WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 11 | 12 || 14 | 15 |   ...   | 25 |

Шаг 4 На данном этапе важно подчеркнуть, что группы по решению проблем должны тщательно исследовать собранную информацию, а не считать наиболее вескими самые очевидные факты. О таких данных и пойдет речь далее. На первый взгляд, проблема «Дефекты печати» кажется ключевой и подлежит рассмотрению в первую очередь. Нас, конечно, интересует, какие проблемы наиболее часто встречаются, но еще больше нас волнует, какие затраты они привносят.

Количество случаев К счастью, группа не пошла по пути наименьшего сопротивления и решила на данном этапе продолжить исследование информации. Группа выяснила, какие затраты связаны с возникновением каждой проблемы, и построила на основе этих данных новую диаграмму Парето. Получив информацию по издержкам, группа расположила данные по-новому: по убыванию величины расходов, а не количества случаев. Результаты разительно отличались от полученных ранее, и это ясно показывает приведенная ниже таблица 9.

Проблемы с незначительными расходами были также объединены под заголовком «Другие» и добавлена графа «Нарастающий итог», в которой суммировались расходы, вызванные каждой проблемой.

Таблица № Проблема Количество Расходы Доля в Нарастающий Доля, случаев руб. общем итог руб. % количестве случаев, % 1 Нарушение сроков 13 66 300 59 66 300 2 Дефекты печати 38 21 400 19 87 700 3 Повреждения при упаковке 7 10 500 10 98 200 4 Ошибки при верстке 12 5 900 5 104 100 5 Повреждения при перевозке 3 3 400 3 107 500 Другие: 12 4 200 111 700 6 Наклейки 2 1 900 7 Неправильный выбор бумаги 4 1 080 0,8 Проблемы с типографской 3 580 0,краской 9 Балансировка печатных 1 540 0,станков 10 Повреждения на конвейере 2 100 0, Всего: 85 111 700 111 100 80 60 50 40 30 20 10 Нарушение Дефекты Повреждения Ошибки Повреждения Другие Сроков печати при упаковке при верстке при перевозке Рис. 27. Столбиковая диаграмма накопленных расходов при возникновении различных проблем типографии Затем на основании новых данных построили кумулятивную кривую (диаграмму Парето).

Расходы руб.

100 % 111 100 80 % 80 60 60 % 50 40 40 % 30 20 20 % 10 Нарушение Дефекты Повреждения Ошибки Повреждения Другие Сроков печати при упаковке при верстке при перевозке Рис. 28. Диаграмма Парето расходов по различным проблемам типографии.

Вторая диаграмма Парето ясно показывает, какие проблемы являются приоритетными, если брать за основу расходы, связанные с ними.

В данном случае две категории расходов (20% от первоначального списка из категорий) составляли приблизительно 80 % суммарных расходов по всем проблемам, причем около 60 % всех расходов приходится на категорию «Нарушение сроков».

Приведенный приме еще раз подтверждает необходимость тщательного исследования всех полученных данных. Диаграмма Парето – это простой и наглядный способ выполнения таких работ, который имеется в арсенале методов решения проблем.

Построение диаграммы Парето состоит из следующих шагов:

1. Расположить данные в порядке убывания значений и просуммировать их.

2. Выделить часть данных, не имеющих приоритетного значения, под заголовком «Другие» и добавить графу «Нарастающий итог».

3. Подготовить оси для построения диаграммы и добавить справа дополнительную вертикальную ось для процентов.

4. Построить столбцы диаграммы и итоговую кривую.

Можно исследовать другие возможные варианты диаграммы Парето, построенные на тех же самых данных.

8.2. Гистограммы Одним из наиболее распространенных методов, помогающих интерпретировать данные по исследуемой проблеме, является гистограмма. Гистограммы позволяют исследовать различные статистические данные, такие как, например, заработная плата в фирме различных категорий работников, изменение роста людей, количество пенсионеров разного возраста и другие. В производстве – это распределение измеряемого параметра, определение размеров классов, причины дефектов, отказов и т. д.

Расходы руб.

Большая часть всех совокупностей данных подчиняется так называемому «нормальному» распределению [15]. Если собрать все данные о процессе, в котором все факторы (человек, машина, материал, метод и т. д.) строго постоянны, то они оказались бы одинаковыми. Однако в действительности невозможно сохранять постоянство всех факторов. Несмотря на стремление удержать на постоянном уровне условия, подлежащие изменениям, в показателях все-таки наблюдается рассеивание значений. Даже те несколько факторов, которые считаются постоянными, на самом деле будут изменяться. Такого рода рассеивания можно разделить на две категории:

• неизбежное рассеивание значений, • устранимое рассеивание значений.

Неизбежное рассеивание представляет собой случайные погрешности производства, которые возникают либо из-за колебаний в качестве сырья и материалов (в пределах допустимых отклонений), либо из-за изменений в условиях производства (также в пределах допустимых отклонений), устранять эту категорию рассеивания неэкономично.

