Инструменты и методы качества. Реферат по дисциплине Основы обеспечения качества

• Название: Реферат по дисциплине Основы обеспечения качества
• Анкор: Инструменты и методы качества
• Дата: 26.02.2023
• Размер: 177.14 Kb.
• Имя файла: Инструменты и методы качества.docx
• Тип: Реферат; #955597

Министерство науки и высшего образования Российской Федерации

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение

высшего образования

«Уральский федеральный университет

имени первого Президента России Б.Н. Ельцина»
Физико-технологический институт

Кафедра «Инноватики и интеллектуальной собственности»


Реферат по дисциплине «Основы обеспечения качества»

ИНСТРУМЕНТЫ И МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ

Преподаватель: Кругленко Ирина Фаридовна

Студент: Путилова Марина Романовна

Группа: Фт-200020

подпись

Екатеринбург

2021
СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ 3

ГЛАВА 1. СТАРЫЕ МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ 4

1.1. Диаграмма Парето 4

1.2. Контрольный листок 7

1.3. Диаграмма Исикавы 8

1.4. Гистограмма 11

1.5. Контрольные карты 13

1.6. Диаграмма разброса (карта рассеяния) 15

1.7. Метод стратификации 18

ГЛАВА 2. НОВЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ 20

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 24

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 25

ВВЕДЕНИЕ

Один из базовых принципов управления качеством состоит в принятии решений на основе фактов. Наиболее полно это решается методом моделирования процессов, как производственных, так и управленческих инструментами математической статистики. Однако, современные статистические методы довольно сложны для восприятия и широкого практического использования без углубленной математической подготовки всех участников процесса. К 1979 году Союз японских ученых и инженеров (JUSE) собрал воедино семь достаточно простых в использовании наглядных методов анализа процессов. При всей своей простоте они сохраняют связь со статистикой и дают профессионалам возможность пользоваться их результатами, а при необходимости - совершенствовать их.

Позже начали появляться новые методы управления качеством, различные диаграммы и матрицы.

ГЛАВА 1. СТАРЫЕ МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ

1.1. Диаграмма Парето

Анализ Парето получил свое название по имени итальянского экономиста Вилфредо Парето, который показал, большая часть капитала (80%) находится в руках незначительного количества людей (20%). Парето разработал логарифмические математические модели, описывающие это неоднородное распределение, а математик М.Оа. Лоренц представил графические иллюстрации.

Правило Парето - “универсальный” принцип, который применим во множестве ситуаций, и без сомнения - в решении проблем качества. Джозеф Джуран отметил “универсальное” применение принципа Парето к любой группе причин, вызывающих то или иное последствие, причем большая часть последствий вызвана малым количеством причин. Анализ Парето ранжирует отдельные области по значимости или важности и призывает выявить и в первую очередь устранить те причины, которые вызывают наибольшее количество проблем (несоответствий).

Анализ Парето как правило иллюстрируется диаграммой Парето (рис. ниже), на которой по оси абсцисс отложены причины возникновения проблем качества в порядке убывания вызванных ими проблем, а по оси ординат – в количественном выражении сами проблемы, причем как в численном, так и в накопленном (кумулятивном) процентном выражении.

На диаграмме отчетливо видна область принятия первоочередных мер, очерчивающая те причины, которые вызывают наибольшее количество ошибок. Таким образом, в первую очередь, предупредительные мероприятия должны быть направлены на решение проблем именно этих проблем.



Рис.1 – Диаграмма Парето
Построение диаграммы Парето. Шаг 1

Предполагается, что на данном этапе мы уже обладаем информацией о результатах всех предыдущих шагов по решению проблем:

• 
  проблемы сформулированы,
  
• 
  проблемы проанализированы,
  
• 
  контрольные листы заполнены по проблемам.
  

Построение диаграммы Парето. Шаг 2

Дальнейшим шагом необходимо начертить одну горизонтальную и две вертикальные оси.

• 
  Вертикальные оси:
  
• 
  левая ось с интервалами от 0 до общей суммы количества выявленных случаев;
  
• 
  правая ось с интервалами от 0 до 100.
  
• 
  Горизонтальная ось. Интервалы на ней должны быть одинаковыми и соответствовать числу типов (признаков), указанных в таблице.
  

