книги / Статистическое управление качеством технологических процессов

-что может быть не так (что может изменяться в этом процессе, что мы уже знаем об изменчивости процесса, какие параметры наиболее чув­ ствительны к изменениям);

-что делает процесс (производит брак или детали, требующие пере­ делки, производит продукцию, которая находится в статистически управ­ ляемом состоянии, воспроизводим ли процесс, надежен ли процесс)?

Ответы на эти вопросы можно получить при проведении групповых встреч, консультаций с разработчиками процесса и обслуживающим его персоналом («эксперты по существу предмета»), при изучении истории процесса или при анализе видов и последствий отказов (FMEA), контроль­ ных карт. Простые статистические методы помогают дифференцировать обычные и особые причины изменчивости. Когда достигнуто статистиче­ ски управляемое состояние процесса, индекс воспроизводимости может быть использован при аттестации текущего уровня долговременной вос­ производимости процесса.

3.6.2. Поддержка процесса и управление им

Когда понимание процесса достигнуто, процесс должен поддержи­ ваться на надлежащем уровне воспроизводимости. Процессы динамичны и будут изменяться. Настроенность процесса должна предусматривать при­ менение эффективных мер по предотвращению нежелательных изменений. Желательные изменения также должны быть поняты и оформлены. В этом могут помочь простые статистические методы. Применение контрольных карт способствуют эффективному наблюдению за процессом. Когда ис­ пользуемые средства сигнализируют, что процесс по каким-либо причинам изменился, должны быть приняты быстрые и эффективные меры по устра­ нению этих причин.

У компаний зачастую нет достаточных средств на совершенствова­ ние процесса, поэтому иногда можно ограничиться стадией поддержки процесса. Однако исключение стадии совершенствования процесса может привести к снижению конкурентоспособности производителя.

3.6.3. Совершенствование процесса

Две рассмотренные выше стадии процесса были направлены на его стабилизацию и поддержание. Однако в отношении некоторых продуктов потребитель бывает неудовлетворен, даже если продукт соответствует техническим требованиям. В этих случаях цель непрерывного усовершен­ ствования процесса не будет достигнута, а изменчивость не будет снижена. Для исправления этого положения могут быть использованы дополнитель­ ные средства анализа процесса, включающие развитые статистические ме­ тоды, такие как планирование экспериментов и более сложные контроль­ ные карты.

ние для анализа. Контрольные границы не являются пределами специфи­ кации (допуска) или целями, а основываются на естественной изменчиво­ сти процесса и выборочном плане.

Затем данные сравнивают с контрольными границами, чтобы узнать, стабильна ли изменчивость и происходит ли она только от обычных при­ чин. Если очевидно наличие особых причин, изучение процесса продол­ жают, пока не выявят эти причины. После предпринятых действий (обыч­ но локальных) собирают дополнительные данные, контрольные границы пересчитывают, если необходимо, и на некоторые дополнительные особые причины воздействуют снова.

Анализ и совершенствование процесса. После выявления всех осо­ бых причин и приведения процесса в статистически управляемое состоя­ ние контрольную карту продолжают вести для наблюдения и рассчитыва­ ют индексы воспроизводимости процесса. Если изменчивость от обычных причин чрезмерна, процесс не может производить продукт, который соот­ ветствует требованиям потребителя. Процесс должен быть снова исследо­ ван, и, как правило, должны быть предприняты управляемые действия по совершенствованию системы.

Часто получается, что процесс, настроенный на целевое значение ха­ рактеристики при первоначальной установке, в действительности не согла­ сован с этой целью. Для тех процессов, для которых действительное зна­ чение характеристики отклонилось от цели и это отклонение экономически приемлемо, должна быть проведена перенастройка процесса, чтобы он лучше соответствовал целевому назначению. При этом предполагается, что перенастройка не повлияет на изменчивость процесса. Это не всегда так, но причины любого возможного увеличения изменчивости должны быть поняты и сопоставлены с удовлетворением потребителя и затратами.

Долговременная настроенность процесса должна исследоваться и дальше. Это легче всего выполнить, периодически и систематически рас­ сматривая контрольные границы действующего процесса. При этом долж­ ны выявляться новые особые причины. После распознавания некоторые из них могут оказаться полезными для снижения изменчивости процесса. Другие воздействия, вредные для процесса, нужно изучить, и скорректиро­ вать процесс или устранить причину изменчивости.

Для управляемого процесса усилия по совершенствованию будут часто фокусироваться на снижении изменчивости процесса от обычных причин. Последствием этого снижения будет сужение контрольных границ на карте, т.е. границы, после их перерасчета, будут ближе одна к другой. Не знакомые с контрольными картами считают это «наказанием» процесса за проводимые усовершенствования. Однако, если процесс стабилен и контрольные границы вычислены правильно, шансы, что процесс ошибоч-

поставщиком и потребителем, между заводом по изготовлению/сборке и конструкторскими организациями;

- различая обычные и особые причины изменчивости, показывают, как следует решать проблему: локально или путем менеджерских дейст­ вий. Это позволяет избежать путаницы и излишних затрат от неправиль­ ных усилий по решению проблемы.

ЗАМЕЧАНИЕ. В контрольной карте и контрольных листках должна содержаться следующая минимальная информация: наименование процес­ са, номер производимой детали, описание характеристик, единицы изме­ рений, значение пускового уровня (для кодированных данных), частота выборок, объемы выборок, описание шкалы (среднее, медиана и т.п.), зна­ чения шкалы, данные подгрупп, шаблон или метод измерений, время про­ ведения наблюдений, фамилия оператора. Может быть включена также информация о сходимости и воспроизводимости измерителя на каждой карте для учета при интерпретации карты и подтверждения результатов анализа измерительной системы.

3.9. Классификация контрольных карт

В настоящее время существуют различные статистические методы регулирования процессов. Статистическое управление процессов удобно осуществлять с помощью контрольных карт, на которых отмечают значе­ ния определенной статистики, полученной по результатам выборочного контроля. Такими статистиками могут быть индивидуальные значения по­ казателя качества, среднеарифметическое, медиана, среднеквадратическое отклонение, размах, доля дефектных единиц продукции и др. Множество видов контрольных карт можно разбить на два класса, существенно разли­ чающихся по целям и методам расчета: класс контрольных карт (КК) Шухарта и класс приемочных контрольных карт.

Класс КК Шухарта позволяет определить устойчивость процесса и применяется для анализа состояния процесса с целью обнаружения деста­ билизирующих воздействий (факторов) и слежения за текущим состояни­ ем процесса и остановками или регулировками процесса в случае необхо­ димости. Характерным отличием КК Шухарта от приемочных КК является способ определения контрольных границ. Они определяются на основе статистик, полученных при выборочном контроле текущих или предыду­ щих данных процесса. Контрольные границы по Шухарту не имеют ни­ какой связи с границами допуска. Таким образом, КК Шухарта позволяют поддерживать процесс в «наилучшем возможном» состоянии, но не гаран­ тируют конкретный уровень качества (несоответствий). Поэтому КК Шу­ харта применяются для стабилизации процесса, но не для приемки про­ дукции в ходе процесса.

Отслеживание среднего значения процесса возможно при помощи индивидуальных значений х, среднеарифметических значений для «мгно­ венных выборок» х и медиан х .

СоответствУЮ1Дие три виДа КК эквивалентны в смысле цели приме­ нения, но имеют разные характеристики. Точнее всего отслеживает теку­ щее значение центра распределения карта среднеарифметических, но для ее применения требуется вычислять среднеарифметическое для каждой берущейся мгновенной выборки и наносить вычисленное значение на кар­ ту. Это требует использования как минимум калькуляторов.

Карта медиан уступает по точности карте среднеарифметических при том же объеме выборок, так как медиана как случайная величина име­ ет большей разброс, чем среднеарифметическое. Но медиана не требует вычислений, а точность иногда может быть скомпенсирована объемом вы­

борок.

Карта индивидуальных значений уступает по точности карте медиан, гак как индивидуальные значения имеют больший разброс, чем средне­ арифметическое и медиана, но эта карта является самой простой.

Следует подчеркнуть, что любая из этих трех карт может быть или картой Шухарта, или приемочной картой. Но при этом рассчитываться они будут по-разному. Карта Шухарта среднеарифметических значений и приемочная контрольная карта среднеарифметических значений - это кар­ ты, существенно различающиеся как по назначению, так и по рассчитан­ ным контрольным границам.

Отслеживание величины рассеивания процесса возможно при помо­ щи средних квадратических отклонений s и размахов R. Эти два вида КК тоже эквивалентны по назначению: 5-карта предпочтительнее по точности, но требует использования сложных математических вычислений и приме­ нения калькуляторов со статистическими функциями; /?-карта не требует сложных вычислений, и этим обусловлено ее широкое использование.

Для управления процессами по количественным признакам наиболее часто используются следующие контрольные карты:

- Зс-Л-карта (двойная КК среднеарифметических и размахов), при­ меняется при измерении таких регулируемых показателей, как длина, мас­ са, диаметр, время, предел прочности, чистота, прибыль и т.д. Использует­ ся для управления процессами серийного и массового производства, для которых коэффициент воспроизводимости Ср находится в пределах 1,18- 1,33 и показатели качества которых распределяются по закону Гаусса или Максвелла. Рекомендуется применять для процесов с высокими требова­ ниями к точности; для продукции, связанной с обеспечением безопасности потребителя; для измерения, вычисления и управления процессами и т.д.;

В контрольную карту заносятся либо индивидуальные значения ха­ рактеристики качества, либо ее статистики, полученные на основе индиви­ дуальных значений выборки, например, среднеарифметическое, стандарт­ ное отклонение, размах.

Точки на оси абсцисс могут быть в разном масштабе, например, в минутах, часах, днях. Номера выборок заносятся в виде последовательного ряда чисел.

Контрольные карты имеют границы регулирования: предупреди­ тельные и контрольные, которые позволяют судить о нахождении характе­ ристик качества в желаемых пределах. Центральная линия на карте обычно соответствует такому значению, к которому надо стремиться (желаемое значение). Границы регулирования на контрольных картах (рис. 3.5) пред­ ставлены в виде горизонтальных линий, которые отличаются типом, цве­ том и обозначениями:

М - центральная линия, представленная тонкой штриховой линией. Она соответствует в большинстве случаев среднему значению;

OEG / UEG - верхняя и нижняя контрольные границы, представлен­ ные толстыми сплошными линиями. Контрольные границы не должны пе­ ресекаться данными выборок. Если же это происходит, то процесс надо усовершенствовать;

OWG / DWG - верхняя и нижняя предупредительные границы, пред­ ставленные тонкими сплошными линиями. Они могут быть нарушены в выборке только в крайнем случае.

Желательно изображать центральную линию и границы регулирова­ ния для лучшего представления картины различными цветами: централь­ ную линию - зеленым; предупредительные границы - желтым; контроль­ ные границы - красным.