Управление качеством. 
Производственный менеджмент

Управление качеством — действия, осуществляемые при создании и эксплуатации или потреблении продукции, в целях установления, обеспечения и поддержания необходимого уровня ее качества.

Управление качеством продукции должно осуществляться системно, т. е. на предприятии должна оформиться и функционировать система управления качеством продукции. В России были разработаны различные системы управления качеством, которые распространение получили прежде всего в оборонной промышленности и автомобилестроении.

Среди отечественных систем управления качеством наибольшую известность получили: БИП (бездефектное изготовление продукции), СБТ (система бездефектного труда), КАНАРСПИ (качество, надежность, ресурс с первых изделий), НОРМ (научная организация работ, но повышению моторесурса двигателей), КСУКП (комплексная система управления качеством продукции), КСПЭП (комплексная система повышения эффективности производства), КСУКП и ЭИР (комплексная система управления качеством продукции и эффективность использования ресурсов). Между тем отсутствие конкуренции, обусловленное защищенностью внутреннего рынка, не стимулировало предприятия повышать качество продукции.

При управлении качеством продукции используется ряд методов:

• • экономические методы, которые обеспечивают создание экономических условий, побуждающих коллективы предприятий улучшать продукцию;
• • методы материального стимулирования, предусматривающие поощрение работников;
• • организационно-распорядительные методы, осуществляемые посредством обязательного исполнения директив, приказов, требований нормативной документации;
• • воспитательные методы, которые предполагают моральное поощрение.

В последние годы сформировалась новая стратегия в управлении качеством. Ее отличительные черты состоят в следующем:

• • обеспечение качества понимается не как техническая функция, реализуемая определенным подразделением, а как систематический процесс, пронизывающий всю организационную структуру фирмы;
• • новому понятию качества должна отвечать соответствующая структура предприятия;
• • вопросы качества охватывают не только рамки производственного цикла, но и процесс разработок, конструирования, маркетинга, послепродажного обслуживания;
• • качество должно быть ориентированно на удовлетворение требований потребителя, а не изготовителя;
• • повышение качества продукции требует применения новой технологии производства, начиная с автоматизации проектирования и кончая автоматизированным измерением в процессе контроля качества;
• • всеобъемлющее повышение качества достигается только заинтересованным участием всех работников.

Системы управления качеством, называемые «Всеобщее руководство качеством» (Total Quality Management, TQM), «Управление качеством в масштабах компании», предполагают наличие трех условий.

• 1. Качество как основная стратегическая цель деятельности признается высшим руководством фирм. Для этого устанавливаются конкретные задачи и выделяются средства для их решения. Поскольку требования к качеству определяет потребитель, уровень качества не может быть постоянным. Повышение качества должно идти по возрастающей, так как качество — постоянно меняющаяся цель.
• 2. Мероприятия по повышению качества должны затрагивать все подразделения. От 80 до 90% мероприятий не подлежат контролю отделов качества.
• 3. Непрекращающийся процесс обучения (ориентирован на определенное рабочее место) и повышение мотивации персонала.

Эти системы завоевали международное признание как стратегическое средство обеспечения высокого качества при низких затратах, позволяющее сокращать себестоимость производства и конкурировать с производителями, имеющими продукцию высокого качества.

Важным элементом в системах управления качеством изделий является стандартизация.

Главная задача стандартизации состоит в создании системы нормативно-технической документации, определяющей прогрессивные требования к продукции, а также контроль за правильностью использования этой документации.

Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии^[1] (Росстандарт) регламентирует процессы построения, изложения и распространения стандартов в России.

В Российской Федерации нормативные документы по стандартизации подразделяются на следующие категории:

• • государственные стандарты (ГОСТ РФ);
• • отраслевые стандарты (ОСТ);
• • технические условия (ТУ);
• • стандарты предприятий и объединений предприятий (СТП);
• • стандарты научно-технических обществ и инженерных союзов, ассоциаций и других объединений (СТО).

В России разрабатываются новые стандарты, которые называются техническими регламентами.

Сертификация — деятельность уполномоченных органов по подтверждению соответствия товара (работы, услуги) обязательным требованиям стандарта и выдаче документа соответствия.

Сертификационные испытания проводятся специальными центрами (испытательными лабораториями).

Сертифицированная продукция — продукция, соответствующая конкретному стандарту или другому нормативному документу, удостоверяющему, что производимая продукция отвечает требованиям соответствующих технических условий (техническим требованиям, требованиям технического регламента и др.).

Сертифицированная продукция должна иметь подтверждающее доказательство — клеймо, специальный знак, этикетку, сопроводительный документ, сертификат.

Росстандарт разработал специальный знак — «Знак соответствия», и любой продукт, произведенный в России с сертификатом качества, должен иметь знак соответствия на каждой упакованной единице. Состоит он из двух частей: непосредственно знак в виде графического изображения букв С, Р, Т и код органа Росстандарта России, выдавшего сертификат, состоящий из двух букв и двух цифр.

Сертификация может быть:

• • обязательной — для продукции, потенциально опасной для здоровья человека и окружающей среды, а также способной причинить вред имуществу потребителей;
• • добровольной — но инициативе юридических лиц и граждан на основе договора между заявителем и органом по спецификации. Сертификат, полученный при этом, является дополнительной гарантией качества продукции, что повышает ее конкурентоспособность.

Объектами сертификации может быть не только конкретная продукция, но и состояние производства, система управления качеством.

Первоначально вопросы изучения качества продукции ограничивались лишь регистрацией, а затем заменой дефектных изделий.

Первые серьезные исследования, связанные с управлением качеством, появились после Второй мировой войны. В 1980;е гг. требования к качеству стали главными в обеспечении конкурентоспособности продукции, что позволяло странам занять прочные позиции на мировом рынке.

По оценкам зарубежных специалистов, расходы на качество должны составлять не менее 15−25% совокупных производственных затрат.

Проблемам улучшения качества большое внимание уделялось на японских предприятиях. В деятельность по улучшению качества вовлекались все работники.

Большое распространение в Японии получили кружки качества. Движение кружков качества поддерживается специальным штабом, имеющим свой журнал и проводящим ежегодные конференции. Таким образом, вопрос повышения качества выходит за рамки отдельных фирм и приобретает общенациональный характер. Часто кружки качества связывают с национальными особенностями японцев, что выражается в коллективизме и большом интересе к обучению (каждый рабочий хочет стать инженером). При этом роль кружков качества заключается не только в разработке рекомендаций по улучшению качества продукции, снижению ее себестоимости, повышению производительности труда и другим производственным проблемам. Отмечается, что сама вовлеченность работников в процесс управления приводит к активизации человеческого фактора, т. е. персонал начинает лучше работать. Широкое распространение кружков качества требует от рабочих не только определенной психологии, но и достаточно глубокого знания статистических методов.

Статистические методы управления качеством — это методология и технические средства управления качеством на основе количественных измерений и анализа информации, позволяющей принимать обоснованные решения.

При использовании статистических методов важно системное представление об объекте исследования, т. е.: анализ данных о несоответствиях производства по видам и местам их возникновения; оценка точности и стабильности технологических процессов и операций; управление технологическими процессами; диагностика состояния производства и прогнозирование уровня качества выпускаемой продукции.

Отклонения характеристик качества от заданных значений можно оценить наиболее точно, когда они измеряются непрерывно. Все технические требования для характеристик качества задаются в виде допусков на них:

• • двухсторонних относительно номинальных значений;
• • односторонних в виде: чем меньше, тем лучше или чем больше, тем лучше.

Процесс создания продукта может быть разделен на три перекрывающих друг друга этапа: проектирование продукта, разработка его технологического процесса, непосредственно изготовление. Для сложных современных продуктов первые два этапа играют решающую роль. По зарубежным оценкам, примерно 80% дефектов, возникающих при эксплуатации продукта, обусловлены ошибками в его проектировании и организации технологического процесса изготовления.

Одним из основных инструментов в обширном арсенале статистических методов контроля качества являются контрольные карты (control chart). Принято считать, что идея контрольной карты принадлежит известному американскому статистику Уолтеру А. Шухарту. Она была предложена в 1924 г. и описана в 1931 г. Первоначально контрольные карты использовались для регистрации результатов измерений требуемых свойств продукции. Выход параметра за границы поля допуска свидетельствовал о необходимости остановки производства и проведении корректировки процесса в соответствии со знаниями специалиста, управляющего производством.

Это давало информацию о том, когда, кто, на каком оборудовании получал брак в прошлом.

Однако в этом случае решение о корректировке принималось тогда, когда брак уже был получен. Поэтому важно было найти процедуру, которая накапливала бы информацию не только для ретроспективного исследования, но и для использования при принятии решений, т. е. до получения брака. Это предложение опубликовал американский статистик И. Пейдж и 1954 г. Карты, которые используются при принятии решений, называются кумулятивными.

В зависимости от типа показателя качества процесса производства различают контрольные карты для качественных и количественных показателей.

Контрольная карта (рис. 10.1, а, б, в) состоит из центральной линии (CL), двух контрольных пределов UCL и LCL (над и под центральной линией) и значений показателя качества, которые фиксируются в виде точек, соединенных ломаной линией. Эти точки, нанесенные на карту, дают представление о состоянии процесса.

В определенные периоды времени отбирают (все подряд, выборочно, периодически из непрерывного потока и т. д.) п изготовленных изделий и измеряют контролируемый параметр.

Результаты измерений наносят на контрольную карту, и в зависимости от этого значения принимают решение о корректировке процесса или о продолжении процесса без корректировок. Процесс не нуждается в регулировке до тех пор, пока не будет получено убедительное доказательство того, что возникла проблема. Регулировка процесса может стоить очень дорого, что обусловлено потерей производственного времени, расходами на саму регулировку, а также возможностью того, что в результате регулировки отклонения параметров системы могут увеличиваться. Не стоит регулировать процесс, пока в этом нет необходимости. В таких случаях говорят: «Если не сломано — нс трогай!»^[2].

Процесс производства считается управляемым, контролируемым, воспроизводимым, т. е. не требует вмешательства, если на контрольной карте отсутствуют следующие аномалии:

• • точка на карте выходит за верхнюю или нижнюю контрольные границы (см. рис. 10.1, а);
• • семь точек подряд расположены либо выше, либо ниже центральной линии, или 10 точек из 11 расположены либо выше, либо ниже центральной линии (см. рис. 10.1, а);
• • считается аномальным расположение 12 точек из 14, 16 из 20 либо выше, либо ниже центральной линии;
• • в положении точек наблюдается положительный или отрицательный тренд (см. рис. 10.1, б);
• • две или три точки лежат вблизи контрольных границ (см. рис. 10.1, б);
• • разброс точек укладывается в половину интервала до верхней и нижней контрольных границ (см. рис. 10.1, в);
• • наблюдается некоторая закономерность в расположении точек, например, их колебания (см. рис. 10.1, в).

Рис. 10.1. Поведение контролируемых параметров качества производственных процессов.

Таким образом, даже если все точки находятся в пределах контрольных границ, но подозрительно близко сгруппировались возле одной из них или целенаправленно движутся в направлении одной из границ, можно сделать вывод о том, что процесс больше не находится под контролем. Постепенное смещение точек вверх или вниз может быть следствием износа оборудования. Возможно, износились или начали медленно разрушаться отдельные части производственной линии^[3].

При наличии хотя бы одной из перечисленных аномалий процесс производства считается неконтролируемым, а поэтому требует вмешательства с целью выявления и устранения причины нарушения или аномалии.

Таким образом, контрольные карты используются для выявления определенной причины, но не случайной.

Под определенной причиной следует понимать существование факторов, которые допускают изучение. Разумеется, таких факторов следует избегать.

Вариация же, обусловленная случайными причинами, необходима, она неизбежно встречается в любом процессе, даже если технологическая операция проводится с использованием стандартных методов и сырья. Исключение случайных причин вариации невозможно технически или экономически нецелесообразно.

Часто при определении факторов, влияющих на какой-либо результативный показатель, характеризующий качество, используют схемы Исикава.

Они были предложены профессором Токийского университета Каору Исикава в 1953 г. при анализе различных мнений инженеров. Иначе схему Исикава называют диаграммой причин и результатов, диаграммой «рыбий скелет», деревом и т. д. Она состоит из показателя качества, характеризующего результат, и факторных показателей (рис. 10.2)^[4].

Построение диаграмм включает следующие этапы:

• • выбор результативного показателя, характеризующего качество изделия (процесса и т. д.);
• • выбор главных причин, влияющих на показатель качества. Их необходимо поместить в прямоугольники («большие кости»). Обобщающие факторы сложно использовать в управлении;
• • выбор вторичных причин («средние кости»), влияющих на главные;

Рис. 10.2. Структура диаграммы причин и результатов.

• • выбор (описание) причин третичного порядка («мелкие кости»), которые влияют на вторичные;
• • ранжирование факторов по их значимости и выделение наиболее важных.

Диаграммы причин и результатов имеют универсальное применение. Так, они широко применяются при выделении наиболее значимых факторов, влияющих, например, на производительность труда.

Отмечается, что число существенных дефектов незначительно и вызываются они, как правило, небольшим количеством причин. Таким образом, выяснив причины появления немногочисленных существенно важных дефектов, можно устранить почти все потери.

Эта проблема может быть решена с помощью диаграмм Парето.

Различают два вида диаграмм Парето:

• 1) по результатам деятельности. Они служат для выявления главной проблемы и отражают нежелательные результаты деятельности (отклонения в размерах, раковины, царапины, трещины, изгиб и т. д.);
• 2) по причинам (факторам). Они отражают причины проблем, которые возникают в ходе производства.

Рекомендуется строить много диаграмм Парето, используя различные способы классификации как результатов, так и причин, приводящих к этим результатам. Лучшей следует считать такую диаграмму, которая выявляет немногочисленные, существенно важные факторы, что и является целью анализа Парето.

Построение диаграмм Парето включает следующие этапы:

• • выбор вида диаграммы (по результатам деятельности или по причинам (факторам));
• • классификация результатов (причин). Разумеется, любая классификация имеет элемент условности, однако большинство наблюдаемых единиц какой-либо совокупности не должны попадать в строку «прочие» ;
• • определение метода и периода сбора данных;
• • разработка контрольного листка для регистрации данных с перечислением видов собираемой информации. В нем необходимо предусмотреть свободное место для графической регистрации данных (табл. 10.2).

Таблица 10.2

Контрольный листок

Типы дефектов.	Группы данных.	Итого по типам дефектов.
А. Трещины.
Б.
В.
Г.
Прочие.
Итого.

Ранжирование данных, полученных по каждому проверяемому признаку, в порядке значимости. Группу «Прочие» следует приводить в последней строке вне зависимости от того, насколько большим получилось число.

Построение столбиковой диаграммы (приводится на рис. 10.3).

Рис. 10.3. Связь между видами дефектов и числом дефектных изделий.

Значительный интерес представляет построение диаграмм Парето в сочетании с диаграммой причин и следствий.

Выявление главных факторов, влияющих на качество продукции, позволяет увязать показатели производственного качества с каким-либо показателем, характеризующим потребительское качество.

Для такой увязки возможно применение регрессионного анализа.

Например, в результате специально организованных наблюдений за результатами носки обуви и последующей статистической обработки полученных данных было установлено, что срок службы обуви (y) зависит от двух переменных: плотности материала подошвы в г/см3 (х1) и предела прочности сцепления подошвы с верхом обуви в кг/см2 (х2). Вариация этих факторов на 84,6% объясняет вариацию результативного признака (множественный коэффициент коррекции R = 0,92), а уравнение регрессии имеет вид:

у = 6,0 + 4,0 • Х| + 1,2 • х2.

Таким образом, уже в процессе производства, зная характеристики факторов х1 и х2, можно прогнозировать срок службы обуви. Улучшая эти параметры, можно увеличить срок носки обуви. Исходя из необходимого срока службы обуви, можно выбирать технологически допустимые и экономически оптимальные уровни признаков производственного качества. Например, материал подошвы должен обеспечить срок носки обуви не менее одного года. При этот, вероятно, не следует применять такой качественный и дорогостоящий материал, который обеспечит срок носки обуви более 10 лет.

Наибольшее практическое распространение имеет характеристика качества изучаемого процесса путем оценки качества результата этого процесса. В этом случае речь идет о контроле качества изделий или деталей, получаемых на той или иной операции. Наибольшее распространение имеют несплошные методы контроля, а наиболее эффективны те из них, которые базируются на теории выборочного метода наблюдения.

Пример

На электроламповом заводе цех производит микролампочки.

Для проверки качества ламп отбирают 25 штук и подвергают испытанию на специальном стенде (меняется напряжение, стенд подвергается вибрации и т. д.). Каждый час снимают показания о продолжительности горения ламп. Получены следующие результаты:

• 6; 6; 4; 5; 7;
• 5; 6; 6; 7; 8;
• 5: 7; 7; 6; 4;
• 5; 6; 8; 7; 5;
• 7; 6: 5; 6; 6.

Прежде всего, необходимо построить ряд распределений (табл. 10.3).

Таблица 10.3

Построение распределений

Продолжительность горения (хi), ч.					Процент к итогу.	Нако пленный процент.
						;

Определим показатели центра распределения: среднюю арифметическую, моду и медиану:

• •  — средняя продолжительность горения ламп;
• • Мо = 6 (вариант, который чаще всего встречается в статистическом ряду). Это означает, что наибольшее количество ламп имеет продолжительность горения, равную 6 ч);
• • Me = 6 (значение, которое расположено в середине упорядоченного ряда и делит его численность на две равные части). Это означает, что 50% ламп имеет продолжительность горения менее 6 ч, а другие 50% ламп более 6 ч.

Построим кривую распределения (полигон) (рис. 10.4).

Рис. 10.4. Распределение ламп по продолжительности горения.

Определим размах вариации:

Он характеризует пределы изменения варьирующего признака.

Среднее абсолютное отклонение определим следующим образом:

Это означает, что продолжительность горения каждой лампы в среднем отклоняется от средней величины (6 ч.) на 0,8 ч.

Среднее квадратическое отклонение равняется.

Это означает, что продолжительность горения каждой лампы в среднем отклоняется от средней величины (6 часов) на 1,06 часа. Прежде всего, необходимо построить ряд распределения.

Рассчитаем коэффициенты вариации:

• по размаху:

• по среднему абсолютному отклонению:

• по среднему квадратическому отношению:

С точки зрения качества продукции коэффициенты вариации должны быть минимальными.

Так как завод интересует качество не только контрольных ламп, а всех ламп, возникает вопрос о расчете средней ошибки выборки, которая зависит от колеблемости признака (?) и числа отобранных единиц (я):

Определим предельную ошибку выборки по формуле: .

Доверительное число t показывает, что расхождение не превышает кратную ему ошибку выборки. С вероятностью 0,954 можно утверждать, что разность между выборочной и генеральной средними не превысит двух величин средней ошибки выборки, т. е. в 954 случаях ошибка репрезентативности не выйдет за ± 2?.

Таким образом, с вероятностью 0,954 ожидается, что средняя продолжительность горения будет не меньше, чем 5,6 часа и не больше, чем 6,4 часа. С точки зрения качества продукции необходимо стремиться к уменьшению этих отклонений.

Обычно при статистическом контроле качества допустимый уровень качества, который определяется количеством изделий, прошедших контроль и имевших качество ниже минимально приемлемого, колеблется от 0,5 до 1% изделий. Однако для компаний, которые стремятся выпускать продукцию только высшего качества, этот уровень может быть недостаточным. Например, Toyota стремится свести уровень брака к нулю, имея в виду, что хотя и выпускаются миллионы автомобилей, но каждый покупатель приобретает лишь один из них. Поэтому наряду со статистическими методами контроля качества на фирме разработаны простые средства контроля качества всех изготавливаемых деталей (TQM). Статистический контроль качества в первую очередь применяется на предприятиях, где продукция изготавливается партиями.

Пример

В лоток высокоскоростного автоматического процесса после обработки поступает 50 или 100 деталей, из которых контроль проходят только первая и последняя. Если обе детали не имеют дефектов, то все детали считаются хорошими. Но если последняя деталь окажется бракованной, то будет найдена и первая дефектная деталь в партии, а весь брак будет изъят. Для того чтобы ни одна партия не избежала контроля, пресс автоматически отключается после обработки очередной партии заготовок. Применение выборочного статистического контроля имеет эффект всеобъемлющего тогда, когда каждая производственная операция выполняется стабильно благодаря тщательной отладке оборудования, использованию качественного сырья и т. д.

• [1] Метрология — наука об измерениях, методах и средствах обеспечения их единства, а также о способах достижения требуемой точности измерения.
• [2] Сигел Э. Практическая бизнес-статистика: пер. с англ. М.: Вильямс, 2008. С. 915.
• [3] Сигел Э. Указ. соч. С. 919.
• [4] В литературе иногда эти схемы называют 7M-diagram: management, man, method, measurement, machine, material, milieu. См., например: Bergman B" Kle/sjo B. Quality from Customer Needs to Customer Satisfaction: London, McGRAW- MILL Company, 1994. P. 199.