Николаева Э.К. Семь инструментов качества в японской экономике (1990)

Подождите немного. Документ загружается.

ОГЛАВЛЕНИЕ

Введение

: : 3

Гласа

Роль

статистических

методов

ссздачии

Японской

модели

уп-

равления

качеством

1.1.

История

рззви-ия

японской модели

управления

качеством

1.2.

Применение

статистических

методов

для

реше-(ия

проблем

л а

в-а

Использование

лСеми

инструменте

контроля

качества»

.17

2,1.

Расслоение

22.

Графики

2 3.

Диаграмма

Парето

2.4.

Причинно-с.ледствен-;ая

диаграмма

2.5.

Гистограмма

2.6.

Диаграмма разброса

2.7.

Контрольные

карты

-8

Глава

<,Семь

новых

инструментов

контроля

качества»

другие

новые

методь!

анз.тизз

3.1.

Сущность

методов,

составляющих

«семь

новых

инструмен-

тов

контроля

качестве»

3.2.

Методы

Татути

£1

3.3.

Место «семи инструментов контроля

качества»

ряду

совре-

менных методов

анализа

проблем

Список

литературы

ИЗДАТЕЛЬСТВО СТАНДАРТОВ

УДК

«Семь

инструментов

качества»

японской

экономике.—М.:

Из-

дательство

стандартов,

1990.

88 с.

(Качество,

экономика,

общест-

во.

Современные

проблемы).

книге

анализируется

японская

конце-шия

решения

проблем.,

возникающих

процессе

обеспечения

качества

продукции

услуг,-

«семь

инструментов

качества».

Дается

краткая

история

развития

принципов

методов

комплексного управления качеством

Японии,

показывается

роль

как

традиционных

методов

контроля

(таких

как

статистические

методы),

так и

возможности

создания

применения

новых

методов

контроля, соответствующих современным

тенденциям

технико-экономического

прогресса.

Рассматривается

модифицирован-

ный

вариант

концепции

обеспечения качества

«семи

новых ннстру

ментов

качества».

Дли

специалистов

различных

областей

промышленности.

Ил.

Табл.

Библиогр.

назв.

Составитель:

Э.

К-

Н и к о л а е в а

Производственное

издание

Серия

«Качество,

экономика,

общество.

Современные

проблемы»

СЕМЬ ИНСТРУМЕНТОВ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА

ЯПОНСКОЙ

ЭКОНОМИКЕ

Редактор

И. В.

Зарезин

Технический

редактор

О. Н.

Никитина

Корректор

Г. И.

Чуйко

ИБ

№ 726

Сдано

нзб.

Н.06.90

Пот в

печ.

Формат

COX90',i

Бумага

типографская

Л«

Гарнитура

литературная Печать

высокая

5,5

усл.

п. л.

5,88 усл.

кр.-отт.

6,47

уч.-ичд.

л.

Тир

35000

Зак.

Цена

2 р.

ЙО

к.

Илд.

№

572/11Д

—...

Ордена

«Знак

Почета»

Издательство

стандартов,

123557,

Москва,

ГСП,

Новопресненский

пер,,

д. 3.

Вильнюсская

типография

Издательства

стандартов,

ул,

Даряус

Гирено,

39.

Зак.

Щ,

2103000000—048

085(02)—90

ISBN

5-7050-0092-8

Издательство

стандартов,

1990

ВНИИКИ,

1990

ВВЕДЕНИЕ

началу

60-х

годов

области

контроля качества изделий

на

японских предприятиях проявились

две

новых

тенденции

[4].

Первая

—

это

тенденция

расширению

углублению деятельнос-

ти,

связанной

управлением

качеством,

благодаря

движению

круж-

ков

качества, начавшемуся

1962

г.

Вторая

— это

тенденция

внедрению

методов

анализа

более

высокого

класса

для

получения

результатов

более

высокой точности.

Для

того, чтобы вооружить

кружки

качества четкими

простыми

использовании методами

статистического контроля

качества

(SQCj,

из

множества статис-

тических

методов

были

выбраны

семь наиболее эффективных

доступных

для

широкого круга работающих,

совокупности

сос-

тавлявших

систему методов, полностью обеспечивающих осущест-

вление

кружками качества статистического контроля

на

рабочем

"месте.

Эти

методы

получили

название

«семь

инструментов конт-

роля качества

>>.

Что же

касается второй проблемы,

то с

появлением

распрос-

транением

компьютеров возможности

ее

решения резко увеличи-

лись. Работники первой

линии

производства получили возмож-

ность работать

микрокалькуляторами,

что

значительно повыси-

ло

точность

обработки

данных,

разработка соответствующего

программного

обеспечения

позволила

осуществлять

сложный ана-

лиз

данных

помощью персональных компьютеров

или

базовой

ЭВМ, допускающей

обработку

реальном

масштабе

времени.

Остаются такие

проблемы,

как

доведение

до

необходимого

уровня

программного обеспечения,

также взаимозаменяемость

компьютеров,

однако,

как

полагают специалисты,

это

всего

лишь

вопрос времени,

и в

ближайшем

будущем компьютер

(в

том

числе

персональный) станет обязательным

«инструментом

контроля

качества». Основной проблемой

при

этом станет безошибочный

выбор нужного инструмента

контроля,

что

будет определяться

степенью понимания сущности

методов

контроля.

Еще

одной важной проблемой

является

проблема обращения

со

словесной

(описательной)

информацией.

Контроль качества

но-

сит

аналитический

характер,

и при

повторяющемся производст-

венном

процессе повторяется

цикл:

явление

—

обнаружение проб-

лемных

моментов—исследование

причин—принятие

необходимых

мер—приостановка

для

внесения

изменений

Для

успешного

ре-

шения

этой проблемы

необходимо,

чтобы

все

характеристики,

которымii

прилется

иметь

дело

этом

цикле,

имели

бы

числовые

значения,

которые

мог\

быть

получены

результате

измерений,

качественные

данные также

каким-то

способом должны быть

пе-

реведены

количественные. Однако после того,

как

повсеместно

распространяться

всеобщий контроль качества

область

управления

качеством

применением специальных

статистических

методов включила

себя

помимо

производственной сферы сферу

управления

делопроизводства, сферу услуг

и т. д.,

появилась

необходимость

обработке

не

только

количественных данных,

но

описательной, «словесной информации».

1977

г.

были пред-

ложены «семь новых инструментов контроля качества», которые

предназначались

специально

для

обработки словесной информа-

ции.

Для

японского

языка

формализация

стандартизация

лек-

сики

составляет особую проблему, поэтому

исследования

облас-

ти

обработки

словесной

информации

на

японском языке пока

да-

леки

от

завершения.

ГЛАВА

РОЛЬ

СТАТИСТИЧЕСКИХ

МЕТОДОВ

СОЗДАНИИ

ЯПОНСКОЙ

МОДЕЛИ

УПРАВЛЕНИЯ

КАЧЕСТВОМ

1.1.

ИСТОРИЯ

РАЗВИТИЯ

ЯПОНСКОЙ МОДЕЛИ

УПРАВЛЕНИЯ

КАЧЕСТВОМ

управление качеством, базирующееся

на

статистических

ме-

тодах

контроля,

зародилось

30-х

годах

связи

началом про-

мышленного

применения

в США

контрольных карт, изобретен-

ных

доктором

У. А.

Шухартом,

сотрудником фирмы

«Белл»

[1].

Японии

еще

перед второй мировой войной начали использовать

карты

контроля

Шухарта

производстве

электрических

ламп

на

фирме «Токио

дэнки»

(ныне

—

«Тосиба»).

Но

начало деятельности

по

контролю качества

Японии

относят

1946

г.,

когда контроль

качества

был

введен

на

заводе

Тамагава

той же

фирмы [5].

1949

г. в

Японии

был

издан

«Закон

промышленной

стан-

дартизации», которым было положено начало создания Японс-

кого промышленного

стандарта

—

JIS.

1949

г. в

Японии впер-

вые

были организованы краткосрочные курсы

по

контролю качес-

тва на

базе

Японской ассоциации

стандартизации

(ЯАС), создан-

ной

декабре

1945

г. ЯАС

организовала Научное общество конт-

роля качества

(JSA—ОСС).

Оно

разрабатывало проекты стан-

дартов

по

контролю качества, организовало исследовательскую

группу

при

Японском

союзе

ученых

инженеров

{ЯСУИ),

начав-

шую

глубокие

исследования проблем управления качеством.

1950

г. в

Японию

из США

приехал

д-р У. Э.

Деминг

провел

ряд

краткосрочных семинаров

по

управлению качеством. Авторс-

кий

гонорар

от

книги,

составленной

на

основе лекций, прочитан-

ных

на

этих семинарах,

был

предоставлен ЯСУИ, который

ис-

пользовал

его для

учреждения премий Деминга.

Этих премий две:

для

отдельного лица

и для

предприятия.

Премия Деминга

для

отдельного лица присуждается одному

или

нескольким лицам, которые способствовали распространению

развитию теоретических

принципов

статистических

методов

конт-

роля качества

Существует

несколько различных категорий премий предприя-

тию,

но в

первую очередь

это

премии,

присуждаемые фирме,

ко-

торая

данном

финансовом

году добилась исключительно

боль-

ших

успехов

области применения статистических

методов

конт-

роля

качества.

каждым годом

по

мере повышения уровня ста-

тистического контроля качества

комплексного

управления

ка-

чеством

Японии

претенденты

на

присуждение

премий Деминга

должны удовлетворять

все

более

высоким требованиям.

Эти

пре-

мии

являются наиболее

престижными

наградами

для

японских

предприятий.

Премии предприятиям, стимулирующие

высокие

экономические

показатели, привели

организационной перестрой-

ке

отраслях промышленности,

где

применяются методы

статис-

тического контроля качества

комплексного управления качест-

вом и

осуществляется

инспектирование

системы

управления

ка-

чеством.

50-е

годы

Японии

—

годы

фундаментальных исследований

вопросов

контроля

качества

внедрения

на

японских промышлен-

ных

предприятиях карт контроля

инспекционных

методов

конт-

роля.

Результаты

исследований широко отражались

печати.

Ра-

диокорпорация

NHK

организовала обучение методам контроля

качества

для

всей страны.

журнале

«Хёдзюнка

то

хинсицу

канри»

(Стандартизация

контроль качества) публиковались

ос-

новные

лекционные материалы.

1956

г.

журнал

стал

публико-

вать материалы,

касающиеся

практики осуществления контроля

качества

отелях

и на

других предприятиях сферы

обслужива-

ния.

Таким

образом,

во

второй половине 50-х

годов

происходит

переход

от

контроля качества

на

инспекционном уровне

обес-

печению

контроля качества

процессе производства.

60-е годы проблемы контроля

качества

начинают выходить

за

рамки

одного

только процесса производства. Начинает звучать

голос потребителя,

требующего

точного соответствия характерис-

тик

изделия

заложенным

проекте.

Как

мера, направленная

на

решение

этой

проблемы,

60-е годы начинается движение

за

внедрение

всеобщего

контроля качества.

декабре

1967

г. на

7-м

симпозиуме

по

управлению качеством были сформулированы

шесть особенностей японской системы управления качеством

[1]:

всеаспектное

управление качеством

на

уровне фирмы, учас-

тие

всех

работников фирмы

управлении качеством;

подготовка

повышение квалификации кадров

области

управления

качеством;

деятельность

кружков

качества;

инспектирование

оценка деятельности

по

управлению

ка-

чеством

(премия

Деминга предприятию

проверка деятельности

руководства);

использование статистических

методов;

общенациональная программа

по

контролю

качества.

Основным

инструментом

реализации комплексного управле-

ния

качеством стали кружки

качества

—

небольшие

(от 5 до 10

человек) организационно оформленные группы рабочих,

объеди-

ненных

для

совместного обучения

применения

статистических

ме-

тодов

контроля качества

решения

проблем,

возникающих

на ра-

бочем

месте.

Роли

работников первой линии производства стали

придавать

большое

значение.

Был

взят

курс

на

вовлечение

дея-

тельность

по

обеспечению

качества

самих

исполнителей

сотруд-

ничестве

лицами, осуществляющими контроль

за

качеством

на

рабочем

месте.

Постепенно была создана японская модель управления качес-

твом

—

всеобщий контроль качества, представляющий собой еди-

ный

процесс обеспечения качества повсеместно

на

фирме, выпол-

няемый

всем персоналом фирмы

от

президента

до

работников

первой

линии

производства.

70-е годы

еще

более

совершенствуется контроль качества

той

форме,

которая была выработана

этому времени. Кроме

того, из-за быстрого экономического роста начинают

проявляться

определенные

несоответствия

экономике страны.

В эти

годы

разражается нефтяной

кризис.

База

для

решения таких

проблем,

как

управление фирмой

условиях сокращения производства,

со-

вершенствование

структуры управления

и т. д., уже

была под-

готовлена достаточно длительной работой

по

внедрению контроля

качества

на

фирмах.

Большую роль

развитии статистического контроля качества

(SQC)

перехода

от SQC к TQC

(всеобщему

контролю качества)

сыграла система подготовки кадров

стране.

При

действующей

Японии

системе пожизненного

найма

знания

персонала

фирмы-

ее

капитал.

Японии

разработаны подробные программы подготовки кад-

ров для

всех уровней, включая президента фирмы, членов

прав-

ления,

директоров-распорядителей, начальников

отделов

участ-

ков, инженеров, мастеров, организаторов, руководителей

членов

кружков

качества

производственных рабочих; созданы также

специальные

курсы

для

работников

отдела

сбыта

материально-

технического снабжения. Изначально

эти

программы разрабаты-

вались

ЯСУИ.

Разработанный

ЯСУИ

начальный курс

по

управ-

лению качеством, который служит образцом

для

учебных курсов

по

управлению качеством

Японии,

рассчитан

на 6

месяцев;

за-

нятия

проводятся

5 раз в

месяц. Учащиеся занимаются

течение

недели,

затем

течение

недель применяют полученные зна-

ния

на

практике,

на

своем

рабочем

месте.

Экспериментальные

данные,

необходимые

для

занятий,

они

получают

на

рабочем мес-

те.

Затем

они

переходят

следующему этапу обучения,

уже во-

окруженные

результатом

трехнедельной практической деятель-

ности.

Таким образом, курс представляет собой попеременное

че-

редование теории

практики.

Специальные преподаватели прово-

дят

индивидуальные занятия.

Ежегодно

комплексная программа обучения пополняется

но-

выми

учебными

курсами.

Фирма

может составить

собственную программу обучения.

На

некоторых фирмах разрабатываются свои учебные пособия

осуществляются свои программы обучения

подготовки

кадров,

Обучение

не

ограничивается получением

рабочими

формального

ицструктажа.

Он

составляет лишь малую часть общей программы

подготовки кадров. Обязанностью каждого руководителя являет-

ся

обучение своих подчиненных

на

практике.

Результатом

действия

общегосударственной

системы

подготов-

ки

кадров

явилось

постепенное повышение уровня средних

мел-

ких

предприятий.

Благодаря

обучению

на

курсах

ЯАС

ЯСУИ

квалификация

работников средних

мелких

предприятий

практи-

чески

достигла

уровня квалификации работников крупных фирм.

Это

изменило отношения

между

фирмами

от

отношений управле-

ния

подчинения

отношениям

сотрудничества

равных партне-

ров.

Выросла

ответственность

партнеров [6].

70-х

годов

стала

быстро развиваться компьютерная техника.

Вначале

компьютеризация

трудом осваивалась

областью

контро-

ля

качества.

Это

объяснялось большими размерами компьютеров

их

«специализацией»

для

иных

целей.

Однако

появлением

мини-

особенно микрокомпьютеров скорость

их

распространения

сфере

деятельности

по

обеспечению качества

резко

возросла,

Потребовалась разработка специального программного обеспече-

ния

для

целей обеспечения качества.

настоящее время

Япония

широко использует компьютеры

са-

мых

разных классов. Особенно распространены персональные

мик-

рокомпьютеры. Однако разработка программного

обеспечения

зна-

чительно

отстает

от

потребностей области обеспечения качества

на

разных уровнях

осуществления

комплексного управления

ка-

чеством. Проблемы совершенствования программного обеспечения

для

целей управления качеством пользуются

Японии

настоя-

щее

время особым

вниманием.

На

рубеже

перехода

90-е годы термин

1QC

—

«всеобщий

контроль качества»,

как

переставший отражать сущность явления,

было предложено заменить

на

термин

UQC —

«универсальный

контроль качества»

(В

алфавите после

идет

Т, а

после

Т —

U!)

[6].

Имеется

два

толкования

Первое:

контроль качес-

тва

распространился

на все

этапы деятельности фирмы

— от

планирования

проектирования

изделия

до его

обслуживания

после продажи. Контроль качества распространился

также

на са-

мые

разные виды общественной деятельности, такие

как

медицина,

образование

и т. д.,

далеко

выйдя

за

пределы сферы производст-

ва.

Это

—

универсальность

первом толковании.

Второе толкование: распространение контроля качества

на

предприятия

стран

всего

мира.

21-й

век

должен положить конец

разногласиям

жесткой

конкуренции

между странами. Мировая

экономика

должна

прийти

равновесие. Развитые страны помогут

развивающимся

реализовать свои возможности. Качество изде-

лий

всех

стран должно

стать

таким, чтобы изделия вызывали

до-

верие

покупались

во

всем мире.

По

идее

Генерального

согла-

шения

по

тарифам

торговле (ГАТТ),

UQC

должен иметь

имен-

но

такой

смысл.

1.2.

ПРИМЕНЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ

ДЛЯ

РЕШЕНИЯ

ПРОБЛЕМ

Планируя

развитие предприятий

будущем,

период

перехода

21-й

век,

японские экономисты придают

большое

значение

ак-

тивизация

деятельности

по

управлению качеством

на

базе

сбора

обработки

достоверных данных

не

только

производственных

подразделениях предприятия,

но и в

подразделениях, относящихся

делопроизводству,

финансовым

хозяйственным

делам,

в об-

ласти

материально-технического снабжения,

области управле-

ния,

проектирования, разработки

освоения технологий

и т. д.

Именно

такой деятельности

они

видят смысл комплексного

уп-

равления качеством

па

фоне больших

изменений

экономике,

свя-

занных

такими явлениями,

как

нарастающая интернационали-

зация предприятий,

стремительное

развитие

области технологий

информатики.

Собственно,

контроль

качества

состоит

том, чтобы, проверяя

нужным

образом подобранные данные, обнаружить отклонение

параметров

от

запланированных значений

при его

возникновении,

найти

причину

его

появления,

после устранения

причины

про-

верить

соответствие

данных запланированным (стандарту

или

нор-

ме).

Основным

методом

повышения качества является цикл контро-

ля

PDCA,

где Р

(Plan)

—составление

плана работы;

(Do)

выполнение

работы

соответствии

планом;

(Check)—про-

верка соответствия полученного

результата

запланированному;

(Actiop)

—принятие

необходимых

мер в

случае отклонения

ре-

зультата

исполнения

от

запланированного

результата.

После

за-

вершения первого цикла вновь

переходят

составлению

нового

плана,

который вносится коррекция

учетом предыдущей

ошиб-

ки.

Цикл повторяется

до

совпадения

результата

планом.

Идея

цикла PDCA была принесена

Японию

д-ром

Демингом,

поэтому

его

чаете

называют циклом

Деминга.

Источником данных

при

осуществлении контроля

качества

слу-

жат

следующие

мероприятия [7].

Инспекционный контроль: регистрация данных

входного

кон-

троля исходного сырья

материалов;

регистрация

данных контро-

ля

готовых

изделий; регистрация данных инспекционного контро-

ля

процесса (промежуточного контроля)

и т. д.

Производство

технологии: регистрация данных контроля

процесса; повседневная информация

применяемых операциях,

регистрация данных контроля оборудования (неполадки, ремонт,

техническое

обслуживание);

патенты

статьи

из

периодической

печати

и т. д.

Поставки материалов

сбыт

продукции: регистрация дви-

жения

через

склады (входная

выходная нагрузка); регистрация

сбыта

продукции

(данные

получении

выплате денежных сумм,

.контроль

срока

поставок)

и т. д.

Управление

делопроизводство: регистрация прибыли;

ре-

гистрация возвращенной продукции; регистрация обслуживания

постоянных

клиентов; журнал регистрации продажи; регистра-

ция

обработки

рекламаций; материалы анализа рынка

и т. д.

Финансовые операции: таблица сопоставления

дебета

кре-

дита;

регистрация подсчета потерь; экономические расчеты

и т. д.

Очень

редко

для

заключения

качестве данные используются

в том

виде,

каком

они

были получены.

Это

бывает только

случаях,

когда

возможно прямое сравнение измеренных данных

со

стандартом.

Чаще

же при

анализе данных проводятся различ-

ные

операции^

находят среднее значение

стандартное откло-

нение,

оценивают разброс данных

и т. д.

Вес

статистические методы базируются

на

понятии разброса.

Применение

на

рабочем

месте

статистических

методов

для

конт-

роля

за

разбросом параметров изготавливаемого изделия явля-

ется

представлением

графическом виде простых

для

понимания

статистических

величин, характеризующих

разброс.

Оценка раз-

броса

данных

часто

дает

возможность

понять характер процесса.

Если разброс данных мал, можно ослабить контроль; если

ве-

лик

— это

следует воспринимать

как

сигнал

необходимости

ре-

гулирования

процесса

для

повышения

его

стабильности, повыше-

ния

качества исходных материалов, выявления

устранения

не-

лсладок

оборудования

и пр.

Собранные данные могут быть

ис-

пользованы

не

только

для

принятия

решения

момент

их

полу-

чения

анализа,

но и для

оценки различных проблем, рассмат-

риваемых

течение

более

долгого срока например,

течение

ме-

сяца

или

года.

Обычно

для

анализа данных

на

рабочем участке

на

японских

предприятиях

используются специально подобранные несложные

для

понимания

применения

статистические

методы

—

так

назы-

ваемые «семь инструментов контроля качества».

Эти

семь инст-

рументов объединяют следующие методы [7].

Расслоение.

Рассмотрим пример, когда одноименные изделия

производятся

на

нескольких станках.

^том

случае

всегда

сущест-

вует

некоторая

разница

технических данных этих станков,

ко-

торая является

причиной

разброса характеристик производимых

из-

делий.

По->гом\

можно

получить

ценную информацию

причинах

дефектов,

если

анализировать

данные, разделив (расслоив)

их по

станкам

(оборудованию),

помощью которых были изготовлены

изделия.

Но

влияние

на

разброс

показателей

качества изделий

оказывают

дрчгие

факторы: квалификация

внимание испол-

нителе-"

качество

исходных

материалов,

методы

условия про-

ь.шодств;',

время

изготовления

и т. д.

Проводя

расслоение

также

по

этим

факторам, можно

значительно

углубить анализ

повы-

сить обоснованность заключения. Рассматривая каждый фактор,

по

которому проводится расслоение, можно выявить факторы вто-

рого порядка, оказывающие влияние

на.

разброс показателей

ка-

чества,

зависящих

от

того

или

иного'фактора

первого

порядка.

Поэтому часто приходится проводить расслоение

еще и по

фак-

торам второго,

если окажется необходимым,

то и

по

факторам

третьего

порядка. Так,

нашем примере факторами

расслоения

второго порядка могут быть

следующие:

оборудование (тип

форма; конструкция; срок службы; рас-

положение)

;

человеческий

фактор (заказчик; оператор; рабочий, поставлен-

ный

замену; мастер;

стаж

работы; мужчина

или

женщина);

исходные

материалы (изготовитель;

тип и

торговая

марка;

партия);

методы (методы операций; условия

операций

—

температура,

давление

и т. д.;

система сдачи

продукции);

время (дата; первая

или'вторая

половина дня; день

или

ночь;

день

недели);

изделие (тип; сорт; качество; партия).

Метод

расслоения

чистом виде применяется:

при

расчете сто-

имости

изделия, когда требуется оценка прямых

косвенных рас-

ходов

отдельно

по

изделиям

и по

партиям;

при

оценке прибыли

от

продажи изделий отдельно

по

клиентам

и по

изделиям;

при

оцен-

ке

качества хранения отдельно

по

изделиям

по

партиям

и т. д.

Кроме того, расслоение используется

случае

применения

других

статистических методов:

при

построении причинно-следственных

диаграмм,

диаграмм Парето, гистограмм

контрольных карт.

Графики. Графическое представление данных широко приме-

няется

производственной практике

целью наглядности

облег-

чения

понимания

смысла

данн-ых.

Различают следующие виды гра-

фиков:

график,

представляющий собой ломаную линию

—

применяется

для

выражения временных

тому подобных изменений;

линейный

график

—применяется

для

выражения

зависимости

количественных

величин;

круговой график

—применяется

для

выражения процентного

соотношения

рассматриваемых данных;

ленточный

график

—применяется

для

выражения процентного

соотношения

рассматриваемых данных;

—

образный

график

—

применяется

для

выражения условий

достижения заданных значений;

«радиационная»'диаграмма

—

применяется

для

выражения

ба-

ланса

между

несколькими факторами;

"карта

сравнения плановых

фактических

показателей

—

при-

меняется

для

выражения зависимости

между

планом

состоянием

его

выполнения.

Диаграмма

Парето. Диаграмма

Парето

названа

по

имени

итальянского

экономиста Парето

(1845—1923).

Диаграммы

Па-

рето

часто используют

для

анализа

причин

брака.

помощью

диаграмм

Парето

удобной

наглядной форме можно

предста-

вить потери

от

брака

зависимости

от

причин

появления брака.

Диаграмма

Парето

может

выражать

рез\льтаты

расслоения

де-

фектов

по

причинам,

по

условиям,

по

положению

и т. д. В ре-

зультате

анализа диаграмм

Парето

выявляют

причины

брака,

имеющие наибольшую

долю

(наибольший процентный вклад)

намечают мероприятия

по их

устранению.

Сравнивая

диаграммы

Парето,

построенные

по

данным

до и

после

улучшения

процесса,

оценивают эффективность принятых мер.

Причинно-следственная

диаграмма.

Причинно-следственная диа-

грамма часто называется

также

диаграммой

Исикавы

(по

имени

се

автора),

диаграммой

«причина-следствие», «рыбья

кость»,

«рыбий

скелет».

Она

позволяет

выявить

сис-

тематизировать различные факторы

условия (например

ис-

ходные материалы, условия операций, станки

оборудование, опе-

раторы), оказывающие влияние

на

рассматриваемую проблему

(на

показатели

качества, такие

как

размер резьбы, прочность

на

разрыв,

твердость

и т.

д.).

Информация

показателях

качества

для

построения диаграммы собирается

из

всех доступных источ-

ников: используется журнал регистрации операций, журнал

ре-

гистрации

данных

текущего

контроля, сообщения рабочих про-

изводственного участка

и т. д.

При

построении диаграммы выби-

раются наиболее важные

технической точки зрения факторы.

Причины

сортируются

на

наиболее вероятные;

на

причины, свя-

занные

рассеянностью,

причины,

связанные

небрежностью

персонала;

на

причины

трудноустранимые

причины, которые

невозможно устранить.

Разброс

факторов

(причин),

таких

как

размеры,

температура

другие

количественные

данные,

получае-

мые

помощью измерений, анализируется

использованием гис-

тограмм

других

графических методов.

При

обнаружении откло-

нений,

указывающих

на

возможность

появления

брака,

принимают

меры

по

устранению

причин

отклонений.

Очень

часто

можно

проследить корреляционную зависимость

между

причинными

факторами (параметрами процесса)

показа-

телями качества.

этом случае параметры легко поддаются

корректированию.

Сложная

причинно-следственная

диаграмма анализируется

помощью

расслоения

по

отдельным

факторам,

таким

как

материа-

лы,

исполнители,

время проведения операций

и др. При

выявлен-

ной

при

анализе заметной разнице

разбросе

между

«слоями;»

принимают

соответствующие меры

для

ликвидации этой разницы

устранения

причины

ее

появления. Причинно следственная

ди-

аграмма

как

метод

решения возникающих проблем используется

не

только

производственной

сфере,

но и для

привлечения новых

клиентов,

для

оценки конфликтов, возникающих

между

отдельны-

ми

подразделениями предприятия,

для

контроля складских опе-

раций, контроля

долговых

обязательств

и т. д.

Гистограмма.

Если

данные

ежедневных

измерений

или

контро-

ля

одного

того

же или

нескольких

параметров

—

размеров,

ме-

ханических

характеристик

и т. п.,

полученных

за

определенный

период,

например

за

месяц (число наблюдений должно состав-

лять

не

менее

30, а по

возможности порядка

100)

—сгруппировать

по

частоте попадания

в тот или

иной интервал

значений

пред-

ставить

?то

распределение данных графически

виде столбиков,

получим

график,

называемый

гистограммой

(иногда

его

называют

столбчатой диаграммой). Гистограмма может

дать

много ценной

информации,

если сравнить полученное распределение

контроль-

ными

нормативами. Информация

может

оказаться

еще

более

по-

лезной,

если

по

полученному

распределению

частоты определить

среднее значение

стандартное отклонение.

Диаграмма

разброса.

Диаграмма разброса используется

для

выявления

зависимости между показателями качества (результат)

основными факторами производства

(причина)

при

анализе при-

чинно-следственной

диаграммы

или для

выявления корреляционной

зависимости

между

факторами.

Диаграмма

разброса

строится

как

график зависимости между двумя переменными

х и у.

Эффектив-

ным

методом

определения

наличия

или

отсутствия корреляцион-

ной

зависимости

является

метод

медиан.

Контрольные карты. Контрольная карта представляет собой

специальный

бланк,

на

котором проводятся центральная линия

две

линии

выше

ниже средней,

называемые

верхней

нижней

контрольными

границами.

На

карту точками наносятся данные

измерении

или

контроля параметров

условий

производства.

Ис-

следуя

изменение

данных

течением времени, следят, чтобы точ-

ки

графика

не

вышли

за

контрольные границы. Если обнаружи-

вается выброс одной

или

нескольких точек

за

контрольные

грани-

цы, это

воспринимается

как

информация

об

отклонении параметров

или

условий

процесса

от

установленной нормы.

Для

выяснения

причины

отклонения исследуют влияние качества исходного мате-

риала

или

деталей,

методов,

операций, условий

проведения

техно-

логических

операций, оборудования.

производственной

практике применяются следующие виды

контрольных

карт:

карта

средних арифметических

размахов

(к—R)

—

применя-

ется

случае контроля

по

количественному признаку таких пока-

зателен качества,

как

длина, масса, прочность

на

разрыв

др.;

карта индивидуальных значений

(х) —

применяется

случае

необходимости

быстрого обнаружения

незамеченных

факторов

или

случае, когда

за

день

или за

неде.по

было

произведено

только

одно наблюдение;

карта

доли

дефектной продукции

(р)

—

применяется

случае

контроля

качества

по

определению доли

дефектных

изделий (нап-

ример,

доли дефектных винтов

по

длине винта, доли дефектных

электрических

лампочек

по

качеству

металла

т.

д.);

карта числа дефектных единиц продукции

(рп)—применяется

случае

контроля

качества

по

определению числа дефектных

из-

делий;

карта

числа дефектов

(С) —

применяется

случае, когда конт-

роль качества осуществляется путем определения суммарного чис-

ла

дефектов

заранее установленном постоянном

объеме

прове-

ряемых изделий (например, число разрывов

на

постоянной пло-

щади

ткани);

карта числа

дефектов

на

единицу продукции

(U)—применя-

ется

суучае

контроля качества

по

числу дефектов

на

единицу

продукции,

когда площадь, длина

или

другой

параметр

образца

продукции

н£

являются постоянной величиной.

Данные, представляемые

контрольной карте, используются

для

построения гистограмм; графики, получаемые

на

контрольных

картах, сравниваются

контрольными нормативами.

Все это

поз-

воляет

получать ценную информацию

для

решения возникающих

проблем.

Контрольный листок [2]. Собственно, контрольный листок

не

относится

«семи инструментам контроля качества». Заполнение

контрольных

листков является вспомогательным методом

для ис-

пользования контрольных карт, гистограмм

и т. п.

Формы листка

могут быть

самымн

разнообразными

зависят

от

поставленной

задачи.

контрольный листок заносят необходимые

достаточные

данные

для

решения этой задачи. Такой листок позволяет осу-

ществлять

сбор

данных

за

большой период времени. Сбор дан-

ных

помощью

контрольных

листков

не

требует

больших затрат

труда

времени

— это

лишь регистрация

результатов

контроля,

который

постоянно

или

периодически проводится исполнителем

или

контролером.

Примером контрольного листка

может

служить

табл.

2.П

(контрольный листок

для

контрольной карты

(х~R).

Перечисленные

«семь инструментов контроля качества»

при

решении

различных проблем могут использоваться

как в

отдель-

ности,

так и в

различных комбинациях.

Решение

той или

иной

проблемы обычно проводится

по

сле-

дующей

схеме

[7].

Оценка отклонений параметров

от

установленной нормы.

Анализ

оценку данных, полученных

из

журналов регистрации,

легко

проводить

при их

представлении

графическом виде

сле-

дующих

случаях:

при

появлении дефектных изделий;

при

появле-

нии

рекламаций;

при

появлении

застоя

движении

исходного

сырья

материалов

или

готовой продукции;

при

удлинении срока

хранения

изделий

на

складах;

при

появлении ситуации, когда

вся

продукция распродана;

при

задержке процедур делопроизводства;

при

задержке

поставок;

при

уменьшении выручки

от

продажи;

при

уменьшении

прибыли;

при

неполадках

оборудования;

при

умень-

шении

производительности станков;

при

уменьшении процента

выхода

на

работу

и т. д.

^С

помощью контрольных карт оценивают

характер

отклоне-

ний

параметров процесса

от

нормы.

Затем

помощью гистограмм

оценивают степень нестабильности

процесса.

Выбор

наиболее

важных факторов,

от

которых зависит

ре-

шение.

'В

случае,

когда

необходимо

сделать

заключение,

по

каким

именно

видам

из

большого числа выявленных видов брака

можно

найти

решение проблемы,

проводят

расслоение

анализ

ABC

диаграмм Парето.

Оценка факторов, явившихся причиной возникновения проб-

лемы.

случае,

когда

необходимо выявить факторы

(причины),

действительно оказывающие влияние

на

появление

тех или

иных

видов брака

(результат),

организуют «мозговой штурм»

всех

име-

ющих отношение

проблеме, которые проводят анализ

причинно-

следственной диаграммы,

куда

занесены

все

предполагаемые фак-

торы.

При

этом

проводят расслоение

по

зависимостям

между

ви-

дами брака

влияющими

факторами

или

между

факторами раз-

ных

порядков

и с

помощью диаграммы

разброса

исследуют

возмо-

жность корреляции.

Оценка

важнейших

факторов, явившихся

причиной

появле-

ния

брака.

Для

того,

чтобы оценить, какие

из

множества

причин-

ных

факторов оказывают

самое

большое

влияние

на

появление

брака, проводят анализ

ABC

диаграмм

Парето.

Совершенствование операций. Если

лосле

систематизации

анализа

причинных

факторов намечаются корректирующие мероп-

риятия

проводятся успешно, методы производства меняют

сто-

рону совершенствования вплоть

до

создания нового стандарта

на

методы операций.

Наработанный

опыт

распространяется

на

другие

рабочие участки.

Подтверждение

результата'.'

После

улучшения методов опе-

раций

вновь проводят исследование

помощью

контрольных карт

гистограмм

для

сценки стабильности процесса после проведен-

ных

корректирующих мероприятий.

Степень

улучшения состояния

процесса определяют сравнением диаграмм

Парето,

отражающих

состояние

до и

после проведения корректирующих мероприятий.

Если мощность процесса

оказывается

достаточной, контроль осла-

бляется. Улучшение методов операций

может

повлечь

за

собой

снижение

стоимости изделия.

Таким

образом,

правильная

обработка

анализ данных— важ-

нейший

ап

управления качеством.

Для

обеспечения достовернос-

ти

данных

необходимо строго вести регистрацию всех данных,

от-

носящихся

производству изделий конкретной партии, начиная

регистрации

номера партии. Сюда должна включаться

регистрация

данных:

приемочного контроля, контроля технологического

процес-

са,

проверки отдельных этапов процесса, входного контроля

ис-

ходного

'сырья

материалов, контроля оборудования

и т. д.

Распределение количественных данных, таких

как

размеры,

масса, влажность

и т. д.,

собранных

за

определенный период

(нап-

ример

за

месяц)

при

достаточном

числе

наблюдений

(порядка

100),

представленных графически гистограммой

(рис.

1.1),

близко

нормальному

(гауссову)

распределению.

Ecjrf

обозначить

среднее

значение нормального распределения

через

|i,

стандартное

отклонение

через

о, то

частота

попадания

данных

за

пределы

этого

диапазона

будет

соответствовать

указан-

ной

табл.

1.1.

Таблица

1.1

Дпапазоч

Ц±Ъ

|Х±2а

ji±3a

ц±<а

Частота

попа

да

чя

диапазон,

(

'о

68,2

95,44

99,73

99,994

!астота

попадания

пределы

диапазона,

31,74

4,56

0,27

0,0006

Рис.

1.1.

Пример

нормального

распре-

деления.

Как

можно видеть, вероятность

того,

что

данные выйдут

за

предел диапазона тройного стандартного

отклонения,

составляет

0,27%,

т. е.

примерно

0,3%.

Это

значит,

что в

случае,

когда

стан-

дартное значение параметра изделия отличается

от

среднего

зна-

чения

на

о,

если

даже

все

изделия сделанной

из

партии выборки

при

выборочной проверке оказались годными,

партии около

0,3%

изделий могут

оказаться

бракованными.

Таким

образом,

для

обеспечения

качества

при

выборочной

проверке

стабильность

процесса должна

быть

такой,

чтобы

разброс

параметров

изделия удерживался

пределах

10-кратного стан-

дартного

отклонения

одну

другую

сторону

от

стандартной

нормы

параметра.

При

систематизации

количественных

данных, полученных

в ре-

зультате

контроля, можно

видеть,

что

число дефектных изделий

рп

доля

дефектных изделий

подчиняются биномиальному

рас-

пределению

(рис. 1.2).

Суммарное число

дефектов

подчиня-

ется

закону

распределения

Пуассона

(рис.

1.3).

Оба эти

распределения,

как

видно

из

рисунков,

не

обладают

двусторонней

симметрией,

вытянуты вправо

от оси

ординат.

Од-

нако

если число дефектных изделий

рп

среднее

число

дефектов

на

единицу

площади

велики

(рга>5;

т>5),

и то и

другое

рас-

пределение приближается

нормальному, поэтому

расчетах мож-

но

использовать

нормальное

распределение.

При

построении конт-

рольных карт

как

биномиальное распределение,

так и

распреде-

ление Пуассона можно представлять

как

нормальное

распределе-

ние.

Рис.

1.2. Пример

биномиального

рас-

пределения:

/-—относительная

частота;

2—число

де

фектн

ы\

иодел

ии

Рис.

1.3.

Пример

распределения

Пуас-

сона:

/—относительная

частота;

.'—суммарное

число

дефектов

ГЛАВ

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ

«СЕМИ

ИНСТРУМЕНТОВ

КОНТРОЛЯ

КАЧЕСТВА»

При

осуществлении контроля качества производится

обяза-

тельный

сбор данных,

затем

их

обработка.

Но

данные, касаю-

щиеся

даже

одного

того

же

параметра изделия,

не

могут быть

многократно

получены

при

идентичных условиях,

так как в

ходе

процессе

меняются отдельные детали

обстоятельства. Поэтому

при

операциях, относящихся

контролю

качества, приходится

иметь

дело

большим числом

данных,

характеризующих

те или

иные

параметры изделия, условия процесса

и т. д.,

причем

эти

данные

при

повторных измерениях

всегда

оказываются несколько

отличакшшмися

от

полученных

другое

время

и при

других

ус-

ловиях,

то

есть

всегда наблюдается разброс данных. Анализируя

разброс данных, можно

найти

решение

возникшей

процессе

производства

проблемы.

Например,

при

использовании одной

и той же

технологии

одинаковых

производственных

операций,

одном случае произ-

водится

качественное изделие,

другом

—

некачественное. Если

провести

сравнение

процесса изготовления качественного

нека-

чественного

изделий, детально

изучая

данные,

относящиеся

каж-

дому этапу процесса, можно выявить момент,

когда

различие

данных

оказалось максимальным; таким

образом

можно

найти

причину,

приведшую

появлению брака. Устранение

причины

или

системы

причин

будет

решением проблемы.

Систематизация,

обработка

исследование такого большого

числа

данных

помощью

различных

методов

целью

выявлении

определенных закономерностей, которым

они

подчиняются,

назы-

вается

статистической обработкой;

данные

при

этом называются

статистическими

данными,

применяемые

методы

—

статистичес-

кими

методами. Обычно

для

обработки

анализа

данных

исполь-

зуют

не

одни,

несколько статистических методов.

Это

иногда поз-

воляет получить ценную информацию, которая

при

анализе раз-

броса

данных только одним методом может ускользнуть.

2.1.

РАССЛОЕНИИ

[8]

Одним

из

наиболее

простых

ста!истических

методов

является

метод расслоения.

соответствии

этим методом производят рас-

слоение

данных,

то

есть

группируют данные

зависимости

от ус-

ловий

их

по,учения

производят

обработку

каждой

группы дан-

ных

отдельности. Например, данные, относящиеся

изделию,

производимому

цеху

на

рабочем месте, могут

какой-то мере

различаться

зависимости

от

исполнителя,

от

используемого

обо-

рудования,

от

методов проведения рабочих операций,

от

темпера-

турных

условий

и т. д. Все эти

отличия могут быть

факторами

расслоения. Расслоение помогает выяснить причину

появления

дефекта,

если обнаруживается разница

данных между «слоями».

Например,

если расслоение проведено

по

фактору

«оператор»,

то

при

значительном различии

данных можно определить влияние

того

или

иного оператора

на

качество изделия; если расслоение

проведено

по

фактору «оборудование»

—

влияние

использования

разного оборудования

и т. д.

Решение

проблемы

не

всегда

находится

на

поверхности. Рас-

смотрим

следующий пример.

Довольно часто бывают случаи, когда поставки

по

заказам,

размещенным

сторонних

организациях,

задерживаются,

сроки

поставок

не

выполняются.

таких случаях проблема обсуждается

на

совещании

всех

имеющих

к ней

отношение

целью нахождения

причин

невыполнения

сроков

поставок

нахождения

мер по

уст-

ранению

этих

причин.

Обычными предложениями

таких случаях

бывают «увеличить срок

выполнения

заказа»

или

«строго соблю-

дать

дату

оформления

заказа».

этом

случае

необходимо

хорошо

проанализировать

данные, чтобы понять,

будет

ли

строгое соблю-

дение

да

оформления

заказа

той

мерой,

которая действительно

решит проблему задержки

выполнения

заказа.

Для

этого разде-

ляют случаи

выполнения

заказа

срок

случаи задержки выпол-

нения

заказа,

одной стороны,

также случаи строгого

соблюдения

даты оформления заказа

случаи запаздывания

оформлением

заказа,

—

другой,

после чего анализируют таблицу

расслоения.

Если

результате анализа данных окажется,

что

строгое соб-

людение даты оформления заказа приведет

значительному

улучшению

положения,

как это

видно

из

табл, 2.1,

то

решение

проблемы

можно считать

найденным.

Таблица

2.1,

Оформление

ззчазэ

соответствии

уста-

новленной

датой,

число

случаез

опозданием,

число

случаев

Всего случаез

Выпо

)енч?

>аказа

в сро

с.

ЧИСЛО

Ciy4JUJ

пол

1СКЧС

„зкэза

чи^ло

случаев

Всс-о

Если

же при

расслоении данные оказываются расположенны-

ми,

как в

табл. 2.2,

результат

анализа

не

позволяет утверждать,

что

строгое соблюдение даты

оформления

заказа окажется решаю-

щим

фактором

решении проблемы.

этом случае необходимо

провести

более

глубокий

анализ данных. Прежде всего, следует

провести

расслоение

по

видам деталей, которые составляют заказ

(табл. 2.3).

Таблица

2.2.

Оформление

лэчэзэ

соответствии

уста-

новленной

датой,

[

,исло

случаев

опозданием,

число

случаев

Всего

случаез

Выполнение

зз''эя

cpoi,

чисто

случаез

IJi.mo.iH'jHHi

чз

опозданием,

число

слу

В,:его

случае

£8

Детали

Всего

случаев

Выпол^низ

jaiiaii

сро<,

чигло

глупая

ВыпслнЕтиг

"1<з>а

опозданием,

-'чс-io

случае

;

44 ,

Все-о

СЛУЧИМ