Анализ основных инструментов контроля качества

• с качеством (дефекты, поломки, ошибки, отказы,  ремонты и т.д.);
• с себестоимостью (объем потерь; затраты);
• сроками поставок (нехватка запасов, ошибки в составлении счетов, срыв сроков поставок);
• безопасностью (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 (указаний, чтения, приборная), 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.

 

Построение диаграммы  Парето состоит из следующих этапов.

Этап 1. Сначала следует  решить:

• какие проблемы необходимо исследовать (например, дефектные изделия, потери в деньгах, несчастные случаи);
• какие данные нужно собрать и как их классифицировать (например, по видам дефектов, по месту их появления, по процессам, по станкам, по рабочим, по технологическим причинам, по оборудованию, по методам измерения и применяемым измерительным средствам; нечасто встречающиеся признаки объединяют под общим заголовком «прочие»);
• определить метод и период сбора данных.

Этап 2. Разработка контрольного листка для регистрации данных с  перечнем видов собираемой информации.

Этап 3. Заполнение листка регистрации данных и подсчет  итогов.

Этап 4. Разработка таблицы  для проверок данных с графами  для итогов по каждому проверяемому признаку в отдельности, накопленной  суммы числа дефектов, процентов к общему итогу и накопленных процентов (табл. 1).

Этап 5. Расположение данных, полученных по каждому проверяемому признаку, в порядке значимости и заполнение таблицы (см. табл. 1).

Группу «прочие» следует  размещать в последней строке независимо от ее числовых значений, поскольку  ее составляет совокупность признаков, числовой результат по каждому из которых меньше, чем самое маленькое значение, полученное для признака, выделенного в отдельную строку.

 

 

 

Таблица 1.

Результаты регистрации  данных по типам дефектов для построения

 диаграммы Парето

 

Типы дефектов	Число дефектов	Накопленная сумма числа дефектов	Процент числа дефектов по каждому  признаку к общей сумме	Накопленный процент
Деформация	104	104	52	52
Царапины	41	146	21	73
Раковины	20	166	10	83
Трещины	10	176	5	88
Пятна	6	182	3	91
Разрыв	4	186	2	93
Прочие	14	200	7	100
Итого	200	-	-	-

 

 

Этап 6. Нанесение горизонтальной и вертикальной осей.

Вертикальная ось содержит проценты, а горизонтальная — интервалы  в соответствии с числом контролируемых признаков. Горизонтальную ось разбивают на интервалы в соответствии с количеством контролируемых признаков.

Этап 7. Построение столбиковой диаграммы (рис. 4).

Этап 8. Проведение на диаграмме кумулятивной кривой (кривой Парето).

Этап 9. Нанесение на диаграмму всех обозначений и надписей, касающихся диаграммы (название, разметка числовых значений на осях, наименование контролируемого изделия, имя составителя диаграммы), и данных (период сбора информации, объект исследования и место его проведения, общее число объектов контроля).

 

Рис. 4 Диаграмма Парето

 

После выявления проблемы путем построения диаграммы Парето по результатам важно определить причины ее возникновения. Это необходимо для ее решения. При использовании диаграммы Парето для выявления результатов деятельности и причин наиболее распространенным методом является АВС-анализ.

Сущность АВС-анализа в данном контексте заключается в определении трех групп, имеющих три уровня важности для управления качеством:

группа А — наиболее важные, существенные проблемы, причины, дефекты. Относительный процент группы А в общем количестве дефектов (причин) обычно составляет от 60 до 80%. Соответственно устранение причин группы Л имеет большой приоритет, а связанные с этим мероприятия — самую высокую эффективность;

группа В — причины, которые  в сумме имеют не более 20%;

группа С — самые многочисленные, но при этом наименее значимые причины и проблемы.

 

1.6 Диаграмма   разброса (диаграмма рассеивания)

 

Диаграмма   разброса - графическое отображение отношения между переменными величинами, связанными между собой. Эта диаграмма призвана обнаружить принцип, по которому изменяется условно зависимая переменная величина при изменении значения независимой переменной. Диаграммы  разброса  используются  для  выявления  зависимости  между  показателями  качества  и  влияющими  на  них   факторами, при анализе  причинно-следственной диаграммы  и  при   проведении  корреляционного  и  регрессионного   анализа (2).

Диаграмма  разброса  строится  в  таком порядке: по  оси  абсцисс   откладывается  значение одной переменной  X_i (чаще  всего независимой переменной), а  по  оси   ординат  другой переменной У_i (зависимой)  и на  графике получаем  одну точку. Проведя такие построения  для всех  n (обычно  n≥30)  значений   двух  переменных  величин, получают совокупность точек, разбросанных  по  координатному  полю (полю  корреляции). Типичные  виды  диаграмм  разброса   приведены   на  рис.5 (1).

Рис. 5 Типичные виды диаграмм разброса (рассеивания):

а — сильная положительная корреляция;          б — сильная отрицательная корреляция;

в — слабая положительная корреляция;            г — слабая отрицательная корреляция;

д — криволинейная корреляция;                        е — отсутствие корреляции.

Характер  корреляционной  зависимости, определяемый  видом  диаграммы разброса, дает  качественное   представление  о  том, каким  изменениям  будет  подвержена  одна из  переменных  величин  при определенных  изменениях  другой. Количественная оценка  степени  связи  между  двумя  переменными  величинами  осуществляется  с  помощью  коэффициента корреляции, который  принято  вычислять  по  формуле (2):

 

Коэффициента корреляции  принимает  значения  в пределах  -1≤r_xy≤+1, причем  в случае  сильной положительной корреляции  r_xy принимает значение, близкое к   +1, а в случае  сильной отрицательной корреляции – близкое  к -1. Значение  r_xy, близкое к нулю, свидетельствует об  отсутствии   связи между переменными величинами  x  и  y.

Построение  диаграмм  разброса  и  их  визуальный  анализ требуют   опыта, аккуратности   и  осторожности.

 

 

1.7 Контрольная карта

 

Контрольная карта Шухарта  служит для наблюдения за протеканием  процесса и для выявления отклонений от нормального хода событий. Контрольные карты — это представление полученных в ходе технологического процесса данных в виде точек  в порядке их поступления во времени. Они позволяют контролировать текущие рабочие характеристики процесса, показывают отклонения этих характеристик от целевого или среднего значения, а также уровень статистической стабильности (устойчивости, управляемости) процесса в течение определенного времени (5).

 Контрольные карты впервые были предложены в 1924 г. У. Шухартом с намерением исключить необычные вариации, т. е. отделять вариации, которые обусловлены определенными причинами, от тех, что вызваны случайными причинами.

Контрольные карты основываются на четырех положениях:

 

• все процессы с течением времени отклоняются от заданных характеристик;

 

• небольшие отклонения отдельных точек являются непрогнозируемыми;

 

• стабильный процесс изменяется случайным образом, но так, что группы точек этого процесса имеют тенденцию находиться в прогнозируемых границах;

 

• нестабильный процесс отклоняется в силу неслучайных факторов, и не случайными обычно считаются те отклонения, которые находятся за пределами прогнозируемых границ.

 

 

Цель  контрольных  карт – обнаружить  неестественные  изменения  в  данных  из  повторяющихся  процессов  и  дать  критерии  для  обнаружения  отсутствия  статистической  управляемости. Процесс  находится  в  статистически  управляемом состоянии, если  изменчивость  вызвана  только  случайными  причинами. Любое  отклонение  от  приемлемого  уровня  изменчивости  считают  результатом  действия  особых  причин, которые  следует  выявить, исключить  или  ослабить (6). 

 

Существуют два   основных  типа  контрольных карт: один — для количественных  данных, а второй — для альтернативных. Для  каждой  контрольной  карты  встречаются  две   ситуации:

а) стандартные  значения  не  заданы;

б) стандартные  значения    заданы;

Основные типы контрольных карт представлены  в табл.2 (5).

Таблица 2

 

 

1.7.1 Основные этапы построения контрольных карт

 

Рассмотрим этапы построения контрольной карты на примере ( -R)-карты. Эта карта используется для анализа и управления процессами, показатели качества которых представляют собой непрерывные величины (длина, вес, концентрация) и несут наибольшее количество информации о процессе (1).

1. Сбор данных.
2. Вычисление средних арифметических значений   _{для каждой k-й подгруппы наблюдаемых значений:}

3. Вычисление общего среднего значения по  всем имеющимся подгруппам данных по формуле:

4. Вычисление размаха R_k в каждой подгруппе путем вычитания минималь-     ного значения в подгруппе из максимального    R_k = X_max – X_min

5.Вычисление среднего арифметического значения размахов  для всех подгрупп данных 

6.Вычисление контрольных линий.

                -карта — Центральная линия (Central Line) CL = .

             Верхний контрольный предел(Upper Control Limit) UCL = +A₂

 

             Нижний контрольный предел (Lower Control Limit) LCL = - A₂

 

             R-карта — Центральная линия CL =

 

            Верхний контрольный предел (уровень) UCL = D₄