Цель метода «Семь основных инструментов контроля качества» заключается в выявлении проблем, подлежащих первоочередному решению, на основе контроля действующего процесса, сбора, обработки и анализа полученных фактов (статистического материала) для последующего улучшения качества процесса.
Суть метода - контроль качества (сравнение запланированного показателя качества с действительным его значением) - это одна из основных функций в процессе управления качеством, а сбор, обработка и анализ фактов - важнейший этап этого процесса.
Из множества статистических методов для широкого применения выбраны только семь, которые понятны и могут легко применяться специалистами различного профиля. Они позволяют вовремя выявить и отобразить проблемы, установить основные факторы, с которых нужно начинать действовать, и распределить усилия с целью эффективного разрешения этих проблем.
Ожидаемый результат - решение до 95% всех проблем, возникающих на производстве.
Семь основных инструментов контроля качества – набор инструментов, позволяющих облегчить задачу контроля протекающих процессов и предоставить различного рода факты для анализа, корректировки и улучшения качества процессов.
1. Контрольный листок - инструмент для сбора данных и их автоматического упорядочения для облегчения дальнейшего использования собранной информации.
2. Гистограмма - инструмент, позволяющий зрительно оценить распределение статистических данных, сгруппированных по частоте попадания данных в определенный (заранее заданный) интервал.
3. Диаграмма Парето - инструмент, позволяющий объективно представить и выявить основные факторы, влияющие на исследуемую проблему, и распределить усилия для ее эффективного разрешения.
4. Метод стратификации (расслаивания данных) - инструмент, позволяющий произвести разделение данных на подгруппы по определенному признаку.
5. Диаграмма разброса (рассеивания) - инструмент, позволяющий определить вид и тесноту связи между парами соответствующих переменных.
6. Диаграмма Исикавы (причинно-следственная диаграмма) - инструмент, который позволяет выявить наиболее существенные факторы (причины), влияющие на конечный результат (следствие).
7. Контрольная карта - инструмент, позволяющий отслеживать ход протекания процесса и воздействовать на него (с помощью соответствующей обратной связи), предупреждая его отклонения от предъявленных к процессу требований.
Контрольные листы (или сбор данных) - специальные бланки для сбора данных. Они облегчают процесс сбора, способствуют точности сбора данных и автоматически приводят к некоторым выводам, что очень удобно для быстрого анализа. Результаты легко преобразуются в гистограмму или диаграмму Парето. Контрольные листки могут применяться как при контроле по качественным, так и при контроле по количественным признакам. Форма контрольного листа может быть разной, в зависимости от его назначения.
Для нахождения правильного пути достижения поставленной цели или решения возникшей проблемы, первое, что необходимо сделать - собрать необходимую информацию, которая послужит основой для дальнейшего анализа. Желательно, чтобы собранные данные были представлены в структурированной и удобной для обработки форме. Для этого, а также для уменьшения вероятности возникновения ошибок при сборе данных применяют контрольный листок.
Контрольный листок – форма, предназначенная для сбора данных и их автоматического упорядочивания, что позволяет облегчить дальнейшее использование собранной информации.
По своей сути контрольный листок - бумажный бланк, на котором напечатаны контролируемые параметры, в соответствии с которыми, при помощи пометок или простых символов, в листок заносятся необходимые и достаточные данные. То есть контрольный листок – средство регистрации данных.
Форма контрольного листка зависит от поставленной задачи и может быть очень разнообразной, но в любом случае в ней рекомендуется указывать:
Тему, объект исследования (обычно указывается в заголовке контрольного листка);
Период регистрации данных;
Источник данных;
Должность и фамилию работника, регистрирующего данные;
Условные обозначения, для регистрации полученных данных;
Таблицу регистрации данных.
При подготовке контрольных листков нужно следить за тем, чтобы использовались наиболее простые способы их заполнения (цифры, условные значки), число контролируемых параметров было по возможности наименьшим (но достаточным для анализа и решения проблемы), а форма листка была как можно понятнее и удобнее для заполнения даже неквалифицированным персоналом.
1. Сформулируйте цель и задачи, для которых собирается информация.
2. Выберите методы контроля качества, с помощью которых будет производиться дальнейший анализ и обработка собранных данных.
3. Определите временной период, в течение которого будут проводиться исследования.
4. Разработайте меры (создайте условия) для добросовестного и своевременного внесения данных в контрольный листок.
5. Назначьте ответственных за сбор данных.
6. Разработайте форму бланка контрольного листка.
7. Подготовьте инструкции по выполнению сбора данных.
8. Проведите инструктаж и обучение работников сбору данных и внесению их в контрольный листок.
9. Организуйте периодические проверки сбора данных.
Самым острым вопросом, возникающим при решении проблемы, является достоверность собираемой персоналом информации. Найти решение на основании искаженных данных очень затруднительно (если вообще возможно). Принятие мер (создание условий) для регистрации работниками истинных данных является необходимым условием для достижения поставленной задачи.
Рис. Примеры контрольного листка
Возможно использование электронных бланков
При этом к минусам электронной формы контрольного листка по сравнению с бумажной можно отнести:
- б о льшую сложность для использования;
- необходимость тратить больше времени на внесение данных.
К плюсам:
- удобство обработки и анализа данных;
- высокая скорость получения необходимой информации;
- возможность одновременного доступа к информации множества людей.
Однако большинство собираемых данных приходится дублировать в бумажном виде. Проблема в том, что это ведет к снижению производительности: время, которое экономится на проведение анализа, хранение и получение необходимой информации большей частью нивелируется за счет двойной работы по регистрации данных.
Гистограмма – инструмент, который позволяет наглядно изобразить и легко выявить структуру и характер изменения полученных данных (оценить распределение), которые трудно заметить при их табличном представлении.
Проведя анализ формы полученной гистограммы и ее местоположения относительно интервала допуска можно сделать заключение о качестве рассматриваемой продукции или состоянии изучаемого процесса. На основе заключения вырабатываются меры по устранению отклонений качества продукции или состояния процесса от нормы.
В зависимости от способа представления (сбора) исходных данных, методика построения гистограммы разбивается на 2 варианта:
I вариант Для сбора статистических данных разрабатываются контрольные листки показателей продукции или процесса. При разработке бланка контрольных листков необходимо сразу определиться с количеством и размером интервалов, в соответствии с которыми будет производиться сбор данных, на основе которых в свою очередь будет построена гистограмма. Это необходимо в связи с тем, что после заполнения контрольного листка пересчитать значения показателя для других интервалов будет практически невозможно. Максимум, что можно будет сделать – не учитывать интервалы, в которые не попало ни одно значение и объединять по 2, 3 и т.д. интервала, не боясь исказить данные. Как вы понимаете при таких ограничениях, к примеру, из 11 интервалов сделать 7 практически невозможно.
