Контрольные карты Шухарта (контроль по доле дефектных изделий – распределение параметра дискретно)

               МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ  ИНСТИТУТ 

             РАДИОТЕХНИКИ, ЭЛЕКТРОНИКИ  И АВТОМАТИКИ

                                  (ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ) 

 

                                             

 

   Курсовая работа

по  предмету

Управление процессами

Тема: Контрольные карты  Шухарта (контроль по доле дефектных изделий  – распределение  параметра дискретно) 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Группа: ЭК-1-06

                                                          Исполнитель: студент Призов А.А.

                                                                  Руководитель: Гродзенский С.Я.

                                                                                                                       

 

  

 

 

   

 

                                                  МОСКВА 2009  

  1.Введение.

  Шел 1923 год. Работы по телефонизации Америки  быстро расширялись. Это стало возможным  благодаря изобретению Александра Белла и созданию им специальной корпорации — American Telephone and Telegraph (АТ&Т) для внедрения телефона в жизнь. Как всегда, в новом деле не все ладилось. А тут еще, откуда ни возьмись, появились конкуренты. Пришлось принимать меры. Сгоряча компания объявила, что берется исправлять любую ситуацию, связанную с претензией клиента, в течение суток с того момента, когда о ней узнает.

  Одна  из главных проблем заключалась  в том, что внезапно отказывали промежуточные усилители сигнала, включенные в проводную сеть через каждые 500 м. Без них сигнал становился таким слабым, что практически ничего не было слышно. Так вот, эти усилители были ламповыми (полупроводники еще только предстояло открыть) и часто переставали работать из-за отказов той или иной лампы. Хотя в технических условиях были указаны гарантийные сроки их безотказной работы, лампы про это ничего не знали и гарантийных сроков совершенно не соблюдали. Из-за этого не удавалось сосчитать, сколько требуется аварийных бригад, необходимого для них транспорта и запасных ламп для замены перегоревших.

  Компания  АТ&Т обратилась за помощью в  исследовательский центр, созданный А. Беллом специально для таких целей. Он-то и назывался Веll Laboratories. Случилось так, что как раз в это время туда поступил на работу молодой инженер-физик, которого звали Уолтер Шухарт. Ему и поручили разбираться с проблемой вариабельности (непостоянства) моментов, когда происходили отказы электронных ламп. И он разобрался, причем не только с лампами, но и с тем, как устроены сложные системы и какое воздействие на них оказывает вариабельность.

  В мае следующего, 1924 г., Шухарт предложил решение проблемы анализа вариабельности любого процесса, которое оказалось гораздо шире проблемы отказов ламп и привело к созданию концепции статистического мышления, изменило существовавшие представления о свойствах систем и создало предпосылки для современных систем менеджмента качества. Словом, решение У. Шухарта совершило революцию в нашем понимании мира.

  Как известно, в 1905 г. Альберт Эйнштейн открыл сначала специальную, а затем, в 1916 г., и общую теорию относительности. А примерно в 20-х гг. того же XX в. Вернер Гейзенберг и Эрвин Шредингер сформулировали основные положения квантовой механики. Эти открытия в корне перевернули физику как науку, изменив наше понимание того, как устроена природа. В очередной раз оказалось, что реальный мир совсем не похож на наше представление о нем.

  Большинство людей жили (и живут) в статичном  детерминированном мире, где четко  прослеживаются причины и их следствия, где заранее известно, «что будет, если...». Открытие теории относительности и квантовой механики похоронило эту картину мира. Оказалось, что нет ни абсолютного пространства, ни абсолютного времени, что результат наблюдения влияет на объект, за которым мы наблюдаем, и что предсказать, что «будет, если...», можно только с некоторой вероятностью или неопределенностью. Детерминизм как концепция утратил свои доминирующие позиции в науке. При этом на обычную жизнь простого человека ни теория относительности, ни квантовая механика никакого практического влияния не оказывали и не оказывают.

