Меню

Статистические методы контроля и оценки качества

Метод статистического контроля диаграмма парето используется для показа тест

Диаграмма Парето — это инструмент, позволяющий распределить усилия для разрешения возникающих проблем и выявить основные причины, с которых нужно начинать действовать. Метод анализа Парето заключается в классификации проблем качества на немногочисленные, но существенно важные и многочисленные, но несущественные. Он позволяет распределить усилия и установить основные факторы, с которых нужно начинать действовать с целью преодоления возникающих проблем.

Автор: Марк Львович Paзу , доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой управления проектами Государственного университета управления (Москва), заведующий кафедрой общего менеджмента Московской финансово-промышленной академии.

Диаграмма Парето — инструмент, позволяющий распределить усилия для разрешения возникающих проблем и выявить основные причины, с которых нужно начинать действовать.

В 1897 году итальянский экономист Вильфредо Парето (1848—1923) предложил формулу, показывающую, чтоблага распределяются неравномерно. Эта же теория была проиллюстрирована американским экономистом М. Лоренцом в 1907 г. на диаграмме. Оба ученых показали, что в большинстве случаев наибольшая доля благ (доходов) принадлежит небольшому числу людей.

Д. Джуран применил диаграмму М. Лоренца в сфере контроля качества для классификации проблем качества на немногочисленные, но существенно важные и многочисленные, но несущественные и назвал этот метод анализом Парето. Он указал, что в большинстве случаев подавляющее число дефектов и связанных с ними потерь возникают из-за относительно небольшого числа причин, проиллюстрировав это с помощью диаграммы, которая получила названиедиаграммы Парето.

В повседневной деятельности по контролю и управлению качеством постоянно возникают всевозможные проблемы, связанные, например, с появлением брака, неполадками оборудования, увеличением времени от выпуска партии изделий до ее сбыта, наличием на складе нереализованной продукции, поступлением рекламаций.

Диаграмма Парето позволяет распределить усилия для разрешения возникающих проблем и установить основные факторы, с которых нужно начинать действовать с целью преодоления возникающих проблем.

Различают два вида диаграмм Парето:

1. Диаграмма Парето по результатам деятельности . Предназначена для выявления главной проблемы и отражает нежелательные результаты деятельности, связанные:

  • с качеством (дефекты, поломки, ошибки, отказы, рекламации, ремонты, возвраты продукции);
  • с себестоимостью (объем потерь; затраты);
  • сроками поставок (нехватка запасов, ошибки в составлении счетов, срыв сроков поставок);
  • безопасностью (несчастные случаи, трагические ошибки, аварии).

2. Диаграмма Парето по причинам . Отражает причины проблем, возникающих в ходе производства, и используется для выявления главной из них:

  • исполнитель работы: смена, бригада, возраст, опыт работы, квалификация, индивидуальные характеристики;
  • оборудование : станки, агрегаты, инструменты, оснастка, организация использования, модели, штампы;
  • сырье : изготовитель, вид сырья, завод-поставщик, партия;
  • метод работы : условия производства, заказы-наряды, приемы работы, последовательность операций;
  • измерения : точность (указаний, чтения, приборная), верность и повторяемость (умение дать одинаковое указание в последующих измерениях одного и того же значения), стабильность (повторяемость в течение длительного периода), совместная точность, тип измерительного прибора (аналоговый или цифровой).

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

В прямоугольной системе координат по оси абсцисс откладывают равные отрезки, соответствующие рассматриваемым факторам, а по оси ординат — величину их вклада в решаемую проблему. При этом порядок расположения факторов таков, что влияние каждого последующего фактора, расположенного по оси абсцисс, уменьшается по сравнению с предыдущим фактором (или группой факторов). В результате получается диаграмма, столбики которой соответствуют отдельным факторам, являющимся причинами возникновения проблемы, и высота столбиков уменьшается слева направо. Затем на основе этой диаграммы строят кумулятивную кривую.

Построение диаграммы Парето состоит из следующих этапов.

Этап 1 . Сначала следует решить:

1. какие проблемы необходимо исследовать (например, дефектные изделия, потери в деньгах, несчастные случаи);

2. какие данные нужно собрать и как их классифицировать (например, по видам дефектов, по месту их появления, по процессам, по станкам, по рабочим, по технологическим причинам, по оборудованию, по методам измерения и применяемым измерительным средствам; нечасто встречающиеся признаки объединяют под общим заголовком «прочие»);

3. определить метод и период сбора данных.

Этап 2 . Разработка контрольного листка для регистрации данных с перечнем видов собираемой информации.

Этап 3 . Заполнение листка регистрации данных и подсчет итогов.

Этап 4 . Разработка таблицы для проверок данных с графами для итогов по каждому проверяемому признаку в отдельности, накопленной суммы числа дефектов, процентов к общему итогу и накопленных процентов (табл. 1).

Этап 5 . Расположение данных, полученных по каждому проверяемому признаку, в порядке значимости и заполнение таблицы (см. табл. 1).

Таблица 1. Результаты регистрации данных по типам дефектов для построения диаграммы Парето.

Normal 0 false false false MicrosoftInternetExplorer4

/* Style Definitions */ table.MsoNormalTable

Накопленная сумма числа дефектов

Процент числа дефектов по каждому признаку к общей сумме

Группу «прочие» следует размещать в последней строке независимо от ее числовых значений, поскольку ее составляет совокупность признаков, числовой результат по каждому из которых меньше, чем самое маленькое значение, полученное для признака, выделенного в отдельную строку.

Этап 6 . Нанесение горизонтальной и вертикальной осей.

Вертикальная ось содержит проценты, а горизонтальная — интервалы в соответствии с числом контролируемых признаков.

Горизонтальную ось разбивают на интервалы в соответствии с количеством контролируемых признаков.

Этап 7 . Построение столбиковой диаграммы (рис. 1).

Рисунок 1. Диаграмма Парето

Этап 8 . Проведение на диаграмме кумулятивной кривой (кривой Парето)

Этап 9 . Нанесение на диаграмму всех обозначений и надписей, касающихся диаграммы (название, разметка числовых значений на осях, наименование контролируемого изделия, имя составителя диаграммы), и данных (период сбора информации, объект исследования и место его проведения, общее число объектов контроля).

