С. Я. Гродзенский, Я. С. Гродзенский, А. Н. Чесалин

Средства и методы управления качеством

Учебное пособие

ebooks@prospekt.org

Информация о книге

УДК 005.6(075.8)

ББК 65.290-2я73

Г86

Гродзенский С. Я., Гродзенский Я. С., Чесалин А. Н.

В учебном пособии, составленном на основе курса лекций, читаемых авторами на протяжении ряда лет в Московском технологическом университете, рассматриваются актуальные методы управления качеством, в том числе семь простых, семь новых и семь новейших методов. Материал, составивший содержание учебного пособия, в целом ранее не публиковался и соответствует программам курса «Средства и методы управления качеством», читаемого будущим бакалаврам и магистрам.

Пособие может быть полезно при подготовке кадров, а также при повышении квалификации специалистов по специальностям «Стандартизация и сертификация (по отраслям)», «Управление качеством».

Издание рассчитано на научных работников, а также на широкий круг читателей.

УДК 005.6(075.8)

ББК 65.290-2я73

© Гродзенский С. Я., Гродзенский Я. С., Чесалин А. Н., 2018

© ООО «Проспект», 2018

Я не могу никого ничему научить,
я только могу заставить думать.
Сократ

Введение

Разнообразие методов и средств управления качеством вызывает определенные трудности при их изучении и практическом использовании. Существуют различные способы систематизации множества инструментов, используемых при планировании, контроле и управлении качеством.

В первом разделе настоящего пособия авторы анализируют терминологию в предметной области, в частности, нюансы понятий «менеджмент» и его формального перевода на русский язык — «управление», а также различные трактовки понятия «качество». Управление качеством долгое время развивалось на основе контроля. Поэтому наиболее известными методами являются «Семь простых инструментов качества»: контрольный листок, диаграмма Парето, схема Исикавы, гистограмма, диаграмма разброса, стратификация, контрольная карта.

Позднее «Семью новыми инструментами планирования и управления качеством» стали называть диаграмму сродства, диаграмму связей, древовидную диаграмму, матричную диаграмму, матрицу приоритетов, блок-схему процесса принятия решения, стрелочную диаграмму. По нашему мнению, семью «новейшими» инструментами управления качеством можно назвать: развертывание или структурирование функции качества, бенчмаркинг, анализ видов и последствий отказов, анализ деятельности подразделений, систему «ноль дефектов», систему «точно вовремя», функционально-стоимостной анализ.

В настоящее время в различных областях деятельности используются приемы нечеткой логики и все более актуальными становятся методы обеспечения информационной безопасности.

Авторы отчетливо представляют себе, что материал настоящего пособия ни в коей мере не исчерпывает средств и методов управления качеством. Мы не останавливаемся на вопросах философии качества, принципах управления на основе качества (принципы TQM), стандартизации, сертификации, метрологии, теории надежности, статистических методов выборочного контроля и регулирования технологических процессов и т. д. Для тех, кто хотел бы познакомиться с перечисленными проблемами, рекомендуем обратиться к многочисленным учебно-методическим материалам, в частности, учебнику [1], тем более что данное пособие в определенной степени служит к нему дополнением.

Материал пособия имеет теоретическую и методическую направленность, при подготовке его использованы работы отечественных и зарубежных авторов. Пособие разделено на девять глав, каждая из которых посвящена рассмотрению одной из составляющих управления качеством. Структура книги позволяет изучать отдельные главы в наиболее удобном для пользователя порядке.

1. Понятия, термины и определения

1.1. «Управление» или «менеджмент»?

1.2. Что такое «качество»

1.3. Трактовка «качества» классиками квалитологии

1.4. Показатели качества продукции и услуги

1.5. Контроль, планирование и управление качеством

1.1. «Управление» или «менеджмент»?

Вопрос, вынесенный в подзаголовок, непростой, несмотря на то, что любой англо-русский словарь трактует management, как управление. Слово «менеджмент» вошло в русский словарный обиход с начала 1990-х гг., когда возникла необходимость в принципиально новой системе управления на всех уровнях. «Управление» и «менеджмент» понятия схожие, при определенных условиях их можно считать синонимами, но есть между ними и различия, касающиеся применения в конкретной ситуации.

В русском языке термин «управление» имеет более широкое толкование, чем «менеджмент», относящийся лишь к части управленческих механизмов. Управлять можно автомобилем, проектом, базой данных, отдельным человеком, коллективом людей и т. д. Глагол «управлять» в «Толковом словаре живого великорусского языка» В. Даля трактуется как «править, давая ход, направленье; распоряжаться, заведывать, быть хозяином распорядителем…». В России до 1917 г. слово «управа» применялось для названия учреждений, ведавших определенными административными делами: городские, земские, врачебные и другие управы.

Дать однозначное определение понятия «менеджмент» сложно. Со староанглийского management переводится как «искусство объезжать лошадей». Это слово было введено в оборот в Англии в период промышленной революции XVIII–XIX вв. Менеджер — «тот, кто маневрирует действиями». В англоязычных странах оно употребляется в различных значениях, но всегда применительно к управлению хозяйственной деятельностью, при этом иногда добавляется слово business (business management).

Управление в первую очередь опирается на практику, в то время как менеджмент — на теорию. Иногда управление противопоставляется менеджменту как система устаревших инструментов, например, если проект функционирует успешно, то говорят о хорошо отлаженном менеджменте, а когда происходит сбой, то возникает необходимость «ручного управления».

Главный критерий эффективности управления — достижение цели. Если речь идет о менеджменте, то учитывается эффективность распределения ресурсов, т. е. достижение цели при минимальных затратах. Менеджмент предполагает управление, прежде всего, коммерческой организацией, действующей в рыночных условиях и нацеленной на получение прибыли. Менеджмент — это наука, управление — это ряд наук, каждая со своим предметом и методами.

В международном стандарте ИСО 9000: 2015 «Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь» (в РФ действует идентичный аналог) даются следующие определения.

Менеджмент качества (quality management) — скоординированная деятельность по руководству и управлению организацией применительно к качеству включает все функции общего руководства по разработке политики в области качества, установления целей, полномочий и ответственности, а также процессы планирования, контроля и обеспечения качества, с помощью которых в рамках системы качества происходит реализация указанных функций.

Управление качеством (quality control) — составная часть менеджмента качества, направленная на выполнение требований к качеству. Управление качеством представляет собой методы и виды деятельности оперативного характера, используемые для удовлетворения требований к качеству и ориентированные на устранение недостатков на всех стадиях «петли качества».

Таким образом, в области науки о качестве смысл термина «менеджмент» содержательнее его формального перевода и включает, по меньшей мере, три составляющие: обеспечение качества, управление качеством и постоянное повышение качества. Иными словами, хотя понятие «управление» в определенном смысле более широкое, чем «менеджмент», применительно к качеству «менеджмент качества» представляет собой систему, в которой «управление качеством» элемент, хотя и принципиально важный.

1.2. Что такое «качество»

Широко известно изречение Рене Декарта «Уточните значение слов, и вы избавите человечество от половины его заблуждений». «Ясность в терминологии позволяет избежать ненужных баталий и невинных заблуждений» — один из афоризмов Блеза Паскаля.

Что такое качество? В «Толковом словаре» Владимира Даля говорится: «Качество — это свойство или принадлежность, все, что составляет сущность лица или вещи». Согласно «Толковому словарю русского языка» С. И. Ожегова «качество — это совокупность существенных признаков, свойств, особенностей, отличающих предмет или явление от других и придающих ему определенность». Второе толкование: «качество — это то или иное свойство, признак, определяющий достоинство чего-нибудь».

Такие абстрактные определения можно назвать философскими. Вообще говоря, качество продукции и услуг имеет философский, социологический, экономический, правовой, статистический, производственный и другие аспекты. Один из основоположников диалектики Г. Гегель (1770–1831) писал: «Качество есть вообще тождественная с бытием, непосредственная с бытием определенность… Нечто есть благодаря своему качеству то, что оно есть, и, теряя свое качество, оно перестает быть тем, что оно есть». Трактовка Гегеля соответствует принятой в современной философии: качество — философская категория, выражающая существенную определенность объекта, благодаря которой он является именно таким, а не иным. Гегель отметил неразрывное единство качества и количества. К. Маркс материалистически преобразовал метод Гегеля, а Ф. Энгельс сформулировал три основных закона диалектики, один из которых — переход количественных изменений в качественные.

Философское определение непригодно к предмету «Управление качеством». Например, изделие с дефектом и без дефекта имеют качественную определенность по Гегелю, но в одном случае мы называем его годным, а в другом — дефектным. Более того, если дефект был, например, скрытым и выявился через некоторое время (меньшее, чем мы ожидали), то даже если все объективные параметры и характеристики данного изделия до момента отказа были бы в норме, мы не назвали бы его качественным. А если у другого потребителя в других условиях эксплуатации тот же дефект не привел бы к отказу, тогда изделие считалось бы качественным.

Понятие «качество» многозначно, не имеет единого определения, пригодного на все случаи жизни, и в абстрактном смысле не является синонимом слова «лучший». Всего насчитывается более ста различных понятий, обозначаемых этим термином [2].

1.3. Трактовка «качества» классиками квалитологии

В 1934 г. Шухарт в статье «Некоторые аспекты контроля качества» обсуждал три типа качества. Тип 1 — это то, что «характеризует вещь саму по себе, независимо от всех других вещей и воли и интересов человека». Тип 2 — это то, что «характеризует вещь в ее отношении к другой вещи как части целого, независимо от воли и интересов человека». Наконец, тип 3 — это то, что «делает вещь желаемой со стороны одной или более персон» [3]. Таким образом, по Шухарту, существует две стороны качества: объективная (совокупность свойств продукции) и субъективная (желание потребителя).

В книге Деминга «Выход из кризиса» делается заключение, что качество должно рассматриваться как результат взаимодействия трех составляющих: 1) самого товара; 2) потребителя и способа использования товара и 3) инструкции по использованию и подготовки обслуживающего персонала [22]. На вопрос, что такое качество, Деминг отвечал, что «качество можно определить, только пользуясь системой оценок того человека, который пользуется товаром, кто судит о качестве» [4]. В другом месте у Деминга находим определение качества, как «обеспечение постоянной предсказуемой степени однородности и надежности продукта, достигаемой с минимумом затрат и отвечающей требованиям рынка». Это означало отказ от задания однозначных количественных критериев и оценку качества совокупностью характеристик продукции или услуги, определяющих степень удовлетворенности потребителя.

К этому близка точка зрения Фейгенбаума, полагавшего, что «качество определяет потребитель, а не инженер, служба маркетинга или высшее руководство». Как и Деминг, Фейгенбаум рассматривает качество как понятие многомерное, но определяться оно должно как нечто целое, а оцениваться по критериям, устанавливаемым потребителями. Изменчивый характер ожиданий потребителей — как явных, так и скрытых, не имеющих четко сформулированных критериев — обусловливает и меняющийся характер качества продукции [22]. Ф. Кросби считает необходимым определить качество соответствие требованиям, если мы хотим управлять ими.

По Тагути, «качество — это потери, которые несет общество с того момента, как изделие отправлено потребителю». Такое определение выглядит парадоксальным, поскольку «качество» подразумевает «желательность», тогда как «потери» содержит идею «нежелательности». Суть высказывания Г. Тагути в том, что чем меньше потери при эксплуатации изделия, тем оно «желательнее». Примеры социальных потерь от изделия — невыполнение требований покупателя к удобству его использования, вредные побочные эффекты, вызываемые изделием, потери в процессе производства (сырье, энергия и труд, расходуемые на производство бесполезных изделий). Вопросы экологии играют все большую роль в оценке качества изделия. Наверняка более качественным признаем тот автомобиль, выхлопные газы которого наносят наименьший ущерб окружающей среде. А при выборе места для жилья мы все больше обращаем внимание на экологическое состояние в районе.

В ГОСТ 15467-79 «Управление качеством продукции. Основные понятия. Термины и определения» дана такая формулировка: «Качество продукции — совокупность свойств продукции, обусловливающих ее пригодность удовлетворять определенные потребности в соответствии с ее назначением».

Международный стандарт ИСО 8402 трактует качество, как «степень, с которой совокупность собственных характеристик выполняет потребности или ожидания, которые установлены, обычно предполагаются или являются обязательными». В ГОСТ Р ИСО 9000-2008 качество определяется как «степень совокупности присущих характеристик требованиям», «требование (requirement): Потребность или ожидание, которое установлено, обычно предполагается или является обязательным».

Очевидно, что «требования» со временем изменяются: что было качественным вчера, перестает быть таковым сегодня. Например, даже очень надежный черно-белый телевизор в наше время не может считаться качественным. Заметим, если изделие качественно, то оно должно быть надежно. Обратное утверждение несправедливо: изделие может быть надежным, но некачественным. Из вышесказанного можно сделать вывод: термин «качество» должен трактоваться в зависимости от наших целей и задач и с учетом нашего прошлого и настоящего опыта.

Резюмируя отметим, что необходимо увязывание трех факторов «качество — стоимость — время». Тито Конти — бывший председатель, а ныне — почетный член Европейской организации по качеству писал: «Понятие «качество» как таковое нейтрально и не имеет положительного или отрицательного смысла. Оно приобретает смысл в ассоциации с понятием «ценность». В этой связи «управление качеством» — это «деятельность, направленная на создание и предоставление ценности потребителю или всем заинтересованным сторонам» [5].

Качество — понятие настолько многогранное, что о возможности его количественной оценки ведется дискуссия. В заметке «Что такое качество?» М. Трайбус пишет, что качество как любовь. Никто не может сформулировать точное определение, что такое любовь, но когда она приходит, мы всегда знаем.

1.4. Показатели качества продукции и услуги

Известно следующее определение: показатель качества продукции — количественная характеристика одного или нескольких свойств продукции, входящих в ее качество, рассматриваемая применительно к определенным условиям ее создания и эксплуатации или потребления (ГОСТ 15467-79).

Распространенным способом выбора показателей качества производителем являлось составление карты технического уровня продукции в соответствии с ГОСТ 2.116-84 «Карта технического уровня и качества продукции». Существуют различные методы определения значений показателей качества: экспериментальный, расчетный, смешанный, органолептический, социологический, экспертный и др.

Показатели качества продукции подразделяются на единичные, комплексные, определяющие и интегральные. Единичные характеризуют одно из свойств продукции, комплексные — несколько свойств. Показатель, по которому принимается решение о ее качестве, называется определяющим. Часто за определяющий показатель качества технического объекта принимается его надежность. В общем случае его определяют экспертным методом: эксперты оценивают в баллах каждый показатель качества изделия, затем средние результаты оценки умножают на коэффициенты весомости и произведения суммируют.

Интегральный показатель качества продукции определяется как отношение суммарного полезного эффекта от применения изделия к суммарным затратам на его разработку, изготовление, транспортирование, хранение, эксплуатацию, обслуживание.

Каждый объект можно оценивать по многим показателям качества. Например, легковой автомобиль по среднему расходу бензина, надежности, максимально достигаемой скорости, весу и т. д. Определяющей является конкретная ситуация, для которой выбирается автомобиль. Участнику автопробега важна максимально достигаемая скорость, которая не очень важна для рядовой частной машины. Частника больше волнует расход бензина и надежность. Для машин различных служб государственного управления надежность важнее, чем для частника, а расход бензина — наоборот. В районах Крайнего Севера важна теплоизоляция салона, а в субтропиках — нет.

Распространена классификация на десять показателей качества продукции.

1. Показатели назначения характеризуют полезный эффект от использования продукции по назначению и определяют область ее применения.

2. Показатели надежности — безотказность, долговечность, сохраняемость и ремонтопригодность. В зависимости от особенностей продукции могут использоваться как все, так и часть из названных показателей.

3. Показатели технологичности характеризуют эффективность конструкторско-технологических решений. Высокими показателями технологичности достигаются массовость выпуска продукции, рациональное распределение затрат материалов, средств, трудовых ресурсов и времени при подготовке производства, изготовлении и эксплуатации продукции.

4. Показатели стандартизации и унификации — это насыщенность продукции стандартными, унифицированными и оригинальными составными частями. Чем меньше доля оригинальных элементов, тем выше эти показатели.

5. Показатели эргономичности характеризуются комплексом гигиенических, антропометрических, физиологических показателей человека, проявляющихся при пользовании изделием.

6. Показатели эстетичности характеризуют информационную выразительность, рациональность формы, целостность композиции, совершенство исполнения и стабильность товарного вида изделия.

7. Показатели транспортабельности показывают приспособленность продукции к транспортировке.

8. Показатели патентно-правовые характеризуют патентную чистоту продукции и являются существенным фактором при определении конкурентоспособности.

9. Показатели экологичности характеризуют уровень вредных воздействий на окружающую среду, которые возникают при эксплуатации продукции.

10. Показатели безопасности характеризуют безопасность покупателя и обслуживающего персонала при монтаже, обслуживании, ремонте, хранении, транспортировке, потреблении продукции.

1.5. Контроль, планирование и управление качеством

Основные направления в исследовании качества продукции и услуг на различных этапах их жизненного цикла: контроль, планирование и управление. Каждое направление имеет свои особенности и представляет собой подсистему системы качества.

Система качества — совокупность организационной структуры, методик, процессов и ресурсов, необходимых для осуществления общего руководства качеством.

Стандарт ГОСТ Р ИСО 9000-2001 определяет менеджмент качества как «скоординированную деятельность по руководству и управлению организацией применительно к качеству», которое обычно включает разработку политики и целей в области качества, планирование, управление, обеспечение и улучшение качества.

В редакции ГОСТ Р ИСО 9000-2015 дается развернутая трактовка Системы менеджмента качества: «Система менеджмента качества включает действия, с помощью которых организация устанавливает свои цели и определяет процессы и ресурсы, требуемые для достижения желаемых результатов. Система менеджмента качества управляет взаимодействующими процессами и ресурсами, требуемыми для обеспечения ценности и реализации результатов для соответствующих заинтересованных сторон. Система менеджмента качества позволяет высшему руководству оптимизировать использование ресурсов, учитывая долгосрочные и краткосрочные последствия их решений. Система менеджмента качества предоставляет средства управления для идентификации действий в отношении преднамеренных или непреднамеренных последствий в представлении продукции и услуг».

