Управление качеством на производстве

Размещено на http://www.allbest.ru/

Содержание

Введение

1. Теоретическая часть

1.1 История развития статистических методов в управлении качеством

1.2 Понятие о статистических методах качества

1.3 Освоение статистических методов

1.4 Простые статистические методы

2. Анализ применения статистических методов управлением в качестве на ООО «Завод МДФ»

2.1 Организационная характеристика предприятия

2.2 Анализ качества продукции ООО «Завод МДФ»

3. Анализ качества продукции ООО «Завод МДФ»

Заключение

Список используемой литературы

управление качество планирование



Введение

Актуальность использования статистических методов в различных отраслях современного менеджмента непрерывно возрастает. Это вызвано прежде всего развитием рыночных отношений, конкурентной борьбы на рынках товаров и услуг, требованиями стандартов. В этих условиях резко возросли требования к качеству продукции.

Статистические методы контроля и управления качеством только тогда будут давать значительный эффект, когда они применяются на всех уровнях: рабочий управляет машиной, технологическим процессом, оператор занимается обслуживанием клиентов, мастер или управляющий - процессами, работниками и т.д., везде нужно овладевать методами выявления недостатков, путей улучшения процессов. Для этого необходима специализированная методология обучения взрослых людей, массовые доступные учебно-методические материалы, способствующие пониманию широким кругом работников особенностей статистических методов, их применения и возможностей.

Большое распространение в управлении качеством (под влиянием японских специалистов) получили семь простых методов, применение которых не требует высокой квалификации персонала и позволяет охватить анализ причины большинства возникающих на производстве дефектов.

Целью курсовой работы является анализ применения статистических методов управления качеством на ООО«Завод МДФ»

Задачи курсовой работы:

- изучить теоретические вопросы применения статистических методов управления качеством;

- проанализировать применение статистических методов управления качеством на ООО «Завод МДФ»

Объектов исследования курсовой работы является система управления качеством ООО «Завод МДФ» предметом исследования в курсовой работе является статистические методы Управления качеством применяемые на предприятии ООО «Завод МДФ».



1. Теоритическая часть

Теоретической и методологической основой исследования являются объективные экономические законы, методология системного анализа, труды отечественных и зарубежных ученых и практиков, посвященные исследованию эффективности деятельности предприятий и проблем качества. Для решения конкретных вопросов, рассматриваемых в работе, были использованы математическая статистика, методы системного, логического анализа, экспертных оценок, сравнительный анализ деятельности различных предприятий.

1.1 История развития статистических методов управления качеством

Первое восприятие статистических методов качества в виде выборки имеет многовековую историю. Еще несколько столетий тому назад покупатели зерна и хлопка проверяли свойства товара, прокалывая мешки с зерном или хлопком, чтобы взять пробу. В те времена не было научного расчета взятия проб, и следует предположить, что это было делом опыта, как продавцов, так и покупателей товара.

До тех пор пока ремесленник совмещал в себе функции и производителя, и контролера (примерно до середины 19-го века), не было проблем с оценкой качества изготовленной продукции. Ситуация изменилось с появлением разделения труда. Рабочие первых мануфактур, способные выполнять простые операции процесса, не могли отвечать за качество своего труда, и тем более за качество готовой продукции.

Введение должности контролера привело к необходимости нормирования функций контроля и со временем потребовало разработки научного подхода к оценке качества продукции. Стремление к производству высококачественной продукции привело к раздуванию на промышленных предприятиях контрольного аппарата.

Применение статистических методов контроля качества труда произошло еще позже - в первой четверти 20-го века. Именно внедрение статистических методов позволило значительно сократить трудоемкость операций контроля и значительно снизить численность инспекторов (контролеров). Первое применение научных методов статистического контроля было зафиксировано в 1924 году, когда В. Шухарт использовал для определения доли брака продукции контрольные карты.

В.Шухарт переключил внимание с допускового подхода к управлению качеством на подход, направленный на обеспечение стабильности процессов и уменьшение их вариаций. Его идеи до настоящего времени сохраняют актуальность. Кроме того, Шухарт высказал идею непрерывного улучшения качества, предложив цикл непрерывного улучшения процессов, носящий сегодня название «Цикла Шухарта - Деминга». В последние годы этот цикл получил дальнейшее развитие под воздействием Э. Деминга и стал использоваться как инструмент командной работы по улучшению качества.

Одновременно с В. Шухартом, в середине 20-х годов инженером Г.Ф. Доджем была предложена теория приемочного контроля, получившая вскоре мировую известность. Основы этой теории были изложены в 1944 году в его совместной с Х.Г.Роллингом работе.

Большой вклад в систему обеспечения качества контроля в середине 20-го века внесли американские ученые Д. Нойман, Э. Пирсон, Е. Фишер. Среди их разработок наибольшую известность получила теория проверки статистических гипотез. Можно отметить, что сегодня без знания теории ошибок первого и второго рода невозможна рациональная оценка выбранного метода статистического контроля.

Во время второй мировой войны нехватка ресурсов заставила искать новые методы контроля с возможно малым числом проверяемых изделий, особенно при разрушающем контроле. В 40-х годах 20-го столетия

А. Вальд (США) разработал теорию последовательного анализа и статистическую теорию принятия решений. Применение теории последовательного анализа было настолько эффективно (расходы на контроль при прежней вероятности ошибок снижаются до 60% по сравнению с традиционными методами), что в США она была объявлена секретным документом и опубликована только после окончания войны.

Большое влияние на становление статистических методов контроля, как философии качества, оказал Эдвард Деминг (США). В начале 50-х годов Э. Деминг проводил широкомасштабное обучение японских специалистов новым методам обеспечения качества, особое внимание при этом обращая на статистические методы управления качеством. Его деятельность была настолько успешной, что уже в 60-х годах американцам пришлось уступить японским фирмам значительную часть рынков сбыта, в том числе и в самих США.

Американское научное влияние на совершенствование систем обеспечения качества привело к созданию японской научной школы в области качества, среди представителей которых следует, прежде всего, отметить К. Исикаву и Г. Тагути, внесших большой вклад в развитие статистических методов в управлении качеством.

К. Исикава впервые в мировой практике предложил оригинальный графический метод анализа причинно-следственных связей, получивший название «диаграммы Исикава». Сегодня практически невозможно найти такую область деятельности по решению проблем качества, где бы ни применялась диаграмма Исикавы.

Г. Тагути ? известный во второй половине 20-го века японский специалист в области статистики. Он развивает идеи математической статистики, относящиеся, в частности, к статистическим методам планирования эксперимента и контроля качества.

Г. Тагути впервые соединил математической зависимостью экономические затраты и качество, введя понятие функции потерь качества. Он первым показал, что потери качества имеют место и в поле допуска - они появляются с момента несовпадения номинального, заданного технической документацией, значения параметра и значения исследуемой случайной величины.

Заслуга Г. Тагути также в том, что он сумел найти сравнительно простые аргументы и приемы, которые сделали робастное планирование эксперимента в области обеспечения качества реальностью.

Внесли свой научный вклад в развитие статистических методов и советские ученые: В. И. Романовский, Е. Е. Слуцкий, Н. В. Смирнов, Ю. В. Линник и др. Н. В. Смирнов заложил основы теории непараметрических рядов, а Е. Е. Слуцкий опубликовал несколько важных работ по статистике связанных стационарных рядов. Особенно интенсивно в СССР разрабатывались статистические методы исследования и контроля качества в массовом производстве, методы планирования эксперимента (Ю. П. Адлер и др.). В 50-70-х годах прошлого столетия на ряде предприятий оборонного комплекса СССР активно проводились работы по внедрению систем управления качеством, в которых статистические методы в области приемочного контроля и регулирования технологических процессов занимали важное место в предупреждении дефектов продукции.

В последние годы можно отметить работы российского ученого к области качества В. А. Лапидуса. Им опубликован ряд трудов по теории и практике управления качеством с учетом вариаций и неопределенности, в которых изложен «принцип распределения приоритетов», позволяющий оптимально выстроить отношения поставщика и потребителя с позиции обеспечения качества. Ему же принадлежит новый подход к управлению качеством, названный «гибким методом статистического управления», который математически опирается на теорию нечетких множеств.

В настоящее время можно отметить определенный застой российской научной школы математической статистики, связанный, вероятно, с отсутствием спроса экономики на научный заказ по применению новых статистических методов обеспечения качества продукции.



1.2 Понятие о статистических методах качества

Понятие "управление качеством" как наука возникло в конце 19-го столетия, с переходом промышленного производства на принципы разделения труда. Принцип разделения труда потребовал решения проблемы взаимозаменяемости и точности производства. До этого при ремесленном способе производстве продукции обеспечение точности готового продукта производилось по образцам или методами подгонки сопрягаемых деталей и узлов. Учитывая значительные вариации параметров процесса, становилось ясно, что нужен критерий качества производства продукции, позволяющий ограничить отклонения размеров при массовом изготовлении деталей.

В качестве такого критерия Ф.Тейлором были предложены интервалы, устанавливающие пределы отклонений параметров в виде нижних и верхних границ. Поле значений такого интервала стали называть допуском.

Установление допуска привело к противостоянию интересов конструкторов и производственников: одним ужесточение допуска обеспечивало повышение качества соединения элементов конструкции, другим - создавало сложности с созданием технологической системы, обеспечивающей требуемые значения вариаций процесса. Очевидно также, что при наличии разрешенных границ допуска у изготовителей не было мотивации "держать" показатели (параметры) изделия как можно ближе к номинальному значению параметра, это приводило к выходу значений параметра за пределы допуска.

В тоже время (начало 20-х годов прошлого столетия) некоторых специалистов в промышленности заинтересовало, можно ли предсказать выход параметра за пределы допуска. И они стали уделять основное внимание не самому факту брака продукции, а поведению технологического процесса, в результате которого возникает этот брак или отклонение параметра от установленного допуска. В результате исследования вариабельности технологических процессов появились статистические методы управления процессами. Родоначальником этих методов был В.Шухарт.

С момента зарождения статистических методов контроля качества специалисты понимали, что качество продукции формируется в результате сложных процессов, на результативность которых оказывают влияние множество материальных факторов и ошибки работников. Поэтому для обеспечения требуемого уровня качества нужно уметь управлять всеми влияющими факторами, определять возможные варианты реализации качества, научиться его прогнозировать и оценивать потребность объектов того или иного качества.

Используемые в сегодняшней практике предприятий статистические методы можно подразделить на следующие категории:

- методы высокого уровня сложности, которые используются разработчиками систем управления предприятием или процессами. К ним относятся методы кластерного анализа, адаптивные робастные статистики и др.;

- методы специальные, которые используются при разработке операций технического контроля, планировании промышленных экспериментов, расчетах на точность и надежность и т.д.;

- методы общего назначения, в разработку которых большой вклад внесли японские специалисты. К ним относятся "Семь простых методов" (или "Семь инструментов качества"), включающие в себя контрольные листки; метод расслоения; графики; диаграммы Парето; диаграммы Исикавы; гистограммы; контрольные карты.

1.3 Освоение статистических методов

Определение потребности и выбор конкретных статистических методов в системе качества являются достаточно сложной и длительной работой аналитического и организационного характера. В связи с этим данную работу целесообразно вести на основе специальной программы, которая может содержать следующий комплекс организационных мероприятий. Начинать освоение статистических методов следует с применения простых и доступных и уже после этого переходить к более сложным методам. Учитывая трудности освоения статистических методов в производственной практике, эти методы целесообразно подразделять на два класса: простые и сложные методы.

При выборе статистических методов стремятся к тому, чтобы они соответствовали характеру производственного процесса, наличию средств измерений и обработки статистической информации. Поскольку для решения определенной производственной проблемы можно выбрать несколько разных статистических методов, выбирается такой из них, который обеспечит достижение наилучшего результата при минимальных затратах.

Создание на предприятии специальной службы и обеспечение методического руководство работами по применению статистических методов, оснащение ее надлежащими методическими средствами.

Определение состава производственных проблем, подлежащих решению с помощью статистических методов.

Обучение работников предприятия статистическим методам.

Экономическая оценка эффективности применения статистических методов.

1.4 Простые статистические методы

Среди простых статистических методов, названных так ввиду их сравнительной несложности, убедительности и доступности, наибольшее распространение получили семь методов, выделенных в начале 50-х годов японскими специалистами под руководством К. Исикавы. В своей совокупности эти методы образуют эффективную систему методов контроля и анализа качества. С их помощью, по свидетельству самого К. Исикавы, может решаться от 50 до 95% всех проблем, находящихся в поле зрения производственников. Для применения семи простых методов не требует специального образования (стандартная японская программа обучения этим методам рассчитана на 20 занятий и ориентирована на уровень старшеклассников). О популярности семи простых методов можно судить по тому, что сегодня в японских фирмах ими владеют все - от президента до рядового рабочего.

Семь простых методов могут применяться в любой последовательности, в любом сочетании, в различных аналитических ситуациях, их можно рассматривать и как целостную систему, как отдельные инструменты анализа. В каждом конкретном случае предлагается определить состав и структуру рабочего набора методов. Хотя они являются простыми методами, но это отнюдь не значит, что при использовании многих из них нельзя воспользоваться компьютером, чтобы быстрее и без затруднений сделать подсчеты и наглядней представить статистические данные.

Согласно К. Исикаве в семь простых методов входят:

- гистограммы;

- временные ряды;

- диаграммы Парето;

- причинно-следственные диаграммы Исикавы;

- контрольные листки;

- контрольные карты;

- диаграммы рассеяния.

Кроме того на начальной стадии работы часто используются еще два приема:

- мозговая атака;

- схема процесса.

Мозговая атака. Мозговая атака используется, чтобы помочь группе выработать наибольшее число идей по какой-либо проблеме в возможно коротко время, и может осуществляться двумя путями:

- Упорядоченно - каждый член группы подает идеи в порядке очередности по кругу или пропускает свою очередь до следующего раза. Таким способом можно побудить к разговору даже самых молчаливых людей, однако, здесь присутствует некоторый элемент давления, что может помешать.

- Неупорядоченно - члены группы просто подают идеи по мере того, как они приходят на ум. Так создается более раскованная атмосфера, правда, есть опасность, что самые говорливые возьмут верх.

В обоих методах общие правила поведения одинаковы. Желательно придерживаться такой линии поведения:

- никогда не критиковать идей. Записывать на лист или доску каждую идею. Если слова видны всем, это помогает избежать неверного понимания и рождает новые идеи.

- каждый должен согласиться с вопросом или повесткой дня предстоящей мозговой атаки.

- заносить на доску или на лист слова выступающего буквально, не редактируя их.

- делать все быстро, лучше всего проводить мозговую атаку за 5 - 15 минут.

- выявление проблем.

- анализ проблем.

Схема процесса. Схема процесса (последовательности операций, маршрутная карта) применяется, когда требуется проследить фактические или подразумеваемые стадии процесса, которые проходит изделие или услуга, чтобы можно было определить отклонения.

При изучении схем процессов часто можно обнаружить скрытые ловушки, которые служат потенциальными источниками помех и трудностей.

Необходимо собрать специалистов, располагающих наибольшими знаниями о данном процессе, для того, чтобы:

- построить последовательную схему стадий процесса, который действительно происходит;

- построить последовательную схему стадий процесса, который должен протекать, если все будет работать правильно;

- сравнить две схемы, чтобы найти, чем они отличаются, и таким образом найти точку, в которой возникают проблемы.

Контрольный листок. Контрольный листок позволяет ответить на вопрос: "Как часто случается определенное событие?". С него начинается превращение мнений и предположений в факты. Построение контрольного листка включает в себя следующие шаги, предусматривающие необходимость:

- установить как можно точнее, какое событие будет наблюдаться. Каждый должен следить за одной и той же вещью;

- договориться о периоде, в течение которого будут собираться данные. Он может колебаться от часов до недель;

- построить форму, которая будет ясной и легкой для заполнения. В форме должны быть четко обозначены графы и колонки, должно быть достаточно места для внесения данных;

- собирать данные постоянно и честно, ничего не искажая. Еще раз убедитесь, что назначенное вами время достаточно для выполнения за дачи по сбору данных.

Собранные данные должны быть однородными. Если это не так, необходимо сначала сгруппировать данные, а затем рассматривать их по отдельности.

Временной ряд (линейный график).

Временной ряд применяется, когда требуется самым простым способом представить ход изменения наблюдаемых данных за определенный период времени. Временной ряд предназначен для наглядного представления данных, очень прост в построении и использовании. Точки наносятся на график в том порядке, в каком они были собраны. Поскольку они обозначают изменение характеристики во времени, очень существенна последовательность данных.

Опасность в использовании временного ряда заключается в тенденции считать важным любое изменение данных во времени.

Временной ряд, как и другие виды графической техники, следует использовать, чтобы сосредоточить внимание на действительно существенных изменениях в системе.

Одно из наиболее эффективных применений временного ряда заключается в выявлении существенных тенденций или изменений средней величины

Рис. 1. Временный ряд

Диаграмма Парето. Применяется, когда требуется представить относительную важность всех проблем или условий с целью выбора отправной точки для решения проблем, проследить за результатом или определить основную причину проблемы.

Диаграмма Парето - это особая форма вертикального столбикового графика, которая помогает определить, какие имеются проблемы, и выбрать порядок их решения.

Построение диаграммы Парето, основанное или на контрольных листках или на других формах сбора данных помогает привлечь внимание и усилия к действительно важным проблемам. Можно достичь большего, занимаясь самым высоким столбиком, не уделяя внимания меньшим столбикам.

Рис. 2. Диаграмма Парето

Порядок построения диаграммы Парето:

- Выберите проблемы, которые необходимо сравнить и расположите их в порядке важности (путем мозговой атаки, используя существующие данные - отчеты).

- Определите критерий для сравнения единиц измерения (натуральные или стоимостные характеристики).

- Наметьте период времени для изучения.

- Сгруппируйте данные по категориям, сравните критерии каждой группы.

- Перечислите категории слева направо на горизонтальной оси 1 порядке уменьшения значения критерия. В последний столбик включите категории, имеющие наименьшее значение.

Причинно-следственная диаграмма (диаграмма Исикавы). Диаграмма Исикавы ("рыбий скелет") применяется, когда требуется исследовать и изобразить все возможные причины определенных проблем или условий.

Позволяет представить соотношения между следствием, результатом и всеми возможными причинами, влияющими на них. Следствие, результат или проблема обычно обозначаются на правой стороне схемы, а главные воздействия или "причины" перечисляются на левой стороне.

Рис. 3. Причинно-следственная диаграмма

Порядок построения причинно-следственной диаграммы:

Начинайте процесс с описания выбранной проблемы, а именно:

- ее особенности;

- где она возникает;

- когда проявляется;

- как далеко распространяется.

Перечислите причины, необходимые для построения причинно следственной диаграммы одним из следующих способов:

- проведите мозговую атаку, на которой обсудите все возможные причины без предварительной подготовки;

- внимательно проследите все стадии производственного процесса и на контрольных листках укажите возможные причины возникающей проблемы.

- постройте действительную причинно-следственную диаграмму.

- попытайтесь дать толкование всем взаимосвязям.

Чтобы отыскать основные причины проблемы, ищите причины, которые повторяются. Основные причинные категории нужно записывать в самом общем виде. Используйте как можно меньше слов.

Гистограмма

Применяется, когда требуется исследовать и представить распределение данных о числе единиц в каждой категории с помощью столбикового графика. Как мы уже видели на диаграмме Парето, очень полезно представить в форме столбикового графика частоту, с которой появляется определенное событие (так называемое частотное распределение). Однако, диаграмма Парето имеет дело только с характеристиками продукции или услуги: типами дефектов, проблемами, угрозой безопасности и т. п. Гистограмма, напротив, имеет дело с измеряемыми данными (температура, толщина) и их распределением. Распределение может быть критическим, т.е. иметь максимум. Многие повторяющиеся события дают результаты, которые изменяются во времени.

Гистограмма обнаруживает количество вариаций, которые имеет процесс. Типичная гистограмма может выглядеть так, как показано на рис. 5.

Рис. 4. Гистограмма



Количество классов (столбиков на графике) определяется тем, как много взято образцов или сделано наблюдений.

Некоторые процессы по своей природе искажены (несимметричны), поэтому не следует ожидать, что каждое распределение будет иметь форму колоколообразной кривой.

Не доверяйте точности данных, если классы внезапно остановились на какой-то точке, например, границе спецификации, хотя перед этим число не уменьшалось.

Если у кривой имеется два пика, это означает, что данные собраны из двух или более различных источников, т.е. смен, машин и т.п.

Диаграмма рассеяния. Применяется, когда требуется представить, что происходит с одной из переменных величин, если другая переменная изменяется, и проверить предположение о взаимосвязи двух переменных величин.

Диаграмма рассеяния используется для изучения возможной связи между двумя переменными величинами. Глядя на диаграмму рассеяния нельзя утверждать, что одна переменная служит причиной для другой, однако диаграмма проясняет, существует ли связь между ними и какова сила этой связи. Диаграмма рассеяния строится в таком порядке: по горизонтальной оси откладываются измерения величин одной переменной, а по вертикалькой оси - другой переменной. Вид типичной диаграммы рассеяния представлен на рис. 5.

Контрольная карта. Одним из основных инструментов в обширном арсенале статистических методов контроля качества являются контрольные карты. Принято считать, что идея контрольной карты принадлежит известному американскому статистику Уолтеру Л. Шухарту. Она была высказана в 1924 г. и обстоятельно описана в 1931 г.



Рис. 5. Диаграмма рассеяния

Первоначально они использовались для регистрации результатов измерений требуемых свойств продукции. Выход параметра за границы поля допуска свидетельствовал о необходимости остановки производства и проведении корректировки процесса в соответствии со знаниями специалиста, управляющего производством. Это давало информацию о том, когда, кто, на каком оборудовании получал брак в прошлом.

Однако в этом случае решение о корректировке принималось тогда, когда брак уже был получен. Поэтому важно было найти процедуру, которая бы накапливала информацию не только для ретроспективного исследования, но и для использования при принятии решений. Это предложение опубликовал американский статистик И. Пейдж в 1954 г.

Карты, которые используются при принятии решений, называются кумулятивными.

Контрольная карта (рис.6)состоит из центральной линии, двух контрольных пределов (над и под центральной линией) и значений характеристики (показателя качества), нанесенных на карту для представления состояния процесса.



Рис. 6. Контрольная карта

В определенные периоды времени отбирают (все подряд; выборочно; периодически из непрерывного потока и т. д.) n изготовленных изделий и измеряют контролируемый параметр.

Результаты измерений наносят на контрольную карту, и в зависимости от этого значения принимают решение о корректировке процесса или о продолжении процесса без корректировок.

