1.3.6.  ИНСТРУМЕНТЫ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА

    Для анализа результатов контроля качества  широкое распространение получили методы статистического контроля качества, которые представляют записи статистических данных о процессах изготовления продукции или предоставления услуг. Наиболее известные из них «семь инструментов контроля качества», которые сначала широко применялись в кружках качества в Японии, а затем, благодаря своей эффективности и доступности для рядовых работников, распространились и по другим странам.

В состав этих инструментов входят:

• Контрольные листы (или сбор данных);
• Диаграмма Парето;
• Гистограмма;
• Диаграмма разброса;
• Контрольные графики;
• Диаграмма стратификации (метод расслоения);
• Причинно-следственная диаграмма (диаграмма Исикавы, «рыбий скелет»).

Содержание этих методов заключается в следующем:

Рис.6.Пример контрольного листа

Диаграммы Парето – относятся к столбцовым (линейным) диаграммам, изображающим сравнительную важность проблем. Представленная информация позволяет выделить наиболее важные проблемы и выбрать приоритетные направления концентрации усилий по совершенствованию качества. Данная информация может базироваться на данных контрольных листов.

Названа по имени швейцарского социолога и экономиста Вильфредо Парето, родившийся в Италии. Исследовал распределение доходов и благосостояния среди  населения в конце 19 века. Он обнаружил, что сравнительно небольшая часть населения получает большую часть доходов и ей принадлежит большая часть всех богатств.

Гистограмма – вид столбцовой диаграммы. Служит для обобщения цифровых данных. Может быть использована как средство графического  отображения данных контрольного листа. Демонстрирует разброс (частотное распределение характеристик продукции или процесса). Характер распределения полученных данных может обнаружить суть проблемы. Предназначена для коммуникации непосредственно с людьми, управляющими процессом. Пример гистограммы приведен ниже (см. Рис.8).

Рис. 8. Гистограмма потребления топлива для 100 автомобилей.

Диаграмма (график) разброса - показывает характер взаимоотношений между двумя переменными. Закономерности взаимосвязи могут как проявляться, так и отсутствовать вообще. Необработанные данные изображаются как функция двух переменных, между которыми затем может обнаружиться взаимосвязь. Например, существует ли зависимость между температурой окружающей среды и числом простудных заболеваний? Если падает температура, растет ли число заболеваний? Чем ближе точки располагаются к диагональной линии, тем более четко существует прямая зависимость двух указанных параметров. Взаимосвязь может быть положительной, отрицательной, либо отсутствовать вообще.

Если взаимосвязь будет установлена, то это облегчит определение сути проблемы.

На рис. 9 демонстрируется пример положительной взаимосвязи между

переменными 1 и 2.

      Переменная 2

                                                     Переменная 1

Рис. 9. Диаграмма разброса с положительной связью.

Контрольные графики (контрольные карты) – разновидность графика , который отличается наличием границ, обозначающих допустимый диапазон разброса характеристик в обычных условиях течения процесса. Выход характеристик за пределы контрольных границ означает нарушение стабильности процесса  и требует проведения анализа причин  и принятия соответствующих мер. Пример контрольной карты – см. рис.

На диаграмме представлен выход продукции на фабрике. Из нее следует, что выход продукции снижается в утреннюю смену. Значит в дальнейшем рассмотрению подлежат проблемы утренней смены. Эта диаграмма полезна при выявления сильных  тенденций, которые затушевываются при представлении усредненных данных.

Причинно-следственная диаграмма (диаграмма Исикавы, «рыбий скелет» - демонстрирует отношения между проблемой и ее возможными причинами. Обеспечивает модель установления связей между проблемой и факторами, влияющими на нее.  Причинно-следственная диаграмма полезна для устранения причин появления проблем, а также полезна для понимания эффектов воздействия нескольких факторов на процесс. Анализируется четыре основных причинных фактора: человек, машина (оборудование), материал и метод работ. При анализе этих факторов выявляются вторичные, третичные и т.д. причины, приводящие к дефектам и подлежащие устранению. Для анализа дефектов и построения диаграммы необходимо определить максимальное число причин, которые могут иметь отношение к допущенным дефектам. Такую диаграмму еще называют  диаграммой «четыре М» по составу основных факторов:  Маhn, Method, Material, Machine.

     Сложная причинно-следственная диаграмма  анализируется с помощью расслоения по отдельным факторам, таким как материалы, исполнители, время проведения операций и  др. При выявленной при  анализе заметной разнице в разбросе между «слоями» принимают соответствующие меры для ликвидации этой разницы и устранения причины ее появления.

     Причинно-следственная  диаграмма как метод решения возникающих проблем используется не только в производственной сфере, но и для привлечения новых клиентов, для оценки конфликтов, возникающих между отдельными подразделениями предприятия, для контроля складских операций, контроля долговых обязательств и т.д.

     Рассмотренные семь инструментов контроля качества  – простые и надежные средства для систематического решения  большего количества (до 95%) проблем,  касающихся контроля качества в самых разных областях.

При осуществлении контроля качества производится обязательный сбор данных, а затем их обработка с помощью статистических инструментов контроля качества. Овладеть ими обязан каждый менеджер по качеству, и пользоваться ими после соответствующей    подготовки могут все участники процесса.

     Для более полного знакомства с этими инструментами и методикой их применения следует воспользоваться дополнительно специальной литературой.