Книга управління якістю

У книзі управління якістю (рис.19.10) описана цілісна система управління якістю даного підприємства. У ній описано хто, коли, як і якими засобами повинен реалізувати роботи з поліпшення якості. Отже книга управління якістю є основою діяльності в цій сфері всіх працівників підприємства.

Бажано, щоб з книгою управління якістю могли ознайомитися також клієнти, тому що вона віддзеркалює стан досягнень підприємства в сфері поліпшення якості.

Ваговими точками книги управління якістю є наступні теми:

1. політика поліпшення якості в підприємстві,

2. відповідальність і повноваження всіх працівників, які беруть участь в реалізації завдань поліпшення якості,

3. інструкції діяльності = виконавчі правила для заходів поліпшення якості,

4. врегулювання, які стосуються огляду, нагляду і актуалізації книги,

5. інші процедури, наприклад норми підприємств, спеціальні заходи управління якістю.

Структура і зміст книги управління якістю показана на рис. 19.11 - вона визначена нормами ІSО серії 9000, загальних принципів в ІSО 9001, а також директив в ІSО 9004-1 і інших, додаткових норм.

Сфера норм ІSО 9000-9004

Зростання завдань щодо поліпшення якості продуктів і якості виробничих процесів в 80-тих роках призвели до публікації в 1987 році норм ІSО 9000-9004 (ідентичних з європейськими нормами ЕN 29000-29004). У зв'язку з тим, що підприємства виробляють продукцію, яка значно відрізняється, і виробництво відбувається різними способами, то ці норми мають характер тільки загального довідника, допомагаючи підприємству будувати систему управління якістю в уніфікованому стандарті. На рис. 19.12 наведений огляд вмісту окремих норм.

Сертифікація

Щораз більше замовників вимагає від своїх постачальників свідоцтва про добре організовану і функціонувальну систему управління якістю.

В той час, як великі споживачі (наприклад виробники автомобілів) самостійно, шляхом аудиту постачальників, досліджують і оцінюють якість і дієздатність їх системи управління якістю, то іншим постачальникам рекомендується перевірка і сертифікація власної системи управління якістю іншими незалежними установами. На рис. 19.13 показано процес перебігу сертифікації.

Статистичний контроль якості

У сучасній промисловості для нагляду і контролю виробничих процесів найчастіше застосовуються статистичні методи. Якщо порівняння із зразком дає можливість поділити продукти на „хороші" або „погані", то статистичні методи інформують про характер розкиду величини даної ознаки якості. Використання цієї інформації дозволяє визначити чинники, які зумовлюють цей стан і, як наслідок, реалізацію заходів, які звужують розкид параметрів і тим самим поліпшують якість продукту. Завдяки елементам системи управління якістю, можливий безперервний нагляд над поточним станом процесу виробництва таким чином, щоб в певний час виправляти його перебіг з великою імовірністю наближення до очікуваного стану, а отже поліпшення якості при можливо менших затратах на контроль. Велике відхилення від бажаного стану процесу або тенденція у напрямі „великий відхід браку", у такому випадку виявляються на ранній стадії і прийняті коректувальні заходи запобігають виготовленню продукції з дефектами.

Якщо процес виробництва має досліджуватися статистичними методами, то цьому повинен передувати аналіз процесу, який призводить до визначення характеристики розподілу даної величини ознаки якості або властивості продукту а також до ствердження, чи дана характеристика піддається математичному описові (наnpиклад, за допомогою нормального розподілу Гаусса). За допомогою кількісної оцінки можна точно окреслити і визначити, чи розподіл величин знаходиться в очікуваних межах відносно до толерантності, яка вимагається. Якщо вдається описати розподіл величини математичною моделлю, а сам процес забезпечує утримування даної величини у межах толерантності, то нагляд і управління можна здійснювати за допомогою контрольних карт.

Аналіз процесу

З метою визначення характеристики розкиду певної ознаки якості, в початковій фазі реалізованого процесу, для її аналізу було прийнято n = 125 значень вимірювань. Тут прийнято відповідно до правила, яке застосовується на практиці, 25 випадкових експериментів при 5 вимірюваннях в кожному, виконаних через однаковий проміжок часу. Проміжок між випадковими експериментами і пов'язана з цим тривалість аналізованого процесу мусять бути вибраними таким чином, щоб в аналізі були охоплені всі величині які впливають на процес (людина, машина, метод, матеріал і середовище).

Величини вимірів, зареєстровані в таблиці вимірювань (на рис.19.14 наведено приклад) були потім впорядковані в класи (рис. 19.15). Гістограма (рис. 19.16) графічно показує частоту появи окремих класів.

Гістограма на рис. 19.16 показує нормальний розподіл. Такий розподіл величин може бути описаний математично за допомогою нормального розподілу Гауса.

Приймаючи нормальний розподіл Гауса, можна описати характеристику розподілу за допомогою двох параметрів:

1. очікуваної величиниμ, яка характеризує місце зосередження розподілу. Символ μ застосовується у випадку середньої величини генеральної популяції. Якщо подана очікувана величина випадкового експерименту, то використовують символ – середня величина (говорять: х з рискою).

2. стандартного відхиленняσ як параметра розподілу. У цьому випадку символ σ застосовується для генеральної популяції. Для випадкового експерименту використовують символ s.

