Автор работы: Пользователь скрыл имя, 07 Июня 2014 в 13:01, реферат
В современном мире чрезвычайно важное значение приобретает проблема качества продукции. От ее успешного решения в значительной степени зависит благополучие любой фирмы, любого поставщика. Продукция более высокого качества существенно повышает шансы поставщика в конкурентной борьбе за рынки сбыта и, самое важное, лучше удовлетворяет потребности потребителей. Качество продукции - это важнейший показатель конкурентоспособности предприятия.
Введение.........................................................................................................3
Семь основных инструментов контроля качества...........................4
Причинно-следственная диаграмма Ишикавы.................................7
Контрольные листки...........................................................................8
Гистограммы.......................................................................................11
Диаграммы разброса..........................................................................13
Анализ Парето.....................................................................................18
Стратификация....................................................................................20
Контрольные карты.............................................................................21
Заключение.....................................................................................................23
Список литературы...................
Рис. 3 Гистограмма потребления топлива для 100 автомобилей
В процессе исследования часто приходится выяснять, существует ли зависимость между двумя различными параметрами процесса. Например, зависит ли качество готового изделия от качества исходных материалов, комплектующих деталей и узлов и т.д. Для выяснения зависимости между показателями качества и основными факторами производства, а также корреляционной зависимости между факторами используют диаграммы разброса (рассеивания), которые также называются полем корреляции. Диаграмма разброса (рассеивания) – это инструмент, позволяющий определить вид и тесноту связи двух рассматриваемых параметров процесса.
Диаграмма разброса представляет собой график, получаемый путем нанесения в определенном масштабе экспериментальных, полученных в результате наблюдений точек.
Координаты точек соответствуют значениям рассматриваемой величины и влияющего на него фактора. Расположение точек на графике показывает наличие и характер связи между случайными величинами. Таким образом, диаграмма разброса дает возможность выдвинуть гипотезу о наличии или отсутствии корреляционной связи между двумя случайными величинами, которые могут относиться к характеристике качества и влияющему на нее фактору либо к двум различным характеристикам качества, либо к двум факторам, влияющим на одну характеристику качества.
Значительно облегчается контроль процесса с технологической, временной и экономической точек зрения при наличии корреляционной зависимости между двумя факторами.
По полученным экспериментальным точкам могут быть определены и числовые характеристики связи между рассматриваемыми случайными величинами: коэффициент корреляции и коэффициенты регрессии.
Построение диаграммы разброса выполняется в следующей последовательности:
Таким образом, в процессе наблюдений в данный листок можно собрать необходимые данные для построения диаграммы рассеяния. Однако, если сбор данных осуществляется в условиях реального производства, то нельзя быть уверенным, что все другие факторы, также оказывающие влияние на результат (функцию), остаются неизменными. Например, анализируется влияние на твердость закаливаемой детали одного из легирующих элементов.
Но при этом не учитывается, что одновременно с изменением содержания анализируемого элемента изменяется и содержание другого, также влияющего на твердость при закалке. В результате может сложиться неверное представление о влиянии данного элемента на закалочную твердость. В таких случаях говорят о ложной корреляции, ложной взаимосвязи между величинами.
Чтобы исключить возможность получения ложной корреляции, необходимо, чтобы в процессе наблюдений остальные факторы, которые могут оказывать влияние на рассматриваемую функцию, оставались по возможности неизменными. Если же этого нельзя сделать, как чаще всего бывает, то следует добиться того, чтобы изменения других факторов были не согласованы с изменениями рассматриваемого фактора. Как минимум, следует вести наблюдения за остальными влияющими факторами. Для этого и следует предусмотреть в листке наблюдений специальные графы для регистрации этих факторов. Тогда в листке наблюдений будут графы для х, у , а также для z, и, v и т. д.
При наличии корреляционной зависимости можно осуществить контроль только одной (любой) из двух характеристик. При этом характер корреляционной зависимости, который определяется видом диаграммы разброса, дает представление о том, каким изменениям будет подвержен один из параметров при определенных изменениях другого. Так, при увеличении х на диаграмме (Рис.4) у также будет увеличиваться (прямая корреляция). В этом случае при осуществлении контроля причинных факторов х (откликов) характеристика у (функция) будет оставаться стабильной.
Н а Рис.5 показан пример обратной (отрицательной) корреляции. При увеличении х характеристика у уменьшается. Если причинный фактор х нахо дится под контролем, характеристика у остается стабильной.
На Рис.6 показан пример отсутствия корреляции, когда никакой выраженной зависимости между х и у не наблюдается. В этом случае необходимо продолжить поиск факторов, коррелирующих с у, исключив из этого поиска фактор х.
Между параметрами х и у возможны также случаи криволинейной корреляции (Рис.7). Если при этом диаграмму разброса можно разделить на участки, имеющие прямолинейный характер, проводят такое разделение и исследуют каждый участок в отдельности [3].
