Metode statistice de cercetare și control. Metode de control statistic al calității produselor. Hărți de reglementare ca metodă de control al calității

Metode statistice de control al calității sunt folosite pentru evaluarea caracteristicilor cantitative ale calitatii. Primul care a folosit metode statistice pentru controlul proceselor de producție a fost V.A. Shewhart (1891-1967). Harta reglementărilor de control al calității pe care a aplicat-o se bazează pe date statistice. Cu ajutorul analizei statistice, defectele producției curente au putut fi detectate și eliminate în timp util.

Metodele statistice de control al calității arată că într-o anumită serie de mărfuri apar anumite caracteristici de calitate de un anumit număr de ori, iar pe baza acestor date este posibilă construirea unei curbe de distribuție normală. Cu un proces controlat, evaluarea fiecărui lot ulterior va da o curbă similară, dacă procesul este scăpat de sub control, curbele vor fi diferite. Exemplu: se calculează că la o distribuție normală pentru înălțimea treptei presei (vezi diagrama 1), cea mai mare parte a caracteristicilor se apropie de valoarea de 150 mm. 68,27% din rezultatele măsurătorilor sunt în intervalul de la 147 mm la 153 mm.

Schema 1. Distribuția normală a înălțimii treptei presei.

Când luăm în considerare indicatorii disponibili, sunt posibile două opțiuni:

1) Calitatea este în regulă, toți indicatorii sunt în intervale acceptabile.

2) Calitatea nu este în regulă, indicatorii care nu se încadrează în intervalele admisibile trebuie readuse la normal. Din nou, există trei posibilități:

• abaterile permit încă o utilizare limitată a produsului, de exemplu, un produs de clasa a doua.
• defectele pot fi corectate.
• abaterile sunt atât de mari încât lotul este anulat ca defect.

Hărți de reglementare ca metodă de control al calității

Carduri de reglementare a calității- una dintre metodele statistice de control al calității, un mijloc de monitorizare și control al proceselor, în special al proceselor de producție. În timpul procesului de producție, lucrătorii înșiși pot controla calitatea producției selectând aleatoriu produse pe linie și înregistrând rezultatele inspecției într-un card de control al calității. Datele introduse în hartă fac posibilă determinarea dacă abaterile se încadrează în limitele admisibile, care sunt predeterminate. Într-un sens statistic, hărțile de control al calității sunt o interpretare grafică a evenimentelor aleatoare într-un sistem de coordonate. Atâta timp cât abaterile nu depășesc limitele a ceea ce este permis, procesul este considerat gestionabil (vezi Figura 2). Procedura pentru menținerea unui grafic de control al calității:

• Efectuați în mod regulat verificări aleatorii;
• În acest caz, intervalele de timp dintre probe trebuie stabilite în momentul eliberării cardului de control al calității;
• Volumul de prelevare trebuie să fie constant;
• Orice interferență în proces de fabricație trebuie notate în tabelul de control al calității.

Schema 2. Construirea unei hărți a reglementării calității.

Următoarea formulă este utilizată pentru a calcula adecvarea procesului:

Procesul este considerat adecvat, de ex. având un potențial de calitate suficient dacă Cp ³ 1,33, iar varianța se află în zona de toleranță (OTG -UTG).

Dacă producția nu se desfășoară în cadrul unei distribuții normale, i.e. în zona de toleranță are o împrăștiere unilaterală de valori, atunci distribuția normală nu se potrivește. Aceasta înseamnă că procesul nu este controlat statistic, nu este de încredere. Controlul statistic înseamnă că influențele aleatorii sunt singura cauză a abaterilor de la o anumită caracteristică de calitate. Cauzele unui proces „în afara controlului statistic” pot fi modificări neobservate ale materiilor prime, spargerea sculelor sau erori ale lucrătorilor neinstruiți, în general nu din cauza variației aleatorii, ci din cauza influențelor sistematice. Fiabilitatea procesului este determinată de raportul dintre intervalul dintre valoarea medie a distribuției și limita de toleranță apropiată la trei variații:

Procesul este considerat suficient de fiabil dacă Срk ≥ 1,33, unde Z este intervalul dintre valoarea medie a distribuției și limita de toleranță apropiată, s este abaterea standard.

Schema 3. Un exemplu de producție al unei hărți de control pentru procesul de „tortire a unui arbore cu diametrul de 25,10 mm, cu o toleranță de ± 0,04 mm.

Deoarece potențialul de calitate al procesului Сp ³ 1,33, procesul este potrivit. În același timp, fiabilitatea procesului este Cрk ≥ 1,33, ceea ce caracterizează și fiabilitatea ridicată a procesului. Concluzie: continuați procesul.

Schema 4. Un exemplu de producție al unei hărți de control pentru procesul de „tortire a unui arbore cu diametrul de 25,10 mm, cu o toleranță de ± 0,04 mm.

Potenţialul de proces- bună (CP ≥ 1,33), fiabilitatea procesului - scăzută (Cp ≤ 1,33). Procesul este supus influenței sistematice a factorilor non-aleatori, datorită cărora graficul distribuției valorilor se deplasează fie la limita de toleranță inferioară, fie la limita superioară. Este necesar să se determine cauzele, să se ajusteze procesul, să se facă o evaluare statistică ulterioară.

Schema 5. Un exemplu de producție al unei hărți de control pentru procesul de „tortire a unui arbore cu diametrul de 25,10 mm, cu o toleranță de ± 0,04 mm.

Potențial de proces - Slab (Cpk ≤ 1,33), fiabilitatea procesului - scăzută (Cpk ≤ 1,33). Este necesar să se analizeze procesul, să se dezvolte activități, să se organizeze procesul într-un mod nou.