Обидві величини визначаються за наступними виразами:

х₁, х₂... x_n (окремі дані вимірювань)

За вимірювальними величинами отримуємо наступні величини x і s:

очікувана величина 26,06192 мм

стандартне відхилення s: 0,01754 мм

На рис.19.17 показано вигляд нормального закону розподілу Гауса з розрахованими величинами x і s. Область визначення функції від - до +, але для аналізу процесу цікавим є діапазон розподілу, який знаходиться між x - 3s і x + 3s. У цьому діапазоні містить аж 99,73 % виміряних величин - на практиці можна прийняти, що це є всі величини. При нагоді варто відзначити, що математична модель не обов'язково повинна у повній мірі описути дійсні результати процесу.

З діаграми можна також прочитати, що в даному прикладі існує велика імовірність перевищення верхньої (максимальної) граничної величини, хоча всі величини в випадкових експериментах знаходяться в межах толерантності. Отже можна прийняти, що в продукції з'являться також величини з поза меж толерантності. У цьому випадку даний простір величин називається верхнім простором перевищення толерантності. Його участь можна точно визначити у відсотках. Крім цього з діаграми випливає, що очікувана величина (середня величина) не знаходиться в середині поля толеранції – це можна виправити шляхом більш точного настроювання інструмента верстата. Проте пересування кривої розподілу у напрямі мінімальної величини загрожує перетинанням нижньої (мінімальної) граничної величини і утворенням нижнього простору перевищення толеранції. Можна також стверджувати, що розхил величини є надто великий, щоб зменшити до нуля межі перевищення толерантності. Отже процес зі всіма чинниками, які впливають на нього, не в стані забезпечити виробництво з ознакою якості, величина якої міститься в середині поля толерантності.

З аналізу процесу також витікає, що очікувані величини і стандартні відхилення окремих випадкових експериментів відрізнятимуться одні від інших. Відсутня однозначна закономірність появи цих величин. Такі процеси називають процесами неконтрольованими.

Контрольні карти якості

Контрольні карти якості дають можливість здійснювати поточний контроль розхилу величини прийнятої ознаки якості. З цією метою через постійні проміжки часу виконується прийнятої кількість вимірювань її величини, шляхом випадкових експериментів а результати аналізу реєструється в карті контролю якості. На рис. 19.18 показано вигляд однієї з таких карт на прикладі карти контролю очікуваної величини.

Крім очікуваної величини, за допомогою карт можна також проводити моніторинг параметра розкиду величини - це може бути стандартне відхилення s або ширина розмах R. Розмах має перевагу над іншими параметрами, тому що його можна визначити безпосередньо як різницю найбільшої x_max і якнайменшої x_min вимірювальної величини і крім цього добре ілюструє ширину розкиду.

Щоб відповідно і вчасно реагувати на зміни процесу, визначаються граничні параметри процесу. Якщо обрана властивість досягає верхньої величини або нижньої контрольної границі, небезпека якості, гіршої від очікуваної, є ще невелика. Вимагається лише вдумливе спостереження змін величини ознаки. Після досягнення верхньої величини або нижньої границі толерантності процес необхідно зупинити. Причини таких дій - визначення і прийняття запобіжних заходів.

Отже карти контролю якості створюють систему зворотного зв'язку, який дозволяє вчасно розпізнавати зміни процесу вироблення, які загрожують погіршенням якості і надалі втручатися в перебіг цього процесу, запобігаючи його погіршенню (через це їх називають також картами регулювання якості) (рис. 19.19).

Здатність забезпечення якості

Під здатністю процесу розуміють здатність утримувати, впливаючи на процес або окреме машину певних ознак якості виробництва всередині заданих граничних величин з достатньою імовірністю. Для визначення процесуальної здатності виконують вимірювання обраної ознаки в щонайменше 25 випадкових експериментах при кількості φ ≥ 5. В процесі вимірів всі фактори, які впливають на перебіг процесу, наприклад, вимірювальні прилади, обслуговуючий персонал, матеріали, налаштування машин, повинні бути постійними. Очікувані величини і стандартні відхилення при такому проведенні вимірювань характеризують якість виробництва досліджуваного процесу або верстата.

На основі параметрів випадкового експерименту можна визначити показники c_p і c_pk за наступними залежностями:

Процес вважається за здатний, якщо толерантність виробництва становить щонайменше восьмикратну величину s (рис. 19.20). Показник процесуальної здатності c_p тоді приймає величину, яка дорівнює або більша ніж 1,33.

У виробництві автомобілів часто вимагається дотримування величини толерантності s ≤ 0,1. Отже процес буде здатний до цього, якщо показник c_p приймає величину рівну 1,67, або більшу.

У зв'язку з тим, що величина c_p не несе інформації про положення розподілу в середині поля толерантності, величина показника c_pк визначається, виходячи з якнайменшої віддалі очікуваної величина і граничної величини поля толерантності, згідно поданої вище залежності. Процес здатний забезпечити задану якість, якщо величина цього показника ≥ 1,33 (рис.19.21).

По відношенню до окремого верстата, за аналогією, визначається здатність машини до забезпечення визначеної величини ознаки якості обробки - з імовірністю аналогічного впливу величин, які діють на нього, наприклад, персоналу, матеріалів, а також впливу середовища. Основу для визначення розподілу параметрів становлять випадкові експерименти при кількості якнайменше φ ≥ 50, які виконуються через одинакові відрізки часу.

З оцінених параметрів стандартного відхилення і очікуваної величини, згідно поданих залежностей, визначаються показники, позначені як с_м і c_км

Дата добавления: 2014-01-04