Анализ функционирования системы управления качеством в ООО «Центр услуг»

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

Любая продукция или услуга есть результат некоторого процесса. Под  процессом подразумевают совокупность взаимосвязанных ресурсов и деятельности, которая преобразует входящие элементы в выходящие. Причем к ресурсам относятся персонал, оборудование, материалы, технология (методы и средства), окружающая среда, информация. По существу, процесс представляет собой взаимодействие людей, оборудования, материалов, методов и среды, в результате которого производится продукция или оказываются услуги.

При естественном ходе процесса его  изменчивость обычно обусловлена влиянием множества разнообразных случайных (обычных) неконтролируемых причин. Каждая из таких постоянно присущих причин составляет незначительную долю общей изменчивости, и ни одна из них не значима сама по себе. Тем не менее, сумма всех этих случайных причин изменчивости процесса измерима, и предполагается, что она внутренне присуща процессу. Исключение или уменьшение влияния обычных причин требует управленческих решений и выделения ресурсов на улучшение процесса и в ряде случаев оказывается экономически нецелесообразным или технически невозможным.

Актуальность данной темы заключается в том, что знание и анализ статистических методов регулирования технологических процессов имеют большое значение, так как они в определенной мере характеризуют параметры качества продукции и успех предприятия в конкурентной борьбе.

Цель курсового проекта заключается в анализе статистических методов регулирования технологических процессов при контроле по количественному признаку.

Основными задачами курсового проекта являются:

1. рассмотрение содержания статистических методов регулирования технологических процессов, их сущности и видов;
2. изучение организационной структуры предприятия и анализ основных показателей предприятия, характеризующих эффективность управления качеством;
3. анализ особенностей системы управления качеством в ООО «Центр услуг».

Объектом исследования  является ООО «Центр услуг».

Предметом исследования являются статистические методы регулирования технологических процессов производства.

ГЛАВА 1. СОДЕРЖАНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ РЕГУЛИРОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ  ПРОЦЕССОВ

1. Статистическое регулирование технологических процессов

Статистическое регулирование технологических процессов – корректирование значений параметров технологического процесса по результатам выборочного контроля контролируемых параметров, осуществляемое для технологического обеспечения требуемого уровня качества. При этом технологический процесс должен быть статистически управляемым и стабильным [8].

Принято считать, что процесс находится  в “статистически управляемом состоянии” или “статистически управляем или контролируемым”, если источником его изменчивости являются только случайные (обычные) причины, которые имеют стабильное и повторяемое распределение во времени. Такую изменчивость процесса называют собственной.

Любой процесс, находящийся в статистически  управляемом состоянии, стабилен и  характеризуется тем, что ход  процесса предсказуем, его параметры со временем не отклоняются от целевых значений, а разброс параметров находится в прогнозируемых пределах.

Однако естественный ход процесса может нарушаться из-за изменений, обусловленных  неслучайными (особыми) причинами, внутренне  не присущими процессу. Применительно к производственному процессу такими непредсказуемыми и нестабильными причинами могут быть поломка инструмента, неправильная настройка станка, его износ, недостаточная однородность обрабатываемого материала, нарушение рабочим требований документации из-за усталости или недомогания, ошибки контрольно-измерительного оборудования, колебания источников энергии, изменения окружающей среды и т.д.

При воздействии на процесс неслучайных (особых) причин изменчивости он выходит  из статистически управляемого состоянии, ход процесса становится непредсказуемым, его параметры могут существенно отклониться от целевых значений, разброс параметров может оказаться неприемлемым, а выход процесса нестабильным во времени. Когда процесс оказывается в “статистически неуправляемом состоянии”, необходимо возможно быстрее обнаружить неслучайные изменения процесса с тем, чтобы выявить их причину и своевременно внести необходимые корректировки в процесс. Тем самым предотвращаются существенные отклонения характеристик процесса от целевых значений, и обеспечивается поддержание процесса на приемлемом и стабильном уровне, гарантируя соответствие продукции и услуг установленным требованиям [5].

