Возникновение и роль простых инструментов контроля качества. Семь новых инструментов контроля качества 7 инструментов управления качеством

• инструменты контроля качества;
• инструменты управления качеством;
• инструменты анализа качества;
• инструменты проектирования качества.

– речь здесь идет об инструментах контроля, которые позволяют принимать управленческие решения, а не о технических средствах контроля. Большинство инструментов, применяемых для контроля, основаны на методах математической статистики. Современные статистические методы и математический аппарат, применяемый в этих методах, требуют от сотрудников организации хорошей подготовки, что далеко не каждая организация может обеспечить. Однако без контроля качества невозможно управлять качеством и тем более повышать качество.

Из всего разнообразия статистических методов для контроля наиболее часто применяют самые простые статистические инструменты качества. Их еще называют семь инструментов качества или семь инструментов контроля качества. Эти инструменты были отобраны из множества статистических методов союзом японских ученых и инженеров (JUSE) . Особенность этих инструментов заключается в их простоте, наглядности и доступности для понимания получаемых результатов.

Инструменты контроля качества включают в себя – гистограмму , диаграмму Парето , контрольную карту , диаграмму разброса , стратификацию , контрольный листок , диаграмму Исикавы (Ишикавы).

Для применения этих инструментов не требуется глубокое знание математической статистики, а потому сотрудники легко осваивают инструменты контроля качества в ходе непродолжительного и простого обучения.

Далеко не всегда информация, характеризующая объект может быть представлена в виде параметров, имеющих количественные показатели. В таком случае для анализа объекта и принятия управленческих решений приходится использовать качественные показатели.

Инструменты управления качеством – это методы, которые в основе своей используют качественные показатели об объекте (продукции, процессе, системе). Они позволяют упорядочить такую информацию, структурировать ее в соответствии с некоторыми логическими правилами и применять для принятия обоснованных управленческих решений. Наиболее часто инструменты управления качеством находят применение при решении проблем, возникающих на этапе проектирования, хотя могут применяться и на других этапах жизненного цикла.

Инструменты управления качеством содержат такие методы как диаграмма сродства , диаграмма связей , древовидная диаграмма , матричная диаграмма , сетевой график (диаграмма Ганта) , диаграмма принятия решений (PDPC) , матрица приоритетов . Также эти инструменты называют – семь новых инструментов контроля качества. Эти инструменты качества были разработаны союзом японских ученых и инженеров в 1979 г. Все они имеют графическое представление и потому легко воспринимаемы и понятны.

Инструменты анализа качества – это группа методов, применяемая в менеджменте качества для оптимизации и улучшения продукции, процессов, систем. Наиболее известные и часто используемые инструменты анализа качества – функционально-физический анализ, функционально-стоимостной анализ, анализ причин и последствий отказов (FMEA -анализ). Эти инструменты качества требуют от сотрудников организации большей подготовки, чем инструменты контроля и управления качеством. Часть инструментов анализа качества оформлены в виде стандартов и являются обязательными для применения в некоторых отраслях промышленности (в том случае, если организация внедряет систему качества).

Инструменты проектирования качества – это сравнительно новая группа методов, применяемая в менеджменте качества с целью создания продукции и процессов, максимально реализующих ценность для потребителя. Из названия этих инструментов качества видно, что применяются они на этапе проектирования. Некоторые из них требуют глубокой инженерной и математической подготовки, некоторые могут быть освоены за достаточно короткий период времени. К инструментам проектирования качества относятся, например – развертывание функций качества (QFD) , теория решения изобретательских задач, бенчмаркинг , метод эвристических приемов.

Контроль качества – это одна из основных функций в процессе управления качеством. Значение контроля заключается в том, что он позволяет вовремя выявить ошибки, чтобы затем оперативно исправить их с минимальными потерями.

Контроль качества осуществляется путем сравнения запланированного показателя качества с действительным его значением. Собственно контроль качества и состоит в том, что, проверяя показатели качества обнаружить их отклонение от запланированных значений. В случае обнаружения такого отклонения необходимо найти причину его появления, и после корректировки процесса вновь проверить соответствие скорректированных показателей качества их запланированным значениям. Именно по такому непрерывному циклу осуществляется управление и обеспечение требуемого качества, и дальнейшее его улучшение.

Требования к качеству устанавливаются и фиксируются в нормативных и нормативно-технических документах: государственных, отраслевых, фирменных стандартах, технических условиях на продукцию и т.п.

Отклонение качества продукции от заданных параметров происходит, как правило, в худшую сторону и имеет общие и частные проявления.

К числу общих относится моральный износ, физическое и моральное старение продукции, то есть потеря первоначальных свойств при эксплуатации и старении.

Частные отклонения качества от установленных требований чрезвычайно разнообразны и обусловлены уже не экономической и технологической природой, а условиями внешнего характера: нарушениями правил эксплуатации, ошибками разработчиков и изготовителей, нарушениями производственной дисциплины, дефектами оборудования, с помощью которого изготавливается и используется продукция и т.д.

Поэтому можно утверждать, что качество продукции находится в постоянном движении. Следовательно, качество определяет собой хронически неустойчивый объект, требующий контроля.

Научной основой современного технического контроля является математико-статистические методы. Управление качеством продукции может обеспечиваться двумя методами: посредством разбраковки изделий и путем повышения технологической точности. Издавна методы контроля сводились, как правило, к анализу брака путем сплошной проверки изделий на выходе. При массовом производстве такой контроль очень дорог: контрольный аппарат должен в пять – шесть раз превышать количество производственных рабочих, и даже при этом нет полной гарантии от брака. Поэтому от сплошного контроля переходят к выборочному с применением статистических методов обработки результатов.

Один из основоположников применения статистических методов при серийном производстве американский специалист У.А. Шухарт писал: «В течение длительного времени эффективность статистики будет зависеть в меньшей степени от существования отряда статистиков, имеющих превосходную подготовку, чем от подготовки всего поколения, воспитанного в духе статистики, с физиками, химиками, инженерами и многими другими специалистами, которые будут отвечать в той или иной мере за подготовку и управление новыми процессами производства».

Какие же статистические методы следует использовать? Ответ в значительной степени зависит от специалистов, но существует принцип, согласно которому важность статистического метода равна его математическому потенциалу, умноженному на вероятность его применения. Следовательно, когда речь идет о широком применении статистических методов, рассматривать следует только те из них, которые понятны и которые могут легко применяться не статистиками.

Японские специалисты собрали из всего множества семь методов. Их заслуга состоит в том, что они обеспечили простоту, наглядность, визуализацию этих методов, превратив их фактически в эффективные инструменты контроля качества:

Контрольный листок – инструмент для сбора данных и их автоматического упорядочения для облегчения дальнейшего использования собранной информации;

Стратификация (расслоение) – инструмент, позволяющий произвести селекцию данных в соответствии с различными факторами.

Гистограмма – инструмент, позволяющий зрительно оценить распределение статистических данных, сгруппированных по частоте попадания данных в определенный (заранее заданный) интервал.

Анализ Парето - инструмент, позволяющий объективно представить и выявить основные факторы, влияющие на исследуемую проблему и распределить усилия для ее решения.

Причинно – следственная диаграмма Исикавы – инструмент, который позволяет выявить наиболее существенные факторы (причины), влияющие на конечный результат (следствие);

Диаграмма разброса – инструмент, позволяющий определить вид и тесноту связи двух рассматриваемых параметров процесса;

Контрольная карта – инструмент, позволяющий отслеживать ход протекания процесса и воздействовать на него (с помощью соответствующей обратной связи), предупреждая его отклонения от предъявленных к процессу требований.

Эти методы можно рассматривать и как отдельные инструменты, и как систему методов. Последовательность применения семи методов может быть различной в зависимости от поставленной цели.

Известный японский специалист в области качества профессор К. Исикава говорил: Основываясь на опыте своей деятельности, могу сказать, что 95% всех проблем фирмы могут быть решены с помощью этих семи приемов». Поэтому статистические методы – это то средство, которое необходимо изучать, чтобы внедрить управление качеством. Они – наиболее важная составляющая комплексной системы контроля Всеобщего Управления Качеством.

Блок-схема

Блок-схема представляет собой схематическое представление этапов выполнения процесса. Она отражает порядок, в котором следуют отдельные операции.

Существуют правила составления блок- схем.

Рис. 4.1 Правила составления блок- схемы

Сопутствующие документы можно показывает пунктирными стрелочками.

Контрольные листки

Британский стандарт ВS 7850 рассматривает контрольные листки как форму сбора информации.

Рассмотрим использование контрольного листка на примере протоколирования дефектов. Обратите внимание на следующее:

В данной конкретной форме не отражается общее число копий (или число хороших копий), а поэтому процент каждого вида брака остается неясным.

Контрольный листок может быть использован для сбора как атрибутивных, так и параметрических (переменных) данных.

Рис. 4.2 Контрольный листок

Гистограмма

Представляет собой наглядное представление или обобщение информации, характеризующей распределение переменных.

Рис. 4.3 Гистограмма

Анализ Парето (Принцип Парето)

Существует метод выбора предпочтения решения, широко известный как принцип Парето.

Статистические данные могут представляться двумя путями – в виде гистограммы и в виде интегрального распределения, причем последнее представление было использовано Лоренцом.

Описывая задачу таким образом, легко установить, какие факторы имеют наибольший эффект и в какой точке, спускаясь вдоль списка возможное улучшение становиться малоплодотворным.

Он как экономист вывел, что 20% людей обычно владеют 80% богатств.

В нашем случае 20% факторов определяют 80% дефектов. Наша задача найти эти 20%.

Принцип Парето представляется графически.

Рис. 4.4 Диаграмма Парето

Анализ Исикавы (рыбный скелет)

Метод разработан для выявления причин наблюдаемых отказов профессором Исикава.

Анализ обычно начинается с мозговой атаки, когда все принимающие в ней участие пытаются выявить все возможные причины.

На самом деле, результат может стать следствием комбинации нескольких причин, а исключение только одной их них может вовсе не решить проблемы или снизить вероятность ее появления. В этом суть анализа Исикавы, он заставляет пользователя проверить все возможные объяснения.

В начальной точке были определены типы возможных источников наблюдаемого результата, а именно: машины, способы, материалы, рабочая сила и др.

Рис. 4.5 Причинно-следственная диаграмма

Мозговая атака

Задачей этого метода является не допустить исключение из поля зрения возможных решений проблемы. Для этого руководствуются правилами организации мозгового штурма:

Создайте группу людей (порядка шести человек), знакомых с той областью, где возникла проблема;

Не определяйте проблему, подлежащую обсуждению, слишком конкретно;

Дайте людям записать все то, что им приходит в голову, в течение пяти - десяти минут;

Рассмотрите все высказанные соображения. Не допускайте никаких дискуссий или критики;

Сгруппируйте идеи, исключив дублирование;

Сформируйте “рыбий скелет” и приступите к обсуждениям.

Диаграмма рассеяния

Используется в тех случаях, когда необходимо построить зависимость между двумя факторами или переменными. Глядя на диаграмму можно говорить о положительной, слабой, сильной отрицательной корреляции (степени зависимости между фактором и переменными).

Рис. 4.6 Диаграмма рассеяния

Оценка качества продукции предполагает выполнение соответствия показателей качества продукции требованиям потребителя и выбор в случае необходимости направление улучшения его качества .

Качество определяется мерой соответствия товаров, работ, услуг условиям и требованиям запросов потребителей, стандартов, договоров, контрактов.

Показатели качества могут характеризоваться непрерывными или дискретными величинами. Они могут быть абсолютными или относительными. Значение величин зависит от условий и методов их определения. Показатели качества продукции устанавливаются объективными методами, а также экспертным путем.

Анализ качества продукции включает характеристику качества по установленным показателям или планам, изучение основных факторов, влияющих на качество, расчет влияния качества на объем продукции в денежном выражении. Как может быть проведен анализ ПКП, показано на рис. 4.9.

Контроль качества – это деятельность, включающая проведение измерений, экспертизы, испытаний или оценки параметров объекта и сравнение полученных величин с установленными требованиями к этим параметрам (показателями качества) .

Рис. 4.9.

Современные инструменты контроля качества – это методы, которые используются для решения задачи количественной оценки параметров качества. Такая оценка необходима для объективного выбора и принятия управленческих решений при стандартизации и сертификации продукции, планировании повышения ее качества и т.д.

Роль контроля в процессе управления качеством. Современные подходы к управлению качеством предполагают внедрение системы контроля показателей качества продукта на всех этапах его жизненного цикла, начиная от проектирования и заканчивая послепродажным обслуживанием. Основная задача контроля качества – не допустить появления брака. Поэтому в ходе контроля проводится постоянный анализ заданных отклонений параметров продукции от установленных требований. В том случае, если параметры продукции не соответствуют заданным показателям качества, система контроля качества поможет оперативно выявить наиболее вероятные причины несоответствия и устранить их.

Нужно ли контролировать всю продукцию, которую выпускает предприятие? Ответ зависит от специфики производства. Если оно носит единичный или мелкосерийный характер, продукцию следует подвергнуть сплошному, т.е. стопроцентному контролю. Сплошной контроль, как правило, является довольно трудоемким и дорогостоящим, поэтому в крупносерийном и массовом производстве обычно применяют так называемый выборочный контроль, подвергая проверке лишь часть партии продукции (выборку). Если качество продукции в выборке отвечает установленным требованиям, то вся партия считается качественной, если нет – вся партия бракуется. Однако при таком методе контроля сохраняется вероятность ошибочного бракования (риск поставщика) или, наоборот, признания партии изделий годной (риск заказчика). Поэтому при выборочном контроле, заключая контракт на поставку своей продукции, участники сделки должны оговорить обе возможные ошибки, выразив их в процентах.

Существуют различные инструменты контроля качества продукции , среди которых особое место занимают статистические методы .

Многие из современных методов математической статистики довольно сложны для восприятия, а тем более для широкого применения всеми участниками процесса управления качеством. Поэтому японские ученые отобрали из всего множества семь методов, которые наиболее применимы в процессах контроля качества. Заслуга японцев состоит в том, что они обеспечили простоту, наглядность, визуализацию этих методов, превратив их в инструменты контроля качества, которые можно понять и эффективно использовать без специальной математической подготовки. В то же время при всей своей простоте эти методы позволяют сохранить связь со статистикой и дают возможность профессионалам при необходимости совершенствовать их.

