Контрольный листок регистрации данных

Под общим заголовком «Прочие» суммируются все нечасто встречающиеся в процессе контроля изделий дефекты.
Следующий этап предполагает разработку таблицы для построения диаграммы Парето (табл. 10.3) с учетом данных из контрольного лист­ка, располагаемых в порядке убывания. Группа «Прочие» помещается в таблице последней строкой вне зависимости от того, какое получено значение, так как ее составляет совокупность дефектов, числовой ре­зультат по каждому из которых меньше, чем самое маленькое значе­ние, полученное для дефекта, выделенного в отдельную строку.

Для построения диаграммы (рис. 10.5) необходимо начертить одну горизонтальную и две вертикальные оси. Горизонтальная ось делится на равные интервалы в соответствии с числом обнаруженных типов дефектов. Следующий этап - построение диаграммы. На левую вер­тикальную ось наносится шкала от нуля до числа, соответствующего общему итогу обнаруженных дефектов, на правую - шкала с интерва­лами от 0 до 100 %. Затем на основании данных о количестве дефектов того или иного типа строится столбиковая диаграмма (диаграмма Па­рето). Данные, отражающие сумму числа дефектов и накопленные проценты, используются для построения кривой Парето.

Таблица 10.3

Таблица данных для построения диаграммы Парето

Диаграмма и кривая Парето наглядно отражают результаты конт­роля качества конкретного изделия. На основании этих данных выяв­ляются основные причины, которые приводят к возникновению наи­более значимых дефектов, и разрабатываются меры по их устранению. Через определенное время после реализации данных мер процедура построения диаграммы Парето повторяется, причем желательно сде­лать это на том же бланке, чтобы наглядно убедиться, насколько ре­зультативны были предпринятые усилия по устранению причин появ­ления дефекта того или иного типа.

Диаграмма причин и результатов отражает отношение между опре­деленным показателем качества и воздействующими на него фактора­ми. Ее иначе называют диаграммой «рыбий скелет» из-за внешнего сходства формы (рис. 10.6).
Для того чтобы построить диаграмму причин и результатов, необ­ходимо:
1. определить показатель качества, который будет исследоваться;
2. найти главные причины, которые оказывают воздействие на дан­ный показатель;
3 выявить вторичные причины, влияющие на главные, затем оп­ределить причины третьего порядка, которые влияют на вторичные, и так далее до их полного исчерпания;
4 проанализировать все обнаруженные причины и выделить те из них, которые предположительно оказывают наибольшее влияние на исследуемый показатель качества.

Рис. 10.5. Диаграмма Парето по типа дефектов

Этим причинам и уделяется особое внимание при решении возникших проблем с исследуемым показате­лем качества. Пример диаграммы причин и результатов (диаграммы Исикавы) пред­ставлен на рис. 10.7. В данном случае проблемой, которую предстоит ре­шить, выступает появление трещин на поверхности металлического литья. Главными причинами их возникновения в соответствии с диаграммой слу­жат температура разливки, состав сплава, смазка и температура излож­ницы. Вторичные причины обозначены меньшими стрелками, например, температура изложницы определяется интервалом времени между раз­ливками и объемом отливки. Причины дефекта тщательно анализируются в ходе производственного процесса, и предпринимаются меры по его со­вершенствованию и ликвидации причин ухудшения качества продукции.
В настоящее время диаграмма Исикавы используется во всем мире не только применительно к контролю качества, но и в других областях в целях наиболее эффективного решения возникших проблем.

Рис. 10.6. Структура диаграммы причин и результатов

Диаграмма разброса - один из видов элементарных статистиче­ских методов - используется для выявления зависимости одних по­казателей от других. Данные, воспроизводимые диаграммой разброса, образуют поле корреляции. Зависимость между показателями опре­деляется на основе формы этого поля. С помощью диаграммы раз­броса можно технически грамотно решать многие вопросы, например, установить зависимость точности обработки детали от парамет­ров станка, инструментов, соблюдения технологической дисципли­ны и др.
На рис. 10.8а наглядно прослеживается зависимость показателя А от показателя В (с возрастанием А возрастает и В), Т.е. воздействуя на один из показателей, можно контролировать и другой, а на рис. 10.8б видно; что показатель А не зависит от показателя С.

Рис. 10.7. Пример диаграммы причин и результатов

Рис. 10.8. Диаграммы разброса

Гистограмма является разновидностью столбиковых диаграмм, ис­пользуемых для иллюстрации распределения любого контролируемо­го параметра (рис. 10.9).
Гистограмма используется для получения визуальной информации о процессе изготовления изделия и помогает принять решение о том, на какой проблеме необходимо сосредоточить усилия. Эта информация отображается серией столбиков одинаковой ширины, но разной высо­ты. Ширина столбика - интервал в диапазоне контроля, высота - ко­личество исследований в рамках одного интервала.

Рис. 10.9. Гистограмма

Метод стратификации (расслаивание данных) - инструмент, позво­ляющий произвести выбор данных, отражающих требуемую инфор­мацию. В соответствии с этим методом расслаивают статистические данные, т.е. группируют их в зависимости от условий получения, и об­рабатывают каждую группу данных в отдельности. Данные, разделен­ные на группы в соответствии с их особенностями, называют слоями (стратами), а сам процесс разделения - расслаиванием (стратифика­цией). Существуют различные методы расслаивания, применение ко­торых зависит от конкретных задач. Например, данные, относящиеся к изделиям, производимым в одном цехе, могут в какой-то мере раз­личаться в зависимости от исполнителя, используемого оборудования, методов проведения рабочих операций и т.д. Все эти отличия могут быть факторами расслаивания. Для стратификации часто использует­ся метод «5М», учитывающий факторы, зависящие от человека (тап), машины (machine), материала (material), метода (method), измерения (measurement).
Расслаивание может осуществляться следующим образом:

· по исполнителям - квалификации, полу, стажу работы и т.д.;

· по машинам и оборудованию - новому и старому оборудо­ванию, марке, конструкции, выпускающей фирме и т.д.;

· по материалу - месту производства, фирме- производителю и др.

Контрольные карты были разработаны в 1930-х гг. в США УА Шу­хартом. Их использование обусловлено тем, что много времени и уси­лий тратится на установление требований к тому или иному процессу в рамках производства, после чего основной проблемой становится поддержание контроля над процессом на должном уровне. Наиболее эффективное средство, обеспечивающее выполнение этой задачи, ­использование контрольных карт. На них графически отражается со­стояние процесса в конкретной точке. Такие карты применяются для обнаружения негативных тенденций с целью предупреждения развития серьезных проблем, приводящих к выходу процесса из-под контроля.
Например, на протяжении какого-либо периода (смены, часа) осу­ществлялось наблюдение за работой станка или процессом и измерялся диаметр изготовленных деталей. По полученным результатам строит­ся график. По вертикальной оси откладывается значение измеряемо­го диаметра, а на горизонтальной последовательно отмечаются номе­ра деталей. Проводятся две горизонтальные линии, соответствующие допускам чертежа или технических условий, и еще две, устанавлива­ющие' верхнюю и нижнюю контрольную границу (их положение оп­ределяется по специальным формулам). Небольшой размах вариаций замеров, лежащих между ними, указывает на то, что продукция вы­пускается в пределах допуска. Таким образом получается простейшая контрольная карта, которая отображает изменение уровня настройки и точность процесса (рис. 10.10). Если точки линии замеров, изображающей процесс, находятся в про­межутке между контрольными границами, то считают, что процесс на­ходится под контролем. Если ряд точек выходит за границу, то это сиг­нализирует о разладке процесса и необходимости его регулирования.
Контрольные карты позволяют контролировать текущие рабочие характеристики процесса. Они показывают возникающие отклонения от стандарта, цели или среднего значения и отражают уровень стати­стического контроля процесса в течение определенного времени.

Применение статистических методов является важным условием повышения эффективности контроля качества продукции и процессов.

Рис. 10.10. Контрольная карта

Дата добавления: 2015-04-29