Понятие о статистических методах качества. Статистические методы

1. Роль и значение статистических методов в управлении качеством. Причины, сдерживающие применение статистических методов в практике отечественных предприятий

1.1 Введение

Необходимость использования статистических методов обоснована изменчивостью, наблюдаемой в процессе работы и влияющей на результаты производственной и коммерческой деятельности, даже при условии кажущейся стабильности. Такая изменчивость может проявляться в измерении характеристик продукции и процессов на различных этапах их жизненного цикла (начиная от исследования рынка и заканчивая реализацией готовой продукции).

Статистические методы помогают измерить, описать, проанализировать и смоделировать подобную изменчивость даже при наличии ограниченного объема данных. Статистический анализ данных может помочь при формировании лучшего понимания природы, сроков и причин изменчивости, а в дальнейшем - при решении и даже предупреждении проблем, связанных с такого рода изменчивостью.

Таким образом, статистические методы позволяют наилучшим образом использовать имеющиеся в распоряжении данные при принятии решений и улучшить качество продукции и процессов на стадиях проектирования, разработки, производства, поставки и технического обслуживания.

В настоящее время на отечественных предприятиях использование прикладной статистики инженерно-техническим персоналом, а тем более рабочими, встречается сравнительно редко. На это есть три основные причины.

Во-первых , традиционное понимание технологии приводит к тому, что большинство инженеров занимаются преобразованием материалов и энергии. Они не понимают важности преобразования, осмысления и использования информации.

Во-вторых , традиционное техническое образование построено на принципе “точности”. Со студенческих лет точность расчета конструкции, точность обработки, измерения в сознании специалиста становится главным фактором. Отклонения признаются нежелательными, а поскольку они нежелательны, то срабатывает ортодоксальный принцип: отклонений не должно быть, значит их быть не должно. Это тем более удивительно, что все же производственники прекрасно видят и понимают, что бездефектных технологий и производств нет и быть не может.

Неопределенность всегда присутствует в производственных процессах, действиях людей, функционировании машин, станков, приспособлений и инструмента, качества материалов и комплектующих изделий и т.п. “Вскрыть”, выявить, обнаружить закономерность этой неопределенности может только статистика, при условии корректного и осмысленного се применения. Статистика помогает различать случайные н систематические отклонения, а также выявить их причины. При этом на первый план выходит умение находить, контролировать отклонения (дефекты, брак) выявлять те причины брака, которые подлежат устранению, Только в этом случае с браком (отклонениями, несоответствиями) можно бороться осмысленно н приближаться к концепции точности. (Можно четко проследить полную аналогию с медициной. При лечении любого недуга его степень определяется именно величиной отклонения от нормы, а сам метод лечения це­ликом н полностью определяется причиной недуга.)

В-третьих, большинство специалистов не имеют опыта обработки эмпирических данных не могут на основании конкретных наблюдений сделать общие выводы. Стереотип производственного мышления на сегодняшний день сложился так, что фактор интеллекта сведен практически к нулю. Производственные проблемы зачастую решаются с ориентацией только на данных момент времени, что приводит к тяжелым, порой непоправимым, последствиям . Традиции такой работы нужно ломать “с позиции силы” и это, прежде всего, должны понимать руководители.

Статистика существенно помогает решать традиционные инженерные и производственные проблемы. Она облегчает обработку, анализ и использование информации. Семь статистических методов анализа (схема Исикава, диаграмма Парето, гистограмма и др. - см. тему 6 в таблице) помогают представить данные в удобном для обобщения и анализа виде. Применение этих методов позволяет сделать достоверные и корректные выводы, получить большую определенность в поиске причин выявления неполадок, следовательно, большую конкретность и эффективность разрабатываемых мероприятии по устранению этих причин.

Неоценимым преимуществом применения статистики и производственной практике является быстрое снижение издержек. Например, в компании “Хьюлетт Паккард” с помощью статистических методов были установлены оптимальные характеристики работы оборудования в различных условиях. Была получена информация для использования этого оборудования. Результатом десяти месяцев работы, основанной на анализе процесса с помощью статистических методов, явилось резкое снижение брака: с 9 тыс. дефектов на миллион изделий до 45 дефектов на миллион. В этой же компании, но в другом случае, были достигнуты еще более впечатляющие результаты: всего лишь после семи недель статистических исследований и реализации корректирующих мер брак снизился с 36 тыс. Дефектов на миллион изделий до 1 500. Поэтому широкое распространение статистических методов в деятельности зарубежных фирм (идеолог – Э. Деминг), а также широкое использование этих методов в стандартах ИСО серии 9000 вполне закономерны и не вызывают удивления.

В настоящее время нам необходимо переосмыслить узаконенные, рутинные методы работы, ориентированные нередко на стихийное решение сиюминутных проблем. В качестве альтернативы следует наращивать широкое применение статистических методов всеми специалистами, включая рабочих, направленное на профессиональное выявление и последовательное устранение узких мест. А для этого необходимо выполнить, по крайней мере, три условия:

• 
  провести обучение методам прикладной статистики (семь методов анализа я выборочный контроль) всех работающих;
• 
  создать поддерживаемые руководством предприятия официальные установки, требующие применения этих методов;
• 
  морально и материально поощрять работников, применяющих методы прикладной статистики для решения производственных проблем, высказывать официальное одобрение их деятельности.

Применение семи методов анализа способствует повышению качества, снижению брака, а следовательно, резкому упорядочению производства, снижению издержек и себестоимости. Применение методов статистического (выборочного) контроля также даст ощутимые экономические и организационные преимущества.

К. Исикава утверждает, что “95 % всех проблем фирмы могут быть решены с помощью этих семи принципов. Они просты, однако без них невозможно владеть более сложными методами. В Японии применение этих методов имеет большое значение. Ими пользуются без всякого труда даже выпускники средних школ”. Американский ученый А. Фейгенбаум также считает обязательным применение на производстве статистических методов анализа и выборочного контроля.

^

1.2 Характеристика статистических методов

№	вид метода	содержание, цель
	ведомость сбора данных	систематический учет ситуации в виде конкретных данных
	гистограмма	упорядочение данных в соответствии с периодичностью появления (например, во временном выражении)
	Парето-анализ	упорядочение фактов по значимости
	стратификация	расслоение данных различного происхождения
	диаграмма «причины-действия»	анализ источников возникновения основных проблем (человек, машина, материал, метод...) со ссылкой на воздействие проблемы
	диаграмма корреляции	вывод закономерностей и связей из информационного материала
	карточка регулирования качества	постоянный контроль, работает ли процесс в пределах заданного допуска
	описательная статистика	Цель – количественная оценка характеристик полученных данных, метод основывается на аналитических процедурах, связанных с обработкой и предоставлением количественных данных
	анализ измерений	Набор процедур для оценки точности измерительной системы в условиях ее работы
	построение доверительных интервалов	Процедура определения допусков, основанная на достоверность действий, совершенных с помощью статистического распределения измерений
	анализ возможностей процесса	Возможности процесса являются оценкой изменчивости процесса, находящегося в состоянии статистической устойчивости (оценкой являются индексы воспроизводимости)
	проверка гипотез	Статистическая процедура проверки обоснованности гипотезы, рассматривающей параметры одной или нескольких выборок с определенными уровнями доверия
	регрессионный анализ	Связывает поведение изучаемой характеристики с потенциальными причинами
	анализ надежности	Использование инженерных и аналитических методов для решения проблем надежности. Это касается оценки, прогноза и предупреждения случайных отказов с течением времени
	выборочный контроль	Систематических статистический метод для получения информации о характеристиках совокупностей путем изучения представительной выборки (статистический приемочный контроль, выборочное обследование)
	моделирование	Совокупность процедур, помощью которых теоретическая или эмпирическая система может быть представлена математически в виде компьютерной программы для поиска решения проблем
	анализ временных рядов	Анализ временных трендов представляет набор методов для изучения последовательных во времени групп наблюдений
	планирование экспериментов	Используются преднамеренные измерения в исследуемой системе, включается статистическая оценка этих изменений в данной системе. В результате появляется возможность определить основные характеристики системы или исследовать влияние одного или нескольких факторов на эти характеристики системы.

^ 1.3. Простые неформализованные методы системного анализа и методы японских групп качества

Группы качества, естественно, предполагают использование таких методов решения возникающих проблем, которые основаны в первую очередь на коллективных усилиях. Во многих фирмах, к примеру, практикуют метод “мозгового штурма” и его разновидности.

1.3.1 “Мозговой штурм” .

Цель : получение максимального количества предложений

Алгоритм проведения :

Правила проведения деловой игры:

1. 
   Четко устанавливать цель
2. 
   Каждый может выступать по очереди или идеи могут выражаться спонтанно
3. 
   Предлагать по одной идее
4. 
   Не обсуждать идеи
5. 
   Учитывать идеи остальных
6. 
   Регистрировать все идеи, ..... для членов группы

1.3.2 Метод Делфи .

Цель : выбрать из серии альтернатив лучшую.

Алгоритм проведения :

Таб­лица расчетов.

Фамилии участников обсуждения	Альтернативы
	1			2			3			4			5
	Р	Б	П	Р	Б	П	Р	Б	П	Р	Б	П	Р	Б	П
А	4	7	28	3	4	12	1	1	1	2	3	6	5	10	50
Б	5	2	10	3	6	18	2	7	14	1	10	10	4	4	16
В	2	8	16	1	1	1	4	3	12	3	4	12	5	2	10
Г	5	10	50	4	5	20	3	4	12	2	3	6	1	1	1
Сумма произведений			104			51			39			34			77

Р – ранговая оценка (от 1 до 5); Б – оценка в баллах (от 1 до 10); П – произведение Р*Б.

Согласно расчетам, четвертая альтернатива – с суммой 34 – оказалась той самой причиной, которую надо устранить в первую очередь. Результаты подсчета безоговорочно принимаются всей группой.

1.3.3 Методы групп качества

Метод “черного ящика”. Решение проблем на основе данного метода осуществляется посредством анализа конкретных ситуаций, которые подбираются таким образом, что при их анализе участники дискуссии невольно затрагивают вопросы возникновения дефектов. К этому участников побуждают специальными, целенаправленными вопросами, например: “К чему может привести данная ситуация?” или: “Насколько устойчива в данном случае работа механизмов?” и т. д. Сущность метода “черного ящика” состоит в том, что причины дефектов выявляются как бы косвенным путем. Здесь развязыва­ется творческая инициатива людей.

Синектика. Метод применяется как для выявления проблемных ситуаций, так и для решения возникающих проблем. Процедура состоит из трех этапов. На первом этапе анализируются проблемы, сформулированные лидером группы. Затем каждый участник обсуждения выдвигает свои проблемы, и они также тщательно обсуждаются. По завершении этих двух этапов выявляется какая-то общая модель решения. На третьем этапе все обобщения, а также выявленная модель подверга­ются интенсивному исследованию. В обсуждении принимают участие не только члены группы, защищающие свою коллективную идею, но и приглашенные эксперты. Задача экспертов состоит в том, чтобы помочь членам группы качества принять правильное решение.

^ Метод дневников. Каждому члену группы качества раздаются карманные записные книжки. Туда в течение, скажем, недели вписываются все возникающие по обсуждаемой проблеме идеи. Нередко записи всех участников анализируются лидером группы с последующим обсуждением подготовленного материала на очередном заседании. Как считают японцы, данный метод ценен тем, что, во-первых, появившаяся идея или конкретное рационализаторское предложение обретает коллектив­ную групповую окраску, а во-вторых, все неувязки и различные точки зрения выявляются до заседания группы, категоричные точки зрения сглаживаются. На заседание выносится обычно “усредненное” мнение.

Метод 6-6. Не менее шести членов группы качества в течение шести минут стараются сформулировать конкретные идеи, которые должны способствовать. решению стоящей перед группой проблемы (отсюда - название метода). Каждый участник на отдельном листе записывает свои соображения. Это делается в лаконичной форме. Например: нарушение герметизации, разрушение материала, нарушение технологии и т. д. После этого в группе организуется обсуждение всех подготовленных списков. В процессе обсуждения отсеиваются явно ошибочные мнения, уточняются спорные, группируются по определенным признакам все оставшиеся. Задача-отобрать несколько наиболее важных альтернатив, причем их количество должно быть меньше числа участников дискуссии.

Перечисленные методы решения возникающих проблем объединяет общая ориентация на выработку единого мнения. Ориентация эта определяет и саму тональность обсуждения группой качества даже наиболее острых вопросов. Доброжелательный стиль дискуссии, при котором невозможны взаимные обвинения, личные выпады, наклеивание ярлыков, выявление “правых” и “виноватых”, рассматривается как важное условие быстрого обнаружения оптимальных решений.

В ориентации на единое мнение, вне всякого сомнения, проявляются элементы национального культурного наследия японцев. Известный японский биофизик проф. Сэцуро Эбаси говорит, что японцы исторически приучены вчувствоваться в других людей. В Японии считается хорошим тоном, подчеркивает он, когда собеседники не навязывают друг другу своей точки зрения, когда делают все возможное, чтобы избежать излишней напряженности при рассмотрении каких-либо спорных моментов. В практике деятельности групп качества эти поведенческие установки прослеживаются с предельной ясностью.

Предмет статистической науки

Роль и значение статистики как науки

Статистика - это отрасль человеческой деятельности, направленная на сбор, обработку и анализ данных народно-хозяйственного учета. Сама статистика является одним из видов учета (бухгалтерский и оперативно-технический).

Статистика появилась как наука впервые в Китае в 5 веке до нашей эры, когда возникла необходимость в подсчете государственных земель, казны, численности населения и т.д. Связано с рождением государства. Свое дальнейшее развитие статистика получила при становлении капитализма: заводы, фабрики, с/х, внешняя торговля и т.д. Глубокие изменения претерпела статистика и в годы социализма и в настоящее время. Основы для разработки приемов, методов ст. явились предпосылки развития государственного и частного секторов.

В науку термин введен немец. ученым Готфридом Ахенвалем, к-рый в 1746 г. начал читать в Марбукском, а затем в Геттенгенском университетах новую дисциплину, названную им « статистика».

· Массовые соц-эк. явления

· Показатели коммерческой деятельности

Предметом статистики является изучение общественных явлений, динамики и направления их развития. При помощи статистических показателей данная наука определяет количественную сторону общественного явления, наблюдает закономерности перехода количества в качество на примере данного общественного явления и на основании этих наблюдений производит анализ данных, полученных в определенных условиях места и времени. Статистика исследует социально-экономические явления и процессы, которые носят массовый характер, изучает множество определяющих их факторов.

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ - научные методы описания и изучения массовых явлений, допускающих количественное (численное) выражение

Статистические методы включают в себя и экспериментальное, и теоретическое начала. Статистика исходит прежде всего из опыта;

Статистические методы анализа данных применяются практически во всех областях деятельности человека. Их используют всегда, когда необходимо получить и обосновать какие-либо суждения о группе (объектов или субъектов) с некоторой внутренней неоднородностью.

Целесообразно выделить три вида научной и прикладной деятельности в области статистических методов анализа данных (по степени специфичности методов, сопряженной с погруженностью в конкретные проблемы):

а) разработка и исследование методов общего назначения, без учета специфики области применения;

б) разработка и исследование статистических моделей реальных явлений и процессов в соответствии с потребностями той или иной области деятельности;

в) применение статистических методов и моделей для статистического анализа конкретных данных.

Совокупность разнообразных методов образуют статистическую методологию.

Метод стадии экономико-статич.исследования

статистическая сводка и обработка

научные методы описания и изучения массовых явлений, допускающих количественное (численное) выражение. Слово «статистика» (от итал. stato – государство) имеет общий корень со словом «государство». Первоначально оно относилось к науке управления и означало сбор данных о некоторых параметрах жизнедеятельности государства. Со временем статистика стала охватывать сбор, обработку и анализ данных о массовых явлениях вообще; ныне статистические методы охватывают собою практически все области знаний и жизнедеятельности общества.

Статистические методы включают в себя и экспериментальное, и теоретическое начала. Статистика исходит прежде всего из опыта; недаром ее зачастую определяют как науку об общих способах обработки результатов эксперимента. Обработка массовых опытных данных представляет самостоятельную задачу. Иногда простая регистрация некоторых рядов наблюдений приводит к тому или иному значимому выводу. Так, если в некоторой стране из года в год растет объем валового внутреннего продукта, то это говорит об ее устойчивом развитии. Однако в большинстве случаев для обработки опытного статистическою материала используются математические модели исследуемого явления, основу которых составляют идеи и методы теории вероятностей.

Теория вероятностей есть наука о массовых случайных явлениях. Массовость означает, что исследуются огромные количества однородных явлений (объектов, процессов). Случайность же означает, что значение рассматриваемого параметра отдельного явления (объекта) в своей основе не зависит и не определяется значениями этого параметра у других явлений, входящих в ту же совокупность. Основной характеристикой массового случайного явления является распределение вероятностей. Теорию вероятностей можно определить как науку о вероятностных распределениях – их свойствах, видах, законах взаимосвязей, распределении величин, характеризующих исследуемый объект, и законах изменения распределений во времени. Так, говорят о распределении молекул газа по скоростям, о распределениях доходов граждан в некотором обществе и т.д.

Эмпирически задаваемые распределения соотносятся с т.н. генеральной совокупностью, т.е. с наиболее полным теоретическим описанием распределений соответствующих массовых явлений. При этом во многих случаях бывает нецелесообразно «перебирать» все элементы рассматриваемых совокупностей либо в силу чрезвычайно большого их числа, либо в силу того, что при наличии некоторого числа «перебранных» элементов учет новых не внесет существенных изменений в общие результаты. Для этих случаев разработан специальный выборочный метод исследования общих свойств статистических систем на основе изучения лишь части соответствующих элементов, взятых на выборку. Так, при оценке политических симпатий граждан некоторого региона или страны перед предстоящими выборами невозможно проводить сплошной опрос граждан. В этих случаях и прибегают к выборочному методу. Чтобы выборочное распределение достаточно надежно характеризовало исследуемую систему, оно должно удовлетворять специальным условиям репрезентативности. Репрезентативность требует случайного выбора элементов и учета макроструктуры всего массового явления.

Распределения представляют наиболее общую характеристику массовых случайных явлений. Задание исходного распределения нередко предполагает построение математической модели соответствующих областей действительности. Построение и анализ таких моделей и составляет основную направленность статистических методов. Построенная математическая модель, в свою очередь, указывает, какие переменные следует измерять и какие из них имеют основное значение. Но главное в построении математической модели состоит в объяснении исследуемых явлений и процессов. Если модель достаточно полна, то она описывает зависимости между основными параметрами этих явлений.

Статистические методы в естествознании породили многие научные теории, привели к разработке важнейших фундаментальных направлений исследования – классической статистической физики, генетики, квантовой теории, теории цепных химических реакций и др. Следует, однако, отметить, что во многих случаях исходные вероятностные распределения задаются не путем непосредственной обработки массового материала. Вероятностная гипотеза чаще всего вводится гипотетически, косвенно, на основе теоретических предпосылок. Так, в учение о газах предположение о существовании вероятностных распределений было введено как гипотеза, на основе допущений о «молекулярном беспорядке». Возможность подобного задания вероятностных распределений и проверки их справедливости обусловлена характером и природой самих распределений, математическое выражение которых обладает самостоятельными характеристиками, достаточно независимыми от конкретных значений элементов.

Особые сложности возникают при применении статистических методов в изучении социальных явлений. Анализ общих направлений социальных процессов и внутренних механизмов, вызывающих конкретные статистические результаты, необычайно трудоемок. Так, благосостояние людей характеризуется весьма многими параметрами и соответствующими распределениями – уровнем доходов, участием в общественно-полезном труде, уровнем образования и здравоохранения и др. показателями жизнедеятельности человека. Выявление взаимосвязи этих распределений и тенденций их изменения требует решения многих сложных задач. Состояние общества можно определить через такие параметры, как внутренний валовый продукт, потребление энергии на душу населения, расслоение общества по доходам и т.п. Вместе с тем общество представляет собой необычайно сложную систему, а познание сложных систем основывается на разработке многих моделей, выражающих различные аспекты их структуры и функционирования. Соответственно, для более полной характеристики состояния общества требуется оперировать весьма многими параметрами и их распределениями. Так, говорят об экономической, производственной, сельскохозяйственной, социальной и многих других статистиках. Для объединения данных этих статистик в единую целостную картину необходимо выявление субординации, иерархии параметров, характеризующих состояние общества.

РЕФЕРАТ

Основные понятия статистической теории

При управлении качеством

Выполнил:

Галяутдинов Амир Айдарович

Проверил:

Камалетдинов Наиль Надирович

подпись____________________

ПОНЯТИЕ О СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДАХ КАЧЕСТВА

Понятие «управление качеством» как наука возникло в конце 19-го столетия, с переходом промышленного производства на принципы разделения труда. Принцип разделения труда потребовал решения проблемы взаимозаменяемости и точности производства. До этого при ремесленном способе производстве продукции обеспечение точности готового продукта производилось по образцам или методами подгонки сопрягаемых деталей и узлов. Учитывая значительные вариации параметров процесса, становилось ясно, что нужен критерий качества производства продукции, позволяющий ограничить отклонения размеров при массовом изготовлении деталей. В качестве такого критерия Ф.Тейлором были предложены интервалы, устанавливающие пределы отклонений параметров в виде нижних и верхних границ. Поле значений такого интервала стали называть допуском.

Установление допуска привело к противостоянию интересов конструкторов и производственников: одним ужесточение допуска обеспечивало повышение качества соединения элементов конструкции, другим – создавало сложности с созданием технологической системы, обеспечивающей требуемые значения вариаций процесса. Очевидно также, что при наличии разрешенных границ допуска у изготовителей не было мотивации «держать» показатели (параметры) изделия как можно ближе к номинальному значению параметра, это приводило к выходу значений параметра за пределы допуска.

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 появились статистические 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 обеспечения 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 методы кластерного 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

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.

В настоящей работе рассмотрено 15 наиболее распространенных статистических методов, изложенных или отдельно, или сгруппированных в функциональные разделы:

1) описательная статистика,

2) планирование экспериментов,

3) проверка гипотез,

4) регрессионный анализ,

5) корреляционный анализ,

6) выборочный контроль,

7) факторный анализ,

8) анализ временных рядов,

9) статистическое установление допуска,

10) анализ точности измерений,

11) статистический контроль процессов,

12) статистическое регулирование процессов,

13) анализ безотказности,

14) анализ причин несоответствий,

15) анализ возможностей процесса (гистограммы),

В результате изучения данной главы студент должен:

знать

• положение стандартов ИСО о роли статистических методов контроля и обеспечения качества продукции;
• способы анализа качества продукции и регулирования технологических процессов;

уметь

• проводить анализ качества работы оборудования;
• применять статистические методы для разработки новой технологии и контроля качества на различных этапах производственного процесса;

владеть

Навыками применения статистических методов при регулировании качества продукции.

Понятие о контроле качества продукции и применяемых статистических методах. Семь инструментов контроля качества

Контроль качества продукции является составной частью производственного процесса. Он проводится на всех стадиях технологического цикла, начиная с контроля качества используемых сырья и материалов и заканчивая определением соответствия готового продукта техническим характеристикам и параметрам. Контроль качества продукции ведется в двух направлениях:

• 1) при регулировании хода технологического процесса по изготовлению продукции;
• 2) при приеме готовой продукции.

Контроль качества на предприятии возложен на специальные службы - отделы технического контроля, в функции которых входят разработка показателей оценки качества по всем видам выпускаемой продукции, методов проверки качества, анализ рекламаций, выяснение причин возникновения дефектов и брака и условий их устранения.

В соответствии с международным положением стандартов ИСО серии 9001 статистические методы рассматриваются как одно из высокоэффективных средств обеспечения качества продукции. Применение статистических методов позволяет с заданной степенью точности и достоверности судить о состоянии производственного процесса и необходимости его регулирования на всех этапах жизненного цикла продукции. Статистические методы рассматриваются как путь разработки новой технологии и контроля качества на различных этапах производственного процесса. Детальные указания по применению статистических методов для анализа и контроля качества содержатся в ИСО 9004-1, п. 4.20.

Для получения качественной продукции необходимо обеспечить точность имеющегося оборудования, определять соответствие точности выбранного технологического процесса заданной точности изделия, оценивать стабильность технологического процесса. Решение этих задач осуществляется в основном путем статистической обработки эмпирических данных, полученных многократными измерениями, либо измерением размеров изделий, либо данных о погрешностях обработки или погрешностях измерения.

Для контроля технологических процессов на каждой стадии оцениваются их точность и стабильность. При этом фактические данные сравниваются с эталоном на контролируемые параметры, которые заданы в технологической документации.

Разброс данных, относящихся к измерению параметров изготавливаемого изделия, исследуется статистическими методами. Для контроля над разбросом строится график замеров, что позволяет понять характер процесса. Если разброс данных мал, среднюю оценку параметра можно считать надежной и нет необходимости в изменении технологии производства. Если же разброс велик, то это означает необходимость регулирования процесса для его стабилизации и обеспечения качества продукции.

Для контроля качества продукции необходимо располагать:

• стандартами, техническими параметрами, характеризующими качество продукции;
• методами и средствами контроля проверки качества;
• техническими средствами для проведения испытаний;
• причинами возникновения дефектов, брака и условий их устранения;
• результатами анализа рекламаций.

Статистические методы включают:

1) методы, применяемые при разработке операций технического контроля, планировании промышленных экспериментов, при расчетах точности и надежности параметров изделий. Они позволяют довольно просто идентифицировать несоответствие параметров изделия технической документации. Это так называемые семь инструментов контроля качества, которые в 1979 г. были объединены и предложены

Союзом японских ученых и инженеров (JUSE) как наиболее простые в использовании наглядных методов анализа процессов производства;

2) методы многомерного статистического анализа: корреляционнорегрессионный и дисперсионный анализ, методы факторного и кластерного анализа, адаптивные робастные статистики и др.

Основное назначение статистических методов - контроль производственного процесса и предоставление фактов для корректировки и улучшения процесса производства.

Семь инструментов контроля качества. Семь инструментов контроля качества - набор инструментов, позволяющих облегчить задачу контроля процессов производства, корректировки и улучшения качества продукции. Они включают в себя:

• 1) контрольные листки, позволяющие усовершенствовать процесс сбора данных и их автоматического упорядочения для облегчения их дальнейшего использования;
• 2) гистограммы, отражающие условия процесса за период, в течение которого были получены данные. Сравнение вида распределения с контрольными нормативами дает информацию для управления процессом (удобны при составлении месячных отчетов о качестве выпускаемой продукции, о результатах технического контроля, при демонстрации изменения уровня качества по месяцам и т.д.);
• 3) диаграммы Парето, позволяющие выяснить причины появления дефектов и сосредоточить усилия на ликвидации именно этих причин (используются при анализе видов брака, суммы потерь от брака, затраты времени и материальных средств на его исправление);
• 4) метод стратификации (расслаивания данных) - инструмент, позволяющий произвести разделение данных на подгруппы по определенному признаку;
• 5) диаграмму Исикавы (диаграмма причин изменения качества), показывающую отношение между характеристиками качества и воздействующими на него факторами (используется при решении вопросов обеспечения качества продукции, эффективности использования оборудования, внедрения стандартов на технологические операции);
• 6) диаграммы рассеяния (разброса), позволяющие выявить причинно-следственные связи показателей качества и влияющих факторов при анализе диаграммы Исикавы (строится как поле корреляции для зависимости между двумя переменными х и у);
• 7) контрольные карты, используемые для управления качеством технологического процесса, так как позволяют контролировать моменты, когда выпускаемая продукция отклоняется от заданных техническими условиями допусков.

Перечисленные методы просты и образуют эффективную систему методов контроля и анализа качества. Они могут применяться в любой последовательности, их можно рассматривать как целостную систему и как отдельные инструменты анализа.