Навігація
Головна
 
Головна arrow Економіка arrow Економіка підприємства
< Попередня   ЗМІСТ   Наступна >

Схеми Ісікава

Ці схеми були запропоновані професором Токійського університету Каору Ісікава в 1953 р при аналізі різних думок інженерів. Інакше схему Ісікава називають діаграмою причин і результатів, діаграмою "риб'ячий скелет", деревом і т.д.

Ома складається з показника якості, що характеризує результат, і факторних показників [1] (рис. 2.5).

Структура діаграми причин і результатів

Мал. 2.5. Структура діаграми причин і результатів

Побудова діаграм включає наступні етапи:

  • • вибір результативного показника, що характеризує якість виробу (процесу і т.д.);
  • • вибір головних причин, що впливають на показник якості. Їх необхідно помістити в прямокутники ( "великі кістки");
  • • вибір вторинних причин ( "середні кістки"), що впливають на головні;
  • • вибір (опис) причин третинного порядку ( "дрібні кістки"), які впливають на вторинні;
  • • ранжування факторів за їх значимістю і виділення найбільш важливих.

Діаграми причин і результатів мають універсальне застосування. Так, вони широко застосовуються при виділенні найбільш значущих чинників, що впливають, наприклад, на продуктивність праці. З'ясувавши причини появи нечисленних істотно важливих дефектів, можна усунути майже всі втрати.

Діаграми Парето

Розрізняють два види діаграм Парето.

  • 1. За результатами діяльності. Вони служать для виявлення головної проблеми і відображають небажані результати діяльності (дефекти, відмови тощо).
  • 2. З причин (факторів). Вони відображають причини проблем, які виникають в ході виробництва.

Рекомендується будувати багато діаграм Парето, використовуючи різні способи класифікації як результатів, так і причин, що призводять до цих результатів. Кращою слід вважати таку діаграму, яка виявляє нечисленні істотно важливі фактори, що і є метою аналізу Парето.

Побудова діаграм Парето включає наступні етапи.

  • 1. Вибір виду діаграми (за результатами діяльності або з причин (факторів)).
  • 2. Класифікація результатів (причин). Зрозуміло, що будь-яка класифікація має елемент умовності, проте більшість спостережуваних одиниць будь-якої сукупності не повинні потрапляти в рядок "Інші".
  • 3. Визначення методу і періоду збору даних.

типи дефектів

Групи даних

Разом за типами дефектів

А. Тріщини

10

Б.

В.

Г.

Інші

Разом

100

  • 4. Розробка контрольного листка для реєстрації даних з перерахуванням видів інформації, що збирається. У ньому необхідно передбачити вільне місце для графічної реєстрації даних.
  • 5. Ранжування даних, отриманих по кожному перевіряється ознакою, в порядку значимості. Групу "Інші" слід приводити в останньому рядку незалежно від того, наскільки великим вийшло число.
  • 6. Побудова столбиковой діаграми (рис. 2.6).

Зв'язок між видами дефектів і числом дефектних виробів

Мал. 2.6. Зв'язок між видами дефектів і числом дефектних виробів

На діаграмі Парето найвищий стовпчик буде завжди зліва (показуючи найбільш часто виникають проблеми). Діаграма Парето допомагає сконцентрувати увагу на проблемах, найбільш важливих для фірми.

Значний інтерес представляє побудова діаграм Парето в поєднанні з діаграмою причин і наслідків.

Виявлення головних факторів, що впливають на якість продукції, дозволяє пов'язати показники виробничого якості з будь-яким показником, що характеризує споживчу якість.

Для такої ув'язки можливе застосування регресійного аналізу.

Наприклад, в результаті спеціально організованих спостережень за результатами шкарпетки взуття та подальшої статистичної обробки отриманих даних було встановлено, що термін служби взуття ( y ), залежить від двох змінних: щільності матеріалу підошви в г / см3 1 ) і межі міцності зчеплення підошви з верхом взуття в кг / см2 ( х 2). Варіація цих факторів на 84,6% пояснює варіацію результативної ознаки (множинний коефіцієнт кореляції R = 0,92), а рівняння регресії має вигляд: у = 6,0 + 4,0 х 1 + 12 х 2.

Таким чином, вже в процесі виробництва, знаючи характеристики факторів х 1 і х 2, можна прогнозувати термін служби взуття. Покращуючи вищеназвані параметри, можна збільшити термін носіння взуття. Виходячи з необхідного терміну служби взуття можна вибирати технологічно допустимі і економічно оптимальні рівні ознак виробничого якості.

Найбільше практичне поширення має характеристика якості досліджуваного процесу шляхом оцінки якості результату цього процесу. У цьому випадку мова якою розраховує поліпшити якість виробів, деталей, одержуваних на тій чи іншій операції. Найбільшого поширення мають несуцільні методи контролю, а найбільш ефективні ті з них, які базуються на теорії вибіркового методу спостереження.

ПРИКЛАД 2.6

На електроламповий завод цех виробляє лампочки.

Для перевірки якостей ламп відбирають сукупність 25 шт. і випробовують на спеціальному стенді (змінюється напруга, стенд піддається вібрації і т.п.). Щогодини знімають показання про тривалість горіння ламп. Отримані наступні результати:

  • 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.

Рішення

1. Побудуємо ряд розподілу:

Тривалість горіння (хi), ч

частота

(fi )

% Від виробленого

накопичений відсоток

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

-

  • 2. Визначимо показники центру розподілу: середню арифметичну, моду і медіану:
    • а) (ч) - середня тривалість горіння ламп;
    • б) Mo = б (варіант, який найчастіше зустрічається в статистичному ряду). Це означає, що найбільша кількість ламп має продуктивність горіння, рівну б ч);
    • в) Me = 6 (значення, яке розташоване в середині упорядкованого ряду). Це означає, що 50% ламп має тривалість горіння менше 6 ч, а решта - понад 6 год.
  • 3. Побудуємо криву розподілу (полігон) (рис. 2.7).

Розподіл ламп за тривалістю горіння

Мал. 2.7. Розподіл ламп за тривалістю горіння

4. Визначимо розмах варіації:

Він характеризує межі зміни варьирующего ознаки.

5. Середнє абсолютне відхилення визначимо наступним чином:

Це означає, що тривалість горіння кожної лампи в середньому відхиляється від середньої величини (6 год) на 0,8 ч.

6. Середнє квадратичне відхилення дорівнює

Це означає, що тривалість горіння кожної лампи в середньому відхиляється від середньої величини (б ч) на 1,06 год.

Необхідно відзначити, що величина середнього квадратичного відхилення більш точна в порівнянні з величиною середнього абсолютного відхилення.

  • 7. Розрахуємо коефіцієнти варіації:
    • - За розмахом: ;
    • - За середнім лінійному відхиленню:

- По середньому квадратичному відхиленню:

З точки зору якості продукції коефіцієнти варіації повинні бути мінімальними.

8. Так як завод цікавить якість не контрольних, а всіх ламп, виникає питання про розрахунок середньої помилки вибірки, яка залежить від коливання ознаки (а) і числа відібраних одиниць (п):

9. Визначимо граничну похибку вибірки за формулою /

Довірче число t показує, що розбіжність не перевищує кратну йому похибку вибірки. З ймовірністю 0,954 можна стверджувати, що різниця між вибірковою і генеральною середніми не перевищить двох величин середньої помилки вибірки, тобто в 954 випадках помилка репрезентативності не вийде за /

Висновок : таким чином, з імовірністю 0,954 очікується, що середня тривалість горіння буде не менше ніж 5,6 год і не більше ніж 6,4 год. З точки зору якості продукції необхідно прагнути до зменшення цих відхилень.

Зазвичай при статистичному контролі якості допустимий рівень якості, який визначається кількістю виробів, які пройшли контроль і мали якість нижче мінімально прийнятного, коливається від 0,5 до 1% виробів. Однак для компаній, які прагнуть випускати продукцію тільки вищої якості, цей рівень може бути недостатнім. Наприклад, Toyota прагне звести рівень шлюбу до нуля, маючи на увазі, що хоча і випускаються мільйони автомобілів, але кожен покупець купує лише один з них. Тому поряд зі статистичними методами контролю якості на фірмі розроблені прості засоби контролю якості всіх деталей, що виготовляються ( TQM ). Статистичний контроль якості в першу чергу застосовується на підприємствах, де продукція виготовляється партіями.

Наприклад, в лоток високошвидкісного автоматичного процесу після обробки надходить 50 або 100 деталей, з яких контроль проходять тільки перша і остання. Якщо обидві деталі не мають дефектів, то всі деталі вважаються хорошими. Однак якщо остання деталь виявиться бракованою, то буде знайдена і перша дефектна деталь в партії, а весь шлюб буде вилучено. Для того щоб жодна партія не уникла контролю, прес автоматично відключається після обробки чергової партії заготовок. Застосування вибіркового статистичного контролю має ефект всеосяжного тоді, коли кожна виробнича операція виконується стабільно завдяки ретельної налагодження обладнання, використання якісної сировини і т.д.

Статистичне вивчення шлюбу і втрат від шлюбу

Шлюб - це вироби або деталі, які не відповідають за своїми властивостями рівню вимог, зафіксованих в стандартах, і не придатні для використання за своїм прямим призначенням.

Забраковані вироби не входять до складу продукції підприємства. Таким чином, статистичні показники шлюбу не є характеристиками якості продукції. Більшою мірою шлюб характеризує якість виконання виробничих процесів.

Технологічні особливості деяких виробництв зумовлюють появу деякої кількості шлюбу. Такий технологічний брак можна планувати, а потім слід контролювати дотримання планових нормативів шлюбу.

Шлюб розрізняють за характером (виправний і невиправний), за місцем появи (внутрішній і зовнішній) і з поважних причин (недбале ставлення робітників до виконуваної роботи, використання несправного інструменту, використання несправного обладнання, помилки в технічній документації, використання неякісних матеріалів, порушення встановленої технології обробки та ін.). Вивчення причин виникнення шлюбу необхідно для розробки заходів щодо усунення браку в майбутньому.

Шлюб може бути виявлений як на підприємстві - виробнику продукції, так і споживачами. Шлюб, виявлений в процесі споживання продукції, називається рекламацією і свідчить про те, що приймальний контроль на місці виробництва погано організований.

Облік шлюбу ведуть але виробам, окремими операціями або видам робіт в натуральному, трудовому (нормо-годинах) або грошовому вираженні (за собівартістю забракованої продукції). При виробництві різнорідної продукції загальний розмір шлюбу визначається в трудовому або грошовому вираженні. Втрати від шлюбу оцінюються тільки в грошовому вираженні.

Для характеристики шлюбу і втрат від браку розраховують наступні показники:

  • - Абсолютний розмір браку в грошовому вираженні (сума витрат, пов'язаних з виробництвом остаточного браку і виправленням виправного браку);
  • - Абсолютний розмір втрат від браку (менше абсолютного браку на суми, стягнені з винуватців шлюбу, постачальників неякісної сировини і матеріалів та ін., І на суми, виручені від реалізації бракованої продукції (здача в лом, реалізація але зниженими цінами і т.п. )).

Відносні показники розміру браку і втрат від браку одержують діленням абсолютних показників на загальну суму фактичних витрат, пов'язаних з виробництвом продукції за даний період.

  • [1] У літературі ці схеми іноді називають 7M-diagram: management, man, method, measurement, machine, material, milieu.
 
Якщо Ви помітили помилку в тексті позначте слово та натисніть Shift + Enter
< Попередня   ЗМІСТ   Наступна >
 
Дисципліни
Агропромисловість
Аудит та Бухоблік
Банківська справа
БЖД
Географія
Документознавство
Екологія
Економіка
Етика та Естетика
Журналістика
Інвестування
Інформатика
Історія
Культурологія
Література
Логіка
Логістика
Маркетинг
Медицина
Нерухомість
Менеджмент
Педагогіка
Політологія
Політекономія
Право
Природознавство
Психологія
Релігієзнавство
Риторика
Соціологія
Статистика
Техніка
Страхова справа
Товарознавство
Туризм
Філософія
Фінанси
Пошук