В отношении построения и использования диаграммы Парето можно порекомендовать следующее:

  • желательно использовать разные классификации и составлять много диаграмм Парето . Суть проблемы можно уловить, наблюдая явление с разных точек зрения, поэтому важно опробовать различные пути классификации данных, пока не будут определены немногочисленные существенно важные факторы, что, собственно, и является целью анализа Парето;
  • группа факторов «прочие» не должна составлять большой процент . Большой процент этой группы указывает на то, что объекты наблюдения классифицированы неправильно и слишком много объектов попало в одну группу, а значит, следует использовать другой принцип классификации;
  • если данные можно представить в денежном выражении, лучше всего показать это на вертикальных осях диаграммы Парето . Если существующую проблему нельзя оценить в денежном выражении, само исследование может оказаться неэффективным, поскольку затраты — важный критерий измерений в управлении;
  • если нежелательный фактор можно устранить с помощью простого решения, это надо сделать незамедлительно, каким бы незначительным он ни был . Поскольку диаграмма Парето расценивается как эффективное средство решения проблем, следует рассматривать только немногочисленные существенно важные причины. Однако устранение относительно неважной причины простым путем может послужить примером эффективного решения проблемы, а приобретенный опыт, информация и моральное удовлетворение — оказать благотворное воздействие на дальнейшую процедуру решения проблем;
  • не следует упускать возможности составить диаграмму Парето по причинам .

После выявления проблемы путем построения диаграммы Парето по результатам важно определить причины ее возникновения. Это необходимо для ее решения. При использовании диаграммы Парето для выявления результатов деятельности и причин наиболее распространенным методом является АВС-анализ.

Сущность АВС-анализа в данном контексте заключается в определении трех групп, имеющих три уровня важности для управления качеством:

1. группа А — наиболее важные, существенные проблемы, причины, дефекты. Относительный процент группы А в общем количестве дефектов (причин) обычно составляет от 60 до 80%. Соответственно устранение причин группы Л имеет большой приоритет, а связанные с этим мероприятия — самую высокую эффективность;

2. группа В — причины, которые в сумме имеют не более 20%;

3. группа С — самые многочисленные, но при этом наименее значимые причины и проблемы.

Пример использования АВС-анализа в рамках диаграммы Парето приведен на рисунке 3.

1. Применяется, когда требуется представить, что происходит с одной из переменных величин, если другая переменная изменяется, и проверить предположение о взаимосвязи двух переменных величин.
Диаграмма рассеяния используется для изучения возможной связи между двумя переменными величинами. Глядя на диаграмму рассеяния нельзя утверждать, что одна переменная служит причиной для другой, однако диаграмма проясняет, существует ли связь между ними и какова сила этой связи.
Диаграмма рассеяния строится в таком порядке: по горизонтальной оси откладываются измерения величин одной переменной, а по вертикалькой оси — другой переменной. Вид типичной диаграммы рассеяния представлен на рис.

Рис. Диаграмма рассеяния

КОНТРОЛЬНАЯ КАРТА

Одним из основных инструментов в обширном арсенале статистических методов контроля качества являются контрольные карты. Принято считать, что идея контрольной карты принадлежит известному американскому статистику Уолтеру Л. Шухарту. Она была высказана в 1924 г. и обстоятельно описана в 1931 г.
Первоначально они использовались для регистрации результатов измерений требуемых свойств продукции. Выход параметра за границы поля допуска свидетельствовал о необходимости остановки производства и проведении корректировки процесса в соответствии со знаниями специалиста, управляющего производством.

Это давало информацию о том, когда, кто, на каком оборудовании получал брак в прошлом.
Однако, в этом случае решение о корректировке принималось тогда, когда брак уже был получен. Поэтому важно было найти процедуру, которая бы накапливала информацию не только для ретроспективного исследования, но и для использования при принятии решений. Это предложение опубликовал американский статистик И. Пейдж в 1954 г.
Карты, которые используются при принятии решений называются кумулятивными.


Контрольная карта (рис.) состоит из центральной линии, двух контрольных пределов (над и под центральной линией) и значений характеристики (показателя качества), нанесенных на карту для представления состояния процесса.

Рис. Контрольная карта

В определенные периоды времени отбирают (все подряд; выборочно; периодически из непрерывного потока и т. д.) n изготовленных изделий и измеряют контролируемый параметр.
Результаты измерений наносят на контрольную карту, и в зависимости от этого значения принимают решение о корректировке процесса или о продолжении процесса без корректировок.
Сигналом о возможной разладке технологического процесса могут служить:

  • выход точки за контрольные пределы (точка 6); (процесс вышел из-под контроля)
  • расположение группы последовательных точек около одной контрольной границы, но не выход за нее (11, 12, 13, 14), что свидетельствует о нарушении уровня настройки оборудования
  • сильное рассеяние точек (15, 16, 17, 18, 19, 20) на контрольной карте относительно средней линии, что свидетельствует о снижении точности технологического процесса

При наличии сигнала о нарушении производственного процесса должна быть выявлена и устранена причина нарушения.
Таким образом, контрольные карты используются для выявления определенной причины, но не случайной.
Под определенной причиной следует понимать существование факторов, которые допускают изучение. Разумеется, что таких факторов следует избегать.
Вариация же, обусловленная случайными причинами необходима, она неизбежно встречается в любом процессе, даже если технологическая операция проводится с использованием стандартных методов и сырья. Исключение случайных причин вариации невозможно технически или экономически нецелесообразно.

Контролироваться должны естественные колебания между пределамиконтроля.
Нужно убедиться, что выбран правильный тип контрольной карты для определенного типа данных. Данные должны быть взяты точно той последовательности, как они собраны, иначе они теряют смысл.
Не следует вносить изменений в процесс в период сбора данных. Данные должны отражать, как процесс идет естественным образом.
Контрольная карта может указать на наличие потенциальных проблем до того, как начнется выпуск дефектной продукции.

Существуют два основных типа контрольных карт: для качественных признаков (годен — негоден) и для количественных признаков. Для качественных признаков возможны четыре вида контрольных карт:

  • V — карта (число дефектов на единицу продукции)
  • С — карта (число дефектов в выборке)
  • Р — карта (доля дефектных изделий в выборке)
  • NP — карта (число дефектных изделий в выборке)
Читайте также:  Транспорт веществ через биомембраны

При этом в первом и третьем случаях объем выборки является переменным, а во втором и четвертом — постоянным.

Таким образом, целями применения контрольных карт могут быть:

1. выявление неуправляемого процесса

2. контроль за управляемым процессом

3. оценивание возможностей процесса

Обычно подлежит изучению следующая переменная величина (параметр процесса) или характеристика:

  • известная важная или важнейшая
  • предположительная ненадежная
  • по которой нужно получить информацию о возможностях процесса
  • эксплуатационная, имеющая значение при маркетинге

При этом не следует контролировать все величины одновременно.
Контрольные карты стоят денег, поэтому нужно использовать их разумно:

  • тщательно выбирать характеристики
  • прекращать работу с картами при достижении цели
  • продолжать вести карты только тогда, когда процессы и технические требования сдерживают друг друга

Необходимо иметь в виду, что процесс может быть в состоянии статистического регулирования и давать 100% брака. И наоборот, может быть неуправляемым и давать продукцию, на 100% отвечающую техническим требованиям.
Контрольные карты позволяют проводить анализ возможностей процесса.
Возможности процесса — это способность функционировать должным образом. Как правило, под возможностями процесса понимают способность удовлетворять техническим требованиям.

МЕТОДЫ ТАГУЧИ

В конце 60-х годов японский специалист по статистике Тагучи завершил разработку идей математической статистики применительно к задачам планирования эксперимента и контроля качества. Совокупность своих идей Тагучи назвал «методом надежного проектирования».

Тагучи предложил характеризовать производимые изделия устойчивостью технических характеристик. Он внес поправку в понятие случайного отклонения, утверждая, что существуют не случайности, а факторы, которые иногда трудно поддаются учету.
Важное отличие методов Тагучи заключается в отношении к основополагающим характеристикам произведенной продукции — качеству и стоимости. Отдавая приоритет экономическому фактору (стоимости), он тем не менее увязывает стоимость и качество в одной характеристике, названной функцией потерь.
При этом одновременно учитываются потери как со стороны потребителя, так и со стороны производителя. Задачей проектирования является удовлетворение обеих сторон.

Рис.4.9. Анализ возможностей процесса

Тагучи создал надежный метод расчета, использовав отношение сигнал — шум, применяемое в электросвязи, которое стало основным инструментом инжиниринга качества.
Тагучи ввел понятие идеальной функции изделия, определяемой идеальным отношением между сигналами на входе и выходе. Факторы, являющиеся причиной появления отличий реальных характеристик продукции от идеальных, Тагучи называет шумом.
Специалист, использующий методы Тагучи, должен владеть методами предсказания шума в любой области, будь то технологический процесс или маркетинг.
Внешние шумы — это вариации окружающей среды:

  • влажность
  • пыль
  • индивидуальные особенности человека и т. д.

Шумы при хранении и эксплуатации — это старение, износ и т. п.
Внутренние шумы — это производственные неполадки, приводящие к различиям между изделиями даже внутри одной партии продукции.

При перенесении своего метода из лабораторных в реальные условия Г. Тагучи использует для характеристики отношения сигнал — шум показатель устойчивости, понимаемый как высокая повторяемость реагирования. Расчет устойчивости характеристик проводится в инжиниринге качества не сложными и трудоемкими методами, а на основе нового метода планирования эксперимента с использованием дисперсного анализа.

Источник



Диаграмма Парето

Диаграмма Парето — это столбчатая диаграмма, на которой интервалы (столбики) упорядочены по нисходящей линии. На такой диаграмме интервалы могут представлять виды дефектов, их локализацию, ошибки и пр. А высота интервалов (высота столбиков) — частоту возникновения дефектов, их процентное соотношение, стоимость, время и пр.

Диаграмма Парето является графическим отображением правила Парето. В менеджменте качества применение этого правила показывает, что значительное число несоответствий и дефектов возникает из-за ограниченного числа причин. Коротко правило Парето формулируется как 80 на 20. Например, если применить это правило по отношению к дефектам, то окажется, что 80 процентов дефектов возникает из-за 20 процентов причин.

Используется диаграмма Парето при выявлении наиболее значимых и существенных факторов, влияющих на возникновение несоответствий или брака. Это дает возможность установить приоритет действиям, необходимым для решения проблемы. Кроме того, диаграмма Парето и правило Парето позволяют отделить важные факторы от малозначимых и несущественных.

Строится диаграмма Парето в следующем порядке:

1. Определяется проблема, которую необходимо решить (например, дефектные изделия, стоимость потерь от брака и т.п.) и выбирается временной интервал для изучения проблемы.

2. Выбирается тип данных (фактор) для анализа, который наиболее полно сможет охарактеризовать проблему (например, дефекты, их локализация, объем потерь, затраты и пр.). Выбранный тип данных должен быть разбит на подтипы. Например, если в качестве типа данных выбраны дефекты, то подтипом будут являться виды дефектов – деформация, царапины, трещины и пр.

3. Определяется единица измерений, соответствующая типу данных (например, количество дефектов, их частота, процент затрат и т.п.).

4. Собираются статистические данные, и выполняется их систематизация. Для сбора и регистрации данных можно применять другие инструменты качества, например контрольный листок. Систематизацию статистических данных лучше представить в виде таблицы.

5. Выполняется подсчет и упорядочивание данных по убыванию.

6. При необходимости назначаются веса для каждого из подтипов данных. Установление весов может оказать существенное влияние на результат, который покажет диаграмма Парето. Веса перемножаются на подсчитанные значения по каждому из подтипов данных, что приводит к изменению соотношения их значимости.

7. Строится столбчатая диаграмма, на которой отмечаются подтипы данных и их величина. В прямоугольной системе координат по горизонтали откладываются равные отрезки, соответствующие подтипам данных, а по вертикали отмечается величина этих данных в порядке по убыванию.

8. Вычисляется и отображается на диаграмме линия суммарных значений (например, накопленных процентов).

9. Выполняется анализ полученных результатов для разработки необходимых действий по решению проблемы.

Пример

Исследуется проблема дефектных изделий – печатных плат. В качестве типа данных для анализа выбраны дефекты, которые детализированы по видам. Единица измерений дефектов – процент от общего числа дефектов.

Диаграмма Парето

Основное преимущество, которое дает диаграмма Парето это возможность сфокусировать усилия и ресурсы на устранении наиболее значимых проблем. Также как и другие инструменты качества, она легка для применения и понимания персоналом организации.

Недостатком этого инструмента является возможность ввести в заблуждение относительно значимости проблем, особенно если не учитывается стоимость последствий возникающих несоответствий и дефектов.

Инструмент «диаграмма Парето» входит в состав сборника «Семь инструментов качества». Сборник можно приобрести в интернет-магазине «Менеджмент качества».

Семь инструментов качества

Семь инструментов качества

Брошюра «Семь инструментов качества» содержит справочную информацию об основных инструментах менеджмента качества. В брошюре представлено описание и даны примеры применения следующих инструментов менеджмента качества:

  • Гистограмма;
  • Диаграмма Парето;
  • Стратификация;
  • Контрольная карта;
  • Диаграмма разброса;
  • Контрольный листок;
  • Диаграмма Исикавы.

Источник

Статистические методы контроля и оценки качества

Смысл статистических методов контроля качества заключается в зна­чительном снижении затрат на его проведение по сравнению со сплошным контролем.

Сплошной контроль используется там, где есть возможность автоматизировать (или механизировать) сам процесс контроля. Поэтому его проще использовать в массовом производстве на каких-то промежуточных технологических этапах (сплошной контроль каких-то показателей качества сырья, промежуточных продуктов или деталей и пр.). В других случаях, особенно когда речь идёт о заключительном контроле, организация сплошного контроля требует значительных затрат на его проведение (т.к. автоматизировать или механизировать этот процесс весьма сложно). Поэтому он используется там, где необходимо добиться очень высокого качества. Это происходит чаще всего при производстве высоконадежной техники, где её возможные отказы могут повлечь большие жертвы (авиация, ракетная техника, оборудование атомных электростанций и т.п.).

Намного чаще используется выборочный контроль, который основывается на статистических методах контроля. Различаются две области применения статистических методов в произ­водстве (рис. 5.7.):

при регулировании хода технологического процесса с целью удержания его в заданных рамках (левая часть схемы);

при приемке изготовленной продукции (правая часть схемы).

Рис. 5.7. Области применения статистических методов управления качеством продукции

Для контроля технологических процессов решаются задачи статисти­ческого анализа точности и стабильности технологических процессов и их статистического регулирования. При этом за эталон принимаются допуски на контролируемые параметры, заданные в технологической документации, и задача заключается в жёстком удержании этих параметров в установленных преде­лах. Может быть поставлена также задача поиска новых режимов выполнения операций с целью повышения качества конечного производства.

Прежде чем браться за применение статистических методов в производ­ственном процессе, необходимо четко представлять цель применения этих методов и выгоду производства от их применения. Очень редко данные используются для заключения о качестве в том виде, в каком они были получены. Обычно для анализа данных используются семь, так называемых, статистических методов или инструментов контроля качества:

2. Контрольный листок и гистограмма.

3. Диаграмма разброса.

4. Расслаивание (стратификация) данных.

5. Причинно-следственная диаграмма (диаграмма Исикавы или «рыбий скелет»).

6. Диаграмма Парето.

7. Контрольные карты.

Графики

Графическое представление данных широко применяется в про­изводственной практике для наглядности и облегчения понимания смысла данных. Различают следующие виды графиков:

А. График, представляющий собой ломанную линию (рис. 5.8.), приме­няется, например, для выражения изменения каких-либо данных с течением времени.

Рис. 5.8. Пример «ломанного» графика и его аппроксимации.

Б. Круговой и ленточный графики (рис. 5.9 и 5.10) применяются для выражения процентного соотношения рассматриваемых данных.

Рис. 5.9. Пример кругового графика.

Соотношение составляющих себестоимости производства:

1 – себестоимость производства продукции в целом;

2 – косвенные расходы;

3 – прямые расходы и т.д.

Рис. 5.10. Пример ленточного графика.

На рисунке 5.11. показано соотношение сумм выручки от продажи по отдельным видам изделий (A,B,C), видна тенденция: изделие B перспек­тивно, а A и C – нет.

В. Z-образный график (рис. 4.12) применяется для выражения условий достижений данных значений. Например, для оценки общей тенденции при регистрации по месяцам фактических данных (объём сбыта, объём производства и т.д.)

График строится следующим образом:

1) откладываются значения параметра (например, объём сбыта) по месяцам (за период одного года) с января по декабрь и соединяются отрез­ками прямой (ломаная линия 1 на рис. 5.11.);

2) вычисляется кумулятивная сумма за каждый месяц и строится соответствующий график (ломаная линия 2 на рис. 5.11.);

3) вычисляются итоговые значения (меняющийся итог) и строится соответствующий график. За меняющийся итог в данном случае принимается итог за год, предшествующий данному месяцу (ломаная линия 3 на рис. 5.11.).

Рис. 5.11. Пример Z-образного графика.

Ось ординат – выручка по месяцам, ось абсцисс – месяцы года.

По меняющемуся итогу можно определить тенденцию изменения за длительный период. Вместо меняющегося итога можно наносить на график планируемые значения и проверять условия их достижения.

Г. Столбчатый график (рис. 5.12.) представляет количественную зависимость, выражаемую высотой столбика, таких факторов, как себестоимость изделия от его вида, сумма потерь в результате брака от процесса и т.д. Разновидности столбчатого графика – гистограмма и диаграмма Парето. При построении графика по оси ординат откладывают количество факторов, влияющих на изучаемый процесс (в данном случае изучение стимулов к покупке изделий). По оси абсцисс – факторы, каждому из которых соответствует высота столбика, зависящая от числа (частоты) проявления данного фактора.

Рис. 5.12. Пример столбчатого графика.

где: 1 – число стимулов к покупке; 2 – стимулы к покупке;

3 – качество; 4 – снижение цены;

5 – гарантийные сроки; 6 – дизайн;

7 –доставка; 8 – прочие;

Если упорядочить стимулы к покупке по частоте их проявления и построить кумулятивную сумму, то получим диаграмму Парето.

Источник

Диаграмма Парето

Диаграмма ПаретоДиаграмма Парето — это упорядоченная нисходящая гистограмма, отображающая виды производственных дефектов, а также частоту их возникновения. Диаграмма Парето позволяет распределить усилия для решения проблем и выявить основные причины, с которых нужно начинать действовать. Является графическим отображением правила Парето — 80/20 (например, 80% брака изделий вызвано 20% всех причин).

Столбцы гистограммы обычно представляют виды дефектов, их локализацию, ошибки и прочее, а высота столбцов — частоту возникновения дефектов, их процентное соотношение, стоимость, время.

Читайте также:  Изменения в порядке присвоения классных чинов и дипломатических рангов на гражданской службе

Диаграмма Парето

Экономист В. Парето (1845-1923 гг.) в 1897 году предложил формулу, показывающую, что блага распределяются неравномерно. Эта же теория была проиллюстрирована американским экономистом Лоренцом в 1907 году на диаграмме. Оба ученых показали, что в большинстве случаев наибольшая доля доходов или благ принадлежит небольшому числу людей.

Доктор Джуран применил диаграмму Лоренца в сфере контроля качества для классификации проблем качества на немногочисленные, но существенно важные и многочисленные, но несущественные и назвал этот метод анализом Парето. Он указал, что в большинстве случаев подавляющее число дефектов и связанных с ними потерь возникают из-за относительно небольшого числа причин. При этом он иллюстрировал это с помощью диаграммы, которая получила название диаграммы Парето.

Типы диаграммы Парето

Диаграмма Парето по результатам деятельности

Эта тип диаграммы предназначен для выявления главной проблемы и отражает следующие нежелательные результаты деятельности:

  • качество: дефекты, поломки, ошибки, отказы, рекламации, ремонты, возвраты продукции;
  • себестоимость: объем потерь, затраты;
  • сроки поставок: нехватка запасов, ошибки в составлении счетов, срыв сроков поставок;
  • безопасность: несчастные случаи, трагические ошибки, аварии.

Диаграмма Парето по причинам

Эта тип диаграммы отражает причины проблем, возникающих в ходе производства, и используется для выявления главной из них:

  • исполнитель работы: смена, бригада, возраст, опыт работы, квалификация, индивидуальные характеристики;
  • оборудование: станки, агрегаты, инструменты, оснастка, организация использования, модели, штампы;
  • сырье: изготовитель, вид сырья, завод-поставщик, партия;
  • метод работы: условия производства, заказы-наряды, приемы работы, последовательность операций;
  • измерения: точность (указаний, чтения, приборная), верность и повторяемость (умение дать одинаковое указание в последующих измерениях одного и того же значения), стабильность (повторяемость в течение длительного периода), совместная точность, т. е. вместе с приборной точностью и тарированием прибора, тип измерительного прибора (аналоговый или цифровой).

Построение диаграммы Парето

Построение диаграммы Парето. Шаг 1

Предполагается, что на данном этапе мы уже обладаем информацией о результатах всех предыдущих шагов по решению проблем:

  • проблемы сформулированы,
  • проблемы проанализированы,
  • контрольные листы заполнены по проблемам.

Для построения диаграммы Парето необходимо разработать шаблон таблицы, содержащей следующие данные:

  • типы (признаки) случаев, фактов (данные лучше всего располагать в убывающем порядке — в начале таблицы тип события, имеющий наибольшее количество повторений, в конце таблицы — наименьший);
  • количество появлений (повторений) каждого типа;
  • накопленная сумма числа каждого типа (с нарастающим итогом: к числу предыдущего типа прибавляется следующее);
  • процент числа по каждому признаку в общей сумме;
  • накопленный процент (с нарастающим итогом). В таблице следует подсчитать общую сумму количества случаев по всем типам (признакам).

Таблицу необходимо заполнить актуальными данными.

Построение диаграммы Парето. Шаг 2

Дальнейшим шагом необходимо начертить одну горизонтальную и две вертикальные оси.

  1. Вертикальные оси:
    • левая ось с интервалами от 0 до общей суммы количества выявленных случаев;
    • правая ось с интервалами от 0 до 100.
  2. Горизонтальная ось. Интервалы на ней должны быть одинаковыми и соответствовать числу типов (признаков), указанных в таблице.

Построение диаграммы Парето. Шаг 3

Затем строится столбиковая диаграмма по значениям типов (признаков) случаев и кумулятивная кривая (кривая Парето). На вертикалях, соответствующих правым концам каждого интервала на горизонтальной оси, наносятся точки накопленных сумм (результатов или процентов) и соединяются между собой отрезками прямых. На диаграмме располагаются все обозначения и надписи.

Построение диаграммы Парето. Шаг 4

  1. Надписи, касающиеся диаграммы (название, разметка числовых значений на осях, наименование контролируемого изделия (события), имя составителя диаграммы).
  2. Надписи, касающиеся данных (период сбора информации, объект исследования и место его проведения, общее число объектов контроля).

Построение диаграммы Парето. Советы и рекомендации

  1. Следует использовать разные классификации и составить как можно больше диаграмм Парето. Суть проблемы можно уловить, наблюдая явление с разных точек зрения, поэтому важно опробовать различные пути классификации данных, пока не выявятся немногочисленные важные факторы, что и служит целью анализа Парето.
  2. Нежелательно, чтобы группа «прочие» факторы (или «другие») составляла большой процент. Если такое происходит, значит, объекты наблюдения классифицированы неправильно и слишком много объектов попало в одну группу. В этом случае надо использовать другой принцип классификации.
  3. Если данные можно представить в денежном выражении, лучше всего показать это на вертикальных осях диаграммы Парето. Если нельзя оценить существующую проблему в денежном выражении, само исследование может оказаться неэффективным. Затраты — важный критерий изменений в управлении.

Пример построения диаграммы Парето

Для лучшего понимания того, как следует строить и использовать диаграмму Парето, мы рассмотрим реальный пример из практики работы компании, которая пыталась установить, какие из стоящих перед ее производственным подразделением проблем являются наиболее важными и требуют решения в первую очередь.

Пример построения диаграммы Парето. Шаг 1

В результате предварительного обследования рабочей группы были определены типы проблем, по причине которых компания несла убытки. В течение некоторого времени были собраны данные, необходимые для проведения анализа причин. Все собранные данные были внесены в таблицу в порядке убывания их значений.

Проблема Количество случаев Доля случаев, %
1 Дефекты производства 189 50%
2 Нарушение сроков поставки 101 27%
3 Повреждения упаковки 44 12%
4 Ошибки комплектации 21 6%
Другие 26 6%
5 Повреждения при перевозке 11 3%
6 Повреждения при погрузке 5 1%
7 Отсутствие маркировки 4 1%
8 Отсутствие наклеек на упаковке 2 1%
9 Отсутствие инструкции по сборке 2 1%
10 Ошибки печати на упаковке 2 1%
381 100%

На основании данных из таблицы строим гистограмму, наглядно иллюстрирующую количество случаев, возникающих по различным причинам. При этом все проблемы с долей возникновения менее 5% объединяем в группу Другие. Для этого по горизонтальной оси были отложены сами проблемы, по вертикальной оси — количество случаев, соответствующих каждой проблеме. Отдельно выделили множество незначительных проблем (неправильный выбор бумаги, проблемы с типографской краской, повреждения при перевозке и др.).

Диаграмма Парето - Пример - Шаг 1

Пример построения диаграммы Парето. Шаг 2

Для построения диаграммы Парето (а строится она по накопленным значениям причин) добавим колонки в таблицу — накопленную сумма значений (нарастающий итог количества случаев) и накопленный процент.

Проблема Количество случаев Накопленный итог Накопленный итог, %
1 Дефекты производства 189 189 50%
2 Нарушение сроков поставки 101 290 76%
3 Повреждения упаковки 44 334 88%
4 Ошибки комплектации 21 355 93%
5 Другие 26 381 100%

Пример построения диаграммы Парето. Шаг 3

На этом шаге по данным таблицы выше строим кумулятивную кривую — диаграмму Парето. Для этого используем 3 оси для построения графика:

  • Горизонтальная ось — для самих проблем,
  • Вертикальная ось слева предназначена для количества случаев каждого типа проблем
  • Вертикальная ось справа — для обозначения процентов, показывающих долю в общей сумме накопленных значений. Данная ось послужит для обеспечения интерпретации диаграммы с помощью процентных соотношений.

Верхний предел вертикальной оси слева определяется общей суммой собранных данных, в нашем примере это 381. Провели пунктирную прямую от 80 % процентной оси на линию накопленных значений. Там, где эта прямая пересекает диаграмму, на горизонтальной оси определили, какая часть соответствует данному значению. В идеале она должна соответствовать 20 %. Деления на горизонтальной оси наносятся с учетом общего числа категорий рассматриваемых проблем, при этом следует помнить, что проблемы под заголовком «Другие» объединены в одну категорию. В этом примере отличили 5 категорий проблем: четыре главные плюс еще одна под заголовком «Другие».

Диаграмма Парето - Пример - Шаг 3

Как видно из законченной диаграммы, первые две проблемы возникли примерно в 76 % случаях. Диаграмма Парето в данном формате высвечивает ключевые области и помогает группам установить приоритеты в своей деятельности.

Пример построения диаграммы Парето. Шаг 4

На данном этапе важно подчеркнуть, что группы по решению проблем должны тщательно исследовать собранную информацию, а не считать наиболее вескими самые очевидные факты. О таких данных и пойдет речь далее. На первый взгляд, проблема «Дефекты производства» кажется ключевой и подлежит рассмотрению в первую очередь. Нас, конечно, интересует, какие проблемы наиболее часто встречаются (например, банковская гарантия спб), но еще больше нас волнует, какие затраты они привносят.

К счастью третий шаг, группа не пошла по пути наименьшего сопротивления и решила на данном этапе продолжить исследование информации. Группа выяснила, какие затраты связаны с возникновением каждой проблемы, и построила на основе этих данных новую диаграмму Парето. Получив информацию по издержкам, группа расположила данные по-новому: по убыванию величины расходов, а не количества случаев. Результаты разительно отличались от полученных ранее, и это ясно показывает приведенная ниже таблица. Проблемы с незначительными расходами были также объединены под заголовком «Другие» и добавлена графа «Нарастающий итог», в которой суммировались расходы, вызванные каждой проблемой.

Проблема Количество случаев Расходы Доля расходов, % Нарастающий итог Доля, %
1 Нарушение сроков поставки 101 858,000 53% 858,000 53%
2 Дефекты производства 189 567,000 35% 1,425,500 88%
3 Ошибки комплектации 21 105,000 6% 1,530,500 94%
4 Повреждения при перевозке 11 55,000 3% 1,585,500 98%
5 Другие 59 35,000 2% 1,620,000 100%

Диаграмма Парето - Пример - Шаг 4

Затем на основании новых данных построим кумулятивную кривую (диаграмму Парето).

Диаграмма Парето - Пример - Шаг 4-2

Вторая диаграмма Парето ясно показывает, какие проблемы являются приоритетными, если брать за основу расходы, связанные с ними. В данном случае две категории расходов (20% от первоначального списка из 10 категорий) составляли приблизительно 85 % суммарных расходов по всем проблемам, причем 53% всех расходов приходится на категорию «Нарушение сроков поставки».

Этот пример еще раз подтверждает необходимость тщательного исследования всех полученных данных. Диаграмма Парето — это простой и наглядный способ выполнения таких работ, который имеется в арсенале методов решения проблем.

Напомним, что построение диаграммы Парето состоит из следующих шагов:

  1. Расположить данные в порядке убывания значений и просуммировать их.
  2. Выделить часть данных, не имеющих приоритетного значения, под заголовком «Другие» и добавить графу «Нарастающий итог».
  3. Подготовить оси для построения диаграммы и добавить справа дополнительную вертикальную ось для процентов.
  4. Построить столбцы диаграммы и итоговую кривую. Можно исследовать другие возможные варианты диаграммы Парето, построенные на тех же самых данных.

We are sorry that this post was not useful for you!

Источник

Статистические методы контроля качества

date image2015-10-22
views image8757

facebook icon vkontakte icon twitter icon odnoklasniki icon

Смысл статистических методов контроля качества заключается в значительном снижении затрат на его проведение по сравнению c органолептическими (визуальными, слуховыми и т.п.) со сплошным контролем, с одной стороны, и в исключении случайных изменений качества продукции – с другой.

Различаются две области применения статистических методов в производстве (рис. 4.8):

при регулировании хода технологического процесса с целью удержания его в заданных рамках (левая часть схемы);

при приемке изготовленной продукции (правая часть схемы).

Рис. 4.8. Области применения статистических методов управления качеством продукции

Для контроля технологических процессов решаются задачи статистического анализа точности и стабильности технологических процессов и их статистического регулирования. При этом за эталон принимаются допуски на контролируемые параметры, заданные в технологической документации, и задача заключается в жёстком удержании этих параметров в установленных пределах. Может быть поставлена также задача поиска новых режимов выполнения операций с целью повышения качества конечного производства.

Прежде чем браться за применение статистических методов в производственном процессе, необходимо четко представлять цель применения этих методов и выгоду производства от их применения. Очень редко данные используются для заключения о качестве в том виде, в каком они были получены. Обычно для анализа данных используются семь, так называемых, статистических методов или инструментов контроля качества: расслаивание (стратификация) данных; графики; диаграмма Парето; причинно-следственная диаграмма (диаграмма Исикавы или «рыбий скелет»); контрольный листок и гистограмма; диаграмма разброса; контрольные карты.

1. Расслаивание (стратефикация).

При разделении данных на группы в соответствии с их особенностями 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.

Читайте также:  Внутреннее ухо лабиринт Костный лабиринт labyrinthus osseus Преддверие vestibulum

В результатах измерений всегда есть больший или меньший разброс параметров. Если осуществлять стратификацию по факторам, порождающим этот разброс, легко выявить главную причину его появления, уменьшить его и добиться повышения качества продукции.

Применение различных способов расслаивания зависит от конкретных задач. В производстве часто используется способ, называемый 4М, учитывающий факторы, зависящие от: человека (man); машины (machine); материала (material); метода (method).

То есть расслаивание можно осуществить так:

— по исполнителям (по полу, стажу работы, квалификации и т.д.);
— по машинам и оборудованию (по новому или старому, марке, типу и т.д.);
— по материалу (по месту производства, партии, виду, качеству сырья и т.д.);
— по способу производства (по температуре, технологическому приему и т.д.).

В торговле может быть расслаивание по районам, фирмам, продавцам, видам товара, сезонам.

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.

2. Графическое представление данных широко применяется в производственной практике для наглядности и облегчения понимания смысла данных. Различают следующие виды графиков:

А). График, представляющий собой ломанную линию (рис. 4.9), применяется, например, для выражения изменения каких-либо данных с течением времени.

Рис. 4.9. Пример «ломанного» графика и его аппроксимации

Б) Круговой и ленточный графики (рис. 4.10 и 4.11) применяются для выражения процентного соотношения рассматриваемых данных.

Рис. 4.10. Пример кругового графика

Соотношение составляющих себестоимости производства:

1 – себестоимость производства продукции в целом;

2 – косвенные расходы;

3 – прямые расходы и т.д.

Рис. 4.11. Пример ленточного графика

На рисунке 4.11 показано соотношение сумм выручки от продажи по отдельным видам изделий (A,B,C), видна тенденция: изделие B перспективно, а A и C – нет.

В). Z-образный график (рис. 4.12) применяется для выражения условий достижений данных значений. Например, для оценки общей тенденции при регистрации по месяцам фактических данных (объём сбыта, объём производства и т.д.)

График строится следующим образом:

1) откладываются значения параметра (например, объём сбыта) по месяцам (за период одного года) с января по декабрь и соединяются отрезками прямой (ломаная линия 1 на рис. 4.12);

2) вычисляется кумулятивная сумма за каждый месяц и строится соответствующий график (ломаная линия 2 на рис. 4.12);

3) вычисляются итоговые значения (меняющийся итог) и строится соответствующий график. За меняющийся итог в данном случае принимается итог за год, предшествующий данному месяцу (ломаная линия 3 на рис. 4.12).

Рис. 4.12. Пример Z-образного графика.

Ось ординат – выручка по месяцам, ось абсцисс – месяцы года.

По меняющемуся итогу можно определить тенденцию изменения за длительный период. Вместо меняющегося итога можно наносить на график планируемые значения и проверять условия их достижения.

Г). Столбчатый график (рис. 4.13) представляет количественную зависимость, выражаемую высотой столбика, таких факторов, как себестоимость изделия от его вида, сумма потерь в результате брака от процесса и т.д. Разновидности столбчатого графика – гистограмма и диаграмма Парето. При построении графика по оси ординат откладывают количество факторов, влияющих на изучаемый процесс (в данном случае изучение стимулов к покупке изделий). По оси абсцисс – факторы, каждому из которых соответствует высота столбика, зависящая от числа (частоты) проявления данного фактора.

Рис. 4.13. Пример столбчатого графика.

1 – число стимулов к покупке; 2 – стимулы к покупке;

3 – качество; 4 – снижение цены;

5 – гарантийные сроки; 6 – дизайн;

7 –доставка; 8 – прочие;

Если упорядочить стимулы к покупке по частоте их проявления и построить кумулятивную сумму, то получим диаграмму Парето.

3. Диаграмма Парето.

Схема, построенная на основе группирования по дискретным признакам, ранжированная в порядке убывания (например, по частоте появления) и показывающая кумулятивную (накопленную) частоту, называется диаграммой Парето (рис. 4.10). Парето – итальянский экономист и социолог, использовавший свою диаграмму для анализа богатств Италии.

Рис. 4.14. Пример диаграммы Парето:

1 – ошибки в процессе производства; 2 – некачественное сырье;

3 – некачественные орудия труда; 4 – некачественные шаблоны;

5 – некачественные чертежи; 6 – прочее;

А – относительная кумулятивная (накопленная) частота, %;

n – число бракованных единиц продукции.

Приведенная диаграмма построена на основе группирования бракованной продукции по видам брака и расположения в порядке убывания числа единиц бракованной продукции каждого вида. Диаграмму Парето можно использовать очень широко. С ее помощью можно оценить эффективность принятых мер по улучшению качества продукции, построив ее до и после внесения изменений.

4. Причинно-следственная диаграмма (рис. 4.15).

а) пример условной диаграммы, где:

1 – факторы (причины); 2 – большая «кость»;

3 – малая «кость»; 4 – средняя «кость»;

5 – «хребет»; 6 – характеристика (результат).

б) пример причинно-следственной диаграммы факторов, влияющих на качество продукции.

Рис. 4.15 Примеры причинно-следственной диаграммы.

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 на рис. 4.15 (она называется еще «рыбий скелет» или диаграмма Исикавы).

Порядок составления диаграммы:

1. Выбирается проблема для решения – «хребет».
2. Выявляются наиболее существенные факторы и условия, влияющие на проблему – причины первого порядка.
3. Выявляется совокупность причин, влияющих на существенные факторы и условия (причины 2-, 3- и последующих порядков).
4. Анализируется диаграмма: факторы и условия расставляются по значимости, устанавливаются те причины, которые в данный момент поддаются корректировке..
5. Составляется план дальнейших действий.

5. Контрольный листок (таблица накопленных частот) составляется для построения гистограммы распределения, включает в себя следующие графы: (табл.4.4).

№ интервала Измеренные значения Частота Накопленная частота Накопленная относительная частота

На основании контрольного листка строится гистограмма (рис. 4.16), или, при большом количестве измерений, кривая распределения плотности вероятностей (рис. 4.17).

Рис. 4.16. Пример представления данных в виде гистограммы

Рис. 4.17. Виды кривых распределения плотности вероятностей.

Гистограмма представляет собой столбчатый график и применяется для наглядного изображения распределения конкретных значений параметра по частоте появления за определенный период времени. При нанесении на график допустимых значений параметра можно определить, как часто этот параметр попадает в допустимый диапазон или выходит за его предел.

При исследовании гистограммы 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.

а) форма распределения симметрична, то имеется запас по полю допуска, центр распределения и центр поля допуска совпадают – качество партии в удовлетворительном состоянии;

б) центр распределения смещен вправо, то 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 смещен, 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) ситуация аналогична предыдущей, аналогичны и меры воздействия;

е) в распределении 2 пика, хотя образцы взяты из одной партии. Объясняется это либо тем, что сырьё было 2-х разных сортов, либо в процессе работы была изменена настройка станка, либо в 1 партию соединили изделия, обработанные на 2-х разных станках. В этом случае следует производить обследование послойно;

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 её.

6. Диаграмма разброса (рассеяния) применяется для выявления зависимости (корреляции) одних показателей от других или для определения степени корреляции между n парами данных для переменных x и y:

Эти данные наносятся на график (диаграмму разброса), и для них вычисляется коэффициент корреляции.

Рассмотрим различные варианты диаграмм разброса (или полей корреляции) на рис. 4.18:

Рис. 4.18. Варианты диаграмм разброса

а) можно говорить о положительной корреляции (с ростом x увеличивается y);

б) проявляется отрицательная корреляция (с ростом x уменьшается y);

7. Контрольная карта.

Одним из способов достижения удовлетворительного качества и поддержания его на этом уровне является применение контрольных карт. Для управления качеством технологического процесса необходимо иметь возможность контролировать те моменты, когда выпускаемая продукция отклоняется от заданных техническими условиями допусков. Рассмотрим простой пример. Проследим за работой токарного станка в течение определённого времени и будем измерять диаметр детали, изготавливаемой на нем (за смену, час). По полученным результатам построим график и получим простейшую контрольную карту (рис. 4.20):

Рис. 4.20. Пример контрольной карты

В точке 6 произошла разладка технологического процесса, необходимо его регулирование. Положение ВКГ и НКГ определяется аналитически либо по специальным таблицам и зависит от объёма выборки. При достаточно большом объеме выборки пределы ВКГ и НКГ определяют по формулам

ВКГ и НКГ служат для предупреждения разладки процесса, когда изделия еще соответствуют техническим требованиям.

Контрольные карты применяются, когда требуется установить характер неисправностей и дать оценку стабильности процесса; когда необходимо установить, нуждается ли процесс в регулировании или его необходимо оставить таким, каков он есть.

Контрольной картой можно также подтвердить улучшение процесса.

Контрольная карта является средством распознания отклонений из-за неслучайных или особых причин от вероятных изменений, присущих процессу. Вероятные изменения редко повторяются в прогнозируемых пределах. Отклонения из-за неслучайных или особых причин сигнализируют о том, что некоторые факторы, влияющие на процесс, необходимо идентифицировать, расследовать и поставить под контроль.

Контрольные карты основываются на математической статистике. Они используют рабочие данные для установления пределов, в рамках которых будут ожидаться предстоящие исследования, если процесс останется неэффективным из-за неслучайных или особых причин.

Информация о контрольных картах содержится и в международных стандартах ИСО 7870, ИСО 8258.

Наибольшее распространение получили контрольные карты среднего значения X и контрольные карты размаха R, которые используются совместно или раздельно. Контролироваться должны естественные колебания между пределами контроля. Нужно убедиться, что выбран правильный тип контрольной карты для определенного типа данных. Данные должны быть взяты точно в той последовательности, в какой собраны, иначе они теряют смысл. Не следует вносить изменения в процесс в период сбора данных. Данные должны отражать, как процесс идет естественным образом.

Контрольная карта может указать на наличие потенциальных проблем до того, как начнется выпуск дефектной продукции.

Принято говорить, что процесс вышел из-под контроля, если одна или более точек вышли за пределы контроля.

Существуют два основных типа контрольных карт: для качественных (годен – негоден) и для количественных признаков. Для качественных признаков возможны четыре вида контрольных карт: число дефектов на единицу продукции; число дефектов в выборке; доля дефектных изделий в выборке; число дефектных изделий в выборке. При этом в первом и третьем случаях объем выборки будет переменным, а во втором и четвертом – постоянным.

Таким образом, целями применения контрольных карт могут быть:

Источник

Adblock
detector