Статистические методы контроля качества. 5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

по дисциплине «Управление качеством в логистике»

на тему: «Статистические методы контроля качества ».

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Минск 2015

 

1. Причинно-следственная диаграмма Исикавы

 

Диаграмма Исикавы или причинно-следственная диаграмма (иногда ее называют диаграмма «рыбья кость») – применяется с целью графического отображения взаимосвязи между решаемой проблемой и причинами, влияющими на ее возникновение. Данный инструмент используют совместно с методом мозгового штурма, т.к. он позволяет быстро отсортировать по ключевым категориям причины проблем, найденных с помощью мозгового штурма.

Диаграмма Исикавы дает возможность выявить ключевые параметры процессов, влияющие на характеристики изделий, установить причины проблем процесса или факторы, влияющие на возникновение дефекта в изделии. В том случае, когда над решением проблемы работает группа специалистов, причинно-следственная диаграмма помогает группе достичь общего понимания проблемы. Также, с помощью диаграммы Исикавы можно понять, каких данных, сведений или знаний о проблеме недостает для ее решения и тем самым сократить область принятия необоснованных решений.Когда строится диаграмма Исикавы, причины проблем распределяют по ключевым категориям. В качестве таких категорий выступают – человек, методы работы (действий), механизмы, материал, контроль и окружающая среда. Количество категорий при построении диаграммы можно уменьшать в зависимости от рассматриваемой проблемы. Диаграмма с максимальным количеством категорий называется диаграмма типа 6М.

Все причины, связанные с исследуемой проблемой детализируются в рамках этих категорий:

причины, связанные с человеком включают в себя факторы, обусловленные состоянием и возможностями человека. Например, это квалификация человека, его физическое состояние, опыт и пр.

причины, связанные с методом работы заключают в себе то, каким образом, выполняется работа, а также все, что связано с производительностью и точностью выполняемых операций процесса или действий.

причины, связанные с механизмами – это все факторы, которые обусловлены оборудованием, машинами, приспособлениями, используемыми при выполнении действий. Например, состояние инструмента, состояние приспособлений и т.п.

причины, связанные с материалом – это все факторы, которые определяют свойства материала в процессе выполнения работы. Например, теплопроводность материала, вязкость или твердость материала.

причины, связанные с контролем – это все факторы, влияющие на достоверное распознавание ошибки выполнения действий.

причины, связанные с внешней средой – это все факторы, определяющие воздействие внешней среды на выполнение действий. Например, температура, освещенность, влажность и т.п.

Диаграмма Исикавы может быть построена следующим образом:

1. Определяется потенциальная  или существующая проблема, требующая  разрешения. Формулировка проблемы  размещается в прямоугольнике  с правой стороны листа бумаги. От прямоугольника влево проводится  горизонтальная линия.

2. По краям листа с  левой стороны обозначаются ключевые  категории причин, влияющих на  исследуемую проблему. Количество  категорий может изменяться в  зависимости от рассматриваемой  проблемы. Как правило, используются  пять или шесть категорий из  приведенного выше списка (человек, методы работы, механизмы, материал, контроль, окружающая среда).

3. От названий каждой  из категорий причин к центральной  линии проводятся наклонные линии. Они будут являться основными  «ветвями» диаграммы Исикавы.

4. Причины проблемы, выявленные  в ходе «мозгового штурма», распределяются  по установленным категориям  и указываются на диаграмме  в виде «ветвей», примыкающих  к основным «ветвям».

5. Каждая из причин  детализируется на составляющие. Для этого по каждой из них  задается вопрос – «Почему  это произошло»? Результаты фиксируются  в виде «ветвей» следующего, более  низкого порядка. Процесс детализации  причин продолжается до тех  пор, пока не будет найдена  «корневая» причина. Для детализации  может применяться и метод  мозгового штурма.

6. Выявляются наиболее  значимые и важные причины, влияющие  на исследуемую проблему. С этой  целью может использоваться диаграмма  Парето. По значимым причинам  проводится дальнейшая работа, и  определяются корректирующие или  предупреждающие мероприятия.

Диаграмма Исикавы обладает следующими преимуществами:

позволяет графически отобразить взаимосвязь исследуемой проблемы и причин, влияющих на эту проблему;

дает возможность провести содержательный анализ цепочки взаимосвязанных причин, воздействующих на проблему;

удобна и проста для применения и понимания персоналом. Для работы с диаграммой Исикавы не требуется высокая квалификация сотрудников, и нет необходимости проводить длительное обучение.

К недостаткам данного инструмента качества можно отнести сложность правильного определения взаимосвязи исследуемой проблемы и причин в случае, если исследуемая проблема является комплексной, т.е. является составной частью более сложной проблемы. Другим недостатком может являться ограниченное пространство для построения и прорисовывания на бумаге всей цепочки причин рассматриваемой проблемы. Но данный недостаток может быть преодолен, если диаграмма Исикавы строится с применением программных средств.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2. Контрольные листки. Назначение контрольного листка

 

Контрольный листок - это один из семи инструментов контроля качества. Он представляет собой форму для регистрации и подсчета данных, собираемых в результате наблюдений или измерений контролируемых показателей в течении установленного периода времени. Собираемые данные могут быть как целочисленными (например, число дефектов), так и интервальными (например, диапазон значений измерений).

Основное назначение контрольного листка – представлять информацию в удобном для восприятия виде. Контрольный листок позволяет распределить данные по категориям. Он показывает, как часто возникают те или иные события, поэтому информация контрольного листка является более систематизированной, чем обычный сбор данных.

По форме, контрольный листок это, как правило, таблица, которая сопровождает процесс или объект, в которой записываются данные контроля. В таблице уже определены типы несоответствий, которые могут возникнуть в объекте, и предусмотрено место для заполнения количества обнаруженных несоответствий. В ходе проверочной операции контролер отмечает с помощью простых символов каждое выявленное несоответствие, например в виде штрихов. Такой принцип сбора данных предусматривает минимальные действия контролера при регистрации несоответствий, что сокращает количество возможных ошибок, связанных со сбором информации.

Как разработать контрольный листок:

1. Определяются события (несоответствия, проблемы процесса), которые необходимо  регистрировать в контрольном  листке.

2. Определяется период  сбора данных и подходящий  интервал. Период сбора данных  необходимо выбирать таким образом, чтобы он был репрезентативным, т.е. наиболее типичным для исследуемого  процесса. Например, если наибольшее  число несоответствий возникает  в ночную смену работы, то период  сбора данных должен приходиться  на период работы ночной смены.

3. Определяется категория  данных для регистрации в контрольном  листке – целочисленные данные  или интервальные.

4. Разрабатывается форма  контрольного листка. В этой форме  необходимо предусмотреть достаточно  места для регистрации данных  в течении всего установленного интервала времени. Форма должна содержать ясные формулировки категорий данных и разделы для суммарных данных по категориям и за весь интервал сбора данных.

5. Проводится инструктаж  сотрудников, ответственных за сбор  информации. Каждый сотрудник должен  понимать, как заполнять контрольный  листок, какие события необходимо  в нем регистрировать и в  каком интервале времени.

6. Собираются данные по  исследуемой проблеме. Данные регистрируются  по каждому наблюдению (измерению) в соответствующей категории.

7. Данные суммируются  по каждой категории и по  всему интервалу наблюдений.

8. Проводится анализ данных  и их дальнейшая обработка  с помощью других инструментов  качества

Контрольный листок является эффективным способом отображения данных. Помимо этого, он обладает и рядом других преимуществ – легкость применения, систематизация данных для работы с другими инструментами качества, применение единой формы для регистрации.

При этом недостатки контрольного листка связаны с его преимуществами. Это заранее заданные категории данных. Если в процессе наблюдений обнаружится событие, которое не определено в контрольном листке (вид дефекта или диапазон измерений), то это событие не будет зарегистрировано в контрольном листке.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3. Гистограмма

 

  Назначение метода

Применяется везде, где требуется проведение анализа точности и стабильности процесса, наблюдение за качеством продукции, отслеживание существенных показателей производства. Гистограмма - один из инструментов статистического контроля качества. Японский союз ученых и инженеров в 1979 г. включил гистограммы в состав семи методов контроля качества.

Цель метода

Контроль действующего процесса и выявление проблем, подлежащих первоочередному решению.

          Суть метода

Один из наиболее распространенных методов, помогающих интерпретировать данные по исследуемой проблеме.

Благодаря графическому представлению имеющейся количественной информации, можно увидеть закономерности, трудно различимые в простой таблице с набором цифр, оценить проблемы и найти пути их решения.

План действий

1. Собрать данные для  измеряемых (контролируемых) параметров  действующего процесса.

2. Построить гистограмму.

3. Проанализировать гистограмму:

определить тип распределения данных;

выяснить вариабельность процесса;

при необходимости осуществить анализ нормального распределения с использованием математического аппарата.

4. Ответить на вопрос: "Почему распределение именно  такое, и о чем это говорит?"

Особенности метода

Для осмысления качественных характеристик изделий, процессов, производства (статистических данных) и наглядного представления тенденции изменения наблюдаемых значений применяют графическое изображение статистического материала, т. е. строя гистограмму распределения.

Гистограмма - один из вариантов столбиковой диаграммы, позволяющий зрительно оценить распределение статистических данных, сгруппированных по частоте попадания в определенный (заранее заданный) интервал.

Порядок построения гистограммы

Собрать данные, выявить максимальное и минимальное значения и определить диапазон (размах) гистограммы.

Полученный диапазон разделить на интервалы, предварительно определив их число (обычно 5-20 в зависимости от числа показателей) и определить ширину интервала.

Все данные распределить по интервалам в порядке возрастания: левая граница первого интервала должна быть меньше наименьшего из имеющихся значений.

Подсчитать частоту каждого интервала.

Вычислить относительную частоту попадания данных в каждый из интервалов.

По полученным данным построить гистограмму - столбчатую диаграмму, высота столбиков которой соответствует частоте или относительной частоте попадания данных в каждый из интервалов:

наносится горизонтальная ось, выбирается масштаб и откладываются соответствующие интервалы;

затем строится вертикальная ось, на которой также выбирается масштаб в соответствии с максимальным значением частот.

Дополнительная информация:

Структуру вариаций легче увидеть, когда данные представлены графически в виде гистограммы.

Прежде чем сделать выводы по результатам анализа гистограмм, убедитесь, что данные представительны для существующих условий процесса.

Не делайте выводов, основанных на малых выборках. Чем больше объем выборки, тем больше уверенность в том, что три важных параметра гистограммы - ее центр, ширина и форма - представительны для всего процесса или группы продукции.

Для каждой структуры вариаций (типа распределения) существуют свои интерпретации.

Интерпретация гистограммы - это всего лишь теория, которая должна быть подтверждена дополнительным анализом и прямыми наблюдениями за анализируемым процессом.

Достоинства метода

Наглядность, простота освоения и применения.

Управление с помощью фактов, а не мнений.

Позволяет лучше понять вариабельность, присущую процессу, глубже взглянуть на проблему и облегчить нахождение путей ее решения.

Недостатки метода

Интерпретация гистограммы, построенная по малым выборкам, не позволяет сделать правильные выводы.

Ожидаемый результат

Собранные данные служат источником информации в процессе анализа с использованием различных статистических методов и выработке мер по улучшению качества процессов.

 

 

 

 

 

4. Стратификация

Стратификация - это разбивание целого на более мелкие подгруппы, например, административные округи подразделяются на восточный, северо-восточный, южный, юго-восточный и западный.

Чем полезна стратификация?

Стратификация информации уточняет данные и позволяет команде выполнять более точный анализ информации, также это полезный способ подтверждения корневой причины.

           Как выполнить стратификацию?

1. Просмотрите целое, чтобы  определить более мелкие группы, составленные из относительно  похожих единиц.

2. Соберите данные, относящиеся  к этим мелким группам.

3. Проанализируйте данные, основанные на этих мелких  группах. .

          Когда используется стратификация?

Стратификация используется при:

* создании контрольного листа

* составлении проверочного листа

* выборе примера

* подтверждении корневой причины

* использовании следующих средств работы:

* гистограмма

* график Парето

* диаграмма разброса

* диаграмма Ишикава ("рыбья кость").

      Преимущества, которые дает стратификация, связаны с возможностью обработки определенных групп данных по отдельности. Это позволяет выявить зависимости, которые при работе со всей совокупностью могут не проявляться. Кроме того,  упрощается анализ статистических  данных. 
      К недостаткам этого метода можно отнести необходимость предварительного учета факторов стратификации. Если факторы будут выбраны не верно, то стратификация не даст ожидаемого результата. Тогда для расслаивания данных по новым факторам возникает необходимость заново собирать статистические данные.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5. Диаграмма разброса: порядок построения

 

Назначение метода

Применяется в производстве и на различных стадиях жизненного цикла продукции для выяснения зависимости между показателями качества и основными факторами производства. Метод "Диаграмма разброса" - один из инструментов статистического контроля качества.

