Dom / Terapija za ekcem/ Dijagram stabla. Sedam novih kvalitetnih alata

Dijagram stabla. Sedam novih kvalitetnih alata

Sedam osnovnih alata za kvalitetu je naziv dat skupu vrlo jednostavnih grafičkih tehnika koje su identificirane kao najkorisnije za rješavanje jednostavnih, svakodnevnih problema kvaliteta. Zovu se main jer će čak i ljudi sa malo ili nimalo statističke obuke moći razumjeti ove principe i primijeniti ih na svoje svakodnevni rad.

Često sam viđao da čak i visoko kvalifikovano osoblje ignoriše ideju korišćenja savremeni instrumenti kvalitete kao što su eksperimentalni dizajn, testiranje hipoteza ili multivarijantna analiza. Iako bi većini profesionalaca bilo korisno da to znaju većina pitanja kvaliteta mogu biti riješen korištenjem ovih sedam bitnih kvalitetnih alata.

Svrha ovog članka je pregled ovih osnovnih alata i njihove efikasne upotrebe. Potvrda najbolji rezultati upotreba bilo kojeg od ovih alata ne zahtijeva dokaze; Stručnjak za kvalitet mora pružiti potpune, objektivne i dovoljne informacije.

Alat #1: Ishikawa dijagrami

(takođe se zove " riblji kostur" ili " dijagrami uzroka i posljedica") su uzročno-posledični dijagrami koji pokazuju osnovni uzrok(e) određenog događaja. Uobičajeni način da se izgradi istinski informativna riblja kost je korištenje metode 5 Zašto i dijagrama uzroka i posljedice zajedno.

Ljudi - Osoblje uključeno u proces; zainteresovane strane, itd.

Metode - Procesi za obavljanje zadataka i specifični zahtjevi za njihovo izvršavanje, kao što su politike, procedure, pravila, propisi i zakoni

Mašine - Sva oprema, kompjuteri, alati itd. potrebna za obavljanje posla

Materijali - Sirovine, dijelovi, olovke, papir itd. koji se koriste za proizvodnju konačnog proizvoda

Indikatori - Podaci dobijeni iz procesa koji se koriste za procjenu njegovog kvaliteta

Životna sredina- Uslovi kao što su lokacija, vrijeme, temperatura i kultura u kojima se ovaj proces provodi

Alat #2: Kontrolna lista

To je strukturirana, pripremljena forma za prikupljanje i analizu podataka. Ovo je svestran alat koji se može prilagoditi za širok raspon namjena. Prikupljeni podaci mogu biti kvantitativni ili kvalitativni. Kada su informacije kvantitativne, poziva se kontrolna lista računovodstveni list.

Definirajuća karakteristika kontrolne liste je da se podaci u nju unose u obliku oznaka („kvačici“). Tipičan kontrolni list podijeljen je u kolone, a oznake u različitim kolonama imaju različita značenja. Podaci se očitavaju na osnovu lokacije i broja oznaka na listu. Kontrolne liste obično koriste “zaglavlje” koje odgovara na pet pitanja: Ko? Šta? Gdje? Kada? Zašto? Razvijte operativne definicije za svako od pitanja.

Ko je ispunio kontrolnu listu?

Šta je prikupljeno (šta svaka oznaka, identifikacioni broj partije ili broj stavki u seriji predstavlja)

Gdje se prikupljanje podataka odvijalo (oprema, prostorije, alati)

Kada su podaci prikupljeni (sat, smjena, dan u sedmici)

Zašto su prikupljeni ovi podaci

Alat #3:

Je prikaz statističkih informacija koji su predstavljeni pravokutnicima kako bi se prikazala učestalost stavki podataka u uzastopnim numeričkim intervalima iste veličine. U najčešćem obliku histograma, nezavisna varijabla je iscrtana na horizontalnoj osi, a zavisna varijabla je na vertikalnoj osi.

Glavna svrha histograma je da razjasni prikazane podatke. To je koristan alat za crtanje obrađenih podataka u oblasti ili trake histograma kako bi se utvrdila učestalost određenih događaja ili kategorija podataka. Ovi histogrami mogu pomoći da se odrazi najveća frekvencija. Tipične primjene histograma analize korijenskog uzroka uključuju predstavljanje podataka za određivanje dominantnog uzroka; razumijevanje distribucije manifestacija razne probleme, uzroci, posljedice itd. Pareto grafikon (objašnjen kasnije u članku) je posebna vrsta histograma.

Alat #4:

Važan je alat i rješenje. Budući da su organizacijski resursi ograničeni, važno je da vlasnici procesa i dionici razumiju korijenske uzroke grešaka, nedostataka itd. Pareto se ističe u predstavljanju ovog mehanizma tako što jasno rangira osnovne uzroke defekta. Dijagram je poznat i kao princip 80:20.

Grafikon, nazvan po ekonomisti i politikologu Vilfredu Paretu, tip je grafa koji sadrži trake i linijski grafikon, gdje su pojedinačne vrijednosti predstavljene opadajućem redoslijedu šipki, a akumulirani zbir je predstavljen linijom. Lijeva vertikalna os obično predstavlja učestalost pojavljivanja. Desna vertikalna os je ukupan procenat ukupnog broja manifestacija. Budući da su uzroci raspoređeni u opadajućem redoslijedu po njihovoj važnosti, kumulativna funkcija je konkavna. Kao primjer navedenog, da bi se broj kašnjenja smanjio za 78%, dovoljno je otkloniti prva tri razloga.

Alat #5: Dijagram raspršenja ili dijagram raspršenja

Često se koristi za identifikaciju potencijalnih odnosa između dvije varijable, pri čemu se jedna može smatrati varijablom koja objašnjava, a druga zavisnom varijablom. Ovo daje dobru vizualnu sliku odnosa između dvije varijable i pomaže u analizi koeficijenta korelacije i regresijskog modela. Podaci se prikazuju kao skup tačaka, od kojih svaka ima vrijednost jedne varijable koja definira položaj na horizontalnoj osi i vrijednost druge varijable koja definira poziciju na vertikalnoj osi.

Dijagram raspršenja se koristi kada postoji varijabla koja je pod kontrolom eksperimentatora. Ako postoji parametar koji se sistematski povećava i/ili smanjuje kada na njega utiče drugi, on se zove kontrolni parametar ili nezavisna varijabla i obično se iscrtava duž horizontalne ose. Manipulisana ili zavisna varijabla se obično iscrtava duž vertikalne ose. Ako ne postoji zavisna varijabla ili se varijabla može nacrtati na bilo kojoj od osi ili na dijagramu raspršenja, to će samo pokazati stupanj korelacije (ne uzročno-posljedične veze) između dvije varijable.

Alat #6:

Predstavlja metodu uzorak ankete stanovništva. U statističkim istraživanjima, kada grupe stanovništva u stanovništva razlikuju, preporučljivo je uzorkovati svaku grupu (stratum) posebno. Stratifikacija je proces podjele članova društva u homogene podgrupe prije uzorkovanja.

Stratumi se moraju međusobno isključivati: svaka populacijska jedinica mora biti dodijeljena samo jednom stratumu. Slojevi moraju biti iscrpni: nijedna populacijska jedinica ne može biti isključena. Jednostavan slučajni uzorak ili sistematski uzorak se zatim uzima unutar svakog stratuma.

Ovo često poboljšava reprezentativnost uzorka smanjenjem greške uzorkovanja. Može proizvesti ponderisani prosjek koji ima manju varijabilnost od aritmetičke sredine jednostavnog slučajnog uzorka populacije. Često govorim grupama koje nadgledam da su pravilne procedure selekcije važnije od dovoljnog uzorka!!

Alat #7: Kontrolne karte, poznate i kao Shewhart grafikoni ili dijagrami ponašanja procesa

To je posebna vrsta vremenskog dijagrama koji omogućava razlikovanje značajne promjene zbog prirodne varijabilnosti procesa.

Ako analiza kontrolne karte pokaže da je proces pod kontrolom (tj. stabilan, mijenja se samo zbog razloga svojstvenih procesu), tada nisu potrebne niti željene korekcije ili promjene parametra kontrole procesa. Dodatno, podaci iz ovog procesa mogu se koristiti za predviđanje budućih performansi procesa.

Ako mapa pokazuje da je posmatrani proces izvan kontrole, analiza karte može pomoći da se identifikuju izvori varijacija koji se onda mogu riješiti kako bi se proces vratio pod kontrolu.

Kontrolna karta se može posmatrati kao dio objektivnog i disciplinovanog pristupa koji pomaže ispravne odluke u pogledu kontrole procesa, uključujući i to da li je potrebno promijeniti parametre kontrole procesa. Parametri procesa ne bi trebalo da se prilagođavaju za proces koji je pod kontrolom, jer će to smanjiti performanse procesa. Proces koji je stabilan, ali radi izvan datog opsega (stopa otpada, na primjer, može biti statistički kontrolirana, ali iznad date norme) mora se poboljšati kroz fokusirane napore da se razumiju uzroci trenutnih performansi i fundamentalno poboljša proces.

Kada upravljam jednostavnim Six Sigma projektima (koji se obično nazivaju projekt Žuti pojas), gdje problemi nisu složeni i projektni tim se sastoji od ljudi sa 3 do 5 godina iskustva u procesu, snažno zagovaram korištenje ovih jednostavnih alata za rješavanje problema vezano za proces.

Kao pravilo, svaki proces koji pokazuje 1-2% ponovljivosti standardne devijacije, može se poboljšati jednostavnom analizom pomoću ovih alata. Samo kada je ponovljivost procesa veća od 2,5 - 3% standardne devijacije treba koristiti srednje do napredne alate za identifikaciju i rješavanje problema u procesu. Takođe preporučujem da bilo koji početni Six Sigma kurs obuke i edukacije koristi sedam alata za kontrolu kvaliteta za kreiranje plodno tlo trenirati zelene i crne pojaseve unutar organizacije.

Materijal pripremio Andrej Garin
na osnovu materijala iz stranih publikacija
http://www.site/

Određivanje redoslijeda i organiziranje odnosa ciljeva najprikladnije je kada se koristi sedam novih alata za upravljanje (dijagram afiniteta, dijagram odnosa, dijagram stabla, matrični dijagram, portfolio dijagram, plan rješavanja problema, plan mreže) koje su predložili japanski naučnici. Odnos između sedam novih alata prikazan je na Sl.

Sedam novih alata za upravljanje kvalitetom.

1. Dijagram afiniteta.

Dijagram afiniteta je alat koji vam omogućava da identifikujete glavne povrede procesa kombinovanjem usmenih podataka. Dijagram afiniteta se ponekad naziva KJ metoda (nazvan po svom osnivaču, japanskom naučniku Jiru Kawakiti).

Dijagrami afiniteta nastaju kada postoji veliki broj ideja, gledišta i informacija koje je potrebno grupirati kako bi se razjasnili njihovi odnosi. Ova tehnika se često koristi nakon brainstorming sesije kako bi se kreativno povezale ideje koje su izražene.

Procedura za kreiranje dijagrama može biti sljedeća:

1. Identifikujte predmet ili temu koja će činiti osnovu za prikupljanje podataka.

2. Prikupite podatke koje će grupa izraziti tokom sesije razmišljanja o temi dana. Važno je da se ovi podaci moraju prikupljati na slučajan način. Svaku poruku svaki učesnik može upisati na karticu.

3. Zadatak je tada grupirati povezane podatke u oblasti različitih nivoa. Ova kompilacija se može uraditi na sljedeći način: pronađene su karte koje izgledaju u određenoj mjeri povezane; oni su sastavljeni. Onda opet. Rad se završava kada su svi podaci uredni, tj. prikupljeni u preliminarne grupe povezanih podataka. Moramo pronaći smjer svake grupe podataka. Ovaj fokus bi u nekom smislu trebao sumirati afinitet svake grupe podataka. To se može učiniti drugačije odabirom jedne kartice i njenom zaduživanjem ili formiranjem novog fokusa.8

Ovaj postupak se može ponoviti sa sažetim vodećim pravcima, stvarajući tako hijerarhiju. Analiza je završena kada se podaci grupišu prema odgovarajućem broju vodećih pravaca.

Slika 5 Dijagram afiniteta: greška pri pisanju teksta

2. Dijagram povezivanja (graf međuzavisnosti).

Dijagram uma (graf međuzavisnosti) je alat koji vam omogućava da identifikujete logičke veze između glavne ideje, problema ili različitih podataka. Dijagram se zasniva na približno istom pristupu kao i kod konstruisanja dijagrama afiniteta. Uzima se centralna ideja, pitanje ili problem i identifikuju se veze koje povezuju pojedinačne faktore relevantne za pitanje ili problem.

Dakle, dijagram povezivanja se može izgraditi na onim idejama koje se pojavljuju prilikom konstruiranja dijagrama afiniteta, pokušavajući pronaći one veze koje vode do kritičnog rezultata. Dijagram uma je prvenstveno logički alat, za razliku od dijagrama afiniteta, koji je sam po sebi bio kreativan.

Pogledajmo primjere situacija u kojima dijagram može biti koristan:

1. Kada je tema (predmet) toliko složena da se veze između različitih ideja ne mogu uspostaviti uobičajenom diskusijom.

2. Kada je vremenski slijed prema kojem se poduzimaju koraci odlučujući.

3. Kada se sumnja da je problem postavljen u pitanju samo simptom fundamentalnijeg nerešenog problema.Principi konstruisanja dijagrama uma prikazani su na Sl.

Kao i kod dijagrama afiniteta, treba raditi na dijagramu povezivanja

u odgovarajućim grupama. Važno je da predmet koji se proučava (rezultat)

prvo se mora definisati.

Na slici 7 prikazan je dijagram povezivanja u skladu sa postavljenim pitanjem: „Zašto

Ima li grešaka pri kucanju?

3. Dijagram stabla.

Dijagram stabla, ili sistematski dijagram, je alat koji pruža način da se riješi značajan problem, centralna ideja ili zadovolji potrebe kupaca predstavljenih na različitim nivoima. Dijagram stabla se može posmatrati kao produžetak dijagrama uma. Dijagram stabla se konstruiše u obliku višestepene strukture stabla, čiji su elementi različita sredstva i metode za rješavanje problema. Princip konstruisanja dijagrama stabla ilustrovan je na Sl. 8.

Dijagram stabla koji kreira grupa je najproduktivniji. Procedura izrade je slična onoj koja je opisana za dijagram afiniteta, ali je ovdje vrlo važno da je predmet (problem itd.) koji se istražuje precizno definiran i prepoznat.

Dijagram stabla se može koristiti, na primjer, u sljedećim slučajevima:

 Kada se nejasno formirane želje potrošača za proizvodom prevedu u želje potrošača na nivou kojim se može upravljati.

 Kada je potrebno istražiti sve moguće dijelove u vezi sa problemom.

 Kada se kratkoročni ciljevi moraju postići prije rezultata cjelokupnog rada, tj. u fazi projektovanja.

4. Matrični dijagram.

Matrični dijagram je alat koji vam omogućava da identifikujete logičke veze između glavne ideje, problema ili različitih podataka. Ovaj alat služi za organiziranje ogromnih količina podataka tako da se logičke veze između različitih elemenata mogu grafički ilustrirati.

Svrha matričnog dijagrama je da prikaže skicu odnosa i korelacije između zadataka, funkcija i karakteristika, naglašavajući njihovu relativnu važnost. Dakle, matrični dijagram u svom konačnom obliku izražava korespondenciju određenih faktora i pojava sa različitim uzrocima njihovog nastanka i načinima otklanjanja njihovih posljedica, a također pokazuje stepen ovisnosti ovih faktora od uzroka njihovog nastanka i mjera za njihovo otklanjanje. njima. Takvi matrični dijagrami se nazivaju matrice povezivanja. Oni pokazuju prisutnost i bliskost veza između komponenti, na primjer, uzrok A sa komponentama faktora B. Veza između komponenti A i B u matricama veza prikazana je pomoću posebnih simbola koji karakterišu stepen bliskosti ovih veza.

Ako u nizu matrice veze nema simbola, to znači da nema veze između ove komponente ai i svih komponenti B. Ako simbol nema u stupcu matrice, onda, prema tome, komponenta bj koja odgovara koloni ne utiče ni na jedan od uzroka u odgovarajućem redu. Simbol koji se nalazi na presjeku reda i stupca matričnog dijagrama označava ne samo prisustvo veze između odgovarajućih komponenti, već i bliskost ove veze, kao što je prikazano na slici 10.

5. Matrica prioriteta (matrična analiza podataka)

Matrica prioriteta je alat za obradu velike količine numeričkih podataka dobijenih konstruisanjem matričnih dijagrama u cilju identifikacije prioritetnih podataka. Budući da se matrica prioriteta koristi za analizu numeričkih podataka matričnih grafikona, ovaj alat za upravljanje ima i drugo ime - matrična analiza podataka. Ovaj alat za upravljanje je ekvivalentan statističkoj metodi tzv

analiza glavnih komponenti, koja je jedna od glavnih metoda za analizu multivarijantnih podataka. Budući da korištenje matrice prioriteta zahtijeva statističko znanje, ovaj alat za upravljanje kvalitetom se u praksi koristi mnogo rjeđe od ostalih alata o kojima smo raspravljali. Koristi se uglavnom u slučajevima kada postoji potreba da se numerički podaci iz matričnih dijagrama predstave u vizuelnijem obliku. Pokažimo ovu primjenu matrice prioriteta na primjeru studije o lijekovima protiv bolova.

6. Dijagram strelica.

Dijagram sa strelicama je alat koji vam omogućava da planirate optimalno vrijeme za završetak svih potrebnih poslova za brzu i uspješnu implementaciju vašeg cilja. Upotreba ovog alata je moguća tek nakon što se identifikuju problemi koji zahtijevaju rješenja i utvrde potrebne mjere, vrijeme i faze njihove implementacije, tj. nakon izrade prva četiri dijagrama.

Dijagram sa strelicama je dijagram toka rada, iz kojeg treba jasno vidjeti redoslijed i vrijeme rada razne faze iz dana u dan.

Ovaj alat se koristi kako bi se osiguralo da planirano vrijeme za završetak cjelokupnog posla i njegovih pojedinačnih faza za postizanje konačnog cilja bude optimalno. Ovaj alat se široko koristi ne samo za planiranje, već i za naknadno praćenje napretka planiranog posla. Posebno

Ovaj alat se široko koristi u razvoju različitih projekata i planiranju proizvodnje. Tradicionalna metoda takvog planiranja je metoda pomoću dijagrama strelica, bilo u obliku tzv. Ganttograma ili u obliku mrežnog grafa.

Ova informacija se ni na koji način ne prikazuje na Ganttogramu prikazanom u tabeli (slika 15.) Prvoj tački prethodi zaključivanje ugovora o pružanju relevantnih usluga. Nakon 11. prihvatanja usluge od strane potrošača (jedna sedmica).

7. Dijagram procesa isporuke programa (PDPS)

PDPC (Process Decision Program Chart) je alat za procjenu vremena i izvodljivosti rada na implementaciji programa u skladu sa dijagramom strelica u cilju njihovog prilagođavanja tokom implementacije. PDPC je dijagram koji odražava slijed radnji tokom tranzicije sa iskaza problema na rješenje. Postoje dva glavna slučaja upotrebe PDPC:

 Kada se razvije novi program za postizanje traženog rezultata. PDPC pruža mogućnost prethodnog planiranja i praćenja redoslijeda aktivnosti, analizirajući probleme koji mogu nastati tokom izvođenja posla.

 Kada su moguće “katastrofe” prilikom planiranja procesa. PDPC pomaže u izbjegavanju "planiranja u slučaju katastrofe" naglašavajući redoslijed akcija; Kao rezultat pažljive analize ovih radnji, predviđa se neželjeni ishod, što omogućava da se unaprijed izvrše odgovarajuća prilagođavanja.

Stoga se PDPC naširoko koristi u rješavanju složenih problema u oblasti naučnog razvoja i proizvodnje, pri primanju velikih narudžbi izvana itd.

Budući da je dijagram procesa grafički prikaz uzastopnih faza procesa, potrebno je uvesti simbole koji se koriste u izradi dijagrama, kako se različite faze procesa međusobno odnose. As praktični primjer Na slici je prikazan dijagram procesa implementacije programa za provođenje reklamne kampanje.

Dodatno:

"Stari" alati:

Kontrolna lista je obrazac za sistematsko prikupljanje podataka i njihovo automatsko organiziranje radi olakšavanja dalju upotrebu prikupljene informacije. Testni list je komad papira na kojem su nazivi i rasponi parametara ispitivanja unaprijed odštampani tako da se mjerni podaci mogu lako i precizno snimiti i organizirati za buduću upotrebu. Ovaj alat služi kao sredstvo za prikupljanje i organiziranje primarnih podataka. Koristi se za odgovor na pitanje „Koliko često se događaji koji se proučavaju događaju?“ Koriste se sljedeće vrste kontrolnih lista:

· kontrolni list za evidentiranje izmjerenog parametra u toku procesa proizvodnje;

· Kontrolna lista za evidentiranje vrsta neusaglašenosti;

· kontrolna lista za ocjenu ponovljivosti i operabilnosti tehnološkog procesa itd.

trakasti grafikon je alat koji vam omogućava da vizuelno procenite zakon distribucije rasipanja podataka, kao i da donesete odluku o tome gde da usmerite pažnju kako biste unapredili proces.

Histogram se prikazuje kao niz traka iste širine, ali različite visine. Širina kolone predstavlja interval u opsegu posmatranja, visina je broj posmatranja (mjerenja) koja spadaju u ovaj interval. Prema normalnom zakonu distribucije podataka, postoji tendencija da se većina rezultata posmatranja locira bliže centru distribucije (prema centralnoj vrijednosti) uz postepeno smanjenje sa udaljenosti od centra. Histogram se uglavnom koristi za analizirajući vrijednosti izmjerenih parametara, ali se može koristiti i za procjenu indikatora sposobnosti procesa. Sistematiziranjem indikatora kvaliteta i analizom histograma koji je za njih konstruiran, lako se može razumjeti tip distribucije, a određivanjem prosječne vrijednosti indikatora i standardna devijacija, moguće je uporediti indikatore kvaliteta sa referentnim standardima i na taj način dobiti vrlo precizne informacije.

Stratifikacija- podjela dobijenih podataka u posebne grupe (slojevi, slojevi) u zavisnosti od odabranog faktora stratifikacije. Svi parametri koji određuju karakteristike uslova za nastanak i prikupljanje podataka mogu se odabrati kao faktor stratifikacije:

§ različita oprema;

§ operateri, proizvodni timovi, lokacije, radionice, preduzeća, itd.;

§ vrijeme prikupljanja podataka;

§ različite vrste sirovina;

§ razlika u korišćenim mašinama, mernim instrumentima itd.

U nedostatku uzimanja u obzir faktora stratifikacije (stratifikacije podataka), oni se kombinuju i depersonalizuju, što otežava uspostavljanje stvarnog odnosa između dobijenih podataka i karakteristika njihovog pojavljivanja.

Dijagram je sredstvo za grafičko organizovanje faktora koji utiču na objekat analize. Glavna prednost Ishikawa dijagrami je da daje vizuelni prikaz ne samo onih faktora koji utiču na predmet koji se proučava, već i uzročno-posledične veze ovih faktora. Osnova za izradu dijagrama je definicija (izjava) problema koji treba riješiti.

Prilikom crtanja dijagrama uzroka i posljedica Ishikawa, najznačajniji parametri i faktori nalaze se najbliže glavi riblje kosti. Konstrukcija počinje činjenicom da su velike primarne strelice nacrtane na središnju horizontalnu strelicu koja prikazuje predmet analize, ukazujući na glavne faktore (grupe faktora) koji utiču na objekat analize. Zatim se svakoj primarnoj strelici približavaju strelice drugog reda, kojima se, zauzvrat, približavaju strelice trećeg reda, itd., sve dok se sve strelice ne ucrtaju na dijagram, ukazujući na faktore koji imaju primjetan utjecaj na objekt analize u određenim situacijama. Svaka od strelica označenih na dijagramu predstavlja, zavisno od svog položaja, ili uzrok ili posledicu: prethodna strelica u odnosu na sledeću uvek deluje kao uzrok, a sledeća kao posledica.

Nagib i veličina nisu od suštinskog značaja. Glavna stvar pri izradi dijagrama je osigurati ispravnu podređenost i međuzavisnost faktora, kao i jasno dizajnirati dijagram tako da izgleda dobro i da se lako čita. Stoga, bez obzira na nagib strelice svakog faktora, njegov naziv je uvijek postavljen u horizontalnom položaju, paralelno sa središnjom osom.

Pareto grafikon- vrsta trakastog dijagrama koji se koristi za vizuelni prikaz faktora koji se razmatraju po redukciji (povećanju) njihove važnosti. Ovaj dijagram je alat koji vam omogućuje da rasporedite napore za rješavanje nastalih problema i identificirate glavne razloge iz kojih trebate početi djelovati, na primjer, omogućava vam da precizno odredite i kvalificirate glavne vrste uzroka kvarova prilikom dijagnosticiranja procesa ; utvrditi koji će tipovi uzroka kvara najefikasnije i brzo poboljšati kvalitet proizvoda

Scatter dijagram) - alat koji vam omogućava da odredite vrstu i bliskost odnosa između parova odgovarajućih varijabli

Ove dvije varijable x i y mogu biti povezane:

a) na karakteristiku kvaliteta y i faktor x koji na nju utiče;

b) do dva razne karakteristike kvalitete x i y;

c) na dva faktora x i y, koji utiču na jednu karakteristiku kvaliteta z.

Za identifikaciju veze između njih koristi se dijagram raspršenja, koji se također često naziva korelacijskim poljem. Prilikom određivanja jačine odnosa između parova varijabli, važno je prvo konstruirati dijagram raspršenja i razumjeti situaciju u cjelini.

Vremenske serije koriste se kada je potrebno na najjednostavniji način prikazati napredak promjena u posmatranim podacima u određenom vremenskom periodu. Vremenska serija je dizajnirana da vizualno predstavlja podatke; vrlo je jednostavna za konstruiranje i korištenje. Bodovi su ucrtani redoslijedom kojim su prikupljeni. Budući da predstavljaju promjene karakteristika tokom vremena, konzistentnost podataka je vrlo važna. Jedna od najefikasnijih upotreba vremenske serije je da se identifikuju značajni trendovi ili promene u trenutnim (pojedinačnim) i prosečnim vrednostima kvalitetne količine.

Kontrolne kartice je prikaz podataka dobijenih tokom tehnološkog procesa u obliku tačaka (ili grafikona) po redosledu njihovog prijema u vremenu. Omogućavaju praćenje trenutnih operativnih karakteristika procesa, prikaz odstupanja ovih karakteristika od ciljne ili prosječne vrijednosti, kao i nivo statističke stabilnosti (stabilnost, upravljivost) procesa u određenom vremenu. Mogu se koristiti za ispitivanje sposobnosti procesa kako bi se pomoglo u određivanju dostižnih ciljeva kvaliteta i identificiranju promjena u prosječnim performansama i varijabilnosti procesa koje zahtijevaju korektivne ili preventivne mjere.

Kontrolne karte je 1924. godine prvi predložio W. Shewhart s namjerom da se eliminišu neobične varijacije, odnosno da se odvoje varijacije koje su uzrokovane specifičnim uzrocima od onih uzrokovanih slučajnim uzrocima. Kontrolne karte se zasnivaju na četiri odredbe: svi procesi odstupaju od specificiranih karakteristika tokom vremena; mala odstupanja pojedinih tačaka su nepredvidljiva; stabilan proces se nasumično mijenja, ali tako da grupe tačaka ovog procesa teže da budu unutar predviđenih granica; nestabilan proces se odstupa zbog neslučajnih faktora, a ona odstupanja koja su izvan predviđenih granica obično se smatraju neslučajnim.

Kontrolni grafikoni vam omogućavaju da koristite trenutne podatke procesa da biste uspostavili statistički normalne radne granice (kontrolne granice) unutar kojih bi se karakteristike procesa trebale nalaziti.

4. Utvrditi razliku između sistemskog i procesnog pristupa planovima kvaliteta?

Procesni pristup. Željeni rezultat se postiže efikasnije kada se aktivnostima i povezanim resursima upravlja kao procesom. Prema ISO 9000-2001, proces je skup međusobno povezanih i međusobno povezanih aktivnosti koje transformišu „inpute“ i „outpute“. U ovom slučaju, „ulazi“ za određeni proces su „izlazi“ drugih procesa.

Sistematski pristup menadžmentu. Predstavljanje menadžmenta kao sistema međusobno povezanih procesa, koji daje veći doprinos efektivnosti i efikasnosti organizacije u postizanju njenih ciljeva.

Sistematski pristup planovima kvaliteta.

Složenost proučavanja procesa planiranja kvaliteta proizilazi iz potrebe rješavanja naučne metode, od kojih je jedan sistematski pristup, koji vam omogućava da objektivno odaberete obim i smjer upravljanja kvalitetom, vrste proizvoda, oblike i metode proizvodnje koji pružaju najveći učinak napora i sredstava utrošenih na poboljšanje kvalitete.

Sistematski pristup planiranju kvaliteta omogućava postavljanje naučnih temelja industrijskog preduzeća i organa za planiranje.

Planiranje u širem smislu je, prije svega, proces razvoja i donošenja odluka kako bi se obezbijedila efikasnost funkcionisanja i razvoja preduzeća u budućnosti. Ove odluke nisu izolovane, već čine integralni sistem unutar kojeg međusobno utiču jedna na drugu, što u praksi izaziva značajne poteškoće zbog potrebe njihovog povezivanja. Ovo povezivanje omogućava optimalnu kombinaciju rješenja.

Planiranje u užem smislu je izrada posebnih planskih dokumenata koji određuju konkretne korake preduzeća za poboljšanje kvaliteta proizvoda u narednom periodu.

Objekti planiranja kvaliteta su:

Ciljevi i strategije preduzeća za osvajanje određenog tržišta

Parametri kvaliteta proizvoda koji omogućavaju povećanje njegove konkurentnosti,

Prognoze tržišnih kretanja karakteristika kvaliteta proizvoda

i planira postizanje indikatora u skladu sa ovim trendovima.

Jedna od najvažnijih oblasti planiranja kvaliteta proizvoda u preduzeću je planiranje u proizvodnji. Njegovi zadaci su sljedeći:

Formulira ciljeve svojih aktivnosti i specifične zadatke kojima se oni postižu,

Stvara neophodnu osnovu za restrukturiranje strukture kompanije i njenog sistema upravljanja,

Stvara osnovu za koordinaciju aktivnosti zaposlenih u ostvarivanju ovih ciljeva,

Pruža izbor najbolja opcija rješenja,

Formira sistem standarda i indikatora uz pomoć kojih se ocjenjuje učinak kompanije i nagrađuje najugledniji zaposlenici.

Prilikom izrade planova unapređenja kvaliteta za svaku strukturnu jedinicu treba polaziti od nivoa indikatora kvaliteta odobrenih u planu preduzeća. Stoga za strukturne podjele U zavisnosti od njihove specifičnosti, potrebno je postaviti specifične zadatke za poboljšanje kvaliteta.

Posebna pažnja Glavnim radionicama treba dati kvalitetno planiranje, jer se tu odvija tehnološki proces proizvodnje proizvoda. Planovi glavnih radionica moraju sadržavati zadatke za poboljšanje kvaliteta zareza, dijelova i montažnih jedinica u skladu sa proizvodnim procesom ove radionice.

Za svaku pomoćnu proizvodnu radionicu preporučljivo je planirati i pokazatelje i aktivnosti koje bi trebale osigurati visoku kvalitetu proizvoda u glavnim proizvodnim radionicama.

Ukoliko se kvalitet proizvoda i kvalitet rada radionica ne mogu izraziti relativno malim brojem pokazatelja, treba koristiti koeficijente kvaliteta čiji nivo zavisi od implementacije velikog broja mjera za poboljšanje kvaliteta proizvedenih proizvoda. .

Uz planove za poboljšanje kvaliteta proizvoda za radionice i sekcije, preporučljivo je izraditi i odgovarajuće planove za funkcionalna odjeljenja i usluge, uključujući odeljenje za dizajn i odeljenje glavnog tehnologa.

Treba napomenuti da kvalitet rada igra važnu ulogu u internom planiranju proizvodnje. To može uključivati udio proizvoda predatih od prve prezentacije, smanjenje gubitaka od nedostataka, smanjenje broja reklamacija i povrata proizvoda iz potrošačkih radionica.

Sistemski pristup je neraskidivo povezan sa osnovnim idejama dijalektike i dijalektičkog pristupa, ali istovremeno ima svoje karakteristike i djeluje kao poseban metodološki pristup.

U opštem slučaju, glavni sistematski pristup je da upravljanje kvalitetom treba da se sprovodi u celini njegovih podsistema, elemenata i identifikacije raznovrsnih veza i svojstava između njih i spoljašnjeg okruženja.

U odnosu na upravljanje kvalitetom sistemski pristup pruža:

Razmatranje ove vrste upravljanja unutar organizacije kao određenog integriteta – sistema koji se sastoji od relativno izolovanih međusobno povezanih i međusobno povezanih elemenata i podsistema sa posebnim specifičnim svojstvima;

Razmatranje sistema upravljanja kvalitetom kao otvorenog višenamjenskog sistema koji ima određeni „okvir“ interakcije upravljačkih i kontrolisanih podsistema unutrašnjeg i eksternog okruženja, eksternih i internih ciljeva, podciljeva svakog podsistema, strategije za postizanje ciljeva itd. Istovremeno, promjena u jednom od elemenata bilo kojeg podsistema uzrokuje promjene u drugim elementima i podsistemima, što se zasniva na dijalektičkom pristupu međusobnoj povezanosti i međuzavisnosti svih pojava u prirodi i društvu;

Sveobuhvatno proučavanje ne samo pojedinačnih svojstava interakcijskih i međusobno povezanih komponenti sistema, njegovog unutrašnjeg i eksternog okruženja, već i novih sinergijskih svojstava koja imaju nove kvalitete;

Proučavanje cjelokupnog skupa parametara i indikatora funkcionisanja sistema u dinamici, što zahtijeva proučavanje unutarorganizacijskih procesa adaptacije, samoregulacije, samoorganizacije, predviđanja i planiranja, koordinacije, donošenja odluka itd. .

Usklađenost sa svakom od gore navedenih odredbi ima veliki značaj implementirati sistematski pristup upravljanju kvalitetom. Međutim, u još većoj mjeri zavisi od načina na koji menadžeri razmišljaju, utvrđivanje sposobnosti ili nesposobnosti sistematskog razmišljanja, holističkog sagledavanja unutrašnjeg i spoljašnje okruženje i donositi odluke koje odgovaraju sistemskom pristupu (na primjer, odrediti sastav elemenata, podsistema kojima će se upravljati i odabrati najviše racionalna metoda uticaj).

Shodno tome, uz sistematski pristup upravljanju kvalitetom kao sistemom integralnog kompleksa međusobno povezanih i međusobno povezanih elemenata, neophodno je upravljanje kvalitetom vršiti u jedinstvu sa proizvodnim podsistemom organizacije i spoljašnjim okruženjem.

Procesni pristup (prema ISO 9001:2008)

Ovaj standard ima za cilj da primeni “procesni pristup” u razvoju, implementaciji i poboljšanju efektivnosti sistema upravljanja kvalitetom kako bi se poboljšalo zadovoljstvo kupaca ispunjavanjem zahteva kupaca.

Da bi uspješno poslovala, organizacija mora definirati i upravljati brojnim međusobno povezanim aktivnostima. Aktivnost koja koristi resurse i kojom se upravlja da transformiše inpute u izlaze može se smatrati procesom. Često izlaz jednog procesa direktno formira ulaz sljedećeg.

Primena sistema procesa u organizaciji, uz njihovu identifikaciju i interakciju, kao i upravljanje procesima u cilju postizanja željenog rezultata, može se definisati kao „ procesni pristup».

Prednost procesnog pristupa je kontinuitet upravljanja koji obezbeđuje na interfejsu pojedinačnih procesa unutar njihovog sistema, kao i tokom njihove kombinacije i interakcije.

Kada se primjenjuje u sistemu upravljanja kvalitetom, ovaj pristup naglašava važnost:

razumijevanje i ispunjavanje zahtjeva;

b) potrebu da se procesi razmatraju u smislu vrijednosti koju oni dodaju;

c) postizanje planiranih rezultata procesa i osiguranje njihove efektivnosti;

d) kontinuirano unapređenje procesa zasnovano na objektivnom mjerenju.

Model sistema upravljanja kvalitetom zasnovanog na procesima prikazan na slici 1 ilustruje odnose između procesa predstavljenih u klauzulama 4 do 8. Ovaj model pokazuje da kupci igraju značajnu ulogu u uspostavljanju zahtjeva koji se smatraju ulazima. Praćenje zadovoljstva kupaca zahtijeva procjenu informacija o percepciji kupaca da su njihovi zahtjevi ispunjeni. Model prikazan na slici 1 pokriva sve glavne zahtjeve ovog standarda, ali ne prikazuje procese na detaljnom nivou.

Napomena – Osim toga, ciklus planiranja-uradi-provjeri-djeluj (PDCA) može se primijeniti na sve procese. PDCA ciklus se može ukratko opisati na sljedeći način:

planiranje (plan) - razvijanje ciljeva i procesa neophodnih za postizanje rezultata u skladu sa zahtjevima kupaca i organizacionim politikama;

implementacija (do) – implementacija procesa;

provera - kontinuirano praćenje i merenje procesa i proizvoda u poređenju sa politikama, ciljevima i zahtevima proizvoda i izveštavanje o rezultatima;

akcija (čin) – poduzimanje radnji za kontinuirano poboljšanje performansi procesa.

Legenda:

Aktivnosti dodavanja vrijednosti

Protok informacija

Slika 1 – Model sistema upravljanja kvalitetom zasnovan na procesnom pristupu

Procesni pristup(proces - uzastopna promjena stanja u razvoju nečega; razvoj fenomena) poznat je u odnosu na menadžment uopšte, on smatra upravljačke aktivnosti kao kontinuirano sprovođenje skupa određenih međusobno povezanih aktivnosti i opštih funkcija upravljanja (predviđanje i planiranje, organizacija itd.). Štaviše, izvršenje svakog posla i funkcija generalnog upravljanja se takođe smatra procesom, tj. kao skup međusobno povezanih kontinuirano izvođenih radnji koje transformišu neke ulaze resursa, informacija itd. u odgovarajuće izlaze, rezultate (slika 1.3.6).

Često je izlaz jednog procesa ulaz drugog. Cjelokupni proces upravljanja kvalitetom određen je zbrojem svih povezanih funkcija koje se obavljaju. Dakle, u okviru ovakvog pristupa menadžmentu kvalitetom kao sistemu, treba ga posmatrati kao obavljanje upravljačkih poslova i opštih upravljačkih funkcija za njihovu implementaciju (ciklus upravljanja) u obliku procesa. - kontinuirani niz međusobno povezanih radnji, tj. kao rad na postizanju ciljeva upravljanja kvalitetom. Fokusirajte se na skup kontinuirano izvođenih radnji u svim procesima upravljanja kvalitetom sa njihovom identifikacijom i međusobno povezanim općim funkcijama upravljanja koje transformiraju ulaze u izlaze i predstavljaju procesni pristup u sistemu upravljanja kvalitetom. Preporučuje se korištenje sastava funkcija kontrole kvaliteta u implementaciji procesa prema PDCA konceptu (planiranje rada, izvođenje radova prema planu, provjera usklađenosti stvarnog rezultata sa planiranim, poduzimanje mjera u slučaju odstupanja stvarnog rezultata od planiranog). Istovremeno, poželjnije je imati skup opštih finansijskih funkcija pri obavljanju procesa upravljanja kvalitetom u sljedećem sastavu: predviđanje, planiranje, organizacija rada, koordinacija, izvođenje poslova, aktiviranje i stimulacija, računovodstvo, kontrola, analiza , regulacija.

Jedan od osnovnih principa upravljanja kvalitetom je donošenje odluka na osnovu činjenica. To se najpotpunije može riješiti metodom modeliranja procesa, kako proizvodnih tako i upravljačkih alata. matematičke statistike. Međutim, savremene statističke metode su prilično teško razumljive i široko se koriste u praksi bez dubinske matematičke obuke svih učesnika u procesu. Do 1979. godine, Japanski savez naučnika i inženjera (JUSE) sastavio je sedam koji su bili prilično laki za upotrebu. vizuelne metode analiza procesa. Uprkos svojoj jednostavnosti, oni održavaju vezu sa statistikom i daju profesionalcima priliku da iskoriste svoje rezultate i, ako je potrebno, poboljšaju ih.

Uzročno-posljedični dijagram (Ishikawa dijagram)

Dijagram tipa 5M razmatra komponente kvaliteta kao što su „čovjek“, „mašina“, „materijal“, „metoda“, „kontrola“, a u dijagramu tipa 6M im se dodaje komponenta „okruženje“. U odnosu na problem kvalimetrijske analize koji se rješava, za “ljudsku” komponentu potrebno je utvrditi faktore koji se odnose na pogodnost i sigurnost izvođenja operacija; za komponentu "mašina" - odnos strukturnih elemenata analiziranog proizvoda jedan s drugim, povezan s implementacijom ove operacije; za komponentu „metoda“ - faktori koji se odnose na produktivnost i tačnost izvršene operacije; za komponentu "materijala" - faktori povezani sa odsustvom promjena u svojstvima materijala proizvoda tokom izvođenja ove operacije; za komponentu „kontrole“ - faktori povezani sa pouzdanim prepoznavanjem grešaka u procesu izvođenja operacije; za komponentu „okoliša“ – faktori povezani sa uticajem životne sredine na proizvod i proizvoda na životnu sredinu.

Primjer Ishikawa dijagrama

Kontrolne liste

Kontrolne liste se mogu koristiti i za kvalitativnu i za kvantitativnu kontrolu.

Histogrami

Histogrami su jedna od varijanti trakastog grafikona koji prikazuje ovisnost učestalosti parametara kvalitete proizvoda ili procesa koji spadaju u određeni raspon vrijednosti od ovih vrijednosti.

Histogram se konstruiše na sledeći način:

Mi definišemo najveća vrijednost indikator kvaliteta.
Mi definišemo najmanju vrijednost indikator kvaliteta.
Opseg histograma definiramo kao razliku između najveće i najmanje vrijednosti.
Odredite broj intervala histograma. Često možete koristiti približnu formulu:
(broj intervala) = N (broj vrijednosti indikatora kvaliteta) Na primjer, ako je broj indikatora = 50, broj intervala histograma = 7.
Odredite dužinu intervala histograma = (opseg histograma) / (broj intervala).
Dijelimo raspon histograma na intervale.
Brojimo broj pogodaka rezultata u svakom intervalu.
Odredite učestalost pogodaka u intervalu = (broj pogodaka)/(ukupan broj pokazatelja kvaliteta)
Izrada trakastog grafikona

Scatter plots

Dijagrami rasipanja su grafikoni poput onog prikazanog ispod koji pokazuju korelaciju između dva različita faktora.

Scatter dijagram: Praktično ne postoji veza između indikatora kvaliteta.

Dijagram raspršenosti: Postoji direktna veza između indikatora kvaliteta

Dijagram raspršenosti: Postoji inverzna veza između indikatora kvaliteta

Pareto analiza

Pareto analiza je dobila ime po italijanskom ekonomisti Vilfredu Paretu, koji je pokazao da je većina kapitala (80%) u rukama malog broja ljudi (20%). Pareto je razvio logaritamske matematičke modele koji opisuju ovu heterogenu distribuciju, a matematičar M.Oa. Lorenz je dao grafičke ilustracije.

Pareto pravilo je „univerzalni“ princip koji je primjenjiv u mnogim situacijama, a bez sumnje - u rješavanju problema kvaliteta. Joseph Juran je primijetio “univerzalnu” primjenu Pareto principa na bilo koju grupu uzroka koji uzrokuju jednu ili drugu posljedicu, pri čemu je većina posljedica uzrokovana malim brojem uzroka. Pareto analiza rangira pojedina područja po značaju ili važnosti i poziva na identifikaciju i prvo otklanjanje onih uzroka koji uzrokuju najveći broj problema (nedosljednosti).

Pareto analiza se obično ilustruje Pareto dijagramom (slika ispod), na kojem x-osa prikazuje uzroke problema u kvaliteti u opadajućem redosledu problema koje oni uzrokuju, a y-osa prikazuje same probleme u kvantitativnom smislu, oba brojčano i kumulativno.(kumulativni) procenat.

Dijagram jasno pokazuje područje za prioritetno djelovanje, ističući razloge koji uzrokuju najveći broj grešaka. Stoga, prije svega, preventivne mjere trebaju biti usmjerene na rješavanje ovih problema.

Pareto grafikon

Stratifikacija

U osnovi, stratifikacija je proces sortiranja podataka prema nekim kriterijima ili varijablama, čiji se rezultati često prikazuju u obliku grafikona i grafikona.

Skup podataka možemo klasificirati u različite grupe (ili kategorije). opšte karakteristike, nazvana varijabilna stratifikacija. Važno je utvrditi koje će se varijable koristiti za sortiranje.

Stratifikacija je osnova za druge alate kao što su Pareto analiza ili dijagrami raspršenja. Ova kombinacija alata ih čini moćnijim.

Na slici je prikazan primjer analize izvora kvarova. Svi nedostaci (100%) razvrstani su u četiri kategorije - po dobavljaču, po operateru, po smjenama i po opremi. Iz analize prikazanih podataka o dnu jasno se vidi da najveći doprinos prisustvu nedostataka u ovom slučaju daje „dobavljač 1“.

Stratifikacija podataka.

Kontrolne kartice

Kontrolne karte su posebna vrsta grafikona, koju je prvi predložio W. Shewhart 1925. Kontrolne karte imaju oblik prikazan na sl. 4.12. Oni odražavaju prirodu promjena indikatora kvaliteta tokom vremena.

Opšti prikaz kontrolne karte

Kontrolne karte za kvantitativne karakteristike

Kontrolne karte za kvantitativne karakteristike su obično dvostruke karte, od kojih jedna prikazuje promjenu prosječne vrijednosti procesa, a druga - raspršivanje procesa. Scatter se može izračunati ili iz raspona procesa R (razlika između najveće i najmanje vrijednosti) ili iz standardne devijacije procesa S.

Danas se najčešće koriste x-S kartice, a rjeđe se koriste x-R kartice.

Kontrolne karte zasnovane na karakteristikama kvaliteta

Karta za udio neispravnih proizvoda (p - mapa)

P-mapa izračunava udio neispravnih proizvoda u uzorku. Koristi se kada je veličina uzorka promjenjiva.

Karta za broj neispravnih artikala (np - mapa)

np mapa izračunava broj neispravnih proizvoda u uzorku. Koristi se kada je veličina uzorka konstantna.

Karta za broj nedostataka u uzorku (c - mapa)

C-mapa izračunava broj defekata u uzorku.

Karta za broj nedostataka po proizvodu (u - mapa)

U-mapa izračunava broj nedostataka po proizvodu u uzorku.

Obrazac kontrolne kartice

OPCIJA 1:

Teorija: Sedam alata za kvalitetu (grafičke metode za procjenu kvaliteta proizvoda)

Uvod. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

1. Sedam jednostavnih kvalitetnih alata. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .3

2. Uzročno-posledični dijagram (Ishikawa dijagram). . . . 5

3. Kontrolne liste. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

4. Histogrami. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

5. Scatter dijagrami. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

6. Pareto analiza. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

7. Stratifikacija. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . jedanaest

8. Kontrolne kartice. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

Zaključak. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .15

Zadatak. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .16

Književnost. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

Uvod

U savremenom svetu to je izuzetno bitan javlja se problem kvaliteta proizvoda. Dobrobit svake kompanije i svakog dobavljača uvelike zavisi od njenog uspešnog rešenja. Proizvodi višeg kvaliteta značajno poboljšavaju šanse dobavljača da se natječu na tržištu i, što je najvažnije, bolje zadovoljavaju potrebe potrošača. Kvalitet proizvoda je najvažniji pokazatelj konkurentnosti preduzeća.

Kvalitet proizvoda proizlazi iz procesa naučno istraživanje, dizajn i tehnološki razvoj, osigurava se dobrom organizacijom proizvodnje i, konačno, održava se tokom rada ili potrošnje. U svim ovim fazama važno je izvršiti pravovremenu kontrolu i dobiti pouzdanu procjenu kvaliteta proizvoda.

Za smanjenje troškova i postizanje nivoa kvaliteta koji zadovoljava potrošača, potrebne su metode koje nemaju za cilj otklanjanje nedostataka (nedosljednosti) gotovih proizvoda, ali kako bi se spriječili uzroci njihovog nastanka u toku procesa proizvodnje.

Svrha rada je proučavanje sedam alata iz oblasti upravljanja kvalitetom proizvoda u preduzeću. Ciljevi istraživanja: 1) Proučavanje faza formiranja metoda kontrole kvaliteta; 2) Proučite suštinu sedam kvalitetnih alata. Predmet istraživanja su metode za proučavanje troškova kvaliteta proizvoda.

1. Sedam jednostavnih kvalitetnih alata

Metode kontrole koje postoje već duže vrijeme svodile su se po pravilu na analizu nedostataka kroz potpuni pregled proizvedenih proizvoda. U masovnoj proizvodnji takva kontrola je veoma skupa. Proračuni pokazuju da za osiguranje kvaliteta proizvoda kroz sortiranje, kontrolni aparat preduzeća mora biti pet do šest puta veći od broja proizvodnih radnika.

S druge strane, kontinuirana kontrola u masovnoj proizvodnji ne garantuje odsustvo neispravnih proizvoda u prihvaćenim proizvodima. Iskustvo pokazuje da se inspektor brzo umori, zbog čega se neki od dobrih proizvoda pogrešno smatraju neispravnim i obrnuto. Praksa takođe pokazuje da tamo gde su ljudi zaneseni potpunom kontrolom, gubici od kvarova naglo rastu.

Ovi razlozi natjerali su proizvodnju da pređe na selektivnu kontrolu.

Statističke metode omogućavaju razumno otkrivanje poremećaja procesa čak i kada se dvije ili tri jedinice proizvoda odabranih za kontrolu pokažu pogodnim, jer su vrlo osjetljive na promjene stanja tehnoloških procesa.

Tokom godina vrijednog rada, stručnjaci su iz svjetskog iskustva izolovali malo po malo takve tehnike i pristupe koji se mogu razumjeti i efikasno koristiti bez posebne obuke, a to je učinjeno na način da se osiguraju stvarna dostignuća u rješavanju velike većine problema. problemi koji se javljaju u stvarnoj proizvodnji.

Jedan od osnovnih principa upravljanja kvalitetom je donošenje odluka na osnovu činjenica. To se najpotpunije rješava metodom modeliranja procesa, kako proizvodnih tako i upravljačkih alata matematičke statistike. Međutim, savremene statističke metode su prilično teško razumljive i široko se koriste u praksi bez dubinske matematičke obuke svih učesnika u procesu. Do 1979. godine, Japanska unija naučnika i inženjera (JUSE) sastavila je sedam vizuelnih metoda koje su prilično jednostavne za upotrebu za analizu procesa. Uprkos svojoj jednostavnosti, oni održavaju vezu sa statistikom i daju profesionalcima priliku da iskoriste svoje rezultate i, ako je potrebno, poboljšaju ih.

Ovo je takozvanih sedam jednostavnih metoda:

1) Pareto grafikon;

2) Ishikawa šema;

3) delaminacija (stratifikacija);

4) kontrolni listovi;

5) histogrami;

6) grafika (u avionu)

7) kontrolne karte (Shewhart).

Ponekad se ove metode navode drugačijim redoslijedom, što nije bitno, jer se pretpostavlja da se smatraju i kao pojedinačni alati i kao sistem metoda, u kojem je u svakom konkretnom slučaju sastav i struktura radnog skupa alata. trebalo da bude posebno određeno.

Upotreba statističkih metoda je veoma efikasan način za razvoj nova tehnologija i kontrolu kvaliteta proizvodnih procesa. Mnoge vodeće firme su posvećene njihovoj ekstenzivnoj upotrebi, a neke troše više od sto sati godišnje na internu obuku o ovim tehnikama. Iako je poznavanje statističkih metoda dio normalnog obrazovanja inženjera, samo znanje ne znači sposobnost primjene. Sposobnost sagledavanja događaja iz statističke perspektive važnija je od poznavanja samih metoda. Osim toga, mora se moći pošteno priznati nedostatke i promjene koje su nastale i prikupiti objektivne informacije.

2. Uzročno-posljedični dijagram (Ishikawa dijagram)

Rice. 1 Primjer Ishikawa dijagrama

3. Kontrolne liste

Kontrolne liste se mogu koristiti i za kvalitativnu i za kvantitativnu kontrolu.

Rice. 2 Kontrolne liste

4. Histogrami

Histogrami su jedna od varijanti trakastog grafikona koji prikazuje ovisnost učestalosti parametara kvalitete proizvoda ili procesa koji spadaju u određeni raspon vrijednosti od ovih vrijednosti.

Histogram se konstruiše na sledeći način:

1. Odredite najveću vrijednost indikatora kvaliteta.

2. Odrediti najnižu vrijednost indikatora kvaliteta.

3. Definirajte raspon histograma kao razliku između najveće i najmanje vrijednosti.

4. Odredite broj intervala histograma. Često možete koristiti približnu formulu:

(broj intervala) = N (broj vrijednosti indikatora kvaliteta) Na primjer, ako je broj indikatora = 50, broj intervala histograma = 7.

5. Odredite dužinu intervala histograma = (opseg histograma) / (broj intervala).

6. Dijelimo raspon histograma na intervale.

7. Izbrojite broj pogodaka rezultata u svakom intervalu.

8. Odredite učestalost pogodaka u intervalu = (broj pogodaka)/(ukupan broj pokazatelja kvaliteta)

9. Izrada trakastog grafikona

5. Scatter plots

Dijagrami rasipanja su grafikoni poput onog prikazanog ispod koji pokazuju korelaciju između dva različita faktora.

Rice. 3 Scatter dijagram: Praktično ne postoji veza između indikatora kvaliteta.

Rice. 4 Scatter dijagram: Postoji direktna veza između indikatora kvaliteta

Rice. 5 Scatter dijagram: Postoji inverzna veza između indikatora kvaliteta

6. Pareto analiza

Sedam novih alata za kontrolu kvaliteta proizvoda uključuje:

– dijagram afiniteta

– dijagram zavisnosti

– sistemski (stablo) dijagram

– matrični dijagram

– dijagram sa strelicama

– dijagram planiranja evaluacije procesa

– analiza matričnih podataka

– dijagram toka

Dijagram afiniteta:

Svrha metode je da se sistematiziraju i organizuju ideje, zahtjevi potrošača ili mišljenja članova grupe izražena u vezi sa rješavanjem problema.

Dijagram afiniteta pruža generalno planiranje. To je kreativan alat koji pomaže u razjašnjavanju neriješenih problema otkrivanjem prethodno nevidljivih veza između pojedinačnih informacija ili ideja prikupljanjem od različitih izvora nesistematski prikazani usmeni podaci i njihova analiza po principu međusobnog afiniteta (asocijativna blizina).

Akcioni plan

1. Formirajte tim stručnjaka koji poznaju pitanja o temi o kojoj se raspravlja.

2. Formulirajte pitanje ili problem u obliku detaljne rečenice.

3. Provedite brainstorming sesiju u vezi sa glavnim razlozima postojanja problema ili odgovorima na postavljena pitanja.

4. Zabilježite sve izjave na karticama, grupirajte povezane podatke po oblastima i svakoj grupi dodijelite naslove. Pokušajte kombinirati bilo koji od njih pod zajedničkim naslovom, stvarajući hijerarhiju.

1. Kada formulišete temu za diskusiju, koristite „pravilo 7 plus ili minus 2“. Rečenica mora imati najmanje 5 i ne više od 9 riječi, uključujući glagol i imenicu.

2. Kada vodite sesiju brainstorminga, koristite standardnu tehniku.

3. Svaka formulacija je zapisana na posebnoj kartici.

4. Ako se kartica može svrstati u više grupa, potrebno je napraviti kopije.

Karte koje nisu uključene ni u jednu grupu čine ostatak. U pravilu se radi o 4 ili 5 karata.

Dodatne informacije:

Dijagram afiniteta se ne koristi za rad s određenim numeričkim podacima, već s verbalnim izjavama.

Dijagram afiniteta treba koristiti uglavnom kada:

· treba sistematizirati veliki broj informacije (različite ideje, različita gledišta, itd.);

· odgovor ili rješenje nisu apsolutno očigledni svima;

· Za donošenje odluka potreban je konsenzus među članovima tima (i eventualno drugim zainteresovanim stranama) kako bi se efikasno radilo.

Prednosti metode

Otkriva odnose između različitih informacija.

Procedura kreiranja dijagrama afiniteta omogućava članovima tima da izađu iz okvira svog uobičajenog razmišljanja i pomaže u realizaciji kreativnog potencijala tima.

Nedostaci metode

U prisustvu velikog broja objekata (počevši od nekoliko desetina), alati kreativnosti, koji se temelje na ljudskim asocijativnim sposobnostima, inferiorni su u odnosu na alate logičke analize.

Dijagram afiniteta je prva od sedam tehnika upravljanja kvalitetom koja pomaže da se razvije preciznije razumijevanje problema i identifikuje glavne probleme procesa prikupljanjem, sumiranjem i analizom velike količine usmenih podataka na osnovu odnosa afiniteta između svakog elementa.

očekivani rezultat

Novo razumijevanje zahtjeva i problematičnih pitanja i nova rješenja starih problema.

Ovaj dijagram se koristi za identifikaciju uzroka neuspjeha procesa i njihova sistematizacija kako bi se olakšalo traženje mjera za njihovo otklanjanje. Na primjer, važan zadatak je pronalaženje pravih metoda za sprovođenje naučnog istraživanja i razvoja, uzimajući u obzir uslove koji preovlađuju u modernog društva u „eri tehnologija visokih performansi“. Istovremeno, važno je pitanje kako promijeniti postojeći sistem osiguranja kvaliteta tako da odgovara novim zahtjevima. Svaku takvu temu karakteriziraju različiti verbalni podaci. Dijagram afiniteta je metoda sistematizacije glavnih problema koje je potrebno riješiti, odabranih prema principu afiniteta količine verbalnih podataka koji se odnose na te probleme.

Dijagram odnosa.

Ovaj dijagram je sastavljen kako bi se uskladili problemi koji zahtijevaju rješavanje, zabilježeni u dijagramu afiniteta, s glavnim razlozima koji su uzrokovali njihovu pojavu, na primjer, dijagram zavisnosti koji ukazuje na razloge neslaganja između parametara prototipova proizvoda prema svom dizajnu.

Dijagram prikazan na slici 8.2 prikazuje 30 faktora koji se smatraju primarnim i sekundarni uzroci nepodudarnosti: zavisnosti između njih prikazane su strelicama. Klasifikacija ovih razloga po važnosti vrši se uzimajući u obzir primijenjenu tehnologiju, numeričke podatke koji karakteriziraju razloge itd.

Da biste procenili značaj međusobnog uticaja, izbrojite broj dolaznih i odlaznih strelica na svakom faktoru.

Dijagram stabla.

Dijagram stabla istražuje sve mogući razlozi na osnovu mnogih uzastopnih koraka.

Ovaj dijagram se koristi kao metoda za sistematsko određivanje optimalnog načina rješavanja nastalih problema i izgrađen je u obliku višestepene strukture stabla, čiji su elementi različita sredstva i metode rješavanja. Po pravilu, hijerarhijske strukture tipa „drvo“. Koristi se za analizu mogućnosti rješavanja složenog problema.

Analiza se može provesti u različitim aspektima, na primjer, za:

Identifikacija onih podproblema, čija ukupnost odražava suštinu složenog izvornog problema (u ovom slučaju, stablo je drvo problema);

Definicija skupa sredstava uz pomoć kojih se može postići rješenje izvornog problema (stablo postaje drvo sredstava ili drvo aktivnosti);

Označavanje ili hijerarhijski poredak onih ciljeva za postizanje kojih se realizuje određeni projekat ili program (stablo ciljeva);

Odabir optimalnog skupa alata koji pružaju rješenje originalnog kompleksnog problema (stablo odlučivanja);

Raspodjela resursa (na primjer, finansijskih) dodijeljenih za rješavanje pojedinačnih podproblema složenog problema (stablo relativnog značaja);

Predviđanje mogućnosti rješavanja pojedinačnih podproblema složenog problema (stablo prognoze).

Koriste se i druge vrste stabala: stablo svojstava, stablo indikatora, stablo klasifikacije, stablo defekata, stablo korisnosti, stablo funkcija, stablo odnosa, stablo resursa.

Gotovo sve vrste drveća koje su gore navedene mogu se smatrati posebnim slučajevima problemskog stabla. S obzirom da se najčešće koristi u praksi, sljedeći materijal će biti predstavljen na drvetu problema s kojim se najčešće susrećemo.

Pored složenih i jednostavnih svojstava, stablo svojstava može sadržavati takozvana kvazijednostavna svojstva. To su svojstva koja se, zbog činjenice da su složena, mogu podijeliti u grupe manje složenih svojstava, ali ih nema potrebe podvrgavati takvoj podjeli, budući da je funkcionalna ili korelaciona ovisnost između tako složenog svojstva i grupa manje složenih svojstava je poznata.

U stablu svojstava kvalitet, kao najsloženije svojstvo, razmatra se u obliku stabla, za koje se konvencionalno smatra da se nalazi u 0. sloju stabla (slika 8.3). Ovo složeno svojstvo podijeljeno je na manje složena svojstva, od kojih je svako zauzvrat podijeljeno na još manje složena, itd. Štaviše, svojstva donjeg (K-1) nivoa se generaliziraju za odgovarajuća svojstva sljedećeg K-tog nivoa (K = 1,2,...m, gdje je m broj najvišeg (zadnjeg) ) sloj stabla svojstava).

Prilikom konstruisanja (sintetizacije) stabala u sistemskoj analizi i istraživanju operacija najčešće se koristi takozvano nizvodno stablo (tj. drvo koje raste prema dole (slika 8.4 a)). Manje uobičajeno, drvo sa gornjom stranom (slika 8.4 b) ili drvo sa desnom stranom (raste s lijeva na desno, slika 8.4 c). Lijeva strana (tj. raste ulijevo, slika 8.4 d) se vrlo rijetko koristi.

U praksi se koriste tri glavna oblika predstavljanja stabla: tabelarni oblik (slika 8.5 a), koji omogućava kompaktno (ali ne i potpuno jasno) prikazivanje odnosa elemenata stabla i dva tzv. manje su kompaktni od tabelarnog oblika, ali pružaju bolju jasnoću. Ove vrste grafičkih oblika su: strogi oblik grafa (slika 8.5 b) i nestrogi oblik grafa (slika 8.4 a-d).

Strogi oblik grafa najčešće se koristi u prognozama i operativnim istraživanjima.

Pravila koja regulišu izbor vrste drveta:

Kompletno stablo kod primjene egzaktne metode za rješavanje problema (rješavanje problema kvantitativnog poređenja dva objekta na osnovu njihovog kvaliteta uz minimalnu grešku);

Skraćeno stablo kada se koristi skala ranga (ako se kvantitativni rezultati poređenja objekata po kvalitetu mogu izraziti na skali ranga).

Nepotpuno stablo kod primjene pojednostavljene metode za rješavanje problema.

Svako svojstvo uključeno u grupu svojstava mora biti neophodno za adekvatan opis kompleksnog svojstva povezanog sa ovom grupom, koje se nalazi na stablu svojstava jedan nivo ispod, a istovremeno broj ovih svojstava mora biti dovoljan da obezbedi adekvatan opis iznad.

Broj nekretnina u grupi treba biti minimalan, ne više od sedam do devet.

Ispravna konstrukcija drveta važan uslov, V odlučujući stepen uticaj na pouzdanost informacija dobijenih prilikom procene kvaliteta objekta.

Pretpostavimo da je faktor "mnogo neispravnih dijelova primljenih iz vanjske narudžbe" u dijagramu zavisnosti najvažniji faktor. U ovom slučaju, problem koji treba riješiti bit će “Smanjenje neispravnih dijelova primljenih iz vanjskih narudžbi.” Mjere koje se poduzimaju za rješavanje problema biraju se uzimajući u obzir niz faktora, kao što su menadžment kompanije u kojoj se naručuje, nivo tehnologije u kompaniji kupca, nivo tehnologije kontrole itd.

Slika 8.6 daje dijagram stabla koji organizira korake prema kojima kompanija planira implementirati „sedam novih alata za kontrolu kvaliteta“ kako bi uspješno implementirala svoj ukupni plan kontrole kvaliteta.

Desna strana dijagrama obično rangira mjere prema njihovoj važnosti i pruža detaljno objašnjenje kako će se željena mjera postići.

Matrični dijagram.

Matrični dijagram, poput „kuće kvaliteta“ iz „glasa kupca“, suprotstavlja zahtjeve proizvoda sa stanovišta kupca s onima iz gledišta prodavca. U pojedinačnim ćelijama matriksa procenjuje se međusobni uticaj.

Ovaj dijagram izražava korespondenciju pojedinih faktora i pojava različitim uzrocima njihovog nastanka i načinima otklanjanja njihovih posljedica, kao i stepen međusobne zavisnosti ovih faktora, uzroke njihovog nastanka i mjere za njihovo otklanjanje. Slika 8.7 prikazuje najčešće korišćeni dijagram T-matrice. Dijagram pokazuje razni faktori, pogoršanje izgled određeni proizvodi, njihovi uzroci, kao i proces koji uzrokuje njihovu pojavu. Raspored podataka duž tri dimenzije formira matrični dijagram u obliku slova T. Stepen važnosti je označen posebnom, unaprijed dogovorenom ikonom. Poželjno je da se podaci u ćelijama koje se nalaze na sjecištu osa prikazuju kao postotak pojave defekata. Na osnovu iznesenih podataka moguće je odlučiti da li se često javlja odstupanje od traženog nivoa kvaliteta izraženo u određenoj pojavi, koji razlog se ispostavlja kao najvažniji u nastanku ovog odstupanja, koji je proces ispao. biti izvor ovog odstupanja, itd. Dakle, ovaj dijagram omogućava određivanje mjera za smanjenje odstupanja od potrebnog nivoa kvaliteta proizvoda, tj. da smanjite stopu kvarova.

Dijagram sa strelicama.

Dijagram sa strelicama se koristi u fazi izrade optimalnih planova za određene aktivnosti nakon što se identifikuju problemi koje je potrebno riješiti, ucrtaju potrebne mjere, odredi tajming i označi napredak u realizaciji planiranih mjera, tj. nakon izrade prva četiri dijagrama. Na slici 8.8 prikazan je dijagram sa strelicama plana pripreme za 1. konferenciju članova krugova kvaliteta u kompaniji.

Dijagram sa strelicama jasno pokazuje međuzavisnost procesa i događaja.

Kao što možete vidjeti iz grafikona, za pripremu je potrebno 48 dana. Dijagram prikazuje redoslijed realizacije aktivnosti i prikazuje paralelne operacije. Ukoliko se pokaže da je 48 dana predugo u odnosu na zakazani datum otvaranja konferencije, plan se mora prilagoditi. Da biste to učinili, trebali biste optimizirati program obuke: dodati paralelne operacije, smanjiti vrijeme dodijeljeno za određene operacije itd.

65. Dijagram planiranja procesa.

Kao i kod FMEA, pojedinačni koraci već unaprijed ispituju potencijalne prepreke i identificiraju odgovarajuće protumjere.

Ovaj dijagram se koristi za procjenu vremena i ispravnosti implementacije programa i mogućnosti prilagođavanja određenih aktivnosti tokom njihove realizacije u skladu sa dijagramom strelice u slučajevima rješavanja složenih problema u oblasti naučnog razvoja, u oblasti proizvodnje. s kroničnim nedostacima, kada primate velike narudžbe izvana itd. U tom slučaju prvo sastavljaju program i, ako se u srednjim fazama njegove implementacije pojave odstupanja od planiranih tačaka, fokusiraju se na aktivnosti koje proces usklađuju sa programom. U slučajevima kada u toku realizacije programa dođe do nepredviđene situacije koja se nije mogla unaprijed uzeti u obzir, potrebno je izraditi novi program, lišen ranijih nedostataka.

Rad na ispravljanju procesa treba uključiti ne samo direktne izvršioce, već i druga lica i odjele koji se odnose na ovu oblast. To vam omogućava da ne gubite vrijeme i postignete najveći učinak u realizaciji vaših planova. Na slici 8.9 prikazan je primjer PDPC dijagrama koji je korišten u jednom od zadataka naučnog razvoja.

Prioritetna matrica.

To je metoda predstavljanja u više dvodimenzionalnih ravni. Matrična analiza podataka odgovara metodi komponentne analize, čiji je tipičan primjer metoda multivarijantne analize.

Neka, na primjer, treba odrediti 234 brojčana podatka koji se odnose na 9 faktora na koje defekti mogu utjecati za 26 vrsta proizvoda proizvedenih livenjem plute kako bi se smanjili nedostaci (tablica 8.1).

Rezultati analize ovih podataka prikazani su na slici 8.10. Crni krugovi različitih veličina na slici pokazuju postotak nedostataka za pojedinačne vrste proizvodi.

Rezultat analize je pokazao da komponente prvog reda važnosti uključuju faktore kao što su težina, površina utikača, omjer težine i površine utikača, prečnik izlazne cijevi i komponente drugog reda važnosti uključuju potrošnju materijala po jedinici gotovog proizvoda, oblik.

Tabela 8.1 – Početni podaci za matričnu analizu podataka

Faktori proizvoda

Sa slike 8.10 možemo zaključiti da je procenat defekata visok za faktore prvog reda važnosti, za koje se pokazalo da su matrični podaci u negativnim ravnima. Nakon posebnih mjera usmjerenih na smanjenje kvarova, proces proizvodnje je stabiliziran.

Svaki od sedam alata može se koristiti jedan po jedan, ali su dizajnirani tako da su u interakciji, a od toga postoji dodatna korist (slika 8.11).

67. Matematičko planiranje eksperimenta.

Dijagram stabla. Sedam novih kvalitetnih alata

Obnavljanje šifre