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, 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 XIX в.), 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.
Статистические методы контроля качества труда стали использовать еще позже — в первой четверти XX в. Именно их внедрение позволило значительно сократить трудоемкость операций контроля и значительно снизить численность инспекторов (контролеров). Первое применение научных методов статистического контроля было зафиксировано в 1924 г., когда В. Шухарт использовал для определения доли брака продукции контрольные карты.
Вальтер Э. Шухарт с 1918 г. работал инженером фирмы Western Electric (США). В 1925 г. она была преобразована в фирму Bell Telephone Laboratories. В. Шухарт проработал в ней до 1956 г. (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, он высказал идею непрерывного повышения качества, предложив цикл непрерывного улучшения процессов, носящий сегодня название «цикл Шухарта — Деминга». В последние годы этот цикл получил дальнейшее развитие под воздействием Деминга и стал использоваться как инструмент командной работы по улучшению качества.
Одновременно с В. Шухартом в той же фирме в середине 20-х гг. инженером Г.Ф. Доджем была предложена теория приемочного контроля, получившая вскоре мировую известность. Основы этой теории были изложены в 1944 г. в его совместной с Х.Г. Роллингом работе “Sampling Inspection Tables – Single and Double Sampling”.
Большой вклад в систему обеспечения качества контроля в середине XX в. внесли американские ученые Д. Нойман, Э. Пирсон, Е. Фишер. Среди их разработок наибольшую известность получила теория проверки статистических гипотез. Можно отметить, что сегодня без знания теории ошибок первого и второго рода невозможна рациональная оценка выбранного метода статистического контроля [16].
Во время Второй мировой войны нехватка ресурсов заставил искать новые методы контроля с возможно малым числом проверяемых изделий, особенно при разрушающем контроле. В 40-х гг. XX в А. Вальд (США) разработал теорию последовательного анализа и статистическую теорию принятия решений. Применение теории последовательного анализа было настолько эффективно (расходы на контроль при прежней вероятности ошибок снижаются до 60% по сравнению с традиционными методами), что в США она была объявлена секретным документом и опубликована только после окончания войны.
Большое влияние на становление статистических методов контроля как философии качества оказал Эдвард Деминг (США). В начале 50-х гг. Э. Деминг проводил широкомасштабное обучение японских специалистов новым методам обеспечения качества, особое внимание при этом обращая на статистические методы управления им. Его деятельность была настолько успешной, что уже в 60-х гг. американцам пришлось уступить японским фирмам значительную часть рынков сбыта, в том числе и в самих США.
Американское научное влияние на совершенствование систем обеспечения качества привело к созданию японской научной школы в области качества, среди представителей которой следует прежде всего отметить К. Исикаву и Г. Тагути, внесших большой вклад в развитие статистических методов в управлении качеством. Так, Каору Исикава впервые в мировой практике предложил оригинальный графический метод анализа причинно-следственных связей, получивший название «диаграмма Исикавы». Сегодня практически невозможно найти такую область деятельности по решению проблем качества, где бы не применялась диаграмма К. Исикавы.
Внесли свой научный вклад в развитие статистических методов и советские ученые: В.И. Романовский, Е.Е. Слуцкий, Н.В. Смирнов, Ю.В. Линник и др. Так, например, Н.В. Смирнов заложил основы теории непараметрических рядов, а Е.Е. Слуцкий опубликовал несколько важных работ по статистике связанных стационарных рядов. Особенно интенсивно в СССР разрабатывались статистические методы исследования и контроля качества в массовом производстве, методы планирования эксперимента (Ю.П. Адлер и др.).
В 50—70-х гг. XX в. на ряде предприятий оборонного комплекса СССР активно проводились (под влиянием японского опыта по повышению качества) работы по внедрению систем управления качеством (в Саратове — БИП, в Горьком — КАНАРСПИ, в Ярославле — НОРМ, во Львове — КСУКП и др.), в которых статистические методы в области приемочного контроля и регулирования технологических процессов занимали важное место в предупреждении дефектов продукции.
В последние годы можно отметить работы российского ученого в области качества В.А. Лапидуса. Им опубликован ряд трудов по теории и практике управления качеством с учетом вариаций и неопределенности, в которых изложен «принцип распределения приоритетов», позволяющий оптимально выстроить отношения поставщика и потребителя с позиции обеспечения качества. Ему же принадлежит новый подход к управлению качеством, названный «гибким методом статистического управления», который математически опирается на теорию нечетких множеств.
И все же можно отметить определенный застой российской научной школы математической статистики, связанный, вероятно, с отсутствием (надеемся, что временным) спроса на научный заказ по применению новых статистических методов обеспечения качества продукции.