Японский союз ученых и инженеров в 1979 г. включил диаграмму разброса в состав семи методов контроля качества.

          Цель метода

Выяснение существования зависимости и выявление характера связи между двумя различными параметрами процесса.

          Суть метода

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.

           При наличии корреляционной зависимости между двумя факторами значительно облегчается контроль процесса с технологической, временной и экономической точек зрения.

           Диаграмма разброса в процессе контроля качества используется также для выявления причинно-следственных связей показателей качества и влияющих факторов.

          План действий

Для выяснения влияния одной переменной на другую следует собрать необходимые данные и внести их в листок регистрации.

По полученным данным построить диаграмму разброса и провести анализ диаграммы. Иногда желательно получить количественную оценку тесноты или силы связи между случайными величинами.

         Особенности метода

Диаграмма разброса - это точечная диаграмма в виде графика, получаемого путем нанесения в определенном масштабе экспериментальных, полученных в результате наблюдений точек. Координаты точек на графике соответствуют значениям рассматриваемой величины и влияющего на него фактора. Расположение точек показывает наличие и характер связи между двумя переменными.

          По полученным экспериментальным точкам могут быть определены и числовые характеристики связи между рассматриваемыми случайными величинами: коэффициент корреляции и коэффициенты регрессии.

Правила построения диаграммы разброса

Определить, между какими парами данных необходимо установить наличие и характер связи. Желательно не менее 25-30 пар данных.

Для сбора данных подготовить бланк таблицы (листок регистрации), предусмотрев в нем графы для порядкового номер наблюдения i; независимой переменной характеристики, называемой аргументом х; зависимой переменной, называемой функцией (откликом) у.

По результатам наблюдения заполнить листок регистрации данных.

По полученным данным построить график в координатах х-у и нанести на него данные. Длина осей, равная разности между максимальными и минимальными значениями для х и у, по вертикали и по горизонтали должна быть примерно одинаковой, тогда диаграмму будет легче читать.

Нанести на диаграмму все необходимые обозначения. Данные, отраженные на диаграмме, должны быть понятны любому человеку, а не только тому, кто делал диаграмму.

В этом случае при осуществлении контроля причинных факторов х (откликов) характеристика у (функция) будет оставаться стабильной.

Дополнительная информация:

Следует отметить, что если две переменные кажутся связанными, это не означает, что они таковыми являются.

Если данные не кажутся связанными, это не означает, что они не связаны: просто приведено недостаточно данных или данные следует разбить по классам и построить по каждому классу свою диаграмму, а возможно допущена большая ошибка при измерении и т. д.

Достоинства метода

Наглядность и простота оценки связей между двумя переменными.

        Недостатки метода

К оценке диаграммы следует привлекать тех, кто владеет информацией о продукции, чтобы исключить неправильное использование этого инструмента.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6. Анализ Парето

 

Закон Парето (принцип Парето), или правило 80/20 – один из наиболее распространенных способов оценки эффективности какой-либо деятельности. Его суть заключается в том, что 20% усилий дают 80% результата, а остальные 80% усилий реализуют лишь 20%. Таким образом, можно понять, что, выбрав те оптимальные ресурсы, которые дают наибольший эффект, можно достичь высоких результатов малыми издержками. В то же время последующие усилия будут ненужными  и  неэффективными.

Принцип Парето оказал весомое влияние на формирование многих успешных людей: бизнесменов, изобретателей, интернет-инвесторов и прочих. В большинстве случаев именно благодаря осознанию этой простой истины этим людям удалось преобразовать наш мир в то, что он представляет сейчас.

Важность  Закона Парето.

Традиционное мировоззрение ошибочно полагает, что все факторы в нашей жизни оказывают приблизительно одинаковое влияние на изменение общего положения. Люди, для которых правило Парето не является приоритетом в принятии решений, считают, что все клиенты приносят приблизительно одинаковую прибыль, что все нанятые работники исполняют свои обязанности с одинаковой эффективностью. Они думают, что все друзья и знакомые важны в равной степени, а все дни недели приносят равные плоды. Выбирая университет, такие люди полагают, что приобретаемые знания и навыки в каждом из них одинаковы.

На самом деле закон Парето 80/20 говорит о том, что при детальном анализе причинно-следственных связей различных событий можно прийти к выводу, что меньшая часть действий оказывала наибольшее влияние на конечный результат, а остальные активности были практически бесполезными.

Возникновение  Закона  Парето

Процентное соотношение 80/20 было открыто в конце 19 века экономистом Вильфредо Парето во время исследования закономерностей распределения богатства между разными слоями населения в Англии того времени. Ученый пришел к ошеломляющему открытию, когда обнаружил следующий дисбаланс: 20% населения Англии принадлежало 80% всего богатства страны. И факт того, что меньшинство владеет большей частью ресурсов, подтверждалось в более глубоком анализе. Как оказалось, 10% населения принадлежит 65% богатств, 5% — 50% материальных ресурсов. Что самое интересное, полученные цифры не были случайностью. Исследуя распределение богатства между населением Англии и других стран в разные исторические периоды, Парето пришел к аналогичным результатам.

Так был заложен закон 80/20, который, к сожалению, сам ученый не смог коректно объяснить. Из-за этого он был оставлен без внимания аж до 1949 года, когда профессор из Гарвардского Университета Джордж К. Зипф обратил внимание на следующую закономерность. Он пришел к тому, что около 20-30% усилий дают результативность в 70-80% от максимума, который можно от них получить. Таким образом, Зипф заново открыл принцип Парето, показав основы самоорганизации всех ресурсов.

Приблизительно в то же время Иосиф Юран, исследуя статистику распределения брака на производстве, еще раз подтвердил принцип 80/20, и издал книгу, в которой сформировал закон «немногого, имеющего решающее значение». Ученый в своей рукописи призывал к массовому внедрению данного принципа в различные сферы производства, дабы искоренить брак и повысить качество выпускаемых товаров.

Юран утверждал, что принцип неравномерного распределения Парето может распространяться не только на сферу производства, а и как статистический подход в исследовании распределения преступлений, аварий и прочих процессов.

К сожалению, бизнесмены США отказались воспринимать идеи Юрана. Тогда ученый нашел благодарных слушателей в Японии. В результате в 1953 году, прочитав ряд лекций в стране восходящего солнца, Иосиф Юран остался там и начал сотрудничать с несколькими крупными японскими корпорациями. Лишь в 1970-х годах он вернулся на родину, когда промышленники «созрели» для внедрения его идей, поскольку для Штатов японское производство стало представлять серьезную конкурентную угрозу. В обеих странах Юран совершил настоящий промышленный переворот, взяв за основу принцип Парето.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

7. Контрольные карты

 

Контрольная карта (карта Шухарта) это линейчатый график, построенный на основании данных измерений показателей процесса (или продукта) в различные периоды времени. Он позволяет отразить динамику изменений показателя и за счет этого контролировать процесс.

От обычных линейчатых графиков контрольные карты отличаются только дополнительно нанесенными горизонтальными линиями. Эти линии обозначают верхнюю и нижнюю контрольную границу статистически допустимых изменений измеряемой величины и среднее значение всех измерений.

Точки, которые наносятся на контрольные карты, могут быть как результатом прямых измерений отдельного показателя процесса, так и суммарным (комплексным) значением группы показателей, полученных в один момент времени. Комплексный показатель может включать, например, среднее значение по группе измерений, среднее значение отклонений, процент дефектов, среднее число дефектов на единицу и т.п.

Контрольные границы определяют предел ожидаемых изменений процесса, когда действуют только наиболее типичные для этого процесса факторы. Наносятся контрольные границы, как правило, на расстоянии трех стандартных отклонений случайной величины от линии средних значений.

Применение контрольных карт для отображения изменений показателей во времени дает возможность точно определить, когда и как изменился процесс и тем самым обеспечить базу для управления им. Например, если контрольная карта отображает единичный случай выхода показателя за контрольные границы, то нет необходимости предпринимать какие-либо действия по корректировке процесса. Если же, например, контрольная карта показывает асимметричное смещение контролируемого показателя (в течение длительного интервала времени) относительно линии средних значений, то процесс требует вмешательства и принятия корректирующих действий.