ТЕМА 12. Измерение показателей процессов

Согласно п. 4.1.Г стандарта ИСО 9001, предприятие, в част­ности, должно: принимать меры, необходимые для достижения за­планированных результатов и постоянного улучшения этих процес­сов.

Для выполнения этих требований особенно важна специфика деятельности предприятия. Тем не менее приведем некоторые общие рекомендации.

Что должно быть улучшено в результате действия системы? Параметры продукции, возникающей в процессе? Это верно, но даже, если продукция характеризуется только двумя параметрами, один из них может стать лучше, а второй при этом хуже. Что тогда? Тогда (и поэтому) нужен обобщающий показатель.

Очевидно, обобщающим показателем качества системы или ее части — процесса — является результативность. Как можно оп­ределить, улучшился процесс или нет? Только измеряя результа­тивность до и после проведения мероприятия или до начала и после окончания некоторого промежутка времени.

Регламентация показателей каждого процесса проводится сов­местно владельцем процесса и его потребителем.

Когда же речь идет о материальной продукции — о деталях, станках, колбасе, компьютерах, машинах и т. д. — определить характеристики процессов сравнительно несложно, поскольку из­меряемые параметры продукции прямо характеризуют процессы их изготовления. И количество изготавливаемой продукции в единицу времени тоже характеризует процесс.

Посмотрим на примере, каким образом практически оценива­ется качество массовой материальной продукции, имеющей пара­метр — показатель качества.

В табл. 6.3 (с. 184) приведены результаты замера (оценки ка­чества) высоты h в выборке из 30 штук керамических заготовок после прессования перед термообработкой (i — порядковый но­мер заготовки, hj — соответствующий замер в мм).

Известно, что величина h должна лежать в пределах 10,00+0,20 мм. Из табл. 6.3 видно, что в рассмотренной выборке нет заготовок, выходящих за нижний предел допуска, но есть не­сколько изделий с высотой, превышающей верхний предел. От­сюда напрашивается вывод: уменьшить высоту заготовок при прессовании. Этот вывод (как станет ясно ниже) абсолютно не верен. Причем здесь важно не то, что допущена ошибка. Гораздо важнее то, что не верна сама методика оценки качества изделий.

Форма записи данных в виде таблицы, содержащей номера и результаты измерений (см. табл. 6.3), называется статистическим рядом. На практике приходится иметь дело со статистическими рядами объемом не в тридцать, а в сотни и тысячи измерений. Воспринять, осмыслить информацию, содержащуюся в таких таб­лицах, человек просто не в состоянии. Поэтому запись, а тем более представление данных о качестве (или любых других дан­ных) в виде статистических рядов (например, в отчетах), недопус­тима: такая запись всегда требует дополнительного анализа.

Одной из форм анализа статистического ряда является его преобразование в статистическую совокупность. Так, для замеров, приведенных в табл. 6.3, статистическая совокупность приобретет вид, представленный в табл. 6.4 (с. 184).

Нетрудно увидеть, что запись (оценка качества) в виде статис­тической совокупности позволяет уже сама по себе сделать до­статочно точные выводы о необходимых действиях. В данном случае, очевидно, что снижение размера h во всей совокупности, хотя и позволит избежать выхода этого размера за верхнюю гра­ницу допуска (10,20 мм), примерно с такой же вероятностью приведет к выходу этого размера у некоторых заготовок за ниж­нюю границу (9,80 мм).

Еще более наглядно графическое изображение результатов из­мерений (оценки качества) в виде гистограмм параметров (рис. 6.5, с. 185).

Таблица 6.3

Допуск: 9,8-10,2 Таблица 6.4

Из табл. 6.4 ирис. 6.5 видно также, что разброс значений контролируемого параметра на данной операции превышает ши­рину поля допуска. Это означает, что никакой сдвиг размера в большую или меньшую сторону не позволит избежать брака, и данная операция должна быть пересмотрена полностью с целью повышения ее точности. Если такой пересмотр не принесет успе­ха, неизбежна последующая разбраковка изделий.

Отметим, что гистограмма есть приближенная характеристика распределения параметра. Известно, что когда мы имеем дело с параметром массового или крупносерийного изделия, то лучше всего, чтобы этот параметр был распределен по нормальному за­кону (имел распределение Гаусса).

