Анализ качества продукции на конкурентоспособность предприятия

Внешние факторы в условиях рыночных отношений способствуют формированию качества продукции. К ним в первую очередь можно отнести: требования рынка, т.е. покупателей, конкуренцию и т.д.

Все эти факторы  связаны между  собой и влияют на качество продукции.

5. Семь инструментов  качества.

Один из базовых принципов управления качеством состоит в принятии решений на основе фактов. Наиболее полно это решается методом моделирования  процессов, как производственных, так  и управленческих инструментами  математической статистики. Однако, современные статистические методы довольно сложны для восприятия и широкого практического использования  без углубленной математической подготовки всех участников процесса. К 1979 году Союз японских ученых и инженеров (JUSE) собрал воедино семь достаточно простых в использовании наглядных методов анализа процессов. При всей своей простоте они сохраняют связь со статистикой и дают профессионалам возможность пользоваться их результатами, а при необходимости - совершенствовать их.

Причинно-следственная диаграмма (диаграмма Ишикавы)

Диаграмма типа 5М рассматривает  такие компоненты качества, как “человек”, “машина”, “материал”, “метод”, “контроль”, а в диаграмме типа 6М к ним  добавляется компонент “среда”. Применительно к решаемой задаче квалиметрического анализа, для компоненты “человек” необходимо определить факторы, связанные с удобством и безопасностью выполнения операций; для компоненты “машина” - взаимоотношения элементов конструкции анализируемого изделия между собой, связанные с выполнением данной операции; для компоненты “метод” - факторы, связанные с производительностью и точностью выполняемой операции; для компоненты “материал” - факторы, связанные с отсутствием изменений свойств материалов изделия в процессе выполнения данной операции; для компоненты “контроль” - факторы, связанные с достоверным распознаванием ошибки процесса выполнения операции; для компоненты “среда” - факторы, связанные с воздействием среды на изделие и изделия на среду.

 

 Пример  диаграммы Ишикавы

Контрольные листки

Контрольные листки могут применяться как при контроле по качественным, так и при контроле по количественным признакам.

 

 

 

 

   

 

Гистограммы

Гистограммы – один из вариантов  столбчатой диаграммы, отображающий зависимость  частоты попадания параметров качества изделия или процесса в определенный интервал значений от этих значений.

Гистограмма строится следующим образом:

Определяем наибольшее значение показателя качества.

Определяем наименьшее значение показателя качества.

Определяем диапазон гистограммы  как разницу между наибольшим и наименьшим значением.

Определяем число интервалов гистограммы. Часто можно пользоваться приближенной формулой:

(число интервалов) = Ц (число  значений показателей качества)

Например, если число показателей = 50, число интервалов гистограммы = 7.

Определяем длину интервала гистограммы = (диапазон гистограммы) / (число интервалов).

Разбиваем диапазон гистограммы на интервалы.

Подсчитываем число попаданий  результатов в каждый интервал.

Определяем частоту попаданий  в интервал = (число попаданий)/(общее число показателей качества)

Строим столбчатую диаграмму 

Диаграммы разброса

Диаграммы разброса представляют из себя графики вида, изображенного  ниже, которые позволяют выявить  корреляцию между двумя различными факторами.

 

 

Диаграмма разброса: Взаимосвязи показателей качества практически нет.

 

Диаграмма разброса: Имеется прямая взаимосвязь между показателями качества

 

Диаграмма разброса: Имеется обратная взаимосвязь между показателями качества

Анализ Парето

Анализ Парето получил свое название по имени итальянского экономиста Вилфредо Парето, который показал, большая часть капитала (80%) находится в руках незначительного количества людей (20%). Парето разработал логарифмические математические модели, описывающие это неоднородное распределение, а математик М.Оа. Лоренц представил графические иллюстрации.

Правило Парето - “универсальный”  принцип, который применим во множестве  ситуаций, и без сомнения - в решении  проблем качества. Джозеф Джуран отметил  “универсальное” применение принципа Парето к любой группе причин, вызывающих то или иное последствие, причем большая часть последствий вызвана малым количеством причин. Анализ Парето ранжирует отдельные области по значимости или важности и призывает выявить и в первую очередь устранить те причины, которые вызывают наибольшее количество проблем (несоответствий).

Анализ Парето как правило иллюстрируется диаграммой Парето (рис. ниже), на которой  по оси абсцисс отложены причины  возникновения проблем качества в порядке убывания вызванных  ими проблем, а по оси ординат – в количественном выражении сами проблемы, причем как в численном, так и в накопленном (кумулятивном) процентном выражении.

На диаграмме отчетливо видна  область принятия первоочередных мер, очерчивающая те причины, которые вызывают наибольшее количество ошибок. Таким образом, в первую очередь, предупредительные мероприятия должны быть направлены на решение проблем именно этих проблем.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Диаграмма Парето

Стратификация

В основном, стратификация - процесс  сортировки данных согласно некоторым критериям или переменным, результаты которого часто показываются в виде диаграмм и графиков

Мы можем классифицировать массив данных в различные группы (или  категории) с общими характеристиками, называемыми переменной стратификации. Важно установить, которые переменные будут использоваться для сортировки.

Стратификация - основа для других инструментов, таких как анализ Парето или диаграммы рассеивания. Такое  сочетание инструментов делает их более  мощными.

На рисунке приведен пример анализа  источника возникновения дефектов. Все дефекты (100%) были классифицированы на четыре категории – по поставщикам, по операторам, по смене и по оборудованию. Из анализа представленных донных наглядно видно, что наибольший вклад в наличие дефектов вносит в данном случае «поставщик 1».

 

Стратификация данных.

Контрольные карты

Контрольные карты – специальный  вид диаграммы, впервые предложенный В. Шухартом в 1925 г. Контрольные карты  имеют вид, представленный на рис. 4.12. Они отображают характер изменения  показателя качества во времени.  

  

 

Общий вид контрольной карты 

Контрольные карты по количественным признакам 

Контрольные карты по количественным признакам - это как правило сдвоенные  карты, одна из которых изображает изменение  среднего значения процесса, а 2-я - разброса процесса. Разброс может вычисляться или на основе размаха процесса R (разницы между наибольшим и наименьшим значением), или на основе среднеквадратического отклонения процесса S.

В настоящее время обычно используются x- S карты, x - R карты используются реже.

Контрольные карты по качественным признакам 

Карта для доли дефектных изделий (p - карта)

В p - карте подсчитывается доля дефектных  изделий в выборке. Она применяется, когда объем выборки - переменный.

Карта для числа дефектных изделий (np - карта)

В np - карте подсчитывается число  дефектных изделий в выборке. Она применяется, когда объем  выборки - постоянный.

Карта для числа дефектов в выборке (с - карта)

В с - карте подсчитывается число  дефектов в выборке.

Карта для числа дефектов на одно изделие (u - карта)

В u - карте подсчитывается число  дефектов на одно изделие в выборке.

 Бланк контрольной карты 

 

 

Использованию перечисленных выше групп статистических методов посвящена  обширная специальная литература (Более  подробную информацию Вы можете получить из книги "Менеджмент систем качества", Учебное пособие/ М.Г. Круглов, С.К. Сергеев, В.А. Такташов, В.Г. Фирстов, Г.М. Шишков. М.: ИПК Издательство стандартов, 1997). Безусловно, при создании систем качества эти методы следует внедрять от простых - к сложным.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6 Технология качества

По данным исследователей, около 80% всех дефектов, которые выявляются в процессе производства и использования  изделий, обусловлены недостаточным  качеством процессов разработки концепции изделия, конструирования и подготовки его производства. Около 60% всех сбоев, которые возникают во время гарантийного срока изделия, имеют свою причину в ошибочной, поспешной и несовершенной разработке. По данным исследовательского отдела фирмы Дженерал Моторс, США, при разработке и производстве изделия действует правило десятикратных затрат - если на одной из стадий круга качества изделия допущена ошибка, которая выявлена на следующей стадии, то для ее исправления потребуется затратить в 10 раз больше средств, чем если бы она была обнаружена вовремя. Если она была обнаружена через одну стадию - то уже в 100 раз больше, через две стадии - в 1000 раз и т.д. Концепция всеобщего менеджмента качества требует изменения подхода к разработке новой продукции, поскольку ставится вопрос не просто поддержания определенного, пусть и достаточно высокого, уровня качества, а удовлетворенность потребителя.

Серьезная работа по повышению деловой  культуры, которая необходима для  общего подъема качества во всех звеньях, во многом касается технологий разработки и подготовки производства продукции. Для того, чтобы снизить затраты, учесть в большей степени пожелания потребителей и сократить сроки разработки и выхода на рынок продукции, применяют специальные технологии разработки и анализа разработанных изделий и процессов:

технологию развертывания функций  качества (QFD - Quality Function Deployment), которая  представляет из себя технологию проектирования изделий и процессов, позволяющую  преобразовывать пожелания потребителя  в технические требования к изделиям и параметрам процессов их производства;

функционально - стоимостный анализ (ФСА) - технологию анализа затрат на выполнение изделием его функций; ФСА  проводится для существующих продуктов  и процессов с целью снижения затрат, а также для разрабатываемых продуктов с целью снижения их себестоимости;

FMEA - анализ (Failure Mode and Effects Analysis) - технологию  анализа возможности возникновения  и влияния дефектов на потребителя; FMEA проводится для разрабатываемых  продуктов и процессов с целью снижения риска потребителя от потенциальных дефектов;

функционально - физический анализ (ФФА) - технология анализа качества предлагаемых проектировщиком  технических решений, принципов  действия изделия и его элементов; ФФА проводится для разрабатываемых продуктов и процессов.

При внедрении  систем качества по стандартам ИСО 9000 требуется, чтобы производитель  внедрял методы анализа проектных  решений, причем такому анализу должны подвергаться как входные данные проекта, так и выходные. Поэтому  предприятия, создающие или развивающие системы качества, обязательно применяют либо типовые технологии анализа (ФСА, FMEA, ФФА), либо используют собственные технологии с аналогичными возможностями. Использование типовых технологий предпочтительно, поскольку результаты понятны не только производителю, но и потребителю, и в полной мере выполняют функцию доказательств качества.

Функционально - стоимостной анализ (ФСА)

ФСА начал  активно применяться в промышленности начиная с 60-х годов, прежде всего  в США. Его использование позволило снизить себестоимость многих видов продукции без снижения ее качества и оптимизировать затраты на ее изготовление. ФСА остается и по сей день одним из самых популярных видов анализа изделий и процессов. ФСА является одним из методов функционального анализа технических объектов и систем, к этой же группе методов относятся ФФА и FMEA. Все виды функционального анализа основываются на понятии функции технического объекта или системы - проявлении свойств материального объекта, заключающегося в его действии (воздействии или противодействии) по изменению состояния других материальных объектов. При проведении ФСА определяют функции элементов технического объекта или системы и проводят оценку затрат на реализацию этих функций с тем, чтобы эти затраты, по возможности, снизить. Проведение ФСА включает следующие основные этапы:

1-й этап: этап последовательного построения  моделей объекта ФСА (компонентной, структурной, функциональной); модели  строят или в форме графов, или в табличной (матричной)  форме;