Применение статистических методов на примере ОАО "Озерский сувенир"

Размещено на http://www.allbest.ru/

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ

ФГБОУ ВО «Кемеровский технологический институт

пищевой промышленности» (университет)

Кафедра «Товароведение и управление качеством»

КУРСОВАЯ РАБОТА

по дисциплине: «Статистические методы в управлении качеством»

Тема: «Применение статистических методов на примере ОАО «Озерский сувенир»»

Кемерово 2016



Содержание

Введение

1. Характеристика предприятия

2. Простые инструменты УК

2.1 Контрольный листок

2.2 Гистограмма

2.3 Диаграмма Парето

2.4 Контрольная карта

2.5 Диаграмма Исикавы

2.6 Диаграмма разброса (рассеивания)

2.7 Стратификация

3. Новые инструменты УК

3.1 Мозговая атака и атака разноса

3.2 Матрица приоритетов

3.3 Матричная диаграмма

3.4 Стрелочная диаграмма (диаграмма Ганта)

3.5 Поточная диаграмма

3.6 Диаграмма процесса осуществления программы

3.7 Диаграмма сродства

3.8 Диаграмма связей

3.9 Древовидная диаграмма

4. Методологии УК

4.1Анализ видов и последствий режимов отказа (FMEA-методология)

4.2 Развертывание функций качества (QFD-методология) (дом качества)

Заключение

Список литературы



Введение

С момента зарождения статистических методов контроля качества с?ециалисты понимали, что качество продукции формируется в результате сложных процессов, на результативность кото?ы? оказывают влияние множество материальных факторов и ошибки работников. В связи с этим для обес?ечения 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.

Актуальность данной работы обусловлена тем, что статистические методы контроля качества стали неотъемлемой частью любого производства. 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 с?ециальные, которые используются при разработке о?ераций технического контроля, планировании промышленных экс?ериментов, расчетах на точность и надежность и т.д.;

- методы общего назначения, в разработку кото?ы? большой вклад внесли японские с?ециалисты. 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.

Целью данной работы является изучение, применение статистических методов контроля качества при производстве кондитерских изделий в Компании ОАО «Озерский Сувенир».

В ходе работы были поставлены следующие задачи:

-Изучить применение статистических методов при производстве и контроле кондитерских изделий;

-Применить статистические методы в возникнувших проблемах;

-Решить проблемы, возникнувшие на предприятии при помощи статистических методов.



1. Характеристика предприятия ОАО «Озерский Сувенир»

Компания ОАО «Озерский Сувенир» производит высококачественные кондитерские изделия уже более 70-ти лет. Они производят конфеты и другие сладости, главным приоритетом компании является высокое качество продукции. Предметом особой гордости является разработка множества новинок на российском кондитерском рынке, в частности, «Озерский сувенир» первые стали выпускать сухофрукты и орехи, покрытые шоколадной глазурью, в виде настоящих конфет. Компания стремится всегда быть на шаг впереди других производителей кондитерских изделий и является безусловным лидером рынка по ряду показателей.

1. Постоянный контроль и поддержание высокого уровня качества. Закупаются ингредиенты для изделий только у проверенных поставщиков, как из России, так и из других стран. Все сырье проходит тщательную проверку и обрабатывается на современном оборудовании - таким образом, к производству допускаются только продукты высочайшего качества.

2. Производители кондитерских изделий нередко располагают свои производственные мощности на территории крупных промышленных центров. Производство компании находится в экологически чистом районе - городе Озеры, за пределами Москвы. Таким образом, на наши сладости не оказывает влияние загрязненная среда.

3. Технологи на предприятии постоянно заняты вопросами улучшения продукции, закупается современнейшее европейское оборудование и применяется эксклюзивные технологии для производства конфет.

4. «Озерский сувенир» - производитель шоколадных конфет, высоко оцененных на огромном количестве выставок - как российских, так и международных. Подтверждением этому служит множество наград и призов, полученных их продукцией.

5. Важным приоритетом для их компании как производителей конфет являются отличные вкусовые качества изделий, а также их польза.

Вся продукция, выпускаемая под маркой ОАО Компания «Озерский Сувенир», сертифицирована и соответствует российским стандартам, а по некоторым параметрам - даже превосходит их. Компания стремимся использовать современные технологии, соответствовать требованиям рынка, но при этом не отказывается от годами наработанных традиций российского производителя шоколадных конфет. Завоеванная любовь потребителей к их продукции - прямое свидетельство того, что свою задачу ОАО Компания «Озерский Сувенир» решает успешно.



2. Применение простых статистических методов

2.1 Контрольный листок

Контрольный листок - это инструмент для сбора данных и автоматического и упорядочения для облегчения дальнейшего использования собранной информации.

Обычно контрольный листок представляет собой бумажный бланк, на котором заранее напечатаны контролируемые параметры, согласно которым можно заносить в листок данные с помощью пометок или простых символов. Он позволяет автоматически упорядочить данные без их последующего переписывания.

Таким образом, контрольный листок - это хорошее средство регистрации данных. Процедура разработки и использования контрольных листков включает следующие этапы:

1) определение конкретной цели сбора данных;

2) выявление совокупности причин, влияющих на существенные факторы изменчивости, необходимые для достижения поставленной цели;

3) определение, как и кем будут анализироваться эти данные (с помощью каких статистических методов);

4) составление простой формы контрольного листка.

Контрольный листок должен содержать совокупность причин, влияющих на существенные факторы изменчивости, с возможностью количественной оценки этого влияния.

Разработаем контрольный листок для регистрации данных по причинам дефектности шоколадных конфет (таблица 1).



Таблица 1- Контрольный листок регистрации данных

Контрольный листок
Дефекты готовой продукции	16.02.	17.02.	18.02.	19.02.	20.02.	Всего
Деформированные изделия	|||	|		|	||	7
Нечитабельность маркировки	||	|||	||||||	|||	|||	17
Засахаривание		|	||	||	|	6
Низкое качество сырья	|||||		|||	|	|||	12
Неправильные условия хранения	|||			||	|||	8
Превышение влажности изделий	|	|||	||	|	||	9
Прочие	||	|			|	4
Всего	16	9	13	10	15	63

Вывод: С помощью контрольного листка было выявлено, что большинство дефектов происходит из-за нечитабельности маркировки.

2.2 Гистограмма

Гистограмма, это способ представления статистических данных в графическом виде - в виде столбчатой диаграммы. Она отображает распределение отдельных измерений параметров изделия или процесса. Иногда ее называют частотным распределением, так как гистограмма показывает частоту появления измеренных значений параметров объекта.

Высота каждого столбца указывает на частоту появления значений параметров в выбранном диапазоне, а количество столбцов - на число выбранных диапазонов.

Важное преимущество гистограммы заключается в том, что она позволяет наглядно представить тенденции изменения измеряемых параметров качества объекта и зрительно оценить закон их распределения. Кроме того, гистограмма дает возможность быстро определить центр, разброс и форму распределения случайной величины. Строится гистограмма, как правило, для интервального изменения значений измеряемого параметра.

С помощью метода «Гистограммы» мы проанализируем проблему нестабильности массы шоколадных трюфелей в упаковке.

На фабрике «Озерский сувенир» одна конфета имеет массу в 10 грамм. ГОСТ 4570-93 Конфеты. Общие технические условия», допускается расхождение массы 2 грамма в большую и меньшую сторону. Для контроля операции из партии 500 штук были отобраны 50 штук, каждая конфета была взвешена (таблица 2). Таким образом, проанализировав данные, мы сможем принять решение о состоянии процесса и необходимости корректирующих действий.

Таблица 2- Результаты измерений

№ выборки	Результаты измерений	min	max
1-10	9,97	10,06	9,92	10,06	9,98	10,15	10,02	9,86	9,99	10,05	9,86	10,15
11-20	10,02	9,9	9,91	10,02	9,9	9,89	10,04	9,88	9,98	9,94	9,88	10,04
21-30	10,01	9,97	10,01	9,91	9,97	10,11	9,95	10,01	9,91	9,92	9,91	10,11
31-40	9,93	10,17	9,98	10,21	9,96	9,94	9,96	10,02	9,94	10,1	9,93	10,21
41-50	9,92	10,11	10,06	10,19	10,07	9,99	10,03	10,06	9,98	10,06	9,92	10,19
											9,86	10,21

Определяем число интервалов. Оно равно 7, т.к. при числе данных 30-50 число интервалов должно быть 5-7, а при числе данных 50-10 - 6-7. Далее определяем ширину участка.

Ширина участка = (max общее - min общее) / число интервалов.

Ширина участка = (10,21-9,86)/7=0,05.

Далее заполняем таблицу частот. Для этого определяем границы интервалов так, чтобы они включали наименьшее и наибольшее значения. Подсчет частот осуществляется при прочтении значений в таблице 2, используя для этого наклонные черточки. Сосчитав черточки, получаем частоту.

Таблица 3- Расчет частот

№	Класс	Подсчет частот	Частота
1	9,855 - 9,905	/////	5
2	9,905 - 9,955	//////////	10
3	9,955 - 10,005	///////////	11
4	10,005 - 10,055	-	0
5	10,055 - 10,105	///////	7
6	10,105 - 10,155	////	4
7	10,155 - 10,205	//	2
Всего			39



Рисунок 1- Гистограмма

Вывод: Процесс нестабильный, так как не удовлетворяет допуску, выходит за допустимые пределы. Получили гистограмму в форме Плато. Такая гистограмма получается в том случае, когда объединяются несколько распределений, в которых средние значения имеют небольшую разницу.

При фасовке конфет применяют автоматическую линию, поэтому причиной обнаруженного несоответствия, может быть оборудование.

2.3 Диаграмма Парето

Диаграмма Парето - обеспечивает простой графический метод классификации причин брака - от наиболее до наименее важных. Так же с помощью этого метода выявляют основные причины успехов и широко пропагандируют эффективные методы работы.

Диаграмма помогает сконцентрировать внимание на немногочисленных жизненно важных факторах. Диаграммы Парето при анализе брака дают возможность объективно показать фактическое состояние производства на отдельных участках и решать целый комплекс вопросов, связанных с качеством изготовления продукции, в том числе определить:

· число случаев брака по его видам,

· суммы потерь от брака;

· затраты времени и материальных средств на исключение брака;

· содержание поступающих рекламаций;

· число случаев поломок изделий в процессе их транспортирования;

· затраты, обусловленные удовлетворением рекламаций и т.д.

Используя данный метод, мы попытаемся решить проблему предприятия ОАО «Озерский сувенир», связанную с изменением качества шоколада. Необходимые данные представлены в таблице 4.

Таблица 4 - Данные для построения диаграммы Парето

Наименование товара	Единица	Стоимость единицы бракованной продукции, руб.	Вид брака	Количество некачественных изделий, ед.	Потери от брака в денежном выражении, руб.	Потери от брака в процентном выражении, %
Шоколад	кг	100	Жировое поседение	345	31050	43,2
			Царапины	56	5040	7,02
			Вкус испорченного жира	124	11160	15,5
			Повреждение шоколадной молью	12	1080	1,5
			Проникновение жидкой фазы начинки и фруктов на поверхность	231	20790	28,9
			Сильный вяжущий и горький вкус	23	2070	2,88
			Пятна	6	540	0,75
Итого:				797	71730	100%

Потери от брака в денежном выражении = количество некачественных изделий * на стоимость единицы бракованной продукции.

Потери от брака в процентном выражении = количество некачественных изделий * 100 и / на общее количество некачественных изделий.

Таблица 5 -Контрольный листок для регистрации данных

Вид брака	Группы данных	Итого
Трещины на поверхности	///// ///// ///// /////…/////	З45
Нечёткий рисунок	///// /////…//	231
Посторонний привкус	///// ///// /////…///// //	124
Засахаривание	///// ///// /////…/////	56
Неравномерная окраска	///// ///// ///// ///// ///	23
Липкая поверхность	///// ///// //	12
Отбитые углы корпуса	///// /	6

Таблица 6 -Данные для построения диаграммы Парето

Вид брака	Количество брака, ед.	Накопленная сумма	%	Накопленный процент
Жировое поседение	345	345	43,2	43,2
Проникновение жидкой фазы начинки и фруктов на поверхность	231	576	28,9	72,1
Вкус испорченного жира	124	700	15,5	87,1
Царапины	56	756	7,02	94,62
Сильный вяжущий и горький вкус	23	779	2,88	97,5
Повреждение шоколадной молью	12	791	1,5	99
Пятна	6	797	0,75	100
Итого:	507

Накопленная сумма:

345+231=576;

345+231+124=700;

345+231+124+56=756 и т.д.

Накопленный процент:

43,2+28,9=72,1;

43,2+28,9+15,5=87,1;

43,2+28,9+15,5+7,02=94,62 и т.д.

Рисунок 2 - Диаграмма Парето

Вид полученной диаграммы: по результатам деятельности, т.к. было проанализировано качество шоколада через дефекты, представленные в таблице 4.

Вывод:

В основную группу А входят следующие виды дефектов:

1) Жировое поседение;

2) Проникновение жидкой фазы начинки и фруктов на поверхность;

3) Вкус испорченного жира;

В группу В :

1) Царапины;

2) Сильный вяжущий и горький вкус;

В группу С:

1) Повреждение шоколадной молью;

2) Пятна.

Разработаны корректирующие мероприятия для всех видов дефектов, входящих в группу А, (т.к. они самые экономически затратные):

1. Жировое поседение:

· Хранение в помещении при нужной температуре;

· провести инструктаж с персоналом.

2. Проникновение жидкой фазы начинки и фруктов на поверхность:

· провести наладку оборудования;

· проанализировать имеющуюся технологию по производству шоколада и внести, если это необходимо, соответствующие изменения;

· проверить складские помещения на соответствие нормам;

· провести инструктаж с персоналом.

3. Вкус испорченного жира:

· провести наладку оборудования;

· проверить складские помещения на соответствие нормам;

· провести инструктаж с персоналом.

2.4 Контрольная карта

Контрольная карта (карта Шухарта) это линейчатый график, построенный на основании данных измерений показателей процесса (или продукта) в различные периоды времени. Он позволяет отразить динамику изменений показателя и за счет этого контролировать процесс.

От обычных линейчатых графиков контрольные карты отличаются только дополнительно нанесенными горизонтальными линиями. Эти линии обозначают верхнюю и нижнюю контрольную границу статистически допустимых изменений измеряемой величины и среднее значение всех измерений.

Контрольные карты основываются на четырех положениях :

- все процессы с течением времени отклоняются от заданных характеристик;

- небольшие отклонения отдельных точек являются непрогнозируемыми;

- стабильный процесс изменяется случайным образом, но так, что группы точек этого процесса имеют тенденцию находиться в прогнозируемых границах;

- нестабильный процесс отклоняется в силу неслучайных факторов, и не случайными обычно считаются те отклонения, которые находятся за пределами прогнозируемых границ.

При производстве шоколадных конфет была обнаружена следующая проблема: отклонение от стандарта содержания сахара, в следствии чего произошло засахаривание. Для этого необходимо обработать массив данных (таблица 7), и на основе этой таблицы построить (Хср-R)-карту.

Таблица 7-Данные для (X - R) - карты

№ группы	Измеренные значения			R
	Х1	Х2	Х3	Х4	Х5
1	23	19	20	21	20	103	20,6	5
2	23	20	25	22	23	113	22,6	5
3	25	21	24	21	25	116	23,2	4
4	23	23	22	19	24	111	22,2	4
5	24	20	22	22	20	108	21,6	4
6	22	21	22	18	23	104	20,8	5
7	22	25	23	20	25	115	23	5
8	20	24	24	24	18	110	22	5
9	18	21	19	23	19	100	20	5
10	23	18	22	20	23	106	21,2	6
11	21	18	20	25	23	107	21,4	3
12	25	18	25	18	25	111	22,2	7
13	25	23	20	21	20	109	21,8	5
14	22	21	22	19	19	102	20,4	7
15	22	19	19	24	19	103	20,6	5
16	25	22	23	23	25	118	23,6	3
17	19	24	25	19	22	109	21,8	6
18	23	25	23	25	22	118	23,6	3
19	21	18	19	20	21	99	19,8	3
20	24	25	21	22	21	113	22,6	4
Итого:	435	94

X-карта:

Центральная линия: CL=X=21,75;

Верхний контрольный предел: UCL=X+A2*R=21,75+0,577*4,7=24,46;

Нижний контрольный предел: LCL=X-A2*R=21,75-0,577*4,7=19,03.

R - карта:

Центральная линия: CL=R=4,7.

Верхний контрольный предел: UCL=D*R=2,115*4,7=9,9405.

Нижний контрольный предел: не вычисляется, если n<6.

Коэффициенты: А=0,577; D=2,115.



Рисунок 3- X-карта.

Рисунок 4- R- карта

Вывод: По данным контрольной карты не видно нарушений, так как точки не вышли за пределы контроля. В данном случае процесс в регулировании не нуждается.

2.5 Причинно - следственная диаграмма (диаграмма Исикавы)

Диаграмма представляет собой средство графического упорядочения факторов, влияющих на объект анализа. Главным достоинством диаграммы Исикавы является то, что она дает наглядное представление не только о тех факторах, которые влияют на изучаемый объект, но и о причинно-следственных связях этих факторов.

При анализе факторов выявляются вторичные, а может быть, и третичные причины, приводящие к дефектам и подлежащие устранению. Поэтому для анализа дефектов и построения диаграммы необходимо определить максимальное число причин, которые могут иметь отношение к допущенным дефектам. Такую диаграмму в виде рыбьего скелета предложил японский ученый Каору Исикава.

С помощью этого инструмента можно решить проблему появления такого дефекта, как плохой привкус шоколада. Причинно-следственная диаграмма представлена на рисунке 5.

статистический диаграмма управление качество

Рисунок 5 - Причинно-следственная диаграмма Исикавы

Вывод: С помощью диаграммы Исикавы выявили основные причины появления плохого привкуса в шоколаде. Наиболее важными факторами оказались оборудование и материалы. Следовательно, необходимо провести дополнительный инструктаж и обучение с работниками, и по необходимости нанять более квалифицированный персонал, а также проверить оборудование на исправность и закупить новое. Улучшить контроль при проверке сырья и условиями его хранения, проверить складские помещения на соблюдение санитарных норм.

2.6 Диаграмма разброса

Диаграмма разброса (рассеивания) --это инструмент качества, который предназначен для выявления зависимости между двумя типами данных. Также с помощью этой диаграммы можно определить корреляцию между каким-либо параметром качества и влияющим на него фактором.

Применяется диаграмма разброса в том случае, когда необходимо отобразить что происходит с одной переменной при изменении другой, для определения причины возникновения неконтролируемых точек в ходе многовариантного статистического контроля процесса, подтверждения взаимосвязи, выявленной в результате применения причинно-следственной диаграммы (диаграммы Исикавы) и пр.

С помощью этого метода, представленного на рисунке 6, решим проблему, связанную с высоким процентом дефектной продукции (шоколадных трюфелей). Попытаемся решить, влияют ли на эти дефекты содержание какао в конфетах. Данные для построения диаграммы разброса представлены в таблице 8, где Х (фактор)- процент дефектной продукции, Y (характеристика качества) - содержание какао-какао в продукции.

Таблица 8 -Данные для диаграммы разброса

Х	Y	X	Y	X	Y
0,12	10	0,18	19	0,24	13
0,10	15	0,11	11	0,7	24
0,11	14	0,14	19	0,15	15
0,13	11	0,8	16	0,09	11
0,15	12	0,14	15	0,11	14
0,26	23	0,18	12	0,10	11
0,16	13	0,18	13	0,11	12
0,13	14	0,08	10	0,08	17
0,21	21	0,14	18	0,11	14
0,17	12	0,12	19	0,15	16

Рисунок 6-Диаграмма разброса

Вывод: Проанализировав полученную диаграмму разброса (расслоения), можно сделать вывод об отсутствие корреляции. Это означает, что содержание какао - масла не влияет на % дефектной продукции.

2.7 Метод расслоения (стратификации)

Стратификация -- разделение полученных данных на отдельные группы (слои, страты) в зависимости от выбранного стратифицирующего фактора.

Этот метод анализа применяют для выяснения причин разброса характеристик изделий. Суть метода заключается в разделении полученных характеристик в зависимости от квалификации работников, качества исходного материала, методов работ, характеристик оборудования и т.д.

На предприятии ОАО «Озерский сувенир»,существует проблема расфасовки сухофруктов в шоколаде, связанная с нестабильной массой продукта в упаковке. Масса упаковки 250 грамм, допускается отклонение 8 грамм в большую и меньшую сторону. Данный процесс осуществляется двумя машинами.

Таблица 9 - Результаты работы первой машины

№ выборки	Результаты измерений	max	min
1-10	244	250	245	242	253	250	244	250	252	250	253	244
11-20	242	248	245	247	242	244	245	242	247	248	248	242
21-30	245	250	252	248	250	245	254	260	258	256	260	245
31-40	250	248	252	248	250	254	250	256	248	258	256	248
41-50	263	257	259	252	250	259	252	257	252	250	263	250
											263	242

Число интервалов примем равным 7, так как число данных находится в диапазоне 30-50 ( при числе данных 50-100 число интервалов составило бы 5-6).

Ширина участка определяется по формуле: (max общее - min общее)/число интервалов. Ширина участка равна (263-242)/7=3.

Таблица 10 - Расчет частот

№ п/п	Класс	Подсчет частот	Частота, f
1	241,5 - 244,5	///////	7
2	244,5 - 247,5	///////	7
3	247,5 - 250,5	/////////////////	17
4	250,5 - 253,5	///////	7
5	253,5 - 256,5	////	4
6	256,5 - 259,5	//////	6
7	259,5 - 262,5	/	1
Всего			49



Рисунок 7- Гистограмма первого станка

Вывод: Гистограмма с двухсторонней симметрий - обычный тип. Гистограмма с таким распределением указывает на стабильность процесса.

Таблица 11 - Результаты работы второй машины

№ выборки	Результаты измерений	max	min
1-10	240	246	242	252	240	252	244	252	240	242	252	240
11-20	250	248	254	246	248	252	248	254	261	252	261	246
21-30	242	246	250	244	248	246	242	254	250	252	254	242
31-40	240	244	252	243	246	247	251	250	240	243	252	240
41-50	252	250	248	249	251	253	249	250	251	252	253	248
											261	240

Число интервалов примем равным 7, так как число данных находится в диапазоне 30-50 ( при числе данных 50-100 число интервалов составило бы 5-6).

Ширина участка определяется по формуле: (max общее - min общее)/число интервалов. Ширина участка равна (261-240)/7=3.



Таблица 12 - Расчет частот

№ п/п	Класс	Подсчет частот	Частота, f
1	239,5 - 242,5	/////////	9
2	242,5 - 245,5	/////	5
3	245,5 - 248,5	///////////	11
4	248,5 - 251,5	///////////	11
5	251,5 - 254,5	/////////////	13
6	254,5 - 257,5		0
7	257,5 - 260,5		0
Всего			49

Рисунок 8 -Гистограмма второго станка.

Вывод: Двугорбая гистограмма. Такая гистограмма содержит два возвышения, которые чаще всего имеют разную высоту с провалом между ними, и отображает объединение двух распределении с разными средними значениями. Гистограмма не удовлетворяет границам допускам. Необходимо произвести коррекцию.

После проведения корректирующих действий было проведено повторное исследование работы двух весов, результаты которой представлены на гистограмме рисунок 9.



Рисунок 9 -Гистограмма работы двух станков

Вывод: Согласно полученным гистограмм, можно сделать вывод, что процесс работы второй машины более стабилен, чем у первой, несмотря на то, что показатели обеих машин выходят за допустимые границы. Следовательно, необходимо уделить большее внимание первой машине, провести ремонт или ее замену, чтобы уменьшить отклонения от установленных норм.



3. Применение «новых» инструментов управления качеством

Новые инструменты контроля качества относятся к методам обработки главным образом словесных (описательных) данных. Применение этих инструментов особенно эффективно, когда их используют как методы наиболее полной реализации планов на основе системного подхода в условиях сотрудничества всего коллектива предприятия. В новые инструменты управления качеством входят методы: мозговая атака, матрица приоритетов, матричная диаграмма, стрелочная диаграмма, поточная диаграмма, диаграмма процесса осуществления программы, диаграмма сродства, диаграмма связи, древовидная диаграмма.

3.1 «Мозговая атака»

Метод мозгового штурма - оперативный метод решения проблемы на основе стимулирования творческой активности, при котором участникам обсуждения предлагают высказывать как можно большее количество вариантов решения, в том числе самых фантастичных. Затем из общего числа высказанных идей отбирают наиболее удачные, которые могут быть использованы на практике. Является методом экспертной оценки. В развитом виде предполагает синхронизацию действий участников в соответствии с распознаваемой ими схемой (образом) оцениваемого процесса.

Правильно организованный мозговой штурм включает три обязательных этапа. Этапы отличаются организацией и правилами их проведения:

Постановка проблемы. Предварительный этап. В начале этого этапа проблема должна быть четко сформулирована. Происходит отбор участников штурма, определение ведущего и распределение прочих ролей участников в зависимости от поставленной проблемы и выбранного способа проведения штурма.

Генерация идей. Основной этап, от которого во многом зависит успех (см. ниже) всего мозгового штурма. Поэтому очень важно соблюдать правила для этого этапа:

o Главное - количество идей. Не делайте никаких ограничений.

o Полный запрет на критику и любую (в том числе положительную) оценку высказываемых идей, так как оценка отвлекает от основной задачи и сбивает творческий настрой.

o Необычные и даже абсурдные идеи приветствуются.

o Комбинируйте и улучшайте любые идеи.

Группировка, отбор и оценка идей. Этот этап часто забывают, но именно он позволяет выделить наиболее ценные идеи и дать окончательный результат мозгового штурма. На этом этапе, в отличие от второго, оценка не ограничивается, а наоборот, приветствуется. Методы анализа и оценки идей могут быть очень разными. Успешность этого этапа напрямую зависит от того, насколько "одинаково" участники понимают критерии отбора и оценки идей.

На предприятии ОАО «Озерский сувенир» проводилось совещание на котором обсуждалось разработка нового продукта (драже в молочной глазури). Для более результативного обсуждения было принято решение применить «метод мозговая атака». На совещание присутствовали главный технолог, старший инженер-технолог , кондитер.

Вывод: При применении метода «мозговой атаки» были предложены варианты новой продукции.

3.2 Матрица приоритетов

Матрицы приоритетов (анализ матричных данных) прием Факторного анализа на основе статистических подходов. Основан на использовании данных матричных диаграмм, после чего их упорядочивают на основе количественных показателей. В результате появляется возможность продемонстрировать степень взаимосвязи переменных так, чтобы они были понятны и наглядны. График позволяет упростить использование матричной диаграммы.

С помощью данного метода определим позицию компании ОАО «Озерский сувенир» по кондитерским изделиям в Кемеровской области среди конкурентов.

В качестве изучаемых факторов было принято 2 характеристики, цена и качество, по которым будет определяться позиции компании ОАО «Озерский сувенир»». Вначале были представлены значения этих характеристик для 6 кондитерских в таблице 13. Затем строим по данным таблицы график анализа матричных данных, рисунок 10.

Значения качества представлены по пятибалльной шкале: 5 - отличное; 4 - хорошее; 3- удовлетворительное; 2 - плохое; 1 - очень плохое.

Таблица - 13 Данные для построения диаграммы

Факторы	ОАО «Озерский сувенир»	ОАО «Кемеровский кондитерский комбинат»	ОАО «Новокузнецкая кондитерская фабрика»	ОАО «Кондитер»	«Золотой трюфель»	ОАО «Юргахлеб»
Цена	156	151	152	167	155	148
Качество	4	4	3	4	5	3

Позиции кондитерских компаний в Кемеровской области из графика анализа матричных данных:

1) ОАО «Озерский сувенир»

2) ОАО «Кемеровский кондитерский комбинат»

3) ОАО «Новокузнецкая кондитерская фабрика»

4) ОАО «Кондитер»

5) «Золотой трюфель»

6) ОАО «Юргахлеб»



Рисунок 10 - График анализа матричных данных

Вывод: С помощью метода «Матрица ответственности» определили позицию ОАО «Озерский сувенир». Из графика видно продукция ОАО «Озерский сувенир» имеет среднюю цену и хорошее качество. Продукция «Золотой трюфель» дешевле продукции «Озерский сувенир» и качество продукции «Золотой трюфель» на 1 балл выше «Озерский сувенир». Поэтому компания «Озерский сувенир» занимает 2 позицию.

3.3 Матричная диаграмма

Матричная диаграмма - инструмент выявления важности различных связей. Её используют для такой организации и представления большого количества данных, чтобы графически проиллюстрировать логические связи между различными элементами с одновременным отображением важности этих связей.

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. С использованием матричной диаграммы можно рассмотреть проблему появления дефектов на готовой продукции (таблица 11).

На предприятии ОАО «Озерский сувенир» участились случаи появления следующих видов дефектов:

1. Засахаривание

2. Неприятный запах

3. Плесневение

4. Посторонние объекты

5. Повышенная влажность

Группой по качеству было принято решение, применить матричную диаграмму для выявления сильных связей между обнаруженным дефектом и причинами.

Таблица 14- Матрица связей

Дефект Причина	Условия хранения	Устаревшее оборудование	Технология	Проверка рецептуры	Человеческий фактор
Засахаривание
Неприятный запах
Плесневение
Посторонние объекты
Повышенная влажность

- слабая связь;

- средняя связь;

- сильная связь.

Вывод: Проанализировав полученную матричную диаграмму можно заметить, что основными, наиболее важными причинами снижения качества готовой продукции являются условия хранения и человеческий фактор. Следовательно, необходимо провести следующие действия:

ь беседа с кладовщиком;

ь проверить измерительные приборы температуры, влажности, давления на складе;

ь повысить квалификацию работникам.

3.4 Стрелочная диаграмма

Стрелочная диаграмма - инструмент, используемый для планирования оптимальных сроков выполнения всех работ, необходимых для успешного достижения поставленной цели.

Данный инструмент можно использовать только после того, когда для установленной проблемы определены средства и мероприятия по ее устранению, а также сроки и этапы их осуществления. Т.е. стрелочная диаграмма применяется только после использования хотя бы одного из инструментов:

1. диаграммы сродства;

2. диаграммы связей;

3. дерева решений;

4. таблицы качества.

Стрелочные диаграммы чаще всего представляют в виде одной из двух форм -- диаграммы Гантта и сетевого графика.

Используем этот инструмент для решения проблемы замены и введения в эксплуатацию нового оборудования. В таблице 12 представлена диаграмма Гантта, в которой рассмотрены этапы замены и введения в эксплуатацию нового оборудования.



Таблица 15 - Диаграмма Гантта для решения проблемы замены и введения в эксплуатацию нового оборудования

№ п/п	Операции (подпроцессы)	Месяцы
		1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12
1	Принятие решения о закупке нового оборудования, выбор поставщика	>	>
2	Установка оборудования, поверка, калибровка, тестирование			>	>	>	>
3	Частичный переход на новое оборудование							>	>	>
4	Полная замена устаревшего оборудования на новое										>	>	>

На рисунке 13 представлен сетевой график того же процесса.

