Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Введение

контроль управление парето

В современном мире чрезвычайно важное значение приобретает проблема качества продукции. От ее успешного решения в значительной степени зависит благополучие любой фирмы, любого поставщика. Продукция более высокого качества существенно повышает шансы поставщика в конкурентной борьбе за рынки сбыта и, самое важное, лучше удовлетворяет потребности потребителей. Качество продукции - это важнейший показатель конкурентоспособности предприятия.

Качество продукции закладывается в процессе научных исследований, конструкторских и технологических разработок, обеспечивается хорошей организацией производства и, наконец, оно поддерживается в процессе эксплуатации или потребления. На всех этих этапах важно осуществлять своевременный контроль и получать достоверную оценку качества продукции.

Для уменьшения затрат и достижения уровня качества, удовлетворяющего потребителя нужны методы, направленные не на устранение дефектов (несоответствий) готовой продукции, а на предупреждение причин их появления в процессе производства.

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 (инструментов), которые и будут рассмотрены в данном реферативном обзоре.



1. Семь инструментов контроля качества

Существовавшие издавна методы контроля сводились, как правило, к анализу брака путем сплошной проверки изготовленных изделий. При массовом производстве такой контроль очень дорог. Расчеты показывают, что для обеспечения качества продукции посредством ее разбраковки контрольный аппарат предприятий должен в пять-шесть раз превышать количество производственных рабочих.

С другой стороны, сплошной контроль в массовом производстве не гарантирует отсутствия дефектных изделий в принятой продукции. Опыт показывает, что контролер быстро устает, в результате чего часть годной продукции принимает за дефектную и наоборот. Практика также показывает - там, где увлекаются сплошным контролем, резко возрастают убытки от брака.

Указанные причины поставили производство перед необходимостью перехода к выборочному контролю.

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.

Один из базовых принципов управления качеством состоит в принятии решений на основе фактов. Наиболее полно это решается методом моделирования процессов, как производственных, так и управленческих инструментами математической статистики. Однако, современные статистические методы довольно сложны для восприятия и широкого практического использования без углубленной математической подготовки всех участников процесса. К 1979 году Союз японских ученых и инженеров (JUSE) собрал воедино семь достаточно простых в использовании наглядных методов анализа процессов. При всей своей простоте они сохраняют связь со статистикой и дают профессионалам возможность пользоваться их результатами, а при необходимости - совершенствовать их.

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.

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.



1.1 Причинно-следственная диаграмма (диаграмма Ишикавы)

Диаграмма типа 5М рассматривает такие компоненты качества, как «человек», «машина», «материал», «метод», «контроль», а в диаграмме типа 6М к ним добавляется компонент «среда». Применительно к решаемой задаче квалиметрического анализа, для компоненты «человек» необходимо определить факторы, связанные с удобством и безопасностью выполнения операций; для компоненты «машина» - взаимоотношения элементов конструкции анализируемого изделия между собой, связанные с выполнением данной операции; для компоненты «метод» - факторы, связанные с производительностью и точностью выполняемой операции; для компоненты «материал» - факторы, связанные с отсутствием изменений свойств материалов изделия в процессе выполнения данной операции; для компоненты «контроль» - факторы, связанные с достоверным распознаванием ошибки процесса выполнения операции; для компоненты «среда» - факторы, связанные с воздействием среды на изделие и изделия на среду.

Рис. 1 Пример диаграммы Ишикавы

1.2 Контрольные листки

Контрольные листки могут применяться как при контроле по качественным, так и при контроле по количественным признакам.

Рис. 2 Контрольные листки

1.3 Гистограммы

Гистограммы - один из вариантов столбчатой диаграммы, отображающий зависимость частоты попадания параметров качества изделия или процесса в определенный интервал значений от этих значений.

Гистограмма строится следующим образом:

1. Определяем наибольшее значение показателя качества.

2. Определяем наименьшее значение показателя качества.

3. Определяем диапазон гистограммы как разницу между наибольшим и наименьшим значением.

4. Определяем число интервалов гистограммы. Часто можно пользоваться приближенной формулой:

(число интервалов) = Ц (число значений показателей качества) Например, если число показателей = 50, число интервалов гистограммы = 7.

5. Определяем длину интервала гистограммы = (диапазон гистограммы) / (число интервалов).

6. Разбиваем диапазон гистограммы на интервалы.

7. Подсчитываем число попаданий результатов в каждый интервал.

8. Определяем частоту попаданий в интервал = (число попаданий)/(общее число показателей качества)

9. Строим столбчатую диаграмму

1.4 Диаграммы разброса

Диаграммы разброса представляют собой графики вида, изображенного ниже, которые позволяют выявить корреляцию между двумя различными факторами.

Рис. 3 Диаграмма разброса: Взаимосвязи показателей качества практически нет

Рис. 4 Диаграмма разброса: Имеется прямая взаимосвязь между показателями качества

Рис. 5 Диаграмма разброса: Имеется обратная взаимосвязь между показателями качества

1.5 Анализ Парето

Анализ Парето получил свое название по имени итальянского экономиста Вилфредо Парето, который показал, большая часть капитала (80%) находится в руках незначительного количества людей (20%). Парето разработал логарифмические математические модели, описывающие это неоднородное распределение, а математик М. Оа. Лоренц представил графические иллюстрации.

Правило Парето - «универсальный» принцип, который применим во множестве ситуаций, и без сомнения - в решении проблем качества. Джозеф Джуран отметил «универсальное» применение принципа Парето к любой группе причин, вызывающих то или иное последствие, причем большая часть последствий вызвана малым количеством причин. Анализ Парето ранжирует отдельные области по значимости или важности и призывает выявить и в первую очередь устранить те причины, которые вызывают наибольшее количество проблем (несоответствий).



Рис. 6 Диаграмма Парето

Анализ Парето как правило иллюстрируется диаграммой Парето (рис. ниже), на которой по оси абсцисс отложены причины возникновения проблем качества в порядке убывания вызванных ими проблем, а по оси ординат - в количественном выражении сами проблемы, причем как в численном, так и в накопленном (кумулятивном) процентном выражении.

На диаграмме отчетливо видна область принятия первоочередных мер, очерчивающая те причины, которые вызывают наибольшее количество ошибок. Таким образом, в первую очередь, предупредительные мероприятия должны быть направлены на решение проблем именно этих проблем.

1.6 Стратификация

В основном, стратификация - процесс сортировки данных согласно некоторым критериям или переменным, результаты которого часто показываются в виде диаграмм и графиков

Мы можем классифицировать массив данных в различные группы (или категории) с общими характеристиками, называемыми переменной стратификации. Важно установить, которые переменные будут использоваться для сортировки.

Стратификация - основа для других инструментов, таких как анализ Парето или диаграммы рассеивания. Такое сочетание инструментов делает их более мощными.

На рисунке приведен пример анализа источника возникновения дефектов. Все дефекты (100%) были классифицированы на четыре категории - по поставщикам, по операторам, по смене и по оборудованию. Из анализа представленных донных наглядно видно, что наибольший вклад в наличие дефектов вносит в данном случае «поставщик 1».

Рис. 7 Стратификация данных

1.7 Контрольные карты

Контрольные карты - специальный вид диаграммы, впервые предложенный В. Шухартом в 1925 г. Контрольные карты имеют вид, представленный на рис. 4.12. Они отображают характер изменения показателя качества во времени.

Рис. 8 Общий вид контрольной карты



Контрольные карты по количественным признакам

Контрольные карты по количественным признакам - это как правило сдвоенные карты, одна из которых изображает изменение среднего значения процесса, а 2-я - разброса процесса. Разброс может вычисляться или на основе размаха процесса R (разницы между наибольшим и наименьшим значением), или на основе среднеквадратического отклонения процесса S.

В настоящее время обычно используются x- S карты, x - R карты используются реже.

Контрольные карты по качественным признакам

Карта для доли дефектных изделий (p - карта)

В p - карте подсчитывается доля дефектных изделий в выборке. Она применяется, когда объем выборки - переменный.

Карта для числа дефектных изделий (np - карта)

В np - карте подсчитывается число дефектных изделий в выборке. Она применяется, когда объем выборки - постоянный.

Карта для числа дефектов в выборке (с - карта)

В с - карте подсчитывается число дефектов в выборке.

Карта для числа дефектов на одно изделие (u - карта)

В u - карте подсчитывается число дефектов на одно изделие в выборке.

Рис. 9 Бланк контрольной карты



2. Семь инструментов управления качеством

Союз Японских Ученых и Инженеров разработал очень мощный и полезный набор инструментов, позволяющих облегчить задачу управления качеством при анализе различного рода факторов.

Эти инструменты получили название семи инструментов управления качеством или семи новых инструментов контроля качества.

Хотя их объединяют все вместе, называя новыми, эти методы используются в разной мере различными компаниями. Наиболее часто они находят применение при решении проблем, возникающих на этапе проектирования, в отличие от других инструментов, находящих наиболее частое применение на этапе производства. Эти новые инструменты особенно подходят для совершенствования качества путем улучшения процесса проектирования продукта или услуги и включают следующие:

1. диаграмма сродства (affinity diagram);

2. диаграмма связей (interrelationship diagram);

3. древовидная диаграмма (tree diagram);

4. матричная диаграмма (matrix diagram);

5. стрелочная диаграмма (arrow diagram);

6. диаграмма процесса осуществления программы (Process Decision Program Chart - PDPC)

7. матрица приоритетов (matrix data analysis).

Взаимосвязь между различными «новыми» инструментами может быть проиллюстрирована графически (Рис. 10).



Рис. 10 Семь новых инструментов управления качеством

2.1 Диаграмма сродства

Диаграмма сродства - инструмент, позволяющий выявить основные нарушения процесса путём объединения устных данных.

Диаграмму сродства иногда называют КJ - методом (по имени её основоположника, японского ученого Джиро Кавакита).

Диаграммы сродства строятся в тех случаях, когда имеется большое число идей, точек зрения и информации, которые необходимо сгруппировать для выяснения их взаимоотношений. Данная методика часто используется вслед за мозговой атакой для того, чтобы творческим образом соотнести те идеи, которые были высказаны.

Процедура создания диаграммы может быть следующей:

1. Определить предмет или тему, которая станет основой для сбора данных.

2. Собрать данные, которые группа выскажет во время «мозговой атаки» вокруг злободневной темы. Важным является то, что эти данные должны быть собраны беспорядочно. Каждое сообщение может регистрироваться на карточке каждым участником.

3. Затем задача состоит в том, чтобы сгруппировать родственные данные вместе по направлениям различных уровней.

Эта компиляция может быть сделана следующим образом: находятся карточки, которые кажутся родственными в некоторой степени; их складывают вместе. Затем ещё раз. Работа заканчивается, когда все данные приведены в порядок, т.е. собраны в предварительные группы сродственных данных.

Надо найти направленность каждой из групп данных. Эта направленность должна в некотором смысле резюмировать сродство каждой группы данных. Это можно сделать иначе, выбирая одну карточку и устанавливая её во главе или формируя новую направленность.

Эту процедуру можно повторить с резюмированием ведущих направлений, таким образом создавая иерархию. Анализ заканчивают, когда сгруппируют данные в соответствии с подходящим количеством ведущих направлений.

Рис. 11 Диаграмма сродства: ошибка при написании текста

2.2 Диаграмма связей (граф взаимозависимости)

Диаграмма связей (граф взаимозависимости) - инструмент, позволяющий выявить логические связи между основной идеей, проблемой или различными данными. В основе диаграммы лежит примерно тот же подход, что и при построении диаграммы сродства.

Берётся центральная идея, вопрос или проблема и определяются звенья, которые связывают отдельные факторы, имеющие отношение к вопросу или проблеме.

Таким образом, диаграмму связей можно построить на тех идеях, которые появляются при построении диаграммы сродства, стараясь найти те звенья, которые ведут к критическому результату. Диаграмма связей является главным образом логическим инструментом, противопоставленным диаграмме сродства, которая сама по себе была творческая.

Рассмотрим примеры ситуаций, когда диаграмма может быть полезной:

Рис. 12 Принципы построения диаграммы связей

1. Когда тема (предмет) настолько сложна, что связи между различными идеями не могут быть установлены при помощи обычного обсуждения.

2. Когда временная последовательность, согласно которой делаются шаги, является решающей.

3. Когда подозревается, что проблема, затронутая в вопросе, является исключительно симптомом более фундаментальной незатронутой проблемы.

Принципы построения диаграммы связей показаны на рис 12.

Так же как и для диаграммы сродства, работа над диаграммой связей должна проводиться в соответствующих группах. Важным является то, что исследуемый предмет (результат) должен быть сначала определен.

На рис 13 приведена диаграмма связей в соответствии с поставленным вопросом: «Почему появляются ошибки при наборе текста?».

Рис. 13 Диаграмма связей: ошибка при наборе текста

2.3 Древовидная диаграмма

Древовидная диаграмма, или систематическая диаграмма, - инструмент, обеспечивающий путь разрешения существенной проблемы, центральной идеи, или удовлетворения нужд потребителей, представленных на различных уровнях. Древовидная диаграмма может быть рассмотрена как продолжение диаграммы связей. Древовидная диаграмма строится в виде многоступенчатой древовидной структуры, элементами которой являются различные средства и способы решения проблемы. Принцип построения древовидной диаграммы иллюстрируется на рис 14.

Древовидная диаграмма, созданная группой, является наиболее продуктивной. Процедура ее создания похожа на описанную для диаграммы сродства, однако здесь очень важно то, что предмет (проблема и т.п.), который должен исследоваться, точно определен и распознан.



Рис. 14 Принцип построения древовидной диаграммы

Древовидная диаграмма может использоваться, например, в следующих случаях:

- Когда неясно сформированные пожелания потребителя в отношении продукта преобразуются в пожелания потребителя на управляемом уровне.

- Когда необходимо исследовать все возможные части, касающиеся проблемы.

- Когда краткосрочные цели должны быть достигнуты раньше результатов всей работы, т.е. на этапе проектирования.

На рисунке 15 приведен пример построения древовидной диаграммы.

Главная идея, с которой создаются курсы английского языка - это максимально глубокое его знание. Однако каждый обучающийся под глубоким знанием понимает свое. Кому-то нужна разговорная практика, кому-то знание грамматических основ, кто-то нуждается в хорошо поставленном произношении.

Поэтому при разработке курсов была построена древовидная диаграмма, которая позволила вынести на практический уровень все беспорядочно сформулированные требования потребителей и на её основе разработать наиболее рациональную программу обучения студентов.



Рис. 15 Древовидная диаграмма: глубокое знание английского языка

2.4 Матричная диаграмма

Матричная диаграмма - инструмент, позволяющий выявить логические связи между основной идеей, проблемой или различными данными. Этот инструмент служит для организации огромного количества данных, так что логические связи между различными элементами могут быть графически проиллюстрированы.

Целью матричной диаграммы является изображение контура связей и корреляций между задачами, функциями и характеристиками с выделением их относительной важности.

Поэтому матричная диаграмма в конечном виде выражает соответствие определенных факторов и явлений различным причинам их появления и средствам устранения их последствий, а также показывает степень зависимостей этих факторов от причин их возникновения и мер по их устранению. Такие матричные диаграммы называются матрицами связей (рис 16). Они показывают наличие и тесноту связей компонентов, например причины А с компонентами фактора В. Связь между компонентами А и B в матрицах связей изображается с помощью специальных символов, характеризующих степень тесноты этих связей.



