Производственный менеджмент

 
Рис. 1. Семь инструментов контроля качества  

       При всей своей простоте эти методы позволяют сохранить связь со статистикой и дают возможность профессионалам пользоваться результатами этих методов и при необходимости совершенствовать их. Как видно из рис. 1, к семи инструментам контроля качества относятся следующие статистические методы:  
контрольный  листок, гистограмма, диаграмма разброса,  
диаграмма Парето, стратификация (расслоение),  
диаграмма Исикавы (причинно-следственная диаграмма), контрольная карта.  
Эти методы можно рассматривать и как отдельные инструменты, и как систему методов (разную в различных обстоятельствах).  
Последовательность применения семи методов может быть различной в зависимости от цели, которая поставлена перед системой. Точно также применяемая система не обязательно должна включать все семь методов Их может быть меньше, а может быть и больше, ибо существуют и другие статистические методы, например, методы оценки качества. Однако можно с полной уверенностью сказать, что семь инструментов контроля качества являются необходимыми и достаточными статистическими методами, применение которых, по мнению Исикавы, помогает решить 95% всех проблем, возникающих на производстве.  
Внедрение семи инструментов контроля качества должно начинаться с обучения этим методам всех участников процесса. Успешному внедрению семи инструментов контроля качества в Японии способствовало отношение руководителей компании к процессу обучения. Они ставили и продолжают ставить перед собой цель сделать каждого рабочего инженером, а инженеров, не знакомых со статистическими методами, не считать полноценными специалистами. Большую роль в обучении статистическим методам в Японии сыграли кружки контроля качества, в которых прошли обучение рабочие и инженеры большинства японских компаний.  
Обучаются не только инженеры и рабочие, но и бизнесмены. По высказыванию Деминга, "японский бизнесмен никогда не считает себя слишком старым, чтобы учиться или быть невосприимчивым к знаниям".  
Статистическое мышление необходимо для каждого участника процесса, а для этого необходимо знать статистические методы, которые за счет своей простоты, достигнутой в семи инструментах контроля качества, доступны для всех. Каждый служащий компании или организации, используя статистические методы для анализа и контроля процессов, тем самым способствует повышению качества, эффективности производства и снижению затрат.  
Говоря о семи простых статистических методах контроля качества, следует подчеркнуть, что это инструменты познания, а не инструменты управления.  
Статистические методы контроля качества в настоящее время применяются не только в производстве, но и в планировании, проектировании, маркетинге, материально-техническом снабжении и т.д.  
В управлении качеством статистический контроль должен дополняться применением знаний естественных законов не только для понимания объектов исследования, но и для выработки мероприятий по повышению качества. Таким образом, статистические методы контроля имеют обширный фронт применения.  
Применение статистических методов — весьма действенный путь разработки новых технологий и контроля качества процессов. Многие ведущие фирмы стремятся к их активному использованию, а некоторые из них тратят более ста часов ежегодно на обучение этим методам своих сотрудников, осуществляемое в рамках самой фирмы. Хотя знание статистических методов — часть нормального образования инженера, само знание еще не означает умения применить его. Способность рассматривать события с точки зрения статистики важнее, чем знание самих методов. 

      2.2. Гистограмма и кумулятивная прямая как инструменты качества продукции.

       Для наглядного представления тенденции изменения наблюдаемых значений применяют графическое изображение статистического материала. Наиболее распространенными графиками, к которым прибегают при анализе распределения случайной величины, являются полигон, гистограмма и кумулятивная кривая. Однако когда говорят о втором инструменте контроля качества, то упоминают только гистограмму, как наиболее часто применяемое на практике графическое изображение распределения.  
Гистограмма — это инструмент, позволяющий зрительно оценить закон распределения статистических данных.  
Рассмотрим все три упомянутых графических представления данных, с тем чтобы читатель смог оценить достоинства каждого из них и при необходимости применить на практике.  
Полигоны, как правило, применяют для отображения дискретных изменений значений случайной величины, но они могут использоваться и при непрерывных (интервальных) изменениях. В этом случае ординаты, пропорциональные частотам интервалов, восстанавливаются перпендикулярно оси абсцисс в точках, соответствующих серединам данных интервалов. Вершины ординат соединяются прямыми линиями. Для замыкания кривой крайние ординаты соединяются с близлежащей серединой интервала, в которой частота равна нулю.  
       Для выяснения того, соответствует ли данное распределение результатов измерения нормальному распределению, иногда используют специальную вероятностную бумагу, называемую нормальной вероятностной бумагой. Представление данных на такой бумаге осуществляется следующим способом.  
На основе полученных в результате измерения параметров качества значений абсолютных частот   или соответствующих частостей подсчитывают накопленные частоты (частости). Накопленная частота (частость) каждого значения параметра качества получается суммированием всех частот (частостей), предшествующих значениям параметра.  
График накопленных частот представляет собой кумулятивную кривую (кумуляту). Часто ее называют интегральной кривой. Кумулятивная кривая строится как для дискретного, так и для непрерывного изменения значений параметра. При этом следует отметить, что накопленные частоты (частости) интервального ряда относятся не к серединам интервалов, а к верхним границам каждого из них. Высота последней ординаты соответствует объему наблюдений всего ряда, или 100 %. Зависимость на рис. 2 представляет собой полигон, построенный на основе таблиц накопленных частот, и носит название накопленного полигона, а ломаная кривая (штриховая линия) представляет собой кумулятивную кривую. Значения накопленных частот, соответствующих одно-, двух- и трехкратному стандартному отклонению значения параметра качества от среднего значения исследуемого статического ряда, наносят на нормальную вероятностную бумагу.

В результате имеют на ней шесть точек: три точки, соответствующие большему значению параметра качества относительно его среднего значения, и три точки, соответствующие меньшему его значению (рис. 2). Если точки хорошо ложатся на прямую, то можно говорить о соответствии статистических данных нормальному распределению.  
В данном примере точки не легли точно на прямую, но оказались довольно близко к ней. Поэтому можно сделать вывод о том, что результаты измерения имеют распределение, близкое к нормальному. Хотя распределение данных и близко к нормальному, точки на рис. 2 в начале и в конце заметно отклоняются от прямой, что, в общем-то бывает часто.  

 
Рис. 2. Кумулятивная кривая 

 
Из рассмотренных графических изображений становится понятным преимущество гистограммы при визуальной оценке закона распределения случайной величины. Однако не только в этом преимущество гистограммы, которая признана инструментом контроля качества.  

    Заключение 

    На  каждой ступени развития общества требования к качеству - результат взаимодействия объективных и субъективных факторов. Первые проявляются в уровне развития производительных сил, прежде всего науки и техники, вторые - в силе и характере воздействия потребителей на общественное производство, в значительной мере проявляющегося в платежеспособном спросе на конкретные виды продукции. Применительно к конкретному виду продукции качество выражает собой результат непрерывного роста и оптимального сбалансирования ее полезных свойств на стадиях разработки, производства и эксплуатации в пределах общественно допустимых затрат.

    В процессе развития общества выделяют ряд стадий в зависимости от степени  удовлетворения общественных потребностей в товарах. В индустриально развитых странах до середины 30-х годов нашего столетия была эпоха массового спроса на основные потребительские товары. В 30-е годы эта эпоха завершилась практическим насыщением этого спроса. До достижения этой стадии главные задачи предпринимательской деятельности состояли в разработке и усовершенствовании механизма массового производства, снижавшего издержки выпуска продукции. Успех в конкурентном сбыте имели фирмы, предлагавшие стандартные товары по самой низкой цене.

    На  смену эпохе массового спроса в 30-50-е годы пришла эпоха массового сбыта. Ее символизировал принцип ежегодной смены моделей, переход от стандартной продукции к дифференцированной. Главными задачами управления фирмами в условиях обострившейся конкуренции стали предложение новых моделей на рынок, организация рекламы и сбыта, другие маркетинговые способы воздействия на выбор потребителя. Основное внимание в научно-исследовательских и опытно-конструкторских работах и в производстве стало уделяться качеству продукции и ее ассортименту. Забота о производственном потенциале для поддержания уровня прибыли за счет увеличения объема производства отошла на второй план.

    Стадии  массового производства и массового  сбыта зарубежные ученые рассматривают как "индустриальную эпоху", когда было достигнуто удовлетворение первичных жизненных потребностей и насыщение спроса на основные товары. С середины 50-х годов наступила "постиндустриальная эпоха", для которой характерно производство высококачественных товаров в расчете на потребителя с относительно высоким уровнем доходов. Центр тяжести в предпринимательской деятельности в этот период переместился на технический прогресс - создание новых высококачественных видов продукции на базе новейших технологий. Более активную позицию в отношении качества товаров заняли в этот период потребители. Они стали требовать все более полной информации о покупаемом товаре, гарантий качества и защиты своих интересов. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Список литературы: 

1.  Никифоров А. Д. Управление качеством: Учебное пособие для вузов. - М.: Дрофа, 2004.  
2.  Новицкий Н. И., Олексюк В. Н. Управление качеством продукции: Учебное пособие. - М.: Новое знание, 2001. – 238с.  
3.  Управление качеством: Учебное пособие для вузов. - М.: ИНФРА-М, 2003. – 240с.: ил. 

4. Фасхиев Х. А. Качество товара. Как его измерить // Вестник Машиностроения. 2006, № 8. — С. 69-79.

5.  Кручинин А.Н. Стать опорой экономики России // Стандарты и качество. - 2005. - № 8. - С. 104 - 107