Особенности применения. При моделировании процесса для понимания причин и следствий требуется существенный

При моделировании процесса для понимания причин и следствий требуется существенный уровень квалификации, чтобы выбрать наиболее подходящую модель и использо­вать средства диагностики для улучшения модели. При вы­боре модели следует рассматривать цель анализа, природу данных, относительные затраты и аналитические характе­ристики и характеристики прогноза различных моделей.

Семь простых японских статистических методов

Введение

Одним из принципов TQM является то, что в основе принятия решений должны быть факты, а не интуиция. Главные причины трудностей, возникающих при управлении качеством, - ложные представления и ошибочные действия. Чтобы различить, что ложно, а что ошибочно, нужно организовать процесс поиска фактов, т.е. статистического материала. Сам по себе статистический материал, без обработки и анализа, не позволяет решить возникшую проблему.

Потери качества будут равны нулю только в том случае, когда результат соответствует требованиям номинала. В противном случае, если даже данные расположены в пределах допуска, потери качества неизбежны.

Вопросами сбора, обработки и анализа результатов занимается математическая статистика, которая включает огромное количество различных методов, разработанных к настоящему времени.

Многие из современных статистических методов довольно сложно для восприятия, а тем более для широкого применения всеми участниками процесса. Японские учёные отобрали

из всего множества семь методов. Их заслуга, и в первую очередь профессора Исикавы, состоит в том, что они обеспечили простоту, наглядность, визуализацию этих методов, превратив их фактически в эффективные инструменты контроля качества. Их можно понять и эффективно использовать без специальной математической подготовки.

При всей своей простоте эти методы позволяют сохранить связь со статистикой и дают возможность профессионалам пользоваться результатами этих методов и при необходимости совершенствовать их. К семи инструментам контроля качества относятся следующие статистические методы:

1. Контрольный листок - служит для регистрации данных о качестве, накоплении информации.

2. Гистограмма - представляет собой один из видов столбиковой диаграммы, дающей наглядное изображение того, с какой частотой повторяется то или иное значение или группа значений.

3. Диаграмма разброса (рассеивания) применяется для выяснения зависимости одной переменной величины (например, показателя качества) от другой.

4. Диаграмма Парето – это разновидность столбиковой диаграммы, применяемой для наглядного отображения рассматриваемых фактов в порядке уменьшения их значимости, позволяет выявить и наглядно изобразить основные причины дефектов.

5. Стратификация (расслаивание данных) представляет собой разбивку (группировку) данных на страты (группы).

6. Диаграмма К. Исикавы (причинно- следственная диаграмма)- это графическое упорядочение факторов, влияющих на объект анализа.

7. Контрольная карта- карта, на которой для наглядности отображения состояния анализируемого процесса отмечают значения регулируемой характеристики во времени.

Эти методы можно рассматривать и как отдельные инструменты, и как систему методов.

Последовательность применения семи методов может быть различной в зависимости от цели, которая поставлена перед системой. Точно также применяемая система не обязательно должна включать все семь методов. Их может быть меньше, а может быть и больше, ибо существуют и другие статистические методы, например методы оценки качества. Однако можно с полной уверенностью сказать, что семь инструментов контроля качества являются необходимыми и достаточными статистическими методами, применение которых, по мнению Исикавы, помогает решить от 50% до 95 % всех проблем, возникающих на производстве.

Внедрение семи инструментов контроля качества должно начинаться с обучением этим методам всех участников процесса. Успешному внедрению семи инструментов контроля качества в Японии способствовало отношение руководителей компании к процессу обучения. Они ставили и продолжают ставить перед собой цель сделать каждого рабочего инженером, а инженеров, не знакомых со статистическими методами, не считать полноценными специалистами. Большую роль в обучении статистическим методам в Японии сыграли кружки контроля качества, в которых прошли обучение рабочие и инженеры большинства японских компаний.

Обучаются не только инженеры и рабочие, но и бизнесмены. Каждый служащий компании или организации, используя статистические методы для анализа и контроля процессов, тем самым способствует повышению качества., эффективности производства и снижению затрат.

Статистические методы- это то средство, которое необходимо изучать, чтобы внедрить управление качеством.

Говоря о семи простых статистических методах контроля качеством, следует подчеркнуть, что инструменты познания, а не инструменты управления.

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 стадиях жизненного цикла продукции, и на основе этого вырабатывать оптимальные управленческие решения.

Потребность в статистических методах возникает всего с необходимостью минимизации вариабельности (изменчивости) процессов. Согласно современным воззрениям, источниками вариабельности являются вирусы. Так в менеджменте качества своевременно не выявленная вариабельность может представлять собой смертельную опасность для производства, продукции, предприятия. Основой для создания надёжной иммунной системы, защищающей предприятие от вирусов изменчивости и нестабильности, служат статистические методы.

«Если бы инее пришлось выразить своё послание к менеджменту всего в нескольких словах, - говорил Деминг,- я бы сказал : вся суть в уменьшении вариаций». Изменчивость присуща практически всем областям деятельности, связанным с обеспечением качества. Однако наиболее характерна она для процессов, поскольку они имеют множество источников изменчивости. Но производственные технологические процессы хотя и важнейшая, но не единственная область применения статистических методов. Статистические методы полезно и целесообразно применять на всех стадиях жизненного цикла продукции. Основное их назначение – контроль протекающего процесса и предоставление участнику процесса фактов для корректировки и улучшения процесса. Знание и применение на практике семи инструментов контроля качества лежат в основе одного из важнейших требований TQM - постоянного самоконтроля.

В управлении качеством статистический контроль должен дополняться применением знаний естественных законов не только для понимания объектов исследования, но и для выработки мероприятий по повышению качества. Таким образом, статистические методы контроля имеют обширный фронт применения.

Применение статистических методов - весьма действенный путь разработки новых технологий и контроля качества процессов. Многие ведущие фирмы стремятся к их активному использованию, а некоторые из них тратят более ста часов ежегодно на обучение этим методам своих сотрудников, осуществляемое в рамках самой фирмы.

Поиск по сайту: