Статестические методы управления качеством (расслоение,диаграмма Парето,контрольные карты,схема Исикавы,контрольный листок,гистограмма,диаграмма рассеяния,схема процесса)

Статистические методы признаются важным условием рентабельного управления качеством. Методы, основанные на статистическом подходе, используются на всех этапах жизненного цикла изделий и наиболее часто применяются следующие:

- гистограммы;
- временные ряды;
- диаграммы Парето;
- причинно-следственные диаграммы;
- контрольные листки;
- контрольные карты;
- диаграммы рассеяния.
Эти методы получили название «Семь инструментов качества» [32].
Гистограммы используются в случае необходимости представить распределение данных о параметрах изделия с помощью столбикового графика. Аналогом гистограммы в теории вероятностей и математической статистике служит функция плотности вероятности, которая показывает частоту появления того или иного события. С помощью гистограммы можно получить информацию о категоризации измеряемых параметров изделия, оценить степень симметрии разброса данных относительно среднего значения, подобрать аппроксимирующее теоретическое распределение.
Временные ряды применяются для оценки изменения хода наблюдаемого события за определенный период времени. Такие ряды обладают большой наглядностью и очень просты при построении и использовании. Точки наносятся на график в том порядке, в котором они были получены. Построенная кривая в виде линейного графика иллюстрирует временной ход процесса и позволяет выявить существенные отклонения данного процесса, к примеру, от среднего значения или границ допусков. Типичный вид временного графика показан на рис. 4.5.
Диаграммы Парето используются в ситуациях, когда требуется представить относительную важность всех проблем или условий с целью выбора отправной точки для решения проблемы. Диаграмма
Парето представляет собой вертикальный столбиковый график, с помощью которого определяются рассматриваемые проблемы и порядок их решения. Построение таких диаграмм помогает привлечь внимание к действительно важным проблемам. Порядок построения диаграммы состоит из следующих этапов:
1) выбор сравниваемых проблем;
2) определение критериев для сравнения единиц измерения;
3) выбор периода времени для изучения;
4) группирование данных по категориям и сравнение критериев каждой группы;
5) перечисление категорий слева направо на горизонтальной оси в порядке уменьшения значения критерия.
Причинно-следственные диаграммы применяются для исследования и анализа всех возможных причин или условий. Такая диаграмма была разработана с целью представления соотношений между следствием, результатом и всеми возможными причинами, влияющими на них. Следствие, результат или проблема обычно обозначаются на правой стороне схемы, а главные воздействия (причины) - на левой. Такая диаграмма носит еще название диаграммы К. Исикавы, в честь японского ученого, ее разработавшего.

Контрольные листки (таблицы проверок) используются для сбора данных с целью изучения выборки наблюдений

Контрольные карты представляют собой нанесенные на график временные ряды с указанными верхними и нижними границами. На графике наносятся три линии, позволяющие понять происходящий процесс. Эти горизонтальные линии называются верхним контрольным пределом (ВКП), центральной линией (ЦЛ) и нижним контрольным пределом (НКП). С помощью этих линий можно проследить следующие зависимости:
- если слишком большое количество экспериментальных точек находится выше ВКП (ниже НКП), это означает, что с процессом происходит что-то неладное;
- если ряд экспериментальных точек находится между ЦЛ и ВКП (или ЦЛ и НКП), это также означает, что процесс требует вмешательства;
- если ряд экспериментальных точек имеет тенденцию повышения к ВКП, следует сделать вывод, что протекание процесса затруднено.
Контрольные карты бывают двух видов: одни отображают средние показатели процесса (х-диаграммы), а другие - стандартное отклонение (s-диаграммы). С помощью диаграмм можно определить причину возникшей проблемы: возможно, изменение параметров процесса происходит всякий раз при изменении штата работников (например, при пересменке). Причиной также может служить переход на зимнее время (или обратно), при котором служащие в течение нескольких дней привыкают к новому режиму работы.
Параметр ЦЛ является двойным средним значением. В х-диаграм- мах каждая точка представляет конкретный день, а среднее значение этой точки определяется на основе всех данных наблюдений, зафиксированных в этот день. Средние значения всех дней затем применяются для вычисления общего среднего - это и есть ЦЛ х-диаг- раммы. Центральная линия для s-диаграммы строится таким же образом, за исключением того, что вычисления начинаются со стандартного отклонения на каждый день, а затем определяется среднее значение всех этих показателей.
Диаграмма рассеяния применяется для оценки возможной связи между двумя переменными величинами. По диаграмме рассеяния можно установить корреляционную и регрессионную форму связи между параметрами процесса. Корреляция показывает, как в среднем изменяется поведение одной из переменных при возрастании (убывании) другой. Наиболее распространенной оценкой этого вида связи является выборочный коэффициент корреляции с пределами изменений от -1 до + 1. При высокой положительной связи (величина коэффициента корреляции составляет 0,8-1,0) можно считать, что увеличение одной из переменных приводит к возрастанию другой. В противном случае следует предположить, что возрастание одной из переменных дает уменьшение другой. При значениях коэффициента корреляции, близких к нулю, изменение одного из параметров не оказывает влияния на другой. При построении диаграмм рассеяния по одной из осей откладывают числовые значения первого параметра, по второй оси - значения другого параметра. Полученное «облако» рассеяния числовых данных позволяет визуально установить характер взаимосвязи между двумя переменными.
Регрессионный анализ, примененный к тем же самым данным, позволяет подобрать аппроксимирующую кривую, которая лучше всего описывает экспериментальные точки. В основе такого подбора лежит метод наименьших квадратов, минимизирующий сумму квадратов отклонений между опытными данными и значениями теоретической кривой. Построенная теоретическая зависимость дает возможность экстраполировать поведение оцениваемой зависимости за пределы наблюдений.
Перечисленные методы, относящиеся к статистическим, в настоящее время стандартизированы и рекомендуются для использования в работе по повышению качества. Кроме того, на начальной стадии работы часто применяются еще два метода: мозговая атака и схема процесса.
Мозговая атака (МА) - один из наиболее распространенных методов раскрепощения и активизации творческого мышления. Впервые этот метод был использован еще в 1939 г. в США как способ получения новых идей в условиях запрещения критики. Основная цель МА - это отделение процедуры генерирования идей в замкнутой группе специалистов от процесса анализа и оценки высказанных идей. Как правило, МА длится недолго (около 40 минут). Участникам предлагается высказывать любые идеи на заданную тему при регламенте до двух минут на выступление. Самый интересный момент МА - это наступление пика, когда идеи начинают «фонтанировать», т. е. происходит непроизвольная генерация гипотез участниками. При последующем анализе всего лишь 10-15 % идей оказываются значимыми, но среди них бывают весьма оригинальные. Оценивает результаты группа экспертов, не участвовавшая в генерации идей.
Схема процесса представляет собой графическое изображение последовательных стадий какого-либо процесса. Этот метод применяется в ситуациях, когда требуется проследить действительные или мысленные стадии процесса, через которые проходят изделие или услуга. При изучении схем различных процессов можно обнаружить те места, где на практике наиболее вероятно возникновение помех и сбоев. Группа специалистов, обладающих наибольшими знаниями о протекающем процессе, например, технологи, должны выполнить следующие действия:
- построить последовательную схему действующего процесса;
- построить такую же схему процесса, который должен протекать, если все будет работать нормально;
- сравнить две схемы, чтобы найти места различий, которые определяют точку с возможными отклонениями процесса.