Інструментарій тотальної системи управління якістю

Зарубіжна практика тотального управління якістю напрацювала цілий ряд ефективних інструментів, які успішно використовуються при забезпеченні якості продукції. До таких інструментів відносять:

1) блок-схеми процесів;

2) контрольні карти;

3) діаграми Парето;

4) гістограми;

5) часові ряди (ряди динаміки);

6) діаграми розсіювання (кореляційні поля);

7) мозкові атаки;

8) причинно-наслідкові діаграми;

9) контрольні графіки.

Розглянемо сутність та сферу застосування деяких із перерахованих інструментів.

1. Блок-схема процесу (послідовність операцій, маршрутна карта тощо) є графічним відображенням послідовних стадій процесу, дозволяє наочно уявити про граму процесу й може бути корисною для розуміння взаємозв'язків між стадія ми процесу (рис. 1.1.)

Рис. 1.1. Схема процесу

2. Контрольна карта (або таблиця перевірок) є інформацією у динаміці про різні дефекти для аналізу кількості та частоти бракованих виробів (таблиця 1.1.).

Таблиця 1.1.

Контрольна карта

Дефекти	Кількість дефектів за числами місяця
				Усього
Неправильні: а) контур	І	ІІІ	ІІІ	ІІ
б) розмір	ІІІІ	ІІІІ	ІІІІ ІІ	ІІІІ І
в) глибина	ІІІ	І	І	І
г) маса	ІІІІ ІІІІ ІІІ	ІІІІ ІІІ	ІІІІ ІІІІ	ІІІІ ІІІІ ІІІ
д) поверхня	ІІ	ІІІ	І	І
Разом

3. Діаграма Парето. Вона відображає принцип Парето: серед усіх факторів, які впливають на ситуацію, лише декілька значною мірою забезпечують результат. Побудова діаграми Парето (рис. 1.2.) дає змогу виявити найсуттєвіші причини браку. В даному випадку – це порушення технологічної дисципліни і невдала конструкція оснащення, які дають 75% браку.

Рис. 1.2. Діаграма Парето для аналізу причин браку деталі:

1 – порушення технологічної дисципліни (45% усього браку);

2 – невдала конструкція технологічного оснащення (30% усього браку);

3 – дефекти сировини (12% усього браку);

4 – недосконала організація (5% усього браку);

5 – інші причини (8% усього браку).

4. Гістограма – це крива, яка побудована за крайніми верхніми точками розкиду статистичних даних відносно середнього значення (медіани). Гістограми характеризують нормальність розподілу. Розподіл може бути: нормальним (рис. 1.3. а); гостро-вершинним (рис. 1.3. б), плоско-вершинним (рис. 1.3. в), зміщеним вправо або вліво (рис. 1.3. г). Для оцінки гістограми використовуються наступні критерії: середнє квадратичне відхилення; коефіцієнти варіації, кореляції, асиметрії, ексцесу; критерії Фішера, Стьюдента тощо.

Рис. 1.3. Гістограми. Форми розподілу

5. Часовий ряд (або ряди динаміки) використовується в тих випадках, коли потрібно простим способом показати хід процесу в часі та ступінь відхилення показника від середньої лінії. Більш змістовною формою часового ряду є контрольний графік (рис. 1.4.). Аналіз рисунка підтверджує, що взагалі процес проходить нормально, однак не найкращим чином, оскільки є різні зміни контрольних показників. Тому потрібно налагодити систему "верстат-пристосування-інструмент-деталь" так, щоб включити значення показників у зону А.

Рис. 1.4. Контрольний графік

6. Для виявлення сили впливу (кореляції) одного фактора на інший і напряму взаємодії будують кореляційні поля (діаграми розсіювання, рис. 1.5.). Аналіз рис. 1.5. а, показує, що зв'язок між X_і і Y_і тісний, прямолінійний, а на рис. 1.5. б – тісний, гіперболічний.

Рис. 1.5. Кореляційні поля (діаграми розсіювання)

7. Мозкова атака використовується для того, щоб допомогти групі працівників розробити найбільшу кількість ідей із будь-якої проблеми за можливо найкоротший час.

8. Причинно-наслідкова діаграма (діаграма Ісікави, або діаграма “скелет риби”) є графічним відображенням результату структуризації проблеми на причини і наслідки відповідно до впливу різних факторів один на другого.

Перераховані інструменти ТQМ на підприємстві використовуються для її практичної реалізації через процедуру статистичного контролю якості (Statistical Quality Control - SQC). Процедура SQС на підприємстві повсякденно реалізується за допомогою комп'ютерної техніки на основі використання спеціального програмного забезпечення та методів математичної статистики. Ця процедура докладно вивчається у виробничому менеджменті. Тому спинимося лише на її концептуальних основах.

Процедура SQС поділяється на приймальний і статистичний контроль процесу.

1. Приймальний контроль (Acceptance Sampling) використовується для разового визначення якості певної партії готової продукції підприємства та вхідних ресурсів, що постачаються для нього (вхідний контроль). Він вимагає (за спеціальною методикою) вибірки певної кількості зразків, їх випробування і відповідних розрахунків, на основі яких робиться висновок про якість цієї продукції чи ресурсів.

На основі використання розглянутих інструментів ТQM приймаються рішення для їх подальшої реалізації за кінцевими результатами виробничого процесу. Приймальний контроль необхідно здійснювати як для сертифікації готової продукції, так і для вхідного контролю якості сировини, матеріалів, комплектуючих, напівфабрикатів, які постачаються на підприємство та у його підрозділи (внутрішній проміжний вхідний контроль).

2. Статистичний контроль процесу (Statistic Process Control) є постійним динамічним контролем усіх параметрів (якості), виконується безпосередньо в процесі виробництва продукції. Основною метою цього контролю є на дання працівникам і керівництву вчасної інформації про відповідність якості ви конання окремих операцій та стан предметів праці, що знаходяться у стадії перетворення, встановленим технічним вимогам, а також виявлення відхилень і передача сигналів для динамічного регулювання ходу виробничого процесу. Тобто статистичний контроль повинен носити попереджувальний характер. Це досягається проведенням спеціального вибіркового всебічного контролю виробничого процесу на кожній його операції та динамічним коригуванням його ходу (за допомогою інструментів ТQM) ще до появи надмірних відхилень або браку продукції.

Література:

1. Новицкий Н.И. Организация производства на предприятиях. Учебно-методическое пособие. – М.: Финансы и статистика, 2002.

2. Оучи У. Методы организации производства: Японский и американский подходы. Пер. с англ. / Науч. ред. Б.З. Мильнер и И.С. Олейник. – М.: Экономика, 1984.

3. Организация, планирование и управление промышленным предприятием. / Под ред. д.э.н., проф. Д.М. Крука. – М.: Экономика, 1982.

4. Организация, планирование и управление промышленным предприятием. / Под ред. С.Е. Каменицера, Ф.М. Русинова. – М.: Высшая школа, 1984.

5. Козловський В.О., Білоконний П.Г. Основи організації виробничого процесу. – К.: НМКВо, 1991.

6. Брянский Г.А. Статистические методы контроля качества продукции и процессов. – М.: 1987.

7. Управление качеством в металлургии. – М.: Металлургия 1979.

8. Организация контроля качества в промышленности США, - М.: изд. Иностраннной литературы, 1979.

9. Харрингтон Дж. Управление качеством в американских корпорациях. – М.: 1990.

10. Васильков В.Г. Організація виробництва: Навчальний посібник. – К.: КНЕУ, 2003

11. Пасічник О.К. Організація виробництва: Навчальний посібник. – К.: ЦУЛ, 2005