Рис. 16 Матрица связей

a1, a2 … ai и b1, b2 … bj - компоненты исследуемых объектов A и B, которые характеризуются различной теснотой связей: ? - сильные, • - средние, _ - слабые

Если в строке матрицы связей отсутствует какой-либо символ, то это означает, что связь между данной компонентой ai и всеми компонентами B отсутствует. Если символ отсутствует в столбце матрицы, то, следовательно, компонента bj, соответствующая столбцу, не влияет ни на одну из причин в соответствующей строке.

Символ, стоящий на пересечении строки и столбца матричной диаграммы, указывает не только на наличие связи между соответствующими компонентами, но и на тесноту этой связи, как это показано на рис. 16.

2.5 Матрица приоритетов

Матрица приоритетов - инструмент для обработки большого количества числовых данных, полученных при построении матричных диаграмм, с целью выявления приоритетных данных.

Поскольку матрица приоритетов используется для анализа численных данных матричных диаграмм, этот инструмент управления имеет также второе название - анализ матричных данных. Этот инструмент управления эквивалентен статистическому методу, названному анализом важнейших компонент (principal component analysis), который является одним из основных методов анализа многовариантных данных. Поскольку применение матрицы приоритетов требует статистических знаний, этот инструмент управления качеством значительно реже применяется на практике, чем другие рассмотренные нами инструменты. Он применяется в основном в тех случаях, когда возникает необходимость представить численные данные из матричных диаграмм в более наглядном виде. Покажем такое применение матрицы приоритетов на примере исследования болеутоляющих средств.

Рис. 17 Матрица приоритетов: болеутоляющие средства

2.6 Стрелочная диаграмма

Стрелочная диаграмма - инструмент, позволяющий спланировать оптимальные сроки выполнения всех необходимых работ для скорейшей и успешной реализации поставленной цели.

Применение этого инструмента возможно лишь после того, как выявлены проблемы, требующие своего решения, и определены необходимые меры, сроки и этапы их осуществления, т.е. после составления первых четырех диаграмм.

Стрелочная диаграмма представляет собой диаграмму хода проведения работ, из которой должны быть наглядно видны порядок и сроки проведения различных этапов изо дня в день.

Этот инструмент используется для обеспечения уверенности, что планируемое время выполнения всей работы и отдельных ее этапов по достижению конечной цели является оптимальным. Этот инструмент широко применяется не только при планировании, но и для последующего контроля за ходом выполнения запланированных работ. Особенно широко этот инструмент применяется при разработке различных проектов и планировании производства. Традиционным методом такого планирования является метод, использующий стрелочную диаграмму либо в виде так называемой диаграммы Ганта (Gantt), либо в виде сетевого графа. Диаграмма Ганта необходима только потому, что информация не включена в сетевой граф.

Так, например, с помощью диаграммы Ганта можно планировать сроки оказания услуги.

Рис. 18 Сетевой граф

Как и любой процесс, процесс оказания услуг в сфере государственной регистрации юридических лиц имеет свои «подводные камни» - критические моменты, при достижении которых усиливается риск потери контроля над протеканием процесса или наступления нежелательных событий. В нашем случае, нежелательными событиями могут быть: отказ в государственной регистрации по основаниям, перечисленным в ГК РФ, задержка в рассмотрении пакета документов Московской Регистрационной Палатой или Государственной Налоговой Инспекцией и пр. На диаграмме Ганта, представленной в таблице, эта информация никак не отображается (рис 19).

Первому пункту предшествует заключение договора по оказанию соответствующих услуг. После 11-ого приемка услуги потребителем (одна неделя).

