1. Роль и значение статистических методов в управлении качеством. Причины, сдерживающие применение статистических методов в практике отечественных предприятий
1.1 Введение
Необходимость использования статистических методов обоснована изменчивостью, наблюдаемой в процессе работы и влияющей на результаты производственной и коммерческой деятельности, даже при условии кажущейся стабильности. Такая изменчивость может проявляться в измерении характеристик продукции и процессов на различных этапах их жизненного цикла (начиная от исследования рынка и заканчивая реализацией готовой продукции).
Статистические методы помогают измерить, описать, проанализировать и смоделировать подобную изменчивость даже при наличии ограниченного объема данных. Статистический анализ данных может помочь при формировании лучшего понимания природы, сроков и причин изменчивости, а в дальнейшем - при решении и даже предупреждении проблем, связанных с такого рода изменчивостью.
Таким образом, статистические методы позволяют наилучшим образом использовать имеющиеся в распоряжении данные при принятии решений и улучшить качество продукции и процессов на стадиях проектирования, разработки, производства, поставки и технического обслуживания.
В настоящее время на отечественных предприятиях использование прикладной статистики инженерно-техническим персоналом, а тем более рабочими, встречается сравнительно редко. На это есть три основные причины.
Во-первых , традиционное понимание технологии приводит к тому, что большинство инженеров занимаются преобразованием материалов и энергии. Они не понимают важности преобразования, осмысления и использования информации.
Во-вторых , традиционное техническое образование построено на принципе “точности”. Со студенческих лет точность расчета конструкции, точность обработки, измерения в сознании специалиста становится главным фактором. Отклонения признаются нежелательными, а поскольку они нежелательны, то срабатывает ортодоксальный принцип: отклонений не должно быть, значит их быть не должно. Это тем более удивительно, что все же производственники прекрасно видят и понимают, что бездефектных технологий и производств нет и быть не может.
Неопределенность всегда присутствует в производственных процессах, действиях людей, функционировании машин, станков, приспособлений и инструмента, качества материалов и комплектующих изделий и т.п. “Вскрыть”, выявить, обнаружить закономерность этой неопределенности может только статистика, при условии корректного и осмысленного се применения. Статистика помогает различать случайные н систематические отклонения, а также выявить их причины. При этом на первый план выходит умение находить, контролировать отклонения (дефекты, брак) выявлять те причины брака, которые подлежат устранению, Только в этом случае с браком (отклонениями, несоответствиями) можно бороться осмысленно н приближаться к концепции точности. (Можно четко проследить полную аналогию с медициной. При лечении любого недуга его степень определяется именно величиной отклонения от нормы, а сам метод лечения целиком н полностью определяется причиной недуга.)
В-третьих, большинство специалистов не имеют опыта обработки эмпирических данных не могут на основании конкретных наблюдений сделать общие выводы. Стереотип производственного мышления на сегодняшний день сложился так, что фактор интеллекта сведен практически к нулю. Производственные проблемы зачастую решаются с ориентацией только на данных момент времени, что приводит к тяжелым, порой непоправимым, последствиям . Традиции такой работы нужно ломать “с позиции силы” и это, прежде всего, должны понимать руководители.
Статистика существенно помогает решать традиционные инженерные и производственные проблемы. Она облегчает обработку, анализ и использование информации. Семь статистических методов анализа (схема Исикава, диаграмма Парето, гистограмма и др. - см. тему 6 в таблице) помогают представить данные в удобном для обобщения и анализа виде. Применение этих методов позволяет сделать достоверные и корректные выводы, получить большую определенность в поиске причин выявления неполадок, следовательно, большую конкретность и эффективность разрабатываемых мероприятии по устранению этих причин.
Неоценимым преимуществом применения статистики и производственной практике является быстрое снижение издержек. Например, в компании “Хьюлетт Паккард” с помощью статистических методов были установлены оптимальные характеристики работы оборудования в различных условиях. Была получена информация для использования этого оборудования. Результатом десяти месяцев работы, основанной на анализе процесса с помощью статистических методов, явилось резкое снижение брака: с 9 тыс. дефектов на миллион изделий до 45 дефектов на миллион. В этой же компании, но в другом случае, были достигнуты еще более впечатляющие результаты: всего лишь после семи недель статистических исследований и реализации корректирующих мер брак снизился с 36 тыс. Дефектов на миллион изделий до 1 500. Поэтому широкое распространение статистических методов в деятельности зарубежных фирм (идеолог – Э. Деминг), а также широкое использование этих методов в стандартах ИСО серии 9000 вполне закономерны и не вызывают удивления.
В настоящее время нам необходимо переосмыслить узаконенные, рутинные методы работы, ориентированные нередко на стихийное решение сиюминутных проблем. В качестве альтернативы следует наращивать широкое применение статистических методов всеми специалистами, включая рабочих, направленное на профессиональное выявление и последовательное устранение узких мест. А для этого необходимо выполнить, по крайней мере, три условия:
провести обучение методам прикладной статистики (семь методов анализа я выборочный контроль) всех работающих;
создать поддерживаемые руководством предприятия официальные установки, требующие применения этих методов;
морально и материально поощрять работников, применяющих методы прикладной статистики для решения производственных проблем, высказывать официальное одобрение их деятельности.
К. Исикава утверждает, что “95 % всех проблем фирмы могут быть решены с помощью этих семи принципов. Они просты, однако без них невозможно владеть более сложными методами. В Японии применение этих методов имеет большое значение. Ими пользуются без всякого труда даже выпускники средних школ”. Американский ученый А. Фейгенбаум также считает обязательным применение на производстве статистических методов анализа и выборочного контроля.
^
1.2 Характеристика статистических методов
| № | вид метода | содержание, цель |
| ведомость сбора данных | систематический учет ситуации в виде конкретных данных |
|
| гистограмма | упорядочение данных в соответствии с периодичностью появления (например, во временном выражении) |
|
| Парето-анализ | упорядочение фактов по значимости |
|
| стратификация | расслоение данных различного происхождения |
|
| диаграмма «причины-действия» | анализ источников возникновения основных проблем (человек, машина, материал, метод...) со ссылкой на воздействие проблемы |
|
| диаграмма корреляции | вывод закономерностей и связей из информационного материала |
|
| карточка регулирования качества | постоянный контроль, работает ли процесс в пределах заданного допуска |
|
| описательная статистика | Цель – количественная оценка характеристик полученных данных, метод основывается на аналитических процедурах, связанных с обработкой и предоставлением количественных данных |
|
| анализ измерений | Набор процедур для оценки точности измерительной системы в условиях ее работы |
|
| построение доверительных интервалов | Процедура определения допусков, основанная на достоверность действий, совершенных с помощью статистического распределения измерений |
|
| анализ возможностей процесса | Возможности процесса являются оценкой изменчивости процесса, находящегося в состоянии статистической устойчивости (оценкой являются индексы воспроизводимости) |
|
| проверка гипотез | Статистическая процедура проверки обоснованности гипотезы, рассматривающей параметры одной или нескольких выборок с определенными уровнями доверия |
|
| регрессионный анализ | Связывает поведение изучаемой характеристики с потенциальными причинами |
|
| анализ надежности | Использование инженерных и аналитических методов для решения проблем надежности. Это касается оценки, прогноза и предупреждения случайных отказов с течением времени |
|
| выборочный контроль | Систематических статистический метод для получения информации о характеристиках совокупностей путем изучения представительной выборки (статистический приемочный контроль, выборочное обследование) |
|
| моделирование | Совокупность процедур, помощью которых теоретическая или эмпирическая система может быть представлена математически в виде компьютерной программы для поиска решения проблем |
|
| анализ временных рядов | Анализ временных трендов представляет набор методов для изучения последовательных во времени групп наблюдений |
|
| планирование экспериментов | Используются преднамеренные измерения в исследуемой системе, включается статистическая оценка этих изменений в данной системе. В результате появляется возможность определить основные характеристики системы или исследовать влияние одного или нескольких факторов на эти характеристики системы. |
^ 1.3. Простые неформализованные методы системного анализа и методы японских групп качества
Группы качества, естественно, предполагают использование таких методов решения возникающих проблем, которые основаны в первую очередь на коллективных усилиях. Во многих фирмах, к примеру, практикуют метод “мозгового штурма” и его разновидности.
1.3.1 “Мозговой штурм” .
Цель : получение максимального количества предложений
Алгоритм проведения :
Правила проведения деловой игры:
Четко устанавливать цель
Каждый может выступать по очереди или идеи могут выражаться спонтанно
Предлагать по одной идее
Не обсуждать идеи
Учитывать идеи остальных
Регистрировать все идеи, ..... для членов группы
1.3.2 Метод Делфи .
Цель : выбрать из серии альтернатив лучшую.
Алгоритм проведения :
Таблица расчетов.
| Фамилии участников обсуждения | Альтернативы |
||||||||||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
|||||||||||
Р | Б | П | Р | Б | П | Р | Б | П | Р | Б | П | Р | Б | П |
|
| А | 4 | 7 | 28 | 3 | 4 | 12 | 1 | 1 | 1 | 2 | 3 | 6 | 5 | 10 | 50 |
| Б | 5 | 2 | 10 | 3 | 6 | 18 | 2 | 7 | 14 | 1 | 10 | 10 | 4 | 4 | 16 |
| В | 2 | 8 | 16 | 1 | 1 | 1 | 4 | 3 | 12 | 3 | 4 | 12 | 5 | 2 | 10 |
| Г | 5 | 10 | 50 | 4 | 5 | 20 | 3 | 4 | 12 | 2 | 3 | 6 | 1 | 1 | 1 |
| Сумма произведений | 104 | 51 | 39 | 34 | 77 |
||||||||||
Р – ранговая оценка (от 1 до 5); Б – оценка в баллах (от 1 до 10); П – произведение Р*Б.
Согласно расчетам, четвертая альтернатива – с суммой 34 – оказалась той самой причиной, которую надо устранить в первую очередь. Результаты подсчета безоговорочно принимаются всей группой.
1.3.3 Методы групп качества
Метод “черного ящика”. Решение проблем на основе данного метода осуществляется посредством анализа конкретных ситуаций, которые подбираются таким образом, что при их анализе участники дискуссии невольно затрагивают вопросы возникновения дефектов. К этому участников побуждают специальными, целенаправленными вопросами, например: “К чему может привести данная ситуация?” или: “Насколько устойчива в данном случае работа механизмов?” и т. д. Сущность метода “черного ящика” состоит в том, что причины дефектов выявляются как бы косвенным путем. Здесь развязывается творческая инициатива людей.
Синектика. Метод применяется как для выявления проблемных ситуаций, так и для решения возникающих проблем. Процедура состоит из трех этапов. На первом этапе анализируются проблемы, сформулированные лидером группы. Затем каждый участник обсуждения выдвигает свои проблемы, и они также тщательно обсуждаются. По завершении этих двух этапов выявляется какая-то общая модель решения. На третьем этапе все обобщения, а также выявленная модель подвергаются интенсивному исследованию. В обсуждении принимают участие не только члены группы, защищающие свою коллективную идею, но и приглашенные эксперты. Задача экспертов состоит в том, чтобы помочь членам группы качества принять правильное решение.
^ Метод дневников. Каждому члену группы качества раздаются карманные записные книжки. Туда в течение, скажем, недели вписываются все возникающие по обсуждаемой проблеме идеи. Нередко записи всех участников анализируются лидером группы с последующим обсуждением подготовленного материала на очередном заседании. Как считают японцы, данный метод ценен тем, что, во-первых, появившаяся идея или конкретное рационализаторское предложение обретает коллективную групповую окраску, а во-вторых, все неувязки и различные точки зрения выявляются до заседания группы, категоричные точки зрения сглаживаются. На заседание выносится обычно “усредненное” мнение.
Метод 6-6. Не менее шести членов группы качества в течение шести минут стараются сформулировать конкретные идеи, которые должны способствовать. решению стоящей перед группой проблемы (отсюда - название метода). Каждый участник на отдельном листе записывает свои соображения. Это делается в лаконичной форме. Например: нарушение герметизации, разрушение материала, нарушение технологии и т. д. После этого в группе организуется обсуждение всех подготовленных списков. В процессе обсуждения отсеиваются явно ошибочные мнения, уточняются спорные, группируются по определенным признакам все оставшиеся. Задача-отобрать несколько наиболее важных альтернатив, причем их количество должно быть меньше числа участников дискуссии.
Перечисленные методы решения возникающих проблем объединяет общая ориентация на выработку единого мнения. Ориентация эта определяет и саму тональность обсуждения группой качества даже наиболее острых вопросов. Доброжелательный стиль дискуссии, при котором невозможны взаимные обвинения, личные выпады, наклеивание ярлыков, выявление “правых” и “виноватых”, рассматривается как важное условие быстрого обнаружения оптимальных решений.
В ориентации на единое мнение, вне всякого сомнения, проявляются элементы национального культурного наследия японцев. Известный японский биофизик проф. Сэцуро Эбаси говорит, что японцы исторически приучены вчувствоваться в других людей. В Японии считается хорошим тоном, подчеркивает он, когда собеседники не навязывают друг другу своей точки зрения, когда делают все возможное, чтобы избежать излишней напряженности при рассмотрении каких-либо спорных моментов. В практике деятельности групп качества эти поведенческие установки прослеживаются с предельной ясностью.
ТЕМА 2. СТАТИСТИЧЕСКОЕ НАБЛЮДЕНИЕ НАСЕЛЕНИЯ
2.1. Значение статистических методов в изучении населения
2.2. Переписи - основной источник данных о населении
2.3. Другие источники сведений о населении
2.4. Практическое использование знаний о населении в макроэкономике и на потребительском рынке.
Население представляет собой совокупность людей. Размер совокупности определяется численностью населения. Определив эту численность, мы получаем первое представление о стране.
Дальнейшее изучение населения означает исследование его структуры. Описание населения путем сбора характеристик каждой единицы совокупности и составляет особенность статистического наблюдения населения.
Среди приемов статистического наблюдения населения наибольшее распространение получили переписи населения, текущий учет естественного движения населения и его миграции, выборочные и анамнестические обследования, использование списков и учетных материалов, введение регистров и автоматизированных банков данных о населении.
Данные этих источников используются для разных целей и не могут заменять друг друга. В то же время между ними существует тесная связь: каждый источник дополняет или продолжает другой, поэтому важно.чтобы при разработке программ наблюдения обеспечивалась взаимная увязка соответствующих показателей.
Теоретические воззрения на законы движения населения развивались вплоть до конца XIX в. То в рамках экономических теорий (политэкономии), то в рамках социологии, однако изучение закономерностей демографических процессов шло неизменно в русле статистики, что давала и сейчас еще дает иногда повод считать демографию тождественной статистике населения и отрицать за ней право на самостоятельное существование как науки. Исторически население было первым объектом статистического учета, а демографические явления - той областью, в которой развивалась статистика как наука о методах количественного изучения массовых явлений.
Как указывал М.В. Птуха, число жителей и плотность населения давали в общем правильное представление о богатстве и мощи страны и об уровне развития ее производительных сил.
Демографические явления - массовые явления. Население, как следует уже из самого определения этого понятия, представляет собой совокупность людей. Демографические процессы складываются из множества отдельных случаев рождения, вступления в брак, перемены места жительства, смерти. Однако массовыми их делают в статистическом смысле не множество индивидуальных случаев, из которых они слагаются, а то обстоятельство, что в этих явлениях присутствует сочетание необходимого и случайного, присутствует сочетание причин, образующих вариацию признаков.
Частные причины не дают возможности выявить в каждом отдельном случае общую закономерность демографического процесса, уловить заложенную в нем необходимость. Она проявляется только в массе случаев, когда влияние частных, случайных причин взаимно погашается. «Прежде всего, -писал А. Кетле, - мы должны оставить в стороне человека, взятого в отдельности, и рассматривать его только как часть рода человеческого. Отвлекаясь от его индивидуальности, мы исключаем все случайное; индивидуальные особенности, которые оказывают на массы весьма малое или даже никакого влияния, сгладятся сами собой, и дадут возможность делать общие выводы». 2
Закономерность массового демографического явления проявляется в количественном виде в форме эмпирических статистических закономерностей. Последние представляют собой конкретное проявление общих законов развития населения. Выявление причинных отношений, общих законов развития населения - это теоретический демографический анализ, а обнаружение и исследование эмпирических статистических закономерностей массовых демографических явлений требует применения статистических методов.
Таковы исходные предпосылки и принципиальные основания для применения статистических методов в демографических исследованиях. Специфика демографических процессов предопределяет и специфические статистические методы, особенности их использования, их познавательное значение.
Специфика населения как объекта статистического изучения состоит в следующем:
В его разносторонности - множественности характеристик людей, образующих ряд взаимосвязанных структур населения. Поскольку признаки людей связаны между собой, структура населения по одному из этих признаков отражает его структуру по другим признакам. Вместе с тем, эти признаки
могут иметь множество значений (пол, возраст, занятие и др.), что делает население крайне разнородной совокупностью;
2 Кетле. А. Социальная физика или опыт о развитии способностей человека. - Т.1. - Киев. – 1911. –С. 6.
В его изменчивости. Население - совокупность, непрерывно обновляющаяся в процессе своего воспроизводства. В закрытом населении это самообновление, в открытом оно связано с притоком извне, миграцией;
Во взаимосвязи структуры и воспроизводства населения. Население возобновляется, сохраняя определенную структуру, обусловленную в значительной степени характером его воспроизводства. Изменения демографических процессов меняют структуру населения, в свою очередь изменения в
структуре населения отражаются на интенсивности демографических процессов;
В том, что демография имеет дело не только с характеристиками совокупностей людей и совокупностей демографических событий, но и с такими специфическими совокупностями, как поколения, применительно к жизни которых рассматриваются те или иные совокупности демографических событий;
Население характеризуется в основном качественными признаками, которыми одни люди обладают, а другие нет. Количественные признаки имеют сравнительно небольшое распространение, т.е. в основном дискретные признаки.
Совокупность статистических методов в демографии охватывает научные приемы сбора, обработки, обобщения и анализа данных о населении, применяемых для определения в массовых демографических данных закономерностей воспроизводства населения.
В комплексе статистических методов первостепенное значение имеют методы сбора информации о населении.
Важная особенность наблюдения демографических явлений заключается в том, что демографические события (вступление в брак, рождение ребенка, перемена места жительства) должны быть приурочены, с одной стороны, к определенному времени, когда действуют те или иные внешние обстоятельства, влияние которых необходимо исследовать, а с другой - к определенным периодам в жизни людей или к периодам жизни поколения.
Интенсивность демографических процессов различна в разных демографических состояниях. Поэтому организация и программа демографического наблюдения зависит от того, надо ли получить характеристики для современников или ровесников (для гипотетического или реального поколения). Население все чаще рассматривается как совокупность не только лиц, но и семей, домохозяйств. Выделение семьи, домохозяйства в качестве объекта наблюдения требуют четкого их определения, что представляет не простую задачу.
Сведения о населении получают путем опроса людей и поэтому имеет значение психологическая сторона. В опросе участвуют двое: опрашиваемый и регистратор. Можно подобрать квалифицированные кадры регистраторов, четко, в форме удобной для устного опроса, сформулировать вопросы, предусмотреть строгий порядок опроса и обеспечить контроль его соблюдения. Однако с опрашиваемыми дело обстоит сложнее. Необходимо учитывать социальные установки, отношение опрашиваемых к предмету обследования, степень остроты затрагиваемых обследованием проблем. Социально-психологические факторы особенно важны при изучении мнений, в частности при исследовании мотивов демографического поведения, которые становятся сейчас полноправным видом демографических исследований.
Статистические методы (методы, основанные на использовании математической статистики), являются эффективным инструментом сбора и анализа информации о качестве. Применение этих методов, не требует больших затрат и позволяет с заданной степенью точности и достоверностью 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, в связи с необходимостью минимизации изменчивости процессов. Изменчивость присуща практически всем областям деятельности, связанной с обеспечением качества. Однако наиболее характерна она для процессов, поскольку они содержат много источников изменчивости.
Один из главных этапов психологического исследования – количественный и содержательный анализ полученных результатов. Содержательный анализ результатов исследования – наиболее значимый, сложный и творческий этап. Использование статистики в психологии – это необходимый компонент в процессе обработки и анализа данных. Он предлагает лишь количественные аргументы, которые требуют содержательного обоснования и интерпретации.
Условно все методы можно классифицировать по признаку общности на три основные группы: графические методы, методы анализа статистических совокупностей и экономико-математические методы.
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. Данные методы не требуют сложных вычислений, могут использоваться как самостоятельно, так и в комплексе с другими методами. Овладение ими не представляет особого труда не только для инженерно-технических работников, но и для рабочих. Вместе с тем это весьма эффективные методы. Недаром они находят самое широкое применение в промышленности, особенно в работе групп качества.
