VI Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2014

 

1. Теоретическая часть

1.  

   1. Определение статистического метода [1]

Статистический метод - метод оценки качества продукции, при котором значения показателей качества продукции определяют с использованием правил математической статистики.

Необходимость применения статистических методов при оценивании качества продукции, обусловлена:

- во первых тем, что методология проведения стат. анализа является одним из наиболее оптимальных способов оценивания качества продукции на основе накопленной информации;

- во вторых тем, что отсутствие информации для сравнения характеристик и оценивания качества продукции, функционирующей на базе ИКТ, не позволяет объективно производить определение качества оцениваемых показателей;

- в третьих, возможностью использования стат. методов практически при любом способе проведения оценки качества и сертификации продукции. Проведение стат. анализа качества продукции расширяет эти возможности.

К семи инструментам контроля качества относятся следующие статистические методы: контрольный листок, гистограмма, стратификация (расслоение), диаграмма Парето, диаграмма Исикавы (причинно-следственная диаграмма), диаграмма разброса, контрольная карта. Эти методы можно рассматривать и как отдельные инструменты, и как систему методов. Говоря о семи простых статистических методах контроля качества, следует подчеркнуть, что это инструменты познания, а не инструменты управления. Основное их назначение — контроль протекающего процесса и предоставление участнику процесса фактов для корректировки и улучшения процесса. Знание и применение на практике семи инструментов контроля качества лежат в основе одного из важнейших требований комплексного (всеобщего) управления качеством (TQM) — постоянного самоконтроля.

На производстве благодаря применению семи простых статистических методов удается:

- повысить удовлетворенность потребителей за счет улучшения качества продукции и системы менеджмента качества;

- снизить прямые потери и потери от выпуска несоответствующей продукции;

- оптимизировать затраты на производство.

1.  

   1. Описание статистического метода [1]

Это так называемые «семь инструментов контроля качества». К ним относятся:

1) Контрольные листки, позволяющие усовершенствовать процесс сбора данных и упорядочить данные для облегчения их дальнейшего использования.

2) Диаграммы Парето, позволяющие выяснить причины появления немногочисленных существенно важных дефектов и сосредоточить усилия на ликвидации именно этих причин.

С помощью диаграмм Парето анализируют виды брака, суммы потерь от брака, затраты времени и материальных средств на его использование, содержание рекламаций и затраты, связанные с рекламациями, число случаев поломок. Диаграммы Парето используются также для анализа временных факторов, себестоимости, безопасности труда, спроса на разные виды продукции, для определения эффективности мероприятий по устранению причин возникновения дефектов.

3) Диаграммы причин и результатов (диаграмма Исикавы), показывающие отношение между показателем качества и воздействующими на него факторами. Использование диаграмм Исикавы эффективно при решении вопросов обеспечения качества продукции, повышения производительности труда, разработки рационализаторских предложений, повышения эффективности использования оборудования, совершенствования техники безопасности, разработки и внедрения стандартов на технологические операции и др.

4) Гистограммы, отражающие условия процесса за период, в течение которого были получены данные. Сравнение вида распределения гистограммы с контрольными нормативами дает важную информацию для управления процессом. Гистограммы удобны при составлении месячных отчетов о качестве выпускаемой продукции, о результатах технического контроля, при демонстрации изменения уровня качества по месяцам и т.д.

5) Диаграммы рассеяния, позволяющие выявить причинно-следственные связи показателей качества и влияющих факторов при анализе диаграммы Исикавы. Диаграмма рассеяния (разброса) строится как график зависимости между двумя переменными х и у.

6) Контрольные карты, позволяющие отделить вариации показателя качества, обусловленные определенными причинами, от вариаций, обусловленных случайными причинами. Контрольная карта представляет собой специальный бланк, на котором проводится центральная линия и две линии выше и ниже средней, называемые верхней и нижней контрольными границами. На карту точками наносятся данные измерений или контроля параметров и условий производства. Исследуя изменение данных с течение времени, следят, чтобы точки графика не вышли за контрольные границы. Если обнаруживается выброс одной или нескольких точек за контрольные границы это воспринимается как информация об отклонении параметров или условий процесса от установленной нормы. Для выявления причины отклонения исследуют влияние качества исходного материала или деталей, методов, операций, условий проведения технологических операций, оборудования.

