Brezposelnost, povezana s tehnološkimi spremembami v proizvodnji. Površine brezposelnosti. Glede na neoklasično teorijo trga dela

Možnost 1:

Teorija: sedem kakovostnih instrumentov (grafične metode za ocenjevanje kakovosti izdelka)

Uvod . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2. \\ T

1. Sedem preprostih instrumentov kakovosti. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .3 .3.

2. Vzročni diagram (Ishika Diagram). . . . pet

3. Nadzorne plošče. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.

4. Histogrami. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.

5. Razprši diagrami. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . osem

6. Pareto analiza. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10. 10.

7. STRATIFACIJA. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . enajst

8. Krmilne kartice. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12.

Zaključek. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Fiften.

Nalogo. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Sixteen.

Literatura. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . osemnajst let

Uvod

V sodobnem svetu postane problem kakovosti proizvodov izjemno pomemben. Dobro počutje vsakega podjetja, vsak dobavitelj je odvisen od njegove uspešne rešitve. Visokokakovostni izdelki znatno povečajo možnost dobavitelja v konkurenčnem boju za prodajne trge in, kar je najpomembnejše, bolje zadovolji potrebe potrošnikov. Kakovost izdelka je najpomembnejši pokazatelj konkurenčnosti podjetja.

Kakovost izdelka je položena v procesu znanstvenih raziskav, oblikovanja in tehnološkega razvoja, ki ga zagotavlja dobra organizacija proizvodnje in nazadnje je podprta med delovanjem ali porabo. Na vseh teh fazah je pomembno, da se pravočasno nadzoruje in pridobite zanesljivo oceno kakovosti proizvodov.

Da bi zmanjšali stroške in doseganje ravni kakovosti, ki izpolnjujejo potrošnika, potrebujemo metode, namenjene odpravljanju napak (nedoslednosti) končnih izdelkov, vendar preprečiti razloge za njihov videz v proizvodnem procesu.

Namen dela je preučiti sedem orodij na področju upravljanja kakovosti proizvodov v podjetju. Raziskovalne naloge: 1) Študija faz oblikovanja metod nadzora kakovosti; 2) Preučevanje bistva sedmih instrumentov kakovosti. Predmet študije - metode za raziskovanje stroškov kakovosti proizvodov.

1. Sedem preprostih instrumentov kakovosti

Obstoječe metode nadzora so se praviloma zmanjšale za analizo zakonske zveze s trdnim testiranjem proizvedenih izdelkov. Z množično proizvodnjo je tak nadzor zelo drag. Izračuni kažejo, da je treba zagotoviti kakovost izdelka s svojo pomanjkljivostjo, mora biti kontrolna naprava podjetij pet ali šestkrat presega število proizvodnih delavcev.

Po drugi strani pa stalni nadzor v razsutem stanju proizvodnje ne zagotavlja pomanjkanja pomanjkljivih izdelkov v sprejetih proizvodih. Izkušnje kažejo, da je krmilnik hitro utrujen, zaradi katerega del ustreznih izdelkov je potreben za okvarjeno in obratno. Praksa kaže tudi - kjer so všeč nenehnega nadzora, izgube iz poroke se dramatično povečujejo.

Ti razlogi so izdelali proizvodnjo pred prehodom na selektivni nadzor.

Statistične metode omogočajo razumno zaznavanje zlaganja procesa, tudi če bodo primerne dve ali tri enote izdelkov, izbranih za nadzor, saj imajo visoko občutljivost na spremembe v stanju tehnoloških procesov.

Za let trdovratnega dela so strokovnjaki namenili takšne tehnike in pristope iz svetovnih izkušenj, ki jih je mogoče razumeti in učinkovito uporabljati brez posebnega usposabljanja, in to je bilo opravljeno, da se zagotovijo resnične dosežke pri reševanju velike večine težav, ki izhajajo iz realne proizvodnje.

Eno od osnovnih načel vodenja kakovosti je sprejemanje odločitev na podlagi dejstev. To je najbolj v celoti rešeno s procesi modeliranja, tako proizvodnimi in upravljalnimi orodji matematične statistike. Vendar so sodobne statistične metode precej zapletene za zaznavanje in obsežno praktično uporabo brez poglobljenega matematičnega usposabljanja vseh udeležencev v procesu. Do leta 1979 je Zveza japonskih znanstvenikov in inženirjev (JUSE) zbrala sedem dovolj enostaven za uporabo procesov pri uporabi vizualnih metod za analiziranje procesov. Z vso svojo preprostostjo obdržijo komunikacijo s statistiko in dajo strokovnjakom priložnost, da uporabijo svoje rezultate, in jih po potrebi izboljšajo.

To so tako imenovane sedem preproste metode:

1) Pareto diagram;

2) shema ISIC;

3) stratifikacija (stratifikacija);

4) kontrolne plošče;

5) Histogrami;

6) Grafika (na ravnini)

7) Krmilne kartice (Shukhart).

Včasih so te metode v drugačnem vrstnem redu, ki ni bistveno, saj se njihova obravnava predvideva kot ločena orodja, in kot sistemi metod, v katerih je v vsakem posameznem primeru namenjen posebej opredelitvi sestave in strukture delovnega sklopa orodij .

Uporaba statističnih metod je zelo učinkovit način za razvoj nove tehnologije in nadzora kakovosti proizvodnih procesov. Številna vodilna podjetja iščejo svojo aktivno uporabo, nekatere pa jih porabijo več kot sto ur letno pri usposabljanju teh metod, ki se izvajajo v okviru same družbe. Čeprav je poznavanje statističnih metod del običajnega izobraževanja inženirja, znanje sam ne pomeni zmožnosti, da bi ga uporabili. Sposobnost razmislek o dogodkih z vidika statistike je pomembnejša od znanja samih metod. Poleg tega morate biti sposobni iskreno prepoznati pomanjkljivosti in spremembe, ki nastanejo in zbirajo objektivne informacije.

2. CAUSAL SIONAL CATHART (ISHIKAVA DIAGRAM)

5M tip diagram obravnava takšne komponente kakovosti kot "MAN", "Stroj", "material", "metoda", "Control", in v sliki tipa 6M, ki se doda v komponento "sredo". V zvezi z nalogo analize solvimetra, za komponente "MAN", je treba določiti dejavnike, povezane z ugodnostjo in varnostjo poslovanja; Za komponento "Stroj" - razmerje elementov zasnove analiziranega proizvoda med seboj, povezano z izvajanjem te operacije; Za komponento "metoda" - dejavniki, povezani z zmogljivostjo in točnostjo operacije; Za komponento "Material" - dejavniki, povezani s pomanjkanjem sprememb v lastnostih izdelkov izdelka v postopku izvajanja te operacije; Za "kontrolne" komponente - dejavnike, povezane z zanesljivo priznanje napake postopka delovanja; Za "srednje" komponente, dejavnike, povezane z vplivom medija na izdelek in izdelek v sredo.

Sl. 1 Primer grafikona Ishika

3. Kontrolne plošče

Nadzorne plošče se lahko uporabljajo v kontroli kakovosti in pri nadzoru kvantitativnih funkcij.

Sl. 2 kontrolne plošče

4. Histogrami.

Histogrami so ena od različic kolone, ki prikazuje odvisnost frekvence parametrov kakovosti izdelka ali postopka v določeno vrsto vrednosti iz teh vrednosti.

Histogram je zgrajen na naslednji način:

1. Določite največjo vrednost kazalnika kakovosti.

2. Določite najmanjšo vrednost kazalnika kakovosti.

3. Določite obseg histograma kot razlika med največjo in najmanjšo vrednostjo.

4. Določite število intervalov histogramov. Pogosto lahko uporabite približno formulo:

(število intervalov) \u003d C (število vrednosti kazalnikov kakovosti), na primer, če je število kazalnikov \u003d 50, število histogramov intervali \u003d 7.

5. Določite dolžino histograma interval \u003d (palice histograma) / (število intervalov).

6. Razdelimo obseg histograma v intervalih.

7. Izračunajte število rezultatov v vsakem intervalu.

8. Določite pogostost zadetkov v intervalu \u003d (število zadetkov) / (skupno število kazalnikov kakovosti)

9. Zgradite grafikon stolpec

5. Diagrami sipanja

Razpršeni diagrami predstavljajo grafiko prikazanih vrst, ki vam omogočajo, da ugotovite korelacijo med dvema različnima dejavniki.

Sl. 3 Raztrgani diagram: Medsebojna povezava kazalnikov kakovosti je praktično ne.

Sl. 4 razpršitev diagrama: med kazalniki kakovosti je neposredna povezava

Sl. 5 Razdalja diagram: Obstaja povratna povezava med kazalniki kakovosti

6. Analiza Pareto.

Analiza Pareto je imela ime po imenu italijanskega ekonomista Wilfredo Pareto, ki je pokazala, večina kapitala (80%) je v rokah manjšega števila ljudi (20%). Pareto je razvil logaritmične matematične modele, ki opisujejo to nehomogeno distribucijo in matematiko M.OA. Lorenz je predstavil grafične ilustracije.

Pravilo Pareto - "Universal" načelo, ki se uporablja v različnih razmerah, in brez dvoma - pri reševanju težav s kakovostjo. Joseph Djuran je opozoril na "Universal" uporabo načela Pareto na katero koli skupino razlogov, ki povzročajo to ali to posledico, z večino posledic, ki jih povzroča majhen števec razlogov. Analiza Pareta uvršča posamezna področja, ki je pomembna ali pomembna in poziva k prepoznavanju in prvim odpravo teh razlogov, ki povzročajo največje število težav (nedoslednosti).

Pareto analizo ponavadi ponazarjajo s pareto diagram (sl. Spodaj), na katerem se pojavijo razlogi za težave s kakovostjo vzdolž osi abscisa, v vrstnem redu zmanjševanja problemov, ki jih povzročajo, in v osi v kovantiranju , tako v številčni kot v akumuliranem (kumulativnem) odstotnem izrazu.

Diagram je jasno viden področje sprejemanja prednostnih ukrepov, ki opisujejo te razloge, ki povzročajo največje število napak. Prvič, preventivni ukrepi bi morali biti namenjeni reševanju težav teh težav.

Sl. 6 Pareto

7. Stratifikacija

V bistvu je stratifikacija proces razvrščanja podatkov v skladu z nekaterimi merili ali spremenljivkami, katerih rezultati so pogosto prikazani v obliki grafikonov in grafov

Lahko razvrstimo paleto podatkov v različne skupine (ali kategorije) s skupnimi značilnostmi, imenovanimi spremenljiva stratifikacija. Pomembno je namestiti, da se bodo spremenljivke uporabile za razvrščanje.

Stratifikacija je osnova za druga orodja, kot je analiza pareto ali disperzijskega diagrama. Takšna kombinacija orodij jih naredi močnejše.

