ZARZĄDZANIE JAKOŚCIĄ INSTRUMENTY ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ

Podobne dokumenty
Zarządzanie procesami

Statystyczne sterowanie procesem

Katedra Technik Wytwarzania i Automatyzacji STATYSTYCZNA KONTROLA PROCESU

Sterowanie procesem i jego zdolność. Zbigniew Wiśniewski

Zarządzanie jakością w logistyce ćw. Artur Olejniczak

Zarządzanie i inżynieria jakości / Adam Hamrol. Warszawa, Spis treści

FMEA. Tomasz Greber Opracował: Tomasz Greber (

METO T D O Y O C O ENY J A J KOŚ O CI

Analiza ryzyka nawierzchni szynowej Iwona Karasiewicz

PO PROSTU JAKOŚĆ. PODRĘCZNIK ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ. Autor: JAN M. MYSZEWSKI

Zarządzanie jakością. cią. Zarządzanie jakością - wykład 5. W. Prussak Kontrola w zarządzaniu jakością

Jakość wyrobów i usług. Tomasz Poskrobko

Artykuł został opublikowany w książce Wybrane aspekty zarządzania jakością II Pod redakcją Marka Salerno-Kochana Kraków 2010 ISBN:

JAKOŚCI W RÓŻNYCH FAZACH I ŻYCIA PRODUKTU

poprawy konkurencyjności

NARZĘDZIA KOMPLEKSOWEGO ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ

TRADYCYJNE NARZĘDZIA ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ

Definicje PN ISO Definicje PN ISO 3951 interpretacja Zastosowanie normy PN-ISO 3951:1997

METODY I NARZĘDZIA ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ

Agnieszka Folejewska. Analiza FMEA. zasady, komentarze, arkusze. Zarządzanie jakością

Sterowanie jakością badań i analiza statystyczna w laboratorium

Podręcznik jest przeznaczony dla studentów uczelni technicznych na kierunku zarządzanie i inżynieria produkcji.

Koncepcje i narzędzia systemów zarządzania jakością

Teoria błędów. Wszystkie wartości wielkości fizycznych obarczone są pewnym błędem.

Process Analytical Technology (PAT),

Praca dyplomowa. Autor: Magdalena Karaś. Opiekun pracy: dr inż. Stanisław Zając

Rodzaje Kontroli. SPC Statystyczna kontrola procesu. Rodzaje kontroli Uproszczony cykl życia wyrobu. Kontrola odbiorcza - stuprocentowa

* tworzenie kryteriów oceny i nagradzania; * redukcję kosztów. Zasady kaizen Filozofia kaizen opiera się na dwóch zasadniczych

DR HAB INŻ. TADEUSZ SAŁACIŃSKI POLITECHNIKA WARSZAWSKA

Statystyka opisowa. Wykład I. Elementy statystyki opisowej

Egzamin za szkolenia Audytor wewnętrzny ISO nowy zawód, nowe perspektywy z zakresu normy ISO 9001, ISO 14001, ISO 27001

Zarządzanie jakością ćwiczenia

Wykorzystanie metody FMEA w doskonaleniu jakości procesów zarządzania przedsiębiorstwem

Inżynieria jakości 1. dr inż. Hanna Gołaś. Jakość w toku istnienia produktu. Metody, techniki i narzędzia projakościowe w toku istnienia produktu

Materiał pomocniczy dla nauczycieli kształcących w zawodzie:

STATYSTYCZNE STEROWANIE PROCESAMI

Systemowe zarządzanie jakością. Koncepcja systemu, ocena systemu, wspomaganie decyzji. Piotr Miller

OPTYMALIZACJA PROCESÓW TECHNOLOGICZNYCH W ZAKŁADZIE FARMACEUTYCZNYM

VI. SZKOLENIA SPECJALNE

Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego KUCHARZ

Systemowe zarządzanie jakością : koncepcja systemu, ocena systemu, wspomaganie decyzji / Piotr Miller. Warszawa, Spis treści

Regulamin zarządzania ryzykiem. Założenia ogólne

Konspekt SPC jako metoda pomiaru i doskonalenia procesów.

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych

LABORATORIUM Z FIZYKI

Metoda Pięciostopniowego Programu Poprawy Jakości na przykładzie Samsung Electronics Poland Manufacturing Sp. z o.o.

