Soyut. Giriş İstatistiksel kalite yöntemleri kavramı. Kalite yönetiminde istatistiksel yöntemler Kalitenin istatistiksel yöntemleri kavramı

İstatistiksel yöntemler (matematiksel istatistiklerin kullanımına dayalı yöntemler) etkili araç Kaliteli bilgilerin toplanması ve analizi. Bu yöntemlerin kullanılmasına gerek yoktur. yüksek maliyetler ve belirli bir doğruluk ve güvenilirlik derecesi ile kalite sistemindeki incelenen olayların (nesneler, süreçler) durumunu değerlendirmeye, her aşamada sorunları tahmin etmeye ve düzenlemeye olanak tanır yaşam döngüsüürünler ve buna dayanarak optimum gelişme yönetim kararları. İstatistiksel yöntemlere olan ihtiyaç, her şeyden önce süreç değişkenliğini en aza indirme ihtiyacıyla bağlantılı olarak ortaya çıkar. Değişkenlik, kalite güvence faaliyetinin neredeyse tüm alanlarının doğasında vardır. Bununla birlikte, birçok değişkenlik kaynağı içerdikleri için süreçlerin en karakteristik özelliğidir.

Psikolojik araştırmanın ana aşamalarından biri, elde edilen sonuçların niceliksel ve anlamlı bir analizidir. Araştırma sonuçlarının anlamlı bir analizi en önemli, karmaşık ve yaratıcı aşamadır. İstatistiğin psikolojide kullanımı, veri işleme ve analiz sürecinde gerekli bir bileşendir. Yalnızca anlamlı gerekçelendirme ve yorum gerektiren niceliksel argümanlar sunar.

Geleneksel olarak tüm yöntemler genelliğe dayalı olarak üç ana gruba ayrılabilir: grafiksel yöntemler, istatistiksel popülasyonları analiz etme yöntemleri ve ekonomik ve matematiksel yöntemler.

Grafiksel yöntemler istatistiksel verileri analiz etmek için grafiksel araçların kullanımına dayanmaktadır. Bu grup kontrol sayfası, Pareto grafiği, Ishikawa grafiği, histogram, dağılım grafiği, tabakalaşma, kontrol grafiği, zaman serisi grafiği vb. yöntemleri içerebilir. Bu yöntemler karmaşık hesaplamalar gerektirmez ve hem bağımsız olarak hem de aşağıdakilerle kombinasyon halinde kullanılabilir: diğer yöntemler. Bunlara hakim olmak sadece mühendisler ve teknisyenler için değil aynı zamanda işçiler için de özellikle zor değil. Aynı zamanda bu çok etkili yöntemler. Endüstride, özellikle kalite gruplarının çalışmalarında yaygın olarak kullanılmaları sebepsiz değildir.

İstatistiksel popülasyonları analiz etme yöntemleri Analiz edilen parametredeki değişiklik rastgele olduğunda bilgilerin incelenmesine hizmet eder. Bu grupta yer alan ana yöntemler şunlardır: regresyon, varyans ve faktör analizi, ortalamaları karşılaştırma yöntemi, varyansları karşılaştırma yöntemi vb. Bu yöntemler şunları yapmanızı sağlar: incelenen olgunun kalitatif olarak rastgele faktörlere bağımlılığını belirlemek ( varyans analizi) ve niceliksel (korelasyon analizi); rastgele ve rastgele olmayan değişkenler arasındaki bağlantıları araştırmak (regresyon analizi); Analiz edilen parametrenin değiştirilmesinde bireysel faktörlerin rolünü tanımlamak ( faktor analizi) vesaire.

Ekonomik ve matematiksel yöntemler ekonomik, matematiksel ve sibernetik yöntemlerin bir kombinasyonunu temsil eder. Bu grubun yöntemlerinin merkezi konsepti optimizasyondur, yani bulma süreci en iyi seçenek benimsenen kriter (optimalite kriteri) dikkate alınarak olası olanlar kümesinden. Açıkça söylemek gerekirse, ekonomik-matematiksel yöntemler tamamen istatistiksel değildir, ancak matematiksel istatistik aygıtlarını yaygın olarak kullanırlar, bu da onları söz konusu istatistiksel yöntemlerin sınıflandırmasına dahil etmeye zemin hazırlar. Oldukça geniş bir ekonomik ve matematiksel yöntemler grubundan kalite güvencesine ilişkin amaçlar için, öncelikle aşağıdakilerin vurgulanması gerekir: matematiksel programlama (doğrusal, doğrusal olmayan, dinamik); deney planlaması; simülasyon: oyun Teorisi; teori sıraya girme; planlama teorisi; fonksiyonel-maliyet analizi vb. Bu grup hem Taguchi yöntemlerini hem de Kalite Fonksiyon Dağıtımı-QFD yöntemini içerebilir.

İşaretler ve değişkenler

İşaretler ve değişkenler ölçülebilir psikolojik olaylardır. Bu tür fenomenler şunlar olabilir: bir sorunu çözme zamanı, yapılan hataların sayısı, kaygı düzeyi, entelektüel kararsızlığın bir göstergesi, agresif tepkilerin yoğunluğu, bir konuşma sırasında vücudun dönme açısı, sosyometrik durumun bir göstergesi ve diğer birçok değişken.

Karakteristik ve değişken kavramları birbirinin yerine kullanılabilir. Bunlar en yaygın olanlardır. Bazen bunun yerine gösterge veya düzey kavramları kullanılır, örneğin kalıcılık düzeyi, sözel zeka göstergesi vb. Gösterge ve düzey kavramları, “yüksek” veya “düşük” tanımları nedeniyle özelliğin niceliksel olarak ölçülebileceğini gösterir. onlara uygulanabilir; örneğin yüksek zeka düzeyi, düşük kaygı düzeyi vb.

Psikolojik değişkenler rastgele değişkenlerdir çünkü hangi değeri alacakları önceden bilinmez.

Karakteristik değerler özel ölçüm terazileri kullanılarak belirlenir.

Ölçüm terazileri Ölçme, belirli kurallara göre nesnelere veya olaylara sayısal formların atanmasıdır. ölçüm ölçeği türlerinin sınıflandırılması:

Nominatif ölçek (isim ölçeği)–Nesneler, sınıf içinde ölçülen özellik bakımından aynı olacak şekilde farklı sınıflara gruplandırılır.

Sıra ölçeği (sıralama)– ölçülen özelliğin ifade derecesine bağlı olarak nesnelere sayılar atamak.

Aralık ölçeği (metrik) - Bu, sayıların yalnızca nesneler arasındaki özelliğin ifade düzeyindeki farklılıkları değil, aynı zamanda özelliğin ne kadar az veya çok ifade edildiğini de yansıttığı bir ölçümdür.

Değişkenler araştırmada ölçülebilen, kontrol edilebilen veya değiştirilebilen bir şeydir. Değişkenler pek çok açıdan farklılık gösterir; özellikle araştırmada oynadıkları rol, ölçüm ölçeği vb.

Bağımsız değişkenler araştırmacı tarafından değiştirilen değişkenler olarak adlandırılırken, bağımlı değişkenlerÖlçülen veya kaydedilen değişkenlerdir.

ayrık yalnızca belirli sayıların belirli bir listesinden değer alabilen bir değişkendir. Sürekli ayrık olmayan herhangi bir değişkeni dikkate alacağız.

Kalite- bir nesnenin sahip olduğu belirli bir kaliteyi kaydeden veriler.

.
İçerik:
Giriş……………………………………………………………………………….3
1. İstatistiksel kalite yöntemleri kavramı…………………………….4
2. İstatistiksel yöntemlere hakim olmak………………………………………..6
3. Basit istatistiksel yöntemler………………………………………….7
3.1 Beyin fırtınası………………………………………………………8
3.2 Süreç diyagramı……………………………………………………………9
3.3 Kontrol listesi (kontrol tablosu)……………………………...10
3.4 Zaman serisi (çizgi grafiği)……………………………………………………….11
3.5 Pareto diyagramı……………………………………………………….12
3.6 Sebep-sonuç diyagramı (Ishikawa diyagramı)…………...13
3.7 Histogram……………………………………………………………..15
3.8 Dağılım diyagramı………………………………………..16
3.9 Kontrol tablosu………………………………………………………17
3.10 Taguchi yöntemleri………………………………………………………21
Sonuç……………………………………………………………..23
Referanslar……………………………………………………….24