Построение диаграммы Парето. Шаг 3

Затем строится столбиковая диаграмма по значениям типов (признаков) случаев и кумулятивная кривая (кривая Парето). На вертикалях, соответствующих правым концам каждого интервала на горизонтальной оси, наносятся точки накопленных сумм (результатов или процентов) и соединяются между собой отрезками прямых. На диаграмме располагаются все обозначения и надписи.

Построение диаграммы Парето. Шаг 4

• 
  Надписи, касающиеся диаграммы (название, разметка числовых значений на осях, наименование контролируемого изделия (события), имя составителя диаграммы).
  
• 
  Надписи, касающиеся данных (период сбора информации, объект исследования и место его проведения, общее число объектов контроля).
  

1.2. Контрольный листок

Контрольный листок – это форма для систематического сбора данных и ав­томатического их упорядочения с целью облегчения дальнейшего использования собранной информации.

Контрольный листок представляет собой бумажный бланк, на котором заранее напечатаны названия и диапазоны контролируемых показателей, с тем, чтобы можно было легко и точно записать данные измерений и упорядочить их для дальнейшего использования. Анализ данных контрольного листка позволяет ответить на вопрос «Как часто встречаются изучаемые события?». С него начинается превращение мнений и предположений в факты.

Построение контрольного листка включает в себя определенные шаги, предусматривающие необходимость:

1) установить, какое событие будет наблюдаться;

2) договориться о периоде, в течение которого будут собираться данные (час, день);

3) построить форму, которая будет ясной и легкой для заполнения;

4) собирать данные постоянно и честно, не искажая информацию.

Форма контрольного листка разрабатывается в соответствии с конкретной ситуацией. В любом случае в нём указываются: объект изучения; таблица регистрации данных контролируемого параметра; место контроля (цех, участок); должность
и фамилия работника, регистрирующего данные; дата сбора данных; продолжительность наблюдения и наименование контрольного прибора (если он применялся в ходе наблюдения).

В регистрационной таблице в соответствующей графе проставляются условные знаки, соответствующие количеству наблюдаемых событий, приведён пример контрольного листка для сбора информации.

По результатам сбора данных, произведенного для нескольких партий с использованием рассмотренного выше контрольного листка, может быть составлена сводная таблица, которую можно использовать для дальнейшего анализа с помощью других статистических инструментов.

1.3. Диаграмма Исикавы

При управлении качеством нельзя просто поставить задачу и требовать ее безусловного выполнения. Необходимо понять смысл и рычаги управления процессом, овладеть им и создать в рамках этого процесса способы выпуска продукции более высокого качества, постановки более перспективных задач и достижения необходимых результатов. Чтобы облегчить этот процесс, Каору Исикава предложил особую диаграмму. Количество причинных факторов бесконечно. В любой работе, в любом процессе можно сразу же выделить десять—двадцать причинных факторов. Проконтролировать все эти причинные факторы невозможно. Даже если бы это оказалось возможным, такая работа была бы нерентабельной. Несмотря на большое количество причинных факторов, по-настоящему важных, т. е. таких, которые значительно влияют на результаты, не так уж много. Если следовать принципу В. Парето, требуется стандартизировать два-три наиболее важных фактора и управлять ими, но сначала нужно выявить эти главные причинные факторы. Причинно – следственная диаграмма Исикавы – инструмент, который позволяет выявить наиболее существенные факторы (причины), влияющие на конечный результат (следствие). В 1953 г. профессор Токийского университета Каору Исикава, обсуждая проблему качества на одном заводе, суммировал мнение инженеров в форме диаграммы причин и результатов. Считается, что тогда этот подход был применен впервые, но еще раньше сотрудники профессора Исикавы пользовались этим методом для упорядочения факторов в своей научно-исследовательской работе. Когда же диаграмму начали использовать на практике, она оказалась весьма полезной и скоро получила широкое распространение во многих компаниях Японии. Она была включена в японский промышленный стандарт (JIS) на терминологию в области контроля качества и определяется в нем следующим образом: диаграмма причин и результатов – диаграмма, которая показывает отношение между показателем качества и воздействующими на него факторами. Причинно-следственную диаграмму иначе называют диаграммой «рыбий скелет». Для составления причинно-следственной диаграммы необходимо подобрать максимальное число факторов, имеющих отношение к характеристике, которая вышла за пределы допустимых значений. При этом для исследования причин явления необходимо привлекать и третьих лиц, не имеющих непосредственного отношения к работе, так как у них может оказаться неожиданный подход к выявлению и анализу причин, которого могут не заметить лица, привычные к данной рабочей обстановке.