Slika prikazuje primer analize vira napak. Vse napake (100%) so bile razvrščene v štiri kategorije - po dobaviteljih, po operaterjih, na izmenah in opremi. Iz analize predstavljenih dna se jasno razvidno, da je največji prispevek k prisotnosti napak uveden v tem primeru "dobavitelj 1".

Sl. 7 Stratifikacija podatkov.

8. Control Maps.

Krmilni zemljevidi - posebna vrsta grafikona, ki jo je prvič predlagal V. Shukhart leta 1925. Krmilni zemljevidi se pregledujejo na sl. 4.12. Prikazujejo značaj spreminjanja kakovosti kazalnika sčasoma.

Sl. 8 Splošni pogled na krmilno kartico

Krmilne zemljevide o kvantitativnih značilnostih

Krmilne kartice za kvantitativne značilnosti so ponavadi dvojne kartice, od katerih ena prikazuje spremembo v povprečni vrednosti procesa in 2. raztrosa 2. procesa. Razdaljo se lahko izračuna ali temelji na obsegu postopka R (razlika med največjo in najnižjo vrednostjo) ali na podlagi standardnega odstopanja S.

Trenutno se običajno uporabljajo kartice X-s, X - R kartice se uporabljajo manj pogosto.

Krmilni zemljevidi za kakovostne značilnosti

Zemljevid za delež okvarjenih izdelkov (P - kartica)

V P - zemljevid izračuna delež napačnih izdelkov v vzorcu. Uporablja se, ko je velikost vzorca spremenljiva.

Zemljevid za število okvarjenih izdelkov (NP - kartica)

V NP - kartica se izračuna s številom okvarjenih izdelkov v vzorcu. Uporablja se, ko je velikost vzorca trajna.

Zemljevid za število napak v vzorcu (C - MAP)

Število napak v vzorcu se izračuna na kartici.

Zemljevid za število napak na enem izdelku (U-MAP)

V U - Mapa šteje število napak na enem izdelku v vzorcu.

Sl. 9 Prazna četrska kartica

Zaključek

Politika podjetja bi morala biti usmerjena v visoko kakovost. Poroka, ki je nasprotna, se lahko pojavi v vsakem podjetju. Upoštevati je treba.

Analiza stroškov kakovosti se izvaja predvsem, da se določijo najpomembnejše in prednostne naloge za izboljšanje kakovosti. Glede na cilje, analize nalog kakovosti in možnosti pridobivanja potrebnih informacij, so lahko metode analize kakovosti drugačne. To vpliva na prehod proizvodov določene faze dejavnosti podjetja.

Spretno organizirana analiza kakovosti je lahko vir znatnih prihrankov za podjetje, in lahko poveča tudi podobo podjetja v očeh potencialnih strank.

Naloga številka 2:

Na podlagi metodologije za izgradnjo grafične ocene slike, gradnjo za rastlino za proizvodnjo strešnih listov Chart Pareto. Glede na naslednje poroke v proizvodnji strešnih listov (tabela 1): \\ t

Tabela 1 - Podatki o poroki v proizvodnji strešnih listov

Rabljene knjige:

1. Ilyenkova s.. Upravljanje kakovosti: Vadnica za študente - M .: UNI-DANA, 2007.- 352C.

2. ISIKAWA K. Japonske metode upravljanja kakovosti. M.: Ekonomika, 1998. - 250 ° C.

3. Lapidus V. A. Univerzalna kakovost v ruskih podjetjih; NAT. Okvir za usposabljanje Fundacije. - M.: Novice, 2000.- 435С.

4. Leonov I. T. Upravljanje kakovosti proizvodov. M.: Založniški standardi, 1990.- 375С.

5. MAZUR I. I., SHAPIRO V. D. Upravljanje kakovosti: Studijski dodatek za študente univerz / I. M Mazur, V. D. Shapiro; Skupaj. Ed. I. I. MAZURA. M.: Omega-L, 2005. - 256c.

FEDERAL Izobraževalna agencija

Državna izobraževalna ustanova

višje strokovno izobraževanje

Tehnična univerza v Volgograd

Kamyshin Inštitut za tehnologijo (podružnica)

Tehnična univerza v Volgograd

Naloga semestra

glede na izobraževalno disciplino "upravljanje kakovosti"

"Sedem orodja za nadzor kakovosti"

Izvedeno:

Študenta Perekkova e.s.

skupina Kment-041 (B)

Preverjeno:

učitelj

Smelova n.yu.

Kamyshin 2009.

Uvod ____________________________________________ 3.

1. Nadzorni list ____________________________________ 5

2. Histogram ___________________________________________ 7

3. Diagram sipanja ____________________________________ 8

4. Chart Pareto ______________________________________ 9

5. stratifikacija (stratifikacija) ________________________ 10

6. Povzroča diagram ISICE ________________ 11

7. Krmilna kartica _____________________________________ 12

Zaključek ____________________________________________ 14.

Seznam referenc, ki se uporabljajo __________________________ 15

Uvod

Metode statistike so neločljivo povezane z razvojem upravljanja kakovosti, zato ni mogoče obiti sedem najpreprostejših in skupnih orodij za nadzor kakovosti.

Da bi sprejela pravo rešitev, je rešitev, ki temelji na dejstvih, je treba uporabiti statistična orodja za organizacijo postopka iskanja dejstev, in sicer statistično gradivo.

Najbolj enostaven statistični instrumenti vključujejo:

kontrolni seznam.

bar Graf

diagram sipanja

chart Pareto.

stratifikacija (paket)

kavialni diagram Ishika.

krmilna kartica.

Zaporedje uporabe sedmih metod se lahko razlikuje glede na cilj, ki je nastavljen pred sistemom. Podobno uporabljeni sistem ni treba vključiti vseh sedmih metod. Vendar pa je mogoče reči popolno zaupanje, da so sedem orodja za nadzor kakovosti bistvene in zadostne statistične metode, katerih uporaba pomaga pri reševanju 95% vseh težav, ki nastanejo v proizvodnji.

1.Control list

Nadzorni seznam (ali listna lista) je orodje za zbiranje podatkov in samodejno naročanje, da se olajša nadaljnja uporaba zbranih informacij.

Ne glede na vrsto statističnih instrumentov, ki se uporabljajo za reševanje naloge, s katerimi se sooča družba, je prva stvar, ki jo je treba opraviti, zbrati podatke izvor, na podlagi katerega se uporablja eno ali drugo orodje. Znano je, da število ljudi, ki se ukvarjajo z obdelavo podatkov, neposreden vpliv na točnost teh podatkov. Če želite odpraviti pojav napak pri obdelavi podatkov, se uporablja nadzorovan list.

Nadzorni list je papirnato obrazec, na kateri so nadzorovani parametri vnaprej natisnjeni, oziroma, ki jih je mogoče dodati z oznakami ali preprostimi znaki. Dodelitev uporabe kontrolnih listov je olajšati postopek zbiranja podatkov in avtomatsko racionalizacijo podatkov za njihovo nadaljnjo uporabo. Ne glede na število ciljev, s katerimi se sooča družba, lahko ustvarite kontrolni seznam za vsakega od njih.

Pri pripravi kontrolnih listov je treba zagotoviti, da mora list navajati, kateri, v kateri stopnji postopka in za koliko časa zbranih podatkov in tako, da je oblika lista preprosta in razumljiva brez dodatnih pojasnil. Pomembno je, da so vsi podatki vestno fiksni, tako da se zbrane informacije lahko uporabijo za analizo postopka.

Slika 2 Primer kontrolnega seznama

Poleg tega mora na katerem koli kontrolnem seznamu, mora biti naslov, v katerem je navedeno ime, izmerjeni parameter, ime in številka dela, delavnice, parcela, stroj, premik, upravljavec, predelan material, obdelava in druge podatke o interesih načinov za izboljšanje kakovosti proizvoda ali produktivnosti. Datum polnjenja je nastavljen, Navodilo je podpisana oseba, ki neposredno izpolni, in v primerih, ko so rezultati izračunov dani - oseba, ki je izpolnila te izračune.

2.Gistogram

Histogram (stolpec grafikon) prikazuje porazdelitev podatkov po skupinah vrednosti. Histogrami pomagajo primerjati vrednosti podatkov z vizualno predstavitvijo. Histogrami so koristni za uporabo pri opisovanju postopka ali sistema. Ne smemo pozabiti, da bo učinkovit histogram v primeru, da so bili podatki za njegovo gradnjo pridobljeni na podlagi stalnega delovnega procesa. To statistično orodje je lahko dober pomožni material za gradbene kartice.

Sl.3 Primer histograma

3.Diagram pareto.

Chart Pareto je grafično orodje, ki vam omogoča, da prepoznate najpomembnejše vzroke enega ali drugega problema.

Pareto diagram temelji na načelu - 80% napak je 20% odvisno od razlogov, ki jih je povzročilo. D.M. JURAN je to postavil to postulat za razvrščanje težav s kakovostjo na nekaj, vendar v bistvu pomembno, in številne nepomembne, in se imenuje ta metoda z analizo pareto. Pareto metoda vam omogoča, da ugotovite glavne dejavnike za pojav problema in izražajo prednostne naloge pri reševanju njih.

Sl. 4 vzorec pareto

4.Cen-nevtralni diagram.

Raziskava diagrama pomaga identificirati in jasno predstaviti vzroke za določen problem ali rezultat (sl. 5). Zamisel o metodi je razkriti in nato dosledno odpraviti ali zmanjšati vpliv ugotovljenih razlogov, kar bo privedlo do izboljšane kakovosti.

Sl. 5 Vzrok Diagram za izpit

Sistematična uporaba diagrama povzročanja povezav omogoča:

Identificirati vse vrste razlogov, ki povzročajo določen problem.

Ločene vzroke od znakov.

Analizirati relativni pomen ustreznih razlogov.

5.Diagram razprševanje.

Scena razpršena je sredstvo za prikaz razmerja med dvema spremenljivkama (na primer hitrostjo in porabo bencina ali izhoda in izhoda in izhoda).

Sl.6 Primer razpršenega diagrama: med kazalniki kakovosti je neposredna povezava

Ta diagram jasno kaže, ali obstaja povezava med dvema spremenljivkama:

Pozitivna povezava - Če se X poveča, se tudi povečuje. Negativna vez - če se x poveča, potem y se zmanjšuje. Brez povezave - ena količina ni povezana z drugim.

Raztrjevalni diagram se lahko uporabi na stopnji "analize", da bi dodatno preučila elemente, dodeljene pri analizi vzrokov bolezni; Na primer, razpršitev diagrama lahko potrdi vzrok, ki ga določi grafikon ISICA. Pri izgradnji razpršenega diagrama morate ravnati zelo previdno, da se prepričate, da obstaja veljavna povezava.

6. Sistem (paket).

V bistvu je stratifikacija proces razvrščanja podatkov v skladu z nekaterimi merili ali spremenljivkami, katerih rezultati so pogosto prikazani v obliki grafikonov in grafov.

Stratifikacija je osnova za druga orodja, kot je analiza pareto ali disperzijskega diagrama. Takšna kombinacija orodij jih naredi močnejše.

Slika prikazuje primer analize vira napak. Vse napake (100%) so bile razvrščene v štiri kategorije - po dobaviteljih, po operaterjih, na izmenah in opremi. Iz analize predstavljenih dna se jasno razvidno, da največji prispevek k prisotnosti napak prispeva v tem primeru "dobavitelj 1".

Sl. Primer podatkovnega svežnja

7.Control zemljevid.

Nadzorni zemljevid - posebna vrsta grafikona za vizualno predstavitev rezultatov procesa.

Da bi predstavljali rezultate procesa, je pomembno, da uporabite natančno nabor nadzornih kartic, ki jih večina ustreza podatkom, zbranimi v postopku.

Uporaba nadzornih kartic je:

Zmanjšanje postopkovnih odstopanj

Spremljanje rezultatov procesa

Vzpostavitev splošnega jezika za razpravo o kazalnikih procesa

Sl.8. Splošni pogled na krmilno kartico

Krmilni zemljevidi o kvantitativnih značilnostih so praviloma dvojne kartice, od katerih ena prikazuje spremembo povprečne vrednosti procesa in 2. raztrosa 2. procesa.

Razdaljo se lahko izračuna ali temelji na obsegu postopka R (razlika med največjo in najnižjo vrednostjo) ali na podlagi standardnega odstopanja S.

Trenutno se običajno uporabljajo x-s kartice, X - R kartice se uporabljajo manj pogosto.

Krmilni zemljevidi za kakovostne značilnosti:

Zemljevid za delež okvarjenih izdelkov (PCARTA)

PCARTE izračuna delež okvarjenih izdelkov v vzorcu. Uporablja se, ko je velikost vzorca spremenljiva.

Zemljevid za število okvarjenih izdelkov (NP kartica)

Število pomanjkljivih izdelkov v vzorcu se izračuna v NPCART. Uporablja se, ko je velikost vzorca trajna.

Zemljevid za število napak v vzorcu (Scarlet)

Scarlet šteje število napak v vzorcu.

Zemljevid za število napak na enem izdelku (UKARTA)

Število napak na enem izdelku se izračuna v UCARTE v vzorcu

Zaključek.

Statistične metode upravljanja kakovosti so filozofija, politika, sistem, metodologija, kot tudi orodja za upravljanje kakovosti, ki temeljijo na rezultatih merjenja, analize, preskušanju, nadzoru, delovanju, strokovnih ocenah in drugih informacijah, ki vam omogočajo, da naredite zanesljive, razumne, dokaz.

Hiša Gradbena tehnologija Kvalimetrska in upravljanje kakovost

Poslovna dela \u003e\u003e Gradbeništvo

Analiza z uporabo " sedem Novo orodja Nadzor kakovost ". Opomba. Če je potrebno, " sedem orodja nadzor kakovost " - (diagrami ...

Sodoben koncept upravljanja kakovost

Naloga \u003e\u003e Management.

Statistične metode - tako imenovane " sedem orodja nadzor kakovost ". Te sedem orodja Združite naslednje metode: paket. ... razpršitev. Krmilne kartice. Navedeno "\\ t sedem orodja nadzor kakovost "

Office. kakovost v trgovini

Esej \u003e\u003e Država in pravo

Metode - tako imenovane " sedem orodja nadzor kakovost ". Te sedem orodja Združite naslednje metode: paket. ... Krmilne kartice (X - R, P, PN, itd.). Navedeno "\\ t sedem orodja nadzor kakovost " Pri reševanju različnih problemov lahko ...

Predavanje št. 10.

Predmet: "Statistični nadzor kakovosti. Sedem orodja za nadzor kakovosti, značilnosti in aplikacije »

Splošni koncepti o statističnem nadzoru kakovosti

V vsakem sistemu upravljanja kakovosti proizvodov so statistične metode nadzora kakovosti posebej pomembne in so med najbolj progresivnimi metodami. Za razliko od statističnih metod za urejanje postopka, kjer, v skladu z rezultati nadzora vzorca, se odločba izvede na stanju procesa (prilagojena ali razdeljena), s statističnim nadzorom sprejema glede rezultatov nadzora vzorca, se odloča Da bi usoda celotnega izdelka izdelka: sprejeti ali zavrniti paketno proizvodnjo. Če se s statističnimi metodami za regulacijo postopka izvedejo izbor izdelkov v vzorcu, izvedemo vnaprej določenih intervalih ali število izdelkov proizvodov, nato pa s statističnimi metodami selektivne krmilne enote, morate najprej združiti v

in nato od te serije, da izberete vzorec zahtevanega volumna. Poleg tega se nadzor izvaja na vsaki seriji posebej.

Za enostavnost uporabe je treba informacije o pripombah odrejati v skladu z načeli, sprejetimi v statistiki. Metode statističnega opisa po svoji naravi - nič drugega kot primerne načine takšne predstavitve. Razporedi in tabele se najpogosteje uporabljajo kot glavno sredstvo za opisovanje informacij. Grafično predstavitev

podatki o nadzoru so najbolj vizualni in primerni za posplošitev, ki v mnogih primerih brez nadaljnje analize omogočajo, da naredite potrebne sklepe ali določite očitne vzroke nenavadnega vedenja ali porazdelitve podatkov. Opozoriti je treba, da so grafične metode opisa zelo občutljive na nenavadno vedenje podatkov, ki jih ni mogoče enostavno identificirati s kvantitativno analizo. Grafiko opazovanja se lahko pripišemo na naslednji način:

Stolska grafika

Krožni diagrami

Poligoni,

Grafika traku

Z - Grafika v obliki črke

Začasne vrstice

Primerjalne kartice

Krmilne kartice

Grafi akumuliranih frekvenc (ploščadi), \\ t

Razpršitveni diagrami (korelacijska polja),

Večdimenzionalna grafika itd.

Večina naštetih sredstev se pogosto uporablja v podjetjih, da opredelijo odstopanja, napake in vzroke neskladnosti pri zagotavljanju kakovosti in procesov izdelka.

Sedem orodja za nadzor kakovosti, značilnosti in aplikacija

Sedem glavnih orodij za nadzor kakovosti so niz orodij, ki olajšajo nadzor nad nadzorom tekočih procesov in zagotavljajo različne vrste dejstev za analizo, prilagoditev in izboljšanje kakovosti procesov.

Za te metode so značilne naslednje določbe:

1. Sedem preprostih statističnih metod so orodja znanja, ne upravljanje.

2. Sposobnost razmislek o dogodkih z vidika statistike je pomembnejša od znanja samih metod.

3. Na naprednih tujih podjetjih so absolutno vsi zaposleni dolžni imeti sedem preprostih statističnih metod.

4. Podatke je treba zbrati, da se olajša njihova naknadna obdelava. Treba je razumeti, zakaj se podatki zbirajo in obdelava podatkov.

Kontrolni seznam. - orodje za zbiranje podatkov in njihovo samodejno naročanje, da se olajša nadaljnja uporaba zbranih informacij.

Bar Graf - orodje, ki vam omogoča, da vizualno ocenite porazdelitev statističnih podatkov, ki jih je pokazala pogostost podatkov, ki vstopajo v določen (vnaprej določen) interval.

Chart Pareto. - orodje, ki vam omogoča objektivno zamisliti in opredeliti glavne dejavnike, ki vplivajo na problem, ki se ukvarjajo s študijem in razdelijo prizadevanja za učinkovito odpravo.

Metoda stratifikacije (Razširjanje podatkov) - orodje, ki vam omogoča, da razdelite podatke na podskupine na določeno funkcijo.

Diagram sipanja (Dispersion) je orodje, ki vam omogoča, da določite pogled in tesnost odnos med pari ustreznih spremenljivk.

CHARON ISICA. (vzročni diagram) - orodje, ki vam omogoča, da ugotovite najpomembnejše dejavnike (razloge), ki vplivajo na končni rezultat (posledica).

Krmilna kartica - orodje, ki vam omogoča, da spremljate potek postopka postopka in ga vplivate (z uporabo ustreznih povratnih informacij), ki preprečuje njegovo odstopanje od zahtev, ki so bili predstavljeni postopku.

Običajno so cilji zbiranja podatkov v procesu nadzora kakovosti naslednji:

· Nadzor in ureditev procesa;

· Analiza odstopanj od uveljavljenih zahtev;

· Izhod procesa nadzora.

Prednosti metode

Vizualnost, preprostost obvladovanja in aplikacij.

Slabosti metode

Nizka učinkovitost pri analizi kompleksnih procesov.

pričakovani rezultati

Odločitev do 95% vseh težav, ki izhajajo iz proizvodnje.

Iskanje vzrokov neskladnosti zahteva uporabo obsežnih informacij, ki se registrirajo v obliki grafov in v obliki tabel. Hkrati pa ob upoštevanju sistema dela za prepoznavanje slabih izdelkov, v mnogih podjetjih obstajajo standardne obrazce, da izpolnijo informacije o pripombah. Ta oblika pikke je odgovorna nadzorni seznam -papirna obrazec, na katerem so nadzorovani parametri vnaprej natisnjeni, tako da lahko enostavno in natančno napisati opazovalne podatke ali meritve. Njegov sestanek ima dva cilja: olajšati postopek zbiranja podatkov

in jih racionalizirajte za nadaljnjo obdelavo.

Razmislite o nekaterih vrstah kontrolnih listov, odvisno od namena zbiranja informacij.

Nadzorni list za registracijo vrst napak. Vsakič, ko delovni ali krmilnik zazna napako, naredi oznako (črtno kodo) na pisma. Na isti obliki ob koncu delovnega dne se končni podatki evidentirajo v številu vsake vrste napak. Slabosti tega lista je mogoče pripisati nezmožnosti izvajanja podatkov. Ta pomanjkljivost se lahko nadomesti z polnjenjem. nadzorni list Vzrok napake

Razmislite o vzornem pregledu.

Primer 1.. Recimo, da je identificirana proizvodna proizvodnja

delavnica je opisana z naslednjo začasno stranjo (tabela 1):

Tabela 1.

Ista časovna vrsta opisuje kratko (tabela 2), v tabelarni obliki, ki nadomešča čas s zaporednim številom dneva (koledar ali delavec):

Tabela 2.

T.
X.

Primer 2.

Nadzorni list za zbiranje podatkov za izgradnjo histograma, ki označuje kontrolo proizvodnega procesa valjarji)

Datum ___________ Ime izdelka: valj PR 21/01-01

Plot. 3 Trgovina 17

P / p	Intervali velikosti	Število delov, ki spadajo v interval (simboli)	Številka, kos	Frekvenca,%
	9,975-9,980			0,00
	9,980 -9,985			0,00
	9,985-9,990	/		1,14
	9,990-,9995	////		4,55
	9,995-10,000	///////////////////////////		22,73
	10,000-10,050	////////////////////////////////////////////////////////////////////		39,76
	10,050-10,100	/////////////////////////////		23,86
	10,100-10,150	////////		6,82
	10,150-10,200	/		1,14
	10,200-10,250			0,00

© 2015-2019 Stran
Vse pravice pripadajo svojim avtorjem. Ta spletna stran se ne pretvarja, da avtorstvo, vendar zagotavlja brezplačno uporabo.
Datum ustvarjanja strani: 2017-11-19

Uvod 4

1.1. Kontrolni seznam 5.

1.2. Histogram 6.

1.3. Metoda stratifikacije (združevanje, paket)

statistični podatki 11.

1.4. Karta vzročne preiskave Ishika.13

1.5. Chart Pareto.17.

1.6. Razpršena diagram (disperzija) .22

1.7. Control Maps.25.

2. Nova in najnovejša orodja

Upravljanje kakovosti .31

2.1. Osem novih orodij za upravljanje kakovosti.31

2.2. Najnovejše Orodja za upravljanje kakovosti.36

3. Kakovostno gospodarstvo .42

3.1. Kazalniki, ki opredeljujejo kakovost proizvodov.42

3.2. Optimalna raven kakovosti.45.

3.3. Ekonomski učinek uvedbe novega

tehnike in organizacijske in tehnične dogodke, \\ t

namenjen izboljšanju kakovosti proizvodov.48

3.4. Stroški kakovosti.53.

4. Seminarski program .58

4.1. Temeljni koncepti na področju kakovosti ......... ..58

4.2. Standardi za sisteme vodenja kakovosti.
Koncept univerzalnega upravljanja kakovosti (TQM). Procesni pristop .............................................. 58

4.3. Tuje izkušnje pri upravljanju kakovosti .................. .59

4.4. Upravljanje kakovosti v gradbeništvu (v pogojih
samoregulacija) .............................................. 60.

Bibliografski seznam .62

Uvod

Glavni problem zagotavljanja nacionalne gospodarske varnosti Rusije je kakovost in konkurenčnost izdelkov. Ta problem pridobi poseben pomen v krizi, ki ga spremlja izguba položajev na domačem in tujih trgih. Zgodovinska izkušnja Združenih držav, na Japonskem in številnih evropskih državah kaže, da zagotavljanje napredka pri uporabi učinkovitih sistemov vodenja kakovosti (ISO 9000) pomaga uspešno premagati posledice krize in zasede, kot prej, močne položaje v mnogih vrste blaga na svetovnem trgu.

V različnih državah je bilo razvito veliko statističnih metod za analizo in nadzor kakovosti. V šestdesetih letih prejšnjega stoletja so japonski znanstveniki izbrali sedem več metod, ki so prejele svetovno slavo kot "sedem preprostih orodij za nadzor kakovosti". Ta orodja temeljijo na uporabi tehnik matematične statistike, hkrati pa so na voljo za razumevanje vseh udeležencev v proizvodnem procesu in se uporabljajo skoraj na vseh stopnjah življenjskega cikla izdelkov.

Pri ustvarjanju novega izdelka obstajajo predvsem težave na področju upravljanja procesov, sistemov, ekip. Da bi jih rešili, je treba uporabiti rezultate operativne analize, teorije optimizacije, psihologije itd., Za katere japonska unija znanstvenikov in strokovnjakov v kakovosti (1979) zbrala sedem novih orodij za nadzor kakovosti.

Ta delavnica pomaga prihodnjim ekonomistom-menedžerjem, da pridobijo praktične spretnosti za uporabo preprostih in novih orodij za spremljanje vodenja kakovosti, pa tudi pri ocenjevanju kakovosti in učinkovitosti sistemov upravljanja kakovosti v gradbeništvu. Te spretnosti potrebujejo prihodnji strokovnjaki pri razvoju in izvajanju QMS, načrtovanje in organizacija dela na področju kakovosti, distribucije sredstev, uspešnega izvajanja ukrepov za izboljšanje dejavnosti Organizacije.

1. Sedem preprostih (starih) orodij za spremljanje in upravljanje kakovosti

Med statističnimi metodami in instrumenti upravljanja in nadzora kakovosti, je sedem metod, ki so bile poudarjene v zgodnjih 50-ih, je prejela največjo distribucijo. Japonski strokovnjaki pod vodstvom K. Ishikave. S svojo pomočjo, po pričevanju K. Ishikave samega, do 95% vseh težav na področju stališča industrijalcev je mogoče rešiti.

1.1. Kontrolni seznam.

Kontrolni seznam. - To je oblika za sistematično zbiranje podatkov in njihovo samodejno naročanje, da se olajša nadaljnja uporaba zbranih informacij.

Kontrolni seznam je papirni obrazec, na katerem so imena in razponi nadzorovanih indikatorjev vnaprej natisnjena, tako da lahko enostavno in natančno napišete merilne podatke in jih racionalizirajte za nadaljnjo uporabo. Analiza podatkov preskusnega lista vam omogoča, da odgovorite na vprašanje »Kako pogosto so študiji dogodkov?«. Od to \u200b\u200bse začne preobrazba mnenj in predpostavk v dejstvih.

Gradnja kontrolnega lista vključuje določene korake, ki zahtevajo potrebo:

1) Vzpostaviti, kateri dogodek bo upoštevan;

2) se dogovoriti o obdobju, v katerem se bodo zbrali podatki (ura, dan);

3) zgraditi obrazec, ki bo jasen in enostaven za polnjenje;

4) Zberite podatke je nenehno in pošteno, ne izkrivljajo informacije.

Oblika kontrolnega lista je razvila v skladu s posebnim položajem. V vsakem primeru je naveden v njem: predmet študija; Registracija tabele podatkovnega parametra podatkov; Kraj nadzora (trgovina, parcela); Položaj
in ime zaposlenega, ki registrira podatke; Datum zbiranja podatkov; Trajanje opazovanja in ime kontrolne naprave (če je bila uporabljena med opazovanjem).

V tabeli registracije v ustreznem stolpcu se pritrdijo simboli, ki ustrezajo številu opazovanih dogodkov. Na sl. 1.1 Primer kontrolnega seznama za zbiranje informacij je podan.

Glede na rezultate zbiranja podatkov, proizvedenega za več strank, ki uporabljajo zgoraj navedeno preskusni list, je mogoče zbrati tabelo povzetka.
(Sl. 1.2), ki se lahko uporabi za nadaljnjo analizo z drugimi statističnimi instrumenti.

1.2. Bar Graf

Bar Graf - To je orodje, ki vam omogoča, da vizualno cenijo porazdelitev količine razprševanja podatkov, kot tudi odločitev o tem, kaj naj se osredotoči na cilje izboljšanja procesa.

Stopnje gradnje histograma:

1. Razvoj in polnjenje (v procesu spremljanja nadzorovanega procesa) Blanca za zbiranje primarnih podatkov - Kontrolni seznam.

2. Določanje največjega ( x. MAX) in minimalno ( x. Vrednosti vzorčenja.

3. Izračun obsega vzorca ( R.) v skladu s formulo:

. (1.1)

4. Določanje števila intervalov na histogramu ( n.). Število intervalov histograma je odvisno od velikosti vzorca ( N.), Je mogoče ugotoviti z uporabo tabele. 1.1.

Sl. 1.1. Kontrolni seznam.

Sl. 1.2. Povzetek tabela rezultatov zbiranja informacij

Tabela 1.1.

Določanje števila intervalov na histogramu

Volumen vzorčenja ( N.)	Število intervalov ( n.)

5. Opredelitev velikosti intervala se izvede, tako da je bila lestvica, ki vključuje največjo in minimalno vrednost, razdeljena v intervale enake širine. Širina intervala ( h.) je določena s formulo:

. (1.2)

6. Opredelitev meje interval. Spodnja meja prvega intervala je najmanjša vrednost vzorca, zgornja meja zadnjega intervala pa je največja.

Prvi interval: ...

Zadnji interval :.

7. Določanje števila "hitov" podatkov v določenem intervalu ( k. jAZ.).

8. Izračun relativnih frekvenc "hit" podatkov v jAZ.- interval i ( f. jAZ.)

. (1.3)

9. Izdelava grafa histograma.

Na vodoravni os, je treba uporabiti meje intervalov, medtem ko je treba na obeh straneh (pred prvim in po zadnjih intervalih) pustiti, da označite vrh (USL.) in nižje (Lsl.) Meje polja za sprejem. Na navpični osi, ki jih uporabljajo relativno frekvenco. Uporaba širine intervalov z razlogom, izgradnjo pravokotnikov, katerih višina vsakega je enaka pogostosti rezultatov opazovanja v ustrezen interval.

Primer histograma predstave na sl. 1.3.

Sl. 1.3. Primer izgradnje histograma

Histogram je treba uporabiti za proge, ki predstavljajo: aritmetično povprečje vrednosti vzorca ( h. prim.), meje polja za sprejem ( USL. in Lsl.) in sredino recepta ( C.).

Povprečna aritmetična vrednost h. prim. Rezultati opazovanja x. jAZ. Določena s formulo:

. (1.4)

Meje polja za sprejem USL. (zgoraj) in Lsl. (Spodnja) se določijo v skladu z zahtevami standardov za kakovost proizvodov.

Sredino sprejemnega polja ali ciljne vrednosti ( C.) je določena s formulo:

. (1.5)

Izračun osnovnih značilnosti kakovosti
postopek s histogramom

Če želite oceniti kakovost postopka s histogramom, morate izračunati naslednje vrednosti:

Indeks postopka Fitness izpolnjuje tehnično toleranco, ne da bi upošteval položaj povprečne vrednosti ( Str. str.). Določena s formulo:

. (1.6)

Če Str. str. ≥ 1, širina histograma je položena v širini tolerančnega polja, postopek pa se nadzoruje (natančneje, je mogoče izvesti postopek, tako da bo 99,73% izdelkov spada v polje strpnosti). Če Str. str.

Večina ruskih tovarn dela na vrednotah Str. str. ≈ 0.95 ... 1.3, in japonski strokovnjaki za upravljanje kakovosti izdelkov v mnogih primerih lahko ohranijo vrednost indeksa primernosti procesov v svojih podjetjih Str. str. ≈ 1.5 ... 4.0, ki omogoča omejevanje napak izdelkov z enotami okvarjenih izdelkov na milijon proizvedenih izdelkov.

Kazalnik procesnih razpoloženja za ciljno vrednost ( k.). Določena s formulo:

. (1.7)