Рис. 19 Диаграмма Ганта

2.7 Диаграмма процесса осуществления программы (PDPS)

PDPC (Process Decision Program Chart) - инструмент для оценки сроков и целесообразности проведения работ по выполнению программы в соответствии со стрелочной диаграммой с целью их корректировки в ходе выполнения. PDPC представляет собой диаграмму, отражающую последовательность действий при переходе от постановки задачи к её решению. Можно выделить два основных случая применения PDPC:

- Когда разрабатывается новая программа достижения требуемого результата. PDPC обеспечивает возможность предварительного планирования и отслеживания последовательности действий, анализируя проблемы, которые могут возникнуть в ходе выполнения работы.

Рис. 20 Схема процесса

Рис. 21 Диаграмма процесса осуществления рекламного проекта

- Когда возможны «катастрофы» при планировании процесса. PDPC помогает избежать «планирования катастроф», высвечивая последовательность действий; в результате тщательного анализа этих действий нежелательный исход прогнозируется, что позволяет заранее осуществить соответствующие корректировки.

Поэтому PDPC широко применяется при решении сложных проблем в области научных разработок и производства, при получении крупных заказов со стороны и т.п.

Так как схема процесса представляет собой графическое изображение последовательных стадий осуществления процесса, то необходимо ввести символы, используемые при построении схем, как различные стадии процесса соотносятся друг с другом.

В качестве практического примера на рисунке приведена диаграмма процесса осуществления программы по проведению рекламной компании.



3. Сравнительный анализ

Применение статистических методов значительно расширяет возможности использования информации, полученной от специалистов. Практика последних лет показала, что даже простые статистические методы в сочетании с этой информацией при выборе перспективных решений часто приводят к более успешным результатам, чем точные расчеты с ориентацией на средние показатели и экстраполяцию существующих тенденций.

Статистический метод - метод оценки качества продукции, при котором значения показателей качества продукции определяют с использованием правил математической статистики

Анализ современного состояния использования статистических методов в педагогической практике показал, что в настоящее время практически отсутствуют разработки по определению качества педагогической продукции с применением традиционных методов статистического анализа. При отсутствии единой системы оценки качества педагогической продукции необходимо при ее разработке основываться на общей теории качества, включающей в себя использование статистических методов, как одного из основных в теории квалиметрии.

Многие из современных статистических методов требуют специальной математической подготовки, сложны для широкого применения всеми участниками процесса управления, даже, несмотря на наличие специализированных технологий.

При всей своей простоте эти методы позволяют сохранить связь со статистикой и дают возможность профессионалам в управлении пользоваться результатам этих методов.

Последовательность применения семи методов может быть различной в зависимости от цели, которая поставлена перед системой управления качеством. Не обязательно использовать все семь методов. Их может меньше, а может быть и больше, ибо существуют и другие эффективные статистические методы.

Внедрение семи инструментов контроля качества должно начинаться с обучения этим методам всех участников процесса управления качеством.

Говоря о семи простых статистических методах контроля качества, следует подчеркнуть, что это инструменты познания, а не инструменты управления. Основное их назначение - контроль протекающего процесса и предоставление участнику процесса фактов для корректировки и улучшения процесса.

Применение таких методов статистического анализа при оценивании качества продукции, как диаграмма сродства; техника номинальных групп, диаграмма связей, матричные методы, диаграмма «дерево», диаграмма «радар», наряду с экспертными методами позволяет упростить методы принятия решений и командной работы экспертов. Данные методы получили название семи сложных (новых) статистических методах контроля качества, возможно потому, что их использование при принятии управленческих решений нашло распространение совсем недавно, что связано с внедрением стандартов по качеству, разработкой систем менеджмента качества в организациях, нацеленных на постоянное совершенствование деятельности на основе анализа.

Анализ применения статистических методов в педагогике, применения их при анализе экспериментальных данных в педагогических исследованиях показал, что их использование касается в основном определения уровня знаний обучающихся и оценки качества результатов деятельности образовательного учреждения. В трудах по этому направлению достаточно подробно освещены вопросы разработки алгоритма выбора статистических критериев, методов сбора и обработки информации. Наряду с этим в педагогической практике практически отсутствуют разработки по определению качества педагогической продукции с применением традиционных методов статистического анализа, используемых для оценивания, как отдельных показателей, так и качества продукции в целом. Зачастую, в отрасли применяются только экспертные методы, что не позволяют иметь достаточно объективную информацию о качестве приемлемой для использования педагогической продукции. Проводимая экспертная оценка качества, например, электронных изданий образовательного назначения и средств учебного назначения без проведения оценки по группам показателей и проведения сравнительного статистического анализа разных образцов изданий мало эффективна. Сертификация продукции частично решает эту проблему, однако необходимо иметь соответствующую базу данных для проведения сравнения оцениваемой продукции с аналогичной продукцией. Эта задача решается путем применения методологии проведения работ по организации и проведения статистического анализа, при этом выделяются группы показателей, осуществляется определение характеристик этих показателей на основе применения статистических методов анализа при комплексном и дифференциальном оценивании инновационной педагогической продукции.

Наряду с применением статистических методов в производственных процессах, при проведении испытаний, сертификации продукции и т.п., очень важным аспектом их использования является деятельность разработке корректирующих и предупреждающих действий, направленных на совершенствование качества продукции и процессов ее изготовления. Примеры возможного применения рассмотренных методов для решения некоторых задач в системе качества на этапах жизненного цикла продукции приведены в табл.



Примеры возможного применения методов для решения некоторых задач в системе качества на этапах жизненного цикла продукции

Этапы ЖЦП	Проблема	Статистические методы
1 Маркетинг: поиск и изучение рынка	1.1 Изучение и оценка рыночного спроса и перспектива его изменений	Методы анализа статистических совокупностей; экономико-математические (динамическое программирование, имитационное моделирование).
	1.2 Анализ пожеланий потребителей в отношении качества и цены продукции	Экономико-математические методы (СФК).
	1.3 Прогнозирование цены, объема выпуска, потенциальной доли рынка, ожидаемой продолжительности жизни продукции на рынке	Экономико-математические методы (теория массового обслуживания, теория игр, линейное и нелинейное программирование).
2 Проектирование и разработка технических требований; разработка продукции	2.1 Нормирование требований к качеству продукции. 2.2 Определение технических требований в области надежности.	Графические методы (схема Исикавы, диаграмма Парето, гистограмма и др.); методы анализа статистических совокупностей; экономико-математические методы (методы Тагути, СФК, планируемого эксперимента, метод оценки риска и последствий отказов (FMEA)).
	2.3 Оптимизация значений показателя качества продукции. 2.4 Оценка технического уровня продукции
	2.5 Испытания опытных образцов или опытных партий новой (модернизированной) продукции	Графо-аналитические методы (гистограмма, расслоенная гистограмма), методы анализа статистических совокупностей (методы проверки статистических гипотез, сравнение средних, сравнение дисперсий); экономико-математические методы (планирование эксперимента)
	2.6 Обеспечение безопасности продукции	Экономико-математические методы (имитационное моделирование; метод деревьев вероятностей)
3 Материально-техническое снабжение	3.1 Формирование планов обеспечения предприятий материально-техническими ресурсами требуемого качества	Экономико-математические методы (теория массового обслуживания, линейное программирование)
	3.2 Оценка возможностей поставщиков и системы обеспечения качества предприятий-поставщиков	Экономико-математические методы (системный анализ, динамическое программирование, теория массового обслуживания)
	3.3 Своевременное обеспечение поставок материально-технических ресурсов	Экономико-математические методы (систематический анализ, динамическое программирование, теория массового обслуживания)
	3.4 Снижение затрат на материально-техническое обеспечение качества продукции	Экономико-математические методы (методы Тагути, функционально-стоимостной анализ
4 Разработка и подготовка производственных процессов	4.1 Разработка технологических процессов	Экономико-математические методы (методы Тагути); графо-аналитические методы (графики разброса и др); методы анализа статистических совокупностей (дисперсионный, регрессивный, корреляционный виды анализа)
	4.2 Отладка точности и стабильности техноло-гических процессов	Методы статистического оценивания точности и стабильности технологических процессов (гистограммы, точностные диаграммы, контрольные карты)
5 Производство	5.1 Обеспечение стабильности качества продукции при производстве 5.2 Поддержание в надлежащем состоянии инструмента и оснастки	Методы статистического регулирования технологических процессов (точностные диаграммы, контрольные карты); метод оценки риска и последствий отказов (FMEA).
6 Контроль, проведение испытаний и обследований	6.1 Соблюдение метро-логических правил и требований при подготовке, выполнении и обработке результатов испытаний. Анализ качества продукции.	Графо-аналитические методы (гистограмма, график разброса); методы анализа статистических совокупностей (методы проверки статистических гипотез, сравнение средних. сравнение дисперсий)
	6.2 Выявление и устранение готовой продукции, качество которой не соответствует установленным требованиям	Методы статистического приемочного контроля
	6.3 Определение проблем в области качества	Графо-аналитические методы (схема Исикава, диаграмма Парето, расслоение диаграммы Парето); экономико-математические методы (функционально-стоимостной анализ СФК)
	6.4 Разработка и документирование процедур, корректирующих воздействие по функциям системы качества	Экономико-математические методы (методы Тагути, СФК, теория игр, динамическое програмирование)
7 Упаковка и хранение	7.1 Анализ соблюдения требований к упаковке и хранению продукции на предприятии	Методы статистического приемочного контроля; экономико-математические методы (теория массового обслуживания)
8 Реализация и распределение продукции	8.1 Организация эффективной рекламы продукции 8.2 Обеспечение качества транспортировки продукции	Экономико-математические методы (теория игр, метод Монте-Карло) Экономико-математические методы (линейное программирование, теория массового обслуживания)
9 Монтаж и эксплуатация	9.1 Периодический анализ качества продукции в процессе производства. 9.2 Анализ затрат потребителей при использовании продукции	Графические методы (график временного ряда и др.); методы анализа статистических совокупностей (факторный анализ и др.). Экономико-математические методы (метод Тагути, функционально-стоимостный анализ, СФК)
10 Техническая помощь в обслуживании	10.1 Организация гарантийного ремонта продукции. 10.2 Организация своевременной поставки запасных частей	Экономико-математические методы (теория массового обслуживания, линейное программирование и др.)
11 Послепродажная деятельность	Анализ отказов и других несоответствий продукции. Организация своевременной поставки запасных частей	Графические методы (график временного ряда и др.); методы анализа статистических совокупностей (факторный анализ и др.)
12 Утилизация после использования	Изучение возможности использования продукции несоответствующего качества или по истечении срока службы	Экономико-математические методы (график временного ряда и др.); методы анализа статистических совокупностей (факторный анализ и др.). Экономико-математические методы (функционально-стоимостный анализ, СФК и др.).



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.



Список литература

1. Ильенкова С.Д. Управление качеством: учебник для студентов вузов - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. - 352 с.

2. Исикава К. Японские методы управления качеством. М.: Экономика, 2008. - 250 с.

3. Лапидус В.А. Всеобщее качество в российских компаниях; Нац. Фонд подготовки кадров. - М.: Новости, 2010. - 435 с.

4. Леонов И.Т. Управление качеством продукции. М.: Изд-во стандартов, 2011. - 375 с.

5. 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, 2012. - 256 с.

6. 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, 2011. - 600 с.

7. Управление качеством: Том 2. Принципы и методы всеобщего руководства качеством Основы обеспечения качества, Под общей редакцией Азарова В.Н.М.: МГИЭМ, 2010. - .356 с. ISBN5-8125-0085-1.

8. Г. Ван дер Вейк. Benchmarking // Управление наукой в странах УС. Том 3 /Наука.-М., 2009. 112-118С.

Размещено на Allbest.ru

...