2 4 3 3

Рисунок 11 - Сетевой график замены и ввода в эксплуатацию нового оборудования

Вывод: С помощью полученной стрелочной диаграммы можно правильно оценить сроки, отведенные на замену и ввод в эксплуатацию нового оборудования. Из графика и диаграммы видно, что длительность процесса составляет 12 месяцев. Самая длинная операция №2 требует 4 месяца, самая короткая операция №1 требует 2 месяца.



3.5 Поточная диаграмма

Поточная диаграмма - представляет собой графическое отображение этапов процесса, удобное для исследования возможностей улучшения за счет накопления подробных сведений о фактическом протекании процесса. Рассматривая связь различных этапов процесса друг с другом, часто удается выявить потенциальные источники неприятностей.

На предприятии была обнаружена проблема сбыта продукции. С помощью поточной диаграммы попробуем рассмотреть процесс производства продукции (шоколад). На рисунке 12 графически представлен процесс производства продукции (шоколад).



Нет

ДА

Рисунок 12- Поточная диаграмма

Вывод: Рассмотрев и проанализировав полученную поточную диаграмму, можно найти возможные нарушения процесса основных методов и систем производства продукции. Данный инструмент позволяет детально рассмотреть весь процесс, исправить ошибки и выбрать пути улучшения.

3.6 Диаграмма процесса осуществления программы

«Диаграмма процесса осуществления программы» (Process Decision Program Chart -- PDPC) - инструмент который представляет собой диаграмму, очень похожую на рассмотренную выше поточную диаграмму (карту технологического процесса). PDPC отображает последовательность действий и решений, необходимых для получения желаемого результата, но может быть использована для оценки сроков и целесообразности проведения работ по выполнению программы, например, в соответствии со стрелочной диаграммой Гантта, как до их начала, так и в процессе выполнения этих работ (с возможной корректировкой сроков их выполнения).

При построении PDPC желательно придерживаться следующего порядка:

Ш в первую очередь определите начало и конец процесса;

Ш определите этапы процесса (действия, решения, операции контроля, входящие и выходящие потоки), а также последовательность их выполнения;

Ш начертите черновой вариант PDPC;

Ш обсудите построенный вариант PDPC с работниками, участвующими в реализации процесса;

Ш усовершенствуйте диаграмму процесса осуществления программы на основе обсуждения;

Ш нанесите на диаграмму необходимую дополнительную информацию (наименование процесса, дату составления PDPC, сведения об участниках работы по созданию PDPC и др.).

Используя указанный метод можно оценить недостаток времени на проведения маркетинговых исследований (рис.13).

Рисунок 13- Диаграмма процесса осуществления программы

Вывод: с помощью построенной диаграммы можно детально рассмотреть процесс проведения маркетинговых исследований и оценить необходимое количество времени, и установить временные рамки.

3.7 Диаграмма сродства

Диаграмма сродства -- это инструмент, позволяющий выявить основные нарушения процесса (или возможности его улучшения) путем объединения родственных устных данных, собранных в результате «мозговой атаки».

Данный инструмент предназначен для стимуляции творческих способностей и полного вовлечения участников -- членов команды. Он более эффективен в небольших группах.

С помощью диаграммы сродства выявим требования потребителей, предъявленные к качеству шоколада.

Таблица 16-Требования потребителей,предъявленные к качеству шоколада

Проблема	Группы требований	Идеи,мнения и интересы, собранные в процессе «Мозговой атаки»
Какие требования потребители предъявляют к качествушоколада?	Органолептические показатели	Не слишком горький
		Приятный запах
		Не слишком сладкий
		Приятный вкус

Подобные документы

• Статистические методы контроля

  Принципы обеспечения качества. Номенклатура показателей качества продукции. Построение гистограммы, контрольных карт по количественным признакам. Причинно–следственная диаграмма (диаграмма Исикавы). Массив данных наружный диаметр кровельного самореза 8мм.
  
  курсовая работа [1,4 M], добавлен 10.01.2016
  

• Использование статистических методов качества в мелкосерийном производстве

  Статистическая обработка результатов измерений; среднее арифметическое, квадратичное, дисперсия. Определение параметров выборки: закон трех сигм, гистограмма, контрольные карты, диаграмма Исикавы. Применение инструментов качества при изготовлении диванов.
  
  курсовая работа [1,3 M], добавлен 17.10.2014
  

• Анализ статистических данных процесса. Рекомендации по их улучшению

  Изучение теоретических аспектов применения статистических методов. Изучение применения статистических методов для обеспечения качества на производстве. Анализ управления качеством на примере материала пенобетон. Особенности приемочного контроля.
  
  курсовая работа [799,8 K], добавлен 15.05.2023
  

• Статистические методы временных рядов

  Место статистических методов в общей системе управления качеством. Семь простых инструментов качества. Экономические ряды динамики, правила их построения и смыкания. Построение динамического ряда с помощью электронной таблицы Microsoft Office Excel.
  
  курсовая работа [1,4 M], добавлен 07.01.2011
  

• Анализ статистических данных

  Расчет выборочных параметров ряда. Построение диаграммы накопленных частот и гистограммы выборки. Линейная диаграмма исходного временного ряда. Его аналитическое выравнивание с помощью линейной функции, статистические показатели и прогнозирование.
  
  курсовая работа [1006,5 K], добавлен 22.01.2015
  

• Методы обработки экономической информации в анализе

  Классификация методов экономического анализа. Применение статистических (формализованных) методов для предварительной и общей оценки хозяйственной деятельности. Метод бухгалтерского и финансового анализа. Экономико-математические и эвристические методы.
  
  лекция [40,1 K], добавлен 27.01.2010
  

• Вычисление статистических показателей с помощью пакета "Excel"

  Диаграмма рассеивания и подтверждение гипотезы о линейной зависимости, криволинейной связи по заданным статистическим данным с помощью пакета "Excel". Построение корреляционного поля, матрицы, определение параметров линейной связи. Модель Кобба-Дугласа.
  
  контрольная работа [153,8 K], добавлен 26.06.2009
  

• Статистическое исследование часового газопотребления

  Графическое представление данных. Определение основных статистических характеристик исходных данных. Применение центральной предельной теоремы. Построение доверительных интервалов. Репрезентативность выборки и ее проверка. Цепные и базисные индексы.
  
  отчет по практике [2,3 M], добавлен 25.09.2015
  

• Статистическое изучение численности и воспроизводства сельского населения Орловской области

  Показатели естественного движения населения, структура его доходов и расходов. Построение и анализ вариационного ряда по уровню номинальной оплаты труда. Применение статистических методов в анализе факторов, влияющих на изменение уровня жизни населения.
  
  курсовая работа [831,9 K], добавлен 06.11.2014
  

• Статистические показатели в молочной промышленности

  Показатели производства молока и молочной продуктивности коров. Динамика поголовья животных, расчет уровня колеблемости. Построение и анализ вариационного ряда. Применение статистических методов в анализе факторов эффективности производства молока.
  
  курсовая работа [187,9 K], добавлен 05.12.2014
  

• Статистический анализ развития промышленности в Приморском крае

  Задачи статистики качества продукции, рабочей силы, производительности труда, материальных ресурсов, прибыли и рентабельности. Применение статистических методов для анализа развития промышленности Приморского края на примере ОАО "Приморский кондитер".
  
  курсовая работа [56,2 K], добавлен 20.04.2014
  

• Применение статистических методов при проведении качественного анализа выборочной совокупности по данным показателям деятельности банков Российской Федерации

  Основные виды и способы статистического наблюдения. Правила формирования выборки. Построение и анализ вариационных рядов распределения. Отбор факторов в регрессионную модель. Проверка значимости коэффициентов регрессии и коэффициента корреляции.
  
  курсовая работа [1,4 M], добавлен 25.03.2012
  

• Анализ методов экономической диагностики

  Применение методов экспертных оценок в решении задач управления производством. Сущность метода Дельфи. Экономические методы диагностики: сравнение, группировка, балансовый и графические методы. Виды бенчмаркетинга, его применение для оценки качества.
  
  контрольная работа [24,4 K], добавлен 10.12.2010
  

• Количественные методы в экономике и управлении

  Организация статистики и источники статистических данных. Наблюдение по способу регистрации данных. Выявление и изучение связи и взаимозависимости между явлениями. Система статистических показателей. Определение средних и относительных величин.
  
  контрольная работа [53,6 K], добавлен 27.01.2011
  

• Статистико-экономический анализ себестоимости молока на примере хозяйств Орловского и Верховского районов Орловской области

  Показатели полных издержек производства и себестоимости сельскохозяйственной продукции. Динамика и структура себестоимости молока. Индексный анализ себестоимости. Применение статистических методов в анализе факторов, определяющих уровень себестоимости.
  
  курсовая работа [64,1 K], добавлен 25.07.2011
  

• Применение статистических методов в экономике

  Понятие производственной функции и изокванты. Классификация малоэластичных, среднеэластичных и высокоэластичных товаров. Определение и использование коэффициентов прямых затрат. Использование метода теории игр в торговле. Системы массового обслуживания.
  
  практическая работа [224,7 K], добавлен 04.03.2010
  

• Статистическая обработка результатов выборочного контроля по количественному признаку

  Сбор исходных статистических данных. Расчет характеристик экспериментальных данных. Характеристики среднего положения измеренных значений. Распределение статистических данных. Построение и анализ контрольных карт средних арифметических и размахов.
  
  курсовая работа [146,8 K], добавлен 17.10.2013
  

• Экономическая статистика предприятия

  Применение статистических методов для оценки темпов роста, отклонений от плана товарооборота. Расчет показателей вариации, среднеквадратического отклонения, динамики розничного товарооборота, использование индексного метода и факторного анализа.
  
  контрольная работа [154,3 K], добавлен 27.01.2012
  

• Применение в экономическом анализе статистических методов

  Результаты статистической группировки банков по величине балансовой прибыли. Относительные показатели структуры и координации России со странами дальнего зарубежья и СНГ. Анализ средней ошибки и доверительного интервала оборота товарного вагона.
  
  контрольная работа [48,4 K], добавлен 14.05.2014
  

• Экономическая теория

  Предмет экономической теории. Взаимодействие экономики с политикой, психологией, правом и другими науками. Применение математических и статистических методов. Собственность, социально-экономические связи и организационно-экономические отношения.
  
  контрольная работа [136,4 K], добавлен 19.07.2009
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам