WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 16 |
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Ульяновский государственный технический университет В. В. Ефимов СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В УПРАВЛЕНИИ КАЧЕСТВОМ ПРОДУКЦИИ учебное пособие Ульяновск 2003 2 УДК 658.362 (075) ББК 65.9(2) – 823-21я7 Е 91 Рецензенты: доктор технических наук, профессор П.Н.Салов доктор технических наук профессор В.В.Сальников Ефимов В.В.

Е 91 Статистические методы в управлении качеством:

Учебное пособие./ В.В.Ефимов-Ульяновск: УлГТУ, 2003. - 134 с.

ISBN 5 – 89146 – 350 - 0 Рассматриваются теоретические, методические и практические аспекты применения статистических методов в управлении качеством продукции и регулировании технологических процессов.

Пособие предназначено для студентов технических и экономических специальностей вузов. Оно также может быть использовано работниками предприятий, связанных с решением проблем повышения качества продукции и процессов.

УДК 658.362 (075) ББК 65.9(2) – 823 – 21я7 © Ефимов В.В., 2003 ISBN 5 – 89146 – 350 - 0 © Оформление УлГТУ, 2003 2 3 ОГЛАВЛЕНИЕ ВВЕДЕНИЕ 5 1. РОЛЬ И МЕСТО СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ В СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ 6 1.1 Понятие о статистических методах качества 6 1.2 История развития статистических методов качества 9 2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ КАЧЕСТВА 12 2.1. Проверка статистических гипотез 12 2.1.1. Основные понятия о статистической гипотезе 12 2.1.2. Ошибки при проверке статистических гипотез 13 2.1.3. Проверка биномиальных гипотез 15 2.1.4. Критерий согласия (хи – квадрат) 16 2.2. Факторный анализ 17 2.2.1. Основные понятия 17 2.2.2. Сущность факторного анализа 19 2.2.3. Дисперсионный анализ факторов 21 2.3.Статистические методы прогнозирования 22 2.3.1. Анализ временных рядов 24 2.3.2. Метод подвижного среднего 26 2.3.3. Метод экспоненциального сглаживания 29 2.3.4. Метод проецирования тренда 30 2.3.5. Казуальные методы прогнозирования 32 2.3.6. Качественные методы прогнозирования 2.4. Корреляционный и регрессионный анализ 2.4.1. Понятие о корреляционных связях 2.4.2. Определение уравнений регрессии 2.4.3. Определение коэффициента корреляции 2.5. Планирование многофакторного эксперимента 2.5.1. Основные понятия и определения 2.5.2. Выбор факторов, областей их варьирования и вида уравнений регрессии 2.5.3. Построение плана эксперимента 2.5.4. Полный факторный эксперимент 2.6. Анализ безотказности 2.6.1. Взаимосвязь качества и надежности. Виды отказов 2.6.2. Методы оценки надежности 2.6.3. Резервирование 2.6.4. Основные меры по обеспечению надежности 3. ОПИСАТЕЛЬНАЯ СТАТИСТИКА 3.1. Задачи описательной статистики 3.2. Средства и методы описательной статистики 4. СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ 4.1. Обеспечение точности технологических процессов 4.2. Статистическое установление допуска 4.3. Оценка точности технологической системы (измерительный анализ) 4.4. Оценка качества технологических процессов (анализ возможности процесса) 4.5. Виды и методы статистического регулирования качества технологических процессов 4.6. Статистические методы регулирования качества технологических процессов при контроле по количественному признаку 4.7. Статистические методы регулирования технологических процессов при контроле по альтернативному признаку 4.8. Анализ причин несоответствия (брака) показателей качества процесса 5. СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ПРОДУКЦИИ 5.1. Общие понятия о статистическом контроле качества 5.2. Уровни дефектности 5.3. Планы и оперативные характеристики планов выборочного контроля 5.4. Принципы применения стандарта на статистический приемочный контроль по альтернативному признаку 5.5. Статистический приемочный контроль по количественному признаку ЗАКЛЮЧЕНИЕ ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЕ ВОПРОСЫ ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОГО КОНТРОЛЯ БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК ПРИЛОЖЕНИЯ ВВЕДЕНИЕ Одним из важнейших положений TQM является принятие решений на основе фактов. Совершенствование качества продукции и процессов требует скрупулезной работы персонала предприятия по выявлению причин дефектов (отклонений от документации) и их устранению. Для этого необходимо организовать поиск фактов, характеризующих несоответствия, в подавляющем большинстве которыми являются статистические данные, разработать методы анализа и обработки данных, выявить коренные причины дефектов и разработать мероприятия по их устранению с наименьшими затратами.

Проблемами сбора, обработки и анализа результатов производственной деятельности занимается математическая статистика, которая включает в себя большое количество не только известных методов, но и современных инструментов (как модно в последние годы называть методы) анализа и выявления дефектов. К таким методам можно отнести корреляционный и регрессионный анализы, проверку статистических гипотез, факторный анализ, анализ временных рядов, анализ безотказности и т. д.

Большое распространение в управлении качеством (под влиянием японских специалистов) получили семь простых методов, применение которых не требует высокой квалификации персонала и позволяет охватить анализ причины большинства возникающих на производстве дефектов. В настоящем пособии эти методы включены в различные разделы, исходя из целесообразности их применения.

Большое внимание уделяется практическому приложению математической статистики для решения конкретных производственных задач, особенно при анализе качества процессов.

Следует отметить, что с развитием научных систем управления качеством роль статистических методов в управлении качеством непрерывно возрастает. Именно широкое применение в производстве продукции статистических методов на первых этапах борьбы за качество (50-е годы) позволило японским предприятиям очень быстро выйти в лидеры мировой экономики.

Конкурентоспособность российских предприятий будет так же во многом зависеть от масштаба обучения персонала методам статистического управления качеством и их систематического применения на практике.

1. РОЛЬ И МЕСТО СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ В СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ 1.1. Понятие о статистических методах качества Понятие «управление качеством» как наука возникло в конце 19-го столетия, с переходом промышленного производства на принципы разделения труда. Принцип разделения труда потребовал решения проблемы взаимозаменяемости и точности производства. До этого при ремесленном способе производстве продукции обеспечение точности готового продукта производилось по образцам или методами подгонки сопрягаемых деталей и узлов.

Учитывая значительные вариации параметров процесса, становилось ясно, что нужен критерий качества производства продукции, позволяющий ограничить отклонения размеров при массовом изготовлении деталей.

В качестве такого критерия Ф.Тейлором были предложены интервалы, устанавливающие пределы отклонений параметров в виде нижних и верхних границ. Поле значений такого интервала стали называть допуском [12].

Установление допуска привело к противостоянию интересов конструкторов и производственников: одним ужесточение допуска обеспечивало повышение качества соединения элементов конструкции, другим – создавало сложности с созданием технологической системы, обеспечивающей требуемые значения вариаций процесса. Очевидно также, что при наличии разрешенных границ допуска у изготовителей не было мотивации «держать» показатели (параметры) изделия как можно ближе к номинальному значению параметра, это приводило к выходу значений параметра за пределы допуска.

В тоже время (начало 20-х годов прошлого столетия) некоторых специалистов в промышленности заинтересовало, можно ли предсказать выход параметра за пределы допуска. И они стали уделять основное внимание не самому факту брака продукции, а поведению технологического процесса, в результате которого возникает этот брак или отклонение параметра от установленного допуска. В результате исследования вариабельности технологических процессов появились статистические методы управления процессами.

Родоначальником этих методов был В.Шухарт.

Одновременно с этим большое внимание уделялось разработке теории выборочного контроля продукции. Первые работы в этой области появились в конце 20-х годов в США, автором их был Г.Додж, ставший впоследствии известным американским ученым.

С момента зарождения статистических методов контроля качества специалисты понимали, что качество продукции формируется в результате сложных процессов, на результативность которых оказывают влияние множество материальных факторов и ошибки работников. Поэтому для обеспе чения требуемого уровня качества нужно уметь управлять всеми влияющими факторами, определять возможные варианты реализации качества, научиться его прогнозировать и оценивать потребность объектов того или иного качества.

В послевоенное время и в США, и в Европе появились национальные стандарты по качеству. Центральная роль в разработке нормативных документов в области качества принадлежит Международной организации по стандартизации (ISO). Начиная с 90-х годов, идеи теории вариаций, статистического управления процессами (SPC) овладели не только специалистамиматематиками, но и стали неотъемлемыми инструментами менеджеров и работников служб качества.

Большой толчок дальнейшему развитию принципов управления качеством дал японский ученый Г.Тагути. Он предложил учитывать вариации свойств продукции на разных этапах ее разработки, что для менеджмента качества явилось революционной идеей. По Тагути нужно было установить те сочетания параметров изделий и процессов, которые приводили к минимуму вариаций процессов. Эти процессы, которые стали называть робастными, были устойчивы к вариациям входных параметров процессов.

