Качество жизни 9 страница

Чтобы добиться высокого качества сквозного процесса, нужно добиваться не только высокого качества продукции.

Присущими характеристиками многих процессов являются стоимостные. Оценивание стоимостных параметров требует создания эффективной системы учета затрат. Характеристиками процессов измерений являются абсолютная и относительная погрешность измерений и испытаний – внутрилабораторная и межлабораторная воспроизводимость, контроля – вероятности ошибок (риски), средний выходной уровень дефектности по отношению к входному и др.

Требования к характеристикам процессов должны устанавливаться и корректироваться исходя из определенных критериев оптимальности, вытекающих из стратегических целей организации. Для этого нужны какие-то показатели, с помощью которых можно характеризовать как процесс в целом, так и его текущее состояние, и которые можно использовать в целях управления качеством. Эти показатели будем называть параметрами процессов. Менеджмент процессов должен быть организован таким образом, чтобы требования вовремя подвергались корректировке в соответствии с установленными правилами и процедурами.

Прежде чем выбрать параметры процесса, порой надо выбрать сначала параметры, изменяющиеся во времени. Кроме того, часто нужно выбрать еще и модель процесса. Ниже ограничимся рассмотрением только технологических процессов (отдельных операций или совокупностей одинаковых операций, осуществляемых на нескольких станках).

3.3.2. Показатели точности
и стабильности
технологических процессов

Рассмотрим такие параметры технологических процессов, которые определяют выходное качество продукции. Параметры процессов выбираются исходя из той или иной модели случайного процесса. Рассмотрим модели случайных процессов в случае контроля потока продукции по количественному признаку. Параметры техпроцессов (соответствующие определенному параметру изделия) можно разделить на три группы: показатели точности настройки оборудования, показатели точности процесса и показатели стабильности.

В качестве показателей точности настройки выделяют следующие [24].

1) Показатель точности настройки по отношению к допуску: К_{н, д} = где х_н – заданный центр настройки, – среднее значение первой мгновенной выборки установленного объема n (в частности, n = 1), d – допуск (длина интервала допустимых значений параметра или длина поля допуска).

2) Показатель точности настройки по отношению к номинальному значению х ₀: К_{н, 0} =

На значения этих показателей при заданном d влияют характеристики технологического оборудования и квалификация наладчика. Требования к этим показателям задают исходя из критерия минимума суммы экономических потерь, связанных с длительностью настройки процесса и с необходимостью проведения через некоторое время дополнительных настроек или подналадок.

Показатели точности процесса:

1) Показатель рассеяния (по отношению к допуску): К_р = где w – поле рассеяния значений контролируемого параметра среди совокупности изделий, изготовленных за межнастроечный период или несколько межнастроечных периодов на одной или нескольких единицах оборудования (сильно зависит от правила принятия решения о настройке оборудования); s– среднее квадратичное отклонение значений параметра в данной совокупности (для его оценивания выборка берется, как правило, расслоенная, состоящая из нескольких мгновенных); l – коэффициент, зависящий от вида распределения параметра и вероятности того, что значение параметра случайно взятого изделия находится в пределах поля рассеяния (для нормального распределения обычно берут l = 6).

2) Показатель мгновенного рассеяния: К_{р, м, i} = где s_i – среднее квадратичное отклонениемгновенного распределения, соответствующего i -й выборке. В частном случае можно считать s_i = s ₀ = const.

На значения этих показателей при заданном dвлияют в основном характеристики технологического оборудования. К оборудованию, как правило, предъявляют требование, чтобы К_р < 1.

Показатели стабильности процесса:

1) Показатель смещения центра рассеяния К_ц = где – среднее значение n -й мгновенной выборки.

2) Показатель межнастроечной стабильности К_м.с = где s ₁ и s_n – средние квадратичные отклонения мгновенного распределения, соответствующего первой и n -й мгновенным выборкам.

Примечание. Первая и n -я мгновенные выборки берутся в пределах одного межнастроечного периода.

3) Показатель стабильности рассеяния К_с = – это отношение показателей рассеяния, соответствующих двум периодам «медленного» времени, оговариваемым в технической документации. По сути К_с =

Значения этих показателей при заданном d зависят в основном от характеристик технологического оборудования. Требования к ним специфичны.

Требования ко всем перечисленным выше показателям устанавливают на этапе проектирования и разработки продукции или процессов, исходя из требований к характеристикам продукции и требований к сквозным процессам, формулируемым на основе анализа мировых достижений в области технологии. Проверку соответствия этих показателей установленным требованиям осуществляют путем использования статистических методов анализа технологических процессов. Кроме перечисленных параметров техпроцессов используют и другие. В частности, показатели состояния процесса в фиксированный момент времени его протекания. С ними познакомимся позднее, при рассмотрении статистических методов регулирования техпроцессов.

3.4. Менеджмент
качества процессов

Раньше речь шла о менеджменте качества, как о скоординированной деятельности по руководству и управлению организацией применительно к качеству. Но вся эта деятельность, согласно принципу процессного подхода, должна быть разбита на процессы. Поэтому можно говорить о менеджменте качества каждого отдельного процесса. Менеджмент качества процесса так же разбивается на части, как и менеджмент качества: планирование качества процесса, обеспечение качества процесса, управление качеством процесса, улучшение качества процесса. Эти части также должны быть спроектированы как процессы.

Менеджмент качества процесса основан на использовании текущей и априорной информации. Основой априорной информации являются направления деятельности организации и политика в области качества, сформулированные высшим руководством, цели в области качества, устанавливаемые руководителем, вышестоящим органом, накопленная информация о качестве. К априорной информации относятся также требования к присущим характеристикам процессов, установленные критерии оптимальности для разработки управленческих решений и методы измерений, испытаний, контроля, анализа.

Текущая (в основном, диагностическая) информация – это результаты измерений, испытаний, контроля, анализа. Все несоответствия как продукции, так и самого процесса (температуры плавки, окружающей среды, времени термообработки, уровня шума в цехе и пр.) должны регистрироваться, причем, если это целесообразно, – одновременно с указанием места их нахождения, чтобы облегчить изучение и обеспечивать данные для анализа и деятельности по улучшению. Записи о характере несоответствия и любых последующих предпринятых действиях должны поддерживаться в рабочем состоянии. Высшему руководству необходимо наделить работников организации полномочиями и ответственностью сообщать о несоответствиях на любой стадии процесса для обеспечения своевременного обнаружения и устранения несоответствий, а также определить полномочия по реагированию на несоответствия.

Для получения и представления в удобном виде текущей информации используются так называемые семь инструментов управления (менеджмента) качеством [2, 22, 38, 39]:

1) диаграммы Парето и АВС-анализ;

2) причинно-следственные диаграммы;

3) гистограммы;

4) стратификация (расслаивание) данных;

5) графики и контрольные карты;

6) контрольные листки;

7) диаграммы рассеивания.

Текущая информация, накапливаемая за достаточно большой промежуток времени, используется в процессах улучшения качества процессов, результатами которых являются внесения изменений в требования к присущим характеристикам, содержащиеся в нормативно-технической документации, а также в процессах планирования качества и обеспечения качества процессов проектирования и разработки продукции.

Среди процессов жизненного цикла продукции важное место занимают процессы производства и обслуживания. Все эти процессы очень специфичны. В состав требований к присущим характеристикам процессов входят требования к производимой продукции, операциям (технологическим, измерительным, контрольным и др.), работам (содержанию, длительности и срокам выполнения), предметам труда, персоналу, инфраструктуре (производственным помещениям, рабочему пространству, средствам труда и оборудованию, включая контрольно-измерительную аппаратуру, информационным и коммуникационным технологиям, транспортным средствам), производственной среде (методам творческой работы и возможностям более полного вовлечения работников с целью реализации их потенциала, методическим указаниям по технике безопасности, эргономике, размещению рабочих мест, социальному взаимодействию, средствам обслуживания персонала в организации, температуре, влажности, освещению, воздушной вытяжке, санитарным условиям, чистоте, шуму, вибрации и загрязнению). Но можно выделить и общие требования к процессам производства и обслуживания.

В ГОСТ Р ИСО 9001 и ГОСТ Р ИСО 9004 сформулированы следующие общие требования к этим процессам.

1) Предварительная валидация (аттестация) процессов производства и обслуживания, недостатки которых становятся очевидными только после начала использования продукции или после предоставления услуги. Валидацией, согласно ГОСТ Р ИСО 9000, называется подтверждение на основе представления объективных свидетельств того, что требования, предназначенные для конкретного использования или применения, выполнены. Валидация должна продемонстрировать способность процессов достигать запланированных результатов.

2) Обеспечение идентификации и прослеживаемости (при необходимости). Потребность в идентификации и прослеживаемости может исходить из статуса (назначения) продукции, в том числе, деталей серийного производства; статуса и возможностей процессов; данных сравнения с лучшими аналогами; контрактных требований, например, предусматривающих возможность отзыва продукции; предполагаемого особого использования; желания уменьшить идентификационные риски.

3) Защита собственности потребителей (комплектующих, упаковочных материалов, интеллектуальной собственности и др.).

4) Обеспечение сохранности продукции при погрузочно-разгру­зочных работах, упаковке, хранении, консервации и поставке.

Управление качеством процесса основано на применении следующих способов регулирования процесса: предупреждающих действий, коррекции, корректирующих действий, получения разрешений на отступление или на отклонение, утилизации несоответствующей продукции.

Предупреждающее действие, согласно ГОСТ Р ИСО 9000, это действие, предпринятое для устранения причины потенциального несоответствия или другой потенциально нежелательной ситуации. Предупреждающие действия направлены в основном на предупреждение потерь (в том числе из-за низкого качества), поддержание безопасности, комфорта и нормального психологического климата. Они осуществляются в основном в форме планирования (в том числе – корректировки планов), основанного на использовании текущей информации (подача заявок на закупку нового оборудования, планирование ремонтов оборудования, проведения эксперимента или статистического анализа процесса и пр.).

Коррекция – действие, предпринятое для устранения обнаруженного несоответствия. Несоответствия продукции устраняются путем ее переделки (например, повторной термообработки), ремонта продукции (исправление или замена частей несоответствующей продукции), снижения градации. Продукция после коррекции должна быть снова подвергнута контролю. Особое внимание должно быть уделено управлению несоответствующей продукцией с тем, чтобы предотвратить ее непреднамеренное использование и поставку потребителям.

Корректирующее действие – действие, предпринятое для устранения причины обнаруженного несоответствия или другой нежелательной ситуации. Причинами могут быть низкое качество оборудования, оснастки, инструментов, измерительных приборов, сырья, материалов, комплектующих, полуфабрикатов, заготовок, низкая квалификация или недостаточное чувство ответственности рабочих, контролеров и т.д. Соответственно причинам вырабатывают и корректирующие воздействия.

Для выполнения требований к измерениям и мониторингу необходимо разработать процесс обеспечения устройствами и методиками для мониторинга и измерений. Функционирование этого процесса обеспечивает метрологическая служба организации в соответствии с нормативными документами, утверждаемыми Госстандартом (ныне – Агентством по техническому регулированию и метрологии) на основе Закона Российской Федерации «Об обеспечении единства измерений». Имеется около 40 нормативных актов, обеспечивающих реализацию этого закона. Можно использовать также международные стандарты в этой области, например [40]. В области терминологии следует руководствоваться международным стандартом [41].

3.5. Статистические методы
менеджмента качества

Использование статистических методов, как отмечено в ГОСТ Р ИСО 9000, может помочь в понимании изменчивости и, следовательно, может помочь организациям в решении проблем и повышении результативности и эффективности. Существует более пятидесяти государственных стандартов (разработанных, как правило, на основе международных) на статистические методы [5, 42–51]. Статистические методы принято [52-54] делить на три группы, рассмотренные ниже.

3.5.1. Статистические методы
анализа технологических процессов

Эти методы используются в процессах планирования качества, обеспечения качества, управления качеством, улучшения качества. Анализ технологических процессов осуществляется при запуске новой продукции, при вводе в эксплуатацию нового или отремонтированного оборудования или оснастки, при введении методов статистического приемочного контроля качества продукции или методов статистического регулирования техпроцессов, а также периодически, обычно одновременно с проверками точности оборудования, точности и стабильности техпроцессов. Анализ технологических процессов осуществляется с целью принятия заключения о соответствии их качества установленным требованиям, определения совокупности контролируемых параметров и мест контроля по технологическому процессу, для решения вопроса о том, как представлять или объединять продукцию для контроля, для определения планов контроля (объемов партии, выборок, тестовых статистик, контрольных нормативов решающих правил, периодичности контроля). По результатам анализа технологического процесса может быть принято решение о необходимости заказать новое технологическое оборудование, об отправке оборудования в ремонт, о корректировке конструкторской или технологической документации, о необходимости сменить поставщика, о проведении обучения персонала или замене кадров, о пересмотре системы стимулов, о перераспределении функциональных обязанностей и др.

Статистические методы анализа технологических процессов – наиболее тонкий инструмент анализа, инструмент, основанный на использовании теории вероятностей и математической статистики. Эти методы направлены, по сути, на построение (корректировку) модели случайного процесса, хотя в большинстве своем они используются как методы обработки неупорядоченной статистической информации, что соответствует самым простейшим моделям случайных процессов. Чаще всего используют следующие методы: 1) по­строение эмпирических распределений (гистограмм); 2) дисперсионный анализ, позволяющий выявить дискретные факторы, влияющие на распределение параметра как случайной величины, например, вид или номер станка, квалификация работника или сам работник, номер рабочей смены (частный случай – методы расслоения); 3) корреляционный и регрессионный анализ, позволяющие установить статистическую зависимость между параметрами (построить уравнение регрессии, оценить коэффициент корреляции и пр.); 4) проверка статистических гипотез (для установления вида распределения, подтверждения однородности партий, т.е. постоянства внутрипартионной дисперсии и пр.). К статистическим методам анализа относят большинство из семи инструментов качества, перечисленных в п. 3.4.

3.5.2. Статистические методы
регулирования технологических процессов

Эти методы используются только в процессах управления качеством. Необходимость в регулировании технологических процессов возникает вследствие износа инструментов, оснастки, оборудования, самоотвинчивания гаек под воздействием вибрации, старения элементов конструкции оборудования, а также вследствие других физических явлений.

Статистические методы регулирования технологических процессов основаны на контроле мгновенных выборок, каждая из которых представляет собой совокупность значений параметров или качественных признаков небольшого числа (обычно, не более десяти) единиц продукции, отбираемых подряд сразу после определенной технологической операции. Контроль выборок осуществляется через установленные интервалы времени, обычно периодически. По результатам контроля принимаются решения о смене инструмента или оснастки, подналадке оборудования, вызове ремонтной бригады. Технологический процесс при этом чаще всего подлежит остановке. Грамотное применение статистических методов регулирования позволяет вовремя принимать решения, снизить ошибки первого и второго рода при принятии решений.

Основным инструментом статистических методов регулирования являются так называемые контрольные карты. Каждая из них соответствует одной или двум конкретным статистикам, выбираемым за показатель качества процесса в фиксированный момент времени. Контрольные карты делятся на две группы: карты по качественному признаку и карты по количественному признаку. Среди карт по качественному признаку выделяют карты групп качества, остальные – это карты по альтернативному признаку: q -карты (уровня дефектности), nq -карты (числа дефектных единиц продукции), c -карты (числа дефектов), u -карты (числа дефектов на единицу продукции).

Карты по количественному признаку тоже делятся на две группы: ординарные и комбинированные. Существует 4 типа ординарных карт: карты средних арифметических значений, индивидуальных значений, медиан, балловых оценок. Комбинированных карт также 4 типа: средних арифметических значений и средних квадратичных отклонений, средних арифметических значений и размахов, медиан и размахов, медиан и индивидуальных значений. Комбинированные карты – это, по сути, пары карт, за исключением карты медиан и индивидуальных значений.

Каждая контрольная карта предназначена для отражения изменения во времени (от выборки к выборке) значений той или иной статистики. На карту нанесены одна или две (верхняя и нижняя) границы регулирования. При выходе значения статистики за границу регулирования принимают решение о применении того или иного способа регулирования технологического процесса. Некоторые карты имеют дополнительно предупреждающие границы. Если точка вышла за эти границы, но не вышла за границы регулирования, то технологический процесс продолжается, но за ним устанавливается пристальное наблюдение.

На рис. 7 приведена заполненная контрольная карта средних арифметических значений без предупреждающих границ. На этом рисунке применены следующие обозначения: T_в, T_н – верхняя и нижняя границы поля допуска параметра х, Р_в, Р_н – верхняя и нижняя границы регулирования для среднего арифметического а – средняя линия. После получения последней точки принимается решение о регулировании технологического процесса.

Рис. 7. Заполненная карта средних арифметических значений

Перед внедрением статистических методов регулирования возникает необходимость в определении планов контроля (объема выборок, границ регулирования, периодичности контроля или межконтрольных временных интервалов) с целью установления их в технологической документации. Существует множество различных методов определения планов контроля, вплоть до методов, позволяющих определять экономически оптимальные планы контроля. Однако в большинстве случаев применяют эмпирические и полуэмпирические методы.

На полуэмпирических методах определения планов контроля основаны стандартизованные на международном уровне контрольные карты Шухарта [46]. Строго говоря, этот метод следовало бы назвать «методом Шухарта по расчёту границ регулирования», так как сами карты – стандартные. Здесь предполагается объем выборки n задавать из эмпирических (на основе опыта) соображений. Границы же регулирования требуется вычислять на основе метода проверки статистических гипотез, предполагающего считать техпроцесс налаженным лишь в случае, когда значение некоторой вероятностной характеристики точно равно заданному значению.

В частности, для карты средних арифметических значений их предлагается вычислять по формулам: Р_в = a + z_a s/ Р_н = a –
– z _as/ гдеобъем выборки обычно 3 £ n £ 7, s – среднее квадратичное отклонение мгновенного нормального распределения (считается величиной постоянной), z _a – квантиль стандартного нормального распределения, соответствующий малой вероятности a того, что среднее арифметическое в мгновенной выборке, взятой из генеральной совокупности, имеющей математическое ожидание a, окажется за пределами границ регулирования. Величина z _aявляется корнем уравнения: = 1 – a (при z _a = 3 a = 0, 0027; при a= 0, 01 z _a = 2, 576).

Величина a, являющаяся условной вероятностью ошибочного решения, называется вероятностью ошибки первого рода, или риском излишней настройки. Иначе говоря, a – вероятность того, что будет принято решение о настройке процесса с мгновенным средним, равным середине поля допуска.

Заметим, что при увеличении объема выборки коридор между границами регулирования сужается, хотя такое увеличение, приводящее к росту информации, казалось бы, должно расширять этот коридор. Такая нелогичность связана с неявным предположением, что налаженным считается только такой техпроцесс, когда математическое ожидание мгновенного распределения равно а.

Для определения границ регулирования в карте средних арифметических значений применяются и такие формулы: Р_в =T_в – A d;
Р_н = T_р + A d, где А – коэффициент, зависящий от объема выборки и риска a.Однако в их основе лежит все то же предположение.

В этом – основной недостаток метода расчета границ регулирования, применяемого в контрольных картах Шухарта. В действительности всегда существует некоторый интервал значений некоторой вероятностной характеристики, при которых процесс считается налаженным. Поэтому более предпочтителен другой метод, также основанный на теории проверки статистических гипотез. Он аналогичен методу определения плана статистического приемочного контроля (см. п. 2.4.3).

В частности, для карты средних арифметических значений задается интервал [ a_{н a}; a_{в a}] (он чаще всего симметричный относительно а), риск излишней настройкиa, а также риск незамеченной разладки b и величины a_{н b}; a_{в b}, такие, что a_{н b} < a_{н a}, a_{в a} < a_{в b}.При этом наряду с границами регулирования определяется и объем выборки. Уравнения для определения верхней границы регулирования и объема выборки имеют вид: Р_в = a_{в a} + z _as/ Р_в = a_{в b} – z _bs /

Аналогично можно записать уравнения для определения нижней границы регулирования и объема выборки. При симметричном расположении величин a_{н a}, a_{в a}, а также a_{н b}; a_{в b} относительно а границы регулирования также будут симметричны относительно а.

3.5.3. Статистические методы
приемочного контроля продукции

Эти методы тоже используются только в процессах управления качеством. Они были уже описаны в п. 2.4.2 – для ситуации, когда объектами статистического приемочного контроля являются отдельные партии. По результатам такого контроля решения принимаются только относительно произведенной продукции (приемка партии, браковка и пр.). В ситуации, когда объектами статистического приемочного контроля могутбыть последовательность партий или поток продукции, должен быть применен процессный подход, т.е. контролю должен подвергаться процесс. Иначе говоря, кроме решений относительно произведенной продукции, должны приниматься решения по регулированию (корректировке) процесса. Такими решениями могут быть: корректировка планов контроля, решение провести статистический анализ техпроцесса, заменить средства контроля, сменить или обучить работников и т.д. Эти решения, как правило, принимаются работниками, имеющими различное служебное положение. Даже корректировка планов контроля может быть разной.

Простейшие правила корректировки могут быть вменены в обязанность контролеру. Такие правила (например, правила перехода на усиленный и ослабленный контроль) предусмотрены в уже отменённом ГОСТ 18242-72, содержащем планы приемочного контроля партий продукции по альтернативному признаку, полученные полуэмпирическим путем. Все эти планы составлены без привязки к каким-либо моделям случайных процессов. И в этом их основной недостаток. Учет модели случайного процесса позволяет применять в конкретных ситуациях более совершенные планы контроля, несмотря на то, что они могут быть выбраны чисто эмпирически. Так, учет корреляции между статистическими показателями качества соседних партий позволяет организовать контроль не каждой партии, а, например, каждой пятой или каждой десятой [37].

Другие методы корректировки планов контроля основаны на периодическом проведении статистического анализа техпроцессов и решении задачи определения плана контроля (см. п. 2.4.3) при новых исходных данных. Определение планов контроля в массовом и крупносерийном производстве целесообразно осуществлять на основе использования экономических критериев оптимальности.

Статистические методы приемочного контроля применяют и в случае поступления единиц продукции на контроль потоком. Такой приемочный контроль называют непрерывным. Простейшим планом непрерывного приемочного контроля по альтернативному признаку является план (i, f). В соответствии с ним сначала проводят сплошной контроль. Если будет подряд i годныхизделий, то переходят на контроль с частотой f, т.е. контролируют каждое Т -е изделие, где Т = 1/ f. При обнаружении дефектного изделия переходят снова на сплошной контроль. План (i, f) целесообразно использовать тогда, когда возможно появление «пачек» дефектных изделий. Такие планы контроля содержатся в ГОСТ Р 50779.51-95 [51]. Однако планы рассчитаны исходя из модели Пуассона, описываемой появление (с постоянной интенсивностью) редких дефектных изделий, а не «пачек». При такой модели процесса план (i, f) не только бесполезен, но и вреден. В этом случае нужен либо сплошной контроль, либо его не должно быть вовсе, а при сильном увеличении интенсивности появления дефектов в случае ликвидации сплошного контроля (игровая ситуация) необходим летучий выборочный контроль, т.е. осуществляемый в случайные моменты времени, с обязательным применением системы наказаний [37].