Эти исследования (в первую очередь американских статистиков Доджа, Ромига и Шухарта) позволили подойти к организации технического контроля на новой научной и методической основе. Однако следует иметь в виду, что переход к выборочному контролю эффективен только тогда, когда технологические процессы, будучи в налаженном состоянии, обладают такой точностью и стабильностью, при которых автоматически гарантируется изготовление продукции с минимальным числом дефектов. Почему же выборочный контроль должен быть статистическим? Рассмотрим два характерных примера. Сегодня текущий контроль состояния технологического процесса осуществляется следующим образом. Из текущей продукции в случайные моменты времени отбирается на контроль одна единица продукции, по которой судят о состоянии технологического процесса: если она оказывается годной, процесс считается налаженным, в противном случае принимается решение о необходимости приостановки изготовления продукции и о корректировке процесса. Какова эффективность подобных действий? Сформулированная процедура контроля состояния технологического процесса исходит из традиционней логики: процесс налажен — брака нет, процесс разлажен — вся изготовленная продукция будет дефектной. В производстве действуют иные закономерности, которые называют стохастическими или случайными.
При разладке процесса доля производимого брака лишь несколько увеличивается: до 1, 2, 10% и крайне редко до 100% -это зависит от конкретной технологии и конкретной причины разладки. Представим, что в результате разладки технологического процесса доля производимого брака возросла до 5%. Это означает, что в среднем каждая двадцатая изготовляемая единица продукции окажется дефектной. Какова же вероятность извлечь именно эту, одну среди двадцати, дефектную единицу и принять правильное решение? Ответ может быть таким, что вероятность обнаружения нарушения процесса равна вероятности изготовления дефектной единицы продукции при разлаженном процессе, в нашем случае — 5%, Современная практика организации текущего контроля состояния технологического процесса принципиально не может решать проблему предупреждения брака. Не спасает и то, когда на проверку отбирают, не одну, а две или три единицы. При статистическом контроле качества те же самые результаты, обработанные методами математической статистики, позволяют с высокой степенью достоверности оценить истинное состояние технологического процесса.
Статистические методы позволяют обоснованно обнаруживать разладку процесса даже тогда, когда две-три единицы продукции, отобранные для контроля, окажутся годными, так как обладают высокой чувствительностью к изменениям в состоянии технологических процессов. Годами упорного труда специалисты выделяли из мирового опыта по крупицам такие приемы и подходы, которые можно понять и эффективно использовать без специальной подготовки, причем делалось это так, чтобы обеспечить реальные достижения при решении подавляющего большинства проблем, возникающих в реальном производстве. В итоге была выработана система практических методов, рассчитанных на массовое применение. Это так называемые семь простых методов:
1) диаграмма Парето;
2) схема Исикавы;
3) расслаивание (стратификация);4) контрольные листки;
5) гистограммы;
6) графики (на плоскости)
7) контрольные карты (Шухарта).Иногда эти методы перечисляют в ином порядке, что не принципиально, поскольку предполагается их рассмотрение и как отдельных инструментов, и как системы методов, в которой в каждом конкретном случае предполагается специально определить состав и структуру рабочего набора инструментов. Статистические методы управления качеством — это философия, политика, система, методология, а также технические средства управления качеством на основе результатов измерений, анализа, испытаний, контроля, данных эксплуатации, экспертных оценок и любой другой информации, позволяющей принимать достоверные, обоснованные, доказательные решения. Применение статистических методов — весьма действенный путь разработки новой технологии и контроля качества производственных процессов. Многие ведущие фирмы стремятся к их активному использованию, и некоторые из них тратят более ста часов ежегодно на обучение этим методам, осуществляемое в рамках самой фирмы. Хотя знание статистических методов — часть нормального образования инженера, само знание еще не означает умения применить его. Способность рассматривать события с точки зрения статистики важнее, чем знание самих методов. Кроме того, надо уметь честно признавать недостатки и возникшие изменения и собирать объективную информацию. Заключение
Политика предприятия должна быть нацелена на высокое качество. Брак, являющийся его противоположностью, может возникнуть на любом предприятии. Его надо учитывать. Анализ расходов на качество проводится в основном с целью определения важнейших и первоочередных задач по повышению качества. В зависимости от целей, задач анализа на качество и возможностей получения необходимой информации методы анализа качества могут быть различны. На это влияет и прохождение продукцией определенного этапа деятельности предприятия. Умело организованный анализ качества может стать источником значительной экономии для предприятия, а также может повысить имидж предприятия в глазах потенциальных клиентов. Литература
Ван дер
Вейк Г. Benchmarking //Управление наукой в странах УС. Том 3 /Наука.
М., 1999. 112−118С.Всеобщее Управление качеством: Учебник для вузов / О. П. Глудкин, Н. М. Горбунов, А. И. Гуров, Ю. В. Зорин; Под ред. О. П. Глудкина.
М.: Радио и связь, 1999.-600с.Ильенкова С. Д. Управление качеством: учебник для студентов вузов — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. 352с. Исикава К. Японские методы управления качеством. М.: Экономика, 1998. — 250с. Лапидус В. А. Всеобщее качество в российских компаниях; Нац.
Фонд подготовки кадров. — М.: Новости, 2000. 435с. Леонов И. Т. Управление качеством продукции.
М.: Изд-во стандартов, 1990. 375с. Мазур И. И., Шапиро В. Д. Управление качеством: Учеб пособие для студентов вузов / И. И. Мазур, В. Д. Шапиро; Под общ.
Ред. И. И. Мазура. М.: Омега-Л, 2005.
— 256с. Управление качеством: Том 2. Принципы и методы всеобщего руководства качеством Основы обеспечения качества, Под общей редакцией Азарова В. Н. М.: МГИЭМ, 2000.-.356с. ISBN5−8125−0085−1.
