Контрольная работа: Управление качеством продукции на примере деятельности Хабаровского "Химфармзавода"

Для вычисления верхнего и нижнего контрольных пределов надо иметь около 100 точек данных на контрольной карте.

Все карты можно разделить на два типа, в зависимости оттого, что является объектом исследования:

- контрольные карты для количественных переменных (температура, размер, товарная масса и т.п.);

- контрольные карты для качественных переменных (число рекламаций, частота прогулов, число дефектов).

На предприятии целесообразно внедрить карты второго типа, в частности p-карты, которые отражают долю дефектов в объеме продукции. Такие карты позволят проследить тренды и циклы, оценить изменения в процессе.

Рассмотрим правила построения р-карт. Исходные данные:

- объем подгрупп больше, чем 50;

- среднее число дефектов или дефектных изделий равно или больше 4;

- если фактический объем подгруппы отличается на 50% от среднего объема подгруппы, то нужно либо выбросить эту точку, либо вычислить для нее индивидуальные контрольные пределы.

В качестве примера применения контрольных карт для качественных переменных построим р-карту для определения динамики появления дефектов при производстве анилина, одного из продуктов предприятия.

По данным из таблицы 1 найдем (средний объем подгруппы) и (средний процент брака):

Внешний контрольный предел (ВКПр) и нижний контрольный предел (НКПр) определим по формуле

,

или в цифровом выражении:

Построим контрольную карту для качественного признака доля дефектов в объеме произведенного анилина за январь 2005 года (рисунок 1).

Таблица 1

Исходные данные для построения контрольной карты для доли дефектов в объеме произведенного анилина за январь 2005 года

Номер партии	Объем партии (п, переменный), т	Число дефектов в выборке (пр)	Процент брака в каждой выборке, %
1	50	2	4,0
2	50	10	20,0
3	60	6	10,0
4	65	4	6,2
5	50	5	10,0
6	50	10	20,0
7	55	5	9,1
8	60	8	13,3
9	50	2	4,0
10	55	4	7,3

Рис. 1. Р-карта качественного признака: доля дефектов в объеме произведенного анилина за январь 2005 года

Из рисунка видно, что в процессе производства анилина появление дефектов имеет скачкообразный характер. Причинами этого могут быть изменения в составе сырья или технологии, неполадки в контролирующем оборудовании и др. Таким образом, процесс нестабилен, и нормализировать его можно после анализа причин появления дефектов.

Кроме использования статистических методов управления качеством немаловажно внедрить и экономический механизм управления качеством, который будет включать в себя оценку затрат на качество. Это необходимо сделать потому что, любые действия по устранению причин дефектов, освоению нового продукта или предотвращению дефектов влекут за собой дополнительные затраты. Данные затраты являются, несомненно, затратами на качество. На предприятии во избежание неоправданных расходов целесообразно осуществлять управление этим видом затрат.

Для внедрения на предприятии можно предложить следующую классификацию затрат на качество:

- для новых продуктов производить подсчет единовременных затрат. Сюда входят затраты, связанные с проведением научно-исследовательских, опытно-конструкторских и технологических работ, организационно-технических мероприятий, техническим перевооружением и реконструкцией производств, подготовкой, повышением квалификации и переподготовкой кадров и других мероприятий, направленных на повышение качества продукции и ее конкурентоспособности;

- для текущего анализа производить расчет затрат: связанных с содержанием подразделений по управлению качеством продукции или реализацией функций управления качеством продукции; с предотвращением дефектов в продукции, их выявлением и устранением, а также потери, обусловленные передачей далее по технологической цепочке и потребителям дефектной продукции.

В общем алгоритм формирования подсистемы оценки затрат на качество продукции можно представить в виде схемы (рисунок 2).