Сущность сертификации. Глава 7 Сущность и содержание сертификации. Подтверждение соответствия. Сертификация Глава 7 Сущность и содержание сертификации

• Название: Подтверждение соответствия. Сертификация Глава 7 Сущность и содержание сертификации
• Анкор: Сущность сертификации
• Дата: 26.04.2023
• Размер: 1.48 Mb.
• Имя файла: Глава 7 Сущность и содержание сертификации.doc
• Тип: Регламент; #1091094
• страница: 5 из 5

Диаграмма Парето

Диаграмма Парето представляет собой столбиковую диаграмму, в которой каждый столбик отражает относительный вклад в проблему отдельного фактора, причем все они расположены в убывающем порядке слева направо.

При построении диаграммы Парето целесообразно воспользоваться разными способами классификации и составлять различные диаграммы Парето.

Одним из способов классификации данных может служить классификация числа несоответствий по их типам. Например, общее число всех несоответствий или нарушений технологии электролиза можно классифицировать на следующие типы или виды:

- отклонения по уровню электролита;

- отклонения по температуре электролита;

- отклонения по составу электролита;

- отклонения по уровню металла;

- отклонения по частоте анодных эффектов.

Другим способом классификации проблем может служить их классификация по источникам их возникновения. Например, общее число отклонений или нарушений требований технологической документации классифицируется по различным корпусам электролиза.

Различают два вида диаграмм Парето:

- Диаграммы по результатам деятельности;

- Диаграммы по причинам.

Рисунок 40 - Пример диаграммы Парето

Диаграмма причин и результатов

Диаграмма, которая показывает отношение между показателем качества и воздействующими на него факторами.

Диаграмма причин и результатов имеет несколько названий, что связано с ее внешним видом. Ее называют диаграммой «рыбий скелет», или диаграммой «деревом», или диаграммой «речных притоков» или диаграммой Исикавы по имени профессора токийского университета, являющегося ее разработчиком. Диаграмма причин и результатов позволяет в графической форме изобразить потенциальные причины только одной проблемы.

Причинно-следственная диаграмма применяется, как правило, при анализе дефектов, приводящих к наибольшим потерям.

Она позволяет выявить причины таких дефектов и сосредоточиться на устранении этих причин. При этом анализируются четыре основных причинных фактора: человек, машина (оборудование), материал и метод работ.

Причинно-следственная диаграмма позволяет начать работу со следствия – проблемы и создать структурированный список возможных причин.

Существует два подхода к построению диаграммы «рыбий скелет», использующие следующие методы генерации причин:

- Метод пять «Почему?». При этом подходе анализируемая проблема изображается справа, у острия большой стрелки. Категории возможных причин представляются в виде больших костей рыбьего скелета. Далее используется методология «пять «Почему?»» и анализируется каждая большая косточка друг за другом. Вопрос «почему?» задается последовательно от большой косточки до самой мелкой до тех пор, пока не будут выяснены коренные причины проблемы. Обычно для этого достаточно найти ответ на пять «почему?».

- Метод мозгового штурма. Все возможные причины выявляются методом мозгового штурма и включаются в список в порядке поступления. Затем все эти причины разбиваются на категории и наносятся на схему.

Рисунок 41 - Структура диаграммы причин и результатов

Конечный вид диаграммы получается одним и тем же вне зависимости от выбранного способа генерации причин.
Контрольный листок

Контрольный листок ‑ бумажный бланк, на котором заранее напечатаны контролируемые параметры, так, чтобы можно было легко и точно записать данные измерений.

Используется при проведении текущего контроля сырья, полуфабрикатов, заготовок, деталей, готовой продукции и т. д., при анализе брака, при анализе оборудования и технологического процесса и т. д. Форма листков разрабатывается в зависимости от поставленной задачи с целью сбора конкретных данных, необходимых и достаточных для решения поставленного вопроса.
Графики

Графическое представление данных широко применяется в производственной практике для наглядности и облегчения понимания смысла данных. Различают следующие виды графиков:

А). График, представляющий собой ломаную линию (рисунок 42), применяется, например, для выражения изменения каких-либо данных с течением времени.

Рисунок 42 - Пример «ломаного» графика и его аппроксимации
Б) Круговой и ленточный графики (рисунок 43 и 44) применяются для выражения процентного соотношения рассматриваемых данных.

Рисунок 43 - Пример кругового графика
Соотношение составляющих себестоимости производства:


Рисунок 44 Пример ленточного графика
В). Z-образный график (рисунок 45) применяется для выражения условий достижений данных значений. Например, для оценки общей тенденции при регистрации по месяцам фактических данных (объём сбыта, объём производства и т.д.)


Рисунок 45 - Пример Z-образного графика
Г). Столбчатый график (рисунок 46) представляет количественную зависимость, выражаемую высотой столбика, таких факторов, как себестоимость изделия от его вида, сумма потерь в результате брака от процесса и т.д. Разновидности столбчатого графика – гистограмма и диаграмма Парето. При построении графика по оси ординат откладывают количество факторов, влияющих на изучаемый процесс (в данном случае изучение стимулов к покупке изделий). По оси абсцисс – факторы, каждому из которых соответствует высота столбика, зависящая от числа (частоты) проявления данного фактора.


Рисунок 46 - Пример столбчатого графика

Диаграмма разброса

Диаграмма разброса (корреляционная диаграмма) строится как график зависимости между параметрами, что позволяет определить, есть ли взаимосвязь между этими параметрами, Если такая взаимосвязь существует, можно устранить отклонение одного параметра, воздействуя на другой.

Применяется для выявления зависимости одних показателей от других. Корреляция является методом для распутывания причинно‑ следственных связей. Применение этого метода требует особой аккуратности при выполнении эксперимента. С помощью корреляции можно, например, установить зависимость точности обработки изделия от точностных параметров станка, различных параметров инструмента, определить зависимость микроструктуры металла от различных параметров электропечи, выяснить зависимость толщины покрытия от концентрации электролита и т. д.

Рисунки 47 -Варианты диаграмм разброса
Расслаивание (стратификация (послойный анализ))

Метод расслоения применяют для выяснения причин разброса характеристик изделий. Суть метода заключается в разделении (расслоении) полученных характеристик в зависимости от квалификации работников, качества исходных материалов, методов работ, характеристик оборудования и т.д. При этом определяют влияние того или иного фактора на характеристики изделия, что позволяет принять необходимые меры.

Применение различных способов расслаивания зависит от конкретных задач. В производстве часто используется способ, называемый 4М, учитывающий факторы, зависящие от: человека (man); машины (machine); материала (material); метода (method).

То есть расслаивание можно осуществить так:

- по исполнителям (по полу, стажу работы, квалификации и т.д.);

- по машинам и оборудованию (по новому или старому, марке, типу и т.д.);

- по материалу (по месту производства, партии, виду, качеству сырья и т.д.);

- по способу производства (по температуре, технологическому приему и т.д.).

В торговле может быть расслаивание по районам, фирмам, продавцам, видам товара, сезонам.

Метод расслаивания в чистом виде применяется при расчете стоимости изделия, когда требуется оценка прямых и косвенных расходов отдельно по изделиям и партиям, при оценке прибыли от продажи изделий отдельно по клиентам и по изделиям и т.д. Расслаивание также используется в случае применения других статистических методов: при построении причинно-следственных диаграмм, диаграмм Парето, гистограмм и контрольных карт.
Контрольные карты

Контрольные карты используют для оценки того, находится или не находится производственный процесс в статистически управляемом (стабильном) состоянии, путем сравнения значений отдельных статистических данных из серии выборок или подгрупп с вычисленными или заданными контрольными границами.

Целью ведения контрольных карт – обнаружить неестественные изменения в данных, получаемых в ходе процесса и дать критерии для обнаружения отсутствия статистической управляемости.

В статистическом управлении процессами, в зависимости от типа контролируемого признака, контрольные карты подразделяют на два основных вида (рисунок 48):

- контрольные карты для количественных показателей (данных);

- контрольные карты для альтернативных (качественных) показателей.


Рисунок 48 - Схема с классификации контрольных карт Шухарта.
Количественные показатели – данные, получаемые в результате измерения какого-либо параметра процесса или показателя качества продукции (температура электролита в градусах Цельсия, уровень металла в сантиметрах и т.п.)

Альтернативные (качественные) показатели – данные, получаемые в результате подсчета числа случаев или событий, возникающих в определенный период времени или в результате подсчета числа объектов обладающих или не обладающих каким-либо свойством или признаком в контролируемой совокупности (общее число случаев неисправностей оборудования за определенный период времени, число технологических нарушений, совершенных персоналом в течение смены, за неделю, месяц или другой период и т.п.).

Рисунок 49 - Пример контрольной карты