На чем основаны статистические методы контроля качества. Статистические методы контроля качества. Смотреть что такое "статистический контроль качества" в других словарях

Введение

Важнейшим источником роста эффективности производства является постоянное повышение технического уровня и качества выпускаемой продукции. Для технических систем характерна жесткая функциональная интеграция всех элементов, поэтому в них нет второстепенных элементов, которые могут быть некачественно спроектированы и изготовлены. Таким образом, современный уровень развития НТП значительно ужесточил требования к техническому уровню и качеству изделий в целом и их отдельных элементов. Системный подход позволяет объективно выбирать масштабы и направления управления качеством, виды продукции, формы и методы производства, обеспечивающие наибольший эффект усилий и средств, затраченных на повышение качества продукции. Системный подход к улучшению качества выпускаемой продукции позволяет заложить научные основы промышленных предприятий, объединений, планирующих органов.

В отраслях промышленности статистические методы применяются для проведения анализа качества продукции и процесса. Анализом качества является анализ, посредством которого с помощью данных и статистических методов определяется отношение между точными и замененными качественными характеристиками. Анализом процесса является анализ, позволяющий уяснить связь между причинными факторами и такими результатами, как качество, стоимость, производительность и т.д. Контроль процесса предусматривает выявление причинных факторов, влияющих на бесперебойное функционирование производственного процесса. Качество, стоимость и производительность являются результатами процесса контроля.

Статистические методы контроля качества продукции в настоящее время приобретают все большее признание и распространение в промышленности. Научные методы статистического контроля качества продукции используются в следующих отраслях: в машиностроении, в легкой промышленности, в области коммунальных услуг.

Основной задачей статистических методов контроля является обеспечение производства пригодной к употреблению продукции и оказание полезных услуг с наименьшими затратами.

Статистические методы контроля качества продукции дают значительные результаты по следующим показателям:

· повышение качества закупаемого сырья;

· экономия сырья и рабочей силы;

· повышение качества производимой продукции;

· снижение затрат на проведение контроля;

· снижение количества брака;

· улучшение взаимосвязи между производством и потребителем;

· облегчение перехода производства с одного вида продукции на другой.

Главная задача – не просто увеличить качество продукции, а увеличить количество такой продукции, которая была бы пригодной к употреблению.

Два основных понятия в контроле качества – это измерение контролируемых параметров и их распределение. Для того чтобы можно было судить о качестве продукции необязательно измерить такие параметры, как прочность материала, бумаги, масса предмета, качество окраски и т.д.

Второе понятие – распределение значений контролируемого параметра – основано на том, что нет двух совершенно одинаковых по величине параметров у одних и тех же изделий; по мере того, как измерения становятся все более точными, в результатах измерений параметра обнаруживаются небольшие расхождения.

Изменчивость «поведения» контролируемого параметра бывает 2 видов. Первый случай – когда значения его составляют совокупность случайных величин, образующихся в нормальных условиях; второй – когда совокупность его случайных величин образуется в условиях, отличных от нормальных под действием определенных причин.

1. Статистический приемочный контроль по альтернативному признаку

Потребитель, как правило, не имеет возможности контролировать качество продукции в процессе ее изготовления. Тем не менее, он должен быть уверен, что получаемая им от изготовителя продукция соответствует установленным требованиям, и, если это не подтвердится, он вправе потребовать от изготовителя замены брака или устранения дефектов.

Основным методом контроля поступающих потребителю сырья, материалов и готовых изделий является статистический приемочный контроль качества продукции.

Статистический приемочный контроль качества продукции – выборочный контроль качества продукции, основанный на применении методов математической статистики для проверки качества продукции установленным требованиям.

Если при этом объем выборки становится равным объему всей контролируемой совокупности, то такой контроль называют сплошным. Сплошной контроль возможен только в тех случаях, когда в процессе контроля качество продукции не ухудшается, в противном случае выборочный контроль, т.е. контроль определенной небольшой части совокупности продукции, становится вынужденным.

Сплошной контроль проводится, если к тому нет особых препятствий, в случая возможности наличия критического дефекта, т.е. дефекта, наличие которого полностью исключает использование продукции по назначению.

Можно проверить все изделия также и при следующих условиях:

· партия изделий или материала невелика;

· качество входного материала плохое или о нем ничего не известно.

Можно ограничиться проверкой части материала или изделий, если:

· дефект не вызовет серьезной неисправности оборудования и не создает угрозу жизни;

· изделия используются группами;

· бракованные изделия можно обнаружить на более поздней стадии сборки.

В практике статистического контроля генеральная доля q неизвестна и ее следует оценить по результатам контроля случайной выборки объемом n изделий, из которых m дефектных.

Под планом статистического контроля понимают систему правил, указывающих методы отбора изделий для проверки, и условия, при которых партию следует примять, забраковать или продолжить контроль.

Различают следующие виды планов статистического контроля партии продукции по альтернативному признаку:

одноступенчатые планы, согласно которым, если среди n случайно отобранных изделий число дефектных m окажется не больше приемочного числа С (mC), то партия принимается; в противном случае партия бракуется;

двухступенчатые планы, согласно которым, если среди n1 случайно отобранных изделий число дефектных m1 окажется не больше приемочного числа C1 (m1C1), то партия принимается; если m11, где d1 – браковочное число, то партия бракуется. Если же C1 m1 d1, то принимается решение о взятии второй выборки объемом n2. Тогда, если суммарное число изделий в двух выборках (m1 + m2) C2, то партия принимается, в противном случае партия бракуется по данным двух выборок;

многоступенчатые планы являются логическим продолжением двухступенчатых. Первоначально берется партия объемом n1 и определяется число дефектных изделий m1. Если m1≤C1, то партия принимается. Если C1p m1 d1 (D1C1+1), то партия бракуется. Если C1m1d1, то принимается решение о взятии второй выборки объемом n2. Пусть среди n1 + n2 имеется m2 дефектных. Тогда, если m2c2, где c2 – второе приемочное число, партия принимается; если m2d2 (d2 c2 + 1), то партия бракуется. При c2 m2 d2 принимается решение о взятии третьей выборки. Дальнейший контроль проводится по аналогичной схеме, за исключением последнего k-того шага. На k-м шаге, если среди проконтролированных изделий выборки оказалось mk дефектных и mkck, то партия принимается; если же m k ck, то партия бракуется. В многоступенчатых планах число шагов k принимается, что n1 =n2=…= nk;

последовательный контроль, при котором решение о контролируемой партии принимается после оценки качества выборок, общее число которых заранее не установлено и определяется в процессе которая по результатам предыдущих выборок.

Одноступенчатые планы проще в смысле организации контроля на производстве. Двухступенчатые, многоступенчатые и последовательные планы контроля обеспечивают при том же объеме выборки большую точность принимаемых решений, но они более сложны в организационном плане.

Задача выборочного приемочного контроля фактически сводится к статистической проверке гипотезы о том, что доля дефектных изделий q в партии равна допустимой величине qo, т.е. H0:q = q0.

Задача правильного выбора плана статистического контроля состоит в том, чтобы сделать ошибки первого и второго рода маловероятными. Напомним, что ошибки первого рода связаны с возможностью ошибочно забраковать партию изделий; ошибки второго рода связаны с возможностью ошибочно пропустить бракованную партию.

2. Стандарты статистического приемочного контроля

Для успешного применения статистических методов контроля качества продукции большое значение имеет наличие соответствующих руководств и стандартов, которые должны быть доступны широкому кругу инженерно-технических работников. Стандарты на статистический приемочный контроль обеспечивают возможность объективно сравнивать уровни качества партий однотипной продукции как во времени, так и по различным предприятиям.

Остановимся на основных требованиях к стандартам по статистическому приемочному контролю.

Прежде всего, стандарт должен содержать достаточно большое число планов, имеющих различные оперативные характеристики. Это важно, так как позволит выбирать планы контроля с учетом особенностей производства и требований потребителя к качеству продукции. Желательно, чтобы в стандарте были указаны различные типы планов: одноступенчатые, двухступенчатые, многоступенчатые, планы последовательного контроля и т.д.

Основными элементами стандартов по приемочному контролю являются:

1. Таблицы планов выборочного контроля, применяемые в условиях нормального хода производства, а также планов для усиленного контроля в условиях разладок и для облегчения контроля при достижении высокого качества.

2. Правила выбора планов с учетом особенностей контроля.

3. Правила перехода с нормального контроля на усиленный или облегченный и обратного перехода при нормальном ходе производства.

4. Методы вычисления последующих оценок показателей качества контролируемого процесса.

В зависимости от гарантий, обеспечиваемых планами приемочного контроля, различают следующие методы построения планов:

устанавливают значения риска поставщика и риска потребителя и выдвигают требование, чтобы оперативная характеристика P(q) прошла приблизительно через две точки: q0, α и qm, где q0 и qm – соответственно приемлемый и браковочный уровни качества, Этот план называют компромиссным, так как он обеспечивает защиту интересов как потребителя, так и поставщика. При малых значениях α и β объем выборки должен быть большим;

выбирают одну точку на кривой оперативной характеристики и принимают одно или несколько дополнительных независимых условий.

Первая система планов статистического приемочного контроля, нашедшая широкое применение в промышленности, была разработана Доджем и Ролигом. Планы этой системы предусматривают сплошной контроль изделий из забракованных партий и замену дефектных изделий годными.

Во многих странах получил распространение американский стандарт МИЛ-СТД-ЛО5Д. Отечественный стандарт ГОСТ-18242–72 по построению близок к американскому и содержит планы одноступенчатого и двухступенчатого приемочного контроля. В основу стандарта положено понятие приемлемого уровня качества (ПРУК) q0, которое рассматривается как максимально допустимая потребителем доля дефектных изделий в партии, изготовленной при нормальном ходе производства. Вероятность забраковать партию с долей дефектных изделий, равной q0, для планов стандарта мала и уменьшается по мере возрастания объема выборки. Для большинства планов не превышает 0,05.

