Управление качеством

28. Принципы системы ХАССП.

Система ХАССП разрабатывается с учетом семи основных принципов: 1. Идентификация потенциального риска или рисков (опасных факторов), которые сопряжены с производством продуктов питания, начиная с получения сырья (разведения или выращивания) до конечного потребления, включая все стадии жизненного цикла продукции (обработку, переработку, хранение и реализацию) с целью выявления условий возникновения потенциального риска (рисков) и установления необходимых мер для их контроля; 2. Выявление критических контрольных точек в производстве для устранения (минимизации) риска или возможности его появления, при этом рассматриваемые операции производства пищевых продуктов могут охватывать поставку сырья, подбор ингредиентов, переработку, хранение, транспортирование, складирование и реализацию; 3. В документах системы ХАССП или технологических инструкциях следует установить и соблюдать предельные значения параметров для подтверждения того, что критическая контрольная точка находится под контролем; 4. Разработка системы мониторинга, позволяющая обеспечить контроль критических контрольных точек на основе планируемых мер или наблюдений; 5. Разработка корректирующих действий и применение их в случае отрицательных результатов мониторинга; 6. Разработка процедур проверки, которые должны регулярно проводиться для обеспечения эффективности функционирования системы ХАССП; 7. Документирование всех процедур системы, форм и способов регистрации данных, относящихся к системе ХАССП. Контроль за выполнением требований НАССП в отдельных странах возложен на правительственные органы. Исполнительные учреждения ряда стран в настоящее время признают сертификацию, проведенную третьей стороной, как документированное подтверждение выполнения предприятием требований ХАССП. Сертификация по ХАССП требуется также компаниям, экспортирующим свою продукцию в страны, где такая сертификация обязательна.

30. Инструменты контроля СМК.

Применяются как непосредственно в производстве, так и на различных стадиях жизненного цикла продукции. Цель метода. Выявление проблем, подлежащих первоочередному решению, на основе контроля действующего процесса, сбора, обработки и анализа полученных фактов (статистического материала) для последующего улучшения качества процесса. Суть метода. Контроль качества (сравнение запланированного показателя качества с действительным его значением) - это одна из основных функций в процессе управления качеством, а сбор, обработка и анализ фактов - важнейший этап этого процесса. Научной основой современного технического контроля является математико-статистические методы. Из множества статистических методов для широкого применения выбраны только семь, которые понятны и могут легко применяться специалистами различного профиля. Они позволяют вовремя выявить и отобразить проблемы, установить основные факторы, с которых нужно начинать действовать, и распределить усилия с целью эффективного разрешения этих проблем. План действий. Внедрение семи методов должно начинаться с обучения этим методам всех участников процесса. Последовательность применения методов может быть различной в зависимости от поставленной цели. Эти методы можно рассматривать и как отдельные инструменты, и как систему методов. Каждый метод может находить свое самостоятельное применение в зависимости от того, к какому классу относится задача. Особенности метода. Семь основных инструментов контроля качества - набор инструментов, позволяющих облегчить задачу контроля протекающих процессов и предоставить различного рода факты для анализа, корректировки и улучшения качества процессов. 1. Контрольный листок - инструмент для сбора данных и их автоматического упорядочения для облегчения дальнейшего использования собранной информации. 2. Гистограмма - инструмент, позволяющий зрительно оценить распределение статистических данных, сгруппированных по частоте попадания данных в определенный (заранее заданный) интервал. 3. Диаграмма Парето - инструмент, позволяющий объективно представить и выявить основные факторы, влияющие на исследуемую проблему, и распределить усилия для ее эффективного разрешения. 4. Метод стратификации (расслаивания данных) - инструмент, позволяющий произвести разделение данных на подгруппы по определенному признаку. 5. Диаграмма разброса (рассеивания) - инструмент, позволяющий определить вид и тесноту связи между парами соответствующих переменных. 6. Диаграмма Исикавы (причинно-следственная диаграмма) - инструмент, который позволяет выявить наиболее существенные факторы (причины), влияющие на конечный результат (следствие). 7. Контрольная карта - инструмент, позволяющий отслеживать ход протекания процесса и воздействовать на него (с помощью соответствующей обратной связи), предупреждая его отклонения от предъявленных к процессу требований. Дополнительная информация: 1) Семь простых статистических методов - инструменты познания, а не управления. 2) Способность рассматривать события с точки зрения статистики важнее, чем знание самих методов. 3) На передовых зарубежных фирмах абсолютно все работники обязаны владеть семью простыми статистическими методами. 4) Данные необходимо собирать так, чтобы облегчить их последующую обработку. Нужно понимать, для каких целей осуществляется сбор и обработка данных. Обычно цели сбора данных в процессе контроля качества состоят в следующем: контроль и регулирование процесса; анализ отклонений от установленных требований; контроль выхода процесса. Достоинства метода. Наглядность, простота освоения и применения. Недостатки метода. Низкая эффективность при проведении анализа сложных процессов. Ожидаемый результат. Решение до 95% всех проблем, возникающих на производстве.

31. Контрольный листок.

Контрольный листок - это форма для систематического сбора данных и автоматического их упорядочения с целью облегчения дальнейшего использования собранной информации. Контрольный листок - это бумажный бланк, на котором заранее напечатаны названия и диапазоны контролируемых показателей, с тем чтобы можно было легко и точно записать данные измерений и упорядочить их для дальнейшего использования. Этот инструмент (контрольный листок) служит средством для сбора и упорядочения первичных данных. Он используется для получения ответа на вопрос "Как часто встречаются изучаемые события?". Применяются следующие виды контрольных листков: • контрольный листок для регистрации измеряемого параметра в ходе производственного процесса; • контрольный листок для регистрации видов несоответствий; • контрольный листок для оценки воспроизводимости и работоспособности технологического процесса и т. п.

32. Гистограмма.

Применяется везде, где требуется проведение анализа точности и стабильности процесса, наблюдение за качеством продукции, отслеживание существенных показателей производства. Гистограмма - один из инструментов статистического контроля качества. Японский союз ученых и инженеров в 1979 г. включил гистограммы в состав семи методов контроля качества. Цель метода. Контроль действующего процесса и выявление проблем, подлежащих первоочередному решению. Суть метода. Один из наиболее распространенных методов, помогающих интерпретировать данные по исследуемой проблеме. Благодаря графическому представлению имеющейся количественной информации, можно увидеть закономерности, трудно различимые в простой таблице с набором цифр, оценить проблемы и найти пути их решения. План действий. 1. Собрать данные для измеряемых (контролируемых) параметров действующего процесса. 2. Построить гистограмму. 3. Проанализировать гистограмму: определить тип распределения данных (нормальное, несимметричное, бимодальное и т. д.); выяснить вариабельность процесса; при необходимости осуществить анализ нормального распределения с использованием математического аппарата. 4. Ответить на вопрос: "Почему распределение именно такое, и о чем это говорит?". Особенности метода. Для осмысления качественных характеристик изделий, процессов, производства (статистических данных) и наглядного представления тенденции изменения наблюдаемых значений применяют графическое изображение статистического материала, т. е. строя гистограмму распределения. Гистограмма - один из вариантов столбиковой диаграммы, позволяющий зрительно оценить распределение статистических данных, сгруппированных по частоте попадания в определенный (заранее заданный) интервал. Порядок построения гистограммы. 1) Собрать данные, выявить максимальное и минимальное значения и определить диапазон (размах) гистограммы. 2) Полученный диапазон разделить на интервалы, предварительно определив их число (обычно 5-20 в зависимости от числа показателей) и определить ширину интервала. 3) Все данные распределить по интервалам в порядке возрастания: левая граница первого интервала должна быть меньше наименьшего из имеющихся значений. 4) Подсчитать частоту каждого интервала. 5) Вычислить относительную частоту попадания данных в каждый из интервалов. 6) По полученным данным построить гистограмму - столбчатую диаграмму, высота столбиков которой соответствует частоте или относительной частоте попадания данных в каждый из интервалов: наносится горизонтальная ось, выбирается масштаб и откладываются соответствующие интервалы; затем строится вертикальная ось, на которой также выбирается масштаб в соответствии с максимальным значением частот.

Гистограмма (нормальное распределение).

Дополнительная информация: 1) Структуру вариаций легче увидеть, когда данные представлены графически в виде гистограммы. 2) Прежде чем сделать выводы по результатам анализа гистограмм, убедитесь, что данные представительны для существующих условий процесса. 3) Не делайте выводов, основанных на малых выборках. Чем больше объем выборки, тем больше уверенность в том, что три важных параметра гистограммы - ее центр, ширина и форма - представительны для всего процесса или группы продукции. 4) Для каждой структуры вариаций (типа распределения) существуют свои интерпретации. 5) Интерпретация гистограммы - это всего лишь теория, которая должна быть подтверждена дополнительным анализом и прямыми наблюдениями за анализируемым процессом. Достоинства метода. Наглядность, простота освоения и применения. Управление с помощью фактов, а не мнений. Позволяет лучше понять вариабельность, присущую процессу, глубже взглянуть на проблему и облегчить нахождение путей ее решения. Недостатки метода. Интерпретация гистограммы, построенная по малым выборкам, не позволяет сделать правильные выводы.

33. Диаграмма разброса.

Применяется в производстве и на различных стадиях жизненного цикла продукции для выяснения зависимости между показателями качества и основными факторами производства. Метод "Диаграмма разброса" - один из инструментов статистического контроля качества. Японский союз ученых и инженеров в 1979 г. включил диаграмму разброса в состав семи методов контроля качества. Цель метода. Выяснение существования зависимости и выявление характера связи между двумя различными параметрами процесса. Суть метода. Диаграмма разброса - инструмент, позволяющий определить вид и тесноту связи между парами соответствующих переменных. Эти две переменные могут относиться к: характеристике качества и влияющему на нее фактору; двум различным характеристикам качества; двум факторам, влияющим на одну характеристику качества. При наличии корреляционной зависимости между двумя факторами значительно облегчается контроль процесса с технологической, временной и экономической точек зрения. Диаграмма разброса в процессе контроля качества используется также для выявления причинно-следственных связей показателей качества и влияющих факторов. План действий. Для выяснения влияния одной переменной на другую следует собрать необходимые данные и внести их в листок регистрации. По полученным данным построить диаграмму разброса и провести анализ диаграммы. Иногда желательно получить количественную оценку тесноты или силы связи между случайными величинами. Особенности метода. Диаграмма разброса - это точечная диаграмма в виде графика, получаемого путем нанесения в определенном масштабе экспериментальных, полученных в результате наблюдений точек. Координаты точек на графике соответствуют значениям рассматриваемой величины и влияющего на него фактора. Расположение точек показывает наличие и характер связи между двумя переменными (например, скорость и расход бензина, или выработанные часы и выход продукции). По полученным экспериментальным точкам могут быть определены и числовые характеристики связи между рассматриваемыми случайными величинами: коэффициент корреляции и коэффициенты регрессии. Диаграммы разброса (рассеяния).

Правила построения диаграммы разброса. 1) Определить, между какими парами данных необходимо установить наличие и характер связи. Желательно не менее 25-30 пар данных. 2) Для сбора данных подготовить бланк таблицы (листок регистрации), предусмотрев в нем графы для порядкового номер наблюдения i; независимой переменной характеристики, называемой аргументом х; зависимой переменной, называемой функцией (откликом) у. 3) По результатам наблюдения заполнить листок регистрации данных. 4) По полученным данным построить график в координатах х-у и нанести на него данные. Длина осей, равная разности между максимальными и минимальными значениями для х и у, по вертикали и по горизонтали должна быть примерно одинаковой, тогда диаграмму будет легче читать. 5) Нанести на диаграмму все необходимые обозначения. Данные, отраженные на диаграмме, должны быть понятны любому человеку, а не только тому, кто делал диаграмму. В этом случае при осуществлении контроля причинных факторов х (откликов) характеристика у (функция) будет оставаться стабильной. Дополнительная информация: Следует отметить, что если две переменные кажутся связанными, это не означает, что они таковыми являются. Если данные не кажутся связанными, это не означает, что они не связаны: просто приведено недостаточно данных или данные следует разбить по классам и построить по каждому классу свою диаграмму, а возможно допущена большая ошибка при измерении и т. д. Достоинства метода. Наглядность и простота оценки связей между двумя переменными. Недостатки метода. К оценке диаграммы следует привлекать тех, кто владеет информацией о продукции, чтобы исключить неправильное использование этого инструмента.

34. Метод стратификации.

Одним из наиболее эффективных статистических методов, широко используемых в системе управления качеством, является метод стратификации или расслаивания. В соответствии с этим методом водят расслаивание статистических данных, т.е. группируют данные в зависимости от условий их получения и производят обработку каждой группы данных в отдельности. Данные, разделенные на группы в соответствии с их особенностями, называют слоями (стратами), а сам процесс разделения на слои (страты) - расслаиванием (стратификацией). Метод расслаивания исследуемых статистических данных - это инструмент, позволяющий произвести селекцию данных, отражающую требуемую информацию о процессе. Существуют различные методы расслаивания, применение которых зависит от конкретных задач. Например, данные, относящиеся к изделию, производимому в цехе на рабочем месте, могут в какой-то мере различаться в зависимости от исполнителя, используемого оборудования, методов проведения рабочих операций, температурных условий и т.д. Все эти отличия могут быть факторами расслаивания. В производственных процессах часто используется метод 5М, учитывающий факторы, зависящие от человека (man), машины (machine), материала (material), метода (method), измерения (measurement). Расслаивание может осуществляться по следующим критериям: 1) расслаивание по исполнителям - по квалификации, полу, стажу работы и т.д.; 2) расслаивание по машинам и оборудованию - по новому и старому оборудованию, марке, конструкции, выпускающей фирме и т.д. 3) расслаивание по материалу - по месту производства, фирме-производителю, партии, качеству сырья и т.д. 4) расслаивание по способу производства - по температуре, технологическому приему, месту производства и т.д. 5) расслаивание по измерению - по методу, измерения, типу измерительных средств или их точности и т.д. Однако пользоваться этим методом не так просто. Иногда расслаивание по, казалось бы, очевидному параметру не дает ожидаемого результата. В этом случае нужно продолжить анализ данных по другим возможным параметрам в поисках решения возникшей проблемы.

35. Диаграмма Парето.

Диаграмму Парето названную по имени итальянского экономиста Парето (1845-1923), часто используют для анализа причин брака. Она применяется, когда требуется наглядно представить относительную важность всех причин появления брака и выявить причины, имеющие наибольшую долю (наибольший процентный вклад), с тем, чтобы выработать меры по первоочередному устранению этих причин. Сравнивая диаграммы Парето, построенные по данным до и после улучшения процесса, оценивают эффективность принятых мер. Диаграмма Парето используется и в противоположном случае, когда положительный опыт отдельных цехов или подразделений хотят внедрить на всем предприятии. С помощью диаграмм Парето выявляют основные причины успехов и широко пропагандируют эффективные методы работы. Диаграмма Парето строится в виде столбчатого графика, столбики которого соответствуют отдельным факторам, являющимся причинами возникновения проблемы. Высота столбика соответствует доле фактора в общей величине потерь (дефектов). Затем строится кривая кумулятивной суммы. На рисунке приведен пример диаграммы Парето, построенной по данным о дефектной продукции, изготовленной в литейном цехе за определенный период. Из диаграммы видно, что самым распространенным дефектом, который дает 30% брака, является УнедоливФ. Таким образом, желая сократить долю брака, следует начинать борьбу с УнедоливомФ, затем с УнеровностямиФ и т.д. Исходя из графика следует, что можно установить сравнительно небольшое число причин, устранение которых значительно уменьшит брак. Устранение причин брака проводится в порядке их значимости до тех пор, пока дальнейшее улучшение процесса окажется экономически неоправданным. Диаграмму Парето иногда называют У80/20Ф, поскольку в ней находит отражение известный принцип статистики, заключающийся в том, что 80% выпуска некачественной продукции связано всего с 20% всех возможных причин. Если применить методику построения кривой Парето и построить дополнительный график, отражающий виды дефектов и связанную с ними долю ущерба от брака, можно прийти к первоочередному решению по устранению определенного вида брака. При этом область наибольшего числа дефектов может не соответствовать области наибольшего ущерба от брака, поскольку имеющая этот дефект деталь гораздо дешевле, менее важна и легче поддается исправлению. В данном случае, желая сократить долю ущерба от брака, следует начинать борьбу со вторым дефектом (УнеровностиФ), потом с третьим (Увключения окисловФ), а затем только с первым (УнедоливФ), поскольку это экономически выгоднее. Диаграмму Парето следует строить в зависимости от конкретной задачи. Если, например, вся дефектная продукция одного типоразмера, то по вертикали лучше откладывать процент дефектных изделий. Если же в анализ входит несколько типов изделий, то по вертикали следует откладывать ущерб от дефектных изделий в процентном или денежном выражении. В противном случае полсотни дешевых мелких гаек приобретает большее значение, чем одна сложная дорогая деталь.