Итак, к семи основным инструментам контроля качества относятся следующие статистические методы (рис. 4.10) :

• контрольный листок;
• гистограмма;
• диаграмма разброса;
• диаграмма Парето;
• стратификация (расслоение);
• диаграмма Исикавы (причинно-следственная диаграмма);
• контрольная карта.

Рис. 4.10.

Перечисленные инструменты контроля качества можно рассматривать и как отдельные методы, и как систему методов, обеспечивающую комплексный контроль показателей качества. Они – наиболее важная составляющая комплексной системы контроля всеобщего управления качеством.

Особенности применения инструментов контроля качества на практике. Внедрение семи инструментов контроля качества должно начинаться с обучения этим методам всех участников процесса. Например, успешному внедрению инструментов контроля качества в Японии способствовало обучение руководства и сотрудников компаний методикам контроля качества. Большую роль в обучении статистическим методам в Японии сыграли "кружки качества" (см. главу 1), в которых прошли обучение рабочие и инженеры большинства японских компаний.

Говоря о семи простых статистических методах контроля качества, следует подчеркнуть, что основное их назначение – контроль протекающего процесса и предоставление участнику процесса фактов для корректировки и улучшения процесса. Знание и применение на практике семи инструментов контроля качества лежат в основе одного из важнейших требований TQM – постоянного самоконтроля.

Статистические методы контроля качества в настоящее время применяются не только в производстве, но и в планировании, проектировании, маркетинге, материально-техническом снабжении и т.д. Последовательность применения семи методов может быть различной в зависимости от цели, которая поставлена перед системой. Точно так же применяемая система контроля качества не обязательно должна включать все семь методов. Их может быть меньше, а может быть и больше, так как существуют и другие статистические методы.

Однако можно с полной уверенностью сказать, что семь инструментов контроля качества являются необходимыми и достаточными статистическими методами, применение которых помогает решить 95% всех проблем, возникающих на производстве.

Какая бы задача ни стояла перед системой, объединяющей последовательность применения статистических методов, всегда начинают со сбора исходных данных, на базе которых затем применяют тот или иной инструмент.

Контрольный листок – это инструмент для сбора данных и автоматического их упорядочения для облегчения дальнейшего использования собранной информации.

Обычно контрольный листок представляет собой бумажный бланк, на котором заранее напечатаны контролируемые параметры, согласно которым можно заносить в листок данные с помощью пометок или простых символов. Он позволяет автоматически упорядочить данные без их последующего переписывания. Таким образом, контрольный листок – хорошее средство регистрации данных.

Различных контрольных листков сотни, для каждой конкретной цели может быть разработан свой листок. Но принцип их оформления остается неизменным. Например, график температуры больного – один из возможных типов контрольных листков. В качестве другого примера можно привести контрольный листок, применяемый для фиксации отказавших деталей в электронно-лучевых приборах (рис. 4.11) .

На основании собранных с помощью этих контрольных листков данных не составляет труда составить таблицу суммарных отказов (табл. 4.3).

Таблица 4.3

Таблица отказов к контрольному листку

Рис. 4.11.

При составлении контрольных листков следует обратить внимание на то, чтобы было указано, кто, на каком этапе процесса и в течение какого времени собирал данные, а также чтобы форма листка была простой и понятной без дополнительных пояснений. Важно и то, чтобы все данные добросовестно фиксировались и собранная в контрольном листке информация могла быть использована для анализа процесса.

Для наглядного представления тенденции изменения наблюдаемых значений применяют графическое изображение статистического материала. Наиболее распространенным графиком, к которому прибегают при анализе распределения случайной величины при проведении контроля качества, является гистограмма.

Гистограмма – это инструмент, позволяющий зрительно оценить закон распределения статистических данных.

Гистограмма распределения обычно строится для интервального изменения значения параметра. Для этого на интервалах, отложенных на оси абсцисс, строят прямоугольники (столбики), высоты которых пропорциональны частотам интервалов. По оси ординат откладывают абсолютные значения частот (рис. 4.12). Аналогичную форму гистограммы можно получить, если по оси ординат отложить соответствующие значения относительных частот. При этом сумма площадей всех столбиков будет равна единице. Гистограмма очень удобна для визуальной оценки расположения статистических данных в пределах допуска. Чтобы оценить адекватность процесса требованиям потребителя, мы должны сравнить качество процесса с полем допуска, установленным пользователем. Если имеется допуск, то на гистограмму наносят верхнюю (S U) и нижнюю (S L) его границы в виде линий, перпендикулярных оси абсцисс, чтобы сравнить распределение параметра качества процесса с этими границами. Тогда можно увидеть, хорошо ли располагается гистограмма внутри этих границ.

На рис. 4.12 в качестве примера приведена гистограмма значений коэффициентов усиления 120 проверенных усилителей. В ТУ на эти усилители указано номинальное значение коэффициента S N на этот тип усилителей, равное 10 дБ. Техническими условиями также установлены допустимые значения коэффициента усиления: нижняя граница допуска S L = 7,75 дБ, а верхняя S v= 12,25 дБ. При этом ширина поля допуска Т равна разности значений верхней и нижней границ допуска: Т = S U/ – S L.

Рис. 4.12.

Если расположить все значения коэффициентов усиления в ранжированный ряд, все они будут находиться в пределах поля допуска, что создаст иллюзию отсутствия проблем. При построении гистограммы сразу становится очевидным, что распределение коэффициентов усиления хотя и находится в пределах допуска, но явно сдвинуто в сторону нижней границы и у большинства усилителей значение этого параметра качества меньше номинала. Это, в свою очередь, дает дополнительную информацию для дальнейшего анализа проблем .

Следующим инструментом контроля качества является диаграмма разброса.

– инструмент, позволяющий определить вид и тесноту связи между парами соответствующих переменных.

Эти две переменные могут относиться:

• – к характеристике качества и влияющему на нее фактору;
• – двум различным характеристикам качества;
• – двум факторам, влияющим на одну характеристику качества.

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

Использование диаграммы разброса в процессе контроля качества не ограничивается только выявлением вида и тесноты связи между парами переменных. Диаграмма разброса используется также для выявления причинно-следственных связей показателей качества и влияющих на них факторов (рис. 4.13).

Рис. 4.13.

Построение диаграммы разброса выполняется в следующей последовательности.

Этап 1. Соберите парные данные (x , у ), между которыми вы хотите исследовать зависимость, и расположите их в таблицу. Желательно нс менее 25–30 пар данных.

Этап 2. Найдите максимальные и минимальные значения для х и у. Выберите шкалы на горизонтальной и вертикальной осях так, чтобы обе длины рабочих частей получились приблизительно одинаковыми, тогда диаграмму будет легче читать. Возьмите на каждой оси от 3 до 10 градаций и используйте для облегчения чтения круглые числа. Если одна переменная – фактор, а вторая – характеристика качества, то выберите для фактора горизонтальную ось х, а для характеристики качества – вертикальную ось у.

Этан 3. На отдельном листе бумаги начертите график и нанесите на него данные. Если в разных наблюдениях получаются одинаковые значения, покажите эти точки, либо рисуя концентрические круги, либо нанося вторую точку рядом с первой.

Этап 4. Сделайте все необходимые обозначения: название диаграммы; интервал времени; число пар данных; названия и единицы измерения для каждой оси; имя (и другие данные) человека, который делал эту диаграмму.

Убедитесь, что нижеперечисленные данные, отраженные на диаграмме, понятны любому человеку, а не только тому, кто делал диаграмму.

ПРИМЕР 4.2

Требуется выяснить влияние термообработки интегральных схем при Т = 120°С в течение времени t = 24 ч на уменьшение обратного тока p -n -перехода (I обр). Для эксперимента было взято 25 интегральных схем (к = 25) и замерены значения I обр, которые приведены в табл. 4.4.

Таблица 4.4

Данные измерения /об| , интегральных схем

• 1. По таблице находят максимальные и минимальные значения х и у: максимальные значения х = 92, у = 88; минимальные значения x = 60, у = 57.
• 2. На графике по оси абсцисс откладывают значения х, по оси ординат – значения у. При этом длину осей делают почти равной

разности между их максимальными и минимальными значениями и наносят на оси деления шкалы. На вид график приближается к квадрату. Действительно, в рассматриваемом случае разность между максимальными и минимальными значениями равна 32 (92-60) для х и 31 (88-57) для у, поэтому промежутки между делениями шкалы можно делать одинаковыми.

• 3. На график наносят данные в порядке измерений и точки диаграммы разброса.
• 4. На графике указывают число данных, цель, наименование изделия, название процесса, имя исполнителя, дату составления графика и т.д. Желательно также, чтобы при регистрации данных во время измерений приводилась и сопроводительная информация, необходимая для дальнейших исследований и анализа: наименование объекта измерения, характеристики, способ выборки, дата, время измерения, температура, влажность, метод измерения, тип измерительного прибора, имя оператора, проводившего измерения (для данной выборки), и др.

Пример построения и анализа диаграммы разброса представлен на рис. 4.14.

Рис. 4.14.

Диаграмма разброса позволяет наглядно показать характер изменения параметра качества во времени. Для этого проведем из начала координат биссектрису. Если все точки лягут на биссектрису, то это означает, что значения данного параметра не изменились в процессе эксперимента. Следовательно, рассматриваемый фактор (или факторы) не влияет на параметр качества. Если основная масса точек лежит под биссектрисой, то это значит, что значения параметров качества за прошедшее время уменьшились. Если же точки ложатся выше биссектрисы, то значения параметра за рассматриваемое время возросли. Проведя лучи из начала координат, соответствующие уменынению/увеличению параметра на 10, 20, 30, 50%, можно путем подсчета точек между прямыми выяснить частоту значений параметра в интервалах.

Диаграмма Парето – инструмент, позволяющий распределить усилия для разрешения возникающих проблем и выявить основные их причины, с устранения которых и нужно начинать действовать.

В 1897 г. итальянский экономист В. Парето предложил формулу, показывающую, что общественные блага распределяются неравномерно. Эта же теория была проиллюстрирована на диаграмме американским экономистом М. Лоренцом. Ученые показали, что в большинстве случаев наибольшая доля доходов или благ (80%) принадлежит небольшому числу людей (20%).

Доктор Д. Джуран применил диаграмму М. Лоренца для классификации проблем качества на немногочисленные, но существенно важные, и многочисленные, но несущественные. Он назвал этот метод анализом Парето и указал, что в большинстве случаев подавляющее число дефектов и связанных с ними потерь возникают из-за относительно небольшого числа причин. При этом он иллюстрировал свои выводы с помощью диаграммы, которая получила название диаграммы Парето.

В повседневной деятельности по контролю и управлению качеством постоянно возникают всевозможные проблемы, связанные, например, с появлением брака, неполадками оборудования, увеличением времени от выпуска партии изделий до ее сбыта, наличием на складе нереализованной продукции, поступлением рекламаций. Диаграмма Парето позволяет распределить усилия для разрешения возникающих проблем и установить основные факторы, с которых нужно начинать действовать с целью преодоления возникающих проблем.

Различают два вида диаграмм Парето.

• 1. Диаграмма Парето по результатам деятельности. Эта диаграмма предназначена для выявления главной проблемы и отражает следующие нежелательные результаты деятельности:
  • качество: дефекты, поломки, ошибки, отказы, рекламации, ремонты, возвраты продукции;
  • себестоимость: объем потерь, затраты;
  • сроки поставок: нехватка запасов, ошибки в составлении счетов, срыв сроков поставок;
  • безопасность: несчастные случаи, трагические ошибки, аварии.
• 2. Диаграмма Парето по причинам. Эта диаграмма отражает причины проблем, возникающих в ходе производства, и используется для выявления главной из них:
  • исполнитель работы: смена, бригада, возраст, опыт работы, квалификация, индивидуальные характеристики;
  • оборудование: станки, агрегаты, инструменты, оснастка, организация использования, модели, штампы;
  • сырье: изготовитель, вид сырья, завод-поставщик, партия;
  • метод работы: условия производства, заказы-наряды, приемы работы, последовательность операций;
  • измерения: точность (указаний, чтения, приборная), верность и повторяемость (умение дать одинаковое указание в последующих измерениях одного и того же значения), стабильность (повторяемость в течение длительного периода), совместная точность, т.е. вместе с приборной точностью и тарированием прибора, тип измерительного прибора (аналоговый или цифровой).

Построение диаграммы Парето состоит из следующих этапов (рис. 4.15).

Этап 1. Решите, какие проблемы надлежит исследовать и как собирать данные.

• 1. Какого типа проблемы вы хотите исследовать? Например, дефектные изделия, потери в деньгах, несчастные случаи.
• 2. Какие данные надо собрать и как их классифицировать? Например, по видам дефектов, по месту их появления, по процессам, по станкам, по рабочим, по технологическим причинам, по оборудованию, по методам измерения и применяемым измерительным средствам.

Примечание. Суммируйте остальные нечасто встречающиеся признаки под общим заголовком "прочие".

3. Установите метод и период сбора данных.

Примечание. Если это целесообразно, используйте специальный бланк.

Этап 2. Разработайте контрольный листок для регистрации данных с перечнем видов собираемой информации. В нем надо предусмотреть место для графической регистрации данных проверок.

Этап 3. Заполните листок регистрации данных и подсчитайте итоги.

Этап 4. Разработайте бланк таблицы для проверок данных, предусмотрев в нем графы для итогов по каждому проверяемому признаку в отдельности, накопленной суммы числа дефектов, процентов к общему итогу и накопленных процентов.

Этап 5. Расположите данные, полученные по каждому проверяемому признаку, в порядке значимости и заполните таблицу.

Примечание. Группу "прочие" надо поместить в последнюю строку независимо от того, насколько большим получилось число, так как ее составляет совокупность признаков, числовой результат по каждому из которых меньше, чем самое маленькое значение, полученное для признака, выделенного в отдельную строку.

Этап 6. Начертите одну горизонтальную и две вертикальных оси.

• 1. Вертикальные оси. Нанесите на левую ось шкалу с интервалами от 0 до числа, соответствующего общему итогу. На правую ось наносится шкала с интервалами от 0 до 100%.
• 2. Горизонтальная ось. Разделите эту ось на интервалы в соответствии с числом контролируемых признаков.

Этап 7. Постройте столбиковую диаграмму.

Этап 8. Начертите кривую Парето. Для этого на вертикалях, соответствующих правым концам каждого интервала на горизонтальной оси, нанесите точки накопленных сумм (результатов или процентов) и соедините их между собой отрезками прямых.

Этап 9. Нанесите на диаграмму все обозначения и надписи.

• 1. Надписи, касающиеся диаграммы (название, разметка числовых значений на осях, наименование контролируемого изделия, имя составителя диаграммы).
• 2. Надписи, касающиеся данных (период сбора информации, объект исследования и место его проведения, общее число объектов контроля).

С помощью диаграммы Парето можно проанализировать проблемы качества, возникающие на предприятии. При ее использовании наиболее распространенным методом анализа является так называемый ABC -анализ, сущность которого мы рассмотрим на примере.

ПРИМЕР 4.3

Допустим, на складе предприятия скопилось большое количество готовой продукции разных типов. При этом вся продукция, вне зависимости от ее вида и стоимости, подвергается сплошному выходному контролю. Из-за длительного времени контроля реализация продукции задерживается, а предприятие несет убытки в связи с задержкой поставок.

Разделим всю готовую продукцию, хранящуюся на складе, по группам в зависимости от стоимости каждого продукта (табл. 4.5).

Таблица 4.5

Данные по наличию продукции на складе

Для построения диаграммы Парето и проведения ДВС-анализа построим таблицу с накоплением до 100% (табл. 4.6).

Таблица 4.6

Таблица накопленных частот

Построение таблицы накопленных частот осуществляется следующим образом.

Сначала находят общую стоимость изделий как сумму произведений для значений центров классов и числа образцов, перемножая значения столбцов 1 и 2, т.е. общая стоимость равна

95 × 200 + 85 × 300 + 75 × 500 + ... + 15 × 5000 + 5 × 12 500 = 465,0 млн руб.

Затем составляют данные столбца 3. Например, значение из первой строки определяется следующим образом: 95 × 200 = 19 млн руб. Значение из второй строки определяется так: 95 × × 200 + 85 × 300 = 44,5 млн руб. и т.д.

Затем находят значение столбца 4, который показывает, сколько процентов от общей стоимости составляют данные каждой строки.

Данные столбца 6 образуются следующим образом. Значение 0,8 из первой строки представляет собой число процентов, приходящихся на накопленный запас продукции (200) от всего количества образцов (25000). Значение 2,0 из второй строки представляет собой число процентов, приходящихся на накопленный запас продукции (200 + 300), от всего ее количества.

После проведения этой подготовительной работы несложно построить диаграмму Парето. В прямоугольной системе координат по оси абсцисс отложим относительную частоту продукта n i/Ν, % (данные столбца 6), а по оси ординат – относительную стоимость этой продукции Стi/Ст,% (данные столбца 4). Соединив полученные точки прямыми, получим кривую Парето (или диаграмму Парето), как это показано на рис. 4.15.

Кривая Парето получилась сравнительно плавной в результате большого числа классов. При уменьшении числа классов она становится более ломаной.

Рис. 4.15.

Из анализа диаграммы Парето видно, что на долю наиболее дорогой продукции (первые 7 строк таблицы), которая составляет 20% от общего числа хранящихся на складе образцов, приходится более 50% общей стоимости всей готовой продукции, а на долю самой дешевой продукции, расположенной в последней строке таблицы и составляющей 50% от общего количества продукции на складе, приходится всего 13,3% от общей стоимости.

Назовем группу "дорогой" продукции группой А, группу дешевой продукции (до 10 тыс. руб.) – группой С, промежуточную группу – группой В. Построим таблицу AВС -анализа полученных результатов (табл. 4.7).

Таблица 4.7

ABC -анализ полученных по диаграмме Парето результатов

Теперь ясно, что контроль продукции на складе будет эффективнее в том случае, если контроль образцов группы А будет самым жестким (сплошным), а контроль образцов группы С – выборочным.

Одним из наиболее эффективных статистических методов, широко используемых в системе управления качеством, является метод стратификации или расслаивания. В соответствии с этим методом вводят расслаивание статистических данных, т.е. группируют данные в зависимости от условий их получения и производят обработку каждой группы данных в отдельности. Данные, разделенные на группы в соответствии с их особенностями, называют слоями (стратами), а сам процесс разделения на слои (страты) – расслаиванием (стратификацией).

Метод расслаивания исследуемых статистических данных – это инструмент, позволяющий произвести селекцию данных, отражающую требуемую информацию о процессе.

Существуют различные методы расслаивания, применение которых зависит от конкретных задач. Например, данные, относящиеся к изделию, производимому в цехе на рабочем месте, могут в какой-то мере различаться в зависимости от исполнителя, используемого оборудования, методов проведения рабочих операций, температурных условий и т.д. Все эти отличия могут быть факторами расслаивания. В производственных процессах часто используется метод 5М , учитывающий факторы, зависящие от человека (man ), машины (machine ), материала {material ), метода (method ), измерения (measurement ).

Расслаивание может осуществляться по следующим критериям:

• расслаивание по исполнителям – по квалификации, полу, стажу работы и т.д.
• расслаивание по машинам и оборудованию – по новому и старому оборудованию, марке, конструкции, выпускающей фирме и т.д.
• расслаивание но материалу – по месту производства, фирме-производителю, партии, качеству сырья и т.д.
• расслаивание по способу производства – по температуре, технологическому приему, месту производства и т.д.
• расслаивание по измерению – по методу измерения, типу измерительных средств или их точности и т.д.

Однако пользоваться этим методом не всегда просто. Иногда расслаивание по, казалось бы, очевидному параметру не дает ожидаемого результата. В этом случае нужно продолжить анализ данных по другим возможным параметрам в поисках решения возникшей проблемы.

Диаграмма Исикавы (причинно-следственная диаграмма) – инструмент, позволяющий выявить наиболее существенные факторы (причины), влияющие на конечный результат (следствие).

Результат процесса зависит от многих факторов, между которыми существуют отношения типа: причина – следствие (результат). Диаграмма причин и следствий – средство, позволяющее выразить эти отношения в простой и доступной форме.

В 1953 г. профессор Токийского Университета Каору Исикава, обсуждая проблему качества на одном заводе, суммировал мнение инженеров в форме диаграммы причин и результатов. Когда диаграмму начали применять на практике, она оказалась весьма полезной и скоро стала широко использоваться во многих компаниях Японии, получив название диаграммы Исикавы. Она была включена в японский промышленный стандарт (JIS ) на терминологию в области контроля качества и определяется в нем следующим образом: диаграмма причин и результатов – диаграмма, которая показывает отношение между показателем качества и воздействующими на него факторами.