Statystyczne Zarządzanie Jakością

Agnieszka MISZTAL Inż. Syst. Projakośc. Kontrola jakości. INŻYNIERIA SYSTEMÓW PROJAKOŚCIOWYCH Wykład 2 Kontrola jakości

I jest narzędziem służącym do porównywania rozproszenia dwóch zmiennych. Używamy go tylko, gdy pomiędzy zmiennymi istnieje logiczny związek

Koncepcja systemu zarządzania jakością w dużym projekcie informatycznym zgodnie z normą ISO/IEC 9001:2008

Matryca efektów kształcenia dla programu studiów podyplomowych ZARZĄDZANIE I SYSTEMY ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ

Systemy zapewnienia jakości w laboratorium badawczym i pomiarowym

POLITYKA ZARZĄDZANIA RYZYKIEM W SZKOLE PODSTAWOWEJ NR 2 W KROŚNIE ODRZAŃSKIM

ZAKŁADOWA ADOWA KONTROLA PRODUKCJI W ŚWIETLE WYMAGAŃ CPR

WZKP Zakładowa kontrola produkcji Wymagania

POLITECHNIKA OPOLSKA

ZARZĄDZANIE RYZYKIEM W LABORATORIUM BADAWCZYM W ASPEKCIE NOWELIZACJI NORMY PN-EN ISO/ IEC 17025:

POLITECHNIKA OPOLSKA

POLITYKA ZARZĄDZANIA RYZYKIEM

Wyznaczanie minimalnej odważki jako element kwalifikacji operacyjnej procesu walidacji dla wagi analitycznej.

4) zmienność procesu w czasie wymaga od zespołu jednoczesnego monitorowania dokładności

KOSZTY JAKOŚCI JAKO NARZĘDZIE ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ

Proces certyfikacji ISO 14001:2015

RAPORT WSKAŹNIK EDUKACYJNEJ WARTOŚCI DODANEJ PO EGZAMINIE GIMNAZJALNYM W ROKU SZKOLNYM 2012/2013

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

Kontrola i zapewnienie jakości wyników

Sprawdzenie narzędzi pomiarowych i wyznaczenie niepewności rozszerzonej typu A w pomiarach pośrednich

ISO 9000/9001. Jarosław Kuchta Jakość Oprogramowania

Redukcja zmienności procesu oparta na analizie danych z procesu krótkoseryjnego za pomocą karty kontrolnej "celu"

Zarządzanie jakością

LEĆ FMEA FMEA ZAMIAST. Analiza FMEA. Tomasz Greber Opracował: Tomasz Greber (

Wstęp do teorii niepewności pomiaru. Danuta J. Michczyńska Adam Michczyński

Koordynacja projektów inwestycyjnych

POLITYKA ZARZĄDZANIA RYZYKIEM ROZDZIAŁ I. Postanowienia ogólne

SPC - Statystyczne Sterowanie Procesem

ISO 9001:2015 przegląd wymagań

Obowiązuje od: r.

Zasady systemu kontroli wewnętrznej w Banku Spółdzielczym. w Łubnianach

Lean SIX SIGMA champion executive

ZARZĄDZENIE Nr 132/12 BURMISTRZA PASŁĘKA z dnia 28 grudnia 2012 roku

W 30 C 30 Rodzaj : Symbol : Semestr : Grupa : Nr w siatce studiów : Data opracowania : 2012

Organizacja systemów produkcyjnych / Jerzy Lewandowski, Bożena Skołud, Dariusz Plinta. Warszawa, Spis treści

Monitorowanie i Diagnostyka w Systemach Sterowania na studiach II stopnia specjalności: Systemy Sterowania i Podejmowania Decyzji

DOKUMENTACJA SYSTEMU ZARZĄDZANIA LABORATORIUM. Procedura szacowania niepewności

Wydział Inżynierii Produkcji. I Logistyki. Statystyka opisowa. Wykład 3. Dr inż. Adam Deptuła

POJĘCIA WSTĘPNE. STATYSTYKA - nauka traktująca o metodach ilościowych badania prawidłowości zjawisk (procesów) masowych.

