Применение статистических методов в управлении качеством продукции

В тоже время (начало 20-х годов  прошлого столетия) некоторых специалистов в промышленности заинтересовало, можно  ли предсказать выход параметра  за пределы допуска. И они стали  уделять основное внимание не самому факту брака продукции, а поведению  технологического процесса, в результате которого возникает этот брак или  отклонение параметра от установленного допуска. В результате исследования вариабельности технологических процессов  появилисьстатистические методы управления процессами. Родоначальником этих методов был В.Шухарт.

Одновременно с этим большое  внимание уделялось разработке теории выборочного контроля продукции. Первые работы в этой области появились  в конце 20-х годов в США, автором  их был Г. Додж, ставший впоследствии известным американским ученым.

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 обеспе- чения 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.

Используемые в сегодняшней  практике предприятий статистические методы можно подразделить на следующие категории: -

методы высокого уровня сложности, которые используются разработчиками систем управления предприятием или процессами. К ним относятся методыкластерного анализа, адаптивные робастные статистики и др., -

методы специальные, которые используются при разработке операций технического контроля, планировании промышленных экспериментов, расчетах на точность и надежность и т.д., -

методы общего назначения, в разработку которых большой вклад внесли японские специалисты. К ним относятся «Семь простых методов» (или «Семь инструментов качества»), включающие в себя контрольные листки; метод расслоения; графики; диаграммы Парето; диаграммы Исикавы; гистограммы; контрольные карты [7,15].

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 »

3) Статистические методы в управлении качеством

 Опубликовано в журнале «Контрольно-измерительные приборы и автоматика в Казахстане» № 4, 2007 г.

Отрывок:

«Статистические методы играют важную роль в объективной оценке количественных и качественных характеристик процесса и являются одним из важнейших элементов системы обеспечения качества продукции и всего процесса управления качеством. Неслучайно основоположник современной теории менеджмента качества Э. Деминг много лет работал в Бюро по переписи населения и занимался именно вопросами статистической обработки данных. Он придавал огромное значение статистическим методам.

Для получения качественной продукции необходимо знать реальную точность имеющегося оборудования, определять соответствие точности выбранного технологического процесса заданной точности изделия, оценивать  стабильность технологического процесса. Решение задач указанного типа производится в основном путем математической обработки эмпирических данных, полученных многократными измерениями либо действительных размеров изделий, либо погрешностей обработки или погрешностей измерения.

Существуют две категории  погрешностей: систематические и  случайные. В результате непосредственных наблюдений, измерений или регистрации  фактов получается множество данных, которые образуют статистическую совокупность и нуждаются в обработке, включающей систематизацию и классификацию, расчет параметров, характеризующих эту  совокупность, составление таблиц, графиков, иллюстрирующих процесс.

На практике используют ограниченное количество числовых характеристик, называемых параметрами распределения»

4) А.И. Орлов., Эконометрика. Учебник. М.: Издательство "Экзамен", 2002.

Отрывок:

«Статистический контроль - это выборочный контроль на научной основе. Контроль качества продукции всем знаком хотя бы по названию - им обычно занимается отдел технического контроля (ОТК) предприятия. Есть различные виды контроля - входной контроль, приемочный контроль (готовой продукции), и контроль при передаче полуфабрикатов и комплектующих из цеха в цех. Кроме сплошного контроля всех изделий подряд применяют выборочный, когда о качестве партии продукции судят по результатам контроля некоторой части - выборки.»

5) Структура стандартов и других документов ИСО и МЭК в области статистических методов:

Краткие аннотации:

ИСО 5479:1997 Статистическое представление  данных. Проверка отклонения распределения  вероятностей от нормального распределения

Многие из статистических методов, рекомендованных в международных  стандартах, основаны на предположении, что некоторая основная переменная подчиняется нормальному распределению. Во многих случаях это предположение  может быть сомнительным. Существует большое количество «тестов на нормальность», каждый из которых более или менее  чувствителен к специфической особенности  распределения. Данный стандарт рассматривает  графические методы, критерии моментов, критерии, основанные на регрессионном  анализе, критерии, использующие характеристические функции.

ИСО 7870:1993* Контрольные карты. Общее  руководство и введение

В стандарте рассмотрены  ключевые элементы и философия статистического  управления производственными процессами с помощью контрольных карт и  дано описание разнообразных контрольных  карт, включая контрольные карты Шухарта, приемочные контрольные карты и адаптивные контрольные карты. Дан краткий обзор основных принципов и понятий, иллюстрирующих соотношение различных контрольных карт, технические требования к которым установлены ИСО 7873, ИСО 7966 и ИСО 8258.

*Пересматривается

ИСО 8258:1991 Контрольные карты Шухарта

Стандарт устанавливает  основной руководящий принцип для  понимания контрольных карт Шухарта и их применения к статистическому управлению процессами. Область применения стандарта ограничивается применением статистических методов управления процессами на основе контрольных карт Шухарта. Кратко приведен дополнительный материал, совместимый с подходом Шухарта, в том числе использование предупреждающих границ, анализ характерного тренда и возможностей процесса (см. также ИСО 7873). Общее описание процедур для нескольких контрольных карт представлено в ИСО 7870.

