Основні інструменти контролю, аналізу і управління якістю

Основні інструменти контролю, аналізу і управління якістю часто називають "сім простих японських статистичних методів контролю, аналізу й керування якістю". Використання слова "статистичні" у назві обумовлене тем фактом, що більшість цих методів - інструментів призначені для роботи із числовими (статистичними) даними, зібраними в ході контролю й керування процесом. Виключенням є тільки четвертий метод-інструмент - "Причинно-наслідкова діаграма Ісікави", який базується переважно на вербальній (представленої в словесній формі) інформації.

Контрольний листок - це форма для систематичного збору даних і автоматичного їх упорядкування з метою полегшення подальшого використання зібраної інформації.

Контрольний листок - це паперовий бланк, на якому заздалегідь надруковані назви й діапазони контрольованих показників, для того щоб можна було виробничого процесу;

• контрольний листок для реєстрації видів невідповідностей;

• контрольний листок для оцінки відтворюваності й працездатності технологічного процесу тощо.

Передбачаються наступні етапи виконання збору даних з використанням контрольних листків:

1. Формулювання відповідних питань щодо конкретних вимог по якості.

2. Вибір необхідних методів аналізу даних і підтвердження їх ефективності.

3. Правильне позначення точок збору даних у технологічному процесі.

4. Призначення сумлінного робітника для збору даних.

5. Оцінка здібностей і можливостей робітника по своєчасному збору даних.

6. Розробка форми бланків для збору даних (форми контрольних листків).

7. Підготовка інструкції з виконання збору даних.

8. Ретельна перевірка розроблених бланків і інструкцій.

9. Інструктаж і навчання робітників.

10. Періодичні перевірки здійснення процесу збору даних та отриманих результатів.

Форма контрольного листка розробляється відповідно до конкретної ситуації. Але завжди в ньому вказуються:

• об'єкт вивчення (наприклад, найменування й/або креслення виробу або деталі);

• таблиця реєстрації даних про параметр, що контролюється (наприклад, лінійний розмір виробу або деталі);

• місце контролю (цех, ділянка);

• посада й прізвище працівника, що реєструє дані;

• дата збору даних;

• тривалість спостереження й найменування контрольного приладу (якщо він застосовується в ході спостереження).

У реєстраційній таблиці у відповідній графі проставляються точки, риски, хрестики й інші умовні знаки, відповідні до кількості подій, які спостерігаються.

Діаграма Парето - різновид стовпчикової діаграми, яку застосовують для наочного відображення розглянутих факторів у порядку зменшення (зростання) їх значимості. Ця діаграма є інструментом, що дозволяє розподілити зусилля для вирішення проблем, які виникають і виявити головні причини, з яких треба починати діяти, наприклад, дозволяє точно визначити й кваліфікувати основні види причин браку при діагностуванні процесу; установити, боротьба з якими видами причин браку дозволить найбільш ефективно й швидко підвищити якість продукції.

В 1897 г. італійський економіст В. Парето (1845-1923) установив, що приблизно 70-80 % доходів або благ у державі в більшості випадків належить 20-30 % населення. Американський економіст М. Лоренц в 1907 р. незалежно від Парето прийшов до того ж висновку, здійснивши подальший розвиток ідей Парето (крім так званої стовпчикової діаграми ним було запропоновано використовувати кумулятивну криву, яку часто називають кривою Лоренца). Ідея застосування цієї діаграми для аналізу причин виникнення браку й шляхів підвищення якості належить Дж. Джурану.

Рекомендується порядок побудови діаграми Парето здійснювати за наступними етапами:

1. Вирішити, які проблеми слід досліджувати і як збирати дані, зокрема:

1) якого типу проблеми потрібно досліджувати?

Наприклад: дефектні вироби, втрати в грошовому вираженні, нещасні випадки;

2) які дані треба зібрати і як їх класифікувати?

Наприклад: за видами дефектів, місцю їх появи, процесам, робітникам;

3)який метод слід застосувати і який період збору даних.

Перевагою діаграми Парето є те, що вона дає можливість розгрупувати фактори на значні, тобто, що зустрічаються найбільш часто, і на незначні, тобто, що зустрічаються відносно рідко.

Діаграма Парето показує спадаючому порядку відносний вплив кожної причини на загальну проблему.

Після проведення коригувальних заходів діаграму Парето можна знову побудувати для умов, що змінилися в результаті корекції, і перевірити ефективність проведених заходів.

Результат процесу побудови причинно-наслідкової діаграми Ісікави залежить від численних факторів, між якими існують відносини типу "причина - результат". Ми можемо визначити структуру або характер цих багатофакторних відносин завдяки систематичним спостереженням. Важко розв'язати складні проблеми, не знаючи цієї структури, яка представляє собою ланцюг причин і результатів. Діаграма причин і результатів - засіб, що дозволяє виразити ці відносини в простій і доступній формі.

