Матричные диаграммы

Размещено на http://www.allbest.ru/

ФГБОУ ВПО

Новосибирский Государственный Аграрный Университет

Биолого-технологический факультет

Кафедра стандартизации, метрологии и сертификации.

Доклад

По статистическим методам контроля управления качеством

Тема: «Матричные диаграммы»

Выполнила: ст-ка гр. 2407,

Павлова О.В.

Проверила: канд. Биол. Наук,

Ленивкина И.А.

Новосибирск 2015

Содержание

Введение

1. Понятие о статистических методах качества

2. Семь новых статистических методов управления качеством

3. Матричная диаграмма

Заключение

Список использованной литературы

Введение

Одним из важнейших положений тотального менеджмента качества (TQM) является принятие решений на основе фактов. Совершенствование качества продукции и процессов требует скрупулезной работы персонала предприятия по выявлению причин дефектов (отклонений от документации) и их устранению. Для этого необходимо организовать поиск фактов, характеризующих несоответствия, в подавляющем большинстве которыми являются статистические данные, разработать методы анализа и обработки данных, выявить коренные причины дефектов и разработать мероприятия по их устранению с наименьшими затратами.

Проблемами сбора, обработки и анализа результатов производственной деятельности занимается математическая статистика, которая включает в себя большое количество не только известных методов, но и современных инструментов (как модно в последние годы называть методы) анализа и выявления дефектов. К таким методам можно отнести корреляционный и регрессионный анализы, проверку статистических гипотез, факторный анализ, анализ временных рядов, анализ безотказности и т. д.

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. В настоящем пособии эти методы включены в различные разделы, исходя из целесообразности их применения.

Большое внимание уделяется практическому приложению математической статистики для решения конкретных производственных задач, особенно при анализе качества процессов.

Следует отметить, что с развитием научных систем управления качеством роль статистических методов в управлении качеством непрерывно возрастает. Именно широкое применение в производстве продукции статистических методов на первых этапах борьбы за качество (50-е годы) позволило японским предприятиям очень быстро выйти в лидеры мировой экономики.

1. Понятие о статистических методах качества

Понятие "управление качеством" как наука возникло в конце 19-го столетия, с переходом промышленного производства на принципы разделения труда. Принцип разделения труда потребовал решения проблемы взаимозаменяемости и точности производства. До этого при ремесленном способе производстве продукции обеспечение точности готового продукта производилось по образцам или методами подгонки сопрягаемых деталей и узлов. Учитывая значительные вариации параметров процесса, становилось ясно, что нужен критерий качества производства продукции, позволяющий ограничить отклонения размеров при массовом изготовлении деталей.

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.

Установление допуска привело к противостоянию интересов конструкторов и производственников: одним ужесточение допуска обеспечивало повышение качества соединения элементов конструкции, другим - создавало сложности с созданием технологической системы, обеспечивающей требуемые значения вариаций процесса. Очевидно также, что при наличии разрешенных границ допуска у изготовителей не было мотивации "держать" показатели (параметры) изделия как можно ближе к номинальному значению параметра, это приводило к выходу значений параметра за пределы допуска.

В тоже время (начало 20-х годов прошлого столетия) некоторых специалистов в промышленности заинтересовало, можно ли предсказать выход параметра за пределы допуска. И они стали уделять основное внимание не самому факту брака продукции, а поведению технологического процесса, в результате которого возникает этот брак или отклонение параметра от установленного допуска. В результате исследования вариабельности технологических процессов появились статистические методы управления процессами. Родоначальником этих методов был В. Шухарт.

Одновременно с этим большое внимание уделялось разработке теории выборочного контроля продукции. Первые работы в этой области появились в конце 20-х годов в США, автором их был Г. Додж, ставший впоследствии известным американским ученым.

С момента зарождения статистических методов контроля качества специалисты понимали, что качество продукции формируется в результате сложных процессов, на результативность которых оказывают влияние множество материальных факторов и ошибки работников. Поэтому для обеспечения требуемого уровня качества нужно уметь управлять всеми влияющими факторами, определять возможные варианты реализации качества, научиться его прогнозировать и оценивать потребность объектов того или иного качества.

В послевоенное время и в США, и в Европе появились национальные стандарты по качеству. Центральная роль в разработке нормативных документов в области качества принадлежит Международной организации по стандартизации (ISO). Начиная с 90-х годов, идеи теории вариаций, статистического управления процессами (SPC) овладели не только специалистами-математиками, но и стали неотъемлемыми инструментами менеджеров и работников служб качества.

Большой толчок дальнейшему развитию принципов управления качеством дал японский ученый Г. Тагути. Он предложил учитывать вариации свойств продукции на разных этапах ее разработки, что для менеджмента качества явилось революционной идеей. По Тагути нужно было установить те сочетания параметров изделий и процессов, которые приводили к минимуму вариаций процессов. Эти процессы, которые стали называть робастными, были устойчивы к вариациям входных параметров процессов.

Используемые в сегодняшней практике предприятий статистические методы можно подразделить на следующие категории:

- методы высокого уровня сложности, которые используются разработчиками систем управления предприятием или процессами. К ним относятся методы кластерного анализа, адаптивные робастные статистики и др.;

- методы специальные, которые используются при разработке операций технического контроля, планировании промышленных экспериментов, расчетах на точность и надежность и т.д.;

- методы общего назначения, в разработку которых большой вклад внесли японские специалисты. К ним относятся "Семь простых методов" (или "Семь инструментов качества"), включающие в себя контрольные листки; метод расслоения; графики; диаграммы Парето; диаграммы Исикавы; гистограммы; контрольные карты.

В настоящее время по статистическим методам имеется обширная литература и пакеты прикладных компьютерных программ, по разработке которых отечественные научные школы по теории вероятностей занимают ведущее место в мире. качество статистический экономический шухарт

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).

2. Семь новых методов контроля управления качеством

«Семь новых инструментов контроля качества» (или семь инструментов управления процессом совершенствования):

-Диаграмма родственных связей;

-Диаграмма взаимоотношений;

-Древовидная диаграмма;

-Линейная диаграмма;

-Матричная диаграмма;

-Анализ матричных данных;

-Схема программы процесса решения.

3. Матричная диаграмма

Матричная диаграмма [1, 8--10, 41, 43] -- инструмент выявления важности различных связей. Такие матричные диаграммы (таблицы качества) часто называют сердцем «новых инструментов управления качеством» и QFD-методологии «дома качества».

Матричную диаграмму используют для такой организации и представления большого количества данных (элементов), чтобы графически проиллюстрировать логические связи между различными элементами с одновременным отображением важности (силы) этих связей.

Цель матричной диаграммы -- табличное представление логических связей и относительной важности этих связей между большим количеством словесных (вербальных) описаний, имеющих отношение к следующему:

задачам (проблемам) качества;

причинам проблем качества;

требованиям, установленным и предполагаемым потребностям потребителей;

характеристикам и функциям продукции;

характеристикам и функциям процессов;

характеристикам и функциям производственных операций и оборудования.

Матричная диаграмма выражает соответствие определенных факторов (и явлений) различным причинам их проявления и средствам устранения их последствий, а также показывает степень (силу) зависимости этих факторов от причин их возникновения и/или от мер по их устранению.

Пример матричной диаграммы, часто называемой матрицей связей, приведен в табл. 4.2. В таблице использованы следующие обозначения:

А (а1, а2, ..., а6) -- основные причины проблемы, представленные в виде компонентов а1, а2, аЗ, а4, а5, а6;

В (b1, Ь2, ЬЗ,..., Ь7) -- возможные средства для устранения последствий этих причин, изображенных в виде элементов (компонентов) b1, Ь2, ЬЗ, Ь4, Ь5, Ь6, Ь7.

Символ, который находится на пересечении строки и столбца матричной диаграммы, указывает не только на наличие связи между компонентами, но и на тесноту этой связи.

Связь между компонентами А и В часто изображают в виде символов, характеризующих степень (силу) тесноты этих связей, например, ?-- слабая связь (1); О -- средняя связь (3), ? -- сильная связь (9).

Каждому из используемых в табл. символов часто ставят в соответствие определенное значение весового коэффициента (как, например, указанные выше в скобках значения 1, 3 и 9).

В некоторых случаях возникает необходимость в более подробном отображении силы (тесноты) связей. Тогда можно использовать следующие символы и весовые коэффициенты:

Часто связь между факторами может быть как положительной, так и отрицательной. В этом случае можно рекомендовать для использования представленные ниже символы и весовые коэффициенты;

В практической работе применяют различные по своей компоновке матрицы связей. Наибольшее распространение получили матричные диаграммы в виде L-, Т- и Х-карты, приведенные на рисунке.

Из рисунка видно, что L-, Т-, Х-карты получили такие названия, потому что выделенные более жирными линиями строки и столбцы напоминают:

повернутую на -90° латинскую букву L;

повернутую на +90° букву Т;

повернутую на +45° букву X.

Матричные диаграммы в виде L-карты применяют на практике наиболее часто, особенно при развертывании функции качества (QFD-методология, «дом качества»). Этим объясняется их второе назначение -- таблицы качества. При практическом построении матричной диаграммы (в процессе работы команды качества) рекомендуется следующее:

Примеры различных форм матричных диаграмм: а -- Ь-карта; б -- Т-карта; в -- Х-карта.

С применением метода «мозговой атаки» («штурма») сформулируйте перечень компонентов (а1. а2, .... аn). (b, Ь2. .... Ьк), (с1, с2….cm).Определяющих причины А, меры борьбы В с этими причинами и средства С, необходимые для достижения успеха.

Для этого рядом с таблицей качества (матричной диаграммой) следует указать:

название, местоположение (цех, участок) и основные характеристики объекта исследования;

состав команды и ее руководителя;

главные результаты работы;

даты начала и окончания работы;

любые другие сведения, достойные внимания.

Заключение

Шухарт первым предложил метод статистического контроля процессов (SPC). Его работа оказала большое влияние на Деминга и легла в основу философии общего управления качеством, применяемой японскими производственными компаниями. Шухарт успешно совместил статистику, проектирование и экономику и прославился как отец современного контроля качества. О прочности такого союза дисциплин свидетельствует контрольная карта -- простой, но эффективный инструмент, первый шаг к тому, что Шухарт назвал «созданием научной основы экономического контроля». Контрольная карта и принесла Шухарту известность.

Список используемой литературы

1. Управление качеством. Часть 1: Семь простых методов: Учебное пособие для вузов / Адлер Ю.П., Полховская Т.М., Нестеренко П.А. - М.: МИССИС, 1999.-163 с.

2. Управление качеством продукции. Инструменты и методы менеджмента качества: учебное пособие / Пономарев С.В. [и др.]. - М.: РИА «Стандарты и качество», 2005. - 248 с.

3. Статистические методы управления качеством: учебное пособие / Ю.Г. Сильвестров, А.В. Феоктистов; СибГИУ. - Новокузнецк, 2006. - 208 с.

Размещено на Allbest.ru