giriiş

Çeşitli endüstrilerde istatistiksel yöntemleri kullanmanın önemi modern yönetim sürekli olarak artmaktadır. Bu öncelikle pazar ilişkilerinin gelişmesinden kaynaklanmaktadır. yarışma Mal ve hizmet piyasalarında standartların gereklilikleri. Bu koşullar altında, ürün kalitesine yönelik gereksinimler keskin bir şekilde arttı. Kalite kontrol ve yönetime ilişkin istatistiksel yöntemler, yalnızca her düzeyde uygulandığında önemli bir etki yaratacaktır: bir işçi bir makineyi çalıştırıyor, bir teknolojik süreç, bir operatör müşteriyle ilgileniyor. hizmet, bir ustabaşı veya yönetici süreçlere, çalışanlara vb. dahil olur; eksiklikleri belirleme yöntemlerine ve süreçleri iyileştirmenin yollarına hakim olmanız gereken her yerde. Bu, yetişkinlere yönelik eğitim için kitlesel erişilebilir özel bir metodoloji gerektirir. eğitim materyalleri, geniş bir yelpazedeki çalışanların istatistiksel yöntemlerin özelliklerini, uygulamalarını ve yeteneklerini anlamalarını teşvik etmek. Kalite yönetiminde yedi yöntem yaygınlaştı (Japon uzmanların etkisi altında): basit yöntemler Kullanımı yüksek vasıflı personel gerektirmeyen ve üretimde meydana gelen çoğu kusurun nedenlerini analiz etmemizi sağlayan.
Bu çalışmanın amacı kalite yönetiminin istatistiksel yöntemlerini incelemektir.
Bu hedefi belirlemek, aşağıdaki görevleri çözme ihtiyacını doğurdu:
· istatistiksel kalite yöntemleri kavramını göz önünde bulundurun;
· istatistiksel yöntemlere hakim olma sürecini karakterize etmek;
· Basit istatistiksel yöntemleri düşünün.

1. İstatistiksel kalite yöntemleri kavramı

Bir bilim olarak "kalite yönetimi" kavramı, 19. yüzyılın sonlarında, geçişle birlikte ortaya çıktı. endüstriyel üretim işbölümü ilkelerine göre. İşbölümü ilkesi, değişebilirlik ve üretim doğruluğu sorununun çözülmesini gerektiriyordu. Daha önce artisan üretim yöntemiyle doğruluğun sağlanması tamamlanmış ürün eşleşen parçaların ve düzeneklerin takılmasına yönelik numuneler veya yöntemler kullanılarak gerçekleştirildi. Proses parametrelerindeki önemli farklılıklar göz önüne alındığında, parçaların seri üretimi sırasında boyutsal sapmaları sınırlamak için ürün üretimine yönelik bir kalite kriterinin gerekli olduğu ortaya çıktı.
Böyle bir kriter olarak F. Taylor, parametre sapmalarına alt ve üst limitler şeklinde limitler koyan aralıklar önermiştir. Böyle bir aralığın değerleri alanına tolerans adı verilmeye başlandı.
Hoşgörünün oluşturulması, tasarımcıların ve üretim çalışanlarının çıkarları arasında bir çatışmaya yol açtı: Bazıları için toleransın sıkılaştırılması, yapısal elemanların bağlantı kalitesinin artmasını sağladı, diğerleri için ise, bu durumu sağlayacak teknolojik bir sistemin oluşturulmasında zorluklar yarattı. proses varyasyonlarının gerekli değerleri. Ayrıca, izin verilen tolerans sınırlarının varlığında, üreticilerin ürün göstergelerini (parametrelerini) parametrenin nominal değerine mümkün olduğunca yakın "tutma" motivasyonunun olmadığı da açıktır; bu, parametre değerlerinin bozulmasına yol açtı; Tolerans sınırlarının ötesinde.
Aynı zamanda (geçen yüzyılın 20'li yıllarının başı), bazı sektör uzmanları bir parametrenin tolerans sınırlarını aşıp aşmayacağını tahmin etmenin mümkün olup olmadığıyla ilgilenmeye başladı. Ve ürün kusurları gerçeğine değil, teknolojik sürecin davranışına odaklanmaya başladılar, bunun sonucunda bu kusur veya bir parametrenin yerleşik toleranstan sapması meydana geldi. Değişkenlik çalışması sonucunda teknolojik süreçler Süreç kontrolü için istatistiksel yöntemler ortaya çıktı. Bu yöntemlerin kurucusu V. Shewhart'tır. İstatistiksel kalite kontrol yöntemlerinin başlangıcından bu yana uzmanlar, ürün kalitesinin, etkinliğinin birçok maddi faktörden ve çalışan hatalarından etkilenen karmaşık süreçlerin bir sonucu olarak oluştuğunu anlamıştır. Bu nedenle, gerekli kalite düzeyini sağlamak için tüm etkileyen faktörleri yönetebilmeniz, karar verebilmeniz gerekir. olası seçenekler kalitenin uygulanması, onu tahmin etmeyi öğrenin ve belirli bir kalitedeki nesnelere olan ihtiyacı değerlendirin.
Günümüzün kurumsal uygulamalarında kullanılan istatistiksel yöntemler aşağıdaki kategorilere ayrılabilir:
- yöntemler yüksek seviye kurumsal veya süreç kontrol sistemlerinin geliştiricileri tarafından kullanılan karmaşıklıklar. Bunlar yöntemleri içerir küme analizi uyarlanabilir sağlam istatistikler, vb.;
- operasyonların geliştirilmesinde kullanılan özel yöntemler teknik kontrol endüstriyel deneylerin planlanması, doğruluk ve güvenilirlik hesaplamaları vb.;
- geliştirilmesine büyük katkılarda bulunulan genel amaçlı yöntemler Japon uzmanlar. Bunlar arasında "Yedi Basit Yöntem" (veya "Yedi Kalite Aracı") yer alır; kontrol listeleri; katmanlama yöntemi; grafikler; Pareto çizelgeleri; Ishikawa diyagramları; histogramlar; kontrol kartları.

2. İstatistiksel yöntemlere hakim olmak

Kalite sistemindeki ihtiyacın belirlenmesi ve belirli istatistiksel yöntemlerin seçilmesi, analitik ve organizasyonel nitelikte oldukça karmaşık ve uzun bir çalışmadır. Buna bağlı bu iş esas alınarak yapılması tavsiye edilir özel program aşağıdaki organizasyonel önlemleri içerebilir (Şekil 1). Basit ve erişilebilir olanları kullanarak istatistiksel yöntemlerde uzmanlaşmaya başlamalı ve ancak bundan sonra daha karmaşık yöntemlere geçmelisiniz. Endüstriyel uygulamalarda istatistiksel yöntemlere hakim olmanın zorlukları göz önüne alındığında, bu yöntemlerin iki sınıfa ayrılması tavsiye edilir: basit ve karmaşık yöntemler.

İstatistiksel yöntemleri seçerken, bunların işin doğasına uygun olmasını sağlamaya çalışıyoruz. üretim süreciölçüm araçlarının mevcudiyeti ve istatistiksel bilgilerin işlenmesi. Belirli bir sorunu çözmek için üretim sorunu Birkaç farklı istatistiksel yöntem seçebilir ve en iyi sonucun minimum maliyetle elde edilmesini sağlayacak olanı seçebilirsiniz.

Pirinç. 1 İstatistiksel yöntemlere hakim olma programı

3. Basit istatistiksel yöntemler

Karşılaştırmalı basitlikleri, ikna edicilikleri ve erişilebilirlikleri nedeniyle bu şekilde adlandırılan basit istatistiksel yöntemler arasında en yaygın kullanılanı, 50'li yılların başında K. Ishikawa liderliğindeki Japon uzmanlar tarafından tanımlanan yedi yöntemdir. Birlikte ele alındığında, bu yöntemler etkili bir kalite kontrol ve analiz yöntemleri sistemi oluşturur. K. Ishikawa'ya göre, onların yardımıyla, üretim işçilerinin dikkatine gelen tüm sorunların% 50 ila 95'i çözülebilir. Yedi basit yöntemi kullanmak için özel bir eğitim gerekmez (bu yöntemlere yönelik standart Japonca eğitim programı 20 ders için tasarlanmıştır ve lise öğrencilerinin seviyesine yöneliktir). Yedi basit yöntemin popülaritesi, bugün Japon şirketlerinde başkandan sıradan işçiye kadar herkesin bunları bilmesi gerçeğiyle değerlendirilebilir.Yedi basit yöntem, çeşitli analitik durumlarda herhangi bir sırayla, herhangi bir kombinasyonla kullanılabilir; bunlar, ayrı ayrı analiz araçları olarak bütünsel bir sistem olarak düşünülebilir. Her özel durumda, çalışma yöntemleri kümesinin bileşiminin ve yapısının belirlenmesi önerilmektedir. Basit yöntemler olmalarına rağmen bu, bunların çoğunu kullanırken bilgisayar kullanarak hızlı ve kolay hesaplamalar yapamayacağınız ve istatistiksel verileri daha net sunamayacağınız anlamına gelmez.
K. Ishikawa'ya göre yedi basit yöntem şunları içerir:
· histogramlar

