Основные понятия статистической теории при управлении качеством

Введение
В реферате рассматривается использование статистических методов в практике управления качеством реальных и современных предприятий.
Анализируется опыт реализации проектов по разработке и внедрению системы менеджмента качества на предприятиях и в организациях различного профиля.
Основы менеджмента качества выражены в положениях международного стандарта ISO 9001: 2000 «Системы менеджмента качества. Требования. "
Этот стандарт определяет минимально необходимый перечень процедур для управления качеством продукции и процессов.
Согласно указанному стандарту в структуре этих процедур предусмотрены статистические методы (ST).
Статистические методы имеют богатую историю разработки и использования, особенно в соответствии с исследованиями в теории вероятностей.
Использование статистических методов связано со следующими работами:
- статистический анализ производства и качества,
- статистический анализ технологических процессов,
- статистический контроль технологических процессов,
- статистический контроль производства.
Использование этих методов требует от персонала компетентности в области теории вероятностей.
Например, в Латвии и России есть много областей, где нет необходимых специалистов. Вот почему статистические теории в управлении качеством должны быть упрощены и подготовлены для использования без специальной квалификации. Целесообразно использовать графическую интерпретацию данных без аналитических расчетов.
В этом направлении желательно использовать несколько методов, например, «7 (японских) инструментов качества»:
1) контрольные документы (для проверки результата и регистрации несоответствия товара),
2) контрольные карты (для записи параметров процесса),
3) карты контроля уровня дефектов,
4) гистограммы дисперсии контрольного результата,
5) Диаграмма Парето (для оценки рейтинга проблемы),
6) диаграмма дисперсии для анализа соединений,
7) причинно-следственная схема (диаграмма Исикавы).
Некоторые задачи управления качеством могут быть решены с помощью этих инструментов.
1. Развитие контроля качества
Статистический контроль процесса (SPC) - это метод контроля качества, который использует статистические методы для мониторинга и контроля процесса. Это помогает гарантировать, что процесс работает эффективно, производя больше продуктов, которые соответствуют спецификациям, с меньшими затратами (реконструкция или лом). SPC может применяться к любому процессу, в котором можно измерить выход «соответствующего продукта» (спецификации продукта).
Ключевые инструменты, используемые в SPC, включают графики выполнения, контрольные диаграммы, упор на постоянное улучшение и планирование эксперимента. Примером процесса, в котором применяется SPC, являются производственные линии.
SPC следует практиковать в 2 этапа: первый этап - это начальное начало процесса, а второй этап - регулярное использование процесса в процессе производства.
На втором этапе необходимо принять решение о периоде, который необходимо изучить, в зависимости от изменений условий 5M & E (человек, машина, материал, метод, движение, окружающая среда) и степени износа деталей, используемых в производственный процесс.
Преимущество SPC перед другими методами контроля качества, такими как «проверка», заключается в том, что он фокусируется на раннем обнаружении и предотвращении проблем, а не на исправлении проблем после их возникновения.
Помимо сокращения отходов, SPC может сократить время, необходимое для производства продукта. SPC снижает вероятность того, что готовый продукт необходимо будет переработать или утилизировать.
SPC был впервые разработан Уолтером А. Шухартом в Bell Laboratories в начале 1920-х годов. Шухарт разработал контрольную карту в 1924 году и концепцию состояния статистического контроля. Статистический контроль эквивалентен концепции взаимозаменяемости [2], разработанной логиком Уильямом Эрнестом Джонсоном в 1924 году в его книге «Логика, часть III: логические основы науки». Вместе с командой AT & T, в которую входили Гарольд Додж и Гарри Ромиг, он также работал над проведением выборочной проверки на достоверной статистической основе. Шухарт консультировался с полковником Лесли Э. Саймоном в применении контрольных карт для производства боеприпасов в арсенале армии Пикатинни в 1934 году. Это успешное применение помогло убедить армейские боеприпасы привлечь AT & T Джорджа Эдвардса для проведения консультаций по использованию статистического контроля качества среди их Подразделения и подрядчики в начале Второй мировой войны.
У. Эдвардс Деминг пригласил Шухарта выступить в аспирантуре Министерства сельского хозяйства США и был редактором книги Шухарта «Статистический метод с точки зрения контроля качества» (1939), которая стала результатом этой лекции. Деминг был важным архитектором коротких курсов по контролю качества, которые преподавали американской промышленности новые технологии во время Второй мировой войны.
Выпускники этих курсов военного времени образовали в 1945 году новое профессиональное общество - Американское общество контроля качества, которое избрало Эдвардса своим первым президентом. Деминг отправился в Японию во время оккупации союзников и встретился с Союзом японских ученых и инженеров (JUSE) в попытке внедрить технологии SPC в японскую промышленность.
Шухарт прочитал новые статистические теории, появившиеся в Великобритании, особенно работы Уильяма Сили Госсета, Карла Пирсона и Рональда Фишера. Однако он понял, что данные физических процессов редко дают нормальную кривую распределения (то есть гауссово распределение или «колоколообразную кривую»).
Он обнаружил, что данные измерений вариаций производства не всегда ведут себя так же, как измерения природных явлений (например, движение броуновской частицы). Шухарт пришел к выводу, что, хотя каждый процесс демонстрирует вариацию, некоторые процессы демонстрируют вариацию, которая является естественной для процесса («общие» источники вариации); он описал эти процессы как находящиеся в (статистическом) контроле.
Другие процессы дополнительно показывают изменения, которые не присутствуют в причинной системе процесса во все времена («особые» источники изменений), которые Шухарт назвал неконтролируемыми.