Рисунок 2 – Диаграмма Исикавы

Применительно к решаемой задаче квалиметрического анализа, для компоненты “человек” необходимо определить факторы, связанные с удобством и безопасностью выполнения операций; для компоненты “машина” - взаимоотношения элементов конструкции анализируемого изделия между собой, связанные с выполнением данной операции; для компоненты “метод” - факторы, связанные с производительностью и точностью выполняемой операции; для компоненты “материал” - факторы, связанные с отсутствием изменений свойств материалов изделия в процессе выполнения данной операции; для компоненты “контроль” - факторы, связанные с достоверным распознаванием ошибки процесса выполнения операции; для компоненты “среда” - факторы, связанные с воздействием среды на изделие и изделия на среду.

1.4. Гистограмма

Основу любого исследования составляют данные, полученные в результате контроля и измерения одного или нескольких параметров изделия (характеристики качества). Во всех отраслях промышленности требуется проведение анализа точности и стабильности процесса, наблюдение за качеством продукции, отслеживание существенных показателей производства. Путем измерения соответствующих параметров необходимыми средствами получают ряд данных, представляющих собой неупорядоченную последовательность значений параметра, на основе которых невозможно сделать корректные выводы. Поэтому для осмысления качественных характеристик изделий, процессов, производства (статистических данных) часто строят гистограмму распределения. Гистограмма – это инструмент, позволяющий зрительно оценить распределение статистических данных, сгруппированных по частоте попадания данных в определенный (заранее заданный) интервал. Гистограмма – это столбиковая диаграмма, служащая для графического представления имеющейся количественной информации, собранная за длительный период времени (неделя, месяц, год и т.д.), которая дает важную информацию для оценки проблемы и нахождения способов ее решения. Гистограмма применяется главным образом для анализа значений измеряемых параметров. Общий порядок построения гистограмм следующий: 1. Собираются данные контролируемого параметра (xi ) за определенный период (месяц, квартал, год и т.д.). Число данных должно быть не менее 30-50, оптимальное число порядка 100. 2. Определяются наибольшее Xmax и наименьшее Хmin значения из всех полученных данных и вычисляется размах R: R= Xmax - Хmin Размах характеризует разброс контролируемой величины, он определяет ширину гистограммы. 3. Полученный диапазон (размах) делится на несколько интервалов. Число интервалов k зависит от общего числа собранных данных n и некоторых других факторов. Рекомендуется использовать формулу Стерджесса: k = 1 + 3,322 · lg n Также можно использовать формулу: k = n ± 2 4. Далее определяют ширину интервала: R / k = ( xmax -xmin) / k. Все полученные данные распределяют по интервалам. Если какое-то значение попадает на границу, его следует относить к левому по отношению к ней интервалу. Подсчитывается число значений, попавших в каждый интервал mj, где j-номер интервала. 5. Для каждого интервала подсчитывается относительная частота попадания в него данных:   n mj f x j  * 25 6. По полученным данным строится гистограмма - столбчатая диаграмма, высота столбиков которой соответствует частоте или относительной частоте попадания данных в каждый из интервалов.