ISO w przedsiębiorstwie

RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych. Wykład tutora na bazie wykładu prof. Marka Stankiewicza

HACCP- zapewnienie bezpieczeństwa zdrowotnego żywności Strona 1

VI. SZKOLENIA SPECJALNE

PCD ZKP PROGRAM CERTYFIKACJI SYSTEMU ZAKŁADOWEJ KONTROLI PRODUKCJI

System monitorowania realizacji strategii rozwoju. Andrzej Sobczyk

System Zarządzania Jakością ISO 9001:2008

Procedura zarządzania ryzykiem w Urzędzie Gminy Damasławek

POLITECHNIKA OPOLSKA

Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2015/2016

Instrument Zarządzania jakością. Zasady Zarządzania jakością. Metody Zarządzania jakością. Narzędzia Zarządzania jakością

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych. Wykład tutora na bazie wykładu prof. Marka Stankiewicza

Transkrypt:

ZARZĄDZANIE JAKOŚCIĄ INSTRUMENTY ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ WYKŁAD 5 ZASADY METODY NARZĘDZIA INSTRUMENTY ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ Cechy Określają stosunek przedsiębiorstwa i jego pracowników do ogólnie rozumianych problemów jakości Określają strategię przedsiębiorstwa Nie dają wytycznych operacyjnych Charakteryzują się planowym, powtarzalnym i opartym na naukowych podstawach sposobem postępowania przy realizacji zadań związanych z zarządzaniem jakością Oddziaływanie średnioterminowe Służą do zbierania i przetwarzania danych związanych z różnymi aspektami zarządzania jakością Mają charakter krótkotrwały (operacyjny) Przykłady Zasady Deminga Zasada ciągłego doskonalenia procesów (Kaizen) Zasada zero defektów Zasada pracy zespołowej QFD FMEA SKO SPC DOE Schemat blokowy Diagram Ishikawy Diagram Pareto Histogram Arkusze kontrolne Wykresy korelacji Karta kontrolna nowe narzędzia ZASADY ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ Zasady Deminga 14 zasad Cykl Deminga PDCA KAIZEN http://www.ibspan.waw.pl/~sikorski/tqm/rys4.gif Kaizen zasada ciągłego doskonalenia rozwinięcie 5-tej zasady Deminga (system powinien być ciągle poprawiany) jest także rozwinięciem cyklu PDCA. Kaizen jest terminem japońskim oznaczającym ciągłe doskonalenie małymi krokami (w odróżnieniu od Kaikaku określającym radykalną naprawę np. całkowita zmiana technologii). Nazwa od słów Kai ciągły i Zen poprawa. 1. Wybór problemów (ustalenie celów) 2. Wyjaśnienie przyczyn wyboru 3. Ocena aktualnej sytuacji 4. Analiza przyczyn 5. Ustalenie środków korygujących 6. Wdrożenie 7. Ocena rezultatów 8. Standaryzacja 9. Konkluzje i refleksje, pozostałe problemy 10. Plan na przyszłość Planuj (Plan) Wykonaj (Do) Sprawdź (Check) Działaj (Act) PDCA (Deming) Zasada zero defektów Produkcja bezusterkowa (Crosby). Działania mające pozwolić osiągnąć zero defektów to: - pomiar jakości i jego wyniki pozwalające na obiektywną ocenę, działania korekcyjne; - praca w małych grupach formułujących własne cele poprawy jakości; - system komunikacji pracowników między sobą i z przełożonymi. Niektóre przyczyny utrudniające zero defektów : - brak systemu zarządzania jakością lub system ograniczony do dokumentacji; - brak szkoleń - niepełna specyfikacja, tolerancje nieadekwatne do wyrobu; - zbyt wielu dostawców - niskie kwalifikacje pracowników, niezdolne jakościowo procesy, maszyny, niewłaściwe materiały, nietechnologiczne konstrukcje. Podobna zasada unikania błędów (Poka-Yoke) zakłada, że ludzie, maszyny i procesy nie są wolne od błędów, jednak można je tak zaprojektować, że wystąpienie błędu nie będzie automatycznie powodować braku (niezgodnosci). 1

Zasada pracy zespołowej Wynika ze złożoności procesów produkcji i coraz wyższych wymagań jakościowych i wymusza coraz większe zaangażowanie pracowników w realizację celów organizacji. Zaangażowanie nie może ograniczać się do stanowiska pracy - musi wykraczać poza nie i obejmować grupę pracowniczą a nawet całą organizację. Korzyści z pracy zespołowej wynikają z równoległego (a nie sekwencyjnego) rozpatrywania problemów i wykorzystania szerszego (w porównaniu z pracą indywidualną) potencjału wiedzy i doświadczenia. Przykłady: Burza mózgów Japońskie koła jakości METODY ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ QFD Metoda rozwinięcia funkcji jakości (Quality Function Deployment) FMEA Analiza przyczyn i skutków wad (Failure Mode and Effect Analysis) SKO Statystyczna kontrola odbiorcza SPC Statystyczna kontrola procesu (Statistical Process Control) DOE Projektowanie eksperymentów (Design Of Experiments) METODY ROZWINIĘCIA FUNKCJI JAKOŚCI - QFD QFD DOM JAKOŚCI Polega na uwzględnieniu na wszystkich etapach projektowania możliwie największej liczby czynników mogących wpływać na jakość wyrobu bądź procesów jego produkcji. Metoda opracowana przez Akao w Japonii w latach 60-tych XX wieku i zastosowana w roku 1972 w stoczni Mitsubisi w Kobe a w latach 80-tych w dużych firmach japońskich i amerykańskich jak Toyota, Ford, General Motors, AT&T czy Hewlett-Packard. Czasem nazywana jest domem jakości Opiera się na spostrzeżeniu, że nawet jeżeli wyrób skonstruowany jest poprawnie z inżynierskiego punktu widzenia, jego produkcja może okazać się chybiona, jeżeli nie zaakceptuje go rynek. A więc czynnikiem decydującym o kondycji finansowej firm są nabywcy produkowanych przez nie wyrobów. E WYMAGANIA KLIENTÓW F WAŻN OŚĆ K ZALEŻNOŚĆ I PARAMETRY TECHNICZNE WYROBU G ZALEŻNOŚĆ E - B D ZNACZENIE PARAMETRÓW C - TRUDNOŚĆ B DOCELOWE PARAMETRY H PROFIL WIZERUNKU A PORÓWNANIE Z KONKURENCJĄ QFD DOM JAKOŚCI A - Porównanie cech technicznych/charakterystyk z konkurencją B Docelowe wartości parametrów technicznych C - Wskaźniki technicznej trudności wykonania D - Znaczenie parametrów technicznych E - Wymagania klientów F - Ważność wymagań według klientów G Zależności pomiędzy wymaganiami klienta i parametrami technicznymi H Profil wizerunku (ocena rynkowa wymagań które powinny być spełnione według klientów) I Parametry techniczne wyrobu K - Zależność pomiędzy parametrami technicznymi Metodę FMEA (Failure Mode and Effect Analysis) - znaną też pod nazwą: FMECA (Failure Mode and Criticality Analysis) - zaczęto stosować w latach 60 w USA przy wyrobach dla astronautyki. Metodą tą weryfikowano projekty różnych elementów statków kosmicznych, by zapewnić bezpieczeństwo uczestnikom wyprawy. Sukces tej metody w NASA, spowodował, że znalazła ona zastosowanie w przemyśle lotniczym i jądrowym. W latach siedemdziesiątych i osiemdziesiątych metodę wykorzystano w Europie gdzie znalazła nowe zastosowania w przemyśle chemicznym, elektronicznym, a także samochodowym gdzie zaobserwowano największą dynamikę zastosowania tej metody. W latach dziewięćdziesiątych została zaadaptowana w ramach normy ISO 9000, a w szczególności w QS 9000 przeznaczonej dla przemysłu samochodowego. 2

Metoda polega na analitycznym ustalania związków przyczynowoskutkowych powstawania potencjalnych wad produktu oraz uwzględnieniu w analizie czynnika krytyczności (ryzyka). Jej celem jest konsekwentne i systematyczne identyfikowanie potencjalnych wad produktu/procesu, a następnie ich eliminowanie lub minimalizowanie ryzyka z nimi związanego. Dzięki metodzie FMEA możliwe jest ciągłe doskonalenie produktu/procesu poprzez poddawanie go kolejnym analizom i na podstawie uzyskanych wyników wprowadzanie poprawek i rozwiązań, skutecznie eliminujących źródła wad oraz dostarczających nowe pomysły ulepszające właściwości wyrobu. Można ją wykorzystywać do procesów bardzo złożonych zarówno w produkcji masowej jak i jednostkowej. Wyróżnia się FMEA: Produktów Procesów FMEA produktu jest ukierunkowana głównie na optymalizację niezawodności produktu. W wyniku jej przeprowadzenia uzyskujemy informacje o silnych i słabych punktach wyrobu. FMEA produktu można stosować w różnych fazach powstania produktu: - koncepcji produktu - przed wdrożeniem do produkcji - w czasie wdrażania produktu na skalę przemysłową - produkcji - eksploatacji. Analiza może dotyczyć całego produktu lub jego zespołów lub też podzespołów a wyjątkowych sytuacjach jego części. FMEA - procesu - jest prowadzona w celu rozpoznania czynników, które mogą prowadzić do ewentualnych zakłóceń procesów wytwarzania. Czynniki te mogą być związane z: - metodami obróbki - parametrami obróbki - środkami pomiarowo kontrolnymi - maszynami i urządzeniami FMEA procesu stosowana jest w początkowej fazie projektowania procesów technologicznych, przed uruchomieniem produkcji seryjnej (planowanie produkcji) oraz w produkcji seryjnej w celu doskonalenia procesów, które są niestabilne lub nie zapewniają uzyskania wymaganej wydajności. Przeprowadzenie analizy FMEA przebiega w dwóch zasadniczych etapach. Etap I. Przygotowanie badania. - Definicje celu analizy - Powołanie grupy roboczej - Zakres i termin badań - Zbieranie danych Etap II. Właściwa analiza. - analiza jakościowa wad - analiza ilościowa wad (szacowanie czynników ryzyka) - opracowanie planu działań zaradczych - nadzór nad działaniami zaradczymi Analiza ilościowa FMEA ma na celu oszacowanie czynników ryzyka. RPN = R x Z x W RPN priorytet ryzyka (Risk Priority Number) Każda wada określana jest przez trzy kryteria: R - częstość wystąpienia wady (ryzyko wystąpienia wady) [1-10] Z - znaczenie wady jak istotne znaczenie dla klienta będzie miała dana wada [1-10] W - poziom wykrywalności- opisuje prawdopodobieństwo, że dana wada nie zostanie wykryta przez producenta i trafi do klienta [1-10] Wartości które może przyjmować krytyczność wady P zawierają się w przedziale od 1 do 1000. Im wartość P jest większa, tym ryzyko związane z daną wadą jest większe. Najczęściej ustala się pewien poziom krytyczności czyli wartość liczby priorytetu P np.p>100 powyżej którego będą analizowane wszystkie wady. Generalna zasada mówi, że jeśli poziom krytyczności wady jest znacząco wyższy od 1, wydawane jest zalecenie przejście do następnego etapu czyli podjęcie działań zapobiegawczych Kontrola statystyczna METODY STATYSTYCZNE W ZARZĄDZANIU JAKOŚCIĄ Statystyczna kontrola jakości SKJ Statystyczne sterowanie procesami SSP/SPC Badanie zdolności jakościowej Cp/Cm Zaawansowane metody statystyczne DOE 3

Statystyczna kontrola jakości SKJ Partia wyrobów oceniana jest na podstawie pobranej losowo próbki (kontrola wyrywkowa). W zależności od wielkości i częstotliwości pobierania próbek oraz sposobu wykorzystania informacji do oddziaływania na proces produkcji, kontrola statystyczna może mieć charakter: Statystycznej kontroli odbiorczej SKO Statystycznej kontroli procesu SKP (SPC) Statystyczna kontrola odbiorcza Statystyczna kontrola odbiorcza służy sprawdzeniu czy dostarczona lub oferowana do dostarczenia partia surowca, wyrobów lub usługa spełnia wymagania jakościowe. Cel SKO: niedopuszczenie do przyjęcia niezgodnej z wymaganiami (normowymi, wynikającymi ze specyfikacji lub umownymi) partii surowca, wyrobów gotowych lub usługi. Dokonywana jest na podstawie pobranej losowo próbki. Poziomy kontroli: Kontrola normalna - kontrola stosowana wówczas, gdy nie ma podstaw do przypuszczenia, że poziom jakości wyrobu różni się od poziomu akceptowanego. Kontrola ulgowa, mniej ostra od kontroli normalnej, stosowana jest wtedy, gdy z badania określonej liczby kolejnych partii za pomocą kontroli normalnej wynika, że poziom jakości wyrobów jest wyższy od założonego. Kontrola obostrzona, ostrzejsza od kontroli normalnej, stosowana jest wtedy, gdy z badania określonej liczby kolejnych partii za pomocą kontroli normalnej wynika, że poziom jakości wyrobów jest niższy od założonego. Statystyczna kontrola procesu - zespół metod i technik statystycznych mających na celu usprawnienie przebiegu prac przez redukcję występujących odchyleń. Statystyczna kontrola procesu polega na zapobieganiu powstawaniu defektów przez wykrywanie i sygnalizowanie sytuacji, w których proces ma tendencję do wykraczania poza określone, akceptowalne limity, przy jednoczesnym identyfikowaniu powodów ich występowania Statystyczny proces kontroli pozwala na minimalizowanie strat dzięki systematycznej identyfikacji i analizie kluczowych procesów oraz bezpośredniej kontroli związanych z nimi podstawowych przyczyn występowania problemów. Statystyczna kontrola procesu SKP jest ukierunkowana na proces i ma charakter kontroli czynnej (wyniki wykorzystywane są do rozpoznania, czy na proces nie działają czynniki zakłócające jego przebieg). Zwykle połączona jest z zastosowaniem kart kontrolnych Shewharta stanowiąc element statystycznego sterowania procesem. Czynniki kontrolowane Czynniki zakłócające PROCES Wyrób BADANIE ZDOLNOŚCI JAKOŚCIOWEJ PROCESU Pozwala określić stopień spełnienia przez proces wymogów jakościowych. Uwzględniając tolerancję badanej właściwości, określa się potencjalne i rzeczywiste zdolności procesu do spełnienia wymagań jakościowych. Pozwala to na stwierdzenie ile wyrobów mieści się w założonych granicach specyfikacji. GTL (USL) górna linia tolerancji Δ Wymiar nominalny Pole tolerancji DTL (LSL) dolna linia tolerancji Δ 4

ZDOLNOŚĆ JAKOŚCIOWA MASZYNY Gdzie: k wskaźnik przesunięcia N wartość nominalna (docelowa) Wskaźnik c p określa potencjalne możliwości procesu do produkcji wyrobu w określonej tolerancji. Wskaźnik c pk jest miarą wycentrowania procesu, inaczej zwaną korygowanym wskaźnikiem zdolności ponieważ uwzględnia także położenie wartości średniej w stosunku do granic tolerancji. Jeśli c p c pk, to na proces działa stały czynnik powodując, że średnia wartość cechy jest różna odśrodka pola tolerancji. Proces jest zdolny (spełnia wymagania jakościowe) gdy: Pozwala określić stopień spełnienia przez pojedynczą maszynę wymogów jakościowych. Kiedy przeprowadzić badanie zdolności jakościowej maszyny? zakup nowej maszyny odbiór maszyny po remoncie rozpoczynanie produkcji - seria próbna Wskaźniki c m i c mk analogicznie definiowane jak c p i c pk c k 1, c pk 1 Czynniki kontrolowane PROJEKTOWANIE EKSPERYMENTU (DOE Design of Experiment) Czynniki zakłócające PROCES Wyrób CELE PLANOWANIA EKSPERYMENTU Zbadanie, które zmienne najbardziej wpływają na wyniki procesu (wyrób). Określenie, jak powinny być ustawione czynniki kontrolowane, aby uzyskać optymalny wynik. Określenie, jakie powinno być ustawienie czynników kontrolowanych, aby zmienność wyrobu była jak najmniejsza. Określenie, jak powinny być ustawione czynniki kontrolowane, aby wpływ czynników zakłócających był minimalny. NARZĘDZIA I METODY KONTROLI JAKOŚCI Histogram Histogram pozwala na łatwą do zrozumienia graficzną prezentację kompleksowych danych pozwalającą na wykrycie tendencji w rozkładzie danych. Układ: oś pionowa - wielkość przypisana danym; oś pozioma - nazwa danych (etykieta). 5

Histogram jest graficznym obrazem w postaci wykresu słupkowego zmienności określonego zbioru danych. Służy do prezentacji danych w postaci rysunkowej w miejsce tabelarycznej. Dane prezentowane w histogramie są zmiennymi liczbowymi np. długość, wysokość, czas, ciężar Przed wykreśleniem histogramu należy określić: - przedział zmienności analizowanej wielkości - liczbę przedziałów W zarządzaniu jakością histogram najczęściej przedstawia zależność częstotliwości występowania usterki w zależności od przyczyny lub wielkości tej przyczyny. Przykłady histogramów i możliwe interpretacje: Histogram symetryczny -Rozkład normalny zmiennej (proces przebiega normalnie) Histogram niesymetryczny - Rozkład niesymetryczny zmiennej Dwa izolowane wierzchołki -Wyroby z różnych maszyn Przerwa w histogramie -Błąd przyrządu pomiarowego lub odczytu Dwa wierzchołki -Wyroby z różnych procesów / materiał od różnych dostawców Histogram obcięty -przeprowadzono selekcję wstępną wyrobów Arkusze kontrolne Arkusze kontrolne służą do przedstawiania informacji w prostej, często graficznej formie lub w postaci zestawu pytań/poleceń. Występują w fazie wykonaj i sprawdź cyklu PDCA. Przykłady: Arkusz kontrolny codziennego sprawdzenia pojazdu Światła Opony Hamulce Układ kierowniczy Dokumenty Wykres rozrzutu Wykres rozrzutu jest użytecznym narzędziem pozwalającym zidentyfikować potencjalne zależności pomiędzy dwoma zmiennymi. Wykres jest narzędziem graficznym pozwalającym na zobrazowanie wpływu jednej zmiennej na drugą. Układ współrzędnych y vs. x zależność (+) zależność (-) brak zależności 6

Wykres Pareto Obrazują w sposób uszeregowany pod względem częstotliwości występowania nieprawidłowości (błędy, wady, usterki) wpływające na jakość. Pozwalają zidentyfikować czynniki powodujące największe odstępstwa od jakości. Przykład: Nieprawidłowe odpowiedzi na egzaminie z "Pomiarów instrumentalnych" i "Instrumentalnych metod analizy" (160 odpowiedzi) 1. Przykład wykonania oznaczenia 32 2. Kryteria doboru warunków pomiarowych 15 3. Zasada metody 3 4. Klasyfikacja elektrod (pracująca, wskaźnikowa) 11 5. Podstawy chemiczne (stechiometria itd.) 17 6. Podstawy fizykochemiczne 13 Razem 91 Wykres Pareto Burza mózgów opracowana w 1936 r. przez Alexa Osborna. Składa się z dwóch etapów: sesji twórczej i sesji oceniającej. Sesja twórcza: Liczy się liczba pomysłów Nie krytykuje się zaproponowanych pomysłów Pomysły podane przez innych mogą być podchwycone i rozwijane Rozwiązania niekonwencjonalne są dobre (brak logiki i realizmu) W sesji twórczej uczestniczy ok. 12 osób, w tym ok. 1/3 to laicy. Dobór uczestników powinien zapewniać podobny poziom intelektualny i brak zależności przełożony-podwładny. Sesja nie powinna trwać dłużej niż godzinę. Sesja oceniająca - ok. trzy osoby, które znają strategię firmy, potencjał branży i nie są zbyt konserwatywne. Diagram i analiza macierzy Pozwala na określenie zależności pomiędzy różnymi elementami jak: przedsięwzięcia, cechy wyrobów, charakterystyka jakości itp. Procedura tworzenia: - ustalić zbiory cech/parametrów jakościowych - określić cechy szczegółowe w każdej grupie - wybrać rodzaj diagramu macierzowego (L, T, Y, X gwiazda itd.) i narysować go - w komórkach macierzy określić siłę zależności pomiędzy poszczególnymi cechami 7

Diagramy przyczyn i skutków (wykresy Ishikawy) Celem diagramu jest rozpoznanie przyczyn poniesionych lub potencjalnych niepowodzeń przedsięwzięć. Kategorie przyczyn dla procesów i problemów technicznych (5M+E) Człowiek Maszyna Materiał Metoda Kierownictwo Otoczenie i inne (np. pomiar) Kategorie przyczyn dla usług (5P) ludzie (people) wyrób (product) cena (price) promocja (promotion) miejsce (place) i inne (np. sposób sprzedaży) Sporządzenie wykresu Ishikawy określić problem sporządzić wykaz możliwych przyczyn głównych określić czynniki szczegółowe dla każdej przyczyny głównej wybrać czynniki krytyczne Karty przebiegu (karta operacyjna, flowchart) Obrazowa prezentacja procesu. Uwzględnia czynności takie jak: operacje, transport, manipulacje, kontrolę, oczekiwanie i magazynowanie. Rodzaje kart: Karty procesu - przedstawia ogólny obraz procesu ujmując tylko kluczowe elementy (operacje i kontrolę). Karty przebiegu materiału: szczegółowy obraz procesu, uwzględnia wszystkie czynnosci oraz zdarzenia. Karty przebiegu czynności: zapis wszystkich kolejnych czynności wkonawcy. Karty obiegu dokumentów: komórki przez które przechodzą dokumenty i działania w nich podejmowane. Henryk TERENOWSKI Szacowanie niepewności pomiarów 8

Walter A. Shewhart Karty kontrolne Shewharta Podstawowe narzędzie statystycznej kontroli procesu. Wskazuje zakres zmian wbudowany w system. Stosowane są do oceny stabilności procesu, stwierdzenia konieczności regulacji procesu, potwierdzenia jego udoskonalenie i rozróżniania zmienności losowej i nielosowej w odniesieniu do danej przyczyny. Pozwalają wykryć w przebiegu procesu tendencje wskazujące na wpływ czynników zakłócających. Niebezpieczeństwo rozregulowania procesu jest sygnalizowane pojawieniem się na karcie kontrolnej pewnych symptomów : - punkty poza liniami kontrolnymi GLK (UCL) - Górna linia kontrolna DLK (LCL) - Dolna linia kontrolna LC -linia centralna GLO - Górna linia ostrzegania DLO - Dolna linia ostrzegania specyficznymi sekwencjami następujących po sobie punktów Reguły Westgarda Reguły Westgarda są opracowane z wykorzystaniem metod statystycznych i wykorzystywane są do analizy danych w kartach Shewharta. Bazując na granicach wyznaczonych przez linie tolerancji mogą być użyte do wykrywania zarówno błędów przypadkowych jak i systematycznych. W powszechnym użyciu jest 6 reguł Westgarda z których 3 to reguły ostrzegawcze i 3 to reguły obowiązkowe. Naruszenie reguł ostrzegawczych powinno spowodować uruchomienie procedur testowych oraz kalibracyjnych. Naruszenie reguł obowiązkowych powinno spowodować odrzucenie uzyskanych po ich wystąpieniu wyników lub produktów. 9

Reguły ostrzegawcze Reguły obowiązkowe Ostrzeżenie 1 2SD : Ma zastosowanie gdy wartość zmierzona odbiega od średniej o ±2SD. Takie zdarzenie nie powinno występować częściej niż w 5% przypadków. Ostrzeżenie 2 2SD : Wykrywa błąd systematyczny. Występuje gdy dwa kolejne pomiary odbiegają od średniej o ±2SD po tej samej stronie. Ostrzeżenie 4 1SD : Występuje gdy cztery kolejne pomiary odbiegają od średniej o ± 1SD (po tej samej stronie). Może wskazywać na konieczność przeglądu lub kalibracji. Reguła obowiązkowa1 3SD : Występuje gdy zmierzona wartość odbiega od średniej o ±3SD lub więcej. Oznacza utratę kontroli nad procesem. Reguła obowiązkowa R 4SD : Ma zastosowanie gdy pomiary wykonywane są dwukrotnie (są duplikowane). Jej naruszenie występuje gdy duplikaty różnią się o więcej niż 4SD. Reguła obowiązkowa 10x : Reguła jest naruszona gdy ostatnie 10 kolejnych pomiarów występuje po tej samej stronie wartości nominalnej (średniej). Dwa rodzaje kart kontrolnych Shewharta: Karty kontrolne dla cech ocenianych liczbowo (mierzalne) - karta wartości średniej (x sr ) i rozstępu (R) - karta ( X - R) - karta wartości średniej (x sr ) i odchylenia standardowego (s) - karta ( X - s) - karta pojedynczych obserwacji (xi) i ruchomego rozstępu (R) - karta (xi - R) - karta mediany (Me) i rozstępu (R) - karta (Me-R) - kart sum skumulowanych - karta średniej ruchomej Karty kontrolne dla cech ocenianych alternatywnie (niemierzalne) - karta frakcji jednostek niezgodnych (p) - karta liczby jednostek niezgodnych (np) - karta liczby niezgodności (c) - karta liczby niezgodności na jednostkę (u) PODSUMOWANIE Wpływ parametrów na ocenę konkurencyjności i sukcesu przedsiębiorstwa (Japonia, Taiwan, Korea): Najważniejszy: jakość produktu Ważny: gwarancja, załatwianie reklamacji, dystrybucja Mniej ważny: cena rynkowa, obsługa przed i po sprzedaży, asortyment Najmniej ważny: reklama 10