Контроль качества — процедура оценивания соответствия путем наблюдения и суждений, сопровождаемых соответствующими измерениями, испытаниями или калибровкой.

В стандарте ИСО 9000 в версиях с 2000 г. появились термины «верификация» (англ. verification — проверка, подтверждение, засвидетельствование) и «валидация» (англ. validation — утверждение, придание законной силы), которые в редакции 2008 г. трактуются следующим образом.

«Верификация — подтверждение посредством представления объективных свидетельств того, что установленные требования были выполнены» (п. 3.8.4). «Верификация должна осуществляться,.. чтобы удостовериться, что выходные данные проектирования и разработки соответствуют входным требованиям» (п. 7.3.5 ГОСТ Р ИСО 9001-2008).

«Валидация — подтверждение посредством представления объективных свидетельств того, что требования, предназначенные для конкретного использования или применения, выполнены» (п. 3.8.5). «Валидация проекта и разработки должна осуществляться… чтобы удостовериться, что полученная в результате продукция соответствует требованиям к установленному или предполагаемому использованию, если оно известно» (п. 7.3.6 ГОСТ Р ИСО 9001-2008).

Верификация и валидация являются частями плана контроля качества. Оба термина относятся к процессу проверки соответствия: верификация — внутренней проверки, а валидация — внешней, она более ориентирована на рыночные отношения. Верификация является инструментом валидации, ее частью [22]. Можно сказать, что верификацию продукции осуществляет производитель, а валидацию — потребитель.

Планирование качества — часть менеджмента качества, направленная на установление целей в области качества и определяющая необходимые операционные процессы жизненного цикла продукции и соответствующие ресурсы для достижения целей в области качества.

Объектом управления качеством служит процесс создания продукции, в ходе которого под воздействием субъектов управления формируется ее качество.

Объектом менеджмента качества (общего руководства качеством) служит не только процесс создания продукции, но и вся остальная деятельность предприятия в области качества.

Субъектами управления качеством выступают руководители всех уровней управления, субъектом менеджмента качества служит высшее руководство предприятия, осуществляющее общее руководство качеством.

Система управления качеством продукции — комплекс постоянно действующих организационных, технических, экономических и социальных мероприятий, методов и средств, направленных на установление, обеспечение и поддержание необходимого уровня качества продукции, соответствующего высшему качеству, при ее разработке, производстве, хранении, транспортировке, эксплуатации или потреблении.

Управление качеством подразумевает методы и виды деятельности оперативного характера, включающие контроль и планирование. Основное назначение управления качеством — выявлять отклонения от установленных требований, принимать решения по дальнейшему использованию продукции, имеющей отклонения, не допускать появления повторных отклонений или дефектов за счет своевременной разработки корректирующих мер. Управление качеством включает как управление процессом, так и на устранение причин неудовлетворительного функционирования на всех этапах петли качества для достижения экономической эффективности.

Петля качества (или спираль качества) — концептуальная модель взаимозависимых видов деятельности, влияющих на качество на различных стадиях — от определения потребностей до оценки их удовлетворения.

Всеобщее руководство качеством (total quality management) — подход к руководство организацией, нацеленный на качество, основанный на участии всех ее членов и направленный на достижение долгосрочного успеха путем удовлетворения требований потребителя и выгоды для членов организации и общества.

Процесс — способ действий на любой конкретной стадии производства продукции или при обслуживании.

Вопросы для самопроверки

Объясните разницу трактовок понятий «менеджмент» и «управление» применительно к качеству.

Как трактовали «качество» Шухарт, Деминг, Фейгенбаум, Тагути.

Определите единичный, комплексный, интегральный и определяющий показатели качества.

Дайте определение контроля качества, планирования качества и управления качеством.

«Валидация» и «верификация»: общее и различие.

Дайте определение петли качества и системы качества.

Показатели качества продукции и услуги.

2. Семь инструментов контроля качества

2.1. Контрольный листок

2.2. Диаграмма Парето

2.3. Схема Исикавы

2.4. Гистограмма

2.5. Диаграмма рассеяния

2.6. Стратификация (расслаивание)

2.7. Контрольная карта

В декабре 1967 г. на Седьмом симпозиуме по управлению качеством были названы следующие особенности японской системы управления качеством:

1. Управление качеством на уровне фирмы — участие всех звеньев в управлении качеством.

2. Подготовка кадров и обучение методам управления качеством.

3. Деятельность кружков качества.

4. Инспектирование деятельности по управлению качеством.

5. Использование статистических методов.

6. Общенациональная программа по контролю качества.

Следование этим принципам привело в Японии к массовому движению за качество продукции, к 1979 г. Союз японских ученых и инженеров (JUSE — Union of Japanese Scientists and Engineers) собрал воедино семь достаточно простых методов контроля качества (инструментов качества). По мнению Исикавы «Основываясь на опыте своей деятельности, могу сказать, что 95% всех проблем фирмы могут быть решены с помощью этих семи принципов. Они просты, однако без них невозможно овладеть более трудными методами» [6, 7]. При всей своей простоте они сохраняют связь со статистикой и дают профессионалам возможность пользоваться ими, а при необходимости — совершенствовать.

Главная цель этих инструментов — это выявление проблемы, подлежащей первоочередному решению. Применение любого из методов доступно любому сотруднику и не требует специальных знаний. В число семи простых методов входят: контрольный листок, диаграмма Парето, схема Исикавы, гистограмма, график рассеяния (диаграмма разброса), стратификация (расслаивание) и, наконец, контрольная карта Шухарта. Семь методов образуют единство, но считается, что их можно применять в произвольном порядке.

2.1. Контрольный листок

Контрольный листок (Checksheat) — инструмент для сбора данных и их автоматического упорядочения для облегчения дальнейшего использования собранной информации.

Применение любого статистического метода начинается со сбора данных и их упорядочения. Хотя контрольный листок и относится к «семи инструментам контроля качества», он играет среди них вспомогательную роль. Контрольный листок не надо путать с «Контрольным списком» (checklist) — средством, помогающим удостовериться в том, что все необходимые действия в ходе операции были выполнены.

