МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ
НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ «ЛЬВІВСЬКА ПОЛІТЕХНІКА»
Інститут економіки та менеджменту
Кафедра менеджменту
організацій
ЛАБОРАТОРНА РОБОТА №5
з дисципліни «Операційний менеджмент»
на тему: «Статистичні методи управління якістю продукції»
Варіант №18
Виконав:
студент групи МЕ-37
Назар М. Є.
Прийняв:
к.е.н., доц. Адамовський О.М.
Львів 2022
Мета роботи – засвоїти призначення і методи статистичного регулювання технологічного процесу з допомогою контрольних карт. Ознайомитися з основними типами контрольних карт та сферами їх застосування. Навчитися будувати діаграму Парето.
В процесі виконання роботи студенти закріпляють також навички з експлуатації персональних електронних обчислювальних машин – ПЕОМ та побудови контрольних карт в середовищі програмного пакету STATISTICA.
ОСНОВНІ ТЕОРЕТИЧНІ ПОЛОЖЕННЯ
Ефективним засобом підвищення якості промислової продукції є статистичне регулювання технологічних процесів.
Під статистичним регулюванням технологічного процесу розуміють коректування параметрів технологічного процесу в ході виробництва за допомогою вибіркового контролю продукції, що виготовляється, для технологічного забезпечення необхідної якості і попередження браку. Методи статистичного регулювання якості продукції дозволяють різко скоротити брак в процесі виробництва. Ці методи відрізняються простотою і наочністю, а їх застосування супроводжується веденням контрольних карт, на яких графічно відображають результати контролю.
Контрольна карта служить для графічного відображення рівня налаштування і точності процесу. У ній фіксують значення статистичних характеристик чергових вибірок або проб і технологічні режими.
Контрольна карта – це графічне зображення у Декартовій системі координат множини точок, кожна з яких є значенням параметру контролю якості. У контрольній карті такими параметрами (W) можуть бути: розмах варіації (R), середня (
), середнє квадратичне відхилення (σ), частка значень альтернативної ознаки (d). Мета побудови контрольної карти – виявлення точок виходу процесу зі стабільного (контрольованого) стану для подальшого встановлення причин відхилення і його усунення. Графік контрольної карти складається з вертикальної осі, на яку наносять масштаб досліджуваної ознаки якості, та горизонтальної осі, яка характеризує послідовність отриманих даних. На графіку проводять центральну лінію, яка відповідає середньому значенню ознаки якості (W), і дві лінії, які називають контрольними межами – верхня (ВКМ, англійською UCL (Upper Control Limit)) та нижня (НКМ, англійською LCL (Lower Control Limit)).
Контрольні межі вибирають у таких спосіб: поки на процес впливають лише випадкові причини, майже всі вибіркові значення характеристики якості, які наносять на карту, потрапляють в інтервал між ними. Поки точки вибіркових обстежень розміщені в контрольних межах, вважають, що процес перебуває в стані статистичного управління, тобто, є стабільним. У тому разі, якщо точка, яка відповідає певному вибірковому обстеженню, розміщується поза контрольними межами, є підстави вважати, що процес вийшов зі стану стабільності, іншими словами, не перебуває у стані статистичного контролю. У цьому разі слід вживати коригувальні дії і здійснити поглиблений аналіз ситуації з метою визначення причин цього та їх подальшого усунення.
Існують три основні типи контрольних карт:
контрольні карти Шугарта;
контрольні карти приймального контролю;
адаптивні контрольні карти.
Контрольні карти Шугарта здебільшого застосовують для того, щоб оцінити наявність стану статистичного контролю.
Приймальні контрольні карти призначені для встановлення відповідності виготовленої продукції існуючим вимогам.
Адаптивні контрольні карти використовують для того, щоб регулювати технологічний процес за допомогою передбачення тенденцій його розвитку і вироблення заздалегідь налагоджень на основі передбачень.
Контрольні карти Шугарта є здебільшого картами двох типів: контрольні карти кількісних змінних і контрольні карти альтернативних ознак. Для кожної з контрольних карт існують дві відмінні ситуації:
коли стандартні значення не задано;
коли стандартні значення задано.
У контрольній карті без встановлених стандартних значень використовують контрольні межі, які базуються на статистичних показниках, що розраховані для вибіркових даних, значення яких наносять на карти.
Залежно від статистичних показників, на основі яких конструюють
контрольні карти Шугарта, розглядають такі їх види:
Контрольні карти для кількісних змінних:
карта середніх X та розмахів варіації R;
карта середніх X та стандартних відхилень σ;
карта окремих значень X та ковзних розмахів MR;
карта медіан Ме і розмахів R.
Контрольні карти для альтернативних змінних:
карта частки дефектів (р-карта) або карта кількості дефектних виробів (пр-карта);
карта кількості дефектів на виріб (е-карта) або карта середньої кількості дефектів на одиницю (u-карта).
Карти кількісних змінних, особливо карти для X та R, є класичними і найбільш поширеними різновидами контрольної карти для управління процесом. Це зумовлене відносною простотою визначення середньоквадратичного відхилення процесу, яке оцінюють на основі вибіркових розмахів варіації.
Для побудови контрольної карти середніх і розмахів спочатку конструюють R-частину, а потім, оскільки контрольні межі для карти середніх визначають на основі розмахів варіації, вже карту середніх.
ПОРЯДОК ВИКОНАННЯ РОБОТИ
Відповідно до завдання лабораторної роботи сформовано таблицю вихідних даних (див. рис. 1)
Рис. 1 Таблиця з початковими даними для побудови карти контролю якості
Рис. 2 X- і MR-карти для змінної «Контрольований розмір»
Як бачимо з рис. 2, на Х-карті всі точки потрапляють в область всередині контрольних меж. На контрольній карті ковзаючих розмахів (MR-карті) також видно, що всі точки знаходяться нижче за контрольну межу.
Це дозволяє стверджувати, що технологічний процес налагоджений, оскільки обидві частини контрольної карти середніх і розмахів варіації показують, що процес є статистично стабільним.
Для побудови діаграми Парето, використано також модуль «Контрольні карти якості», з програмного пакету STATISTICA. Побудовано діаграми Парето з допомогою цього модуля за даними структури предметів правопорушень, вилучених у справах про порушення митних правил зафіксовані Львівською митницею ДФС України.
Рис. 3 Файл з початковими даними для побудови діаграми Парето
Рис. 4 Діаграма Парето
Вернувшись до панелі аналізу та натиснувши кнопку «Display chart summary», одержано аналітичну таблицю з розрахунками кумулятивних кількостей та часток предметів правопорушень, вилучених у справах про порушення митних правил за 2018 рік Львівською митницею ДФС України.
Рис. 5 Таблиця з частотами предметів правопорушень, вилучених у справах
про порушення митних правил
Таким чином, пакет STATISTICA дозволяє досить швидко та зручно працювати із загальновизнаними інструментами управління якістю продукції та процесів.
ВИСНОВКИ
У даній лабораторній роботі засвоєно призначення і методи статистичного регулювання технологічного процесу з допомогою контрольних карт. Також ознайомилась з основними типами контрольних карт та сферами їх застосування та навчилася будувати діаграму Парето.
В процесі виконання роботи закріплено також навички з експлуатації персональних електронних обчислювальних машин – ПЕОМ та побудови контрольних карт в середовищі програмного пакету STATISTICA.
Контрольна карта – це графічне зображення у Декартовій системі координат множини точок, кожна з яких є значенням параметру контролю якості. У контрольній карті такими параметрами (W) можуть бути: розмах варіації (R), середня (
), середнє квадратичне відхилення (σ), частка значень альтернативної ознаки (d). Мета побудови контрольної карти – виявлення точок виходу процесу зі стабільного (контрольованого) стану для подальшого встановлення причин відхилення і його усунення.Для побудови діаграми Парето, використано також модуль «Контрольні карти якості», з програмного пакету STATISTICA. Побудовано діаграми Парето з допомогою цього модуля за даними структури предметів правопорушень, вилучених у справах про порушення митних правил зафіксовані Львівською митницею ДФС України у 2018 році.
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ
1. Бізнес-статистика: навч. посібник / [Матковський С.О., Гриньке-вич О.С., Вдовин М.Л., Вільчинська О.М., Марець О.Р., Сорочак О.З.] – К.: Алерта. – 280 с.
2. Боровиков В.П., Боровиков И.П. STATISTICA – Статистический анализ и обработка данных в среде Windows. Издание 2-е, стереотипное – М.: Информационно-издательский дом «Филинъ», 1998. – 608 с.
3. Демчук Л., Байцар Р. Статистичні методи в управлінні якістю виробничих процесів / Л. Демчук, Р. Байцар // Вимірювальна техніка та метрологія. –2014. – № 75. – С. 131-137.
4. Джей Хейзер, Барри Рендер. Операционный менеджмент. 10-е изд. Пер. с англ.: СПб.: Питер, 2015. – 1056 с.
5. Клячкин В.Н. Статистические методы в управлении качеством: компьютерные технологии: учеб. пособие / В.Н. Клячкин. – М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2009. – 304 с.
6. Сигел Э. Практическая бизнес-статистика: Пер. с англ. / Энрю Сигел. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2008. – 1056 с.
7. Статистика якості: Підруч. для студ. вищ. навч. закл. / В.Б. Захожай, А.Ю. Чорний. – К. : МАУП, 2005. – 576 с.
8. Управління якістю: навч. посіб. для студ. вищ. навч. зак. / В.Б. Захожай, Н.Г. Салухіна, О.М. Язвінська, А.Ю. Чорний; за наук. ред. В.Б. Захожая. – К.: ДП «Видавничий дім «Персонал», 2011. – 936 c.
9. Халафян А.А. STATISTICA 6. Статистический анализ данных. 3-е изд. Учебник – М.: ООО «Бином-Пресс», 2008. – 512 с.