Статистические  методы обработки информации разработаны достаточно давно и широко освещены в специальной литературе по математической статистике. Эти методы нашли отражение в соответствующих стандартах как в нашей стране, так и за рубежом. Особую значимость они приобрели в оборонной промышленности, где проблеме качества всегда уделялось пристальное внимание.

   До  недавнего времени применение статистических методов сдерживалось низким уровнем  автоматизации сбора и хранения информации о производственных процессах, но за последние годы в информационных технологиях произошел существенный прорыв — в проектировании и управлении производством стал применяться широкий спектр программных продуктов. Одним из таких продуктов является автоматизированная система технической подготовки и учета производства TechnologiCS, где данные об оборудовании и технологических процессах представлены в БД в форме, удобной для последующей обработки. Таким образом, сегодняшний уровень развития автоматизированных систем управления благоприятствует внедрению статистических методов.

   Ниже речь пойдет о применении некоторых из статистических процедур управления качеством по моделям стандартов ISO 9000, реализованных в рамках TechnologiCS.

   Результаты  измерений, предназначенных для  последующей обработки, формируются  в процессе работы модуля управления производством при вводе данных о фактическом изготовлении продукции. Формируемые на этом этапе данные содержат информацию о подразделениях, о видах и причинах брака, количественных значениях параметров, а также о множестве других атрибутов, характеризующих принимаемую продукцию. Кроме того, результаты измерений содержатся в БД модуля складского учета, где находится информация о параметрах материалов и комплектующих, поступающих на предприятие и используемых в технологических процессах, а также о параметрах готовой продукции.

   Простейшим, но в то же время наглядным и  эффективным инструментом статистической обработки данных о производстве является диаграмма Парето. В системе TechnologiCS диаграмма Парето используется следующим образом: по оси ординат откладывается количество случаев брака, зарегистрированного в модуле фактического изготовления, а по оси абсцисс — выбранные пользователем источники брака (виды, причины брака, подразделения, исполнители и т.д.).

   На рис.1.1 (см.: Приложение 1) показана диаграмма Парето по видам брака для операции механообработки. Столбцы диаграммы (каждый соответствует отдельному виду) ранжированы в порядке убывания интенсивности брака, что позволяет пользователю оперативно оценивать «вклад» соответствующего вида. На первом месте помещается наиболее «бракопроизводящий» фактор, процентный «вклад» которого регистрируется по правой вертикальной оси диаграммы. На этой же диаграмме представлена кривая интегрального процента брака, которая в данном случае показывает, что 87,3% брака обусловлено тремя первыми видами. Подобная диаграмма может быть построена по подразделениям, видам оборудования, работникам, разрядам работ, а также по любому другому интересующему пользователя фактору. Эта информация особенно важна для руководящего состава предприятия, который получает возможность отследить критические с точки зрения брака подразделения и даже отдельных исполнителей.

   Для анализа количественных данных в  стандартах ISO предусмотрено несколько инструментов. Прежде всего это «Правила определения и методы расчета статистических характеристик по выборочным данным» ГОСТ Р 50779.21, ISO 2854:1976. На рис.1.2 (см.: Приложение 1) показана гистограмма массива исходных данных (эмпирическое распределение), а также приведена теоретическая кривая гауссовского распределения, аппроксимирующая экспериментальные данные.

   По  ГОСТ Р 50779.21-96 реализовано 20 процедур, в числе которых: оценка среднего значения при известной/неизвестной дисперсии; сравнение среднего значения с заданным значением при известной/неизвестной дисперсии; сравнение двух средних значений при известных/неизвестных дисперсиях.

   На рис.1.3 и 1.4 (см.: Приложение 1) приведены результаты расчета точечной и интервальной оценок среднего значения и дисперсии измеренного в технологическом процессе параметра. Такой расчет может быть необходим при определении центра настройки (:) и разброса (F) технологического процесса. Например, изготавливается изделие, на которое в технических условиях оговорено номинальное значение параметра и допуск на него. Задав доверительную вероятность, пользователь с помощью этой процедуры может оценить, насколько настройка реального технологического процесса соответствует заданной в технических условиях. Результаты представлены в форме, регламентированной ГОСТ. Кроме точечной оценки настройки и разброса, приведены и интервальные оценки этих величин, указывающие, в каких интервалах и с какой вероятностью находятся данные величины.

   Одним из наиболее важных инструментов статистического  управления качеством являются контрольные  карты (КК), предназначенные для оценки нахождения технологического процесса в статистически управляемом (устойчивом) состоянии. Впервые этот инструмент был предложен в 1924 году Уолтером Шухартом (Shewhart), а к настоящему времени разработано большое количество контрольных карт, которые делятся на три вида: КК Шухарта, приемочные и адаптивные. КК представляют простой графический метод оценки управляемости процесса по результатам сравнения отдельных измерений с заданными контрольными границами.

   Отклонения  показателя качества могут быть классифицированы по двум видам: случайные, обусловленные, как правило, большим количеством различных случайных факторов (вибрации, колебания питающих напряжений, температуры, влажности и т.п.), и неслучайные, вызванные особыми причинами (сдвиг шкалы измерительного прибора, станка, несоответствие сырья или комплектующих техническим условиям по номинальному значению). С помощью КК выявляются неслучайные отклонения и, следовательно, воздействие на ТП особых причин.

   Инструмент  КК применяется как для анализа  количественных данных, когда результаты измерений показателя качества выражаются в числовой форме (например, измеряется диаметр вала), так и для анализа «альтернативных» данных, когда информация об объектах ограничена выводом типа «да»/«нет» (например, диаметр вала измеряется с помощью двух калибров). В первом случае применяются КК по количественному признаку, во втором — по альтернативному.

   Простейшей  контрольной картой является КК Шухарта  для управления по количественному  признаку (ГОСТ Р 50.1.018-98). Эта карта строится следующим образом. На график наносится центральная линия, соответствующая номинальному по техническим условиям значению. Относительно центральной линии на расстоянии, равном трем среднеквадратическим отклонениям, строятся контрольные границы. Далее формируются однородные выборки, каждая из которых содержит некоторое количество измерений показателя качества. По каждой выборке вычисляется среднее значение, которое наносится на КК. Если очередная точка выходит за контрольную границу, регистрируется факт разладки и ТП останавливается для выявления и устранения особых причин.

   На  КК по альтернативному признаку наносятся  относительные доли бракованных  изделий в выборках. Здесь, так  же как и в первом случае, обозначаются центральная линия и контрольные  границы, но при выходе очередной точки за нижнюю границу следует определить особую причину улучшения ТП с целью зафиксировать его в этом новом состоянии.

   На рис.1.5 (см.: Приложение 1) показана КК арифметического среднего, построенная в соответствии с ГОСТ Р 50779.41-96. Эта карта сложнее, чем КК Шухарта, по количественному признаку. Кроме контрольных, на ней присутствуют и предупредительные границы. Выход отдельной точки за предупредительную границу не влечет никаких последствий, однако, если за эту границу выходят три последовательные точки, следует сигнал остановки ТП. В остальном эта КК аналогична КК Шухарта.

   При поступлении на предприятие комплектующих  и материалов необходим контроль их качества по заданным в договоре или в технических условиях параметрам. В целях экономии ресурсов при гарантии сохранения качества вводятся процедуры выборочного контроля. В качестве примера рассмотрим процедуру непрерывного приемочного контроля по альтернативному признаку (ГОСТ Р 50779.51-95). Применение этой процедуры позволяет проектировать оптимальные с точки зрения процедур контроля параметров технологические процессы в системе TecnologiCS. Инструмент выбора схемы контроля показан на рис.1.6 и 1.7. (см.: Приложение 1)  В соответствии с процедурой контроль осуществляется в несколько стадий, каждая из которых характеризуется долей (частотой) контролируемых изделий. Так, трехстадийный контроль (рис. 1.6, 1.7) предполагает следующее: на стадии сплошного контроля проверяется каждое изделие, на первой стадии — каждое второе (либо третье, четвертое — в зависимости от принятого коэффициента ослабления d), на второй — каждое четвертое (девятое, шестнадцатое), на третьей — каждое восьмое (двадцать седьмое, шестьдесят четвертое). При этом на каждой стадии браковочное число R ограничивает допустимое число бракованных изделий из общего числа n проконтролированных. NQL означает допустимую вероятность брака, а $ — риск потребителя.

   Кроме перечисленных инструментов управления качеством, в TechnologiCS возможно применение следующих процедур:

• регрессионного анализа, позволяющего построить математическую модель объекта по экспериментальным данным. Эффективность этого инструмента иллюстрируется следующим примером. На каждый из материалов, применяемых при выпуске продукции, имеются технические условия. По тем или иным причинам некоторые материалы не соответствуют ТУ. Располагая моделью объекта, можно проанализировать изменение процента выхода годных изделий в случае, если такие материалы будут пущены в производство. Пример построения регрессионной модели для одного влияющего фактора приведен на рис.1.8 (см.: Приложение 1);
• корреляционного анализа, позволяющего оценить значимость статистической связи параметров. Например, при выпуске микросхем проверяется гипотеза о влиянии на процент выхода годных микросхем такого фактора, как температура или влажность на сборке. По результатам корреляционного анализа можно с заданной вероятностью оценить значимость данных факторов. На рис.1.9 (см.: Приложение 1) показан пример корреляционного анализа, проведенного для шести факторов;
• дисперсионного анализа, позволяющего оценить значимость рассогласования настроенности объекта во времени. Например, в тех случаях, когда одинаковые изделия выпускаются на разных технологических линиях, дисперсионный анализ позволяет оценить статистическую однородность продукции, выпускаемой на разных линиях;
• выборочного контроля партий по альтернативному и количественному признаку (ГОСТ Р 50779.71-99, ГОСТ 50779.53-98). [16, с.85]

   Заключение

   В данной работе были рассмотрены аспекты  управления качеством на предприятии. Проблемы качества в сегодняшних экономических условиях приобретают все большее значение. В условиях рыночной экономики перед предприятиями постоянно стоит проблема обеспечения конкурентоспособности продукции, от решения которой напрямую зависит их успешная деятельность.

   Основой конкурентоспособности является требуемый  уровень качества продукции, для достижения которого нужна соответствующая материальная база, квалифицированный и заинтересованный персонал и четкая организация работ по управлению качеством.

   Управление  качеством прошло ряд этапов в  своем развитии. Этап зарождения отдельных элементов управления качеством в общем процессе управления предприятием сменился этапом интеграции, комплексным, системным подходом к управлению качеством.

   Постоянный  рост требований к качеству предопределил  дальнейшее развитие управления качеством  и внедрение на лучших предприятиях развитых стран «тотального» управления качеством, когда оно становится основой для организации всех направлений деятельности предприятия.

   Для стимулирования предприятий к повышению  качества продукции и услуг в  ряде стран, в том числе и России, учреждены национальные премии по качеству. Роль премий заключается не только в том, чтобы отмечать лучшие предприятия, но и в том, чтобы подтягивать средние путем проведения ими самооценки по критериям премий с последующим принятием мер по улучшению качества продукции и услуг.

   Решающее  значение в организации работ  по качеству имеет позиция руководителей  предприятий, их отношение к качеству выпускаемой продукции и услуг.

   В наши дни вопросы качества для  потребителя являются первоочередными, часто преобладая над ценовыми. Потребитель в своей массе предпочитает получать лучшее качество даже за немного большую цену, предпочитая переплатить, но купить товар наилучшего качества. В работе были раскрыты моменты внедрения и разработки системы качества ISO 9000 на предприятии. Также ее модули, отраслевые стандарты и подсистемы. Главным преимуществом системы является всеобщий охват системой всей структуры предприятия. В системе задействованы все участники циклов производства и коммерческой деятельности предприятия. Тем самым обеспечивается всеобщая направленность руководства и персонала на поддержание и обеспечение установленного уровня качества. Система ISO широко распространена во всем мире, сертификаты выдаются во все страны как высокоразвитые, так и развивающиеся. Наличие системы ISO являются гарантом надежности предприятия создает ему определенный положительный имидж в глазах партнеров и потребителей. О наличии системы ISO указывают в рекламных проспектах, на фирменных бланках предприятия ставят логотип ISO, на упаковке и ярлыках сопровождающих производимую продукцию предприятия - это является рекламой и гарантией качества продукции. Сертификация по системе ISO в России находится на стадии внедрения, еще не все предприятия осознали важность и необходимость сертификации соответствия системе ISO. С годами число полученных сертификатов в России будет расти. Поскольку Россия все-таки постепенно выходит на мировой рынок не только как сырьевой поставщик, а для работы с зарубежными партнерами и продвижения своей готовой продукции за пределами России это будет важным условием заключения сделок и успешной внешнеэкономической деятельности предприятий страны.