A minőség-ellenőrzés statisztikai módszereinek típusai. A termékek statisztikai minőségellenőrzésének módszerei. Elemi statisztikai módszerek

Surzhanskaya I.Yu.

Balakovo 2010

Bevezetés…………………………………………………………………………………….3

1 A termékminőség statisztikai ellenőrzése ………………………… .4

2 A teljes körű minőségirányítás módszerei…………………………………………………………6

Következtetés…………………………………………………………………………………..20

Hivatkozások listája…………………………………………………………..……….21

Bevezetés

A minőség kérdése abszolút minden árura és szolgáltatásra vonatkozik. Ez különösen akut, amikor költözik piacgazdaság. Az orosz vállalkozóknak fel kell készülniük arra, hogy ma erős versenykörnyezetben dolgozzanak. A minőségi kérdéseket figyelmen kívül hagyó, bármilyen tulajdonformájú vállalkozások egyszerűen csődbe mennek, semmiféle állami protekcionista intézkedés nem segít rajtuk.

A termelési hatékonyság növekedésének legfontosabb forrása a termékek műszaki színvonalának és minőségének folyamatos javítása. Mert műszaki rendszerek az összes elem szigorú funkcionális integrációja jellemzi, így nincsenek másodlagos elemek, amelyeket rosszul lehetne tervezni és gyártani. Így a tudományos és technológiai fejlődés jelenlegi fejlettségi szintje jelentősen megszigorította a követelményeket technikai szinten valamint a termékek minősége általában és egyes elemeik.

Az iparágakban statisztikai módszereket alkalmaznak a termék- és folyamatminőség elemzésére. A minőségelemzés olyan elemzés, amellyel adatok és statisztikai módszerek segítségével meghatározzák a pontos és a helyettesített minőségi jellemzők közötti kapcsolatot. A folyamatelemzés olyan elemzés, amely lehetővé teszi számunkra, hogy megértsük az ok-okozati tényezők és az olyan eredmények közötti kapcsolatot, mint a minőség, költség, termelékenység stb. A folyamatirányítás magában foglalja a termelési folyamat zavartalan működését befolyásoló ok-okozati tényezők azonosítását. A minőség, a költség és a termelékenység az ellenőrzési folyamat eredménye.

Statisztikai termékminőség-ellenőrzés

Az iparágakban statisztikai módszereket alkalmaznak a termék- és folyamatminőség elemzésére. A minőségelemzés olyan elemzés, amellyel adatok és statisztikai módszerek segítségével meghatározzák a pontos és a helyettesített minőségi jellemzők közötti kapcsolatot.

A folyamatelemzés olyan elemzés, amely lehetővé teszi számunkra, hogy megértsük az ok-okozati tényezők és az olyan eredmények közötti kapcsolatot, mint a minőség, költség, termelékenység stb.

A folyamatirányítás magában foglalja a termelési folyamat zavartalan működését befolyásoló ok-okozati tényezők azonosítását 1 . A minőség, a költség és a termelékenység az ellenőrzési folyamat eredménye.

A statisztikai termékminőség-ellenőrzés jelenleg egyre elismertebb és elterjedtebb az iparban. A termékminőség statisztikai ellenőrzésének tudományos módszereit a következő iparágakban alkalmazzák: gépipar, könnyűipar és közszolgáltatások.

A statisztikai ellenőrzés fő célja, hogy a lehető legalacsonyabb költséggel biztosítsa a használható termékek előállítását és a hasznos szolgáltatások nyújtását.

A termékminőség statisztikai ellenőrzése a következő mutatókban ad jelentős eredményeket:

· a vásárolt alapanyagok minőségének javítása;

· nyersanyag- és munkamegtakarítás;

_________________________________________

1 Arisztov O.V. Minőségirányítás: Tankönyv. egyetemisták számára. 2004 65. oldal

· az előállított termékek minőségének javítása;

· az ellenőrzési költségek csökkentése;

· a hibák számának csökkentése;

· a termelés és a fogyasztó közötti kapcsolat javítása;

· a termelés egyik terméktípusról a másikra való átállásának elősegítése.

a fő feladat- nemcsak a termékek minőségének növelése, hanem a fogyasztásra alkalmas termékek mennyiségének növelése is.

A minőségellenőrzés két alapfogalma a szabályozott paraméterek mérése és elosztása. Egy termék minőségének megítéléséhez nem szükséges olyan paramétereket mérni, mint az anyag, a papír szilárdsága, a cikk súlya, a színezés minősége stb.

A második koncepció - egy ellenőrzött paraméter értékeinek eloszlása ​​- azon a tényen alapul, hogy nincs két olyan paraméter, amely ugyanazon termékeknél teljesen azonos értékű; Ahogy a mérések pontosabbá válnak, a paramétermérésekben kis eltérések tapasztalhatók.

A szabályozott paraméter „viselkedésének” változékonysága 2 féle. Az első eset az, amikor értékei normális körülmények között kialakult valószínűségi változók halmazát alkotják; a második az, amikor valószínűségi változóinak halmaza bizonyos okok hatására a normálistól eltérő körülmények között jön létre.

A szabályozott paraméter kialakításának folyamatát irányító személyzetnek meg kell határoznia az értékekből: először is, milyen (normál vagy azoktól eltérő) feltételek mellett szerezték azokat; és ha ezeket a szokásostól eltérő körülmények között szerezték be, akkor mi az oka a normál folyamatfeltételek megsértésének. Ezután egy kontroll intézkedést hajtanak végre ezen okok megszüntetésére.

A termelés és a termékminőség statisztikai ellenőrzésének számos előnye van:

1) megelőző jellegűek;

2) sok esetben lehetővé teszi a szelektív szabályozásra való ésszerű átállást, és ezáltal csökkenti a vezérlési műveletek munkaintenzitását;

3) megteremteni a feltételeket a termékminőség változásainak dinamikájának és a gyártási folyamat hangulatának vizuális megjelenítéséhez, amely lehetővé teszi a megfelelő időben történő intézkedéseket a hibák megelőzésére nemcsak az ellenőrök, hanem a műhelymunkások – munkások, művezetők, technológusok, beállítók – által is, művezetők.

A termékminőség-menedzsment statisztikai ellenőrzése magában foglalja:

1) elemzés technológiai folyamat a kívánt dallamra, pontosságra és statisztikailag stabil állapotra hozása érdekében;

2) folyamatos monitorozás a folyamat szabályozása és a meghatározott minőségi paramétereket biztosító állapotban tartása érdekében;

3) szelektív statisztikai elfogadási minőség-ellenőrzés elkészült termékek.

Statisztikai folyamatvezérlés egy statisztikai gondolkodáson alapuló elemzési és problémamegoldási folyamat, amely statisztikai (valószínűségi) és nem statisztikai módszereket is alkalmaz a folyamatok statisztikai ellenőrzési állapotának eléréséhez és fenntartásához szükséges intézkedések végrehajtása, valamint stabilitásuk és stabilitásuk folyamatos javítása érdekében. reprodukálhatóság

Statisztikai gondolkodás a folyamatok és/vagy rendszerek állapotának diagnosztizálására szolgáló módszer variabilitáselméletek,és az optimális vezetői döntések meghozatalára irányult.

Alatt minőség egy tárgy (termék, folyamat, szolgáltatás) azon jellemzőinek összességét érti, amelyek biztosítják az objektum használója elvárt szükségleteinek megfelelő kielégítését. Például egy autó minőségét az utasok száma, a sebesség (ezek a cél mutatói), az élettartam (a megbízhatóság egyik mutatója), a benzinfogyasztás (a hatékonyság mutatója), a megjelenés (a mutató mutatója) jellemzi. esztétika) stb.

Ezen lépések mindegyikének eredményét számos különböző tényező befolyásolja, és ez ahhoz vezet változékonyság objektumtulajdonságok (változékonysága). Például egy termék gyártási szakaszát az anyag tulajdonságainak változásai (ingadozásai), a berendezés működésének instabilitása, különböző minősítések, ill. egyéni jellemzők munkavállaló, környezeti változások (hőmérséklet, páratartalom, rezgés stb.) és egyéb tényezők.

Egy tárgy tulajdonságainak változékonysága a különböző szakaszokban jelentős hatással van annak minőségére. A statisztikai módszerek lehetővé teszik az eltérések mérését és elemzését azok csökkentése érdekében, és ezáltal biztosítják a termékhibák elfogadható szintre való csökkentését.

A folyamatok eltéréseinek okai két csoportra oszthatók. Az első az gyakori okok a termelési rendszerrel kapcsolatos (berendezések, épületek, alapanyagok, személyzet); a kapcsolódó változékonyság nem változtatható meg a rendszer megváltoztatása nélkül. A hétköznapi alkalmazottak bármilyen lépése ebben a helyzetben valószínűleg csak ront a helyzeten. A rendszerbe való beavatkozás szinte mindig cselekvést igényel a menedzsment – ​​felső vezetés – részéről.

Második csoport - speciális okok kezelői hibákkal, konfigurációs hibákkal és rendszersértésekkel kapcsolatos. Ezen okok megszüntetését a folyamatban közvetlenül részt vevő személyzet végzi. Ezek nem véletlenszerű okok - szerszámkopás, laza rögzítések, a hűtőfolyadék hőmérsékletének változása, a technológiai rendszer megsértése. Az ilyen okokat tanulmányozni kell, és ki kell küszöbölni a folyamat felállításakor, ami biztosítja annak stabilitását.

Először 1905-ben javasolta az ipari termékek minőség-ellenőrzésének szisztematikus megközelítését F. Taylor (1856-1915), akit néha a „tudományos menedzsment atyjának” is neveznek.

Taylor rendszer követelményeket állapít meg a termékek minőségére vonatkozóan tűrésmezők formájában (az ellenőrzött indikátor felső és alsó határa), bevezeti a mérőműszereket - sablonokat, kétféle mérőeszközt (pass és non-pass).

Statisztikai minőségellenőrzés(Statistical Quality Control – SQC) matematikai statisztikai módszerek szisztematikus alkalmazásán alapuló koncepció. Alapjait 1924-ben fektették le az amerikai Bell Telephone Laboratories cégnél.

A statisztikai módszerek alkalmazásának egyik területe a késztermékek szelektív ellenőrzése volt (az első ellenőrzési terveket G. Dodge és G. Romig dolgozta ki). Egy másik irányt - a folyamatok stabilitásának biztosítását vezérlőtáblákon (és a variabilitás elméletének gyakorlati megvalósításán) - javasolta W. Shewhart (1891-1967).

G. Taguchi azt javasolta, hogy vegyék figyelembe a minőségi veszteségeket, amelyek nemcsak az ellenőrzött mutató tűréshatáron túlmutató értékével, hanem a mutató eltérésével is járnak. névleges érték, még akkor is, ha ez az eltérés a tűréshatáron belül van.

Modern tendenciák A minőségirányítást az ISO 9000 szabványsorozat legújabb verziója tükrözi, amely a minőségirányítás nyolc alapelvének egyike: „Döntéshozatal tények alapján. A hatékony döntések az adatok és információk elemzésén alapulnak.” Gyűjtemény szükséges információ, eredményes döntések meghozatala céljából történő feldolgozása, elemzése csak statisztikai módszerekkel lehetséges.

A statisztikai módszerek kiemelt helyet foglalnak el a minőségellenőrzési módszerek csoportjában. Alkalmazásuk mérési eredményeken, elemzéseken, teszteken, üzemi adatokon, szakértői értékelések. Ezeket az eszközöket közvetlenül a munkahelyen történő elemzésre és minőségellenőrzésre tervezték, és elsősorban a speciális végzettséggel nem rendelkező munkavállalókat célozzák meg: ezeket az eszközöket manuálisan, gyakran speciális űrlapokon töltik ki.

Feladatok, A megoldandó kérdések ebben az esetben az információk tervezése, megszerzése, feldolgozása, egységesítése, elemzési és menedzsmentben való felhasználása, elemzési eredmények alapján történő döntéshozatal, előrejelzés stb.

A minőség-ellenőrzés modern statisztikai módszereinek készlete nehézségi fok szerint osztva három kategóriába.

1. Elemi statisztikai módszerek, beleértve a Pareto-diagramot, az ok-okozati diagramot, az ellenőrző lapot, a hisztogramot, a szóródiagramot, a rétegzési módszert, az ellenőrző diagramot. Ezt a módszerkategóriát a japán vállalkozásoknál mindenki alkalmazza, az iskolát végzettektől a felsővezetőkig.

2. Köztes statisztikai módszerek, amelyek magukban foglalják: a mintavételes kutatás elméletét; statisztikai mintavételezés; különféle módszerek statisztikai értékelések lefolytatása és kritériumok meghatározása; kísérleti számítási módszer. Ezt a módszercsoportot mérnökök és minőségirányítási szakemberek alkalmazzák.

3. Fejlett statisztikai módszerek, beleértve a kísérletek tervezését, többváltozós elemzést, különféle műveletek kutatási módszereit. A használatukra korlátozott számú mérnök és szakember van kiképezve.

Alapvető statisztikai módszerek:

Ellenőrző lista egy olyan űrlap, amelyre egy alkatrész vagy termék ellenőrzött paramétereit nyomtatják, hogy a mérési adatok könnyen és pontosan bevihetők legyenek. A levél alakja a rendeltetésétől függ.

ábrán. 2.1 látható ellenőrző lap a szabályozott paraméter eloszlásának rögzítéséhez.

Ellenőrzőlista a rögzítési hibák típusaihoz - például a bélyegzett alkatrészek átvételi ellenőrzéséhez, ábra. 2.2. Hiba észlelésekor az észlelt hibának megfelelő sorba egy jelzés kerül.

Ellenőrzőlista a folyamatstabilitás elemzéséhez(a tengely átmérőjének a névleges értéktől való eltérését szabályozza µm)ábrán látható. 2.3. Harminc percenként 5 részből álló mintát veszünk. A lapon a mérési eredmények mellett a számtani átlag eltérés értékét is kiszámítjuk és annak hatálya R(a maximális és minimális értékek különbségeként) minden mintában.

Rizs. 2.1. Ellenőrző lista a rögzítési paraméterek elosztásához

Rizs. 2.2. Ellenőrzőlista a hibák rögzítésének típusaihoz

Rizs. 2.3. Folyamatstabilitás-elemzés ellenőrzőlista

Az ellenőrző lista gyakran információforrás más minőségügyi eszközök használatához: minőségi hisztogram, Pareto-diagram, kontrolldiagram stb.

A nagyüzemi és tömeggyártásban elterjedtek a statisztikai minőségellenőrzési (SQC) módszerek. Közülük a leghíresebb a „hét minőség-ellenőrzési eszköz” volt, amelyeket először Japánban, majd más országokban is minőségi körökben alkalmaztak, hatékonyságuk és az átlagos vállalati dolgozók számára elérhetőségük miatt.

Ez a „hét eszköz” a következőket tartalmazza: Pareto diagram, ok-okozati diagram, vezérlő diagramok, hisztogramok, rétegezési módszer, grafikonok, szóródiagram. Összegzés Ezek a minőségirányítási módszerek a következők:

Rétegezési módszer(rétegzett elemzés, zónás mintavétel - rétegződés (angol)) a termékek jellemzőiben bekövetkező szóródás okainak meghatározására szolgál. A módszer lényege a kapott jellemzők elkülönítése (rétegezése) különböző tényezők függvényében: a dolgozók képzettsége, az alapanyagok minősége, a munkamódszerek, a berendezések jellemzői stb. Ebben az esetben egyik vagy másik tényező hatása a meghatározzák a termék tulajdonságait, ami lehetővé teszi a szükséges intézkedések megtételét azok elfogadhatatlan terjedésének megakadályozására.

Diagramok(diagramok) az érthetőség és a mennyiségi mennyiségek egymásra utaltságának vagy időbeli változásainak megértésének megkönnyítésére szolgálnak. A leggyakrabban használt vonal-, kör-, oszlop- és szalaggrafikonok.

Pareto diagram A szerzőjéről, Pareto (1848-1923) olasz közgazdászról elnevezett (Pareto-diagram) lehetővé teszi a veszteségek különböző hibáktól függő nagyságának megjelenítését. (lásd Pareto-görbe). Ez lehetővé teszi, hogy először a legnagyobb veszteséget okozó hibák kiküszöbölésére összpontosítson. Ezen hibák okainak kiderítéséhez célszerű egy ok-okozati diagramot is használni. Az okok azonosítása és a hibák kiküszöbölése után ismét megszerkesztjük a Pareto diagramot a megtett intézkedések hatékonyságának ellenőrzésére.

Ok-okozati diagram(ok-okozati diagram) rendszerint a legnagyobb veszteséget okozó hibák elemzésére szolgál. Lehetővé teszi az ilyen hibák okainak azonosítását, és ezeknek az okoknak a megszüntetésére összpontosítani. Ebben az esetben négy fő ok-okozati tényezőt elemeznek: embert, gépet (berendezést), anyagot és munkamódszert. E tényezők elemzésekor másodlagos és esetleg harmadlagos okokat azonosítanak, amelyek hibákhoz vezetnek, és ezeket meg kell szüntetni. Ezért a hibák elemzéséhez és a diagram elkészítéséhez meg kell határozni a hibákhoz kapcsolódó okok maximális számát.

Ezt a halcsontváz formájú diagramot Kaoru Ishikawa japán tudós javasolta. Diagramját „elágazási jellemzőtényező diagramnak” is nevezik. Néha „négy M” diagramnak is nevezik - a fő tényezők összetétele alapján: Ember (személy), Módszer (módszer), Anyag (anyag), Gép (gép). Ishikawa diagram:

A hisztogram egy oszlopdiagram, és arra szolgál, hogy vizuálisan megjelenítse az adott paraméterértékek eloszlását ismétlési gyakoriság szerint egy bizonyos időtartamon (hét, hónap, év) alatt.

Egy paraméter elfogadható értékeinek ábrázolásával meghatározhatja, hogy a paraméter milyen gyakran esik az elfogadható tartományba, milyen gyakran mozog a tűréshatáron belül, illetve milyen gyakran esik a tűréshatáron kívülre.

A kapott adatokat más módszerekkel elemzik:

a különböző hibáktól függő hibákból származó veszteségeket Pareto-diagram segítségével tanulmányozzuk;

a hibák okait ok-okozati diagram, rétegzési módszer és szórásdiagram segítségével határozzuk meg;

a jellemzők időbeli változásait vezérlőtáblák segítségével határozzuk meg.

Szórási diagram(Szórásdiagram - korrelációs diagram) két paraméter kapcsolatának grafikonjaként épül fel. Ez lehetővé teszi annak meghatározását, hogy van-e kapcsolat e paraméterek között. És ha létezik ilyen kapcsolat, akkor az egyik paraméter eltérését ki lehet küszöbölni a másik befolyásolásával.

Vezérlőkártya(Control chart) egy olyan típusú grafikon, amelyet a szabályozási határértékek jelenléte különböztet meg, és jelzi a jellemzők megengedett szórásának tartományát normál folyamatkörülmények között. (Lásd a Shewhart vezérlőtáblát). Ha a jellemzők túllépik az ellenőrzési határokat, ez a folyamat stabilitásának megsértését jelenti, és megköveteli az okok elemzését és a megfelelő intézkedések meghozatalát.

A felsorolt ​​„hét eszköz” segít a legtöbb felmerülő minőségi probléma megoldásában. Bonyolultabb problémák megoldására a „hét új minőségellenőrzési eszköz” is alkalmazható: affinitásdiagram, függőségi diagram, fadiagram, mátrixdiagram, nyíldiagram, folyamatértékelési tervezési diagram, mátrix adatelemzés.

A statisztikai módszerek részletes tanulmányozásához olvassa el a szakirodalmat, valamint a statisztikai módszerekről szóló ISO 10017 nemzetközi szabványt.

A statisztikai módszerek területén a nemzetközi szintű szabványosítást a Nemzetközi Szabványügyi Szervezet ISO/TC 69 „A statisztikai módszerek alkalmazása” technikai bizottsága végzi. Ennek a bizottságnak az anyagai érdekesek lehetnek azok számára, akiknek munkája során statisztikai módszereket alkalmaznak.

Minőségellenőrzésre és -menedzsmentre a felsorolt ​​statisztikai módszerek mellett a Six Sigma módszert és a Taguchi módszereket alkalmazzák.

A Six Sigma a folyamat statisztikai vezérlésére szolgál, hogy csökkentse a termék meghibásodásának valószínűségét. A legalacsonyabb meghibásodási valószínűség akkor érhető el, ha a névleges értéktől való hat szórás (plusz-mínusz három szigma) következetesen a megadott tűréstartományon belül van, bizonyos határokkal. Ez az alkatrészek nagy pontosságú gyártását igényli, biztosítva a minimális szigma értékeket.

Hagyományosan a statisztikai folyamatirányítás a termelésben a termék egy részének véletlenszerű kiválasztása és tesztelése. Az eltérések elfogadhatóságát folyamatosan ellenőrzik, és szükség esetén korrigálják a hibás alkatrészek gyártása előtt.

BEVEZETÉS

A termelési hatékonyság növekedésének legfontosabb forrása a termékek műszaki színvonalának és minőségének folyamatos javítása. A műszaki rendszerekre jellemző az összes elem szigorú funkcionális integrálása, így nem tartalmaznak rosszul tervezhető és gyártható másodlagos elemeket. Így a tudományos és technológiai haladás jelenlegi fejlettségi szintje jelentősen megszigorította a termékek műszaki színvonalával és minőségével kapcsolatos követelményeket általában, illetve egyes elemeik tekintetében. Rendszerszemléletű lehetővé teszi a minőségirányítás mértékének és irányának, a terméktípusok, a gyártási formák és módszerek objektív kiválasztását, amelyek a termékminőség javítására fordított erőfeszítések és pénzeszközök legnagyobb hatását biztosítják. A termékek minőségének javításának szisztematikus megközelítése lehetővé teszi a tudományos alapok lefektetését ipari vállalkozások, egyesületek, tervező testületek.

Az iparágakban statisztikai módszereket alkalmaznak a termék- és folyamatminőség elemzésére. A minőségelemzés olyan elemzés, amellyel adatok és statisztikai módszerek segítségével meghatározzák a pontos és a helyettesített minőségi jellemzők közötti kapcsolatot. A folyamatelemzés olyan elemzés, amely lehetővé teszi számunkra, hogy megértsük az ok-okozati tényezők és az olyan eredmények közötti kapcsolatot, mint a minőség, költség, termelékenység stb. A folyamatirányítás magában foglalja a termelési folyamat zavartalan működését befolyásoló ok-okozati tényezők azonosítását. A minőség, a költség és a termelékenység az ellenőrzési folyamat eredménye.

A termékminőség-ellenőrzés statisztikai módszerei manapság egyre elismertebbek és elterjedtek az iparban. A termékminőség statisztikai ellenőrzésének tudományos módszereit a következő iparágakban alkalmazzák: gépipar, könnyűipar és közszolgáltatások.

A statisztikai ellenőrzési módszerek fő célja, hogy a legalacsonyabb költséggel biztosítsák a használható termékek előállítását és a hasznos szolgáltatások nyújtását.

A termékminőség-ellenőrzés statisztikai módszerei a következő mutatók tekintetében nyújtanak jelentős eredményeket:

a vásárolt nyersanyagok minőségének javítása;

nyersanyagok és munkaerő megtakarítása;

az előállított termékek minőségének javítása;

ellenőrzési költségek csökkentése;

a hibák számának csökkenése;

a termelés és a fogyasztó közötti kapcsolat javítása;

a termelés egyik terméktípusról a másikra való átállásának megkönnyítése.

A fő feladat nemcsak a termékek minőségének növelése, hanem a fogyasztásra alkalmas termékek mennyiségének növelése.

A minőségellenőrzés két alapfogalma a szabályozott paraméterek mérése és elosztása. Egy termék minőségének megítéléséhez nem szükséges olyan paramétereket mérni, mint az anyag, a papír szilárdsága, a cikk súlya, a színezés minősége stb.

A második koncepció - egy ellenőrzött paraméter értékeinek eloszlása ​​- azon a tényen alapul, hogy nincs két olyan paraméter, amely ugyanazon termékeknél teljesen azonos értékű; Ahogy a mérések pontosabbá válnak, a paramétermérésekben kis eltérések tapasztalhatók.

A szabályozott paraméter „viselkedésének” változékonysága 2 féle. Az első eset az, amikor értékei normális körülmények között kialakult valószínűségi változók halmazát alkotják; a második - amikor valószínűségi változóinak halmaza bizonyos okok hatására a normálistól eltérő körülmények között jön létre.

1. Statisztikai átvételi ellenőrzés alternatív kritériumok alapján

A fogyasztónak általában nincs lehetősége ellenőrizni a termékek minőségét a gyártási folyamat során. Meg kell azonban győződnie arról, hogy a gyártótól kapott termékek megfelelnek a megállapított követelményeknek, és ha ez nem igazolódik be, jogában áll követelni a gyártótól a hibás termék cseréjét vagy a hibák megszüntetését.

A fogyasztónak szállított nyersanyagok ellenőrzésének fő módja, anyagok és elkészült termékek a termékminőség statisztikai átvételi ellenőrzése.

A termékminőség statisztikai átvételi ellenőrzése- a termékminőség szelektív ellenőrzése, amely matematikai statisztikai módszerek alkalmazásán alapul a termék minőségének ellenőrzésére a megállapított követelmények szerint.

Ha mindezek mellett a minta mérete megegyezik a teljes kontrollált sokaság térfogatával, akkor az ilyen kontrollt folyamatosnak nevezzük. Teljes ellenőrzés csak abban az esetben lehetséges, ha a termék minősége az ellenőrzési folyamat során nem romlik, egyébként szelektív ellenőrzés, pl. a teljes termelés egy bizonyos kis részének ellenőrzése kényszerűvé válik.

Folyamatos ellenőrzésre akkor kerül sor, ha ennek nincs különösebb akadálya, kritikus meghibásodási lehetőség esetén, pl. olyan hiba, amelynek megléte teljes mértékben kizárja a termék rendeltetésszerű használatát.

Valamennyi termék a következő feltételek mellett is tesztelhető:

a termékek vagy anyagok tétele kicsi;

a bemeneti anyag minősége gyenge, vagy semmit sem tudunk róla.

Korlátozhatja magát az anyag vagy a termékek egy részének ellenőrzésére, ha:

a hiba nem okoz súlyos berendezés hibás működést, és nem jelent veszélyt az életre;

a termékeket csoportosan használják;

a hibás termékek az összeszerelés későbbi szakaszában fedezhetők fel.

A statisztikai ellenőrzés gyakorlatában az általános q részarány nem ismert, és n termékből álló véletlenszerű minta ellenőrzési eredményei alapján kell megbecsülni, amelyek közül m hibás.

Statisztikai ellenőrzési terv alatt olyan szabályrendszert értünk, amely meghatározza a tesztelendő termékek kiválasztásának módszereit, valamint azokat a feltételeket, amelyek mellett egy tételt el kell fogadni, vissza kell utasítani vagy folytatni kell az ellenőrzést.

Megkülönböztetni a következő típusok a termékek egy tételének statisztikai ellenőrzésére vonatkozó tervek alternatív kritérium alapján:

egylépcsős tervek, amelyek szerint, ha n véletlenszerűen kiválasztott termék között a hibás m száma nem haladja meg a C (mC) átvételi számot, akkor a tételt elfogadják; ellenkező esetben a tételt elutasítják;

kétlépcsős tervek, amelyek szerint, ha n1 véletlenszerűen kiválasztott termék közül a hibás m1 száma nem haladja meg a C1 átvételi számot (m1C1), akkor a tételt elfogadják; ha m11, ahol d1 az elutasítási szám, akkor a köteg elutasításra kerül. Ha C1 m1 d1, akkor egy második, n2 méretű minta vétele mellett döntünk. Ekkor, ha két mintában a termékek összlétszáma (m1 + m2) C2, akkor a tételt elfogadjuk, ellenkező esetben a tételt a két minta adatai szerint elutasítjuk;

a többlépcsős tervek logikus folytatása a kétlépcsős terveknek. Kezdetben egy n1 térfogatú tételt veszünk, és meghatározzuk a hibás termékek m1 számát. Ha m1?C1, akkor a köteg elfogadásra kerül. Ha C1p m1 d1 (D1C1+1), akkor a köteg elutasításra kerül. Ha C1m1d1, akkor döntés születik egy második, n2 méretű minta vételéről. Legyenek m2 hibásak az n1 + n2 között. Ezután, ha m2c2, ahol c2 a második elfogadási szám, a köteg elfogadásra kerül; ha m2d2 (d2 c2 + 1), akkor a köteg elutasításra kerül. Amikor c2 m2 d2 a harmadik minta vétele mellett döntünk. A további szabályozás az utolsó k-edik lépés kivételével hasonló séma szerint történik. Tovább kth lépés, ha a minta ellenőrzött termékei között volt mk hibás és mkck, akkor a tételt elfogadják; ha m k ck, akkor a köteg elutasításra kerül. A többlépcsős tervekben a k lépések számát n1 =n2=…= nk-nak tételezzük fel;

szekvenciális ellenőrzés, amelyben az ellenőrzött tételről a minták minőségének értékelése után döntenek, amelyek összlétszáma előre nem meghatározott, és a korábbi minták eredményei alapján kerül meghatározásra.

Az egylépcsős tervek egyszerűbbek a gyártásellenőrzés megszervezése szempontjából. A kétlépcsős, többlépcsős és szekvenciális ellenőrzési tervek azonos mintaszámmal nagyobb pontosságot biztosítanak a döntésekhez, de szervezetileg összetettebbek.

A szelektív átvétel-ellenőrzés feladata tulajdonképpen annak a hipotézisnek a statisztikai tesztelése, hogy a q hibás termékek aránya egy tételben megegyezik a qo megengedett értékkel, azaz. H0:q = q0.

Feladat a helyes választás A statisztikai ellenőrzési terv az első és második típusú hibák valószínűtlenné tétele. Emlékezzünk vissza, hogy az első típusú hibák a terméktétel téves elutasításának lehetőségével járnak; a második típusú hibák a hibás tétel tévedéséből való kihagyásának lehetőségével járnak.

2. Statisztikai átvétel-ellenőrzési szabványok

A termékminőség-ellenőrzés statisztikai módszereinek sikeres alkalmazásához nagy jelentőséggel bír a megfelelő irányelvek és szabványok elérhetősége, amelyek a mérnöki és műszaki dolgozók széles köre számára elérhetőek legyenek. A statisztikai átvétel-ellenőrzés szabványai lehetővé teszik az azonos típusú termékek tételeinek minőségi szintjének objektív összehasonlítását mind az idő függvényében, mind a különböző vállalkozások között.

Maradjunk a statisztikai átvétel-ellenőrzés szabványaira vonatkozó alapvető követelményeknél.

Mindenekelőtt a szabványnak kellően sok, eltérő működési jellemzőkkel rendelkező tervet kell tartalmaznia. Ez azért fontos, mert lehetővé teszi az ellenőrzési tervek kiválasztását, figyelembe véve a termelés sajátosságait és a fogyasztói termékminőségi követelményeket. Kívánatos, hogy a szabvány különböző típusú terveket határozzon meg: egylépcsős, kétlépcsős, többlépcsős, szekvenciális szabályozási tervek stb.

Az átvétel-ellenőrzési szabványok fő elemei a következők:

1. A normál termelési körülmények között használt mintavételi tervek táblázatai, valamint a zavarok esetén fokozott ellenőrzésre és a magas minőség elérése esetén az ellenőrzés megkönnyítésére vonatkozó tervek.

2. A tervek kiválasztásának szabályai az ellenőrzési jellemzők figyelembevételével.

3. Szabályok a normál szabályozásról a fokozott vagy könnyített szabályozásra való áttérésre és a fordított átmenetre a normál gyártási folyamat során.

4. Az ellenőrzött folyamat minőségi mutatóinak utólagos értékelésének számítási módszerei.

Az átvétel-ellenőrzési tervek által nyújtott garanciáktól függően a következő módszereket különböztetjük meg a tervek elkészítéséhez:

állítsa be a szállítói kockázat és a fogyasztói kockázat értékeit, és tegye fel azt a követelményt, hogy a P(q) működési jellemző körülbelül két ponton menjen át: q0, ? és qm, ahol q0 és qm az elfogadható, illetve az elutasítás minőségi szintje.Ezt a tervet kompromisszumos tervnek nevezzük, mivel mind a fogyasztó, mind a szállító érdekeit védi. Kis értékeken? És? a minta méretének nagynak kell lennie;

válasszon egy pontot a működési jelleggörbén, és fogadjon el egy vagy több további független feltételt.

A statisztikai átvételi ellenőrzési tervek első, az iparban széles körben alkalmazott rendszerét a Dodge és a Rolig fejlesztette ki. A rendszer tervei előírják az elutasított tételekből származó termékek folyamatos ellenőrzését és a hibás termékek megfelelő termékekkel való cseréjét.

Az amerikai MIL-STD-LO5D szabvány sok országban elterjedt. A GOST-18242-72 hazai szabvány szerkezetében közel áll az amerikaihoz, és egy- és kétlépcsős átvételi ellenőrzési terveket tartalmaz. A szabvány az elfogadható minőségi szint (AQL) q0 elvén alapul, amely a fogyasztó által a normál gyártás során gyártott tételben megengedhető maximális hibás termékek százalékos aránya. A q0-val egyenlő hibás termékek arányú tétel visszautasításának valószínűsége a szabványos tervek esetében kicsi, és a minta méretének növekedésével csökken. A legtöbb terv esetében nem haladja meg a 0,05-öt.

A termékek több szempont alapján történő vizsgálatakor a szabvány a hibák három osztályba sorolását javasolja: kritikus, jelentős és kisebb.

3. Vezérlőkártyák

A statisztikai minőségellenőrzési módszerek hatalmas arzenáljának egyik fő eszköze az ellenőrzési diagramok. Általánosan elfogadott, hogy a vezérlőtábla ötlete Walter L. Shewhart híres amerikai statisztikusé. 1924-ben javasolták és 1931-ben írták le részletesen. Kezdetben a termékek szükséges tulajdonságainak mérési eredményeinek rögzítésére használták őket. Ha a paraméter túllépte a tűréshatárt, jelezte a gyártás leállításának és a folyamat beállításának szükségességét a gyártást irányító szakember tudása szerint.

Ez információt adott arról, hogy valaki, milyen berendezésen kapott korábban hibákat.

Ráadásul ebben az esetben a kiigazításról akkor döntöttek, amikor a hiba már beérkezett. Ezért fontos volt egy olyan eljárás megtalálása, amely nemcsak a retrospektív kutatáshoz, hanem a döntéshozatalhoz is felhasználja az információkat. Ezt a javaslatot I. Page amerikai statisztikus tette közzé 1954-ben. A döntéshozatalban használt térképeket kumulatívnak nevezzük.

A vezérlőtábla egy középvonalból, két szabályozási határértékből (a középvonal felett és alatt), valamint a térképen ábrázolt jellemző (teljesítményjelző) értékekből áll, amelyek a folyamat állapotát jelzik.

Bizonyos időszakokban n legyártott terméket választanak ki (egy sorban; szelektíven; periodikusan folyamatos áramlásból stb.) és mérik a szabályozott paramétert.

A mérési eredményeket egy vezérlőtáblán ábrázoljuk, és ezektől az értékektől függően születik döntés a folyamat módosításáról vagy a folyamat korrekciók nélküli folytatásáról.

A technológiai folyamat esetleges problémáinak jelei lehetnek:

a pont túllép az ellenőrzési határokon (6. pont); (a folyamat kikerült az irányítás alól);

az egymást követő pontok csoportjának elhelyezkedése egy ellenőrzési határ közelében, de nem haladja meg azt (11, 12, 13, 14), ami a berendezés beállítási szintjének megsértését jelzi;

a kontrolltérképen a pontok (15, 16, 17, 18, 19, 20) erős szórása a középvonalhoz képest, ami a technológiai folyamat pontosságának csökkenését jelzi.

Felső határ

Központi vonal

alsó határ

6 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Mintaszám

Következtetés

Új gazdasági környezet fokozódó fejlesztése szaporodási országunk számára, i.e. A piaci viszonyok megkövetelik a minőség folyamatos javítását, minden lehetőséget kihasználva, a technológia és a termelésszervezés terén elért haladás minden vívmányát.

A legteljesebb és legátfogóbb minőségértékelés akkor érhető el, ha az elemzett tárgy összes tulajdonságát figyelembe veszik, amelyek életciklusának minden szakaszában megnyilvánulnak: gyártás, szállítás, tárolás, használat, javítás stb. szolgáltatás.

A gyártónak tehát ellenőriznie kell a termék minőségét, és a mintavételi eredmények alapján meg kell ítélnie a megfelelő technológiai folyamat állapotát. Ennek köszönhetően azonnal észleli a folyamat során felmerülő problémákat, és kijavítja azokat.

Bibliográfia

1. GembrisS. Herrmann J., „Minőségmenedzsment”, Omega-L SmartBook, 2008.

2. Shevchuk D.A., „Quality Control”, Gross-Media., M., 2009.

3. „Minőségellenőrzés” elektronikus tankönyv

A statisztikai folyamatszabályozás 1931-ben jelent meg. Ezt Walter Shewhart tudós javasolta „A gyártott termékek gazdasági minőségellenőrzése” című könyvében. Abban az időben Shewhart a Bell Laboratories statisztikusaként dolgozott. Megjegyezte, hogy a gyártási folyamatokban vannak olyan adatok, amelyek a statisztikai feldolgozás után jelezhetik, hogy a folyamat ellenőrzés alatt áll-e, vagy van-e benne eltérés (amelyet a folyamattal nem összefüggő okok okoznak). A ma használatos ellenőrző listák és vezérlőtáblák Shewhart munkáján alapulnak. A statisztikai folyamatszabályozás megkövetelheti a 3.4 „Minőségelemzési módszerek” szakaszban tárgyalt statisztikai módszerek bármelyikének használatát.

Bár a statisztikai folyamatvezérlést eredetileg csak a gyártási folyamatokhoz használták, szinte minden folyamatra alkalmazható. Minden, amit az alkalmazottak végeznek, folyamatnak tekinthető. Minden folyamatot számos tényező befolyásol (felhasznált berendezések, anyagok, módszerek és munkautasítások, mérések és a folyamatban résztvevő személyek). Ha ezen kívül semmi nem befolyásolja a folyamatot, és mindezek a tényezők hibátlanul és megfelelően működnek, akkor a folyamat statisztikailag ellenőrzött. Ez azt jelenti, hogy semmilyen másodlagos ok nem befolyásolja a folyamatot. Minden hiba megoldódott. Shewhart szerint ez nem jelenti azt, hogy a kibocsátás 100%-a hibátlan lesz, hogy nincsenek eltérések a folyamatban. Minden folyamatnak megvannak a terméshozamot befolyásoló természetes ingadozásai és eltérései, amelyek 1000-enként 3 hibás egységet tesznek ki (a hibás itt az elfogadható határokon kívül eső termékeket jelenti - ±3s).

Azzal szemléltethető, hogy minden folyamatnak vannak természetes változatai a következő módon: például a gépen megfordított hengerek átmérője ritkán lesz pontosan 17 mm. Értékük 17 mm körül mozog legalább a mérőműszer és a vezérlőberendezés pontosságán belül. Valójában sokkal több olyan ok lesz a folyamatban, amely ezt az eltérést okozza.

A statisztikai folyamatszabályozásnál statisztikai módszerekkel (és csakis!) meghatározzák, hogy az adott folyamatnál mely eltérések normálisak az ideálistól (ezeket a „normális” eltéréseket természetesen nem szabad összekeverni a berendezés műszaki jellemzőivel specifikációk befolyásolják a folyamatot, de ezeket a „normális” eltéréseket statisztikailag határozzák meg).

A statisztikai folyamatszabályozás nem szünteti meg teljesen a termékek eltéréseit és eltéréseit az ideálistól a folyamatokban. De lehetővé teszi a folyamat irányítását, és megkülönbözteti az összes folyamatban jelenlévő természetes eltéréseket a további okok által okozott meghibásodásoktól. Ez az alapja a folyamatfejlesztésnek és a hibamentes gyártásnak. Ha a meghibásodás minden okát azonosították és kiküszöbölték, és csak a természetes változás marad meg, a folyamat statisztikailag ellenőrzött állapotúnak tekintendő. Amikor ezt az állapotot elérjük, a folyamat stabil, és a termelés 99,73%-a nem lépi túl a statisztikai ellenőrzési határértékeket (felső és alsó szabályozási határértékeket, ezeket már említettük a 3.4.8. „Ellenőrzési táblázat”). Csak így javíthatja a folyamatot. Így:

Statisztikai folyamatvezérlésegy statisztikai módszer a folyamat meghibásodása által okozott eltérések és a „természetes” eltérések elkülönítésére, amelyek a folyamat szerves részét képezik. A statisztikai folyamatszabályozás célja a hibák azonosítása és kiküszöbölése, valamint a folyamatstabilitás megteremtése és fenntartása, ami további fejlesztéseket tesz lehetővé.

A statisztikai folyamatszabályozás a teljes minőségirányítás részeként javítja a termékek minőségét és csökkenti a költségeket. A statisztikai folyamatvezérlés jelentősen hatékonyabbá teszi a következő folyamatokat:

· Változásvezérlés.

· Folyamatos fejlesztés.

· A folyamatok kiszámíthatósága.

· A veszteségek kiküszöbölése.

· A termékek mintaellenőrzése.

Nézzük meg, mit biztosít ezekben a folyamatokban a statisztikai folyamatvezérlés.

Változásvezérlés

Amint már említettük, a folyamatot kétféle tényező befolyásolja - meghibásodások és természetes okok. A statisztikai folyamatvezérlés lehetővé teszi az egyik megkülönböztetést a másiktól. A folyamatfejlesztés csak a természetes okok megszüntetését vagy minimalizálását jelenti. A hibák kiküszöbölése után lehetséges, ellenkező esetben a hibák nem teszik lehetővé a javulás hatásának értékelését.

Meghibásodások hiányában a termelés mennyiségének bármely jellemző értékével való eloszlása ​​a szükséges értékéhez viszonyítva harang alakú görbe. Az ilyen eloszlás felépítésének módját a 3.4.9. bekezdés írja le részletesen. "Oszlopdiagram". Ennek a jellemzőnek az értéke a termékegységek 99,73%-ánál nem haladja meg a ±3s-ot (3.9 a ábra). Ha meghibásodás történik a folyamatban, akkor több termék lépi túl a ±3s határt (3.9 b ábra). Általánosságban elmondható, hogy egy hibás folyamatban az eloszlás nem feltétlenül haranggörbe formájú.

Folyamatos fejlesztés

A termékek minőségének javítása érdekében javítani kell a létrehozási folyamatokat. Egy folyamat javítása annak természetes tulajdonságainak javítását jelenti. Csak az összes hiba elhárítása után hajtható végre. Ebben az esetben magát a fejlesztést ellenőrzik, és lehetőség nyílik ellenőrző listák és vezérlőtáblázatok készítésére a fejlesztés hatásainak értékeléséhez. A folyamatjavítás eredményei grafikusan is bemutathatók az ábra szerint. 3,9 hüvelyk

Rizs. 3.9 Az esztergált hengerek átmérőjének megoszlása ​​a kívánt értékhez képest

A folyamat kiszámíthatósága

A statisztikai folyamatvezérlés stabillá, megismételhetővé és kiszámíthatóvá teszi a folyamatokat. Ha egy folyamat ellenőrzés alatt áll, a vállalat pontosan ismeri annak jellemzőit. Ez lehetővé teszi, hogy pontosan felmérje egy adott megrendelés teljesítésének lehetőségét, és a lehető legkisebb kockázatelemzést végezze el (ami ennek megfelelően csökkenti a szerződés költségeit és növeli a versenyképességet). Ha a folyamat ellenőrizhetetlen, akkor fennáll annak a veszélye, hogy vagy nem teljesítjük a szerződésben foglaltakat, vagy a magas ár miatt nem kapunk szerződést (ha a lehető legnagyobb kockázatot vállaljuk). A menedzser mindenesetre sok idegszálat fog eltölteni a szerződés megszerzésével és a feltételek teljesítésével.

Hulladék eltávolítása

Ha a folyamat statisztikai ellenőrzés alatt áll, ez lehetővé teszi a hibák azonnali felismerését, amint azok előfordulnak, ami csökkenti az alacsony minőségű termékek előállítását. Úgy ítélték meg, hogy olcsóbb a statisztikai folyamatellenőrzés megszervezése, mint a fellépő hibák kijavítása.

Termékellenőrzés

A statisztikai folyamatvezérlés lehetővé teszi a késztermékek ellenőrzésének optimális megszervezését (úgy, hogy a költségek elfogadható megbízhatósággal minimálisak legyenek). A termékellenőrzés drága berendezéseket és magasan képzett (és jól fizetett) személyzetet igényel, így az ellenőrzési költségek jelentős csökkenése. Ráadásul a késztermékek 100%-os ellenőrzése is csak a hibák 80%-át fedi fel. Ha a folyamat statisztikai irányítás alatt áll, akkor meghatározható a szükséges mintavételi ellenőrzés mennyisége, és kidolgozhatók a legkényelmesebb ellenőrzési lapok és ellenőrzési diagramok. Mint már említettük, mindez statisztikák alapján történik, és Shewhart dolgozta ki részletesen.

Kezelői jogosítványok

A statisztikai folyamatirányítást és a folyamatot felügyelő kezelőket speciális képzésben kell részesíteni. Megfelelő felhatalmazást kell nekik adni a folyamat befolyásolásához. Nincs egyetértés a világon a tekintély szintjét illetően. Két lehetőség van:

· A kezelőnek meg kell állnia, ha hiba lép fel. gyártási folyamat a hiba azonosítására.

· Az üzemeltetőnek nincs joga leállítani a folyamatot. A kudarcot jelentenie kell feletteseinek. Ha a hiba továbbra is leállítást igényel, akkor a lehető leggyorsabban újra kell indítania a folyamatot, esetleg ideiglenes intézkedésekkel. A meghibásodás okait és megszüntetésének módját, valamint magát az elhárítást később, a folyamat késleltetése nélkül végezzük el.

Az, hogy melyik módszer a jobb, sok okból függ, és csak az egyes esetekben mondható el. A legtöbb vállalkozás azonban azon a véleményen van, hogy azonnal le kell állítani a folyamatot és meg kell szüntetni a hibát. Véleményük szerint ez gazdaságilag jövedelmezőbb, mert nem készül hibás termék. Ezen túlmenően, ha a folyamatot nem állítják le azonnal, a meghibásodás tünetei eltűnhetnek, és nem lehet észlelni, amikor karbantartás berendezéseket, és ez a jövőben megnyilvánulhat, és további károkat okozhat.