Используемые в сегодняшней практике предприятий статистические методы можно подразделить на следующие категории:

- методы высокого уровня сложности, которые используются разработчиками систем управления предприятием или процессами. К ним относятся методы кластерного анализа, адаптивные робастные статистики и др., - методы специальные, которые используются при разработке операций технического контроля, планировании промышленных экспериментов, расчетах на точность и надежность и т.д., - методы общего назначения, в разработку которых большой вклад внесли японские специалисты. К ним относятся «Семь простых методов» (или «Семь инструментов качества»), включающие в себя контрольные листки; метод расслоения; графики; диаграммы Парето; диаграммы Исикавы;

гистограммы; контрольные карты [7,15].

В настоящее время по статистическим методам имеется обширная литература и пакеты прикладных компьютерных программ, по разработке которых отечественные научные школы по теории вероятностей занимают ведущее место в мире [21].

В настоящей работе рассмотрено 15 наиболее распространенных статистических методов, изложенных или отдельно, или сгруппированных в функциональные разделы:

1) описательная статистика, 2) планирование экспериментов, 3) проверка гипотез, 4) регрессионный анализ, 5) корреляционный анализ, 6) выборочный контроль, 7) факторный анализ, 8) анализ временных рядов, 9) статистическое установление допуска, 10) анализ точности измерений, 11) статистический контроль процессов, 12) статистическое регулирование процессов, 13) анализ безотказности, 14) анализ причин несоответствий, 15) анализ возможностей процесса (гистограммы), В табл. 1.1 приведены сферы использования статистических методов.

Наименования граф соответствует номеру статистического метода из выше- перечисленных.

Таблица 1.Статистические методы, используемые при контроле качества \ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 А + + + + Б + + + + В + + + + + + + + + Г + + + + Д + Е + + + + + + + + + + Ж + + + З + + + + + + И + + К + Л + + + + + М + + + + + + + Буквенная индексация строк соответствует следующим элементам системы качества по стандарту ISO 9001-94:

А – ответственность руководства, Б – анализ контракта, В – проектирование, Г – закупки, Д – идентификация продукции и прослеживаемость, Е – управление процессами, Ж – контроль и испытания, З – контрольное, измерительное и испытательное оборудование, И – действия с несоответствующей продукцией, К – регистрация данных, Л – внутренние проверки качества, М – подготовка кадров.

1.2. История развития статистических методов качества Первое восприятие статистических методов качества в виде выборки имеет многовековую историю. Еще несколько столетий тому назад покупатели зерна и хлопка проверяли свойства товара, прокалывая мешки с зерном или хлопком, чтобы взять пробу. Можно допустить, что в те времена не было научного расчета взятия проб, и следует предположить, что это было делом опыта, как продавцов, так и покупателей товара.

До тех пор пока ремесленник совмещал в себе функции и производителя, и контролера (до середины 19-го века), не было проблем с оценкой качества изготовленной продукции. Все изменилось с появлением разделения труда.

Рабочие первых фабричных мануфактур, способные выполнять простые операции процесса, не могли отвечать за качество своего труда, и тем более за качество готовой продукции. Введение должности контролера привело к необходимости нормирования функций контроля и со временем потребовало разработки научного подхода к оценке качества продукции. Стремление к производству высококачественной продукции привело к гипертрофированному раздуванию на промышленных предприятиях контрольного аппарата.

Применение статистических методов контроля качества труда произошло еще позже – в первой четверти 20-го века. Именно внедрение статистических методов позволило значительно сократить трудоемкость операций контроля и значительно снизить численность инспекторов (контролеров). Первое применение научных методов статистического контроля было зафиксировано в 1924 году, когда В.Шухарт использовал для определения доли брака продукции контрольные карты.

Вальтер Э. Шухарт с 1918 года работал инженером фирмы «Western Electric» (США) [20]. В 1925 году она была преобразована в фирму «Bell Telephone Laboratories». Шухарт проработал в ней до 1956 года (до выхода на пенсию). Основные его разработки в области статистического контроля внедрялись в первую очередь на этой фирме. В.Шухарт переключил внимание с допускового подхода к управлению качеством на подход, направленный на обеспечение стабильности процессов и уменьшение их вариаций. Его идеи до настоящего времени сохраняют актуальность. Кроме того, Шухарт высказал идею непрерывного улучшения качества, предложив цикл непрерывного улучшения процессов, носящий сегодня название «Цикла Шухарта – Деминга». В последние годы этот цикл получил дальнейшее развитие под воздействием Деминга и стал использоваться как инструмент командной работы по улучшению качества.

Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 16 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.