Статистические методы контроля качества Развитие статистических методов контроля качества. Основные области применения статистических методов управления качеством
Термин «статистика» (от позднелатинского status — государство) может трактоваться как функция от результатов наблюдения. В конце 17 века в Западной Европе зародилась наука математическая статистика — раздел математики, посвящённый математическим методам систематизации, обработки и использования статистических данных для научных и практических выводов. При этом статистическими данными называются сведения об объектах в какой-либо более или менее обширной совокупности, обладающих теми или иными общими признаками. В основе статистических методов контроля качества лежит учет либо самих наблюдаемых объектов, либо их отдельных признаков, характеристик, свойств. Но эта формальная сторона статистических методов исследований, безразличная к специфической природе изучаемых объектов. Инженерное применение математической статистики бессмысленно без теории вероятностей — раздела математики, позволяющего по вероятностям одних случайных событий находить вероятности других случайных событий, функционально связанных между собой.
Теория вероятностей изучает не любые явления, а только «вероятностно случайные», то есть такие, распределения которых подчиняются в большей или меньшей степени теоретическим законам распределения случайных величин. Тем не менее теория вероятностей играет определённую роль и при статистическом изучении массовых явлений любой природы, которые могут не относиться к категории вероятностно случайных. Это осуществляется через основанные на теории вероятностей теорию выборочного метода и теорию ошибок. В этих случаях вероятностным закономерностям подчинены не сами изучаемые явления, а приёмы их исследования.
Более важную роль теория вероятностей играет при статистическом исследовании вероятностных явлений. Здесь в полной мере находят применение такие основанные на теории вероятностей разделы математической статистики, как проверка статистических гипотез, статистическое оценивание распределений вероятностей и входящих в них параметров и т.д. Область же использования этих более глубоких статистических методов значительно уже, так как здесь требуется, чтобы сами изучаемые явления были подчинены достаточно определённым вероятностным закономерностям.
Идея применения математической статистики и теории вероятностей для управления качеством продукции на постсоветском пространстве была впервые высказана академиком М.В.Остроградским в 1846 году. Сущность предлагавшихся им методов заключалась в том, чтобы по результатам контроля некоторой части продукции обоснованно судить о качестве всей продукции, не прибегая к сплошной проверке.
В первой половине XXвеке в управлении производством доминировала система Тейлора, основанная на нормировании требований к качеству, надзоре за их выполнением и воздействиях на исполнителей. С появлением этой системы (1905 год) в практику вошли понятия верхнего и нижнего пределов поля допуска, технические средства в виде проходных и непроходных калибров, появилась специальность инспектор качества (технический контролёр) и т.д. Эта система позволила разделить продукцию на качественную и дефектную (брак). Она дала возможность построить замкнутый механизм управления качеством, используя экономические и административные санкции в отношении рабочих, допускающих брак.
Система Тейлора дала великолепный механизм управления качеством конкретного изделия (деталь, сборочная единица), однако этот механизм нуждался в существенном дополнении при серийном и массовом изготовлении продукции. Такое дополнение дали статистические методы.
Основы статистических методов контроля и управления качеством были заложены в лабораториях Белл Телефон (США). Это были первые понятия и таблицы выборочного контроля качества, разработки контрольных карт, выполненные В. Шухартом.
Начиная с 50-х годов ХХ столетия японские менеджеры с огромным энтузиазмом стали осваивать статистические методы. Увеличению эффективности статистических методов, несомненно, способствовали и особенности культуры японского народа: умение концентрироваться на деталях, точность, аккуратность, особые взаимоотношения между людьми.
В дальнейшем в Японии была разработана известная сейчас во всём мире система методов, основанных на максимально простых и ясных процедурах и в то же время достаточно эффективных. Эти методы были объединены под названием «Семь японских инструментов качества».
Чтобы быть конкурентоспособным в современных экономических условиях, предприятие должно постоянно стремиться к совершенствованию, искать более эффективные способы производства своей продукции или услуг. Необходимо непрерывно повышать уровень качества продукции и услуг, что на сегодняшнем этапе развития уровня производства невозможно без внедрения современных методов управления качеством, неотъемлемой частью и мощнейшим инструментом которых являются статистические методы контроля качества.
Статистический контроль по сравнению со сплошным контролем позволяет значительно снизить экономические затраты на сам процесс измерений, что соответственно ведёт к снижению себестоимости изготовления продукции и повышению уровня её качества. Но намного более эффективна стратегия не обнаружения, а предупреждения брака. Предприятие не должно тратить свои ресурсы на производство продукции и услуг, которые окажутся негодными, а впоследствии и на их ликвидацию. Вложение средств в создание бесполезного продукта крайне убыточно, поэтому деятельность предприятия должна быть направлена на изготовление 100% годных продукции или услуг, которые бы в полной мере соответствовали современным требованиям потребителя. Для этих целей целесообразно использовать статистическое управление процессами. Процесс производства продукции или оказания услуг рассматривается как взаимосвязанная сеть процессов, а статистические методы применяются для каждого из элементарных процессов всего жизненного цикла продукции или услуг, начиная с процессов менеджмента и проектирования, заканчивая всеми технологическими процессами и процессами составления конечных бухгалтерских отчётов. При этом экономический эффект от внедрения статистических методов управления качеством достигается не только за счёт предупреждения брака и снижения затрат на контроль изготовляемой продукции (так называемые статистические методы «низкого уровня»), но и за счёт совершенствования и реструктуризации самих процессов (статистические методы «высокого уровня»), что ведёт к созданию продукции или услуг нового уровня качества.
