Повна версія

Головна arrow Менеджмент arrow Проектний менеджмент

  • Увеличить шрифт
  • Уменьшить шрифт


<<   ЗМІСТ   >>

Діаграма розкиду

Це інструмент, що дозволяє визначити вигляд і тісноту зв'язку між парами відповідних змінних. Використання діаграми розкиду в процесі контролю якості не обмежується тільки виявленням виду і тісноти зв'язку між парами змінних. Діаграма розкиду використовується також для виявлення причинно-наслідкових зв'язків показників якості і чинників, що на них впливають. Діаграма розкиду дозволяє наочно показати характер зміни параметра якості в часі (рис 5.6). Для цього проводять з початку координат бісектрису. Якщо всі точки ляжуть на бісектрису, то це означає, що значення даного параметра не змінилося в процесі експерименту. Отже, даний чинник (або чинники) не впливає на параметр якості. Якщо основна маса точок лежить під бісектрисою, то це означає, що значення параметрів якості за минулий час зменшилося. Якщо ж точки лягають вище за бісектрису, то значення параметра за даний час зросли. Провівши лінії з початку координат, відповідні зменшенню збільшенню параметра на 10, 20, 30, 50%, можна шляхом підрахунку точок між прямими з'ясувати частоту значень параметра в інтервалах від 0 до 10%; від 10% до 20% і т.д.

Діаграма розкиду

Рис. 5.6. Діаграма розкиду

Діаграма Парето

Аналіз Парето як правило ілюструється діаграмою Парето (рис. 5.7), на якій по осі абсцис відкладені причини виникнення проблем якості в порядку убування, а по осі ординат – в кількісному виразі самі проблеми, причому як в чисельному, так і в накопиченому (кумулятивному) процентному виразі. На діаграмі виразно видно область вживання першочергових заходів, що обкреслює ті причини, які викликають найбільшу кількість помилок. Таким чином, в першу чергу, попереджувальні заходи повинні бути направлені на вирішення саме цих проблем.

При використанні діаграми Парето найбільш поширеним методом аналізу є так званий ABC-аналіз. Для побудови діаграми Парето і проведення ABC-аналізу будують таблицю з накопиченням до 100%.

З аналізу діаграми Парето видно, що на долю найбільш істотних контрольованих ознак (перші 7 рядків таблиці), що складає 20% від їх загального числа, доводиться більше 50% результату, а на долю самого неістотного, такого, що становить 50% від загальної кількості ознак, доводиться всього 14% від результату. Групу найбільш істотних чинників називають групою А, групу найменше істотних групою 3, проміжну групу групою В. Контроль буде ефективніший в тому випадку, якщо для зразків групи А він буде найжорсткішим (суцільним), а для зразків групи 3 вибірковим.

Діаграма Парето

Рис. 5.7. Діаграма Парето.

Стратификация. Одним з найбільш ефективних статистичних методів, що широко використовуються в системах управління якістю, є метод стратификации або розшарування. Відповідно до цього методу проводять розшарування статистичних даних, тобто групують дані залежно від умов їх отримання, і проводять обробку кожної групи даних окремо. Дані, розділені на групи відповідно до їх особливостей, називають шарами (стратами), а сам процес розділення на шари (страти) розшаруванням (стратифікацією). Метод розшарування статистичних даних це інструмент, який дозволяє провести селекцію даних, що відображає необхідну інформацію про процес (рис 5.8). Існують різні методи розшарування, застосування яких залежить від конкретних завдань. Наприклад, дані, що відносяться до виробу, що виготовляється в цеху на робочому місці, можуть в якійсь мірі розрізнятися залежно від виконавця, устаткування, методів проведення робочих операцій, температурних умов і т.д. Всі ці відмінності можуть бути чинниками розшарування. У виробничих процесах часто використовується метод 5М, що враховує чинники, залежні від людини (man), машини (machine), матеріалу (material), методу (method), вимірювання (measurement).

Розшарування може здійснюватися за наступними критеріями:

  • • розшарування за виконавцями: кваліфікацією, стажу роботи і т.д.
  • • розшарування за машинами і устаткуванням: новим і старим устаткуванням, маркою, конструкцією, випускаючій фірмі і т.д.
  • • розшарування за матеріалом: місцем виробництва, фірмою- виробнику, партією, якістю сировини і т.д.
  • • розшарування за способом виробництва; температурою, технологічним процесом, місцю виробництва і т.д.
  • • розшарування за вимірюванням: методом вимірювання, типом вимірювальних засобів або їх точності і т.д.

Розшарування статистичних даних (стратифікація)

Рис. 5.8. Розшарування статистичних даних (стратифікація)

Діаграма Ісикави

Результат процесу залежить від численних чинників, між якими існують відносини типу причина – слідство (результат). Діаграма причин і наслідків – засіб, що дозволяє виразити ці відносини в простій і доступній формі. Причинно-наслідкова діаграма інструмент, що дозволяє виявити найбільш істотні чинники (причини), що впливають на кінцевий результат (слідство). Якщо в результаті процесу якість виробу виявилася незадовільною, ще означає, що в системі причин, тобто в якійсь точці процесу, відбулося відхилення від заданих умов. Якщо ця причина може бути виявлена і усунена, то випускатимуться вироби тільки високої якості. Більш того, якщо постійно підтримувати задані умови процесу, то можна забезпечити формування високої якості виробів.

В процесі контролю якості найчастіше використовують діаграми 5М і 6М. Діаграма типу 5М розглядає такі компоненти якості, як "людина", "машина", "матеріал", "метод", "контроль", а в діаграмі типу 6М до них додасться компонент "середовище. Стосовно вирішуваної задачі для компоненти "людина" необхідно визначити чинники, пов'язані із зручністю і безпекою виконання операцій; для компоненти "машина" – взаємини елементів конструкції аналізованого виробу між собою, пов'язані з виконанням даної операції; для компоненти "метод" – чинники, пов'язані з продуктивністю і точністю виконуваної операції; для компоненти "матеріал" – чинники, пов'язані з відсутністю змін властивостей матеріалів виробу в процесі виконання даної операції; для компоненти "контроль" – чинники, пов'язані з достовірним розпізнаванням помилки процесу виконання операції; для компоненти "середовище" – чинники, пов'язані з дією середовища на виріб і вироби на середовище (рис. 5.9).

Діаграма Ісикави 6М

Рис. 5.9. Діаграма Ісикави 6М.

Контрольні карти. Контрольні карти – спеціальний вид діаграм, які вперше були запропоновані В. Шухартом в 1925 р. Вони відображають характер зміни показника якості в часі. Всі вищеописані статистичні методи дають можливість зафіксувати стан процесу в певний момент часу. На відміну від них метод контрольних карт дозволяє відстежувати проходження процесу в часі і впливати на процес до того, як він вийде з-під контролю (рис. 5.10). Кошрольні карти інструмент, що дозволяє відстежувати хід протікання процесу і впливати на нього (за допомогою відповідного зворотного зв'язку), попереджаючи його відхилення від вимог, що пред'являються до процесу.

Контрольна карта

Рис. 5.10. Контрольна карта

Використання контрольних карт переслідує наступні цілі:

  • • тримати під контролем значення певної характеристики;
  • • перевіряти стабільність процесів;
  • • негайно приймати заходи коректувань;
  • • перевіряти ефективність прийнятих заходів.
 
<<   ЗМІСТ   >>