Методика построения :
1. Определите количество и ширину интервалов для контрольного листка.
Точное количество и ширину интервалов стоит выбирать исходя из удобства использования или по правилам статистики. Если для измеряемого показателя существуют допуски, то стоит ориентироваться на 6-12 интервалов внутри допуска и 2-3 интервала за пределами допуска. Если допусков нет, то оцениваем возможный разброс значений показателя и тоже делим на 6-12 интервалов. При этом ширина интервалов обязательно должна быть одинаковой.
2. Разработайте контрольные листки и с их помощью произведите сбор необходимых данных.
3. С помощью заполненных контрольных листков подсчитайте частоту попадания (т.е. сколько раз) полученных значений показателя в каждый интервал.
Обычно для этого выделяют отдельный столбец, расположенный в конце таблицы регистрации данных.
Если значение показателя точно соответствует границе интервала, то добавьте по половинке обоим интервалам на границу которых попало значение показателя.
4. Для построения гистограммы используйте только те интервалы, в которые попало хотя бы одно значение показателя.
Если между интервалами, в которые попали значения показателя, имеются пустые интервалы, то их тоже нужно построить на гистограмме.
5. Вычислите среднее значение результатов наблюдения.
На гистограмму необходимо нанести среднее арифметическое значение полученной выборки.
Стандартная формула, используемая для вычислений:
где x i – полученные значения показателя,
N – общее количество полученных данных в выборке.
Каким образом ею воспользоваться, если нет точных значений показателя x 1 , x 2 и т.д. нигде не объясняется. В нашем случае для приблизительной оценки среднего арифметического могу предложить воспользоваться собственной методикой:
а) определите среднее значение для каждого интервала по формуле:
где j – интервалы, выбранные для построения гистограммы,
x j max – значение верхней границы интервала,
x j min – значение нижней границы интервала.
б) определите среднее арифметическое выборки по формуле:
где n – количество выбранных интервалов для построения гистограммы,
v j – частота попадания результатов выборки в интервал.
6. Постройте горизонтальную и вертикальную оси.
7. На горизонтальную ось нанесите границы выбранных интервалов.
Если в дальнейшем планируется сравнивать гистограммы, описывающие похожие факторы или характеристики, то стоит при нанесении шкалы на ось абсцисс руководствоваться не интервалами, а единицами измерения данных.
8. На вертикальную ось нанесите шкалу значений в соответствии с выбранным масштабом и диапазоном.
9. Для каждого выбранного интервала постройте столбик, ширина которого равна интервалу, а высота равна частоте попадания результатов наблюдений в соответствующий интервал (частота уже подсчитана ранее).
Нанесите на график линию, соответствующую среднему арифметическому значению исследуемого показателя. При наличии поля допуска постройте линии, соответствующие границам и центру интервала допуска.
II вариант Статистические данные уже собраны (например, проставлены в журналах регистрации) или их предполагается собрать в виде точно измеренных значений. В связи с этим мы не ограничены никакими начальными условиями, поэтому можем выбирать, а также в любой момент изменять количество и ширину интервалов в соответствии с текущими потребностями.
Методика построения :
1. Полученные данные сведите в один документ в удобном для дальнейшей обработки виде (например, в виде таблицы).
2. Вычислите диапазон значений показателя (выборочный размах) по формуле:
где x max – наибольшее полученное значение,
x min – наименьшее полученное значении.
3. Определите количество интервалов гистограммы.
Для этого можно воспользоваться таблицей, рассчитанной на основе формулы Стерджесса:
Можно также воспользоваться таблицей, рассчитанной на основе формулы:
4. Определите ширину (размер) интервалов по формуле:
5. Округлите полученный результат в большую сторону до удобного значения.
Обратите внимание, что вся выборка должна быть разделена на интервалы одинакового размера.
6. Определите границы интервалов. Сначала определите нижнюю границу первого интервала таким образом, чтобы она была меньше x min . К ней прибавьте ширину интервала, чтобы получить границу между первым и вторым интервалами. Далее продолжайте прибавлять ширину интервала (Н ) к предыдущему значению для получения второй границы, затем третьей и т. д.
После произведенных действий следует удостовериться, что верхняя граница последнего интервала больше x max .
7. Для выбранных интервалов подсчитайте частоты попадания значений исследуемого показателя в каждый интервал.
Если значение показателя точно соответствует границе интервала, то добавьте по половинке обоим интервалам, на границу которых попало значение показателя.
8. Вычислите среднее значение исследуемого показателя по формуле:
Следуйте порядку построения гистограммы, начиная с п.5, приведенной выше методики для I варианта .
Анализ гистограммы также разбивается на 2 варианта, в зависимости от наличия технологического допуска.
I вариант Допуски для показателя не заданы. В этом случае производим анализ формы гистограммы:
Обычная (симметричная, колоколообразная) форма. Среднее значение гистограммы соответствует середине размаха данных. Максимальная частота также приходится на середину и постепенно уменьшается к обоим концам. Форма симметричная.
Такая форма гистограммы встречается наиболее часто. Она свидетельствует о стабильности процесса.
Отрицательно скошенное распределение (положительно скошенное распределение). Среднее значение гистограммы располагается правее (левее) середины размаха данных. Частоты резко уменьшаются при движении от центра гистограммы вправо (влево) и медленно влево (вправо). Форма ассиметричная.
Такая форма образуется либо, если верхняя (нижняя) граница регулируется теоретически или по значению допуска либо, если правое (левое) значение невозможно достигнуть.
Распределение с обрывом справа (распределение с обрывом слева). Среднее значение гистограммы располагается далеко правее (левее) середины размаха данных. Частоты очень резко уменьшаются при движении от центра гистограммы вправо (влево) и медленно влево (вправо). Форма ассиметричная.
Такая форма часто встречается в ситуации 100 %-го контроля изделий по причине плохой воспроизводимости процесса.
Гребенка (мультимодальный тип). Интервалы через один или два обладают более низкими (высокими) частотами.
Такая форма образуется либо, если количество единичных наблюдений, входящих в интервал, колеблется от интервала к интервалу либо, если применяется определенное правило округления данных.
Гистограмма, не имеющая высокой центральной части (плато). Частоты в середине гистограммы примерно одинаковые (для плато все частоты примерно равны).
Такая форма встречается, если объединяется несколько распределений со средними значениями близко расположенными друг к другу. Для дальнейшего анализа рекомендуется применить метод стратификации.
Двухпиковый тип (бимодальный тип). В окрестностях середины гистограммы частота низкая, но с каждой стороны есть по пику частот.