7) Метод расслоения (стратификации), в соответствии с которым, данные группируются в зависимости от условий их получения. Обработка каждой группы данных проводится отдельно. Расслоение помогает выяснить причины появления дефектов, если обнаруживается разница в данных между «слоями».

1.  

   1. Направления применения статистических методов [2]

Использование статистических методов являются лишь одним из многочисленных средств обеспечения качества, и успех в этой области определяется правильным сочетанием всех имеющихся средств в зависимости от конкретных условий. Вместе с тем применение статистических методов при внедрении стандартов ИСО серии 9000 приобретает особую значимость, так как именно с их помощью возможно объективное подтверждение стабильности процессов и качества продукции.

Наряду с применением статистических методов в производственных процессах, при проведении испытаний, сертификации продукции и т. п., очень важным аспектом их использования является деятельность по разработке корректирующих и предупреждающих действий, направленных на совершенствование качества продукции и процессов ее изготовления. Примеры возможного применения рассмотренных методов для решения некоторых задач в системе качества на этапах жизненного цикла продукции приведены в табл. 1.

Этапы жизненного цикла продукции	Проблема	Статистические методы
1	2	3
1 Маркетинг: поиск и изучение рынка	1.1 Изучение и оценка рыночного спроса и перспектива его изменений	Методы анализа статистических совокупностей; экономико-математические (динамическое программирование, имитационное моделирование).
	1.2 Анализ пожеланий потребителей в отношении качества и цены продукции	Экономико-математические методы (СФК).
	1.3 Прогнозирование цены, объема выпуска, потенциальной доли рынка, ожидаемой продолжительности жизни продукции на рынке	Экономико-математические методы (теория массового обслуживания, теория игр, линейное и нелинейное программирование).
2 Проектирование и разработка технических требований; разработка продукции	2.1 Нормирование требований к качеству продукции. 2.2 Определение технических требований в области надежности.	Графические методы (схема Исикавы, диаграмма Парето, гистограмма и др.); методы анализа статистических совокупностей; экономико-математические методы (методы Тагути, СФК, планируемого эксперимента, метод оценки риска и последствий отказов (FMEA)).
	2.3 Оптимизация значений показателя качества продукции. 2.4 Оценка технического уровня продукции
	2.5 Испытания опытных образцов или опытных партий новой (модернизированной) продукции	Графо-аналитические методы (гистограмма, расслоенная гистограмма), методы анализа статистических совокупностей (методы проверки статистических гипотез, сравнение средних, сравнение дисперсий); экономико-математические методы (планирование эксперимента)
	2.6 Обеспечение безопасности продукции	Экономико-математические методы (имитационное моделирование; метод деревьев вероятностей)
3 Материально-техническое снабжение	3.1 Формирование планов обеспечения предприятий материально-техническими ресурсами требуемого качества	Экономико-математические методы (теория массового обслуживания, линейное программирование)
	3.2 Оценка возможностей поставщиков и системы обеспечения качества предприятий-поставщиков	Экономико-математические методы (системный анализ, динамическое программирование, теория массового обслуживания)
	3.3 Своевременное обеспечение поставок материально-технических ресурсов	Экономико-математические методы (систематический анализ, динамическое программирование, теория массового обслуживания)
	3.4 Снижение затрат на материально-техническое обеспечение качества продукции	Экономико-математические методы (методы Тагути, функционально-стоимостной анализ
4 Разработка и подготовка производственных процессов	4.1 Разработка технологических процессов	Экономико-математические методы (методы Тагути); графо-аналитические методы (графики разброса и др); методы анализа статистических совокупностей (дисперсионный, регрессивный, корреляционный виды анализа)
	4.2 Отладка точности и стабильности техноло-гических процессов	Методы статистического оценивания точности и стабильности технологических процессов (гистограммы, точностные диаграммы, контрольные карты)
5 Производство	5.1 Обеспечение стабильности качества продукции при производстве 5.2 Поддержание в надлежащем состоянии инструмента и оснастки	Методы статистического регулирования технологических процессов (точностные диаграммы, контрольные карты); метод оценки риска и последствий отказов (FMEA).

Таблица № 1. Направления применения статистических методов

1. Практическая часть

1.  

   1. Контрольный листок

Контрольный листок - форма для регистрации и подсчета данных, собираемых в результате наблюдений или измерений контролируемых показателей в течение установленного периода времени. Собираемые данные могут быть как целочисленными (например, число дефектов), так и интервальными (например, диапазон значений измерений). [6]

Построим контрольный листок на основе данных производственного процесса - данные представляют собой список дефектов, случившихся с платформами стиральных машин за день (табл. 2).

Тип дефекта	Данные контроля	Итого
Сколы	///// ///// ///// ///// ///// ///// ///// ////	39
Повреждения бобышек противовеса	///// /////	10
Повреждения бобышек мотора	/	1
Недолив – поставщик	/	1
Стук барабана	/	1
Внешние дефекты	///	3
Повреждения роушин	//	2
Пересорт	//	2
Биение	/	1

Таблица № 2. Контрольный листок

1.  

   1. Диаграмма Парето

Диаграмма Парето – инструмент, позволяющий разделить факторы, влияющие на возникшую проблему, на важные и несущественные для распределения усилий по ее решению. Данная диаграмма позволяет установить степень важности каждого фактора. [6]

На основе данных, приведённых в контрольном листке (табл. № 2), рассчитаем долю каждого дефекта от общего числа дефектов и вычислим, на основе этого, суммарное воздействие дефектов в процентах (табл. № 3).

Название дефекта	Кол-во	Доля дефекта в процентах от общего числа дефектов	Суммарное воздействие дефектов
Сколы	39	65,00%	65,00%
Повреждения бобышек противовеса	10	16,67%	81,67%
Повреждения бобышек мотора	1	1,67%	83,33%
Недолив - поставщик	1	1,67%	85,00%
Стук барабана	1	1,67%	86,67%
Внешние дефекты	3	5,00%	91,67%
Повреждения роушин	2	3,33%	95,00%
Пересорт	2	3,33%	98,33%
Биение	1	1,67%	100,00%
Всего	60	100,00%

Таблица № 3. Данные для построения диаграммы Парето

Построим диаграмму Парето (рис. 1) на основе данных, приведённых в таблице № 3.

Рисунок № 1. Диаграмма Парето

Вывод: 80% проблем приходятся на такие причины, как Сколы и Повреждения бобышек противовеса. Из этого следует, что именно эти причины подлежат первоочерёдному решению.

1.  

   1. Контрольная карта

Контрольная карта – инструмент, позволяющий отслеживать изменение показателя качества во времени для определения стабильности технологического процесса, а также корректировки процесса для предотвращения выхода показателя качества за допустимые пределы. [4]

В таблице № 4 приведены данные по корпусам стиральных машин Futura 470 с соответствующими расчётами для построения Контрольной карты.

Корпуса Futura 470
№ измерения	Глубина корпуса	Ср. знач (µ )	Ст. откл (σ)	µ + 2σ (в. гр.)	µ - 2σ (н. гр.)	µ + 3σ (в. пр.)
1	470,2	470,32	0,14	470,59	470,04	470,73
2	470,4	470,32	0,14	470,59	470,04	470,73
3	470,3	470,32	0,14	470,59	470,04	470,73
4	470,1	470,32	0,14	470,59	470,04	470,73
5	470,5	470,32	0,14	470,59	470,04	470,73
6	470,2	470,32	0,14	470,59	470,04	470,73
7	470,3	470,32	0,14	470,59	470,04	470,73
8	470,4	470,32	0,14	470,59	470,04	470,73
9	470,1	470,32	0,14	470,59	470,04	470,73
10	470,5	470,32	0,14	470,59	470,04	470,73
11	470,3	470,32	0,14	470,59	470,04	470,73
12	470,4	470,32	0,14	470,59	470,04	470,73
13	470,6	470,32	0,14	470,59	470,04	470,73
14	470,1	470,32	0,14	470,59	470,04	470,73
15	470,3	470,32	0,14	470,59	470,04	470,73
16	470,2	470,32	0,14	470,59	470,04	470,73
17	470,2	470,32	0,14	470,59	470,04	470,73
18	470,3	470,32	0,14	470,59	470,04	470,73
19	470,4	470,32	0,14	470,59	470,04	470,73
20	470,5	470,32	0,14	470,59	470,04	470,73
21	470,4	470,32	0,14	470,59	470,04	470,73
22	470,1	470,32	0,14	470,59	470,04	470,73
23	470,3	470,32	0,14	470,59	470,04	470,73
24	470,2	470,32	0,14	470,59	470,04	470,73
25	470,2	470,32	0,14	470,59	470,04	470,73
26	470,3	470,32	0,14	470,59	470,04	470,73
27	470,3	470,32	0,14	470,59	470,04	470,73
28	470,4	470,32	0,14	470,59	470,04	470,73
29	470,5	470,32	0,14	470,59	470,04	470,73
30	470,5	470,32	0,14	470,59	470,04	470,73