· Zaman serisi
· Pareto çizelgeleri
Ishikawa neden-sonuç diyagramları
· kontrol listeleri
kontrol kartları

· dağılım grafikleri.
Ek olarak, işin ilk aşamasında sıklıkla iki teknik daha kullanılır:

· beyin krizi;
· süreç diyagramı.
3.1 Beyin Fırtınası
Beyin fırtınası, bir grubun bir problem hakkında mümkün olan en kısa sürede en fazla sayıda fikir üretmesine yardımcı olmak için kullanılır ve iki şekilde yapılabilir:
Düzenli - her grup üyesi fikirlerini bir daire içinde öncelik sırasına göre sunar veya sırasını bir sonraki sefere atlar. Bu şekilde en sessiz insanlar bile konuşmaya teşvik edilebilir, ancak bazı baskı unsurları buna engel olabilir.
Dağınık - grup üyeleri akıllarına geldikçe fikirleri gönderirler. Bu daha rahat bir atmosfer yaratır, ancak en konuşkan olanların üstünlük sağlaması tehlikesi de vardır.
Her iki yöntemde de Genel kurallar davranışlar aynı. Aşağıdaki davranış çizgisine uymanız tavsiye edilir:
Asla fikirleri eleştirmeyin. Her fikri bir parça kağıda veya tahtaya yazın. Kelimelerin herkes tarafından görülebilmesi, yanlış anlamaların önlenmesine yardımcı olur ve yeni fikirlerin üretilmesine yardımcı olur. Herkes, gelecek beyin fırtınası oturumu için soru veya gündem üzerinde hemfikir olmalıdır. Konuşmacının sözlerini, düzenlemeden tahtaya veya bir kağıda tam anlamıyla yazın.
Her şeyi hızlı yapmak en iyisidir beyin fırtınası 5 – 15 dakika içinde.
Sorunların belirlenmesi.
Problem analizi.

3.2 Süreç diyagramı
Bir süreç diyagramı (akış şeması, yol haritası), sapmaların tanımlanabilmesi için bir ürünün veya hizmetin geçtiği gerçek veya ima edilen süreç aşamalarının izlenmesi gerektiğinde kullanılır.
Süreç diyagramlarını incelerken, potansiyel müdahale ve zorluk kaynağı olarak hizmet eden gizli tuzakları sıklıkla keşfedebilirsiniz.
Aşağıdakileri gerçekleştirmek için bu süreç hakkında en fazla bilgiye sahip uzmanları bir araya getirmek gerekir:
· Gerçekte meydana gelen sürecin aşamalarının sıralı bir diyagramını oluşturmak;
· her şeyin doğru çalışması durumunda gerçekleşmesi gereken sürecin aşamalarının sıralı bir diyagramını oluşturun;
· Nasıl farklı olduklarını bulmak için iki devreyi karşılaştırın ve böylece sorunların ortaya çıktığı noktayı bulun.

3.3 Kontrol listesi (kontrol tablosu)
Kontrol listesi şu soruyu yanıtlamanıza olanak tanır: "Belirli bir olay ne sıklıkla gerçekleşir?" Fikirleri ve varsayımları gerçeklere dönüştürmekle başlar. Bir kontrol listesinin oluşturulması aşağıdaki adımları içerir:
· Hangi olayın gözlemleneceğini mümkün olduğu kadar kesin bir şekilde belirleyin. Herkesin aynı şeye dikkat etmesi gerekiyor;
· Verilerin toplanacağı süre üzerinde anlaşmaya varın. Saatlerden haftalara kadar değişebilir;
· Açık ve doldurulması kolay bir form oluşturun. Formda açıkça işaretlenmiş sütunlar ve sütunlar bulunmalı ve veri girişi için yeterli alan bulunmalıdır;
· Hiçbir şeyi bozmadan, sürekli ve dürüst bir şekilde veri toplayın. Yine ayırdığınız sürenin veri toplama görevini tamamlamak için yeterli olduğundan emin olun.
Toplanan veriler homojen olmalıdır. Eğer durum böyle değilse, önce verileri gruplamanız, sonra onlara tek tek bakmanız gerekir.

Pirinç. 2 Kontrol Listesi
3.4 Zaman serisi (çizgi grafiği)
Zaman serileri en çok ihtiyaç duyulduğunda kullanılır basit bir şekilde Belirli bir süre boyunca gözlemlenen verilerdeki değişikliklerin ilerlemesini sunar. Bir zaman serisi, verileri görsel olarak temsil etmek için tasarlanmıştır ve oluşturulması ve kullanılması çok kolaydır. Puanlar toplandıkları sıraya göre işaretlenir. Zaman içinde özelliklerde meydana gelen değişiklikleri temsil ettikleri için verilerin tutarlılığı çok önemlidir.
Zaman serisi kullanmanın tehlikesi, zaman içinde verilerde meydana gelen herhangi bir değişikliğin önemli olduğunu varsayma eğilimidir.
Diğer grafik teknikleri gibi zaman serileri de dikkati gerçekten önemli olana odaklamak için kullanılmalıdır. önemli değişiklikler sistemde. Zaman serisinin en etkili kullanımlarından biri ortalamadaki önemli eğilimleri veya değişiklikleri belirlemektir (Şekil 3).

Pirinç. 3 Zaman serisi
3.5 Pareto şeması
Sorunları çözmek için bir başlangıç ​​noktası seçmek, sonucu izlemek veya bir sorunun temel nedenini belirlemek amacıyla tüm sorunların veya koşulların göreceli önemini sunmak istediğinizde kullanılır.
Pareto grafiği, hangi sorunlarınız olduğunu belirlemenize ve bunları nasıl çözeceğinizi seçmenize yardımcı olan özel bir dikey çubuk grafiği biçimidir. Kontrol listelerine veya diğer veri toplama biçimlerine dayalı olarak bir Pareto şeması oluşturmak, dikkatin ve çabanın gerçekten önemli olan konulara odaklanmasına yardımcı olur. Daha küçük sütunlara dikkat etmeden en yüksek sütuna odaklanarak daha fazlasını başarabilirsiniz (Şekil 4).

Pirinç. 4 Pareto şeması

Pareto grafiği oluşturma prosedürü:
Karşılaştırılması gereken konuları seçin ve bunları önem sırasına göre sıralayın (beyin fırtınası yaparak, mevcut verileri - raporları kullanarak). Ölçü birimlerini (fiziksel veya maliyet özellikleri) karşılaştırma kriterlerini belirleyin. Çalışmak için bir zaman dilimi planlayın.
Verileri kategorilere ayırın, her grubun kriterlerini karşılaştırın.
Kategorileri yatay eksen 1'de soldan sağa, kriter değerine göre azalan sırada listeleyin. Son sütuna en düşük değere sahip kategorileri ekleyin.
3.6 Sebep-sonuç diyagramı (Ishikawa diyagramı)
Ishikawa (balık kılçığı) diyagramı her şeyi keşfetmeniz ve tasvir etmeniz gerektiğinde kullanılır Olası nedenler belirli sorunlar veya koşullar. Sonuç, sonuç ve bunları etkileyen tüm olası nedenler arasındaki ilişkiyi hayal etmenizi sağlar. Etki, sonuç veya sorun genellikle diyagramın sağ tarafında gösterilir ve ana etkiler veya "nedenler" sol tarafta listelenir (Şekil 5).

Pirinç. 5 Sebep ve sonuç diyagramı

Sebep-sonuç diyagramı oluşturma prosedürü:
İşlemi seçilen sorunun açıklamasıyla başlatın:
· özellikleri;
· nerede ortaya çıkıyor;
· göründüğünde;
- ne kadar yayılır?
Sebep-sonuç diyagramını oluşturmak için gereken nedenleri aşağıdaki yollardan biriyle listeleyin:
· önceden hazırlık yapmadan tüm olası nedenleri tartışacağınız bir beyin fırtınası oturumu düzenleyin;
· Üretim sürecinin tüm aşamalarını dikkatle izleyin ve sorunun olası nedenlerini kontrol listelerinde belirtin.
Geçerli bir neden-sonuç diyagramı oluşturun.
Tüm ilişkileri yorumlamaya çalışın.
Bir sorunun temel nedenlerini bulmak için tekrar eden nedenleri arayın. Ana nedensel kategorilerin en genel biçimde yazılması gerekir. Mümkün olduğunca az kelime kullanın.

3.7 Histogram
Her kategorideki birim sayısına ilişkin verilerin dağılımını çubuk grafik kullanarak incelemek ve sunmak istediğinizde kullanılır. Pareto şemasında daha önce gördüğümüz gibi, belirli bir olayın meydana gelme sıklığını (frekans dağılımı olarak adlandırılan) bir çubuk grafik biçiminde göstermek çok faydalıdır. Ancak Pareto şeması yalnızca ürün veya hizmetin özellikleriyle ilgilenir: kusur türleri, sorunlar, güvenlik tehlikeleri vb.
Histogram ise ölçülen verilerle (sıcaklık, kalınlık) ve bunların dağılımıyla ilgilenir. Dağıtım kritik olabilir; maksimum var. Tekrarlanan birçok olay zamanla değişen sonuçlar üretir. Histogram, bir sürecin sahip olduğu varyasyon miktarını ortaya çıkarır. Tipik bir histogram Şekil 2'de gösterilene benzeyebilir. 6

Pirinç. 6 Histogram

Sınıfların sayısı (grafikteki çubuklar), kaç numune alındığına veya yapılan gözlemlere göre belirlenir.
Bazı süreçler doğası gereği çarpıktır (asimetriktir), bu nedenle her dağılımın çan şeklinde bir eğri olmasını beklememelisiniz.
Sınıflar, spesifikasyon sınırı gibi bir noktada aniden durursa, sayı daha önce azaltılmamış olsa bile, verilerin doğruluğuna güvenmeyin. Bir eğrinin iki zirvesi varsa bu, verilerin iki veya daha fazla farklı kaynaktan toplandığı anlamına gelir; vardiyalar, arabalar vb.
3.8 Dağılım diyagramı
Değişkenlerden birinin değişmesi durumunda başka bir değişkenin başına ne geleceğini hayal etmeniz ve iki değişken arasındaki ilişkiye ilişkin varsayımı test etmeniz gerektiğinde kullanılır.
İki değişken arasındaki olası ilişkiyi araştırmak için bir dağılım grafiği kullanılır. Bir dağılım grafiğine bakmak size bir değişkenin diğerine neden olduğunu söyleyemez, ancak grafik bunlar arasında bir ilişki olup olmadığını ve bu ilişkinin gücünün ne olduğunu açıkça ortaya koyar. Dağılım grafiği şu sırayla oluşturulur: yatay eksen bir değişkenin değerlerinin ölçümlerini gösterir ve dikey eksen başka bir değişkenin ölçümlerini gösterir. Tipik bir dağılım diyagramı Şekil 2'de gösterilmektedir. 7

Pirinç. 7 Dağılım grafiği
3.9 Kontrol tablosu
İstatistiksel kalite kontrol yöntemlerinin geniş cephaneliğindeki ana araçlardan biri kontrol grafikleridir. Kontrol grafiği fikrinin Amerikalı ünlü istatistikçi Walter L. Shewhart'a ait olduğu genel kabul görmektedir. Şu şekilde ifade edildi:1924 ve ayrıntılı olarak anlatılmıştır.1931. Başlangıçta, ürünlerin gerekli özelliklerinin ölçüm sonuçlarını kaydetmek için kullanıldılar. Parametrenin tolerans aralığının dışına çıkması, üretimi yöneten uzmanın bilgisine göre üretimin durdurulması ve prosesin ayarlanması gerektiğini gösteriyordu. Bu, geçmişte ne zaman, kimin ve hangi ekipmanın arıza aldığı hakkında bilgi sağlıyordu.
Ancak bu durumda düzeltme kararı, kusur zaten alınmışken verilmiştir. Bu nedenle, yalnızca geriye dönük araştırmalar için değil aynı zamanda karar vermede kullanılacak bilgileri toplayacak bir prosedür bulmak önemliydi. Bu öneri Amerikalı istatistikçi I. Page tarafından yayımlandı.1954 Karar vermede kullanılan haritalara kümülatif denir.
Bir kontrol grafiği (Şekil 8), sürecin durumunu temsil etmek üzere harita üzerinde çizilen bir merkez çizgisi, iki kontrol sınırı (merkez çizgisinin üstünde ve altında) ve karakteristik değerlerden (performans göstergeleri) oluşur.

Pirinç. 8 Kontrol kartı

İÇİNDE belirli dönemler n adet üretilen ürün seçilir (hepsi sıra halinde; seçici olarak; periyodik olarak sürekli bir akıştan vb.) ve kontrol edilen parametre ölçülür.
Ölçüm sonuçları bir kontrol grafiğine işlenir ve bu değerlere bağlı olarak prosesin ayarlanmasına veya herhangi bir ayar yapılmadan prosese devam edilmesine karar verilir.
Teknolojik süreçteki olası bir arızanın sinyalleri şunlar olabilir:
· nokta kontrol sınırlarının ötesine geçiyor (nokta 6); (süreç kontrolden çıktı)
- bir kontrol sınırı yakınında, ancak bunun ötesine geçmeyen bir grup ardışık noktanın konumu (11, 12, 13, 14), bu, ekipman ayarları seviyesinin ihlal edildiğini gösterir;

· Kontrol kartındaki noktaların (15, 16, 17, 18, 19, 20) merkez çizgisine göre güçlü şekilde dağılması, bu da teknolojik sürecin doğruluğunda bir azalmaya işaret eder.
Üretim sürecinin ihlal edildiğine dair bir sinyal varsa ihlalin nedeni belirlenmeli ve ortadan kaldırılmalıdır.
Bu nedenle, kontrol grafikleri belirli bir nedeni tanımlamak için kullanılır, ancak rastgele bir nedeni değil. Kesin bir neden, üzerinde çalışılabilecek faktörlerin varlığı olarak anlaşılmalıdır. Elbette bu tür faktörlerden kaçınılmalıdır. Rastgele nedenlerden dolayı değişiklik gereklidir; her süreçte kaçınılmaz olarak ortaya çıkar; teknolojik operasyon standart yöntemler ve hammaddeler kullanılarak gerçekleştirilir. Rastgele varyasyon nedenlerini ortadan kaldırmak ne teknik ne de ekonomik olarak mümkün değildir.
Kontrol sınırları arasındaki doğal dalgalanmalar kontrol edilmelidir. Belirli veri türü için doğru kontrol grafiği türünün seçildiğinden emin olmanız gerekir. Veriler toplandığı sıraya göre alınmalıdır, aksi takdirde anlamsız hale gelir. Veri toplama süresi boyunca süreçte herhangi bir değişiklik yapılmamalıdır. Veriler sürecin doğal olarak nasıl gerçekleştiğini yansıtmalıdır. Bir kontrol grafiği, kusurlu ürünler üretilmeden önce olası sorunları gösterebilir.
İki ana kontrol grafiği türü vardır: niteliksel özellikler için (geçti - başarısız) ve niceliksel özellikler için. Niteliksel özellikler için dört tür kontrol grafiği mümkündür:
V - kart (üretim birimi başına kusur sayısı)
C - kart (numunedeki kusur sayısı)
P - kart (numunedeki kusurlu ürünlerin oranı)
NP - kart (numunedeki kusurlu ürünlerin sayısı)
Ayrıca birinci ve üçüncü durumlarda örneklem büyüklüğü değişken, ikinci ve dördüncü durumlarda ise sabittir.
Dolayısıyla kontrol grafiklerini kullanmanın amaçları şunlar olabilir:
· kontrol edilemeyen bir sürecin tanımlanması
· yönetilen süreç üzerinde kontrol
süreç yeteneklerinin değerlendirilmesi

Tipik olarak aşağıdaki değişken (proses parametresi) veya karakteristik incelenecektir:

- bilinen önemli veya en önemli
· muhtemelen güvenilmez

-sürecin yetenekleri hakkında bilgi almanız gereken yer
· operasyonel, pazarlamayla ilgili
Ancak tüm miktarları aynı anda kontrol etmemelisiniz. Kontrol grafikleri maliyetli olduğundan bunları akıllıca kullanmanız gerekir:
· özellikleri dikkatlice seçin
· hedefe ulaştığınızda kartlarla çalışmayı bırakın
yalnızca süreçler ve teknik gereksinimler birbirini kısıtladığında haritalamaya devam edin
Prosesin istatistiksel düzenleme halinde olabileceği ve %100 kusur üretebileceği akılda tutulmalıdır. Tam tersi, kontrol edilemeyebilir ve %100 duyarlı ürünler üretebilir. teknik gereksinimler. Kontrol grafikleri süreç yeteneklerinin analizine olanak sağlar.
Süreç yeteneği, amaçlandığı gibi çalışabilme yeteneğidir. Tipik olarak süreç yeteneği, teknik gereksinimleri karşılama yeteneğini ifade eder.
3.10 Taguchi yöntemleri

60'lı yılların sonunda Japon istatistikçi Taguchi, deneysel planlama ve kalite kontrol problemleriyle ilgili matematiksel istatistik fikirlerinin gelişimini tamamladı. Taguchi, fikir kümesini "güvenilir tasarım yöntemi" olarak adlandırdı.
Taguchi, üretilen ürünlerin dirençle karakterize edilmesini önerdi teknik özellikler. Rastgele değişim kavramını, tesadüflerin değil, bazen hesaba katılması zor olan faktörlerin olduğunu öne sürerek değiştirdi.
Taguchi'nin yöntemleri arasındaki önemli bir fark, üretilen ürünün temel özelliklerine (kalite ve maliyet) yönelik tutumlarında yatmaktadır. Öncelik vermek ekonomik faktör(maliyet), yine de maliyet ve kaliteyi kayıp fonksiyonu adı verilen tek bir karakteristikle ilişkilendirir.
Aynı zamanda hem tüketicinin hem de üreticinin kayıpları dikkate alınır. Tasarımın amacı her iki tarafı da memnun etmektir. Taguchi, kalite mühendisliğinde temel bir araç haline gelen telekomünikasyonda kullanılan sinyal-gürültü oranını kullanarak güvenilir bir hesaplama yöntemi oluşturdu.
Taguchi, giriş ve çıkış sinyalleri arasındaki ideal ilişkiyle belirlenen bir ürünün ideal fonksiyonu kavramını ortaya attı. Gerçek ürün özelliklerinin ideal özelliklerden farklı olmasına neden olan faktörler Taguchi tarafından gürültü olarak adlandırılmaktadır.
Taguchi yöntemlerini kullanan bir uzmanın, ister teknolojik bir süreç ister pazarlama olsun, herhangi bir alanda gürültü tahmin yöntemleri konusunda uzman olması gerekir. Dış sesler varyasyonlardır çevre:
· nem
· toz
· bir kişinin bireysel özellikleri vb.
Depolama ve çalışma sırasındaki gürültü eskime, aşınma vb. İç gürültü, aynı ürün grubu içinde bile ürünler arasında farklılıklara yol açan üretim sorunlarıdır. G. Taguchi, yöntemini laboratuvardan gerçek koşullara aktarırken, sinyal-gürültü oranını karakterize etmek için yanıtın yüksek tekrarlanabilirliği olarak anlaşılan kararlılık göstergesini kullanır. Karakteristiklerin stabilitesinin hesaplanması, kaliteli mühendislikte karmaşık ve zaman alıcı yöntemler kullanılarak değil, varyans analizini kullanan yeni bir deney planlama yöntemi temelinde gerçekleştirilir.

Çözüm
Üreme ülkemiz için yeni bir ekonomik ortamın gelişiminin arttırılması, yani. Pazar ilişkileri, tüm olanakları, teknoloji ve üretim organizasyonu alanındaki tüm ilerleme başarılarını kullanarak kalitenin sürekli iyileştirilmesi ihtiyacını belirler.
En eksiksiz ve kapsamlı kalite değerlendirmesi, analiz edilen nesnenin yaşam döngüsünün tüm aşamalarında ortaya çıkan tüm özellikleri dikkate alındığında sağlanır: üretim, nakliye, depolama, kullanım, onarım vb. sırasında. hizmet.
Bu nedenle üretici, ürünün kalitesini kontrol etmeli ve numune alma sonuçlarına göre ilgili teknolojik sürecin durumunu değerlendirmelidir. Bu sayede sürecin çözümünü anında tespit edip düzeltiyor.
İstatistiksel yöntemler (matematiksel istatistiklerin kullanımına dayalı yöntemler), kaliteli bilgilerin toplanması ve analiz edilmesi için etkili bir araçtır. Bu yöntemlerin kullanımı büyük masraflar gerektirmez ve belirli bir doğruluk ve güvenilirlik derecesi ile kalite sistemindeki incelenen olayların (nesneler, süreçler) durumunu değerlendirmeye, sürecin her aşamasındaki sorunları tahmin etmeye ve düzenlemeye olanak tanır. ürün yaşam döngüsü ve buna dayanarak en uygun yönetim kararlarını geliştirmek.

Kaynakça:
1. Efimov V.V. Kalite yönetiminde istatistiksel yöntemler. Ulyanovsk: Ulyanovsk Devlet Teknik Üniversitesi, 2003 – 134 s.
2.Kalite yönetiminin istatistiksel yöntemleri // www.lenobl.ru, 2005.

3.Klimanov V. Kalite yönetiminin istatistiksel yöntemleri // victor61058.narod.ru, 2004.
4.Okrepilov V.V. Kalite kontrol. St.Petersburg: Nauka, 2000. - 911 s.

5. http://www.coolreferat.com

Yerli literatürde yeterince ayrıntılı olarak açıklanmaktadırlar. Uygulamada Rus işletmeleri Ancak bunlardan sadece bir kısmı kullanılmaktadır. Bazılarına daha detaylı bakalım İstatistiksel işleme yöntemleri.

Genel bilgi

Yerli işletmelerin uygulamalarında ağırlıklı olarak yaygındırlar. istatistiksel kontrol yöntemleri. Teknolojik sürecin düzenlenmesinden bahsedersek, bu çok nadir görülür. İstatistiksel yöntemlerin uygulanması işletmenin uygun niteliklere sahip bir uzman grubu oluşturmasını sağlar.

Anlam

ISO ser gereksinimlerine göre. 9000 uyarınca tedarikçi, üretim süreci yeteneklerinin ve ürün performansının geliştirilmesinde, düzenlenmesinde ve test edilmesinde kullanılan istatistiksel yöntemlere olan ihtiyacı belirlemelidir. Kullanılan teknikler olasılık teorisine ve matematiksel hesaplamalara dayanmaktadır. Veri analizinin istatistiksel yöntemleriÜrün yaşam döngüsünün herhangi bir aşamasında uygulanabilir. Ürünün heterojenlik derecesinin veya özelliklerinin yerleşik mezheplere veya gerekli değerlere göre değişkenliğinin yanı sıra, yaratılma sürecindeki değişkenliğin değerlendirilmesini ve muhasebeleştirilmesini sağlarlar. İstatistiksel yöntemler incelenen olgunun durumunu belirli bir doğruluk ve güvenilirlikle yargılayabilen teknikler. Belirli sorunları tahmin etmenize, geliştirmenize olanak tanırlar optimal çözümlerüzerinde çalışılan gerçek bilgilere, eğilimlere ve kalıplara dayanmaktadır.

Kullanım talimatları

Yaygın oldukları başlıca alanlar istatistiksel yöntemler:

Gelişmiş ülkelerin uygulamaları

İstatistiksel yöntemler Tüketici özellikleri yüksek ürünlerin yaratılmasını sağlayan bir temel. Bu teknikler sanayileşmiş ülkelerde yaygın olarak kullanılmaktadır. İstatistiksel yöntemler özünde tüketicilerin belirlenmiş gereksinimleri karşılayan ürünler almasının garantisidir. Kullanımlarının etkisi pratikte kanıtlanmıştır endüstriyel Girişimcilik Japonya. Bu ülkede en yüksek üretim seviyesine ulaşmaya katkıda bulunanlar onlardı. Yabancı ülkelerde uzun yıllara dayanan deneyim, bu tekniklerin ne kadar etkili olduğunu göstermektedir. Özellikle Hewlelt Packard şirketinin istatistiksel yöntemler kullanarak bir vakada aylık kusur sayısını 9.000'den 45 birime düşürmeyi başardığı biliniyor.

Uygulama zorlukları

Ev içi uygulamada, kullanımı engelleyen bir takım engeller bulunmaktadır. istatistiksel çalışma yöntemleri göstergeler. Aşağıdakilerden dolayı zorluklar ortaya çıkar:

Program Geliştirme

Kalite alanında belirli istatistiksel yöntemlere olan ihtiyacın belirlenmesi, belirli tekniklerin seçilmesi ve uzmanlaştırılmasının herhangi bir yerli işletme için oldukça karmaşık ve uzun bir çalışma olduğu söylenmelidir. Etkili uygulaması için uzun vadeli özel bir program geliştirilmesi tavsiye edilir. Görevleri istatistiksel yöntemlerin uygulanmasının organizasyonunu ve metodolojik rehberliğini içerecek bir hizmetin oluşturulmasını sağlamalıdır. Programın bir parçası olarak uygun donanımların sağlanması gerekmektedir. teknik araçlar, uzmanların eğitimi, seçilen teknikler kullanılarak çözülmesi gereken üretim görevlerinin bileşimini belirler. En basit yaklaşımları kullanarak ustalaşmaya başlamanız önerilir. Örneğin, iyi bilinen temel üretimi kullanabilirsiniz. Daha sonra diğer tekniklere geçilmesi tavsiye edilir. Örneğin bu, varyans analizi, bilginin seçici olarak işlenmesi, süreç düzenlemesi, faktöriyel araştırma ve deneylerin planlanması vb.

sınıflandırma

Ekonomik analizin istatistiksel yöntemleri şunları içerir: farklı teknikler. Oldukça fazla olduğunu söylemeye değer. Bununla birlikte, Japonya'da kalite yönetimi alanında önde gelen uzmanlardan biri olan K. Ishikawa, yedi ana yöntemin kullanılmasını önermektedir:

1. Pareto çizelgeleri.
2. Bilgilerin ortak özelliklerine göre gruplandırılması.
3. Kontrol kartları.
4. Sebep-sonuç diyagramları.
5. Histogramlar.
6. Kontrol listeleri.
7. Dağılım grafikleri.

Rehberliğinde kendi deneyimi Yönetim alanında Ishikawa, bir kuruluştaki tüm sorunların ve sorunların %95'inin bu yedi yaklaşım kullanılarak çözülebileceğini iddia ediyor.

Pareto grafiği

Bu belli bir orana dayanmaktadır. Buna "Pareto ilkesi" adı verildi. Ona göre sonuçların %80'i, sebeplerin %20'sinden kaynaklanır. her bir koşulun genel sorun üzerindeki göreceli etkisini azalan sırayla açık ve anlaşılır bir biçimde gösterir. Bu etki, her bir nedenden kaynaklanan kayıp ve kusurların sayısıyla incelenebilir. Göreceli etki çubuklar kullanılarak, faktörlerin birikmiş etkisi ise kümülatif bir düz çizgi kullanılarak gösterilmektedir.

Neden ve etki diyagramı

Üzerinde incelenen sorun geleneksel olarak yatay düz bir ok şeklinde tasvir edilmiştir ve onu dolaylı veya doğrudan etkileyen koşullar ve faktörler eğimli formdadır. İnşaat sırasında görünüşte önemsiz koşullar bile dikkate alınmalıdır. Bunun nedeni, pratikte, bir sorunun çözümünün görünüşte önemsiz birkaç faktörün ortadan kaldırılmasıyla elde edildiği durumların oldukça sık olmasıdır. Ana koşulları etkileyen nedenler (birinci ve sonraki derecelerin) diyagramda yatay kısa oklarla gösterilmiştir. Detaylı diyagram balık iskeleti şeklinde olacaktır.

Bilgileri gruplandırma

Bu ekonomik-istatistiksel yöntem Bir nesnenin bir veya daha fazla parametresinin değerlendirilmesi ve ölçülmesi yoluyla elde edilen çeşitli göstergeleri düzenlemek için kullanılır. Tipik olarak bu tür bilgiler sırasız bir değer dizisi biçiminde sunulur. Bunlar iş parçasının doğrusal boyutları, erime sıcaklığı, malzeme sertliği, kusur sayısı vb. olabilir. Böyle bir sisteme dayanarak ürünün özellikleri veya yaratım süreçleri hakkında sonuç çıkarmak zordur. Sıralama çizgi grafikler kullanılarak gerçekleştirilir. Belirli bir süre boyunca gözlemlenen parametrelerdeki değişiklikleri açıkça gösterirler.

Kontrol listesi

Kural olarak, nesne parametrelerinin ölçülen değerlerinin karşılık gelen aralıklarla ortaya çıkma sıklığı dağılımının bir tablosu şeklinde sunulur. Kontrol listeleri çalışmanın amacına bağlı olarak derlenir. Gösterge değerleri aralığı eşit aralıklara bölünmüştür. Sayıları genellikle gerçekleştirilen ölçüm sayısının kareköküne eşit olarak seçilir. Formu doldururken, okurken veya kontrol ederken sorun yaşamamak için form basit olmalıdır.

grafik çubuğu

Kademeli bir çokgen şeklinde sunulur. Ölçüm göstergelerinin dağılımını açıkça göstermektedir. Belirlenen değerlerin aralığı, apsis ekseni boyunca çizilen eşit aralıklara bölünmüştür. Her aralık için bir dikdörtgen oluşturulur. Yüksekliği, belirli bir aralıkta bir miktarın ortaya çıkma sıklığına eşittir.

Dağılım grafikleri

İki değişken arasındaki ilişkiye ilişkin bir hipotezi test etmek için kullanılırlar. Model aşağıdaki gibi oluşturulmuştur. Bir parametrenin değeri apsis ekseninde, başka bir parametrenin değeri ise ordinat ekseninde çizilir. Sonuç olarak grafikte bir nokta belirir. Bu adımlar tüm değişken değerleri için tekrarlanır. Bir ilişki varsa korelasyon alanı uzar ve yön, y ekseninin yönüyle çakışmaz. Herhangi bir kısıtlama yoksa eksenlerden birine paralel olacak veya daire şeklinde olacaktır.

Kontrol kartları

Belirli bir süre boyunca bir süreci değerlendirirken kullanılırlar. Kontrol şemalarının oluşturulması aşağıdaki hükümlere dayanmaktadır:

1. Tüm süreçler zaman içerisinde belirlenen parametrelerden sapmaktadır.
2. Olguların istikrarsız seyri tesadüfen değişmez. Beklenen sınırların ötesine geçen sapmalar rastgele değildir.
3. Bireysel değişiklikler tahmin edilebilir.
4. Kararlı bir süreç beklenen sınırlar içerisinde rastgele sapabilir.

Rus işletmelerinin uygulamalarında kullanım

Söylemek gerekir ki, yerli ve Yabancı deneyim Ekipmanın ve teknolojik süreçlerin stabilitesini ve doğruluğunu değerlendirmek için en etkili istatistiksel yöntemin kontrol grafiklerinin derlenmesi olduğunu göstermektedir. Bu yöntem aynı zamanda üretim potansiyeli kapasitelerini düzenlemek için de kullanılır. Haritaları oluştururken incelenen parametrenin doğru seçilmesi gerekir. Ürünün amacı ile doğrudan ilgili olan, kolayca ölçülebilen ve süreç kontrolünden etkilenebilen göstergelerin tercih edilmesi tavsiye edilir. Böyle bir seçim zorsa veya haklı değilse, kontrollü parametreyle ilişkili (birbiriyle ilişkili) miktarları değerlendirebilirsiniz.

Nüanslar

Göstergelerin niceliksel kriterlere dayalı haritaların derlenmesi için gereken doğrulukta ölçülmesi ekonomik veya teknik açıdan imkansızsa, alternatif bir gösterge kullanılır. Bununla bağlantılı olarak “kusur” ve “kusur” gibi terimler vardır. İkincisi, ürünün belirlenen gerekliliklere her bir bireysel uyumsuzluğu olarak anlaşılmaktadır. Ayıplı ürünler, kusurlu olması nedeniyle tüketiciye sunulmasına izin verilmeyen ürünlerdir.

Özellikler

Her kart türünün kendine has özellikleri vardır. Belirli bir durum için bunları seçerken dikkate alınmalıdır. Niceliksel bir kritere dayalı haritaların, alternatif bir özellik kullananlara göre süreç değişikliklerine daha duyarlı olduğu düşünülmektedir. Ancak ilkleri daha emek yoğundur. Şunlar için kullanılırlar:

1. İşlemde hata ayıklama.
2. Teknoloji uygulama fırsatlarının değerlendirilmesi.
3. Ekipmanın çalışmasının doğruluğunu kontrol etmek.
4. Tolerans tanımları.
5. Bir ürün yaratmanın kabul edilebilir birkaç yolunun karşılaştırılması.

bunlara ek olarak

Süreç bozukluğu, kontrollü parametrede bir kayma ile karakterize ediliyorsa, X kartlarının kullanılması gerekir. Değerlerin dağılımında artış varsa R veya S modellerini tercih etmeniz gerekir. Ancak bir takım özellikleri dikkate almak gerekir. Özellikle S-haritalarının kullanımı, aynı zamanda R-modellerine göre sürecin düzensizliğinin daha doğru ve hızlı bir şekilde belirlenmesini mümkün kılacaktır. Bununla birlikte, ikincisinin yapımı karmaşık hesaplamalar gerektirmez.

Çözüm

Ekonomide, sırasında keşfedilen faktörleri incelemek mümkündür. Nitel değerlendirme, uzayda ve dinamiklerde. Onların yardımıyla tahmine dayalı hesaplamalar yapabilirsiniz. İstatistiksel yöntemlere doğru ekonomik analiz iş süreçleri ve olayların neden-sonuç ilişkilerini değerlendirmeye, performansı artırmaya yönelik gelecek vaat eden ve kullanılmayan rezervleri belirlemeye yönelik yöntemleri içermez. Başka bir deyişle, ele alınan yaklaşımlar faktöriyel teknikleri içermemektedir.

ISO standardı, pazar analizinde kontrol kararları, ürün tasarımı, dayanıklılığın ve hizmet ömrünün tahmin edilmesi, proses kontrollerinin incelenmesi, numune alma planlarında kalite seviyelerinin belirlenmesi ve performans özelliklerinin değerlendirilmesi için istatistiksel yöntemlerin doğru uygulanmasının gerekli olduğunu belirtmektedir. Süreç kalitesini, güvenlik değerlendirmesini ve risk analizini iyileştirmek.

İstatistiksel yöntemler kullanılarak kalite sorunlarının erken tespit edilmesi (proses kesintilerinin arızalı ürünler üretilmeden önce tespit edilmesi) mümkündür. İstatistiksel yöntemler büyük ölçüde ihlallerin nedenlerini belirlemeyi mümkün kılar.

İstatistiksel yöntemlere olan ihtiyaç, her şeyden önce süreçlerin değişkenliğini (değişkenliğini) en aza indirme ihtiyacıyla bağlantılı olarak ortaya çıkar.

Değişkenlik, çeşitli gerçeklerin verilen değerlerden sapması olarak anlaşılmaktadır. Zamanında tespit edilmeyen değişkenlik hem üretim hem de ürün ve işletmenin tamamı için ölümcül tehlike oluşturabilir.

Sistem yaklaşımı Değişkenlik teorisine dayalı bir karar verme prosedürüne istatistiksel düşünme denir. Amerikan toplumunun ifade ettiği gibi istatistiksel düşüncenin kalitesi üç temel prensibe dayanmaktadır:

1) herhangi bir çalışma birbirine bağlı süreçler sisteminde gerçekleştirilir;

2) tüm süreçlerde farklılıklar vardır;

3) çeşitliliği anlamak ve azaltmak başarının anahtarıdır.

Deming, "Yönetime mesajımı birkaç kelimeyle özetlemek zorunda kalsaydım, her şeyin değişkenliği azaltmakla ilgili olduğunu söylerdim."

Herhangi bir süreçteki değişkenliğin nedenleri iki gruba ayrılabilir.

Birinci grup, bununla ilgili genel nedenlerdir. üretim sistemi(ekipman, binalar, hammaddeler, personel) değişkenliğe karşılık gelenler sistem değiştirilmeden değiştirilemez. Sıradan çalışanların - bu durumdaki icracıların herhangi bir eylemi, büyük olasılıkla durumu daha da kötüleştirir. Sisteme müdahale neredeyse her zaman yönetimin yani üst yönetimin harekete geçmesini gerektirir.

İkinci grup ise operatör hataları, kurulum hataları, rejim ihlalleri vb. ile ilgili özel nedenlerdir. Bu nedenlerin ortadan kaldırılması, sürece doğrudan dahil olan personel tarafından gerçekleştirilir. Bunlar rastgele olmayan nedenlerdir - takım aşınması, gevşek bağlantı elemanları, soğutma sıvısı sıcaklığındaki değişiklikler, teknolojik rejimin ihlali. Bu tür nedenler incelenmeli ve sürecin istikrarını sağlayan süreç oluşturulurken ortadan kaldırılmalıdır.

QM'de istatistiksel yöntemlerin ana işlevleri

Bilişsel bilgi işlevi

Prognostik fonksiyon

Değerlendirme işlevi

Analitik fonksiyon

Yanlış ve habersiz alarm

Bu durumda istatistiksel hatalardan bahsediyoruz. Bunların meydana gelmesi sonucunda yanlış bir alarma neden olunabileceği ve bunun tersine, bu hataların tespit edilememesinin habersiz bir alarma yol açabileceği durumlar.

Genel olarak gözlem hataları, istatistiksel gözlem ile incelenen büyüklüklerin gerçek değerleri arasındaki tutarsızlıklardır.

İstatistiksel gözlemler yapılırken iki tür hata ayırt edilir

1) kayıt hataları

2) temsil hataları

Kayıt hataları - gözlem süreci sırasında gerçeklerin yanlış tanımlanmasından veya bunların hatalı kaydedilmesinden veya her ikisinden dolayı ortaya çıkar.

Kayıt hataları rastgele veya sistematik, kasıtlı veya kasıtsız olabilir.

Rastgele hatalar, rastgele faktörlerin etkisi altında ortaya çıkan hatalardır.

Bu tür hatalar hem abartmaya hem de eksik göstermeye yönelik olabilir ve yeterince fazla sayıda gözlemle bu hatalar büyük sayılar yasasının etkisi altında birbirini ortadan kaldırır.

Sistematik hatalar - aynı yönde hareket eden belirli sabit nedenlerden dolayı ortaya çıkar; Veri boyutunun abartılmasına veya küçümsenmesine yol açarak ciddi çarpıklıklara yol açmaktadır. Genel sonuçlar istatistiksel gözlem.

Kasıtlı hatalar, verilerin kasıtlı olarak bozulmasından kaynaklanan hatalardır.

Kasıtsız hatalar, örneğin ölçüm cihazlarının arızalanması gibi rastgele, kasıtsız olan hatalardır.

Temsil edilebilirlik hataları - bu tür hatalar şu durumlarda ortaya çıkar: sürekli gözlem. Tıpkı kayıt hataları gibi bunlar da rastgele ve sistematik olabilir.

Temsil edilebilirliğin rastgele hataları, rastgelelik ilkesine göre seçilen gözlem birimlerinin örnek setinin tüm popülasyonu yansıtmaması nedeniyle ortaya çıkar; bu hatanın büyüklüğü tahmin edilebilir.

Sistematik hatalar, incelenen popülasyonun gözleme tabi tutulması gereken birimlerinin rastgele seçimi ilkesinin ihlali nedeniyle ortaya çıkar.

Bu hataların boyutu kural olarak ölçülemez. İstatistiksel gözlem verilerinin güvenilirliğinin doğrulanması kontrol yoluyla gerçekleştirilebilir.

Ürün kalite parametrelerindeki ve kontrol yöntemlerindeki sapmaların sınıflandırılması

Bilgi edinme kaynağına ve yöntemine bağlı olarak, kalite değerlendirme yöntemleri objektif, buluşsal, istatistiksel ve birleşik (karma) olarak sınıflandırılır. Objektif yöntemler; ölçüm, kayıt, hesaplama ve deneme işletmesi olarak ikiye ayrılır. Sezgisel yöntemler organoleptik, uzman ve sosyolojik yöntemleri içerir.

İstatistiksel yöntemlerin kullanımı en yaygın yöntemlerden biridir. etkili yollar yeni teknolojilerin geliştirilmesi ve süreçlerin kalite kontrolü.

Soru 2. Sistem güvenilirliği. Elemanlarının çeşitli bağlantı şemaları için arıza olasılığının ve sistemin hatasız çalışma olasılığının değerlendirilmesi.

Sistem güvenilirliği

Sistem güvenilirliği, belirli modlarda ve kullanım koşullarında gerekli işlevleri yerine getirme yeteneğini karakterize eden tüm parametrelerin değerlerini, belirlenen sınırlar dahilinde, zaman içinde koruyacak bir nesnenin özelliğidir; Bakım, onarım, depolama ve nakliye.

Güvenilirlik göstergesi, bir nesnenin güvenilirliğini oluşturan bir veya daha fazla özelliği niceliksel olarak karakterize eder.

Güvenilirlik göstergesinin bir boyutu (örneğin, arızalar arasındaki süre) olabilir veya olmayabilir (örneğin, hatasız çalışma olasılığı).

Güvenilirlik göstergeleri tek veya karmaşık olabilir. Birim güvenilirlik göstergesi karakterize eder özelliklerden biri, A karmaşık - çeşitli özellikler, nesnenin güvenilirliğini oluşturur.

Aşağıdaki güvenilirlik göstergeleri ayırt edilir:

Servis kolaylığı

Verim

Güvenilirlik

Dayanıklılık

Sürdürülebilirlik

Kurtarılabilirlik

Saklanabilirlik vb.

Güvenilmez ürünler üretmenin nedenleri:

1) standartlara uygunluğun düzenli olarak doğrulanmaması;

2) malzeme kullanımındaki hatalar ve üretim sırasında malzemelerin uygunsuz kontrolü;

3) teknolojik gelişmelere ilişkin bilgiler de dahil olmak üzere kontrollerin uygunsuz muhasebeleştirilmesi ve raporlanması;

4) standartların altında numune alma programları;

5) malzemelerin uygunlukları açısından test edilmemesi;

6) kabul testi standartlarına uyulmaması;

7) öğretim materyallerinin ve kontrolün yürütülmesine yönelik talimatların eksikliği;

8) teknolojik süreci iyileştirmek için kontrol raporlarını düzenli olarak kullanmamak.

Herhangi bir sistemin arıza olasılığının ve hatasız çalışma olasılığının değerlendirilmesi, elemanlarının bağlantı şemasına bağlıdır.

Üç bağlantı şeması vardır:

1) elemanların seri bağlantısı

Sıralı bağlantı elemanları sistemi, tüm elemanlar güvenilir olduğunda güvenilirdir ve sistemdeki eleman sayısı ne kadar fazla olursa, güvenilirliği de o kadar düşük olur.

Seri bağlı elemanların güvenilirliği aşağıdaki formül kullanılarak bulunabilir:

(1)

burada p, elemanın güvenilirlik derecesidir.

n, elementlerin sayısıdır.

Seri bağlı elemanlardan oluşan bir sistemin arıza olasılığı aşağıdaki formülle bulunur:

2) elemanların paralel bağlantısı

Elemanların paralel bağlanması sistemin güvenilirliğini arttırır.

Elemanları paralel bağlarken sistemin güvenilirliği aşağıdaki formülle belirlenir:

burada q, elemanın güvenilmezlik derecesidir

Elemanları paralel bağlarken arıza olasılığı aşağıdaki formülle belirlenir:

3) Kombine bağlantılar.

Elemanların birleştirilmiş bağlantıları için iki şema vardır.

Şema (1) – iki alt sistem paralel bağlandığında, her biri seri bağlı iki öğeden oluştuğunda sistemin güvenilirliğini yansıtır.

Şema (2) - her biri iki paralel bağlı elemandan oluştuğunda, iki alt sistemi seri olarak bağlarken sistemin güvenilirliğini yansıtır

İki alt sistem paralel bağlandığında, her biri seri bağlı iki elemandan oluştuğunda sistemin güvenilirliği aşağıdaki formülle belirlenir:

İki alt sistem seri olarak bağlandığında, her biri paralel bağlı iki elemandan oluştuğunda sistemin güvenilirliği formülle belirlenir.

SOYUT

İstatistik teorisinin temel kavramları

Kaliteyi yönetirken

Tamamlanmış:

Galyautdinov Amir Aidarovich

Kontrol:

Kamaletdinov Nail Nadiroviç

imza____________________

İSTATİSTİKSEL KALİTE YÖNTEMLERİ KAVRAMI

Bir bilim olarak “kalite yönetimi” kavramı, 19. yüzyılın sonlarında endüstriyel üretimin işbölümü ilkelerine geçişiyle ortaya çıktı. İşbölümü ilkesi, değişebilirlik ve üretim doğruluğu sorununun çözülmesini gerektiriyordu. Daha önce, zanaat üretim yöntemiyle, bitmiş ürünün doğruluğunun sağlanması, numuneler veya eşleşen parçaların ve düzeneklerin takılması yöntemleri kullanılarak gerçekleştiriliyordu. Proses parametrelerindeki önemli farklılıklar göz önüne alındığında, parçaların seri üretimi sırasında boyutsal sapmaları sınırlamak için ürün üretimine yönelik bir kalite kriterinin gerekli olduğu ortaya çıktı. Böyle bir kriter olarak F. Taylor, parametre sapmalarına alt ve üst limitler şeklinde limitler koyan aralıklar önermiştir. Böyle bir aralığın değerleri alanına tolerans adı verilmeye başlandı.

Hoşgörünün oluşturulması, tasarımcıların ve üretim çalışanlarının çıkarları arasında bir çatışmaya yol açtı: Bazıları için toleransın sıkılaştırılması, yapısal elemanların bağlantı kalitesinin artmasını sağladı, diğerleri için ise, bu durumu sağlayacak teknolojik bir sistemin oluşturulmasında zorluklar yarattı. proses varyasyonlarının gerekli değerleri. Ayrıca, izin verilen tolerans sınırlarının varlığında, üreticilerin ürün göstergelerini (parametrelerini) parametrenin nominal değerine mümkün olduğunca yakın "tutma" motivasyonunun olmadığı da açıktır; bu, parametre değerlerinin bozulmasına yol açtı; Tolerans sınırlarının ötesinde.

Aynı zamanda (geçen yüzyılın 20'li yıllarının başı), bazı sektör uzmanları bir parametrenin tolerans sınırlarını aşıp aşmayacağını tahmin etmenin mümkün olup olmadığıyla ilgilenmeye başladı. Ve ürün kusurları gerçeğine değil, teknolojik sürecin davranışına odaklanmaya başladılar, bunun sonucunda bu kusur veya bir parametrenin yerleşik toleranstan sapması meydana geldi. Teknolojik süreç değişkenliği üzerine yapılan çalışmalar sonucunda süreç kontrolüne yönelik istatistiksel yöntemler ortaya çıktı. Bu yöntemlerin kurucusu V. Shewhart'tır.

Aynı zamanda seçici ürün kontrolü teorisinin geliştirilmesine de büyük önem verildi. Bu alandaki ilk çalışmalar ABD'de 20'li yılların sonlarında ortaya çıktı, yazarları daha sonra ünlü bir Amerikalı bilim adamı olan G. Dodge'du.

İstatistiksel kalite kontrol yöntemlerinin başlangıcından bu yana uzmanlar, ürün kalitesinin, etkinliğinin birçok maddi faktörden ve çalışan hatalarından etkilenen karmaşık süreçlerin bir sonucu olarak oluştuğunu anlamıştır. Bu nedenle, gerekli kalite seviyesini sağlamak için, tüm etkileyen faktörleri yönetebilmeniz, kaliteyi uygulamak için olası seçenekleri belirleyebilmeniz, bunu tahmin etmeyi öğrenebilmeniz ve belirli bir kalitedeki nesnelere olan ihtiyacı değerlendirebilmeniz gerekir.

Savaş sonrası dönemde hem ABD'de hem de Avrupa'da ortaya çıktı ulusal standartlar kaliteye göre. Kalkınmada merkezi rol düzenleyici belgeler kalite alanında Uluslararası Standardizasyon Örgütü'ne (ISO) aittir. 90'lı yıllardan bu yana, varyasyon teorisi ve istatistiksel süreç kontrolü (SPC) fikirleri yalnızca matematikçiler için uzmanlaşmakla kalmadı, aynı zamanda yöneticiler ve kaliteli hizmet çalışanları için de ayrılmaz araçlar haline geldi.

Japon bilim adamı G. Taguchi, kalite yönetimi ilkelerinin daha da geliştirilmesine büyük bir ivme kazandırdı. Kalite yönetimi için devrim niteliğinde bir fikir olan, gelişiminin farklı aşamalarında ürün özelliklerindeki farklılıkları dikkate almayı önerdi. Taguchi'ye göre minimum süreç varyasyonlarına yol açacak ürün ve süreç parametreleri kombinasyonlarını oluşturmak gerekliydi. Sağlam olarak adlandırılmaya başlanan bu süreçler, süreçlerin girdi parametrelerindeki değişikliklere karşı dirençliydi.

Günümüzün kurumsal uygulamalarında kullanılan istatistiksel yöntemler aşağıdaki kategorilere ayrılabilir:

Kurumsal veya süreç kontrol sistemlerinin geliştiricileri tarafından kullanılan yüksek düzeyde karmaşıklık yöntemleri. Bunlar arasında küme analizi yöntemleri, uyarlanabilir sağlam istatistikler vb. yer alır.

Teknik kontrol işlemlerinin geliştirilmesinde, endüstriyel deneylerin planlanmasında kullanılan özel yöntemler,

doğruluk ve güvenilirlik vb. için hesaplamalar,

Büyük katkı sağlanan genel amaçlı yöntemler

Japon uzmanların katkısıyla. Bunlar arasında "Yedi Basit Yöntem" yer alır

(veya “Yedi Kalite Aracı”), kontrol listelerini içerir; katmanlama yöntemi; grafikler; Pareto çizelgeleri; Ishikawa diyagramları; histogramlar; kontrol kartları

Şu anda, olasılık teorisinde yerli bilimsel okulların geliştirilmesinde yer aldığı istatistiksel yöntemler ve uygulamalı bilgisayar programlarının paketleri hakkında kapsamlı bir literatür bulunmaktadır. lider yer Dünyada.

Bu makale, ayrı ayrı veya işlevsel bölümler halinde gruplandırılmış olarak sunulan en yaygın 15 istatistiksel yöntemi incelemektedir:

1) tanımlayıcı istatistikler,

2) deneyleri planlamak,

3) hipotez testi,

4) regresyon analizi,

5) korelasyon analizi,

6) seçici kontrol,

7) faktör analizi,

8) zaman serisi analizi,

9) Toleransın istatistiksel olarak belirlenmesi,

10) ölçüm doğruluğunun analizi,

11) istatistiksel süreç kontrolü,

12) süreçlerin istatistiksel düzenlenmesi,

13) güvenilirlik analizi,

14) tutarsızlıkların nedenlerinin analizi,

15) süreç yeteneklerinin analizi (histogramlar),