Рисунок 3 – Пример построения гистограммы

1.5. Контрольные карты

Контрольные карты - инструмент, позволяющий отслеживать ход протекания процесса и воздействовать на него (с помощью соответствующей обратной связи), предупреждая его отклонения от предъявляемых к процессу требований. У.А. Шухарт считал, что контрольные карты должны отвечать трем главным требованиям: 1. Определять требуемый уровень или номинал процесса, на достижение которого должен быть нацелен персонал предприятия. 2. Использоваться как вспомогательное средство для достижения этого номинала. 3. Служить в качестве основы для определения соответствия номиналу и допускам. Таким образом, принципы построения контрольных карт Шухарта охватывают круг понятий, связанных со стабилизацией производственного процесса, его производительностью и оценкой качества, а реализация этих принципов способствует взаимоувязке различных направлений хозяйственной деятельности. Существует два типа контрольных карт: один предназначен для контроля параметров качества, представляющих собой непрерывные случайные величины, значения которых являются количественными данными параметра качества (значения размеров, масса, электрические и механические параметры и т.п.), а второй – для контроля параметров качества, представляющих собой дискретные (альтернативные) случайные величины и значения, которые являются качественными данными (годен – не годен, соответствует – не соответствует, дефектное – бездефектное изделие и т.п.). В зависимости от вида данных и методов их статистической обработки выделяют различные типы контрольных карт, основные из которых представлены на Рис. 26. Все перечисленные карты относятся к категории карт Шухарта, которые широко применяются в Европе и Японии. Как правило, при анализе процессов метод контрольных карт используется совместно с гистограммами и расслоением данных. Что важнее всего в процессе управления, так это точное понимание состояния объекта управления с помощью чтения контрольных карт и быстрое осуществление соответствующих действий, как только в объекте обнаружилось что-нибудь необычное, неслучайное. Контролируемое состояние объекта - это такое состояние, когда процесс стабилен, а его среднее и разброс не меняются.


Рисунок 4 – типы контрольных карт

1.6. Диаграмма разброса (карта рассеяния)

В процессе исследования часто приходится выяснять, существует ли зависимость между двумя различными параметрами процесса. Например, зависит ли качество готового изделия от качества исходных материалов, комплектующих деталей и узлов и т.д. Для выяснения зависимости между показателями качества и основными факторами производства, а также корреляционной зависимости между факторами используют диаграммы разброса (рассеивания), которые также называются полем корреляции. Диаграмма разброса (рассеивания) – это инструмент, позволяющий определить вид и тесноту связи двух рассматриваемых параметров процесса. Диаграмма разброса представляет собой график, получаемый путем нанесения в определенном масштабе экспериментальных, полученных в результате наблюдений точек. Координаты точек соответствуют значениям рассматриваемой величины и влияющего на него фактора. Расположение точек на графике показывает наличие и характер связи между случайными величинами. Таким образом, диаграмма разброса дает возможность выдвинуть гипотезу о наличии или отсутствии корреляционной связи между двумя случайными величинами, которые могут относиться к характеристике качества и влияющему на нее фактору либо к двум различным характеристикам качества, либо к двум факторам, влияющим на одну характеристику качества. Значительно облегчается контроль процесса с технологической, временной и экономической точек зрения при наличии корреляционной зависимости между двумя факторами. По полученным экспериментальным точкам могут быть определены и числовые характеристики связи между рассматриваемыми случайными величинами: коэффициент корреляции и коэффициенты регрессии. Построение диаграммы разброса выполняется в следующей последовательности: 1. Определяется, между какими величинами необходимо установить наличие и характер связи. Желательно не менее 30 пар данных, так как в противном случае результаты анализа недостаточно достоверны. 2. Готовится бланк для сбора данных, в котором предусматриваются записи в следующие графы:

 порядковый номер наблюдения i;

 значение одной из рассматриваемых величин, той от которой, как предполагается, зависит другая. Ее обычно называют аргументом и обозначают через х;

 значение зависимой случайной величины, называемой функцией или откликом и обозначаемой у

Диаграмма рассеяния — довольно мощный инструмент для графического построения распределения данных в 2‑х измерения. Данный инструмент позволяет обнаружить и проанализировать закономерности связи (корреляцию) между двумя переменными качества.

Типичные виды диаграмм разброса (рассеивания) приведены на рис.5



Рис. 5. Типичные виды диаграмм разброса:

А – сильная положительная корреляция;

Б – сильная отрицательная корреляция

В – слабая положительная корреляция;

Г – слабая отрицательная корреляция;

Д – криволинейная корреляция;

Е – отсутствие корреляции

Для оценки степени корреляционной зависимости необходимо вычислить коэффициент корреляции по формуле:

,

где S(xy) – ковариация;

S(xx), S(yy) – дисперсии x и yсоответственно.

Ковариация определяется по формуле:

,

где x_i и y_i – собранные статистические данные;

и – средние значения переменных х и у;

п – число пар данных.

1.7. Метод стратификации

Стратификация данных – это разделение результатов процесса на группы, внутри которых эти результаты получены в определенных условиях протекания процесса.

Например, данные о браке в цехе за какой-то период времени могут быть рассортированы вначале по различным изделиям (фактор первого порядка). Внутри каждого изделия (детали), если финишная операция производилась на разных станках, эти данные можно рассортировать по типам станков (фактор второго порядка). Внутри данных о браке с данного станка сведения о браке могут быть рассортированы по сменам работы станка, операторам и т.д. Данные, разделенные на группы по признаку условий их формирования, назы­вают слоями (стратами). При стратификации рекомендуется использовать мнемонический прием 4М ... 6М. Он осно­ван на том, что в английском языке были подобраны слова, начинающиеся на букву «М» и определяющие основные группы причин (факторов), по которым наиболее часто производят расслоение статистических данных.

Основные стратификационные признаки:

Manpower (персонал) – расслоение по исполнителям (по их квалификации, стажу работы, полу и т.п.).

Machine (машина) – стратификация по станкам, оборудованию (год выпуска, марка, конструкция, фирма-производитель и т.п.).

Material (материал) – группировка по виду материала, сырья, комплекту­ющих (по месту добычи или производства, фирме-изготовителю, партии сырья, сорту материала и т.п.).

Method (метод, технология) – расслоение по способу производства (по температурному режиму, технологическому приему, номеру цеха, бригады, смене, рабочим и т. п.).

Measurement (измерение) – по методу измерения, типу измерительных средств, классу точности прибора и т.п.

Media (окружающая среда) – по температуре, влажности воздуха в цехе, магнитным и электрическим полям, солнечному излучению и т.п.

Наиболее часто производится группировка статистических данных по первым четырем причинам (мнемонический¹ прием 4М). Если к этим четырем причинам (факторам) необходимо добавить пятую или шестую, то получаются, со­ответственно, мнемонические приемы 5М и 6М.

Японские кружки качества выполняют стратификацию данных в среднем до 100 раз при решении одной проблемы.

ГЛАВА 2. НОВЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ

Новейшие инструменты управления качеством – это:

развертывание функции качества (Quality Function Deployment, QFD-методология, «Дом качества»);

методология реперных точек (benchmarking);

анализ форм и последствий отказов (Failure Mode and Effect Analysis, FMEA-методология);

анализ деятельности подразделения;

система «Ноль дефектов» (Zero Defect, ZD-методология);

система «Точно вовремя» (Just-in-Time, JIT-методология);

функционально-стоимостной анализ (ФСА-методология).

Развертывание функции качества (QFD) – это методология систематического и структурированного преобразования пожеланий потребителей в требования к качеству продукции (услуги, процесса) [24]. В основе методологии лежит принцип построения таблиц-матриц, так называемых «домов качества».

Первый «дом качества» устанавливает связь между пожеланиями потребителей и техническими условиями, содержащими требования к характеристикам продукции. В центре внимания второго «дома качества» находится взаимосвязь между характеристиками продукции и характеристиками частей этой продукции. Третий «дом качества» устанавливает связь между требованиями к компонентам продукции и требованиями к характеристикам процесса (в результате определяются критерии выполнения критических процессов). В четвертом «доме качества» характеристики процесса преобразуются в характеристики оборудования и способы контроля технологических операций производства, обеспечи­вающих выпуск качественной продукции.



Рисунок 7 – дом Качества

Этапы построения первого «дома качества»:

1. Определение ожиданий потребителей. Ожидания устанавливаются путем анкетирования и приводятся в субтаблице. Выявляется важность (В_О) ожиданий в виде весовых коэффициентов по пятибалльной шкале.

2. Определение сравнительной ценности продукции (О_П). Выпускаемая продукция сравнивается с лучшим видом конкурирующей продукции (насколько она совершенна при сравнении с аналогом) по пятибалльной шкале. Данные заносятся в субтаблицу 2.

3. Установление целей проекта.Необходимо исправить имеющийся уровень показателей удовлетворения ожиданий по отношению к установленным показателям для конкурента.

Матричная диаграмма (таблица качества) – инструмент выявления важности различных связей, выражает соответствие определенных факторов (и явлений) различным причинам их проявления и средствам устранения их последствий, а также показывает степень (силу) зависимости этих факторов от причин их возникновения и/или от мер по их устранению.

Символ, стоящий на пересечении строки и столбца матричной диаграммы, указывает на наличие связи между компонентами и на тесноту этой связи. Степень (сила) взаимосвязи обозначается так (в скобках указан весовой коэффициент):

∆ – слабая связь;

 – средняя связь;

 – сильная связь.

А	В
	b1	b2	b3	b4
a1		∆
a2	
a3				
a4			

Рис. 2.1. Условный пример матричной диаграммы

A (a₁, … a₄) – основные причины проблемы, представленные в виде компонентов;

B (b₁, … b₄) – возможные средства для устранения последствий этих причин.

Если возникает необходимость в более подробном отображении силы связей, используют следующие символы и коэффициенты:

∆ – слабая связь;

– существенная связь;

 – средняя связь;

 – сильная связь;

 – очень сильная связь.

Связь между факторами может быть как положительной, так и отрицательной, в этом случае рекомендуется использовать:

 – сильная положительная связь (+9);

 – средняя положительная связь (+3);

∆ – слабая положительная связь (+1);

«пусто» – отсутствие связи (0);

 – слабая отрицательная связь (–1);

 – средняя отрицательная связь (–3);

 – сильная отрицательная связь (–9).

Наибольшее распространение в практике получили матричные диаграммы (по своей компоновке) в виде L-карты, T-карты и X-карты

А).

А	B
	b1	b2	b3	b4	b5	b6	b7
a1
a2
a3
a4
a5
a6							a)

Б)

c5
c4
c3
c2
c1
	b1	b2	b3	b4	b5	b6
a1
a2
a3
a4
a5						б)
a6

В)

					c5
					c4
					c3
					c2
					c1
d5	d4	d3	d2	d1		b1	b2	b3	b4	b5
					a1
					a2
					a3
					a4					в)
					a5

Рисунок 8 – Примеры различных форм матричных диаграмм:

а) – L-карта; б) – T-карта; в) – X-карта

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основной проблемой обеспечения национальной экономической безопасности России является качество и конкурентоспособность продукции. Особую значимость эта проблема приобретает в условиях кризиса, сопровождающегося утратой позиций на внутреннем и внешнем рынках.

Настоящий практикум помогает будущим экономистам-менеджерам получить практические навыки использования простых и новых инструментов контроля и управления качеством, а также в оценке затрат на качество и эффективности систем менеджмента качества в строительстве. Эти навыки необходимы будущим специалистам при разработке и внедрении СМК, планировании и организации работ по качеству, распределении ресурсов, успешной реализации мероприятий по совершенствованию деятельности организации.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. 
   ГОСТ Р ИСО-9001–2001 Системы менеджмента качества. Требования / Госстандарт России. – М. : Изд-во стандартов, 2001.
   
2. 
   Всеобщее управление качеством : учеб. для вузов /
   О. П. Глудкин [и др.] : под ред. О. П. Глудкина. – М. : Лаборатория базовых знаний; Горячая линия. – Телеком, 2001.
   
3. 
   ГОСТ Р ИСО-9004–2001 Системы менеджмента качества. Рекомендации по улучшению деятельности / Госстандарт России. – М. : Изд-во стандартов, 2001.
   
4. 
   Методы улучшения качества [В Интернете] // Bystudy.net. - 21 декабрь 2021 г.. - https://bstudy.net/609856/ekonomika/sem_novyh_instrumentov_kontrolya_kachestva\
   
5. 
   Методы и инструменты улучшения качества [В Интернете] // Давайте реализуем ваш проект. - 21 декабрь 2021 г.. –
   
6. 
   https://gantbpm.ru/7-novyx-instrumentov-upravleniya-kachestvom/
   
7. 
   Семь инструментов контроля качества [В Интернете]. - Барабанова О.А .,Васильев В.А.,. - https://pqm-online.com/assets/files/lib/books/barabanova2.pdf.
   

.

1^ Совокупность специальных приёмов и способов, облегчающих запоминание нужной информации и увеличивающих объём памяти путём образования ассоциаций : замена абстрактных объектов и фактов на понятия и представления, имеющие визуальное, аудиальное или кинестетическое представление, связывание объектов с уже имеющейся в памяти информацией, различные модификации для упрощения запоминания.