Рис.7
Анализ Парето получил свое название по имени итальянского экономиста Вилфредо Парето, который показал, большая часть капитала (80%) находится в руках незначительного количества людей (20%). Парето разработал логарифмические математические модели, описывающие это неоднородное распределение, а математик М.Оа. Лоренц представил графические иллюстрации.
Правило Парето - “универсальный” принцип, который применим во множестве ситуаций, и без сомнения - в решении проблем качества. Джозеф Джуран отметил “универсальное” применение принципа Парето к любой группе причин, вызывающих то или иное последствие, причем большая часть последствий вызвана малым количеством причин. Анализ Парето ранжирует отдельные области по значимости или важности и призывает выявить и в первую очередь устранить те причины, которые вызывают наибольшее количество проблем (несоответствий).
Анализ Парето, как правило, иллюстрируется диаграммой Парето (Рис.8), на которой по оси абсцисс отложены причины возникновения проблем качества в порядке убывания вызванных ими проблем, а по оси ординат – в количественном выражении сами проблемы, причем как в численном, так и в накопленном (кумулятивном) процентном выражении.
На диаграмме отчетливо видна область принятия первоочередных мер, очерчивающая те причины, которые вызывают наибольшее количество ошибок. Таким образом, в первую очередь, предупредительные мероприятия должны быть направлены на решение проблем именно этих проблем[3].
Рис. 8 Диаграмма Парето
В основном, стратификация - процесс сортировки данных согласно некоторым критериям или переменным, результаты которого часто показываются в виде диаграмм и графиков
Мы можем классифицировать массив данных в различные группы (или категории) с общими характеристиками, называемыми переменной стратификации. Важно установить, которые переменные будут использоваться для сортировки.
Стратификация - основа для других инструментов, таких как анализ Парето или диаграммы рассеивания. Такое сочетание инструментов делает их более мощными.
На Рис.9 приведен пример анализа источника возникновения дефектов. Все дефекты (100%) были классифицированы на четыре категории – по поставщикам, по операторам, по смене и по оборудованию. Из анализа представленных донных наглядно видно, что наибольший вклад в наличие дефектов вносит в данном случае «поставщик 1» [2, стр. 125].
Рис. 9 Стратификация данных
Контрольные карты – специальный вид диаграммы, впервые предложенный В. Шухартом в 1925 г. Контрольные карты имеют вид, представленный на Рис.10. Они отображают характер изменения показателя качества во времени.
Рис. 10 Общий вид контрольной карты
Контрольные карты по количественным признакам
Контрольные карты по количественным признакам — это, как правило, сдвоенные карты, одна из которых изображает изменение среднего значения процесса, а 2-я - разброса процесса. Разброс может вычисляться или на основе размаха процесса R (разницы между наибольшим и наименьшим значением), или на основе среднеквадратического отклонения процесса S.
В настоящее время обычно используются x- S карты, x - R карты используются реже.
Контрольные карты по качественным признакам
Карта для доли дефектных изделий (p - карта)
В p - карте подсчитывается доля дефектных изделий в выборке. Она применяется, когда объем выборки - переменный.
Карта для числа дефектных изделий (np - карта)
В np - карте подсчитывается число дефектных изделий в выборке. Она применяется, когда объем выборки - постоянный.
Карта для числа дефектов в выборке (с - карта)
В с - карте подсчитывается число дефектов в выборке.
Карта для числа дефектов на одно изделие (u - карта)
В u - карте подсчитывается число дефектов на одно изделие в выборке [1, стр. 70].
Рис. 11 Бланк контрольной карты
Вывод
Рассмотренные семь инструментов контроля качества – простые и надежные средства для систематического решения большего количества (до 95%) проблем, касающихся контроля качества в самых разных областях.
При осуществлении контроля качества производится обязательный сбор данных, а затем их обработка с помощью статистических инструментов контроля качества. Овладеть ими обязан каждый менеджер по качеству, и пользоваться ими после соответствующей подготовки могут все участники процесса.
Методы применяются как непосредственно в производстве, так и на различных стадиях жизненного цикла продукции. Причем необязательно в процессе решения задачи должны использоваться все семь методов. Каждый метод может находить свое самостоятельное применение в самых различных случаях.
Достоинство метода - наглядность, простота освоения и применения.
Недостаток метода - низкая эффективность при проведении анализа сложных процессов.
Политика предприятия должна быть нацелена на высокое качество. Брак, являющийся его противоположностью, может возникнуть на любом предприятии. Его надо учитывать.
Анализ расходов на качество проводится в основном с целью определения важнейших и первоочередных задач по повышению качества. В зависимости от целей, задач анализа на качество и возможностей получения необходимой информации методы анализа качества могут быть различны. На это влияет и прохождение продукцией определенного этапа деятельности предприятия.
Умело организованный анализ качества может стать источником значительной экономии для предприятия, а также может повысить имидж предприятия в глазах потенциальных клиентов.
Список литературы: