Семь инструментов контроля качества
Для анализа результатов контроля качества широкое распространение получили методы статистического контроля качества, которые представляют записи статистических данных о процессах изготовления продукции или предоставления услуг. Наиболее известные из них «семь инструментов контроля качества», которые сначала широко применялись в кружках качества в Японии, а затем, благодаря своей эффективности и доступности для рядовых работников, распространились и по другим странам. Инструменты качества: · Диаграмма Парето; · Причинно-следственный анализ; · Группировка данных по общим признакам; · Контрольный лист; · Гистограмма; · Диаграмма разброса; · График и контрольная карта. По мнению Каору Исикавы применение перечисленных методов позволяет решить 95% любых проблем, возникающих на производстве.[7] Исходя из поставленной задачи, разрабатывается система применения методов качества. Разработанная система не обязательно должна содержать все 7 методов. Порядок применения инструментов контроля качества в системе также может быть различный, в зависимости от установленной цели. Далее будут рассмотрены два инструмента качества: гистограмма и диаграмма разброса. Метод «Гистограмма»
Гистограмма - один из инструментов статистического контроля качества. Метод гистограмм применяется везде, где требуется проведение анализа точности и стабильности процесса, наблюдение за качеством продукции, отслеживание существенных показателей производства. Целью метода является контроль действующего процесса и выявление проблем, подлежащих первоочередному решению. Данный метод - один из наиболее распространенных методов, помогающих интерпретировать данные по исследуемой проблеме. Благодаря графическому представлению имеющейся количественной информации, можно увидеть закономерности, трудно различимые в простой таблице с набором цифр, оценить проблемы и найти пути их решения. План действий: 1. Собрать данные для измеряемых (контролируемых) параметров действующего процесса. 2. Построить гистограмму. 3. Проанализировать гистограмму: · определить тип распределения данных (нормальное, несимметричное, бимодальное и т. д.); · выяснить вариабельность процесса; · при необходимости осуществить анализ нормального распределения с использованием математического аппарата. 4. Ответить на вопрос: "Почему распределение именно такое, и о чем это говорит?" Для осмысления качественных характеристик изделий, процессов, производства (статистических данных) и наглядного представления тенденции изменения наблюдаемых значений применяют графическое изображение статистического материала, т. е. строя гистограмму распределения. Гистограмма - один из вариантов столбиковой диаграммы, позволяющий зрительно оценить распределение статистических данных, сгруппированных по частоте попадания в определенный (заранее заданный) интервал. Собранные данные служат источником информации в процессе анализа с использованием различных статистических методов и выработке мер по улучшению качества процессов. Порядок построения гистограммы: 1. Собрать данные, выявить максимальное и минимальное значения и определить диапазон (размах) гистограммы. 2. Полученный диапазон разделить на интервалы, предварительно определив их число (обычно 5-20 в зависимости от числа показателей) и определить ширину интервала. 3. Все данные распределить по интервалам в порядке возрастания: левая граница первого интервала должна быть меньше наименьшего из имеющихся значений. 4. Подсчитать частоту каждого интервала. 5. Вычислить относительную частоту попадания данных в каждый из интервалов. 6. По полученным данным построить гистограмму - столбчатую диаграмму, высота столбиков которой соответствует частоте или относительной частоте попадания данных в каждый из интервалов: · наносится горизонтальная ось, выбирается масштаб и откладываются соответствующие интервалы; · затем строится вертикальная ось, на которой также выбирается масштаб в соответствии с максимальным значением частот.[8] Затем производится анализ формы гистограммы: 1) Обычная (симметричная, колоколообразная) форма(рисунок 3). Среднее значение гистограммы соответствует середине размаха данных. Максимальная частота также приходится на середину и постепенно уменьшается к обоим концам. Форма симметричная. Рисунок 3 – Обычное распределение
Такая форма гистограммы встречается наиболее часто. Она свидетельствует о стабильности процесса. 2) Отрицательно скошенное распределение (положительно скошенное распределение) (рисунок 4). Среднее значение гистограммы располагается правее (левее) середины размаха данных. Частоты резко уменьшаются при движении от центра гистограммы вправо (влево) и медленно влево (вправо). Форма ассиметричная. Рисунок 4 - Отрицательно скошенное распределение
Такая форма образуется либо, если верхняя (нижняя) граница регулируется теоретически или по значению допуска либо, если правое (левое) значение невозможно достигнуть. 3) Распределение с обрывом справа (распределение с обрывом слева) (рисунок 5). Среднее значение гистограммы располагается далеко правее (левее) середины размаха данных. Частоты очень резко уменьшаются при движении от центра гистограммы вправо (влево) и медленно влево (вправо). Форма ассиметричная. Рисунок 5 – Распределение с обрывом справа
Такая форма часто встречается в ситуации стопроцентного контроля изделий по причине плохой воспроизводимости процесса. 4) Гребенка (мультимодальный тип) (рисунок 6). Интервалы через один или два обладают более низкими (высокими) частотами. Рисунок 6 – Мультимодальное распределение
Такая форма образуется либо, если количество единичных наблюдений, входящих в интервал, колеблется от интервала к интервалу либо, если применяется определенное правило округления данных. 5) Гистограмма, не имеющая высокой центральной части (плато) (рисунок 7). Частоты в середине гистограммы примерно одинаковые (для плато все частоты примерно равны). Рисунок 7 – Распределение «Плато»
Такая форма встречается, если объединяется несколько распределений со средними значениями близко расположенными друг к другу. Для дальнейшего анализа рекомендуется применить метод стратификации. 6) Двухпиковый тип (бимодальный тип) (рисунок 8). В окрестностях середины гистограммы частота низкая, но с каждой стороны есть по пику частот. Рисунок 8 – Бимодальное распределение
Данная форма встречается, если объединяется два распределения со средними значениями, далеко отстоящими друг от друга. Для дальнейшего анализа рекомендуется применить метод стратификации. 7) Гистограмма с провалом (с «вырванным зубом») (рисунок 9). Форма гистограммы близка к распределению обычного типа, но есть интервал с частотой ниже, чем в обоих соседних интервалах. Рисунок 9 – Распределение с провалом
Данная форма встречается, если ширина интервала не кратна единице измерения, если неправильно считаны показания шкалы и др. 8) Распределение с изолированным пиком(рисунок 10). Совместно с обычной формой гистограммы появляется небольшой изолированный пик. Рисунок 10 – Распределение с изолированным пиком
Такая форма образуется при включении небольшого количества данных из другого распределения, например, если нарушена управляемость процесса, произошли ошибки при измерении или произошло включение данных из другого процесса.[9] Можно выделить следующие достоинства данного инструмента: · Наглядность, простота освоения и применения. · Управление с помощью фактов, а не мнений. · Позволяет лучше понять вариабельность, присущую процессу, глубже взглянуть на проблему и облегчить нахождение путей ее решения.
Популярное: Личность ребенка как объект и субъект в образовательной технологии: В настоящее время в России идет становление новой системы образования, ориентированного на вхождение... ©2015-2024 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (267)
|
Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку... Система поиска информации Мобильная версия сайта Удобная навигация Нет шокирующей рекламы |