ИСО 11462-1:2001 Руководство по внедрению  статистического управления процессами ( SРС**). Часть 1. Элементы SPC

Статистическое управление процессами ( S РС) использует статистические методы для накопления информации о процессе в целях его регулирования таким образом, чтобы процесс изменялся в предпочтительной области для уменьшения отклонений параметров готовой продукции и/или другими способами улучшения его функционирования. Стандарт устанавливает руководящие принципы для организации планирования, разработки, выполнения и/или оценки системы статистического управления процессами. Для соблюдения этих принципов по согласованию с заказчиком и изготовителем организация может внедрить полную и эффективную систему SPC .

**Statistical Process Control.

ГОСТ Р 50779.11-2000 Статистические методы. Статистическое управление качеством. Термины и определения

Установленные в настоящем  стандарте термины расположены  в систематизированном порядке  и отражают систему понятий в  области статистических методов  управления качеством продукции, процессов  и услуг.

Р 50-601-32-92 Рекомендации. Система качества. Организация внедрения статистических методов управления качеством продукции на предприятии

Настоящие рекомендации определяют порядок внедрения статистических методов управления качеством продукции  на предприятии.

Рекомендации разработаны  с целью оказания методической и  практической помощи специалистам предприятия  при внедрении системы управления качеством продукции, основанной на использовании международных стандартов МС ИСО серии 9000. Они раскрывают возможные подходы к реализации ГОСТ 40.9001-88, п.4.20.

Рекомендации могут быть использованы на предприятиях любой  отрасли промышленности, а также  и при сертификации продукции, систем качества и аккредитации испытательных  лабораторий.

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

Рис.1

ГОСТ Р ИСО/ТО 10017-2005 Статистические методы. Руководство по применению в соответствии с ГОСТ Р ИСО 9001

Отрывок:

«Цель настоящего стандарта состоит в том, чтобы помочь организациям в выборе статистических методов, используемых при разработке, внедрении, поддержке и улучшении системы менеджмента качества согласно требованиям ИСО 9001:2000.

Необходимость применения статистических методов вызвана изменчивостью  в поведении и результатах  фактически всех процессов даже в  условиях очевидной стабильности. Такая  изменчивость наблюдается для количественных характеристик изделий и процессов, а также для данных, используемых на различных стадиях жизненного цикла изделий - от исследования рынка до сервисного обслуживания и окончательной утилизации изделий.

Статистические методы используют при измерении, описании, анализе, интерпретации  и моделировании такой изменчивости даже при наличии относительно ограниченного  количества данных. Статистический анализ этих данных может способствовать лучшему  пониманию характера, степени и  причин изменчивости. Это может помочь в решении и даже предотвращении проблем, обусловленных такой изменчивостью.

Таким образом, статистические методы позволяют лучше использовать имеющиеся данные для принятия решения  и тем самым способствуют повышению  качества продукции и процессов, а также достижению удовлетворенности  потребителя. Статистические методы применяют  на стадиях исследования рынка, проектирования, разработки, производства, верификации, монтажа и обслуживания.

Настоящий стандарт предоставляет  организациям руководство по выбору статистических методов. Критерии определения  потребности в статистических методах  и пригодности выбранных методов  остаются прерогативой организаций»

Заключение

Один из основоположников применения статистических методов  при серийном производстве американский математик У. А. Шухарт писал: "В течение длительного времени эффективность статистики будет зависеть в меньшей степени от существования отряда статистиков, имеющих превосходную подготовку, чем от подготовки всего поколения, воспитанного в духе статистики, с физиками, химиками, инженерами и многими другими специалистами, которые будут отвечать за подготовку и управление новыми процессами производства".

Обострение конкуренции  на национальном и международном  уровнях заставило многих обратиться к статистическим методам. Статистические методы признаются важным условием рентабельного  управления качеством, а также средством  повышения эффективности производственных процессов и качества продукции.

Какие же мероприятия требуют  применения статистических методов? Все без исключения. И по всему жизненному циклу продукции, от определения требований в самом начале до их выполнения в конце. 
Какие статистические методы следует использовать? Ответ в значительной степени зависит от специалистов, но существует принцип, согласно которому важность статистического метода равна его математическому потенциалу, умноженному на вероятность его применения. Следовательно, когда речь идет о широком применении статистических методов, рассматривать следует только те из них, которые понятны и которые могут легко применяться нестатистиками.

Для решения проблем, связанных  с качеством продукции, широко применяются 7 традиционных методов ("инструментов" качества), а именно:

1. гистограммы
2. временные ряды
3. диаграммы Парето
4. причинно-следственные диаграммы Исикавы
5. контрольные листки
6. контрольные карты
7. диаграммы рассеяния

На основе изученной литературы я разработала СТО «Применение  статистических методов в управлении качеством продукции»