  Почти одновременно с этими великими достижениями человеческого разума было совершено еще одно открытие, которое, имеет ничуть не меньшее значение для человечества, — это открытие фундаментальной роли вариабельности мира и способа минимизировать ее влияние на решения, которые мы принимаем. Его как раз и совершил Уолтер Шухарт в 1924 г. 

  Основная  идея теории Шухарта очень проста: мир сложен, и точно предсказать результат большинства реальных процессов невозможно в принципе. Но для практики этого и не нужно: достаточно научиться предсказывать результаты с той степенью уверенности, которая экономически оправданна на данном этапе развития человечества и при данном уровне последствий принимаемых решений. Чтобы это сделать, следует принять во внимание, что большая часть результатов любого процесса определяется системой, в которой этот процесс проходит, и лишь небольшая их часть вызвана внешними по отношению к этой системе причинами.

  Это важное открытие сделал Джозеф Джуран, предложивший правило 85:15. Оно означало, что 85% всех неприятностей обусловлено поведением системы и только 15% зависят от конкретных внутренних или внешних обстоятельств, например от поведения людей в системе или от качества сырья. Доктор Эдвардc Деминг много раз уточнял оценку Дж. Джурана и в конце жизни пришел к соотношению 98:2, оставляя без присмотра системы всего 2% неприятностей. Поэтому прежде всего надо научиться определять, какие результаты принадлежат системе, а какие — внешним или внутренним внесистемным силам.

  Результатами, обусловленными системой, можно управлять, только изменяя саму систему. Но сначала надо устранить все внесистемные воздействия, поскольку они по определению неуправляемы и, следовательно, непредсказуемы. Инструментом, помогающим понять, какие воздействия принадлежат системе, а какие нет, и служат контрольные карты Шухарта (ККШ), теория которых была разработана, а затем развита и расширена в работах другого выдающегося ученого — Эдвардса Деминга.

  По  сути, речь идет о том, что все  системы и все процессы очень  болтливы. Они хотят рассказать нам о том, как устроены. Проблема в том, что разговаривают они на своем языке, который надо научиться понимать, т. е. научиться слушать и слышать «голос процесса» или «голос системы». ККШ — это как раз способ перевода информации о процессе или о системе на наш обычный человеческий язык, инструмент, с помощью которого мы можем общаться с нашими процессами и оптимально управлять ими.

    Шухарт обнаружил, что система (т.е. вся совокупность элементов, определяющих результат бизнес-процесса), если она находится в стабильном, управляемом, устойчивом состоянии, ведет себя так, что ее результаты можно предсказывать с определенной точностью до тех пор, пока что-то или кто-то не выведет ее из этого состояния. Такую систему принято называть статистически управляемой. Предсказуемость — бесценный дар. Именно она позволяет управлять процессом, а значит, и улучшать его. Без предсказуемости никакое совершенствование невозможно.

  Напротив, если есть какие-то внешние вмешательства  в систему, то о предсказаниях можно забыть. Система становится не только непредсказуемой, но и неуправляемой. Тогда надо как можно быстрее выявить и устранить источник внешнего вмешательства и вернуть ее в управляемое состояние. Дело за малым. Нужно научиться различать состояния, в которых находится система, а затем решать, что и кому надо с ней делать (или не делать).

  ККШ — это и есть диагностический  инструмент для ответа на вопрос: надо или не надо вмешиваться в систему, и если надо, то кому? Он построен с помощью статистических методов, но сам не имеет, статистической природы. Это сделано для того, чтобы модели могли избежать «смирительной рубашки» теоретической статистики. В условиях накопления информации система может и сама служить себе эмпирической моделью, гораздо более естественной, чем теоретические модели, навязанные извне. Их призвана заменить концепция операциональных определений.

  У Шухарта скрывались не столько статистика, сколько экономика и его соображения  о том, оправдаются ли расходы, связанные  с выявлением признаков неуправляемости процесса, теми выгодами, которые мы получим благодаря их обнаружению и устранению.

  В настоящее время в связи с  резким ростом автомобилизации России в нашей стране широко внедряется комплекс стандартов, объединенных под шапкой ИСО/ТУ 16949. В этих стандартах применение ККШ для анализа стабильности процессов — обязательное требование. 

    2.Контрольные карты для дискретных величин. 

  .

 Дискретные  величины — результаты подсчета чего-либо, например числа дефектов какого-либо изделия или числа бракованных изделий в проверенной партии. Поскольку эти величины представляют собой число появлений некоего признака (атрибута) изделий, они иногда называются атрибутами.

  Существуют  два коренных отличия атрибутов  от факторов. Во-первых, в отличие от факторов атрибуты обладают естественной неустранимой дискретностью. Во-вторых, любой подсчет должен предусматривать выбор «области определения» или «множества возможных значений».

 Строго  говоря, непрерывные величины (факторы) тоже имеют некоторую дискретность, но ее всегда можно уменьшить, используя меньшие единицы измерения. Для счетных данных, основанных на появлении отдельных событий или признаков (атрибутов), это невозможно. Атрибуты — это всегда натуральные числа. Дискретность им внутренне присуща и поэтому неустранима. Дискретность атрибутов обязательно надо учитывать при построении контрольных  карт.

 Область определения представляет собой  основу для интерпретации результатов счета. Для сравнения двух дискретных величин надо, чтобы они имели совпадающие области определения. Если же их области определения не совпадают, пусть даже незначительно, то сравниваемые величины надо превратить в относительные показатели (дроби), и лишь тогда их можно осмысленно сравнивать. Такое преобразование дискретных данных в доли достигается делением результатов подсчета на их область определения.

 Операции  с дискретными данными предполагают ответ на два вопроса. Сильно ли мешает их неустранимая дискретность построению контрольных карт? Равны ли области определения? Когда число событий мало, дискретность служит препятствием и нужны специальные методы построения контрольных карт. Если области определения не совпадают (хотя бы приблизительно), результаты подсчета нельзя сравнивать (пока они не обращены в доли). 

2.1. Простой подход к дискретным величинам

 При работе с дискретными величинами каждый образец описывается одним  числом. Поскольку каждый результат  подсчета — это индивидуальное значение, ХmR-карту можно использовать для отражения самих значений или доли этих значений. Каждое значение или доля рассматривается как наблюдение, и скользящий размах используется для измерения вариации от одного значения к другому. При переходе к дискретным величинам нет проблем, если их дискретность мала относительно области определения. Иными словами, когда среднее число событий (в выборке или за период времени) велико, различия между факторами и атрибутами не так важны, как в случае, если это значение мало.

 Насколько большим должно быть среднее число  событий? Достаточно большим, чтобы предотвратить влияние дискретности на контрольные пределы карты или вид хода процесса. Пагубное влияние дискретности на контрольную карту начинается тогда, когда стандартное отклонение процесса становится меньше единицы измерения. Во многих случаях стандартное отклонение примерно пропорционально квадратному корню из среднего дискретного значения. В то же время наименьшая единица «измерения» дискретных величин всегда целое число. Объединяя эти факты, мы можем заключить, что ХmR-карту для дискретных данных можно построить во всех случаях, когда среднее значение подсчета больше единицы. Если же оно больше двух, то влияние дискретности на контрольные пределы будет ничтожным.

 Эта нижняя граница (от одного до двух подсчетов  на выборку) гораздо ниже обычно применяемого ограничения. Причина, по которой столь низкое ограничение приемлемо для контрольной карты, заключается в ее специфике: контрольная карта призвана скорее обозначить границы гистограммы, чем описать ее форму. Дискретность атрибутов ощутимо не влияет на контрольные пределы (на уровне Зσ), если среднее дискретное значение не очень мало.

 Это означает, что большинство атрибутов  можно успешно описывать обычными ХmR-картами. Применение специальных контрольных карт может потребоваться только в том случае, если среднее дискретное значение будет очень мало.