Контрольный листок — это бланк, на котором заранее нанесены названия и диапазоны контролируемых показателей. Форма контрольного листка разрабатывается в соответствии с конкретной производственной ситуацией. Чаще всего применяются следующие виды контрольных листков:

контрольный листок для регистрации измеряемого параметра в ходе производственного процесса (фиксируется частота различных отклонений от номинала);

контрольный листок для регистрации видов несоответствий (подсчитывается количество несоответствий);

контрольный листок для оценки работоспособности технологического процесса (через определенные промежутки времени рассчитывается характеристика технологического процесса).

При разработке формы контрольного листка рекомендуется привлекать непосредственных исполнителей, а при их подготовке следить за тем, чтобы использовались наиболее простые способы их заполнения. В современных условиях, когда для контроля и управления производственными процессами используются компьютеры, контрольные листки предпочтительно заполнять непосредственно в памяти ЭВМ, отказавшись от использования бумажных бланков. Достоинства электронной формы контрольного листка: удобство обработки и анализа данных, высокая скорость получения необходимой информации, возможность одновременного доступа к информации многих людей. Полезно перед началом работы приобрести программное обеспечение, в котором удобно хранить данные.

Самое главное, чтобы все данные честно фиксировались и информация, собранная в контрольном листке, использовалась для анализа процесса. Необходимо как можно быстрее анализировать собранные данные для понимания и улучшения процесса. Сбор данных — не самоцель, а средство выявления фактов, которые стоят за ними. При статистической обработке результатов хорошо помнить афоризм Томаса Гексли: «Математика есть только жернов, и, засыпав плохое зерно, мы не можем получить хорошей муки».

2.2. Диаграмма Парето

В 1897 г. итальянский социолог и экономист Вильфредо Парето (1848–1923) установил, что материальные блага распределены неравномерно и вывел зависимость между величиной дохода и количеством получающих его лиц. В общем виде эта зависимость выражается формулой

N = A ∙ X–s,

где N – число людей с доходам, не меньшим Х; А>0 и s>0 — параметры распределения (s называется постоянной Парето или параметром формы).

После изучения достаточно обширного статистического материала Парето пришел к выводу, что параметры этого распределения примерно одинаковы в разных странах и в разное время. «Кривая распределения доходов отличается замечательной устойчивостью, она меняется незначительно, хотя сильно преображаются обстоятельства времени и места, при которых ее наблюдают», — писал он в книге «Социалистические системы» (1901).

Оказалось, что существует неизменное математическое соотношение между численностью группы людей (в процентах от общей численности рассматриваемого населения) и долей богатства или дохода, контролируемой этой группой: 20% населения владеют 80% материальных ценностей. Причем такой дисбаланс остается неизменным при обработке статистических данных, относящихся к различным периодам времени и разным странам. Распределение Парето получило распространение в задачах экономической статистики, поскольку оно хорошо описывает распределение доходов, превышающих некоторый уровень.

Десятилетия значение принципа 80/20 оставалось недооцененным и лишь после Второй мировой войны удалось продемонстрировать его возможности. Филолог из Гарварда Джордж К. Зипф (1902–1950) открыл принцип наименьшего усилия, который гласил, что ресурсы (люди, товары, время, знания и т. п.) самоорганизуются так, чтобы свести к минимуму затраченную работу, и, таким образом, приблизительно 20% любого ресурса производят 80% деятельности.

Принцип Парето получил название «Закон 80/20» (80% следствий вызывается 20% возможных причин), распространяющийся на разные сферы человеческой деятельности, например, 20% усилий дают 80% результата, а остальные 80% усилий — лишь 20% результата. Соотношение Парето привело к открытию частных проявлений «Закона 80/20»: 80% всего объема работы выполняют 20% сотрудников (закон Лотки), 80% профильной информации сосредоточено в 20% научных журналов (закон Бредфорда). Преподаватель экономики управления и стратегии бизнеса Школы бизнеса при Бирмингемском университете Р. Кох собрал коллекцию проявлений принципа 80/20. В монографии под названием «Принцип 80/20» он называет закон Парето «величайшей тайной нашего времени» [8].

Джурану пришла идея использовать Принцип 80/20 для того чтобы искоренить выпуск бракованной продукции, повысить ее надежность. В 1975 г. он применил его, предложив назвать «принципом Парето» для контроля качества.

Диаграмма Парето — инструмент, позволяющий выявить основные причины проблемы, требующей решения.

Метод сводится к построению столбиковой диаграммы (греч. Diagramma — рисунок, чертеж), в которой каждый столбик отражает относительный вклад в проблему отдельного фактора, причем они расположены в убывающем порядке.

Целесообразно пользоваться разными классификациями и составить несколько диаграмм Парето, наблюдая явление с разных точек зрения (например, доля отказов, экономические потери, время простоя, вызванное отказами и т. д.). Диаграмма Парето может использоваться и в противоположном случае: если положительный опыт отдельных подразделений хотят внедрить на фирме, с помощью диаграммы Парето выявляют основные причины успехов.

Различают диаграммы Парето по результатам деятельности и по причинам. В первом случае выявляют главную проблему, во втором — ее основные причины. Например, если речь идет о качестве, то возникают следующие типичные проблемы: несоответствия, ошибки, рекламации, ремонт, возвраты продукции. Построение диаграммы Парето проводится в следующей последовательности.

1. Определяются показатели, по которым предполагается собирать статистическую информацию, например виды отказов.

2. Определяются показатели, характеристики которых будут измеряться (обычно это число событий, имевших место в связи с данным показателем). Разрабатывается форма для регистрации данных.

3. Собираются данные и распределяются по соответствующим показателям.

4. Составляется таблица, в первой графе которой указывают анализируемые факторы, во второй — абсолютные данные, характеризующие число случаев их обнаружения в рассматриваемый период, в третьей — суммарное число факторов по видам, в четвертой — их процентное соотношение и в пятой — кумулятивный (накопленный) процент случаев обнаружения факторов.

Перед заполнением таблицы данные располагают в порядке убывания. В табл. 1 приведен пример обработки исходных данных для построения диаграммы Парето в случае анализа качества изготовления литых деталей.

Таблица 1

Исходные данные для построения диаграммы Парето

Виды дефектов деталей | Количество дефектов | Суммарное количество дефектов | Процентное соотношение дефектов по видам | Кумулятивный процент дефектов
Усадочные раковины | 48 | 48 | 41,7 | 41,7
Пористость | 32 | 80 | 27,8 | 69,5
Трещины | 23 | 103 | 20,0 | 89,5
Неметаллические включения | 4 | 107 | 3,5 | 93,0
Прочие дефекты | 8 | 115 | 7,0 | 100,0
Итого | 115 | – | 100,0 |

Отдельные редко встречающиеся виды отказов целесообразно объединить под общим заголовком «Прочие». Группу «Прочие» надо поместить в последнюю строку вне зависимости от того, насколько большим получилось число.

5. Построение диаграммы. При этом по оси абсцисс откладывают данные графы 1, а по оси ординат — данные графы 2, располагая их в порядке убывания частоты встречаемости. «Прочие факторы» (дефекты) всегда располагают на оси ординат последними. По этим исходным данным строят столбиковую диаграмму (рис. 1), а затем, используя данные графы 5 и дополнительную ординату, обозначающую кумулятивный процент, наносят кривую Лоренца, названную в честь американского экономиста, который в 1907 г. графически проиллюстрировал «принцип 80/20».

Рис. 1. Диаграмма Парето по видам дефектов литых деталей: 1 — усадочные раковины; 2 — пористость; 3 — трещины; 4 — неметаллические включения; 5 — прочие дефекты

6. Интерпретация диаграммы и определение мер по устранению причин наиболее значимых показателей. Анализ диаграммы, построенной по данным табл. 1, показывает, что усадочные раковины и пористость в литых деталях составляет 80% всех обнаруженных дефектов. Следовательно, с устранения именно этих дефектов следует начинать работу по улучшению качества деталей.

Метод Парето применяется и в других отраслях науки, например, в логистике он называется «А, В, С – анализ» — определение трех групп, имеющих три уровня важности для управления качеством:

группа A – наиболее важные, существенные проблемы. Относительный процент значимости группы A в общем количестве дефектов составляет от 60 до 80%;

группа B – причины, которые в сумме имеют не более 20%;

группа C – самая многочисленная группа, но при этом включает в себя наименее значимые причины и проблемы.

После проведения корректирующих мероприятий можно построить диаграмму Парето для проверки эффективности проведенных мероприятий. Представляет интерес 3D-диаграмма Парето, в которой добавлена временная шкала, позволяющая наблюдать изменение показателей за определенный период. Такая диаграмма показывает эффект от корректирующих действий по их предотвращению [Levinson W. A. The 3-D Pareto Chart. A better graph to improve visualization and error response // Quality Progress. — 2016. — May].

Рис. 2. 3D-диаграмма Парето

На рис. 2 показан пример такой диаграммы, иллюстрирующей динамику влияния шести причин несоответствий за четыре месяца. Предложенный инструмент оказывает помощь в выполнении требований п. 7.3 стандарта ISO 9001:2015, в соответствии с которым «лица, выполняющие работу под управлением организации, должны быть осведомлены... о своем вкладе в результативность системы менеджмента качества, включая пользу от улучшений результатов деятельности». Благодаря трендовой диаграмме работники сразу видят результат от проведения корректирующих действий, в которых они приняли участие.

2.3. Схема Исикавы

Схема Исикавы — инструмент, позволяющий выявить отношение между показателями качества и воздействующими на него факторами. Можно сказать и так: инструмент, обеспечивающий системный подход к определению фактических причин возникновения проблемы.

В 1953 г. профессор Токийского университета Каору Исикава (1915–1989), обсуждая проблему качества на одном из заводов, суммировал мнение инженеров в форме причинно-следственной диаграммы (cause and effect diagram), позднее названной его именем. Схема Исикавы (из-за формы ее часто называют «рыбьей костью» или «рыбьим скелетом») дает наглядное представление не только о совокупности тех факторов, которые влияют на изучаемый объект, но и о причинно-следственных связях

При построении схемы Исикавы к центральной стрелке, отображающей суть проблемы, подводят первичные стрелки — главные факторы, влияющие на объект, затем к каждой из них стрелки, изображающие вторичные факторы и т. д. до тех пор, пока не будут упомянуты все факторы, оказывающие влияние на объект анализа. Каждая из стрелок, нанесенных на схему, представляет собой, в зависимости от ее положения, либо причину, либо следствие.

Можно предложить следующую последовательность построения схемы Исикавы.

1. Определить показатель качества — тот результат, которого хотели бы достичь.

2. Провести прямую («хребет»), определить главные причины, которые влияют на показатель качества, соединяя их с «хребтом» стрелками в виде «больших костей хребта» (главных причин).

3. Определить вторичные причины, влияющие на главные причины и расположить их в виде «средних костей», примыкающих к «большим». Определить причины третичного порядка, которые влияют на вторичные причины, и расположите их в виде «мелких костей», примыкающих к «средним».

4. Расположить причины (факторы) по их значимости, используя для этого диаграмму Парето, и выделить наиболее важные, которые предположительно оказывают наибольшее влияние на показатель качества.

5. Нанести на диаграмму всю необходимую информацию: ее название; наименование изделия, процесса или группы процессов; имена участников процесса; дату и т. д.

Трудность применения схемы Исикавы в том, что информация для ее построения собирается из различных источников, в результате часто получается сложная диаграмма, которая не всегда четко структурирована, а потому не позволяет делать правильные выводы. Поэтому рекомендуется при определении первичных факторов использовать мнемонический прием (от греч. mnemonikon — искусство запоминания) 5m (иногда 4m и 6m), определяя процесс формирования качества как взаимодействие 5m: material (материал), machine (оборудование), man (исполнитель), method (метод), measuring (измерения). На рис. 3 приведена схема Исикавы, построенная на основе использования мнемонического приема.

Рис. 3. Пример сочетания схемы Исикавы и мнемонического приема 5m

Схема Исикавы позволяет стимулировать творческое мышление, представить взаимосвязь между причинами и сопоставить их относительную важность. Она обладает рядом достоинств:

позволяет графически отобразить взаимосвязь исследуемой проблемы и причин, влияющих на эту проблему;

дает возможность провести содержательный анализ цепочки взаимосвязанных причин, воздействующих на проблему;

удобна для применения и понимания персоналом. Для работы со схемой Исикавы не требуется высокая квалификация сотрудников, и нет необходимости проводить длительное обучение.

В то же время при построении диаграммы не рассматривается логическая проверка цепочки причин, ведущих к первопричинам, т. е. отсутствуют правила проверки в обратном направлении от первопричины к результатам. Кроме того, используя этот инструмент, сложно определить взаимосвязи исследуемой проблемы и причин, если проблема комплексная, т. е. является составной частью более сложной проблемы.

2.4. Гистограмма

Гистограмма — инструмент представления данных, сгруппированных по частоте попадания в определенный (заранее заданный) интервал. Последние являются основаниями столбиков одинаковой ширины, на которые разбивается ряд измерений, высота столбиков пропорциональна числу наблюдений, попавших в данный интервал.

Гистограмма (от греч. Histos — ткань, в данном случае — столб) — это графическое обобщение вариаций в наборе данных, которое позволяет увидеть закономерности, трудно различимые в таблице с набором цифр. Иногда гистограмму называют частотным распределением, так как она показывает частоту появления измеренных значений параметров объекта.

Разработка метода гистограмм приписывается французскому статистику А. М. Гэри, который в 1833 г. ввел новый тип столбикового графика для анализа данных о преступности. Он расположил столбики так, чтобы показать число преступлений, совершаемых лицами разного возраста. Так как Гэри представил данные в виде картинки, а не в форме колонок с цифрами, было легче сделать выводы относительно преступности во Франции.

Гистограмма позволяет зрительно оценить закон распределения величины разброса данных и принять решение о том, на чем следует сфокусировать внимание с целью улучшения процесса. Если диаграмма Парето применяется для анализа качественных данных, то гистограмма помогают понять вариабельность количественных данных. С помощью гистограммы сравнивают показатели качества с требованиями нормативно-технической документации, состояние технологического процесса до и после соответствующих усовершенствований или принятия мер, устраняющих неполадки.

Построение гистограммы ведется в следующей последовательности. Пусть мы имеем ряд наблюдений: x1, x2, ..., xn. Оценивается размах анализируемого параметра

R = xmax – xmin

Определяется количество интервалов (число столбиков гистограммы). Правильный выбор числа интервалов очень важен, поскольку если оно слишком мало или, напротив, излишне велико, то гистограмма не даст требуемого представления о реальной форме распределения собранных данных. Существуют различные способы для определения количества интервалов. Чаще всего используется эмпирическая формула Старджесса

k = 1 + 3,3 lg n,

где k – количество интервалов; n — объем выборки, т. е. количество исходных данных (рекомендуется k принимать в пределах 6–10 при n = 100–150 и k = 10–20 при n >150.

Брукс и Каррузер рекомендуют определять количество интервалов k при заданном объеме n измерений из соотношения k = 5 lg n. Строго говоря, по последней формуле число интервалов не должно превышать величины 5 lg n. Есть и простое эмпирическое правило: число интервалов равно квадратному корню из числа имеющихся данных. На практике можно рекомендовать следующее: исходя из имеющихся измерений подсчитать число интервалов по формулам Старджесса, Брукса и Каррузера и по эмпирическому правилу, а затем выбрать любое приемлемое значение.

Устанавливают точку отсчета первого интервала (например, в точке xmin). Определяется ширина интервала d = R/k.

Вид гистограммы зависит от объема выборки и количества интервалов: чем больше объем выборки и меньше ширина интервала, тем ближе гистограмма к непрерывной кривой. Достоинства гистограммы, как инструмента контроля качества в ее наглядности и простоте построения.

Полезную информацию о характере распределения случайной величины можно получить, определив форму гистограммы. Наиболее часто встречающиеся на практике типы гистограмм приведены на серии рис. 4 и могут быть использованы в качестве образцов при анализе процессов.

Обычная форма (симметричная, или колоколообразная). Среднее значение гистограммы приходится на середину размаха данных. Наивысшая частота оказывается в середине и постепенно снижается к обоим концам. Она указывает на стабильность процесса.

Гребенка (мультимодальная форма). Интервалы через один имеют более низкие (высокие) частоты. Такая форма встречается, когда число единичных наблюдений, попадающих в интервал, колеблется от интервала к интервалу или когда действует определенное правило округления данных.

Положительно скошенное распределение (отрицательно скошенное распределение). Среднее значение гистограммы локализуется слева (справа) от центра размаха. Частоты довольно резко спадают при движении влево (вправо) и, наоборот, медленно — при движении в обратном направлении. Форма асимметрична. Такая форма встречается, когда левое (правое) значение поля допуска недостижимо.

Рис. 4а. Симметричная (колоколообразная) форма гистограммы

Рис. 4б. Мультимодальная форма гистограммы

Рис. 4в. Положительно скошенное распределение

Рис. 4г. Распределение с обрывом справа

Рис. 4д. Равномерное распределение

Рис. 4е. Двухпиковая (бимодальная) форма

Распределение с обрывом справа (распределение с обрывом слева). Среднее значение гистограммы локализуется далеко слева (справа) от центра размаха. Частоты круто спадают при движении влево (вправо) и, наоборот, медленно в обратном направлении. Форма асимметрична. Это одна из тех форм, которые часто встречаются при 100%-ном контроле изделий из-за плохой воспроизводимости процесса, а также когда проявляется резко выраженная положительная (отрицательная) асимметрия.

Равномерное или прямоугольное распределение (плато). Частоты в разных интервалах образуют плато, поскольку все интервалы имеют более или менее одинаковые ожидаемые частоты. Такая форма получается в случае смесей нескольких распределений, в которых средние значения близки. Анализ такой гистограммы целесообразно проводить, используя метод расслоения.

