КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА

Статистические методы контроля качества

Качество относится к числу важнейших критериев функционирования предприятия в условиях относительно насыщенного рынка и преобладающей неценовой конкуренции. Эффективно управлять процессами производства – значит активно использовать экономические и организационные рычаги воздействия на разработку, производство и эксплуатацию изделий. Качество продукции обеспечивается в первую очередь самим изготовителем на всех этапах жизненного цикла, начиная с проектирования и разработки, а также непрерывно в процессе производства. Для того чтобы выпускать продукцию высокого технического уровня и качества, необходимо эффективно управлять процессами формирования этих комплексных и обобщающих характеристик изделий.

Контроль является одной из важнейших функций действующих на предприятии системы управления качеством. Современные методы контроля качества продукции, позволяющие при минимальных затратах достичь высокой стабильности показателей качества, приобретают всё большее значение. Значение контроля заключается в том, что он позволяет вовремя выявить ошибки, чтобы затем оперативно исправить их с минимальными потерями.

Основным методом повышения качества является цикл контроля PDCA, где Р (Plan) – составление плана работы, D (Do) – выполнение работы в соответствии с планом, C (Check) – проверка соответствия полученного результата запланированному, A (Action) – принятие необходимых мер в случая отклонения результата исполнения от запланированного результата. После завершения первого цикла вновь переходят к составлению нового плана, в который вносится коррекция с учётом предыдущей ошибки. Цикл повторяется до совпадения результата с планом.

При осуществлении контроля качества производится обязательный сбор данных, а затем их обработка. Но данные, касающиеся даже одного и того же параметра изделия, не могут быть многократно получены при идентичных условиях, так как в ходе процесса меняются отдельные процессы и обстоятельства. Поэтому при операциях, относящихся к контролю качества, приходится иметь дело с большим числом данных, характеризующих те или иные параметры изделия, условия процесса и т.д. Эти данные при повторных измерениях всегда оказываются несколько отличающимися от полученных в другое время и при других условиях, то есть всегда наблюдается разброс данных. Анализируя разброс данных, можно найти решение возникшей в процессе производства проблемы.

Обычно для обработки и анализа данных используют не один, а несколько статистических методов. Это иногда позволяет получить ценную информацию, которая при анализе только одним методом может ускользнуть.

Цели управления качеством с помощью статистических методов

При повторяющихся рабочих процессах, прежде всего при серийном и массовом производстве, определённые факторы снижения качества становятся типичными. Использование математико-статистических методов даёт возможность исследовать протекание технологического процесса. В результате достигаются наилучшие качественные показатели, неуклонно повышается производительность труда и снижается себестоимость.

В таком случае говорят, что процесс изготовления является статистически управляемым. Статистические методы позволяют обнаружить: где, когда, кем и при каких обстоятельствах вызваны те или иные помехи в производственном процессе. Это повышает чувство ответственности всех участников производственного процесса, способствует тесному сотрудничеству и рождает новое отношение к понятию «качество».

Диаграмма причин и результатов

Когда решается задача анализа возможных причин, ответственных за тот или иной дефект или проблему, целесообразно эти причины определённым образом упорядочить, провести их классификацию, выявить максимально возможное их количество без риска упустить какую-нибудь из них. При этом очень важно обеспечить наглядность, т. е. ситуацию, при которой все причины и их отношение к результату постоянно находились бы в поле зрения.

Объектами исследования с помощью причинно-следственных диаграмм могут быть: появление дефектности изделий, увеличение расходов на устранение брака, падение спроса на продукцию на рынке, управление персоналом и т. д.

Диаграмму причин и результатов впервые внедрил в производственную практику профессор Токийского университета Каору Исикава (1953 г.) и, вскоре она получила широкое распространение во многих фирмах Японии. Затем она была включена в японский промышленный стандарт по терминологии в области контроля качества.

Безусловно, это один из наиболее элегантных и широко используемых методов среди так называемых семи простых инструментов контроля качества. Иначе диаграмму Исикавы называют причинно-следственной диаграммой или «рыбий скелет».

Диаграмма «рыбий скелет»:

• разбивает проблемы на маленькие кусочки;
• даёт возможность многие причины представить графически;
• показывает, как взаимодействуют различные причины;
• следует правилам мозгового штурма, когда идеи генерируются.

Построение данной диаграммы состоит из следующих этапов.

1. Определение цели

На этом этапе в качестве объекта исследования выбирают или производственную проблему, или один из показателей, качество которого необходимо обеспечить. Целесообразно, чтобы этому выбору предшествовало определение существенных факторов, которые обусловливают производственные, в частности, финансовые потери. Тогда в качестве проблемы или объекта исследования будет выступать один из этих факторов, как правило, тот, который обусловливает максимальные убытки.

Желательно, чтобы анализируемую проблему можно было выразить количественно или выбирать наиболее подходящий параметр, который в большей степени её отражает.

2. Определение главных факторов

Практика показывает, что для любого производства чаще всего число причин, главных факторов, то есть факторов первого порядка, которые изначально влияют на рассматриваемый показатель качества, улучшая или ухудшая его, определяется «правилом 5М»:

• менеджер (человек);
• машина;
• метод;
• материал;
• едиум (среда).

В отдельных случаях главные факторы могут определяться и иначе в зависимости от особенностей производства. В частности, не исключены ситуации, когда главных факторов может быть и меньше, а иногда их число может быть и больше пяти.

Важно помнить, что показатели качества, являющиеся следствием процесса, обязательно испытывают разброс. Поиск факторов, оказывающих особенно большое влияние на разброс показателей качества изделия (т.е. на результат), называют исследованием причин.

При составлении списка факторов, влияющих на появление дефекта, нельзя отбрасывать ни один из них, сколь бы незначительным он не казался. Если на первоначальной стадии построения диаграммы какой-то влияющий фактор выпал из зрения, то, скорее всего он не появится в дальнейшей работе. Факторы, влияние которых на рассматриваемый дефект маловероятно, могут быть отброшены при последующем анализе диаграммы, но на этапе её построения они должны быть представлены все без исключения, чтобы было все ясно, что они уже приняты во внимание на каком-то этапе анализа.
Когда составляется список всевозможных влияющих факторов и проводится их распределение по степени важности, весьма полезно с целью генерирования максимально возможного числа идей и сбора мнений различных людей по рассматриваемой проблеме применять достаточно хорошо зарекомендовавший себя метод «мозгового штурма».

3. Выявление вторичных факторов

Безусловно, влияние главных факторов в свою очередь определяется тем, что сами зависят от каких-то других факторов. Поэтому после того, как определены главные факторы, выявляются вторичные факторы, влияющие на каждый отдельный фактор из «5М». Вторичные факторы также наносятся на диаграмму. Факторы второго порядка могут определяться факторами третьего порядка и т. д. Группировка факторов второго и последующих порядков обычно носит условный характер и зависит от поставленной цели и условий анализа.

Информация о показателях качества для построения диаграммы собирается из всех доступных источников; используются журнал регистрации операций, журнал регистрации данных текущего контроля, сообщения рабочих производственного участка и т. д. Очень важно проследить корреляционную зависимость между причинными факторами (параметрами процесса) и показателями качества.

4. Построение диаграммы

Для построения причинно-следственной диаграммы данные заносятся в таблицу рабочего окна:

Затем в основном рабочем окне системы в выпадающем меню выберите команду Statistics/ Industrial Statistica & Six Sigma/ Process Analysis:

В появившемся окне выберите команду Cause-effect (Ishikawa, Fishbone) diagrams и нажмите OK. Появится окно, в котором с помощью кнопки Variables необходимо отметить, какие факторы будут находиться вверху «хребта рыбы», а какие внизу:

С помощью вкладок Arrows и Font sizes можно выбрать размер шрифтов для надписей, толщину и угол наклона линий «костей». Пример диаграммы:

5. Украшательства

Нанесите на диаграмму всю необходимую информацию: её название; наименование изделия, процесса или группы процессов; имена участников процесса; дату и т.д. Это можно сделать с помощью панели рисования, доступной в программном окне.

Построенную диаграмму Исикавы необходимо постоянно совершенствовать. Это позволяет получить действительно ценную диаграмму, которая поможет в решении и других проблем, которые могут возникнуть в дальнейшем не только в связи с рассматриваемым показателем качества, но и при возникновении других дефектов или несоответствий:

Дальнейшая работа будет состоять в том, чтобы на основе наблюдений за реальным процессом, в результате которого потеря качества, установить действительную связь между исследуемым показателем качества и выбранными факторами (причинами), которые оказывают на него наибольшее негативное воздействие.

Закон 80/20

Смысл закона, восходящего к работам социолога Вильфредо Парето, состоит в том, что за 80 % результата отвечает 20 % причин.

Поскольку подавляющую долю эффекта определяет лишь небольшая доля элементов, дающих максимальный вклад, их влияние оказывается непропорционально велико, поэтому этот закон также называют принципом дисбаланса.

Под «результатом» процесса может пониматься, например, суммарный объём продаж многономенклатурного товара, благосостояние населения страны, объём товара на складе, количество жителей городов и т.п. Важным является то, чтобы число составляющих (количество ассортиментных позиций, население страны, количество городов и т. д.), было бы велико.

Популярность закона Парето определяется с одной стороны его чрезвычайной простотой и наглядностью, а с другой стороны – возможностью применения в анализе очень широкого круга процессов. Например:

• 80 % пыли подметается с 20 % пола, по которому чаще всего ходят;
• 80 % стирки уходит на 20 % одежды, которую чаще всего носят;
• 80 % покупок делают 20 % покупателей;
• 80 % телефонных звонков делают 20 % абонентов;
• 80 % продукции выпускают 20 % предприятий;
• 80 % работы делают 20 % людей;
• 80 % людей считают, что они входят в эти 20 %;
• 80 % пользования файлами осуществляется в пределах 20 % файлов;
• 80 % времени, отдаваемого чтению, тратится на 20 % газетных страниц;
• 80 % потерь на производстве дают только 20 % видов дефектов, а оставшиеся 80 % видов дефектов обуславливают остальные 20% потерь.

Конечно, соотношение 80/20 не является абсолютным и универсальным, хотя, как правило, отклонения от этого соотношения не очень велики. Зачастую соотношение 80/20 трансформируется в 85/15 или в 70/30. Дополняемость до 100 % входящих в исследуемый закон величин не является обязательной.

Анализ Парето

Дж. Джуран использовал закон Парето для классификации проблем качества на немногочисленные (но существенно важные) и многочисленные (несущественные) и назвал этот метод анализом Парето. Согласно этому методу в большинстве случаев подавляющее число дефектов и связанных с ними материальных потерь возникает из-за относительно небольшого числа причин. Таким образом, выяснив причины появления основных дефектов, можно устранить почти все потери, сосредоточив усилия на ликвидации именно этих причин.

С помощью анализа Парето можно выявить, какой из видов дефектов приносит наибольшие потери во времени или в материалах, какие дефекты встречаются наиболее часто. Можно анализировать экономические проблемы предприятия, социальные процессы в больших коллективах, психологические проблемы в группах и много других проблем, возникающих в производственной, экономической, социальной и других сферах деятельности. Диаграммы Парето применять целесообразно только в том случае, когда анализируется большое число видов дефектов или причин их появления и когда выявление группы существенных причин затруднено.

Диаграмма Парето по результатам деятельности предназначена для выявления главной проблемы. Она отражает нежелательные результаты деятельности: дефекты, поломки, отказы, ремонты, возвраты продукции, объём потерь, затраты, нехватку запасов, ошибки в составлении счетов, срыв сроков поставок и прочее.

Диаграмма Парето по причинам отражает причины проблем, возникающих в ходе производства. Она используется для выявления главной из них: исполнитель работы, оборудование, сырьё, метод работы, измерения.

Построение диаграммы Парето начинают с классификации возникающих проблем по отдельным факторам (например, проблемы, относящиеся к браку, к работе оборудования или исполнителей и т.д.). Затем производят сбор и анализ по каждому фактору, чтобы выяснить, какие из этих факторов являются превалирующими при решении проблем.

В качестве примера рассмотрим данные по ремонту оборудования и построим диаграмму Парето для дефектов и вызванных ими потерь (4 и 5 столбцы таблицы). Выберем модуль Statistics/ Industrial Statistic & Six Sigma/ Quality Control Charts/ Pareto chart analysis:

В появившемся диалоговом окне необходимо выбрать формат для ввода данных и нажать ОК. Если диаграмма строится только по причинам, используются настройки по умолчанию – Codes (requires tabulation of data codes):

Если диаграмма строится по причинам и стоимости, выбираем опцию Codes and counts (one variable with defect type, one variable with counts).

В появившемся диалоговом окне осталось выбрать переменные и нажать ОК:

В результате будет построена диаграмма Парето:

Диаграмму можно отредактировать с помощью панели рисования и с помощью настроек панели «свойства графиков». На рисунке таким образом отмечено 80 % дефектов – остановка, повреждение цепи, износ, сбой, погрешность. Остальные дефекты дают только 20 % потерь. Диаграмму можно вывести в виде таблицы, если вернуться к окну построения диаграммы и нажать кнопку Display chart summary. Накопленный процент отображается в последней строке таблицы.

С помощью диаграммы по результатам выявляются существенные дефекты. Затем из них выбирается дефект, который встречается наиболее часто, после чего выдвигаются предположения о том, какие причины могут быть ответственны за этот дефект. Здесь можно использовать в качестве метода анализа диаграмму Исикавы. Далее на основе дополнительных наблюдений строится диаграмма Парето по причинам и из них выявляются существенные, которые и устраняются в первую очередь. Подобным образом последовательно устраняются все существенные дефекты, выявленные с помощью диаграммы по результатам.

После устранения существенных дефектов снова строится диаграмма Парето по результатам и выявляются существенные дефекты среди оставшихся. Эти дефекты снова анализируются с помощью диаграммы по причинам и затем устраняются.

В заключение – несколько советов, которые помогут в построении и интерпретации диаграммы Парето.
1. Прежде чем строить диаграмму, следует определиться в следующих вопросах:

• какие проблемы необходимо решить: потери в деньгах, материалах, во времени или другое;
• какие данные надо собирать и как их классифицировать: по виду дефектов, по месту возникновения, по станкам, по рабочим и т.д.;
• если анализ связан с проведением измерений, следует позаботиться о точности измерительных средств;
• если необходимо оценить финансовые потери, связанными с дефектами, необходимо разработать методики оценки затрат по каждому виду дефектов отдельно.

2. Воспользуйтесь разными классификациями. Суть проблемы можно уловить, наблюдая явление с разных точек зрения, поэтому важно опробовать различные пути классификации данных, пока не выявятся немногочисленные существенные факторы, что и служит целью анализа Парето.

3. Нежелательно, чтобы группа «прочие» факторы составляла большой процент. Если такое происходит, значит, объекты наблюдения расклассифицированы неправильно и слишком много объектов попало в одну группу. В этом случае надо использовать другой принцип классификации.

4. Если данные можно представить в денежном выражении, лучше всего показать это на вертикальных осях диаграммы Парето. Если нельзя оценить существующую проблему в денежном выражении, само исследование может оказаться неэффективным.

5. Если нежелательный фактор можно устранить с помощью простого решения, это надо сделать незамедлительно независимо от того, каким бы незначительным он ни был. Поскольку диаграмма Парето расценивается как эффективное средство решения проблем, следует рассматривать только немногочисленные существенные причины. Однако если относительно неважная причина устраняется простым путём, это послужит примером эффективного решения проблемы, а приобретённый опыт, информация и моральное удовлетворение окажут большое воздействие на дальнейшую процедуру решения проблем.

Карты контроля качества

Изготовление продукции всегда связано с непостоянством условий производства. Это приводит к определённым изменениям признака качества изготовляемых изделий. При хорошо спланированном и правильно осуществляемом процессе эти изменения незначительны. В таком случае говорят, что процесс является статистически подконтрольным.

Как правило, производственные процессы протекают в статистически регулируемом состоянии, однако время от времени случаются ситуации, когда под воздействием неслучайных причин процесс выходит из состояния статистического контроля. В таких случаях необходимо как можно быстрее обнаружить причину этих вариаций, что без применения специальных методов сделать порой весьма трудно.

Пусть, например, при контроле продукции обнаружено, что некий ее параметр начал выходить как за верхнюю, так и за нижнюю границу допуска. Это может быть либо следствием того, что увеличилось технологическое рассеяние, т.е. возросла величина σ, либо кривая рассеяния без изменения величины σ смещается то к одной, то к другой границе допуска выходя за эту границу.

Совершенно ясно, что причины ухудшения процесса в этих двух случаях различны, хотя результат одинаков. В первом они могут быть связаны с тем, что процесс разладился из-за увеличения вариаций внутри самого процесса, что привело к увеличению рассеяния, а во втором на процесс действует какая-то существенная, возможно, периодическая внешняя причина, заставляющая кривую рассеяния смещаться. От того, насколько верно будет определен характер изменений, произошедших в процессе, зависит направление поиска и устранение их причин.

Для решения этой задачи используется механизм, разработанный в 1924 году американским инженером Вальтером Шухартом, базирующийся на использовании контрольных карт, часто называемых картами Шухарта.

Карты контроля качества, или контрольные карты служат для постоянного контроля за тем, чтобы производственный процесс оставался статистически подконтрольным.

Основная цель применения контрольных карт – быстрое обнаружение характера изменений в производственных процессах по результатам наблюдения за параметрами продукции с целью поиска их причин и корректировки процесса ещё до того, как начнёт появляться бракованная продукция.

Разработка и применение контрольных карт служат одновременно нескольким целям.
1. Повышение производительности труда. С помощью контрольных карт регулируется и контролируется степень соответствия между действительным и заданным состояниями процесса производства, выраженным через признак качества производимой продукции. Применение контрольных карт должно содействовать скорейшему обнаружению и устранению нежелательных изменений контрольной величины: выборочного среднего значения, рассеяния, числа бракованных изделий или дефектов. Это ведёт к сокращению брака и числа ненужных остановок производства, а тем самым и к повышению производительности труда.

2. Документирование внутрипроизводственных мер по обеспечению качества. Заполнение карты контроля качества, которые выполнили уже свою функцию как инструмент регулирования производственного процесса, имеют для производителя большое значение.

3. Изучение возможностей производственного процесса. Прежде чем продукция будет изготавливаться в больших количествах, нужно удостовериться, что управляемый контрольными картами производственный процесс действительно отвечает требованиям относительно среднего значения и рассеяния интересующего признака качества. В противном случае производство может быть прервано из-за превышения контрольных границ. Контрольные карты являются хорошим вспомогательным средством для изучения возможностей производственного процесса.

Цели использования контрольных карт:

• держать под контролем значение определенной характеристики;
• проверять стабильность процессов;
• немедленно принимать корректировочные меры;
• проверять эффективность принятых мер.

Все описанные ранее статистические методы дают возможность зафиксировать состояние процесса в определённый момент времени. В отличие от них метод контрольных карт позволяет отслеживать состояние процесса во времени и более того – воздействовать на процесс до того, как он выйдет из-под контроля.

Контрольные карты – это линейные графики для оценки управляемости процесса по результатам сравнения отдельных измерений с заданными контрольными границами:

Всякая контрольная карта состоит обычно из трёх линий. Центральная (средняя) линия представляет собой требуемое среднее значение характеристики контролируемого параметра качества. Две другие линии, одна из которых находится над центральной – верхний контрольный предел (UCL – Upper Control Level), а другая под ней – нижний контрольный предел (LCL – Lower Control Level), представляют собой максимально допустимые пределы изменения значений контролируемой характеристики (показателя качества), чтобы считать процесс удовлетворяющим предъявляемым к нему требованиям.

Виды контрольных карт

Контрольные карты применяются как для анализа количественных данных, когда результаты измерений показателя качества непрерывны и выражаются в числовой форме, так и в случае, когда информация об объектах дискретна и ограничена выводом типа «годен» – «не годен». В первом случае применяются контрольные карты по количественному признаку, во втором – по альтернативному.

Карта индивидуальных значений (x) применяется, когда наблюдение производится над сравнительно небольшим числом объектов, и все они подвергаются контролю. Чаще всего это бывает при наладке и настройке процесса, когда преследуется цель его предварительного исследования.

Карта средних арифметических и размахов (x-R) применяется в случае контроля по количественному признаку таких показателей качества, как длина, масса, прочность на разрыв и др., при массовом производстве. Достоинство её состоит, во-первых, в том, что она позволяет отслеживать во времени как настройку процесса, так и его наладку, а во-вторых, выводы относительно характеристик делаются на основе малых выборок из большого числа рассматриваемых единиц продукции, что существенно удешевляет контроль текущих характеристик процесса.

Карта доли дефектной продукции (p) применяется в случае контроля качества по определённой доле дефектных изделий (например, доле дефектных винтов по длине винта, доле неисправных электрических лампочек по качеству металла и т.д.);

Карта числа дефектных единиц продукции (pn) применяется в случае, когда показатель качества представлен альтернативным («годен» – «не годен») признаком, и применяется для отслеживания числа дефектных изделий в выборках одинакового объёма.

Карта числа дефектов (C) применяется в случае, когда контроль качества осуществляется путем суммарного числа дефектов в заранее установленном постоянном объёме проверяемых изделий (например, число разрывов на постоянной площади ткани).

Карта числа дефектов на единицу продукции (U) применяется, когда площадь, длина или другой параметр образца продукции не является постоянной величиной. Карту применяют также и для случаев проверки спорных изделий не более чем одному качественному признаку. Сюда относят качественные признаки, которые контролируют с помощью калибров, либо электрическим или химическим способом, либо визуально.

Принцип построения карт всех типов одинаков. Разница состоит в расчёте контрольных пределов, которые устанавливаются исходя из теоретических соображений. Об этом можно прочитать в специальной литературе.

Читать дальше