Раздел 3

Функциональные системы, которые охватывают все этапы и виды деятельности, входящие в т.н. жизненный цикл продукции (петлю качества) (рис. 1).

Состав и количество систем несколько изменены по сравнению с "петлей качества" СК-ИСО.

Так, в этот блок введена дополнительно система "Управления документацией". Такая система (или элемент) есть в СК-ИСО-94 и она характеризует существование продукции на стадии документации. Состояние документации оказывает существенное влияние на качество продукции.

В этот раздел также введена система "управления несоответствующей продукцией". Несмотря на то, что система, декларирующая принципы и цели бездефектного изготовления, предполагает минимум несоответствующей продукции, практически, такая продукция имеет место, причем в значительном количестве.

Нет необходимости в отдельном "элементе" "продукция, поставляемая потребителям". Она может войти в систему "Закупки" (МТС).

Также, наверное, будет более правильным объединение систем "монтаж и эксплуатация" и "техническое обслуживание", т.к. техническое обслуживание - составная часть эксплуатации.

Таким образом, эти системы соответствуют и охватывают все соответствующие системы (элементы) КС-ИСО-87 и КС-ИСО-94 с некоторым их уточнением.

Существенное отличие будет иметь содержание этих систем, их организационная структура. Она, в первую очередь, будет определяться значительным усилением и увеличением работы и влияния службы качества в этих системах. Причем это будет проявляться как в непосредственном проведении работ службой качества в каждой подсистеме, так и организацией и контролем над качеством выполнения этих работ.

Более подробно это будет рассмотрено в отдельной главе.

ГЛАВА VIII. ХАРАКТЕРИСТИКА ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ОБЕСПЕЧИВАЮЩИХ ПОДСИСТЕМ

Обеспечивающие подсистемы являются важнейшей составляющей системы, обеспечивающей выполнение функций системы на всех этапах жизненного цикла продукции.

Без наличия и эффективного функционирования этих подсистем невозможно нормальное функционирование системы на стадиях жизненного цикла продукции.

Каждая такая подсистема это комплекс мер, решающих определённую задачу, от которой зависит эффективность функционирование системы и её способность решать поставленные задачи. Именно по уровню разработки и функционирования этих подсистем, можно судить и оценивать работу системы в целом и предприятия по обеспечению качества.

Набор систем приведён выше.

Нетрудно заметить, что все эти подсистемы имеют место в версиях ИСО, других вариантах системы ИСО, например американской QS 9 000, а также имели место и были достаточно проработаны в отечественных системах качества.

В работе неоднократно отмечалось, что эти подсистемы, несмотря на их явную полезность, неохотно, зачастую формально, внедрялись на отечественных предприятиях.

В версиях системы ИСО 1994 г. и 2000 г. эти подсистемы не выделяются в структуре отдельным блоком, как это было в системе ИСО ’87 или отечественной КС УКП, что не способствует совершенствованию этих работ.

А работы, обобщённые в этих подсистемах, нуждаются в постоянном совершенствовании, в связи с изменяющимися условиями на предприятиях и действующих на них системах.

В настоящее время в разных странах, отраслях промышленности и на предприятиях нет единообразия в составе этих подсистем и тем более процедур, составляющих их.

Ниже даётся характеристика и состав процедур этих подсистем на основе отечественного и мирового опыта с учётом отечественной специфики.

Более подробно даны такие системы как:

• управление экономикой качества;
• управление качеством производственных технологических процессов;
• статистические методы;
• организация работ по контролю качества.

Эти подсистемы, на наш взгляд, крайне важны в работах по качеству и именно эти работы ведутся недостаточно эффективно на отечественных предприятиях.

8.1. Экономика качества

(Оценка затрат на качество)

Вопросам экономики качества, оценке затрат на качество посвящено много исследований как зарубежных, так и отечественных авторов, которые утверждают, что эти работы являются необходимыми для понимания и управления проблемами качества.

Необходимость определения затрат на качество впервые была обоснована в 60-х годах ХХ века Дж. Джураном и А. Фейгенбаумом.

В те же годы были созданы комитеты по этим проблемам в Американской ассоциации по контролю качества и Европейской организации по качеству, и стали проводиться эти работы на промышленных предприятиях. [7]

На отечественных же предприятиях проблеме учёта и оценки затрат на качество не уделялось должного внимания, тогда как эти вопросы отражены в работах отечественных авторов: Г.Г. Азгольдова, Я.Д. Плоткина, В.В. Окрепилова и др.

Этим вопросам посвящена монография А.И. Будищевой и Я.Д. Плоткина [17].

Первая классификация затрат на качество была разработана в 60-е годы Фейгенбаумом. В последующие годы стала известна японская методика, которая считается развитием работ А. Фейгенбаума.

В 1981 году был выпущен Британский стандарт BS 6143:1981 “Руководство по определению и исследованию затрат, относящихся к качеству”, который был усовершенствован и выпущен в новой обновлённой редакции в 1990 году.

Все эти документы, начиная с классификации затрат на обеспечение качества А. Фейгенбаума [7], предусматривают в той или иной степени следующие затраты:

· затраты на предупреждение дефектов;

· затраты на оценку уровня качества;

· убытки от внутреннего брака;

· убытки от брака реализованной продукции (рекламаций).

В практике отечественных предприятий затраты на предупреждение дефектов не рассчитываются и не находят даже минимального отражения в бухгалтерских отчётах.

По нашему мнению, эти затраты более правильно относить к производственным расходам, т.к. продукция должна производиться в необходимом количестве установленного качества.

Аномалии же от нормального хода производства выражаются во внутреннем браке или потерях от брака. Такие потери имеют место в отчётности предприятий.

Затраты на оценку уровня качества обычно отражаются в численности работников технического контроля и его фонда оплаты труда.

Имеется отчётность и по рекламациям.

Ещё А. Фейгенбаум в 60-е годы отмечал, учитывая опыт западных предприятий, что многие руководители предприятий не имеют представления об истинном объёме затрат на обеспечение качества или полагают, что эти затраты составляют лишь доли процента от сумм продаж. На самом деле эти затраты могут быть почти равны прямым затратам на изготовление изделий. [7]

В значительно большей степени, это заявление можно отнести к практике отечественных предприятий.

Какова же всё-таки величина этих затрат и можно ли ими управлять?

Нами проведены исследования затрат только: содержание службы качества, и потерь от внутреннего и внешнего брака на предприятиях машиностроительного профиля, производящих продукцию в крупносерийных и массовых производствах.

При этом было установлено:

1. Затраты на службу качества и технический контроль.

Технический контроль, количество технических контролёров составляет 10-20 % от числа производственных рабочих. Это количество вызывает наибольшую озабоченность руководства предприятий и его экономических служб, в связи с чем постоянно сокращается численность контролёров и фонд их оплаты.

Фонд оплаты работников ОТК на таких предприятиях обычно составляет 3-6 % от общего фонда оплаты труда на предприятии и 1-2 % от себестоимости продукции.

2. Потери от внутреннего брака на предприятиях.

Потери от внутреннего брака на предприятиях подсчитываются и имеются в бухгалтерских отчётах. Это, так называемые потери от брака, или как их называют на предприятиях: чистые потери. Чистые потери – это разница между стоимостью брака, списанного на конкретных виновников и суммой, которую эти виновники возместили за брак. Величина этих потерь невелика, и не превышает 1 %, как правило, от себестоимости продукции.

Остальные потери от брака, как правило, внутреннее дело предприятий и о их существовании известно лишь ограниченному числу лиц.

Так на предприятиях в основном имеют место планируемые потери от брака. Это потери от несовершенства технологических процессов, наладки операций, сбоев в производстве и т.д. Такие потери могут достигать 5-10 % от себестоимости.

Не включаются в статью “потери от брака” и брак поставщиков, который также составляет 5-10 % и за который поставщик, как правило, возмещает ущерб частично. К этому можно добавить, что списание брака идёт по минимальным затратам, как правило, без цеховых и заводских накладных расходов.

При достаточно полном расчёте этих потерь получается, что они, как правило, превышают 10 % от себестоимости продукции.

3. Потери от внешнего брака.

Потери от внешнего брака, от рекламаций, от устранения дефектов на предприятиях если и подсчитываются, то знают о них ещё меньшее количество лиц, чем о внутреннем браке, а эти затраты достаточно велики, даже при нашей, мягко говоря, не очень совершенной системе технического гарантийного обслуживания.

Таким образом, можно сделать вывод, что на многих крупносерийных производствах машиностроительного профиля потери от такого брака составляют не менее 10 % от себестоимости продукции, а нередко и значительно больше.

Из вышесказанного можно сделать следующие выводы:

1. Величина потерь от ненадлежащего качества достаточно велика и значительно влияет на экономику предприятий и себестоимость продукции.
2. На предприятиях недостаточно ведутся расчёты этих потерь и руководству не известны истинные масштабы этих убытков.
3. Знание масштабов этих потерь могло бы существенно изменить отношение к качеству руководства предприятий.
4. Вышеперечисленные потери и затраты взаимозависимы.
5. Оптимизация и управление взаимозависимостью этих затрат и потерь могут дать существенные экономические выгоды.

Два последних вывода (4и5) требуют пояснения.

Итак в результате исследования установлено, что затраты на контроль, т.е. оплата труда технических контролёров на крупносерийных машиностроительных производствах многократно, в десятки раз, может быть меньше потерь от недостаточного качества.

Эти потери и затраты связаны функциональной зависимостью.

Действительно, внешние потери (от рекламаций) находятся в прямой зависимости от внутренних потерь и недостаточной надёжностью производственного технического контроля.

В то же время, технический контроль может оказывать значительное влияние на управление процессами (о том, как это делать – ниже) и стало быть на величину потерь от внутреннего брака.

Установлено, что небольшое увеличение количества контролёров, даже при сохранении существующих методов работы, может привести к значительному сокращению потерь и как следствие в итоге к экономическому эффекту, и наоборот, незначительное сокращение контрольного аппарата может привести к значительному росту потерь.

Однако в практике предприятий просматривается стремление к необоснованному сокращению числа контролёров без всякого учёта последствий таких действий.

К этому можно добавить, что на предприятиях не ведётся обоснованного расчёта численности контролёров и трудоёмкости контроля, и их, как правило, не достаёт для выполнения запланированных технологией работ [18].

Количество контролёров и методология их работы оказывают определяющее влияние на эффективность работ по качеству и на потери от недостаточного соблюдения процедур качества.

Эти вопросы требуют тщательной проработки в управлении качеством предприятия на производственном этапе.

Более подробно об этом ниже.

Было бы желательно и целесообразно, чтобы экономическое обоснование этих работ носило на предприятиях обязательный характер, проводилось бы экономическим подразделением службы качества с учётом заинтересованных сторон и являлось бы основой для планирования работ в этом направлении.

8.2. Информационное обеспечение

Для правильного выбора целей и задач по управлению качеством необходима достоверная информация о количественных показателях качества, т.е. тщательно отработанная система сбора статистических данных.

На каждом предприятии есть такая информация в той или иной степени отработки.

Однако немногие предприятия могут утверждать, что собирают полную информацию о качестве, имеют чётко отработанную систему сбора информации и какое-то подразделение или хотя бы специалиста, занимающегося этими вопросами.

Именно на этих положениях должна строиться информационная система:

• выбор показателей и методика сбора информации;
• наличие системы сбора, анализа, систематизации информации;
• наличие подразделения или специалистов, занимающихся этой работой.

Вряд ли нужно говорить, что это та область, где необходима возможно полная компьютеризация.

Предприятие, его служба качества, должна чётко определить “объем” собираемой и обрабатываемой информации о качестве.

Пояснением к этому положению могут быть приведённые выше потери от недостаточного качества. Так из-за недостаточной информации на большинстве предприятий величина этих потерь значительно занижается, что искажает статистику качества и исключает возможность объективного выбора целей, задач и направлений работы.

Сложно найти предприятие, где ведётся сбор информации по скрытым потерям от недостаточного качества, таким как исправление брака, исправление неполадок процессов, доводка процессов до требуемых параметров, оформление допускных документов, рассмотрение и оценка брака и пр.

Согласно немногочисленным исследованиям, затраты труда на эти работы вполне соизмеримы с затратами на оценку качества продукции.

Как правило, ещё меньше информации собирается о браке внешнем (потери из-за ненадлежащего качества реализованной продукции).

Таким образом, система сбора и обработки информации является одним из главных направлений эффективной работы по качеству.

На основе информации определяется программа действий, и этому направлению работы

должно уделяться самое серьёзное внимание.

8.3. Планирование качества и программно-целевые методы его обеспечения

Планирование качества и программно-целевые методы его обеспечения – важнейшая функция управления качеством, а точнее две важнейших управленческих функции.

Планирование основывается как минимум на двух основополагающих принципах:

1. Планирование показателей качества должно соответствовать целям и задачам предприятия в области качества и быть рабочим инструментом, механизмом выполнения этих целей и задач.
2. Основой для планирования должна быть достоверная содержательная информация о качестве.

В качестве примера, можно вернуться к потерям от брака.

Если в информации потери являются небольшими, то и нет необходимости планировать их снижение и проводить соответствующие работы и наоборот: если при достаточно глубоком анализе выявляется большая величина потерь, то соответственно планируется и строится работа.

Планирование является основой для проведения работ, которые осуществляются программно-целевыми методами.

Заключаются они в том, что для выполнения запланированных показателей проводятся работы в соответствии с разработанными планами-программами.

Эти планы-программы могут быть различными по форме, но чаще в практике предприятий имеют место следующие планы:

1. Перспективный план-программа может разрабатываться на год или даже на несколько лет. Включает организационно-технические и прочие мероприятия по различным направлениям работ по качеству. Цель таких планов-программ – выполнение задач по качеству, запланированных показателей качества.

Направления работ в таком плане-программе могут быть следующими:

· развитие и совершенствование системы качества;

· повышение стабильности технологических процессов и сокращение потерь от брака;

· повышение надёжности изделий и сокращение затрат на исправление выпущенного брака;

· повышение механизации технологического контроля и сокращение его трудоёмкости;

· обучение по качеству;

· внедрение мероприятий по повышению культуры и организации рабочих мест контролёров;

· другие необходимые направления работ.

Этот план должен иметь экономическое обоснование, т.е. должны рассчитываться затраты и эффективность, должно быть предусмотрено стимулирование по результатам эффективности.

2. Оперативные или текущие планы разрабатываются на более короткий период и

предусматривают, как правило, оперативное устранение выявленных недостатков.

Мероприятия таких планов не требуют больших материальных затрат и времени для их реализации.

На предприятиях, в основном, так и проводятся эти работы.

От успешного и эффективного проведения этих работ (информация – планирование – реализация мероприятий) в значительной степени зависит эффективность функционирования систем.

Эти работы должны производиться службой качества, в составе которой могут быть подразделения или специалисты (специалист) в зависимости от объёма работ.

8.4. Управление качеством производственных технологических процессов

Под управлением процессом понимается деятельность, связанная с планированием, контролем, регулированием и оцениванием процессов производства, в которое входят:

1. оценка качества покупаемых материалов, полуфабрикатов, комплектующих (ПКИ);

2. управление, регулирование процессов на этапе производства;

3. управление процессами сборки, монтажа, испытаний, проверки готовой продукции.

Достаточно хорошо отработаны и в основном выполняются предприятиями процедуры 1 и 3 этапов.

Так, достаточно хорошо проработаны процедуры входного контроля и отражены в государственном стандарте [19]. Имеющийся у предприятий опыт в этой области подтверждает приемлемость разработанных процедур для производства [20].

Также не вызывает больших проблем организация управления процессами сборки, монтажа, испытаний. Эти процессы выполняются достаточно тщательно, такие процессы контролируются сплошным контролем, как производственным, так и ОТК.

Наибольшие сложности в управлении процессами вызывает процесс изготовления, на который приходится порядка 80 % всего объёма производственных работ.

Производственные процессы крупносерийных машиностроительных производств обычно высоко механизированы и автоматизированы. Механизация и автоматизация контроля этих процессов, как правило, значительно ниже уровня механизации и автоматизация производства.

Вся история научного управления качеством и процессами связана с этапом производства, но многие вопросы недостаточно проработаны и не решены до сих пор, по крайней мере в нашей стране, а то, что разработано, практически не используется предприятиями.

Первые попытки разработать методы управления процессами имели место в 20-30е годы в США, когда были разработаны и получили широкую известность карты Шухарта, которые позволяли наблюдать и регулировать технологический процесс. Эти карты без больших принципиальных изменений применяются и поныне.

В конце 40-х годов в СССР, США, Японии и в ряде других стран была разработана методология управления производственными технологическими процессами, которая включала:

• оценку стабильности технологических процессов;
• наблюдение, регулирование технологических процессов;
• статистический приёмочный контроль.

Как уже отмечалось выше, эти методы в начале 50-х годов ХХ века применялись и на многих отечественных предприятиях, но не прижились.

Эти методы, как казалось, должны бы были стать методологической основой системы бездефектного изготовления продукции. Так и было в США, Японии и некоторых других странах, но не в нашем государстве. При внедрении системы бездефектного изготовления продукции в 50-60 годы эти методы не нашли применения. В то время, при внедрении системы, этого и не требовалось. Лишь спустя 10 лет после начала внедрения системы БИП, её автор Б.А.Дубовиков в своей монографии [21] делает попытку соединить положения системы со статистическими методами.

