Слайд 2
Основы применения статистических методов в управлении качеством
С переходом
промышленного производства на принципы разделения труда. Возникла проблема значительности
вариации параметров процесса.
В связи с этим становилось ясно, что нужен критерий качества производства продукции, позволяющий ограничить отклонения размеров при массовом изготовлении деталей.
Слайд 3
В качестве такого критерия Ф.Тейлором были предложены интервалы,
устанавливающие пределы отклонений параметров в виде нижних и верхних
границ. Поле значений такого интервала стали называть допуском.
Слайд 4
В результате исследования вариабельности технологических процессов появились статистические
методы управления процессами. Родоначальником этих методов был В. Шухарт.
Слайд 5
При внедрении статистических методов большое внимание уделялось разработке
теории выборочного контроля продукции.
Слайд 6
Разработка теории выборочного контроля продукции, позволила значительно сократить
трудоемкость операций контроля и значительно снизить численность инспекторов (контролеров).
Так как до этого Стремление к производству высококачественной продукции привело к раздуванию на промышленных предприятиях контрольного аппарата.
Слайд 7
В начале 50-х годов Деминг проводил широкомасштабное обучение
японских специалистов новым методам обеспечения качества, особое внимание при
этом обращая на статистические методы управления качеством.
Деятельность Деминга была настолько успешной, что уже в 60-х годах американцам пришлось уступить японским фирмам значительную часть рынков сбыта, в том числе и в самих США.
Слайд 8
Каору Исикава впервые в мировой практике предложил сем
простых инструментов контроля качества в частности графический метод анализа
причинно-следственных связей.
Слайд 9
Генити Тагути развивает идеи математической статистики, относящиеся, в
частности, к статистическим методам планирования эксперимента и контроля качества.
Тагути впервые соединил математической зависимостью экономические затраты и качество, введя понятие функции потерь качества.
Тагути первым показал, что потери качества имеют место и в поле допуска - они появляются с момента несовпадения номинального, заданного технической документацией, значения параметра и значения исследуемой случайной величины.
Слайд 10
В развитие статистических методов внесли свой научный вклад
и советские ученые: В.И. Романовский, Е.Е.Слуцкий, Н.В.Смирнов, Ю.В. Линник
и др.
Так, например, Смирнов заложил основы теории непараметрических рядов, а Слуцкий опубликовал несколько важных работ по статистике связанных стационарных рядов.
Особенно интенсивно в СССР разрабатывались статистические методы исследования и контроля качества в массовом производстве, методы планирования эксперимента (Ю.П.Адлер и др.).
Слайд 11
В настоящее время из существующих статистических методов наиболее
распространенными являются:
1) описательная статистика;
2) планирование экспериментов;
3) проверка гипотез;
4) регрессионный
анализ;
5) корреляционный анализ;
6) выборочный контроль;
7) факторный анализ;
8) анализ временных рядов;
9) статистическое установление допуска;
10) анализ точности измерений;
11) статистический контроль процессов;
12) статистическое регулирование процессов;
13) анализ безотказности;
14) анализ причин несоответствий;
15) анализ возможностей процесса (гистограммы).
Слайд 12
Роль и значение стат. методов
Использование статистических методов:
-
может помочь в понимании природы, масштабов и причин изменчивости
(вариабельности) процессов;
- может помочь организации в решении и даже предупреждении проблем, которые могут быть результатом такой изменчивости;
- может помочь организации в повышении результативности и эффективности.
Слайд 13
Понятие и значение вариабельности. Общие и специальные причины
вариации
Под вариабельностью понимается отклонение различных фактов от заданных значений.
Открытие, сделанное У. Шухартом и развитое Э. Демингом по вариабельностью процессов не только дало возможность диагностировать системы. Оно позволило связать все проблемы качества с вариациями процессов и создать соответствующие статистические инструменты.
Слайд 14
Изменчивость можно наблюдать в ходе и результатах многих
видов деятельности, даже в условиях очевидной стабильности. Такую изменчивость
можно проследить в измеряемых характеристиках продукции и процессов.
Наличие изменчивости можно заметить на различных стадиях жизненного цикла продукции, от исследования рынка до обслуживания потребителей и утилизации продукции.
Слайд 15
Не выявленная своевременно вариабельность может представлять собой смертельную
опасность, как для производства, так и для продукции и
предприятия в целом.
Слайд 16
Э. Деминг говорил «Если бы мне пришлось выразить
мое послание менеджменту всего в нескольких словах, я бы
сказал, что вся суть состоит в уменьшении вариации».
Слайд 17
Различают общие и специальные причины вариации любых процессов.
Слайд 18
Общие причины, связанные с производственной системой (оборудование, здания,
сырье, персонал).
Такая вариабельность нельзя изменить без
изменения системы.
Любые действия рядовых сотрудников – исполнителей в этой ситуации, скорее всего, только ухудшает положение.
Вмешательство в систему почти всегда требует действий со стороны руководства – высшего менеджмента.
Слайд 19
Специальные причины, связанные с ошибками оператора, сбоями настройки,
нарушения режима и др.
Ликвидацией этих причин
занимается персонал, непосредственно участвующий в процессе.
Специальные причины могут быть в виде износа инструмента, ослаблении креплений, изменения температуры охлаждающей жидкости, нарушения технологического режима и др.
Такие причины должны быть изучены и могут быть устранены при настройке процесса, что обеспечивает его стабильность.
Слайд 20
Статистическое мышление. Принципы
Статистического мышления
Процедура принятия решения,
основана на теории вариабельности, называют статистическим мышлением.
Слайд 21
Статистическое мышление основывается на трех фундаментальных принципах:
1) любая
работа осуществляется в системе взаимосвязанных процессов;
2) во всех процессах
есть вариации;
3) понимание и снижение вариации – это ключ к успеху.
Слайд 22
Статистические методы можно классифицировать на три основные
группы:
1. простые статистические методы.
2. сложные статистические методы.
3. промежуточные
статистические методы.
Слайд 23
Среди простых статистических методов наибольше распространение получили семь
методов, выделенных в начале 50-х годов японскими специалистами под
руководством К. Исикавы.
Слайд 24
Для применения семи простых методов не требуется специального
образования.
В японских фирмах ими владеют все – от
президента до рядового рабочего.
Слайд 25
Семь простых методов могут применяться в любой последовательности,
в любом сочетании, в различных аналитических ситуациях, их можно
рассматривать и как целостную систему, и как отдельные инструменты анализа.
Слайд 26
Согласно К. Исикаве, в семь простых методов входят:
1)
контрольный листок;
2) диаграмма Парето;
3) диаграмма причина – результат;
4) гистограмма;
5)
диаграмма разброса;
6) расслоение данных;
7) контрольная карта.
Слайд 27
К простым инструментам относятся так же графические методы,
в частности
график временного ряда, столбчатый график,
круговой график,
ленточный график,
Z – образный график, радиационная диаграмма и др.
Слайд 28
Особенность сложных статистических методов состоит в том, что
для их применения требуется инженерное образование и специальная подготовка
в области математической статистики и теории вероятности
Слайд 29
К сложным статистическим методом относятся:
индексы воспроизводимости,
методы
планирования экспериментов,
законы распределения,
методы статистического выборочного контроля в том
числе методы приемочного контроля,
методы Тагути,
методы развертывания функции качества (QFD),
метод анализа видов и последствий отказов (FMEA),
метод «Шесть сигм».
Слайд 30
Промежуточные статистические методы позволяют:
- устанавливать зависимость
изучаемых явлений от случайных факторов, как качественную, так и
количественную;
- исследовать связи между случайными и неслучайными величинами;
- выявить роль отдельных факторов в изменении анализируемого параметра.
Слайд 31
Основными промежуточными статистическими методами являются:
метод сравнения средних,
дисперсионный, регрессионный, корреляционный и факторный виды анализа и др.
Слайд 32
Следует отметить, что союз японских ученых и инженеров
разработали новый набор инструментов контроля качества
(сем новых инструментов
контроля качества) сюда входят: диаграмма сродства; диаграмма связей; древовидная диаграмма; матричная диаграмма; стрелочная диаграмма; диаграмма процесса осуществления программы (РДРС) и матрица приоритетов.
