Статистические методы помогают компаниям повысить качество продукции и удовлетворенность клиентов. Как же анализ данных влияет на успех бизнеса? Давайте разберемся.
В статье рассматриваются статистические методы управления качеством продукции на производстве. Объясняется, как сбор и анализ данных о реальных показателях помогает контролировать техпроцессы, повышать стабильность, снижать брак. Подробно разбираются такие инструменты, как контрольные карты, гистограммы, различные виды диаграмм.
Сущность статистических методов в управлении качеством
Статистические методы управления качеством берут свое начало в 1920-х годах, когда американский инженер Уолтер Шухарт предложил использовать статистический анализ для контроля производственных процессов. Он разработал так называемые контрольные карты , позволяющие графически отображать показатели качества и своевременно обнаруживать отклонения.
Цель применения статистических методов в управлении качеством - собирать числовые данные о реальных показателях продукции, анализировать эти данные WHEN выявлять закономерности и делать выводы о необходимых улучшениях.
Статистические методы позволяют принимать решения, основанные на фактах, а не на предположениях.
Главные преимущества использования цифр и фактов в управлении качеством:
- Объективность оценки текущего уровня качества
- Выявление «узких мест» в производстве
- Повышение стабильности выпуска продукции
- Снижение брака и рекламаций
Основные показатели качества продукции
Показатели качества делятся на несколько групп:
- Расчетные (заложенные при проектировании)
- Производственные (фактические)
- Эксплуатационные
- Прогнозируемые
Оценка уровня качества основывается не только на технических характеристиках, но и на таких критериях, как полезность продукции и удовлетворенность потребителей.
| Высокое качество | Низкое качество |
|
|
Чем выше показатели качества, тем конкурентоспособнее продукция компании на рынке.
Инструменты статистики в управлении качеством
Для анализа данных о качестве применяют 7 основных инструментов:
- Контрольные листы
- Гистограммы
- Диаграммы разброса
- Графики
- Стратификация (расслаивание) данных
- Диаграммы Парето
- Причинно-следственные диаграммы
Источниками данных служат жалобы потребителей, результаты испытаний, опросы и т.п. Этапы работы:
- Сбор данных
- Обработка и систематизация
- Анализ полученных данных
- Выводы и рекомендации по улучшению
Инструменты качества позволяют на практике реализовать цикл Деминга: планирование — выполнение — проверка — воздействие.
Контрольные карты
Одним из наиболее известных статистических инструментов являются контрольные карты Шухарта. Они представляют собой график, на котором отмечается текущее среднее значение контролируемого показателя и границы допустимых отклонений.
Контрольная карта позволяет определить, управляем ли данный процесс и находится ли он в статистически приемлемых границах.
По графику видно:
- Если точки лежат внутри границ - процесс стабилен
- Если точки за границами - процесс нестабилен, нужна коррекция
Построение контрольной карты
Для построения контрольной карты необходимо:
- Определить контролируемый параметр (размер детали, усилие затяжки и т.д.)
- Установить допустимые границы отклонений от номинального значения
- В течение некоторого времени фиксировать фактические значения параметра
- Рассчитать среднее значение и построить график с границами
- Нанести на график точки фактических значений
Если все точки укладываются в допуск, процесс считается стабильным и предсказуемым. Если есть выбросы — нужно разобраться в причинах и скорректировать процесс.
Мероприятия по улучшению процессов
Контрольная карта позволяет не только фиксировать недопустимые отклонения, но и анализировать причины этих отклонений. На основе анализа разрабатываются мероприятия по оптимизации.
Например, для стабилизации диаметра поршней можно предпринять следующие действия:
- Заменить изношенный режущий инструмент
- Перенастроить станки
- Ужесточить контроль сырья и материалов
- Повысить квалификацию персонала
После реализации мероприятий проводят повторные измерения и наносят на график - так проверяют эффективность улучшений.
Оценка возможностей процесса
Еще одним важным показателем, получаемым из контрольной карты, является индекс возможностей процесса Cp.
Он показывает, насколько процесс способен выдерживать допуски и не выходить за границы технических требований. Чем выше индекс Cp, тем стабильнее и предсказуемее процесс.
Статистически приемлемые границы
Помимо технических допусков при построении контрольных карт применяется понятие статистически приемлемых границ. Они более жесткие по сравнению с инженерными допусками.
Статистические границы рассчитывают на основе фактических данных о разбросе значений. Если точки выходят за статграницы - это сигнал о неблагополучии в процессе.
Автоматизация работы с контрольными картами
Для построения и анализа контрольных карт сегодня активно применяются средства автоматизации. Системы сбора данных и специальное ПО позволяют:
- Автоматически строить карты в реальном времени
- Сигнализировать об отклонениях
- Анализировать причины по статметодикам
- Формировать отчеты для менеджмента
Использование автоматизированных систем контрольных карт дает компаниям существенные преимущества за счет скорости реагирования на отклонения.
Другие виды контрольных карт
Помимо карты средних значений используются также карты размахов, стандартных отклонений, числа дефектов и другие. Выбор типа карты зависит от особенностей процесса и характера показателя.