В 70-е годы эти методы были стандартизированы. Они применялись на некоторых предприятиях, например, на Ижевском механическом и машиностроительном заводах [22, 23], но таких предприятий было немного.

В чём причины такого положения? Почему эти методы не смогли найти широкого применения в нашей стране?

Отметим лишь некоторые, но на наш взгляд наиболее важные причины:

1. отечественная станкоинструментальная база не обеспечивала нужной стабильности;

2. применение статистических методов требует достаточно высокой технической подготовки, специального обучения;

3. применение методов требует определённых затрат труда, по крайней мере в первый период их внедрения;

4. статистические методы, которые были уже разработаны, нуждались в постоянном совершенствовании, имели особенности применения для конкретного производства;

5. можно говорить и о невосприимчивости к этим методам руководства предприятий, и о недостаточном стремлении к действительно высокому качеству в условиях социалистической планово-распределительной системы и о многом другом.

Здесь же мы остановимся на двух ведущих факторах, которые должны быть решены обязательно для дальнейшего внедрения методов, это:

· стабильность технологических процессов;

· соответствующая достигнутой стабильности методология.

Нами была исследована стабильность технологических процессов ряда производств. Это крупносерийные производства машиностроительного профиля, производящие авто-мотопродукцию, спортивно-охотничье оружие, электроинструмент и др.

В результате проведённого исследования выявлено, что на конверсионных производствах, где сравнительно новое оборудование, необходимая стабильность, когда Ср >= 1.0, не превышает 50 %, на других производствах она была еще ниже.

В результате проведённых мероприятий по повышению стабильности она была повышена до требуемой на части операций. Большинство же операций не удалось довести до требуемой стабильности.

Данная ситуация заставляет находить соответствующую методологию.

В связи с этим предлагается следующая методология.

Ситуация первая.

Стабильность технологического процесса характеризуется Ср >= 1.0. Изменчивость подчиняется нормальному закону распределения. Количество изделий, в которых параметр выходит за пределы допуска на незначительную величину не превышает 3 на 1 000 изделий, т.е. можно принять, что процесс способен давать бездефектную продукцию.

В этой ситуации применяются существующие известные методы статистического регулирования и контроля. Здесь можно говорить о бездефектном изготовлении продукции и использовании методов статистического приёмочного контроля с приёмочным числом С

равным 0.

Но как показывают исследования, таких процессов на отечественных предприятиях немного, гораздо больше таких, где стабильность процесса Ср < 1.0.

Здесь уместно вспомнить прагматическую аксиому Э. Деминга: “Производство должно рассматриваться как система, находящаяся в стабильном или нестабильном состоянии. Поэтому решать конкретные проблемы – это ещё недостаточно, всё равно Вы получите только то, что даёт система, необходимы фундаментальные изменения”[7].

Несомненно, аксиома Дёминга соответствует западному производству определённого времени, но она точно соответствует уровню и состоянию современного отечественного производства.

Ситуация вторая.

Стабильность технологического процесса Ср < 1.0.

Для лучшего понимания дальнейшего изложения необходимо дать небольшие теоретические пояснения.

Изменчивость (дисперсия, разброс) параметра подчиняется, в основном, нормальному закону распределения.

Плотность нормального распределения определяется кривой Гаусса. Её вид приведён ниже.

σ (сигма) – стандартное отклонение.

Квадрат стандартного отклонения б² и есть дисперсия.

При Ср = 1.0, величина б = 1/6 допуска.

Если допуск разделить на шесть равных частей, то согласно нормальному закону в центральную зону, равную 2б попадёт 68 % параметров, во вторую зону, равную 4б – 95 %, в поле допуска – 99.73 %, а 3 параметра из 1 000 выйдут за пределы допуска.

Исходя из закона нормального распределения и кривой Гаусса, можно получить следующие зависимости величин среднеквадратичного отклонения (б), индекса (Ср) и уровня дефектности (см. таблицу).

величина среднеквадр. отклонения (б)	0,5	0,417	0,303	0,256	0,195	0,167	0,127	0,1
стабильность процесса (Ср)	0,33	0,4	0,55	0,65	0,86	1,00	1,33	1,66
уровень дефектности, %			10,0	5,0	1,0	0,27	0,006	0,00006

Практически невозможно получить зависимость между среднеквадратичным отклонением и полем допуска, однако с определённой вероятностью можно считать что поле допуска соответствующее разбросу показателей, дающих величину 6, будет равно 26.

Из этого следует, что:

· при разбросе параметров в пределах 0,2 допуска, Ср равно 1.66, а выход за пределы допуска составляет 6 штук на 1 млн.

· при разбросе в пределах 0,33 допуска Ср равно 1.0, а выход за пределы допуска не более 3 штук на 1 000.

· при разбросе в пределах 1,0 допуска Ср равно 0.33, а выход за пределы допуска 32 %.

Здесь необходимо остановиться на одном важном практическом выводе.

При наверке операций на отечественных предприятиях ориентируются, в основном, на величину допуска, т.е. если дисперсия параметра у выборки определённой величины находится в пределах допуска, то такая наверка считается нормальной и достаточной для последующего изготовления партии.

Почему так поступают тоже достаточно понятно:

1. мало кто представляет и знаком с нормальным законом распределения, кривой Гаусса и прочими положениями математической статистики и теории вероятности, на предприятиях, как правило, отсутствуют соответствующие методики;
2. как уже упоминалось выше, стабильность отечественной станкоинструментальной базы не позволяет достигать необходимых результатов.

В подтверждение этого положения можно привести пример из монографии автора системы БИП Б.А. Дубовикова [21]. Он говорит, что ещё 40 лет тому назад было проведено исследование точности и стабильности технологического процесса на Саратовском станкостроительном заводе. Оказалось, что коэффициент точности одного из параметров составлял 0.41, что соответствовало вероятному проценту брака 39,9 %. В результате проведённой работы по стабилизации технологического процесса удалось повысить коэффициент точности до 0.73, что соответствовало уже 6.0 % брака, т.е., как подчёркнуто, достижения значительны. Отмечается также, что работа проводилась по заданию Совнархоза политехническим институтом, на основе ЭВМ, т.е. методология соответствовала современному уровню, причём проводилось достаточно серьёзно. Но лучшего результата, чем брак 6 % достичь не удалось даже на таком уровне.

Можно ли тогда говорить о повсеместном внедрении системы бездефектного изготовления продукции или, по крайней мере, главного её положения - изготовление бездефектной продукции?

Также, наверное, неправильно говорить, что система в тех условиях была однозначно обречена на провал или формальное внедрение.

Как же поступали производственники в таких условиях, когда брак был неизбежен и в значительных количествах. И это понимали те, кто способен был это понять.

Поступали следующим образом: часть брака с небольшими отклонениями выпускали так, по соглашению, часть – по допускным документам (они никуда не делись), часть исправляли, часть списывали, как недопустимый брак.

Так делается и теперь. С тех пор не изменилось ничего.

Какой же выход? В работе [25] предлагаются в основном три варианта:

1. Повышать стабильность.

2. Расширять допуск.

3. При невозможности достижения лучшей стабильности или расширения допуска, вводить сплошной контроль (т.е. разбраковку) и решать, что делать с браком. [25]

Нисколько не отвергая предложенные три варианта, считаем возможным применение и четвёртого, который тоже достаточно известен.

Это установление возможного допустимого процента несоответствий.

В 70-е годы этот вариант считался вполне допустимым и целесообразным в нашей стране и других передовых промышленных странах мира.

На этот вариант были разработаны методические основы, отражённые в нормативно-методических документах.

Так для автомобильной промышленности был разработан стандарт, который допускал 1 % и 4 % несоответствий. Этот стандарт предусматривал методику определения этих уровней, согласно которой при классах точности 1, 2, 3 допускался 1 %, при более низких – 4 %.

Стандарты западных стран допускали более высокие уровни несоответствий (до 10 % и выше). В 1972 году в нашей стране был принят стандарт [26], который предусматривал несоответствия до 10 %, этот стандарт не предусматривал методику определения уровня несоответствия.

Нетрудно заметить, что уровень несоответствий в 1 % или в 4 % соответствует коэффициенту точности близкому к 1, а стало быть не очень расширяет использование статистических методов на отечественных производствах.

Однако и такой достаточно жёсткий уровень несоответствий (1%, 4%) плохо воспринимался конструкторскими службами и встречал их противодействие.

Таким образом, выше указано два фактора, ограничивающих внедрение статистических методов (недостаточный уровень устанавливаемых несоответствий и не принятие этого уровня конструкторами).

А третий, основной, низкая применяемость статистических методов на предприятиях.

Таким образом, исходя из вышесказанного и учитывая реалии отечественных предприятий, выпускающих потребительские товары машиностроительного профиля, можно сделать следующие выводы по применению статистических методов управления процессами.

1. Обязательное проведение оценки точности технологических процессов с расчетом коэффициента точности (стабильности, воспроизводимости) процесса.
2. Последующее построение плана статистического управления процессом, исходя из величины коэффициента точности с соответствующим выбором метода статистического регулирования и статистического приёмочного контроля.
3. Считать возможным и допустимым уровень несоответствий, соответствующий наверке технологической операции в пределах допуска (до 30 % несоответствий: см. таблицу).
4. Проводить постоянную и целенаправленную работу по снижению уровня несоответствий, добиваясь уровня стабильности равного 1,0.
5. Разработать и применять соответствующую технологическому процессу предприятия методологию статистического управления процессами. Об этих методах более подробно ниже.

Исходя из этих задач и учитывая сложности внедрения статистических методов на отечественных предприятиях, должна быть чётко определена организационная структура, способная решать задачи внедрения статистических методов.

Исходя из уже имеющегося опыта работы, для внедрения статистических методов в части управления технологическим процессом на предприятии, необходимо иметь специальное подразделение для этих работ.

Основными задачами этого подразделения должны быть:

· Разработка нормативно-методических документов

· Методическое руководство и контроль за проведением работ

· Оценка стабильности вновь вводимых технологических процессов и уже действующих (по необходимости)

Текущую работу по управлению процессами должны осуществлять специалисты цеха, ОТК при участии производственного персонала.

Конечно, на разных предприятиях эта структура может иметь существенные отличия, но любая структура должна решать вышеприведённые задачи и обеспечивать необходимое функционирование.

8.5. Оценка качества труда, мотивация и стимулирование персонала

Это важнейшее направление работы в 60-е годы получило широкое распространение в нашей стране.

Основные положения и подходы в этой работе были разработаны в рамках системы бездефектного труда. Это система, которая считается продолжением и дальнейшим развитием системы бездефектного изготовления продукции, была разработана и впервые внедрена на Львовских предприятиях в середине 60-х годов прошлого века.

Главной отличительной чертой этой системы была разработка методов оценки качества труда исполнителей и коллективов и организация их морального и материального стимулирования.

Были разработаны методы оценки качества труда исполнителей и работы коллективов и оценка качества с помощью показателей оценки.

Показатели оценки (К_т для исполнителей и К_р для коллективов) рассчитывались с учётом понижающих и повышающих показателей. Эти показатели разрабатывались дифференцировано для каждого исполнителя и коллектива в соответствии с результатами работы.

Оценка качества труда и работы внедрялась широко и повсеместно на многих предприятиях страны, причём не только промышленных, но и торговли, услуг, сельскохозяйственного производства.

Методика оценки качества работы выглядела понятной и эффективной для любого рода деятельности, любых подразделений, любых предприятий.

К сожалению, следует отметить, что и в этой работе было немало формализма, зачастую она носила характер очередной обязательной компании. В таких случаях эффективность этой работы была невелика.

Тем не менее, достоинства системы были настолько очевидны, что она просуществовала до 90-х годов, т.е.- больше, чем любая другая система.

Оценка качества труда дополнялась материальными и моральными стимулами, без которых система не могла существовать и функционировать.

Система стимулирования была разработана и получила распространение во многих странах мира, в том числе и в нашей стране.

В настоящее время система стимулирования эффективно действует во многих странах и оказывает значительное влияние на успешность работ по внедрению и поддержанию функционирования систем качества.

Вызывает удивление, что это хорошо проработанное и эффективно действующее направление работы по качеству не находит отражения в международных стандартах системы ИСО 9 000.

Современный международный опыт в этой работе обретает всё новые эффективные формы и значительно отличается от того, который был несколько десятков лет назад.

Стимулирование трудовой деятельности в передовых промышленных странах, значительно отошло от доктрины начала ХХ века, провозглашённой Д. Тейлором и опирающейся исключительно на материальные стимулы.

Стимул в современном понимании – это внешняя причина, побуждающая людей к деятельности. В трудовом процессе стимул – это материальное или моральное поощрение.

В отличие от стимула мотив – это внутренняя побудительная сила, интерес, стремление, желание и т.п., основу которых составляют разносторонние человеческие потребности [ 7 ].

Система стимулирования и мотивации была развита в трудах А.Маслоу, Ф.Герцберга, Л.Поргетера, Э.Лоулера и др. зарубежных ученых, которые разработали новые формы стимулирования и мотивации.

Персонал предприятия должен побуждаться к достижению требуемых показателей качества продукции постоянным установлением чётких критериев качества труда, разъяснением преимуществ хорошей работы и отрицательных последствий плохой, своевременным признанием и оценкой руководителями усилий и успехов в области качества отдельных исполнителей и групп, широким оповещением о них всего персонала предприятия.

Особое место при подготовке и мотивации персонала в области обеспечения качества занимают новые формы организации групповой деятельности. Это связано с внедрением так называемого партисипативного стиля руководства, т.е. такого стиля, когда все работники принимают участие в решении проблем, возникающих в ходе их трудовой деятельности.

Основное в партисипативном стиле руководства – это реализация возможности подготовки и принятия решения на более низких иерархических уровнях.

Главное внимание при партисипативном стиле руководства уделяется групповой деятельности работников.

Реализация этого метода через “группы участия в управлении качеством” в США или “кружки качества” в Японии в 60-е годы дала значительный результат в решении проблем качества [7].

Эти формы внедрялись и на предприятиях нашей страны, но не получили достаточного развития и не дали той эффективности, которая ожидалась.

Из вышесказанного можно сделать следующие выводы:

1. Оценка качества труда, стимулирование и мотивация являются эффективными механизмами повышения качества.
2. Система качества предприятия должна предусматривать такую чётко разработанную и эффективно работающую систему.
3. Система оценки, стимулирования и мотивации должна включать передовые, современные формы и методы, включая групповые.

8.6. Статистические методы

Статистические методы, т.е. методы, основанные на использовании математической статистики, являются эффективным инструментом сбора, анализа и интерпретации информации о качестве.

Применение этих методов, не требуя больших затрат, позволяет с заданной степенью точности и достоверности судить о состоянии исследуемых явлений (объектов, процессов) в системе качества, прогнозировать и регулировать проблемы на всех этапах жизненного цикла продукции, и на основе этого вырабатывать оптимальные управленческие решения.

Потребность в статистических методах возникает прежде всего с необходимостью минимизации вариабельности (изменчивости) процессов.

Согласно современным воззрениям, источниками вариабельности являются вирусы. Подобно тому, как в медицине невидимые простым глазом вирусы выступают причиной болезни, так и в менеджменте качества своевременно не выявленная вариабельность может представлять собой смертельную опасность для производства, продукции, предприятия. [7]

Основой для создания надёжной иммунной системы, защищающей предприятие от вирусов изменчивости и нестабильности, служат статистические методы.

“Если бы мне пришлось выразить моё послание к менеджменту всего в нескольких словах,- говорил Деминг, - я бы сказал: вся суть в уменьшении вариаций.” [28]

Изменчивость присуща практически всем областям деятельности, связанным с обеспечением качества. Однако наиболее характерна она для процессов, поскольку они имеют множество источников изменчивости. Об этом уже говорилось в разделе 4 настоящей главы, в связи с управлением производственными технологическими процессами.

Но производственные технологические процессы хотя и важнейшая, но не единственная область применения статистических методов.

Статистические методы полезно и целесообразно применять на всех стадиях жизненного цикла продукции.

Так в работе [7] предлагается применение статистических методов на всех одиннадцати стадиях жизненного цикла продукции, при этом по каждой стадии сформулированы задачи, решаемые в системе качества и статистические методы, которые рекомендуется применять для решения этих задач с стандартом ИСО/ТО. Такие рекомендации для применения статистических методов во всех процедурах требований системы ИСО 9001. этот документ издан российским стандартом [36].

Приведём здесь в качестве примера лишь два этапа: производство (1) и контроль (2) из [7].

Производство (1)	разработка технологических процессов	экономико-математические методы (методы Тагути); графики разброса и др.; методы анализа статистических совокупностей (дисперсионный, регрессионный и корреляционный виды анализа) и др.;
обеспечение точности и стабильности технологических процессов	методы статистической оценки точности и стабильности технологических процессов (гистограммы, точностные диаграммы, контрольные карты);
обеспечение стабильности качества продукции при производстве	методы статистического регулирования технологических процессов (точностные диаграммы, контрольные карты);
контроль и испытания (2)	соблюдение метрологических правил, и требований при подготовке, выполнении, и обработке результатов испытаний	графические методы (гистограмма, график разброса и др.); методы анализа статистических совокупностей (методы проверки статистических гипотез, сравнение средних, сравнение дисперсий и др.);
выявление продукции, качество которой, не соответствует, установленным требованиям	методы статистического приёмочного контроля
анализ качества продукции	графические методы (схема Исикавы, диаграмма Парето, расслоение диаграммы Парето и др.); экономико-математические методы (функционально-стоимостной анализ).

К настоящему времени в мировой практике накоплен поистине огромный арсенал статистических методов, многие из которых могут быть достаточно эффективно использованы для решения конкретных вопросов, связанных с менеджментом качества и обеспечением качества продукции.

В той же работе [7] предлагается условно все методы классифицировать по признаку общности на три основные группы:

• графические методы
• методы анализа статистических совокупностей
• экономико-математические методы.

Отмечается, что предложенная классификация не является ни универсальной, ни исчерпывающей, но она даёт наглядное представление о разнообразии статистических методов и о тех потенциальных возможностях, которыми располагают сегодня специалисты предприятий при реализации требований стандартов ИСО по части использования статистических методов в системе качества.

Предлагается следующая характеристика особенностей каждой из групп методов.

Графические методы основаны на применении графических средств анализа статистических данных.

В эту группу могут быть включены такие методы, как контрольный листок, диаграмма Парето, схема Исикавы, гистограмма, диаграмма разброса, расслоение, контрольная карта, график временного ряда и др.

Нетрудно заметить, что в эту группу включены семь простых японских методов статистического управления качеством.

Методы анализа статистических совокупностей служат для исследования информации, когда изменение анализируемого параметра носит случайный характер. Основными методами, включёнными в данную группу, являются: регрессивный, дисперсионный и факторный виды анализа, метод сравнения средних, метод сравнения дисперсий и др.

Эти методы позволяют: установить зависимость изучаемых явлений от случайных факторов как качественную (дисперсионный анализ), так и количественную (корреляционный анализ); исследовать связи между случайными и неслучайными величинами (регрессивный анализ); выявить роль отдельных факторов в изменении анализируемого параметра (факторный анализ) и т.д.

Экономико-математические методы представляют собой сочетание экономических, математических и кибернетических методов. Центральным понятием методов этой группы является оптимизация, т.е. процесс нахождения наилучшего варианта из множества возможных с учётом принятого критерия (критерия оптимальности). Строго говоря, экономико-математические методы не являются чисто статистическими, но они широко используют аппарат математической статистики, что даёт основание включить их в рассматриваемую классификацию статистических методов.

Как видно из изложенного выше, применение статистических методов возможно, полезно и целесообразно при проведении любых работ, связанных с управлением качеством, на всех стадиях жизненного цикла продукции.

Но наиболее широко статистические методы применяются для управления технологическими процессами.

На этом направление статистические методы разработаны наиболее тщательно и подробно и вошли в практику предприятий многих стран.

По применению этих методов существует два подхода:

1. Классический (назовем его так), который разработан и применяется во всех странах мира (кроме Японии);
2. Японский.

При первом подходе, применение статистических методов определяется тремя направлениями:

· статистический анализ точности (стабильности, воспроизводимости) технологических процессов;

· регулирование технологических процессов с помощью контрольных карт;

· статистический приемочный контроль.

Именно по этим трем направлениям в конце 40-начале 50 годов разработана методология (а по контрольным картам, известным как карты Шухарта еще в 20 годы в США) и внедрена в производственную практику предприятий в США, СССР и других странах Европы и Америки.

В производственной практике Японии был разработан несколько иной подход.

Там арсенал статистических методов был разделен на простые и сложные.

К простым методам были отнесены 7 методов, ставшие известные в мире, как 7 простых Японских методов. Считается, что они были разработаны специалистами под руководством К.Исикавы и предназначались не только для оперативного управления технологическим процессом, но и для анализа техпроцесса и нахождения причин несоответствий и путей их преодоления.

Эти методы предназначались для низового производственного персонала, первую очередь для рабочих, имея в виду, что рабочие, особенно объединенные в группы (кружки) качества будут способны сами анализировать состояние техпроцессов и добиваться улучшение их показателей.

С помощью этих методов, по свидетельству самого К.Исикавы, может решаться от 50 до 95% всех проблем, находящихся в поле зрения производственников [7].

Методы эти следующие:

1. Контрольный листок – служит для регистрации данных о качестве, накоплении информации.
2. Диаграмма Парето – это разновидность столбиковой диаграммы, применяемой для наглядного отображения рассматриваемых факторов в порядке уменьшения их значимости, позволяет выявить и наглядно изобразить основные причины дефектов.
3. Причинно – следственная диаграмма, диаграмма К.Исикавы, - это графическое упорядочение факторов, влияющих на объект анализа.
4. Гистограмма - представляет собой один из видов столбиковой диаграммы, дающей наглядное изображение того, с какой частотой повторяется то или иное значение или группа значений.
5. Диаграмма разброса (рассеивания) применяется для выяснения зависимости одной переменной величины (например, показателя качества) от другой.
6. Расслоение данных (стратификация) представляет собой разбивку (группировку) данных на страты (группы).
7. Контрольная карта – карта, на которой для наглядности отображения состояния анализируемого процесса отмечают значения регулируемой характеристики во времени.

При анализе этих методов можно сделать следующие выводы:

1. В семи простых методов отсутствует метод анализа стабильности (точности, воспроизводимости) процесса и статистический приемочный контроль. Эти методы отнесены к сложным.

2. Из семи методов лишь один (контрольные карты) относится к методам оперативного управления процессами. Остальные методы можно определить как исследовательские или информационные (контрольный листок).

Т.е. при сравнении этих двух подходов видна несколько различная идеология, цели и задачи.

До последнего времени в нашей технической литературе описывается первый подход. Он достаточно разработан и стандартизирован, широко применяется или применялся на предприятиях.

В последние годы в технической литературой, как правило, излагается 7 Японских методов.

Нам кажется, что более правильным был бы следующий вариант.

Для статистического управления процессами применяются методы в четырех направлениях:

1. Статистический анализ стабильности тех.процессов;

2. Доведение тех.процесса до максимально возможного уровня стабильности;

3. Мониторинг, управление стабильностью технологического процесса;

4. Статистический приемочный контроль.

Выше перечисленные методы классифицируются как производственные

статистические методы.

Прочие же методы из категории простых Японских относятся к категории исследовательских, которые необходимы для исследовательских работ. Эти методы полностью пригодны для проведения работ на отечественных предприятиях.

Производственные же технические методы желательно использовать с максимальным использованием отечественного опыта.

Согласно этому опыту и нашим исследованиям это значит следующее.

1. Статистический анализ стабильности процессов.

Проводится замером выборки изменчивости (дисперсии) параметров и расчета коэффициента по формуле:

Согласно норм, принятых в мире, Ср должен быть >1,66 при стабильном техпроцессе, или > 1,33 при достаточно стабильном техпроцессе.

При Ср в диапазоне 1,0-1,33 стабильность 6 является недостаточной, а меньше 1,0 - техпроцесс не обеспечивает стабильность и требует ее повышения.

Работа по анализу стабильности доступна специалистам производства, не требует больших затрат труда.

Эта работа может быть значительно ускорена с применением простейших устройств, как например калькулятора с программой, который мгновенно рассчитывает коэффициент после ввода данных дисперсии.

Доведение техпроцесса до максимально возможного уровня стабильности.

При определении уровня стабильности на отечественных производствах выявляется, что значительная часть параметров не соответствует нормам стабильности.

Как показывают исследование такие операции условно можно разделить на 3 категории.

· Стабильность повышается оперативными методами;

· Стабильность повышается после проведение достаточно серьезных работ;

· Стабильность достигает определенного уровня и повысить ее еще не удается.

Работы по повышению стабильности должны быть проведены на всех операциях и установлена технологически возможная стабильность.

Эта технологически возможная стабильность (назовем ее Срт) должна быть отражена в документации. От ее величины зависит дальнейшая технология статистического регулирования процесса и статистического приемного контроля.

Расчет показателей точности и стабильности стандартизован еще в 1970 г. в ГОСТ 16467-70 «Статистические показатели точности и стабильности технологических операции. Методы расчета.

2. Мониторинг управление стабильностью технологического процесса.

Достаточно хорошо разработанная и приемлемая для различных структур методология изложена в стандартах и методических материалах.

Достаточно тщательно и подробно методы статистического управления процессами изложена в Руководстве SPC (статистические управление процессами американской системы качества QS –9000 (31)).

Для успешного осуществления процесса мониторинга, получение максимальной информации важны следующие факторы:

А) Кто и как осуществляет контроль;

Б) Какой применяется вид наблюдения;

Надо отметить, что на Российских предприятиях производство этих работ рабочими-операторами встречает значительные трудности. Гораздо более успешно работа проводится контролерами ОТК, причем при этом решаются две задачи:

· Контроль процесса;

· Набор информации, по которой организуется приемочный контроль.

Наиболее простым и эффективным методом, на наш взгляд, является метод размахов. Этот метод позволяет оценить дисперсию, что адекватно расчету среднеквадратичного отклонения, но намного проще.

Впрочем контролер по результатом выборки может рассчитать и Ср, сравнить его с Срт, т.е. достаточно точно оценить параметры процесса.

Виды контрольных карт, пользование или стандартизованы в ГОСТ Р 50779.40-96 (ИСО 7870-93) «Статистические методы. Контрольные карты. Общее руководство и ведение.» и ГОСТ Р 50779.71-96 (ИСО 7873-93) «Статистические методы. Контрольные карты для арифметических средних».

3. Статистический приемочный контроль.

У нас в стране и за рубежом разработано большое количество методов статистического приемочного контроля.

Целый ряд из них стандартизован в отечественных государственных стандартах.

Так в работе (6) рекомендуется в настоящее время использование следующих стандартов для проведения приемочного контроля.

1. ГОСТ Р50779.0-95. Статистические методы. Основные положение.

2. ГОСТ Р50779.30-95.Статистические методы. Приемочный контроль качества. Общие требования.

3. ГОСТ Р50779.52-95. Статистические методы. Приемочный контроль качества по альтернативному признаку.

4. ГОСТ 16490-70. Качество продукции. Прием качества приемочной статистический с учетом принятых партий с первого предъявления.

5. ГОСТ 16493-70. Качество продукции. Статистический приемочный контроль по альтернативному признаку. Случай недопустимости дефектных изделий в выборке.

Следует отметить, что последние два стандарта изданы еще в 1970 году, но их полезно и целесообразно использовать и в настоящее время.

Сущность статистического приемочного контроля заключается в том что по величине выборке необходимо определить качество всей партии, из которой взята выборка, в связи с этим есть риск ошибочного принятия партии, причем этот риск тем больше, чем меньше величина выборки.

Для уменьшения объема проверок и увеличение качества приемки применяют разнообразные методы: ступенчатый контроль, ужесточение, ослабление контроля и пр.

Можно значительно снизить объем проверок и повысить качество контроля, если известен входной уровень качества.

Входной уровень качества при крупносерийном и массовом производстве является в определенной степени стабильной величиной и может характеризоваться величиной сдачи партий с первого предъявления в условиях системы бездефектного изготовления продукции

В.И.Гербуз провел исследование [33] и выявил зависимость между величиной сдачи партий с первого предъявления и необходимой величиной выборки, которая говорит о том,что чем выше сдача с первого предъявления,тем меньшая выборка необходима для оценки партии.

На основании этих исследований и был разработан государственный стандарт: ГОСТ 16490-70 [32].

Согласно этому стандарту с учетом входного уровня дефектности можно значительно снизить величину выборок, а в том случае когда сдача с первого предъявления близка к 100% приемочный контроль можно заменить инспекционным.

К сожалению, в настоящее время на отечественных предприятиях нечасто ведется учет сдачи с первого предъявления, тем более на основе статистических методов.

Можно использовать и другой вариант. Уровень входного контроля можно

определять при периодической инспекции технологического потока и расчета коэффициента воспроизводимости, который имеет прямую зависимость со сдачей с первого предъявления и в этом случае можно использовать выводы и планы контроля стандарта [32].