Инструменты управления качеством

Контрольный листок – инструмент для сбора данных и их автоматического упорядочения.

Контрольный листок

Инструмент ранжирования, позволяющий выявить основные причины проблемы и расставить приоритеты. Основан на законе 80/20, установленном В. Парето. Диаграмма Парето даёт возможность сфокусировать усилия и ресурсы на устранении наиболее значимых проблем.

Инструмент, позволяющий выявить отношение между показателями качества и воздействующими на него факторами, обеспечивающий системный подход к определению фактических причин возникновения проблемы.

Из-за формы схему Исикавы часто называют рыбьей костью или рыбьим скелетом. При её построении к центральной стрелке, отображающей объект анализа, подводят первичные стрелки – главные факторы, влияющие на объект, затем к каждой из них – стрелки, изображающие вторичные факторы, и т. д. – до тех пор, пока на схеме не будут упомянуты все, оказывающие влияние на объект анализа. Рекомендуется при определении первичных факторов использовать мнемонический приём (от греч. μνημονικόν – искусство запоминания) 5m, определяя процесс формирования качества как взаимодействие 5m: материал (material), оборудование (machine), исполнитель (man), метод (method), измерения (measuring).

Инструмент представления данных, сгруппированных по частоте попадания в определённый интервал. Последние являются основаниями столбиков одинаковой ширины, на которые разбивается ряд измерений; высота столбиков пропорциональна числу наблюдений, попавших в данный интервал.

Гистограмма позволяет зрительно оценить величину разброса данных и принять решение о том, на чём следует сфокусировать внимание для улучшения процесса. С помощью гистограммы сравнивают показатели качества с требованиями нормативно-технической документации, состояние технологического процесса до и после принятия мер.

Инструмент, позволяющий определить вид и тесноту связи между двумя параметрами, выявить зависимость одной переменной величины от другой. Диаграмму рассеяния называют также полем корреляции (от лат. correlatio – соотношение, взаимосвязь). При корреляционной связи каждому значению аргумента соответствуют случайно распределённые в некотором интервале значения функции.

Сила связи не зависит от её направленности и определяется по абсолютному значению коэффициента корреляции r, часто называемого коэффициентом корреляции Пирсона. Величина r варьируется в пределах от –1 до +1. Если коэффициент корреляции равен 0, обе переменные линейно независимы друг от друга.

Для переменных с интервальной и номинальной шкалой используется коэффициент корреляции Пирсона, который обычно вычисляют по формуле

${\displaystyle {\frac {\sum _{i=1}^{n}(x_{i}-{\overline {x}})(y_{i}-{\overline {y}})}{{\sqrt[{}]{\sum _{i=1}^{n}(x_{i}-{\overline {x}})^{2}}}{\sqrt[{}]{\sum _{i=1}^{n}(y_{i}-{\overline {y}})^{2}}}}}}$ ,

где x_i , y_i – значения параметров x и y для i–го измерения.

Коэффициент корреляции r-Пирсона является мерой прямолинейной связи между переменными. Термин «ложные корреляции» используется, когда расчётное значение коэффициента корреляции высокое, но его нельзя интерпретировать как зависимость одного признака от другого. Причины ложных корреляций в основном вызываются латентными (скрытыми от наблюдателя) признаками, которые определяют значения обоих изучаемых признаков. Возможны и случаи кажущегося отсутствия связи, обусловленного многими причинами: малым числом данных, чрезмерно большой ошибкой измерения и т. п.

Стратификация (от лат. stratum – слой и facio – делать) – метод разделения полученных данных на отдельные группы в зависимости от выбранного стратифицирующего фактора. Стратификация предназначена для выявления какой-либо закономерности в массиве чисел за счёт их разделения – преобразование неоднородной совокупности данных в набор однородных подсовокупностей. При стратификации часто используется упомянутый выше мнемонический приём 5m, определяющий факторы расслоения.

Инструмент, позволяющий контролировать протекание процесса и воздействовать на него, предупреждая его отклонения от предъявленных к процессу требований.

В отличие от шести рассмотренных простых инструментов качества, которые дают возможность зафиксировать состояние процесса в определённый момент времени, контрольные карты позволяют следить за состоянием процесса и при необходимости целенаправленно воздействовать на него. Контрольная карта является основой статистического управления процессами.

В инструменте «контрольная карта» используются понятия «стабильность технологического процесса», «общие причины вариаций, причины», «специальные причины вариаций».

Стабильность технологического процесса – свойство технологического процесса, обусловливающее постоянство распределений вероятности его параметров в течение некоторого интервала времени без вмешательства извне.

Стабильность процесса характеризуется величиной разброса параметра, определяемой хронической (от греч. χρονικός – долговременный) и спорадической (от греч. σποραδικός – рассеянный, отдельный, появляющийся от случая к случаю) вариациями. Хроническая вариация естественна для рассматриваемого процесса. С ней приходится мириться и устранить возможно, лишь изменив характер процесса. Если на систему ничто не воздействует, её вариабельность остаётся неизменной. В этом случае поведение системы можно предсказать. Спорадическая вариация связана с особыми причинами. Их устранение требует вмешательства в процесс, оно может ухудшить ситуацию, если особые причины отсутствуют. Устранение общих причин означает вмешательство в систему и требует действий со стороны высшего руководства. Оно неэффективно, если присутствуют только особые причины вариаций.

Общие причины вариаций – те, при воздействии которых все отклонения параметров (характеристик) процесса на подходящей контрольной карте находятся внутри заданных границ. В этом случае процесс называют статистически управляемым, или стабильным.

Специальные причины вариаций – те, которые на контрольной карте соответствуют выходящим сериям и другим неслучайным структурам. Если специальные причины вариаций присутствуют, то процесс называют статистически неуправляемым, или нестабильным.

Цель введения контрольных карт – отделить внутреннюю случайную вариабельность процесса (общие причины) от вариабельности, связанной с некоторой конкретной (специальной) причиной, которую следует найти и устранить.

Простые инструменты контроля качества основаны на анализе численных данных. Однако факты далеко не всегда могут быть выражены числами. Путём анализа данных, представленных в виде словесных описаний (вербальная информация), которые нужно преобразовать в поддающуюся интерпретации форму для принятия обоснованного решения, были разработаны семь новых инструментов планирования качества:

• диаграмма сродства (Affinity Diagram);
• диаграмма связей (Interrelationship Diagram);
• древовидная диаграмма (Tree Diagram);
• матричная диаграмма (Matrix Diagram);
• матрица приоритетов (Matrix Data Analysis);
• стрелочная диаграмма (сетевой график) (Arrow Diagram);
• поточная диаграмма процесса и блок-схема процесса принятия решения (Process Decision Program Chart, PDPC).

Эти инструменты позволяют совершенствовать процесс планирования качества. Исходные данные для новых инструментов УК получают с помощью мозгового штурма, атаки и осады.