Эссе на тему: "Статистические методы в менеджменте качества"

Управление качеством — это акт надзора за различными видами деятельности и задачами в организации.Корпоративная структура — это организация различных отделов или подразделений в компании. В зависимости от целей компании и отрасли, чтобы обеспечить соответствие предлагаемых продуктов и услуг, а также средств, используемых для их предоставления. Она помогает достичь и поддерживать желаемый уровень качества в организации.Статистика определяется как область, которая включает в себя табулирование, изображение и описание наборов данных.Статистические методы в улучшении качества определяются как использование собранных данных и стандартов качества для поиска новых способов улучшения продукции и услуг. Они представляют собой формализованную совокупность методов, характерных для попыток сделать вывод о свойствах большой совокупности данных.Основная мысль. Управление качеством состоит из четырех ключевых компонентов, которые включают следующее:Планирование качества - процесс определения стандартов качества, относящихся к проекту, и принятие решения о том, как им соответствовать.Улучшение качества - целенаправленное изменение процесса для повышения уверенности или надежности результата.Контроль качества - постоянные усилия по поддержанию целостности и надежности процесса в достижении результата.Обеспечение качества - систематические или запланированные действия, необходимые для обеспечения достаточной надежности, чтобы конкретная услуга или продукт соответствовали установленным требованиям.Цель менеджмента качества - обеспечить, чтобы все заинтересованные стороны организации. В деловой среде термины "стейкхолдер" и "акционер" часто используются как взаимозаменяемые. При внимательном рассмотрении значений терминов "стейкхолдер" и "акционер" обнаруживаются ключевые различия в их использовании. Как правило, акционер — это заинтересованная сторона компании, в то время как заинтересованная сторона не обязательно является акционером. работают вместе над улучшением процессов, продукции, услуг и культуры компании для достижения долгосрочного успеха, который вытекает из удовлетворенности клиентов.Процесс управления качеством включает в себя набор руководящих принципов, которые разрабатываются командой для обеспечения того, чтобы продукция и услуги, которые они производят, соответствовали стандартам или были пригодны для определенной цели.Процесс начинается с того, что организация устанавливает цели по качеству, которые должны быть достигнуты и согласованы с потребителем.Затем организация определяет, как будут измеряться эти цели. Она предпринимает действия, необходимые для измерения качества. Затем она выявляет любые возникающие проблемы с качеством и инициирует улучшения.На последнем этапе составляется отчет об общем уровне достигнутого качества. Этот процесс гарантирует, что продукция и услуги, производимые командой, соответствуют ожиданиям клиентов.Методы улучшения качества состоят из трех компонентов: улучшение продукции, улучшение процессов и улучшение, основанное на людях. Существует множество методов управления качеством и технологий, которые могут быть использованы. К ним относятся Кайдзен, программы с нулевым дефектом, Шесть сигм, Кружок качества, методы Тагути, Производственная система Тойоты, Кансей Инжиниринг, ТРИЗ, BPR, OQRM, ISO, подходы сверху вниз и снизу вверх и другие.Образцовым примером отличного управления качеством является внедрение системы Канбан корпорацией Toyota. Канбан — это система управления запасами, которая была разработана Тайичи Оно для создания видимости для поставщиков и покупателей, чтобы помочь ограничить рост избыточных запасов.Инвентаризация — это счет текущих активов в балансе, состоящий из всего сырья, незавершенного производства и готовой продукции, находящейся на производственной линии в любой момент времени. Toyota использовала эту концепцию для реализации своей системы Just-in-Time (JIT), которая помогает согласовывать заказы сырья от поставщиков непосредственно с графиком производства. Сборочная линия Toyota повысила эффективность, так как компания получала на руки только достаточное количество запасов для выполнения заказов клиентов по мере их поступления.Статистический контроль качества — это термин, используемый для описания набора статистических инструментов, применяемых специалистами по качеству. Статистический контроль качества можно разделить на три широкие категории:1.Описательная статистика используется для описания характеристик качества и взаимосвязей. Сюда входят такие статистические показатели, как среднее значение, стандартное отклонение, диапазон и мера распределения данных.2.Статистический контроль процесса включает в себя проверку случайной выборки выходных данных процесса и принятие решения о том, производит ли процесс продукцию с характеристиками, которые попадают в заранее определенный диапазон. SPC отвечает на вопрос, правильно ли функционирует процесс.3.Приемочная выборка — это процесс случайной проверки образца товара и принятия решения о приемке всей партии на основе полученных результатов. Приемочная выборка определяет, следует ли принять или забраковать партию товара. Инструменты в каждой из этих категорий предоставляют различные типы информации для использования при анализе качества. Описательная статистика используются для описания определенных характеристик качества, таких как центральная тенденция и изменчивость наблюдаемых данных.Хотя описания определенных характеристик полезны, их недостаточно, чтобы помочь нам оценить, есть ли проблема с качеством. В этом нам может помочь приемная выборка. Она помогает нам решить, было ли достигнуто желаемое качество для партии продукции и следует ли принять или забраковать произведенные изделия. Хотя эта информация полезна для принятия решения о приемке качества после выпуска продукции, она не помогает нам выявить и поймать проблему качества в процессе производства. Для этого нам нужны инструменты из категории статистического контроля процессов.Все три категории статистического контроля качества полезны для измерения и оценки качества продукции или услуг. Однако инструменты статистического контроля процессов используются наиболее часто, поскольку они выявляют проблемы качества в процессе производства. По этой причине мы посвятим большую часть главы этой категории инструментов. Инструменты контроля качества, о которых мы узнаем, не только измеряют значение характеристики качества; они также помогают нам определить изменение или вариацию какой-либо характеристики качества продукта или процесса. Сначала мы увидим, какие типы вариаций мы можем наблюдать при измерении качества. Затем мы сможем определить конкретные инструменты, которые следует использовать для измерения этой вариации.Вариации в производственном процессе приводят к дефектам качества и отсутствию согласованности продукции. Корпорация Intel, крупнейший в мире и самый прибыльный производитель микропроцессоров, понимает это. Поэтому Intel внедрила на всех своих производственных предприятиях программу, которую она называет "точная копия". Идея заключается в том, что независимо от того, где производятся чипы - в Аризоне, Нью-Мексико, Ирландии или на любом другом заводе компании, они производятся абсолютно одинаково. Это означает использование одного и того же оборудования, одних и тех же материалов и выполнение одних и тех же задач в одном и том же порядке.Уровень детализации, до которого доходит концепция "точного копирования", является дотошным. Например, когда было обнаружено, что станок для производства чипов на одном предприятии на несколько футов длиннее, чем на другом, Intel заставила их соответствовать друг другу. Когда выяснилось, что качество воды на одном предприятии отличается, Intel внедрила систему очистки, чтобы устранить любые различия. Даже если работника заставали за полировкой оборудования в одном направлении, его просили делать это по утвержденному кругу. Почему такое внимание к точности деталей? Причина в том, чтобы свести к минимуму все различия. Теперь давайте рассмотрим различные виды отклонений, которые существуют.Статистика, измеряющая центральную тенденцию набора данных. Если вы посмотрите на бутылки с безалкогольным напитком в продуктовом магазине, то заметите, что ни одна из них не наполнена до абсолютно одинакового уровня. Некоторые из них наполнены чуть выше, а некоторые чуть ниже. Точно так же, если вы посмотрите на черничные кексы в пекарне, вы заметите, что некоторые из них немного больше других, а в некоторых больше черники, чем в других. Такие различия совершенно нормальны. Не бывает двух абсолютно одинаковых продуктов из-за небольших различий в материалах, рабочих, машинах, инструментах и других факторах. Эти факторы называются общими, или случайными, причинами вариации. Общие причины вариации основаны на случайных причинах, которые мы не можем определить. Эти виды отклонений неизбежны и обусловлены незначительными различиями в обработке.Важной задачей при контроле качества является определение диапазона естественной случайной вариации в процессе. Например, если средняя бутылка безалкогольного напитка под названием Cocoa Fizz содержит 16 унций жидкости, мы можем определить, что величина естественной вариации составляет от 15,8 до 16,2 унции. В этом случае мы будем контролировать процесс производства, чтобы убедиться, что количество остается в пределах этого диапазона. Если производство выходит за пределы этого диапазона - в бутылках обнаруживается в среднем15,6 унций — это заставит нас предположить, что в процессе производства возникла проблема, поскольку вариация превышает естественную случайную вариацию.Второй тип вариаций, которые можно наблюдать, включает те, причины которых можно точно определить и устранить. Такие причины называются устранимыми причинами вариации. Примерами такого типа вариаций являются низкое качество сырья, сотрудник, которому необходимо пройти дополнительное обучение, или машина, нуждающаяся в ремонте. В каждом из этих примеров проблема может быть выявлена и устранена. Если позволить вариации сохраниться, она будет продолжать создавать проблему в качестве продукции. В примере с операцией розлива безалкогольных напитков бутылки, заполненные жидкостью объемом 15,6 унций, сигнализируют о проблеме. Возможно, потребуется перенастройка машины, что является устранимой причиной отклонений. Мы можем связать отклонение с конкретной причиной (машина нуждается в перенастройке) и устранить проблему (перенастроить машину).Использование статистических методов в улучшении качества принимает различные формы, включая:Таблица 1. Формы статистических методовПроверка гипотезОцениваются две гипотезы: нулевая гипотеза (H0) и альтернативная гипотеза (H1). Нулевая гипотеза — это "соломенный человек", используемый в статистическом тесте. Вывод состоит в том, чтобы либо отвергнуть, либо не отвергнуть нулевую гипотезу.Регрессионный анализОпределяет математическое выражение, описывающее функциональную связь между одним ответом и одной или несколькими независимыми переменными.Статистический контроль процессов (SPC)Мониторинг, контроль и улучшение процессов с помощью статистических методов. SPC определяет, когда процессы выходят из-под контроля из-за вариации по особым причинам (вариация, вызванная особыми обстоятельствами, не присущими процессу). Затем специалисты могут искать способы устранения этой вариации из процесса.Проектирование и анализ экспериментовПланирование, проведение, анализ и интерпретация контролируемых испытаний для оценки факторов, которые могут влиять на переменную ответа.Однако при выборе статистического метода следует помнить о некоторых практических и статистических соображениях.Практика использования небольшой, репрезентативной выборки для того, чтобы сделать вывод о более широкой популяции, возникла в начале 20 века. Уильям С. Госсет, более известный под псевдонимом "Студент", должен был взять небольшие образцы в процессе пивоварения, чтобы понять определенные характеристики качества. Разработанный им статистический подход (сейчас он называется одновыборочным t-тестом) был впоследствии развит Р. А. Фишером и другими.В 1920-х годах Ежи Нейман и Э. С. Пирсон разработали более полную математическую основу для проверки гипотез. Она включала в себя хорошо знакомые сейчас статистикам понятия, такие как:ошибка i типа: неправильное отклонение нулевой гипотезы.ошибка второго типа: неправильное отклонение нулевой гипотезы.статистическая мощность: вероятность правильного отклонения нулевой гипотезы.Процедура дисперсионного анализа Фишера, или ANOVA, представляет собой статистический механизм, с помощью которого проводятся многие статистические анализы, например, в исследованиях повторяемости и воспроизводимости датчиков и других спланированных экспериментах. ANOVA оказался очень полезным инструментом для решения вопроса о том, как вариации могут быть отнесены к определенным рассматриваемым факторам.Заключение и выводы. Управление качеством на предприятиях жизненно важно для обеспечения согласованности процессов, а также продукции и услуг. В бизнесе удовлетворение потребностей клиентов является ключевым фактором. Поскольку основной заботой клиента является качество приобретаемой продукции или услуг, главная цель поставщика всегда должна заключаться в том, чтобы обеспечить стабильное и высокое качество производимой им продукции.Проблема качества – глобальная проблема XXI века. Нет качества без управления качеством. В нашей стране предпринимались многолетние усилия, направленные на достижение высокого качества продукции. Однако приходится признать, что в целом они пока не дали желаемых результатов. На наш взгляд, широкое внедрение в практику отечественных организаций статистических методов управления качеством, в частности, семи простых методов – необходимое условие быстрого прогресса. Этот шаг не требует значительных затрат, если не считать организации широкомасштабного обучения рабочих и специалистов.