Семь простых японских методов. Семь простых методов управления качеством»: краткая характеристика, целевое назначение и возможности применения в практике деятельности организации на примерах

Семь простых японских методов

Семь простых японских методов. Семь простых методов управления качеством»: краткая характеристика, целевое назначение и возможности применения в практике деятельности организации на примерах

В процессе изготовления изделия существует множество факторов, оказывающих влияние на его показатели качества. Оценивая производственный процесс с точки зрения изменения качества, можно рассматривать его как некую совокупность причин изменчивости.

Эти причины и приводят к появлению, как бездефектных изделий, так и дефектных. Если деталь соответствует чертежу (стандарту) она бездефектна, если нет, то – дефектна.

Сплошной контроль качества изделий в массовом производстве: во-первых, не обеспечивает гарантию 100% качества, а во-вторых, является очень затратным.

Применение статистических методов – весьма действенный путь разработки новой технологии и контроля качества производственных процессов. Многие ведущие фирмы активно используют статистические методы и считают целесообразным тратить до 100 часов в год на обучение сотрудников этим методам.

Статистические методы управления качеством – это философия, политика, система, методология, а также технические средства управления качеством на основе измерений, анализа, испытаний, контроля, данных по эксплуатации, экспертных оценок и любой другой информации, позволяющей принимать, достоверные, обоснованные, доказательные решения. Информация должна быть своевременной, объективной и достоверной.

Массовое применение получили следующие статистические методы:

1. Контрольные листки;

2. Графики и диаграммы на плоскости;

3. Диаграмма Парето;

4. Расслоение (стратификация), диаграммы разброса (рассеяния);

5. Диаграмма Исикавы («рыбья кость»);

6. Гистограммы;

7. Контрольные карты (Шухарта).

Широкое внедрение в практику работы российских предприятийсеми простых японских методов – необходимое условие быстрого прогресса в производстве качественной продукции.

Этот шаг не требует значительных затрат, если только не считать организации широкомасштабного обучения рабочих и специалистов статистическим методам и внедрения их в производство.

Обучение и организация производства плюс система стимулирования за качество – вот ключевые моменты российского качества.

Рекомендации по применению семи простых японских методов

1. Необходимо четко определить источник данных (где собираются данные: рабочее место, станок, рабочий; кто собирает данные: контролер, рабочий; периодичность сбора данных: каждая 5-я деталь, 1-я смена, каждый час и т.п.; материал, из которого изготавливают детали: марка, партия; и т.д.

2. Необходимо подобрать метод измерения, приборы и контрольные приспособления. Очевидно, что средства измерения и контрольные приспособления должны быть аттестованы (поверены), а персонал должен быть обучен.

3. Необходимо определить перечень всех характеристик, которые подлежат измерению.

4. Необходимо разработать простую и удобную для дальнейшей обработки данных форму их регистрации. Рекомендуется использовать количественные данные.

Контрольные листки

Контрольный листок – это бумажный бланк, на котором заранее напечатаны контролируемые параметры и форма, куда необходимо заносить параметры. Это делается для того, чтобы можно было легко и точно записывать данные измерений.

При необходимости на контрольном листке может быть приведен эскиз детали или схема, на которых делаются пометки, показывающие местонахождение дефектов (например: контрольный листок локализации дефектов).

На контрольном листке обязательно должна быть следующая информация:

– наименование и обозначение детали, номер партии (заказа), из которой взяты детали, общее количество проверенных деталей;

– обозначение техпроцесса, производственная операция;

– номер цеха, участка, где изготавливались детали;

– марка станка и его заводской номер;

– марка материала, из которого изготавливались детали;

– дата и время изготовления деталей, рабочая смена;

– фамилии рабочих, изготовивших детали и их квалификация;

– фамилия, работника, проводившего измерения и заполнение формы и его квалификация;

– информация о методике и средствах измерения (марка измерительного прибора, заводской номер, контрольное приспособление и т.п.)

Графики и диаграммы на плоскости

Наиболее распространенными средствами наглядного представления количественных данных являются графики и диаграммы.

С их помощью можно объединять большие объемы информации, используя при этом небольшие участки бумаги, и сообщать результаты анализа определенной комплексной проблемы наглядно, сжато и ясно.

Примерами могут служить:

– линейные графики;

– столбчатые диаграммы;

– круговые диаграммы.

Диаграмма Парето

Причины изменений качества бесчисленны, а их воздействие на качество различно. Все возможные причины можно разделить на две группы:

– «немногочисленные существенно важные», которые оказывают существенное воздействие на качество;

– «многочисленные несущественные», охватывающие большое количество причин, но незначительно воздействующие на качество.

Очевидно, что при проведении анализа причин появления дефектов необходимо найти существенно важные причины, вызывающие появление дефектов, выделить и устранить их.

Массивы различных данных трудно анализировать, пока они не представлены в наглядной и понятной форме.

Анализ Паретоэто метод классификации причин возникновения дефектов на «немногочисленные существенно важные» и «многочисленные несущественные». В большинстве случаев подавляющее число дефектов и связанных с ними потерь возникает из-за относительно небольшого количества причин.

Анализ Парето ранжирует отдельные области по значимости или важности и дает возможность выявить и в первую очередь устранить те причины, которые вызывают наибольшее количество проблем ( несоответствий).

Схема, построенная на основе группирования по дискретным признакам, ранжированная в порядке убывания (например, по частоте появления) и показывающая кумулятивную (накопленную) частоту, называется диаграммой Парето (рис. 3).

Рис. 3 Пример диаграммы Парето

1 – ошибки в процессе производства; 2 – некачественное сырье;

3 – некачественные орудия труда; 4 – некачественные шаблоны;

5 – некачественные чертежи; 6 – прочее;

А – относительная кумулятивная (накопленная) частота, %;

n – число бракованных единиц продукции.

Приведенная диаграмма построена на основе группирования бракованной продукции по видам брака и расположения в порядке убывания числа единиц бракованной продукции каждого вида. Она позволяет произвести сравнение ранжированных факторов, определяющих проблемы качества.

Диаграмму Парето можно использовать очень широко. С ее помощью можно оценить эффективность принятых мер по улучшению качества продукции, построив ее до и после внесения изменений.

Анализ Паретопредставляет собой один из инструментов для идентификации и концентрации внимания на немногочисленных жизненно важных факторах, влияющих на качество (иллюстрируется диаграммой Парето).

Расслоение (стратификация)

Распределение полученных данных на отдельные группы (слои) по определенному признаку в зависимости от выбранного фактора называется расслоением или стратификацией.

В качестве стратифицирующего фактора могут быть выбраны любые параметры, определяющие особенности условий возникновения и получения данных.

Расслоение можно осуществить:

– по исполнителям (по полу, стажу работы, квалификации и т.д.); – по машинам и оборудованию (по новому или старому, марке, типу и т.д.); – по материалу (по месту производства, партии, виду, качеству сырья и т.д.);

– по способу производства (по температуре, технологическому приему и т.д.).

В торговле может быть осуществлено расслоение по районам, фирмам, продавцам, видам товара, сезонам и т.п.

Расслоение помогает выяснить причину появления дефекта, если обнаруживается разница в данных между слоями.

При подготовке к сбору данных по какой либо проблеме необходимо тщательно продумать разделение данных на группы при их занесении в форму.

Диаграмма разброса (рассеяния)применяется для выявления зависимости (корреляции) одних показателей от других или для определения степени корреляции между n парами данных для переменных x и y:

(x1,y1), (x2,y2), …, (xn, yn).

Эти данные наносятся на график (диаграмму разброса), и для них вычисляется коэффициент корреляции по формуле

,

,

,

где

ковариация;

стандартные отклонения случайных переменных x и у;

n – размер выборки (количество пар данных – хi и уi);

и – среднеарифметические значения хi и уi cоответственно.

Рассмотрим различные варианты диаграмм разброса (или полей корреляции) на рис. 4.

Рис. 4 Варианты диаграмм разброса.

В случае:

а) можно говорить о положительной корреляции (с ростом x увеличивается y);

б) проявляется отрицательная корреляция (с ростом x уменьшается y);

в) при росте x y может как расти, так и уменьшаться, говорят об отсутствии корреляции. Но это не означает, что между ними нет зависимости, между ними нет линейной зависимости. Очевидная нелинейная (экспоненциальная) зависимость представлена и на диаграмме разброса г).

Коэффициент корреляции всегда принимает значения в интервале , т.е. при r>0 – положительная корреляция, при r=0 – нет корреляции, при r

Источник: https://infopedia.su/12x644a.html

Семь простых методов управления качеством»: краткая характеристика, целевое назначение и возможности применения в практике деятельности организации на примерах — Студопедия

Семь простых японских методов. Семь простых методов управления качеством»: краткая характеристика, целевое назначение и возможности применения в практике деятельности организации на примерах

К их числу относится 7 методов:

1.Стратификация (расслоение) – инструмент, позволяющий произвести селекцию данных, отражающих требуемую информацию о процессе в соответствии с различными факторами.

Данные, разделенные на группы в соответствии с их особенностями называют слоями (стратами).

Расслаивание осуществляется по исполнителям (квалификация, стаж, пол), по материалу, по партии, по производству, по оборудованию и машинам (новое, старое, марка, срок службы).

2. Графики – дают возможность не только оценить состояние на данный момент, но и спрогнозировать отдаленный результат по тенденциям на процесс, который можно спрогнозировать. Различают:

– ломаная линия;

– Столбчатый график – представляет собой зависимость, выраженную высотой столбика. При построении столбчатого графика по оси ординат откладывается количество (численное значение), а по оси абсцисс факторы. Каждому фактору соответствует столбик;

– круговой график – показывает соотношение параметра в целом и его составных частей;

– ленточный график – используют для наглядного представления соотношения составляющих какого-то параметра и одновременно для выражения изменения этих составляющих в течение времени. Для построения этого графика чертят прямоугольник, делят его на одинаковые горизонтальные участки (время анализа, месяц), наверху шкала измеряемого параметра, внизу смены;

– Z – образный график используют для оценки общих тенденций при регистрации по месяцам фактических данных (объем сбыта, Объем производства и т. д.). График строится следующим образом:

1)откладывают значение параметра по месяцам с января по декабрь (абсцисса – время, ордината – количество) и соединяют отрезками прямой, получается график, образуемый ломаной линией;

2)вычисляется кумулятивная сумма за каждый месяц и строят соответствующий график;

3)вычисляются итоговые значения, изменяющиеся от месяца к месяцу.

3. Гистограмма – это инструмент, позволяющий зрительно оценить распределение статистических данных, сгруппированных по частоте попадания данных в данный интервал. Гистограмма – это столбиковая диаграмма, показывающая статистическую картину поведения процесса. Применяется:

– для демонстрации характера изменчивости;

– получения визуальной информации о ходе процесса;

– принятия решений о фокусе усилий по улучшению.

Порядок построения:

1)сбор данных;

2) определение макс., мин, значения и размаха;

3) разделение на интервалы;

4) определение ширины интервала (полученные данные распределяются по интервалам, подсчитываем число значений, попавших в интервал;

5) построение гистограммы.

Информацию о характере распределения можно получить:

– по форме (колокообразное, гребенка, распределение с обрывом справа, плато и т. д.);

– если центр рассеивания смещен: наряду со случайными равновозможными факторами на рассеивание параметров качества влияют постоянные факторы. Причины: не случайные отклонения от методик, а заложенные в типовой методике, процессе, рецептуре несоответствие при проектировании и разработке продукции.

4. Контрольная карта – инструмент для сбора данных и их автоматического упорядочивания с целью дальнейшего использования собранной информации. Используется в виде графиков, полученных в ходе технологического процесса. Графики определяют динамику процесса.

5. Диаграмма рассеивания – инструмент, позволяющий определить вид и тесноту связи двух рассматриваемых параметров процесса. Используется для выявления причинно-следственных связей показателей качества и влияющих факторов. Диаграмма рассеивания строится как график зависимости между двумя параметрами (зависимость прямая, обратная, отсутствует, криволинейная).

6. Причинно-следственная диаграмма Исикавы – инструмент, который позволяет выявить наиболее существенные факторы или причины, которые влияют на конечный результат.

Порядок построения:

– выбор цели;

– составление списка факторов, которые влияют на данную проблему (метод мозгового штурма);

– группировка факторов по родству в группы, подгруппы с различной степенью детализации;

– построение диаграммы;

– установление значимости каждого фактора.

7. Диаграмма Парето – инструмент, позволяющий представить и выявить основные факторы, влияющие на исследуемую проблему и распределить условия для ее решения. 2 вида: по результатам и по причинам.

Этапы анализа Парето:

– выбор цели (объект исследования, способ классификации);

– организация наблюдений, разработка контрольного листка;

– анализ наблюдений наиболее значимых факторов, бланк-таблицы по каждому признаку;

– построение диаграммы;

– построение кривой Парето;

– корректирующие действия;

– построение диаграммы Парето.

При исследовании диаграммы Парето методом анализа причин является АВС – анализ. Кривая Парето делится на 3 части:

– небольшое число факторов, но которые сильно влияют (группа А -80% дефектов или затрат);

– группа В является промежуточной – 10-20%

– малозначительные факторы – группа С 5-10%.

Источник: https://studopedia.ru/2_5405_sem-prostih-metodov-upravleniya-kachestvom-kratkaya-harakteristika-tselevoe-naznachenie-i-vozmozhnosti-primeneniya-v-praktike-deyatelnosti-organizatsii-na-primerah.html

Поделиться:
Нет комментариев

    Добавить комментарий

    Ваш e-mail не будет опубликован. Все поля обязательны для заполнения.