В 1953 р. професор Токійського університету Каору Ісікава, обговорюючи проблему якості на одному заводі, підсумував думку інженерів у формі діаграми причин і результатів. Вона одержала назву "схема Ісікави" (у японській літературі цю діаграму через її форму часто називають "риб'яча кістка" або "риб'ячий кістяк").

Діаграма представляє засіб графічного упорядкування факторів, що впливають на об'єкт аналізу. Головною перевагою діаграми Ісікави є те, що вона дає наочне представлення не тільки про ті фактори, які впливають на досліджуваний об'єкт, але й про причинно-наслідкових зв'язках цих факторів. В основі побудови діаграми лежить визначення (постановка) завдання, яке необхідно вирішувати.

При побудові причинно-наслідкової діаграми Ісікави найбільш значимі параметри й фактори розташовують найближче до голови "риб'ячого кістяка". Побудову починають із того, що до центральної горизонтальної стрілки, що зображує об'єкт аналізу, підводять більші первинні стрілки, що позначають головні фактори (групи факторів), що впливають на об'єкт аналізу. Далі до кожної первинної стрілки підводять стрілки другого порядку, до яких, у свою чергу, підводять стрілки третього порядку і т.д. доти, поки на діаграму не будуть нанесені всі стрілки, що позначають фактори, що виявляють помітний вплив на об'єкт аналізу в конкретній ситуації. Кожна зі стрілок, нанесена на схему, представляє собою залежно від її положення або причину, або наслідок: попередня стрілка відносно наступної завжди виступає як причина, а наступна - як наслідок.

При побудові діаграми Ісікави рекомендується дотримуватися наступного порядку дій:

1. Визначите перелік показників якості (видів невдач, дефектів, браку), які слід проаналізувати.

2. Виберіть один показник якості й напишіть його в середині правого краю чистого аркуша паперу. Зліва направо проведіть пряму лінію, яка буде представляти собою "хребет" майбутньої діаграми Ісікави.

3. Запишіть головні причини, що впливають на показник якості;

4. Сполучіть лініями ("великими кістками") головні причини з "хребтом", розмістивши основні із цих головних причин ближче до голови "риб’ячого скелету".

5. Визначте і запишіть вторинні причини для вже записаних головних причин.

6. Сполучіть лініями ("середніми кістками") вторинні причини з "великими кістками".

7. Перевірте логічний зв'язок кожного причинного ланцюга.

8. Нанесіть усю необхідну інформацію (написи) і перевірте закінченість складеної причинно-наслідкової діаграми Ісікави.

Незважаючи на відносну простоту, побудова діаграми Ісікави потребує від її виконавців гарного знання об'єкта аналізу й розуміння взаємозв’язку й взаємовпливу факторів.

Гістограма - це інструмент, який дозволяє зорово оцінити закон розподілу величини розкиду даних, а також ухвалити рішення щодо того, на чому слід сфокусувати увагу для поліпшення процесу.

Гістограма відображається серією стовпчиків однакової ширини, але різної висоти. Ширина стовпчика представляє інтервал у діапазоні спостережень, висота - кількість спостережень (вимірів), що потрапили в даний інтервал. При нормальному законі розподілу даних існує тенденція розташування більшості результатів спостережень ближче до центру розподілу (до центрального значення) з поступовим зменшенням при віддалені від центру.

Гістограма застосовується головним чином для аналізу значень вимірюваних параметрів, але може використовуватися й для оцінки показників можливостей процесів.

Систематизуючи показники якості й аналізуючи побудовану для них гістограму, можна легко зрозуміти вид розподілу, а визначивши середнє значення показника й стандартне відхилення, можна провести порівняння показників якості з контрольними нормативами й у такий спосіб одержати інформацію високої точності.

На практиці часто важливо вивчити залежності між парами яких-небудь перемінних. Як можна, наприклад, установити, чи залежить варіація розмірів деталі від змін швидкості обертання шпинделя токарського верстата? Або, ми прагнемо управляти концентрацією матеріалу, але віддаємо перевагу заміні вимірювання концентрації вимірюванням щільності, оскільки на практиці її набагато легше виміряти. Для вивчення залежностей між двома змінними, такими як швидкість обертання шпинделя токарського верстата й розмір деталі (або концентрація й щільність), можна використовувати так звану діаграму розсіювання.

Діаграма розкиду (розсіювання) - інструмент, який дозволяє визначити вид і тісноту зв'язку між парами відповідних змінних.

Ці дві змінні х і у можуть відноситися:

а) до характеристики якості у і до фактора, що впливає на неї, х;

б) до двох різних характеристик якості х і у;

в) до двох факторів х і у, що впливають на одну характеристику якості z.

Для виявлення зв'язку між ними й служить діаграма розкиду, яку також часто називають полем кореляції. При з'ясуванні тісноти зв'язку між парами змінних важливо насамперед побудувати діаграму розсіювання й зрозуміти ситуацію в цілому.

Можна рекомендувати наступний порядок побудови діаграми розкиду:

1. Зберіть парні дані (х і у), між якими ви хочете досліджувати залежність, і розмістіть їх в табл. 7.1.

Таблиця 7.1

Дані для побудови діаграми розкиду (розсіювання)

х	х1	х2	…	хі	…	хn-1	хn
у	у1	у2	…	уі	…	уn-1	уn

2. Знайдіть максимальні й мінімальні значення для х і у. Виберіть шкали на горизонтальній і вертикальної осях так, щоб обидві довжини робочих частин осей х і у вийшли приблизно однаковими (щоб вони вмістилися на екрані комп'ютера або на стандартному аркуші паперу), тоді діаграму буде легше читати. При визначенні масштабів візьміть на кожній осі від 3 до 10 градаційних поділок і при позначенні цих поділок використовуйте (для полегшення читання) круглі числа. Якщо одна змінна - фактор, а друга – характеристика якості, то виберіть для фактора горизонтальну вісь х, а для характеристики якості - вертикальну вісь у.

3. На екрані комп'ютера (на окремому аркуші паперу) накресліть графік і нанесіть на нього дані. Якщо в різних спостереженнях виходять однакові значення, покажіть ці точки, або малюючи концентричні кружки, або наносячи другу точку поруч із першою.

4. Нанесіть на діаграму всі необхідні позначення, наприклад:

а) назва діаграми;

б) інтервал часу збору даних;

в) число пар даних;

г) назви й одиниці виміру для кожної осі;

д) дата складання діаграми;

е) ім'я (та інші дані) людини, яка будувала цю діаграму.

Переконаєтеся, що перераховані вище дані, відбиті на діаграмі, зрозумілі будь-якій людині, а не тільки тому, хто будував цю діаграму.

Контрольні карти - це представлення отриманих у ході технологічного процесу даних у вигляді точок (або графіка) у порядку їх надходження в часі. Вони дозволяють контролювати поточні робочі характеристики процесу, показують відхилення цих характеристик від цільового або середнього значення, а також рівень статистичної стабільності (стійкості, керованості) процесу протягом певного часу. Їх можна використовувати для вивчення можливостей процесу, щоб допомогти визначити мету якості й виявити зміни середніх характеристик і мінливість процесу, які вимагають коригувальних або попереджуючих дій.

Контрольні карти вперше були запропоновані в 1924 р. У. Шухартом з наміром виключити незвичайні варіації, тобто відокремлювати варіації, які обумовлені певними причинами, від тих, що викликані випадковими причинами.

Контрольні карти ґрунтуються на чотирьох положеннях:

• усі процеси із часом відхиляються від заданих характеристик;

• невеликі відхилення окремих точок є не прогнозованими;

• стабільний процес змінюється випадково, але так, що групи точок цього процесу мають тенденцію перебувати в прогнозованих межах;

• нестабільний процес відхиляється в силу невипадкових факторів, і невипадковими звичайно вважаються ті відхилення, які перебувають за межами прогнозованих меж.

Контрольні карти дозволяють використовувати поточні дані процесу, щоб встановити статистично нормальні робочі межі (межі регулювання), у яких повинні перебувати характеристики процесу.

Постійне використання контрольної карти може допомогти визначити фактори, що викликають відхилення процесу від заданих вимог, і виключити їх вплив.

Стратифікація – розділення отриманих даних на окремі групи в залежності від обраного фактора.

Таким фактором можуть бути обрані будь-які параметри, які визначають особливості умов виникнення і отримання даних:

· різне обладнання;

· оператори, виробничі бригади, відділи, цехи, підприємства тощо;

· час збору даних;

· різні види сировини;

· відмінності станків, які використовуються, засобів вимірювання тощо.

При відсутності фактору, який стратифікується (розшаруванні даних) відбувається їх об’єднання, яке утруднює встановлення дійсного взаємозв’язку між отриманими даними і особливостями їх виникнення.

Наприклад, під час аналізу джерела дефектної продукції, яка постачається на підприємство декількома постачальниками, доцільно в якості фактору, який стратифікується обрати постачальників і провести стратифікацію дефектної продукції по постачальникам.

Під час практичного використання методу стратифікації рекомендується діяти наступним чином:

1. Обрати дані, які є цікавими для вивчення;

2. Обрати фактор для стратифікації і категорії (групи), на які будуть розділятися дані;

3. Провести групування даних на підставі обраних категорій;

4. Оцінити результати групування за кожною категорією;

5. Відповідним чином подати отримані результати;

6. Проаналізувати необхідність додаткового вивчення даних;

7. Спланувати наступну роботу для додаткового підтвердження отриманих результатів.