Выявление причин образования дефектов - актуальная проблема для промышленности. Контрольная карта как графическое представление характеристики процесса, состоящее из центральной линии, контрольных границ и значений имеющихся статистических данных.
Аннотация к работе
Для дальнейшего развития стандартизации статистических методов контроля и управления качеством, необходимо следующее: на основе результатов системных научных исследований разработать и внедрить в практику министерств и ведомств единые организационно-методические основы проведения работ по стандартизации статистических методов управления качеством; разработать научные основы управления качеством продукции статистическими методами в условиях требований современного производства, характеризующегося широкой номенклатурой изделий и небольшими партиями; разработать основные принципы при разработке систем стандартов на статистические методы для всестороннего нормативно-технического и методического обеспечения управления качеством механосборочного производства; сформировать основные научные положения по применению методов прогнозирования и оптимизации параметров качества технологических процессов механической обработки и сборки; разработать научные и методические основы системы сбора и обработки информации о качестве; разработать научно-экономические основы стандартизации статистических методов управления качеством; создать научные и организационно-методические основы разработки, внедрения и введения унифицированных систем документации и классификаторов информации о качестве. Статистические методы играют важную роль в объективной оценке количественных и качественных характеристик процесса и являются одним из важнейших элементов системы обеспечения качества продукции и всего процесса управления качеством. Статистический анализ рекомендуется применять в тех случаях, когда в ограниченном числе наблюдений необходимо решить следующие практические задачи: определить фактическое значение показателей точности и стабильности технологического процесса, оборудования или качества продукции; выявить степень влияния случайных и систематических факторов на точность и стабильность технологического процесса; обосновать технические нормы и допуски на продукцию; выявить возможность и обосновать целесообразность внедрения статистических методов в производственный процесс; обосновать выбор технологического оборудования и средств, измерений для изготовления продукции; контроль соблюдения технологической дисциплины; при установлении нового технологического оборудования и приемке оборудования после ремонта; оценить надежность технологических систем; обосновать необходимость реконструкции технологического процесса или ремонта технологического оборудования и других мероприятий по совершенствованию техпроцесса; при проведении аттестации техпроцесса; при проведении сертификации выпускаемой продукции и систем качества; при анализе и оценке показателей производственного процесса и качества продукции и т. д. К настоящему времени в мировой практике накоплен огромный арсенал статистических методов: графические методы (7 простых и 7 новых инструментов управления качеством); методы анализа статистических совокупностей (сравнение средних, сравнение дисперсий, регрессионный и дисперсионный анализ); экономико-математические методы (планирование эксперимента, анализ видов и последствий отказов (Failure Mode and Effects Analysis - FMEA), структурирование функции качества (СФК), теория массового обслуживания, функционально-стоимостный анализ, методы Тагути). Обычно для анализа данных используются семь, так называемых, статистических методов или инструментов контроля качества: расслаивание (стратификация) данных; графики; диаграмма Парето; причинно-следственная диаграмма (диаграмма Исикавы или «рыбий скелет»); контрольный листок и гистограмма; диаграмма разброса; контрольные карты.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. Проблемами сбора, обработки и анализа результатов производственной деятельности занимается математическая статистика, которая включает в себя большое количество не только известных методов, но и современных инструментов (как модно в последние годы называть методы) анализа и выявления дефектов.