Статистические методы управления качеством

-          метод расслоения (стратификации), в  соответствии с которым, данные  группируются в зависимости от  условий их получения. Обработка  каждой группы данных проводится  отдельно. Расслоение помогает выяснить  причины появления дефектов, если  обнаруживается разница в данных  между «слоями». 

б) методы анализа  статистических совокупностей: сравнения  средних; сравнения дисперсий; регрессивный вид анализа; дисперсионный вид  анализа; 

в) экономико-математические методы: математическое программирование; планирование эксперимента; имитационное моделирование; метод оценки риска  и последствий отказов (FMEA); теория массового обслуживания; теория расписаний; функционально-стоимостный анализ; методы Тагути; структурирование функции  качества (СФК) или «Голос клиента». 

Важно именно совместное применение уже известных методов  контроля качества и «семи новых  инструментов контроля качества», которые  должны дополнять другие статистические методы контроля качества. К «семи  новым инструментам контроля качества»  относятся диаграммы сродства, диаграммы  зависимостей, системная (древовидная) диаграмма, матричная диаграмма, стрелочная диаграмма, диаграмма планирования оценки процесса (PDPC), анализ матричных  данных. 

Диаграмма сродства служит для определения нарушений  установленного процесса по состоянию  нарушений и для указания возможных  мер, требуемых для их устранения. Диаграмма сродства представляет собой  перечень основных нарушений, скомплектованных по принципу сродства различных данных. 

Диаграмма зависимостей составляется для того, чтобы проблемам, требующим решения, зафиксированным  в диаграмме сродства, поставить  в соответствие основные причины, вызвавшие  их появление. Классификация этих причин по важности осуществляется с учетом используемой технологии, а также  числовых данных, характеризующих причины. 

Системная (древовидная) диаграмма используется в качестве метода системного определения оптимальных  средств решения возникших проблем  и строится в виде многоступенчатой древовидной структуры, элементами которой являются различные средства и способы решения. 

Матричная диаграмма  выражает соответствие определенных факторов и явлений различным причинам их появления и средствам устранения их последствий, а также степень  зависимостей этих факторов, причин их возникновения и мер по их устранению. 

Стрелочная диаграмма  используется при составлении оптимальных  планов тех или иных мероприятий  после того, как определены проблемы, требующие решения, определены необходимые  меры, сроки и этапы их осуществления, т.е. после составления первых четырех  диаграмм 

Диаграмма планирования оценки процесса применяется для  оценки правильности осуществления, а  также необходимости корректирования  тех или иных мероприятий в  ходе их выполнения в соответствии со стрелочной диаграммой в случае решения сложных проблем в  области научных разработок, в  области производства при регулярном появлении брака, при получении  крупных заказов со стороны и  т.д. 

Анализ матричных  данных – это обработка большого количества числовых данных, полученных при осуществлении каждого этапа  матричной диаграммы. Этот анализ проводится с помощью графиков отдельно для  каждой группы данных. 

Области применения упомянутых «инструментов» качества показаны на рис.1, там же приведены еще  два приема, часто используемы  на начальной стадии работы: мозговая атака и схема процесса.  
 
 

Рисунок 1 - Область  применения «инструментов» качества 

При осуществлении  контроля качества производится обязательный сбор данных, а затем их обработка. Для этого необходимо: 

а) определить состав производственных проблем, подлежащих решению с помощью статистических методов. 

б) определить цель сбора  информации: контроль и регулирование  производственного процесса; анализ отклонений от установленных требований; контроль продукции. 

в) выявить характер сравнений, которые нужно произвести, и типа данных, которые нужно собрать: необходимо определить назначение собираемых данных; определить количество и размер выборок используемых данных; проводить  разделение данных на несколько подгрупп по определенному признаку (стратификация). При выявлении зависимости между  значениями двух показателей, данные следует  собирать парами; 

г) упорядочить данные для облегчения их последующей обработки. Для этого нужно четко зарегистрировать источник данных. 

Статистические методы являются основой для эффективного распознавания проблем и их анализа. С их помощью можно добиться полной картины о возможных причинах проблем, установить приоритеты и принимать  решения. 
 

Список использованной литературы 

1.    ГОСТ  Р ИСО 9000-2000. Системы менеджмента  качества. Основные положения и  словарь. 

2.    ГОСТ  Р ИСО 9001-2000. Требования. 

3.    ГОСТ  ИСО 9003-2000. Рекомендации по улучшению  деятельности. 

4.    Ефимов, В.В. Статистические методы в  управлении качеством: Учебное  пособие / В.В.Ефимов. - Ульяновск:  УлГТУ, 2003. - 134 с. 

5.    Крылова,  Г.Д. Основы стандартизации и  метрологии / Г.Д.Крылова. -М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. – 479 с. 

6.    Лапидус,  В.А. Всеобщее качество. (TQM) на  российских предприятиях / В.А.Лапидус. - М.: ОАО «Типогр. «Новости», 2000. –  432 с. 

7.    Мазур,  И.И. Управление качеством / И.И.Мазур,  В.Д.Шапиро. - М.: Высшая школа, 2003. –  334 с. 

8.    Николаева  Э.К. «Семь инструментов качества»  в японской экономике /Э.К.Николаева. - М.: Изд. Стандартов, 2000. – 88 с. 

9.    Ребрин, Ю.И. Управление качеством: Учебное  пособие / Ю.И.Ребрин. - Таганрог: Изд-во  ТРТУ, 2004. - 174 с. 

10.  Управление  качеством. Учебник / С.Д.Ильенкова,  Н.Д.Ильенкова, С.Ю Ягудин и  др.; Под ред. доктора экон. наук, проф. С.Д.Ильенковой. - М.: ЮНИТИ, 2002. –  352 с.