Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

M INŐSÉGMENEDZSMENT 4. ELŐADÁS Statisztikai folyamatszabályozás.

Hasonló előadás


Az előadások a következő témára: "M INŐSÉGMENEDZSMENT 4. ELŐADÁS Statisztikai folyamatszabályozás."— Előadás másolata:

1 M INŐSÉGMENEDZSMENT 4. ELŐADÁS Statisztikai folyamatszabályozás

2 A MINŐSÉG LÉTREHOZÁSÁNAK 2 FÉLE STRATÉGIÁJA nyitott láncú beavatkozás : a tapasztalt eltérések kijavítására hivatott, különböző korrekciós tevékenységek elvégzésével. v isszacsatolásos beavatkozás (szabályozás) : rendszeresen ismétlődő folyamatra a tapasztalatok alapján legyünk hatással, hogy a folyamat vizsgált pontján előre meghatározott szint valósuljon meg.

3 A MINŐSÉG LÉTREHOZÁSÁNAK MÓDJAI 1. Minőség ellenőrzés : Olyan tevékenység, amely valamely egység egy vagy több jellemzőjének mérése, szemrevételezése, vagy vizsgálata és az eredmények összehasonlítása a követelményekkel a megfelelőség megállapítása érdekében. 2. Minőségszabályozás. Eszközök módszerek és tevékenységek alkalmazása, amelyek a minőségi követelmények teljesítését szolgálják. (Nem egyenlő a minőség ellenőrzéssel!) Mint a folyamatfigyelése, a nem kielégítő teljesítőképesség okainak megszűntetése. 3. Minőség irányítás : Az általános irányítási feladatköröknek minden olyan tevékenysége, amely meghatározza a minőségpolitikát, a minőségre vonatkozó célkitűzéseket és feladatköröket, és megvalósítja ezeket olyan eszközökkel, mint a minőségügyi tervezés, a minőségszabályozás, s minőségbiztosítás és a minőségfejlesztés. 4. Minőségirányítási rendszer. Minden tervezett és módszeres tevékenység, amely megfelelő bizalmat hivatott kelteni arra, hogy a termék teljesíti a minőségi követelményeket.

4 Minőség ellenőrzés Minőség szabályozás Minőség irányítás cél tárgy eszköz eredmény A selejt elkülönítése termék Előírásokkal való összevetés Megakadályozza a selejt fogyasztóhoz jutását Megakadályozza a hiba újbóli előfordulásának megakadályozása folyamat PDCA Megakadályozza, hogy a hiba megismétlődjön A hiba előfordulásának megakadályozása Rendszer: Folyamat Erőforrás Szervezet auditok A termék és a folyamatok eleget tesznek a fogyasztó igényeinek TQM, ISO, TQC

5 A FOLYAMATOK VÁLTOZÉKONYSÁGA Random – azaz véletlenszerű, nem tudjuk befolyásolni, véletlenszerű Szisztematikus – valamilyen okra visszavezethető, és a folyamatjellemző átlagának eltolódását okozhatja Szabályozott folyamatok – csak random hatások vannak Szabályozatlan folyamatok – szisztematikus hatások is megjelenhetnek

6 A DATGYŰJTÉS A szabályozó kártyák adatai mintavételezéssel kapjuk, melynek előnye: Olcsóbb Kevesebb időt igényel Kevesebb beavatkozással jár (roncsolásos vizsgálatok) Van ahol persze megvalósítható a mindendarabos ellenőrzés

7 M INTAVÉTEL Véletlen mintavétel minden darabnak ugyanakkora esélye van a kiválasztásra Legáltalánosabb Nehezen megvalósítható Szisztematikus mintavétel Vagy idő vagy sorozat szerint Racionális alcsoportok szerinti mintavétel Alcsoportok logikailag homogének Ha egyben kezelnénk, akkor a mérések változatosságában egy ismert hatás is szerepet játszana Pl. kórházak reggeli esti mérése

8 Az ellenőrzés vonatkozhat: Folytonos, mérhető változóra (variable)  méréses ellenőrzés Valamilyen megállapított minőségi tulajdonságra (attribute)  minősítéses ellenőrzés Például az alkatrész méretezése folytonos változó lesz, míg a hibás darabok száma diszkrét változó

9 F OLYAMATSZABÁLYOZÓ ÁBRA ELKÉSZÍTÉSE 1. kritikus műveletek - amelyek nem jól működnek és negatívan befolyásolják a termék minőségét 2. A termék kritikus tulajdonságainak meghatározása – amelyek befolyásolják a termék használhatóságát 3. Ezek vagy változók vagy attribútumok 4. Kiválasztani a megfelelő folyamatszabályozó ábrát 5. Meghatározni a határértékeket és folyamatosan figyelni 6. Változtatni a határértékeket, ha a folyamat változik

10 S AZBÁLYOZÓ HATÁROK UCL – Upper Control limit (felső szabályozó határ) CL – Central line (középvonal) LCL – lower Control limit (alsó szabályozó határ) Az szabályozó határokat magából a folyamatból számoljuk és nem tévesztendők össze a műszaki vagy specifikációs határokkal az ún. specifikációs határokkal

11 E LOSZLÁS Egyedi adatok elvben bármilyen eloszlást követhetnek, a gyakorlatban azonban ezek legtöbbször normális eloszlást követnek centrális határeloszlás tétele : nagy minta- elemszám esetén (mondjuk, n nagyobb, mint 30), az összes lehetséges mintaátlagokból álló populáció közelítően normális eloszlású lesz m átlaggal és σ/n standard deviációval

12 Normális eloszlást követő adatok 99,73%-kal az m± 3 σ 95,44%-a az m± 2 σ 68,26%-a az m± 1 σ határok között helyezkedik el Ha valamennyi mért adatunk az m± 3 σ között helyezkedik el, akkor szabályozottnak tekintjük.

13

14 H IPOTÉZIS VIZSGÁLAT H 0 = a folyamat kontrollált Döntés KontrolláltNem kontrollált valóságkontrollált OKElső fajú hiba (a szállító kockázata) Nem kontrollált Másod fajú hiba (a fogyasztó kockázata) OK

15 Az m± 3 σ szabályozó határok esetén az első fajú hiba 0,27%-os, ami azt jelenti, hogy átlagosan az esetek 0,27%-ban akkor is a szabályozó határok túllépését tapasztaljuk, ha a folyamat valójában ellenőrzés alatt van Ez a téves riasztás esete (a szállító kockázata) ha a folyamatot a minta alapján ellenőrzés alatt levőnek tekintjük, holott az valójában ellenőrizetlen, ezzel a hibás darabokat továbbengedjük a fogyasztónak. Elmaradt riasztás esete (fogyasztó kockázata)

16 S ZABÁLYOZÓ DIAGRAMOK

17 F AJTÁI Átlag - egy folyamat, vagy termékparaméter átlagértékének időbeli változását figyeli. A szélsőséges ingadozásokra érzékeny Terjedelem - az adott paraméter időbeli ingadozásának csökkenését, vagy növekedését figyeli. Kézi kártyavezetéshez igen alkalmas. Szórás - az adott paraméter időbeli ingadozásának csökkenését, vagy növekedését figyeli. Számításigényes, ezért főleg számítógépes kártyavezetésnél használják. (kis szórás esetén) Egyedi érték - az adott paraméter időbeli változását és egyben az egyedi mérések közötti eltérés ingadozásának mértékét figyeli Medián - egy folyamat, vagy termékparaméter közepes értékének(medián) időbeli változását figyeli. Kevésbé érzékeny a szélsőséges ingadozásokra. Mozgó átlag – a mozgó átlag kártyával múltbeli adatok alapján előre tudjuk jelezni a folyamat mozgását Mozgó terjedelem - az egyedi adatok ingadozásának kisimításával inkább a hosszú távú trendek kimutatására alkalmas.

18 ÉS R – ÁTLAG ÉS TERJEDELEM KÁRTYA Mintanagyság – n=4 vagy n=5 jól kezelhető, rövid intervallumokkal, hogy a mintán belüli szórás kicsi legyen Mintavétel gyakorisága – hogy tükrözzön minden változást, mint műszakváltás, gépkezelő csere, stb. Minták száma – 25 vagy több minta

19 Minta átlag A minta terjedelme Ahol n a mintanagyság Minta átlagok átlaga Terjedelmek átlaga Ahol m a minták száma

20 S ZABÁLYOZÓ HATÁROK SZÁMÍTÁSA Ahol A 2, D 3, D 4 a mintanagyságtól függő állandók

21 F ELADAT day16657 day28667 Day37666 day46754

22

23 Á TLAG KÁRTYA Kiugró értéke Szándékos vagy nem szándékos változás a folyamatban Új tapasztalatlan kezelő Különböző nyersanyag Gépalkatrész kisebb hibája Trend Eszköz elévülése Eszköz fokozatos romlása Páratartalom, hőmérséklet fokozatos változása Ciklikusság: Bejövő anyagok szezonális hatása Hőmérséklet, páratartalom ismétlődő hatása Bármely napi, heti kémiai, mechanikai, pszichológiai esemény Az üzemeltetők időszakos rotációja

24 T ERJEDELEM KÁRTYA Kiugró érték Tapasztalatlan operátor Bejövő anyag nagyobb szórása Trend Javul a munkavállaló képzettsége Csökken a munkavállaló képessége, fáradtság, unalom, figyelmetlenség Fokozatosan javul a bejövő anyag egységessége Periodikusság Hibás gyártóeszköz Karbantartási hiba

25 M INŐSÍTÉSES JELLEMZŐK SZABÁLYOZÓKÁRTYÁI

26 p-kártya: hibás darabok aránya, állandó és változó mintanagyságnál is használható np-kártya – hibás darabok száma, állandó mintanagyságot igényel c-kártya – hibák száma, egy termékegységre eső hibák száma, állandó mintaméretet igényel u-kártya – hibaarány, egy termékegységre eső átlagos hibaszám szabályozókártyája, mind állandó mind változó mintaméretnél alkalmazható

27 P - KÁRTYA p – a hibás darabok aránya Mind a p-t mind a σ-t lehet becsülni a mintákból is k>25 50

28 F ELADAT Egy ellenőr feladata egy telefontársaság hibásan kiállított számláinak ellenőrzése. Az alábbi táblázat 20 mintára vonatkozó hibás darabok számát tartalmazza (mindegyik minta 100 elemű volt). Állítsa össze a p- kártyát, amely 99,74%-kát a véletlen hibáknak leírja, ha a folyamat szabályozott.

29 z=3,00 p=220/(20*100)=0,11 σ=(0,11(1- 0,11)/100) 1/2 =0,03 UCL=0,11+3*0,03=0,2 LCL=0,11-3*0,3=0,02

30 F OLYAMATKÉPESSÉG

31 F OLYAMAT STABILITÁS VS FOLYAMATKÉPESSÉG Ha a folyamat szabályozott, az nem jelenti azt, hogy az előállított termékek megfelelőek, vagy selejtmentesek A folyamatképesség annak mértéke, hogy a folyamat a termék minőségi specifikációit, illetve előírt tűréshatárait mennyire tudja tartani Ez a kettő független egymástól

32 S PECIFIKÁCIÓS HATÁR USL – Upper specification limit (felső specifikációs határ) LSL – lower specification limit (alsó specifikációs határ) A tűréshatárok nem magából a folyamatból számítjuk, hanem külső műszaki, üzleti, biztonsági vagy adminisztratív szempontok alapján állapítjuk meg

33 F OLYAMATKÉPESSÉG VIZSGÁLAT - SOKASÁGRA A teljes sokaságra vonatkozóan, ahol  - a populáció átlaga - a populáció szórása

34 F OLYAMATKÉPESSÉG VIZSGÁLAT - MINTÁBÓL 1. válasszuk ki a kritikus folyamatot 2. határozzuk meg az n nagyságát 1950 (ha attribútum) 1

35 USL 6σ LSL Cp=1 Cpk=1

36 A folyamat központosításáért a gépvezető tehető felelőssé, de amikor a szórás nagyobb mint a megengedett tűréshatár a vezetőség döntése szükséges  a gép felújítására lehet szükség Cp>1Cp<1 Cpk>1A folyamat kapacitás megfelelő Nem lehetséges Cpk<1A kapacitás nem felel meg a dolgozó a felelős A vezetés a felelős

37 F ELADAT Egy vetítő egyik alkatrészének méretezési határértékei 30 és 40 milliméter. 30 mintavétel eredményeként a mintavételi átlagok átlaga ( ) 34 mm, a szórás pedig ( ) 3,5 mm. Határozza meg a folyamatképességet. Ha a folyamat nem magas szinten megfelelő, akkor hány százaléka az alkatrészeknek nem lesz megfelelő?

38 F ELADAT MEGOLDÁSA Cpu=(40-34)/3*3,5=0,57 Cpl=(34-30)/3+3,5=0,38 Cpk=0,38 A folyamat nem megfelelő A selejt meghatározásához a normális eloszlás tábla szükséges Z=(x-  )/ =(30-34)/3,5=-1,14 Z=40-34/3,5=1,71 0,1271+0,0436=0,1707  17,07% nem megfelelő

39 K ÖSZÖNÖM A FIGYELMET !


Letölteni ppt "M INŐSÉGMENEDZSMENT 4. ELŐADÁS Statisztikai folyamatszabályozás."

Hasonló előadás


Google Hirdetések