книги / Управление качеством РЭС

есть изолятор брака, ключи от которого имеются только у кон­ трольного мастера. Учет брака ведется в ОТК, в цехе и бухгалте­ рии завода. Браковочный акт составляется в бракующем цехе кон­ трольным мастером, подписывается производственным мастером, начальником цеха и экономическими службами (расчет стоимо­ сти). Закрывается подразделением-виновником в определенный срок, в случае спора окончательное решение принимает началь­ ник ОТК. Неисправимый брак сдается в заводской изолятор брака для его утилизации, отпуск изделий из заводского изолятора бра­ ка осуществляется только с разрешения начальника ОТК. Напри­ мер, получение цехом плат без учета последнего извещения об изменении в технической документации.

7. Обучение и аттестация исполнителей служит для умень шения брака по вине исполнителей (человеческий фактор). Обу­ чение организует отдел подготовки кадров. Периодическая атте­ стация для инженерно-технических работников производится раз в три года заводской комиссией. Для рабочих специальностей - раз в один год цеховой комиссией. Право выполнять работу могут только аттестованные работники, причем разница между разрядом работника и разрядом выполняемой работы, установленной тех­ нологическим процессом, не может быть больше одного разряда.

Внеплановая аттестация исполнителя производится по ини­ циативе администрации или ОТК при допущении брака.

8.СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА

8.1.Общие сведения

Воснове принятия решений должны быть только факты, а не интуиция. Это один из принципов ВУК. Главные причины труд­ ностей, возникающих при управлении качеством, связаны с лож­ ными представлениями и ошибочными действиями. Чтобы разли­ чать, что ложно, а что ошибочно, нужно организовать процесс поиска фактов, т.е. статистического материала.

Японские ученые отобрали из всего множества статистиче­ ских методов семь простых и наглядных методов и превратили их в эффективные инструменты контроля и повышения качества [2].

При всей простоте эти методы позволяют сохранить связь со статистикой и дают возможность профессионалам пользоваться результатами этих методов и при необходимости совершенство­ вать их. Эти методы можно рассматривать и как отдельные инст­ рументы, и как систему методов. Последовательность применения методов может быть различной в зависимости от цели. Их может быть меньше или больше (например, методы оценки качества), но, по мнению профессора Исикавы, эти семь методов помогают ре­ шить 95 % всех проблем, возникающих на производстве. Японцы считают, что инженеров, не знакомых со статистическими мето­ дами, нельзя считать полноценными специалистами.

Статистические методы - это то средство, которое необхо­ димо изучать, чтобы внедрить управление качеством. Они наибо­ лее важная составляющая комплексной системы контроля ВУК. Но это инструменты познания, а не инструменты управления.

Они лежат в основе постоянного самоконтроля.

Статистические методы контроля качества в настоящее время применяют не только в производстве, но и в планировании, про­ ектировании, маркетинге, материально-техническом снабжении и т.д. Многие фирмы тратят более ста часов ежегодно на обучение персонала этим методам.

Целями сбора данных могут быть:

-контроль и регулирование процесса;

-анализ отклонений от установленных требований;

-контроль выхода процесса.

Требования при сборе данных:

- четко зарегистрировать источник данных: время, оборудо­ вание, место, исполнитель, партия изделий и т.д.;

- данные надо регистрировать таким образом, чтобы их было легко использовать, они должны быть удобочитаемыми и, при необходимости, их можно было перепроверить.

8.2. Статистический ряд и его характеристики

Сбор и обработка статистических данных базируется на при­ менении так называемого выборочного метода.

Выборкой называют часть данных, полученных из общей сово­ купности, называемой генеральной совокупностью, по отношению к которой на основании данных выборки делают соответствующие выводы. Если выборка достаточно хорошо представляет соответст­ вующие характеристики генеральной совокупности, то такую вы­ борку называют представительной илирепрезентативной.

Данные, полученные на основании выборки, представляют собой первичный статистический материал, подлежащий обра­ ботке, чтобы выявить факты, которые за ними стоят.

Поскольку выборочные данные являются случайными, изме­ ряемую величину называют случайной величиной (лг). Расположе­ ние данных в возрастающем или убывающем порядке называется

ранжированием. Для получения статистического ряда необхо­ димо не только ранжировать статистический материал, но и объе­ динить в группы. Изменение фиксируемых значений случайной величины может быть дискретным или непрерывным.

Дискретным значением случайной величины называют та­ кое, при котором рядом лежащие значения в ранжированном ряде отличаются одно от другого на некоторую конечную величину (обычно целое число). Например, число дефектных изделий в вы­ борке.

Непрерывным изменением случайной величины называют такое, при котором рядом лежащие его значения в ранжирован­ ном ряду отличаются одно от другого на сколь угодно малую ве­ личину, например, пробивное напряжение материала. При непре­ рывном изменении случайной величины ее распределение назы­ вают интервальным. За величину интервала (его также называют классом) принимают его середину, т.е. центральное значение.

Генеральную совокупность, как и выборку, также представ­ ляют характеристиками положения и рассеяния случайной вели­ чины.

Вместо выборочной дисперсии s2 часто применяют выбороч­ ное стандартное отклонение s. Оно имеет ту же размерность, что и средняя арифметическая, что позволяет отображать их на одном графике.

± ( х , - х ) 2

_/=]_________

п - 1

Важнейшим этапом, предшествующим принятию решения при управлении процессом, является определение закона распре­ деления случайной величины по выборным данным. Чаще всего на практике встречается гауссовский закон распределения, кото­ рый получается при трех условиях (рис. 10):

1)случайные величины независимы (или слабо зависимы);

2)их число велико (стремится к бесконечности);

3)среди случайных величин ни одна не превалирует.

Рис. 10. Кривая, подчиняющаяся гауссовскому закону

Параметрами гауссовского распределения являются M(JC) и а(х).

Площадь под кривой Гаусса равна 1, или 100% всех значе­ ний случайной величины находится в генеральной совокупности

Если рассмотреть частный случай, когда М(х) равно нулю, а о{х) равно единице, то, обозначив плотность вероятности через fo(x), имеем

/o (*)=(l 1 ^ ) е хП

Функция легко табулируется, и для нее существует таблица, которая приводится почти во всех справочниках по статистике. Интерес представляет величина площади под кривой, располо­ женной между одно-, двух- и трехсигмовыми границами (табл. 6).

Т а б л и ц а 6

Величина площади под кривой Гаусса при различных границах изменения случайной величины

На практике участок, лежащий внутри трехсигмовых границ, называют абсолютным критерием достоверности, а в математи­ ческой статистике - правило трех сигм.

8.3.Виды производственных функций распределения погрешностей

Виды законов распределения погрешностей, часто встре­ чающиеся в производстве, приведены на рис.11, где: а, в - грани­ цы поля допуска, Р - вероятность появления значения.

4. Арксинусный: встречается при выборке, регулировке.

5. Нормальный: самый распростра­ ненный, получается, когда ни один фактор не преобладает.

Рис. 11. Виды производственных функций распределения погрешностей

8.4. Семь статистических «инструментов качества»

Японские ученые из множества статистических методов вы­ брали семь и назвали их «инструментами качества»:

1.Контрольный листок.

2.Гистограмма.

3.Диаграмма разброса.

4.Стратификация.

5.Диаграмма Парето (включая ABC-анализ).

6.Диаграмма Исикавы.

7.Контрольные карты.

8.4.1.Контрольный листок

Контрольный листок - инструмент для сбора данных и ав­ томатического их упорядочения для облегчения дальнейшего ис­ пользования собранной информации.

При любой задаче всегда начинают со сбора исходных дан­ ных, на базе которых затем применяют тот или иной инструмент. Порядок сбора и регистрации данных таит в себе много возмож­ ностей допустить ошибки. Обычно чем больше людей обрабаты­ вают данные, тем больше вероятность появления ошибок в про­ цессе записи. Чтобы исключить возможность таких ошибок, не­ обходим контрольный листок. Контрольный листок - бумажный бланк, на котором заранее напечатаны контролируемые пара­ метры, соответственно которым можно заносить данные с помо­ щью пометок или простых символов. Он позволяет автоматически упорядочить данные без их дальнейшего переписывания. Для ка­ ждой конкретной цели может быть свой листок, но форма листка должна быть простой и понятной без дополнительных пояснений. В нем должно быть указано место, время, исполнитель, материал, партия и другие данные в зависимости от поставленной задачи. Примеры листков приведены на рис. 12-15.

Контрольный листок для регистрации распределения значе­ ний измерительного параметра в ходе производственного процес­ са представлен на рис. 12. Размер, указанный в чертеже, (8,300 ± 0,008) мм. Каждый раз, когда производится замер, в соот­ ветствующую клеточку ставится крест, к концу измерений гисто­ грамма готова.

Контрольные листки с результатами измерений заполнены для примера.

Н аим енование и зд ел и я _________________Д а т а ________________________

П роизводственная операция:

приемочны й кон тр ол ь ________________________________________________

У ч а сто к ________________________________________________________________

Тип дефекта: царапина, пропуск операции, трещ ина, неправиль­ ная обработка__________________________________________________________

Ф .И .О . кон тр ол ер а____________________________________________________

Общ ее число проконтролированны х и зд ел и й :______________________

Примечания по всем проконтролированны м изделиям

Номер партии

Номер заказа

Рис. 13. Контрольный листок видов дефектов