Mai multe articole pe acest subiect poti gasi in sectiunea Managementul calitatii biblioteci portal, precum și

Un loc aparte în grupul metodelor de control al calității îl ocupă metodele statistice. Aplicarea lor se bazează pe rezultatele măsurătorilor, analizelor, testelor, datelor de operare, evaluărilor experților. Principalul lucru în metodele statistice este metodologia de lucru cu real

date. Sarcinile de rezolvat în acest caz sunt planificarea, obținerea, prelucrarea și unificarea informațiilor, utilizarea acesteia în analiză și management, luarea deciziilor pe baza rezultatelor analizei, prognoză etc.

Totalitatea metodelor statistice moderne de control al calității este împărțită în trei categorii în funcție de gradul de complexitate.

1. Metode statistice elementare, inclusiv un grafic

Pareto, diagramă cauză și efect, listă de verificare, histogramă, diagramă de dispersie, metoda de stratificare, diagramă de control.

2. Metode statistice intermediare, care includ: teoria studiilor prin eșantion; control statistic prin sondaj; diverse metode efectuarea de evaluări statistice și definirea criteriilor; metoda de calcul a experimentelor. Acest grup de metode este folosit de ingineri și specialiști în domeniul managementului calității.

3. Metode statistice avansate, inclusiv metode de calcul a experimentelor, analiză multivariată, diverse metode de cercetare operațională. Un număr limitat de ingineri și specialiști sunt instruiți în aplicarea lor.

Metodele statistice elementare stau la baza altor categorii de metode statistice.

Fișa de control este o formă pe care sunt aplicați parametrii controlați ai unei piese sau unui produs, astfel încât datele de măsurare să poată fi introduse cu ușurință și exactitate în acesta. Scopul său este dublu: în primul rând, de a facilita procesul de colectare a datelor privind parametrii controlați și, în al doilea rând, de a organiza automat datele pentru a facilita utilizarea ulterioară a acestora.

Există patru tipuri de liste de verificare:

1) o fișă de control pentru înregistrarea distribuției parametrului măsurat în timpul procesului de producție.

2) fisa de control pentru inregistrarea tipurilor de defecte.

3) lista de verificare a locațiilor defectelor. La unele produse se constată defecte externe precum zgârieturi sau murdărie, iar întreprinderea ia diverse măsuri pentru reducerea acestora. O mare parte a soluționării acestei probleme este jucată de listele de verificare pentru localizarea defectelor, care conțin schițe sau diagrame în care se fac notițe astfel încât să poată fi observată localizarea defectelor. Astfel de foi sunt necesare pentru diagnosticarea procesului de fabricație al unei piese, deoarece cauzele defectelor pot fi adesea găsite prin examinarea locurilor de apariție a acestora și observarea procesului în căutarea explicațiilor de ce defectele sunt concentrate în aceste zone;

4) lista de verificare a cauzelor defectelor. Aici, defectele detectate sunt înregistrate pe tip, ținând cont de faptul că echipamentul, timpul de fabricație, producătorul direct pot servi drept cauze ale apariției lor. Lista de verificare vă permite să identificați cauzele fundamentale pentru a dezvolta măsuri pentru a le elimina.

Diagrama Pareto numit după economistul italian V. Pareto, care în 1897 a derivat o formulă care arată că beneficiile în societate sunt distribuite inegal.

Esența principiului Pareto care stă la baza construcției diagramei este că întregul set de cauze posibile ale defectelor este împărțit în două grupuri. Primul grup este un număr mic de cauze care afectează semnificativ aspectul defectelor (câteva esențiale). Al doilea grup este un număr mare de cauze care au un impact nesemnificativ (numeroase nesemnificative). Construirea unei diagrame Pareto este o metodă pentru a determina câțiva factori esențiali care afectează calitatea unei piese sau a unui produs.

Există astfel de tipuri de diagrame Pareto, cum ar fi o diagramă pentru rezultatele activităților și o diagramă pentru motive. Prima este concepută pentru a identifica problema principală din procesul studiat și poate reflecta rezultate nedorite ale activităților (în domeniul calității, acestea pot fi: defecte, avarii, erori, defecțiuni, reclamații, reparații, returnări de produse). Al doilea reflectă cauzele problemelor care apar în procesul de producție și este utilizat pentru identificarea celui principal.

Diagrama și curba Pareto reflectă vizual rezultatele controlului calității unui anumit produs. Pe baza acestor date se identifică principalele cauze care duc la apariția celor mai semnificative defecte și se elaborează măsuri pentru eliminarea acestora.

După un anumit timp de la implementarea acestor măsuri, se repetă procedura de construire a diagramei Pareto, și este indicat să o faceți pe aceeași formă pentru a vedea clar cât de eficiente sunt eforturile depuse pentru eliminarea cauzelor unui defect de un tip sau altul au fost.

Diagrama cauză și efect (ISIKAWA) reflectă relația dintre un anumit indicator de calitate și factorii care îl afectează.

Este altfel numită diagrama „schelet de pește” datorită similitudinii exterioare a formei.

Pentru a construi o diagramă cauză și efect, trebuie să:

1) determina indicatorul de calitate care trebuie investigat;

2) găsiți principalele motive care afectează acest indicator;

3) identificați cauzele secundare care le afectează pe cele principale, apoi determinați cauzele de ordinul trei care le afectează pe cele secundare și așa mai departe până la epuizarea lor completă;

4) analizează toate cauzele detectate și evidențiază pe cele care se preconizează că vor avea cel mai mare impact asupra indicatorului de calitate studiat. Aceste motive li se acordă o atenție deosebită la rezolvarea problemelor cu indicatorul de calitate studiat.

Scatterplot- unul dintre tipurile de metode statistice elementare - este utilizat pentru a identifica dependența unor indicatori față de alții. Datele reproduse de graficul de dispersie formează câmpul de corelație. Relația dintre indicatori este determinată pe baza formei acestui câmp. Cu ajutorul diagramei de împrăștiere, este posibil să se rezolve multe probleme din punct de vedere tehnic, de exemplu, pentru a stabili dependența preciziei prelucrării unei piese de parametrii mașinii, sculelor, respectarea disciplinei tehnologice etc.

grafic de bare este un tip de diagramă cu bare folosit pentru a ilustra distribuția oricărui parametru controlat. Histograma este utilizată pentru a obține informații vizuale despre procesul de fabricație al produsului și ajută la deciderea dacă este cazul

pe ce problemă ar trebui să se concentreze. Aceste informații sunt afișate ca o serie de bare de aceeași lățime, dar înălțimi diferite. Lățimea barei este intervalul din domeniul de control, înălțimea este numărul de studii dintr-un interval.

Metoda de stratificare (stratificarea datelor) - un instrument care vă permite să selectați date care reflectă informațiile solicitate. În conformitate cu această metodă, datele statistice sunt stratificate, adică. grupează-le în funcție de condițiile de primire și procesează fiecare grup de date separat. Datele împărțite în grupuri în funcție de caracteristicile lor se numesc straturi (straturi), iar procesul de separare în sine se numește stratificare (stratificare). Există diferite metode de delaminare, a căror aplicare depinde de sarcini specifice. De exemplu, datele referitoare la produsele fabricate în același atelier pot varia într-o oarecare măsură în funcție de antreprenor, echipamentul folosit, metodele de operațiuni de lucru etc. Toate aceste diferențe pot

fi factori de delaminare. Pentru stratificare, „5 M”, ținând cont de factori în funcție de persoană (om), mașină (mașină), material (material), metodă (metodă), măsurare (măsurare).

Delaminarea se poate face în felul următor:

De către interpreți - calificări, sex, experiență în muncă etc.;

Pentru mașini și echipamente - echipamente noi și vechi, marca, design, firmă de producție etc.;

În funcție de material - locul de producție, producător etc.

Carduri de control au fost dezvoltate în anii 1930. în SUA U.A. Shewhart. Astfel de hărți sunt folosite pentru a detecta tendințele negative pentru a preveni dezvoltarea unor probleme grave care duc la scăderea sub control a procesului.

De exemplu, în orice perioadă (tur, oră), s-a monitorizat funcționarea mașinii sau a procesului și s-a măsurat diametrul pieselor fabricate. Pe baza rezultatelor obținute se construiește un grafic. Valoarea diametrului măsurat este trasată de-a lungul axei verticale, iar numerele pieselor sunt marcate secvenţial pe axa orizontală. Se trasează două linii orizontale corespunzătoare toleranțelor desenului sau specificațiilor și încă două, care stabilesc limitele superioare și inferioare de control (poziția lor este determinată de formule speciale). Gama mică de variații de măsurare care se află între ele indică faptul că produsul este produs în limitele de toleranță. Astfel, cel mai simplu

diagramă de control care afișează modificarea nivelului de ajustare și acuratețea procesului

Dacă punctele liniei de măsurare care descriu procesul se află în intervalul dintre limitele de control, atunci procesul este considerat a fi sub control. Dacă un număr de puncte depășește granița, atunci aceasta semnalează dezordinea procesului și necesitatea reglementării acestuia. Diagramele de control vă permit să monitorizați performanța curentă a procesului. Acestea arată abaterile rezultate de la standard, țintă sau medie și reflectă nivelul de control statistic al procesului în timp. Utilizarea metodelor statistice este o condiție importantă pentru îmbunătățirea eficienței controlului calității produselor și proceselor.

Semnificația metodelor statistice de control al calității constă într-o reducere semnificativă a costului implementării acestuia în comparație cu cea organoleptică (vizuală, auditivă etc.) cu control continuu, pe de o parte, și în excluderea modificărilor aleatorii ale calității produsului, pe de altă parte.

Există două domenii de aplicare a metodelor statistice în producție (Fig. 4.8):

în controlul accidentului vascular cerebral proces tehnologic pentru a-l menține în limitele date (partea stângă a diagramei);

la acceptarea produselor fabricate (partea dreaptă a diagramei).

Orez. 4.8. Domenii de aplicare a metodelor statistice de management al calitatii produselor

Pentru controlul proceselor tehnologice se rezolvă problemele analizei statistice a acurateței și stabilității proceselor tehnologice și a reglementării statistice a acestora. În acest caz, toleranțele pentru parametrii controlați specificati în documentația tehnologică sunt luate ca standard, iar sarcina este de a menține cu strictețe acești parametri în limitele stabilite. Se poate stabili și sarcina de a căuta noi moduri de efectuare a operațiunilor în vederea îmbunătățirii calității producției finale.

Înainte de a începe aplicarea metodelor statistice în procesul de producție, este necesar să înțelegem clar scopul aplicării acestor metode și beneficiile producției din aplicarea lor. Este foarte rar ca datele să fie folosite pentru a evalua calitatea primită. În mod obișnuit, pentru analiza datelor sunt utilizate șapte așa-numite metode statistice sau instrumente de control al calității: stratificarea (stratificarea) datelor; diagrame; diagramă Pareto; diagramă cauzală (diagrama Ishikawa sau „scheletul de pește”); fisa de control si histograma; Diagrama de dispersie; carduri de control.

1. Stratificare (stratificare).

Când datele sunt împărțite în grupuri în conformitate cu caracteristicile lor, grupurile sunt numite straturi (straturi), iar procesul de separare în sine se numește stratificare (stratificare). Este de dorit ca diferențele în interiorul stratului să fie cât mai mici posibil și între straturi cât mai mari.

Există întotdeauna o răspândire mai mare sau mai mică a parametrilor în rezultatele măsurătorilor. Dacă stratificăm în funcție de factorii care generează această răspândire, este ușor de identificat Motivul principal aspectul acestuia, reduceți-l și îmbunătățiți calitatea produsului.

Utilizarea diferitelor metode de delaminare depinde de sarcinile specifice. În producție se folosește adesea o metodă numită 4M, ținând cont de factori care depind de: o persoană (omul); mașini (mașini); material (material); metoda (metoda).

Adică, delaminarea se poate face astfel:

Pe artiști (după sex, experiență de muncă, calificări etc.);
- după mașini și echipamente (după noi sau vechi, marcă, tip etc.);
- dupa material (dupa loc de productie, lot, tip, calitatea materiilor prime etc.);
- dupa metoda de productie (dupa temperatura, metoda tehnologica etc.).

În comerț, poate exista stratificare pe regiuni, firme, vânzători, tipuri de mărfuri, anotimpuri.

Metoda stratificării pure este utilizată la calcularea costului unui produs, atunci când se impune estimarea separată a costurilor directe și indirecte pentru produse și loturi, la evaluarea profitului din vânzarea produselor separat pentru clienți și produse etc. Stratificarea este folosită și în aplicarea altor metode statistice: în construcția diagramelor cauză-efect, diagramelor Pareto, histogramelor și diagramelor de control.

2. Prezentarea grafică a datelor utilizat pe scară largă în practica industriala pentru claritate și pentru a facilita înțelegerea semnificației datelor. Există următoarele tipuri de diagrame:

DAR). Graficul, care este o linie întreruptă (Fig. 4.9), este folosit, de exemplu, pentru a exprima modificările oricăror date în timp.

Orez. 4.9. Un exemplu de grafic „rupt” și aproximarea acestuia

B) Graficele piese și fâșii (Figurile 4.10 și 4.11) sunt utilizate pentru a exprima procentul de date luate în considerare.

Orez. 4.10. Exemplu de diagramă circulară

Raportul dintre componentele costului de producție:

1 - costul de producție în general;

2 - costuri indirecte;

3 - costuri directe etc.

Orez. 4.11. Exemplu de diagramă cu panglică

Figura 4.11 arată raportul dintre sumele încasărilor din vânzarea de anumite tipuri produse (A,B,C), este vizibilă o tendință: produsul B este promițător, dar A și C nu sunt.

LA). Graficul Z (Fig. 4.12) este folosit pentru a exprima condițiile pentru atingerea acestor valori. De exemplu, pentru a evalua tendința generală la înregistrarea datelor reale pe lună (volum de vânzări, volum de producție etc.)

Graficul este construit după cum urmează:

1) valorile parametrului (de exemplu, volumul vânzărilor) sunt reprezentate pe luni (pentru o perioadă de un an) din ianuarie până în decembrie și sunt conectate prin segmente de linie dreaptă (linia întreruptă 1 în Fig. 4.12) ;

2) se calculează suma cumulativă pentru fiecare lună și se construiește graficul corespunzător (linia întreruptă 2 din fig. 4.12);

3) se calculează valorile finale (total în schimbare) și se construiește graficul corespunzător. Pentru totalul în schimbare, în acest caz, se ia totalul pentru anul precedent lunii date (linia întreruptă 3 din Fig. 4.12).

Orez. 4.12. Un exemplu de diagramă în formă de Z.

Axa ordonatelor este veniturile pe luni, axa absciselor sunt lunile anului.

Schimbând totalul, puteți determina tendința de schimbare pe o perioadă lungă. În loc de un total în schimbare, puteți reprezenta pe grafic valorile planificate și puteți verifica condițiile pentru atingerea lor.

G). Graficul cu bare (Fig. 4.13) reprezintă dependența cantitativă, exprimată prin înălțimea barei, a unor factori precum costul produsului din tipul său, cantitatea de deșeuri ca urmare a căsătoriei din proces etc. Varietățile graficului cu bare sunt histograma și diagrama Pareto. Atunci când se construiește un grafic de-a lungul axei y, este reprezentat grafic numărul de factori care influențează procesul studiat (în acest caz, studiul stimulentelor pentru achiziționarea de produse). Pe axa absciselor - factori, fiecare dintre care corespunde înălțimii coloanei, în funcție de numărul (frecvența) manifestării acestui factor.

Orez. 4.13. Un exemplu de diagramă cu bare.

1 - numărul de stimulente pentru cumpărare; 2 - stimulente pentru cumpărare;

3 - calitate; 4 - reducere de preț;

5 – perioade de garantie; 6 - proiectare;

7 - livrare; 8 - altele;

Dacă sortăm stimulentele de a cumpăra după frecvența apariției lor și construim o sumă cumulativă, obținem o diagramă Pareto.

3. Diagrama Pareto.

O schemă construită pe baza grupării după caracteristici discrete, ordonate în ordine descrescătoare (de exemplu, după frecvența de apariție) și care arată frecvența cumulativă (cumulativă), se numește diagramă Pareto (Fig. 4.10). Pareto este un economist și sociolog italian care și-a folosit diagrama pentru a analiza bogăția Italiei.

Orez. 4.14. Un exemplu de diagramă Pareto:

1 - erori in procesul de productie; 2 - materii prime de calitate scăzută;

3 - scule de calitate scăzută; 4 - șabloane de calitate scăzută;

5 - desene de calitate scăzută; 6 - altele;

А – frecvență relativă cumulativă (cumulativă), %;

n este numărul de unități de producție defecte.

Diagrama de mai sus este construită pe baza grupării produselor defecte pe tipuri de căsătorie și a aranjarii în ordine descrescătoare a numărului de unități de produse defecte de fiecare tip. Diagrama Pareto poate fi folosită pe scară largă. Cu ajutorul acestuia, puteți evalua eficacitatea măsurilor luate pentru îmbunătățirea calității produselor prin construirea acesteia înainte și după efectuarea modificărilor.

4. Diagrama cauză și efect (Fig. 4.15).

a) un exemplu de diagramă condiționată, unde:

1 - factori (motive); 2 - „os” mare;

3 - „os” mic; 4 - „os” mijlociu;

5 - „creastă”; 6 - caracteristică (rezultat).

b) un exemplu de diagramă cauză-efect a factorilor care afectează calitatea produsului.

Orez. 4.15 Exemple de diagrame cauză-efect.

O diagramă cauză-efect este utilizată atunci când este necesar să investigheze și să descrie cauzele posibile ale unei anumite probleme. Aplicația sa vă permite să identificați și să grupați condițiile și factorii care afectează această problemă.

Luați în considerare forma diagramei cauză-efect din fig. 4.15 (se mai numește și „scheletul de pește” sau diagrama Ishikawa).

Ordinea graficului:

1. Se alege o problemă pentru rezolvare - o „crestă”.
2. Sunt identificați cei mai semnificativi factori și condiții care influențează problema – cauzele de ordinul întâi.
3. Se dezvăluie un set de cauze care influențează factori și condiții semnificative (cauze ale ordinului 2, 3 și ulterioare).
4. Se analizează diagrama: factorii și condițiile sunt clasificate în funcție de semnificație, sunt stabilite acele motive care în prezent sunt susceptibile de ajustare.
5. Se elaborează un plan pentru acțiuni ulterioare.

5. Fișa de control(tabelul de frecvențe cumulate) este compilat pentru a construi histogramelor distribuția, include următoarele coloane: (Tabelul 4.4).

Tabelul 4.4

Pe baza fișei de control se construiește o histogramă (Fig. 4.16), sau, cu un număr mare de măsurători, curba de densitate de probabilitate(Fig. 4.17).

Orez. 4.16. Un exemplu de prezentare a datelor ca histogramă

Orez. 4.17. Tipuri de curbe de distribuție a densității de probabilitate.

Histograma este un grafic cu bare și este utilizată pentru a vizualiza distribuția valorilor parametrilor specifici în funcție de frecvența de apariție pe o anumită perioadă de timp. Prin trasarea valorilor permise ale unui parametru pe un grafic, puteți determina cât de des acel parametru se încadrează sau în afara intervalului permis.

La examinarea histogramei, puteți afla dacă lotul de produse și procesul tehnologic sunt într-o stare satisfăcătoare. Luați în considerare următoarele întrebări:

· care este lățimea distribuției în raport cu lățimea toleranței;

Care este centrul de distribuție în raport cu centrul câmpului de toleranță;

Care este forma de distribuție?

Dacă

a) forma de distribuție este simetrică, atunci există o marjă pentru câmpul de toleranță, centrul de distribuție și centrul câmpului de toleranță coincid - calitatea lotului este într-o stare satisfăcătoare;

b) centrul de distributie este deplasat spre dreapta, adica teama ca printre produse (in restul lotului) pot exista produse defecte care depasesc limita superioara de toleranta. Verificați dacă există o eroare sistematică la instrumentele de măsurare. Dacă nu, atunci continuați să produceți produse, ajustând funcționarea și deplasând dimensiunile astfel încât centrul de distribuție și centrul câmpului de toleranță să coincidă;

c) centrul de distribuție este amplasat corect, totuși, lățimea distribuției coincide cu lățimea câmpului de toleranță. Există temeri că atunci când luăm în considerare întregul lot, vor apărea produse defecte. Este necesar să se investigheze acuratețea echipamentului, condițiile de procesare etc. sau extinde câmpul de toleranță;

d) centrul de distribuție este deplasat, ceea ce indică prezența produselor defecte. Este necesar prin ajustare să se mute centrul de distribuție în centrul câmpului de toleranță și fie să se îngusteze lățimea de distribuție, fie să se revizuiască toleranța;

e) situatia este asemanatoare cu cea precedenta, masurile de influenta sunt asemanatoare;

f) 2 vârfuri în distribuție, deși probele au fost prelevate din același lot. Acest lucru se explică fie prin faptul că materiile prime erau de 2 grade diferite, fie setarea mașinii a fost schimbată în procesul de lucru, fie produsele prelucrate pe 2 mașini diferite au fost combinate într-un singur lot. În acest caz, examinarea trebuie efectuată în straturi;

g) atât lățimea, cât și centrul de distribuție sunt normale, totuși, o mică parte a produselor depășește limita superioară de toleranță și, separându-se, formează o insulă separată. Poate că aceste produse fac parte din cele defecte, care, din neglijență, au fost amestecate cu cele bune în fluxul general al procesului tehnologic. Este necesar să aflați cauza și să o eliminați.

6. Diagrama de împrăștiere este utilizat pentru a identifica dependența (corelația) unor indicatori față de alții sau pentru a determina gradul de corelare între n perechi de date pentru variabilele x și y:

(x 1 ,y 1), (x 2 ,y 2), ..., (x n , y n).

Aceste date sunt reprezentate pe un grafic (scatterplot) și se calculează un coeficient de corelație pentru ele.

Luați în considerare diferite variante de diagrame de împrăștiere (sau câmpuri de corelație) din fig. 4.18:

Orez. 4.18. Opțiuni de diagramă de dispersie

Când:

A) putem vorbi despre o corelație pozitivă (cu creșterea X crește y);

b) prezintă o corelație negativă (cu creștere X scade y);

7. Card de control.

O modalitate de a obține o calitate satisfăcătoare și de a o menține la acest nivel este utilizarea diagramelor de control. Pentru a controla calitatea procesului tehnologic, este necesar să se poată controla acele momente în care produsele fabricate se abat de la cele specificate. specificații toleranțe. Să luăm în considerare un exemplu simplu. Să urmăm treaba strung pentru un anumit timp si vom masura diametrul piesei fabricate pe ea (pe tura, ora). Pe baza rezultatelor obținute, construim un grafic și obținem cel mai simplu card de control(Fig. 4.20):

Orez. 4.20. Exemplu de diagramă de control

La punctul 6 a existat o dereglare a procesului tehnologic, este necesară reglarea acestuia. Poziția VCG și NCG este determinată analitic sau conform tabelelor speciale și depinde de dimensiunea eșantionului. Cu o dimensiune a eșantionului suficient de mare, limitele VKG și NKG sunt determinate de formule

NKG \u003d -3,

.

VKG și NKG servesc pentru a preveni dezordinea procesului, atunci când produsele îndeplinesc încă cerințele tehnice.

Diagramele de control sunt utilizate atunci când este necesar pentru a stabili natura defecțiunilor și a evalua stabilitatea procesului; când este necesar să se stabilească dacă procesul are nevoie de reglementare sau trebuie lăsat așa cum este.

O diagramă de control poate confirma, de asemenea, îmbunătățirea procesului.

Diagrama de control este un mijloc de recunoaștere a abaterilor datorate unor cauze nealeatoare sau speciale de la schimbările probabile inerente procesului. Schimbările probabile se repetă rareori în limitele prevăzute. Abaterile datorate unor cauze nealeatoare sau speciale semnalează că unii dintre factorii care afectează procesul trebuie identificați, investigați și controlați.

Diagramele de control se bazează pe statistici matematice. Ei folosesc date operaționale pentru a stabili limitele în care vor fi așteptate cercetările viitoare dacă procesul rămâne ineficient din motive nealeatoare sau speciale.

Informații despre diagramele de control sunt, de asemenea, conținute în standarde internaționale ISO 7870, ISO 8258.

Cele mai utilizate diagrame de control înseamnă Xși diagrame de control al intervalului R, care se folosesc împreună sau separat. Fluctuațiile naturale între limitele de control trebuie controlate. Trebuie să vă asigurați că selectați tipul corect de diagramă de control pentru tipul de date specific. Datele trebuie preluate exact în ordinea în care au fost colectate, altfel își pierd sensul. Nu trebuie făcute modificări procesului în timpul perioadei de colectare a datelor. Datele ar trebui să reflecte modul în care procesul decurge natural.

O listă de verificare poate indica probleme potențiale înainte ca un produs defect să fie lansat.

Se obișnuiește să spunem că un proces este scăpat de sub control dacă unul sau mai multe puncte nu sunt sub control.

Există două tipuri principale de diagrame de control: pentru semnele calitative (reușite - nu) și pentru semnele cantitative. Pentru caracteristicile calitative, sunt posibile patru tipuri de diagrame de control: numărul de defecte pe unitate de producție; numărul de defecte din eșantion; proporția de produse defecte din eșantion; numărul de articole defecte din eșantion. În același timp, în primul și al treilea caz, dimensiunea eșantionului va fi variabilă, iar în al doilea și al patrulea caz, va fi constantă.

Astfel, scopurile utilizării diagramelor de control pot fi:

identificarea unui proces negestionat;

controlul asupra procesului controlat;

evaluarea capacitatilor procesului.

Controlul statistic al proceselor a apărut în 1931. A fost propus de omul de știință Walter Shewhart în cartea „Controlul economic al calității produselor fabricate”. La acea vreme, Shewhart lucra ca statistician pentru Laboratoarele Bell. El a observat că în procesele de producție există astfel de date care, în urma prelucrării statistice, pot semnala dacă procesul este sub control sau s-au produs abateri în el (cauzate din motive care nu sunt o caracteristică integrală a procesului). Listele de verificare și listele de verificare utilizate în prezent se bazează pe munca lui Shewhart. Controlul statistic al procesului poate necesita utilizarea oricăreia dintre metodele statistice discutate în Secțiunea 3.4 Metode de analiză a calității.

Deși SPC a fost utilizat inițial doar pentru procesele de fabricație, poate fi aplicat aproape oricărui proces. Tot ceea ce este făcut de angajați poate fi considerat proces. Fiecare proces este influențat de mulți factori (echipamente utilizate, materiale, metode și instrucțiuni de lucru, măsurători și oameni implicați în proces). Dacă, în afară de aceasta, nimic nu afectează procesul și toți acești factori funcționează impecabil și așa cum ar trebui, atunci procesul este controlat statistic. Aceasta înseamnă că nicio cauză secundară nu afectează procesul. Toate accidentele au fost remediate. Potrivit poziției lui Shewhart, asta nu înseamnă că toate produsele fabricate 100% vor fi impecabile, că nu există variații în proces. Fiecare proces are variații și abateri naturale care afectează randamentul.Sunt 3 unități de produse defecte la 1000 (prin defecte aici înțelegem produsele care depășesc limitele acceptabile - ± 3s).

Că fiecare proces are variații naturale poate fi ilustrat astfel: de exemplu, diametrele cilindrilor prelucrați vor fi rareori exact 17 mm. Valoarea acestora va varia în jur de 17 mm, cel puțin în limitele preciziei instrumentului de măsurare și a echipamentului de control. De fapt, vor exista multe mai multe cauze inerente procesului pentru această variație.

În controlul statistic al procesului, folosind metode statistice (și numai!) Se determină care abateri de la ideal sunt normale pentru acest proces(nu confundați aceste abateri „normale” cu caracteristicile tehnice ale echipamentului, desigur, specificații afectează procesul, dar aceste abateri „normale” sunt determinate statistic).

Controlul statistic al procesului nu exclude complet variațiile și abaterile produselor de la idealul proceselor. Dar vă permite să controlați procesul și să distingeți între variațiile naturale care sunt prezente în toate procesele și eșecurile cauzate de unele motive suplimentare. Este baza pentru îmbunătățirea procesului și producția fără defecte. După ce toate cauzele defecțiunilor sunt identificate și eliminate și rămâne doar variația naturală, procesul este considerat a fi într-o stare de control statistic. Când se atinge această condiție, procesul este stabil și 99,73% din producție se află în limitele de control statistic (limitele superioare și inferioare de control, acestea au fost deja menționate în paragraful 3.4.8. „Diagrama de control”). Numai atunci procesul poate fi îmbunătățit. Asa de:

Controlul statistic al procesuluieste o metodă statistică de separare a variațiilor cauzate de eșecurile într-un proces de variațiile „naturale” care sunt parte integrantă a procesului. Scopul controlului statistic al procesului este de a identifica și elimina defecțiunile și de a stabili și menține stabilitatea procesului, permițând îmbunătățiri suplimentare.

Controlul statistic al procesului, făcând parte din control universal calitate, îmbunătățește calitatea produsului și reduce costurile. Controlul statistic al procesului face următoarele procese mult mai eficiente:

controlul variatiilor.

· Imbunatatire continua.

· Predictibilitatea proceselor.

Eliminarea pierderilor.

· Controlul selectiv al producţiei.

Să luăm în considerare ce dă controlul statistic al proceselor în aceste procese.

Controlul variațiilor

După cum sa menționat deja, procesul este afectat de două tipuri de factori - eșecuri și cauze naturale. Controlul statistic al procesului face posibilă distingerea una de alta. Îmbunătățirea procesului este doar eliminarea sau minimizarea cauzelor naturale. Este posibil după ce defecțiunile sunt eliminate, altfel eșecurile nu ne permit să evaluăm efectul îmbunătățirii.

În absența defecțiunilor, distribuția cantității de producție după valoarea oricărei caracteristici în raport cu valoarea sa cerută este o curbă în formă de clopot. Modul în care este construită o astfel de distribuție este descris în detaliu în paragraful 3.4.9. "Grafic de bare". Valorile acestei caracteristici pentru 99,73% din unitățile de produs nu depășesc ±3s (Fig. 3.9 a). Dacă apare o defecțiune în proces, atunci mai multe produse trec dincolo de graniță ± 3s (Fig. 3.9 b). LA caz generalîntr-un proces care eșuează, distribuția nu trebuie să fie o curbă clopot.

Imbunatatire continua

Pentru a îmbunătăți calitatea produselor, este necesară îmbunătățirea proceselor de creare a acestora. Îmbunătățirea procesului înseamnă îmbunătățirea acestuia. caracteristici naturale. Poate fi efectuată numai după ce toate defecțiunile au fost eliminate. Totodată, îmbunătățirea în sine va fi controlată și se vor putea crea liste de verificare și diagrame de control pentru a evalua efectele îmbunătățirii. Rezultatele îmbunătățirii procesului pot fi reprezentate grafic ca în Fig. 3,9 in.

Orez. 3.9 Distribuția valorilor diametrului cilindrilor de prelucrat în raport cu valoarea cerută

Predictibilitatea procesului

Controlul statistic al procesului face ca procesele să fie stabile, repetabile și previzibile. Când procesul este sub control, întreprinderea își cunoaște exact caracteristicile. Acest lucru vă permite să evaluați cu exactitate posibilitatea de a îndeplini o anumită comandă și să efectuați cele mai mici evaluări ale riscurilor posibile (care, în consecință, reduce costul contractului și crește competitivitatea). Dacă procesul este necontrolat, atunci există riscul fie de a nu îndeplini termenii contractului, fie de a nu obține contractul din cauza preț mare(Dacă vă asumați riscurile maxime posibile). În orice caz, managerul va cheltui o mulțime de nervi pentru a obține un contract și a îndeplini condițiile acestuia.

Eliminarea pierderilor

Dacă procesul este sub control statistic, atunci permite detectarea defecțiunilor imediat după ce apar, ceea ce reduce producția de produse de calitate scăzută. S-a considerat că este mai ieftin să organizezi controlul statistic al proceselor decât să corectezi defectele produse.

Controlul produsului

Controlul statistic al procesului vă permite să organizați în mod optim controlul produse terminate(astfel încât costul acestuia să fie minim cu o fiabilitate acceptabilă). Controlul produselor necesită echipamente scumpe și personal foarte calificat (și foarte bine plătit), astfel încât reducerea costurilor de control este semnificativă. În plus, chiar și un control 100% al produselor finite relevă doar 80% din defecte. Dacă procesul este sub control statistic, atunci cantitatea necesară de eșantionare poate fi determinată și pot fi dezvoltate cele mai convenabile forme de fișe de control și diagrame de control. După cum sa menționat deja, toate acestea se fac pe baza statisticilor și au fost dezvoltate în detaliu de Shewhart.

Puterile operatorului

Operatorii care efectuează controlul statistic al procesului și monitorizează procesul trebuie să fie special instruiți. Ar trebui să li se acorde autoritatea adecvată pentru a influența procesul. Nu există un consens în lume cu privire la nivelul de autoritate. Există două opțiuni:

· Când apare o defecțiune, operatorul trebuie să oprească procesul de producție pentru a identifica defecțiunea.

· Operatorul nu are dreptul de a opri procesul. El trebuie să raporteze eșecul superiorilor săi. Dacă eșecul necesită încă o oprire, atunci este necesar să reporniți procesul cât mai curând posibil, poate cu ajutorul unor măsuri temporare. Cauzele defecțiunii și modul de eliminare, precum și eliminarea sa în sine, vor fi efectuate ulterior, fără a întârzia procesul.

Ce metodă este mai bună depinde de multe motive și poate fi spusă doar în fiecare caz specific. Cu toate acestea, majoritatea întreprinderilor sunt de părere că este necesar să se oprească imediat procesul și să se elimine eșecul. În opinia lor, este mai profitabil din punct de vedere economic, pentru că. nu sunt produse produse defecte. În plus, dacă nu opriți imediat procesul, atunci simptomele eșecului pot dispărea, nu va fi posibil să îl identificați atunci când întreținere echipamentului și se poate manifesta în viitor, provocând mai multe daune.

În producția pe scară largă și în masă, metodele de control statistic al calității (controlul statistic al calității (engleză), SQC) au devenit larg răspândite. Cele mai faimoase dintre ele au fost „șapte instrumente de control al calității”, care au fost mai întâi utilizate pe scară largă în cercurile calității din Japonia și apoi în alte țări, datorită eficacității și accesibilității lor pentru angajații obișnuiți ai întreprinderilor.

Aceste „șapte instrumente” includ: diagramă Pareto, diagramă cauză și efect, diagrame de control, histograme, metoda de stratificare, grafice, diagramă de dispersie. rezumat dintre aceste metode în legătură cu managementul calității este după cum urmează:

Metoda de stratificare(analiza stratificată, eșantionare-stratificare zonată (engleză)) este utilizată pentru a afla motivele răspândirii caracteristicilor produsului. Esența metodei este separarea (stratificarea) caracteristicilor obținute în funcție de diverși factori: calificarea lucrătorilor, calitatea materiilor prime, metodele de lucru, caracteristicile echipamentelor etc. În acest caz, influența unuia sau altuia asupra se determină caracteristicile produsului, ceea ce vă permite să luați măsurile necesare pentru a elimina răspândirea lor inacceptabilă.

Grafice(diagramele) sunt folosite pentru a vizualiza și a facilita înțelegerea interdependenței cantităților sau a modificărilor acestora în timp. Cele mai utilizate sunt diagramele cu linii, plăcinte, coloane și benzi.

Diagrama Pareto(Diagrama Pareto), numită după autorul său, economistul italian Pareto (1848-1923), vă permite să vizualizați valoarea pierderii în funcție de diferite defecte. (vezi curba Pareto). Acest lucru vă permite să vă concentrați mai întâi pe eliminarea acelor defecte care duc la cele mai mari pierderi. Pentru a clarifica cauzele acestor defecte, este recomandabil să folosiți suplimentar o diagramă cauză-efect. După clarificarea cauzelor și eliminarea defectelor, se construiește din nou diagrama Pareto pentru a verifica eficacitatea măsurilor luate.

diagrama cauza si efect(diagrama cauza-efect) este folosita, de regula, in analiza defectelor care conduc la cele mai mari pierderi. Vă permite să identificați cauzele unor astfel de defecte și să vă concentrați pe eliminarea acestor cauze. În acest caz, sunt analizați patru factori cauzali principali: omul, mașina (echipamentul), materialul și metoda de lucru. Analiza acestor factori relevă cauze secundare, și poate terțiare, care duc la defecte și trebuie eliminate. Așadar, pentru a analiza defectele și a construi o diagramă, este necesar să se determine numărul maxim de cauze care pot fi legate de defecțiunile admise.

O astfel de diagramă sub forma unui schelet de pește a fost propusă de omul de știință japonez Kaoru Ishikawa. Diagrama lui este numită și „schema de ramificare a factorilor caracteristici”. Uneori este numită și diagrama „patru M” - în funcție de compoziția factorilor principali: Om (persoană), Metodă (metodă), Material (material), Mașină (mașină). Diagrama Ishikawa:

Histograma este un grafic cu bare și este utilizată pentru a vizualiza distribuția valorilor parametrilor specifici prin frecvența de repetare pentru o anumită perioadă de timp (săptămână, lună, an).

Atunci când trasați valorile permise ale unui parametru pe un grafic, puteți determina cât de des acest parametru se încadrează în intervalul permis, se schimbă în toleranță sau depășește acesta.

Datele obținute sunt analizate prin alte metode:

pierderile din rebuturi în funcție de diverse defecte sunt examinate folosind diagrama Pareto;

cauzele defectelor sunt determinate folosind o diagramă cauză-efect, o metodă de stratificare și o diagramă de dispersie;

modificarea caracteristicilor în timp este determinată de graficele de control.

Scatterplot(Diagrama de dispersie - diagrama de corelație) este construită ca un grafic al relației dintre doi parametri. Acest lucru vă permite să determinați dacă există o relație între acești parametri. Și dacă o astfel de relație există, este posibil să se elimine abaterea unui parametru prin influențarea celuilalt.

card de control(Diagrama de control) este un tip de diagramă care se distinge prin prezența limitelor de control care indică intervalul admisibil de variație a caracteristicilor în condiții normale de proces. (A se vedea diagrama de control Shewhart). Ieșirea caracteristicilor în afara limitelor de control înseamnă o încălcare a stabilității procesului și necesită o analiză a cauzelor și adoptarea măsurilor adecvate.

Aceste „șapte instrumente” ajută la rezolvarea majorității problemelor de calitate care apar. Pentru probleme mai complexe, pot fi aplicate în plus „șapte noi instrumente de control al calității”: Diagrama de afinitate, Diagrama de dependență, Diagrama arborescentă, Diagrama matriceală, Diagrama săgeată, Diagrama de planificare a evaluării proceselor, Analiza datelor matriceale.

Pentru un studiu detaliat al metodelor statistice, trebuie să faceți referire la literatura de specialitate, precum și la standardul internațional ISO 10017 privind metodele statistice.

Standardizarea în domeniul metodelor statistice la nivel internațional se realizează de către comitetul tehnic al Organizației Internaționale de Standardizare ISO/TC 69 „Aplicarea metodelor statistice”. Materialele acestui comitet pot fi de interes pentru cei care, prin natura muncii lor, sunt asociate cu utilizarea metodelor statistice.

Pe lângă metodele statistice de mai sus, pentru controlul și managementul calității sunt utilizate metoda Six Sigma și metodele Taguchi.

Six Sigma este utilizat pentru controlul statistic al procesului pentru a reduce probabilitatea defecțiunilor produsului. Cea mai mică probabilitate de defecțiuni este obținută în condițiile unei lovituri stabile de șase abateri standard de la valoarea nominală (plus - minus trei sigma) într-un anumit câmp de toleranță cu o anumită marjă. Acest lucru necesită o mare precizie în fabricarea pieselor, asigurând valori minime sigma.

În mod tradițional, controlul statistic al procesului în producție este o selecție aleatorie a unei părți a produsului și testarea acestuia. Abaterile sunt verificate continuu pentru toleranta si daca este necesar corectate inainte de producerea pieselor defecte.