1.1. Проблемы и технологии построения интегрированных информационных систем контроля качества
Для всех процессов возникает необходимость установить пределы характеристик изделия, в рамках которых произведенная продукция удовлетворяет своему предназначению. Вообще говоря, существует два "врага" качества продукции: 1) уклонения от плановых спецификаций и 2) слишком высокая изменчивость реальных характеристик изделий (относительно плановых спецификаций).
На ранних стадиях отладки производственного процесса для оптимизации этих двух показателей качества часто используются методы планирования эксперимента.Изменчивость или вариабельность - причина дефектов. Что будет, если изготавливать изделия из материалов одинакового качества на одинаковых станках, с помощью одних и тех же методов и проверять эти изделия совершенно одинаковым образом? Вне зависимости от того, сколько изделий будет изготовлено, все они должны быть идентичными, пока идентичны упомянутые условия, т.е. либо все изделия будут соответствовать требованиям, либо не будут им соответствовать. Все изделия окажутся дефектными, если материалы, станки, методы изготовления или контроля будут ненадлежащими. В этом случае неизбежно появление одинаковых
10 дефектных изделий. Если же никаких отклонений в перечисленных
четырех условиях производства не будет, то все изделия должны быть
"идентичными" - бездефектными.
Почему же наряду с бездефектными изделиями изготавливаются дефектные? Причины этого заключаются в изменениях материалов, наладки станков, приемов работы и методов проверки. Если бы не было перечисленных изменений, все изделия были бы идентичными, а их качество оставалось бы неизменным.
Изменчивость - причина выпуска дефектных изделий. Если попытаться ее уменьшить, их число, несомненно, сократиться. Это - простой и здравый принцип, одинаково правильный вне зависимости от видов изделий или типов технологических процессов.
Диагноз процессов.
Причины изменений качества бесчисленны и их воздействие различно. Некоторые из них сильно влияют на изменение качества, в то время как другие, теоретически считающиеся важными, на самом деле не оказывают существенного воздействия, если должным образом контролируются.Все бесчисленные возможные причины делятся на две группы. К первой относится небольшое число причин, которые оказывают существенное воздействие (их именуют "немногочисленные существенно важные"). Вторую группу составляет большое число причин, оказывающих тем не менее незначительное воздействие (их называют "многочисленные несущественные"). Обычно факторов, вызывающих дефекты не так уж много. Этот принцип, именуемый принципом Парето, применим во многих случаях.
Как же поставить правильный диагноз? Существует много методов. Некоторые полагаются на интуицию, другие опираются на прошлый опыт, третьи прибегают к статистическому анализу данных. Однако для устранения дефектных изделий важен не столько годами накопленный опыт,
11
сколько сильная воля к их снижению и желание объективно анализировать реальную ситуацию. Взгляд на вещи сквозь призму статистики и статистические методы - наиболее эффективные средства объективного наблюдения.
Применение статистических методов - весьма действенный путь разработки новой технологии и контроля качества производственных процессов. Многие ведущие фирмы стремятся к их активному использованию, и. некоторые из них тратят более ста часов ежегодно на обучение этим методам, осуществляемое в рамках самой фирмы. Хотя знание статистических методов - часть нормы образования инженера, само знание еще не означает умения применить его.- Способность рассматривать события с точки зрения статистики, важнее, чем знание самих методов. Кроме того, надо уметь честно признавать недостатки и возникшие изменения и собирать соответствующую информацию. Важно не столько знание самих статистических методов, сколько сознательное желание использовать их.
Нет смысла изучать пригодность производственного процесса, если он не управляем.
Иными словами, если средние значения последовательных выборок сильно флуктуируют или явно находятся вне заданного допуска, то вначале нужно решить проблемы качества. Следовательно, первый шаг к организации высококачественного процесса производства состоит в том, чтобы сделать процесс управляемым с помощью методов, основанных на картах контроля качества. Если процесс управляем, то можно ставить вопрос о его пригодности. Ответ на этот вопрос основывается на "статистических" рассуждениях и близок обсуждавшейся ранее проблеме выборочного контроля.Когда при стандартных вычислениях пригодности используется общая изменчивость процесса, полученные показатели обычно называют показателями качества процесса (process performance) (поскольку они
12 описывают фактическое поведение процесса), тогда как показатели,
вычисленные исходя из собственного разброса (сигма выборки), называются
показателями пригодности (поскольку они описывают собственную
пригодность процесса).