Статистическое регулирование  технологических процессов заключается  в том, что в определенные моменты времени или через определенное количество изготовленных единиц продукции отбирается мгновенная выборка установленного объема и производится измерение контролируемого параметра.

По результатам измерений определяют статистическую характеристику контролируемого параметра, значение которой наносят на контрольную карту и, в зависимости от этого значения принимают решение о корректировке технологического процесса или о продолжении процесса баз корректировки, т.е. на основании данных о состоянии технологического процесса в предшествующие моменты времени прогнозируется его состояние в последующие моменты времени.

Значение статистической характеристики контролируемого параметра качества продукции, при котором наступает  разладка операции или процесса, должно определяться, исходя из выборочной характеристики [8].

1.2 Виды статистического регулирования технологических процессов

Задача статистического регулирования  технологического процесса состоит  в том, чтобы на основании результатов  периодического контроля выборок малого объема приходить к заключению: "процесс налажен" или "процесс разлажен".

Выявление разладки технологического процесса основано на результатах периодического контроля малых выборок, осуществляемого  по количественному или альтернативному признакам. Для каждого из этих способов контроля используются свои статистические методы регулирования.

Контроль по количественному признаку заключается в определении с  требуемой точностью фактических  значений контролируемого параметра  у единиц продукции из выборки. Фактические значения контролируемого параметра необходимы для последующего вычисления статистических характеристик, по которым принимается решение о состоянии технологического процесса. Такими характеристиками являются медиана и выборочное среднее; квадратическое отклонение и размах. Первые две характеристики – характеристики положения, а последние две – характеристики рассеивания случайной величины Х.

Контроль по альтернативному признаку заключается в определении соответствия контролируемого параметра или единицы продукции установленным требованиям. При этом каждое отдельное несоответствие установленным требованиям считается дефектом, а единица продукции, имеющая хотя бы один дефект, считается дефектной.

При контроле по альтернативному признаку не требуется знать фактическое значение контролируемого параметра – достаточно установить факт соответствия или несоответствия его установленным требованиям. Поэтому можно использовать простейшие средства контроля: шаблоны, калибры, контроль по образцу и др.

Решение о состоянии технологического процесса принимается в зависимости  от числа дефектов или числа дефектных  единиц продукции, обнаруженных в выборке.

Каждый из перечисленных способов контроля имеет свои преимущества и  свои недостатки. Преимущество контроля по количественному признаку состоит в том, что он более информативен (по сравнению с контролем по альтернативному признаку) и поэтому требует меньшего объема выборки. Однако такой контроль более дорогой, поскольку для него необходимы такие технические средства контроля, которые позволяют получать фактические значения контролируемого параметра. Кроме того, для статистического регулирования при контроле по количественному признаку необходимы вычисления, связанные с определением статистических характеристик.

Преимущество контроля по альтернативному  признаку заключается в его простоте и относительной дешевизне, поскольку  можно использовать простейшие средства контроля или визуальный контроль. К недостаткам такого контроля относится  его меньшая информативность, что требует значительно большего объема выборки при равных исходных данных [4].

1.3. Контроль по количественному признаку

Любой контролируемый параметр по своей  природе является случайной величиной, поскольку он может принять то или иное значение, причем заранее неизвестное.

Изучением случайных величин занимается теория вероятностей. Эта математическая наука позволяет получать вполне определенные количественные результаты и на их основе принимать достаточно обоснованные и в основном правильные решения. Все случайные величины подчиняются определенным закономерностям, называемым законами распределения.

Законом распределения случайной  величины называется соотношение, устанавливающее  связь между возможными значениями случайной величины и соответствующими им вероятностями. Сумма вероятностей всех возможных значений случайной величины равна единице. Эта суммарная вероятность каким-то образом распределена между отдельными значениями, что полностью определяется законом распределения. Законы распределения могут быть представлены в аналитической, табличной или графической формах. Законы распределения имеют большое прикладное значение в различных областях человеческой деятельности и, в частности, в области промышленного производства для решения задач, связанных с обеспечением качества продукции.

Случайные величины могут быть либо дискретными, либо непрерывными, которые  описываются различными законами распределения.

Дискретными называются такие случайные  величины, которые можно заранее  перечислить. Например, число дефектных единиц продукции или число дефектов.

Непрерывными называются случайные  величины, возможные значения которых  непрерывно заполняют некоторый  промежуток. Примером непрерывной случайной  величины является любая измеряемая величина, например, размер детали [11].

В теории вероятностей рассматривается  достаточно большое количество разнообразных  законов распределения. Для решения  задач, связанных с построением  контрольных карт, представляют интерес лишь некоторые из них. Важнейшим из них является нормальный закон распределения, который применяется для построения контрольных карт, используемых при контроле по количественному признаку, т.е. когда мы имеем дело с непрерывной случайной величиной. Нормальный закон распределения занимает среди других законов распределения особое положение. Это объясняется тем, что, во-первых, наиболее часто встречается на практике, и, во-вторых, он является предельным законом, к которому приближаются другие законы распределения при весьма часто встречающихся типичных условиях. Что касается второго обстоятельства, то в теории вероятностей доказано, что сумма достаточно большого числа независимых (или слабо зависимых) случайных величин, подчиненных каким угодно законам распределения (при соблюдении некоторых весьма нежестких ограничений), приближенно подчиняется нормальному закону, и это выполняется тем точнее, чем большее количество случайных величин суммируется. Большинство встречающихся на практике случайных величин, таких, например, как ошибки измерений, могут быть представлены как сумма весьма большего числа сравнительно малых слагаемых – элементарных ошибок, каждая из которых вызвана действием отдельной причины, независящей от остальных.

В графической форме нормальный закон распределения изображается колоколообразной кривой (рис. 1).

Рис. 1. Кривая нормального закона распределения

Этой кривой определяется плотность  вероятности f(х) значений случайной величины .

Форма этой кривой определяется выражением:

 (1.1)

где – среднее квадратичное отклонение случайной величины ; – математическое ожидание случайной величины ;

Максимальная ордината кривой равна

 при . (1.2)

По мере удаления от точки  плотность распределения уменьшается, и при стремящемся к бесконечности кривая асимптотически приближается к оси абсцисс.

Кривая нормального распределения  характеризуется двумя параметрами: и . Смысл этих параметров состоит в следующем. Значением определяется центр рассеивания – если изменять центр рассеивания, кривая распределения будет смещаться вдоль оси абсцисс, не изменяя своей формы (рис. 2). Таким образом, значением определяется положением кривой распределения на оси абсцисс. Размерность такая же, что и размерность случайной величины .

Рис. 2. Кривые нормального распределения при изменении центра рассеивания

Значением определяется форма кривой распределения. Поскольку площадь под кривой распределения должна всегда оставаться равной единице, то при увеличении кривая распределения становится более плоской. На рис. 3 показаны три кривые при разных :

Рис. 3. Кривые распределения  при разных значениях 

статистический метод  управление качество

Таким образом, значением определяется форма кривой распределения –это есть характеристика рассеивания. Размерность параметра совпадает с размерностью случайной величины .

Во многих задачах, связанных с  нормально распределенными случайными величинами, приходится определять вероятность попадания случайной величины , подчиненной нормальному закону с параметрами μ, σ, на участок от А до В. Таким участком может быть, например, поле допуска от верхнего значения до нижнего – .

Эту задачу решают по формуле

 (1.3)

где – есть нормальная функция распределения с параметрами и

Значения определяют по таблице 1 [6].

Для отрицательных значений функцию определяют из соотношения

. (1.4)

Это соотношение следует из симметричности нормального распределения относительно начала координат.

По формуле 1.3. можно определись вероятность попадания контролируемого (по количественному признаку) параметра  в поле допуска, ограниченного значениями , . Заменив в формуле 1.3. значения А и В на и соответственно, получим формулу для решения нашей задачи:

 (1.5)

По сути этой вероятностью определяется вероятная доля годной продукции (по контролируемому параметру). Если из единицы вычесть вероятную долю годной продукции, то получим вероятную долю дефектной продукции, которую обозначим через :

 (1.6)

Граница регулирования для контрольных  карт средних арифметических значений определяют также с помощью закона нормального распределения. В качестве случайной величины используют значение :

 (1.7)

где – выборочное среднее арифметическое значение случайной величины ;  – математическое ожидание случайной величины при налаженном состоянии технологического процесса (обычно за принимают середину поля допуска); – среднее квадратическое отклонение выборочного среднего ( ), которое связано со средним квадратическим отклонением случайной величины соотношением

 (1.8)

Случайная величина , как и случайная величина , распределена нормально, причем ее математическое ожидание равно нулю, а среднее квадратическое отклонение равно единице. Поэтому, для решения задачи статистического регулирования можно использовать таблицу функции нормированного нормального распределения. Тогда условием налаженности технологического процесса является выполнение неравенства:

 (1.9)

где – критические значения, которые для статистического регулирования обычно устанавливают равными +3, -3. Отсюда получаем:

 (1.10)

Таким образом, процесс будет признаваться налаженным до тех пор, пока выборочное среднее арифметическое не превысит значение в левой или правой частях этого неравенства, которыми определяется положение границ регулирования на контрольной карте средних арифметических значений. Обозначим их – для верхней границы регулирования и – для нижней границы регулирования [7].

ГЛАВА 2. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВА В ООО «Центр услуг»

2.1. Общая характеристика ООО «Центр услуг»

Анализируемое предприятие – общество с ограниченной ответственностью «Центр услуг», основанное в 2004 году в г. Тула, занимается строительством торговых площадей и сдачей в наем нежилого недвижимого имущества.

На сегодняшний день перечень оказываемых  данной организацией услуг достаточно широк:

Предпроектные работы и проектирование:

• исследовательские работы;
• расчётно-аналитические работы;
• определение стоимостных и финансовых параметров проекта;
• подготовка технико-экономических обоснований проектов;
• выбор технологии производства;
• оптимизация технологических процессов;
• организация проектно-конструкторских работ;
• подготовка документов для проведения подрядных торгов на проектирование;
• оценка тендерных предложений и выбор проектных организаций;
• контроль хода выполнения проектных и изыскательских работ, контроль и оценка промежуточных этапов разработки проектной документации;
• защита проектных решений в органах экспертизы.

Поставка и комплектация:

• маркетинговая оценка (анализ рынка, определение поставщиков);
• контроль сроков и качества изготовления и поставки оборудования;
• организация складского хранения;

Строительство:

• выбор генподрядных и субподрядных организаций;
• организация работ по получению разрешительной документации по подготовке строительного производства;
• организация и координация деятельности авторского и технического надзора;
• рассмотрение и принятие решений о внесении изменений в рабочую документацию;
• организация и координация деятельности генподрядных и субподрядных организаций на строительной площадке;
• мониторинг хода работ при строительстве – постоянный, систематизированный контроль процесса, объёма и сроков строительно-монтажных работ.

Сопутствующие услуги:

• разработка линейных графиков, планов мероприятий, работ по проекту;
• разработка регламентов взаимодействия между участниками проекта;
• распределение во времени плановых затрат проекта (бюджет проекта);
• расчёт денежных потоков по проекту;
• калькулирование инжиниринговых услуг на основе плана работ по проекту, определение стоимости инжиниринговых услуг;
• рассмотрение и урегулирование спорных вопросов в ходе строительства, между заказчиком, проектировщиком, поставщиками, подрядчиками.

Основной целью ООО «Центр услуг» в области качества является обеспечение  безопасности и надежности объектов строительства.

Для достижения поставленной цели руководство  ставит следующие задачи:

• вовлечение всех работников ООО «Центр услуг» в осознанную реализацию политики в области обеспечения качества;
• обеспечение поставки для строительства оборудования, изделий и материалов, удовлетворяющих требованиям качества, безопасности и надежности эксплуатации;
• организация строительства таким образом, чтобы все строительно-монтажные и пусконаладочные работы осуществлялись в соответствии с требованиями проектной документации, норм и правил;
• охрана окружающей среды.

Списочная численность работников на 30 декабря 2010 г - 218 человек.

Структура управления ООО «Центр услуг» является линейно-функциональной. Линейно-функциональная структура обеспечивает такое разделение управленческого труда, при котором линейные звенья управления призваны командовать, а функциональные - консультировать, помогать в разработке конкретных вопросов и подготовке соответствующих решений, программ, планов.

2.2. Анализ функционирования системы управления качества в ООО «Центр услуг»

Диагностика финансового состояния  дает возможность комплексной оценки функционирования предприятия в области финансов и качества, позволяет выявить проблемные участки и осуществляется через следующие этапы:

1 этап диагностики предполагает  проведение финансово-экономического  анализа предприятия, используя  методы горизонтального и вертикального  анализа бухгалтерской отчетности, в данном случае отчета о прибылях и убытках. Отчет о прибылях и убытках за 2010 год представлен в Приложении 1.

Анализ финансовых результатов, проведенный  на основании формы бухгалтерской  отчетности «Отчет о прибылях и убытках» дает возможность судить об эффективности работы организации за 2010 год. Анализ позволяет определить, за счет чего была получена прибыль (убыток) в том или ином отчетном периоде, и определить динамику роста (падения) прибыли.

Согласно горизонтальному методу сравнивается финансовая информация из отчета о прибылях и убытках за два последующих года; определяется увеличение или уменьшение показателей  одного года по сравнению с другим, а также, принимая первый год за базисный, рассчитываются процентные изменения. Цель горизонтального и вертикального анализа финансовой отчетности состоит в том, чтобы наглядно представить изменения, произошедшие в основных статьях отчета о прибыли и помочь руководству предприятия принять решение в отношении того, каким образом продолжать свою деятельность.

По результатам проведенного горизонтального  и вертикального анализа представленного  в Приложениях 2 и 3 можно сделать  следующие выводы:

Выручка в 2010 году увеличилась на 2,04% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года, на это в основном повлияло увеличение себестоимости проданной продукции (торговых площадей) на 8,5%.

Валовая прибыль за 2010 год сократилась  на 22,68% или на 13066 тыс. руб. по сравнению  с предыдущим годом.

Чистая прибыль предприятия увеличилась на 115,47%, это стало возможным за счет уменьшения налога прошлых лет.

Себестоимость в выручке в 2010 году составила 84,22%, что на 5% больше по сравнению  с 2009 годом. Прибыль от продаж в 2010 году уменьшилась в выручке и составила 13,44%.

Валовая прибыль в 2010 году уменьшилась  и составила всего 15,78% к выручке  по сравнению с 20,83% в 2009 году. На это  повлияло так же увеличение себестоимости  продукции. Однако чистая прибыль за 2010 год составила 24,26% в выручке, это  больше, чем в 2009 году.

2 этап диагностики предполагает  проведение финансово-экономического  анализа предприятия, используя  финансовые коэффициенты с рекомендуемыми  значениями, осуществляется через  анализ финансовой устойчивости  предприятия.

Показатели финансовой устойчивости предприятия характеризуют структуру используемого предприятием капитала с позиции его платежеспособности и финансовой стабильности развития. Эти показатели позволяют оценить степень защищенности инвесторов и кредиторов, так как отражают способность предприятия погасить долгосрочные обязательства. Данную группу показателей еще называют показателями структуры капитала и платежеспособности либо коэффициентами управления источниками средств.

Анализ финансовой устойчивости проводим при помощи специальных показателей (коэффициентов):

• коэффициент автономии;
• коэффициент финансовой зависимости;
• мультипликатор собственного капитала;
• коэффициент покрытия инвестиций;
• коэффициент иммобилизации имущества (Таблица 2).

Таблица 2

Анализ финансовой устойчивости ООО «Центр услуг»

Коэффициент автономии характеризует, в какой степени активы сформированы за счет собственных средств.

Коэффициент автономии больше рекомендованного значения в 2009г. Он составляет 0,85, а в 2010г. он увеличился на 0,05 и равен 0,9. Это свидетельствует об увеличении финансовой прочности предприятия, его стабильности и независимости от внешних кредитов. Таким образом, более 85% активов предприятия сформированы за счет собственного капитала.

Коэффициент финансовой зависимости (плечо финансового рычага), характеризует  в какой степени предприятие  зависит от внешних источников финансирования, то есть, сколько заемных средств  привлекает предприятие на 1 руб. вложенных  в активы собственных средств.

В 2010 г. показатель уменьшился на 0,06 и  составил 0,11, это свидетельствует  об уменьшении зависимости предприятия  от привлечения заемных средств. Это означает, что на 1 рубль собственного капитала предприятие привлекало от 11 до 17 копеек заемного капитала, то есть кредиторы практически не участвуют в финансировании предприятия.

Показатель в 2010 году уменьшился на 0,06 и составил 1,11.

Коэффициент покрытия инвестиций характеризует  долю имущества предприятия связанного с долгосрочными источниками их финансирования. Значение коэффициента покрытия инвестиций на конец периода равно 0,9, что равно допустимой величине, это значит, что доля собственного капитала и долгосрочных обязательств в общей сумме капитала составляет 90%.

Коэффициент иммобилизации имущества показывает, какова доля внеоборотных активов в стоимости всех средств предприятия. Значение коэффициента иммобилизации имущества в 2010 г. равно 0,60, что выше, чем в 2009 году на 0,18 и говорит о том, что доля оборотных активов в имуществе снизилась.

3. этап проведения анализа финансово-экономического состояния предприятия - анализ объема выпуска, реализации и себестоимости продукции за 2009-2010 годы.

Анализ развития объемов производства показал, что выпуск продукции за 2009-2010 гг. сократился на 0,19% или на 523 тыс. руб., а вот объем выручки от продаж увеличился на 2,04%, этому способствовало увеличение себестоимости продукции на 8,5%.

При анализе себестоимости наблюдается  ее рост в 2010 году на 8,5%, что составило 84,22% в выручке, что обусловлено увеличением брака.

4 этап диагностики - анализ качества  продукции.

Особое внимание при диагностике  финансового состояния предприятия  следует уделить анализу качества продукции (продаваемых и сдаваемых  в наем торговых площадей).

Качество выпускаемой продукции за 2010 год характеризуется следующими данными:

- количество зарекламированных  (признанных) торговых площадей за 2010 год составило 126 шт. против 98 шт. в 2009 году;

- объем зарекламированной продукции  в действующих ценах составил 388344 руб. против 372853,74 руб. в 2009 году;

- удельный вес зарекламированной  продукции в общем, объеме товарной  продукции составил за 2010 год  0,15%, удельный вес зарекламированной  продукции за 2009 год - 0,15%;

- процент сдачи продукции ОТК  с первого предъявления (среднеарифметический процент) составил 98,09% против 97,83% в 2009 году;

В таблице 3 представлены данные о  качестве выпускаемой продукции  за 2009 год.

Таблица 3

Данные о качестве выпускаемой продукции ООО «Центр услуг»