В 1988 году Институт разработки программного обеспечения предложил использовать SPC для непроизводственных процессов, таких как процессы разработки программного обеспечения, в модели потенциальной зрелости (CMM)

. В практиках уровня 4 и уровня 5 интеграция модели потенциала зрелости (CMMI) использует эту концепцию.
Идея, что SPC является полезным инструментом применительно к неповторяющимся высокотехнологичным процессам, таким как исследования и разработки или системная инженерия, была скептической и противоречивой.
В своей основополагающей статье «Нет серебряной пули» Фред Брукс отмечает, что сложность программного обеспечения, требования соответствия, изменчивость и невидимость ведут к неизбежным и значительным изменениям, которые невозможно исправить. Это означает, что SPC менее эффективен в разработке программного обеспечения, чем, например, в производстве.
В производстве качество определяется как соответствие спецификации. Тем не менее, никакие два продукта или функции никогда не будут одинаковыми, поскольку любой процесс содержит много источников изменчивости. В массовом производстве качество готовой продукции традиционно обеспечивается послепроизводственной инспекцией продукции. Каждый продукт (или образец продукта из производственной партии) может быть принят или отклонен в зависимости от того, насколько он соответствует его требованиям к дизайну. В отличие от этого, SPC использует статистические инструменты для мониторинга производительности производственного процесса, чтобы обнаружить значительные изменения, прежде чем они приведут к производству некачественного продукта. Любой источник изменений в любой момент процесса будет принадлежать одному из двух классов.
1) Общие причины
«Общие» причины иногда называют «неназначенными» или «нормальными» источниками вариаций. Это относится к любому источнику вариаций, который последовательно влияет на процесс, что, как правило, очень много. Этот тип причины вместе приводит к статистически устойчивому и повторяющемуся распределению во времени.
2) Особые причины
«Особые» причины иногда называют «назначенными» источниками вариаций. Этот термин относится к любому фактору, вызывающему изменение, которое влияет только на некоторые результаты процесса. Они часто непостоянны и непредсказуемы.
Большинство процессов имеют много источников вариаций; большинство из них незначительны и могут быть проигнорированы. Если обнаружены доминирующие, назначенные источники вариаций, то их потенциально можно идентифицировать и удалить. Когда они удаляются, процесс считается «стабильным». Когда процесс стабилен, его изменение должно оставаться в пределах известного набора ограничений. То есть, по крайней мере, до тех пор, пока не появится другой обозначенный источник изменений.Например, линия упаковки хлопьев для завтрака может быть спроектирована таким образом, чтобы заполнить каждую коробку хлопьев 500 граммами хлопьев. Некоторые коробки будут иметь чуть больше 500 граммов, а некоторые-чуть меньше. При измерении веса упаковки данные будут демонстрировать распределение весов нетто.
Если производственный процесс, его входные данные или среда (например, машина на линии) изменятся, то распределение данных изменится. Например, когда кулачки и шкивы машины изнашиваются, машина для наполнения зерновых может помещать в каждую коробку больше заданного количества зерновых. Хотя это может принести пользу потребителю, с точки зрения производителя это расточительно и увеличивает стоимость продукции.
Инспекция включает измерение, проверку и тестирование продуктов, процессов и услуг в соответствии с установленными требованиями для определения соответствия.
Использование инспекции было очевидно на протяжении всей истории организованного производства. В позднем средневековье были приняты специальные меры для проверки работы студентов и учеников с целью защиты гильдии от претензий.
В первые годы производства инспекция использовалась для определения того, соответствует ли работа или продукт работника требованиям; следовательно, приемлемо. Это не было сделано систематическим образом, но работало хорошо, когда производство было достаточно низким. Однако по мере того, как организации становились все больше, необходимость в более эффективных операциях становилась очевидной.
В 1911 году Фредерик У. Тейлор помог удовлетворить эту потребность. Он опубликовал «Принципы научного управления», которые послужили основой для эффективного использования людей в промышленных организациях. Одним из понятий Тейлора были четко определенные задачи, выполняемые в стандартных условиях.
Инспекция была одной из этих задач и была направлена ​​на обеспечение:
- ни один дефектный продукт не покидает фабрику или мастерскую; фокусируется на продукте и обнаружении проблем в продукте;
- включили тестирование каждого элемента, чтобы убедиться, что он соответствует спецификациям продукта;
- осуществляется в конце производственного процесса;
- опирается на специально обученных инспекторов.
Это движение привело к появлению отдельного инспекционного отдела. Важной новой идеей, возникшей в этом новом отделе, было предотвращение дефектов, которое привело к контролю качества.
Инспекция продолжает играть важную роль в современной практике качества. Однако это больше не считается решением всех проблем с качеством. Скорее, это один инструмент в более широком массиве.
Контроль качества был введен для выявления и устранения проблем на производственной линии, чтобы предотвратить производство бракованной продукции.
Статистическая теория сыграла важную роль в этой области.
В 1920-х годах доктор В. Шухарт разработал применение статистических методов к управлению качеством. Он сделал первую современную контрольную диаграмму и продемонстрировал, что изменение производственного процесса приводит к изменению продукта. Следовательно, устранение изменений в процессе приводит к хорошим стандартам для конечных продуктов.
Статистический контроль качества сегодня:
- ориентируется на продукт;
- включает в себя тестирование образцов и статистически отображает соответствие всех продуктов;
- осуществляется поэтапно в процессе производства; а также
- опирается на подготовленный производственный персонал и специалистов по контролю качества.
Работа Шеварта была позже разработана Демингом, Доджем и Роумингом. Однако производственные компании не использовали эти методы в полной мере до конца 1940-х годов.
Какую роль сыграла статистическая теория в управлении качеством? Мы рассмотрим конкретные примеры.
В 1940-х японские товары воспринимались как дешевая имитация