Область применения статистических методов в задачах управления качеством продукции чрезвычайно широка и охватывает весь жизненный цикл продукции (разработку, производство, эксплуатацию, потребление и т.д.).
Применение статистических методов управления качеством продукции можно определить как действия, осуществляемые при создании и эксплуатации или потреблении продукции в целях установления, обеспечения и поддержания необходимого уровня ее качества на основе методов математической статистики.
Взаимоотношения между поставщиком и потребителем продукции могут быть правильно построены только при четко сформулированных правилах и обязанностях сторон. В качестве источника объективной информации об уровне качества произведённой продукции или оказанных услугах может использоваться статистический приёмочный контроль, который должен учитывать интересы как потребителя, так и поставщика, одновременно снижая затраты на контроль готовой продукции или услуг.
Представляется, по меньшей мере, пять основных сфер применения статистических методов контроля качества продукции: статистические методы оценки качества продукции, статистический анализ точности и стабильности процессов, статистическое регулирование процессов, статистический приёмочный контроль качества продукции и статистическое моделирование процессов.
Статистические методы оценки качества – методы, при которых значения показателей качества определяются с использованием аппарата математической статистики.
Статистический анализ точности и стабильности процессов – это установление статистическими методами показателей точности и стабильности процесса и определение закономерности его протекания во времени.
Статистическое регулирование процессов – корректирование значений параметров процесса, осуществляемое по результатам их выборочного контроля с целью обеспечения требуемого качества продукции или услуг.
Статистический приёмочный контроль качества продукции – контроль, основанный на применении методов математической статистики для проверки соответствия качества продукции установленным требованиям.
Термин «статистический приёмочный контроль» не следует обязательно связывать с контролем готовой продукции. Статистический приёмочный контроль может применяться на операциях входного контроля, на операциях контроля закупок, при операционном контроле, при контроле готовой продукции и так далее, то есть в тех случаях, когда надо решить – принять или отклонить партию продукции.
Статистическое моделирование процессов – статистические методы управления качеством, использующие кластерный, дисперсионный, регрессионный, дискриминантный анализ, анализ временных рядов, а также специально разработанные техники типа FMEA, VE, QFD, QLF и т.д.
Yandex.RTB R-A-252273-3- Статистические методы контроля качества Развитие статистических методов контроля качества. Основные области применения статистических методов управления качеством
- Основные понятия теории вероятности и математической статистики
- Свойства вероятности
- Сложение и вычитание вероятностей
- Теорема сложения вероятностей
- Теорема умножения вероятностей
- Формула полной вероятности
- Дискретные и непрерывные случайные величины
- Характеристики распределения случайных величин
- Пример.Случайная величина имеет следующее распределение
- Сложение средних арифметических и стандартных отклонений
- Законы распределения дискретных случайных величин Законы распределения
- Закон биномиального распределения
- Закон редких событий (Пуассона)
- Геометрическое распределение
- Законы распределения непрерывных случайных величин Закон нормального распределения (Гаусса)
- Закон равной вероятности (равномерного распределения)
- Закон распределения эксцентриситета (Релея)
- Интегральный закон распределения эксцентриситета имеет выражение
- Закон распределения модуля разности
- Основные понятия и определения теории выборок
- Оценка точности вычисления генерального среднего значения по данным выборки
- Оценка точности вычисления стандартного отклонения генеральной совокупности по данным выборки
- Статистическая проверка гипотез
- Значения вероятностей р( λ ) для различных λ
- Далее рассчитывается число степеней свободы
- Плотность распределения z(t) нормированного нормального распределения
- Статистические показатели возможностей процесса
- Зависимость коэффициентов d2иc4от объёма выборкиn.
- Статистическое управление процессами
- Контрольные карты регулирования по количественному признаку
- Простые контрольные карты по количественному признаку
- Контрольные карты с предупреждающими границами регулирования
- Приемочные контрольные карты
- Уровни приемлемых процессов рассчитываются по формуле
- Уровни неприемлемых процессов рассчитываются по формуле
- Контрольные карты кумулятивных сумм
- Контрольные карты регулирования по альтернативному признаку
- Если присутствует несколько потоков процесса, то они должны идентифицироваться и прослеживаться отдельно. Статистические методы приемочного контроля качества продукции
- Виды статистических методов приемочного контроля
- Уровень качества
- Оперативная характеристика плана выборочного контроля
- Планы контроля
- Последовательный план контроля
- Диаграмма Исикавы
- Диаграмма разброса
- Регрессионный анализ