Таблица № 4. Данные для построения контрольной карты

На основе данных, приведённых в таблице № 4, построим контрольную карту (рис. № 2).

Рисунок № 2. Контрольная карта

Данные этих карт могут сигнализировать о том, что параметр приближается к границе допуска и необходимо уже принимать упреждающие действия еще до того как параметр выйдет в зону брака.

Выходы значений за верхнюю и нижнюю границу допустимы и, даже, статистически закономерны. Выходы же за верхний предел недопустимы и свидетельствуют о серьёзном нарушении в ходе производственного процесса. [5]

В данном случае, одно значение лежит на верхней границе, и отсутствуют значения, выходящие за верхний предел, что свидетельствует о стабильности технологического процесса и об отсутствие необходимости вмешиваться менеджменту.

Вывод

Современные статистические методы довольно сложны для восприятия и широкого практического использования без углубленной математической подготовки всех участников процесса. К 1979 году Союз японских ученых и инженеров (JUSE) собрал воедино семь достаточно простых в использовании наглядных методов анализа процессов. При всей своей простоте они сохраняют связь со статистикой и дают профессионалам возможность пользоваться их результатами, а при необходимости - совершенствовать их. [2]

Перспективы развития работ в регулировании процессов с помощью статистических методов направлены на:

- уточнение специфики применения статистических методов и определение наиболее приемлемых при оценивании инновационной продукции, с конкретизацией по видам продукции;

- разработку критериев оценки качества продукции, ориентированных на применение статистических методов;

- формирование групп показателей (единичных и комплексных), определение значений их коэффициентов весомости с помощью экспертного оценки, для обеспечения комплексного и дифференциального оценивания педагогической продукции, а также обработки информации для проведения статистического анализа;

- сбор и накопление информации для сравнения характеристик и оценивания качества педагогической продукции, функционирующей на базе ИКТ, что позволит объективно производить определение качества оцениваемых показателей;

- создание соответствующей базы данных для проведения сравнения оцениваемой продукции с аналогичной продукцией. [6]

Библиографический список

•  

  1. В. В. Окрепилов. Управление качеством: Учебник для ВУЗов. Издательство "Экономика", 1998.

  2. Аскаров Е.С. Управление качеством. Учебное пособие. Изд.2. Алматы, Pro servisе, 2007, 256 с.

  3. Сайт Р 50-601-19-91 Рекомендации. Применение статистических методов регулирования технологических процессов [электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.gosthelp.ru/text/R506011991RekomendaciiPri.html, свободный. - Загл. с экрана.

  4. Статистический анализ стабильности и точности процессов на основе контрольных карт: учеб. пособие / Ю. М. Быков, А. Г. Схиртладзе, С. Ю. Быков, С. А. Схиртладзе, В. Н. Гусев – М.: ГОУ ВПО МГТУ «Станкин», 2010 – 69 с.

  5. Статистический приёмочный контроль по альтернативному признаку: учеб. пособие / Быков Ю. М., Чигиринский Ю. Л. – Волг ГТУ, Волгоград, 2002 - 52 с.

  6. Миттаг Х. – Й., Ринне Х. Статистические методы обеспечения качества / пер. с нем. Е. Кокот. Под редакцией Б. Н. Маркова – М.: Машиностроение, 1995 – 601 с.

Код для цитирования: Скопировать