Двухпиковая (бимодальная) форма. В окрестностях центра диапазона данных частота низкая, т. е. по пику с каждой стороны. Такая форма встречается, когда смешиваются два распределения с далеко отстоящими средними значениями.

При интерпретации гистограмм необходимо помнить о следующем:

прежде чем провозгласить свои заключения по результатам анализа гистограмм, убедитесь, что данные не устарели, а представительны для типичных и текущих условий процесса; обычно запаздывающие показатели измеряются надежно и интерпретируются легко. Только интересны они, главным образом, с исторической точки зрения. Один из наиболее известных учеников Деминга Майрон Трайбус сравнил использование старых показателей с управлением автомобилем через зеркало заднего вида;

не делать выводов, основанных на малых выборках (на основании эмпирического правила для построения гистограммы должно быть не менее 40 наблюдений);

помнить, что присутствует некоторая субъективность в представлении формы гистограммы и интерпретации ее — это лишь теория, которая должна быть подтверждена дополнительным анализом и наблюдениями за процессом.

Всегда хорошо помнить мудрые слова Эдварда Деминга, сказанные по другому поводу: «Любая методика может быть полезна, если поняты и соблюдаются ее ограничения» [22].

2.5. Диаграмма рассеяния

Диаграмма рассеяния — инструмент, позволяющий определить вид и тесноту связи между параметрами соответствующих переменных.

Применяется диаграмма рассеяния, когда необходимо выяснить, что происходит с одной переменной при изменении другой, для подтверждения взаимосвязи, выявленной в результате применения причинно-следственной диаграммы (схемы Исикавы). Обычно определяется связь между двумя переменными, которые могут относиться к характеристике качества и влияющему на нее фактору, двум различным характеристикам качества, двум факторам, влияющим на одну характеристику качества.

Между различными явлениями в природе и характеризующими их величинами существует множество взаимосвязей, отражающих их взаимное влияние. Оно может быть сильным и однозначным, когда каждому значению одной величины при заданных условиях соответствует какое-то значение другой. Такая связь называется функциональной. Например, величина электрического тока находится в функциональной зависимости от приложенного к проводнику напряжения. Однако имеется много факторов, которые также оказывают влияние на величину электрического тока, хотя и в меньшей мере. В некоторых случаях именно они влияют на качество продукции.

При технологической подготовке производства обычно не удается на основании теоретических знаний предусмотреть все особенности процесса, учесть влияние всех факторов. Его приходится выявлять в процессе установившегося производства на основе наблюдений. При этом часто возникает вопрос, оказывает ли данный фактор влияние на интересующую нас величину.

Диаграмма рассеяния дает возможность, например, выяснить, как технологический фактор X какого-то процесса влияет на выходной параметр Y изделия, изготавливаемого в этом процессе. Пары данных и составляют диаграмму рассеяния, которое называют также полем корреляции.

Построение диаграммы выполняется в следующей последовательности:

1. Собираются парные данные (х, у), между которыми мы хотим исследовать зависимость, и заполняется таблица.

2. Определяются максимальные и минимальные значения для х и y. На графике каждая ось используется для одного из двух наборов сравниваемых данных. Ось y обычно резервируют для той характеристики, которую хотели бы предсказать, а x — для той переменной, которую используют для предсказания. Пары данных и составляют диаграмму рассеяния.

3. Строится график, на который наносятся данные.

4. На график наносятся необходимые обозначения.

Для оценки тесноты связи используют термин «корреляция», что означает «связь». Для оценки степени корреляционной зависимости обычно вычисляют коэффициент корреляции по формуле

где xi , yi — значения параметров x и y для i-го измерения; , y – средние арифметические значения величин x и y, n – число измерений в выборке (объем выборки).

Случайные величины (X, Y) называются некоррелированными, если их коэффициент корреляции равен нулю. Из независимости случайных величин следует их некоррелированность; напротив, некоррелированность не означает независимости. Существует многообразие нелинейных связей между признаками, которые не коррелированы. Рекомендуемое значение для выполнения корреляционного анализа n больше 30.

Использование коэффициента корреляции дает содержательные результаты, если мы имеем дело с нормально распределенными выборками. Если нормальность не просматривается, полезно одновременно использовать обычный rN и ранговый коэффициент корреляции rN(s), который называют коэффициентом корреляции Спирмена (1904 г.). Его можно вычислять по вышеприведенной формуле для коэффициента корреляции, используя ранги членов вариационного ряда (r₍₁₎ есть ранг R₁ первого члена выборки x₁). Ранговый коэффициент корреляции Спирмена не меняется при любых монотонных преобразованиях шкал и устойчив к возможным сбоям в данных и почти не зависит от закона распределения исследуемых признаков.

Тем, кто желает глубже изучить особенности корреляционного анализа, рекомендуем книгу [9]. Важно помнить, что если две переменные кажутся связанными, это еще не означает, что они таковыми являются. Термин «ложные» корреляции устоялся в русскоязычной литературе по статистике, но является неточным переводом с английского слова spurious, означающего «фальшивый». Этот термин используется, когда расчетное значение коэффициента корреляции высокое, но его нельзя интерпретировать как зависимость одного признака от другого. Причины ложных корреляций могут быть разные, но в основном они вызываются двумя: латентными (скрытыми от наблюдателя) признаками, которые определяют значения обоих изучаемых признаков, или наличием двух или более кластеров (групп), внутри которых корреляция между признаками отсутствует, но сами кластеры группируются в пространстве около точек, лежащих на прямой линии.

Например, высокий коэффициент корреляции получается при установлении «связи» между числом студентов в регионе и количеством экономических преступлений, между числом травм в городах России и числом учителей средних школ, поскольку в этих случаях оба признака прямо пропорциональны числу жителей в регионе. Установлено, что цена продуктов питания и стоимость жилья связаны друг с другом, но на деле обе эти величины связаны с инфляцией или с ростом стоимости производства. Кажущаяся связь представляет собой ловушку для исследователей. Рассказывают историю об одном государственном деятеле, который обнаружил, что в его государстве имеется весьма сильная корреляция между ростом продажи пива и увеличением доходов школьных учителей. Отсюда он сделал вывод, что не следует повышать учителям зарплату, так как они начнут потреблять