Понятие статистического управления процессами. Статистическое мышление.

Одним из важнейших положений TQM является принятие решений на основе фактов. Совершенствование качества продукции и процессов требует скрупулезной работы персонала предприятия по выявлению причин дефектов (отклонений от документации) и их устранению. Для этого необходимо организовать поиск фактов, характеризующих несоответствия, в подавляющем большинстве которыми являются статистические данные, разработать методы анализа и обработки данных, выявить коренные причины дефектов и разработать мероприятия по их устранению с наименьшими затратами.

Следует учитывать, что в базе процессного подхода к деятельности организации лежит теория вариабельности, основы которой в 1924 году заложены Уолтером Шухартом теория вариабельности все виды продукции и услуг, а также все процессы, в которых они создаются и/или преобразуются, подвержены отклонениям от заданных значений, называемых вариациями/ каждому этапу ЖЦ присуща вариаельность: В материала,оборудования,квалификации,ТП, Средств и методов измерения.

Основные задачи статистики:

выявить вариацию; изучить характер; обеспечить выявление нарушения до того как произойдет выпуск дефектной продукции; разделение отв-ти за нарушение процесса. Общими причинами вариаций называют причины, являющиеся неотъемлемой частью данного процесса и внутренне ему присущие

Специальные причины вариаций – это такие причины, которые возникают из-за внешних по отношению к процессу воздействий на него и не являются его неотъемлемой частью. (нарушение режима.работники) Чем важна теория вариабельности? Тем, что только понимание ее основ позволяет выявлять источник причин, вызывающих проблемы в деятельности и принимать решения, основанные на фактах. Если менеджеры будут системно собирать данные о процессе и анализировать их, то они могут узнать – общие или специальные причины вариаций вызывают проблему и в этом случае принимать решения, основанные на фактах. Специальные причины вариаций требуют локального вмешательства в процесс (обычно осуществляется людьми, занятыми в процессе и близкими к нему (т. е. это линейный персонал, линейные руководители)). Общие причины вариаций требуют вмешательства в систему (почти всегда требует действий со стороны высшего менеджмента).

На основании предложенной теории вариабельности появилось новое понятие – статистическое мышление – это основанный на теории вариабельности способ принятия решений о том, надо или не надо вмешиваться в процесс, и если надо, то на каком уровне. Этот подход вкл-ет 3 позициии: все продукты и услуги выполняются в ходе нек процесса; для любого процесса характерна вариабельность; для обеспечения качества необходимо принять меры к снижению этой вар.

SPC решает 2 задачи:

1. анализ стабильности процесса (показатели процесса должны колебаться случ образом около некоторого ср уровня не выходя за уст пределы. Т.е показатели должны лежать внутри доверительного интервала.)

2.Оценка возможностей процесса по выпуску изделий с заданными параметрами. Это задача решается с помощью индекса воспроизводимости, в которых сравнивается величина допуска и величина фактического рассеяния. С этой точки зр процесс может находится в 4 состояниях: про стабилен и воспр; невоспр и стабилен; нест но воспр; неста и невоспр.

Проблемами сбора, обработки и анализа результатов производственной деятельности занимается мат. статистика, которая включает в себя большое количество не только известных методов, но и современных инструментов анализа и выявления дефектов. К ним можно отнести корреляционный и регрессионный анализы, проверку статистических гипотез, факторный анализ, анализ временных рядов, анализ безотказности и т. д.

Большое распространение в управлении качеством (под влиянием японских специалистов) получили семь простых методов, применение которых не требует высокой квалификации персонала и позволяет охватить анализ причины большинства возникающих на производстве дефектов. включают в себя: контрольные листки; метод расслоения; графики; диаграммы Парето; диаграммы Исикавы; гистограммы; контрольные карты

Следует отметить, что с развитием научных систем управления качеством роль статистических методов в управлении качеством непрерывно возрастает. Именно широкое применение в производстве продукции статистических методов на первых этапах борьбы за качество (50-е годы) позволило японским предприятиям очень быстро выйти в лидеры мировой экономики. Конкурентоспособность российских предприятий будет так же во многом зависеть от масштаба обучения персонала методам статистического управления качеством и их систематического применения на практике.

ИСТОРИЯ. Понятие «управление качеством» как наука возникло в конце 19-го столетия, с переходом промышленного производства на принципы разделения труда. Принцип разделения труда потребовал решения проблемы взаимозаменяемости и точности производства. Учитывая значительные вариации параметров процесса, становилось ясно, что нужен критерий качества производства продукции, позволяющий ограничить отклонения размеров при массовом изготовлении деталей. В качестве такого критерия Ф.Тейлором были предложены интервалы, устанавливающие пределы отклонений параметров в виде нижних и верхних границ. Поле значений такого интервала стали называть допуском. Установление допуска привело к противостоянию интересов конструкторов и производственников: В то же время (начало 20-х годов прошлого столетия) некоторых специалистов в промышленности заинтересовало, можно ли предсказать выход параметра за пределы допуска. И они стали уделять основное внимание не самому факту брака продукции, а поведению технологического процесса, в результате которого возникает этот брак или отклонение параметра от установленного допуска. В результате исследования вариабельности технологических процессов появились статистические методы управления процессами. Родоначальником этих методов был В. Шухарт.

Одновременно с этим большое внимание уделялось разработке теории выборочного контроля продукции вконце 20-х годов в США, автором их был Г.Додж. Большой вклад в систему обеспечения качества контроля в середине 20-го века внесли американские ученые Д.Нойман, Э.Пирсон, Е.Фишер. Среди их разработок наибольшую известность получила теория проверки статистических гипотез. В начале 50-х годов Деминг проводил широкомасштабное обучение японских специалистов новым методам обеспечения качества, особое внимание при этом обращая на статистические методы управления качеством

Так Каору Исикава впервые в мировой практике предложил оригинальный графический метод анализа причинно-следственных связей, получивший название «диаграммы Исикава». В послевоенное время и в США, и в Европе появились национальные стандарты по качеству. Центральная роль в разработке нормативных документов в области качества принадлежит Международной организации по стандартизации (ISO). Большой толчок дальнейшему развитию принципов управления качеством дал японский ученый Г.Тагути. Он предложил учитывать вариации свойств продукции на разных этапах ее разработки, что для менеджмента качества явилось революционной идеей. Тагути впервые соединил математической зависимостью экономические затраты и качество, введя понятие функции потерь качества. Он первым показал, что потери качества имеют место и в поле допуска – они появляются с момента несовпадения номинального, заданного технической документацией, значения параметра и значения исследуемой случайной величины.

TQC в 50 г.в кот наряду со статистическими основное внимание удел орг методам.Характеристики:обеспчение кач занимвсе;разделение отв;пост обучение;поощрение за обеспенчиени кач. 4)TQM если TQC ориентирована на производ пр, то в 80 г повыш внимание к процессам менеджмента.Обеспечение акого качества кот необходимо потребителю.Документ ИСО 10017 применение стат методов.

советские ученые: В.И. Романовский, Е.Е.Слуцкий, Н.В.Смирнов, Ю.В.Линник, Адлер,др

Используемые в сегодняшней практике предприятий статистические методы можно подразделить на следующие категории:

- методы высокого уровня сложности, которые используются разработчиками систем управления предприятием или процессами. К ним относятся методы кластерного анализа, адаптивные робастные статистики и др.,

- методы специальные, которые используются при разработке операций технического контроля, планировании промышленных экспериментов, расчетах на точность и надежность и т.д.,

- методы общего назначения, в разработку которых большой вклад внесли японские специалисты. К ним относятся «Семь простых методов»

В настоящее время по статистическим методам имеется обширная литература и пакеты прикладных компьютерных программ, по разработке которых отечественные научные школы по теории вероятностей занимают ведущее место в мире.

15 наиболее распространенных статистических методов:

1) описательная статистика,2) планирование экспериментов,3) проверка гипотез,

4) регрессионный анализ,5) корреляционный анализ,6) выборочный контроль,

7) факторный анализ, 8) анализ временных рядов, 9) статистическое установление допуска, 10) анализ точности измерений, 11) статистический контроль процессов,

12) статистическое регулирование процессов, 13) анализ безотказности,

14) анализ причин несоответствий, 15) анализ возможностей процесса (гистограммы),

Возникнув в 20-х годах прошлого столетия, статистические методы управления качеством не только не потеряли актуальности, но получили еще большее развитие. Это связано с тем, что обострение конкуренции на национальном и международном уровнях заставило многих вновь обратиться к статистическим методам, применение которые сегодня считают важным условием рентабельности управления качеством. Эти методы применяются не только в сфере производства, но на всех этапах жизненного цикла продукции. Стандарты ИСО серии 9000 определяют применение статистических методов как самостоятельного элемента системы качества предприятий.

Статистические методы управления качеством можно разделить по назначению на две основные группы: статистические методы оценки качества продукции и методы статистического регулирования технологических процессов.

Деятельность организации, основанной на процессном подходе и механизме управления на основе цикла Шухарта-Деминга существенно от деятельности обычной организации (рис. 1.4).

Отличие заключается в том, что в процессном подходе по результатам и процессам собирается большое количество различных данных от потребителей, работников, показателей процессов и других, которые анализируются менеджерами всех уровней организации. А затем, на основании выявленных фактах предпринимаются корректирующие и предупреждающие действия, которые изменяют (улучшают) деятельность процессов и организации в целом.