Статистические методы управления качеством

Содержание

Введение

1. «Статистическое мышление» управления  качеством.

2. Статистические методы управления  качеством.

3. Построение причинно-следственной диаграммы Исикавы.

Список литературы

 

Введение

Актуальность  использования статистических методов  в различных отраслях современного менеджмента непрерывно возрастает. Это вызвано прежде всего развитием рыночных отношений, конкурентной борьбы на рынках товаров и услуг, требованиями стандартов. В этих условиях резко возросли требования к качеству продукции.

Статистические  методы контроля и управления качеством  только тогда будут давать значительный эффект, когда они применяются  на всех уровнях: рабочий управляет  машиной, технологическим процессом, оператор занимается обслуживанием  клиентов, мастер или управляющий - процессами, работниками и т.д., везде  нужно овладевать методами выявления  недостатков, путей улучшения процессов. Для этого необходима специализированная методология обучения взрослых людей, массовые доступные учебно-методические материалы, способствующие пониманию  широким кругом работников особенностей статистических методов, их применения и возможностей.

Большое распространение  в управлении качеством (под влиянием японских специалистов) получили семь простых методов, применение которых  не требует высокой квалификации персонала и позволяет охватить анализ причины большинства возникающих  на производстве дефектов. 

Цель данной работы – изучить статистические методы управления качеством. 

1. «Статистическое  мышление» управления качеством.

В конце 90-х  прошлого столетия в практику статистических методов управления качеством с  «легкой руки» Американского  общества качества  вошло понятие «статистическое мышление, которое отражало философский подход к обучению и действию, основанный на следующих фундаментальных принципах:

-  любая работа осуществляется  в системе взаимосвязанных процессов,

-  во всех процессах есть вариации,

-  понимание и снижение  вариаций – ключ к успеху.

Дональд Уилер (США) в своей работе «Скромное предложение» уточняет сущность «статистического мышления»: «Статистическое управление процессами – это не статистика, это не мониторинг процессов и это не соответствует допускам. Это постоянное совершенствование  процессов и их результатов. И, прежде и более всего, – это способ мышления  плюс некоторые  сопутствующие инструменты».

Статистическое мышление  в отличие от детерминистского  ориентируется, прежде всего, на вариабельную, изменчивую картину мира, которая просматриваются нечетко, расплывчато, как бы сквозь дымку тумана. Статистическое мышление, опираясь на специальные методы статистики, делает картину мира и его закономерности более четкими и резкими, а, значит, более понятными.

В русскоязычной литературе термин «статистическое мышление», как правило, используется  в его прямом  и очевидном смысле: мышление с пониманием и привлечением статистических методов. Один из корифеев российского качества Ю. П. Адлер предложил называть статистическим  мышлением именно способ принятия решений, основанных на понимании теории  вариабельности. А  вот для всей методологии анализа и совершенствования процессов на основе теории вариабельности и статистического мышления предложил оставить термин «статистическое управление процессами» .

Сам автор теории вариабельности   У. Шухарт, вводя в 20-х годах прошлого столетия в практику применение статистических методов регулирования качества производственных процессов, наверно  не думал, что его «проблема вариабельности» будет волновать специалистов по качеству   еще долгие годы, в том числе и  в аспекте философского осмысления статистических методов.

Согласно концепции Шухарта, все вариации обусловлены двумя типами причин: общими и специальными (особыми).

Специальными  причинами вариаций считаются те причины, которые возникают в результате случайного воздействия на процесс (или на систему) внешних факторов, не предусмотренных нормальным ходом процесса. Шухарт считает, что не   существует априорного, формального или математического метода установления критерия, который будет указывать на специальную причину. Источник специальной   причины часто не предсказуем. Единственный  способ обнаружения специальной причины – проведение эксперимента, в процессе которого причины   должны выявляться при помощи контрольных карт и устраняться.  Сам Шухарт называл специальными причины такими, которые можно достаточно легко определить,  и их поиск и обнаружение не связаны с чрезмерными затратами. 

