Эксперт по сдаче вступительных испытаний в ВУЗах
Аннотация: Системы статического управления качеством – это категория особой философии и управленческой практики, появившаяся в конце 80-х прошлого столетия и представляющая собой специфичный образ мышления. Он обеспечивает конкурентные преимущества на рынке сбыта посредством повышения качества продукции. Основной прикладной статистики в данном контексте служат контрольные карты, графическое представление табличных данных и аналитические сведения. В статье проведен анализ разработки интегрированной системы статистического управления качеством продукции.
Ключевые слова: интегрированная система, управление качеством, производство.
РАЗРАБОТКА ИНТЕГРИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ПРОДУКЦИИ
Постановка проблемы.
Сегодня использование статистических методов (SPC) является действенным способом разработки новых технологий и контроля качественных параметров продукции, а также выявления особых причин изменчивости с целью их эффективного устранения. Разработка интегрированной системы позволяет заметно улучшить возможности процесса, снизить объём отходов и риск приобретения потребителями бракованной продукции, а также сократить временные и финансовые затраты на производственный цикл.
Анализ последних исследований. Приводится анализ последних исследований и публикаций, в которых начаты решения данной проблемы и на которые опирается автор, выделение нерешенных прежде частей общей проблемы, которым посвящается статья.
Цель исследования – анализ разработки интегрированной системы статистического управления качеством продукции.
Основная часть
В условиях массового производства продукции качественные характеристики предполагают наличие финального контроля, при проведении которого определяется полное соответствие регламентированным требованиям. В ходе стандартного статистического управления должны применяться инструменты, помогающие отслеживать ход производственных процессов, что позволит предусмотреть значительные отклонения и выпуск бракованной продукции.
Все процессы вариабельны, а изменения могут быть естественными и контролируемыми или, напротив, стихийными и нерегулируемыми, не типичными и непостоянными для используемого производственного цикла:
обычная изменчивость – вызвана внутрисистемными причинами и регулируема;
особая изменчивость – вызвана внешними факторами и непредсказуема.
Грамотная разработка интегрированной системы статистического управления позволяет добиться управляемости состояния и рассчитывать на результативность в контроле качества выпускаемой продукции[1].
Современная интегрированная система статистического управления качественными показателями любой выпускаемой продукции обеспечивает:
замену сплошного контроля выборочным;
повышение знаний о производственных процессах;
оперативное управление процессом и получение прогнозируемого результата;
повышение требований к качественным показателям всей выпускаемой продукции;
снижение потерь в результате дефектов и отклонений от параметров готовой продукции.
Кроме прочего, отмечается снижение общего объёма выборки при стабильности параметров и приемлемом уровне качестве продукции. Контроль процессов может обеспечиваться на более ранних стадиях. Благодаря таким разработкам обосновывается динамика потребительского спроса в рыночных условиях, определяются нормы допуска и расхода сырья, а также существенно снижаются непроизводительные расходы и затраты на подтверждение соответствия продукции действующим требованиям.
Оперативный контроль сырья и материалов, проверка технологических процессов невозможны без лабораторного оборудования и осваивания современных, новых методик анализа. Процесс производственно-лабораторных испытаний включает в себя следующие стадии:
- преаналитическую;
- аналитическую;
- постаналитическую.
На первом этапе осуществляется забор, регистрация и обработка проб, после чего проводится их лабораторное исследование с описанием результатов. Заключительная стадия предполагает утверждение полученных результатов для их дальнейшего использования[4].
В основе применяемой методики Statistical process control лежит математическая статистика, как высокоэффективный инструмент, обеспечивающих сбор, анализ и трактовку данных о качественных характеристиках продукта. При этом разработка и последующее внедрение интегрированной системы не предполагает значительных денежных вложений, но гарантирует:
- высокую достоверность;
- соответствие заданной степени точности;
- прогнозирование проблем на любом цикле выпуска продукции;
- подготовку и применение наиболее оптимальных управленческих решений.
С этой точки зрения статистические методы могут рассматриваться в качестве единого набора максимально эффективных средств, обеспечивающих улучшение качества продукции согласно реально полученным фактам.
Основным способом, включающим в себя обобщение, систематизацию и сжатие полученных данных, является их группировка. В условиях статистического управления качеством, значение имеет наибольшее стандартное отклонение процесса, при котором допустима приёмка партии продукции[2].
