1.5.5. Графические приемы анализа, используемые группами качества.

Схема Исикавы		Назначение: изучение причинно-следственных связей, факторов, влияющих на объект анализа (ОА)
График функции		Назначение: определение характера изменения объекта анализ (У) при изменении одного из влияющих на него факторов (X)
Точечный график Номер детали		Назначение: анализ точности технологической операции
Гистограмма Параметр		Назначение: выявление характера разброса значений контролируемого параметра
Число дефектов	Контрольная карта Номер выборки	Назначение: обнаружение отклонений от заданных технологических норм и допусков
График наблюдения «временного ряда» Время		Назначение: оценка результатов осуществления мероприятий
Диаграмма Парето ФАКТОРЫ		Назначение: выявление наиболее значимого фактора

Рис. 8

Конкретизируем некоторые приемы.

ДИАГРАММА ПАРЕТО

Итальянский экономист В. Парето в 1923 году математически сформулировал один из самых распространенных критериев оптимальности, предназначенный для того, чтобы проверить, улучшает ли пред­ложенное изменение в экономике общий уровень благосостояния.

Его формулировка: следует считать, что любое изменение, которое никому не причиняет убытков и которое некоторым людям приносит пользу (по их собственной оценке), является улучшением.

Критерий Парето применяется при решении таких задач, когда оптимизация означает улучшение одних показателей при условии, чтобы другие не ухудшались. Оптимальность по Парето представлена графически. (Рис. 9).

Удовлетворение потребностей группы Х Рис. 9

Точкой А показано исходное состояние системы. Улучшают его лишь те решения, которые приводят систему в любую точку, лежащую в заштрихованной области и на ее границах (например, точки B, C, D). Решение, обозначенное точкой Е, не удовлетворяет требованию Парето, т.к. значительный рост удовлетворения потребностей членов группы Y здесь достигается за счет снижения уровня благосостояния группы X.

Кривая (карта, диаграмма) Парето представлена ниже (рис. 10).

Кривая эффективности ФАКТОРЫ Рис. 10

Назначение: выявление наиболее значимого фактора. Фактор (тип оборудования): 1. Старый станок (СПИД). 2. Новый станок, но опасный. 3. Новый станок, но неудобный в работе. 4. Оптимальный станок. 5. Новый, но дорогой. Можно под браком подразумевать несоответствия показателей качества, заданных в ТТЗ.

КОНТРОЛЬНЫЕ КАРТЫ

КК - один из основных инструментов в обширном арсенале статис­тических методов контроля качества. Она находит применение в сиюми­нутных и перспективных задачах. Но прежде всего это инструмент опера­тивного управления.

ИДЕЯ: на бумагу в клетку наносится горизонт, ось, соответствую­щая последовательным номерам изделий или времени. На вертикальной оси откладываются в масштабе результаты измерений требуемых свойств продукции (надежности, технологичности конструкции, эстетические и пр.). Линии, отделяющие годную продукцию от брака, будут идти параллельно горизонтальной оси (рис. 11).

Попадание текущего значения между этими линиями будет означать, что все в порядке и можно продолжать работу. А при выходе за границы поля допуска надо остановиться и провести коррекцию процесса в соот­ветствии с опытом и знаниями специалиста, управляющего процессом.

Детали этой процедуры будут зависеть от того, какое свойство продукции измеряется, как отбираются изделия для анализа их качества (все подряд, выборочно, периодически из непрерывного потока и т.п.).

КК позволяет выяснить историю качества данного процесса наглядно: кто, когда, на каком оборудовании получал брак в прошлом и на­сколько эффективно сумел с ним справится. Появилась основа для ПР об обстановке и переналадке производства. Все это было и раньше, до появления КК. Но раньше информация была представлена столь неудобно, что требовала от принимающего решения высоких личных качеств, на­пример, хорошей памяти. Теперь она стала доступной всем. Более того, КК - прекрасный способ хранения информации.

Номер выборки Рис. 11

В Англии при построении КК используются две границы. Граница регулирования устанавливается там, где только одна из 1000 случайно выбранных точек (0,001) при налаженном процессе попадает за пределы этой границы. Предупреждающая граница устанавливается там, где только одна из 40 случайно выбранных точек (0,025) попадает за пределы этой границы, если процесс нала­жен. Процесс налажен, если действуют только случайные факторы. Тог­да вероятность выхода выборочной точки за пределы границ очень мала. Значения этих границ получают из табл. 1 и 2 книги Дж. Мердока «Контрольные карты». В США учитывается только верхняя граница регулирования, которые устанавливаются на уровне  3.

СХЕМА ИСИКАВЫ (ЗАВОД ИМ. КАЛИНИНА)

Современный механический цех - 100 станков с ЧПУ, 100 автома­тов точения, 3 конвейерные и роторные линии, 160 человек, в 3 смены.

Производство универсальное - от массового до единичного.

Программа 800000 деталей в год - на автоматах.

500-50 деталей - на станках с ЧПУ

10-1 деталей - доделочные (слесарные) работы

> 90% - импортная техника

В 1988 году создали 2 группы качества - в результате тщательных бесед с каждым рабочим, техником, инженером. (Сейчас уже 8 групп качества).

Задачи:

1) уменьшение технологического отсева,

2) совершенствование технологического процесса,

3) повышение производительности труда

Результат:

1. Экономический эффект за 1988 год – 50000 руб. (35 раб. + 21 ИТР: мастера, бригадиры),

2. сократили тех. отсев на 2,5% от запланированного,

3. впервые проявилось коллективное творчество!

4. у каждого появилось желание выразить себя!!!

5. люди стали “просыпаться”, думать куда мы идем!

6. появились лидеры на каждом участке цеха!

7. чему не учат в вузе (коллективному творчеству, умению думать, управлять людьми!!!)

Главное в работе:

обучение (60-70% времени работы группы!)

Пример:

100 станков с ЧПУ в 3 смены  инструмент режущий  низкая износостойкость  постоянное изменение программы работ  потеря времени > 3-х дней (простой оборудования)  использование диаграммы Исикавы  износостойкость инструмента увеличилась в 3 раза!!! (рис. 12).

Рис. 12 Диаграмма Исикавы

Учитывая исключительную важность статистических методов, приведем основную литературу.

1. Л.Ноулер, Дж.Хауэлл и др. Статистические методы контроля качества продукции. (Пер. с англ. - 2-е рус. изд. -М.: Изд-во стандартов, 1989,- 96 стр.

1) сугубо практическая направленность на решение,

2) минимальный математический аппарат

3) написана в форме учебного пособия (в Публичной библиотеке - ).

2. ГОСТ 15895-77 (ст. СЭВ 547-84). Статистические методы управления качеством продукции. Термины и определения (100 терм. и опр.)

3. ГОСТ 18242-72 (ст. СЭВ 548-77, ст. СЭВ 1672-79). Качество продукции. Статистический приемочный контроль по альтернативному признаку. Одноступенчатые и двухступенчатые корректируемые планы контроля (аналог ИСО 2859)

4. ГОСТ 18321-73 (ст. СЭВ 1934-79). Качество продукции. Статистические методы управления. Правила отбора единиц в выборку.

5. ГОСТ 16493-70. Качество продукции. Статистический приемочный контроль по альтернативному признаку. Случай недопустимости дефектных изделий в выборке.

6. ГОСТ 20736-73 (ст. СЭВ 1672-79). Качество продукции.

Статистический приемочный контроль по количественному признаку при нормальном распределении контролируемого параметра.

- 5 степеней контроля: 1, 2, 3, 4, 5. Основной - 4.

- 3 уровня контроля - нормальный, усиленный и облегченный

7. ГОСТ 24660-81 Статистический приемочный контроль по альтернативному признаку на основе экономических показателей.

8. СТ СЭВ 293-76 Непрерывный статистический приемочный контроль качества продукции по альтернативному признаку

9. РД 50-605-86 Методические указания по применению стандартов на статистический приемочный контроль

10.ГОСТ 15893-77 (СТ СЭВ 547-77) Статистическое регулирование трудовых процессов при нормальном распределении контрольных пар

11.ГОСТ 24031-80 (СТ СЭВ 2835-80) Статистическое регулирование технологического процесса методом учета дефектов с применением контрольных карт

12. ГОСТ 20427-75 (СТ СЭВ 1191-78) Статистическое регулирование технологического процесса методом кумулятивных сумм выборочного среднего

13.ГОСТ 20737-75 Статистическое регулирование технологического процесса методом групп качества.

14. ГОСТ 21406-75 Статистическое регулирование технологического процесса методом кумулятивных сумм выборочных характеристик рассеивания

15.ГОСТ 22248-76 Статистическое регулирование технологического процесса методом кумулятивных сумм числа дефектов и дефективных единиц.