При контроле изделий по нескольким признакам стандарт рекомендует классифицировать дефекты на три класса: критические, значительные и малозначительные.

3. Контрольные карты

Одним из основных инструментов в обширном арсенале статистических методов контроля качества являются контрольные карты. Принято считать, что идея контрольной карты принадлежит известному американскому статистику Уолтеру Л. Шухарту. Она была высказана в 1924 г. и обстоятельно описана в 1931 г. Первоначально они использовались для регистрации результатов измерений требуемых свойств продукции. Выход параметра за границы поля допуска свидетельствовал о необходимости остановки производства и проведении корректировки процесса в соответствии со знаниями специалиста, управляющего производством.

Это давало информацию о том, когда кто, на каком оборудовании получал брак в прошлом.

Однако, в этом случае решение о корректировке принималось тогда, когда брак уже был получен. Поэтому важно было найти процедуру, которая бы накапливала информацию не только для ретроспективного исследования, но и для использования при принятии решений. Это предложение опубликовал американский статистик И. Пейдж в 1954 г. Карты, которые используются при принятии решений называются кумулятивными.

Контрольная карта состоит из центральной линии, двух контрольных пределов (над и под центральной линией) и значений характеристики (показателя качества), нанесенных на карту для представления состояния процесса.

В определенные периоды времени отбирают (все подряд; выборочно; периодически из непрерывного потока и т.д.) n изготовленных изделий и измеряют контролируемый параметр.

Результаты измерений наносят на контрольную карту, и в зависимости от этого значения принимают решение о корректировке процесса или о продолжении процесса без корректировок.

Сигналом о возможной разналадке технологического процесса могут служить:

выход точки за контрольные пределы (точка 6); (процесс вышел из-под контроля);

расположение группы последовательных точек около одной контрольной границы, но не выход за нее (11, 12, 13, 14), что свидетельствует о нарушении уровня настройки оборудования;

сильное рассеяние точек (15, 16, 17, 18, 19, 20) на контрольной карте относительно средней линии, что свидетельствует о снижении точности технологического процесса.

Верхний предел

Центральная линия

Нижний предел

6 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Номер выборки

Заключение

Все большее освоение новой для нашей страны экономической среды воспроизводства, т.е. рыночных отношений, диктует необходимость постоянного улучшения качества с использованием для этого всех возможностей, всех достижений прогресса в области техники и организации производства.

Наиболее полное и всестороннее оценивание качества обеспечивается, когда учтены все свойства анализируемого объекта, проявляющиеся на всех этапах его жизненного цикла: при изготовлении, транспортировке, хранении, применении, ремонте, тех. обслуживании.

Таким образом, производитель должен контролировать качество продукции и по результатам выборочного контроля судить о состоянии соответствующего технологического процесса. Благодаря этому он своевременно обнаруживает разладку процесса и корректирует его.

Список используемой литературы

1. ГембрисС. Геррманн Й., «Управление качеством», Омега-Л СмартБук, 2008 г.

2. Шевчук Д.А., «Контроль качества», Гросс-Медиа., М., 2009 г.

3. Электронный учебник «Контроль качества»

Раздел математич. статистики, методы к-рого используются в промышленности для определения фактически достигнутого уровня качества, тенденций его изменений и выработки обоснованных воздействий на технологич. процесс. Качество массовой промышленной продукции характеризуется совокупностью свойств, представимых в виде набора чисел или функций. Требуемый уровень качества определяется государственными стандартами (ГОСТ), в к-рых даны правила оценки фактич. уровня показателей качества. Использование ГОСТа необходимо, т. к. принимаемые по результатам контроля решения связаны с реальными затратами и затрагивают интересы производственных коллективов. Методы С. к. к. играют важную роль в общей системе мероприятий по управлению качеством массовой промышленной продукции. Это обусловлено в первую очередь тем, что изменчивость числовых характеристик основных показателей качества изделий носит случайный . Стремление сделать контроль более объективным, не имеющим систематич. ошибок, приводит к необходимости использования методов рандомизации, что также обусловливает необходимость использования вероятностных и статистич. методов.
Математич. методы, используемые в С. к. к., разнообразны. Наиболее часто используются методы С. к. к. непрерывного потока массовой продукции в процессе ее изготовления с целью выявления нежелательных отклонений и необходимости соответствующих подналадок оборудования.
Пусть { О t }-последовательность изделий, t= 1, 2, .... В результате контроля изделию О t сопоставляется При контроле по альтернативному признаку если изделие О t - годное, и если изделие О t - дефектное. Дефектные изделия исключаются. Текущий контроль по планам Доджа П (f, i ) описывается следующей системой правил. Контроль начинается сплошной проверкой изделий последовательности { О t }. к-рая проводится до тех пор, пока не встретится серия из iгодных изделий. Далее, каждое последующее изделие отбирается на контроль случайно с вероятностью f, 0 Тогда средняя доля контролируемых изделий по плану П (f, i) равна

f(q) = f -1

При выборе подходящих значений f, i используется значение уровня предельного среднего выходного качества

где

условная вероятность того, что изделие окажется дефектным, при условии, что оно не- было проконтролировано (см. , ).
В тех случаях, когда контроль последовательности изделий {O t }ведется по количественному признаку, значения результатов контроля рассматриваются как . В основных ГОСТах исходят из допущения, что в отсутствии разладок значения образуют взаимно независимых нормально распределенных случайных величин. Проверка исходных допущений о типе закона распределения является необходимым предварительным условием эффективного использования контроля по количественному признаку. Наличие разладок приводит либо к появлению тренда - систематич. увеличения (уменьшения) средних значений либо к увеличению дисперсии и т. п. С целью выявления подобных нарушений (разладок) самое широкое применение находят методы С. к. к., использующие контрольные карты (к. к.). На к. к. (см. рис.) по оси абсцисс откладывается номер kконтролируемой выборки по оси ординат откладывается значение величины y k определяемой значениями
Обычно пневелико, В качестве показателей y k часто используются: значение медиана, оценка дисперсии размах и т. д. На к. к. предварительно наносятся две линии: верхняя регулирования (ВГР) и нижняя граница регулирования (НГР). Если значение y k окажется выше или ниже этих границ, то требуется произвести воздействие на технологич. процесс с целью восстановления его стабильности.

К. к. были предложены У. Шухартом . В настоящее время (1984) используются разнообразные варианты к. к. (см. , ). Наличие различных типов к. к. обусловлено тем, что они не одинаково эффективны для выявления различных разладок. Так, для выявления скачкообразных изменений средних значений более эффективными по сравнению с к. к., показанными на рис., могут оказаться так называемые к. к. накопленных сумм. Точный расчет различных характеристик к. к., напр. среднего времени запаздывания в выявлении определенного типа разладок, является трудной задачей, требующей большого объема вычислений, что, как правило, возможно лишь с использованием ЭВМ.
В тех случаях, когда контролируемая продукция разбита на совокупности - партии, широкое применение находят методы статистического приемочного контроля.

Лит. : Dodgе H. P., л.Ann. Math. Statistics

Математическая энциклопедия. - М.: Советская энциклопедия . И. М. Виноградов . 1977-1985 .

Смотреть что такое "СТАТИСТИЧЕСКИЙ КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА" в других словарях:

Статистический контроль качества - 43. Статистический контроль качества Контроль качества, при котором используются статистические методы Источник: ГОСТ 15895 77: Статистические методы управления качеством продукции. Термины и определения …

статистический контроль качества - statistinė kokybės kontrolė statusas T sritis Standartizacija ir metrologija apibrėžtis Kokybės kontrolė, kai taikomi matematinės statistikos metodai. atitikmenys: angl. statistical quality control vok. statistische Qualitätskontrolle, f rus.… …

статистический контроль качества - statistinė kokybės kontrolė statusas T sritis Standartizacija ir metrologija apibrėžtis Kokybės kontrolės dalis, kai tiriant, apdorojant ir įvertinant tyrimo rezultatus taikomi statistiniai metodai. atitikmenys: angl. statistical quality control… … Penkiakalbis aiškinamasis metrologijos terminų žodynas

статистический контроль качества - statistinė kokybės kontrolė statusas T sritis chemija apibrėžtis Kontrolė, kai tiriant, apdorojant ir įvertinant tyrimo rezultatus taikomi statistiniai metodai. atitikmenys: angl. statistical quality control rus. статистический контроль качества … Chemijos terminų aiškinamasis žodynas

Раздел матем. статистики, методы к рого используются в пром сти для определения фактически достигнутого уровня качества продукции, тенденций его изменений и выработки обоснов. воздействий на технологич. процесс. Качество массовой пром. продукции… … Большой энциклопедический политехнический словарь

Статистический приемочный контроль качества продукции - 86. Статистический приемочный контроль качества продукции Выборочный контроль качества продукции, основанный на применении методов математической статистики для проверки соответствия качества продукции установленным требованиям и принятия решения … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

- (quality control) Систематическая проверка изделий, образца изделия в линии либо на различных этапах производства. Цель проверки заключается в том, чтобы убедиться в поддержании всех требуемых стандартов и непревышении отклонениями допустимых… … Словарь бизнес-терминов

контроль качества - контроль всех параметров и свойств изделий и/или их составных частей с целью определения их соответствия техническим требованиям; Смотри также: Контроль феррозондовый контроль разрушающий контроль … Энциклопедический словарь по металлургии

КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА - система проверки изделий на их соответствие образцу, принятому за эталон, реализуемая на различных стадиях производства. В ходе проверки выявляется соответствие отклонений допустимым пределам, в массовом производстве проводится статистический… … Большой бухгалтерский словарь

ГОСТ Р 50779.52-95: Статистические методы. Приемочный контроль качества по альтернативному признаку - Терминология ГОСТ Р 50779.52 95: Статистические методы. Приемочный контроль качества по альтернативному признаку оригинал документа: Допустимые планы или схема СПК поставщика план или схема контроля, удовлетворяющие ограничению на риск… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

Книги

• Промышленная статистика. Контроль качества, анализ процессов, планирование экспериментов в пакете STATISTICA , Халафян А.А.. Настоящее издание посвящено описанию статистических методов, которые позволяют при ограниченных объемах анализируемых изделий с заданной степенью точности и достоверности судить о состоянии…

Статистический контроль процессов возник в 1931 г. Он был предложен ученым Вальтером Шухартом в книге “Экономический контроль качества производимой продукции”. В то время Шухарт работал статистиком в компании Bell Laboratories. Он заметил, что в производственных процессах существуют такие данные, которые, после статистической обработки, могут сигнализировать, находится ли процесс под контролем или в нем возникли какие-либо отклонения (вызванные причинами, не являющимися неотъемлемой характеристикой процесса). Контрольные листки и контрольные карты, которые используются в настоящее время, основаны на работах Шухарта. В статистическом контроле процессов может потребоваться использование любого из статистических методов, о которых рассказывалось в пункте 3.4 “Методы анализа качества”.

Хотя статистический контроль процессов первоначально использовался только для производственных процессов, он может применяться практически к любым процессам. Все, что делается сотрудниками может рассматриваться как процессы. На каждый процесс влияет множество факторов (используемое оборудование, материалы, методы и рабочие инструкции, измерения и сотрудники, занятые в процессе). Если кроме этого на процесс ничего не влияет, а все указанные факторы работают безупречно и как должны, то процесс статистически контролируем. Это означает, что никакие побочные причины не воздействуют на процесс. Все сбои устранены. Согласно положению Шухарта, это не означает, что все 100% выпускаемой продукции будут безупречными, что в процессе нет вариаций. Каждому процессу присущи естественные вариации и отклонения, влияющие на выход Они составляют 3 единицы дефектной продукции на 1000 (под дефектной здесь понимается продукция, выходящая за допустимые пределы ‑ ±3s).

То, что каждому процессу присущи естественные вариации, можно проиллюстрировать следующим образом: например, диаметры вытачиваемых на станке цилиндров редко будут равны ровно 17 мм. Их значение будет варьироваться вокруг 17 мм хотя бы в пределах точности измерительного прибора и контрольного оборудования. На самом деле, будет еще много неотъемлемых от процесса причин, вызывающих это варьирование.

В статистическом контроле процессов с помощью статистических методов (и только!) определяется, какие отклонения от идеала являются нормальными для данного процесса (не следует путать эти “нормальные” отклонения с техническими характеристиками оборудования, естественно, технические характеристики влияют на процесс, но эти “нормальные” отклонения определяются статистически).

Статистический контроль процессов не исключает полностью вариации и отклонения продукции от идеальной в процессах. Но он позволяет контролировать процесс и отличать естественные вариации, присутствующие во всех процессах, от сбоев, вызванных какими-то дополнительными причинами. Он является основой для улучшения процесса и бездефектного производства. После того, как все причины сбоев выявлены и устранены и осталась только естественная вариация, считается, что процесс находится в состоянии статистического контроля. Когда это состояние достигнуто, процесс является стабильным и 99.73% продукции не выходят за статистические пределы контроля (верхний и нижний контрольные пределы, они уже упоминались в пункте 3.4.8. “Контрольная карта”). Только после этого можно заниматься улучшением процесса. Итак:

Статистический контроль процессов ‑ это статистический метод разделения вариаций, вызванных сбоями в процессе от “естественных” вариаций, являющихся неотъемлемой частью процесса. Целью статистического контроля процессов является выявить и устранить сбои и установить и поддерживать стабильность процесса, сделав возможным дальнейшие улучшения.

Статистический контроль процессов, являясь частью всеобщего управления качеством, позволяет повысить качество продукции и сократить издержки. Статистический контроль процессов делает значительно более эффективными следующие процессы:

· Контроль вариаций.

· Непрерывное улучшение.

· Предсказуемость процессов.

· Устранение потерь.

· Выборочный контроль продукции.

Рассмотрим, что дает статистический контроль процессов в этих процессах.

Контроль вариаций

Как уже говорилось, на процесс влияют два типа факторов ‑ сбои и естественные причины. Статистический контроль процессов позволяет отличить одно от другого. Улучшением процесса является только устранение или минимизация естественных причин. Оно возможно после того, как устранены сбои, иначе сбои не позволяют оценить эффект улучшения.

В отсутствии сбоев распределение количества продукции по значению какой-либо характеристики относительно ее требуемого значения представляет собой колоколообразную кривую. Как строится такое распределение, подробно описано в пункте 3.4.9. “Гистограмма”. Значения этой характеристики у 99.73% единиц продукции не выходят за границу ±3s (рис. 3.9 а). Если в процессе произошел сбой, то большее количество продукции выходит за границу ±3s (рис. 3.9 б). В общем случае в процессе со сбоем не обязательно распределение имеет вид колоколообразной кривой.

Непрерывное улучшение

Для улучшения качества продукции необходимо улучшения процессов ее создания. Улучшение процесса заключается в улучшении его естественных характеристик. Оно может проводиться только после того, как все сбои устранены. При этом само улучшение будет контролируемым и будет возможно создание контрольных листков и контрольных карт для оценки эффектов улучшения. Результаты улучшения процесса можно графически представить как на рис. 3.9 в.

Рис. 3.9 Распределение значений диаметра вытачиваемых цилиндров относительно требуемого значения

Предсказуемость процессов

Статистический контроль процессов позволяет сделать процессы стабильными, повторяемыми и предсказуемыми. Когда процесс находится под контролем, предприятие точно знает его характеристики. Это позволяет точно оценить возможность выполнения того или иного заказа и брать минимально-возможные оценки рисков (что, соответственно, уменьшает стоимость контракта и повышает конкурентоспособность). Если процесс неконтролируем, то есть риск либо не выполнить условия контракта, либо не получить контракт из-за высокой цены (если брать максимально-возможные риски). В любом случае менеджер потратит массу нервов на получение контракта и на выполнение его условий.

Устранение потерь

Если процесс находится под статистическим контролем, то это позволяет выявлять сбои сразу после их возникновения, что сокращает производство некачественной продукции. Было посчитано, что дешевле организовать статистический контроль процессов, чем исправлять производимый брак.

Контроль продукции

Статистический контроль процессов позволяет оптимальным образом организовать контроль готовой продукции (так, что затраты на него минимальны при приемлемой достоверности). Контроль продукции требует дорогостоящего оборудования и высококвалифицированного (и высокооплачиваемого персонала), так что снижение издержек на контроль весьма существенно. Кроме того, даже стопроцентный контроль готовой продукции выявляет только 80% брака. Если процесс находится под статистическим контролем, то можно определить необходимый объем выборочного контроля и разработать наиболее удобные бланки контрольных листков и контрольных карт. Как уже говорилось, все это делается на основе статистики и детально было разработано Шухартом.

Полномочия операторов

Операторы, осуществляющие статистический контроль процесса и следящие за процессом, должны быть специально обучены. Им должны быть предоставлены соответствующие полномочия по воздействиям на процесс. В мире нет единого мнения об уровне полномочий. Существуют два варианта:

· Оператор при появлении сбоя должен остановить производственный процесс для выявления сбоя.

· Оператор не имеет права останавливать процесс. Он должен сообщить о сбое начальству. Если сбой все же требует остановки, то надо как можно быстрее запустить процесс вновь, возможно, с помощью временных мер. Причины сбоя и способы его устранения, а также само его устранение будет проводиться потом, не задерживая процесс.

Какой из способов лучше, зависит от многих причин и можно сказать только в каждом конкретном случае. Тем не менее, большинство предприятий придерживается мнения, что надо сразу же останавливать процесс и устранять сбой. По их мнению, экономически это более выгодно, т.к. не производится дефектная продукция. Кроме того, если сразу не остановить процесс, то симптомы сбоя могут исчезнуть, его не удастся выявить при техническом обслуживании оборудования и он может проявиться в дальнейшем, нанося больший ущерб.

ПРИМЕНЕНИЕ СОВРЕМЕННЫХ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ

КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА Л.А. Титова, канд. экон. наук, ассистент

Воронежский государственный технический университет, г. Воронеж

Рассматривается проблема применения статистических методов контроля качества. Обосновывается необходимость применения статистического контроля качества, как одного из методов контроля посторонних факторов, предполагающего измерение их влияния с последующей корректировкой статистическими методами.

Наличие большого числа статистических данных и трудоемкость их обработки и интерпретации обусловила необходимость применения современных компьютерных диалоговых систем, позволяющих проводить анализ и синтез планов контроля

Качество изделия обычно характеризуется несколькими показателями, эти показатели могут быть коррелированны между собой. В последнем случае независимый контроль по отдельным показателям может привести к значительным погрешностям. Результат контроля часто оказывается неадекватным реальной ситуации: возможны как пропуски фактической разладки процесса, так и необоснованные остановки при выходе используемых статистик за контрольные пределы .

Вмешательство в технологический процесс для настройки требуется тогда, когда выпускаемая продукция еще удовлетворяет техническим требованиям, но статистические показатели процесса свидетельствуют о наличии неслучайных воздействий.

Статистический контроль (statistical control) -один из методов контроля посторонних факторов, предполагающий измерение их влияния

с последующей корректировкой статистическими методами.

Статистический контроль - это выборочный контроль на научной основе. Контролем качества продукции обычно занимается отдел технического контроля (ОТК) предприятия. Есть различные виды контроля - входной контроль, приемочный контроль (готовой продукции), и контроль при передаче полуфабрикатов и комплектующих из цеха в цех. Кроме сплошного контроля всех изделий подряд применяют выборочный, когда о качестве партии продукции судят по результатам контроля некоторой части - выборки.

Зачем нужен выборочный контроль? Чтобы проверить качество спички - надо чиркнуть ею. Загорится - должное качество, не загорится - брак. Но повторно однажды зажженную спичку использовать уже нельзя. Поэтому партию спичек можно контролировать только выборочно. Партии консервов, лампочек, патронов - тоже. То есть при разрушающем контроле необходимо пользоваться выборочными методами и судить о качестве партии продукции по результатам контроля её части - выборки.

Выборочные методы контроля могут применяться и из экономических соображений, когда стоимость контроля высока по сравнению со стоимостью

изделия. Например, вряд ли целесообразно визуально проверять качество каждой скрепки в каждой коробке.

Для проведения выборочного контроля необходимо сформировать выборку, выбрать план контроля. А если план имеется - полезно знать его свойства. Анализ и синтез планов проводят с помощью математического моделирования на основе теории вероятностей и математической статистики, применяя компьютерные диалоговые системы (пакеты программ).

Зачем нужны диалоговые системы по статистическому контролю? Раньше, действительно, ОТК формально применяли планы контроля из ГОСТов на конкретную продукцию, а реальное качество выпускаемых изделий никого не интересовало. Сейчас -ситуация начинает меняться. С декабря 1990 г. обязательность большинства ГОСТов отменена (в части основных показателей качества, кроме показателей безопасности). У промышленности «сняты кандалы». Но - со становлением рыночной экономики появляются конкуренты, в том числе зарубежные. Руководителям производства приходится отлаживать систему контроля качества не для «галочки», не по приказу, а для повышения доходов предприятий.

Компьютерные диалоговые системы позволяют прежде всего проводить анализ и синтез планов контроля. Пусть перед Вами - прежний ГОСТ на продукцию, в нем есть раздел "Правила приемки" с планами контроля. Хороша эта система планов или плоха? С помощью диалоговых систем можно определить характеристики конкретного плана, приемочный и браковочный уровни дефектности и т.д. Можно провести и синтез планов, то есть компьютер поможет принять решение в новых условиях - подберет план, удовлетворяющий Вашим условиям.

Российской ассоциацией статистических методов были проанализированы сотни стандартов на конкретную продукцию (разделы "Правила приемки") и ГОСТы по статистическим методам. Обнаружено, что более половины и тех и других стандартов содержат грубые ошибки, пользоваться ими нельзя. В отличие от ГОСТов, диалоговым системам по статистическому контролю верить можно и нужно. И экономически выгодно. По оценкам, некоторых специали-

стов применение современных статистических методов позволяет в среднем вдвое сократить трудозатраты на контрольные операции (как известно, на них расходуют примерно 10% от стоимости машиностроительной продукции).

Статистический приемочный контроль качества продукции - это выборочный контроль качества продукции, основанный на применении методов математической статистики для проверки соответствия качества продукции установленным требованиям.

Контролируемой партией продукции называется предназначенная для контроля совокупность единиц продукции одного наименования, типономинала или типоразмера и использования, произведенная в течение определенного интервала времени в одних и тех же условиях.

Контролируемую партию продукции не следует отождествлять с партией поставки или партией закупки, которые могут отличаться от партии для контроля.

Статистический приемочный контроль может осуществляться по количественному, качественному и альтернативному признакам.

Статистический приемочный контроль может быть одноступенчатым, двухступенчатым, многоступенчатым и последовательным.

При одноступенчатом контроле решение о контролируемой партии продукции принимается на основании проверки только одной выборки или пробы. Это наиболее простой вид контроля.

При двухступенчатом контроле решение о контролируемой партии продукции принимается по результатам проверки не более двух выборок или проб, причем отбор второй выборки или пробы зависит от результатов контроля первой выборки или пробы.

То есть, первоначально для проверки отбирается небольшое число образцов, и если дефектов при их проверке окажется очень много, партия отклоняется, если мало - принимается. Когда число обнаруженных дефектов оказывается недостаточно убедительным, проверяются образцы второй выборки и соответствующее решение принимается по сумме результатов обеих проверок.

Преимущество двухступенчатого контроля заключается в том, что в среднем он требует при прочих одинаковых условиях на 20-30 % меньше изделий для проверки, чем при одноступенчатом контроле. Однако, двухступенчатый контроль требует более высокой квалификации контролеров и организационно более сложен.

При многоступенчатом и последовательном контроле решение о контролируемой партии продукции принимается по результатам проверки ряда последовательных выборок, причем при многоступенчатом контроле максимальное число выборок ограничено, а при последовательном - нет. В обоих случаях отбор

последующей выборки или пробы зависит от результатов проверки предыдущей выборки или пробы.

При последовательном контроле в среднем требуется при прочих равных условиях минимальное количество изделий для проверки. Следует отметить, что среднее число проверяемых изделий с ростом числа ступеней убывает, однако, организационные трудности внедрения многоступенчатого контроля, как правило, не компенсируются экономией от сокращения среднего числа проверяемых изделий. По этой причине многоступенчатый контроль в практике применяется редко. Последовательный контроль получил распространение в практике ресурсных испытаний на надежность, где по условиям их проведения очень важно сокращение объема выборок.

В стандартах на готовую продукцию, технических условиях, технической документации, договорах на поставку и других нормативно-технических документах в случае применения статистического приемочного контроля должны указываться планы контроля с обязательной ссылкой на соответствующий государственный стандарт на методы статистического приемочного контроля. При этом должны быть установлены риск потребителя и риск поставщика, приемочное и браковочное значения уровня дефектности.

Риском потребителя называется вероятность приемки партии продукции, обладающей браковочным уровнем дефектности.

Риском поставщика называется вероятность за-браковки партии продукции, обладающей приемочным уровнем дефектности.

Приемочным уровнем дефектности называется максимальный уровень дефектности (для одиночных партий) или средний уровень дефектности (для последовательности партий), который для целей приемки продукции рассматривается как удовлетворительный.

Браковочный уровень дефектности - это минимальный уровень дефектности в одиночной партии, который для целей приемки продукции рассматривается как неудовлетворительный. Браковочный уровень дефектности для последовательности партий не устанавливается.

Для качественно составленного плана контроля приемочному уровню дефектности соответствует высокая вероятность приемки партии продукции, а браковочному уровню дефектности - высокая вероятность браковки.

Риски потребителя и поставщика устанавливаются соглашением сторон на основании экономических соображений: на основе сопоставления затрат на контроль и возмещения убытков от брака. Они могут быть приняты на основании практического опыта.

Для разных значений указанных выше данных в стандартах на методы статистического приемочного

контроля разработаны таблицы, в которых находятся требуемые значения объема выборки, приемочного и браковочного нормативов.

Не следует отождествлять приемочный и браковочный нормативы с приемочными и браковочными значениями уровня дефектности (уровень дефектности - относительная характеристика, показывающая долю дефектных изделий в выборке, а приемочный и браковочный нормативы - предельные значения контролируемой характеристики).

Вместе с планами контроля в стандартах на готовую продукцию, технических условиях, договорах на поставку и других нормативно-технических документах должен быть указан порядок работы с забракованными партиями продукции: производится ли сплошная разбраковка, реализуется по сниженной цене, возвращается поставщику и т.п.

Правила осуществления статистического приемочного контроля по альтернативному и количественному признакам, а также таблицы планов контроля для разных условий содержатся в ГОСТ-ах Р (18242-72, 20736-75, 16493-70), МС ИСО 2859 и многих национальных стандартах .

В настоящее время применение статистических методов регламентируется ГОСТ Р ИСО/ТО 100172005 - Статистические методы. Руководство по применению в соответствии с ГОСТ Р ИСО 9001 (Statistical methods. Guidance on application for according to GOST R ISO 9001) .

ГОСТ Р ИСО/ТО 10017-2005 представляет собой руководство по выбору статистических методов при разработке, внедрении, поддержке и улучшении системы менеджмента качества в соответствии с ИСО 9001.

Статистические методы, приведенные в стандарте , не ограничивают организации в использовании иных подходящих для них методов. Стандарт не предназначен для контактных, регламентных или сертификационных целей, он также не устанавливает перечень обязательных для применения статистических методов, контролируемый при проверке выполнения требований ИСО 9001.

В ГОСТ Р ИСО/ТО 10017-2005 определены потребности в количественных данных, связанные с выполнением требований ИСО 9001. Для каждой потребности приведены один или несколько статистических методов. Статистические методы могут применяться и для качественных данных, если их можно преобразовать в количественные. Статистические методы не указаны, если нет потребности в количественных данных в соответствии с выполнением требований ИСО 9001.

В ГОСТ Р ИСО/ТО 10017-2005 приведены только хорошо известные и широко используемые методы, каждый из которых кратко описан в в разделе

4, что помогает оценить пригодность и значение методов, а также принять решение об их использовании в конкретном случае.

В ГОСТ Р ИСО/ТО 10017-2005 указаны следующие статистические методы или семейства методов:

Описательная статистика;

Планирование экспериментов;

Проверка гипотез;

Измерительный анализ;

Анализ возможностей процесса;

Регрессионный анализ;

Анализ надежности;

Выборочный контроль;

Моделирование;

Карты статистического контроля процесса (карты СКП);

Статистическое назначение допуска;

Анализ временных рядов.

Следует иметь в виду, что для многих методов описательная статистика (в том числе графические методы) составляет важную часть.

Выбор метода и способ его применения зависят от конкретных обстоятельств и поставленной цели.

Краткое описание каждого метода или семейства методов, перечисленных выше, дано в 4.2. - 4.13 . Описания предназначены для оценки применимости и преимуществ использования методов при выполнении требований системы менеджмента качества. Однако практическое применение указанных методов потребует более детального описания, которое в настоящем стандарте не приводится.

