Организации контроля за качеством продукции

При анализе данных о браке следует рассматривать также группировку брака по месту появления, по причинам и характеру.

По месту появления различают брак внутренний и внешний. Брак, обнаруженный на месте производства изделий - внутренний, а у потребителей - внешний.

Брак по причинам возникает из-за:

1)                небрежного отношения рабочих к выполняемой работе;

2)                использования неисправного инструмента и инвентаря;

3)                ошибок в рабочих чертежах;

4)                нарушения технологии;

5)                применения недоброкачественного сырья и материалов и т.п.

По характеру различают брак исправимый и неисправимый (окончательный).

Исправимый брак путем выполнения дополнительных операций можно довести до уровня, удовлетворяющего требованиям к годным изделиям.

Неисправимый - брак, который исправить невозможно или экономически нецелесообразно. В объем продукции неисправимый брак включать запрещается.

Каждое отдельное несоответствие продукции установленным требованиям является дефектом. Например, царапина на защитном покрытии изделия, высокое содержание вредных примесей в продукте, отклейка подошвы обуви и т.д. Эти дефекты могут обнаруживаться как при визуальном контроле, так и при испытаниях, то есть при измерительном контроле. Некоторые дефекты могут быть выявлены только при эксплуатации. Дефекты классифицируются по трем признакам.

1.                 По возможности выявления:

                 явный – дефект, для выявления которого предусмотрены соответствующие правила, методы и средства действующей нормативной документации. Многие явные дефекты относят к внешним, так как они выявляются при визуальном контроле.

                 скрытый – дефект, для выявления которого не предусмотрены соответствующие правила, методы и средства нормативной документации. Эти дефекты обнаруживаются, как правило, при эксплуатации. На сегодняшний день скрытыми дефектами могут считаться пониженная чистота бритья определенные моделей электробритв, пониженная моющая способность моющего средства, так как для контроля указанных показателей в отечественных стандартах отсутствуют методы и нормы.

2.                 По возможности устранения различают устранимые и неустранимые дефекты. Указанное деление условно, так как один и тот же вид дефекта может быть устранимым в условиях предприятия изготовителя и неустранимым на предприятии торговли.

3.                 По степени влияния на качество различают дефекты:

                 критический – его наличие исключает возможность использования изделия по назначению;

                 значительный – существенно влияет на использование продукции по назначению и на ее долговечность;

                 малозначительный – существенно не влияет на использование изделия по назначению и его долговечность.

Иногда вводят группу косметических несоответствий. Причины несоответствий могут носить различный характер: технический, исполнительский, организационный и др.

Если возникает очень высокий уровень несоответствий, то рекомендуется разделить все несоответствия в зависимости от места и уровня организации (уровня управления), где возникают их причины. Причины могут быть на уровне исполнителя и его рабочего места, на уровне бригады, цеха, на заводском уровне или на уровне взаимоотношений с поставщиками. Для каждого из этих уровней используют свои методы и средства по выявлению и устранению несоответствий.

Особенно эффективным средством снижения уровня несоответствий на рабочих местах и в бригадах является введение экономической заинтересованности к снижению несоответствий. На уровне цехов, производств и предприятий нужны уже организационно - технические программы. На внешнем уровне - специальные приемы работы с поставщиками.

Укрупнено выделяют несколько "кругов несоответствий":

                 Несоответствия, причины которых - плохое исполнение персоналом своих обязанностей, личная небрежность, пренебрежение к регламенту документации, непрофессионализм и т.п. Это уровень управления рабочим местом.

                 Несоответствия, причины которых - плохая организация работ, неоснащенность и неподготовленность рабочих мест, отсутствие нужного инструмента, оснастки, мерительного инструмента, расходных материалов, не применение статистических методов управления качеством. Это уровень управления бригадой, цехом.

                 Несоответствия, причины которых - плохое взаимодействие между подразделениями, низкая производственная дисциплина, плохая работа ОТК, недостаточность средств у подразделения, нестабильность технологических процессов, отсутствие системы применения статистических методов и в целом системы качества. Это уровень управления производством и предприятием в целом.

                 Ложные несоответствия, причина которых - некорректные требования к качеству. Это уровень отношений конструктор - технолог - служба качества - производственник.

                 Несоответствия, причины которых обусловлены поставщиками: низкое качество поставок; заниженные требования контрактов; несоблюдение поставщиком требований контракта, стандартов; отсутствие резервных поставщиков; отсутствие у поставщика системы статистического контроля системы качества. Это уровень взаимоотношений с поставщиками.

Желательно основные виды несоответствий и их причины отнести к одной из этих пяти категорий. Для каждой из них следует применить специальные механизмы управления.

Статистический анализ качества продукции – исследование условий и факторов, влияющих на качество продукции. При анализе часто используют специальные графические методы, описательную статистику для наглядного изображения данных по качеству.

В двадцатом веке, благодаря усилиям американских и японских специалистов, уделялось достаточно много внимания разработке простых статистических методов, рассчитанных на массовое применение. Это так называемые шесть простых японских методов:

-                     контрольные карты;

-                     причинно-следственная диаграмма Исикавы;

-                     гистограмма;

-                     диаграмма Парето;

-                     контрольный листок;

-                     графики.

Причинно-следственные диаграммы строятся с целью рассортировать и определить взаимодействия между факторами, влияющими на процесс. Причинно-следственная диаграмма Исикавы изображает зависимость между данным следствием и его потенциальными причинами (причинно-следственный анализ).

Для производства изделий, качество которых удовлетворяло бы запросам потребителей, прежде всего, необходимо наиболее важным показателям качества (являющимся следствием) поставить в соответствие различные факторы производства (составляющие систему причинных факторов).

Затем на те факторы, которые оказывают отрицательное влияние на результат, необходимо оказать воздействие правильно подобранными мерами и этим ввести процесс в стабильное состояние.

Таким образом, схема Исикавы позволяет выявить и сгруппировать условия и факторы, влияющие на изучаемую проблему, которая условно обозначается в виде прямой горизонтальной стрелки.

Факторы, прямо или косвенно влияющие на проблему изображаются наклонными стрелками, причем существенные  факторы, то есть причины 1-го порядка – наклонными большими стрелками, менее существенные – наклонными маленькими стрелками.

На рис. 4.1 показана причинно-следственная диаграмма, отображающая зависимость показателей качества продукции машиностроительного предприятия от влияющих факторов и условий.

Рис. 4.1. Диаграмма Исикавы для анализа факторов, определяющих

качество продукции

1.1. Механообработка: 1.1.1. Раскрой металла; 1.1.2. Токарная обработка; 1.1.3. Шлифовка; 1.2. Сварка; 1.3. Сборка

2.1. Квалификация рабочего; 2.2. Квалификация контроллера; 2.3. Количество контроллеров

3.1. Наличие поверхностных дефектов: 3.1.1. Углубление от окалины; 3.1.2. Поверхностные дефекты в соответствии с ТУ чертежа; 3.1.3. Заштампованные усадочные раковины; 3.1.4. Заштампованные песочные, шлаковые, газовые раковины; 3.1.5. Наплыв металла по внутреннему контуру

4.1. Механическая обработка: 4.1.1. Пресс; 4.1.2. Лонжерон; 4.1.3. Шлифовальный станок; 4.1.4. Фрезерный станок; 4.2. Сварка

Гистограмма представляет собой столбчатый гра­фик и применяется для наглядного изображения распределения кон­кретных значений параметра по частоте повторения за определенный период времени (неделя, месяц, год). Гистограмма полезна для получения визуальной информации о процессе и помогает принять решение, на чем сосредоточить управленческие усилия по улучшению процесса.

Эта информация отображается серией столбиков одинаковой ширины, но разной высоты. Ширина столбика представляет интервал в диапазоне наблюдений. Высота столбика представляет количество измерений, попавших в данный интервал. При нормальных данных существует тенденция расположения большинства результатов наблюдений ближе к центру распределения (центральное значение) с постепенным уменьшением при движении от центра. Гистограмма применяется главным образом для анализа значений измеренных параметров, но может использоваться и для расчетных значений.

Характер рассеивания случайной величины (например, размер диагонали телевизора) можно представить в виде гистограммы, в которой по оси абсцисс откладывают действительные размеры, а по оси ординат – количество изделий с данным отклонением (рис. 4.2).

Рис. 4.2. Пример построения гистограммы

При нанесении на график до­пустимых значений параметра можно определить, как часто этот па­раметр попадает в допустимый диапазон или выходит за его пределы.

Диаграмма Парето способствует выявлению наиболее важных причин потерь качества, возможности улучшения качества и установления целей. Диаграмма Парето обеспечивает простой графический метод классификации причин от наиболее до наименее важных. Диаграмма Парето показывает  в убывающем порядке относительное влияние каждой причины на общую проблему. Для представления накопленного влияния причин используется кумулятивная кривая.

Пример. Требуется построить диаграмму Парето по следующим данным. Причины брака:

1. Нарушение технологической дисциплины – 52 %.
2. Неудачная конструкция технологической оснастки – 29 %.
3. Дефекты в комплектующих изделиях – 12 %.
4. Недостаточность освещения – 5 %.
5. Прочие – 2 %.

На рис. 4.3 показано графическое изображение диаграммы в прямоугольной системе координат.

С помощью диаграммы Парето анализируется число случаев брака, виды брака, потери от брака по причинам и видам брака, затраты времени и материальные средства на исправление брака, содержание рекламаций, поступающих от потребителей, причины аварий и поломки технологического оборудования, причины несоблюдения технологической дисциплины, затраты на обеспечение качества в процессе производства, анализ спроса на различные виды продукции.

Рис. 4.3. Диаграмма Парето

Статистическое регулирование технологического процесса – это корректирование параметров процесса по результатам выборочного контроля параметров изготовляемой продукции для обеспечения требуемого уровня ее качества и предупреждения брака. Основным инструментом регулирования является контрольная карта (КК). На КК отмечается диапазон неизбежного разброса значений показателя.

Контрольные карты - это представление полученных данных в виде графика в порядке поступления в ходе технологического процесса во времени. Они позволяют контролировать текущие рабочие характеристики процесса и показывают отклонения от стандарта, целевого или среднего значения, а также уровень статистического контроля процесса в течение определенного времени. Их можно использовать для изучения возможностей процесса, чтобы помочь определить достижимые цели качества и выявить изменения средних характеристик и изменчивость процесса, которые требуют корректирующего действия.

Контрольные карты основываются на трех положениях:

                 все процессы с течением времени отклоняются от заданных характеристик;

                 отклонения отдельных точек являются непрогнозируемыми;

                 стабильный процесс изменяется случайным образом, но так, что группы точек стабильного процесса имеют тенденцию находиться в прогнозируемых границах;

                 нестабильный процесс отклоняется в силу неслучайных факторов, и неслучайными обычно считаются те отклонения, которые находятся за пределами прогнозируемых границ.