Виды и методы технического контроля качества продукции

 

 

Как видно из таблицы, в каждой из шести основных групп, в свою очередь, выделяют несколько типов показателей качества, каждый из которых характеризует те или иные свойства продукции. Вот некоторые из них:

Показатели назначения определяют основные функциональные свойства продукции и обусловливают диапазон ее применяемости.

Показатели надежности характеризуют способность продукции сохранению работоспособности при соблюдении определенных условий эксплуатации и технического обслуживания (выражают свойства безотказности, долговечности, ремонтопригодности).

Показатели технологичности связаны с совершенством конструктивно-технологических решений продукции, обусловливающих высокую производительность труда при изготовлении, ремонте и техническом обслуживании.

Эргономические показатели характеризуют приспособленность продукции к антропометрическим, физиологическим, психофизиологическим и психологическим свойствам потребителя, проявляющимся в системе «человек -- изделие -- окружающая среда».

Эстетические показатели связаны со способностью изделия к выражению красоты в предметно-чувственной форме (отражают свойства гармоничности, оригинальности, информационной выразительности, рациональности формы и т. д.). Показатели стандартизации характеризуют соответствие продукции стандартам.

Экономические показатели отражают затраты на разработку, изготовление и эксплуатацию продукции.

С точки зрения количества отражаемых свойств показатели качества могут быть единичными (относящимися к одному свойству) или комплексными (относящимися к нескольким свойствам одновременно). При расчете комплексных показателей используются различные методы оценки качества.

 

 

1.3 ИНСТРУМЕНТ КОНТРОЛЯ

Для анализа результатов контроля качества широкое распространение получили методы статистического контроля качества, которые представляют записи статистических данных о процессах изготовления продукции или предоставления услуг. Наиболее известные из них «семь инструментов контроля качества», которые сначала широко применялись в кружках качества в Японии, а затем, благодаря своей эффективности и доступности для рядовых работников, распространились и по другим странам.

В состав этих инструментов входят:

• Контрольные листы (или сбор данных);
• Диаграмма Парето;
• Гистограмма;
• Диаграмма разброса;
• Контрольные графики;
• Диаграмма стратификации (метод расслоения);
• Причинно-следственная диаграмма (диаграмма Исикавы, «рыбий скелет»).

Содержание этих методов заключается в следующем:

Контрольные листы (или сбор данных) - специальные бланки для сбора данных. Они облегчают процесс сбора, способствуют точности сбора данных и автоматически приводят к некоторым выводам, что очень удобно для быстрого анализа. Результаты легко преобразуются в гистограмму или диаграмму Парето. Форма контрольного листа может быть разной, в зависимости от его назначения (рисунок 1).

Диаграммы Парето - относятся к столбцовым (линейным) диаграммам, изображающим сравнительную важность проблем. Представленная информация позволяет выделить наиболее важные проблемы и выбрать приоритетные направления концентрации усилий по совершенствованию качества. Данная информация может базироваться на данных контрольных листов.

 

Контрольный лист
Категории жалоб покупателей
Поставки	IIII IIII I
Упаковывание	IIII II
Эксплуатационные характеристики	IIII IIII IIII IIII III
Персонал	II
Выписывание счета	IIII IIII IIII
Разное	IIII IIII I

Рисунок 1 - Пример контрольного листа

 

Названа по имени швейцарского социолога и экономиста Вильфредо Парето, родившийся в Италии. Исследовал распределение доходов и благосостояния среди населения в конце 19 века. Он обнаружил, что сравнительно небольшая часть населения получает большую часть доходов и ей принадлежит большая часть всех богатств.

Гистограмма - вид столбцовой диаграммы. Служит для обобщения цифровых данных. Может быть использована как средство графического отображения данных контрольного листа. Демонстрирует разброс (частотное распределение характеристик продукции или процесса). Характер распределения полученных данных может обнаружить суть проблемы. Предназначена для коммуникации непосредственно с людьми, управляющими процессом. Пример гистограммы приведен ниже (рисунок 2).

 

 

Рисунок 2 - Гистограмма потребления топлива для 100 автомобилей.

 

Диаграмма (график) разброса (рисунок 3) - Диаграмма рассеяния применяется для исследования зависимости между двумя видами данных, например для анализа зависимости суммы выручки от числа обращений к продавцу; сопротивления удару от давления, при котором производилась обработка, и т.д.

 

Рисунок 3 - Диаграмма рассеяния

 

Диаграмма рассеяния, так же как и метод расслоения (стратификации), используется для выявления причинно-следственных связей показателей качества и влияющих факторов при анализе причинно-следственной диаграммы.

Диаграмма рассеяния строится как график зависимости между двумя параметрами. Если на этом графике провести линию медианы, он позволяет легко определить, имеется ли между этими двумя параметрами корреляционная зависимость.

Диаграмма рассеяния строится в таком порядке: по горизонтальной линии откладываются измерения величин измерения величин одной переменной, а по вертикальной оси - другой переменной.

Контрольные графики (контрольные карты) - разновидность графика, который отличается наличием границ, обозначающих допустимый диапазон разброса характеристик в обычных условиях течения процесса. Выход характеристик за пределы контрольных границ означает нарушение стабильности процесса и требует проведения анализа причин и принятия соответствующих мер.

На диаграмме представлен выход продукции на фабрике. Из нее следует, что выход продукции снижается в утреннюю смену. Значит в дальнейшем рассмотрению подлежат проблемы утренней смены. Эта диаграмма полезна при выявления сильных тенденций, которые затушевываются при представлении усредненных данных.

Причинно-следственная диаграмма (диаграмма Исикавы, «рыбий скелет» - демонстрирует отношения между проблемой и ее возможными причинами. Обеспечивает модель установления связей между проблемой и факторами, влияющими на нее. Причинно-следственная диаграмма полезна для устранения причин появления проблем, а также полезна для понимания эффектов воздействия нескольких факторов на процесс. Анализируется четыре основных причинных фактора: человек, машина (оборудование), материал и метод работ. При анализе этих факторов выявляются вторичные, третичные и т.д. причины, приводящие к дефектам и подлежащие устранению. Для анализа дефектов и построения диаграммы необходимо определить максимальное число причин, которые могут иметь отношение к допущенным дефектам. Такую диаграмму еще называют диаграммой «четыре М» по составу основных факторов: Маhn, Method, Material, Machine.

Сложная причинно-следственная диаграмма анализируется с помощью расслоения по отдельным факторам, таким как материалы, исполнители, время проведения операций и др. При выявленной при анализе заметной разнице в разбросе между «слоями» принимают соответствующие меры для ликвидации этой разницы и устранения причины ее появления.

Причинно-следственная диаграмма как метод решения возникающих проблем используется не только в производственной сфере, но и для привлечения новых клиентов, для оценки конфликтов, возникающих между отдельными подразделениями предприятия, для контроля складских операций, контроля долговых обязательств и т.д.

Рассмотренные семь инструментов контроля качества - простые и надежные средства для систематического решения большего количества (до 95%) проблем, касающихся контроля качества в самых разных областях.

При осуществлении контроля качества производится обязательный сбор данных, а затем их обработка с помощью статистических инструментов контроля качества. Овладеть ими обязан каждый менеджер по качеству, и пользоваться ими после соответствующей подготовки могут все участники процесса.

В современном мире чрезвычайно важное значение приобретает проблема качества продукции. От ее успешного решения в значительной степени зависит благополучие любой фирмы, любого поставщика. Продукция более высокого качества существенно повышает шансы поставщика в конкурентной борьбе за рынки сбыта и, самое важное, лучше удовлетворяет потребности потребителей. Качество продукции - это важнейший показатель конкурентоспособности предприятия.

Качество продукции закладывается в процессе научных исследований, конструкторских и технологических разработок, обеспечивается хорошей организацией производства и, наконец, оно поддерживается в процессе эксплуатации или потребления. На всех этих этапах важно осуществлять своевременный контроль и получать достоверную оценку качества продукции.

