Статистические методы управления качеством

Статистические методы, т.е. методы, основанные на использовании математической статистики, являются эффективным инструментом сбора и анализа информации о качестве. Применение этих методов не требует больших затрат и позволяет с заданной степенью точности и достоверности судить о состоянии исследуемых явлений (объектов, процессов) в системе качества, прогнозировать и регулировать проблемы на всех этапах жизненного цикла продукции и на основе этого вырабатывать оптимальные управленческие решения.

В соответствии с положениями стандартов ИСО серии 9000 статистические методы рассматриваются как одно из высокоэффективных средств обеспечения качества. Стандарты ориентируют на разработку механизма применения статистических методов на всех этапах жизненного цикла продукции, начиная с исследования требований рынка к качеству продукции и кончая ее утилизацией после использования. Это означает, что работа по внедрению статистических методов должна быть направлена на создание гарантий непрерывности процесса обеспечения качества в соответствии с требованиями заказчика. Статистические методы становятся основой для информационной технологии обеспечения качества [11].

К настоящему времени в мировой практике накоплен огромный арсенал статистических методов, многие из которых могут быть достаточно эффективно использованы для решения конкретных вопросов, связанных с менеджментом качества. Условно все методы можно классифицировать на три основные группы:

Графические методы – основаны на применении графических средств анализа статистических данных. В эту группу могут быть включены такие методы, как:

контрольный листок;

диаграмма Парето;

схема Исикавы, или причинно-следственная диаграмма, или «рыбий скелет»;

гистограмма;

диаграмма разброса;

расслоение;

контрольная карта;

график временного ряда и другие.

Данные методы не требуют сложных вычислений, могут использоваться как самостоятельно, так и в комплексе с другими методами. Вместе с тем это весьма эффективные методы. Недаром они находят самое широкое применение в промышленности, особенно в работе групп качества.

Методы анализа статистических совокупностей – служат для исследования информации, когда изменение анализируемого параметра носит случайный характер. Основными методами, включаемыми в данную группу являются:

регрессивный, дисперсионный и факторный виды анализа;

метод сравнения средних;

метод сравнения дисперсий и др.

Эти методы позволяют: установить зависимость изучаемых явлений от случайных факторов как качественную (дисперсионный анализ), так и количественную (корреляционный анализ); исследовать связи между случайными и неслучайными величинами (регрессивный анализ); выявить роль отдельных факторов в изменении анализируемого параметра и т. д.

Экономико-математические методы – представляют собой сочетание экономических, математических и кибернетических методов. Центральным понятием методов этой группы является оптимизация, т.е. процесс нахождения наилучшего варианта из множества возможных с учетом принятого критерия (критерия оптимальности). Для целей, связанных с обеспечением качества, из достаточно обширной группы экономико-математических методов следует выделить в первую очередь следующие:

математическое программирование (линейное, нелинейное, динамическое);

планирование эксперимента;

имитационное моделирование: теория игр;

теория массового обслуживания;

теория расписаний;

функционально-стоимостной анализ и др.

В данную группу могут быть включены и методы Тагути, и метод развертывания функции качества (Quality Function Deployment-QFD) [14].

Предложенная классификация не является ни универсальной, ни исчерпывающей, но она дает наглядное представление о разнообразии статистических методов и о тех потенциальных возможностях, которыми располагают сегодня специалисты предприятий при реализации требований стандартов ИСО по части использования статистических методов в системе качества. Для выполнения необходимых статистических расчетов на Монди СЛПК используются различного рода технические средства, в том числе электронно-вычислительная техника. Сравнительно простые технические средства, например, статистические индикаторы, обеспечивают ввод данных со шкал контрольно-измерительных приборов, журналов и таблиц, а также вычисление статистических характеристик при непосредственном измерении. Применение ЭВМ дает возможность обрабатывать исходную информацию, следить за параметрами процесса, непрерывно экспериментировать, меняя переменные до тех пор, пока не установятся оптимальные режимы. При этом используются стандартные программы статистического управления качеством [14].

Применим некоторые графические методы к Монди СЛПК на основе показателей качества офисной бумаги «Снегурочка». Контрольный листок – служит для регистрации определенных событий, например, как часто в 2008 году случались отклонения показателей качества офисной бумаги.

Таблица 11 – контрольный листок для офисной бумаги «Снегурочка».

В самой нижней правой ячейке указано, сколько всего отклонений выявлено за 2008 год, а именно, 1269 отклонений.

На основе контрольного листа строится диаграмма Парето, по оси Х которого откладываются показатели в порядке уменьшения суммы их отклонений, а по оси У – количество отклонений. Дополнительно строится кумулятивная кривая, учитывающая совокупный размер отклонений за 2008 год.

Рисунок 2 – диаграмма Парето и кумулятивная кривая.