Apskaičiuokite dangos storį naudodami Shewhart žemėlapį. Shewhart valdymo diagramos kūrimo Excel programoje pavyzdys. Shewhart valdymo kortelės

Shewhart valdymo diagramos kūrimo Excel programoje pavyzdys

Shewhart valdymo diagramos –viena iš kokybės valdymo priemonių. Naudojamas stebėti proceso eigą. Kol vertės išlieka kontrolės ribose, įsikišimo nereikia. Procesasstatistiškai kontroliuojamas. Jeigu vertės yra už kontrolės ribų, norint nustatyti nukrypimų priežastis, būtinas valdymo įsikišimas.

Pažvelkime į valdymo diagramos sudarymo pavyzdį Excel kaip gautinų sumų valdymo dalis (aiškumo dėlei atidarykite failą Excel).

Pirminiuose duomenyse pateikiama informacija apie gautinas sumas (AR) ir pradelstus gautinas sumas (OPR) vienam klientui nurodytos savaitės pradžioje:

Ryžiai. 1. Pradiniai duomenys

PD dalis bendrame PD pasirinkta kaip parametras, kurį planuojama stebėti. Kadangi verslo lygis svyruoja ištisus metus, logiškiau naudoti santykinį parametrą, nes absoliutūs skaičiai atspindės ne tik kliento mokėjimo discipliną, bet ir verslo lygį.

Duomenys pagal savaitę, taip pat kontrolės riba, atvaizduojami valdymo diagramoje. Pastarasis yra lygus µ + 3σ, kur µ yra vidutinė vertė, o σ yra standartinis nuokrypis. Galite naudoti µ ir σ, nustatytus iš pirmųjų 10–15 reikšmių. Aš norėčiau naudoti slankiąsias µ ir σ reikšmes, nustatytas pagal visas vertes. Tokie µ ir σ pasikeis, kai bus pridėtos naujos reikšmės, atitinkančios naujas savaites.

Norint kontroliuoti gautinas sumas, apatinė kontrolės riba nenaudojama, nes kuo mažesnė vertė, tuo geriau. Jei kontroliuojate kokį nors techninį parametrą, tada apatinė riba taip pat turi fizinę reikšmę ir turėtų būti pavaizduota grafike. Aiškumo dėlei taip pat mėgstu nubrėžti vidutinę liniją valdymo diagramose (2 pav.). Iš principo tai nėra būtina...

Ryžiai. 2. Shewhart gautinų sumų valdymo kontrolinis sąrašas.

Kodėl valdymo ribos atitinka µ ± 3σ reikšmes? PagalShewhart koncepcijaBūtent toks ribų apibrėžimas leidžia atskirti situacijas, kai ekonomiškai įmanoma pradėti ieškoti ypatingų variacijos priežasčių; Kol tokios ribos neviršijamos, procesas išlieka statistiškai kontroliuojamas, o atskirų dydžių nukrypimo priežasčių paieška yra ekonomiškai netikslinga. Tai yra, nereikėtų ieškoti atsakymo [į klausimą, kodėl µ ± 3σ] tikimybių teorijoje ar statistinėje analizėje.

Leiskite dar kartą pabrėžti: µ ± 3σ reikšmių apibrėžimas kaip ribos atspindi tik tokio apibrėžimo praktinį naudingumą. Iš to išplaukia svarbi išvada: kiekvienu konkrečiu atveju prasminga atkreipti dėmesį į nuokrypius, viršijančius µ ± 2σ ribas, kurie taip pat gali būti dėl ypatingų svyravimų priežasčių (paprasčiausiai tikimybė faktas, kad tokie nukrypimai yra susiję su ypatingomis svyravimų priežastimis, yra mažesnis nei tuo atveju, kai viršija µ ± 3σ). Ar vadovai turėtų imtis kokių nors priemonių, jei jie viršija µ ± 2σ!? Klausimas subtilus. Asmeniškai aš apsiriboju atsakingų asmenų informavimu, kad situacija artima probleminei, ir prašau tai aptarti su klientu...

Siųsti savo gerą darbą žinių bazėje yra paprasta. Naudokite žemiau esančią formą

Studentai, magistrantai, jaunieji mokslininkai, kurie naudojasi žinių baze savo studijose ir darbe, bus jums labai dėkingi.

Paskelbta http://www.allbest.ru

Įvadas

Tradicinis požiūris į gamybą, neatsižvelgiant į produkto tipą, yra gamyba ir kokybės kontrolė, siekiant patikrinti gatavus gaminius ir atmesti vienetus, kurie neatitinka specifikacijų. Ši strategija dažnai atneša nuostolių ir nėra ekonomiška, nes ji pagrįsta post-factum testavimu, kai jau buvo sukurti nekokybiški gaminiai. Veiksmingesnė nuostolių prevencijos strategija yra vengti gaminti netinkamus produktus. Ši strategija apima informacijos rinkimą apie pačius procesus, jų analizę ir efektyvius veiksmus, susijusius su jais, o ne su produktais.

Valdymo diagrama yra grafinis įrankis, kuriame naudojami statistiniai metodai, kurių svarbą proceso valdyme pirmą kartą įrodė daktaras W. Shewhart 1924 m.

Kontrolinių diagramų tikslas – aptikti nenatūralius pasikartojančių procesų duomenų svyravimus ir pateikti statistinės kontrolės trūkumo nustatymo kriterijus. Procesas yra statistiškai kontroliuojamas, jei kintamumą sukelia tik atsitiktinės priežastys. Nustatant šį priimtiną kintamumo lygį, bet koks nukrypimas nuo jo laikomas ypatingų priežasčių, kurias reikia nustatyti, pašalinti arba sušvelninti, pasekmė.

Statistinio procesų valdymo uždavinys – užtikrinti ir palaikyti procesus priimtiname ir stabiliame lygyje, užtikrinant, kad produktai ir paslaugos atitiktų nustatytus reikalavimus. Pagrindinis šiam tikslui naudojamas statistinis įrankis yra valdymo diagrama, grafinis informacijos pateikimo ir palyginimo būdas, pagrįstas pavyzdžių seka, atspindinčia esamą proceso būklę su ribomis, nustatytomis atsižvelgiant į būdingą proceso kintamumą. Kontrolinės diagramos metodas padeda nustatyti, ar procesas iš tikrųjų pasiekė arba išlieka statistiškai kontroliuojamoje būsenoje tinkamai nurodytame lygyje, o tada išlaikyti kontrolę ir aukštą produkto ar paslaugos kritinių charakteristikų vienodumo laipsnį, nuolat registruojant produkto kokybės informaciją. gamybos proceso metu.

Valdymo diagramų naudojimas ir kruopšti jų analizė leidžia geriau suprasti ir tobulinti procesus.

1. Statistiniai gaminių kokybės valdymo metodai

1.1 Statistinės kontrolės metodų vaidmuo

Pagrindinis statistinės kontrolės metodų tikslas – užtikrinti naudingų produktų gamybą ir naudingų paslaugų teikimą mažiausiomis sąnaudomis. Tuo tikslu atliekamos naujų operacijų analizės ar kiti tyrimai, kuriais siekiama užtikrinti tinkamų naudoti produktų gamybą.

Statistinės kontrolės metodų įdiegimas duoda rezultatų pagal šiuos rodiklius:

1. perkamų žaliavų kokybės gerinimas;

2. žaliavų ir darbo jėgos taupymas;

3. gaminamos produkcijos kokybės gerinimas;

4. defektų skaičiaus mažinimas;

5. kontrolės kaštų mažinimas;

6. gamybos ir vartotojo santykių gerinimas;

7. palengvinantis gamybos perėjimą nuo vienos rūšies gaminių prie kitos.

Vienas pagrindinių kokybės kontrolės taikant statistinius metodus principų – siekis gerinti gaminių kokybę stebint įvairius gamybos proceso etapus.

Atsižvelgiant į įmonėse keliamus produktų kokybės valdymo tikslus, statistiniai metodai gali būti naudojami:

Gaminių, technologinių procesų, įrangos ir kt. tikslumo ir stabilumo statistinė analizė;

Technologinių procesų statistinis reguliavimas ir valdymas;

Statistinė prekių kokybės priėmimo kontrolė ir jos įvertinimas.

Technologinių procesų tikslumo ir stabilumo statistinė analizė - statistiniais metodais nustatomos technologinio proceso tikslumo ir stabilumo rodiklių reikšmės ir nustatomi jo atsiradimo laikui bėgant modeliai.

Nustatyti faktinę technologinio proceso, įrangos ar gaminio kokybės tikslumo ir stabilumo rodiklių vertę;

Nustatyti atsitiktinių ir sisteminių veiksnių įtakos technologinio proceso tikslumui ir stabilumui bei gaminio kokybei laipsnį;

Pagrįsti gaminių techninius standartus ir patvirtinimus;

Nustatyti gamybos ir technologinio proceso rezervus;

Pagrįsti gaminių gamybos technologinės įrangos ir matavimo priemonių pasirinkimą;

Nustatyti galimybę ir pagrįsti galimybę į gamybos procesą įdiegti statistinius metodus;

Įvertinti technologinių sistemų patikimumą;

Pagrįsti technologinio proceso rekonstrukcijos ar technologinės įrangos remonto ir kitų priemonių techniniam procesui tobulinti poreikį;

Periodiškai tikrinant įrangos ir priedų technologinį tikslumą, stebint, kaip laikomasi pagrindinės gamybos produktų gamybos technologinės disciplinos;

Atliekant technologinių procesų gamyklos sertifikavimą;

Montuojant naują technologinę įrangą ir priimant įrangą po remonto;

Analizuojant ir vertinant gamybos proceso ir gaminių kokybės rodiklius ir kt.

Serijinės, nedidelės apimties ir bandomosios gamybos sąlygomis pirmiausia rekomenduojama atlikti statistinę analizę, kad būtų galima sistemingai įvertinti technologinės įrangos tikslumą ir racionaliai išdėstyti darbus prie šios įrangos.

1.2 Shewhart valdymo diagramos

Kontrolinė diagrama yra speciali forma, kurioje brėžiama centrinė linija ir dvi linijos: aukščiau ir žemiau vidurkio, vadinamos viršutine ir apatine valdymo ribomis. Matavimų ir parametrų bei gamybos sąlygų kontrolės duomenys atvaizduoti žemėlapyje taškais.

Nagrinėdami duomenų pokyčius laikui bėgant, turėtumėte užtikrinti, kad grafiko taškai neviršytų kontrolinių ribų. Jei aptinkamas vieno ar kelių taškų nuokrypis už kontrolės ribų, tai suvokiama kaip parametrų ar proceso sąlygų nukrypimas nuo nustatytos normos.

Nukrypimo priežasčiai nustatyti tiriama žaliavos ar dalių kokybės įtaka, metodai, operacijos, technologinių operacijų atlikimo sąlygos, įranga.

Gamybos praktikoje naudojamos šių tipų valdymo diagramos:

1. aritmetinių vidurkių ir diapazonų žemėlapis: -R naudojamas kiekybinio valdymo atveju, tokie kokybės rodikliai kaip ilgis, svoris, atsparumas tempimui ir kt.

2. Aritmetinių vidurkių ir standartinių nuokrypių žemėlapis: -S žemėlapis yra panašus į -R žemėlapį, bet turi tikslesnį proceso kintamumo žemėlapį ir jį sudėtingiau sudaryti.

3. Medianų ir diapazonų žemėlapis: -R žemėlapis naudojamas toms pačioms situacijoms kaip ir -R žemėlapiai, privalumas yra sudėtingų skaičiavimų nebuvimas, tačiau medianų žemėlapis yra mažiau jautrus proceso pokyčiams.

4. atskirų reikšmių žemėlapis: X-map naudojamas, kai reikia greitai aptikti neaptiktus veiksnius arba tais atvejais, kai per vieną dieną ar savaitę buvo atliktas tik vienas stebėjimas.

5. nekokybiškų gaminių dalies žemėlapis: p-žemėlapis – naudojamas kontrolės atveju nekokybiškų gaminių daliai nustatyti.

6. sugedusių produkcijos vienetų skaičiaus žemėlapis: np-map – naudojamas kontrolės atveju, siekiant nustatyti nekokybiškų gaminių skaičių.

7. defektų skaičiaus žemėlapis: c-kortelė naudojama tuo atveju, kai kokybės kontrolė atliekama nustatant bendrą defektų skaičių iš anksto nustatytame pastoviame apžiūrimų gaminių tūryje.

8. defektų skaičiaus, tenkančio gaminio vienetui, žemėlapis: u-žemėlapis - naudojamas kokybės kontrolės atveju pagal defektų skaičių, tenkantį gaminio vienetui, kai prekės pavyzdžio plotas, ilgis ar kitas parametras nėra pastovus. vertė.

Kontrolinėje diagramoje pateikti duomenys naudojami histogramoms sudaryti. Kontrolinėse diagramose gauti grafikai lyginami su kontroliniais standartais. Visa tai leidžia gauti vertingos informacijos sprendžiant iškilusias problemas.

2. Pradiniai duomenys, tikslai ir uždaviniai

Darbo tikslas – išanalizuoti technologinį procesą naudojant Shewhart valdymo diagramas ir nustačius nekontroliuojamą proceso būseną, numatyti atitinkamas priemones bei rekomendacijas.

Norint pasiekti šį tikslą, žingsnis po žingsnio reikia išspręsti tam tikras užduotis, kurios apima:

Kontrolinių lentelių tipo parinkimas, atsižvelgiant į jų taikymo specifiką;

Apdoroti duomenų masyvą, atlikti reikiamus skaičiavimus ir sudaryti valdymo diagramas;

3. Kontrolinių schemų sudarymas ir analizė

3.1 Valdymo lentelių tipo pasirinkimas

Shewhart kontrolinės diagramos skirstomos į kiekybines ir kokybines (alternatyvias), priklausomai nuo tiriamo rodiklio išmatuojamumo. Jei indikatoriaus reikšmė yra išmatuojama (temperatūra, svoris, dydis ir kt.), naudojami indikatoriaus reikšmės žemėlapiai, diapazonai ir dvigubi Shewhart žemėlapiai. Priešingai, jei indikatorius neleidžia naudoti skaitinių matavimų, alternatyviam indikatoriui naudokite žemėlapių tipus. Iš tikrųjų šiuo pagrindu tiriami rodikliai yra nustatomi kaip atitinkantys arba neatitinkantys reikalavimus. Todėl naudojami defektų proporcijos (skaičiaus) ir atitikčių (neatitikimų) skaičiaus, tenkančio produkcijos vienetui, žemėlapiai.

Norėdami nustatyti tinkamiausią nagrinėjamo duomenų masyvo valdymo diagramą, naudosime 3.1 pav. pateiktą algoritmą.

3.1 pav. – Valdymo kortelių parinkimo algoritmas

Remiantis aukščiau pateiktu algoritmu, darytina išvada, kad pirmajame etape turėtume nustatyti, kokio tipo duomenis apie procesą gauname.

Valdymo diagramos yra dviejų tipų: viena skirta kontroliuoti kokybės parametrus, kurie yra nuolatiniai atsitiktiniai dydžiai, kurių reikšmės yra kiekybiniai kokybės parametro duomenys (matmenų reikšmės, svoris, elektriniai ir mechaniniai parametrai ir kt.). O antrasis skirtas stebėti kokybės parametrus, kurie yra diskretūs (alternatyvūs) atsitiktiniai dydžiai ir reikšmės, kurios yra kokybiniai duomenys (tinka - neatitinka, atitinka - neatitinka, brokuotas - be defektų ir pan.).

Šiame darbe nagrinėjamas kokybės parametro kiekybinių duomenų masyvas, kitame etape kontrolinės lentelės pasirinkimas priklauso nuo imties dydžio, jų skaičiaus ir kontrolės diagramos sudarymo sąlygų.

Kiekybinių duomenų žemėlapiai atspindi proceso būseną pagal sklaidą (kintamumas nuo vieneto iki vieneto) ir per centro vietą (proceso vidurkis). Todėl kontrolinės kiekybinių duomenų diagramos beveik visada naudojamos ir analizuojamos poromis – viena diagrama skirta vietai, kita – sklaidai. Dažniausiai naudojama pora – ir R – kortelė.

Kortelės tipas - R naudojamas masinėje gamyboje, kai X tipo kortelės netaikomos dėl tūrio. Naudojant R tipo korteles, išvados apie proceso stabilumą (stabilumą) daromos remiantis duomenimis, gautais išanalizavus nedidelį skaičių visų nagrinėjamų produktų atstovų. Tokiu atveju visi gaminiai sujungiami į partijas gamybos eilės tvarka ir iš kiekvienos partijos paimami nedideli, ne daugiau kaip 9, mėginiai, pagal kurių duomenis sudaroma kontrolės lentelė.

Atskirų reikšmių valdymo diagrama (X) - ši diagrama naudojama, jei stebima nedaug objektų ir visi jie yra kontroliuojami. Stebėjimai atliekami nuolatiniame indikatoriuje.

Kai naudojami atskiri verčių žemėlapiai, racionalus pogrupis nenaudojamas norint įvertinti partijos kintamumą, o kontrolės ribos apskaičiuojamos remiantis svyravimo matavimu, gautu iš slenkančių diapazonų, dažniausiai dviejų stebėjimų. Slydimo diapazonas yra absoliuti matavimų skirtumo vertė iš eilės poromis, t.y. skirtumas tarp pirmojo ir antrojo matmenų, tada antrojo ir trečiojo ir kt. Remiantis judėjimo diapazonais, apskaičiuojamas vidutinis judėjimo diapazonas, kuris naudojamas valdymo diagramoms sudaryti. Taip pat apskaičiuojamas visų duomenų bendras vidurkis.

Medianiniai žemėlapiai yra alternatyva R žemėlapiams, skirtiems proceso valdymui su išmatuotais duomenimis. Jie pateikia panašias išvadas ir turi tam tikrų pranašumų. Tokiomis kortelėmis lengva naudotis ir nereikia didelių skaičiavimų. Tai gali palengvinti jų įtraukimą į gamybą. Kadangi vidutinės reikšmės brėžiamos kartu su atskiromis reikšmėmis, medianos žemėlapis pateikia proceso rezultatų išsibarstymą ir išsamų kitimo vaizdą.

Vidurkių ir standartinių nuokrypių valdymo diagrama (-S). Šis žemėlapis yra beveik identiškas (-R) žemėlapiui, tačiau yra tikslesnis ir gali būti rekomenduojamas technologinių procesų derinimui masinėje kritinių dalių gamyboje. Jis gali būti naudojamas tais atvejais, kai yra įmontuota valdymo sistema su automatiniu duomenų įvedimu į kompiuterį, naudojamą automatiniam procesų valdymui.

Žemėlapiuose - S vietoj diapazono R naudojama efektyvesnė statistinė stebimų verčių sklaidos charakteristika - standartinis nuokrypis (S). Tai rodo, kaip glaudžiai atskiros reikšmės susikaupia aplink aritmetinį vidurkį arba kaip jos išsibarsčiusios aplink jį.

Analizuodami pradinių duomenų masyvą, pažymime, kad mėginių skaičius yra 15, kiekvieno tūris – 20. Taip pat, renkantis kontrolinę diagramą, atsižvelgsime į greičio poreikį kuriant kontrolines diagramas ir skaičiavimų paprastumą. Remdamiesi tuo, padarysime išvadą apie tinkamiausią kiekybinio požymio valdymo diagramų tipą.

Kadangi turime daugiau nei 9 imties dydį, turime reikiamų išteklių sudėtingiems skaičiavimams atlikti (šiame darbe naudojama Microsoft Excel), todėl kiekybinei charakteristikai naudosime tiksliausio tipo valdymo diagramas, būtent S diagramas.

3.2 Valdymo schemų skaičiavimas ir sudarymas

S žemėlapio sudarymo procedūra sąlyginai gali būti suskirstyta į kelis etapus:

Vidurkio (ir kiekvieno mėginio standartinio nuokrypio (S) apskaičiavimas);

Vidutinių linijų apskaičiavimas - žemėlapis (), ir S - žemėlapis;

Kontrolinių ribų skaičiavimas žemėlapiui (UCLX ir LCLX), S žemėlapiui (UCLS ir LCLS);

Centrinės linijos brėžinys, vidutinės imties reikšmės, kontrolės ribos ir technologinės tolerancijos ribos žemėlapyje.

S-žemėlapyje nubrėžta vidutinė linija, kiekvieno mėginio standartiniai nuokrypiai ir kontrolinės ribos.

Imties vidurkis (ir standartinis nuokrypis S apskaičiuojamas pagal formules:

kur: X - parametro reikšmė; n – imties dydis.

Pakeitę imties reikšmes į 3.1 ir 3.2 formules, apskaičiuojame kiekvieno mėginio vidutinę vertę ir standartinį nuokrypį (3.1 lentelė).

3.1 lentelė - Mėginių vidutinių verčių ir kvadratinių nuokrypių apskaičiavimo rezultatai

Mėginio Nr.

Vidutinėms linijoms ir S žemėlapiams apskaičiuoti naudosime 3.3 ir 3.4 formules.

kur k yra pogrupių skaičius.

Pakeitę 3.1 lentelės duomenis į 3.3 ir 3.4 formules, gauname:

Gautos vidurio linijų reikšmės yra būtinos apskaičiuojant valdymo ribas, kurios apskaičiuojamos pagal formules:

UCLX = + A3 H; (3.5)

LCLX = - A3 H; (3.6)

UCLS = V4 H; (3.7)

LCLS= V3H; (3.8)

čia: A3, B4, B3 - koeficientai valdymo riboms skaičiuoti.

Kontrolinių ribų skaičiavimo koeficientai pateikti GOST R 50779.42-99 „Statistikos metodai. Shewhart'o valdymo diagramos. Remdamiesi šiuo standartu, parenkame skaičiavimams reikalingus koeficientus:

Apskaičiuokime valdymo ribų skaitines reikšmes pakeisdami reikiamas reikšmes:

UCLX = 8,943833+0,68Х0,912466=9,56431;

LCLX = 8,943833 - 0,68Х0,912466 = 8,323356;

UCLS = 1,49Х0,912466 = 1,359575;

LCLS= 0,51Х0,912466= 0,465358;

Visi pradinio duomenų masyvo skaičiavimai ir transformacijos buvo atlikti Microsoft Excel programoje.

Kontrolės rezultatų verčių masyvas kartu su skaičiavimo rezultatais registruojamas specialioje formoje.

Kuriant valdymo lenteles reikia atkreipti dėmesį į svarstyklių pasirinkimą. Kiekvienam valdymo diagramos tipui skirtumas tarp viršutinės ir apatinės skalės vertės ir skalės padalijimo vertės skirsis.

Kuriant S žemėlapį, renkantis mastelius reikia atkreipti dėmesį į šias ypatybes:

Žemėlapyje skirtumas tarp viršutinės ir apatinės skalės verčių turėtų būti maždaug du kartus didesnis už skirtumą tarp didžiausių ir mažiausių pogrupio vidurkių verčių;

S žemėlapio skalėje vertės turėtų būti nuo 0 iki dvigubai didesnės už didžiausią S reikšmę pradiniu laikotarpiu (5–6 pirmieji pogrupiai);

Svarstyklės ir S kortelės turi turėti vienodą padalų vertę.

Taigi, vadovaudamiesi tuo, kas išdėstyta pirmiau, mes nustatysime didžiausias ir mažiausias kontrolinių lentelių skalių vertes.

Didžiausia ir mažiausia pogrupio vidurkių reikšmės yra atitinkamai 9,62 ir 8,64, dvigubas skirtumas tarp šių verčių yra ~ 1,25. Kadangi skirtumas tarp didžiausių ir mažiausių technologinių tolerancijos verčių yra daug didesnis, esame priversti išplėsti skalės verčių diapazoną iki atitinkamai 7,40 ir 11,20.

Didžiausia standartinio nuokrypio reikšmė pradiniame periode yra 0,98, padvigubėjus šį skaičių, gauname maksimalią skalės reikšmę - 1,96. Taigi kortelei S skalės reikšmių diapazonas yra nuo 0 iki 2. S kortelių skalės padalijimo kaina bus lygi 0,2. Valdymo diagramų konstravimas taip pat buvo atliktas naudojant Microsoft Excel įrankius.

3.3 Valdymo diagramos analizė

Šio žingsnio tikslas – atpažinti požymius, kad kintamumas ar vidurkis nesilaiko pastovaus lygio, kad vienas arba abu yra nekontroliuojami ir kad reikia imtis atitinkamų veiksmų.

Proceso valdymo sistemos paskirtis – gauti statistinį signalą apie ypatingų (neatsitiktinių) kitimo priežasčių buvimą. Sistemingas specialių per didelio kintamumo priežasčių pašalinimas perkelia procesą į statistinės kontrolės būseną. Jei procesas yra statistiškai kontroliuojamos būklės, produkto kokybė yra nuspėjama ir procesas yra tinkamas, kad atitiktų norminiuose dokumentuose nustatytus reikalavimus.

Shewhart diagramų sistema grindžiama tokia sąlyga: jei proceso kintamumas nuo vieneto iki vieneto ir proceso vidurkis išlieka pastovus tam tikruose lygiuose (įvertintas S ir X), tai atskirų grupių nuokrypiai S ir vidutinis X bus pastovūs. keičiasi tik atsitiktinai ir retai peržengia kontrolės ribas. Aiškios duomenų tendencijos ar modeliai neleidžiami, išskyrus tuos, kurie atsiranda atsitiktinai su tam tikra tikimybe.

Išėjimas iš kontroliuojamos būsenos nustatomas pagal valdymo lentelę, remiantis šiais kriterijais:

1) Taškai, viršijantys kontrolės ribas.

2) Serija yra būsenos, kai taškai visada atsiduria vienoje vidurio linijos pusėje, pasireiškimas; tokių taškų skaičius vadinamas serijos ilgiu.

Septynių taškų serija laikoma neatsitiktina.

Net jei serijos ilgis yra mažesnis nei šeši, kai kuriais atvejais situacija turėtų būti laikoma neatsitiktina, pavyzdžiui, kai:

a) bent 10 iš 11 taškų yra vienoje vidurio linijos pusėje;

b) bent 12 iš 14 taškų yra vienoje vidurio linijos pusėje;

c) bent 16 iš 20 taškų yra vienoje vidurio linijos pusėje.

3) Tendencija (dreifas). Jei taškai sudaro nuolat kylančią arba mažėjančią kreivę, tai laikoma tendencija.

4) Artėja prie valdymo „zonų“ ribų. Nagrinėjami taškai, kurie artėja prie 3 sigmų kontrolės ribų, o jei 2 ar 3 taškai yra už 2 sigmų linijų, toks atvejis turėtų būti laikomas nenormaliu.

5) Artėja prie vidurio linijos. Kai dauguma taškų susikoncentruoja viduriniame trečdalyje, dėl netinkamo skirstymo į pogrupius metodo. Artėjimas prie centrinės linijos nereiškia, kad buvo pasiekta kontroliuojama būsena, priešingai, tai reiškia, kad skirtingų skirstinių duomenys yra sumaišyti pogrupiuose, todėl valdymo ribų diapazonas yra per platus. Tokiu atveju turite pakeisti skirstymo į pogrupius metodą.

S ir žemėlapiai analizuojami atskirai, tačiau jų kreivių eigos palyginimas gali suteikti papildomos informacijos apie ypatingas poveikio procesui priežastis.

Standartinio nuokrypio žemėlapyje taškas virš UCLS gali reikšti:

Dalies kintamumas padidėjo arba vienu metu, arba kaip tendencijos dalis;

Matavimo sistema prarado tinkamą skiriamąją gebą.

Taškas žemiau LCLS standartinio nuokrypio žemėlapyje gali reikšti:

Neteisingas kontrolinės ribos apskaičiavimas arba neteisingas taško ženklinimas;

Sumažėjo dalių kintamumas;

Pasikeitė matavimo sistema;

Taškų serija aukščiau arba didėjanti taškų serija gali reikšti:

Padidėjo vertės sklaida, kuri galėjo atsirasti dėl netaisyklingos priežasties;

Matavimo sistemos pokyčiai;

Taškų serija žemiau arba mažėjanti taškų serija gali reikšti:

Sumažėjo vertybių sklaida, o tai yra teigiamas veiksnys, kurį reikia panaudoti procesui tobulinti;

Pasikeitė matavimo sistema.

Galimas ir neatsitiktinis taškų elgesys, pasireiškiantis poslinkių, tendencijų ir cikliškumo pavidalu.

Norint išanalizuoti kontrolines diagramas ir nustatyti, kiek taškai yra arti vidurinės linijos, būtina apskaičiuoti vidurinio trečdalio ribas.

Viduriniam trečdaliui apskaičiuoti įvedame koeficientą A, kuris lygus trečdaliui skirtumo tarp žemėlapio viršutinės kontrolinės kraštinės reikšmės ir jos vidurinės linijos reikšmės (3.9 formulė).

A=(UCL-CL)/3; (3.9)

Kur: UCL – viršutinė valdymo riba; CL - vidurio linijos reikšmė; A yra koeficientas.

Vidurinio trečdalio ribos apskaičiuojamos pagal formules:

VGST=CL+A; (3.10)

NGST=CL-A; (3.11)

Kur: VGST - viršutinė vidurinio trečdalio riba; NGST - apatinė vidurinio trečdalio riba; Apskaičiuokime koeficientą A kortoms ir S:

Ax= (9,56-8,94)/3= 0,207;

АS= (1,36 - 0,91)/3= 0,149.

Pakeitę reikšmes į 3.10 ir 3.11 formules, gauname atitinkamai viršutinės ir apatinės vidurinio trečdalio ribų reikšmes:

VGSTx=8,94+0,207= 9,15;

VGSTS=0,91+0,149= 1,06;

NGSTx=8,94-0,207= 8,74;

NGSTS=0,91-0,149= 0,76;

Vidurinio trečdalio ribos taip pat įtrauktos į skaičiavimo rezultatų lentelę.

Analizuodami gautas valdymo diagramas, sudarysime lentelę, kurioje apibūdinsime proceso valdomumo būseną, remiantis aukščiau nurodytais kriterijais.

3.2 lentelė. Kontrolinių lentelių analizė

Kriterijus
Taškai virš UCL			Taškų už kontrolės ribų nebuvimas rodo proceso stabilumą. Jo kintamumas taip pat yra stabilus, o tai yra teigiamas veiksnys.
Taškais žemiau LCL			Taškų už kontrolės ribų nebuvimas rodo proceso stabilumą.
			Žemėlapyje, pradedant nuo 11 iki 15 taškų, stebimas proceso poslinkis. Taškų poslinkis gali reikšti, kad taškai pradėjo kauptis apie naują vidutinę vertę.
			Taškų vietoje nėra cikliškumo. Tokio taškų elgesio nebuvimas rodo, kad nėra priežasčių, galinčių periodiškai paveikti procesą (darbo pamainos, paros laikas).
			Žemėlapyje S šiek tiek didėja tendencija, pradedant nuo 9 taško. Tai reiškia, kad vertybių sklaida palaipsniui didėja, o tai nėra teigiamas veiksnys.
Taškų serija			Vidutiniame žemėlapyje atkreipkite dėmesį į taškus nuo 6 iki 11. Virš vidurinės linijos yra taškų serija.
Taškų sklaida viduriniame trečdalyje			Šis procentas taškų, patenkančių į vidurinį trečdalį, laikomas normaliu.

Nustačius nestandartinį taškų elgesį žemėlapiuose, būtina rasti jų atsiradimo priežastį ir imtis korekcinių veiksmų.

Šiek tiek didėjančią tendenciją S žemėlapyje gali lemti matavimų sistemos pokyčiai, personalo nekompetencija ar įrangos gedimas. Dėl mažo taškų skaičiaus būtina tęsti stebėjimus. Jei pasitvirtina nestandartinis taškų elgesys, būtina nustatyti priežastį ir imtis korekcinių veiksmų.

Norėdami nustatyti priežastis, atlikite šiuos veiksmus:

Techninė įrangos apžiūra;

Matavimo priemonių kalibravimas, patikra;

Operaciją atliekančio darbuotojo kvalifikacijos tikrinimas;

Kontrolieriaus kompetencijos tikrinimas.

Korekciniai veiksmai gali apimti:

Vidutinio žemėlapio taškai gali pasikeisti dėl matavimo sistemos pokyčių, susidėvėjimo ar įrangos gedimo. Dėl mažo balų skaičiaus analizė turėtų būti tęsiama, siekiant nustatyti tokio balų išdėstymo priežastis. Pasitvirtinus prielaidoms apie poslinkio atsiradimą, būtina nustatyti priežastį ir numatyti atitinkamus korekcinius veiksmus.

Žemėlapio taškų serija gali rodyti proceso pokyčius, susijusius su įranga, matavimo sistemomis ir darbuotojais. Vidutiniame žemėlapyje yra taškai nuo 6 iki 11. Turi būti patikrinta, ar matavimo sistema nepasikeitė per tam tikrą laikotarpį, turi būti atlikta operaciją atliekančio darbuotojo kompetencija, įranga ir atitinkami korekciniai veiksmai:

Įrangos reguliavimas, konfigūravimas, taisymas ar keitimas;

Personalo kvalifikacijos kėlimas, darbo sąlygų gerinimas;

Matavimo priemonių reguliavimas, derinimas, taisymas ar keitimas.

Procesų žemėlapiai leidžia stebėti procesą ir nustatyti nestandartinius proceso parametrų pokyčius net ir technologinių leistinų nuokrypių ribose.

Proceso žemėlapių analizė padeda nustatyti neatsitiktines priežastis, turinčias įtakos procesui. Tokios priežastys turi būti pašalintos, sistemingai pašalinus ypatingas per didelio kintamumo priežastis, procesas tampa statistiškai kontroliuojamas. Jei procesas yra statistiškai kontroliuojamos būklės, produkto kokybė yra nuspėjama ir procesas yra tinkamas, kad atitiktų norminiuose dokumentuose nustatytus reikalavimus.

Atvedus procesą į statistiškai kontroliuojamą būseną, atsiranda galimybė įvertinti proceso technologines galimybes. Pirmiausia procesas perkeliamas į statistiškai kontroliuojamą būseną, o tada nustatomos jo galimybės. Taigi proceso galimybių nustatymas prasideda po to, kai išsprendžiamos valdymo užduotys naudojant - ir S korteles, t.y. nustatomos, analizuojamos, koreguojamos ypatingos priežastys ir užkertamas kelias jų pasikartojimui. Dabartinės kontrolės diagramos turi parodyti, kad procesas išlieka statistiškai kontroliuojamas mažiausiai 25 pogrupiuose.

Kaip veiksmų vadovą galite naudoti 3.2 pav. schematiškai pateiktą procedūrą.

3.2 pav. Proceso tobulinimo strategija

Išvada

statistinės produkcijos vidutinis kvadratas

Gaminių (darbų, paslaugų) kokybė yra lemiama viešai vertinant kiekvienos darbo komandos veiklos rezultatus. Efektyvios ir kokybiškos produkcijos išleidimas leidžia įmonei gauti papildomo pelno ir užtikrinti gamybos bei socialinio vystymosi savifinansavimą.

Shewhart kontrolės lentelės kaip procesų ir produktų kokybės kontrolės įrankis sėkmingai naudojamos daugelyje įmonių, įskaitant Rusijos.

Valdymo lentelės tapo plačiai paplitusios dėl jų gebėjimo užkirsti kelią defektams. Tokia padėtis padeda žymiai sumažinti gamybos sąnaudas, susijusias su reikalavimų neatitinkančių gaminių gamyba.

Šiame darbe pateikiamas Shewhart valdymo diagramų naudojimo proceso valdymui pavyzdys. Darbo metu pradinis duomenų masyvas buvo transformuotas, valdymo diagramos parinktos atsižvelgiant į jų ypatybes. Pasirinkus šią užduotį labiausiai pageidaujama kortelė -S.

Reikalingų skaičiavimų ir konstravimo darbai buvo atlikti naudojant Microsoft Excel.

Atlikus kontrolinių schemų analizę, buvo nustatytos šios nestandartinės taškų išdėstymo situacijos:

Šiek tiek didėjanti tendencija žemėlapyje S;

Galimas proceso poslinkis žemėlapyje;

Taškų serija virš vidurio linijos žemėlapyje.

Paskirti veiksmai, būtini, kad procesas būtų statistiškai kontroliuojamas.

Naudotų šaltinių sąrašas

1. GOST R 50779.0-95 Statistiniai metodai. Pagrindinės nuostatos.

2. GOST R 50779.11-2000 Statistiniai kokybės valdymo metodai. Terminai ir apibrėžimai.

3. GOST R 50779.42-99 Statistiniai metodai. Shewhart valdymo diagramos.

4. Efimovas V.V. Kokybės vadybos priemonės ir metodai: vadovėlis / V.V. Efimovas – 2 leid., ištrintas. - M.: KNORUS, 2010. - 232 p.

5. Tsarev Yu.V., Trostinas A.N. Statistiniai kokybės vadybos metodai. Kontrolės kortelės: Ugdomasis ir metodinis vadovas / Valstybinė aukštoji profesinė mokykla Ivanas. valstybė chem. - technologijos. univ. - Ivanovas, 2006.- 250 p.

Paskelbta Allbest.ru

...

Panašūs dokumentai

Pagrindinių skaitinių charakteristikų radimo taikant ekonometrinę analizę metodika. Vidutinės vertės, dispersijos skaičiavimas. Koreliacijos lauko konstravimas (sklaidos diagrama), bendros duomenų sklaidos skaičiavimas. Fišerio testo vertės nustatymas.

testas, pridėtas 2009-07-16


Struktūrinis, analitinis ir kombinacinis grupavimas pagal požymius-veiksnius. Vidutinio buhalterinio pelno dydžio, charakteristikos aritmetinio vidurkio, medianos, modos, sklaidos, standartinio nuokrypio ir variacijos koeficiento apskaičiavimas.

testas, pridėtas 2014-06-04


Favorit LLC gamybinių atsargų valdymo posistemio imitacinio modelio „KAS-IS“ konstravimas, programinės įrangos pritaikymas. Skaičiuoklių procesoriaus MS Excel, VBA for Excel funkcionalumas. Matematinė modelio palaikymas.

kursinis darbas, pridėtas 2011-12-07


Konstruktyvių modelių konstravimas stochastinėms sistemoms su baigtiniu diskrečiųjų būsenų rinkiniu. Vidutinio rinkliavos surinkimo laiko įtakos perėjimo proceso trukmei analizė. Sistemos struktūrinės ir funkcinės schemos konstravimas.

kursinis darbas, pridėtas 2014-05-27


Problemų, sprendžiamų naudojant indeksus, rūšys: atskirų veiksnių įtakos tiriamam reiškiniui analizė, vidutinio rodiklio dinamikos įvertinimas. Indeksų klasifikavimas į statistinius, individualius, agreguotus, vidutinius. Vidutinio rodiklio pokyčių analizė.

pristatymas, pridėtas 2014-03-16


Pagrindiniai duomenų apdorojimo metodai, pavaizduoti imtyje. Grafinis duomenų atvaizdavimas. Imties pagrindinių charakteristikų apskaičiavimas kompiuteriu. Ekonomikoje naudojamos statistinės hipotezės. Suporuota tiesinė, netiesinė ir daugianarė regresija.

laboratorinis darbas, pridėtas 2010-03-01


Vidutinės pajamų vertės įvertinimas pagal ketvirčius, naudojant OAO RussNeft pavyzdį. Modulio, medianos, absoliučių ir santykinių rodiklių įvertinimas. Tendencijos kūrimas 3 laikotarpiams į priekį. Svyravimų analizė ir laiko eilučių eksponentinis išlyginimas.

kursinis darbas, pridėtas 2011-04-18


Ekonominių duomenų grupavimo ypatumai. Vidutinių rodiklių, režimų, medianų, aritmetinių vidurkių, apyvartos indeksų, kainų ir pardavimo apimčių, absoliučių padidėjimų, augimo tempų ir prieaugių nustatymo metodika. Prekių pardavimo kainų analizė.

testas, pridėtas 2010-03-05


Kainų sklaidos ir standartinio nuokrypio nustatymas. Apyvartos ir fizinės pardavimo apimties indeksų sistemos sukūrimas. Pardavimų struktūros pokyčių įtakos kainų lygiui vertinimas. Bendrieji Pache, Laspreis, Fischer kainų indeksai, struktūriniai pokyčiai.

testas, pridėtas 2013-07-09


Daugkartinių stebėjimų pataisytų rezultatų aritmetinio vidurkio nustatymas, standartinio nuokrypio įvertinimas. Matavimo rezultato paklaidos atsitiktinės dedamosios pasikliovimo ribų apskaičiavimas. Tiesioginių matavimų atlikimo metodika.

ST PETERBURGO VALSTYBĖS UNIVERSITETAS

EKONOMIKOS FAKULTETAS

Ekonomikos ir įmonių valdymo katedra

Shewhart kontrolės diagramos kokybės vadybos sistemoje

Kursinis darbas

EUP grupės II kurso studentai - 22

dienos skyrius

specialybė 080502 – „Ekonomika ir įmonių valdymas“

Mokslinis patarėjas:

Sankt Peterburgas

Įvadas

1 skyrius. Kokybės vadybos sistemos samprata

2 skyrius. Statistinių metodų svarba kokybės valdyme

2.1 skyrius. Shewhart kontrolės diagramos kaip statistinės kontrolės ir kokybės valdymo metodas

3 skyrius. Shewhart valdymo diagramų sudarymas

Išvada

Literatūra

1 priedas

Kokybės vadybos raidos pikas buvo 1980-1990 m., kai buvo plačiai įdiegta kokybės vadybos sistema. Iš pradžių ši koncepcija padėjo daugeliui įmonių permąstyti savo gaminių gamybos procesą ir išvengti kelių milijonų dolerių išlaidų, susijusių su nekokybiškų produktų gamyba.

Lygiagrečiai mažindamos defektų skaičių ir gerindamos gaminių kokybę, įmonės pradėjo daugiau dėmesio skirti vartotojams ir jų norams. Juk, kaip žinia, naujo kliento pritraukimas įmonei gali kainuoti 6 kartus brangiau, nei išlaikyti esamą.

Ankstyvaisiais vystymosi etapais kokybės vadyba nelabai skyrėsi nuo kruopštaus administravimo ar dispečerinės, tačiau bėgant laikui teorija plėtojosi, o koncepcijos taikymo praktika plėtėsi. Dabar ne tik pramonės, bet ir paslaugų įmonės praktikuoja kokybės požiūrį ir naudoja modernias kokybės kontrolės priemones; Paprastai tai yra automatizuotos sistemos (ERP, MRP, procesų valdymo sistemos), kurios savo arsenale turi programas diagramoms, žemėlapiams kurti, defektų skaičiui fiksuoti ar tiesiog patogiai tvarkyti klientų duomenis (CRM).

Šio darbo tikslas – susisteminti žinias kokybės vadybos srityje. Tai nulėmė kursinio darbo struktūrą. Pirmasis skyrius skirtas koncepcijos raidos istoriniams aspektams; statistinių metodų reikšmės aprašymas – antras skyrius; o kontrolinių schemų sudarymas, naudojant tam tikro proceso atsitiktinės imties pavyzdį – trečiajame. Shewharto valdymo schemų, o ne kitų, vėlesnių pokyčių, svarstymas visų pirma paaiškinamas tuo, kad Shewhart darbas davė impulsą plėtoti koncepciją šia kryptimi. O norint giliau suprasti visą kokybės vadybą, būtina turėti žinių apie reikšmingų atradimų atsiradimą.

Kokybės vadyba turi daug apibrėžimų, priklausomai nuo autoriaus pozicijos. Vieni pabrėžia ypatingą žmogiškojo faktoriaus vaidmenį, kiti – sisteminio požiūrio ir kiekybinių matavimų svarbą, kiti – vadybos mokyklų evoliuciją.

Taigi, kokybės vadyba plačiąja prasme – tai įmonės valdymas, leidžiantis maksimaliai patenkinti klientų poreikius ir numatyti jų lūkesčius. Natūralu, mano nuomone, kyla klausimai: pirma, kaip pasiekiamas jų pasitenkinimas, antra, kuo kokybės vadybos požiūris šiuo atžvilgiu skiriasi nuo įprasto produkto planavimo ir gamybos proceso?

Atsakydami į klausimą apie vartotojų pasitenkinimą, galime pasakyti, kad kokybės vadyba pagrindine sąlyga laiko vartotojo požiūrį į gaunamo produkto kokybę. Šiuo atveju prekės kokybė tampa reikšmingiausiu vartotojui rodikliu ir dėl to pagrindiniu konkurenciniu pranašumu.

Antrasis klausimas susijęs su skirtumais tarp įprastinės gamybos ir gamybos, kurioje taikomi kokybės principai. Įdomios pozicijos laikosi japonų autoriai, gaminių kokybės valdymo procesą priskiriantys ypatingai įmonės filosofijai, naujam požiūriui į gamybą ir neatsiejamai susijusiai su nuolatinio tobulėjimo koncepcija. Be šio šiek tiek idealizuoto požiūrio, galima parodyti ir kitą skirtumą; Įprastas gamybos procesas apima daugybę veiklų, skirtų klientų poreikiams nustatyti ir tenkinti, kas nurodyta ir kokybės vadybos apibrėžime. Tačiau kokybinis požiūris pabrėžia įgimtą kokybiškų produktų gamybos svarbą visuose gamybos etapuose – nuo ​​produkto kūrimo iki savalaikio pristatymo vartotojui. Toks požiūris diktuoja prioritetinę įmonės užduotį – kokybiškų produktų gamybą nuo ciklo iki ciklo, kas neabejotinai garantuoja gerus produktus gaunančio vartotojo pastovumą. Įmonei tai visų pirma reiškia įgyti vartotojų pagarbą ir ugdyti jų lojalumą, o tai šiuolaikinėmis sąlygomis toli gražu nėra nesvarbi savybė.

Apibendrinant, matome, kad vartotojai gauna kokybišką produkciją, o gamintojai – stabilų pelną. Šiuolaikinės rinkos rodo spartų vystymosi tempą, o tai iškelia įmonėms sąlygą: „plėtotis, kad išliktų“. O šiuo atveju gera, kokybiška, bet rinkos reikalavimų neatitinkanti produkcija taip pat negalės užtikrinti didelės konkurencijos, kaip įmonė, kurios 30% produkcijos yra nekokybiškos prekės. Būtent todėl kokybės vadyba atlieka svarbų vaidmenį numatant vartotojo lūkesčius ir poreikius, kuriant jam naujus poreikius ir juos tenkinant, laikantis požiūrio į gaminių kokybės užtikrinimą.

Kaip parodyta aukščiau, kokybės valdymas yra platus procesas, turintis įtakos visai gamybai, visiems valdymo lygiams (nuo kontrolierių iki vyresniųjų vadovų) ir visiems gamybos procesams. Bet kur ir kokiomis sąlygomis jis atsirado? Kas prisidėjo prie naujo požiūrio į valdymą atsiradimo? Pažiūrėkime į kokybės vadybą retrospektyviai.

Produkto kokybės valdymas eina per visą valdymo kūrimo istoriją kaip raudona linija. Pradedant nuo garsaus 1866 m. Towne'o kūrinio „Inžinierius kaip ekonomistas“, įprasta kalbėti apie vadybos ištakas.

Įkvėptas Towne'o kūrybos, F. Tayloras tapo mokslinės vadybos mokyklos įkūrėju. Jo požiūris tiesiogine prasme sukėlė gamybos revoliuciją. Be to, kad įdiegė įvairioms operacijoms sugaišto laiko matavimo praktiką, Taylor nustatė produktų kokybės reikalavimus tolerancijos laukų forma (pasitikimo ir nesėkmės matuokliai). Taip pat nustatė baudų už defektus (iki atleidimo iš darbo), darbuotojų motyvavimo ir mokymo sistemą. Taylor revoliucinis požiūris davė impulsą tolesniam vadybos vystymuisi.

Kitas nepažįstamas XX amžiaus vadovas buvo Henry Fordas, įkūręs iki šiol gyvuojančią automobilių kompaniją. Kurdamas modelį T, Fordas pasmerkė save įamžinti. Jis ne tik išrado lengvą, patvarų (tiems laikams) ir nepretenzingą automobilį, bet ir įdiegė masinės surinkimo linijos gamybos sistemą. Jis suvienijo ir standartizavo visas operacijas, o į gamybos sritį įtraukė garantinį aptarnavimą. Jis įsitraukė į darbo apsaugą ir normalių darbo sąlygų kūrimą. „Pasak Henry Fordo, pagrindinis įmonės sėkmės veiksnys yra jos gaminamas kokybiškas produktas. Kol kokybė neįrodyta, produkto gamyba negali prasidėti.

Emersonas labai prisidėjo prie vadybos plėtros su savo knyga „12 produktyvumo principų“, išleista 1912 m. Emersonas atkreipė dėmesį į tikslų nustatymo, planavimo, atlygio už rezultatus ir kitų principų svarbą. Pagrindiniu gamybos organizavimo aspektu jis laikė efektyvumą, kurį padidinus galima pasiekti aukštų rezultatų, išvengiant pervargimo.

Toliau plėtojant vadybą, įmonės susidūrė su būtinybe mažinti darbo sąnaudas kokybės kontrolei, nes ankstesni kokybės kontrolės metodai, kuriuose buvo stebimas kiekvienas produkcijos vienetas, padidino inspektorių skaičių. Problema buvo išspręsta juos pakeitusiais metodais – statistinės kokybės kontrolės metodais. G. Dodge ir G. Roming pasiūlė mėginių ėmimo būdus, kurie leido patikrinti ne visus gaminius, o tam tikrą kiekį iš visos partijos. Statistinę kontrolę atliko nauji specialistai – kokybės inžinieriai.

Didelis indėlis į statistinių metodų taikymą priklauso Walteriui Shewhartui, kuris, dirbdamas Bell Telephone Laboratories (dabar AT&T) kaip kokybės specialistų grupės dalis, XX a. XX a. viduryje. padėjo statistinės kokybės kontrolės pagrindus. Shewhart laikomas vienu iš šiuolaikinės kokybės filosofijos patriarchų. Shewhart daug dėmesio skyrė kontrolinių schemų sudarymui ir analizei, kurios bus aptartos tolesniuose skyriuose.

Didelis Amerikos eksperto Edwardo Demingo indėlis kokybės srityje. Antrojo pasaulinio karo metais jis mokė JAV inžinierius kokybės kontrolės srityje, kaip nacionalinės gynybos programos dalį. Po karo, 1950 m., Demingas buvo pakviestas į okupuotą Japoniją, kad kartu su Shewhart pateiktų teoriją. Kalbėdamas su daugumos įmonių savininkais ir vadovais, Demingas ragino, kad jei bus vadovaujamasi statistiniais metodais, labai greitai Japonijos gamintojai galės patekti į pasaulio rinkas. Tai buvo gyvybiškai svarbu pokario Japonijai.

