Статистический контроль качества. Методика выбора контрольных точек и контролируемых параметров

Естественные 
и технические 
науки, N8 6, 2008 

Машиностроение и машиноведение 

Стандартизация и управление качеством продукции 

Головицына М.В., кандидат технических наук, доцент Филиала Московского государственного открытого университета в г. Александрове 

СТАТИСТИЧЕСКИЙ КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА. 
МЕТОДИКА ВЫБОРА КОНТРОЛЬНЫХ ТОЧЕК 
И КОНТРОЛИРУЕМЫХ ПАРАМЕТРОВ 

Все начинается со статистических техник и инструментов и заканчивается общей философией жизнедеятельности любой организации. 

Исикава 

В течение всей своей деятельности известный японский ученый по качеству Исикава 
упорно настаивал на постоянном применении статистического контроля действительно важных процессов на всех уровнях, участках и рабочих местах. Среди главных элементов, которые послужили основой системы учения Исикавы о достижении высоких показателей качества в, первую очередь, названы такие: 

- непосредственное применение основных статистических методов контроля качества; 
- непосредственное применение усложненных (интеллектуальных) статистических методов контроля качества. 

Результатом применения американскими и японскими учёными статистических методов 
в контроле качества массового производства явилось введение ряда контрольных карт. Этим 
частично был создан фундамент для введения новой ветви логистики в производстве - статистического контроля качества. 

Ещё в начале прошлого столетия стали применяться основная контрольная карта Шухарта (изменение параметров процесса внутри предписанных границ), диаграмма Парето (классификация всех параметров, отвечающих за проведение процесса). После многолетнего 
упорного труда и длительного анализа Шухарт установил, что статистика предлагает совершенно конкретные и успешные решения проблемы качества. Кроме того, развивая и анализируя статистические методы, Шухарт скоро понял, что 100%-ный контроль часто предполагает огромные временные, трудовые и финансовые затраты. Поэтому он развил общую теорию выборочной совокупности со всеми основными положениями, которая и теперь используется в массовом порядке во всем мире. 

Большие возможности для эффективной организации статистического контроля качества 
даёт применение современных методов статистического анализа. Эти методы позволяют выявить в выборочной совокупности процентный вклад контролируемых параметров в качество изделия (выходные показатели), меру связи этих параметров с показателями качества. 

На самой начальной стадии проектирования изделия или процесса необходимо построение 
математических моделей, которые в дальнейшем послужат основой для прогнозирования и 
управления качеством. Для этого необходим сбор, обработка и формализация исходных данных. 

Для управления сложным ТП требуются описание, учёт, измерение и регистрация максимального количества параметров на каждой операции. Однако проведение полного перечня замеров по всему процессу в условиях производства затруднено и не всегда экономически 
оправдано. Поэтому уже на первых стадиях проектирования очень важно решение такой задачи: найти минимальное количество параметров, несущих максимальное количество информации. Другими словами, необходимо определить информативность параметров и тот 

225