Данная форма встречается, если объединяется два распределения со средними значениями, далеко отстоящими друг от друга. Для дальнейшего анализа рекомендуется применить метод стратификации.
Гистограмма с провалом (с «вырванным зубом»). Форма гистограммы близка к распределению обычного типа, но есть интервал с частотой ниже, чем в обоих соседних интервалах.
Данная форма встречается, если ширина интервала не кратна единице измерения, если неправильно считаны показания шкалы и др.
Распределение с изолированным пиком. Совместно с обычной формой гистограммы появляется небольшой изолированный пик.
Такая форма образуется при включении небольшого количества данных из другого распределения, например, если нарушена управляемость процесса, произошли ошибки при измерении или произошло включение данных из другого процесса.
II вариант. Для исследуемого показателя существует технологический допуск. В этом случае производится анализ, как формы гистограммы, так и ее расположение по отношению к полю допуска. Возможны варианты:
Гистограмма имеет вид обычного распределения. Среднее значение гистограммы совпадает с центром поля допуска. Ширина гистограммы меньше ширины поля допуска с запасом.
В данной ситуации процесс не нуждается в корректировке.
Гистограмма имеет вид обычного распределения. Среднее значение гистограммы совпадает с центром поля допуска. Ширина гистограммы равна ширине интервала допуска, в связи с чем возникают опасения появления некондиционных деталей как со стороны верхнего, так и со стороны нижнего полей допуска.
В этом случае необходимо либо рассмотреть возможность изменения технологического процесса с целью уменьшения ширины гистограммы (например, увеличение точности оборудования, использование более качественных материалов, изменение условий обработки изделий и т.д.) либо расширить поле допуска, т.к. требования к качеству деталей в данном случае трудновыполнимы.
Гистограмма имеет вид обычного распределения. Среднее значение гистограммы совпадает с центром поля допуска. Ширина гистограммы больше ширины интервала допуска, в связи с чем обнаруживаются некондиционные детали как со стороны верхнего, так и со стороны нижнего полей допуска.
В этом случае необходимо реализовать меры, описанные в пункте 2.
Гистограмма имеет вид обычного распределения. Ширина гистограммы меньше ширины поля допуска с запасом. Среднее значение гистограммы сдвинуто влево (вправо) относительно центра интервала допуска, в связи с чем имеются опасения, что могут находится некондиционные детали со стороны нижней (верхней) границы поля допуска.
В данной ситуации необходимо проверить, не вносят ли систематическую ошибку применяемые средства измерения. Если средства измерения исправны, следует отрегулировать процесс таким образом, чтобы центр гистограммы совпал с центром поля допуска.
Гистограмма имеет вид обычного распределения. Ширина гистограммы примерно равна ширине поля допуска. Среднее значение гистограммы сдвинуто влево (вправо) относительно центра интервала допуска, причем один или несколько интервалов выходят за границу поля допуска, что свидетельствует о наличии дефектных деталей.
В этом случае первоначально необходимо отрегулировать технологические операции таким образом, чтобы центр гистограммы совпадал с центром поля допуска. После этого нужно принять меры для уменьшения размаха гистограммы или увеличения размера интервала допуска.
Центр гистограммы смещен к верхнему (нижнему) пределу допуска, причем правая (левая) сторона гистограммы рядом с верхней (нижней) границей допуска имеет резкий обрыв.
В этом случае можно сделать вывод, что изделия со значением показателя, выходящим за пределы поля допуска, исключили из партии или умышленно распределили как годные, для включения в пределы допуска. Следовательно, необходимо выявить причину, которая привела к появлению данного явления.
Центр гистограммы смещен к верхнему (нижнему) пределу допуска, причем правая (левая) сторона гистограммы рядом с верхней (нижней) границей допуска имеет резкий обрыв. Кроме того один или несколько интервалов выходят за границы поля допуска.
Случай аналогичен 6., но интервалы гистограммы, выходящие за границы поля допуска указывают на то, что измерительное средство было неисправно. В связи с эти необходимо провести поверку средств измерения, а также провести повторный инструктаж работникам по правилам выполнения измерений.
Гистограмма имеет два пика, хотя измерение значений показателя проводилось у изделий из одной партии.
В этом случае можно сделать вывод, что изделия были получены в разных условиях (например, использовались материалы разных сортов, изменялась настройка оборудования, изделия производились на разных станках и т.д.). В связи с этим для дальнейшего анализа рекомендуется применить метод стратификации.
Основные характеристики гистограммы в порядке (соответствуют случаю 1.), при этом имеются дефектные изделия со значениями показателя, выходящими за пределы поля допуска, которые образуют обособленный «островок» (изолированный пик).
Данная ситуация могла возникнуть в результате небрежности, при которой дефектные детали были перемешаны с доброкачественными. В этом случае необходимо выявить причины и обстоятельства, приводящие к возникновению данной ситуации, а также принять меры к их устранению.
Статистические методы управления качеством (начало применения которым положил Шухарт) значительно способствуют улучшению качества выпускаемой продукции. Статистические методы принято делить на 3 категории по степени сложности их реализации:
1. Элементарные статистические методы включают «Семь простых инструментов»:
♦ контрольный лист;
♦ причинно-следственная диаграмма;
♦ гистограмма;
♦ диаграмма разброса (рассеивания);
♦ графики;
♦ анализ Парето;
♦ контрольная карта.
2. Промежуточные статистические методы включают:
♦ теорию выборочных исследований;
♦ статистический выборочный контроль;
♦ различные методы проведения статистических оценок и определения критериев;
♦ метод применения сенсорных проверок;
♦ метод планирования экспериментов.
3. Методы, рассчитанные на инженеров и специалистов в области управления качеством, включают :
♦ передовые методы расчета экспериментов;
♦ многофакторный анализ;
♦ различные методы исследования операций.
Простые инструменты управления качеством.
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. В 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.
Контрольные листки - это инструменты первичной регистрации данных. Контрольные листки могут применяться как при контроле по качественным, так и при контроле по количественным признакам.
На рис. 10.3 представлен контрольный листок, в котором отражены результаты контроля изделия.
|
Наименование | ||||
|
Наименование операции | ||||
|
Объект контроля | ||||
|
Измерительные средства | ||||
|
Ф.И.О. изготовителя | ||||
|
Ф.И.О. контролера | ||||
|
Проверенных изделий (k), шт. |
Количество дефектных изделий |
Доля дефектных изделий (h / k *100), % |
||
|
Точечные |
(h ),шт. |
|||
Рис. 10.3. Образец контрольного листка
В нем указывается объект исследования, таблица регистрации данных о контролируемом параметре, место контроля, Ф.И.О. и должность регистратора данных, время наблюдения и название контрольно-измерительного прибора. В регистрационной таблице в столбце «отметки» ставят условные знаки, соответствующие числу наблюдений.