Имеется большое количество общедоступной информации по статистическим методам, а именно: учебников, журналов, отчетов, отраслевых справочников и других источников информации, - которая может помочь организациям в эффективном использовании статистических методов.

До сравнительно недавнего времени статистические методы на производстве были ориентированы на расчеты вручную, и о применении методов многомерного статистического анализа вопрос не стоял. Использование компьютерной техники и современного программного обеспечения позволяет обеспечить надежный контроль технологического процесса с учетом множества коррелированных показателей качества непосредственно в производственных условиях, а при наличии электронных контрольно-измерительных устройств с соответствующим интерфейсом - в режиме реального времени. Вмешательство в технологический процесс для настройки требуется тогда, когда выпускаемая продукция еще удовлетворяет техническим требованиям, но статистические показатели процесса свидетельствуют о наличии неслучайных воздействий. Анализ и синтез планов проводят с помощью математического моделирования на

основе теории вероятностей и математической статистики, применяя компьютерные диалоговые системы (пакеты программ).

Все программы статистической обработки данных можно разделить на профессиональные, полупрофессиональные (популярные) и специализированные. Статистические программы относятся к наукоемкому программному обеспечению, цена их часто недоступна индивидуальному пользователю. Профессиональные пакеты имеют большое количество методов анализа, популярные пакеты - количество функций, достаточное для универсального применения.

Специализированные же пакеты ориентированы на какую-либо узкую область анализа данных. Создатели программных статистических пакетов заявляют, что их продукт превосходит аналоги. Отсутствие у большинства исследователей времени для освоения нескольких программ, делает непростым ее выбор. В приведена базовая информация о присутствующих на рынке основных полупрофессиональных программных пакетах пригодных для статистической обработки данных, представленная ниже в виде сводной таблицы.

Перечень основных полупрофессиональных программных пакетов пригодных для статистической обработки

данных, представленных на российском рынке

Наименование программного пакета Характеристика программного пакета

MS Excel. Самой часто упоминаемой (и используемой) в отечественной практике является приложение MS Excel из пакета офисных программ компании Microsoft MS Office. Причины этого кроются в широком распространении этого программного обеспечения, наличии русскоязычной версии, тесной интеграцией с MS Word и PowerPoint. Однако, MS Excel - это электронная таблица с достаточно мощными математическими возможностями, где некоторые статистические функции являются просто дополнительными встроенными формулами. Расчеты сделанные при ее помощи не всегда признаются авторитетными специалистами в области качества. Также в MS Excel невозможно построить качественные научные графики. Безусловно, MS Excel хорошо подходит для накопления данных, промежуточного преобразования, предварительных статистических прикидок, для построения некоторых видов диаграмм. Однако окончательный статистический анализ необходимо делать в программах, которые специально созданы для этих целей. Существует макрос-дополнение XLSTAT-Pro для MS Excel который, включает в себя более 50 статистических функций.

STADIA Программа отечественной разработки с 16-и летней историей. Включает в себя все необходимые статистические функции. Она прекрасно справляется со своей задачей - статистическим анализом, но программа внешне фактически не изменяется с 1996 года. Графики и диаграммы, построенные при помощи STADIA, выглядят в современных презентациях архаично. Цветовая гамма программы (красный шрифт на зеленом) очень утомляет в работе. К положительным качествам программы можно отнести русскоязычный интерфейс и наличие книг описывающих работу.

SPSS (Statistical Package for Social Science) Самый часто используемый пакет статистической обработки данных с более чем 30-и летней историей. Отличается гибкостью, мощностью применим для всех видов статистических расчетов. Недавно вышла 13-я англоязычная версия. Существует русскоязычное представительство компании которое предлагает полностью русифицированную версию SPSS 12.0.2 для Windows. Появился учебник на русском языке, позволяющий шаг за шагом освоить возможности SPSS, репетитор по статистике на русском языке, помогающий в выборе нужной статистической или графической процедуры для конкретных данных и задач, а также справка по SPSS Base и SPSS Tables.

STATA Профессиональный статистический программный пакет с data-management system. Один из самых популярных в образовательных и научных учреждениях США наряду с SPSS. Программа хорошо документирована, издается специальный журнал для пользователей системы. Однако возможности предварительного ознакомления с демо-версией нет.

STATISTICA Производителем программы является фирма StatSoft Inc. (США) которая выпускает статистические приложения, начиная с 1985 года. STATISTICA включает большое количество методов статистического анализа (более 250 встроенных функций) объединенных специализированными статистическими. Несложный в освоении этот статистический пакет может быть рекомендован для производственно-технологический исследований любой сложности. В настоящее время выпущена версия 7. Российское представительство компании предлагает полностью русифицированную 6-ю версию программы. Сайт компании содержит много информации по статистической обработке данных, учебник по статистике на русском языке.

SYSTAT Статистическая система для персональных компьютеров 11 версия обладает неплохим интуитивно понятным интерфейсом. Компания Systat Software также разрабатывает популярные у отечественных исследователей SigmaStat и SigmaPlot, которые являются соответственно, программой статистической обработки и программой построения диаграмм. При совместной работе становятся единым пакетом для статистической обработки и визуализации данных

NCSS Программа развивается с 1981 года и рассчитана на непрофессионалов в области статистической обработки. Интерфейс системы многооконный и как следствие этого явления -немного непривычный в использовании. Все действия пользователя сопровождаются подсказками

MINITAB 14 Статистический пакет MINITAB в настоящее время выпускается в версии 14. С сайта производителя можно взять полнофункциональный пробный вариант программы, которая работает 30 дней. Это достаточно удобный в работе программный пакет, имеющий хороший интерфейс пользователя, хорошие возможности по визуализации результатов работы. Имеет подробную справку.

STATGRAPHICS PLUS Довольно мощная статистическая программа. Содержит более 250 статистических функций, генерирует понятные, настраиваемые отчеты. Последняя доступная версия - 5.1. Ее можно получить на сайте. Есть возможность скачать демо-версию. Следует отметить, что ранние версии этой программы были весьма популярны у отечественных исследователей

PRISM Эта программа создавалась специально для биомедицинских целей. Интуитивно понятный интерфейс позволяет в считанные минуты проанализировать данные и построить качественные графики. Программа содержит основные часто применяемые статистические функции, которых в большинстве исследований будет достаточно. Однако, как отмечают сами разработчики, программа не может полностью заменить серьезных статистических пакетов.

На какой программе остановить свой выбор? Безусловно, дороговизна программ не позволяет их менять. Поэтому имеет смысл посмотреть демо-версии, разобраться с работой и потом делать окончательный выбор .

Обобщая вышеизложенное, можно сделать следующие выводы: внедрение статистических методов для анализа данных по качеству позволяет проанализировать данные по качеству, найти причины брака посредством изучения и управления процессами, обнаруживать случайные и закономерные влияния; оценивать возможности процессов (технологическую точность); самообучаться персоналу; управлять персоналом; проверять эффективность мероприятий, постоянно улучшать качество продукции.

Статистические методы применяют для сравнения и анализа больших множеств данных, представляя их в какой-либо наглядной форме (диаграмма Па-

рето, столбиковые диаграммы, контрольные карты, причинно-следственные диаграммы).

Литература

1. Статистический приемочный контроль http://de.ifmo.ru/bk netra/page.php?tutindex=18&index= 30.

2. ГОСТ Р ИСО/ТО 10017-2005.

3. Современное программное обеспечение для статистической обработки биомедицинских исследований

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Введение

Потребитель получил возможность выбирать из большого числа поставщиков и диктовать свои требования к качеству товаров, которые он готов приобрести. И если раньше потребитель довольствовался подтверждением качества самих товаров и услуг, то теперь он хочет иметь подтверждение того, что производство товаров, за которые он собирается платить деньги, организовано таким образом, что оно действительно обеспечивает декларируемое качество.

Качество стало одним из наиболее популярных лозунгов конца двадцатого - начала двадцать первого века. Стандартом, позволяющим подтвердить качество различных аспектов работы предприятия, является группа стандартов ISO 9000 - серия международных стандартов управления качеством и подтверждения качества, которые приняты более чем 90 странами мира. При создании организации и выборе ее названия учитывалась необходимость того, чтобы аббревиатура наименования звучала одинаково на всех языках. Для этого было решено использовать греческое слово isos - равный, вот почему на всех языках мира Международная организация по стандартизации имеет краткое название ISO (ИСО). Стандарты ISO 9000 применимы к любым предприятиям независимо от их размера и сферы деятельности.

В соответствии с положением стандартов ИСО серии 9000 статистические методы рассматриваются как одно из высокоэффективных средств обеспечения качества и являются основой для эффективного распознавания проблем и их анализа. Внедрение статистических методов должно быть направлено на создание гарантий непрерывности процесса обеспечения качества в соответствии с требованиями потребителя. Применение этих методов, не требуя больших затрат, позволяет с заданной степенью точности и достоверности судить о состоянии исследуемых явлений (объектов, процессов) в системе качества, прогнозировать и регулировать проблемы на всех этапах жизненного цикла продукции и на основе этого вырабатывать оптимальные управленческие решения. Применение статистических методов - весьма действенный путь разработки новой технологии и контроля качества производственных процессов.

статистический управление качество контроль

Часть I . Статистические методы в управлении качеством. Ста тистический приёмочный контроль

Статистические методы играют важную роль в объективной оценке количественных и качественных характеристик процесса и являются одним из важнейших элементов системы обеспечения качества продукции и всего процесса управления качеством. Неслучайно основоположник современной теории менеджмента качества Э. Деминг много лет работал в Бюро по переписи населения и занимался именно вопросами статистической обработки данных. Он придавал огромное значение статистическим методам.

Для получения качественной продукции необходимо знать реальную точность имеющегося оборудования, определять соответствие точности выбранного технологического процесса заданной точности изделия, оценивать стабильность технологического процесса. Решение задач указанного типа производится в основном путем математической обработки эмпирических данных, полученных многократными измерениями либо действительных размеров изделий, либо погрешностей обработки или погрешностей измерения.

Существуют две категории погрешностей: систематические и случайные. В результате непосредственных наблюдений, измерений или регистрации фактов получается множество данных, которые образуют статистическую совокупность и нуждаются в обработке, включающей систематизацию и классификацию, расчет параметров, характеризующих эту совокупность, составление таблиц, графиков, иллюстрирующих процесс.

Наиболее популярное направление в управлении качеством - Всеобщее управление качеством Total Quality Management (TQM).

Основные концепции TQM можно выразить рядом следующих тезисов:

1. Роль руководства, в мероприятиях по управлению качеством на основе принципов TQM огромная роль отводится руководству. Руководство должно возглавить деятельность по управлению качеством. Оно должно искренне привержено системе, верить в ее ценности. Руководство должно интегрировать систему управления качеством в общую модель управления проектом. Свое воздействие следует осуществлять не столько в виде организационно-распорядительной документации, сколько в виде конкретных слов и поступков, однозначно и выразительно передающих позицию руководства. Стиль руководства должен быть сменен с авторитарного, административного на кооперативный, либеральный.

2. Основное внимание к клиентам. Внимание к клиентам должно проявляется не в лозунгах, а в практической деятельности. И, прежде всего, следует определить круг клиентов, с которыми работает предприятие, а также сделать все для привлечения новых клиентов. Сотрудники, и в первую очередь руководители должны знать, кто является потребителем продукции, и определить потребности своих клиентов. Большую роль в повышении эффективности взаимодействия с клиентом играет информационная система, которая должна быть, безусловно, совместимой с информационными системами осиновых клиентов.

3. Стратегическое планирование. Большое внимание TQM уделяется процессам стратегического планирования, при этом планируется не только традиционно хозяйственные цели, но и те, которые рассматриваются как неосязаемые и не измеримые, как уровень удовлетворенности потребителей, положительно деловой образ компании, престиж торговых марок и прочие.

4. Вовлечение всех сотрудников. В TQM предполагается делегировать больше ответственности на нижние этажи уровня управления. При этом не следует забывать, что сотрудники должны быть специально подготовлены для принятия этой новой для них ответственности

5. Подготовка персонала. При расширении полномочий и обогащение функциональных обязанностей возникает необходимость постоянной подготовке персонала, причем не только узко профессиональной. Другой новой характеристикой подготовки в TQM является обязательная оценка эффективности обучения.

Изложенные выше принципы TQM легли в основу разработанных концепций менеджмента качества, таких как ИСО 9000, многих национальных государственных моделей управления качеством, а также явились базой для выработки системы менеджмента качества.

Настоящий стандарт устанавливает общие требования к организации и нормативно-методическому обеспечению статистического приемочного контроля качества (СПК) совокупностей любой продукции, контролируемых и поставляемых в виде партий, потоков, масс и объемов. Документ распространяется на контроль качества продукции, проводимый поставщиком, изготовителем, потребителем и третьей стороной, в том числе при окончательном контроле, приемке, входном контроле, сертификации, инспекции и надзоре за соблюдением требований стандартов, а также при контроле и случае арбитражного или судебного рассмотрения дел. Стандарт может быть применен и в тех случаях, когда поставщики и потребители не являются юридическими лицами, например, представляют подразделения предприятия.

Стандарт рассматривает процедуры контроля поставщика, потребителя, третьей стороны как единую систему согласованных планов и схем контроля. Она практически исключает спорные решения по результатам контроля, возможные из-за статистического характера процедур контроля и различных интересов сторон. Согласованность планов и схем контроля обеспечивается правилами и порядком назначения и согласования определенных исходных данных, необходимых для выбора конкретных планов и схем. Система устанавливает максимально широкие права каждой из сторон по выбору планов и схем контроля, защищая, при этом другие стороны от ошибочных решений.

Требования настоящего стандарта следует учитывать в общетехнических стандартах, содержащих схемы, планы и правила статистического приемочного контроля, в стандартах для групп однородной и конкретных видов продукции, в технических условиях, в стандартах предприятии и других документах, определяющих процедуры статистического приемочного контроля. Стандарт исходит из того, что в соответствии с Законом о защите прав потребителя поставщики (изготовители) обязаны полно и достоверно информировать потребителей, общественность о качестве изготовляемой продукции, в связи с чем процедуры контроля рассматриваются как средства подтверждения или проверки (в зависимости от того, кто их проводит) верности информации о качестве продукции, предоставляемой поставщиком. На изготовителей (поставщиков) возлагается бремя доказывать методами контроля достоверность сообщаемой информации о качестве. Потребители и третьи стороны имеют право проверки верности этой информации, в том числе и верности результатов контроля изготовителя. Но при этом, в случаях возможности предъявления претензий к изготовителю (поставщику) или придания гласности результатам своего контроля, они должны доказывать неверность информации изготовителя (поставщика) о качестве продукции.

Учитывая, что в силу статистической природы контроля всегда возможны с некоторой вероятностью ошибочные решения, каждая сторона, проводящая контроль, должна защитить другие стороны от ошибочных решений, затрагивающих их интересы. Настоящий стандарт устанавливает требования к достоверности соответствующих решений, принимаемых по результатам контроля, позволяющие количественно реализовать сформулированные выше положения.

При оптовых поставках (закупках) продукции партии или другие совокупности продукции являются предметом правовых отношений между поставщиками, потребителями и третьими сторонами, определенных контрактами и законодательством. Недоброкачественные партии не должны быть поставлены потребителям, а при нарушении этого условия и обнаружении таких партий потребителем они могут быть, в частности, возвращены поставщику целиком. При этом необходимы четкие представления о том, какие партии являются недоброкачественными.

В стандарте используются групповые показатели качества, такие как, например, уровни несоответствий, являющиеся количественными показателями качества совокупностей продукции.

Требования к таким показателям становятся критериями качества партий и других совокупностей продукции, позволяющими построить четкие отношения между сторонами при оптовых поставках (закупках), в том числе и в части организации, и методологии статистического приемочного контроля.

В отличие от статистических методов регулирования технологических процессов, где по результатам контроля выборки принимается решение о состоянии технологического процесса, при статистическом приёмочном контроле по результатам контроля выборки принимается решение принять или отклонять партию продукции.

В данном случае под риском поставщика понимается вероятность забраковывания партии продукции, обладающей приемочным уровнем дефектности. Под риском потребителя понимается вероятность приемки партии продукции, обладающей браковочным уровнем дефектности.

Основной задачей статистических методов приемочного контроля является обеспечение с большой достоверностью оценки качества продукции, предъявляемой на контроль, и однозначности взаимного признания результатов оценки качества продукции между поставщиком и потребителем, осуществляемой по одним и тем же планам выборочного контроля.

Статистические методы приемочного контроля могут осуществляться по количественному, качественному и альтернативному признакам.

Под статистическим контролем по количественному признаку понимается контроль качества продукции, в ходе которого определяют значения контролируемого параметра, а последующее решение о контролируемой совокупности или процессе принимают в зависимости от сравнения их с контрольным нормативом. Характерная особенность контроля качества по количественному признаку состоит в том, что он требует меньшего объема выборки по сравнению с другими видами контроля при одних и тех же рисках принятия ошибочных решений и при этом дает больше информации о качестве продукции. Поэтому при высокой стоимости контроля или испытаний единиц продукции целесообразно выбирать именно контроль по количественному признаку.

Под статистическим приемочным контролем по качественному признаку понимают контроль качества продукции, в ходе которого каждую проверенную единицу продукции относят к определенной группе, а последующее решение о контролируемой совокупности принимают в зависимости от соотношения количества её единиц, оказавшихся в разных группах. Основным преимуществом является то, что данный метод позволяет не только разделить единицы продукции на годные и дефектные, но и разнести их по категориям, сортам, классам, группам качества и др.

Под статистическим приемочным контролем по альтернативному признаку понимается контроль качества продукции по качественному признаку, в ходе которого каждую проверенную единицу продукции относят к категории годных или дефектных, а последующее решение о контролируемой совокупности или процессе принимают в зависимости от результатов сравнения обнаруженных в выборке дефектных единиц продукции или числа дефектов, приходящихся на определённое число единиц продукции, с контролируемым нормативом.

Под приёмочным числом понимается контрольный норматив, равный максимальному числу дефектных единиц продукции в выборке или числу дефектов, приходящихся на 100 единиц продукции, являющихся критерием для приемки партии продукции.

Под браковочным числом понимается контрольный норматив, равный максимальному числу дефектных единиц в выборке или числу дефектов, приходящихся на 100 единиц продукции, являющихся критерием для забракования партии продукции.

Данный вид контроля нашёл широкое применение в промышленности.

Под годной продукцией понимается продукция, удовлетворяющая всем установленным требованиям. Под дефектной единицей продукции (дефектным изделием) понимается единица продукции, имеющая хотя бы один дефект - это каждое несоответствие продукции установленным требованиям.

В зависимости от значимости принята следующая классификация дефектов: малозначительные, значительные и критические.

Малозначительный дефект - дефект, который существенно не влияет на использование продукции по назначению и её долговечность. Значительный дефект - дефект, который существенно влияет на использование продукции по назначению и (или) на её долговечность, но не является критическим. Критический дефект - дефект, при наличии которого использование продукции по назначению практически невозможно или недопустимо.

1.1 Место статистических методов в управлении ка чеством

Успех каждого предприятия в значительной степени зависит от его инновационного потенциала, эффективности и качества производимых им товаров и услуг. К неценовым мерам, с помощью которых предприятие может укрепить свое положение на рынке и уменьшить давление конкуренции, можно отнести - наряду с промышленной инновацией, т.е. способностью поставлять на рынок новые продукты или новую технологию и утверждать их на рынке, также и обеспечение качества. Не обладая достаточно высоким уровнем качества, изделия не смогут утверждаться на рынке. Обеспечение качества продукции является важнейшим инструментом в поддержании и укреплении конкурентоспособности. Кроме того, эффективное обеспечение качества ведет к повышению эффективности производства, так как за счет повышения качества снижаются расходы, связанные с браком, переделкой, а значит, снижается стоимость изделий. С другой стороны, высокое качество продукции может улучшить имидж фирмы, что повлечет за собой увеличение спроса на ее продукцию и позволит расширить объем производства, это в свою очередь, приведет к снижению стоимости отдельного изделия.

В основе решения проблем обеспечения качества предприятий лежит повышение технических и организационных уровней процесса производства, внедрение современных технологий, форм организационного производства, широкого использования международных стандартов ISO серии 9000, в которых сделан упор на процессный подход в управлении качеством. То есть, вся деятельность организации рассматривается как совокупность взаимосвязанных процессов.

Под управлением качеством продукции понимают постоянный, планомерный, целеустремленный процесс воздействия на всех уровнях на факторы и условия, обеспечивающий создание продукции оптимального качества и полноценное ее использование.

Контроль качества независимо от совершенства применяемых для этого методик предполагает, прежде всего, отделение хороших изделий от плохих.

Управление качеством продукции может обеспечиваться двумя методами:

Посредством разбраковки изделий;

Путем повышения технологической точности.

Издавна методы контроля сводились, как правило, к анализу брака путем сплошной проверки изделий на выходе. Поэтому от сплошного контроля переходят к выборочному с применением статистических методов обработки результатов.

Обеспечение качества охватывает все меры, направленные на его достижение.

К таким мерам относятся:

Планирование качества;

Контроль качества;

Управление качеством.

Функциями управления качеством являются планирование, контроль и коррекция изделий или услуг. Управление качеством тесно связано с планированием и строится на результатах контроля.

Большую роль в управлении качеством продукции играют статистические методы. Стандарты серии ISO 9000 побуждают производителей использовать статистические методы, поскольку это обусловлено тем, что зарубежный опыт, накопленный на протяжении многих десятилетий, показал высокую эффективность статистических методов при решении проблем в сфере промышленного производства, обслуживания и в других областях.

Успех и востребованность статистических методов, прежде всего, объясняется экономическими причинами, т. е. при использовании статистических методов снижаются уровень брака и денежные потери.

Статистические методы управления качеством продукции основываются на теории вероятностей и математической статистике. Идея применения теории вероятностей и математической статистики для управления качеством продукции была впервые высказана академиком М.В. Остроградским в 1846 году. Сущность предлагавшихся им методов заключалась в том, чтобы по результатам контроля некоторой выборки из партии продукции обоснованно судить о качестве продукции этой партии, не прибегая к сплошному контролю. То есть, целью статистических методов управления качеством является заключение о качестве изготовления изделий путем применения математико-статистических методов на основе выборочного контроля.

Таким образом, статистические методы управления качеством продукции являются выборочными методами и отличаются от сплошного контроля большей производительностью, меньшими затратами на контроль и часто более высокой точностью контроля.

1.2 Статистиче ские методы в системах качества

В наше время интенсивного развития разнообразных подходов к обеспечению качества продукции (работ, услуг) как непременного условия успешной деятельности любого предприятия огромное внимание уделяется использованию статистических методов. Актуальность и необходимость их применения очевидна, особенно если специфика выпускаемой продукции такова, что ее показатели качества в полном объеме можно оценить уже после отгрузки потребителю или использования по назначению (монолитный пенобетон, портландцемент, строительные растворы и т.д.). Неслучайно статистические методы считают неотъемлемой составляющей «японского чуда». Однако, несмотря на достижения науки и прикладной деятельности в нашей стране, направленных на разрешение проблем в области качества, во многих вопросах мы все еще отстаем от зарубежных стран, где уже довольно продолжительное время успешно применяются системный и процессный подходы, положенные в основу международных стандартов систем качества ИСО серии 9000, и современные статистические методы управления качеством продукции и регулирования технологических процессов.

Анализу трудностей освоения статистических методов на отечественных предприятиях, а также разработки и внедрения систем менеджмента качества (СМК) уделяется большое внимание, хотя по сути это одна единая проблема. В стандартах ИСО серии 9000:2000 и их российских аналогах в качестве одного из 8 принципов менеджмента качества учитывается «принятие решений, основанных на достоверной и объективной информации». Реализация этого принципа требует проведения необходимых измерений, сбора и регистрации исходных данных с последующей их обработкой и анализом. В частности, в стандарте ГОСТ Р ИСО 9001-2001 содержится требование использования организацией статистических методов для анализа данных, в том числе для проверки характеристик продукции, а ГОСТ Р ИСО 9004-2001 рекомендует, чтобы организация с помощью соответствующих статистических методов анализировала данные различных источников и обеспечивала принятие решений, основанных на фактах.

Как нам кажется, непосредственное практическое внедрение систем менеджмента качества на отечественных предприятиях лучше начинать именно с применения статистических методов. Их эффективность в управлении качеством общепризнана, и на первый взгляд может даже показаться, что для обеспечения стабильного уровня качества (обычно это положение трактуется как одна из основных потребностей потребителей) достаточно лишь применять эти методы, минуя трудоемкий и дорогостоящий процесс разработки и внедрения СМК по соответствующим стандартам. Однако статистические методы, все же не могут заменить отлажено функционирующую на предприятии постоянно развивающуюся и совершенствующуюся систему гарантированного обеспечения качества выпускаемой продукции, учитывающую также интересы заинтересованных сторон. Они делают СМК более емкой, наглядно иллюстрируют процессный подход, зачастую не совсем понятный рядовым производственникам, и помогают лучше осмыслить на своем примере функционирование СМК.

На сегодняшний день у разработчиков нет единого мнения по поводу необходимого и достаточного количества элементов СМК. Стремление к детальному описанию процессов системы часто выливается в наличие большого количества элементов и излишней «документированности» СМК. Не удивительно, что такой подход скорее «отпугнет» своей сложностью и уровнем затрат на реализацию предприятия малого и среднего бизнеса, которые сейчас интенсивно развиваются, получая соответствующую поддержку правительства, от разработки СМК. Поэтому каждому конкретному предприятию необходимо определить свой минимально необходимый перечень элементов (по крайней мере, для начальных этапов функционирования СМК), среди которых непременно должен присутствовать элемент, описывающий процедуры выбора и применения соответствующих статистических методов контроля качества выпускаемой продукции и регулирования технологического процесса ее производства. Тем более, что в настоящее время имеется огромный выбор разработанных статистических методов для самых разных областей применения, в том числе реализованных в программных статистических комплексах.

1.3 оль по альтернативному признаку

Потребитель, как правило, не имеет возможности контролировать качество продукции в процессе ее изготовления. Тем не менее, он должен быть уверен, что получаемая им от изготовителя продукция соответствует установленным требованиям, и, если это не подтвердится, он вправе потребовать от изготовителя замены брака или устранения дефектов. Основным методом контроля поступающих потребителю сырья, материалов и готовых изделий является статистический приемочный контроль качества продукции.

Статистический приемочный контроль качества продукции - это выборочный контроль качества продукции, основанный на применении методов математической статистики для проверки качества продукции установленным требованиям. Если при этом объем выборки становится равным объему всей контролируемой совокупности, то такой контроль называют сплошным. Сплошной контроль возможен только в тех случаях, когда в процессе контроля качество продукции не ухудшается, в противном случае выборочный контроль, т.е. контроль определенной небольшой части совокупности продукции, становится вынужденным.

Сплошной контроль проводится, если к тому нет особых препятствий, в случае возможности наличия критического дефекта, т.е. дефекта, наличие которого полностью исключает использование продукции по назначению.

Можно проверить все изделия также и при следующих условиях:

партия изделий или материала невелика;

качество входного материала плохое или о нем ничего не известно.

Можно ограничиться проверкой части материала или изделий, если:

дефект не вызовет серьезной неисправности оборудования и не создает угрозу жизни;

изделия используются группами;

бракованные изделия можно обнаружить на более поздней стадии сборки.

Статистический приемочный контроль ориентирован на обследование уже готовой продукции и обеспечивает принятие решения о возможности приемки такой продукции в качестве годной или же о необходимости ее забраковки и отправки на доработку.

Как и статистическая регулировка технологических процессов, статистический приемочный контроль продукции может осуществляться по альтернативному и количественному признакам.

Статистический приемочный контроль по альтернативному признаку отличается той основной особенностью, что здесь решение относительно принятия или забраковки продукции принимается сразу же в процессе контроля по результатам разделения контролируемых единиц на две группы: годные и негодные. Разнесение этих единиц по сортам, классам, категориям, а также количественное измерение их основных качественных характеристик при данном способе контроля не осуществляются.

Статистический приемочный контроль по альтернативному признаку требует, по сравнению с контролем по количественному признаку, большего объема выборки при одних и тех же рисках принятия ошибочных решений и менее информативен. Вместе с тем данный метод приемочного контроля получил достаточно широкое распространение, что связано со следующими его основными положительными качествами:

1) достаточно простой, не требует высококвалифицированных специалистов, сложных измерительных приборов и длительного времени;

2) не требует большого числа записей и вычислений для принятия решения о приемке партий продукции;

3) позволяет сразу разделять единицы продукции в выборке на годные и дефектные.

Статистический контроль по альтернативному признаку основывается на методах выборок. В этой связи при его использовании необходимо учитывать следующих два условия.

1. Выборочный контроль не может гарантировать, что все изделия принятой партии по своим характеристикам будут удовлетворять установленным требованиям. Если же необходимость полного соответствия существует, то следует осуществлять сплошной контроль единиц продукции.

2. Для того чтобы по результатам анализа выборки можно было сделать обоснованный вывод о параметрах всей партии, такая выборка должна включать в себя репрезентативное число единиц генеральной совокупности и отбираться случайным образом.

1.4 Статистический приёмочный контр оль по количественному признаку

Установлено, что статистический приемочный контроль при одном и том же объеме выборки предоставляет больше информации, чем приемочный контроль по альтернативному признаку. Отсюда следует, что результаты статистического приемочного контроля содержа при меньшем объеме выборки одинаковую информацию со статистическим приемочным контролем по альтернативному признаку. Однако это не означает, что статистический приемочный контроль по количественному признаку всегда лучше статистического приемочного контроля по альтернативному признаку. Ему свойственны следующие недостатки:

наличие дополнительных ограничений, сужающих область применения;

для контроля часто требуется более сложное оборудование.

Если осуществляется разрушающий контроль, то планы контроля по количественному признаку экономичнее планов контроля по альтернативному признаку.

Статистический приемочный контроль по количественному признаку представлен ГОСТ 20736-75. Стандарт учитывает требования международного стандарта ISO 3951. Данный стандарт может быть использован для контроля всех видов штучной продукции, поступающей на контроль в виде одиночных партий при нормальном законе распределения одного или двух контролируемых параметров.

Контроль по количественному признаку заключается в том, что у единиц продукции измеряют численное значение контролируемого параметра, затем вычисляют выборочное среднеарифметическое значение X и оценивают его отклонение г от значения верхней Тв или нижней Тн границ допуска.

Для выбора плана выборочного контроля необходимо установить следующие показатели:

Объем партии продукции,

Уровень контроля,

Приемочный уровень контроля AQL,

Вид контроля,

Среднеквадратическое отклонение или метод его оценки,

Способ контроля.

Часть II . Контролируется содержание хрома в стальных отливках. Проводят замеры в четырёх плавках. В соответствии с данными, приведёнными в таблице, постройте x-R контрольную карту Шухарта

Таблица 1. Контрольный листок с данными о содержании хрома в стальных отливках.

В последних двух столбцах контрольного листка приведены рассчитанные средние значения и стандартные отклонения в каждой подгруппе:

Оценку среднего уровня процесса определяем по формуле:

Среднее стандартное отклонение определяем по формуле:

Таблица 2. Контрольный листок с данными о содержании хрома в стальных отливках.

Положение контрольных границ карты средних значений найдём по формуле, в которой находится по таблице коэффициентов и равно 0,729.

UCL = 0, 7896+0,729*0,193=0, 9306

LCL = 0, 7896-0,729*0,193=0, 6487

Для расчёта положения контрольных границ карты стандартных отклонений учтём, что для неё UCL=*R и LCL=*R, где находится по таблице коэффициентов, тогда

UCL = 2,282*0,193=0, 4411

Построим контрольные карты для средних значений и размахов данной выборки, при помощи Excel:

Рисунок 1. Контрольная карта средних значений.

Рисунок 2. Контрольная карта средних размахов.

Вывод: видим, что ни одна из построенных карт не указывает на наличие нарушений процесса (ни на одной карте нет точек, выходящих за контрольные границы) - процесс статически управляем.

Заключение

Вопросы качества приобрели в последнее время такое большое значение, что статистические процедуры обеспечения качества, как правило, являются неотъемлемой частью деятельности любой преуспевающей фирмы. Сегодня схемы выборочного контроля и статистический контроль процесса рассматриваются руководством компаний как нечто само собой разумеющееся, и внимание уделяется более широкому спектру аспектов (например, отказ от входного выборочного статистического контроля вследствие надежного качества продукции поставщиков; расширение полномочий служащих, что заменило многие аспекты контроля производственного процесса). Все современные производственные компании мирового класса требуют от своих работников понимания основных концепций. Именно это понимание является залогом высокого качественного уровня работы различных предприятий.

Основной задачей статистических методов контроля является обеспечение производства пригодной к употреблению продукции и оказание полезных услуг с наименьшими затратами. Одним из основных принципов контроля качества при помощи статистических методов является стремление повысить качество продукции, осуществляя контроль на различных этапах производственного процесса.

Применение статистических методов - весьма действенный путь разработки новой технологии и контроля качества производственных процессов. Все статистические методы базируются на понятии разброса. Применение на рабочем месте статистических методов для контроля за разбросом параметров изготавливаемого изделия является представлением в графическом виде простых для понимания статистических величин, характеризующих разброс.

Статистические методы являются основой для эффективного распознавания проблем и их анализа. Таким образом, можно добиться полной картины о возможных причинах проблем. Устанавливаются приоритеты и на основе фактов принимаются решения. «Семь инструментов контроля качества» (методы административного управления) позволяют простыми методами решить до 95 % проблем, возникающих при контроле качества в самых разных областях. Оставшиеся 5% проблем требуют дополнительных методов решения.

«Семь новых инструментов контроля качества» относятся к методам обработки главным образом словесных (описательных) данных. Применение этих инструментов особенно эффективно, когда их используют как методы наиболее полной реализации планов на основе системного подхода в условиях сотрудничества всего коллектива предприятия.

В соответствии с положением стандартов ИСО серии 9000 статистические методы рассматриваются как одно из высокоэффективных средств обеспечения качества и являются основой для эффективного распознавания проблем и их анализа.

Они ориентированы на разработку сквозного механизма на всех этапах жизненного цикла продукции, начиная с исследования требований рынка к качеству продукции и кончая ее утилизацией после использования. Внедрение статистических методов должно быть направлено на создание гарантий непрерывности процесса обеспечения качества в соответствии с требованиями потребителя. Применение этих методов, не требуя больших затрат, позволяет с заданной степенью точности и достоверности судить о состоянии исследуемых явлений (объектов, процессов) в системе качества, прогнозировать и регулировать проблемы на всех этапах жизненного цикла продукции и на основе этого вырабатывать оптимальные управленческие решения

Библиографический список

1. Исикава К. «Японские методы управления качеством» Сокр. пер. с англ. М.:Экономика, 1998;

2. Ноулер Л. и др. «Статистические методы контроля качества продукции» Пер. сангл. - 2-е русск. Изд. М.: Издательство стандартов, 1989;

3. Окрепилов В.В. Швец В.Е. Рубцов Ю.Н. «Служба управления качеством продукции» Л.: Лениздат, 1990;

4. Коуден Д. «Статистические методы контроля качества» пер. с англ., М:1961;

5. Беляев Ю. К. «Приемочный контроль по альтернативному признаку» М: 1973;

6. Шор Я. Б. «Таблицы для анализа и контроля надёжности» М:1986;

7. Логанина В. И., Федосеев А.А. «Статистические методы контроля и управления качеством продукции» Ростов н/Д: Феникс, 2007;

8. Ноулер Л., Хауэлл Дж., Толд Д., Коулмэт Э., Моун О., Ноулер В. «Статистические методы контроля качества продукции» М: Изд-во стандартов, 1989;

9. Гмурман В. Е. «Теория вероятностей и математическая статистика» М: Высшая школа, 1977;

10. Шиндовский Э., Шюрц О. «Статистические методы управления качеством» М: Мир, 1976.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

Качество как объект управления. Контроль качества продукции. Статистический приемочный контроль по альтернативному признаку. Стандарты статистического приемочного контроля. Контрольные карты качества. Выборочный контроль при исследовании надежности.

курсовая работа , добавлен 16.07.2011


Сущность элементарного, промежуточного и передового статистических методов управления качеством. Понятие, типы и назначение контрольных карт. Достоинства и недостатки статистического приемочного контроля по альтернативному и количественному признакам.

дипломная работа , добавлен 26.05.2014


Качество как объект управления, обеспечение качества функционирования систем управления. Основная характеристика партии изделий по альтернативному признаку. Требования к стандартам по статистическому приемочному контролю. Идея контрольной карты.

курсовая работа , добавлен 09.05.2015


Особенности осуществления статистического приемочного контроля качества по альтернативному и коллективному признакам. Рассмотрение понятия, назначения, основных задач и принципов организации входного контроля качества продукции, оценка его эффективности.

контрольная работа , добавлен 08.04.2011


Понятие системы управления качеством на предприятии. Значение статистических методов в управлении качеством. Контрольные карты Шухарта как метод статистического контроля и управления качеством. Основные принципы построения контрольных карт Шухарта.

курсовая работа , добавлен 19.05.2011


Проведение корреляционного анализа данных и оценка полученных результатов. Особенности и условия, возможности применения статистического приемочного контроля поставщиком и потребителем, а также продукции по количественному и альтернативному признаку.

курсовая работа , добавлен 16.12.2014


Экономические проблемы, сущность качества и управление им. Эволюция теории и практики управления качеством. Принципы и функции менеджмента качества. Статистические методы контроля, стандартизация. Разработка и внедрение системы управления качеством.

курс лекций , добавлен 14.11.2013


Сущность и назначение статистического контроля, его классификация и характеристика основных типов: процесса и приемочного. Этапы реализации данных форм контроля, анализ полученных результатов. Проведение выборки по качественным признакам. Метод Тагуши.

курсовая работа , добавлен 27.03.2013


Сущность управления качеством на предприятии. Особенности работы зарубежных фирм в этой области. Статистические методы контроля качества. Деятельность кружков качества. Японский и американский опыт повышения качества. Характеристика стандартов ИСО.

презентация , добавлен 03.06.2015


Понятие, проблема, менеджмент и повышение качества. Конкурентная борьба в странах с развитой рыночной экономикой. Статистические методы контроля качества продукции. Качество планирования, разработка стратегии. Международные стандарты качества.