Смекни!
smekni.com

Управление качеством (стр. 3 из 3)

Статистические методы по степени трудности можно подразделить на 3 категории:

1) Элементарный статистический метод включает так называемые 7 «принципов»:

• Карта Парето;

• Причинно-следственный анализ;

• Группировка данных по общим признакам;

• Контрольный лист;

• Гистограмма. Метод гистограмм является эффективным инструментов обработки данных и предназначен для текущего контроля качества в процессе производства, изучения возможностей технологических процессов, анализа работы отдельных исполнителей и агрегатов. Гистограмма- это графический метод представления данных, сгруппированных на частоте попадания в определенный интервал;

• Диаграмма разброса (анализ корреляции через определение медианы);

• График и контрольная карта. Контрольные карты графически отражают динамику процесса, т.е. изменение показателей во времени. На карте отмечен диапазон неизбежного рассеивания, который лежит в пределах верхней и нижней границ. С помощью этого метода можно оперативно проследить начало дрейфа параметров, по какому - либо показателю качества в ходе технологического процесса, для того чтобы проводить предупредительные меры и не допускать брака готовой продукции. Эти принципы должны применяться всеми без исключения – от главы фирмы до простого рабочего. Ими пользуются не только в производственном отделе, но и в таких отделах, как отделы планирования, маркетинга, материально-технического снабжения.

2) Промежуточный статистический метод включает:

• Теорию выборочных исследований;

• Статистический выборочный контроль;

• Различные методы проведения статистических оценок и определения критериев;

• Метод применения сенсорных проверок;

• Метод расчета экспериментов.

Эти методы рассчитаны на инженеров и специалистов в области управления качеством.

3) Передовой (с использованием ЭВМ) статистический метод включает:

• Передовые методы расчета экспериментов;

• Многофакторный анализ;

• Различные методы исследования операций.

Основная проблема, связанная с применением статистических методов в промышленности, это ложные данные и данные, не соответствующие фактам. Различные данные и факты предоставляются в двух случаях. Первый случай касается искусно созданных или неверно подготовленных данных, а второй касается неверных данных, подготовленных без применения статистических методов.

Применение статистических методов, включая наиболее сложные, должно стать распространенным явлением. Также не следует забывать об эффективности простых методов, без овладения которыми применение более сложных методов не представляется возможным. Технический прогресс нельзя отделить от применения статистических методов, обеспечивающих повышение качества выпускаемой продукции, повышение надежности и снижение расходов на качество. Статистические методы контроля качества продукции в настоящее время приобретают все большее признание и распространение в промышленности. Научные методы статистического контроля качества продукции используются в следующих отраслях: в машиностроении, в легкой промышленности, в области коммунальных услуг.

Основной задачей статистических методов контроля является обеспечение производства пригодной к употреблению продукции и оказание полезных услуг с наименьшими затратами.

Нужно не просто увеличить качество продукции, а увеличить количество такой продукции, которая была бы пригодной к употреблению. Два основных понятия в контроле качества – это измерение контролируемых параметров и их распределение. Для того чтобы можно было судить о качестве продукции необязательно измерить такие параметры, как прочность материала, бумаги, масса предмета, качество окраски и т.д. Второе понятие – распределение значений контролируемого параметра – основано на том, что нет двух совершенно одинаковых по величине параметров у одних и тех же изделий; по мере того, как измерения становятся все более точными, в результатах измерений параметра обнаруживаются небольшие расхождения.

Изменчивость «поведения» контролируемого параметра бывает 2 видов. Первый случай – когда значения его составляют совокупность случайных величин, образующихся в нормальных условиях; второй – когда совокупность его случайных величин образуется в условиях, отличных от нормальных под действием определенных причин.

Персонал, осуществляющий управление процессом, в котором формируется контролируемый параметр, должен по его значениям установить: во-первых, в каких условиях они получены (нормальных или отличных от них); и если они получены в условиях, отличных от нормальных, то каковы причины нарушения нормальных условий процесса. Затем принимается управляющее воздействие по устранению этих причин.

Список литературы

1. Федеральный закон: Выпуск 41 (116). О техническом регулировании. – М.: ИНФРА-М,2003.

2. Аристов О.в. Управление качеством: Учеб. пос. для вузов. – М.: ИНФРА-М,2003.

3. Белобрагин В.Я. Основы технического регулирования: Учеб. пос. – М.: РИА «Стандарты и качество», 2005.

4. Василевская И.В. Управление качеством: Учеб. пос. – М.: РИОР, 2005.

5. Елиферов В.Г. Управление качеством. Сказки, мифы и проза жизни. – М.: Вершина, 2006.

6. Бузов Б.А. Управление качеством. Технический регламент, стандартизация, сертификация. – М.: РИА «Стандарты и качество», 2006. 7. Розова Н.К. Менеджмент и качество. – СПб.: Вектор, 2005. 8. Шубенкова Е.В. Тотальное управление качеством: Учеб. пос. – М.: «Экзамен», 2005.

9. Глычев А.В. Основы управления качеством продукции. – 2-е изд., перераб. И доп. – М.: РИА «Стандарты и качество», 2001. 10. Крепилов В.В. Менеджмент качества. – СПб.: Наука, 2003. 11. Никофоров А.Д. Управление качеством: Учеб. пос. для вузов. – М.: Дрофа, 2004.