Имеются и другие варианты контрольных листков.
Причинно-следственная диаграмма (диаграмма Исикавы).
Причинно-следственная диаграмма (Cause and effect diagram) впервые появилась и стала использоваться в Японии в «кружках качества» для выявления причин сбоя технологических процессов, когда очевидные нарушения обнаружить трудно.
Такую диаграмму, разработанную профессором Токийского университета Каору Исикава в 1953 г. при анализе различных мнений инженеров, в литературе называют «рыбий скелет», «ветвистая схема характерных факторов ». При построении диаграммы используют «метод мозговой атаки» (коллективной генерации идей ), рекомендуемый для идентификации возможных причин.
«Метод мозговой атаки» можно рассматривать как инструмент для актуализации творческого потенциала коллектива специалистов, которая достигается за счет того, что:
♦ участники коллективной генерации идей тренируют свой мозг в отношении способности выдвигать новые идеи для решения поставленных задач;
♦ участники получают возможность нового и неожиданного видения проблемы глазами своих коллег;
♦ последующее изучение всей совокупности высказанных идей позволяет по новому, с большим доверием отнестись к идеям, которые, хотя и раньше высказывались коллегами, но не привлекли к себе достаточного внимания;
♦ приобретаемая в процессе многочисленных заседаний и дискуссий привычка к отрицательным и критическим оценкам новых и недостаточно обоснованных идей в процессе коллективной генерации идей дополняется навыками творческого мышления.
При проведении «мозговой атаки» руководствуются следующими правилами:
1) критика не допускается;
2) оценка предложений производится позднее;
3) приветствуется оригинальность и не тривиальность идей;
4) требуются комбинации и усовершенствования идей.
Результаты коллективной генерации идей затем находят свое отражение при построении причинно-следственной диаграммы (рис. 10.4)
Рис. 10.4. Структура причинно-следственной диаграммы Исикава
Построение диаграмм включает следующие этапы:
Выбор результативного показателя, характеризующего качество изделия (процесса и т. д.);
Выбор главных причин, влияющих на показатель качества. Их необходимо поместить в прямоугольники ("большие кости");
Выбор вторичных причин ("средние кости"), влияющих на главные;
Выбор (описание) причин третичного порядка ("мелкие кости"), которые влияют на вторичные;
Ранжирование факторов по их значимости и выделение наиболее важных.
Диаграммы причин и результатов имеют универсальное применение. Так, они широко применяются при выделении наиболее значимых факторов, влияющих, например, на производительность труда.
В сфере производства продукции действует «принцип 5М», т. е. в качестве «крупных» выступают следующие пять «костей» (рис. 10.5).
Рис. 10.5. Принцип 5М
В сфере оказания услуг действует «принцип 5Р» (рис. 10.6).
Рис. 10.6. Принцип 5Р.
Гистограмма (Histogram ) . Гистограммы - один из вариантов столбчатой диаграммы, отображающий зависимость частоты попадания параметров качества изделия или процесса в определенный интервал значений.
Столбчатый график дает наглядное изображение распределения конкретных значений параметра по частоте повторения за определенный период времени (неделя, месяц, год). Гистограмма показывает размах изменчивости процесса и широко применяется при контроле качества деталей и изделий по периодам наблюдений (рис. 10.7).
Рис.10.7. Гистограмма
При нанесении на график допустимых значений параметра можно определить, как часто этот параметр попадает в допустимый диапазон или выходит за его пределы.
Гистограмма строится следующим образом:
Определяется наибольшее значение показателя качества;
Определяется наименьшее значение показателя качества;
Определяется диапазон гистограммы как разность наибольшего и наименьшего значений;
Определяется число интервалов гистограммы;
Определяется длина интервала гистограммы (как частное диапазона гистограммы) / (число интервалов);
Полученные данные анализируют, применяя другие методы:
- долю дефектных изделий и потерь от брака исследуют помощью диаграммы Парето;
Причины дефектов определяют с помощью причинно следственной диаграммы, метода расслоения и диаграммы разброса;
- изменение характеристик во времени определяют по контрольным картам.
Для надежной гистограммы требуется не менее 40 наблюдаемых значений.
Статистические методы исследования являются важнейшим элементом управления качеством на промышленном предприятии.
Применение этих методов позволяет реализовать на предприятии важный принцип функционирования систем менеджмента качества в соответствии с МС ИСО серии 9000 - «принятие решений, основанное на свидетельствах».
Чтобы получить четкую и объективную картину производственной деятельности, необходимо создать надежную систему сбора данных, для анализа которых используются семь так называемых статистических методов или инструментов контроля качества . Рассмотрим подробно эти методы.
Расслаивание (стратификация) применяется для выяснения причин разброса характеристик изделий. Сущность метода заключается в разделении (расслоении) полученных данных на группы в зависимости от различных факторов. При этом определяется влияние того или иного фактора на характеристики изделия, что позволяет принять необходимые меры для устранения их недопустимого разброса и повышения качества продукции.
Группы именуют слоями (стратами), а сам процесс разделения - расслаиванием (стратификацией). Желательно, чтобы различия внутри слоя были как можно меньше, а между слоями - как можно больше.
Применяют различные способы расслаивания. В производстве часто используется способ, называемый «4М... 6М».
Прием «4М... 6М» - определяет основные группы факторов, которые оказывают влияние практически на любой процесс.
- 1. Man (человек) - квалификация, стаж работы, возраст, пол и т.д.
- 2. Machine (машина, оборудование) - вид, марка, конструкция и т.д.
- 3. Material (материал) - сорт, партия, фирма-поставщик и т.д.
- 4. Method (метод, технология) - температурный режим, смена, цех и т.д.
- 5. Measurement (измерения, контроль) - тип измерительных приборов, метод измерения, класс точности прибора и т.д.
- 6. Media (окружающая среда) - температура, влажность воздуха, электрические и магнитные поля и т.д.
Метод расслаивания в чистом виде применяется при расчете стоимости изделия, когда требуется оценка прямых и косвенных расходов отдельно по изделиям и партиям, при оценке прибыли от продажи изделий отдельно по клиентам и по изделиям и т.д. Расслаивание также используется в случае применения других статистических методов: при построении причинно-следственных диаграмм, диаграмм Парето, гистограмм и контрольных карт.
В качестве примера на рис. 8.9 показан анализ источников возникновения дефектов. Все дефекты (100%) были классифицированы на четыре категории - по поставщикам, по операторам, по смене и по оборудованию. Из анализа представленных данных наглядно видно, что наибольший вклад в наличие дефектов вносит в данном случае «поставщик 2», «оператор 1», «смена 1» и «оборудование 2».
Рис. 8.9.
Графики используются для визуального (наглядного) представления табличных данных, что упрощает их восприятие и анализ.
Обычно графики применяются на начальном этапе количественного анализа данных. Также они широко используются для анализа результатов исследований, проверки зависимостей между переменными, прогнозирования тенденции изменения состояния анализируемого объекта.
Различают следующие виды графиков.
График в виде ломаной линии. Применяется для отображения изменения состояния показателя с течением времени, рис. 8.10.
Методика построения:
- горизонтальную ось разделите на интервалы времени, в течение которых производилось измерение показателя;
- выберите масштаб и отображаемый диапазон значений показателя так, чтобы все значения исследуемого показателя за рассматриваемый период времени входили в выбранный диапазон.
На вертикальную ось нанесите шкалу значений в соответствии с выбранным масштабом и диапазоном;
- нанесите точки фактических данных на график. Положение точки соответствует: по горизонтали - интервалу времени, в которое получено значение исследуемого показателя, по вертикали - значению полученного показателя;
- соедините полученные точки отрезками прямых.
Рис. 8.10.
Столбчатый график. Представляет собой последовательность значений в виде столбиков, рис. 8.11.
Рис. 8.11.
Методика построения:
- постройте горизонтальную и вертикальную оси;
- горизонтальную ось разделите на интервалы в соответствии с числом контролируемых факторов (признаков);
- выберите масштаб и отображаемый диапазон значений показателя так, чтобы все значения исследуемого показателя за рассматриваемый период времени входили в выбранный диапазон. На вертикальную ось нанесите шкалу значений в соответствии с выбранным масштабом и диапазоном;
- для каждого фактора постройте столбик, высота которого равна полученной величине исследуемого показателя для этого фактора. Ширина столбиков должна быть одинаковой.
Круговой (кольцевой) график. Применяется для отображения соотношения между составляющими показателя и самим показателем, а также составляющих показателя между собой, рис. 8.12.
Рис. 8.12.
- пересчитайте составляющие показателя в процентные доли от самого показателя. Для этого величину каждой составляющей показателя разделите на величину самого показателя и умножьте на 100. Величина показателя может быть вычислена как сумма значений всех составляющих показателя;
- рассчитайте угловой размер сектора для каждой составляющей показателя. Для этого умножьте процентную долю составляющей на 3,6 (100% - 360° окружности);
- начертите круг. Он будет обозначать рассматриваемый показатель;
- от центра круга до его края проводите прямую (другими словами - радиус). Используя эту прямую (с помощью транспортира) отложите угловой размер и начертите сектор для составляющей показателя. Вторая прямая, ограничивающая сектор служит основой для откладывания углового размера сектора следующей составляющей. Так продолжайте до тех пор, пока не начертите все составляющие показателя;
- проставьте название составляющих показателя и их доли в процентах. Сектора необходимо обозначить различными цветами или штриховкой, чтобы они четко различались между собой.
Ленточный график. Ленточный график, как и круговой, используется для наглядного отображения соотношения между составляющими какого-либо показателя, но в отличие от кругового, он позволяет показать изменения между этими составляющими с течением времени (рис. 8.13).
Рис. 8.13.
- постройте горизонтальную и вертикальную оси;
- на горизонтальную ось нанесите шкалу с интервалами (делениями) от 0 до 100%;
- вертикальную ось разделите на интервалы времени, в течение которых производилось измерение показателя. Рекомендуется откладывать интервалы времени сверху вниз, так как человеку легче воспринять изменение информации именно в этом направлении;
- для каждого интервала времени постройте ленту (полоска, шириной от 0 до 100%), которая обозначает рассматриваемый показатель. При построении оставьте небольшое пространство между лентами;
- составляющие показателя пересчитайте в процентные доли от самого показателя. Для этого величину каждой составляющей показателя разделите на величину самого показателя и умножьте на 100. Величина показателя может быть вычислена как сумма значений всех составляющих показателя;
- разделите ленты графика на зоны таким образом, чтобы ширина зон соответствовала размеру процентной доли составляющих показателя;
- соедините границы зон каждой составляющей показателя всех лент между собой отрезками прямых;
- нанесите название каждой составляющей показателя и ее доли в процентах на график. Обозначьте зоны различными цветами или штриховкой, чтобы они четко различались между собой.
Z-образный график. Применяется для определения тенденции изменения фактических данных, регистрируемых за определенный период времени или для выражения условий достижения намеченных значений, рис. 8.14.
Рис. 8.14.
Методика построения:
- постройте горизонтальную и вертикальную оси;
- горизонтальную ось разделите на 12 месяцев исследуемого года;
- выберете масштаб и отображаемый диапазон значений показателя так, чтобы все значения исследуемого показателя за рассматриваемый период времени входили в выбранный диапазон. В связи с тем, что Z-образный график состоит из трех графиков в виде ломаной линии, значения для которых еще нужно высчитывать, возьмите диапазон с запасом. На вертикальную ось нанесите шкалу значений в соответствии с выбранным масштабом и диапазоном;
- отложите значения исследуемого показателя (фактические данные) по месяцам за период одного года (с января по декабрь) и соедините их отрезками прямой. В результате получается график, образуемый ломаной линией;
- постройте график рассматриваемого показателя с накоплением по месяцам (в январе точка графика соответствует значению рассматриваемого показателя за январь, в феврале точка графика соответствует сумме значений показателя за январь и февраль и т.д.; в декабре значение графика будет соответствовать сумме значений показателя за все 12 месяцев - с января по декабрь текущего года). Построенные точки графика соедините отрезками прямых;
- постройте график меняющегося итога рассматриваемого показателя (в январе точка графика соответствует сумме значений показателя с февраля предыдущего года по январь текущего года, в феврале точка графика соответствует сумме значений показателя с марта предыдущего года по февраль текущего года и т.д.; в ноябре точка графика соответствует сумме значений показателя с декабря предыдущего года по ноябрь текущего года и в декабре точка графика соответствует сумме значений показателя с января текущего года по декабрь текущего года, т.е. меняющийся итог представляет собой сумму значений показателя за год, предшествующий рассматриваемому месяцу). Построенные точки графика также соедините отрезками прямых.
Свое название Z-образный график получил в связи с тем, что составляющие его три графика имеют вид буквы Z.
По меняющемуся итогу можно оценить тенденцию изменения исследуемого показателя за длительный период. Если вместо меняющегося итога нанести на график планируемые значения, то с помощью Z-графика можно определить условия для достижения заданных значений.
Диаграмма Парето - инструмент, позволяющий разделить факторы, влияющие на возникшую проблему, на важные и несущественные для распределения усилий по ее решению, рис. 8.15.
Рис. 8.15.
Сама диаграмма является разновидностью столбчатого графика с кумулятивной кривой, в которой факторы распределены в порядке уменьшения значимости (силы влияния на объект анализа). В основе диаграммы Парето лежит принцип 80/20, согласно которому 20% причин приводят к 80% проблем, поэтому целью построения диаграммы является выявление этих причин для концентрации усилий по их устранению.
Методика построения заключается в следующих действиях:
- определите проблему для исследования, выполните сбор данных (влияющих факторов) для анализа;
- распределите факторы в порядке убывания коэффициента значимости. Вычислите итоговую сумму значимости факторов путем арифметического сложения коэффициентов значимости всех рассматриваемых факторов;
- начертите горизонтальную ось. Проведите две вертикальные оси: на левой и правой границе горизонтальной оси;
- горизонтальную ось разделите на интервалы в соответствии с количеством контролируемых факторов (групп факторов);
- левую вертикальную ось разбейте на интервалы от 0 до числа, соответствующего итоговой сумме значимости факторов;
- правую вертикальную ось разбейте на интервалы от 0 до 100%. При этом отметка 100% должна лежать на такой же высоте, что и итоговая сумма значимости факторов;
- для каждого фактора (группы факторов) постройте столбик, высота которого равна коэффициенту значимости для этого фактора. При этом факторы (группы факторов) располагаются в порядке уменьшения их значимости, а группа «прочие» помещается последней, независимо от ее коэффициента значимости;
- постройте кумулятивную кривую. Для этого нанесите на диаграмму точки накопленных сумм для каждого интервала. Положение точки соответствует: по горизонтали - правой границе интервала, по вертикали - величине суммы коэффициентов значений факторов (групп факторов), лежащих левее рассматриваемой границы интервала. Соедините полученные точки отрезками прямых;
- на уровне 80% итоговой суммы проведите горизонтальную линию от правой оси диаграммы до кумулятивной кривой. Из точки пересечения опустите перпендикуляр на горизонтальную ось. Этот перпендикуляр разделяет факторы (группы факторов) на значимые (располагаются слева) и незначительные (располагаются справа);
- определение (выписка) значимых факторов для принятия первоочередных мер.
Причинно-следственная диаграмма используется, когда требуется исследовать и изобразить возможные причины определенной проблемы. Ее применение позволяет выявить и сгруппировать условия и факторы, влияющие на данную проблему.
Рассмотрим форму причинно-следственной диаграммы, рис. 8.16 (она называется еще «рыбий скелет» или диаграмма Исикавы).
На рисунке 8.17 приведен пример причинно-следственной диаграммы факторов, влияющих на качество токарной обработки.
Рис. 8.16.
- 1 - факторы (причины); 2 - большая «кость»;
- 3 - малая «кость»; 4 - средняя «кость»; 5 - «хребет»; 6 - характеристика (результат)
Рис. 8.17.
Методика построения:
- выберите показатель качества для улучшения (анализа). Запишите его в середине правого края чистого листа бумаги;
- через центр листа проведите прямую горизонтальную линию («хребет» диаграммы);
- равномерно распределите по верхнему и нижнему краю листа и запишите главные факторы;
- проведите стрелки («большие кости») от названий главных факторов к «хребту» диаграммы. На диаграмме для выделения показателя качества и главных факторов рекомендуется заключить их в рамку;
- определите и запишите факторы второго порядка рядом с «большими костями» факторов первого порядка, на которые они влияют;
- соедините стрелками («средние кости») названия факторов второго порядка с «большими костями»;
- определите и запишите факторы третьего порядка рядом со «средними костями» факторов второго порядка, на которые они оказывают влияние;
- соедините стрелками («малые кости») названия факторов третьего порядка со «средними костями»;
- для определения факторов второго, третьего и т.д. порядков используйте метод «мозгового штурма»;
- составьте план дальнейших действий.
(таблица накопленных частот) - инструмент для сбора данных и их автоматического упорядочения для облегчения дальнейшего использования собранной информации, рис. 8.18.
На основании контрольного листка строится гистограмма (рис. 8.19) или при большом количестве измерений кривая распределения плотности вероятностей (рис. 8.20).
Гистограмма представляет собой столбчатый график и применяется для наглядного изображения распределения конкретных значений параметра по частоте появления за определенный период времени.
При исследовании гистограммы или кривых распределения можно выяснить, в удовлетворительном ли состоянии находятся партия изделий и технологический процесс. Рассматривают следующие вопросы:
- какова ширина распределения по отношению к ширине допуска;
- каков центр распределения по отношению к центру поля допуска;
- какова форма распределения.
Рис. 8.18.
Рис. 8.19.
Рис. 8.20. Виды кривых распределения плотности вероятностей (LSL, USL - нижняя и верхняя границы поля допуска)
В случае (рис. 8.20), если:
- а) форма распределения симметрична, имеется запас по полю допуска, центр распределения и центр поля допуска совпадают - качество партии в удовлетворительном состоянии;
- б) центр распределения смещен вправо, есть опасение, что среди изделий (в остальной части партии) могут находиться дефектные изделия, выходящие за верхний предел допуска. Проверяют, нет ли систематической ошибки в измерительных приборах. Если нет, то продолжают выпускать продукцию, отрегулировав операцию и сместив размеры так, чтобы центр распределения и центр поля допуска совпадали;
- в) центр распределения расположен правильно, однако ширина распределения совпадает с шириной поля допуска. Есть опасения, что при рассмотрении всей партии появятся дефектные изделия. Необходимо исследовать точность оборудования, условия обработки и т.д., либо расширить поле допуска;
- г) центр распределения смешен, что свидетельствует о присутствии дефектных изделий. Необходимо путем регулировки переместить центр распределения в центр поля допуска и либо сузить ширину распределения, либо пересмотреть допуск;
- д) центр распределения расположен правильно, однако ширина распределения значительно превышает ширину поля допуска. В этом случае необходимо либо рассмотреть возможность изменения технологического процесса с целью уменьшения ширины гистограммы (например, увеличение точности оборудования, использование более качественных материалов, изменение условий обработки изделий и т.д.) либо расширить поле допуска, так как требования к качеству деталей в данном случае трудновыполнимы;
- е) в распределении два пика, хотя образцы взяты из одной партии. Объясняется это либо тем, что сырье было двух разных сортов, либо в процессе работы была изменена настройка станка, либо в одну партию соединили изделия, обработанные на двух разных станках. В этом случае следует производить обследование послойно, разбить распределение на две гистограммы и проанализировать их;
- ж) и ширина, и центр распределения - в норме, однако незначительная часть изделий выходит за верхний предел допуска и, отделяясь, образует обособленный островок. Возможно, эти изделия - часть дефектных, которые вследствие небрежности были перемешаны с доброкачественными в общем потоке технологического процесса. Необходимо выяснить причину и устранить ее;
- з) необходимо понять причины такого распределения; «обрывистый» левый край, говорит о каких-то действиях в отношении партий деталей;
- и) аналогично предыдущему.
Диаграмма разброса (рассеяния). Применяется в производстве и на различных стадиях жизненного цикла продукции для выяснения зависимости между показателями качества и основными факторами производства.
Диаграмма разброса - инструмент, позволяющий определить вид и тесноту связи между парами соответствующих переменных. Эти две переменные могут относиться:
- к характеристике качества и влияющему на нее фактору;
- двум различным характеристикам качества;
- двум факторам, влияющим на одну характеристику качества.
Сама диаграмма представляет собой множество (совокупность) точек, координаты которых равны значениям параметров хну.
Эти данные наносятся на график (диаграмму разброса) (рис. 8.21), и для них вычисляется коэффициент корреляции.
Рис. 8.21.
Вычисление коэффициента корреляции (он позволяет количественно определить силу линейной связи между хиу) производят по формуле
п - количество пар данных,
Зс - среднее арифметическое значение параметра х, у - среднее арифметическое значение параметра у.
Вид связи между х и у определяют, проведя анализ формы построенного графика и вычисленного коэффициента корреляции.
В случае (рис. 8.21):
- а) можно говорить о положительной корреляции (с ростом X увеличивается У);
- б) проявляется отрицательная корреляция (с ростом X уменьшается Y);
- в) при росте X величина Y может как расти, так и уменьшаться. В этом случае говорят об отсутствии корреляции. Но это не означает, что между ними нет зависимости, между ними нет линейной зависимости. Очевидная нелинейная зависимость представлена и на диаграмме разброса (рис. 8.21г).
Тип связи междух и у по значению коэффициента корреляции оценивается следующим образом: Значение г > 0 соответствует положительной корреляции, г 0 - отрицательной корреляции. Чем больше абсолютное значение /*, тем сильнее корреляция, a |r| = 1 соответствует точной линейной зависимости между парами значений наблюдаемых переменных. Чем меньше абсолютное значение г , тем слабее корреляция, а |г| = 0 свидетельствует об отсутствии корреляции. Абсолютное значение г близкое к 0 может быть также получено при определенном виде криволинейной корреляции.
Контрольная карта. Контрольные карты (контрольные карты Шу- харта) - 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. Пример построения контрольных карт был рассмотрен в параграфе 8.1.
Любой производственный процесс обязательно включает контроль качества продукции, важные цели которого – определить брак и проверить процесс. Существуют разные методики для реализации этого, например, тесты, испытания, сравнение и так далее.
Контроль качества – что это?
Под этим термином понимают проверку показателей качества на соответствие существующим требованиям, которые определены нормативными документами: стандартами, нормами, правилами и так далее. Организация контроля качества подразумевает процесс получения информации об объекте, чтобы определить параметры, которые должны находиться в заданных пределах. Она состоит из входного, производственного и систематического контроля, а еще учета моделей, опытных образцов и готовой продукции.
Методы контроля качества
Для того чтобы определить качество продукции используются разные техники, которые при их применении обеспечивают достижение желаемых показателей качества. Есть разные виды контроля качества, например, связанные с выявлением характеристик программного обеспечения, стимуляции его работы, определение нарушений и так далее. В большинстве случаев на производстве используется сразу несколько методик, что важно для получения качественного результата.
Статистические методы контроля качества
Чтобы получить по итогу высококачественную продукцию, часто применяют статистические методы, цель которых – исключить причины, вызывающие случайные изменения в показателях качества. Статистический контроль качества разделяется на несколько групп, которые имеют свои преимущества и недостатки:
- выборочный контроль по меняющимся характеристикам при приеме;
- контроль качества по альтернативному признаку при приеме;
- методики регуляции технологического процесса;
- стандарты приемочного контроля;
- планы бесперебойного выборочного контроля.
Технический контроль качества продукции
Чтобы понять соответствует продукция или процесс существующим требованиям, проводят технический контроль. Разные виды контроля качества продукции используются на разных этапах производства, например, во время разработки проверяют, подходит ли опытный образец техническому заданию или документации. Технический контроль включает три основных этапа:
- Сбор первичной информации об объекте и его конкретных показателях.
- Вторичная информация показывает возможные отклонения от требуемых параметров, указанных при составлении первичной информации с учетом запланированных критерий, норм и требований.
- Составление отчета, включающего выводы необходимые для разработки управляющих воздействий на объект, который находился под контролем.
Внутрилабораторный контроль качества
Под этим контролирующим методом понимают комплекс мероприятий, которые направлены на проведение в лаборатории качественных клинических исследований и повышение их характеристик. Контроль качества продукции делается для того, чтобы оценить соответствует ли результат эксперимента существующим критериям. Его применяют в отношении всех видов исследований.
Представленная методика направлена на определение проблем, которые решают первыми. Для этого происходит контроль процесса, сбор, обработка и анализ полученной информации. Выбранные семь инструментов контроля качества являются понятными и их могут применять специалисты разного профиля. Благодаря им можно быстро определить проблему и продумать способы ее устранения. Статистика показывает, что с их помощью решается до 95% сбоев. Контроль качества проводят такими семи инструментами:
- Контрольный листок используют для сбора данных и их упорядочения для удобства дальнейшего их применения.
- Гистограмма помогает визуально провести оценку распределения статистических данных, которые были распределены по частоте попадания в конкретный интервал.
- Диаграмма Парето объективно представляет и определяет основной фактор, оказывающий влияние на исследуемую проблему, и распределяет усилия для ее искоренения.
- Метод стратификации производит разделение данных на подгруппы по конкретному признаку.
- Диаграмма разброса определяет вид и связь между переменными.
- Диаграмма Исикавы выявляет самые важные причины, влияющие на конечный результат.
- Контрольная карта помогает отследить ход протекания процесса и воздействия на него. Благодаря этому можно предотвратить его отклонение от выдвигающихся требований.
Организация контроля качества на предприятии
Чтобы производство продукции полностью соответствовало указанным в документах требованиям, на предприятии используют систему технических и административных мероприятий. Система контроля качества на предприятии основана на выполнении таких условий:
- Тщательной обработке и изменении технической документации, что важно для выпуска высококачественной продукции.
- Разработке и освоении техпроцессов, важных для производства продукции, которая будет полностью соответствовать конструкторской документации.
