Мы поставили и развили в России и мире

современные технологии анализа данных!

Пресс-центр

Мероприятия

Контакты

Система менеджмента качества STATISTICA

Необходимость использования эффективной системы менеджмента качества (СМК), по-видимому, уже ни у кого не вызывает сомнений. Постоянно растущее число желающих пройти добровольную сертификацию по стандартам серии ISO 9000 (ГОСТ Р ИСО 9000) наглядно это демонстрирует. Очевидно, что мы живем в эпоху перепроизводства и жесточайшей конкурентной борьбы за потребителя. В таких условиях игнорирование современных технологий управления качеством неизбежно приводит к проигрышу.

Японский профессор в области управления качеством Каору Ишикава утверждал, что 95% всех проблем предприятия могут быть решены за счет семи статистических приемов. Сегодня у менеджеров появилась великолепная возможность проверить это теоретическое утверждение на практике.

Действительно, согласно правилам международной сертификации качества (ISO 10017:2003 «Руководство по статистическим методам применительно к ИСО 9001:2000») одним из ключевых пунктов построения эффективной системы менеджмента качества является применение методов прикладного статистического анализа данных для управления качеством, как для отдельного технологического процесса, так и их совокупности.

Любой процесс управления качеством технологического процесса базируется на реализации следующих этапов:

• получение информации о состоянии объекта (контроль качества);

• обработка информации о состоянии объекта, выявление причин потери качества (анализ процесса);

• принятие решения об изменении состояния объекта и выработке закона управления;

• воздействие на объект в соответствии с выбранным законом управления.

Реализация этих пунктов немыслима без подходящего информационного инструментария. При этом для создания полноценной системы менеджмента качества недостаточно специализированного средства для решения узкого круга задач. Для целостного рассмотрения вопросов менеджмента качества необходим мощный универсальный аналитический пакет, такой как система менеджмента качества STATISTICA.

STATISTICA в управлении качеством

Для обеспечения управления технологическим процессом необходимо получить его математическое описание, т.е. создать информационную базу, представляющую собой комплекс математических моделей.

Информационная база реального процесса состоит из следующих ключевых компонент:

• разработка модели объекта, позволяющей вскрыть закономерности процесса формирования качества продукции на всех этапах ее изготовления;

• определение информативности параметров процесса и оптимальном распределении точек контроля;

• исследование закона распределения погрешностей изготовления деталей по контролируемым параметрам;

• нахождение рационального распределения полей допусков;

• выбор методов оценки качества продукции.

Для решения всех этих задач просто незаменима система менеджмента качества STATISTICA.

Задача разработки математической модели исследуемого объекта может быть решена методами регрессионного анализа, корреляции, планирования эксперимента. Методика получения математических моделей технологических систем с помощью этих методов разработана достаточно подробно и широко применяется в производстве.

Другая задача – определение вида закона распределения погрешностей изготовления изделий по параметрам, формирующим качество. Классическая методика решения этой задачи заключается в выдвижении конкретной гипотезы на стадии обработки экспериментальных данных с последующей ее проверкой при помощи методов непараметрической статистики (в частности, критериев согласия).

Основополагающими характеристиками технологического процесса являются средние значения параметров и их стандартное отклонение. Значения этих характеристик очень важны при регулировании хода производственного процесса (текущий контроль качества). При этом требуется постоянное тотальное или выборочное измерение параметров изделий. На этом этапе незаменимы Карты контроля качества (STATISTICA Quality Control Charts).

В свою очередь задача оценки качества изготовления готовой продукции имеет фундаментальное обоснование и решается на основе методов статистического приемочного контроля. В STATISTICA методы выборочного контроля полностью реализованы в модуле Анализ процессов (STATISTICA Process Analysis).

Выявление причин потери качества

Для выявления основных причин потери качества применяются достаточно простые, но эффективные инструменты аналитической визуализации.

Результаты поиска причин нарушения качества можно наглядно представить на диаграмме Ишикавы (диаграмма причин и следствий, «рыбий скелет»). Пример такой диаграммы представлен на рисунке.

Качественно составленная диаграмма Ишикавы наглядно демонстрирует все «дыры» технологического процесса и способы их устранения. В виде больших костей (на рисунке – красные) отображаются причины, непосредственно влияющие на нарушение общего параметра (например, качества технологического процесса), а в виде малых костей – факторы, влияющие на причины. За счет управления факторами, можно влиять на причины и, в итоге, на конечный результат.

Диаграмму причин и следствий легко построить при помощи инструментов системы менеджмента качества STATISTICA. Для этого достаточно правильно организовать хранение соответствующих факторов и причин в ячейках таблицы STATISTICA.

На основе подобной таблицы за счет средств визуализации модуля STATISTICA Process Analysis легко строится диаграмма причин и следствий.

С диаграммой Ишикавы тесно связан другой аналитический инструмент – карта Парето. В основе этой диаграммы лежит эмпирический принцип Парето: за большинство возможных проблем качества отвечает относительно небольшое число причин. В цифрах этот принцип выглядит следующим образом: 20 % причин влекут 80 % следствий.

Различают два вида диаграмм Парето:

• по результатам деятельности;

• по причинам (факторам).

На диаграмме Парето по результатам отражаются нежелательные результаты деятельности (дефекты, отказы и т. д.). Данная диаграмма позволяет установить степень важности каждого фактора. В свою очередь, диаграмма Парето по причинам отражает факторы, которые возникают в ходе производства. Такой вид карты Парето позволяет установить главную причину, наметить пути устранения главной причины.

Построение нескольких диаграмм Парето с помощью различных способов классификации причин и результатов позволяет выявить немногочисленные, существенно важные факторы, что и является целью анализа Парето. По результатам такого анализа легко строится описанная выше диаграмма причин и следствий.

На карте Парето в виде столбцов откладываются количества появлений соответствующих видов дефектов или их частоты. По линии кумулятивного процента можно судить об общем вкладе наиболее значимых факторов. Т.е. на представленном графике видно, что всего 4 типа дефектов влекут более 70% совокупного брака.

В системе менеджмента качества STATISTICA построение карты Парето проводится двумя щелчками мыши. Требуется только выбрать соответствующую карту в модуле STATISTICA QC Charts, и задать (в зависимости формата анализируемых данных) переменную с кодами дефектов или их частотами.

В результате останется лишь настроить наиболее удобное представление графика и нажать OK.

Текущее управление качеством на STATISTICA

Для решения задач текущего контроля качества применяются Контрольные Карты Шухарта. Основная идея построения таких карт состоит в графическом отображении значений некоторых статистик (например, выборочных средних, выборочных размахов, значений отдельных наблюдений, скользящих размахов и т.д.) и визуальном контроле над их изменением в течение всего технологического процесса.

Модуль STATISTICA Quality Control Charts содержит полнофункциональный набор инструментов текущего контроля качества технологического процесса, как по непрерывным показателям, так и по альтернативным (число бракованных изделий).

Инструментарий системы менеджмента качества STATISTICA позволяет создавать и эксплуатировать проекты текущего контроля качества в производственном цехе, реализовывать следующие возможности:

• автоматически обновлять карты при изменении данных;

• блокировать настройки проекта паролем (режим оператора);

• обрабатывать нежелательные события (выход процесса за контрольные или предупреждающие пределы, нарушение критериев серий, превышение заданного числа выбросов и т.д.);

• вводить причины появления нежелательных событий и дальнейшие действия;

• генерировать электронное письмо с отчетом о нежелательном событии.

На рисунке представлен проект текущего контроля качества на основе X-bar и R контрольных карт. При вводе значения нового измерения (или импорта из внешнего источника данных) обе контрольные карты автоматически обновляются. При выходе значения выборочного среднего (X-bar карта) и выборочного размаха (R-карта) оператору предлагается внести причину появления выброса и дальнейшие действия. Указанные причины и действия вносятся в таблицу данных и отображаются непосредственно на контрольной карте. При этом для изменения настроек проекта требуется ввод пароля.

Инструментарий системы менеджмента качества STATISTICA позволяет реализовывать все технические этапы контроля и анализа технологических процессов, а также планирования производственных экспериментов. На основе этих инструментов специалисты компании StatSoft Russia помогут создать индивидуальную законченную методику, применение которой позволит любой организации достичь высочайшего уровня в управление качеством.

см. STATISTICA в области промышленности

info@statsoft.ru         +7 (495) 787-77-33      +7 (499) 674-06-15          STATISTICA 13.3 Trial

Авторские права на дизайн и материалы сайта принадлежат компании StatSoft Russia. Все права защищены.

© StatSoft Russia 1999-2023

StatSoft Russia – компания, зарегистрированная и действующая в соответствии с законами России, которые могут отличаться от законов других стран, имеющих офисы StatSoft. Каждый офис StatSoft является самостоятельным юридическим лицом, имеет право предлагать услуги и разрабатывать приложения, которые могут быть, а могут и не быть представлены в офисах StatSoft других стран. Лицензионное соглашение      Карта сайта