Роль статистических методов в обеспечении и контроле качества. Схемы Исикава. Диаграммы Парето

Под качеством объекта (продукции, процесса, услуги) понима­ют совокупность его характеристик, обеспечивающих необхо­димую степень удовлетворения предполагаемых потребностей пользователя этого объекта. Например, качество автомобиля характеризуется количеством пассажиров, скоростью (это пока­затели назначения), сроком службы (один из показателей на­дежности), расходом бензина (показатель экономичности), вне­шним видом (показатель эстетичности) и др.

Качество объекта закладывается и формируется практически на всех этапах его жизненного цикла: в процессе анализа рынка при выявлении спроса и требований потребителя, при проекти­ровании и разработке продукции, при материально-техничес­ком снабжении, при разработке технологических процессов и производстве продукции и т.д.

На результат выполнения каждого из этих этапов влияет множество различных факторов, и это приводит к вариабельнос­ти (изменчивости) свойств объекта. Например, для этапа про­изводства изделия характерны вариации (колебания) свойств материала, нестабильность работы оборудования, различная ква­лификация и индивидуальные особенности работника, изменения окружающей среды (температура, влажность, вибрации) и другие факторы.

Теория вариабельности исходит из того, что все виды продукции и услуг, а также все процессы, в которых они создаются или преобразуются, подвержены вариациям — отклонениям от заданных значений.

Концепция управления качеством предполагает рассмотрение каждого этапа жизненного цикла изделия с позиций обеспече­ния и поддержания требуемого уровня качества. Вариабельность свойств объекта на различных этапах оказывает существенное влияние на его качество. Статистические методы позволяют проводить измерение и анализ вариаций с целью их сокраще­ния, и таким путем обеспечивают снижение дефектности про­дукции до приемлемого уровня.

Стандарт ИСО утверждает, что правильное применение ста­тистических методов имеет важное значение для проведения управляющих воздействий при анализе рынка, проектировании продукции, прогнозировании долговечности и срока службы, изучении средств регулирования процессов, определении уров­ней качества в планах выборочного контроля, оценке эксплуа­тационных характеристик, улучшении качества процессов, оценке безопасности и анализе рисков.

Используя статистические методы, можно своевременно выявлять проблемы, связанные с качеством: обнаружить нару­шение процесса до того, как произошел выпуск дефектных из­делий. В значительной мере статистические методы позволяют установить и причины нарушений.

Причины вариаций любых процессов могут быть разделены на две группы. Первая — это общие причины, связанные с произ­водственной системой (оборудование, здания, сырье, персонал); соответствующую вариабельность нельзя изменить без измене­ния системы. Любые действия рядовых сотрудников — испол­нителей в этой ситуации скорее всего только ухудшат положе­ние. Вмешательство в систему почти всегда требует действий со стороны руководства — высшего менеджмента.

Вторая группа — специальные причины, связанные с ошибка­ми оператора, сбоями настройки, нарушением режима. Лик­видацией этих причин занимается персонал, непосредственно участвующий в процессе. Это неслучайные причины - износ инструмента, ослабление креплений, изменение температуры ох­лаждающей жидкости, нарушение технологического режима. Такие причины должны быть изучены и могут быть устранены при настройке процесса, что и обеспечит его стабильность.

Управленческое решение принимается на основе мониторинга процесса и диагностики ситуации: сбор, обработка и анализ со­ответствующей информации проводится статистическими ме­тодами.

Системный подход к процедуре принятия решения — надо или не надо вмешиваться в процесс, а если надо, то на каком уровне (высший менеджмент или сотрудники — исполнители), основанный на теории вариабельности, называют статистичес­ким мышлением. При этом речь идет не только о производствен­ном процессе, но и о принятии решений на всех уровнях орга­низации, как оперативных или тактических, так и стратегических.

В соответствии с формулировкой Американского общества качества статистическое мышление — это философия обучения и действий, основанная на следующих фундаментальных прин­ципах:

• любая работа осуществляется в системе взаимосвязанных процессов;

• во всех процессах есть вариации;

• понимание и снижение вариаций — ключ к успеху.

Необходимо иметь в виду, что применение статистических методов в задачах управления качеством позволяет выявить про­блемы и их причины, решение же этих проблем — задача специ­алистов в конкретной области: металлургии, автомобилестрое­нии, химической или пищевой промышленности. Тем более важным является формирование статистического мышления и у таких специалистов.

Впервые системный подход к вопросам контроля качества промыш­ленной продукции предложен в 1905 г. Ф. Тейлором (1856—1915), которого иногда называют «отцом научного менеджмента».

Система Тейлора устанавливает требования к качеству изде­лий в виде полей допусков (верхняя и нижняя границы контро­лируемого показателя), вводит измерительные инструменты — шаблоны, два типа калибров (проходной и непроходной). Впер­вые появляются профессиональные работники в области каче­ства — инспекторы по качеству. Система мотивации предусмат­ривает штрафы за дефекты, а также увольнение рабочего или перевод на другую работу. Основное достоинство этой системы - разработка механизма контроля конкретного изделия и разделе­ние продукции на качественную и дефектную, что используется и в настоящее время.

Недостатки этой системы связаны со значительным увели­чением штата контролеров, а также с созданием конфликтной ситуации вследствие противоположности интересов конструк­торов, технологов и производственников. Еще один важный недостаток — обнаружение брака только при контроле готовой продукции. Существенно более важным было бы предупрежде­ние появления дефектной продукции, а это возможно лишь при оперативном контроле производственных процессов.

Статистический контроль качества (Statistical Quality Control — SQC) — концепция, базирующаяся на систематичес­ком применении методов математической статистики. Ее осно­вы были заложены в 1924 г. в американской фирме Bell Telephone Laboratories.

Одним направлением использования статистических мето­дов стал выборочный контроль готовой продукции (первые пла­ны контроля были разработаны Г. Доджем и Г. Ромигом). Дру­гое направление — обеспечение стабильности процессов на основе контрольных карт (и практически реализующее теорию вариа­бельности) — предложено У. Шухартом (1891—1967).

Идеи Шухарта были развиты Э. Демингом (1900-1994), кото­рый после второй мировой войны познакомил с ними руководи­телей предприятий Японии. Японские специалисты сумели адап­тировать эти методы к использованию непосредственно на рабочих местах, упростив их настолько, чтобы ими мог пользоваться ра­бочий, не имеющий специальной математической подготовки. Эти «семь простых инструментов качества», как их часто называ­ют, стали одним из главных объяснений «экономического чуда», когда качественные японские товары завоевали мировой рынок

К 50-м гг. прошлого столетия стало ясно, что качество не может быть обеспечено без участия в этой деятельности всего персонала предприятия. Начинается переход к системе всеобще­го контроля качества (Total Quality Control — TQC), в которой, наряду со статистическими, основное внимание уделяется орга­низационным методам в управлении качеством. Система пред­ложена американским ученым А. Фейгенбаумом, но впервые вне­дрена в Японии и лишь позднее в модифицированном виде вернулась в США и Европу.

Особенности этой системы состоят в участии всех работни­ков предприятия в управлении качеством, разделении ответствен­ности за обеспечение качества, постоянном повышении квали­фикации в области качества всего персонала - от рабочего до генерального директора, стимулировании деятельности по обес­печению качества.

Распространение этой системы привело к некоторому сниже­нию интереса к статистическим методам на Западе, но не в Япо­нии: благодаря работам Г. Тагути эти методы распространяются на процессы разработки и проектирования продукции. Г. Тагути предложил учитывать потери качества, связанные не только с выходом значения контролируемого показателя за пределы допуска, но и с отклонением этого показателя от номинального значения, даже если это отклонение оказывается в пределах до­пуска. Им введены понятия о функции потерь качества, робастном (устойчивом к внешним воздействиям) проектировании. Для обеспечения минимума функции потерь и создания робастного продукта используются методы планирования эксперимента.

Система TQC ориентирована в первую очередь на производ­ственные процессы. Тенденция выпуска продукции мирового класса привела в 80-х гг. к повышению внимания к процессам менеджмента на предприятии. Начала формироваться новая си­стема всеобщего менеджмента качества (Total Quality Management— TQM). Концепция TQM предполагает постоянное совершенствование всех сторон деятельности предприятия для удовлетворения существующих и предполагаемых потреб­ностей и ожиданий потребителя и общества в целом.

Стандарт определяет эту систему, как подход к руководству организацией, нацеленный на качество, основанный на участии всех ее членов и направленный на достижение долговременного успеха путем удовлетворения потребителя и выгоды для всех членов организации и общества.

В дополнение к принципам TQC в концепции TQM форми­руется политика компании, ее ценности и руководящие прин­ципы, а также системы планирования качества, обеспечения качества, непрерывного улучшения качества.

Современные тенденции менеджмента качества нашли от­ражение в последней версии стандартов ИСО серии 9000. В них сформулированы восемь принципов менеджмента качества, один из которых — «Принятие решений, основанных на фактах. Эф­фективные решения основываются на анализе данных и инфор­мации». Сбор необходимой информации, ее обработка и анализ с целью принятия эффективных решений возможны только с использованием статистических методов.

Стремление к все более полному удовлетворению требова­ний потребителя направлено на проведение постоянных улуч­шений. Необходимость снижения потерь привела к созданию новой концепции «шесть сигм». Обеспечение уровня дефект­ности лишь в три-четыре несоответствия на миллион изделий — эта тенденция к достижению мирового уровня качества не мо­жет быть реализована без активного применения всей совокуп­ности современных статистических инструментов.

Причинно-следственная диаграмма или схема К.Исикава

Причинно-следственная диаграмма, или диаграмма причин и результатов, или «рыбий скелет», предложенная К. Исикавой, доказывает связь между показателем качества (следствием) и воз­действующими на него факторами (возможными причинами де­фектов).

Вначале выбирается показатель качества, который необхо­димо проанализировать, и определяются главные причины (глав­ные факторы), влияющие на этот показатель («большие кости» на «рыбьем скелете»; см. рис. 1), Для каждой главной причины выявляются вторичные факторы, оказывающие на нее влияние средние кости»). Далее определяются третичные факторы (под-факторы, или причины), оказывающие влияние на вторичные факторы («мелкие кости»).

Рис. 1. Схема К.Исикава

При построении такой диаграммы эффективен метод «моз­гового штурма», в котором участвуют все специалисты, связан­ные с обеспечением качества соответствующего объекта. При необходимости факторы могут быть проранжированы — опреде­лена (экспертно) доля влияния каждого фактора на результат.

Дата добавления: 2015-04-24