Demingo mokymai nustatė Japonijos įmonių vystymosi kryptį. Demingas įkvėpė visuomenę savo idėjomis: „Nė viena tauta neturi būti skurdi“ buvo jo įžanginė frazė. Labai greitai Japonija įžengė į pasaulines rinkas su prekėmis, kurių kokybė buvo pranašesnė už savo Amerikos ir Europos kolegas.

Kitas mokslininkas, atvykęs į Japoniją iš Amerikos, buvo Juranas. Juranas kokybės klausimus svarstė visos įmonės ir atskirų padalinių lygmeniu. Jurano paskaitos buvo praktinio pobūdžio, akcentuojamas kokybiškų gaminių rodiklių nustatymas, matavimo etalonų ir metodų nustatymas, gaminių atitiktis specifikacijoms.

Kokybės metodo tikslas – sukurti geresnį produktą, kuris galėtų geriau patenkinti klientų poreikius. Ir tokios sudėtingos problemos negalima išspręsti tik atlikus reikiamus matavimus ir analizuojant gautus duomenis. Norint pasiekti tokį tikslą, kartais reikia modernizuoti esamą įrangą, tobulinti gamybos procesą arba jį visiškai pakeisti. Taip pat verta pagalvoti apie būtinus darbus prieš (rinkodaros tyrimai, projektavimas, pirkimas) ir po (pakavimas, sandėliavimas, pristatymas, pardavimas ir aptarnavimas po pardavimo) gaminių gamybą. Visa tai įrodo būtinybę svarstyti kokybės valdymą vienoje sistemoje ir ją valdyti, visoje įmonėje laikantis vienos strategijos.

Lygiagrečiai su Demingu ir Juranu, daktaras Feigenbaumas (JAV), šeštajame dešimtmetyje, monografijoje „Visuotinė kokybės vadyba“ išdėsto sisteminio (integruoto) požiūrio į produktų kokybės valdymą svarbą.

1922 metais ekspertų grupė iš JAV sugalvojo Visuotinės kokybės koncepciją: „Visuotinė kokybė (TQ) – tai į žmones orientuota vadybos sistema, kurios tikslas – nuolat didinti klientų pasitenkinimo laipsnį, nuolat mažinant realias išlaidas. TQ yra visos sistemos požiūris (o ne atskiros sritys ar programos) ir neatsiejama aukščiausio lygio strategijos dalis; ji veikia horizontaliai visose funkcijose ir skyriuose, įtraukdama visus darbuotojus iš viršaus į apačią ir peržengdama tradicines ribas, įtraukdama tiek tiekimo, tiek vartotojų grandines. TQ didelis dėmesys skiriamas nuolatinių pokyčių politikos įsisavinimui ir jos pritaikymui, nes šie komponentai laikomi galingais svertais, kurie daro didelę įtaką organizacijos sėkmei.

Kitas kokybės vadybos sistemos kūrimo etapas – proceso požiūrio kūrimas ir reinžinerijos populiarinimas. Reinžinerija siūlo darbo pasidalijimo principą valdymo srityje pakeisti proceso požiūriu. Organizacijai vadovauja procesai, kurie turi savo vykdytojus. Įmones apėmė nauja idėja, prasidėjo masinis procesų veikimo peržiūrėjimas, jų optimizavimas, pakeitimai ir naujų diegimas. Kol nebuvo atrasta, kad pertvarkymas jokiu būdu nėra universali priemonė.

Dabar, XXI amžiuje, moksle įsitvirtina adaptyvus organizacijos modelis, plinta žinių valdymo samprata.

Tačiau nepaisant plačiai paplitusių žinių apie kokybės vadybos metodus ir sistemas, daugelis įmonių nesuvokia kokybės kontrolės svarbos. Siekdami neatsilikti nuo pasaulinių standartų, jie diegia programinės įrangos produktus ir kuria valdymo diagramas, nesuprasdami, kaip tai gali jiems padėti.

Kad ir kokie paprasti ar sudėtingi būtų kokybės vadybos metodai, vieni jie neduos jokios naudos įmonei, nes net ir atlikus visus reikiamus tyrimus bei gavus išvadas, pokyčiai vis tiek turi būti kuriami ir įgyvendinami. Nemaža dalis Rusijos įmonių, pradėdamos kurti kokybės vadybos sistemą (KVS), nekelia tikslo siekti efektyvumo, o ypač KVS efektyvumo, kuris yra būtina kokybės valdymo sąlyga. Plačiai paplitusios ISO sistemos diegimas labiau primena brangų sertifikavimą, o ne vadybą, nukreiptą į klientų pasitenkinimą.

Visuotinės kokybės vadybos įvedimas Rusijoje yra susijęs su dideliais sunkumais ir pirmiausia tai yra vadovų kokybės sampratos atmetimas, nenoras būti lyderiais, įsipareigojusiais diegti kokybę ir laikytis pasirinkto tikslo. Rusijos specifika, jos žmonės, moralė ir tvarka, matyt, dar negreit bus pasiruošę esminiams požiūrių į organizacijos valdymą sistemos pokyčiams.

Tai yra pagrindiniai gaminių kokybės valdymo sistemų kūrimo etapai.

Shewhart kortelės kokybės valdymas

Vargu ar galima pervertinti statistinių metodų svarbą, nes be tokių kontrolės metodų būtų sunku, beveik neįmanoma nustatyti defektų priklausomybę nuo tam tikrų veiksnių. Tuo pačiu metu organizacijos turėtų stengtis sumažinti veiksnių kintamumą ir dėl to parodyti didesnį produktų kokybės stabilumą. Pavyzdžiui, metalo apdirbimo metu naudojamas pjaustytuvas, kuris apdirbus naują metalo gabalą šiek tiek nublanksta. Be to, dėl temperatūros pokyčių, pjovimo skysčio sudėties ar kitų veiksnių įtakos gaminiai gali būti sugedę.

Ne visi gamyboje dalyvaujantys veiksniai yra pastovūs, statistiniais kokybės kontrolės ir valdymo metodais siekiama sumažinti jų kintamumą. Tačiau yra ir kitų būdų, kaip sumažinti gaminio defektų skaičių, pavyzdžiui, pasitelkus ekspertų intuiciją ar ankstesnę patirtį sprendžiant panašias problemas.

Siūlomi metodai gali pasirodyti labai veiksmingi, tačiau taip pat gali pasirodyti, kad jie negali tinkamai diagnozuoti ir išspręsti problemos. O čia priklauso nuo žmogaus, priežiūros kontrolės, metodų tinkamumo tyrimo tikslams pasiekti, pasirinktų rodiklių objektyvumo, matavimų patikimumo ir kt.

Panagrinėkime statistinius kokybės kontrolės metodus. Tokijo universiteto profesorius emeritas Kaeru Ishikawa pasiūlė statistinius metodus suskirstyti į tris grupes:

1. elementarūs metodai, įskaitant „septynias paprastus kokybės įrankius“

Tikrinti lapą

æ leidžia patogia forma įrašyti duomenis apie defektus, su kuriais susidūrė valdiklis. Ateityje ji taps statistinės informacijos šaltiniu.

kokybės histograma

æ Jis sukurtas pagal valdymo lapą ir rodo kontroliuojamo parametro verčių dažnį, patenkantį į nurodytus intervalus.

priežasties ir pasekmės diagrama

æ taip pat vadinamas žuvies kaulo diagrama. Diagrama paremta vienu kokybės rodikliu, kuris yra tiesios horizontalios linijos („kraigas“) pavidalu, prie kurios linijomis pritvirtintos pagrindinės rodiklį įtakojančios priežastys („didieji keteros kaulai“). Antrinės ir tretinės priežastys, turinčios įtakos senesnėms priežastims, taip pat yra sujungtos tiesiomis linijomis („vidutiniai ir maži kaulai“). Pastačius visas priežastis reikia reitinguoti pagal įtakos rodikliui laipsnį.

Pareto diagrama

æ Pagrindinė diagramos prielaida yra ta, kad daugeliu atvejų didžioji dauguma defektų atsiranda dėl kelių svarbių priežasčių. Paaštrintos diagramos pasekmė bus išvada, kurių tipų defektai turi didesnę dalį tarp kitų ir, atitinkamai, į ką turėtumėte atkreipti ypatingą dėmesį.

· Stratifikacija

æ Duomenų stratifikavimas arba stratifikavimas atliekamas, kai reikia palyginti skirtingų darbuotojų arba skirtingose ​​mašinose, naudojant skirtingas medžiagas, panašių procesų rezultatus ir kitais atvejais.

Sklaidos diagrama

æ yra pastatytas remiantis suporuotais duomenimis (pavyzdžiui, defektų nuo oro temperatūros krosnyje skaičius), kurių priklausomybę reikia ištirti. Diagrama gali suteikti informacijos apie porų pasiskirstymo formą. Remiantis diagrama, galima atlikti koreliacinę ir regresinę analizę.

kontrolės kortelę

æ valdymo schemų sudarymo principai ir metodai bus aptarti trečiajame darbo skyriuje.

2. tarpiniai metodai, tai priėmimo kontrolės metodai, paskirstymo teorijos, statistiniai įverčiai ir kriterijai.

3. pažangūs metodai – tai metodai, pagrįsti kompiuterinių technologijų naudojimu:

· eksperimento planavimas,

daugiamatė analizė

·operacijų tyrimo metodai.

Produkto kokybę lemia vertybių ir savybių rinkinys, kurį apskritai galima pavadinti kokybės rodikliais. Jų pagrindu atliekami statistiniai tyrimai. Rodikliai apibūdina gaminių vartotojiškas savybes ir gali turėti skirtingą prasmę.

Kontrolinės lentelės pagal K. Ishikawa klasifikaciją priklauso „septyniems paprastiems metodams“ kokybės vadybai. Kaip ir kiti metodai, valdymo diagramos yra skirtos nustatyti veiksnius, turinčius įtakos proceso kintamumui. Kadangi kintamumą gali įtakoti atsitiktinės arba tam tikros (neatsitiktinės) priežastys. Atsitiktinės priežastys apima tos, kurių negalima išvengti net naudojant tas pačias žaliavas, įrangą ir procesą aptarnaujančius darbuotojus (pavyzdžiui, aplinkos temperatūros svyravimai, medžiagos charakteristikos ir pan.). Tam tikros (neatsitiktinės) priežastys reiškia tam tikrą ryšį tarp veiksnių pokyčių ir proceso kintamumo. Tokias priežastis galima nustatyti ir pašalinti nustatant procesą (pavyzdžiui, atsilaisvinusios tvirtinimo detalės, įrankių susidėvėjimas, nepakankamas mašinos galandimas ir pan.). Idealioje situacijoje tam tikrų veiksnių kintamumas turėtų būti sumažintas iki nulio, o tobulinant technologinį procesą – atsitiktinių veiksnių įtaka.

Valdymo diagramos naudojamos esamiems procesams koreguoti, siekiant užtikrinti, kad produktai atitiktų specifikacijas.

Kuriant valdymo diagramas daugiausia siekiama patvirtinti arba atmesti hipotezę apie proceso stabilumą ir valdomumą. Dėl to, kad žemėlapiai yra daugialypiai, jie leidžia nustatyti, ar tiriamas procesas vyksta atsitiktinai, jei taip, tada procesas turėtų būti normalus, Gauso pasiskirstymas. Priešingu atveju grafike galima atsekti tendencijas, serijas ir kitus neįprastus nuokrypius.

Kitas skyrius apims praktinę Shewhart valdymo diagramų dalį.

Prieš pradėdami faktinį valdymo schemų sudarymą, susipažinkime su pagrindiniais užduoties etapais. Taigi, atsižvelgiant į tai, kad skirtingi autoriai, aprašydami kontrolinių schemų sudarymą, siekia savo tikslų, žemiau bus pateikta originali Shewhart kontrolinių schemų sudarymo etapų vizija.

Shewhart valdymo diagramų sudarymo algoritmas:

I. Proceso analizė.

Visų pirma, jūs turite paklausti savęs apie esamą problemą, nes jei jos nėra, analizė nebus prasminga. Siekiant didesnio aiškumo, galite naudoti Ishikawa priežasties ir pasekmės diagramą (paminėta aukščiau, 2 skyriuje). Jo sudarymui rekomenduojama įtraukti įvairių padalinių darbuotojus ir pasitelkti minčių šturmą. Atlikę išsamią problemos analizę ir išsiaiškinę ją įtakojančius veiksnius, pereiname prie antrojo etapo.

II. Proceso pasirinkimas.

Ankstesniame etape išsiaiškinus veiksnius, turinčius įtakos procesui, ir nubraižius išsamų „žuvies“ skeletą, reikia pasirinkti procesą, kuris bus toliau tiriamas. Šis žingsnis yra labai svarbus, nes pasirinkus netinkamus rodiklius visa valdymo diagrama bus mažiau efektyvi dėl nereikšmingų rodiklių tyrimo. Šiame etape verta pripažinti, kad tinkamo proceso ir rodiklio pasirinkimas lemia viso tyrimo rezultatą ir su juo susijusias išlaidas.

Štai keletas galimų rodiklių pavyzdžių:

1 lentelė. Kontrolės kortelių taikymas paslaugų organizacijose

Šaltinis Evans J. Kokybės vadyba: vadovėlis. Pašalpa/J. Evans.-M.: Vienybė-Dana, 2007 m.

Tuo pačiu rodiklis turėtų būti parenkamas atsižvelgiant į pagrindinį įmonės tikslą – klientų poreikių tenkinimą. Pasirinkę procesą ir jį apibūdinantį rodiklį, galite pereiti prie duomenų rinkimo.

III. Duomenų rinkimas.

Šio etapo tikslas – rinkti duomenis apie procesą. Tam reikia suprojektuoti tinkamiausią duomenų rinkimo būdą, išsiaiškinti, kas ir kokiu laiku atliks matavimus. Jei procese nėra techninių priemonių duomenų įvedimui ir apdorojimui automatizuoti, galima naudoti vieną iš septynių paprastų Ishikawa metodų – kontrolinius sąrašus. Kontroliniai lapai iš tikrųjų yra tiriamo parametro įrašymo formos. Jų pranašumas yra paprastas naudojimas ir paprastas darbuotojų mokymas. Jei darbo vietoje yra kompiuteris, duomenis galima įvesti per atitinkamus programinės įrangos produktus.

Atsižvelgiant į rodiklio specifiką, siekiant užtikrinti duomenų reprezentatyvumą, nustatomas dažnumas, rinkimo laikas ir imties dydis. Surinkti duomenys yra tolesnių operacijų ir skaičiavimų pagrindas.

Surinkęs informaciją tyrėjas turi nuspręsti, ar sugrupuoti duomenis. Grupavimas dažnai lemia valdymo diagramų veikimą. Čia jau atliktos analizės, naudojant priežasties-pasekmės diagramą, pagalba galima nustatyti veiksnius, pagal kuriuos duomenis galima racionaliausiai grupuoti. Reikėtų pažymėti, kad vienos grupės duomenys turėtų būti mažai kintami, kitaip duomenys gali būti neteisingai interpretuojami. Taip pat, jei procesas yra padalintas į dalis naudojant stratifikaciją, kiekviena dalis turėtų būti analizuojama atskirai (pavyzdžiui, skirtingų darbuotojų gaminamos identiškos dalys).

Pakeitus grupavimo metodą, pasikeis veiksniai, kurie sudaro variacijas grupės viduje. Todėl būtina ištirti veiksnius, įtakojančius rodiklio kitimą, kad būtų galima taikyti teisingą grupavimą.

IV. Valdymo diagramos verčių skaičiavimas.

Shewhart kontrolinės diagramos skirstomos į kiekybines ir kokybines (alternatyvias), priklausomai nuo tiriamo rodiklio išmatuojamumo. Jei indikatoriaus reikšmė yra išmatuojama (temperatūra, svoris, dydis ir kt.), naudojami indikatoriaus reikšmės žemėlapiai, diapazonai ir dvigubi Shewhart žemėlapiai. Priešingai, jei indikatorius neleidžia naudoti skaitinių matavimų, alternatyviam indikatoriui naudokite žemėlapių tipus. Iš tikrųjų šiuo pagrindu tiriami rodikliai yra nustatomi kaip atitinkantys arba neatitinkantys reikalavimus. Todėl naudojami defektų proporcijos (skaičiaus) ir atitikčių (neatitikimų) skaičiaus, tenkančio produkcijos vienetui, žemėlapiai.

Bet kokio tipo Shewhart diagramoje daroma prielaida, kad yra nustatytos centrinės ir valdymo linijos, kur centrinė linija (CL-controllimit) iš tikrųjų reiškia vidutinę indikatoriaus vertę ir valdymo ribas (UCL-viršutinė kontrolės riba; LCL-žemutinė kontrolės riba). yra leistinos tolerancijos vertės.

Viršutinės ir apatinės kontrolės ribų reikšmės nustatomos pagal formules skirtingų tipų žemėlapiams, kaip matyti iš 1 priedo diagramos. Norint jas apskaičiuoti, norint pakeisti sudėtingas formules, koeficientai iš specialių lentelių valdymo konstravimui. naudojami žemėlapiai, kur koeficiento reikšmė priklauso nuo imties dydžio (2 priedas). Jei imties dydis yra didelis, naudojami žemėlapiai, kuriuose pateikiama išsamiausia informacija.

Šiame etape tyrėjas turi apskaičiuoti CL, UCL, LCL reikšmes.

V. Kontrolinės diagramos sudarymas.

Taigi, prieiname prie įdomiausio proceso – gautų duomenų grafinio atspindžio. Taigi, jei duomenys buvo įvesti į kompiuterį, tai naudojant Statistica arba Excel programos aplinką, duomenis galima greitai atvaizduoti grafiškai. Tačiau galima sudaryti valdymo diagramą ir, neturint specialių programų, išilgai valdymo schemų OY ašies braižome kokybės rodiklio reikšmes, o išilgai OX - įrašymo momentus. vertės tokia seka:

1. Nubrėžkite centrinę liniją (CL) ant valdymo kortelės

2. Nubrėžkite ribas (UCL; LCL)

3. atspindėti tyrimo metu gautus duomenis, padėdami atitinkamą žymeklį rodiklio reikšmės ir jo registravimo laiko susikirtimo taške. Vertėms, esančioms tolerancijos ribose ir už jų ribų, rekomenduojama naudoti skirtingų tipų žymeklius.

4. jei naudojate dvigubas korteles, pakartokite 1-3 veiksmus antrajai kortelei.

VI. Proceso stabilumo ir valdomumo tikrinimas.

Šis etapas skirtas mums parodyti, kam buvo atliktas tyrimas – ar procesas yra stabilus. Stabilumas (statistinis valdomumas) suprantamas kaip būsena, kurioje garantuotas parametrų pakartojamumas. Taigi procesas bus stabilus tik tuo atveju, jei nebus toliau išvardytų atvejų.

Apsvarstykite pagrindinius proceso nestabilumo kriterijus:

1. Kontrolės ribų viršijimas

2. Serija – tam tikras skaičius taškų, kurie nuolat atsiranda vienoje centrinės linijos pusėje – (viršuje) apačioje.

Septynių taškų serija laikoma nenormalia. Be to, situacija turėtų būti laikoma nenormalia, jei:

a) bent 10 iš 11 taškų yra vienoje vidurio linijos pusėje;

b) bent 12 iš 14 taškų yra vienoje vidurio linijos pusėje;

c) bent 16 iš 20 taškų yra vienoje vidurio linijos pusėje.

3. trendas – nuolat kylanti arba krintanti kreivė.

4. artėjant prie kontrolės ribų. Jei 2 ar 3 taškai yra labai arti kontrolės ribų, tai rodo nenormalų pasiskirstymą.

5. artėjant prie vidurio linijos. Jei reikšmės sutelktos šalia vidurio linijos, tai gali reikšti, kad grupavimo metodas buvo pasirinktas neteisingai, todėl diapazonas tampa per platus ir sumaišomi skirtingų paskirstymų duomenys.

6. dažnis. Kai po tam tikro vienodo laiko kreivė pereina į „mažėjimą“ arba „didėjimą“.

VII. Kontrolinių schemų analizė.

Tolesni veiksmai grindžiami išvada apie proceso stabilumą ar nestabilumą. Jei procesas neatitinka stabilumo kriterijų, reikėtų sumažinti neatsitiktinių veiksnių įtaką ir renkant naujus duomenis sudaryti valdymo lentelę. Bet jei procesas atitinka stabilumo kriterijus, būtina įvertinti proceso galimybes (Cp). Kuo mažesnė parametrų sklaida tolerancijos ribose, tuo didesnė proceso galimybių rodiklio reikšmė. Rodiklis atspindi parametro pločio ir jo sklaidos laipsnio santykį. Galimybės indeksas apskaičiuojamas kaip , kur galima apskaičiuoti kaip .

Jei apskaičiuotas rodiklis mažesnis už 1, tai tyrėjas turi tobulinti procesą, arba sustabdyti gaminio gamybą, arba pakeisti gaminiui keliamus reikalavimus. Su indekso verte:

trečia<1 возможности процесса неприемлемы,

Cр=1 procesas yra ant reikiamų galimybių ribos,

Cр>1 procesas atitinka galimybės kriterijų.

Jei nėra poslinkio centrinės linijos atžvilgiu Cp=Cpk, kur . Šie du rodikliai visada naudojami kartu nustatant proceso būseną, todėl mechanikos inžinerijoje tai laikoma norma , o tai reiškia, kad neatitikimo tikimybė neviršija 0,00006.

Dabar, apsvarstę valdymo diagramų sudarymo algoritmą, pažvelkime į konkretų pavyzdį.

Užduotis: Kontroliuojamas chromo kiekis plieno liejiniuose. Matavimai atliekami keturiose plaukimo kelnaitėse. 2 lentelėje pateikti 15 pogrupių duomenys. Būtina sukurti žemėlapį.

Sprendimas: Kadangi jau iš anksto žinome, kokio tipo žemėlapį reikia sukurti, paskaičiuokime reikšmes

pogrupio numeris	X1	X2	X3	X4		R
1	0,74	0,76	0,62	0,73	0,713	0,14
2	0,72	0,74	0,84	0,69	0,748	0,15
3	0,87	0,79	0,70	0,92	0,820	0,22
4	0,78	0,66	0,71	0,74	0,723	0,12
5	0,81	0,66	0,82	0,67	0,740	0,16
6	0,63	0,71	0,68	0,82	0,710	0,19
7	0,63	0,73	0,64	0,80	0,700	0,17
8	0,66	0,68	0,85	0,91	0,775	0,25
9	0,63	0,66	0,62	0,85	0,690	0,23
10	0,85	0,61	0,75	0,77	0,745	0,24
11	0,73	0,65	0,74	0,90	0,755	0,25
12	0,85	0,77	0,65	0,69	0,740	0,20
13	0,67	0,69	0,83	0,62	0,703	0,21
14	0,74	0,73	0,62	0,88	0,743	0,26
15	0,81	0,82	0,69	0,73	0,763	0,13
vidurkis:	0,738	0,19

Kitas žingsnis yra apskaičiuoti , kur pagal aukščiau pateiktą schemą, ir . Dabar, turėdami centrinės linijos reikšmes, vidutinę indikatoriaus reikšmę ir vidutinį nuokrypį, rasime kortelių valdymo ribų reikšmes.

, kur randamas kontrolinės diagramos linijų skaičiavimo koeficientų lentelėje ir yra lygus 0,729. Tada UCL=0,880, LCL=0,596.

Vertėms apatinė ir viršutinė valdymo ribos nustatomos pagal formules:

kur ir yra rasti kontrolinės diagramos linijų skaičiavimo koeficientų lentelėje ir yra lygūs atitinkamai 0,000 ir 2,282. Tada UCL=0,19*2,282=0,444 ir LCL=0,19*0,000=0.

Sukurkime šio pavyzdžio vidutinių verčių ir diapazonų valdymo diagramas naudodami „Excel“:

Kiek galime patikrinti, kontrolinės diagramos neatskleidė neatsitiktinių verčių, nukrypimų nuo kontrolės ribų, serijų ar tendencijų. Tačiau vidutinių verčių grafikas krypsta link centrinės padėties, o tai gali rodyti ir neteisingai pasirinktas tolerancijos ribas, ir nenormalų proceso pasiskirstymą bei nestabilumą. Norėdami įsitikinti, apskaičiuokime proceso pajėgumų indeksą. , kur galima apskaičiuoti kaip , naudodamiesi koeficientų lentele randame reikšmę, lygią ;

Kadangi apskaičiuotas indeksas<1, что свидетельствует о неприемлемости возможностей процесса, его статистической неуправляемости и не стабильности. Необходимо провести усовершенствования процесса, установить контроль над его протеканием, с целью уменьшения влияния не случайных факторов.

Studijuodamas specializuotą literatūrą ir gilindamasis į kokybės vadybą, galėjau pasisemti daug įdomios ir naudingos informacijos. Pavyzdžiui, kokybės vadybos panaudojimo platumas palietė visas gamybos sritis nuo sunkiosios pramonės ir naftos gavybos iki smulkių paslaugas teikiančių organizacijų (maitinimo vietų, knygynų ir kt.).

Pastaraisiais metais, veikiant mąstymui, kurio tikslas – pagerinti kokybę ir klientų pasitenkinimą, tokios sistemos kaip CRM – į klientą orientuotas valdymas; ERP įmonės išteklių valdymo sistema; TPM yra visa įrangos priežiūros sistema ir daugelis kitų sistemų. Remiantis tuo, galime daryti išvadą, kad pasikeitė interesai nuo konkretaus proceso kokybės valdymo prie kokybiškų sistemų ir programinių paketų, leidžiančių vienaip ar kitaip padėti patenkinti klientų poreikius, naudojimo patogiausiu būdu. Walterio Shewharto indėlis į statistinės kokybės valdymą yra didelis, o jo pasiūlytos kontrolės diagramos vis dar naudojamos, tačiau dažniau kartu su kitais metodais dėl sisteminio požiūrio ir daugelio veiksnių, į kuriuos nebuvo atsižvelgta XX a.

Baigdamas norėčiau pasakyti, kad pagrindinė šiuolaikinių kokybės sistemų problema yra ta, kad nepaisant akivaizdaus naudojimo paprastumo, jos negali garantuoti efektyvaus jų naudojimo įmonėje. Priežastys slypi ištakose! Juk pagrindinis kokybės vadybos „7 paprastų metodų“ privalumas yra tas, kad nesigilinus į kokybės filosofiją, vargu ar pavyks pasiekti reikšmingų rezultatų. Taigi esminiams pokyčiams dar nepasirengusios įmonės galėtų apsisaugoti nuo brangių sistemų įdiegimo ir nereikalingų išlaidų.

Kokybės vadyba – tai šiuolaikinių įmonių sėkmės filosofija!

1. GOST R 50779.42-99 „Statistikos metodai. Shewhart valdymo diagramos

2. Goldratt E.M., Cox J. Tikslas. Nuolatinio tobulinimo procesas / E.M. Goldratt, J. Cox – „Potpourri“ leidykla – 2007 m.

3. Yoshio Kondo. Kokybės vadyba įmonės mastu: formavimasis ir raidos etapai./ vert. iš anglų kalbos E.P. Markova, I. N. Rybakovas - Nižnij Novgorodas: SMC „Prioritetas“, 2002 m.

4. Prosvetovas G.I. Prognozavimas ir planavimas: užduotys ir sprendimai: edukacinis vadovas./G.I. Prosveov-M.: RDL leidykla, 2005 m.

5. Kane M.M., Ivanov B.V., Koreshkov V.N., Skhirtladze A.G. Kokybės vadybos sistemos, metodai ir įrankiai / M.M. Kahne, B.V. Ivanovas, V.N. Koreškovas, A.G. Skhirtladze. – Sankt Peterburgas: Petras, 2009 m

6. Kachalov V.A. Kas yra „nuolatinis KVS efektyvumo tobulinimas“ // Kokybės vadybos metodai - 2006. - Nr. 10.

7. Klyachkin V.N. Statistiniai kokybės valdymo metodai: kompiuterinės technologijos: vadovėlis. Rankinis / V.N. Klyachkin.-M.: Finansai ir statistika, 2007 m.

8. Kruglovas M.G., Šiškovas G.M. Kokybės vadyba tokia, kokia ji yra / M.G. Kruglovas, G.M. Šiškovas.-M.: Eksmo, 2006 m.

9. Kuznecovas L.A. Daugiamatės kokybės kontrolė ir vertinimas//kokybės vadybos metodai.-2008.-Nr. 10.-P. 40-45.

10. Sazhin Yu.V., Pletneva N.P. Apie KVS efektyvumą Rusijoje // Kokybės vadybos metodai - 2008. - Nr. 10. - P. 20-24.

11. Statistiniai kokybės gerinimo metodai: monografija / vert. iš anglų kalbos Y.P. Adler, L.A. Konareva; Redaguota Kume.-M.: Finansai ir statistika, 1990 m.

12. Feigenbaum A. Gaminių kokybės kontrolė/A. Feigenbaumas. - M.: Ekonomika, 1986 m.

13. Evans J. Kokybės vadyba: vadovėlis. Pašalpa/J. Evans.-M.: Vienybė-Dana, 2007 m.

Shewhart valdymo diagramų schema

Kontrolinės diagramos linijų skaičiavimo koeficientai.

Kane'as M.M., Ivanovas B.V., Koreškovas V.N., Skhirtladze A.G. Kokybės vadybos sistemos, metodai ir įrankiai / M.M. Kahne, B.V. Ivanovas, V.N. Koreškovas, A.G. Skhirtladze. – Sankt Peterburgas: Petras, 2009 m

Kane'as M.M., Ivanovas B.V., Koreškovas V.N., Skhirtladze A.G. Kokybės vadybos sistemos, metodai ir įrankiai / M.M. Kahne, B.V. Ivanovas, V.N. Koreškovas, A.G. Skhirtladze. – Sankt Peterburgas: Petras, 2009 m.

Neseniai čia publikavau savąjį, kur gana paprasta kalba, vietomis piktnaudžiaujančiomis nešvankiomis kalbomis, 20 minučių klausytojų juokui, pasakojau, kaip atskirti sistemines variacijas nuo ypatingų priežasčių sukeltų variacijų.

Dabar noriu išsamiai pažvelgti į Shewhart valdymo diagramos sudarymo remiantis tikrais duomenimis pavyzdį. Kaip tikrus duomenis paėmiau istorinę informaciją apie atliktas asmenines užduotis. Turiu šią informaciją, nes pritaikau Davido Alleno asmeninio efektyvumo modelį Getting Things (apie tai taip pat turiu seną skaidrių transliaciją iš trijų dalių: 1 dalis, 2 dalis, 3 dalis + „Excel“ skaičiuoklė su makrokomandomis, skirta užduotims iš „Outlook“ analizuoti).

Problemos teiginys atrodo taip. Vidutinio atliktų užduočių skaičiaus pasiskirstymas priklauso nuo savaitės dienos (žemiau diagramoje) ir turiu atsakyti į klausimą: „ar pirmadieniai yra kuo nors ypatingi, ar tai tik sistemos klaida?

Į šį klausimą atsakykime naudodami Shewhart valdymo diagramą – pagrindinį statistinio procesų valdymo įrankį.

Taigi, Shewharto kriterijus dėl ypatingos variacijos priežasties yra gana paprastas: jei kuris nors taškas peržengia specialiu būdu apskaičiuotas kontrolės ribas, tai rodo ypatingą priežastį. Jei taškas yra šiose ribose, tai nukrypimas atsiranda dėl bendrų pačios sistemos savybių. Grubiai tariant, tai matavimo paklaida.
Kontrolės ribų apskaičiavimo formulė yra tokia:

Kur
- pogrupio vidutinių verčių vidutinė vertė,
- vidutinis diapazonas,
- tam tikras inžinerinis koeficientas, priklausantis nuo pogrupio dydžio.

Visas formules ir lentelių koeficientus galima rasti, pavyzdžiui, GOST 50779.42-99, kur trumpai ir aiškiai išdėstytas požiūris į statistikos valdymą (tiesą pasakius, aš pats nesitikėjau, kad toks GOST yra. Statistikos valdymo tema ir jos vieta verslo optimizavime išsamiau aprašyta D. Wheelerio knygoje).

Mūsų atveju atliktų užduočių skaičių sugrupuojame pagal savaitės dienas – tai bus mūsų imties pogrupiai. Paėmiau duomenis apie atliktų užduočių skaičių per 5 darbo savaites, tai yra, pogrupio dydis yra 5. Naudodami GOST 2 lentelę randame inžinerinio koeficiento reikšmę:

Apskaičiuoti vidutinę reikšmę ir diapazoną (skirtumą tarp minimalių ir didžiausių verčių) pagal pogrupius (mūsų atveju pagal savaitės dieną) yra gana paprasta užduotis, mano atveju rezultatai yra tokie:

Centrinė kontrolinės diagramos eilutė bus grupės vidurkių vidurkis, ty:

Taip pat apskaičiuojame vidutinį diapazoną:

Dabar žinome, kad apatinė atliktų užduočių skaičiaus kontrolės riba bus:

Tai yra, tos dienos, kai vidutiniškai atlieku mažiau užduočių, yra ypatingos sistemos požiūriu.

Panašiai gauname viršutinę valdymo ribą:

Dabar pavaizduokime centrinę liniją (raudona), viršutinę valdymo ribą (žalia) ir apatinę valdymo ribą (violetinė):

Ir, o, stebuklas! Mes matome tris aiškiai specialias grupes už kontrolės ribų, kuriose yra aiškiai nesisteminės svyravimų priežastys!

Šeštadieniais ir sekmadieniais nedirbu. Faktas. O pirmadienis pasirodė tikrai ypatinga diena. O dabar galite pagalvoti ir ieškoti, kuo pirmadieniai išties ypatingi.

Tačiau jei pirmadienį atliktų užduočių vidurkis būtų kontrolinėse ribose ir netgi stipriai išsiskirtų kitų punktų fone, tai Shewhart ir Demingo požiūriu, ieškoti kokių nors ypatumų pirmadieniais būtų beprasmiška mankšta. , kadangi tokį elgesį lemia išskirtinai bendros priežastys . Pavyzdžiui, praėjusių metų pabaigoje sukūriau kontrolinę diagramą dar 5 savaitėms:

Ir atrodo, kad yra kažkoks jausmas, kad pirmadienis kažkaip išsiskiria, bet pagal Shewhart kriterijų tai yra tik pačios sistemos svyravimai arba klaida. Pasak Shewhart, tokiu atveju ypatingas pirmadienio priežastis galima tyrinėti kiek tik nori – jų tiesiog nėra. Statistikos tarnybos požiūriu, šiais duomenimis pirmadienis niekuo nesiskiria nuo bet kurios kitos darbo dienos (net ir sekmadienio).

4. Shewhart valdymo diagramų sudarymo pavyzdžiai naudojant GOST R 50779.42–99

Shewhart valdymo diagramos būna dviejų pagrindinių tipų: skirtos kiekybiniams ir alternatyviems duomenims. Kiekvienai valdymo diagramai pasitaiko dvi situacijos:

a) standartinės vertės nenurodytos;

b) nustatomos standartinės vertės.

Standartinės vertės yra vertės, nustatytos pagal tam tikrą konkretų reikalavimą ar tikslą.

Kontrolinių schemų, kurioms nenurodytos standartinės reikšmės, tikslas yra aptikti charakteristikų (pavyzdžiui, ar kitos statistikos) verčių nuokrypius, atsiradusius dėl kitų priežasčių nei tos, kurias galima paaiškinti tik atsitiktinai. Šios kontrolės diagramos yra visiškai pagrįstos duomenimis iš pačių mėginių ir yra naudojamos aptikti pokyčius, atsiradusius dėl neatsitiktinių priežasčių.

Kontrolinių diagramų paskirtis, atsižvelgiant į standartines reikšmes, yra nustatyti, ar stebimos reikšmės skiriasi ir pan. keliems pogrupiams (kiekvienas su stebėjimų apimtimi) iš atitinkamų standartinių verčių (arba) ir kt. daugiau nei galima tikėtis iš atsitiktinių priežasčių veikimo. Ypatinga žemėlapių su nurodytomis standartinėmis reikšmėmis ypatybė yra papildomas reikalavimas, susijęs su centro padėtimi ir proceso kitimu. Nustatytos vertės gali būti pagrįstos patirtimi, įgyta naudojant kontrolines lenteles esant nurodytoms standartinėms vertėms, taip pat ekonomiškumu, kuris nustatytas įvertinus paslaugų poreikius ir gamybos sąnaudas arba nurodytas gaminio specifikacijose.

4.1 Kiekybinių duomenų kontrolės lentelės

Kiekybinės valdymo diagramos yra klasikinės valdymo diagramos, naudojamos proceso valdymui tais atvejais, kai proceso charakteristikos ar rezultatai yra išmatuojami ir registruojamos reikiamu tikslumu išmatuotos kontroliuojamo parametro tikrosios vertės.

Kiekybinių duomenų valdymo diagramos leidžia valdyti tiek proceso centro vietą (lygį, vidurkį, derinimo centrą), tiek jo sklaidą (diapazoną, standartinį nuokrypį). Todėl kontrolinės kiekybinių duomenų diagramos beveik visada naudojamos ir analizuojamos poromis – viena diagrama nurodo vietą, o kita – sklaidą.

Dažniausiai naudojamos poros ir -kortos, taip pat -kortos. Šių žemėlapių valdymo ribų padėties apskaičiavimo formulės pateiktos lentelėje. 1. Koeficientų reikšmės, įtrauktos į šias formules ir priklausomai nuo imties dydžio, pateiktos lentelėje. 2.

Reikėtų pabrėžti, kad šioje lentelėje pateikti koeficientai buvo gauti darant prielaidą, kad kontroliuojamo parametro kiekybinės reikšmės turi normalų arba artimą normaliam pasiskirstymui.

1 lentelė

Shewhart diagramų valdymo ribų formulės naudojant kiekybinius duomenis

Statistika			Nustatomos standartinės vertės
	Centrinė linija	UCL ir LCL	Centrinė linija	UCL ir LCL
Pastaba: numatytosios reikšmės yra , , arba .

2 lentelė

Koeficientai skaičiuojant kontrolinės diagramos linijas

Stebėjimų skaičius pogrupyje n	Koeficientai skaičiuojant kontrolės ribas											Koeficientai vidurio linijai apskaičiuoti
2	2,121	1,880	2,659	0,000	3,267	0,000	2,606	0,000	3,686	0,000	3,267	0,7979	1,2533	1,128	0,8865
3	1,732	1,023	1,954	0,000	2,568	0,000	2,276	0,000	4,358	0,000	2,574	0,8886	1,1284	1,693	0,5907
4	1,500	0,729	1,628	0,000	2,266	0,000	2,088	0,000	4,696	0,000	2,282	0,9213	1,0854	2,059	0,4857
5	1,342	0,577	1,427	0,000	2,089	0,000	1,964	0,000	4,918	0,000	2,114	0,9400	1,0638	2,326	0,4299
6	1,225	0,483	1,287	0,030	1,970	0,029	1,874	0,000	5,078	0,000	2,004	0,9515	1,0510	2,534	0,3946
7	1,134	0,419	1,182	0,118	1,882	0,113	1,806	0,204	5,204	0,076	1,924	0,9594	1,0423	2,704	0,3698
8	1,061	0,373	1,099	0,185	1,815	0,179	1,751	0,388	5,306	0,136	1,864	0,9650	1,0363	2,847	0,3512
9	1,000	0,337	1,032	0,239	1,761	0,232	1,707	0,547	5,393	0,184	1,816	0,9693	1,0317	2,970	0,3367
10	0,949	0,308	0,975	0,284	1,716	0,276	1,669	0,687	5,469	0,223	1,777	0,9727	1,0281	3,078	0,3249
11	0,905	0,285	0,927	0,321	1,679	0,313	1,637	0,811	5,535	0,256	1,744	0,9754	1,0252	3,173	0,3152
12	0,866	0,266	0,886	0,354	1,646	0,346	1,610	0,922	5,594	0,283	1,717	0,9776	1,0229	3,258	0,3069
13	0,832	0,249	0,850	0,382	1,618	0,374	1,585	1,025	5,647	0,307	1,693	0,9794	1,0210	3,336	0,2998
14	0,802	0,235	0,817	0,406	1,594	0,399	1,563	1,118	5,696	0,328	1,672	0,9810	1,0194	3,407	0,2935
15	0,775	0,223	0,789	0,428	1,572	0,421	1,544	1,203	5,741	0,347	1,653	0,9823	1,0180	3,472	0,2880
16	0,750	0,212	0,763	0,448	1,552	0,440	1,526	1,282	5,782	0,363	1,637	0,9835	1,0168	3,532	0,2831
17	0,728	0,203	0,739	0,466	1,534	0,458	1,511	1,356	5,820	0,378	1,622	0,9845	1,0157	3,588	0,2784
18	0,707	0,194	0,718	0,482	1,518	0,475	1,496	1,424	5,856	0,391	1,608	0,9854	1,0148	3,640	0,2747
19	0,688	0,187	0,698	0,497	1,503	0,490	1,483	1,487	5,891	0,403	1,597	0,9862	1,0140	3,689	0,2711
20	0,671	0,180	0,680	0,510	1,490	0,504	1,470	1,549	5,921	0,415	1,585	0,9869	1,0133	3,735	0,2677
21	0,655	0,173	0,663	0,523	1,477	0,516	1,459	1,605	5,951	0,425	1,575	0,9876	1,0126	3,778	0,2647
22	0,640	0,167	0,647	0,534	1,466	0,528	1,448	1,659	5,979	0,434	1,566	0,9882	1,0119	3,819	0,2618
23	0,626	0,162	0,633	0,545	1,455	0,539	1,438	1,710	6,006	0,443	1,557	0,9887	1,0114	3,858	0,2592
24	0,612	0,157	0,619	0,555	1,445	0,549	1,429	1,759	6,031	0,451	1,548	0,9892	1,0109	3,895	0,2567
25	0,600	0,153	0,606	0,565	1,434	0,559	1,420	1,806	6,056	0,459	1,541	0,9896	1,0105	3,931	0,2544

Alternatyva žemėlapiams yra medianinės kontrolės diagramos (– žemėlapiai), kurių kūrimas reikalauja mažiau skaičiavimo nei žemėlapiai. Tai gali palengvinti jų įtraukimą į gamybą. Centrinės linijos padėtis žemėlapyje nustatoma pagal visų tirtų mėginių medianų () vidurkį. Viršutinės ir apatinės valdymo ribos padėtis nustatomos pagal ryšius

(4.1)

Koeficiento reikšmės, priklausomai nuo imties dydžio, pateiktos lentelėje. 3.

3 lentelė

Koeficientų reikšmės

	2	3	4	5	6	7	8	9	10
	1,88	1,19	0,80	0,69	0,55	0,51	0,43	0,41	0,36

Paprastai - žemėlapis naudojamas kartu su - žemėlapiu, imties dydžiu

Kai kuriais atvejais kontroliuojamo parametro matavimo kaina arba trukmė yra tokia didelė, kad būtina kontroliuoti procesą, remiantis atskirų kontroliuojamo parametro verčių matavimu. Šiuo atveju slydimo diapazonas tarnauja kaip proceso kitimo matas, t.y. stebimo parametro matavimų skirtumo absoliuti vertė nuosekliose porose: skirtumas tarp pirmojo ir antrojo matavimo, po to antro ir trečio ir kt. Remiantis judėjimo diapazonais, apskaičiuojamas vidutinis judėjimo diapazonas, kuris naudojamas atskirų verčių ir judančių diapazonų valdymo diagramoms (ir žemėlapiams) sudaryti. Šių žemėlapių valdymo ribų padėties apskaičiavimo formulės pateiktos lentelėje. 4.

4 lentelė

Atskirų verčių žemėlapių valdymo ribinės formulės

Statistika	Numatytųjų verčių nenurodyta		Nustatomos standartinės vertės
	Centrinė linija	UCL ir LCL	Centrinė linija	UCL ir LCL
Individuali reikšmė
Slydimas
Pastaba: numatytosios reikšmės yra ir arba ir .

Koeficientų ir vertes galima netiesiogiai gauti iš 2 lentelės, kai n=2.

4.1.1 ir -kortelės. Numatytųjų verčių nenurodyta

Lentelėje 6 paveiksle pateikti įvorės išorinio spindulio matavimų rezultatai. Kas pusvalandį buvo atlikti keturi matavimai, iš viso 20 mėginių. Pogrupių vidurkiai ir diapazonai taip pat pateikti lentelėje. 5. Nustatomos didžiausios leistinos išorinio spindulio vertės: 0,219 ir 0,125 dm. Tikslas yra nustatyti proceso našumą ir kontroliuoti jį derinant bei variuojant, kad jis atitiktų nurodytus reikalavimus.

5 lentelė

Įvorės išorinio spindulio gamybos duomenys

Pogrupio numeris	Spindulys
1	0,1898	0,1729	0,2067	0,1898	0,1898	0,038
2	0,2012	0,1913	0,1878	0,1921	0,1931	0,0134
3	0,2217	0,2192	0,2078	0,1980	0,2117	0,0237
4	0,1832	0,1812	0,1963	0,1800	0,1852	0,0163
5	0,1692	0,2263	0,2066	0,2091	0,2033	0,0571
6	0,1621	0,1832	0,1914	0,1783	0,1788	0,0293
7	0,2001	0,1937	0,2169	0,2082	0,2045	0,0242
8	0,2401	0,1825	0,1910	0,2264	0,2100	0,0576
9	0,1996	0,1980	0,2076	0,2023	0,2019	0,0096
10	0,1783	0,1715	0,1829	0,1961	0,1822	0,0246
11	0,2166	0,1748	0,1960	0,1923	0,1949	0,0418
12	0,1924	0,1984	0,2377	0,2003	0,2072	0,0453
13	0,1768	0,1986	0,2241	0,2022	0,2004	0,0473
14	0,1923	0,1876	0,1903	0,1986	0,1922	0,0110
15	0,1924	0,1996	0,2120	0,2160	0,2050	0,0236
16	0,1720	0,1940	0,2116	0,2320	0,2049	0,0600
17	0,1824	0,1790	0,1876	0,1821	0,1828	0,0086
18	0,1812	0,1585	0,1699	0,1680	0,1694	0,0227
19	0,1700	0,1567	0,1694	0,1702	0,1666	0,0135
20	0,1698	0,1664	0,1700	0,1600	0,1655	0,0100

kur yra pogrupių skaičius,

Pirmas žingsnis: sudaryti žemėlapį ir pagal jį nustatyti proceso būseną.

centrinė linija:

Veiksnių ir reikšmės paimtos iš lentelės. 2, kai n = 4. Kadangi lentelėje pateiktos vertės. 5 yra kontrolės ribose, žemėlapyje nurodoma statistiškai kontroliuojama būsena. Dabar šią reikšmę galima naudoti žemėlapio valdymo riboms apskaičiuoti.

vidurio linija: g

Daugiklio reikšmės paimtos iš lentelės. 2, kai n = 4.

ir -žemėlapiai parodyti pav. 5. Žemėlapio analizė rodo, kad paskutiniai trys taškai yra už ribų. Tai rodo, kad gali būti tam tikrų ypatingų skirtumų priežasčių. Jei ribos buvo apskaičiuotos remiantis ankstesniais duomenimis, tada reikia imtis veiksmų taške, atitinkančiame 18 pogrupį.

5 pav. Vidutiniai ir dideli žemėlapiai

Šiame proceso etape reikia imtis atitinkamų korekcinių veiksmų, kad būtų pašalintos ypatingos priežastys ir būtų išvengta jų pasikartojimo. Darbas su žemėlapiais tęsiamas nustačius patikslintas kontrolines ribas be išskirtų taškų, kurie peržengė senąsias ribas, t.y. 18, 19 ir 20 mėginių vertės. Kontrolinės lentelės reikšmės ir linijos perskaičiuojamos taip:

patikslinta vertė

patikslinta vertė

Patikslintame žemėlapyje yra šie parametrai:

vidurio linija: g

pataisytas žemėlapis:

centrinė linija:

(kadangi vidurio linija yra: , tada LCL nėra).

Norint užtikrinti stabilų procesą su peržiūrėtomis valdymo ribomis, galima įvertinti galimybes. Apskaičiuojame galimybių indeksą:

kur yra valdomo parametro viršutinė didžiausia leistina vertė; – mažesnė maksimali leistina valdomo parametro vertė; – įvertintas pagal vidutinį pogrupių kintamumą ir išreikštas kaip . Konstantos reikšmė paimta iš 2 lentelės, kai n=4.

Ryžiai. 6. Patikslinti ir -žemėlapiai

Kadangi , proceso galimybės gali būti laikomos priimtinomis. Tačiau atidžiau panagrinėjus, galima pastebėti, kad procesas nėra tinkamai nustatytas atsižvelgiant į leistiną nuokrypį, todėl apie 11,8 % vienetų nepateks už nurodytos viršutinės ribinės vertės. Todėl prieš nustatant pastovius valdymo schemų parametrus, reikia stengtis teisingai sukonfigūruoti procesą, išlaikant jį statistiškai kontroliuojamoje būsenoje.

Įrankis naudojamas, kai apdorojimas atliekamas su įrankiu, kurio konstrukcija ir matmenys yra patvirtinti GOST ir OST arba yra prieinami pramonės standartuose. Kurdami dalių gamybos technologinius procesus, kaip pigiausią ir paprasčiausią, turėtumėte naudoti normalizuotą įrankį. Specialūs pjovimo įrankiai naudojami tais atvejais, kai apdirbama normalizuotu...

Tokia kontrolė yra labai brangi. Todėl jie pereina nuo nuolatinės kontrolės prie selektyvios kontrolės, naudojant statistinius metodus rezultatų apdorojimui. Tačiau tokia kontrolė efektyvi tik tada, kai technologiniai procesai, būdami nusistovėję, yra pakankamai tikslūs ir stabilūs, kad „automatiškai“ garantuotų bedefektų gaminių gamybą. Todėl atsiranda poreikis...

Ir kontrolės proceso organizavimas. Patikrinimo būsena Šiame kursiniame projekte techninėje užduotyje numatyti cilindrinės koaksialinės dviejų pakopų, dviejų srautų pavarų dėžės dalies - krumpliaračio ir aktyvaus valdymo angos šlifavimo operacijos metu priėmimo tikrinimo proceso etapai. Aktyvios ir priėmimo kontrolės metodai papildo vienas kitą ir yra derinami. Aktyvus...