Реферат: Управление качеством
Качество, как один изосновных факторов успешной деятельности предприятия в современных условияхПоследние годы отмечены беспрецедентным ростомвнимания к проблеме качества. Мировой опыт показывает, что научно-техническийпрогресс во многих странах был определен прорывом именно в качестве продукции.
Проблемакачества актуальна для нужд всего народного хозяйства. Назрела необходимостьвзглянуть на нее в тесной ее взаимосвязи с новой экономической реальностью.Настало время, когда производители продукции поняли, что путь их выживания иблагополучия в рыночной среде — это создание продукции высокого качества,конкурентоспособной как на внутреннем, так и на внешнем рынках. Предприятиялюбой формы собственности, не уделяющие должного внимания проблеме качества,будут просто разорены, им не помогут никакие протекционистские мерыгосударства, а специалист, не имеющий основательной методологическойподготовки, не может должным образом ориентироваться в непрерывно обновляющемсямире проблем качества даже в отдельной области, не говоря уже о межотраслевыхзадачах.
Серьезная конкурентная борьба в странах сразвитой рыночной экономикой обусловила разработку программ повышения качества.Возникла необходимость выработки объективных показателей для оценки способностипредприятий производить продукцию с необходимыми качественнымихарактеристиками. Эти характеристики подтверждаются сертификатом соответствияпродукции. Многие предприятия-производители имеют системы качества,соответствующие международным стандартам.
Внастоящее время именно сертификат, подтверждающий соответствие продукциимеждународным стандартам качества, служит решающим фактором для заключенияконтракта на поставку продукции. Успешная реализация качественного продуктаявляется главным источником существования любого предприятия.
Качество в понимании производителя и качество впонимании потребителя в системе управления качеством взаимосвязаны. Основное ихразличие определяется условиями командно-административной и рыночной экономики.
В условиях командно-административной экономикикачество трактуется с позиции производителя. В рыночной экономике качестворассматривается с позиции потребителя. Качество изделия может проявляться впроцессе потребления. Понятие качества продукции с позиции его соответствия требованиямпотребителя сложилось именно в условиях рыночной экономики.
Повышение качества способствует повышениюэффективности использования продукции, приводя к снижению затрат и увеличениюдоли рынка.
В теории и практике управления качеством выделеныдве проблемы: качество продукции и менеджмент качества. Обеспечение качестватребует немалых затрат. До недавнего времени основная доля в затратах накачество приходилась на физический труд. Но сегодня высока доляинтеллектуального труда. Проблема качества не может быть решена без участияученых, инженеров, менеджеров. Должно быть, гармоничное сочетание всехсоставляющих профессионального влияния на качество.
Качество в машиностроении непосредственно связанос обеспечением функционирования предприятия, зависящего от качества руководстваи управления (планирование, анализ, контроль). Степень ответственностируководства за качество определяют международные стандарты ИСО 9000.Руководство предприятия отвечает за разработку политики в области качества, засоздание, внедрение и функционирование системы управления качеством, что должночетко определяться и оформляться документально. В обязанности руководствавходят подбор специалистов и выделение необходимых ресурсов для производственного,контрольно-измерительного и испытательного оборудования, программногообеспечения ЭВМ. Руководство должно устанавливать требуемый уровенькомпетенции, следить за своевременностью повышения квалификации персонала.Руководители предприятий обязаны выявлять те показатели качества продукции,которые влияют на рыночную устойчивость. Руководство отвечает и за определениецелей, которые обусловливают решение о производстве новых товаров илипредоставлении новых услуг потребителям. Выпуск новых товаров и предоставлениедополнительных услуг связаны с подготовкой новых программ качества, за чтотакже ответственно руководство предприятия.
От качества планирования (разработки стратегии,системы планов и т. п.) зависят достижение поставленных целей и качество работыпредприятия. Именно руководство высшего звена должно исходить из стратегии, чтопредприятие способно на большее по сравнению с прошлым. В организационнойструктуре предприятия могут быть предусмотрены специальные подразделения,занимающиеся координацией работ по управлению качеством. Распределениеспециальных функций управления качеством между подразделениями зависит отобъема и характера деятельности предприятия. Призывы к повышению качествареализуются, когда руководители подразделений относятся к качеству как к образужизни.
Предприятия,функционирующие в рыночной экономике, формулируют политику в области качестватаким образом, чтобы она касалась деятельности каждого работника, а не толькокачества предлагаемых изделий и услуг. В политике четко определяются уровнистандартов качества работы для конкретного предприятия и аспекты системыобеспечения качества. При этом продукция заданного качества должна бытьпоставлена потребителю в заданные сроки, в заданных объемах и за приемлемуюцену.
Таким образом, качество — это не толькосовокупность свойств продукции, интересующих потребителя. Это характеристика,которую необходимо использовать в оценке экономического положения страны.
Значение повышения качества достаточномногообразно. Решение этой проблемы позволит установить новые и прогрессивныепропорции между отраслями и внутри отраслей, например, между металлургическойпромышленностью и машиностроением.
Вконечном счете, низкий уровень качества наносит ущерб экономике в национальноммасштабе и напрямую влияет на уровень жизни населения.
Статистическиеметоды контроля качества продукцииВ комплексной системе управления качествомпродукции статистические методы контроля относятся к наиболее прогрессивным.Они основаны на применении методов математической статистики к систематическомуконтролю за качеством изделий и состоянием технологического процесса с цельюподдержания его устойчивости и обеспечения заданного уровня качествавыпускаемой продукции.
Статистические методы контроля производства икачества продукции имеют ряд преимуществ перед другими методами:
1) являются профилактическими;
2) позволяют во многих случаях обоснованноперейти к выборочному контролю и тем самым снизить трудоемкость контрольныхопераций;
3) создают условия для наглядного изображениядинамики изменения качества продукции и настроенности процесса производства,что позволяет своевременно принимать меры к предупреждению брака не толькоконтролерам, но и работникам цеха — рабочим, бригадирам, технологам,наладчикам, мастерам.
Статистические методы управления качеством продукциипредполагают:
1) анализ технологического процесса с цельюприведения его к требуемой настроенности, точности и статистически устойчивомусостоянию;
2) текущий контроль с целью регулирования иподдержания процесса в состоянии, обеспечивающем заданные качественные параметры;
3) выборочный статистический приемочный контролькачества готовой продукции.
Многие из современных статистических методовдовольно сложны для восприятия, а тем более для широкого применения всемиучастниками процесса. Японские ученые отобрали из всего множества семь методов.Их заслуга, и в первую очередь, профессора Исикавы, состоит в том, что ониобеспечили простоту, наглядность, визуализацию этих методов, превратив ихфактически в эффективные инструменты контроля качества (рис. 1). Их можнопонять и эффективно использовать без специальной математической подготовки.
/> <td/> />Рис. 1.Семь инструментов контроля качества
При всей своей простоте эти методы позволяютсохранить связь со статистикой и дают возможность профессионалам пользоватьсярезультатами этих методов и при необходимости совершенствовать их. Как видно изрис. 1, к семи инструментам контроля качества относятся следующиестатистические методы:
1. контрольный листок;
2. гистограмма;
3. диаграмма разброса;
4. диаграмма Парето;
5. стратификация (расслоение);
6. диаграмма Исикавы(причинно-следственная диаграмма);
7. контрольная карта.
Эти методы можно рассматривать и как отдельныеинструменты, и как систему методов (разную в различных обстоятельствах).
Последовательность применения семи методов можетбыть различной в зависимости от цели, которая поставлена перед системой. Точнотакже применяемая система не обязательно должна включать все семь методов Ихможет быть меньше, а может быть и больше, ибо существуют и другиестатистические методы, например, методы оценки качества. Однако можно с полнойуверенностью сказать, что семь инструментов контроля качества являютсянеобходимыми и достаточными статистическими методами, применение которых, по мнениюИсикавы, помогает решить 95% всех проблем, возникающих на производстве.
Внедрение семи инструментов контроля качествадолжно начинаться с обучения этим методам всех участников процесса. Успешномувнедрению семи инструментов контроля качества в Японии способствовало отношениеруководителей компании к процессу обучения. Они ставили и продолжают ставитьперед собой цель сделать каждого рабочего инженером, а инженеров, не знакомыхсо статистическими методами, не считать полноценными специалистами. Большуюроль в обучении статистическим методам в Японии сыграли кружки контролякачества, в которых прошли обучение рабочие и инженеры большинства японскихкомпаний.
Обучаются не только инженеры и рабочие, но ибизнесмены. По высказыванию Деминга, «японский бизнесмен никогда несчитает себя слишком старым, чтобы учиться или быть невосприимчивым к знаниям».
Статистическое мышление необходимо для каждогоучастника процесса, а для этого необходимо знать статистические методы, которыеза счет своей простоты, достигнутой в семи инструментах контроля качества,доступны для всех. Каждый служащий компании или организации, используястатистические методы для анализа и контроля процессов, тем самым способствуетповышению качества, эффективности производства и снижению затрат.
Статистические методы — это то средство, котороенеобходимо изучать, чтобы внедрить управление качеством. Они — наиболее важнаясоставляющая комплексной системы контроля Всеобщего Управления Качеством.
Говоря о семи простых статистических методах контролякачества, следует подчеркнуть, что это инструменты познания, а не инструментыуправления.
Основное их назначение — контроль протекающегопроцесса и предоставление участнику процесса фактов для корректировки иулучшения процесса. Знание и применение на практике семи инструментов контролякачества лежат в основе одного из важнейших требований TQM —постоянного самоконтроля.
Статистические методы контроля качества внастоящее время применяются не только в производстве, но и в планировании,проектировании, маркетинге, материально-техническом снабжении и т.д.
Вне всякого сомнения, статистические методыслужат мощным средством не только получения объективной информации, но ипознания, в том числе реальных естественных законов. Если естественные наукиограничиваются только пониманием законов, то с помощью статистических методовделается попытка применить эти законы для создания новых материальных ценностейдля потребителя наиболее экономичным путем.
В управлении качеством статистический контрольдолжен дополняться применением знаний естественных законов не только дляпонимания объектов исследования, но и для выработки мероприятий по повышениюкачества. Таким образом, статистические методы контроля имеют обширный фронтприменения.
Применение статистических методов — весьмадейственный путь разработки новых технологий и контроля качества процессов.Многие ведущие фирмы стремятся к их активному использованию, а некоторые из нихтратят более ста часов ежегодно на обучение этим методам своих сотрудников,осуществляемое в рамках самой фирмы. Хотя знание статистических методов — частьнормального образования инженера, само знание еще не означает умения применитьего. Способность рассматривать события с точки зрения статистики важнее, чемзнание самих методов.
ГистограммаДля наглядного представления тенденции изменениянаблюдаемых значений применяют графическое изображение статистическогоматериала. Наиболее распространеннымиграфиками, к которым прибегают при анализе распределения случайной величины,являются полигон, гистограмма и кумулятивная кривая. Однако когда говорят овтором инструменте контроля качества, то упоминают только гистограмму, какнаиболее часто применяемое на практике графическое изображение распределения.
Гистограмма — это инструмент, позволяющий зрительно оценитьзакон распределения статистических данных.
Рассмотрим все три упомянутых графическихпредставления данных, с тем чтобы читатель смог оценить достоинства каждого изних и при необходимости применить на практике.
Полигоны, как правило, применяют для отображениядискретных изменений значений случайной величины, но они могут использоваться ипри непрерывных (интервальных) изменениях. В этом случае ординаты, пропорциональныечастотам интервалов, восстанавливаются перпендикулярно оси абсцисс в точках,соответствующих серединам данных интервалов. Вершины ординат соединяютсяпрямыми линиями. Для замыкания кривой крайние ординаты соединяются сблизлежащей серединой интервала, в которой частота равна нулю. Примеризображения значений пробивного напряжения в виде полигона, приведен на рис. 2.
Гистограмма распределения обычно строится дляинтервального изменения значения параметра. Для этого на интервалах, отложенныхна оси абсцисс, строят прямоугольники (столбики), высоты которыхпропорциональны частотам интервалов. Гистограмма интервального ряда
изображена на рис. 3, где по оси ординат отложеныабсолютные значения частот. Аналогичную форму гистограммы можно получить, еслипо оси ординат на рис. 3 отложить соответствующие значения относительных частот/>. Если на рис.3 ширину класса (2,9) принять за единицу шкалы по оси абсцисс, то, например,для класса 176,5. ..179,4 В его высота 0,6 будет одновременно и площадьюстолбика, изображающего этот класс. При этом сумма площадей всех столбиковбудет равна
/> <td/> />единице, что оказывается удобно./> <td/> />
Рис. 2. Полигон частот порезультатам 160 измерений пробивного напряжения
Рис. 3.Гистограмма частот интервального ряда распределения
Если на рис. 3 кроме гистограммы нанести еще иполигон, то по мере роста числа измерений одновременно уменьшается ширинакласса, и полигон превращается в так называемую кривую плотности вероятностей,представляющую собой кривую теоретического распределения (штриховая линия нарис.3). Заметим, что площадь, ограниченная полигоном и осью
абсцисс, в том случае, если по оси ординатотложены значения относительных частот, также равна единице. Как видно из рис.3, кривая теоретических распределений имеет идеальную форму, к которойстремится реальный полигон, и она играет важную роль в теоретическихисследованиях. Кстати, кривая похожа на кривую нормального распределения.
Для выяснения того, соответствует ли данноераспределение результатов измерения нормальному распределению, иногдаиспользуют специальную вероятностную бумагу, называемую нормальнойвероятностной бумагой. Представление данных на такой бумаге осуществляетсяследующим способом.
На основе полученных в результате измеренияпараметров качества значений абсолютных частот /> или соответствующих частостей подсчитывают накопленные частоты (частости).Накопленная частота (частость) каждого значения параметра качества получаетсясуммированием всех частот (частостей), предшествующих значениям параметра.
График накопленных частот представляет собойкумулятивную кривую (кумуляту). Часто ее называют интегральной кривой.Кумулятивная кривая строится как для дискретного, так и для непрерывногоизменения значений параметра. При этом следует отметить, что накопленныечастоты (частости) интервального ряда относятся не к серединам интервалов, а кверхним границам каждого из них. Высота последней ординаты соответствует объемунаблюдений всего ряда, или 100 %. Зависимость на рис. 4 представляет собойполигон, построенный на основе таблиц накопленных частот, и носит названиенакопленного полигона, а ломаная кривая (штриховая линия) представляет собойкумулятивную кривую. Кумулятивная кривая имеет более плавный характеризменения, чем гистограмма или полигон частот, ибо накопление приводит ксглаживанию. Значения накопленных частот, соответствующих одно-, двух- итрехкратному стандартному отклонению значения параметра качества от среднегозначения исследуемого статического ряда, наносят на нормальную вероятностнуюбумагу.
В результате имеют на ней шесть точек: три точки,соответствующие большему значению параметра качества относительно его среднегозначения, и три точки, соответствующие меньшему его значению (рис. 5). Еслиточки хорошо ложатся на прямую, то можно говорить о соответствии статистическихданных нормальному распределению.
В данном примере точки не легли точно на прямую,но оказались довольно близко к ней. Поэтому можно сделать вывод о том, чторезультаты измерения имеют распределение, близкое к нормальному. Хотяраспределение данных и близко к нормальному, точки на рис. 5 в начале и в концезаметно отклоняются от прямой, что, в общем-то бывает часто.
/> <td/> />Из рассмотренных графических изображенийстановится понятным преимущество гистограммы при визуальной оценке законараспределения случайной величины. Однако не только в этом преимуществогистограммы, которая признана инструментом контроля качества./> <td/> />
Рис. 4. Кумулятивная кривая
Рис. 5.Расположение экспериментальных точек на нормальной вероятностной бумаге
Гистограмма также очень удобна для визуальнойоценки расположения статистических данных в пределах допуска. Чтобы оценитьадекватность процесса требованиям потребителя, мы должны сравнить качествопроцесса с полем допуска, установленным пользователем. Если имеется допуск, тона
гистограмму наносят верхнюю (/>) и нижнюю (/>) его границы ввиде линий, перпендикулярных оси абсцисс, чтобы сравнить распределениепараметра качества процесса с этими границами. Тогда можно увидеть, хорошо лирасполагается гистограмма внутри этих границ. Так, на рис. 6 приведенагистограмма значений коэффициентов усиления 120 проверенных усилителей. Втехнических условиях (ТУ) на эти усилители указано номинальное значениекоэффициента усиления />на этот тип усилителей, равный 10дБ. Номинальное значение представляет собой математическое ожидание, т.е. среднеезначение коэффициента усиления для данного типа усилителя при его производстве, которое можно рассматривать какгенеральную характеристику, а совокупность всех значений коэффициентов усиленийвыпускаемых усилителей — генеральную совокупность. В ТУ установлены такжедопустимые пределы изменения коэффициента усиления: нижняя граница допуска /> соответствует7,75 дБ, а верхняя /> =12,25 дБ. При этом ширина полядопуска T определяется как величина, равная разностизначений верхней и нижней границ допуска, т.е./>. Если бы расположить все 120значений коэффициентов усиления в ранжированный ряд, то можно было быубедиться, что все они лежат в пределах поля допуска, что создает иллюзиюотсутствия проблем и, следовательно, отсутствия необходимости дальнейшегоанализа, так как качество процесса в этом случае лежит в пределах поля допуска,установленного потребителем. В отличие от этого гистограмма сразу показывает,что распределение коэффициентов усиления хотя и находится в пределах полядопуска, но значительно сдвинуто в сторону нижней границы и у большинстваусилителей значение этого параметра качества меньше номинала. Это, в своюочередь, дает дополнительную информацию для дальнейшего анализа и принятия решения.
/> <td/> />Рис. 6.Гистограмма значений коэффициентов усиления усилителей
Если гистограмма имеет симметричный(колоколообразный) вид, то можно предполагать гауссовский закон распределенияслучайной величины. В этом случае среднее значение гистограммы приходится насередину размаха данных. Наивысшая частота оказывается в середине и постепенноснижается в обе стороны. Эта форма встречается чаще всего, в связи, с чем такойтип гистограмм называют обычным.
Когда выяснено, что гистограмма следуетгауссовскому (нормальному) закону распределения, становится возможнымисследование воспроизводимости процесса, т.е. определяется неизменностьосновных параметров процесса: среднего значения /> или математического ожидания М(х)и стандартного отклонения во времени. Оно важно при оценке процесса с помощьювыборочных данных, когда требуется выяснить вероятность пересеченияраспределения генеральной совокупности границ поля допуска и появления в связис этим несоответствия требованиям потребителя (пользователя). Если процесс имеетнормальное распределение, то не представляет труда определить возможностьвыхода распределения генеральной совокупности при заданных значениях М(х) и /> исхода изсравнения соответствующих трехсигмовых пределов и пределов поля допуска. Однакопри этом необходимо учитывать следующую особенность. Из рис. 7 видно, что еслибрать в качестве границ допуска трехсигмовые пределы, то годными будутсчитаться 99,73 % всех данных генеральной совокупности и только 0,27 % данныхбудут считаться несоответствующими требованиям потребителя (пользователя), таккак они расположены за границами заданного поля допуска. Таким образом, частьгодных данных (/>0,27 %) считают несоответствующимитребованиям, и в этом состоит
особенность трехсигмовых пределов, которыеприменяют на практике, сравнивая распределение данных с
/> <td/> />устанавливаемыми границами допуска.
Рис. 7. К понятию годности при выборе трехсигмовых пределов
С учетом сказанного предполагаемые годные(соответствующие
трехсигмовым пределам) данные будем обозначатьчерез С и их количество будет определяться трехсигмовыми пределами, т.е. /> и, учитывая,что /> = 1,С = 6. Для количественной оценки того, сколько из предполагаемых годных данныхвошло в поле допуска, используют так называемый коэффициент годности />:
/>
Следуетзаметить, что коэффициент годности, представленный в данной формуле, являетсячастным случаем коэффициента точности, который применяется при анализевоспроизводимости процесса по критериям точности и стабильности и который присохранении тех же, что и в формуле обозначений, имеет следующий вид:
/>,
где /> - коэффициент, зависящий от типараспределения исследуемых данных (для гауссовского закона распределения />=6, для законаравной вероятности />=3,464 и т. д.).
В подавляющей части зарубежной литературыпоследнее отношение принято называть отношением или индексом годности.
Исследование воспроизводимости процесса с помощью/> позволяетоценить качество процесса в соответствии с требованиями потребителя. Чем большевеличина />,тем выше качество процесса и тем меньше вероятность несоответствия его выходаожиданиям потребителя.
/> <td/> />Для оценки вклада в протекание процессасистематических изменений применяют еще один индекс годности, который называюткоэффициентом смещения (К), с помощью которого можно оценить изменение среднегозначения распределения от его значения, заданного потребителем (рис. 8).
Рис. 8. Гауссовское распределение погрешностей параметров качествапроцесса при различных значениях коэффициентов смещения: />относительноеколичество несоответствующих требованиям изделий, параметры качества которыхвыходят за границы поля допуска Т
Коэффициент смещения подсчитывается по следующейформуле:
/>
где />— абсолютное смещение среднегозначения контролируемого параметра от начала координат (см. рис. 8).
Чем меньше К, тем меньше вклад систематическихизменений в ходе процесса.
Часто на практике для оценки смещения среднегозначения применяют индекс годности />, когда в знаменателе вместо Тиспользуют С, а в числителе вместо /> подставляют наименьшее значениеразности между средним значением и границей допуска. Это может быть либо (/>), либо (/>):
/>
Когда /> не смещено от центра полядопуска, т.е. />, то значение /> не подсчитывается, аизменчивость процесса в этом случае определяется только изменчивостьюстандартного отклонения. Различные значения индексов годности в зависимости отвида гауссовского распределения приведены на рис. 9.
Как видно из рис. 9, для оперативнойколичественной оценки того, насколько хорошо процесс отвечает предъявляемымтребованиям, достаточно применения индекса годности />. Существует следующее правило:
/> — процесс в удовлетворительномсостоянии;
/>— процесс отвечает предъявляемым кнему требованиям;
/> — процесс не отвечаетпредъявляемым требованиям.
/> <td/> />Рис. 9.Значения индексов годности в зависимости от параметров /> и s гауссовскогораспределения
Список литературы:
1. Всеобщее Управлениекачеством: Учебник для вузов/ О. П. Глудкин, Н. М. Горбунов, А. И. Гуров, Ю. В.Зорин; Под ред. О. П. Глудкина. — М.: Радио и связь, 1999. – 600с.: ил.
2. Никифоров А. Д.Управление качеством: Учебное пособие для вузов. — М.: Дрофа, 2004.
3. Новицкий Н. И.,Олексюк В. Н. Управление качеством продукции: Учебное пособие. — М.: Новоезнание, 2001. – 238с.
4. Управление качеством:Учебное пособие для вузов. — М.: ИНФРА-М, 2003. – 240с.: ил.