Основные этапы и способы применения статистических методов управления качеством. 4

Основные  этапы и способы применения статистических методов управления качеством 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

СОДЕРЖАНИЕ 

ВВЕДЕНИЕ 

     Идея  качества и управления качеством  в последние годы получила широкое  распространение во всех сферах жизни  человека. Она актуальна на современном  этапе развития российского общества. Сейчас, когда Российская Федерация стоит на пороге вступления во Всемирную Торговую Организацию, концепция качества необходима предприятиям различных отраслей в условиях жесткой конкуренции с зарубежными организациями.

     Важным  этапом процесса управления качеством  является применение статистических методов. Наиболее широкое применение статистические методы находят на этапах производства и контроля готовой продукции. В частности, процедуры обеспечения качества стабильности технологических процессов и выборочного контроля при приемке продукции регламентированы нормативными документами.

     Многие  из современных методов математической статистики довольно сложны для восприятия, а тем более для широкого применения всеми участниками процесса управления качеством. Поэтому ученые отобрали из всего множества семь методов, которые наиболее применимы в процессах контроля качества. 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.

     В настоящее время большое внимание уделяется практическому приложению математической статистики для решения конкретных производственных задач, особенно при анализе качества процессов.

     С развитием научных систем управления качеством роль статистических методов в управлении качеством непрерывно возрастает. Именно широкое применение в производстве продукции статистических методов на первых этапах борьбы за качество (50-е годы) позволило японским предприятиям очень быстро выйти в лидеры мировой экономики.

     Конкурентоспособность российских предприятий будет так  же во многом зависеть от масштаба обучения персонала методам статистического управления качеством и их систематического применения на практике.

      Целью курсовой работы является анализ применения статистических методов управления качеством на ОАО «Серовский завод  ферросплавов».

      Задачи  курсовой работы:

• изучить теоретические вопросы применения статистических методов управления качеством;
• проанализировать применение статистических методов управления качеством на ОАО «СЗФ».

     Объектом  исследования в курсовой работе является система управления качеством ОАО «СЗФ».

     Предметом исследования в курсовой работе являются статистические методы управления качеством  применяемые на ОАО «СЗФ».

     При написании курсовой работы использовались законодательные и нормативные  акты РФ, труды учёных: Галеева В. И., Волкова А. С., Версана Г. В., Галичева А. В., Ильенковой В. С. и других, статьи периодической печати, справочно-правовая система «Консультант плюс».

     Теоретической и методологической основой исследования являются объективные экономические законы, методология системного анализа, труды отечественных и зарубежных ученых и практиков, посвященные исследованию эффективности деятельности предприятий и проблем качества. Для решения конкретных вопросов, рассматриваемых в работе, были использованы математическая статистика, методы системного, логического анализа, экспертных оценок, сравнительный анализ деятельности различных предприятий. 
 
 

1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ  ВОПРОСЫ ПРИМЕНЕНИЯ СТАТИСТИЧЕСКИХ  МЕТОДОВ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ 

1.1 Понятие  о статистических методах управления качеством,

их классификация 

     Понятие «управление качеством» как наука возникло в конце 19-го столетия, с переходом промышленного производства на принципы разделения труда. Принцип разделения труда потребовал решения проблемы взаимозаменяемости и точности производства. До этого при ремесленном способе производстве продукции обеспечение точности готового продукта производилось по образцам или методами подгонки сопрягаемых деталей и узлов. Учитывая значительные вариации параметров процесса, было ясно, что нужен критерий качества производства продукции, позволяющий ограничить отклонения размеров при массовом изготовлении деталей [3, с. 29].

     С момента зарождения статистических методов контроля качества специалисты  понимали, что качество продукции формируется в результате сложных процессов, на результативность которых оказывают влияние множество материальных факторов и ошибки работников. Поэтому для обеспечения требуемого уровня качества нужно уметь управлять всеми влияющими факторами, определять возможные варианты реализации качества, научиться его прогнозировать и оценивать потребность объектов того или иного качества.

     В послевоенное время и в США, и  в Европе появились национальные стандарты по качеству. Центральная  роль в разработке нормативных документов в области качества принадлежит Международной организации по стандартизации (ISO). Начиная с 90-х годов, идеи теории вариаций, статистического управления процессами (SPC) овладели не только специалистами-математиками, но и стали неотъемлемыми инструментами менеджеров и работников служб качества [9, с. 67].

     Большой толчок дальнейшему развитию принципов  управления качеством дал японский ученый Г. Тагути. Он предложил учитывать вариации свойств продукции на разных этапах ее разработки, что для менеджмента качества явилось революционной идеей. По Тагути нужно было установить те сочетания параметров изделий и процессов, которые приводили к минимуму вариаций процессов. Эти процессы, которые стали называть робастными, были устойчивы к вариациям входных параметров процессов [12, с. 54].

     Статистические  методы контроля качества в настоящее  время приобретают всё большее  признание и распространение  в промышленности. Научные методы статистического контроля качества используются в различных отраслях.

     Основной  задачей статистических методов контроля является обеспечение производства пригодной к употреблению продукции и оказание полезных услуг с наименьшими затратами. С этой целью проводят анализ новых операций или другие исследования, направленные на обеспечение производства пригодной к употреблению продукцией. Главная задача – не просто увеличить количество продукции, а увеличить количество такой продукции, которая была бы пригодной к употреблению. Одним из основных принципов контроля качества при помощи статистических методов является стремление повысить качество продукции, осуществляя контроль на различных этапах производственного процесса.

     Статистические  методы контроля качества продукции  и процессов производства основаны на применении достижений теории вероятностей и математической статистики. Данные методы позволяют сделать вывод о качестве партии продукции по результатам контроля её малой части (выборки) или параметров технологического процесса производства. Кроме того, статистические методы контроля позволяют прогнозировать динамику производственного процесса, оценивать его настроенность, точность, сходимость и воспроизводимость [13, с. 71].

     Статистические  методы контроля качества имеют ряд  достоинств:

• обеспечивают возможность прогнозирования качества продукции и процессов;
• позволяют во многих случаях обоснованно перейти к выборочному контролю и тем самым снизить трудоемкость контрольных операций;
• создают условия для наглядного изображения динамики изменения качества продукции и настроенности процесса производства, что позволяет своевременно принимать меры к предупреждению брака не только контролерам, но и работникам цеха – рабочим, бригадирам, технологам, наладчикам, мастерам.

     Статистические  методы управления качеством продукции предполагают:

• анализ технологического процесса с целью приведения его к требуемой настроенности, точности и статистически устойчивому состоянию;
• операционный (цеховой) контроль с целью регулирования и поддержания технологического процесса в состоянии, обеспечивающем заданные качественные параметры;
• выборочный статистический приёмочный контроль качества готовой продукции [15, с. 123].

     Многие  из современных статистических методов  довольно сложны для восприятия, а тем более для широкого применения всеми участниками процесса. Японские учёные отобрали из всего множества семь «простых» методов. Их заслуга, и в первую очередь, профессора Исикавы, состоит в том, что они обеспечили простоту, наглядность, визуализацию этих методов, превратив их в эффективные инструменты контроля качества (рисунок 1). Данные методы можно понять и эффективно использовать без специальной подготовки.

     К семи «простым» статистическим методам  контроля качества относятся:

• контрольный листок;
• контрольная карта;
• диаграмма Парето;
• диаграмма стратификации;
• гистограмма;
• диаграмма разброса;
• диаграмма Исикавы (или «рыбий скелет»).

     Рисунок 1 – Семь инструментов статистического  контроля качества [19, с. 21]

     Возможности «семи методов» и области их эффективного применения различны.

     Контрольный листок предназначен для сбора и первичной обработки данных о продукции или производственном процессе. Он заполняется на этапе операционного (цехового) контроля изделий непосредственно исполнителем работы. Заполненные контрольные листки служат исходными данными для технологов, которые занимаются анализом данных.

     Контрольная карта – график изменения значений контролируемых параметров по партиям или по времени работы (по сменам, декадам, месяцам, кварталам и т.п.). Контрольные карты могут содержать качественные (количество или доля дефектных изделий) и количественные (медиана, среднее арифметическое значение, стандартное отклонение, размах) признаки. Контрольные карты составляют технологи по данным контрольных листков.

     Диаграмма Парето служит для анализа данных и оценки доли различных видов дефектов в общем объёме дефектной продукции. Диаграммы Парето также составляются цеховыми технологами или технологами ОГТ по данным контрольных листков.

     Диаграмма стратификации (от латинского «страт» – «слой») служит для разделения дефектов по причинам их появления («слоям» или «стратам»). В машиностроении очень широко используется стратификация по методу «4М», когда диаграмму стратификации строят по четырём группам причин появления дефектов:

• человек (man) – дефекты, появление которых обусловлено действиями рабочего;
• машина (machine) – дефекты, вызванные несовершенством или неправильной настройкой технологического оборудования;
• материал (material) – дефекты, вызванные материалами и покупными изделиями;
• метод (method) – дефекты, связанные с особенностями технологии производства или с выбором заведомо непригодного метода контроля качества продукции [16, с. 142].

     Диаграмма стратификации очень похожа на диаграмму  Парето. Отличие заключается только в том, что в первой дефекты группируют по причинам, а в последней – по видам.

     Гистограмма служит для анализа статистических данных. Она позволяет получить общую информацию о воспроизводимости и стабильности технологического процесса. Гистограммы составляются цеховыми технологами по данным контрольных листков.

     Диаграмма разброса служит для установления взаимосвязи между параметрами технологического процесса. В примере, указанном на рисунке 1, взаимосвязь между параметрами X и Y положительная (прямая пропорциональность); взаимосвязь между параметрами может также быть отрицательной или вообще отсутствовать.

     Диаграмма Исикавы служит для анализа причин недостаточно высокого уровня качества продукции или процессов. Составляется методом «мозгового штурма» FMEA-командой или комплексной бригадой. Диаграмма Исикавы весьма популярна среди специалистов по качеству, и поэтому имеет несколько названий-синонимов: диаграмма причин и результатов, причинно-следственная диаграмма, «рыбий скелет», «рыбья кость», «рыба качества» и т.д.

     Перечисленные семь простых статистических методов  контроля качества – не единственные носители статистической информации, применяемые в производственном процессе.

     Для регистрации статистической информации в промышленности широко используют разнообразные журналы, в том числе:

• журнал учёта продукции, поступающей на контроль ОТК;
• журнал приёмки продукции;
• журнал контроля технологической дисциплины;
• журнал ОТК по учёту остановок приёмки, уведомлений и предупреждений;
• журнал учёта рекламаций ОТК;
• сопроводительные листы продукции, направляемой после цехового контроля в ОТК;
• статистический паспорт подразделения;
• справочник несоответствий и классификатор несоответствий [20, с. 129].

     Статистический  паспорт подразделения (СП) – это основной документ, регламентирующий порядок применения в данном подразделении предприятии статистических методов контроля качества продукции и процессов.

     Данные  методы можно понять и эффективно использовать без специальной подготовки. В настоящее время по статистическим методам имеется обширная литература и пакеты прикладных компьютерных программ, по разработке которых отечественные научные школы по теории вероятностей занимают ведущее место в мире. 
 

1.2 История  развития статистических методов  управления качеством 

     Первое  восприятие статистических методов  качества в виде выборки имеет многовековую историю. Еще несколько столетий тому назад покупатели зерна и хлопка проверяли свойства товара, прокалывая мешки с зерном или хлопком, чтобы взять пробу. В те времена не было научного расчета взятия проб, и следует предположить, что это было делом опыта, как продавцов, так и покупателей товара.

     До  тех пор пока ремесленник совмещал в себе функции и производителя, и контролера (примерно до середины 19-го века), не было проблем с оценкой качества изготовленной продукции. Ситуация изменилось с появлением разделения труда. Рабочие первых мануфактур, способные выполнять простые операции процесса, не могли отвечать за качество своего труда, и тем более за качество готовой продукции [10, с. 76].

     Введение  должности контролера привело к необходимости нормирования функций контроля и со временем потребовало разработки научного подхода к оценке качества продукции. Стремление к производству высококачественной продукции привело к раздуванию на промышленных предприятиях контрольного аппарата.

     Применение  статистических методов контроля качества труда произошло еще позже  – в первой четверти 20-го века. Именно внедрение статистических методов  позволило значительно сократить  трудоемкость операций контроля и значительно  снизить численность инспекторов (контролеров). Первое применение научных методов статистического контроля было зафиксировано в 1924 году, когда В. Шухарт использовал для определения доли брака продукции контрольные карты [11, с. 58].

     В.Шухарт переключил внимание с допускового  подхода к управлению качеством на подход, направленный на обеспечение стабильности процессов и уменьшение их вариаций. Его идеи до настоящего времени сохраняют актуальность. Кроме того, Шухарт высказал идею непрерывного улучшения качества, предложив цикл непрерывного улучшения процессов, носящий сегодня название «Цикла Шухарта – Деминга». В последние годы этот цикл получил дальнейшее развитие под воздействием Э. Деминга и стал использоваться как инструмент командной работы по улучшению качества [14, с. 99].

     Одновременно  с В. Шухартом, в середине 20-х годов инженером Г.Ф. Доджем была предложена теория приемочного контроля, получившая вскоре мировую известность. Основы этой теории были изложены в 1944 году в его совместной с Х.Г.Роллингом работе.

     Большой вклад в систему обеспечения качества контроля в середине 20-го века внесли американские ученые Д. Нойман, Э. Пирсон, Е. Фишер. Среди их разработок наибольшую известность получила теория проверки статистических гипотез. Можно отметить, что сегодня без знания теории ошибок первого и второго рода невозможна рациональная оценка выбранного метода статистического контроля.

     Во  время второй мировой войны нехватка ресурсов заставила искать новые  методы контроля с возможно малым  числом проверяемых изделий, особенно при разрушающем контроле. В 40-х годах 20-го столетия

     А. Вальд (США) разработал теорию последовательного анализа и статистическую теорию принятия решений. Применение теории последовательного анализа было настолько эффективно (расходы на контроль при прежней вероятности ошибок снижаются до 60% по сравнению с традиционными методами), что в США она была объявлена секретным документом и опубликована только после окончания войны.

     Большое влияние на становление статистических методов контроля, как философии  качества, оказал Эдвард Деминг (США). В  начале 50-х годов Э. Деминг проводил широкомасштабное обучение японских специалистов новым методам обеспечения качества, особое внимание при этом обращая на статистические методы управления качеством. Его деятельность была настолько успешной, что уже в 60-х годах американцам пришлось уступить японским фирмам значительную часть рынков сбыта, в том числе и в самих США [14, с. 124].

     Американское  научное влияние на совершенствование  систем обеспечения качества привело  к созданию японской научной школы  в области качества, среди представителей которых следует, прежде всего, отметить К. Исикаву и Г. Тагути, внесших большой вклад в развитие статистических методов в управлении качеством.

     К. Исикава впервые в мировой практике предложил оригинальный графический метод анализа причинно-следственных связей, получивший название «диаграммы Исикава». Сегодня практически невозможно найти такую область деятельности по решению проблем качества, где бы ни применялась диаграмма Исикавы [1, с. 18].

     Г. Тагути − известный во второй половине 20-го века японский специалист в области статистики. Он развивает идеи математической статистики, относящиеся, в частности, к статистическим методам планирования эксперимента и контроля качества.

     Г. Тагути впервые соединил математической зависимостью экономические затраты и качество, введя понятие функции потерь качества. Он первым показал, что потери качества имеют место и в поле допуска – они появляются с момента несовпадения номинального, заданного технической документацией, значения параметра и значения исследуемой случайной величины.

     Заслуга Г. Тагути также в том, что он сумел найти сравнительно простые аргументы и приемы, которые сделали робастное планирование эксперимента в области обеспечения качества реальностью.

     Внесли  свой научный вклад в развитие статистических методов и советские ученые: В. И. Романовский, Е. Е. Слуцкий, Н. В. Смирнов, Ю. В. Линник и др.

     Н. В. Смирнов заложил основы теории непараметрических рядов, а                  Е. Е. Слуцкий опубликовал несколько важных работ по статистике связанных стационарных рядов. Особенно интенсивно в СССР разрабатывались статистические методы исследования и контроля качества в массовом производстве, методы планирования эксперимента (Ю. П. Адлер и др.).

     В 50-70-х годах прошлого столетия на ряде предприятий оборонного комплекса СССР активно проводились работы по внедрению систем управления качеством, в которых статистические методы в области приемочного контроля и регулирования технологических процессов занимали важное место в предупреждении дефектов продукции.

     В последние годы можно отметить работы российского ученого к области  качества В. А. Лапидуса. Им опубликован ряд трудов по теории и практике управления качеством с учетом вариаций и неопределенности, в которых изложен «принцип распределения приоритетов», позволяющий оптимально выстроить отношения поставщика и потребителя с позиции обеспечения качества. Ему же принадлежит новый подход к управлению качеством, названный «гибким методом статистического управления», который математически опирается на теорию нечетких множеств.

     В настоящее время можно отметить определенный застой российской научной школы математической статистики, связанный, вероятно, с отсутствием спроса экономики на научный заказ по применению новых статистических методов обеспечения качества продукции. 
 
 

1.3 Применение  статистических методов управления  качеством 

     Порядок применения статистических методов  контроля качества продукции и производственных процессов может быть различным, в зависимости от цели, которая  поставлена перед системой менеджмента качества предприятия. В таблице 1 показаны области применения статистических методов управления качеством.

Таблица 1 – Применение средств и статистических методов управления качеством