Устранимое рассеивание представляет собой систематическую погрешность производства, которая возникает либо в результате использования нестандартного сырья и материалов, либо из-за нарушений технологического режима при выполнении операций, либо вследствие осуществления их по технологической документации, которая недоработана, либо в результате неожиданной разладки оборудования. Таким образом, это происходит по определенной причине и представляет собой устранимое явление, которое непременно следует устранять.

Построение диаграммы производится в несколько шагов. Рассмотрим построение гистограммы на конкретном примере [15].

Для исследования распределения диаметров стальных осей, изготовленных на токарном станке, были измерены диаметры 90 осей.

Шаг Необходимо по собранным данным вычислить величину выборочного размаха. Для этого следует выбрать наименьшее и наибольшее значения измеряемых величин.

Исходные данные представлены в таблице 10.

Таблица Номер Результаты измерений, см выборки 1 – 10 2,510 2,517 2,522 2,510 2,511 2,519 2,532 2,543 2,525 2,11 – 20 2,527 2,536 2,506 2,541 2,512 2,515 2,521 2,536 2,529 2,21 – 30 2,529 2,523 2,523 2,523 2,519 2,528 2,543 2,538 2,518 2,31 – 40 2,520 2,514 2,512 2,534 2,526 2,530 2,532 2,526 2,523 2,41 – 50 2,535 2,523 2,526 2,525 2,532 2,522 2,501 2,530 2,522 2,51 – 60 2,533 2,510 2,542 2,524 2,530 2,521 2,522 2,535 2,540 2,61 – 70 2,525 2,515 2,520 2,519 2,526 2,527 2,522 2,542 2,540 2,71 – 80 2,531 2,545 2,524 2,522 2,520 2,519 2,519 2,529 2,522 2,81 – 90 2,518 2,527 2,511 2,519 2,531 2,527 2,529 2,528 2,519 2,Наибольшие и наименьшие значения можно получить следующим образом: сначала надо найти наибольшее и наименьшее значения в каждой строке таблицы исходных данных, а затем взять самое большое из максимумов и самое маленькое из минимумов. Это и будет максимум и минимум всех наблюдаемых значений (табл. 11): 2,545 и 2,502, соответственно.

Выборочный размах равен разности между максимальным и минимальным значениями.

Таблица Номер Результаты измерения, см Макс. Миним.

образца в в строке строке 1 – 10 2,510 2,517 2,522 2,510 2,511 2,519 2,532 2,543 2,525 2,522 2,543 2,11 – 20 2,527 2,536 2,506 2,541 2,512 2,515 2,521 2,536 2,529 2,524 2,541 2,21 – 30 2,529 2,523 2,523 2,523 2,519 2,528 2,543 2,538 2,518 2,534 2,543 2,31 – 40 2,520 2,514 2,512 2,534 2,526 2,530 2,532 2,526 2,523 2,520 2,534 2,41 – 50 2,535 2,523 2,526 2,525 2,532 2,522 2,501 2,530 2,522 2,514 2,535 2,51 – 60 2,533 2,510 2,542 2,524 2,530 2,521 2,522 2,535 2,540 2,528 2,542 2,61 – 70 2,525 2,515 2,520 2,519 2,526 2,527 2,522 2,542 2,540 2,528 2,542 2,71 – 80 2,531 2,545 2,524 2,522 2,520 2,519 2,519 2,529 2,522 2,513 2,545 2,81 - 90 2,518 2,527 2,511 2,519 2,531 2,527 2,529 2,528 2,519 2,521 2,531 2,Далее необходимо разделить выборочный размах на интервалы равной ширины:

Шаг обычно делят от 5 до 20 интервалов. При числе наблюдений 11 и более используют более узкий интервал, при 99 наблюдениях и меньше – более широкий.

Теперь требуется по иному распределить данные, для этого готовят новую таблицу, куда заносят диапазон значений каждого интервала, среднюю точку, подсчет количества (частот) и саму частоту попаданий данных в соответствующий интервал.

Далее следует определить границы интервалов таким образом, чтобы они включали Шаг в себя наименьшее и наибольшее значения. Кроме того, важно, чтобы никакие значения наблюдений не попадали на границу интервала, для этого, если значения данных, например, имеют 2 знака после запятой, то нижняя граница будет иметь 3 знака после запятой (- 0,005) от соответствующего значения.

После этого следует убедиться в том, что первый интервал включает в себя наименьшее значение и что его граничное значение приходится на середину принятой единицы измерения (т. е. число 5 в следующем десятичном разряде). Далее, продолжая прибавлять выбранный интервал к предыдущему значению для получения второй границы, затем третьей и т. д., необходимо удостовериться, что последний интервал включает в себя максимальное значение.

Для получения частот надо подсчитать, какое количество значений из табл. попадает внутрь каждого из интервалов, и записать частоты, приходящиеся на каждый интервал, используя наклонные черточки, сгруппированные по пять, и записать в таблицу.

Шаг На данном шаге строится диаграмма. На листе в клеточку необходимо нанести горизонтальную ось, выбрать масштаб и нанести соответствующие интервалы (табл. 12). Далее строится вертикальная ось, на которой также выбирается масштаб в соответствии с максимальным значением частот.

Таблица Номер Класс Середина Подсчет частот Частота, f класса класса, х 1 2,5005 – 2,5055 2,503 / 2 2,5055 – 2,5105 2,508 //// 3 2,5105 – 2,5155 2,513 //// //// 4 2,5155 – 2,5205 2,518 //// //// //// 5 2,5205 – 2,5255 2,523 //// //// //// //// // 6 2,5255 – 2,5305 2,528 //// //// //// //// 7 2,5305 – 2,5355 2,533 //// //// 8 2,5355 – 2,5405 2,538 //// 9 2,5405 – 2,455 2,543 //// / Итого: Количество измерений: n = Наибольшее значение – 2,Наименьшее значение – 2,2,5 2,51 2,52 2,53 2,54 2,Диаметр оси, мм Рис. 29. Гистограмма распределения измерений Шаг Теперь необходимо проанализировать полученную гистограмму. Данная гистограмма (рис. 29) подчиняется нормальному распределению. То есть, предварительно можно сказать, что такой процесс встречается чаще всего.

Анализ гистограммы можно провести по трем направлениям.

1. Чтение гистограмм Не все данные подчиняются закону нормального распределения [15]. Есть и другие типичные варианты распределения, по которым мы можем судить о ходе процесса.

Частота Несимметричное Бимодальное Равномерное распределение распределение распределение Мультимодальное Распределение Распределение Распределение с обрывом слева с изолированным пиком Рис. 30. Варианты распределения данных Несимметричное распределение. Такая форма встречается, когда верхняя (нижняя) граница регулируется либо теоретически, либо по значению допуска или когда левое (правое) значение недостижимо.

Бимодальное распределение. Такая форма встречается, когда смешиваются два распределения с далеко отстоящими средними значениями.

Равномерное распределение. Такая форма встречается в смеси нескольких распределений, имеющих различные средние.

Мультомодальное распределение. Такая форма встречается, когда число единичных наблюдений, попадающих в класс, колеблется от класса к классу или когда действует определенное правило округления данных.

Распределение с обрывом слева (или справа). Это одна из тех форм, которые часто встречаются при 100%-ном контроле изделий из-за плохой воспроизводимости процесса, а также когда проявляется резко выраженная положительная (отрицательная) симметрия.

Распределение с обрывом слева. Это форма, которая появляется при наличии малых включений данных из другого распределения, как, скажем, в случае нарушения нормальности процесса, появления погрешности измерения или просто включения данных из другого процесса.

2. Вариабельность процесса Вариабельность (или изменчивость) присуща всем природным явлениям, всем техническим и технологическим процессам, а также всем организационным структурам. На выходе любого процесса мы всегда получаем не строго одно и то же значение, а набор значений, группирующихся вокруг некоторого значения (при условии, что с процессом все в порядке, это значение будет совпадать с номиналом). Эти отклонения называют вариациями, а общее название, описывающее эту ситуацию – вариабельность.

Гистограмма распределения данных всегда имеет верхнюю и нижнюю границы допуска. Если даже все столбики данных укладываются внутри этих границ, то можно судить о степени вариабельности. Чем число столбиков меньше и оно приближается к номинальному значению, тем лучше для процесса, значит он стабилен. Если столбики гистограммы присутствуют на всем интервале между верхней и нижней границами допуска – процесс необходимо улучшать.

Кому и когда необходимо вмешиваться в процесс Когда все столбики укладываются в пределах границ допуска – это значит, что имеют место общие причины вариаций. Они связаны с неабсолютной точностью поддержания параметров и условий осуществления процесса, а также условий на входе и выходе и т. д.

Другими словами, это результат совместного воздействия большого числа случайных факторов, каждый из которых вносит небольшой вклад в результирующую вариацию и влияние которых почти невозможно отделить друг от друга. В этом случае для уменьшения вариабельности необходимо совершенствовать сам процесс, т. е. это могут осуществить только высшие руководители.

В случае, когда какие-то столбики выходят за границы верхнего и нижнего допуска следует искать специальные причины вариаций, которые возникают из-за внешних воздействий по отношению к процессу и которые не являются его неотъемлемой частью.

Другими словами, это те причины, которые возникают в результате конкретных случайных воздействий на процесс, причем именно данная конкретная причина и приводит к данному конкретному отклонению параметров или характеристик процесса от заданных значений. В этом случае причину необходимо определить и устранить непосредственно на рабочем месте. Такие причины отклонений не требуют вмешательства в систему.

Pages:     | 1 |   ...   | 11 | 12 || 14 | 15 |   ...   | 25 |



© 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.