na ravnini)

7) Krmilne kartice (Shukhart).

Včasih so te metode v drugačnem vrstnem redu, ki ni bistveno, saj se njihova obravnava predvideva kot ločena orodja, in kot sistemi metod, v katerih je v vsakem posameznem primeru namenjen posebej opredelitvi sestave in strukture delovnega sklopa orodij .

Statistične metode upravljanja kakovosti so filozofija, politika, sistem, metodologija, kot tudi orodja za upravljanje kakovosti, ki temeljijo na rezultatih merjenja, analize, preskušanju, nadzoru, delovanju, strokovnih ocenah in drugih informacijah, ki vam omogočajo, da naredite zanesljive, razumne, dokaz.

Uporaba statističnih metod je zelo učinkovit način za razvoj nove tehnologije in nadzora kakovosti proizvodnih procesov. Številna vodilna podjetja iščejo svojo aktivno uporabo, nekatere pa jih porabijo več kot sto ur letno pri usposabljanju teh metod, ki se izvajajo v okviru same družbe. Čeprav je poznavanje statističnih metod del običajnega izobraževanja inženirja, znanje sam ne pomeni zmožnosti, da bi ga uporabili. Sposobnost razmislek o dogodkih z vidika statistike je pomembnejša od znanja samih metod. Poleg tega morate biti sposobni iskreno prepoznati pomanjkljivosti in spremembe, ki nastanejo in zbirajo objektivne informacije.