1.28M

Категория:

Менеджмент

Похожие презентации:

Статистические методы

Семь инструментов управления качеством

Становление и развитие методов управления качеством. Всеобщее управление качеством – TQM

«Семь простых инструментов» управления качеством

Простейшие статистические методы управления качеством продукции

Инструменты качества

Семь инструментов управления качеством

Инструменты и методы менеджмента качества

Управление качеством

Методы управления качеством

Лекция 4. Инструменту УК

1.

Инструменты
управления качеством
Мазитова Анна Юрьевна

2.

Классификация методов
Элементарные
статистические
методы
сложные
статистические
методы
промежуточные
статистические
методы
2

Семь простых инструментов
качества
1. Контрольный листок
2. Гистограмма
3. Диаграмма расслоения (метод стратификации)
4. Диаграмма Парето
5. Диаграмма Исикавы (причинно-следственная)
6. Диаграмма разброса (рассеивания)
7. Контрольные карты
5

6.

Семь простых инструментов качества
Отклонение
5,600
+4
+3
+2
+1
0
-1
-2
-3
-4
Замеры
X
X X
X X X X
X X X X X X
X X X X X X X X
X X X X X
X X X
X
Количество Частота
попаданий попадания
1
0,033
2
0,067
4
0,133
6
0,200
8
0,267
5
0,167
3
0,100
1
0,033
30
Контрольный
листок
Диаграмма
Исикавы
Гистограмма
Расслоение
Диаграмма
Парето
6
Диаграмма
рассеивания
Контрольная
карта

7.

Контрольный листок
это инструмент для сбора
данных и их автоматического
упорядочения для облегчения
дальнейшего использования
собранной информации.
7

8.

Контрольный листок для
регистрации видов дефектов
8

9.

Контрольный листок локализации дефектов
9

10.

Контрольный листок для регистрации распределения
измеряемого параметра
10

11.

Контрольный листок причин дефектов
11

12.

Пример контрольного листка
12

13.

Диаграмма расслоения
(метод стратификации)
13

14.

Расслоение (стратификация) данных
Что такое расслоение данных?
Расслоение (стратификация) представляет собой группировку данных в
зависимости от условий их получения и производят обработку каждой группы
данных в отдельности.
Расслоение помогает выяснить причину появления дефекта, если
обнаруживается различие в данных между "слоями" (стратами). Например, если
расслоение проведено по фактору "оператор", то при значительном различии в
данных можно определить влияние того или иного оператора на качество изделия;
если расслоение проведено по фактору "оборудование" - влияние использования
разного оборудования и т.д.

15.

Расслоение (стратификация) данных
Виды или категории расслоения:
по времени получения данных: ежемесячно, еженедельно, ежедневно, по дням
недели и т.д.;
по используемым рабочим: бригадам, участкам, отдельным исполнителям,
операторам и т.д.;
по станкам и используемому оборудованию: моделям станков, операциям,
приспособлениям, штампам, новому и старому оборудованию и т.д.;
по параметрам окружающей среды: давлению, температуре воздуха, влажности,
погодным условиям, скорости ветра, рабочим параметрам и процедурам,
методам измерения и т.д.;
по сырью и материалам: поставщикам, партиям поставки, времени
производства и т.д.;
по категории продукции: назначению, новизне, сравнении со стандартной
продукцией или продукцией, изготовленной по специальному заказу и т.д.;
по методам измерения: измерительным приборам, контролерам, инспекторам и
т.д.

16.

Стратификация (диаграмма
расслоения)
16

17.

Примеры диаграммы расслоения
1200
800
600
Бакалавриат
Специалитет
400
200
0
2014
2014
2014
Период, годы
2014
Количество выпускников ВУЗа
Количество уч.
помещений, шт.
Количество, чел.
1000
80
70
60
50
40
30
20
10
0
Лекционные
аудитории
Учебные лаборатории
Учебные аудитории
Компьютерные залы
2017 г.
2018 г.
Показатели
Учебные мастерские
Количество учебных помещений ВУЗа
17

18.

Гистограммы
• инструмент, позволяющий зрительно оценить распределение
статистических данных, сгруппированных по частоте
попадания данных в определенный (заранее заданный)
интервал.
• это столбиковая диаграмма, служащая для графического
представления имеющейся количественной информации,
собранная за длительный период времени (неделя, месяц, год и
т.д.), которая дает важную информацию для оценки проблемы и
нахождения способов ее решения.
Гистограмма применяется главным образом для анализа
значений измеряемых параметров.

19.

Обычный тип
указывает на стабильность
процесса

20.

Гребенка
ширина интервала не кратна единице измерения или при
ошибках оператора, а также когда значения колеблются от
класса к классу или когда действует определенное правило
округления

21.

Положительно скошенное распределение
необходимо исследовать процесс с точки зрения точности
оборудования, условий работы, технологической оснастки
и т.д.

22.

Распределение с обрывом слева
необходимо отрегулировать процесс так, чтобы процесс был
настроен на центр поля допуска.

23.

Двухпиковый тип
Объединение двух распределений, например, в случае двух видов сырья, изменения
настройки процесса или объединения в одну партию изделий, обработанных на двух
разных станках. Необходимо провести стратификацию результатов наблюдений.

24.

Распределение с изолированным пиком
Встречается при ошибках в измерениях, или когда имеются включения из
другого вида распределения. Необходимо провести стратификацию полученных
данных или проверить результаты проведенных измерений.

25.

8
7
6
5
4
3
2
1
0
1
2
3
4
5
6
7
Плато
Объединены несколько распределений при небольшой разнице средних значений. В
этом случае требуется расслоение.

26.

Случаи, в которых гистограмма удовлетворяет допуску:
SL
а)
SU
SL
SU
б)
Случаи, в которых гистограмма не
удовлетворяет допуску:
SL
SU
в)
SL
SU
г)
SL
SU
д)

27.

Диаграмма Парето
применяется для анализа и ранжирования факторов,
влияющих на ту или иную характеристику качества
продукции
или
процесса,
разделяя
их
на
немногочисленные
важные
и
многочисленные
несущественные, что позволяет сконцентрировать
усилия при решении проблем.
27

28.

Диаграмма Парето по результатам деятельности:
Качество – несоответствия, ошибки, рекламации, ремонт,
возврат продукции;
Себестоимость – объем потерь, затраты;
Сроки поставок – нехватка запасов, ошибки в составлении
счетов, срыв сроков поставок;
Безопасность – несчастные случаи, аварии.

29.

Диаграмма Парето по причинам:
Исполнитель работы – смена, бригада, возраст, опыт
работы, квалификация;
Оборудование – станки, оснастка, инструменты,
штампы и т.д.;
Сырье – изготовитель, вид сырья, партия;
Метод работы – условия производства, приемы
работы, последовательность операций;
Измерения
–
точность,
воспроизводимость,
стабильность, тип измерительного прибора.

30.

Анализ Парето
1.Определение цели;
2. Организация и проведение наблюдений;
3. Анализ результатов наблюдений, выявление наиболее
значимых факторов. («Прочие» всегда записываются
в последнюю строку);
4. Построение диаграммы - постройте столбчатый
график;
5. Начертите кумулятивную кривую.

31.

Диаграмма Парето по количеству отказов
технических средств
120
45
40
Количество отказов, шт.
35
80
30
25
60
20
40
15
10
20
5
0
0
Магистральный
кабель
ПСГО
Радиосвязь
ОТС
Вид устройств связи
Станционные
Цифровые
Накопитетельная частота, %
100

32.

Диаграмма Парето продолжительности отказов
технических средств
160
100
140
120
80
100
60
80
60
40
40
20
20
0
0
Вид устройств связи
Накопитетельная частота, %
Продолжительность отказа, час.
120

33.

• диаграмма Парето оказывается наиболее
эффективной,
если
число
факторов,
размещаемых по оси абсцисс, составляет 7-10;
• при построении диаграммы Парето для числа
случаев (процента) в случае возможности
подсчета суммы затрат следует отражать на
диаграмме Парето также и сумму затрат
(потерь);

34.

в том случае, когда все столбики на диаграмме Парето
оказываются одной высоты, поэтому в таких случаях
при расслоении следует проверить данные или
собрать новые;
в случае, когда фактор "Прочие" оказывается слишком
большим - следует повторить, анализ содержания
фактора "Прочие", а также вновь проанализировать
все факторы;
если фактор стоящий первым по порядку, технически
труден для анализа, следует начать с анализа
следующего за ним;
если обнаруживается фактор, в отношении которого
легко провести улучшение, то его следует проводить.

35.

Принцип построения
диаграммы Парето
35

36.

Задание для практической работы:
Задание 1
В результате предварительной работы группы были определены типы проблем,
по причине которых типография терпела убытки, затем в течение определенного
времени были собраны соответствующие данные (таблица 1)
Необходимо исследовать эти проблемы при помощи диаграммы Парето. Сделать
выводы.
Таблица 1 – Контрольный листок выявленные проблемы в типографии
№
Проблемы
Количество случаев
1
Неправильный выбор бумаги
4
2
Дефекты печати
38
3
Проблемы с типографской краской
3
4
Нарушение сроков
13
5
Повреждения при перевозке
3
6
Ошибки при верстке
12
7
Повреждения при упаковке
7
8
Повреждения на конвейере
2
9
Прочие
3
36

37.

Диаграмма Исикава
(причинно-следственная
диаграмма)
инструмент, который позволяет выявить
наиболее существенные факторы (причины),
влияющие на конечный результат (следствие).
37

38.

Порядок построения:
1. Определение цели;
2. Составление списка факторов при помощи метода
«Мозгового штурма»;
3. Группировка факторов по их естественному родству в
группы и подгруппы с различной степенью
детализации;
4. Построение схемы;
5. Определение степени влияния.

39.

Диаграмма Исикавы
(причинно-следственная диаграмма)
39

40.

Диаграмма Исикава
Материалы
Оборудование
Персонал
Изношенный парк
Технологического оборудования
Нарушения технологической
дисциплины
Недостаточный уровень качества
поставляемых материалов
Несоблюдение
нормативов по
оперативному
запасу МТР
Устаревший парк
подвижного состава
Отсутствие персональной ответственности за качество выполненных работ
Значительное количество отказов
технических средств
Неполная обеспеченность
материалами
Низкий уровень
автоматизации производства
Неэффективное долгосрочное и оперативное
планирование графика ремонта
Неэффективное использование
производственных мощностей
Неэффективная система
мотивации персонала
Низкий уровень
выходного контроля
Отсутствие барьерных
функций, не
допускающих
отклонения
Техпроцесс не оптимален
по временной составляющей
Отсутствие возможности
проведения нересурсоемкого
рекламационного ремонта
собственными силами
Приемы работы
Недостаточная
Квалификация персонала
Снижение
коэффициента
готовности
подвижного
состава
Отсутствие мониторинга прохождения
процесса во времени
Не определены ключевые измеряемые
параметры качества процессов
Отсутствие средств контроля
исполнительской дисциплины
40
Система измерений

41.

Пример диаграммы Исикавы
Низкая заинтересованность обученных
сотрудников в проведении аудитов СМК,
33 %
Недостаточный анализ вовлеченности
сотрудников в аудиты СМК, 5 %
Отсутствие реестра
обученных, 5 %
Недостаточные
Недостаточныезнания,
знания,227%
%
Высокая занятость
сотрудников, 15 %
Недостаточное качество
обучения, 7 %
Отпуск, «больничный»,
6%
Отсутствие анализа
потребности в обучении 15%
Не всегда предоставляется
раздаточный материал, 4%
Недостаточная
вовлеченность
обученных в
проведение аудитов
СМК
Отсутствие реестра
обученных, 15 %
Отсутствует методика
оценки результативности
обучения, 12
11 %
Не проводится оценка
качества
качества обучения,
обучения, 17
22%
%
Отсутствие реестра
обучающих
организаций, 5 %
Недостаточно
Недостаточно
качественные
качество услуг
услуги
обучающих организаций, 15
33 %
Не проводится
оценка обучающих
организаций, 5 %
Недостаточно качественная
организация обучения, 47 %
Отсутствие обратной
связи, 6 %
41

42.

Диаграмма разброса
(рассеивания)
это инструмент, позволяющий определить вид и
тесноту связи двух рассматриваемых параметров
процесса.
42

43.

Диаграмма разброса
43

44.

Виды корреляционной связи
Линейная,
положительная
Линейная,
отрицательная
Отсутствует
44

45.

Сила корреляционной связи
Выражается через значение коэффициента корреляции (R)
Бывает:
R(а,b)>0,70 - сильная связь между a и b
0,5<R<0,7 - средняя сила связи
0,3<R<0,5 - умеренная
0,2<R<0,3 - слабая
R<0,2 - очень слабая
( x x )( y y )
r
( x x ) ( y y )
i
i
2
i
2
i
45

46.

Коэффициент корреляции (r) принимает значения из диапазона
-1 < r<+1
Если r окажется больше 1, то произошла ошибка, и нужно
пересчитать результат;
При сильной положительной корреляции достигается значение,
близкое к плюс 1;
При сильной отрицательной корреляции достигается значение,
близкое к минус 1;
Значение r близкое к 0 указывает на слабую корреляцию или ее
отсутствие. Когда коэффициент корреляции равен одному из
указанных пределов, это означает, что существует точная
линейная зависимость в серии парных наблюдений.
46