- Система контроля качества включает разработку и включение в работу сопроводительной документации. В ней должны быть указаны данные о проведении контрольных измерений.
- Периодической проверке точности измерительных приборов и других приспособлений, используемых в работе.
- Закупка качественных материалов и комплектующих, указанных в технической документации.
- Для контроля качества важно соответствие квалификации работающего персонала требованиям, выдвигаемым к занимаемой должности.
Отдел контроля качества
Организация, которая занимается координацией работ по контролю качества на предприятии, называется отделом контроля качества (ОКК). Структура и штат этой организации разрабатывается с учетом характера и объема производства. Служба контроля качества в большинстве случаев включает лаборатории, осуществляемые аналитический, микробиологический и фармакологический контроль. ОКК выполняет такие функции:
- проводит контрольные операции, предусмотренные техпроцессом;
- осуществляет входной контроль качества материалов, поступающих со стороны;
- оформляет документы, подтверждающие соответствие готовой продукции требованиям;
- принимает участие в испытаниях продукции;
- проводит анализ и учет брака;
- участвует в подготовке продукции к аттестации;
- способствует развитию системы технического контроля и так далее.
Инженер контроля качества
Одной из ключевых должностей на предприятии является инженер по контролю качества продукции, поскольку от его правильной работы зависит, будет ли продукция принята потребителем. Специалист по контролю качества должен иметь профессиональное техническое или высшее образование в данной отрасли. Его основные обязанности: контроль работы подразделений предприятия, соблюдение техники безопасности, обеспечение соответствия продукции/услуги существующим требованиям. Кроме этого, он разбирает поступающие со стороны претензии к качеству.
Основные понятия
Рассмотренные прежде семь японских методов предназначены для анализа количественной информации. Они позволяют решить до 95 % проблем связанных с качеством. Однако при создании например, нового продукта не все факторы имеют численную природу. Существуют факты, которые поддаются лишь словесному описанию. Они составляют примерно 5% проблем в области управления процессами, коллективами и при их решении на ряду со статистическими методами необходимо использовать результаты операционного анализа, психологии и другие.
Поэтому Союз Японских ученых и инженеров разработал 7 новейших инструментов , которые позволяют решить указанные проблемы. Эти инструменты были собраны вместе и предложены Японским Союзом в 1979 году. К ним относятся:
1) Диаграмма сродства;
2) Диаграмма зависимостей;
3) Системная (древовидная) диаграмма;
4) Матричная диаграмма;
5) Стрелочная диаграмма;
6) Диаграмма планирования оценки процесса;
7) Анализ матричных данных.
Сбор исходных данных для инструментов качества обычно осуществляют методом мозгового штурма , который осуществляется с помощью специалистов.
Сфера применения этих методов : управление качеством, делопроизводство, обучение, подготовка кадров и др.
Применение «диаграммы сродства»
Диаграмма сродства – инструмент, позволяющий выявить основные нарушения процесса путем объединения сродственных устных данных. Это метод группировки множества аналогичных или взаимосвязанных идей, генерированных в ходе «мозгового штурма». Японский союз ученых и инженеров в 1979 г. включил диаграмму сродства в состав семи методов управления качеством.
Цель метода – систематизация и упорядочение идей, потребительских требований или мнений членов групп, высказанных в связи с решением какой-либо проблемы. Диаграмма сродства обеспечивает общее планирование. Это творческий инструмент, который помогает уяснить нерешенные проблемы, раскрывая ранее невидимые связи между отдельными частями информации или идеями, путем сбора из разных источников бессистемно изложенных устных данных и их анализа по принципу взаимного сродства (ассоциативной близости).
План действий:
1 Сформировать команду из специалистов, владеющих вопросами по обсуждаемой теме.
2 Сформулировать вопрос или проблему в виде развернутого предложения.
3 Провести "мозговую атаку", связную с основными причинами существования проблемы или ответов на поставленные вопросы.
4 Зафиксировать все высказывания на карточках, сгруппировать родственные данные по направлениям и присвоить заголовки каждой группе. Попробовать объединить какие-либо из них под общим заголовком, создавая иерархию.
Принципы создания диаграммы сродства и определения основных нарушений процесса с целью принятия мер по их устранению приведены на рис. 31. Как видно из рисунка, диаграмма сродства является творческим средством организации больших количеств устных данных.
Рисунок 31 - Принцип построения диаграммы сродства
Дополнительная информация:
Диаграмма сродства используется в работе не с конкретными числовыми данными, а со словесными высказываниями.
Диаграмму сродства следует применять, главным образом, когда:
Необходимо систематизировать большое количество информации (различных идей, разных точек зрения и т. д.);
Ответ или решение не всем абсолютно очевиден;
Принятие решения требует согласия среди членов команды (а воз- можно, и среди других заинтересованных лиц), чтобы эффективно работать.
Достоинства метода: р аскрывает родство между различными частями информации.
Процедура создания диаграммы сродства позволяет членам команды выйти за рамки привычного мышления и способствует реализации творческого потенциала команды.
Недостатки метода: п ри наличии большого числа объектов (начиная с нескольких десятков) инструменты творчества, в основе которых лежат ассоциативные способности человека, уступают инструментам логического анализа.
Диаграмма сродства – первый из инструментов среди семи методов управления качеством, который способствует выяснению более точного понимания проблемы и позволяет выявлять основные нарушения процесса путем сбора, обобщения и анализа большого числа устных данных на основе родственных (близких) отношений между каждым элементом.
9.2 Применение «Диаграммы взаимосвязей»
Диаграмма взаимосвязей предназначена для ранжирования родственных факторов (условий, причин, показателей и др.) по силе связанности между ними.
1) необходимо записать каждую проблему на отдельный листок и прикрепить эти листки по кругу;
2) необходимо начать с верхнего листка и двигаясь по часовой стрелке, задаваясь вопросом имеется ли между этими двумя проблемами связь. Если имеется, то какое событие является причиной;
3) нарисовать стрелки между двумя событиями, показывая направления влияния;
5) исходным является, тот из которого выходят больше стрелок.
Пример: Диаграмма взаимосвязей для выявления причин увеличения травматизма на производстве На рис. 32 показан пример ДВ, отражающей результаты анализа взаимосвязей причин высокого травматизма на производстве.
 |
Рисунок 32 - Пример диаграммы взаимосвязей
Рассмотренная ранее диаграмма Исикавы позволяет выявить факторы влияющие на какую либо проблему. Диаграмма взаимосвязей даёт возможность структурировать их по признаку их важности.
Таким образом, из данной диаграммы видно, что основными причинами увеличения травм в ходе производства являются: отсутствие командной работы и недостаточно обученный персонал.