Согласно интервальной гистограмме и графическому изображению, в котором отражается частота попадания элемента выборки и соответствующий интервал измерений, среднеквадратичное отклонение представлено степенью флуктуации данных наблюдений от среднестатистического значения. При незначительном стандартном отклонении можно рассчитывать на группировку данных вокруг среднего показателя, а значительное – указывает на то, что стартовые параметры далеки от него.
Индексы, впервые внедрённые японскими компаниями чуть более тридцати лет назад, сегодня вполне успешно используются в самых разных странах. Количественную оценку управляемости процессов на основе числовых критериев, а также прогнозирование показателей дефектности выпускаемой продукции, обеспечивает расчёт следующих индексов процесса:
воспроизводимость – Ср и Рр
пригодность – Срк и Ррк
Комбинация индексов выбирается в соответствии с реальным результатом оценки стабильности производственного процесса. Применение индексов воспроизводимости возможно в условиях управляемого процесса, поэтому получаемые значения находятся внутри соответствующего ТУ допуска без ощутимых колебаний.
Индексом Cpk обозначены возможности процесса в будущем, а его высокие показатели отмечаются при небольшом разбросе значений и соответствии средних значений полученных результатов середине поля допуска. Таким образом, индекс Cpk – это основные сведения о том, что может осуществляться в рамках происходящего процесса.
Выборки с применением контрольных карт Шухарта, в соответствии с действующим на данный момент регламентом ГОСТ, позволяют реально оценить стабильность процессов. В этом случае контрольная карта показывает, является ли процесс статистически управляемым[3].
С этой целью используется визуальный инструмент или график изменений параметров процесса во времени на основе альтернативных признаков, включая р-карту, а также карты, применяющие для оценки процесса количественные признаки – размах и среднее арифметическое.
В соответствии с теорией карт Шухарта различаются изменчивости под воздействием следующих причин:
случайные (обычные) – постоянно присутствующие, но сложно или совсем не выявляемые;
реальные (особые) – появляющиеся вследствие различных определяемых воздействий.
Первый вариант – это незначительная и не слишком значимая доля в общей изменчивости, но предполагающая разработку управленческих и ресурсных решений с целью внесения улучшений в процесс или систему.
Второй вид включает в себя все сбои в работе оборудования, недостаточные качественные характеристики исходного материала (сырья), низкую квалификацию персонала, а также нарушение технологии и другие факторы. Цель использования контрольных карт является выявление нестандартных изменений в данных цикличности процессов, определение критериев и нахождение недоступности статистической управляемости.
Корреляционно-регрессионный анализ
Помимо графика значений определённых подгрупповых характеристик, реальное восприятие, прогнозирование и высокоэффективное управление процессами включает в себя обязательное выполнение корреляционно-регрессионного анализа на основе:
- входного формата;
- выходного формата;
- влияющих показателей регулируемого типа;
- влияющих показателей нерегулируемого типа.
Входные параметры характеризуют исходное сырьё, используемое в технологическом процессе, а выходные – формат уже готовой продукции. Регулируемые параметры обозначены критериями управления энергетическими потоками и оборудованием. К категории неуправляемых факторов относятся параметры случайного происхождения.
Выводы
Следует отметить, что статистические методы контролирования качественных показателей продукта сегодня являются высокоэффективными инструментами познания, позволяющими контролировать протекающие процессы и определять факторы их улучшения или корректировки. Управление процессами на основе правильно разработанной интегрированной системы является более предпочтительным, чем контроль выходных характеристик выпускаемой продукции.
Список источников
- Н. Паклин, В. Орешков. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям. «Питер» Москва-Санкт-Петербург- Нижний Новгород — Воронеж-Ростов -Киев -Харьков-Минск. 2010г.
- А.И. Афонничкин, Д.Г. Михаленко. Упрвленческие решения в экономике. «Питер» Москва-Санкт-Петербург- Нижний Новгород — Воронеж-Ростов -Киев -Харьков-Минск. 2019г.
- В.Т.Чая, Н.И. Чупахина. Управленческий учёт. «Эксмо» Москва 2009г.
- К. Друри. Управленческий и производственный учёт. «Юнити» Москва 2005г.
Ссылка на первоисточник:
https://www.rsu.edu.ru