Рассмотрим, к каким выводам в принципиальном плане мо­жет приводить оценка процесса с помощью гистограмм показате­лей качества изготавливаемой продукции. Для этого воспользуем­ся девятью примерами различного расположения гистограмм по­казателя качества некоторой выборки относительно поля допуска (рис. 6.6, с. 186) и соответствующими выводами, приводимыми в работе Саката Сиро [105].

Буквами «Н» и «В» на рис. 6.6 обозначены нижний и верхний допуска данного показателя качества.

Гистограмма на рис. 6 6а представляет наиболее благоприят­ный случай: ее форма симметрична, центр распределения при­мерно совпадает с серединой поля допуска, широта распределе­ния R (размах) существенно меньше широты поля допуска. Веро­ятность появления дефектного изделия здесь низка.

В случае 6.6 б центр распределения смещен вправо В этом случае имеется опасение, что в партии, из которой взята рас­сматриваемая выборка, есть изделия с показателем качества, вы­ходящим за верхнюю границу допуска Здесь необходимо прове­рить, нет ли систематической ошибки в измерениях. Если такой ошибки нет, надо отрегулировать процесс, сместив параметр в сторону меньших значений

В случае 6.6.в центр распределения расположен правильно. Однако размах параметра в выборке так широк, что есть серьез­ные основания предположить наличие брака в остальной партии. Поэтому в данном случае необходимо провести корректировку процесса с тем, чтобы сузить распределение. В случае абсолют­ной невозможности принять техническое решение надо рассмот­реть возможность расширения допуска или установить сплошной контроль данного параметра

В случае 6.6.г центр распределения смещен, и в выборке есть дефектные изделия. Процесс требует настройки

В случае 6.6 д центр распределения расположен хорошо, одна­ко слишком велик размах. Необходимы действия, аналогичные действиям в случае 6.6 в, но еще более решительные, так как в выборке уже имеет место брак

В случае 6.6 е в распределении имеются два пика, хотя выбор­ка взята из одной партии Это объясняется либо использованием сырья двух различных сортов, либо существенным изменением режимов обработки в процессе изготовления партии, либо объ­единение в одну партию изделий из двух партий на предыдущих операциях Ни одну из этих причин нельзя оставлять без внима­ния (!) в данной выборке брак не появился, но подобные недо­статки процесса неминуемо приведут к браку.

В случае 6.6.ж главные параметры распределения (центр и размах) находятся в норме Однако имеется небольшая часть из­делий, выходящая за границу допуска Это может быть результа­том небрежности в предыдущих процессах, которая привела к перемешиванию брака и годных изделий, резкого скачка режима на том или ином оборудовании, либо еще какой-то причины, которую следует выявить.

В случае 6.6 з центр распределения резко смешен влево, одна­ко брака в выборке нет. Очевидно, здесь мы имеем дело с пред­варительно разбракованной партией, либо дефектные изделия оценены, как годные, умышленно. Во всяком случае, необходимо выяснить причину такого распределения и устранить ее.

Случай 6.6.и аналогичен случаю б.б.з, но сопровождается еще и появлением брака в выборке. Это может быть объяснено при­менением дефектного измерительного инструмента при предше­ствующей разбраковке изделий.

Рассмотренные в § 1.5 и 66 варианты измерения показателей качества показывают, что, в общем случае, количественная оценка объекта представляет собой распределение случайной величины. То­чечная оценка (число — как на рис. 1.5) представляет собой час­тный случай оценки. Следовательно, адекватная оценка любого процесса может быть дана только с помощью статистического описания.

Оценки с помощью статистических методов достаточно хоро­шо отработаны и в теоретическом, и в практическом плане. При статистической оценке качества продукции и процесса нетрудно получить численное значение такой оценки. Именно эти численные показатели оценок процессов и следует применять при управлении процессами и при их оптимизации.

Методы управления и оптимизации процессов, результат кото­рых описывается с помощью распределений характеристик, также разработаны достаточно хорошо. Речь идет о теории точности, статистическом регулировании процессов, планировании экспе­римента и т. д. Поэтому эффективное применение этих методов оценки и управления качеством на практике — и для массовой, и для единичной продукции — не имеет принципиальных пре­пятствий.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском по сайту: