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

⇐ Предыдущая12345678910Следующая ⇒

Поделиться: