Понятие о статистических методах качества

Статистические методы (методы, основанные на использовании математической статистики), являются эффективным инструментом сбора и анализа информации о качестве. Применение этих методов, не требует больших затрат и позволяет с заданной степенью точности и достоверностью 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.

Потребность в статистических методах возникает, прежде всего, в связи с необходимостью минимизации изменчивости процессов. Изменчивость присуща практически всем областям деятельности, связанной с обеспечением качества. Однако наиболее характерна она для процессов, поскольку они содержат много источников изменчивости.

Первое промышленное применение статистических методов обеспечения качества относится к середине 20-х годов нашего столетия. Работы В. Шухарта «Экономика качества производственной продукции» (1931 г.) и Р. Фишера «Планирование экспериментов» (1936 г.) оказали решающее влияние на все дальнейшее развитие статистических методов обеспечения качества: В первой работе рассматривались статистические методы контроля качества продукции при ее серийном производстве, во второй — вопросы экономически обоснованного экспериментирования.

В последние десятилетия произошло стремительное развитие статистических методов. В годы Второй мировой войны статистические методы получили заметное распространение на предприятиях США и Великобритании, военные стандарты которых основывались на трудах К. Пирсона. Этим в значительной степени объясняется тот факт, что системы производства данных стран в военное время удовлетворяли высоким требованиям с точки зрения качества и экономичности. Ведущие позиции, завоеванные японской промышленностью на мировом рынке за послевоенный период, во многом определяются массовым использованием статистических методов в производственной практике. Методы статистики — наиболее важная часть системы качества в фирме. В японских корпорациях все, начиная с председателя Совета директоров и до рядового рабочего в цехе, обязаны знать хотя бы основы статистических методов.

В настоящее время статистические методы обеспечения качества широко применяются в США, Японии, Великобритании, Германии, Франции, Италии, Голландии, Дании и других странах.

Необходимость упорядочения проводимых разными странами работ в области статистических методов привела к созданию в составе ИСО специального ТК 69: «Применение статистических методов». Структура комитета включает шесть подкомитетов, их задачи — это терминология и символы, интерпретация статистических данных, статистическое представление данных, статистическое управление процессами, выборочный приемочный контроль, методы измерений и результаты. Разработкой рекомендаций по применению статистических методов занимается также один из комитетов ЕОК.

Несмотря на всемирную известность представителей отечественной школы математической статистики (А. И. Колмогорова, Н. В. Смирнова, А. Я. Хинчина, Я. Б. Шора и др.), Россия пока отстает от промышленно развитых стран в области массового применения статистических методов. Интенсивное распространение этих методов в вашей стране приходится на 40−50-е годы. Но впоследствии статистические методы, несмотря на их научную обоснованность и прогрессивный характер, практически не используются, за исключением отдельных предприятий. Основными причинами низкого применения статистических методов являются:

• — низкая технологическая дисциплина;
• — пренебрежение нормами конструкторской и технологической документации;
• — несогласованность конструкторских норм с технологическими и метрологическими возможностями;
• — нехватка квалифицированных специалистов в области статистических методов;
• — усложненность многих методических пособий по статистическим методам, их перегруженностью математикой;
• — отсутствие экономической заинтересованности предприятий во внедрении этих методов.

Одной из основных причин свертывания статистических методов в нашей стране послужили также промахи организационного характера, вытекавшие из ошибочного понимания новой формы работы. Статистические методы рассматривались как методы работы лишь ОТК, а не всего коллектива (конструкторов, технологов, наладчиков, мастеров, рабочих), и их внедрение полностью возлагалось лишь на контрольную службу. Однако справиться с многообразием задач в области качества только силами аппарата ОТК не представлялось возможным, и статистические методы были отклонены как недостаточно эффективные.

В начале 70-х годов в стране наметилась новая тенденция к активному использованию статистических методов. Значительный толчок этому дала начатая под эгидой Госстандарта работа по созданию комплекса соответствующей нормативно-технической и методологической документации.

В 1988 г. в связи с новыми условиями хозяйствования и расширением прав предприятий Госстандартом было принято решение об отмене как обязательных документов большинства государственных стандартов на статистические методы и об их переработке в рекомендательные методические документы. Однако, отмена стандартов на статистические методы ни в коей мере не означала отмену самих методов.

В соответствии с положениями стандартов ИСО серии 9000 статистические методы рассматриваются как одно из высокоэффективных средств обеспечения качества. Стандарты ориентируют на разработку механизма применения статистических методов на всех этапах жизненного цикла продукции, начиная с исследования требований рынка к качеству продукции и кончая ее утилизацией после использования. Это означает, что работа по внедрению статистических методов должна быть направлена на создание гарантий непрерывности процесса обеспечения качества в соответствии с требованиями заказчика. Меняется и характер данной работы: от локального, случайного, — к общему, системному. Статистические методы становятся основой для информационной технологии обеспечения качества.

Среди специалистов по статистике бытует мнение, что статистические методы — если не единственное, то, по крайней мере, самое главное средство решения проблемы обеспечения качества. Такой подход крайне опасен, поскольку решение столь сложной проблемы не может быть результатом применения какого-то одного, пусть даже высокоэффективного средства. Здесь следует напомнить предупреждение Э. Деминга о том, что повышения качества, производительности труда и конкурентоспособности продукции нельзя добиться исключительно за счет массированного применения контрольных карт и других статистических методов. Статистические методы являются лишь одним из многочисленных средств обеспечения качества, и успех в этой области определяется правильным сочетанием всех имеющихся средств в зависимости от конкретных условий. Вместе с тем применение статистических методов при внедрении стандартов ИСО серии 9000 приобретает особую значимость, так как именно с их помощью возможно объективное подтверждение стабильности процессов и качества продукции предприятия.

К настоящему времени в мировой практике накоплен огромный арсенал статистических методов, многие из которых могут быть достаточно эффективно использованы для решения конкретных вопросов, связанных с менеджментом качества. Условно все методы можно классифицировать по признаку общности на три основные группы: графические методы, методы анализа статистических совокупностей и экономико-математические методы. Предложенная классификация не является ни универсальной, ни исчерпывающей, но она дает наглядное представление о разнообразии статистических методов и о тех потенциальных возможностях, которыми располагают сегодня специалисты предприятий при реализации требований стандартов ИСО по части использования статистических методов в системе качества.

Графические методы основаны на применении графических средств анализа статистических данных. В эту группу могут быть включены такие методы, как контрольный листок, диаграмма Парето, схема Исикавы, гистограмма, диаграмма разброса, расслоение, контрольная карта, график временного ряда и др. Данные методы не требуют сложных вычислений, могут использоваться как самостоятельно, так и в комплексе с другими методами. Овладение ими не представляет особого труда не только для инженерно-технических работников, но и для рабочих. Вместе с тем это весьма эффективные методы. Недаром они находят самое широкое применение в промышленности, особенно в работе групп качества.

Методы, анализа статистических совокупностей служат для исследования информации, когда изменение анализируемого параметра носит случайный характер. Основными методами, включаемыми в данную группу являются: регрессивный, дисперсионный и факторный виды анализа, метод сравнения средних, метод сравнения дисперсий и др. Эти методы позволяют: установить зависимость изучаемых явлений от случайных факторов как качественную (дисперсионный анализ), так и количественную (корреляционный анализ); исследовать связи между случайными и неслучайными величинами (регрессивный анализ); выявить роль отдельных факторов в изменении анализируемого параметра (факторный анализ) и т. д.

Экономико-математические методы представляют собой сочетание экономических, математических и кибернетических методов. Центральным понятием методов этой группы является оптимизация, т. е. процесс нахождения наилучшего варианта из множества возможных с учетом принятого критерия (критерия оптимальности). Строго говоря, экономико-математические методы не являются чисто статистическими, но они широко используют аппарат математической статистики, что дает основание включить их в рассматриваемую классификацию статистических методов. Для целей, связанных с обеспечением качества, из достаточно обширной группы экономико-математических методов следует выделить в первую очередь следующие: математическое программирование (линейное, нелинейное, динамическое); планирование эксперимента; имитационное моделирование: теория игр; теория массового обслуживания; теория расписаний; функционально-стоимостной анализ и др. В данную группу могут быть включены и методы Тагути, и метод развертывания функции качества (Quality Function Deployment-QFD).

Определение потребности и выбор конкретных статистических методов в системе качества являются достаточно сложной и длительной работой аналитического и организационного характера. В связи с этим данную работу целесообразно вести на основе специальной программы, которая может содержать следующий комплекс организационных мероприятий (рис. 1).

Рис. 1. Программа освоения статистических методов

Начинать освоение статистических методов следует с применения простых и доступных и уже после этого переходить к более сложным методам. Учитывая трудности освоения статистических методов в производственной практике, эти методы целесообразно подразделять на два класса: простые и сложные методы.

При выборе статистических методов стремятся к тому, чтобы они соответствовали характеру производственного процесса, наличию средств измерений и обработки статистической информации. Поскольку для решения определенной производственной проблемы можно выбрать несколько разных статистических методов, выбирается такой из них, который обеспечит достижение наилучшего результата при минимальных затратах.

Для выполнения необходимых статистических расчетов используются различного рода технические средства, в том числе электронно-вычислительная техника. Сравнительно простые технические средства, например статистические индикаторы, обеспечивают ввод данных со шкал контрольно-измерительных приборов, журналов и таблиц, а также вычисление статистических характеристик при непосредственном измерении. Применение ЭВМ дает возможность обрабатывать исходную информацию, следить за параметрами процесса, непрерывно экспериментировать, меняя переменные до тех пор, пока не установятся оптимальные режимы. При этом можно воспользоваться стандартными программами статистического управления качеством.

Проблеме применения статистических методов при обеспечении качества посвящена обширная специальная литература, насчитывающая не одну тысячу публикаций. В данной работе рассматриваются лишь те из статистических методов, знание которых может быть особенно полезно при внедрении стандартов серии ИСО 9000.