Таблица 9-1. Примеры областей проверки в сервисных организвциях

Кафе

Отель/мотель

Супермаркет

тановку процесса для получения подобных результатов. В пользу проверки на месте говорит более быстрое получение данных и возможность избежать нежелательных внешних факторов (например, повреждение или другие изменения образца во время транспортировки в лабораторию). С другой стороны, специализированное оборудование и более благоприятные условия испытаний (меньший уровень шума и неразберихи, отсутствие вибраций, пыли и помощи рабочих при проверке) являются серьезными доводами в пользу лабораторной проверки.

Некоторые компании полагаются на самоконтроль рабочих, выполняющих производственную операцию, - в том случае, если ошибки можно проследить до источника (соответствующего оператора). Это позволяет в точности установить ответственность за появление дефектов.

Статистический контроль процесса

Контроль качества связан

Качество соответствия -

изделие или услуга соответствуют спецификациям.

Статистический контроль процесса - статистическая оценка результатов процесса во время производства.

с качеством соответствия процесса: соответствуют ли выходные параметры требованиям проекта?

С этой точки зрения статистический контроль процесса используется для оценки выходных параметров процесса с целью определения его приемлемости.

Для этого проводятся периодические исследования образцов и сравнение их с заранее определенным стандартом. Если результаты исследования образца неприемлемы, процесс останавливается - предпринимаются корректирующие действия. Если результаты удовлетворительны, процесс продолжается.

В целях контроля качества применяют два статистических инструмента: контрольные графики и

тестированиенасерийность.Частоонииспользуютсяпараллельно.

Произвольные отклонения

- естественные отклонения в выходных параметрах процесса, которые создаются множеством незначитель-

Процесс контроля

Анализ образцов и корректирующие действия являются только частью процесса контроля. Эффективный контроль требует выполнения следующих щагов:

1. Определить объект контроля.

2. Измерить.

3. Сравнить со стандартом.

4. Оценить.

5. П роизвести корректировку в случае необходимости.

6. Оценить корректирующие действия.

Первый шаг предполагает детальное определение объекта контроля. Например, недостаточно просто назвать объектом проверки окрашенную поверхность . Окраска может иметь большое количество важных характеристик, таких как толщина слоя, прочность и сопротивление выгоранию или облупливанию. Различные характеристики могут требовать различного подхода к организации контроля.

Проверять можно только те характеристики, которые поддаются расчету или измерению. Таким образом, необходимо определить способы измерений и расчетов.

Для оценки измерений необходимо иметь стандарты сравнения. Это позволит определить необходимый уровень качества, который вы хотите получить.

Необходимо определить допустимые неподконтрольные отклонения. Даже тот процесс, который функционирует как запланировано, не может обеспечить результаты, в точности соответствующие стандартам, просто вследствие естественных (т.е. произвольных) отклонений, которые имеются во всех процессах - ручных или механических. Определенная степень отклонений неизбежна. Основной задачей контроля качества является отделение случайных отклонений от неслучайных, которые означают, что процесс вышел из-под контроля.

Если проверка показала, что процесс вышел из-под контроля, необходимо предпринять корректирующие действия. Они включают определение причины неслучайных отклонений (изношенное оборудование, неверные методы, ошибки в выполнении технологии) и ликвидацию этой причины.

Чтобы убедиться в эффективности корректирующих действий, необходим контроль за конечным результатом процесса в течение определенного периода времени - достаточно длительного, чтобы быть уверенным в устранении проблемы.

Короче говоря, контроль осуществляется путем проверки партии товаров или услуг, сравнения результатов с заранее определенным стандартом, оценки отклонений от стандарта, корректирующих действий в случае необходимости и осуществления наблюдений за процессом, чтобы убедиться в том, что проблемы исправлены.

Контроль и отклонения в процессе

Все процессы по производству товаров и услуг содержат в своем конечном выпуске некоторое количество естественных отклонений. Эти отклонения создаются одновременным действием огромного числа мелких факторов, - каждый из которых настолько незначителен, что даже если его можно выявить и ликвидировать, уменьшение отклонений было бы чрезвычайно мало. Таким образом, подобные отклонения являются неотъемлемой частью процесса. Часто их называют случашьши или произвольными отклонениями.

Количество подобных отклонении меняется от *

процесса к процессу. Например, старое оборудование, как правило, дает уровень естественных отклонений выше, чем новое - частично из-за изношенности, а частично потому, что в проекте нового оборудования

могут быть какие-либо усовершенствования, снижаю- щ ных факторов.

щие погрешности выхода.

Распределение процесса

Среднее значение

Рис. 9-4. Распределение среднего значения партии является нормальным и имеет меньшее отклонение, чем распределение процесса

Распределение партии показывает гораздо меньшее отклонение (т.е. меньший разброс), чем распределение процесса. Это отражается в усреднении, которое производится в процессе расчета средних значений партии: большие и малые значения уравновешивают друг друга, приводя к меньшим отклонениям от среднего в партии, чем в индивидуальных значениях. Обратите внимание, что оба распределения характеризуются одинаковым средним значением; среднее значение распределения партии в точности совпадает со средним значением процесса. Наконец, отметьте, что распределение партии является нормалънъш распределением, даже если распределение процесса не нормально. Центральная предельная теорема дает основу для утверждения, что распределение партии будет нормальным или приближаться к нормальному, даже если процесс таковым не является.

Вторым типом отклонений в выходных параметрах процесса являются неслучайные отклонения, или специфические отклонения. В отличие от естественных отклонений, основные источники неслучайных отклонений, как правило, можно определить (отнестиза счет определенной причины) и ликвидировать. Износ инструментов, требующее наладки оборудование, дефектные материалы и человеческие факторы (халатность, усталость, несоблюдение технологических норм и процедур), - являются типичными причинами специфических отклонений.

При проверке партии рассчитываются такие статистические показатели, как среднее значение и диапазон отклонений; они показывают определенное значение отклонений; то есть, существуют ли отклонения в среднем значении и диапазон отклонений. Отклонения в статистических показателях пробных образцов описываются как распределение испытательной партии, - то есть теоретическое распределение, которое описывает произвольное отклонение параметров.

Целью проверки является определение присутствия в выходных параметрах процесса неслучайных, а следовательно, устранимых причин отклонений. Распределение партии обеспечивает для этого теоретическую основу. Давайте посмотрим, как это происходит.

Предположим, что рассматривается процесс розлива безалкогольных напитков по бутылкам. Если точно определять объем напитка в каждой бутылке, то мы обнаружим небольшое различие в объемах. Если эти величины представить на графике, частота распределения будет отражать отклонения процесса. Наибольшее число значений будет сконцентрировано в районе средней величины процесса (например, 16 унций), но некоторые значения будут несколько отличаться от среднего.

Если мы вернемся к процессу, проверим несколько партий по 10 бутылок и рассчитаем для каждой партии средний объем напитка в бутылке, - то мы обнаружим, что эти средние значения также различаются, как различались и индивидуальные объемы. Они также будут характеризоваться распределением значений.

Два распределения изображены на рисунке 9-4.

Распределение испытательной партии (выборки)