 

 

2. ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ

2.1 На основании опыта руководства цеха принято решение перевести на статистическое регулирование технологический процесс изготовления болтов на станках - автоматах. За показатель качества при этом выбран диаметр болта D=26 мм и его допускаемые (ES=-0,005 мм и нижнее EI= -0,019 мм) отклонения. Необходимо выяснить правильное ли решение принято руководством цеха.

Технологический процесс изготовления заготовок болтов с шестигранной головкой (без резьбы) включает в себя образование промежуточной формы головки, окончательное оформление головки (шестигранника), получение стержня с требуемыми размерами, образование фаски.

Исходными данными являются измерения выборки из 100 болтов, измерение диаметров которых производят по 5 болтов через каждый час, т.е. проводится 20 серий измерений. Для упрощения вычислений и измерений произведена настройка измерительной скобы на размер 25,980 мм. Результаты контроля (отклонения от размера 25,980 в мкм) сведены в таблицу 2.

 

Таблица 2 - Сгруппированные значения вариационного ряда

№ п/п	Отклонение, мм
1	25,9901	25,983	25,985	25,994	25,99
2	25,9814	25,994	25,988	25,993	25,991
3	25,9922	25,992	25,983	25,988	25,99
4	25,9922	25,994	25,987	25,991	25,989
5	25,9901	25,991	25,989	25,995	25,987
6	25,9912	25,992	25,991	25,994	25,992
7	25,9955	25,991	25,994	25,988	25,983
8	25,9922	25,994	25,992	25,991	25,991
9	25,9912	25,987	25,991	25,993	25,989
10	25,9944	25,99	25,989	25,992	25,988
11	25,989	25,991	25,994	25,99	25,993
12	25,9933	25,993	25,986	25,984	25,993
13	25,9847	25,988	25,983	25,983	25,984
14	25,9879	25,985	25,983	25,985	25,984
15	25,9879	25,984	25,989	25,985	25,988
16	25,9901	25,99	25,986	25,989	25,983
17	25,9836	25,987	25,986	25,987	25,992
18	25,9879	25,985	25,986	25,989	25,993
19	25,9836	25,992	25,99	25,986	25,99
20	25,9901	25,986	25,993	25,99	25,985

 

2.2 Найдём минимальное и максимальное значение вариационного ряда:

Xmin = 25,98144

Xmax = 25,99548

k - число интервалов (k=8, т.к. число данных от 50 до 100).

 

2.3 Определение ширины интервала:

,                                                                                                (1)

где xmin и xmax - минимальное и максимальное значения в совокупности данных;

 

2.4 Определение границ интервалов:

Таблица 3 - Расчетные данные

Номер интервала	Границы интервалов, г.		Центральное значение интервала, x0i, г.	Условное обозначение частоты	Значение частоты fi
	нижняя	верхняя
1	25,98144	25,983195	25,9823175	////////	8
2	25,983195	25,98495	25,9840725	/////////////	13
3	25,98495	25,986705	25,9858275	//////	6
4	25,986705	25,98846	25,9875825	//////////////	14
5	25,98846	25,990215	25,9893375	////////////////////	20
6	25,990215	25,99197	25,9910925	///////////	11
7	25,99197	25,993725	25,9928475	//////////////////	18
8	25,993725	25,99548	25,9946025	//////////	10

 

 

2.5 Определение центральных значений интервалов:

x0i = верхняя граница + нижняя граница

                                      2

 

2.6 Определение частоты попадания значений в заданный интервал:

Просматривая всю совокупность имеющихся значений параметра, в каждом интервале размещают отдельные значения, которые составляют частоту fi попадания данных в соответствующий интервал (таблица 3).

 

Рисунок 4 - Гистограмма распределения контролируемого показателя качества

 

2.7 Осуществление расчётов параметров распределения и анализ полученных результатов: