Сертификация сложных технических систем

Рассмотрим еще один пример, демонстрирующий эффективность анализа качества с использованием диаграммы Парето.

Исследуется качество работы двух ремонтных участков, каждый из которых обслуживает по два ремонтных и диагностических стенда. Качество работы участков оценивают по числу дефектов трех типов (Д1, Д2, Д3), выявленных за 4 месяца работы.

Результаты наблюдений представлены в табл. 5.4.

Таблица 5.4

Примечание. Запись АД_i– (i = 1, 2, 3) означает, что зафиксировано А дефектов типа Д;.

Из анализа табл. 5.4 следует, что:

• если построить диаграмму Парето по участкам, то можно сделать вывод о том, что качество работы участка В хуже, чем участка А;

• если построить диаграмму Парето по стендам, то можно сделать вывод о том, что качество работы стенда 3 хуже, чем остальных стендов. Следовательно, проблема качества связана не с участком В, а со стендом 3;

• если построить диаграмму Парето по видам дефектов, то можно сделать вывод, что дефект Д1 встречается наиболее часто. Таким образом, второй аспект повышения качества обусловлен снижением числа дефектов Д1. Этот вывод устойчив и не зависит от вида стенда;

• если построить диаграмму по месяцам работы, то можно сделать вывод, что наиболее неблагополучным в аспекте качества является третий месяц. Эта информация подлежит дальнейшему анализу для устранения причин дефектов.

В некоторых случаях целесообразно строить совместно диаграмму Парето и схему «причины – результаты» для выделения «узких» мест системы качества, формирования плана проверок и ранжирования факторов, влияющих на качество.

В заключение этого раздела следует остановиться на идее визуализации (наглядности) анализа качества. Сравнивая табл. 5.3 и рис. 5.3, можно сказать, что каждая из этих форм содержит одну и ту же информацию о качестве. Однако, глядя на табл. 5.3 (которая содержит данные только по семи агрегатам), можно сказать, что «глаза разбегаются» от обилия цифр. В отличие от этого, диаграмма Парето (рис. 5.3) сразу показывает наиболее «дефектонос-ные» агрегаты, что, в свою очередь, дает импульс специалистам для дальнейшего анализа.

5.3.3. Применение простейшего корреляционного анализа для сертификации систем качества

Цель применения простейшего корреляционного анализа – определить и оценить линейную связь между фактором и показателем качества. При этом предполагается, что:

• связь между показателем качества и фактором случайная;

• значения показателя качества и фактора, который, возможно, влияет на него, имеют нормальное распределение вероятностей.

Типичные варианты исследования связи:

• показатель качества ремонта – себестоимость ремонта;

• затраты на ремонт – доремонтный ресурс;

• затраты на ремонт – квалификация рабочих;

• ресурс между ремонтами – год выпуска изделия;

• затраты на диагностическое оборудование – показатель качества ремонта.

Обнаружение связи или доказательство ее отсутствия между фактором X и показателем качества Y дает возможность объективно оценить проверку элементов системы качества. Например, если связь между показателем качества ремонта и квалификацией рабочих не обнаруживается, то это говорит о том, что проверка персонала этого объекта может быть ослаблена.

Для предприятия, внедряющего систему качества, использование методов корреляционного анализа дает возможность осознанно (на основе данных, а не инженерной интуиции) реали-зовывать мероприятия по управлению качеством продукции.

Например, исследование связи между метрологической характеристикой стенда для диагностирования тормозных качеств X и процентом возврата автомобилей после ремонта (по причине низкого качества тормозной системы) Y показало, что нецелесообразно управлять качеством ремонта тормозной системы за счет улучшения характеристик диагностического стенда.

Визуализацию корреляционного анализа осуществляют с использованием диаграмм рассеяния.

Порядок построения диаграммы рассеяния:

1) определяют показатель качества Y, подлежащий анализу, и параметр X, влияющий на этот показатель;

2) уточняют инженерные аспекты этой связи, т. е. физическую возможность зависимости Y (показателя качества) от параметра X;

3) определяют период наблюдений, на котором собирают данные о значениях X и соответствующих значениях Y. Таким образом, формируются два массива данных: Х₁, Х₂…., Х_п; Y₁

, Y₂,…, Y_n. Для повышения достоверности данных целесообразно, чтобы n >= 20;

4) строят координатную сетку: по горизонтали – ось, на которой откладывают в соответствующем масштабе значения X; по вертикали – значения Y.

Масштабы следует подобрать таким образом, чтобы значения Х_i; (i = 1, 2…., n) и значения Y_i (i = 1, 2…., n) лежали в одинаковых диапазонах, т. е. точки с координатами (Х/, Y,) были заключены в некотором квадрате;

5) на координатную сетку наносят точки с координатами (Х_i, Y_i;) (i = 1, 2…., n), при этом возможны следующие основные варианты расположения точек (рис. 5.4):

• на рис. 5.4 а положительная корреляция (связи) между параметром X и показателем качества Y;