Въведение
Един от най-важните разпоредбиЦялостното управление на качеството (TQM) е свързано с вземането на решения въз основа на факти. Подобряването на качеството на продуктите и процесите изисква стриктна работа от персонала на предприятието за идентифициране на причините за дефекти (отклонения от документацията) и тяхното отстраняване. За да направите това, е необходимо да се организира търсене на факти, характеризиращи несъответствия, по-голямата част от които са статистически данни, да се разработят методи за анализ и обработка на данни, да се идентифицират основните причини за дефекти и да се разработят мерки за тяхното отстраняване на най-ниска цена.
Проблеми на събирането, обработката и анализа на резултатите производствени дейностисе занимава с математическа статистика, която включва голям бройне само добре познати методи, но и модерни инструменти (както е модерно в последните годиниметоди за име) за анализиране и идентифициране на дефекти. Такива методи включват корелационни и регресионни анализи, статистическо тестване на хипотези, факторен анализ, анализ на времеви редове, анализ на надеждността и др.
Седем метода са широко разпространени в управлението на качеството (под влияние на японски специалисти): прости методи, чието използване не изисква висококвалифициран персонал и ни позволява да анализираме причините за повечето дефекти, възникващи в производството. В това ръководство тези методи са включени в различни раздели в зависимост от целесъобразността на тяхното използване.
Много внимание се обръща на практическото приложение на математическата статистика за решаване на специфични задачи производствени задачи, особено когато се анализира качеството на процеса.
Трябва да се отбележи, че с развитието научни системиролята на управление на качеството статистически методив управлението на качеството непрекъснато се увеличава. Именно широкото използване на статистически методи в производството в ранните етапи на борбата за качество (50-те години) позволи на японските предприятия много бързо да станат лидери в световната икономика.
Конкурентоспособност руски предприятияще зависи до голяма степен и от степента на обучение на персонала в методите за управление на качеството на статистиката и тяхното систематично прилагане на практика.
Концепция за статистически методи за качество
Понятието „управление на качеството” като наука възниква в края на 19 век, с прехода промишлено производствона принципите на разделението на труда. Принципът на разделение на труда изисква решаване на проблема за взаимозаменяемостта и точността на производството. Преди това, при занаятчийския метод на производство, осигуряването на точността на крайния продукт се извършваше с помощта на проби или методи за монтиране на свързващи части и възли. Като се имат предвид значителните вариации в параметрите на процеса, стана ясно, че е необходим критерий за качество за производството на продукта, за да се ограничат отклоненията в размерите по време на масовото производство на части.
Като такъв критерий Ф. Тейлър предлага интервали, които определят граници за отклонения на параметрите под формата на долни и горни граници. Полето от стойности на такъв интервал започва да се нарича толерантност.
Установяването на толерантност доведе до конфронтация между интересите на дизайнерите и производствените работници: за някои, затягането на толерантността осигури повишаване на качеството на свързване на структурните елементи, за други създаде трудности при създаването технологична система, осигуряващи необходимите стойности на вариациите на процеса. Очевидно е също, че при наличието на допустими граници на отклонение, производителите не са имали мотивация да „запазят“ показателите (параметрите) на продукта възможно най-близо до номиналната стойност на параметъра, което доведе до стойностите на параметрите извън границите на толерантност.
По същото време (началото на 20-те години на миналия век) някои експерти от индустрията се заинтересуваха дали е възможно да се предвиди дали даден параметър ще излезе извън допустимите граници. И започнаха да се фокусират не върху самия факт на дефектите на продукта, а върху поведението на технологичния процес, в резултат на което възниква този дефект или отклонение на параметър от установения толеранс. В резултат на изследването на изменчивостта технологични процесисе появиха статистически методи за управление на процесите. Основателят на тези методи е V. Shewhart.
Едновременно голямо вниманиеобърна внимание на развитието на теорията за селективен контрол на продуктите. Първите трудове в тази област се появяват в края на 20-те години в САЩ, техният автор е Г. Додж, който по-късно става известен американски учен.
От създаването на статистическите методи за контрол на качеството, експертите са разбрали, че качеството на продукта се формира в резултат на сложни процеси, чиято ефективност се влияе от много съществени фактори и грешки на служителите. Следователно, за да осигурите необходимото ниво на качество, трябва да можете да управлявате всички влияещи фактори, да определяте възможни вариантивнедряване на качество, научете се да го прогнозирате и оценявате необходимостта от обекти с определено качество.
В следвоенния период се появяват както в САЩ, така и в Европа национални стандартипо качество. Централна роля в развитието нормативни документив областта на качеството принадлежи Международна организацияотносно стандартизацията (ISO). От 90-те години на миналия век идеите на теорията на вариациите и статистическия контрол на процесите (SPC) са овладели не само математиците, но също така са се превърнали в неразделни инструменти за мениджърите и служителите в сферата на качествените услуги.
Голям тласък за по-нататъшното развитие на принципите за управление на качеството даде японският учен Г. Тагучи. Той предложи да се вземат предвид вариациите в свойствата на продукта на различни етапи от неговото развитие, което беше революционна идея за управление на качеството. Според Тагучи е било необходимо да се установят онези комбинации от параметри на продукта и процеса, които водят до минимум вариации на процеса. Тези процеси, които започнаха да се наричат стабилни, бяха устойчиви на промени във входните параметри на процесите.
Статистическите методи, използвани в днешната корпоративна практика, могат да бъдат разделени на следните категории:
Методи високо нивосложности, които се използват от разработчиците на корпоративни системи или системи за управление на процеси. Те включват методи клъстерен анализ, адаптивна стабилна статистика и др.;
Специални методи, които се използват при разработване на операции за технически контрол, планиране на промишлени експерименти, изчисления за точност и надеждност и др.;
Методи с общо предназначение, за чието развитие голям принос имат японски специалисти. Те включват „Седемте прости метода“ (или „Седемте инструмента за качество“), които включват контролни списъци; метод на наслояване; графика; Диаграми на Парето; диаграми на Ишикава; хистограми; контролни карти.
Понастоящем има обширна литература за статистически методи и пакети от приложни компютърни програми, чието развитие е разработено от местни научни школив теорията на вероятностите заемат водеща позиция в света.
От съществуващите статистически методи най-често срещаните са:
1) описателна статистика;
2) планиране на експерименти;
3) проверка на хипотези;
4) регресионен анализ;
5) корелационен анализ;
6) селективен контрол;
7) факторен анализ;
8) анализ на времеви редове;
9) статистическо определяне на толерантността;
10) анализ на точността на измерване;
11) статистически контрол на процеса;
12) статистическо регулиране на процесите;
13) анализ на надеждността;
14) анализ на причините за несъответствията;
15) анализ на възможностите на процеса (хистограми).
Таблица 1 показва областите на използване на статистическите методи. Името на колоната съответства на номера на статистическия метод, посочен по-горе.
Таблица 1 Статистически методи, използвани при контрола на качеството
Буквеното индексиране на низове съответства на следните елементи на системата за качество: ISO стандарт 9001- 94:
А - отговорност на ръководството;
B - анализ на договора;
B - дизайн;
G - снабдяване;
D - идентификация и проследимост на продукта;
E - управление на процеси;
F - контрол и изпитване;
Z - оборудване за контрол, измерване и изпитване;
И - действия с несъответстващи продукти;
K - регистрация на данни;
L - вътрешни проверки на качеството;
М - обучение на персонала.
научни методиописания и изследвания на масови явления, които позволяват количествено (числово) изразяване. Думата „статистика” (от италиански stato – държава) има общ корен с думата „държава”. Първоначално се отнася до науката за управлението и означава събиране на данни за определени параметри от живота на държавата. С течение на времето статистиката започва да обхваща събирането, обработката и анализа на данни за масови явления като цяло; В наши дни статистическите методи обхващат почти всички области на знанието и живота на обществото.
Статистическите методи включват както експериментални, така и теоретични принципи. Статистиката идва предимно от опит; Нищо чудно, че често се определя като наука за общи начиниобработка на експерименталните резултати. Обработката на масивни експериментални данни е независима задача. Понякога проста регистрацияопределени серии от наблюдения водят до едно или друго значимо заключение. Така че, ако в дадена страна обемът на брутния вътрешен продукт нараства от година на година, това показва нейния устойчиво развитие. Но в повечето случаи за обработка на експериментален статистически материал се използват математически модели на изследваното явление, които се основават на идеите и методите на теорията на вероятностите.
Теорията на вероятностите е наука за масовите случайни явления. Масовостта означава, че те изследват огромни количестваеднородни явления (обекти, процеси). Случайността означава, че стойността на разглеждания параметър на отделно явление (обект) е принципно независима и не се определя от стойностите на този параметър в други явления, включени в същия набор. Основната характеристика на масово случайно явление е разпределението на вероятностите. Теорията на вероятностите може да се дефинира като наука за вероятностните разпределения - техните свойства, видове, закони на връзки, разпределение на величините, характеризиращи обекта на изследване, и закони за промени в разпределенията във времето. Така те говорят за разпределението на газовите молекули по скорост, за разпределението на доходите на гражданите в определено общество и т.н.
Емпирично уточнените разпределения съответстват на т.нар общото население, т.е. с най-пълно теоретично описание на разпределенията на съответните масови явления. Освен това в много случаи е непрактично да се „сортират“ всички елементи на разглежданите популации, било поради изключително големия им брой, било поради факта, че ако има определен брой „сортирани“ елементи, като се вземе предвид нови няма да въведе значителни промени V общи резултати. За тези случаи е разработен специален метод за вземане на проби. общи свойствастатистически системи, базирани на изучаване само на част от съответните елементи, взети за извадката. По този начин, когато се оценяват политическите симпатии на гражданите на даден регион или държава преди предстоящите избори, е невъзможно да се проведе цялостно проучване на гражданите. В тези случаи те прибягват до метода на пробите. За да може разпределението на пробите да характеризира достатъчно надеждно изследваната система, то трябва да удовлетворява специални условияпредставителност. Представителността изисква случаен подбор на елементи и отчитане на макроструктурата на цялото масово явление.
Разпределенията представляват най-много основни характеристикимасови случайни явления. Задаването на първоначалното разпределение често включва конструиране математически моделсъответните области на реалността. Конструирането и анализът на такива модели е основният фокус на статистическите методи. Конструираният математически модел от своя страна показва кои променливи трябва да бъдат измерени и кои от тях са от първостепенно значение. Но основното при конструирането на математически модел е да се обяснят изследваните явления и процеси. Ако моделът е достатъчно пълен, тогава той описва зависимостите между основните параметри на тези явления.
Статистическите методи в естествените науки са породили много научни теории и са довели до развитието на най-важните фундаментални области на изследване - класическа статистическа физика, генетика, квантова теория, теория на химичните верижни реакции и др. Трябва да се отбележи обаче , че в много случаи първоначалните вероятностни разпределения не са определени чрез директна обработка на насипен материал. Вероятностната хипотеза най-често се въвежда хипотетично, косвено, въз основа на теоретични предпоставки. По този начин, в изследването на газовете, предположението за съществуването на вероятностни разпределения беше въведено като хипотеза, основана на предположения за „молекулярно разстройство“. Възможността за такова уточняване на вероятностни разпределения и проверка на тяхната валидност се дължи на естеството и естеството на самите разпределения, чийто математически израз има независими характеристики, които са напълно независими от специфичните стойности на елементите.
Особени трудности възникват при прилагането на статистически методи за изследване социални явления. Анализ на общите направления социални процесиа вътрешните механизми, които произвеждат конкретни статистически резултати, са необичайно трудоемки. Така благосъстоянието на хората се характеризира с много параметри и съответни разпределения - ниво на доходите, участие в обществено полезен труд, ниво на образование и здравеопазване и други показатели на човешкия живот. Идентифицирането на връзката между тези разпределения и тенденциите в техните промени изисква решаването на много сложни проблеми. Състоянието на обществото може да се определи чрез такива параметри като брутен вътрешен продукт, потребление на енергия на глава от населението, стратификация на обществото по доходи и др. В същото време обществото е необичайно сложна система и познаването на сложните системи се основава на разработването на много модели, изразяващи различни аспекти на тяхната структура и функциониране. Съответно, за да се характеризира по-пълно състоянието на обществото, е необходимо да се оперира с много параметри и техните разпределения. И така, те говорят за икономическа, производствена, селскостопанска, социална и много други статистики. За да се комбинират данните от тези статистики в една цялостна картина, е необходимо да се идентифицира подчинението, йерархията на параметрите, характеризиращи състоянието на обществото.
Предмет на статистическата наука
Ролята и значението на статистиката като наука
Статистиката е индустрия човешка дейност, насочена към събиране, обработка и анализ на данни от националното стопанско счетоводство. Самата статистика е един от видовете счетоводство (счетоводно и оперативно-техническо).
Статистиката се появява като наука за първи път в Китай през 5 век пр. н. е., когато възниква необходимостта от преброяване на държавни земи, хазни, население и др. Свързва се с раждането на държавата. твоя по-нататъчно развитиестатистика, получена по време на формирането на капитализма: растения, фабрики, селско стопанство, международната търговияи т.н. Статистиката претърпя дълбоки промени както през годините на социализма, така и в наши дни. Основи за разработване на техники и методи Чл. възникнаха предпоставки за развитие на публичния и частния сектор.
Терминът е въведен в науката от германец. учен Готфрид Ахенвал, който през 1746 г. започва да преподава нова дисциплина в университета в Марбук и след това в университета в Гьотенген, която той нарича „статистика“.
· Масови социални мрежи явления
· Индикатори търговски дейности
Предметът на статистикатае изследване на социалните явления, динамиката и насоките на тяхното развитие. С помощ статистически показателиТази наука определя количествената страна на едно социално явление, наблюдава моделите на преход от количество към качество на примера на дадено социално явление и въз основа на тези наблюдения анализира данните, получени в определени условия на място и време. Статистиката изучава обществено-икономическите явления и процеси, които са широко разпространени в природата и изучава множеството фактори, които ги обуславят.
СТАТИСТИЧЕСКИ МЕТОДИ - научни методи за описание и изследване на масови явления, които позволяват количествено (числово) изразяване
Статистическите методи включват както експериментални, така и теоретични принципи. Статистиката идва предимно от опит;
Статистическите методи за анализ на данни се използват в почти всички области на човешката дейност. Те се използват винаги, когато е необходимо да се получат и обосноват някакви преценки за група (обекти или субекти) с някаква вътрешна хетерогенност.
Препоръчително е да се разграничат три вида научни и приложни дейности в областта на статистическите методи за анализ на данни (според степента на специфичност на методите, свързани с потапяне в конкретни проблеми):
а) разработване и изследване на методи с общо предназначение, без да се отчита спецификата на областта на приложение;
б) развитие и изследване статистически моделиреални явления и процеси в съответствие с нуждите на определена област на дейност;
в) прилагане на статистически методи и модели за статистически анализ на конкретни данни.
Набор от различни методи образува статистическа методология.
Метод на икономико-статически етап на изследване
статистическо обобщение и обработка
1. Ролята и значението на статистическите методи в управлението на качеството. Причини, възпрепятстващи използването на статистически методи в практиката на местните предприятия
1.1 Въведение
Необходимостта от използване на статистически методи е обоснована от променливостта, която се наблюдава в процеса на работа и влияе върху резултатите от производствената и търговската дейност, дори и при условия на привидна стабилност. Такава променливост може да бъде отразена в измерването на характеристиките на продукта и процеса на различни етапи от тяхното изпълнение. жизнен цикъл(от проучване на пазара до продажба на готови продукти).
Статистическите методи помагат за измерване, описване, анализиране и моделиране на такава променливост дори когато има ограничени данни. Статистически анализданните могат да помогнат при формирането по-добро разбиранеприродата, времето и причините за променливостта, а в бъдеще - при решаването и дори предотвратяването на проблеми, свързани с този вид променливост.
По този начин статистическите методи позволяват да се използват най-добре наличните данни при вземането на решения и да се подобри качеството на продуктите и процесите на етапите на проектиране, разработка, производство, доставка и поддръжка.
Понастоящем в местните предприятия използването на приложна статистика от инженерно-техническия персонал и още повече от работниците е сравнително рядко. Има три основни причини за това.
Първо, традиционното разбиране на технологията води до факта, че повечето инженери се занимават с трансформацията на материали и енергия. Те не разбират важността на трансформирането, разбирането и използването на информацията.
Второ, традиционното техническо образование е изградено на принципа на „прецизността“. От студентските години точността на проектните изчисления, точността на обработката и измерванията стават основният фактор в съзнанието на специалиста. Отклоненията се признават за нежелателни и тъй като те са нежелателни, важи ортодоксалният принцип: не трябва да има отклонения, което означава, че те не трябва да съществуват. Това е още по-изненадващо, тъй като производствените работници все още виждат и разбират прекрасно, че няма и не може да има бездефектни технологии и производство.
Несигурността винаги присъства в производствените процеси, действията на хората, функционирането на машините, машинните инструменти, приспособленията и инструментите, качеството на материалите и компонентите и др. Само статистиката може да „разкрие“, идентифицира, открие модела на тази несигурност, при условие че се прилага правилно и смислено. Статистиката помага да се направи разлика между случайни и систематични отклонения, както и да се идентифицират причините за тях. В същото време способността да се откриват и контролират отклонения (дефекти, дефекти) и да се идентифицират онези причини за дефекти, които трябва да бъдат отстранени, излиза на преден план. концепция за точност. (Ясно се вижда пълна аналогия с медицината. При лечението на всяка болест нейната степен се определя именно от големината на отклонението от нормата, а самият метод на лечение се определя изцяло от причината за заболяването.)
Трето,Повечето специалисти нямат опит в обработката на емпирични данни и не могат да направят генерални изводи въз основа на конкретни наблюдения. Стереотипът на производственото мислене днес се е развил по такъв начин, че факторът интелигентност е сведен почти до нула. Производствените проблеми често се решават с фокус само върху даден момент, което води до сериозни, понякога непоправими последствия. Традициите на такава работа трябва да бъдат разбити „от позицията на силата“ и това, на първо място, трябва да бъде разбрано от мениджърите.
Статистиката значително помага за решаването на традиционните инженерни и производствени проблеми. Улеснява обработката, анализа и използването на информация. Седем статистически метода за анализ (диаграма на Ишикава, диаграма на Парето, хистограма и др. – вижте тема 6 в таблицата) помагат за представянето на данните в удобен за обобщаване и анализ вид. Използването на тези методи ни позволява да направим надеждни и правилни заключения, да придобием по-голяма сигурност при намирането на причините за проблемите и следователно по-голяма специфичност и ефективност на мерките, разработени за отстраняване на тези причини.
Безценното предимство на използването на статистика и производствена практикае бързо намаляване на разходите. Например, компанията Hewlett Packard използва статистически методи за установяване на оптималните характеристики на работата на оборудването при различни условия. Получена е информация за използването на това оборудване. Резултатът от десетмесечна работа, основана на анализ на процеса с помощта на статистически методи, беше рязко намаляване на дефектите: от 9 хиляди дефекта на милион продукта до 45 дефекта на милион. В същата компания, но в друг случай, бяха постигнати още по-впечатляващи резултати: само след седем седмици статистически изследвания и прилагане на коригиращи мерки, дефектите намаляха от 36 хиляди дефекта на милион продукта до 1500. Следователно, широкото използване на статистическите методи в дейността на чуждестранни фирми (идеологът е Е. Деминг), както и широкото използване на тези методи в серията стандарти ISO 9000 са съвсем естествени и не са изненада.
В момента трябва да преосмислим легализираните, рутинни методи на работа, често насочени към спонтанни решения на непосредствени проблеми. Като алтернатива следва да се увеличи широкото използване на статистически методи от всички професионалисти, включително работниците, насочени към професионално идентифициране и последователно премахване на пречките. А за това е необходимо да бъдат изпълнени поне три условия:
провежда обучение по методи на приложна статистика (седем метода за анализ и извадка) за всички служители;
създаване на официални насоки, подкрепени от ръководството на предприятието, които изискват използването на тези методи;
морално и финансово насърчават работниците, които използват методи на приложна статистика за решаване производствени проблеми, изразяват официално одобрение на тяхната дейност.
К. Ишикава твърди, че „95% от всички проблеми на една компания могат да бъдат разрешени с помощта на тези седем принципа. Те са прости, но без тях е невъзможно да се овладеят по-сложни методи. В Япония прилагането на тези методи е от голямо значение. Дори абитуриентите ги използват без никакви затруднения.“ Американският учен А. Фейгенбаум също счита за задължително използването на статистически методи за анализ и контрол на пробите в производството.
^
1.2 Характеристики на статистическите методи
| № | тип метод | съдържание, цел |
| лист за събиране на данни | систематично записване на ситуацията под формата на конкретни данни |
|
| стълбовидна диаграма | организиране на данни според честотата на възникване (например във времеви термини) |
|
| Анализ на Парето | подреждане на фактите по важност |
|
| стратификация | стратификация на данни от различен произход |
|
| диаграма причина-следствие | анализ на произхода на основните проблеми (човек, машина, материал, метод...) с позоваване на въздействието на проблема |
|
| диаграма корелации | извеждане на модели и връзки от информационен материал |
|
| карта за контрол на качеството | постоянен мониторинг дали процесът работи в рамките на даден толеранс |
|
| Описателна статистика | Целта е количествена оценка на характеристиките на получените данни, методът се основава на аналитични процедури, свързани с обработката и предоставянето на количествени данни |
|
| анализ на измерванията | Набор от процедури за оценка на точността на измервателна система при условията на нейната работа |
|
| строителство доверителни интервали | Процедура за определяне на допустимите отклонения въз основа на надеждността на действията, извършени с помощта на статистическо разпределение на измерванията |
|
| анализ на възможностите на процеса | Възможностите на процеса са оценка на променливостта на процес, който е в състояние на статистическа стабилност (оценката е индекси на възпроизводимост) |
|
| тестване на хипотези | Статистическа процедура за тестване на валидността на хипотеза, като се вземат предвид параметрите на една или повече проби с определени нива на доверие |
|
| регресионен анализ | Свързва поведението на изследваната характеристика с потенциални причини |
|
| анализ на надеждността | Използване на инженерни и аналитични методиза решаване на проблеми с надеждността. Това се отнася до оценката, прогнозирането и предотвратяването на случайни повреди във времето. |
|
| вземане на проби | Систематичен статистически метод за получаване на информация за характеристиките на популациите чрез изследване на представителна извадка (статистически приемлив контрол, извадково изследване) |
|
| моделиране | Набор от процедури, чрез които една теоретична или емпирична система може да бъде представена математически във формата компютърна програмада намерят решения на проблемите |
|
| анализ на времеви редове | Анализът на времевата тенденция предоставя набор от методи за изучаване на последователни групи от наблюдения във времето. |
|
| планиране на експерименти | В изследваната система се използват умишлени измервания и е включена статистическа оценка на тези промени в тази система. В резултат на това става възможно да се определят основните характеристики на системата или да се изследва влиянието на един или повече фактори върху тези характеристики на системата. |
^ 1.3. Прости неформални методи системен анализи методи на японските групи за качество
Групите за качество естествено включват използването на методи за решаване на възникващи проблеми, които се основават предимно на колективни усилия. Много компании например практикуват метода „мозъчна атака” и неговите разновидности.
1.3.1 „Мозъчна атака“.
Мишена: Получете максимален брой оферти
Алгоритъм:
правила бизнес игри:
Поставете ясна цел
Всеки може да се редува да говори или идеите могат да бъдат изразени спонтанно
Предлагайте една идея наведнъж
Не обсъждайте идеи
Обмислете идеите на другите
Регистрирайте всички идеи, ..... за членовете на групата
1.3.2 Делфи метод .
Мишена: изберете най-добрия от серия от алтернативи.
Алгоритъм:
Таблица за изчисление.
| Фамилии на участниците в дискусията | Алтернативи |
||||||||||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
|||||||||||
Р | б | П | Р | б | П | Р | б | П | Р | б | П | Р | б | П |
|
| А | 4 | 7 | 28 | 3 | 4 | 12 | 1 | 1 | 1 | 2 | 3 | 6 | 5 | 10 | 50 |
| б | 5 | 2 | 10 | 3 | 6 | 18 | 2 | 7 | 14 | 1 | 10 | 10 | 4 | 4 | 16 |
| IN | 2 | 8 | 16 | 1 | 1 | 1 | 4 | 3 | 12 | 3 | 4 | 12 | 5 | 2 | 10 |
| Ж | 5 | 10 | 50 | 4 | 5 | 20 | 3 | 4 | 12 | 2 | 3 | 6 | 1 | 1 | 1 |
| Сума от продуктите | 104 | 51 | 39 | 34 | 77 |
||||||||||
R – оценка за класиране (от 1 до 5); B – оценка в точки (от 1 до 10); P – продукт R*B.
Според изчисленията именно четвъртата алтернатива - със сбор 34 - се оказва причината, която първо трябва да бъде премахната. Резултатите от изчисленията се приемат безусловно от цялата група.
1.3.3 Методи на групата за качество
Метод на черната кутия.Решаването на проблеми въз основа на този метод се извършва чрез анализ на конкретни ситуации, които са подбрани по такъв начин, че при анализа им участниците в дискусията неволно повдигат въпроси за появата на дефекти. Участниците се насърчават да направят това с конкретни, целеви въпроси, например: „До какво може да доведе тази ситуация?“ или: „Колко е стабилен в такъв случайкак работят механизмите?" и т.н. Същността на метода „черна кутия” е, че причините за дефектите се идентифицират по косвен начин. Тук се отприщва творческата инициатива на хората.
Синектика.Методът се използва както за идентифициране на проблемни ситуации, така и за решаване на възникващи проблеми. Процедурата се състои от три етапа. На първия етап се анализират проблемите, формулирани от лидера на групата. След това всеки дискутант излага своите опасения и те също се обсъждат обстойно. След завършване на тези два етапа се идентифицира някакъв общ модел на решение. На третия етап всички обобщения, както и идентифицираният модел, се подлагат на интензивно изследване. В дискусията участват не само членове на групата, защитаващи своята колективна идея, но и поканени експерти. Задачата на експертите е да помогнат на членовете на качествения екип да вземат правилните решения.
^ Метод на дневника. Всеки член на групата за качество получава джоб тетрадки. В продължение, да речем, на седмица, там се въвеждат всички идеи, които възникват по обсъждания проблем. Често бележките на всички участници се анализират от ръководителя на групата, последвано от обсъждане на подготвения материал на следващата среща. Според японците, този методценен, защото, първо, възникващата идея или специфична предложение за рационализацияпридобива колективно групово оцветяване, и второ, всички несъответствия и различни гледни точки се идентифицират преди срещата на групата, категоричните гледни точки се изглаждат. Обикновено на срещата се дава „средно“ мнение.
Метод 6-6.Най-малко шестима членове на екипа по качеството прекарват шест минути, опитвайки се да формулират конкретни идеи, които трябва да допринесат. решаване на проблема пред групата (оттук и името на метода). Всеки участник записва своите мисли на отделен лист. Това се прави по сбит начин. Например: нарушение на запечатването, унищожаване на материал, нарушение на технологията и др. След това се организира обсъждане на всички изготвени списъци в групата. По време на дискусията очевидно погрешните мнения се отстраняват, спорните се изясняват, а всички останали се групират по определени критерии. Задачата е да се изберат няколко от най-важните алтернативи, като техният брой трябва да бъде по-малък от броя на участниците в дискусията.
Изброените методи за решаване на възникващи проблеми са обединени от обща ориентация към изработване на общо мнение. Тази ориентация определя самия тон на дискусията в групата за качеството дори на най-належащите проблеми. Приятелският стил на дискусия, при който са невъзможни взаимни обвинения, лични нападки, лепене на етикети и идентифициране на „правилен” и „виновен”, се разглежда като важно условие за бързото намиране на оптимални решения.
Ориентацията към единно мнение без съмнение разкрива елементи от националното културно наследство на японците. Известният японски биофизик проф. Сецуро Ебаши казва, че японците исторически са били обусловени да съчувстват на другите хора. В Япония се смята за добра форма, подчертава той, когато събеседниците не налагат своите гледни точки един на друг, когато правят всичко възможно, за да избегнат ненужно напрежение при разглеждането на всякакви спорни въпроси. В практиката на качествените групи тези поведенчески нагласи могат да бъдат проследени с изключителна яснота.
Те са описани достатъчно подробно в местната литература. В практиката на руските предприятия обаче се използват само някои от тях. Нека разгледаме по-нататък някои методи за статистическа обработка.
Главна информация
В практиката на местните предприятия те са предимно широко разпространени методи за статистически контрол. Ако говорим за регулиране на технологичния процес, то се наблюдава изключително рядко. Приложение на статистически методипредвижда, че предприятието формира група от специалисти, които имат подходяща квалификация.
Смисъл
Съгласно изискванията на ISO сер. 9000, доставчикът трябва да определи необходимостта от статистически методи, които се използват при разработването, регулирането и тестването на способности производствен процеси характеристики на продукта. Използваните техники се основават на теория на вероятностите и математически изчисления. Статистически методи за анализ на даннимогат да бъдат внедрени на всеки етап от жизнения цикъл на продукта. Те осигуряват оценка и отчитане на степента на разнородност на продукта или променливостта на свойствата му спрямо установените наименования или изискваните стойности, както и променливостта в процеса на неговото създаване. Статистическите методи сатехники, чрез които може да се прецени със зададена точност и достоверност състоянието на изучаваните явления. Те ви позволяват да предвидите определени проблеми и да разработите оптимални решения въз основа на проучената фактическа информация, тенденции и модели.
Инструкции за употреба
Основни области, в които са разпространени статистическите методи са:
Практиката на развитите страни
Статистическите методи сабаза, която осигурява създаването на продукти с високи потребителски характеристики. Тези техники се използват широко в индустриализираните страни. Статистическите методи по същество са гаранции, че потребителите получават продукти, които отговарят на изискванията установени изисквания. Ефектът от тяхното използване е доказан от практиката индустриални предприятияЯпония. Именно те допринесоха за постигането на най-високо ниво на производство в страната. Дългогодишен опит чужди държавипоказва колко ефективни са тези техники. По-специално, известно е, че компанията Hewlelt Packard, използвайки статистически методи, успя да намали в един случай броя на дефектите на месец от 9000 на 45 единици.
Трудности при внедряването
IN родна практикаИма редица пречки, които възпрепятстват използването статистически методи на изследванепоказатели. Трудностите възникват поради:
Разработка на програма
Трябва да се каже, че определянето на необходимостта от определени статистически методи в областта на качеството, изборът и усвояването на конкретни техники е доста сложна и продължителна работа за всяко местно предприятие. За ефективното му прилагане е препоръчително да се разработи специална дългосрочна програма. Той трябва да предвиди формирането на служба, чиито задачи ще включват организацията и методическото ръководство на прилагането на статистическите методи. Като част от програмата е необходимо да се осигури оборудване с подходящо технически средства, обучение на специалисти, определят състава на производствените задачи, които трябва да бъдат решени с помощта на избраните техники. Препоръчително е да започнете да овладявате, като използвате най-простите подходи. Например, можете да използвате добре познато елементарно производство. След това е препоръчително да преминете към други техники. Например, това може да бъде дисперсионен анализ, селективна обработка на информация, регулиране на процеси, планиране на факторни изследвания и експерименти и др.
Класификация
Статистическите методи за икономически анализ включватразлични техники. Струва си да се каже, че има доста от тях. Въпреки това, водещ експерт в областта на управлението на качеството в Япония, К. Ишикава, препоръчва използването на седем основни метода:
- Диаграми на Парето.
- Групиране на информация според общи характеристики.
- Контролни карти.
- Диаграми на причина и следствие.
- Хистограми.
- Контролни списъци.
- Точкови диаграми.
Базирайки се на собствения си управленски опит, Ишикава твърди, че 95% от всички въпроси и проблеми в едно предприятие могат да бъдат разрешени с помощта на тези седем подхода.
Диаграма на Парето
Това се основава на определено съотношение. Наричаха го "принципа на Парето". Според него 80% от ефектите се появяват от 20% от причините. показва в ясна и разбираема форма относителното влияние на всяко обстоятелство върху цялостния проблем в низходящ ред. Това въздействие може да се изследва чрез броя на загубите и дефектите, причинени от всяка причина. Относителното влияние е илюстрирано с помощта на стълбове, натрупаното въздействие на факторите с помощта на кумулативна права линия.
Диаграма на причината и следствието
На него разглежданият проблем е условно изобразен под формата на хоризонтална права стрелка, а условията и факторите, които косвено или пряко влияят върху него, са под формата на наклонени. При изграждането трябва да се вземат предвид дори на пръв поглед незначителни обстоятелства. Това се дължи на факта, че в практиката доста често се срещат случаи, в които решението на даден проблем се постига чрез елиминиране на няколко, на пръв поглед маловажни, фактора. Причините, които влияят върху основните обстоятелства (от първи и следващ ред), са изобразени на диаграмата с хоризонтални къси стрелки. Подробната диаграма ще бъде във формата на рибен скелет.
Информация за групиране
Това икономико-статистически методизползвани за организиране на различни показатели, получени чрез оценка и измерване на един или повече параметри на обект. Обикновено такава информация се представя под формата на неподредена последователност от стойности. Това могат да бъдат линейните размери на детайла, температурата на топене, твърдостта на материала, броят на дефектите и т.н. Въз основа на такава система е трудно да се направят изводи за свойствата на продукта или процесите на неговото създаване. Поръчката се извършва с помощта на линейни графики. Те ясно показват промените в наблюдаваните параметри за определен период.
Контролен списък
По правило се представя под формата на таблица на честотното разпределение на поява на измерените стойности на параметрите на обекта в съответните интервали. Контролните списъци се съставят в зависимост от целта на изследването. Диапазонът от стойности на индикатора е разделен на равни интервали. Техният брой обикновено се избира равен на корен квадратен от броя на извършените измервания. Формулярът трябва да е лесен, за да се избегнат проблеми при попълване, четене или проверка.
стълбовидна диаграма
Представен е под формата на стъпаловиден многоъгълник. Той ясно илюстрира разпределението на показателите за измерване. Диапазонът от установени стойности е разделен на равни интервали, които са нанесени по абсцисната ос. За всеки интервал се построява правоъгълник. Височината му е равна на честотата на поява на дадена величина в даден интервал.
Точкови диаграми
Те се използват за тестване на хипотеза за връзката между две променливи. Моделът е конструиран по следния начин. Стойността на един параметър се нанася по абсцисната ос, а стойността на друг параметър се нанася по ординатната ос. В резултат на това на графиката се появява точка. Тези стъпки се повтарят за всички стойности на променливи. Ако има връзка, корелационното поле е удължено и посоката няма да съвпада с посоката на оста y. Ако няма ограничение, тя ще бъде успоредна на една от осите или ще има формата на кръг.
Контролни карти
Те се използват при оценка на процес за определен период. Формирането на контролни карти се основава на следните разпоредби:
- Всички процеси се отклоняват от зададените параметри с течение на времето.
- Нестабилният ход на явленията не се променя случайно. Отклоненията, които надхвърлят очакваните граници, не са случайни.
- Индивидуалните промени могат да бъдат предвидени.
- Един стабилен процес може произволно да се отклони в рамките на очакваните граници.
Използване в практиката на руски предприятия
Трябва да се каже, че вътрешните и Чужд опитпоказва, че най-ефективният статистически метод за оценка на стабилността и точността на оборудването и технологичните процеси е съставянето на контролни карти. Този метод се използва и за регулиране на производствения потенциал. При конструирането на карти е необходимо правилно да изберете параметъра, който се изследва. Препоръчително е да се даде предимство на тези показатели, които са пряко свързани с предназначението на продукта, могат лесно да бъдат измерени и могат да бъдат повлияни от контрола на процеса. Ако такъв избор е труден или не е оправдан, можете да оцените корелираните (взаимосвързани) количества с контролирания параметър.
Нюанси
Ако измерването на показателите с точността, необходима за съставяне на карти въз основа на количествени критерии, е икономически или технически невъзможно, се използва алтернативен индикатор. С него са свързани термини като „дефект“ и „дефект“. Под последното се разбира всяко отделно несъответствие на продукта с установените изисквания. Дефекти са продукти, които не се допускат за предоставяне на потребителите поради наличието на дефекти в тях.
Особености
Всеки вид карта има своите специфики. Трябва да се вземе предвид при избора им за конкретен случай. Картите, базирани на количествен критерий, се считат за по-чувствителни към промените в процеса от тези, които използват алтернативна характеристика. Първите обаче са по-трудоемки. Използват се за:
- Отстраняване на грешки в процеса.
- Оценка на възможностите за внедряване на технологията.
- Проверка на точността на работа на оборудването.
- Определения за толерантност.
- Сравнение на няколко приемливи начина за създаване на продукт.
Допълнително
Ако разстройството на процеса се характеризира с изместване на контролирания параметър, е необходимо да се използват X-карти. Ако има увеличение на дисперсията на стойностите, трябва да изберете R или S-модели. Необходимо е обаче да се вземат предвид редица характеристики. По-специално, използването на S-карти ще позволи по-точно и бързо да се установи разстройството на процеса, отколкото R-моделите, но конструкцията на последните не изисква сложни изчисления.
Заключение
В икономиката е възможно да се изучават фактори, които са открити по време на качествена оценка, в пространството и динамиката. С тяхна помощ можете да изпълнявате прогнозни изчисления. Към статистическите методи икономически анализне включват методи за оценка на причинно-следствените връзки икономически процесии събития, идентифицирайки обещаващи и неизползвани резерви за подобряване на представянето. С други думи, разглежданите подходи не включват факториални техники.
