Оценка эффективности и конкурентоспособности производств по данным статистической изменчивости показателей качества продукции

Кафедра «Менеджмент»

Курсовой проект

По дисциплине: «Управление качеством»

Оценка эффективности и конкурентоспособности производств по данным статистической изменчивости показателей качества продукции.

МОСКВА

2007

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ              3

1. ЭКСПЕРТНЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА

           1.1 Методика практического определения качества продукции по результатам

              экспертного оценивания (ЭО)              ...              4

1.2 Методика расчета показателя эффективности и конкурентоспособности

              производств              ...              ...              6

ЗАКЛЮЧЕНИЕ              11

ВВЕДЕНИЕ

Цель данной работы - освоение количественных методик оценки и контроля качества

продyкции.

              Существует два метода оценки качества продукции: экспертный и статистический. В данной курсовой работе я рассмотрю оба эти метода, используя готовые данные таблиц и поясняя  расчеты теоретическими знаниями.

                  В условиях перехода к рыночной экономике наблюдается кардинальное изменение

ориентации производства продукции и услуг. Вместо выполнения запланированной производственной программы и получения прибыли на первое место выходит удовлетворение рыночного спроса на продукцию или оказание услуг. Имеет место тенденция перехода от массового - производства к серийному и мелкосерийному, а также индивидуальному «под заказ» в связи с динамично изменяющимися потребностями рынка. В такой ситуации содержание управления любым производством сводится к своевременному оперативному распознаванию потребностей рынка и удовлетворению существующих, а также потенциальных его запросов по количеству и качеству продукции.

Проблема менеджмента качества (МК) вырастает до уровня общего менеджмента управления производством и бизнес - деятельностью по критериям качества. Чтобы удержаться на рынке, надо непрерывно повышать качество и снижать цену через снижение издержек производства.

Термин «качество продукции» - весьма многогранное понятие, трактуемое даже классиками в области МК по-разному. Система менеджмента качества - совокупность процессов компании, функционирующих с целью выполнения требований к качеству. Поскольку любая деятельность компании относится к качеству - термин «Система менеджмента качества» целесообразно трактовать как совокупность всех процессов компании. Согласно новому концептуальному определению, принадлежащему одному из идеологов современного инжиниринга качества г. Тaгyти, качество продукции можно измерить суммарными потерями, нанесенными обществу продукцией, после того как она была поставлена. Указанные потери могут быть вычислены в денежном выражении через статистическую изменчивость регистрируемых значений показателей качества (ПК). Такая установка созвучна инженерной трактовке содержания управления качеством как деятельности по анализу изменчивости ПК с целью выявления источников этой изменчивости и принятия мер по исключению по уменьшению их влияния. Эти задачи решаются с помощью статистических методов, которые играют общепризнанную роль в МК, что нашло свое отражение в международных стандартах по качеству ISO. В частности, согласно последним использование статистических методов является одним из индикаторов существования на производстве системы менеджмента качества и ее необходимым элементом.

1. ЭКСПЕРТНЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА

1.1. Методика практического определения качества продукции по результатам экспертного оценивания (ЭО)

Традиционным методом экспертного оценивания (ЭО) является метод попарного сравнения каждого образца продукции с каждым другим. Результаты такой экспертизы для оценивания n образцов продукции представляют в виде таблицы вида m×n. Тому продавцу, который при парном сравнении доминирует над сравнением, ставят 1, а сравниваемому -  0,  если качество образцов  одинаково, то каждому присуждают ½.

Результат такой экспертизы представляют в виде таблице - турнира, проводимого по кругу.

В практических задачах экспертное оценивание качества продукции осуществляется не             

одним, а несколькими (группой) экспертов, каждый из таких экспертов дает свою ранжировку.

Далее результаты представляют в виде итоговой ранжировки продукции, в виде сумм баллов, набранных каждым продуктом у всех экспертов.

Таким образом, осуществляется объективизация субъективных мнений о качестве продукции, существующей у разных экспертов. Результат такой коллективной экспертизы предусматривает проверку согласованности мнений экспертов с помощью вычисления коэффициента конкордации ω, причем 0 ≤ ω ≤1.

Если он равен 0, то все мнения противоречивы, а когда 1 - то все ранжировки продукции совпадают. Значимость контроля качества проверяют с помощью х² критерия Пирсона. Если произведение ωn(m-l) = х²φ х² а (m-n), то мнения экспертов согласованны.

Если полученные значения х² больше соответственного табличного значения, взятого для значимости а и числа сравниваемых продуктов m, то мнения экспертов согласованны, полученная ранжировка объективна, и ею можно пользоваться.

Предположим, товар оценивают n экспертов, и количество образцов продукции m.   Общая сумма баллов для каждого продукта будет , его обозначают R. Затем рассчитывают , для этого все показания R складывают и делят на количество продуктов.

=

Затем из R вычитают, результат записывают в отдельный столбик таблицы, а рядом же считают квадрат этого выражения. Далее подсчитывают значения показателя S, при этом, пользуются формулой S =(R -)² . Далее записывают значение коэффициента конкордации , = И, наконец, рассчитывают показатель

χ² = ω×n×(m -1).

Если данное значение больше заданного табличного для а, то контроль качества значим, мнения экспертов согласованны, полученная итоговая ранжировка объективна и

              может быть испытана на практике.

Рассмотрим эту методику на конкретном примере.

Допустим, нам необходимо определить качество продукции завода по изготовлению

цифровых фотоаппаратов. Для этого возьмем 7 выборок продукции и протестируем их с

помощью 4 экспертов. Рассчитаем R, ( R -) и квадрат последнего выражения.

В данном случае m=12 , n=7.

==50,5;

S = 2147;

ω =;

χ² = 0,31×7×(12-1) = 23,87

Сравним полученное значение для χ² с табличным. χ²(6) = 12,6. Расчетное значение больше табличного, следовательно, мнения экспертов согласованны, полученная

итоговая ранжировка объективна и может быть испытана на практике.

1.2. Методика расчета показателя эффективности и конкурентоспособности производств.

Проведем оценку эффективности и конкурентоспособности производства по обобщенному экономическому критерию на примере компании по производству часов. При контроле этого производства из нескольких партий готовой продукции выборочно взяты 5 часов, у которых была измерена величина отставания. При этом получены следующие значения указанного ПК: 8,1; 9,1; 13,2; 21,4; 29,5; 21,6; 19; 18,3; 14,1; 15,1. Требовалось проверить, подчиняются ли зафиксированные значения ПК нормальному закону распределения, вычислить для рассматриваемого процесса значение потерь качества при условии, что границы допуска на значения ПК задаются по правилу «трех сигм». Этот допуск был одинаков для трех производств однотипной продукции с разными видами распределения значений ПК (нормальным, треугольным, равномерным).

Для проверки нормальности распределения значений ПК использовали W - критерий Шапиро-Уилка. Он является модификацией критерия Колмогорова и известен как один из наиболее мощных критериев для проверки гипотезы нормальности. Кроме того, W -критерий обладает двумя важными достоинствами: он применим для проверки нормальности данных при их числе n, а также требует существенно меньшего объема вычислений по сравнению с традиционными χ² и D-критериями, рекомендуемые, например, согласно ГОСТ при n50. Следует также отметить, что χ² - критерий может давать неоднозначные результаты при проверке нормальности данных в зависимости от того, на сколько интервалов разбито наблюдаемое распределение этих выборочных данных. D-критерий склонен ошибочно давать завышенную частоту соответствия данных нормальному распределению, когда имеет место обратное. Включение в указанный ГОСТ методики использования W - критерия могло бы снять ряд имеющихся в указанном нормативном документе ошибочных рекомендаций о том, что при числе наблюдений nнормальность их распределения не может быть проверена, а при 15 < n < 50 для этих целей следует использовать т.н. составной достаточно громоздкий критерий.

              Методика применения W -критерия, рассматриваемая ниже на примере проверки

нормальности распределения заданных восьми значений ПК, включает следующие этапы:

1.       Зафиксированные значения ПК упорядочивают от меньшего к большему в едином ряду: 8,1<9,1<13,2<14,1<15,1<18,3<19<21,4<21,6<29,5

2.       Вычисляют сумму квадратов отклонений значений ПК от их среднего значения:

=(χ -)²=χ -

Таким образом, для наших данных имеем:

= 8,1² +9,1² +13,2² +14,1² +15,1² +18,3² +19² +21,4² +21,6² +29,5²-

- = 3240,14-
-2869,636=370,504;

3. Определяют вспомогательный параметр «b» как сумму разностей членов упорядоченного ряда, взятых справа и слева, и умноженных на коэффициенты «а» из таблиц, прилагаемых к таблицам W - критерия.

b= а (-) +

Учитывая наши данные, получаем:

b=0,5739(29,5-8,1) + 0,3291(21,6-9,1) + 0,2141(21,4-13,2) + 0,1224(19-14,1)+0,0399(18,3-15,1) = 18,87827

4. Вычисляют значение W-критерия, которое сравнивают с критическим значением W (n) из таблиц для имеющегося объема наблюдений n и уровня значимости а. Если

расчетное значение критерия больше соответствующего табличного, то гипотеза о нормальности распределения не отвергается. В данном случае

W

Табличное значение W (8) = 0,932; 0,9619>0,932, следовательно, гипотеза нормальности для n=10 значений рассматриваемого ПК не отвергается.

Вычислим допуск назначения контролируемого показателя качества по правилу «трех сигм».

D =

8,1;9,1;13,2;14,1;15,1;18,3;19;21,4;21,6;29,5.

S

n - 1 вместо n в этой формуле используют, чтобы получить так называемую«несмещенную оценку истиной изменчивости показателя качества» для данного производства.

При n проконтролированных изделий мы оцениваем n экспериментальных единиц

информации и чтобы по ним вычислить СКО, сначала необходимо вычислить , то есть потратить одну единицу информации. Таким образом, для оценки собственно СКО остается всего n - 1 единиц информации, которая называется числом степеней свободы СКО, обозначаемое f.

F = n-1

Верхняя гpаница (ВГ) =+3=16,94+3

Нижняя гpaница (НГ) = -3=16,94-3

D = BГ – НГ

D = 16,94+3-16,94+3=6

Вычислим коэффициент k в формуле потерь, используя определенную ранее величину допуска D, отпускную цену изделия от производителя L.

L = kS²

L=500

k=

L= kS²=1,626 ()²=55,555542

Средняя величина потерь для рассматpивaeмого производства на одно изделие составляет 55,555542$.

Вычислим потери для трех производств рассматриваемой однотипной продукции при одинаковом допуске вычисленном выше, но разными законами распределения продукции внyтpи этого допуска (нормальном, треугольном и равномерном).

L= kS²=1,3 ()²=55,555542.

L  [1]

L   [2]

Для вычисления потерь значения СКО для треугольного и равномерного распределений удобно определять по известным формулам математической статистики через величину допуска.

S

S

Подставим теперь эти значения в формулы [1] и [2]:

L = 2,9(3)² =148,5

L = 2,9(3)² =297,28

Сравним эффективность трех однотипных производств по величине получаемых потерь.

L = 55,555542

L = 148,5

L = 297,28

Таким образом, потери для рассматриваемого производства при равномерном распределении продукции по значениям контролируемого показателя качества почти в 3 раза больше, чем потери при нормальном законе распределения и в 2 раза больше, чем при треугольном распределении, а при треугольном распределении в 1,5 раза больше, чем при нормальном.

Итак, мы видим, что с точки зрения показателя потерь для общества процессы производства с нормальным законом распределения продукции более выгодны, чем при любых дрyгиx распределениях, при одном и том же допуске на значения показателя качества.

Вычислим для каждого из сравниваемых производств индекс воспроизводимости (индекс возможностей процесса).

Он обозначается C и вычисляется по формуле: отношение допуска, задаваемого

потребителем, и 6S:

C=

Где D - допуск потребителя,

       D - допуск изготовителя

Для швейцарских технологий индекс изготовителя > 1,3, то есть требования потребителя на величину допуска ПК выполняются с запасом. В мировой же пpaктике чтобы состоялся контакт по запуску продукции, технологический процесс              должен обладать индексом воспроизводимости С > 1.

C;

C==1, 98;

C=

Индекс воспроизводимости для трех сравниваемых производств наилучший для производства с нормальным распределением продукции равным 1, наихудший для производства с равномерным распределением равным продукции 0,576. Производство с треугольным распределением занимает промежуточное значение.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В моей курсовой работе рассмотрена методика оценки эффективности и конкурентоспособности производств в условиях рыночной экономики на основе анализа статистической изменчивости ПК выпускаемой им продукции. Описана расчетная процедура определения показателей эффективности и конкурентоспособности производств на числовом примере его определения для трех различных видов распределения значений ПК. Приведены используемые для проверки нормальности распределения значений ПК таблицы W-критерия Шaпиро-Уилка. Также в этой курсовой работе я рассмотрела использование контрольных карт на производстве, которые составляют основу статистического управления процессами SPC (Statistica1 Process Control) -отдельного самостоятельного направления современной методологии управления качеством. Построение и анализ контрольных карт позволяет воздействовать на процесс до того, как он выйдет из-под контроля, и тем самым предотвратить потери из-за возможного появления массового брака.

11