Инструменты качества

Инструменты качества Разработали: к. т. н. , доцент Исакова Н. В. студент гр. 1015 Хазиев Р. Р.

Один из базовых принципов управления качеством состоит в принятии решений на основе фактов. Наиболее полно это решается методом моделирования процессов инструментами математической статистики. 2

Однако, современные статистические методы довольно сложны для понимания и использования. Для этой цели были разработаны семь простых инструментов статистического контроля качества. 3

Гистограмма Контрольный листок Контрольная карта Инструменты качества Диаграмма Диаграмма Парето разброса Причинно-следственная Стратификация диаграмма Исикавы 4

Контрольный листок o. Контрольный листок – инструмент для сбора данных и автоматического их упорядочения для облегчения дальнейшего использования собранной информации 5

Виды контрольных листков: o Для регистрации распределения измеряемого параметра в ходе производственного процесса o Для регистрации видов дефектов o Для оценки воспроизводимости работоспособности технологического процесса 6

Контрольный листок для регистрации измеряемого параметра в ходе производственного процесса 7

Контрольный листок видов дефектов 8

Контрольный листок для оценки воспроизводимости и работоспособности техпроцесса Производство/цех 2126 -1802014 Характеристика Дата 362 Крышка -0, 012 22. 04 г. Ø 47 N 6 -0, 028 Кто проверил Инструмент Предельные Расчеты произвел Урасинова О. А. Микрометр значения Урасинова О. А. Ø 46, 988 Хуснуллина Э. А. Ø 46, 972 Хуснуллина Э. А. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Дата/ время 9: 00 46, 97 46, 98 46, 98 46, 97 11: 00 46, 96 46, 97 46, 98 46, 99 46, 98 46, 97 46, 98 46, 97 13: 00 46, 97 46, 98 46, 97 46, 98 46, 97 46, 98 15: 00 46, 97 46, 98 46, 98 46, 97 46, 98 17: 00 46, 97 46, 98 46, 99 46, 98 46, 97 46, 98 Ф. И. О. рабочего и наладчика Богомолов 9

Контрольные карты o. Инструмент, позволяющий отслеживать ход протекания процесса и воздействовать на него, предупреждая его отклонения от предъявляемых к процессу требований 10

11

Типы контрольных карт o ( X-R) – карта: показателями качества служат непрерывные величины (длина, вес, o X - карта: данные о концентрация), несущие процессе поступают наибольшее количество через большие информации о процессе интервалы времени или группирование данных неэффективно. Подгрупп нет - нельзя вычислить значение R 12

o рn-карта, р-карта: применяются в тех случаях, когда показатель качества представлен числом дефектных изделий o c – карта, u – карта: или долей используется в тех случаях, когда анализ и управление процессом ведутся по дефектам в продукции 13

Контрольные карты q. Позволяют определить устойчивость технологического процесса и время нарушения этого состояния q. Исключают необычную вариацию, отделяя вариации, обусловленные определенными причинами, от тех, что обусловлены случайными причинами 14

Контрольные карты применяются oдля анализа состояния техпроцесса с целью обнаружения дестабилизирующих воздействий, oдля отслеживания текущего состоянием и остановками или регулировками техпроцесса. 15

Контрольная карта управляемого процесса oзначения характеристики (показателя качества) находятся внутри контрольных пределов, представляющих собой максимально допустимые пределы изменения значений контролируемого показателя качества 16

Контрольная карта неуправляемого процесса o значения характеристики (показателя качества) находятся за контрольными пределами или принимают какую-нибудь необычную форму 17

Оценка результата по контрольной карте. Серия o это проявление такого состояния, когда точки неизменно оказываются по одну сторону от средней линии; число таких точек называется длиной серии. 18

Тренд 46, 988 ВКП 46, 986 +2, 5 у 46, 984 46, 982 ЦЛ 46, 98 46, 976 +2, 5 у 46, 974 46, 972 НКП 46, 97 o Точки образуют непрерывно повышающуюся или понижающуюся линию 19

Приближение к контрольным пределам o Имеются точки, которые приближаются к контрольным пределам ± 3 , причем если 2 или 3 точки оказываются за линиями ± 2, 5 σ, то такой случай рассматривается как ненормальный 20

Приближение к центральной линии o Большинство точек концентрируется внутри центральных линий 1. 5σ, делящих пополам расстояние между центральной линией и каждой из контрольных линий. Возможно, это обусловлено неподходящим способом разбиения на подгруппы. 21

Периодичность o На ломаной линии имеются периодически повторяющиеся подъемы и спады через примерно одинаковые интервалы времени. В этом случае процесс также считается неустойчивым. 22

Метод стратификации (расслаивание данных) o. Метод расслаивания исследуемых статистических данных - инструмент, позволяющий произвести селекцию данных, отражающую требуемую информацию о процессе. 23

Метод 5 М В производственных процессах часто используется метод 5 М М учитываются факторы: - человека (man); - машины (machine); - материала (material); - метод (method); - измерения (measurement). 24

Диаграмма Парето o. Диаграмма Парето — инструмент, позволяющий распределить усилия для разрешения возникающих проблем и выявить основные причины, с которых нужно начинать действовать 25

Принцип Парето - установление приоритетов в очередности проведения работ; - приоритет отдается тем действиям, которые внесут наибольший вклад o в процесс улучшения. 26

Диаграмма Парето: o По результатам o По причинам - деятельности - отражает причины проблем, возникающих выявляет главную проблему и отражает в ходе производства, и нежелательные используется для результаты выявления главной из деятельности по них: следующим критериям: · Рабочий · Качество · Оборудование · Себестоимость · Сырье · Сроки поставок · Метод работы · Безопасность 27

Построение диаграммы Парето 1. Определение проблем, подлежащих исследованию, и способа сбора данных 2. Разработка контрольного листка для регистрации данных с перечнем видов собираемой информации 3. Заполнение листка регистрации данных и подсчет итогов. 4. Разработка бланка таблицы 5. Расположение данных, полученных по каждому проверяемому признаку, в порядке значимости и заполнение таблицы 6. Построение одной горизонтальной и двух вертикальных осей 7. Построение столбиковой диаграммы 8. Построение кумулятивной кривой (кривой Парето) 28

1. Определение проблем а) Определение типа проблемы (дефектные изделия, потери в деньгах, несчастные случаи) б) Определение типа данных и способа их классификации (по видам дефектов, по месту их появления, по процессам, по станкам, по рабочим, по технологическим причинам, по оборудованию, по методам измерения и применяемым измерительным средствам) в) Установление метода и периода сбора данных 29

2. Разработка контрольного листка o Сбор данных. o Выбор количества продукции, произведенной за определенный период времени (не менее 30 значений, иначе диаграмма может быть менее информативной). o Построение контрольного листка. 30

3. Заполнение листка регистрации данных o Подсчет частоты и количество каждого фактора o Формирование факторов по убывающей. 31

4. Разработка бланка таблицы 5. Расположение данных, полученных по каждому проверяемому признаку, в порядке значимости и заполнение таблицы o в первой графе необходимо указать анализируемые факторы; o во второй – анализируемые данные, характеризующие число случаев обнаружения анализируемых факторов в рассматриваемый период; o в третьей – суммарное число факторов по видам; o в четвертой – их процентное соотношение; o в пятой – накопленный процент случаев обнаружения факторов 32

Исходные данные для построения диаграммы Парето 33

6 -8. Построение столбиковой диаграммы и кривой Парето 115 100% 110 111 Последовательно 105 90% 100 103 суммируя высоту всех 95 90 80% столбиков диаграммы 85 80 70% строится кумулятивная 75 кривая. 70 60% 65 Анализ диаграммы 60 55 50% Парето: 48 50 45 40% - Необходимо 40 32 заниматься в первую 35 30% 30 23 очередь тремя 25 20% 20 несоответствиями: 15 10 8 10% 1) черновиной; 4 5 0 0% 2) сколами; 1 2 3 4 5 3) трещинами. 34

Комментарии o По построению o По использованию диаграммы Парето диаграмм Парето 1. Составляется много 1. Диаграмма Парето диаграмм Парето. Суть расценивается проблемы можно уловить, как эффективное средство наблюдая явление с разных решения проблем при точек зрения рассмотрении только 2. Данные желательно немногочисленных представить в денежном существенно важных причин. выражении. Исследование 2. Нежелательный фактор неэффективно, если данные устраняется незамедлительно нельзя выразить в денежном независимо от того, каким бы эквиваленте. Затраты — незначительным он ни был. важный критерий измерений в управлении. 35

Причинно-следственная диаграмма (диаграмма Исикавы) o. Причинно-следственная диаграмма — инструмент, позволяющий выявить наиболее существенные факторы (причины), влияющие на конечный результат (следствие). 36

Для построения диаграммы необходимо: 1. Определение факторов Из всех факторов, указанных на диаграмме выделяют те, которые оказывают наибольшее воздействие на показатели качества. 2. Формулировка Абстрактно сформулированный показатель показателя приводит к построению диаграммы, основанной на общих соображениях. 3. Построение Строится столько диаграмм причин и результатов, сколько показателей нужно исследовать. 4. Выбор Выбираются такие показатели качества и факторы, которые можно измерить. 5. Регулирование процесса Внимание уделяется факторам, с помощью которых будет происходить последующее регулирование процесса. 37

Построение причинно- следственной диаграммы 1. Определить показатель качества. 2. Записать выбранный показатель качества в середине правого края листа бумаги. Слева направо провести прямую линию ("хребет"). Указать главные причины и соединить с "хребтом" стрелками. 3. Записать (вторичные) причины. Записать причины третичного порядка, которые влияют на вторичные причины. 4. Проранжировать причины (факторы) по их значимости, используя для этого диаграмму Парето, и выделить особо важные, которые оказывают наибольшее влияние на показатель качества. 5. Нанести на диаграмму всю необходимую информацию: ее название; наименование изделия, процесса или группы процессов; имена участников процесса; дату и т. д. 38

Причинно-следственная диаграмма для производственного процесса 1 3 5 2 8 4 6 7 1 — система причинных факторов; 2 — основные факторы производства; 3 — материалы; 4 — операторы; 5 — оборудование, включая инструменты; 6 — методы операций; 7 — измерения; 8— показатели качества; 39

Причинно-следственная диаграмма для учебного процесса 40

Диаграммы рассеивания n. Диаграмма рассеивания — инструмент, позволяющий определить вид и тесноту связи между парами соответствующих переменных. 41

Переменные относятся: а) к характеристике качества и влияющему на нее фактору б) к двум различным характеристикам качества в) к двум факторам, влияющим на одну характеристику качества. 42

Построение диаграммы рассеивания Этап 1. Сбор парных данных (25 -30 пар) и расположение их в таблицу. Этап 2. Нахождение максимальных и минимальных значений. Выбор шкалы на горизонтальной и вертикальной осях. Этап 3. Построение графика, нанесение данных. Этап 4. Нанесение всех необходимых обозначений. Данные, отраженные на диаграмме, должны быть понятны при прочтении. 43

Примеры диаграмм рассеивания o Диаграмма рассеивания: Взаимосвязь показателей качества практически отсутствует. 44

o Диаграмма рассеивания: Имеется прямая взаимосвязь между показателями качества 45

o Диаграмма рассеивания: Имеется обратная взаимосвязь между показателями качества. 46

Контрольный листок для построения диаграммы рассеивания 47

Построение диаграммы рассеивания по контрольному листку 48

Корреляционный анализ у Прямая корреляция Контролируя причинный параметр х, можно управлять значением параметра качества у. х 49

Легкая прямая корреляция у При увеличении х увеличивается у, но разброс у велик по отношению к значению х. Контролировать фактор х недостаточно, необходимо иметь в виду другие факторы, оказывающие влияние на у. х 50

Обратная (отрицательная) корреляция у При увеличении х у уменьшается. Если контролировать х, характеристика у может оставаться стабильной. х 51

Легкая обратная корреляция у При увеличении х у уменьшается, но велик разброс значений у, соответствующих фиксированному значению х, т. е. отсутствует стабильность в значениях y х 52

Отсутствие корреляции у Зависимости между х и у не наблюдается. Необходимо продолжить поиск факторов, коррелирующих с у, исключив из этого поиска фактор х. х 53

Криволинейная корреляция у Криволинейная корреляция может использоваться для определения оптимального соотношения x и y. х 54

Гистограммы o. Гистограмма - инструмент, позволяющий зрительно оценить закон распределения статистических данных. 55

Типы гистограмм 1. Обычный тип 2. Положительно скошенное распределение 56

Типы гистограмм 3. Распределение с обрывом слева 4. Плато 57

Типы гистограмм 5. Двухпиковый тип 6. Распределение с изолированным пиком 58

Обычный тип (симметричный или колообразный). o Среднее значение гистограммы приходится на середину размаха данных o Форма симметрична o Распространенный тип гистограмм o Встречается при нормальном протекании процесса 59

Положительно (отрицательно) скошенное распределение o Среднее значение гистограммы локализуется слева (справа) от центра размаха o Форма асимметрична o Встречается, когда нижняя (верхняя) граница регулируется либо теоретически, либо по значению допуска или когда левое (правое) значение недостижимо. 60

Распределение с обрывом слева (справа). o Средне арифметическое гистограммы локализуется далеко слева (справа) от центра размаха o Форма асимметрична o Встречаются при 100%- ном контроле изделий из- за плохой воспроизводимости процесса, а также когда появляется резко положительная (отрицательная) асимметрия. 61

Плато (равномерное и прямоугольное распределения). o Частоты в разных классах образуют плато o Все классы имеют одинаковые ожидаемые частоты с конечными классами o Встречается в комбинации нескольких равновероятностных распределений, имеющих различное среднее арифметическое. Анализ такой гистограммы проводится с помощью метода расслоения данных. 62

Двухпиковый (бимодальный) тип o В окрестности центра диапазона данных частота низкая, но есть по пику с каждой стороны o Встречается, когда смешиваются два распределения с далеко отстоящими средними значениями. Для решения проблемы применяют стратификацию. 63

Распределение с изолированным пиком. o Наряду с распределением обычного типа появляется маленький изолированный пик o Встречается при наличии малых включений данных из другого распределения в случае нарушения нормального процесса, появления ошибки измерения или просто включения данных из другого процесса. 64

o. Статистические методы оценки процессов, предполагающие использование инструментов качества, реализуются при оценке устойчивости технологических процессов. 65