|
Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии |
|
|
Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии |
НОВОСИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙСтр 1 из 10Следующая ⇒
НОВОСИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Биолого-технологический факультет ПРИМЕНЕНИЕ ПРОСТЫХ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ КОНТРОЛЯ И УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ
ПРАКТИКУМ по дисциплине «Квалиметрия и управление качеством»
НОВОСИБИРСК 2011 Кафедра стандартизации, метрологии и сертификации
Применение простых статистических методов контроля и управления качеством: практикум по дисциплине «Квалиметрия и управление качеством» / Новосиб. гос. аграр. ун-т; Сост.: И.А. Ленивкина - Новосибирск, 2011.- 68 с.
Составители: И.А. Ленивкина, канд. биол. наук, доцент.
Рецензент Доктор технических наук, профессор, Заслуженный изобретатель РФ, зам. директора по научной работе ГНУ СибФТИ Россельхозакадемии Алейников Александр Федорович.
Практикум для выполнения практических, самостоятельных и контрольных работ по дисциплине «Квалиметрия и управление качеством» по теме «Применение простых статистических методов контроля и управления качеством» предназначены для студентов всех форм обучения и повышения квалификации по специальностям: 200503.65 – «Стандартизация и сертификация», 260301.65 – «Технология мяса и мясных продуктов» и направлениям подготовки: 221700.62 – «Стандартизация и метрология», 260200.62 – «Продукты питания животного происхождения». Утвержден и рекомендован к изданию учебно-методическим советом Биолого-технологического факультета (протокол № 4 от 31.01.2012 г.).
© Новосибирский государственный аграрный университет, 2011
ВВЕДЕНИЕ Практикум предназначен для студентов всех форм обучения и повышения квалификации по специальностям: 200503.65 – «Стандартизация и сертификация», 260301.65 – «Технология мяса и мясных продуктов» и направлениям подготовки: 221700.62 – «Стандартизация и метрология», 260200.62 – «Продукты питания животного происхождения». В практикуме для выполнения практических, самостоятельных и контрольных работ по теме «Применение простых статистических методов контроля и управления качеством» рассматриваются следующие методы: регистрация данных о качестве с помощью контрольных листков, анализ Парето, причинно-следственные диаграммы (Исикавы), метод гистограмм. Целью выполнения занятий по данной тематике - привитие навыков сбора данных о качестве, их анализ с помощью указанных методов и диагностика производственных процессов для предупреждения несоответствий в отношении качества продукции. ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ В современном мире чрезвычайно важное значение приобретает проблема качества продукции. От ее успешного решения в значительной степени зависит благополучие любой фирмы, любого поставщика. Продукция более высокого качества существенно повышает шансы поставщика в конкурентной борьбе за рынки сбыта и, самое важное, лучше удовлетворяет потребности потребителей. Качество продукции - это важнейший показатель конкурентоспособности предприятия. Качество продукции закладывается в процессе научных исследований, конструкторских и технологических разработок, обеспечивается хорошей организацией производства и, наконец, оно поддерживается в процессе эксплуатации или потребления. На всех этих этапах важно осуществлять своевременный контроль и получать достоверную оценку качества продукции. Для уменьшения затрат и достижения уровня качества, удовлетворяющего потребителя, нужны методы, направленные не на устранение дефектов (несоответствий) готовой продукции, а на предупреждение причин их появления в процессе производства. Каковы же причины появления различных дефектов в изделиях и какие существуют возможности для уменьшения их числа? Многие считают, что дефектные изделия неизбежны, поскольку продукция должна удовлетворять жестким требованиям стандартов качества, а факторы, ведущие к появлению дефектов, многочисленны. Однако, несмотря на различия в видах продукции и типах технологических процессов, причины появления дефектных изделий универсальны. Частично дефекты вызываются самими физико-химическими процессами создания изделий, а частично они связаны с вариабельностью (изменчивостью) материалов, процессов, приемов работы, методов контроля и т.д. Если бы не было вариабельности, то все изделия были бы идентичными, т.е. их качество было бы абсолютно одинаковым для всех них. Что будет, например, если изготавливать изделия из материалов одинакового качества на одинаковом оборудовании, с помощью одних и тех же методов и проверять эти изделия совершенно одинаковым образом? Вне зависимости от того, сколько изделий будет изготовлено, все они должны быть идентичными, пока идентичны упомянутые четыре условия, т.е. либо все изделия будут соответствовать требованиям, либо не будут им соответствовать. Все изделия окажутся дефектными, если материалы, оборудование, методы изготовления или контроля будут отличаться от установленных требований. В этом случае неизбежно появление одинаковых дефектных изделий. Если же никаких отклонений в перечисленных четырех условиях производства не будет, то все изделия должны быть «идентичными» - бездефектными. Но практически невозможно, чтобы все изделия оказались дефектными. Из всего объема выпуска только некоторые будут таковыми, в то время как остальные - бездефектными. Рассмотрим пример - выпекание изделий. Температура в печи постоянно меняется с изменением напряжения (если процесс идет в электропечи) или давления газа (если используется газовая печь). В самой печи области, расположенные в разных местах: у входа, у боковых стенок, в центральной части, находятся в разных условиях. Когда изделия помещаются в печь для выпекания, количество тепла, которое они получают, варьируется в зависимости от их положения, что влияет на такой показатель качества, как готовность изделия, их цвет и даже размер. При производстве пищевой продукции приходится иметь дело с вариабельностью и многочисленными причинами дефектности продукции: температура, давление, влажность, время, скорость и множество др. Например, в одной пачке пельменей, сделанных на оборудовании, практически нет двух совершенно одинаковых. Их изменчивость вызывают различия в толщине раскатывания теста, неоднородности смешивания составляющих ингредиентов, различной массе теста и фарша. Различия даже могут вызывать даже такие факторы как кормление и содержание животных, вид возраст, порода и даже способ убоя животных. Существует множество исследований, доказывающих, что мясо животных, находившихся в состоянии стресса перед убоем, отличается пониженной влажностью, темным цветом и грубой консистентностью. Другой пример, при копчении мясопродуктов невозможно добиться полной однородности поступления дыма и поддержания одинаковой температуры во всех точках камеры. Поэтому практически все изделия из одной камеры будут отличаться по вкусу, цвету, запаху, влажности и консистентности. Физические способности и мастерство рабочих также оказывают воздействие на изменение качества изделий. Есть высокие и низкие, худые и толстые, слабые и сильные люди, левши и люди, у которых лучше развита правая рука. Рабочие могут думать, что они работают одинаково, но есть индивидуальные отличия. Даже один и тот же человек работает по-разному в зависимости от своего самочувствия в каждый конкретный день, состояния и степени усталости. Иногда он допускает ошибки из-за невнимательности. Ошибки могут допускаться контролерами при измерении параметров изделий. Вариации замеров могут стать следствием использования неисправного измерительного инструмента или несовершенства метода измерения. Так в случае органолептического (визуального) контроля изменения в критериях, которыми руководствуется контролер, могут привести к ошибочной оценке качества продукции и сказаться на объективности принятия решения относительно годности продукции. Рассматривая проблему подобным образом, можно видеть, что 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: колебания (в пределах нормы) в качестве сырья, качество работы персонала (человеческий фактор), непостоянство параметров работы оборудования, погрешность измерений (лаборантов, приборов). Эти причины и объясняют изменения в показателях качества готовых изделий, что приводит к разделению их на дефектные и бездефектные. Изделие считается бездефектным, если его показатели качества соответствуют определенному стандарту, в противном случае изделие классифицируется как дефектное. Более того, даже дефектные изделия отличаются друг от друга при сопоставлении со стандартом, т.е. нет «абсолютно одинаковых» изделий. Одной из причин выпуска дефектных изделий, как уже было сказано, служит изменчивость. Если попытаться ее уменьшить, их число, несомненно, сократится. Это - простой и здравый принцип, одинаково правильный вне зависимости от видов изделий или типов технологических процессов. Существовавшие издавна методы контроля сводились, как правило, к анализу брака путем сплошной проверки изготовленных изделий. При массовом производстве такой контроль очень дорог. Расчеты показывают, что для обеспечения качества продукции посредством ее разбраковки контрольный аппарат предприятий должен в пять-шесть раз превышать количество производственных рабочих. С другой стороны, сплошной контроль в массовом производстве не гарантирует отсутствия дефектных изделий в принятой продукции. Опыт показывает, что контролер быстро устает, в результате чего часть годной продукции принимает за дефектную и наоборот. Практика также показывает - там, где увлекаются сплошным контролем, резко возрастают убытки от брака. Указанные причины поставили производство перед необходимостью перехода к выборочному контролю. Распространению выборочного контроля способствовали исследования специалистов в области теории вероятностей и математической статистики, которые показали, что в большинстве случаев для надежной оценки качества нет необходимости в проверке всей выпускаемой продукции. Эти исследования (в первую очередь американских статистиков Доджа, Ромига и Шухарта) позволили подойти к организации технического контроля на новой научной и методической основе. Однако следует иметь в виду, что переход к выборочному контролю эффективен только тогда, когда технологические процессы, будучи в налаженном состоянии, обладают такой точностью и стабильностью, при которых автоматически гарантируется изготовление продукции с минимальным числом дефектов. Почему же выборочный контроль должен быть статистическим? Рассмотрим два характерных примера. Сегодня текущий контроль состояния технологического процесса осуществляется следующим образом. Из текущей продукции в случайные моменты времени отбирается на контроль одна единица продукции, по которой судят о состоянии технологического процесса: если она оказывается годной, процесс считается налаженным, в противном случае принимается решение о необходимости приостановки изготовления продукции и о корректировке процесса. Какова эффективность подобных действий? Сформулированная процедура контроля состояния технологического процесса исходит из традиционной логики: процесс налажен - брака нет, процесс разлажен - вся изготовленная продукция будет дефектной. В производстве действуют иные закономерности, которые называют стохастическими или случайными. При разладке процесса доля производимого брака лишь несколько увеличивается: до 1, 2, 10 % и крайне редко до 100 % - это зависит от конкретной технологии и конкретной причины разладки. Представим, что в результате разладки технологического процесса доля производимого брака возросла до 5 %. Это означает, что в среднем каждая двадцатая изготовляемая единица продукции окажется дефектной. Какова же вероятность извлечь именно эту, одну среди двадцати, дефектную единицу и принять правильное решение? Ответ может быть таким, что вероятность обнаружения нарушения процесса равна вероятности изготовления дефектной единицы продукции при разлаженном процессе, в нашем случае - 5 %. Современная практика организации текущего контроля состояния технологического процесса принципиально не может решать проблему предупреждения брака. Не спасает и то, когда на проверку отбирают, не одну, а две или три единицы. При статистическом контроле качества те же самые результаты, обработанные методами математической статистики, позволяют с высокой степенью достоверности оценить истинное состояние технологического процесса. Статистические методы позволяют обоснованно обнаруживать разладку процесса даже тогда, когда две-три единицы продукции, отобранные для контроля, окажутся годными, так как обладают высокой чувствительностью к изменениям в состоянии технологических процессов. Годами упорного труда специалисты выделяли из мирового опыта по крупицам такие приемы и подходы, которые можно понять и эффективно использовать без специальной подготовки, причем делалось это так, чтобы обеспечить реальные достижения при решении подавляющего большинства проблем, возникающих в реальном производстве (или обслуживании). В итоге была выработана система практических методов, рассчитанных на массовое применение. Это так называемые семь простых методов: контрольные листки; диаграмма Парето; диаграмма Исикавы; гистограммы; расслаивание (стратификация); контрольные карты (Шухарта); графики (на плоскости). Иногда эти методы перечисляют в ином порядке, что не принципиально, поскольку предполагается их рассмотрение и как отдельных инструментов, и как системы методов, в которой в каждом конкретном случае предполагается специально определить состав и структуру рабочего набора инструментов. Статистические методы управления качеством - это философия, политика, система, методология, а также технические средства управления качеством на основе результатов измерений, анализа, испытаний, контроля, данных эксплуатации, экспертных оценок и любой другой информации, позволяющей принимать достоверные, обоснованные, доказательные решения. Применение статистических методов - весьма действенный путь разработки новой технологии и контроля качества производственных процессов. Многие ведущие фирмы стремятся к их активному использованию, и некоторые из них тратят более ста часов ежегодно на обучение этим методам, осуществляемое в рамках самой фирмы. Хотя знание статистических методов - часть нормального образования инженера, само знание еще не означает умения применить его. Способность рассматривать события с точки зрения статистики важнее, чем знание самих методов. Кроме того, надо уметь честно признавать недостатки и возникшие изменения и собирать объективную информацию. Семь простых методов контроля позволяет решать 95 % проблем, возникающих на производстве. В данных методических указаниях будет рассмотрено четыре более простых для изучения студентами 2 курса метода: использование контрольных листков, диаграмма Парето; диаграмма Исикавы; гистограммы. Контрольные вопросы (для устного или письменного опроса на практических занятиях): 1 Что понимается под качеством продукции? 2 Каковы причины изменчивости (вариабельности) показателей качества? 3 Классификация изделий на дефектные и годные. 4 Причины дефектов изделий пищевой промышленности. 5 Причины перехода к выборочному контролю. 6 В каком случае возможен выборочный контроль? 7 Почему выборочный контроль должен быть статистическим? 8 Закономерности производственных процессов, учитываемые при проведении выборочного контроля. 9 Что понимается под статистическими методами контроля? 10 Почему статистические методы контроля и управления, применяемые на производстве должны быть простыми? 11 Причины широкого применения простых статистических методов контроля и управления качеством. Практическая работа № 1 Контрольные листки Как уже было сказано, прежде чем начать собирать данные, следует определить четкую цель, и, кроме того, надо собирать те данные, которые отражают факты. В реальных ситуациях важно, чтобы данные регистрировались в простой и доступной для использования форме. Одной из таких форм является контрольный листок - бумажный бланк, на котором заранее напечатаны контролируемые параметры, с тем чтобы можно было легко и точно записать данные измерений. Его главное назначение двояко: 1 Облегчить процесс сбора данных; 2 Автоматически упорядочить данные для облегчения их дальнейшего использования. На первый взгляд процесс сбора и регистрации данных достаточно прост, но на самом же деле осуществить его довольно сложно. Обычно чем больше людей собирают данные, тем больше вероятность появления ошибок в процессе записи. Поэтому контрольный листок, на который можно заносить данные с помощью пометок или простых символов и который позволяет автоматически упорядочить данные без их последующего переписывания от руки, - это хорошее средство регистрации данных. Далее приводятся примеры некоторых типов контрольных листков. В ходе производства
Наименование изделия______________________________ Производственный участок__________________________________ Сырье____________________________________________________ Контролируемый параметр__________________________________ Норма по стандарту________________________________________ Производственный регламент________________________________ Фамилия контролера________________________________________ Дата______________________________________________________
* - граница поля допуска (по стандарту)
Рисунок 1 – Пример контрольного листка План работы 1 Определить номер индивидуального задания по номеру фамилии студента группы в списке, расположенном в алфавитном порядке 2 По заданию определить форму контрольного листка для регистрации данных о качестве продукции; 3 Определить необходимые информационные данные для контрольного листка; 4 Построить контрольный листок, нанести на него все необходимые данные; 5 Сделать вывод о качестве продукции. Задания для индивидуального выполнения Номер задания соответствует номеру фамилии студента в списке группы в алфавитном порядке. 1 ГОСТ Р 52092-2003 Сметана. Технические условия. Сметана классическая, массовая доля белка, % - не менее 2, 6; 2 ГОСТ Р 52092-2003 Сметана. Технические условия. Сметана жирная, кислотность, О Т - от 60 до 100; 3 ГОСТ Р 52092-2003 Сметана. Технические условия. Сметана нежирная, массовая доля жира, % - 10±0, 2; 4 ГОСТ Р 52175-2003. Мороженое. Технические условия. Мороженое молочное нежирное, массовая доля молочного жира, %, не менее 1, 5; 5 ГОСТ Р 52175-2003 Мороженое. Технические условия. Мороженое сливочное классическое, массовая доля сахарозы, %, не менее 14; 6 ГОСТ Р 52175-2003 Мороженое. Технические условия. Мороженое пломбир классический, массовая доля сухих веществ, %, не менее 37; 7 ГОСТ Р 52175-2003 Мороженое. Технические условия. Мороженое пломбир жирный с фруктовым наполнителем, кислотность, О Т, не более 50; 8 ГОСТ Р 52685-2006 Сыры плавленые Общие технические условия. Сыры ломтевые копченые, массовая доля жира в сухом веществе, % - до 54, 0 включ.; 9 ГОСТ Р 52685-2006 Сыры плавленые Общие технические условия. Сыры сухие, массовая доля влаги, % - от 3, 0 до 7, 0 включ.; 10 ГОСТ Р 52685-2006 Сыры плавленые Общие технические условия. Сыры пастообразные пастеризованные, массовая доля поваренной соли, % - от 2, 0 до 4, 0 включ.; 11 ГОСТ Р 52685-2006 Сыры плавленые Общие технические условия. Сыры пастообразные стерилизованные сладкие, массовая доля сахарозы, % - до 30, 0 включ.; 12 ГОСТ Р 52675-2006 Полуфабрикаты мясные и мясосодержащие. Общие технические условия. Полуфабрикат из свинины бескостный мелкокусковой «Шашлык экстра», масса по рецептуре лука репчатого свежего, кг/100 кг - не более 6, 5; 13 ГОСТ Р 52675-2006 Полуфабрикаты мясные и мясосодержащие. Общие технические условия. Полуфабрикат из свинины бескостный крупнокусковой «Бекон для запекания», масса по рецептуре перца черного молотого, кг/100 кг - не более 0, 1; 14 ГОСТ Р 52675-2006 Полуфабрикаты мясные и мясосодержащие. Общие технические условия. Полуфабрикат рубленый «Котлеты деревенские», масса по рецептуре хлеба пшеничного, кг/100 кг - не более 13; 15 ГОСТ Р 52675-2006 Полуфабрикаты мясные и мясосодержащие. Общие технические условия. Полуфабрикат рубленого «Голубцы сельские», масса по рецептуре капусты белокачанной, кг/100 кг - не более 35; 16 ГОСТ 7445-2004 Рыба осетровая горячего копчения. Технические условия. Севрюга потрошеная обезглавленная, масса, кг - не менее 1, 8; 17 ГОСТ 7445-2004 Рыба осетровая горячего копчения. Технические условия. Белуга - кусок-боковник, размеры, длина, см - от 30 до 40; 18 ГОСТ 7445-2004 Рыба осетровая горячего копчения. Технические условия. Осетр филе-кусок, массовая доля поваренной соли, % - от 1, 5 до 3, 0; 19 ГОСТ Р 52196-2003 Изделия колбасные вареные. Технические условия. Колбаса вареная высшего сорта «Докторская», массовая доля влаги, % - не более 65; 20 ГОСТ Р 52196-2003 Изделия колбасные вареные. Технические условия. Колбаса вареная высшего сорта «Любительская», массовая доля хлористого натрия, % - не более 2, 4; 21 ГОСТ Р 52196-2003 Изделия колбасные вареные. Технические условия. Колбаса вареная первого сорта «Молочная», массовая доля нитрита натрия, % - не более 0, 005; 22 ГОСТ Р 52196-2003 Изделия колбасные вареные. Технические условия. Колбаса вареная второго сорта «Чайной», массовая доля крахмала, % - не более 2; 23 ГОСТ Р 52196-2003 Изделия колбасные вареные. Технические условия. Сосиски вареные первого сорта «Молочные», массовая доля жира, % - не более 28; 24 ГОСТ Р 53436-2009 Консервы молочные, молоко и сливки сгущенные с сахаром. Технические условия. Молоко обезжиренное сгущенное с сахаром, массовая доля влаги, % - не более 30; 25 ГОСТ Р 53436-2009 Консервы молочные, молоко и сливки сгущенные с сахаром. Технические условия. Молоко цельное сгущенное с сахаром, массовая доля сахарозы, % - от 43, 5 до 45, 5; 26 ГОСТ Р 53436-2009 Консервы молочные, молоко и сливки сгущенные с сахаром. Технические условия. Молоко цельное сгущенное с сахаром, массовая доля жира, % - не менее 8, 5; 27 ГОСТ Р 53436-2009 Консервы молочные, молоко и сливки сгущенные с сахаром. Технические условия. Сливки сгущенные с сахаром, кислотность, О Т - не более 40; 28 ГОСТ Р 53436-2009 Консервы молочные, молоко и сливки сгущенные с сахаром. Технические условия. Молоко цельное сгущенное с сахаром, вязкость, Па · с - от 3 до 15 включ.; 29 ГОСТ Р 52121-2003 Яйца куриные пищевые. Технические условия. Масса одного яйца высшей категории, г - 75 и свыше; 30 ГОСТ Р 52969-2008 Масло сливочное. Технические условия. Масло коровье традиционное сладко-сливочное несоленое, массовая доля жира, % - не менее 82, 5; 31 ГОСТ Р 52969-2008 Масло сливочное. Технические условия. Масло коровье любительское сладко-сливочное несоленое, массовая доля влаги, % - не более 18, 0.
План самостоятельной работы 1 На контрольном листке, сделанном на практических занятиях, продолжить распределение за пределы границ допуска; 2 Подсчитать количество бракованных изделий и вычислить % брака; 3 Определить возможные причины несоответствий и предложить корректирующие мероприятия. Практическая работа № 2 Тема: Диаграмма Парето Анализ Парето Проблемы качества оборачиваются часто большими потерями (дефектные изделия и затраты, связанные с их производством). Чрезвычайно важно прояснить картину распределения потерь. Такого рода проблема успешно решается с помощью диаграммы Парето. Все бесчисленные возможные причины делятся на две группы. К первой относится небольшое число причин, которые оказывают существенное воздействие (их именуют «немногочисленные существенно важные»). Вторую группу составляет большое число причин, оказывающих, тем не менее, незначительное воздействие (их называют «многочисленные несущественные»). Обычно факторов, вызывающих дефекты, не так уж много. Этот принцип применим во многих случаях. Используя указанный выше принцип разделения причин на две группы, можно значительно проще решить проблему сокращения числа дефектных изделий. В первую очередь следует найти существенно важные причины, вызывающие появление большей части дефектных изделий, и после того, как они будут четко выявлены, устранить их. В любом процессе есть много причин, воздействующих на изменение качества, и вовсе не в одном конкретном процессе сосредоточено чрезвычайно большое число таких причин. Кроме того, существует большая разница между «мнимыми» причинами, якобы вызывающими дефекты, и реальными «виновниками» - причинами, действительно ведущими к выпуску дефектной продукции. Процедура поиска причин появления дефектных изделий среди многочисленных факторов может быть названа диагностикой процесса. Чтобы сократить число недоброкачественных изделий, нужно в первую очередь поставить правильный «диагноз» - найти истинные причины дефектов. Для представления данных используются многочисленные приемы: графики, карты, гистограммы, столбиковые диаграммы и диаграммы Парето. Построение диаграммы 2.2.1 Начертите одну горизонтальную и две вертикальные оси - Вертикальные оси: а) левая ось - нанесите на эту ось шкалу с интервалами от 0 до числа, соответствующего общему итогу; б) правая ось. Нанесите на эту ось шкалу с интервалами от 0 до 100 %. - Горизонтальная ось: Разделите эту ось на интервалы в соответствии с числом контролируемых признаков, включая группу «прочие». 2.2.2 Постройте столбиковую диаграмму 2.2.3 Начертите кумулятивную кривую (кривую Парето) Для этого на вертикалях, соответствующих правым концам каждого интервала на горизонтальной оси, нанесите точки накопленных сумм (результатов или процентов) и соедините их между собой отрезками прямых. 2.2.4 Нанесите на диаграмму все обозначения и надписи: - надписи, касающиеся диаграммы: название, разметка числовых значений на осях, наименование контролируемого изделия, имя составителя диаграммы); - надписи, касающиеся данных (период сбора информации, объект исследования и место его проведения, общее число объектов контроля). Виды диаграмм Парето Как уже было сказано, построение диаграмм Парето - метод определения немногочисленных существенно важных факторов. Различают два вида таких диаграмм. План работы Провести исследование причин дефектности молочного сырья, поступающего на молочный завод с помощью диаграммы Парето: 1 Используя исходные данные (табл. 1), собранные с помощью контрольного листка по причинам дефектности, провести ранжирование типов дефектов молока по важности и заполнить таблицу данных для построения диаграммы Парето (табл. 2). Типы дефектов расположить в порядке уменьшения значимости; 2 Построить диаграмму Парето (см. стр. 19); 3 С помощью кумулятивной кривой определить какой процент брака вызывают немногочисленные существенно важные причины; 4 Сделать вывод о качестве молока – сырья, поступающего на молочный завод от поставщиков. 5 Дать рекомендации для поставщиков по выявлению и устранению важнейших причин при планировании мероприятий по повышению качества продукции.
Таблица 1 - Контрольный листок по видам дефектов молока – сырья, поступающего на молочный завод
Таблица 2 – Данные для построения диаграммы Парето
План самостоятельной работы 1 Для продукции, которая рассматривается в курсовом проекте студента определить не более 10 дефектов; 2 Построить контрольный листок по видам дефектов, учесть информационные данные; 3 Провести анализ Парето, сделать выводы; 4 Дать предложения по устранению причин дефектов. Практическая работа № 3 Тема: Диаграммы Исикавы Общие положения Диаграмма причина-результат (диаграмма Исикавы, т.н. «рыбий скелет») - это весьма уникальный и ценный инструмент, метод анализа разветвленности (детализации) процесса. Цель диаграммы - соотнести причины с результатами (следствиями). |
Последнее изменение этой страницы: 2017-03-14; Просмотров: 567; Нарушение авторского права страницы