Общими причинами  вариабельности считаются те, которые являются неотъемлемой частью данного процесса, то есть внутренне ему (процессу) присущие. Общие причины – это  источники изменчивости, влияющие на индивидуальные значения результатов процесса, они связаны с точностью поддержания параметра и условий осуществления процесса, с идентичностью условий на входах и выходах процесса. Эти причины являются результатом совместного воздействия большого количества величин, каждая из которых вносит относительно малый вклад в результирующую  вариацию системы.

При анализе контрольной  карты общие причины проявляются  как часть случайной изменчивости процесса. Хотя общих причин много, но вклад каждой из них невелик, однако суммарное их действие   может быть весьма существенным. Именно отсутствие доминирующих по значению причин  и дает относительную стабильность процесса. Они определяют масштаб собственной изменчивости нормально идущего процесса

Предлагая рабочим, экспертам, менеджерам перенести акцент с отдельных  несоответствий и дефектов на вариации процессов, Шухарт обращал тем самым внимание  на два основных аспекта:

-  нужно искать не виновных, а вовлекать всех причастных искать причины несоответствий и их искоренять,

- источниками дефектов и несоответствий являются вариации процессов и не нужно ждать, когда несоответствия появятся, а нужно всемерно уменьшать вариации и поддерживать стабильность  процессов.

Что касается первого аспекта, то на российских предприятиях никак  не изживается принцип «кнута  и пряника», который принимает вид репрессивного менеджмента. Так  выявленные контролерами в процессе работы   несоответствия или брак руководство предприятия, не анализируя причин  несоответствия, как правило, априори записывает их на счет работников. Такая позиция  вызвана обычно недостаточной грамотностью руководства предприятия в вопросах  решения проблемы «вариабельности процессов»,  а если оно грамотно, то наложение штрафов на рабочих – безнравственно.  

 

Общеизвестно, что выдающиеся успехи японского менеджмента в  создании высококачественной продукции  связаны в первую очередь с  массовым внедрением в производство статистических методов. Причем в этот менеджмент вовлечены не только специалисты, но и рабочие, и руководители компании.  Низкий уровень качества российской продукции в значительной степени зависит от нежелания руководства предприятий  обогащать свои знания статистическим мышлением.

 

2. Статистические  методы управления качеством.

Эффективно решать задачи менеджмента качества позволяют  семь инструментов управления, которые  собраны Союзом японских ученых и инженеров (1979 г.) как средство управления качеством. К ним относятся:

1. диаграмма сродства;
2. диаграмма (график) связей;
3. древовидная диаграмма (дерево решений);
4. матричная диаграмма или таблица качества;
5. стрелочная диаграмма;
6. диаграмма процесса осуществления программы;
7. матрица приоритетов (анализ матричных данных).

 

1.Диаграмма сродства позволяет сгруппировать родственные по проблеме данные по направлениям различных уровней. На рис.2.1 представлена схема построения диаграммы сродства.

2.Диаграмма связей направлена на выполнение логических связей между основной идеей, проблемой или различными данными. На рис.2.2 представлен пример построения диаграммы связей применительно к учебному процессу в вузе.

3.Древовидная диаграмма — графический инструмент, обеспечивающий систематический путь разрешения существующей проблемы. На рис.2.3 представлена схема построения древовидной диаграммы.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис. 2.1 Схема  построения диаграммы сродства

 

 

 

 

 

 

 Основные причины

 Процесс и результат

2.2 Схема  построения диаграммы связей (пример)

4. Матричная диаграмма — инструмент, выявляющий важность различных связей. Целью матричной диаграммы является изображение контура связей и корреляций между задачами, функциями и характеристиками с выделением их относительной важности. Матричная диаграмма представлена на рис. 2.4.

5.Стрелочная диаграмма — инструмент, позволяющий спланировать оптимальные сроки работ для скорейшей и успешной реализации поставленной цели. Применение этого инструмента возможно лишь после того, как выявлены проблемы, требующие своего решения, и определены меры, сроки и этапы их осуществления. Широко применяется в планировании и проектировании (в виде стрелочной диаграммы Ганга или сетевого графика). На рис.2.5 приводится схема построения сетевого графика.

 

 

 

 

 

2.3 Схема  построения древовидной диаграммы

 

А	В
							…
…

 

Рис. 2.4 Матричная диаграмма, где  … и … – компоненты исследуемых объектов A и B, которые характеризуются различной теснотой связей:      - сильные;    - средние;      - слабые.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 Работа(продолжительность во времени)

 Макет (продолжительность во времени  и работы)

 

2.5 Сетевой  график выполнения проекта.

6. Диаграмма процесса осуществления программы (РОРС —Process Decision Program Chart.) — инструмент для оценки сроков 
и целесообразности проведения работ по выполнению программ в 
соответствии со стрелочной диаграммой с целью их корректировки 
в ходе выполнения.

Дает возможность:

а) при планировании проанализировать последовательность действий и выявить проблемы, возникающие в ходе реализации программы;

б) осуществить корректировки процесса выполнения программы на 
этапе планирования.

На основе диаграммы  процесса осуществления программы  построена общая схема оценки конкурентоспособности продукции.

7. Матричный анализ данных: комплекс математических инструментов для анализа матриц с целью выбора оптимального решения.

 

3. Построение  причинно-следственной диаграммы Исикавы

Назначение метода

Применяется при разработке и непрерывном  совершенствовании продукции. Диаграмма  Исикавы - инструмент, обеспечивающий системный подход к к определению фактических причин возникновения проблем.

Цель метода

Изучить, отобразить и обеспечить технологию поиска истинных причин рассматриваемой  проблемы для эффективного их разрешения.

Суть метода

Причинно-следственная диаграмма - это  ключ к решению возникающих проблем.

Диаграмма позволяет в простой  и доступной форме систематизировать  все потенциальные причины рассматриваемых  проблем, выделить самые существенные и провести поуровневый поиск первопричины.

План действий

В соответствии с известным принципом  Парето, среди множества потенциальных  причин (причинных факторов, по Исикаве), порождающих проблемы (следствие), лишь две-три являются наиболее значимыми, их поиск и должен быть организован. Для этого осуществляется:

• сбор и систематизация всех причин, прямо или косвенно влияющих на исследуемую проблему;
• группировка этих причин по смысловым и причинно-следственным блокам;
• ранжирование их внутри каждого блока;
• анализ получившейся картины.

Особенности метода

Причинно-следственная диаграмма ("рыбий скелет")

Общие правила построения

1. Прежде чем приступать к построению диаграммы, все участники должны прийти к единому мнению относительно формулировки проблемы.
2. Изучаемая проблема записывается с правой стороны в середине чистого листа бумаги и заключается в рамку, к которой слева подходит основная горизонтальная стрелка - "хребет" (диаграмму Исикавы из-за внешнего вида часто называют "рыбьим скелетом").
3. Наносятся главные причины (причины уровня 1), влияющие на проблему, - "большие кости". Они заключаются в рамки и соединяются наклонными стрелками с "хребтом".
4. Далее наносятся вторичные причины (причины уровня 2), которые влияют на главные причины ("большие кости"), а те, в свою очередь, являются следствием вторичных причин. Вторичные причины записываются и располагаются в виде "средних костей", примыкающих к "большим". Причины уровня 3, которые влияют на причины уровня 2, располагаются в виде "мелких костей", примыкающих к "средним", и т. д. (Если на диаграмме приведены не все причины, то одна стрелка оставляется пустой).
5. При анализе должны выявляться и фиксироваться все факторы, даже те, которые кажутся незначительными, так как цель схемы - отыскать наиболее правильный путь и эффективный способ решения проблемы.
6. Причины (факторы) оцениваются и ранжируются по их значимости, выделяя особо важные, которые предположительно оказывают наибольшее влияние на показатель качества.
7. В диаграмму вносится вся необходимая информация: ее название; наименование изделия; имена участников; дата и т. д.