Структура затрат фирм США и Японии на поддержание качества произведенного товара

Один из базовых принципов управления качеством состоит в принятии решений на основе фактов. Наиболее полно это решается методом моделирования процессов, как производственных, так и управленческих инструментами математической статистики. Однако, 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.

Причинно-следственная диаграмма (диаграмма Иши-кавы). Диаграмма типа 5М рассматривает такие компо­ненты качества, как «человек», «машина», «материал», «ме­тод», «контроль», а в диаграмме типа 6М к ним добавляет­ся компонент «среда». Применительно к решаемой задаче квалиметрического анализа, для компонента «человек» необходимо определить факторы, связанные с удобством и безопасностью выполнения операций; для компонента «ма­шина» — взаимоотношения элементов конструкции ана­лизируемого изделия между собой, связанные с выполне­нием данной операции; для компонента «метод» — факторы,

связанные с производительностью и точностью выполняе­мой операции; для компонента «материал» — факторы, связанные с отсутствием изменений свойств материалов изделия в процессе выполнения данной операции; для ком­понента «контроль» — факторы, связанные с достоверным распознаванием ошибки процесса выполнения операции; для компонента «среда» — факторы, связанные с воздей­ствием среды на изделие и изделия на среду.

Контрольные листки. Контрольные листки могут при­меняться как при контроле по качественным, так и при контроле по количественным признакам.

Гистограммы. Гистограммы — один из вариантов стол­бчатой диаграммы, отображающий зависимость частоты по­падания параметров качества изделия или процесса в оп­ределенный интервал значений от этих значений. Гистог­рамма строится следующим образом.

1.Определяем наибольшее значение показателя качества.

2.Определяем наименьшее значение показателя качества.

3.Определяем диапазон гистограммы как разницу междунаибольшим и наименьшим значением.

4. Определяем число интервалов гистограммы. Часто
можно пользоваться приближенной формулой: (число ин­
тервалов) = Ц (число значений показателей качества). На­
пример, если число показателей = 50, число интервалов
гистограммы = 7.

5. Определяем длину интервала гистограммы = (диапа­
зон гистограммы)/(число интервалов).

6. Разбиваем диапазон гистограммы на интервалы.

7. Подсчитываем число попаданий результатов в каж­
дый интервал.

8. Определяем частоту попаданий в интервал = (число
попаданий)/(общее число показателей качества).

9. Строим столбчатую диаграмму.

Диаграммы разброса. Диаграммы разброса представ­ляют из себя кривые, которые позволяют выявить корре­ляцию между двумя различными факторами.

Анализ Парето. Анализ Парето получил свое название по имени итальянского экономиста Вилфредо Парето,

который показал, что большая часть капитала (80%) нахо­дится в руках незначительного количества людей (20%). Парето разработал логарифмические математические мо­дели, описывающие это неоднородное распределение, а ма­тематик М. Лоренц представил графические иллюстрации. Правило Парето — «универсальный» принцип, который при­меним во множестве ситуаций, и без сомнения — в реше­нии проблем качества. Джозеф Джуран отметил «универ­сальное» применение принципа Парето к любой группе причин, вызывающих то или иное последствие, причем большая часть последствий вызвана малым количеством причин. Анализ Парето ранжирует отдельные области по значимости или важности и призывает выявить и в пер­вую очередь устранить те причины, которые вызывают наи­большее количество проблем (несоответствий).

Анализ Парето, как правило, иллюстрируется диаграм­мой Парето, на которой по оси абсцисс отложены причины возникновения проблем качества в порядке убывания выз­ванных ими проблем, а по оси ординат — в количествен­ном выражении сами проблемы, причем как в численном, так и в накопленном (кумулятивном) процентном выра­жении.

Стратификация. По существу стратификация — про­цесс сортировки данных согласно некоторым критериям или переменным, результаты которого часто показывают­ся в виде диаграмм и графиков. Мы можем классифици­ровать массив данных в различные группы (или катего­рии) с общими характеристиками, называемыми перемен­ной стратификации. Важно установить, которые переменные будут использоваться для сортировки. Стратификация — основа для других инструментов, таких как анализ Парето или диаграммы рассеивания. Такое сочетание инструмен­тов делает их более мощными. Контрольные карты.

Контрольные карты — специальный вид диаграммы, впервые предложенный В. Шухартом в 1925 г. Они ото­бражают характер изменения показателя качества во вре­мени и дифференцируются на контрольные карты по ко­личественным признакам и качественным признакам.

Контрольные карты по количественным признакам. Контрольные карты по количественным признакам — это,как правило, сдвоенные карты, одна из которых изобража­ет изменение среднего значения процесса, а 2-я — разброса процесса. Разброс может вычисляться или на основе раз­маха процесса R (разницы между наибольшим и наимень­шим значением), или на основе среднеквадратического отклонения процесса S. В настоящее время обычно исполь­зуются х— S карты, х — R карты используются реже.

Применяемые контрольные карты по качественным признакам бывают следующих видов:

* карта для доли дефектных изделий (р — карта) — в р — карте подсчитывается доля дефектных изделий в вы­борке. Она применяется, когда объем выборки — перемен­ный;

Ф карта для числа дефектных изделий (пр — карта) — в пр — карте подсчитывается число дефектных изделий в выборке. Она применяется, когда объем выборки — посто­янный;

4 карта для числа дефектов в выборке (с — карта) — в с — карте подсчитывается число дефектов в выборке; Кар­та для числа дефектов на одно изделие (и — карта) — в и — карте подсчитывается число дефектов на одно изде­лие в выборке.