Автор работы: Пользователь скрыл имя, 09 Марта 2012 в 02:14, курсовая работа
В современных условиях рыночной экономики в России большое внимание уделяется проблемам качества. Серьезная конкурентная борьба обусловила разработку программ повышения качества. В научных исследованиях и в практике возникла необходимость выработки объективных показателей для оценки способностей фирм производить продукцию с необходимыми качественными характеристиками. Эти характеристики подтверждаются сертификатом соответствия на продукцию. Многие фирмы-производители имеют системы качества, соответствующие международным стандартам.
Введение
……………………………………………………………
3
Глава 1
Вертикальная и горизонтальная мобильность…………...
4
Глава II
Индивидуальная и групповая мобильность………………
6
Глава III
Открытая и закрытая мобильность………………………..
7
Глава IV
Вторая система показателей мобильности………………
9
Заключение
……………………………………………………………
12
Список использованных источников и литературы…………………..
Для успешного применения статистических методов контроля качества продукции большое значение имеет наличие соответствующих руководств и стандартов, которые должны быть доступны широкому кругу инженерно-технических работников. Стандарты на статистический приемочный контроль обеспечивают возможность объективно сравнивать уровни качества партий однотипной продукции как во времени, так и по различным предприятиям.
Остановимся на основных требованиях к стандартам по статистическому приемочному контролю.
Прежде всего стандарт должен содержать достаточно большое число планов, имеющих различные оперативные характеристики. Это важно, так как позволит выбирать планы контроля с учетом особенностей производства и требований потребителя к качеству продукции. Желательно, чтобы в стандарте были указаны различные типы планов: одноступенчатые, двухступенчатые, многоступенчатые, планы последовательного контроля и т. д.
Основными элементами стандартов по приемочному контролю являются:
1. Таблицы планов выборочного контроля, применяемые в условиях нормального хода производства, а также планов для усиленного контроля в условиях разладок и для облегчения контроля при достижении высокого качества.
2. Правила выбора планов с учетом особенностей контроля.
3.Правила перехода с нормального контроля на усиленный или облегченный и обратного перехода при нормальном ходе производства.
4.Методы вычисления последующих оценок показателей качества контролируемого процесса.
В зависимости от гарантий, обеспечиваемых планами приемочного контроля, различают следующие методы построения планов:
устанавливают значения риска поставщика и риска потребителя и выдвигают требование, чтобы оперативная характеристика P(q) прошла приблизительно через две точки: q0, и qm, , где q0 и qm – соответственно приемлемый и браковочный уровни качества, , Этот план называют компромиссным, так как он обеспечивает защиту интересов как потребителя, так и поставщика. При малых значениях и объем выборки должен быть большим;
выбирают одну точку на кривой оперативной характеристики и принимают одно или несколько дополнительных независимых условий.
Первая система планов статистического приемочного контроля, нашедшая широкое применение в промышленности, была разработана Доджем и Ролигом. Планы этой системы предусматривают сплошной контроль изделий из забракованных партий и замену дефектных изделий годными.
Во многих странах получил распространение американский стандарт МИЛ-СТД-ЛО5Д. Отечественный стандарт ГОСТ-18242-72 по построению близок к американскому и содержит планы одноступенчатого и двухступенчатого приемочного контроля. В основу стандарта положено понятие приемлемого уровня качества (ПРУК) q0, которое рассматривается как максимально допустимая потребителем доля дефектных изделий в партии, изготовленной при нормальном ходе производства. Вероятность забраковать партию с долей дефектных изделий, равной q0, для планов стандарта мала и уменьшается по мере возрастания объема выборки. Для большинства планов не превышает 0,05.
При контроле изделий по нескольким признакам стандарт рекомендует классифицировать дефекты на три класса: критические, значительные и малозначительные.
Глава III
Значение контрольных карт и стандартизации
3.1. Контрольные карты
Одним из основных инструментов в обширном арсенале статистических методов контроля качества являются контрольные карты. Принято считать, что идея контрольной карты принадлежит известному американскому статистику Уолтеру Л. Шухарту. Она была высказана в 1924 г. и обстоятельно описана в 1931 г. Первоначально они использовались для регистрации результатов измерений требуемых свойств продукции. Выход параметра за границы поля допуска свидетельствовал о необходимости остановки производства и проведении корректировки процесса в соответствии со знаниями специалиста, управляющего производством.
Это давало информацию о том, когда кто, на каком оборудовании получал брак в прошлом.
Однако, в этом случае решение о корректировке принималось тогда, когда брак уже был получен. Поэтому важно было найти процедуру, которая бы накапливала информацию не только для ретроспективного исследования, но и для использования при принятии решений. Это предложение опубликовал американский статистик И. Пейдж в 1954 г. Карты, которые используются при принятии решений называются кумулятивными.
Контрольная карта (рис. 3.5) состоит из центральной линии, двух контрольных пределов (над и под центральной линией) и значений характеристики (показателя качества), нанесенных на карту для представления состояния процесса.
В определенные периоды времени отбирают (все подряд; выборочно; периодически из непрерывного потока и т. д.) n изготовленных изделий и измеряют контролируемый параметр.
Результаты измерений наносят на контрольную карту, и в зависимости от этого значения принимают решение о корректировке процесса или о продолжении процесса без корректировок.
Сигналом о возможной разналадке технологического процесса могут служить:
выход точки за контрольные пределы (точка 6); (процесс вышел из-под контроля);
расположение группы последовательных точек около одной контрольной границы, но не выход за нее (11, 12, 13, 14), что свидетельствует о нарушении уровня настройки оборудования;
сильное рассеяние точек (15, 16, 17, 18, 19, 20) на контрольной карте относительно средней линии, что свидетельствует о снижении точности технологического процесса.
Рис. 5. Контрольная карта
При наличии сигнала о нарушении производственного процесса должна быть выявлена и устранена причина нарушения.
Таким образом, контрольные карты используются для выявления определенной причины, но не случайной.
Под определенной причиной следует понимать существование факторов, которые допускают изучение. Разумеется, что таких факторов следует избегать.
Вариация же, обусловленная случайными причинами необходима, она неизбежно встречается в любом процессе, даже если технологическая операция проводится с использованием стандартных методов и сырья. Исключение случайных причин вариации невозможно технически или экономически нецелесообразно.
Часто при определении факторов, влияющих на какой-либо результативный показатель, характеризующий качество используют схемы Исикава.
Они были предложены профессором Токийского университета Каору Исикава в 1953 г. при анализе различных мнений инженеров. Иначе схему Исикава называют диаграммой причин и результатов, диаграммой "рыбий скелет", деревом и т. д.
Она состоит из показателя качества, характеризующего результат и факторных показателей (рис. 3.6).
Рис. 6. Структура диаграммы причин и результатов
Построение диаграмм включает следующие этапы:
выбор результативного показателя, характеризующего качество изделия (процесса и т. д.);
выбор главных причин, влияющих на показатель качества. Их необходимо поместить в прямоугольники ("большие кости");
выбор вторичных причин ("средние кости"), влияющих на главные;
выбор (описание) причин третичного порядка ("мелкие кости"), которые влияют на вторичные;
ранжирование факторов по их значимости и выделение наиболее важных.
Диаграммы причин и результатов имеют универсальное применение. Так, они широко применяются при выделении наиболее значимых факторов, влияющих, например, на производительность труда.
Отмечается, что число существенных дефектов незначительно и вызываются они, как правило, небольшим количеством причин. Таким образом, выяснив причины появления немногочисленных существенно важных дефектов, можно устранить почти все потери.
Эта проблема может решаться с помощью диаграмм Парето.
Различают два вида диаграмм Парето:
1. По результатам деятельности. Они служат для выявления главной проблемы и отражают нежелательные результаты деятельности (дефекты, отказы и т. д.);
2. По причинам (факторам). Они отражают причины проблем, которые возникают в ходе производства.
Рекомендуется строить много диаграмм Парето, используя различные способы классификации как результатов, так и причин приводящим к этим результатам. Лучшей следует считать такую диаграмму, которая выявляет немногочисленные, существенно важные факторы, что и является целью анализа Парето.
Построение диаграмм Парето включает следующие этапы:
1. Выбор вида диаграммы (по результатам деятельности или по причинам (факторам).
2. Классификация результатов (причин). Разумеется, что любая классификация имеет элемент условности, однако, большинство наблюдаемых единиц какой-либо совокупности не должны попадать и строку "прочие".
3. Определение метода и периода сбора данных.
4. Разработка контрольного листка для регистрации данных с перечислением видов собираемой информации. В нем необходимо предусмотреть свободное место для графической регистрации данных.
5. Ранжирование данных, полученных по каждому проверяемому признаку в порядке значимости. Группу "прочие" следует приводить в последней строке вне зависимости от того, насколько большим получилось число.
6. Построение столбиковой диаграммы (рис. 3.7).
Рис 7. Связь между видами дефектов и числом дефектных изделий
Значительный интерес представляет построение диаграмм ПАРЕТО в сочетании с диаграммой причин и следствий.
Выявление главных факторов, влияющих на качество продукции позволяет увязать показатели производственного качества с каким-либо показателем, характеризующим потребительское качество.
Для такой увязки возможно применение регрессионного анализа.
Например, в результате специально организованных наблюдений за результатами носки обуви и последующей статистической обработки полученных данных, было установлено, что срок службы обуви (у), зависит от двух переменных: плотности материала подошвы в г/см3 (х1) и предела прочности сцепления подошвы с верхом обуви в кг/см2 (х2). Вариация этих факторов на 84,6% объясняет вариацию результативного признака (множественный коэффициент коррекции R = 0,92), а уравнение регрессии имеет вид:
у = 6,0 + 4,0 * х1 + 12 * х2
Таким образом, уже в процессе производства зная характеристики факторов х1 и х2 можно прогнозировать срок службы обуви. Улучшая вышеназванные параметры, можно увеличить срок носки обуви. Исходя из необходимого срока службы обуви, можно выбирать технологически допустимые и экономически оптимальные уровни признаков производственного качества.
Наибольшее практическое распространение имеет характеристика качества изучаемого процесса путем оценки качества результата этого процесса В этом случае речь о контроле качества изделий, деталей, получаемых на той или иной операции. Наибольшее распространение имеют несплошные методы контроля, а наиболее эффективны те из них, которые базируются на теории выборочного метода наблюдения.
Рассмотрим пример.
На электроламповом заводе цех производит электролампочки.
Для проверки качеств ламп отбирают совокупность 25 штук и подвергают испытанию на специальном стенде (меняется напряжение, стенд подвергается вибрации и т. д.). Каждый час снимают показания о продолжительности горения ламп. Получены следующие результаты:
6; 6; 4; 5; 7;
5; 6; 6; 7; 8;
5; 7; 7; 6; 4;
5; 6; 8; 7; 5;
7; 6; 5; 6; 6.
Прежде всего необходимо построить ряд распределения.
Продолжительность горения (х) | частота (f) | x*f | В % к итогу | Накопленный процент | ||
4 | 2 | 8 | 4 | 8 | 8 | 8 |
5 | 6 | 30 | 6 | 6 | 24 | 32 |
6 | 9 | 54 | 0 | 0 | 36 | 68 |
7 | 6 | 42 | 6 | 6 | 24 | 92 |
8 | 2 | 16 | 4 | 8 | 8 | 100 |
| 25 | 150 | 20 | 28 | 100 | – |
Информация о работе Методологические основы управления качеством