<< Пред. стр.

стр. 40
(общее количество: 60)

ОГЛАВЛЕНИЕ

След. стр. >>


Условием оптимального соотношения управляемых факторов при заданных
значениях факторов помех (рис. 4.60) Г. Тагути предлагает считать максималь
ное значение отношения , обозначенное Z(?) (см. рис. 4.60), так как максимиза
ция ??(z, R) (или Z(?)) приводит к минимизации непрогнозируемой части модели
изделия или процесса (4.27).
Для неотрицательной выходной непрерывной характеристики с фиксирован
ными заданным значением Г. Тагути определил 3 типа отношения для трех ти
пов функции потерь, определяемых тем обстоятельством, какое заданное значе
ние у является наилучшим: как можно меньшее, как можно большее или некоторое
конечное. Предположим, что ряд y1, y2 … yn представляет множество значений вы
ходной характеристики y. Тогда отношение , по Тагути, обозначаемое здесь
как Z(?), может быть записано следующим образом.
1. Как можно меньшее заданное значение y является наилучшим:

. (4.29)

2. Как можно большее заданное значение y является наилучшим:

. (4.30)


3. Некоторое конечное заданное значение y является наилучшим:

, (4.31)



где . (4.32)

4. Если выходная характеристика оценивается в двоичной шкале, такой как «хо
рошо — плохо», то Г. Тагути рекомендует следующую выходную статистику:

, (4.33)

где p — доля значений «хорошо» [58].
4.6. Методы Тагути 375

4.6.3. Этапы и методы проектирования изделий и процессов по Тагути
Тагути ввел трехстадийный подход к установлению номинальных значений
параметров изделия и процесса и допусков на них: системное проектирование,
параметрическое проектирование и проектирование допусков [61].
Системное проектирование — процесс применения научных и инженерных
знаний к разработке модели изделия. Модель изделия определяет начальные зна
чения параметров изделия (или процесса). Системное проектирование включает
учет как требований потребителя, так и производственных условий. Изделие не
будет удовлетворять требованиям потребителя, если они не учитываются при
проектировании. Подобным же образом проектирование процесса изготовления
требует понимания условий производства.
Параметрическое проектирование рекомендуется выполнять в два этапа:
• определение уровней управляемых факторов (Z), которые минимизируют
чувствительность ко всем факторам помех (х). Это собственно параметри
ческое проектирование;
• оптимизация значений Z в найденной области их изменения с учетом факто
ров помех. Это оптимальное проектирование.
Проектирование допусков — процесс определения допусков вблизи номиналь
ных значений, которые идентифицированы с помощью параметрического и опти
мального проектирования.
Методику параметрического проектирования путем использования нелиней
ных влияний параметров изделия или процесса на выходные характеристики рас
смотрим на примере [58]. Пусть имеется электрическая схема. Рассмотрим в ка
честве ее выходной характеристики выходное напряжение схемы и его заданное
значение y0. Предположим, что выходное напряжение схемы главным образом
определяется коэффициентом усиления транзистора Z в цепи и разработчик схе
мы свободен в выборе номинального значения этого коэффициента усиления.
Допустим, что влияние коэффициента усиления транзистора на выходное напря
жение нелинейно (рис. 4.59).




Рис. 4.59. Схема выбора рационального значения управляемого фактора Z при нелинейной
взаимосвязи отклика у c Z
Глава 4. Методы и инструменты управления качеством
376

Чтобы получить выходное напряжение y0, разработчик схемы может выбрать
номинальное значение коэффициента усиления транзистора Z0. Если действи
тельное значение коэффициента отклоняется от номинального значения Z0, вы
ходное напряжение отклонится от y0. Коэффициент усиления транзистора может
отклониться от Z0 из за несовершенства производства транзистора, деградации
схемы в течение срока службы и внешних факторов.
Если распределение коэффициента усиления транзистора такое, как показано на
рисунке (см. рис. 4.59), выходное напряжение будет иметь большой разброс. Один
путь уменьшения вариации выхода — использовать дорогой транзистор, коэффици
ент усиления которого имеет более узкое распределение вблизи Z0. Другой путь —
выбрать иное значение коэффициента усиления. Например, если номинальное зна
чение этого коэффициента Z1 то выходное напряжение будет иметь значительно
меньший разброс. Однако среднее значение y1 выходного напряжения, связанное
с коэффициентом усиления транзистора Z1, далеко отстоит от заданного значения y0.
Предположим, что существует другой элемент схемы (например, резистор), ко
торый линейно влияет на выходное напряжение, и разработчик схемы может вы
брать номинальное значение этого элемента так, чтобы сдвинуть среднее значе
ние от y1 к y0. Подгонка среднего значения выходной характеристики к ее заданному
значению обычно более легкая техническая задача, чем уменьшение вариации
выхода. Когда схема разработана таким образом, что номинальное значение коэф
фициента усиления транзистора Z равно Z1, можно использовать недорогой тран
зистор, имеющий широкое распределение около Z1. Конечно, это изменение не
обязательно улучшит разработку схемы, если будет связано с увеличением раз
броса других выходных характеристик схемы.
После выбора номинальных значений управляемых факторов (параметров
проектирования) необходимо оценить влияние на них тех факторов помех, кото
рые могут систематически варьироваться. Такое исследование Г. Тагути рекомен
дует выполнить с помощью статистического планирования экспериментов при
использовании ортогональных планов (см. рис. 4.60).
Цель указанного эксперимента — идентифицировать такие значения параметров
проектирования, при которых влияние факторов помех на выходную характеристи
ку минимально. Эти значения определяются путем систематического варьирования
значений параметров проектирования в эксперименте и сравнения влияния факто
ров помех для каждого тестового набора.
Эксперименты с параметрами проектирования, по Г. Тагути, связаны с двумя мат
рицами: матрицей параметров проектирования и матрицей факторов помех. Мат
рица параметров проектирования определяет их тестовые значения. Ее столбцы
представляют параметры проектирования, а строки — различные комбинации тесто
вых значений параметров. Матрица факторов помех представляет тестовые уровни
факторов помех. Ее столбцы представляют факторы помех, а строки — различные
комбинации уровней помех. Полный эксперимент связан с комбинированием мат
рицы параметров проектирования и матрицы факторов помех (см. рис. 4.60). Каж
дый тестовый набор матрицы параметров проектирования сочетается со всеми
строками матрицы факторов помех, и в результате для каждого тестового набо
ра получаются 4 промежуточных значения характеристики, отвечающих 4 ком
бинациям уровней помех в матрице факторов помех. Результирующая выходная
4.6. Методы Тагути 377




Рис. 4.60. Схема планирования экспериментов при оптимизации параметров
проектирования с учетом влияния факторов помех

характеристика оценивается для всех промежуточных значений, полученных для
каждого из 9 тестовых наборов. Таким образом, вариация множества значений вы
ходной характеристики имитирует вариацию выхода изделия (или процесса) для
заданных значений параметров проектирования.
В случае непрерывных выходных характеристик (см. рис. 4.60) множество резуль
татов наблюдений для каждого тестового набора матрицы параметров проектирова
ния используется для вычисления критерия, называемого выходной статистикой.
Выходная статистика позволяет оценить влияние факторов помех. Вычисленные
значения выходной статистики используются для оценки оптимальных значений
параметров проектирования. Оценка затем проверяется в эксперименте. Исход
ные значения параметров проектирования не изменяются, если подтверждается
достоверность оценки. Может потребоваться несколько серий таких эксперимен
тов с параметрами проектирования, чтобы идентифицировать значения парамет
ров, для которых влияние факторов помех достаточно мало.
В качестве выходной статистики, как показано в пункте 4.6.2, используются от
ношение сигнал/шум, которое с учетом поставленной задачи вычисляется по од
ной из формул 4.27–4.29. Критерием оптимальности параметров проектирования,
как уже отмечалось, является максимальное значение отношения сигнал/шум.
Эксперименты с параметрами проектирования можно осуществить двумя спо
собами: физические эксперименты, расчеты на компьютере. Второй способ реали
зуем, если имеется численное представление функции y = f(z, x), связывающей
выходную характеристику y с параметрами проектирования z и факторами помех x.
Глава 4. Методы и инструменты управления качеством
378

Г. Тагути рекомендует использовать статистическое планирование экспери
ментов для не менее чем 4 различных целей.
1. Идентификация значений параметров проектирования, при которых влия
ние источников помех на выходную характеристику минимально.
2. Идентификация значений параметров проектирования, которые уменьша
ют затраты без ущерба качеству.
3. Идентификация таких параметров проектирования, которые значительно
влияют на среднее значение выходной характеристики, но не влияют на ее раз
брос. Подобные параметры могут быть использованы для изменения среднего
значения.
4. Идентификация таких параметров проектирования, влияние которых на вы
ходные характеристики несущественно. Допуски на подобные параметры мо
гут быть ослаблены.
Общая схема оптимального проектирования по Г. Тагути показана на рис. 4.61 [60].




Рис. 4.61. Схема оптимального проектирования по Тагути
Литература 379

Эксперименты по оптимизации могут проводиться на объекте или моделировать
ся с помощью программного обеспечения и математической модели изделия. Они
начинаются с выбора отклика, который нужно оптимизировать, и 4 типов факторов
(управляемых, сигнальных, масштабно выравнивающих и связанных с помехами)
для анализа. С помощью ортогональной матрицы затем отбирается совокупность
n значений управляемых факторов z. Для каждого отобранного значения z(zi) прово
дятся эксперименты посредством моделирования помехи x и желаемого диапазо
на M. Эксперименты, проводимые на основе ортогональных матриц, обеспечивают
эффективные способы покрытия пространства помех и сигналов. Следующий шаг —
калибровка, масштабирование и выравнивание для оценивания величин , ?(zi).
Отметим, что на практике нет необходимости определять наилучшее значение масш
табно выравнивающего фактора R для каждого zi. Достаточно определить ?(zi).
После оценивания ?(zi) для i = l, ..., n проводится анализ средних и дисперсий
для определения влияния каждого элемента z на ?. Эта информация затем ис
пользуется для выбора оптимальных уровней z, которые обозначаются z*.
Следующий шаг — проверочный эксперимент при z*. Если результаты удов
летворительные, оптимизация заканчивается. Если нет, то проводится повторный
анализ данных и/или следующий цикл экспериментов.
Пример применения методов Тагути при проектировании процесса резания
приведен в [62].

Литература
1. Хойзер Дж. Р., Клозинг Д. Дом Качества // Курс на качество. — 1992. — №1.
2. Решке X., Шелле X. Мир управления проектами / Пер. с англ. — М.: Алане, 1994.
3. Шапиро В. Д. и др. Управление проектами. — СПб.: 1996.
4. Всеобщее управление качеством: Учебник для вузов / О. П. Глудкин, Н. М. Горбунов,
А. И. Гуров, Ю. В. Зорин / Под ред. О. П. Глудкина. — М.: Радио и связь, 1999.
5. Управление качеством: Учеб. пособие / И. И. Мазур. — М.: Высшая школа, 2003.
6. ГОСТ 27.310 95. Надежность в технике. Анализ видов, последствий и критичности
отказов.
7. Аронов И. З., Адлер Ю. П., Агеев А. В., Папич Л., Премович К. Обзор современных подхо
дов к обеспечению качества и безопасности сложных систем на основе анализа видов,
последствий и критичности отказов // Надежность и контроль качества. — 1996 — № 11.
8. Анализ видов и последствий потенциальных отказов. FMEA: Справочное руковод
ство. Крайслер Корпорэйшн, Форд Мотор Компани, Дженерал Моторс Корпорэйшн /
Пер. с англ. — Н. Новгород: АО «НИЦ КД», СМЦ «Приоритет», 1997.
9. Розно М. И. Как научиться смотреть вперед? Внедрение FMEA методологии // Ме
тоды менеджмента качества. — 2000. — № 6.
10. Розно М. И. Проектирование: с FMEA или без? // Стандарты и качество. — 2001. — № 9.
11. РД 08 120–96. Методические указания по проведению анализа риска опасных про
мышленных объектов. Федеральный горный и промышленный надзор России.
12. ГОСТ Р 51814.2 2001. Системы качества в автомобилестроении. Метод анализа ви
дов и последствий потенциальных дефектов. Госстандарт России.
13. ISO/ТУ 16949:2002. Система менеджмента качества. Особые требования по примене
нию стандарта ISO 9001:2000 в автомобилестроении и организациях, поставляющих со
ответствующие запасные части / Пер. с англ. — Н. Новгород: СМЦ «Приоритет», 2003.
Глава 4. Методы и инструменты управления качеством
380

14. Heinloth S. Good bye QS 9000? As the market grows? Automakers look for unity in
global standarts // Quality magazine. — 2000. — March.
15. «Семь инструментов качества» в японской экономике. — М.: Издательство стандар
тов, 1990.
16. Шайнин П. Д. Инструменты качества. Часть V: Контрольные листки // Методы ме
неджмента качества. — 2000. — № 5.
17. Методика выбора и оптимизации контролируемых параметров технологических
процессов. РДМУ 77. — М.: Изд во стандартов, 1978.
18. Кане М. М. Основы научных исследований в технологии машиностроения / Учеб.
пособие для вузов. — Мн.: Вышэйшая школа, 1987.
19. Митропольский А. К. Техника статистических вычислений. — М.: Наука, 1971.
20. Хальд А. Математическая статистика с техническими приложениями. — М.: Изд во
иностр. лит., 1956.
21. Применение контрольных листков для выявления причин простоя // Методы ме
неджмента качества. — 2001 — № 9.
22. Bothe D. R. Use Run Charts To Confirm Root Causes // Quality Progress. — 2001. —
February.
23. Бар Дж. Инструменты качества. Часть VI. Диаграммы Парето // Методы менедж
мента качества. — 2000. — № 7.
24. Свиткин М. З., Мацута В. Д., Рахлин К. М. Менеджмент качества и обеспечение ка
чества продукции на основе международных стандартов ISO. 2 е изд., доп. и пере
раб. — СПб.: Изд. СПб. Карт. Фабрики ВСЕГЕИ, 1999.
25. Михайлова М. Р., Поздеева И. С. Диаграмма Парето: Новые возможности // Методы
менеджмента качества. — 2002. — № 9.
26. Отделяйте важное от несущественного // Методы менеджмента качества. — 2002. — № 7.
27. Микульчик А. А. Диаграмма Парето: экономический аспект // Методы менеджмента
качества. — 2003. — № 7.
28. Аронов И. З. Обзор применения диаграмм Парето для целей статистического анализа //
Надежность и контроль качества. — 1995. — № 8.
29. 3енин С. В., Шпер В. Л. Применение диаграмм Парето для анализа качества автомо
билей ВАЗ // Методы менеджмента качества. — 2000. — № 11.
30. Кане М. М. Методы повышения эффективности инженерного творчества. — Мн.:
БГПА, 1998.
31. Саразен Дж. С. Инструменты качества. Часть II: диаграмма «причина — результат» //
Надежность и контроль качества. — 1999. — № 12.
32. Берр Дж. Г. Использование диаграмм (блок схем) потоков // Стандарты и каче
ство. — 1997. — № 1.
33. ГОСТ Р50779.40 96 (ISO 7870 93). Статистические методы. Контрольные карты.
Общее руководство и введение.
34. ГОСТ Р50779.42 99 (ISO 8258–91). Статистические методы. Контрольные карты
Шухарта.
35. ГОСТ Р50779.41 96 (ISO 7873–93). Статистические методы. Контрольные карты
для арифметического среднего с предупреждающими границами.
36. ГОСТ Р50779.43 99 (ISO 7966–93). Статистические методы. Приемочные контроль
ные карты.
37. Шайнин П. Д. Инструменты качества. Часть III: Контрольные карты // Методы ме
неджмента качества. — 2000. — № 1.
38. Адлер Ю. П., Шпер В. Л. Истоки статистического мышления // Методы менеджмен
та качества. — 2003. — № l.
Литература 381

39. Адлер Ю. П., Шпер В. Л. На пути к статистическому управлению процессами //
Методы менеджмента качества. — 2003. — № 3.
40. Адлер Ю. П., Шпер В. Л. Контрольные карты Шухарта // Методы менеджмента ка
чества. — 2003. — № 5, 7, 11; 2004. — № 2, 3, 6.
41. Розно М. И., Шинко Л. В. Пора заняться технологическим процессом // Методы ме
неджмента качества. — 2004. — № 7, 8, 9, 10.
42. Статистические методы повышения качества / Пер. с англ. / Под ред. Х. Кумэ. —
М.: Финансы и статистика, 1990.
43. Процесс согласования производства части РРАР / Пер. с англ. — Н. Новгород: СМЦ
«Приоритет», 2002.
44. Hoyer R. W., Elis W. C. A Grafical Exploration of SPC. Part 2: The probality structure of
rules for interpreting control charts // Quality Progress. — 1996, Vol. 29, — № 6.
45. Mizuno S. Management for Quality Improvement: The Seven New QC Tools. — Cambridge,
MA: Productivity Press, 1988.
46. Диаграмма сродства // Методы менеджмента качества. — 2004. — № 2.
47. Диаграмма взаимосвязей // Методы менеджмента качества. — 2004. — № 5.
48. Бeрж К. Теория графов и ее применение. — М.: Иностранная литература, 1962.
49. Кане М. М., Алешкевич И. Л., Карпов А. А., Дониях М. А. Статистический анализ взаи
мозависимостей между различными показателями точности цилиндрических зубча
тых колес при зубофрезеровании и шевинговании в производственных условиях //
Машиностроение и приборостроение. Вып. 6. — Мн.: Вышэйшая школа, 1974.
50. Как найти исходную причину // Методы менеджмента качества. — 2004. — № 4.
51. Рабочая книга по прогнозированию / Под ред. И. В. Бестужева Лады. — М.: Мысль, 1982.
52. Теория прогнозирования и принятия решений: Учеб. пособие / Под ред. С. А. Сар
кисяна. — М.: Высшая школа, 1977.
53. Половинкин А. И. Основы инженерного творчества: Учеб. пособие. — М.: Машино
строение, 1988.
54. Бешелев С. Д., Гурвич Ф. Г. Математико статистические методы экспертных оценок. —
М.: Экономика, 1974.
55. Пустыльник Е. И. Статистические методы анализа и обработки наблюдений. — М.:
Наука, 1968.
56. Корешков В. Н., Кусакин Н. А., Мрочек Ж. А., Хейфец М. Л. Менеджмент качества пред
приятий машиностроения. — Мн.: Экономика и право, 2003.
57. Талалай A. M. Связь метода Тагути с известными статистическими методами // Ме
тоды менеджмента качества. 2003. — № 10.
58. Какар Р. Философия качества по Тагути: анализ и комментарий // Методы менедж
мента качества. — 2003. — № 8.
59. Управление качеством. Робастное проектирование. Метод Тагути / Пер. с англ. /
Под ред. A. M. Талалая — М.: ООО «Сейфи», 2002.
60. Тагути Г., Фадке М. Оптимальное проектирование как техника качества // Методы
менеджмента качества. — 2003. — № 9.
61. Taguchi G. Experimental Design. 3 d ed. Vols. 1, 2. — Tokyo: Maruzen Publishing Company.
(Japanese), 1976.
62. Фельдштейн Е. Э., Серенков П. С. Анализ и оптимизация процесса резания с исполь
зованием подходов робастного проектирования Г. Тагути // Теория и практика ма
шиностроения. — 2004. — № 2.
Глава 5. Современные системы менеджмента
качества и методы повышения эффективности
организаций



5.1. Развитие и выбор систем менеджмента качества
Производители всегда старались обеспечить качество создаваемой продукции, осо
бенно если она предназначалась для продажи. В условиях ремесленного производ
ства, когда в создании продукции чаще всего участвовал один мастер, качество обес
печивалось в основном им самим, уровнем его мастерства, ответственности,
оснащенности. После первой промышленной революции (XVIII век) с появлением
крупных производств (мануфактур), когда в создании продукции стали принимать
участие много исполнителей, а процесс производства был разбит на этапы и опера
ции, возникла необходимость в системах качества. Цель этих систем — нивелировать
особенности производств и исполнителей, обеспечить требуемый уровень качества
продукции. Вплоть до начала 1980 х годов в основе этих систем лежал контроль
качества продукции [1]. По мнению выдающегося американского специалиста в об
ласти качества А. Фейгенбаума, вплоть до 1920 года в основе этих систем лежал ин
дивидуальный контроль качества, до 1930 года — цеховой контроль качества, до
1960 года — контроль качества при приемке продукции, до 1980 года — статистичес
кий контроль качества. С ростом объемов производства, сложности и разнообразия
продукции, требований к качеству становилось ясно, что этот подход исчерпал себя.
Во первых, он не обеспечивал требуемое качество, во вторых, резко выросли затраты
на качество. Число контролеров в некоторых компаниях достигло 40 % от общей
численности персонала. Резко снизилась эффективность производства.
Уже с 1920 х годов начались попытки если не разрешить, то ослабить указан
ное противоречие первого этапа. В мае 1924 года доктор В. Шухарт предложил
контрольные карты и соответствующие статистические методы, которые позво
лили сосредоточить усилия не на конечном контроле качества продукции, а на
контроле технологических процессов ее производства.
Постепенно формировалась концепция обеспечения качества, включающая
в себя следующие постулаты:
• главная цель — потребитель должен получать только годные изделия, то есть
изделия, соответствующие стандартам;
• отбраковка сохраняется как один из важных методов обеспечения качества;
• основные усилия следует сосредоточить на управлении производственными
процессами, обеспечивая увеличение процента выхода годных изделий.
Одним из первых, кто предложил комплексное управление качеством на всех
этапах жизненного цикла продукции (прообраз TQM), был А. Фейгенбаум. Он обо
сновал необходимость системного подхода к управлению качеством, объединения
5.1. Развитие и выбор систем менеджмента качества 383

технических и управленческих методов для удовлетворения потребителей наибо
лее экономными методами.
Выше (см. гл. 1) рассмотрена эволюция систем качества в развитых странах.
В условиях ускорения научно технического прогресса, глобализации экономики,
обострения конкуренции производителей актуальность проблем качества посто
янно возрастает. В последние годы возникло много новых методов и систем ме
неджмента качества, пытающихся решить эти проблемы. Рассмотрим классифи
кацию современных корпоративных систем (подсистем) менеджмента качества
по различным признакам [2].
1. По отношению к целям стратегиям (с учетом баланса интересов заинтере
сованных сторон).
1.1. Менеджмент отношений с потребителями (Customer Relationship Mana
gement — CRM, Customer Satisfaction Index — CSI).
1.2. Менеджмент отношений с персоналом (Human Resource Management —
HRM, Employee Satisfaction Index — ESI).
1.3. Менеджмент отношений с собственниками (Financial Management — FM).
1.4. Менеджмент отношений с обществом (Согроrate Social Responsibility —
CSR, Environmental Management System — EMS, SA 8000, AA 1000).
1.5. Менеджмент отношений с поставщиками и партнерами (Material Requirement
Planning — MRP, Supply Chain Management — SCM).
2. По отношению к материальным, финансовым, информационным и времен
ным ресурсам (то есть по отношению к целям средствам).
2.1. Логистика (Enterprise Resource Planning — ERP, Material Requirements
Planning — MRP).
2.2. Менеджмент оборудования (Total Productive Maintenance — TPM).
2.3.Финансовый менеджмент, менеджмент затрат (Financial Management —
FM, Activity Based Costing — ABC).
2.4. Информационные технологии и системы (Information Technology — IT).
2.5. Менеджмент времени (Time Management — TM, Just in Time — JIT).
2.6. Бережливое (экономное) производство (Lean Production — LEAN, Toyota
Production System — TPS).
2.7. Планирование ресурсов предприятия (Enterprise Resource Planning — ERP,
Manufacturing Resource Planning — MRP).
3. По отношению к различным аспектам (функциям) менеджмента.
3.1. Стратегический менеджмент (Strategic Management — SM).
3.2. Менеджмент проекта (Project Management — PM).
3.3. Маркетинговый менеджмент (Marketing Management — MM).
3.4. Менеджмент знаний (Knowledge Management — KM, Learning Organi
zations — LO).
3.5. Инновационный менеджмент (Innovation Management — IM).
3.6. Менеджмент бизнес процессов (Business Process Management — BPM).
3.7. Менеджмент коммуникаций (Communication Management — CM).
3.8. Менеджмент рисков (Risk Management — RM).
Наряду с названными системами внутрифирменного менеджмента широко рас
пространены СМК более высокого уровня и их сочетания, методы (концепции)

<< Пред. стр.

стр. 40
(общее количество: 60)

ОГЛАВЛЕНИЕ

След. стр. >>