Методы, анализа статистических совокупностей служат для исследования информации, когда изменение анализируемого параметра носит случайный характер. Основными методами, включаемыми 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 учетом принятого критерия (критерия оптимальности). Строго говоря, экономико-математические методы не являются чисто статистическими, но они широко используют аппарат математической статистики, что дает основание включить их в рассматриваемую классификацию статистических методов. Для целей, связанных с обеспечением качества, из достаточно обширной группы экономико-математических методов следует выделить в первую очередь следующие: математическое программирование (линейное, нелинейное, динамическое); планирование эксперимента; имитационное моделирование: теория игр; теория массового обслуживания; теория расписаний; функционально-стоимостной анализ и др. В данную группу могут быть включены и методы Тагути, и метод развертывания функции качества (Quality Function Deployment-QFD).
Признаки и переменные
Признаки и переменные - это измеряемые психологические явления. Такими явлениями могут быть: время решения задачи, количество допущенных ошибок, уровень тревожности, показатель интеллектуальной лабильности, интенсивность агрессивных реакций, угол поворота корпуса в беседе, показатель социометрического статуса и множество других переменных.
Понятия признака и переменной могут использоваться как взаимозаменяемые. Они являются наиболее общими. Иногда вместо них используются понятия показателя или уровня, например, уровень настойчивости, показатель вербального интеллекта и др. Понятия показателя и уровня указывают на то, что признак может быть измерен количественно, так как к ним применимы определения "высокий" или "низкий", например, высокий уровень интеллекта, низкие показатели тревожности и др.
Психологические переменные являются случайными величинами, поскольку заранее неизвестно, какое именно значение они примут.
Значения признака определяются при помощи специальных шкал измерения.
Шкалы измерения Измерение - это приписывание числовых форм объектам или событиям в соответствии с определенными правилами. классификация типов шкал измерения:
Номинативная шкала(шкала наименований) –Объекты группируются по различным классам так, чтобы внутри класса они были идентичны по измеряемому св-ву.
Порядковая шкала(ранговая) – приписывание объектам чисел в зависимости от степени выраженности измеряемого признака.
Интервальная шкала(метрическая)- Это измерение, при котором числа отражают не только различия между объектами на уровне выраженности св-ва, но и насколько больше или меньше выражено св-во.
Переменные - это то, что можно измерять, контролировать или что можно изменять в исследованиях. Переменные отличаются многими аспектами, особенно той ролью, которую они играют в исследованиях, шкалой измерения и т.д.
Независимыми переменными называются переменные, которые варьируются исследователем, тогда как зависимые переменные - это переменные, которые измеряются или регистрируются.
Дискретная - это такая переменная, которая может принимать значения только из некоторого списка определенных чисел. Непрерывной будем считать любую переменную, не являющуюся дискретной.
Качественные - данные, которые регистрируют определенное качество, которым обладает объект.
РЕФЕРАТ
Основные понятия статистической теории
При управлении качеством
Выполнил:
Галяутдинов Амир Айдарович
Проверил:
Камалетдинов Наиль Надирович
подпись____________________
ПОНЯТИЕ О СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДАХ КАЧЕСТВА
Понятие «управление качеством» как наука возникло в конце 19-го столетия, с переходом промышленного производства на принципы разделения труда. Принцип разделения труда потребовал решения проблемы взаимозаменяемости и точности производства. До этого при ремесленном способе производстве продукции обеспечение точности готового продукта производилось по образцам или методами подгонки сопрягаемых деталей и узлов. Учитывая значительные вариации параметров процесса, становилось ясно, что нужен критерий качества производства продукции, позволяющий ограничить отклонения размеров при массовом изготовлении деталей. В качестве такого критерия Ф.Тейлором были предложены интервалы, устанавливающие пределы отклонений параметров в виде нижних и верхних границ. Поле значений такого интервала стали называть допуском.
Установление допуска привело к противостоянию интересов конструкторов и производственников: одним ужесточение допуска обеспечивало повышение качества соединения элементов конструкции, другим – создавало сложности с созданием технологической системы, обеспечивающей требуемые значения вариаций процесса. Очевидно также, что при наличии разрешенных границ допуска у изготовителей не было мотивации «держать» показатели (параметры) изделия как можно ближе к номинальному значению параметра, это приводило к выходу значений параметра за пределы допуска.
В тоже время (начало 20-х годов прошлого столетия) некоторых специалистов в промышленности заинтересовало, можно ли предсказать выход параметра за пределы допуска. И они стали уделять основное внимание не самому факту брака продукции, а поведению технологического процесса, в результате которого возникает этот брак или отклонение параметра от установленного допуска. В результате исследования вариабельности технологических процессов появились статистические методы управления процессами. Родоначальником этих методов был В.Шухарт.
Одновременно с этим большое внимание уделялось разработке теории выборочного контроля продукции. Первые работы в этой области появились в конце 20-х годов в США, автором их был Г.Додж, ставший впоследствии известным американским ученым.
С момента зарождения статистических методов контроля качества специалисты понимали, что качество продукции формируется в результате сложных процессов, на результативность которых оказывают влияние множество материальных факторов и ошибки работников. Поэтому для обеспечения требуемого уровня качества нужно уметь управлять всеми влияющими факторами, определять возможные варианты реализации качества, научиться его прогнозировать и оценивать потребность объектов того или иного качества.
В послевоенное время и в США, и в Европе появились национальные стандарты по качеству. Центральная роль в разработке нормативных документов в области качества принадлежит Международной организации по стандартизации (ISO). Начиная с 90-х годов, идеи теории вариаций, статистического управления процессами (SPC) овладели не только специалистами-математиками, но и стали неотъемлемыми инструментами менеджеров и работников служб качества.
Большой толчок дальнейшему развитию принципов управления качеством дал японский ученый Г.Тагути. Он предложил учитывать вариации свойств продукции на разных этапах ее разработки, что для менеджмента качества явилось революционной идеей. По Тагути нужно было установить те сочетания параметров изделий и процессов, которые приводили к минимуму вариаций процессов. Эти процессы, которые стали называть робастными, были устойчивы к вариациям входных параметров процессов.
Используемые в сегодняшней практике предприятий статистические методы можно подразделить на следующие категории:
Методы высокого уровня сложности, которые используются разработчиками систем управления предприятием или процессами. К ним относятся методы кластерного анализа, адаптивные робастные статистики и др.,
Методы специальные, которые используются при разработке операций технического контроля, планировании промышленных экспериментов,
расчетах на точность и надежность и т.д.,
Методы общего назначения, в разработку которых большой вклад
внесли японские специалисты. К ним относятся «Семь простых методов»
(или «Семь инструментов качества»), включающие в себя контрольные листки; метод расслоения; графики; диаграммы Парето; диаграммы Исикавы; гистограммы; контрольные карты
В настоящее время по статистическим методам имеется обширная литература и пакеты прикладных компьютерных программ, по разработке которых отечественные научные школы по теории вероятностей занимают ведущее место в мире.
В настоящей работе рассмотрено 15 наиболее распространенных статистических методов, изложенных или отдельно, или сгруппированных в функциональные разделы:
1) описательная статистика,
2) планирование экспериментов,
3) проверка гипотез,
4) регрессионный анализ,
5) корреляционный анализ,
6) выборочный контроль,
7) факторный анализ,
8) анализ временных рядов,
9) статистическое установление допуска,
10) анализ точности измерений,
11) статистический контроль процессов,
12) статистическое регулирование процессов,
13) анализ безотказности,
14) анализ причин несоответствий,
15) анализ возможностей процесса (гистограммы),
В результате изучения данной главы студент должен:
знать
- положение стандартов ИСО о роли статистических методов контроля и обеспечения качества продукции;
- способы анализа качества продукции и регулирования технологических процессов;
уметь
- проводить анализ качества работы оборудования;
- применять статистические методы для разработки новой технологии и контроля качества на различных этапах производственного процесса;
владеть
Навыками применения статистических методов при регулировании качества продукции.
Понятие о контроле качества продукции и применяемых статистических методах. Семь инструментов контроля качества
Контроль качества продукции является составной частью производственного процесса. Он проводится на всех стадиях технологического цикла, начиная с контроля качества используемых сырья и материалов и заканчивая определением соответствия готового продукта техническим характеристикам и параметрам. Контроль качества продукции ведется в двух направлениях:
- 1) при регулировании хода технологического процесса по изготовлению продукции;
- 2) при приеме готовой продукции.
Контроль качества на предприятии возложен на специальные службы - отделы технического контроля, в функции которых входят разработка показателей оценки качества по всем видам выпускаемой продукции, методов проверки качества, анализ рекламаций, выяснение причин возникновения дефектов и брака и условий их устранения.
В соответствии с международным положением стандартов ИСО серии 9001 статистические методы рассматриваются как одно из высокоэффективных средств обеспечения качества продукции. Применение статистических методов позволяет с заданной степенью точности и достоверности судить о состоянии производственного процесса и необходимости его регулирования на всех этапах жизненного цикла продукции. Статистические методы рассматриваются как путь разработки новой технологии и контроля качества на различных этапах производственного процесса. Детальные указания по применению статистических методов для анализа и контроля качества содержатся в ИСО 9004-1, п. 4.20.
Для получения качественной продукции необходимо обеспечить точность имеющегося оборудования, определять соответствие точности выбранного технологического процесса заданной точности изделия, оценивать стабильность технологического процесса. Решение этих задач осуществляется в основном путем статистической обработки эмпирических данных, полученных многократными измерениями, либо измерением размеров изделий, либо данных о погрешностях обработки или погрешностях измерения.
Для контроля технологических процессов на каждой стадии оцениваются их точность и стабильность. При этом фактические данные сравниваются с эталоном на контролируемые параметры, которые заданы в технологической документации.
Разброс данных, относящихся к измерению параметров изготавливаемого изделия, исследуется статистическими методами. Для контроля над разбросом строится график замеров, что позволяет понять характер процесса. Если разброс данных мал, среднюю оценку параметра можно считать надежной и нет необходимости в изменении технологии производства. Если же разброс велик, то это означает необходимость регулирования процесса для его стабилизации и обеспечения качества продукции.
Для контроля качества продукции необходимо располагать:
- стандартами, техническими параметрами, характеризующими качество продукции;
- методами и средствами контроля проверки качества;
- техническими средствами для проведения испытаний;
- причинами возникновения дефектов, брака и условий их устранения;
- результатами анализа рекламаций.
Статистические методы включают:
1) методы, применяемые при разработке операций технического контроля, планировании промышленных экспериментов, при расчетах точности и надежности параметров изделий. Они позволяют довольно просто идентифицировать несоответствие параметров изделия технической документации. Это так называемые семь инструментов контроля качества, которые в 1979 г. были объединены и предложены
Союзом японских ученых и инженеров (JUSE) как наиболее простые в использовании наглядных методов анализа процессов производства;
2) методы многомерного статистического анализа: корреляционнорегрессионный и дисперсионный анализ, методы факторного и кластерного анализа, адаптивные робастные статистики и др.
Основное назначение статистических методов - контроль производственного процесса и предоставление фактов для корректировки и улучшения процесса производства.
Семь инструментов контроля качества. Семь инструментов контроля качества - набор инструментов, позволяющих облегчить задачу контроля процессов производства, корректировки и улучшения качества продукции. Они включают в себя:
- 1) контрольные листки, позволяющие усовершенствовать процесс сбора данных и их автоматического упорядочения для облегчения их дальнейшего использования;
- 2) гистограммы, отражающие условия процесса за период, в течение которого были получены данные. Сравнение вида распределения с контрольными нормативами дает информацию для управления процессом (удобны при составлении месячных отчетов о качестве выпускаемой продукции, о результатах технического контроля, при демонстрации изменения уровня качества по месяцам и т.д.);
- 3) диаграммы Парето, позволяющие выяснить причины появления дефектов и сосредоточить усилия на ликвидации именно этих причин (используются при анализе видов брака, суммы потерь от брака, затраты времени и материальных средств на его исправление);
- 4) метод стратификации (расслаивания данных) - инструмент, позволяющий произвести разделение данных на подгруппы по определенному признаку;
- 5) диаграмму Исикавы (диаграмма причин изменения качества), показывающую отношение между характеристиками качества и воздействующими на него факторами (используется при решении вопросов обеспечения качества продукции, эффективности использования оборудования, внедрения стандартов на технологические операции);
- 6) диаграммы рассеяния (разброса), позволяющие выявить причинно-следственные связи показателей качества и влияющих факторов при анализе диаграммы Исикавы (строится как поле корреляции для зависимости между двумя переменными х и у);
- 7) контрольные карты, используемые для управления качеством технологического процесса, так как позволяют контролировать моменты, когда выпускаемая продукция отклоняется от заданных техническими условиями допусков.
Перечисленные методы просты и образуют эффективную систему методов контроля и анализа качества. Они могут применяться в любой последовательности, их можно рассматривать как целостную систему и как отдельные инструменты анализа.