Если в результате процесса качество изделия оказалось неудовлетворительным, значит, в системе причин, т.е. в какой-то точке процесса, произошло отклонение от заданных условий. Если эта причина может быть обнаружена и устранена, то будут производиться изделия только высокого качества. Более того, если постоянно поддерживать заданные условия процесса, то можно обеспечить формирование высокого качества выпускаемых изделий.

Важно также, что полученный результат – показатели качества (точность размеров, степень чистоты, значение электрических величин и т.д.) – выражается конкретными данными. Используя эти данные, с помощью статистических методов осуществляют контроль процесса, т.е. проверяют систему причинных факторов. Таким образом, процесс контролируется по фактору качества.

Схема причинно-следственной диаграммы (диаграммы Исикавы) приведена на рис. 4.16.

Информация о показателях качества для построения диаграммы собирается из всех доступных источников; используются журнал регистрации операций, журнал регистрации данных текущего контроля, сообщения рабочих производственного участка и т.д. При построении диаграммы выбираются наиболее важные с технической точки зрения факторы. Для этой цели широко используется экспертная оценка. Очень важно проследить корреляционную зависимость между причинными факторами (параметрами процесса) и показателями качества. В этом случае параметры легко поддаются корреляции. Для этого при анализе дефектов изделий их следует разделить на случайные и систематические, обратив особое внимание на возможность выявления и последующего устранения в первую очередь причины систематических дефектов.

Рис. 4.16.

1 – система причинных факторов: 2 – основные факторы производства; 3 – материалы; 4 – операторы; 5 – оборудование; 6 – методы операций; 7 – измерения; 8 – процесс; 9 – следствие; 10 – параметры качества; 11 – показатели качества; 12 – контроль процесса по фактору качества

Важно помнить, что показатели качества, являющиеся следствием процесса, обязательно испытывают разброс. Поиск факторов, оказывающих особенно большое влияние па разброс показателей качества изделия (т.е. па результат), называют исследованием причин .

В настоящее время причинно-следственная диаграмма, являясь одним из семи инструментов контроля качества, используется во всем мире применительно не только к показателям качества продукции, но и к другим областям диаграмм. Процедура ее построения состоит из следующих основных этапов.

Этап 1. Определите показатель качества, т.е. тот результат, которого вы хотели бы достичь.

Этап 2. Напишите выбранный показатель качества в середине правого края чистого листа бумаги. Слева направо проведите прямую линию ("хребет"), а записанный показатель заключите в прямоугольник. Далее напишите главные причины, которые влияют на показатель качества, заключите их в прямоугольники и соедините с "хребтом" стрелками в виде "больших костей хребта" (главных причин).

Этап 3. Напишите вторичные причины, влияющие на главные причины ("большие кости") и расположите их в виде "средних костей", примыкающих к "большим". Напишите причины третичного порядка, которые влияют на вторичные причины, и расположите их в виде "мелких костей", примыкающих к "средним".

Этап 4. Проранжируйте причины (факторы) по их значимости, используя для этого диаграмму Парето, и выделите особо важные, которые предположительно оказывают наибольшее влияние на показатель качества.

Этап 5. Нанесите на диаграмму всю необходимую информацию: ее название; наименование изделия, процесса или группы процессов; имена участников процесса; дату и т.д.

На рис. 4.17 приведена диаграмма, построенная для выявления возможных причин неудовлетворенности потребителя.

Рис. 4.17.

После того как вы завершили построение диаграммы, следующий шаг – распределение причин по степени их важности. Не обязательно все причины, включенные в диаграмму, будут оказывать сильное влияние на показатель качества. Обозначьте только те, которые, на ваш взгляд, оказывают наибольшее воздействие .

Все вышеописанные статистические методы дают возможность зафиксировать состояние процесса в определенный момент времени. В отличие от них метод контрольных карт позволяет отслеживать состояние процесса во времени и более того – воздействовать на процесс до того, как он выйдет из-под контроля.

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

Использование контрольных карт преследует следующие цели:

• держать под контролем значение определенной характеристики;
• проверять стабильность процессов;
• немедленно принимать корректировочные меры;
• проверять эффективность принятых мер.

Однако следует отметить, что перечисленные цели являются характерными для действующего процесса. В период же запуска процесса контрольные карты используют для проверки возможностей процесса, т.е. его возможностей стабильно выдерживать установленные допуски.

Типичный пример контрольной карты приведен на рис. 4.18.

Рис. 4.18.

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

Всякая контрольная карта состоит обычно из трех линий. Центральная линия представляет собой требуемое среднее значение характеристики контролируемого параметра качества. Так, в случае (х – R )-карты это будут номинальные (заданные) значения х и R, нанесенные соответствующие карты.

Две другие линии, одна из которых находится над центральной – верхний контрольный предел (Кв или UCL – Upper Control Level ), а другая иод ней – нижний контрольный предел (Кн или LCL – Lower Control Level ), представляют собой максимально допустимые пределы изменения значений контролируемой характеристики (показателя качества), чтобы считать процесс удовлетворяющим предъявляемым к нему требованиям.

Если все точки соответствуют выборочным средним значениям контролируемого параметра и его изменчивости и оказываются внутри контрольных пределов, не проявляя каких бы то ни было тенденций, то процесс рассматривается как находящийся в контролируемом состоянии. Если же, напротив, они попадут за контрольные пределы или примут какую-нибудь необычную форму расположения, то процесс считается вышедшим из-под контроля.

Процесс считается контролируемым, если систематические составляющие его погрешности регулярно выявляются и устраняются, а остаются только случайные составляющие погрешностей, которые, как правило, распределяются в соответствии с нормальным (гауссовским) законом распределения.

Для успешного внедрения на практике контрольных карт важно не только овладеть техникой их составления и ведения, по, что значительно важнее научиться правильно "читать" карту.

Расположение контрольных точек на x -карте указывает на возрастание среднего выборочного значения во времени. А значение х в четвертой выборке оказалось за контрольным пределом, что говорит о том, что в момент, когда бралась четвертая выборка, процесс уже не соответствовал предъявляемым требованиям. Однако этого можно было бы избежать, если бы на основании результатов уже первых трех выборок, когда процесс находился еще в установленных пределах, по уже была видна тенденция его изменения, указывающая на явное влияние систематических погрешностей, были бы предприняты соответствующие меры по их устранению. Наглядным примером такой систематической погрешности может служить состояние резца, перемещение которого при автоматической обработке детали на токарном станке не учитывает его затупления .

Таким образом, контрольная карта помогает не только выявить несоответствие процесса требованиям потребителя, но и предвидеть возможности его появления в будущем.

Разобранные нами инструменты используются в различных методах оценки качества продукции, к рассмотрению которых мы и переходим.

• Ефимов В. В., Барт Т. В. Мазур И. И., Шапиро В. Д. Федюкин В. К. Управление качеством производственных процессов: учеб. пособие. М.: КноРус, 2011.
• Горбашко Е. А. Мазур И. И., Шапиро В. Д. Управление качеством: учеб. пособие. М.: Омега-Л, 2011; Шестопал Ю. Т., Дорофеев В. Д. Управление качеством: учеб. пособие. М.: ИНФРА-М, 2011; Салимова Т. А. Управление качеством: учебник. М.: Омега-Л, 2010.
• Тебекин А. В. Управление качеством: учебник., 2011 Шестопал Ю. Т ., Дорофеев В. Д. Управление качеством: учеб. пособие. М. ИНФРА-М, 2011; Салимова Т. А. Управление качеством: учебник. М. Омега-Л, 2010.
• Горбашко Е. А. Управление качеством: учебник., 2012; Ефимов В. В., Барт Т. В. Статистические методы в управлении качеством продукции: учеб. пособие. М.: КноРус, 2012; Федюнин В. К. Управление качеством производственных процессов: учеб. пособие. М.: КноРус, 2011; Тебекин А. В. Агарков А. П. Управление качеством: учеб. пособие. М.: Дашков и К°, 2009; Герасимов В. И. Управление качеством: учеб. пособие. М.: Форум, 2009; Фейгенбаум А. В. Контроль качества продукции. М.: Логос, 2004.
• Магомедов Ш. III., Беспалова Г. Е. Управление качеством продукции: учебник. М.: Дашков и К°, 2012; Фрейдипа Е. В. Управление качеством: учеб. пособие. М.: Омега-Л, 2012; Горбашко Е. А. Управление качеством: учебник., 2012; Ефимов В. В., Барт Т. В. Статистические методы в управлении качеством продукции: учеб. пособие. М.: КноРус, 2012.
• Ефимов В. В. Средства и методы управления качеством: учеб. пособие. М.: КноРус, 2012; Горбашко Е. А. Управление качеством: учебник., 2012; Мазур И. И., Шапиро В. Д. Управление качеством; учеб. пособие. М.: Омега-Л, 2011.

Любой производственный процесс обязательно включает контроль качества продукции, важные цели которого – определить брак и проверить процесс. Существуют разные методики для реализации этого, например, тесты, испытания, сравнение и так далее.

Контроль качества – что это?

Под этим термином понимают проверку показателей качества на соответствие существующим требованиям, которые определены нормативными документами: стандартами, нормами, правилами и так далее. Организация контроля качества подразумевает процесс получения информации об объекте, чтобы определить параметры, которые должны находиться в заданных пределах. Она состоит из входного, производственного и систематического контроля, а еще учета моделей, опытных образцов и готовой продукции.

Методы контроля качества

Для того чтобы определить качество продукции используются разные техники, которые при их применении обеспечивают достижение желаемых показателей качества. Есть разные виды контроля качества, например, связанные с выявлением характеристик программного обеспечения, стимуляции его работы, определение нарушений и так далее. В большинстве случаев на производстве используется сразу несколько методик, что важно для получения качественного результата.

Статистические методы контроля качества

Чтобы получить по итогу высококачественную продукцию, часто применяют статистические методы, цель которых – исключить причины, вызывающие случайные изменения в показателях качества. Статистический контроль качества разделяется на несколько групп, которые имеют свои преимущества и недостатки:

• выборочный контроль по меняющимся характеристикам при приеме;
• контроль качества по альтернативному признаку при приеме;
• методики регуляции технологического процесса;
• стандарты приемочного контроля;
• планы бесперебойного выборочного контроля.

Технический контроль качества продукции

Чтобы понять соответствует продукция или процесс существующим требованиям, проводят технический контроль. Разные виды контроля качества продукции используются на разных этапах производства, например, во время разработки проверяют, подходит ли опытный образец техническому заданию или документации. Технический контроль включает три основных этапа:

1. Сбор первичной информации об объекте и его конкретных показателях.
2. Вторичная информация показывает возможные отклонения от требуемых параметров, указанных при составлении первичной информации с учетом запланированных критерий, норм и требований.
3. Составление отчета, включающего выводы необходимые для разработки управляющих воздействий на объект, который находился под контролем.

Внутрилабораторный контроль качества

Под этим контролирующим методом понимают комплекс мероприятий, которые направлены на проведение в лаборатории качественных клинических исследований и повышение их характеристик. Контроль качества продукции делается для того, чтобы оценить соответствует ли результат эксперимента существующим критериям. Его применяют в отношении всех видов исследований.

Представленная методика направлена на определение проблем, которые решают первыми. Для этого происходит контроль процесса, сбор, обработка и анализ полученной информации. Выбранные семь инструментов контроля качества являются понятными и их могут применять специалисты разного профиля. Благодаря им можно быстро определить проблему и продумать способы ее устранения. Статистика показывает, что с их помощью решается до 95% сбоев. Контроль качества проводят такими семи инструментами:

1. Контрольный листок используют для сбора данных и их упорядочения для удобства дальнейшего их применения.
2. Гистограмма помогает визуально провести оценку распределения статистических данных, которые были распределены по частоте попадания в конкретный интервал.
3. Диаграмма Парето объективно представляет и определяет основной фактор, оказывающий влияние на исследуемую проблему, и распределяет усилия для ее искоренения.
4. Метод стратификации производит разделение данных на подгруппы по конкретному признаку.
5. Диаграмма разброса определяет вид и связь между переменными.
6. Диаграмма Исикавы выявляет самые важные причины, влияющие на конечный результат.
7. Контрольная карта помогает отследить ход протекания процесса и воздействия на него. Благодаря этому можно предотвратить его отклонение от выдвигающихся требований.

Организация контроля качества на предприятии

Чтобы производство продукции полностью соответствовало указанным в документах требованиям, на предприятии используют систему технических и административных мероприятий. Система контроля качества на предприятии основана на выполнении таких условий:

1. Тщательной обработке и изменении технической документации, что важно для выпуска высококачественной продукции.
2. Разработке и освоении техпроцессов, важных для производства продукции, которая будет полностью соответствовать конструкторской документации.
3. Система контроля качества включает разработку и включение в работу сопроводительной документации. В ней должны быть указаны данные о проведении контрольных измерений.
4. Периодической проверке точности измерительных приборов и других приспособлений, используемых в работе.
5. Закупка качественных материалов и комплектующих, указанных в технической документации.
6. Для контроля качества важно соответствие квалификации работающего персонала требованиям, выдвигаемым к занимаемой должности.

Отдел контроля качества

Организация, которая занимается координацией работ по контролю качества на предприятии, называется отделом контроля качества (ОКК). Структура и штат этой организации разрабатывается с учетом характера и объема производства. Служба контроля качества в большинстве случаев включает лаборатории, осуществляемые аналитический, микробиологический и фармакологический контроль. ОКК выполняет такие функции:

• проводит контрольные операции, предусмотренные техпроцессом;
• осуществляет входной контроль качества материалов, поступающих со стороны;
• оформляет документы, подтверждающие соответствие готовой продукции требованиям;
• принимает участие в испытаниях продукции;
• проводит анализ и учет брака;
• участвует в подготовке продукции к аттестации;
• способствует развитию системы технического контроля и так далее.

Инженер контроля качества

Одной из ключевых должностей на предприятии является инженер по контролю качества продукции, поскольку от его правильной работы зависит, будет ли продукция принята потребителем. Специалист по контролю качества должен иметь профессиональное техническое или высшее образование в данной отрасли. Его основные обязанности: контроль работы подразделений предприятия, соблюдение техники безопасности, обеспечение соответствия продукции/услуги существующим требованиям. Кроме этого, он разбирает поступающие со стороны претензии к качеству.

Семь инструментов управления качеством (простые инструменты качества, семь новых инструментов управления качеством) были выделены в 1979 году Союзом японских ученых и инженеров (JUSE) в качестве дополнения к семи простым статистическим методам. Они представляют собой логические инструменты, которые в наглядной, графической форме позволяют проанализировать любые события, проблемы и т.д.

К семи инструментам управления качеством относятся:

• диаграмма сродства;
• диаграмма связей;
• древовидная диаграмма (дерево решений);
• матричная диаграмма или диаграмма качества;
• стрелочная (сетевая) диаграмма;
• диаграмма процесса (PDPC);
• матрица приоритетов (анализ матричных данных).

I Каково ключевое различие между этой группой инструментов и семи простыми статистическими инструментами?

Диаграмма сродства - инструмент, позволяющий упорядочить множество устных данных (идей, желаний потребителей, мнений групп и т.д.) по принципу сродства. Эту диаграмму часто называют KJ- методом, по имени ее основоположника - Дзиро Кавакита. Диаграмма сродства служит для группировки множества аналогичных или взаимосвязанных идей, иллюстрирует скорее ассоциации , чем логические связи. Используется в случае, когда необходимо упорядочить большое количество данных, а также простимулировать коллективный творческий процесс.

Рис. 6.18

библиотеке

Процедура составления диаграммы сродства:

• 1. определение объекта для сбора данных;
• 2. сбор данных с помощью «мозгового штурма». Данные по мерс поступления записываются на стикеры и приклеиваются на большой лист или доску;
• 3. группировка родственных данных по направлениям. По принципу родства данные объединяются в группы путем псрсклсивания стикеров.

Диаграмма связей (граф связей) позволяет выявить логические связи между основной идеей, проблемой и различными данными. В отличие от диаграммы сродства, для построения которой требуется творческое, ассоциативное мышление, диаграмма связей является логическими инструментом.

Диаграмма связей применяется в случаях, когда:

• тема является настолько сложной, что связи между различными идеями не могут быть установлены с помощью обычного обсуждения;
• последовательность шагов во времени имеет решающее значение;
• есть подозрение, что изучаемая проблема является частью более фундаментальной, не затронутой в данном случае проблемы.

Различают два вида диаграммы связей:

• качественный граф связей;
• количественный граф связей.

Рис. 6.19

Качественный граф связей устанавливает зависимость между разными факторами. Количественный граф связей предназначен для определения влияния нескольких факторов друг на друга. Часто используется для определения роли фактора (причина или следствие): если для фактора характерно больше исходящих стрелок, чем входящих, то это причина, в обратном случае - следствие.

Рис. 6.20

Древовидная диаграмма (дерево целей, систематическая диаграмма) является инструментом, обеспечивающим систематический путь разрешения существенной проблемы или центральной идеи, представленной на различных уровнях. В отличие от диаграммы сродства и диаграммы связей этот инструмент более целенаправлен.

Дерево целей строится в виде многоступенчатой иерархической структуры, элементами которой являются, например, различные средства и способы решения проблемы. Процедура ее построения аналогична описанной выше для диаграммы сродства. Но в данном случае исследуемый объект должен быть точно определен и распознан.

Вариант построения древовидной диаграммы для решения проблемы называется анализом коренной причины (метод Пяти Почему?). Древовидная диаграмма может также строится для определения требований потребителя, для составления перечня мероприятий по улучшению деятельности и т.д.

Рис. 6.21

Матричная диаграмма позволяет выявить важность различных связей. Этот инструмент служит для организации больших массивов данных и позволяет графически отобразить логические связи между различными элементами.

Целью матричной диаграммы является изображение связей между задачами, функциями и характеристиками с выявлением степени их относительной важности. Поэтому матричная диаграмма в конечном виде отражает соответствие определенных факторов и явлений различным причинам их появления и средствам устранения их последствий, а также показывает степень зависимости этих факторов от причин их возникновения и мер по их устранению. Такие матричные диаграммы называют матрицами связей.

Рис. 6.22

На практике применяют различные формы матрицы связей в зависимости от количества исследуемых групп переменных:

• L-формы (переменных - 2, прямых связей - 1, косвенных - нет);
• Т-формы (переменных - 3, прямых связей - 2, косвенных -
• Y-формы (переменных - 3, прямых связей - 3, косвенных - нет);
• Х-формы (переменных - 4, прямых связей - 4, косвенных -
• «крыша» (переменных - 1, прямых связей - нет, косвенных - нет).

Наиболее распространённой является матричная диаграмма L- формы, которую часто называют «таблицей качества». В этом случае две взаимосвязанные группы компонент представлены в строках и столбцах матрицы соответственно, с помощью которой необходимо установить связь между отдельными компонентами.

2 В каких, уже известных Вам инструментах управления качеством, используются матричные диаграммы?

Стрелочная (сетевая) диаграмма применяется для планирования оптимальных сроков выполнения всех необходимых работ для реализации поставленной цели. Использование данного инструмента возможно лишь после выявления проблем, определения необходимых мер, сроков и этапов их осуществления.

Стрелочная диаграмма представляет собой диаграмму хода проведения работ с указанием последовательности и сроков их выполнения и служит для решения оптимизационных задач. Этот инструмент заимствован из методов исследования операций и широко применяется нс только при планировании, но и при последующем кон троле за ходом работ.

Существует несколько методов построения сетевой диаграммы в зависимости от ориентации на процессы или события:

• метод СРМ (Critical Path Method);
• метод PERT (Program Evaluation and Review Technique);
• метод MPM (Metra Potential Method).

Наиболее распространенным является метод критического пути (метод СРМ), который графически может быть представлен в виде диаграммы Гантта или сетевого графа. Предпочтительным является сетевой граф, так как он более наглядно отражает последовательность действий и влияние той или иной операции на выполнение последующих.

Рис. 6.23

Рис. 6.24

Диаграмма процесса (Process Decision Program Chart - PDPC, блок-схема процесса, метод Дзнро Кондо) представляет собой схему, отражающую последовательность действий и решений, необходимых для получения необходимого результата.

Наиболее эффективно применение диаграммы процесса:

• при разработке новых программ. В этом случае диаграмма процесса позволяет спланировать и проследить последовательность действий, анализируя возникновение возможных проблем;
• при возможности крупных ошибок при планировании процесса. Диаграмма процесса позволяет проанализировать все действия, спрогнозировать нежелательные результаты и заблаговременно провести соответствующие

корректировки.

Рис. 6.25

1 Чем отличаются ситуации применения диаграммы процесса и стрелочной диаграммы?

Матрица приоритетов (анализ матричных данных)

предназначена для обработки полученных при построении матричных диаграмм больших числовых массивов. С помощью многомерного статистического анализа выявляются приоритетные данные. Данный метод применяется в случаях, когда необходимо представить численные данные из матричных диаграмм в более наглядном виде. Примером использования анализа матричных данных является выявление

важности технических характеристик в технологии развёртывания функции качества (QFD).

Рис. 6.26

• В каком другом инструменте управления качествомиспользуется аналогичный принцип представления данных? В чемсущественное различие между этими инструментами?