Статистические методы управления качеством. Анализ последствий и причин отказов

Статистические методы рассматриваются как одно из высокоэффективных средств обеспечения качества и являются основой для эффективного распознавания проблем и их анализа. Они ориентированы на разработку сквозного механизма на всех этапах жизненного цикла продукции, начиная с исследования требований рынка к качеству продукции и кончая ее утилизацией после использования. Внедрение статистических методов должно быть направлено на создание гарантий непрерывности процесса обеспечения качества в соответствии с требованиями потребителя. Применение этих методов, не требуя больших затрат, позволяет с заданной степенью точности и достоверности судить о состоянии исследуемых явлений (объектов, процессов) в системе качества, прогнозировать и регулировать проблемы на всех этапах жизненного цикла продукции и на основе этого вырабатывать оптимальные управленческие решения.Применение статистических методов – весьма действенный путь разработки новой технологии и контроля качества производственных процессов. Основной задачей статистических методов контроля является обеспечение производства пригодной к употреблению продукции и оказание полезных услуг с наименьшими затратами. Одним из основных принципов контроля качества при помощи статистических методов является стремление повысить качество продукции, осуществляя контроль на различных этапах производственного процесса.Все статистические методы базируются на понятии разброса. Применение на рабочем месте статистических методов для контроля за разбросом параметров изготавливаемого изделия является представлением в графическом виде простых для понимания статистических величин, характеризующих разброс. Оценка разброса данных часто дает возможность понять характер процесса. Если разброс данных мал, можно ослабить контроль, если велик – это следует воспринимать как сигнал к необходимости регулирования процесса для повышения его стабильности, повышения качества исходных материалов, выявления и устранения неполадок оборудования и пр. Собранные данные могут быть использованы не только для принятия решений в момент их получения и анализа, но и для оценки различных проблем, рассматриваемых в течение более долгого срока, например, в течение месяца или года.

Статистические методы классифицируют по признаку общности на три основные группы:

а) Графические методы. Это так называемые «семь инструментов контроля качества». К ним относятся: - контрольные листки, позволяющие усовершенствовать процесс сбора данных и упорядочить данные для облегчения их дальнейшего использования.- диаграммы Парето, позволяющие выяснить причины появления немногочисленных существенно важных дефектов и сосредоточить усилия на ликвидации именно этих причин. С помощью диаграмм Парето анализируют виды брака, суммы потерь от брака, затраты времени и материальных средств на его использование, содержание рекламаций и затраты, связанные с рекламациями, число случаев поломок. Диаграммы Парето используются также для анализа временных факторов, себестоимости, безопасности труда, спроса на разные виды продукции, для определения эффективности мероприятий по устранению причин возникновения дефектов.- диаграммы причин и результатов (диаграмма Исикавы), показывающие отношение между показателем качества и воздействующими на него факторами. Использование диаграмм Исикавы эффективно при решении вопросов обеспечения качества продукции, повышения производительности труда, разработки рационализаторских предложений, повышения эффективности использования оборудования, совершенствования техники безопасности, разработки и внедрения стандартов на технологические операции и др.- гистограммы, отражающие условия процесса за период, в течение которого были получены данные. Сравнение вида распределения гистограммы с контрольными нормативами дает важную информацию для управления процессом. Гистограммы удобны при составлении месячных отчетов о качестве выпускаемой продукции, о результатах технического контроля, при демонстрации изменения уровня качества по месяцам и т.д.- диаграммы рассеяния, позволяющие выявить причинно-следственные связи показателей качества и влияющих факторов при анализе диаграммы Исикавы. Диаграмма рассеяния (разброса) строится как график зависимости между двумя переменными х и у.- контрольные карты, позволяющие отделить вариации показателя качества, обусловленные определенными причинами, от вариаций, обусловленных случайными причинами. Контрольная карта представляет собой специальный бланк, на котором проводится центральная линия и две линии выше и ниже средней, называемые верхней и нижней контрольными границами. На карту точками наносятся данные измерений или контроля параметров и условий производства. Исследуя изменение данных с течение времени, следят, чтобы точки графика не вышли за контрольные границы. Если обнаруживается выброс одной или нескольких точек за контрольные границы это воспринимается как информация об отклонении параметров или условий процесса от установленной нормы. Для выявления причины отклонения исследуют влияние качества исходного материала или деталей, методов, операций, условий проведения технологических операций, оборудования.- метод расслоения (стратификации), в соответствии с которым, данные группируются в зависимости от условий их получения. Обработка каждой группы данных проводится отдельно. Расслоение помогает выяснить причины появления дефектов, если обнаруживается разница в данных между «слоями».

б) методы анализа статистических совокупностей: сравнения средних; сравнения дисперсий; регрессивный вид анализа; дисперсионный вид анализа;

в) экономико-математические методы: математическое программирование; планирование эксперимента; имитационное моделирование; метод оценки риска и последствий отказов (FMEA); теория массового обслуживания; теория расписаний; функционально-стоимостный анализ; методы Тагути; структурирование функции качества (СФК) или «Голос клиента».

При осуществлении контроля качества производится обязательный сбор данных, а затем их обработка. Для этого необходимо:

а) определить состав производственных проблем, подлежащих решению с помощью статистических методов.

б) определить цель сбора информации: контроль и регулирование производственного процесса; анализ отклонений от установленных требований; контроль продукции.

в) выявить характер сравнений, которые нужно произвести, и типа данных, которые нужно собрать: необходимо определить назначение собираемых данных; определить количество и размер выборок используемых данных; проводить разделение данных на несколько подгрупп по определенному признаку (стратификация). При выявлении зависимости между значениями двух показателей, данные следует собирать парами;

г) упорядочить данные для облегчения их последующей обработки. Для этого нужно четко зарегистрировать источник данных.

Статистические методы являются основой для эффективного распознавания проблем и их анализа. С их помощью можно добиться полной картины о возможных причинах проблем, установить приоритеты и принимать решения.

Анализ последствий и причин отказов (FMEA-анализ) представляет собой технологию анализа возможностей возникновения дефектов и их влияния на потребителя. FMEA-анализ проводится для разрабатываемых продуктов и процессов с целью снижения риска потребителя от потенциальных дефектов.

Объектами FMEA-анализа процессов могут быть:

- конструкция изделия;

- процесс производства продукции;

- бизнес-процессы;

- процесс эксплуатации изделия.

Выделяют следующие этапы построения FMEA-анализа.

1) Построение моделей объекта анализа.

2) Исследование моделей. В ходе такого исследования определяются потенциальные дефекты, потенциальные причины дефектов, потенциальные последствия дефектов для потребителей и возможности контроля появления дефектов.

3) Экспертный анализ моделей. Мнение экспертов позволяет определить: параметр тяжести последствий для потребления (проставляется по 10-балльной шкале), параметр частоты возникновения дефекта (по 10-балльной шкале, где высший балл составляет более 25 % частоты возникновения дефектов), параметр вероятности необнаружения дефекта (10-балльная шкала), параметр риска потребителя (иерархия рисков).

По выявленным в процессе анализа «узким местам» разрабатываются корректирующие мероприятия.