Контрольные листки


Знания об изменчивости и возможность расчета воспроизводимости процесса обязывают к постоянному анализу данных о процессах. Первые средства анализа, так называемые инструменты контроля качества, возникшие в 1950-е годы в Японии, предполагали использование только ручки и бумаги. Сегодня существует масса новых компьютерных средств, но, благодаря своей простоте, классические инструменты актуальны попрежнему.

Инструменты качества представляют собой важный элемент культуры работы с производственной информацией на предприятии. Их использование должно войти у менеджеров в привычку, ибо они позволяют быстро проанализировать данные и принять необходимое решение по улучшению.

Начнем рассмотрение инструментов качества с того, который позволяет собирать данные непосредственно в процессе контроля качества, – с контрольного листка.

Цели сбора данных состоят в следующем:

· проанализировать общее состояние производственного процесса;

· проанализировать отклонения от установленных требований;

· выполнить контроль продукции;

· принять решения об улучшении.

Контрольный листок – бумажный бланк, на котором заранее напечатаны контролируемые параметры, чтобы можно было легко и точно записать данные измерений.

Фактически контрольный листок чаще всего имеет табличную форму, удобную для учета результатов наблюдений и сбора данных определенного вида. Он используется для регистрации результатов технологического процесса, приемочного контроля или другого наблюдения.

Два основных вида контрольных листков: для контроля по количественному или качественному признаку. В первом случае в контрольный листок заносится само значение измеряемой величины, например, время доставки заказа или диаметр изделия.

При контроле по количественному признаку фиксируется больше данных, такие контрольные листки, как правило, более содержательны. Непосредственно в листке могут быть предусмотрены значения математического ожидания и среднего квадратичного отклонения. Там же в листке указываются контрольные пределы, благодаря чему возможно рассчитать коэффициент точности или индекс воспроизводимости.

В таблице 3 приводится общий вид контрольного листка для контроля по качественному признаку. При этом виде контроля в контрольном листке делается штриховая отметка, если контролируемый объект относится к определенному классу. В нашем случае такими классами выступают интервалы длиной 0,2. Если контролируемый параметр равен 0,1, штрих ставится в первой строке, если 0,52 – в третьей и т.д. Штриховые отметки принято разделять в группы по пять, чтобы было удобнее пересчитывать их при записи итогов.

Колонка «Накопленная частота» используется для самопроверки. Если вы измерили 100 объектов, то сумма итогов в строках должна быть равна общему количеству, иначе произошла ошибка.

Гистограммы Гистограмма – это столбиковая диаграмма, в которой каждый столбик обозначает вероятность попадания значения случайной величины в определенный интервал.

Гистограммы используются для мониторинга состояния технологического процесса (проверки гипотезы о нормальном распределении результатов, воспроизводимости).

Считается, что для объективного вида гистограммы при ее построении требуется не менее 50 значений ( N ³ 50 ).

Методика построения гистограммы включает следующие шаги:

1. Количество столбцов определяется по формуле: C £ N , где N –количество значений.

Как правило, наиболее удобным является нечетное количество столбцов, тогда центральный становится осью симметрии. В нашем случае N=90, и мы примем C=9.

2. Рассчитывается размах R = xm ax-xmin, (разность между максимальным и минимальным значениями в выборке). R = 2,545 – 2,502 = 0,043.

3. Определяется длина интервала K = R/C.

Значение K часто получается дробным и требует округления. Количество знаков после запятой выбирается с учетом двух критериев: возможности использовать для построения все имеющиеся значения (последний интервал должен включить максимальное значение) и удобства использования гистограммы (читаемость, непротиворечивость). В нашем случае K = R/C = 0,043/9 = 0,004778. Если мы проведем округление в меньшую сторону – до 0,004, то максимальное значение 2,545 не будет входить в последний, 9 интервал. Поэтому примем K=0,005.

4. Рассчитываются границы интервалов.

Длину интервала K прибавим к xmin и получим верхнюю границу первого интервала (2,502+0,005 = 2,507). Полученное значение будет являться нижней границей второго интервала, к нему мы также добавим длину интервала и т. д. Полученные интервалы занесем в специальный контрольный листок, таблица 6.

5. Далее подсчитывается количество значений, относящихся к каждому интервалу.

Для этого в соответствующие строки контрольного листка заносятся штриховые отметки. Что делать, если исходное значение равно граничному, например 2,507?

В этом случае оно относится к тому интервалу, где является НИЖНЕЙ границей.

Исключение может составить только максимальное значение в последнем интервале.

6. После проведения контроля за счет подсчета накопленной частоты может быть определена вероятность попадания значения в каждый из интервалов i:

где Pi – вероятность попадания значения в i-й интервал, а Ni – количество значений выборки, входящих в i-интервал.

7. По полученным данным строим гистограмму. На ней может отмечаться количество вхождений, вероятность или и то, и другое.

Анализ техпроцесса с помощью гистограммы построен на сравнении ее формы с кривой нормального распределения. Если мы отметим на гистограмме граничные значения Tн и Tв, сразу появится картина управляемости процесса. В нашем случае крайние столбцы (1 и 9) находятся очень близко к границам распределения, но не совпадают с ними.

Следовательно, процесс находится в переходном состоянии, требующем наладки.



Категория: менеджмент. Дата публикации: 8 Март, 2010.