Основные этапы и способы применения статистических методов управления качеством. 3

 

 

 

КУРСОВАЯ РАБОТА

 

По дисциплине: «Статистические методы в управлении качеством»

 

На тему: «Основные этапы и способы применения статистических методов управления качеством»

 

 

                                                                                               

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

СОДЕРЖАНИЕ

 

ВВЕДЕНИЕ	3
1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПРИМЕНЕНИЯ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ	6
1.1 Понятие о  статистических методах управления  качеством,  их классификация	6
1.2 История развития  статистических методов управления качеством	16
1.3 Применение  статистических методов управления  качеством	21
2 АНАЛИЗ ПРИМЕНЕНИЯ  СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ УПРАВЛЕНИЯ  КАЧЕСТВОМ НА ОАО «РЕВДИНСКИЙ ХЛЕБОЗАВОД»	28
2.1 Организационная  характеристика предприятия	28
2.2 Анализ качества производимой продукции на предприятии	31
2.3 Применение статистических методов управления качеством на предприятии	38
ЗАКЛЮЧЕНИЕ	44
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ	46

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ВВЕДЕНИЕ

 

 

Важнейшим источником роста эффективности производства является постоянное повышение технического уровня и качества выпускаемой продукции. Для технических систем характерна жесткая функциональная интеграция всех элементов, поэтому в них нет второстепенных элементов, которые могут быть некачественно спроектированы и изготовлены. Системный подход позволяет объективно выбирать масштабы и направления управления качеством, виды продукции, формы и методы производства, обеспечивающие наибольший эффект усилий и средств, затраченных на повышение качества продукции.

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.

Статистические методы, основанные на использовании математической статистики, являются эффективным инструментом сбора, анализа и интерпретации информации о качестве. Применение этих методов, не требуя больших затрат, позволяет с заданной степенью точности и достоверности судить о состоянии исследуемых явлений (объектов, процессов) в системе менеджмента качества, прогнозировать и решать проблемы на всех этапах жизненного цикла продукции и на основе этого вырабатывать оптимальные управленческие решения.

Статистическое управление качеством (Statistical Quality Control – SQC) или статистическое управление процессами (Statistical Process Control – SPC) представляют собой действия, направленные, главным образом, на недопущение отклонений параметров процессов от стандартов, и, в меньшей мере, на то, чтобы обнаружить уже допущенное отклонение от стандарта.

Актуальность  использования статистических методов  в различных отраслях современного менеджмента непрерывно возрастает. Это вызвано, прежде всего, развитием  рыночных отношений, конкурентной борьбы на рынках товаров и услуг, требованиями стандартов. 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 «Ревдинский хлебозавод».

Задачи курсовой работы:

• рассмотреть теоретические вопросы применения статистических методов управления качеством;
• изучить историю развития статистических методов управления качеством;
• проанализировать применение статистических методов управления качеством на ОАО «Ревдинский хлебозавод».

 

 

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

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

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  АСПЕКТЫ ПРИМЕНЕНИЯ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ

 

1.1 Понятие  о статистических методах управления  качеством,

их  классификация

 

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

Под статистическими  методами управления качеством продукции понимаются выборочные методы, основанные на применении теории вероятностей и математической статистики.

Статистические методы позволяют по ограниченному числу  наблюдений принимать обоснованные решения при управлении качеством  продукции.

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.

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.

Основные направления  применения статистических методов  управления качеством продукции  приведены на рисунке 1.

 

 

 

 

 

Рисунок 1 – Статистические методы управления качеством продукции

 

Статистический анализ точности и стабильности технологических  процессов - установление статистическими  методами значений показателей точности и стабильности технологического процесса и определение закономерностей  его протекания во времени.

Статистический анализ рекомендуется применять в тех  случаях, когда по ограниченному  числу наблюдений необходимо решать следующие практические задачи:

- определить фактическое значение показателей точности и стабильности технологического процесса, оборудования или качества продукции;

- выявить степень влияния случайных и систематических факторов на точность и стабильность технологического процесса и качества продукции;

- обосновать технические нормы и допуски на продукцию;

- выявить резервы производственного и технологического процесса;

- обосновать выбор технологического оборудования и средств измерений для изготовления продукции;

- оценить надежность технологических систем;

- обосновать необходимость реконструкции технологического процесса или ремонта технологического оборудования и других мероприятий по совершенствованию техпроцесса;

- при анализе и оценке показателей производственного процесса и качества продукции и т.д.

Для статистического  анализа могут применяться следующие  методы: проверка статистических гипотез; оценка и доверительные границы параметров распределения случайных величин; многомерные статистические анализы.

С помощью этих методов  могут решаться такие задачи, как сравнение средних значений; сравнение дисперсий; определение степени зависимости (оценка коэффициента корреляции); регрессионный анализ; дисперсионный анализ; нахождение оценок и доверительных границ для параметров различных распределений; анализ временных рядов и случайных последовательностей.

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.

Статистический приемочный контроль качества продукции – выборочный контроль качества продукции, основанный на применении методов математической статистики для проверки соответствия качества продукции установленным требованиям и принятия решения. Статистический приемочный контроль не следует обязательно связывать только с контролем готовой продукции. Он может применяться на входном контроле, на контроле закупок, при операционном контроле (где цех-изготовитель по отношению к цеху, выполняющему последующие технологические операции, следует рассматривать как поставщика и потребителя данной продукции), при контроле продукции, находящейся на хранении, при контроле качества продукции после ее транспортирования, при контроле качества продукции в ходе ее ремонта и по его окончании, в сфере обращения и т.д., т.е. в тех случаях, когда надо решать вопрос - принять или забраковать партию продукции.

Статистические методы управления качеством продукции  обладают таким важным преимуществом, как возможность обнаружения отклонения от технологического процесса ели установленных требований не тогда, когда продукция изготовлена и представлена на контроль, а в процессе ее производства, т.е. когда можно своевременно вмешаться в процесс; производства и скорректировать его.

Внедрение статистических методов управления качеством продукции  должно сочетаться с внедрением или  совершенствованием технологических  процессов и считаться экономически целесообразным, если на управление и  убытки от брака после внедрения статистических методов меньше, чем до их внедрения, т.е. основывается на экономическом анализе возможных последствий, вызванных правильными или ошибочными решениями.

Конечной целью внедрения  статистических методов управления качеством продукции является оптимизация производственных процессов и производства в целом для значительного повышения эффективности производства, качества продукции, культуры производства, квалификации специалистов и т.д., и получения максимального эффекта от затрачиваемых материальных и трудовых ресурсов.

Многие из современных  статистических методов довольно сложны для восприятия, а тем более для широкого применения всеми участниками процесса. Японские ученые отобрали из всего множества семь «простых» методов. Их заслуга, состоит в том, что они обеспечили простоту, наглядность, визуализацию этих методов, превратив их в эффективные инструменты контроля качества. 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»).

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.

Контрольные листы облегчают процесс сбора, способствуют точности сбора данных и автоматически приводят к некоторым выводам, что очень удобно для быстрого анализа. Результаты легко преобразуются в гистограмму или диаграмму Парето. Контрольные листки могут применяться как при контроле по качественным, так и при контроле по количественным признакам. Форма контрольного листа может быть разной, в зависимости от его назначения (рис. 2).

Рисунок 2 – Пример контрольного листа

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. Контрольные карты являются основным инструментом статистического управления качеством. Контрольные карты применяют для сравнения получаемой по выборкам информации о текущем состоянии процесса с контрольными границами, представляющими пределы собственной изменчивости (разброса) процесса.

Диаграмма Парето – инструмент, позволяющий распределить усилия для разрешения возникающих проблем и выявить основные причины, с которых нужно начинать действовать. Диаграмма Парето служит для анализа данных и оценки доли различных видов дефектов в общем объеме дефектной продукции.

Различают два вида диаграмм Парето:

1) Диаграмма Парето по результатам деятельности. Предназначена для выявления главной проблемы и отражает нежелательные результаты деятельности, связанные:

- с качеством (дефекты, поломки, ошибки, отказы, рекламации, ремонты, возвраты продукции);

- с себестоимостью (объем потерь; затраты);

- сроками поставок (нехватка запасов, ошибки в составлении счетов, срыв сроков поставок);

- (несчастные случаи, трагические ошибки, аварии).

2) Диаграмма Парето по причинам. 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, верность и повторяемость (умение дать одинаковое указание в последующих измерениях одного и того же значения), стабильность (повторяемость в течение длительного периода), совместная точность, тип измерительного прибора (аналоговый или цифровой).

Построение диаграммы Парето начинают с классификации возникающих проблем по отдельным факторам (например, проблемы, относящиеся к браку; проблемы, относящиеся к работе оборудования или исполнителей, и т.д.). Затем следуют сбор и анализ статистического материала по каждому фактору, чтобы выяснить, какие из этих факторов являются превалирующими при решении проблем.

В прямоугольной системе координат  по оси абсцисс откладывают равные отрезки, соответствующие рассматриваемым  факторам, а по оси ординат – величину их вклада в решаемую проблему. При этом порядок расположения факторов таков, что влияние каждого последующего фактора, расположенного по оси абсцисс, уменьшается по сравнению с предыдущим фактором (или группой факторов). В результате получается диаграмма, столбики которой соответствуют отдельным факторам, являющимся причинами возникновения проблемы, и высота столбиков уменьшается слева направо. Затем на основе этой диаграммы строят кумулятивную кривую (рис. 3).

Рисунок 3 – Кумулятивная кривая на диаграмме Парето

В основном, стратификация – процесс сортировки данных согласно некоторым критериям или переменным, результаты которого часто показываются в виде диаграмм и графиков

Мы можем классифицировать массив данных в различные группы (или категории) с общими характеристиками, называемыми переменной стратификации. Важно установить, которые переменные будут использоваться для сортировки.

Стратификация – основа для других инструментов, таких как анализ Парето или диаграммы рассеивания. Такое сочетание инструментов делает их более мощными (рис. 4).

На рисунке  приведен пример анализа источника  возникновения дефектов. Все дефекты (100%) были классифицированы на четыре категории - по поставщикам, по операторам, по смене  и по оборудованию. Из анализа представленных донных наглядно видно, что наибольший вклад в наличие дефектов вносит в данном случае «поставщик 1».

Рисунок 4 – Стратификация данных

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 (график) разброса показывает характер взаимоотношений между двумя переменными. Закономерности взаимосвязи могут как проявляться, так и отсутствовать вообще. Необработанные данные изображаются как функция двух переменных, между которыми затем может обнаружиться взаимосвязь. Например, существует ли зависимость между температурой окружающей среды и числом простудных заболеваний? Если падает температура, растет ли число заболеваний? Чем ближе точки располагаются к диагональной линии, тем более четко существует прямая зависимость двух указанных параметров. Взаимосвязь может быть положительной, отрицательной, либо отсутствовать вообще.

Если взаимосвязь будет  установлена, то это облегчит определение  сути проблемы (рис. 5). Диаграмма разброса служит для установления взаимосвязи между параметрами технологического процесса.

Рисунок 5 – Диаграмма разброса: имеется прямая взаимосвязь между показателями качества

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.

При анализе  проблем, связанных с качеством  продукции, обычно, рассматриваются следующие группы: технология, оборудование, методы измерения, персонал, материалы, организация производства, внешние условия (рисунок 6).

 

 

 

 

 

Рисунок 6 – Основные группы факторов, определяющие качество продукции

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 учета продукции, поступающей на контроль ОТК;
• журнал приемки продукции;
• журнал контроля технологической дисциплины;
• журнал ОТК по учету остановок приемки, уведомлений и предупреждений;
• журнал учета рекламаций ОТК;
• сопроводительные листы продукции, направляемой после цехового контроля в ОТК;
• статистический паспорт подразделения;
• справочник несоответствий и классификатор несоответствий.

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

 

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.

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.

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.

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.

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.