Сигналом о возможной разладке технологического процесса могут служить:

- выход точки за контрольные пределы (точка 6); (процесс вышел из-под контроля);

- расположение группы последовательных точек около одной контрольной границы, но не выход за нее (11, 12, 13, 14), что свидетельствует о нарушении уровня настройки оборудования;

- сильное рассеяние точек (15, 16, 17, 18, 19, 20) на контрольной карте относительно средней линии, что свидетельствует о снижении точности технологического процесса.

При наличии сигнала о нарушении производственного процесса должна быть выявлена и устранена причина нарушения.

Таким образом, контрольные карты используются для выявления определенной причины, но не случайной. Под определенной причиной следует понимать существование факторов, которые допускают изучение. Разумеется, что таких факторов следует избегать.

Вариация же, обусловленная случайными причинами необходима, она неизбежно встречается в любом процессе, даже если технологическая операция проводится с использованием стандартных методов и сырья. Исключение случайных причин вариации невозможно технически или экономически нецелесообразно.

Контролироваться должны естественные колебания между пределами контроля. Нужно убедиться, что выбран правильный тип контрольной карты для определенного типа данных. Данные должны быть взяты точно той последовательности, как они собраны, иначе они теряют смысл. Не следует вносить изменений в процесс в период сбора данных. Данные должны отражать, как процесс идет естественным образом. Контрольная карта может указать на наличие потенциальных проблем до того, как начнется выпуск дефектной продукции.

Существуют два основных типа контрольных карт: для качественных признаков (годен - негоден) и для количественных признаков. Для качественных признаков возможны четыре вида контрольных карт:

V - карта (число дефектов на единицу продукции)

С - карта (число дефектов в выборке)

Р - карта (доля дефектных изделий в выборке)

NP - карта (число дефектных изделий в выборке)

При этом в первом и третьем случаях объем выборки является переменным, а во втором и четвертом - постоянным.

Таким образом, целями применения контрольных карт могут быть:

- выявление неуправляемого процесса

- контроль за управляемым процессом

- оценивание возможностей процесса

Обычно подлежит изучению следующая переменная величина (параметр процесса) или характеристика:

- известная важная или важнейшая

- предположительная ненадежная

- по которой нужно получить информацию о возможностях процесса

- эксплуатационная, имеющая значение при маркетинге

При этом не следует контролировать все величины одновременно. Контрольные карты стоят денег, поэтому нужно использовать их разумно:

- тщательно выбирать характеристики

- прекращать работу с картами при достижении цели

- продолжать вести карты только тогда, когда процессы и технические требования сдерживают друг друга

Необходимо иметь в виду, что процесс может быть в состоянии статистического регулирования и давать 100% брака. И наоборот, может быть неуправляемым и давать продукцию, на 100% отвечающую техническим требованиям. Контрольные карты позволяют проводить анализ возможностей процесса.

Возможности процесса - это способность функционировать должным образом. Как правило, под возможностями процесса понимают способность удовлетворять техническим требованиям.



2. Анализ применения статистических методов управлением в качестве на ООО «Завод МДФ»

2.1 Организационная характеристика предприятия

Объектом исследования в данной работе является масштабное предприятие ООО « Завод МДФ» одно из крупнейших деревоперерабатывающих предприятий лесной отрасли Ханты-Мансийского автономного округа - Югры.

Предприятие производит древесноволокнистую плиту - МДФ высокой и средней плотности, а так же МДФ облицованную пленками на основе термореактивных полимеров.

Технологический процесс выпуска древесноволокнистой плиты полностью автоматизирован, современным оборудованием известных мировых производителей, на всех производственных этапах от сортировки сырья до пакетирования готовой продукции.

1. Подготовка сырья (изготовление щепы). Круглый лес подвергается окорке в барабанном окорочном станке. Затем очищенные от коры бревна поступают на рубительную машину, в которой получают щепу. Щепа проходит через систему сит, где механической сортировкой делится на крупную и мелкую фракции. Отсортированная щепа из сортировочной установки с помощью ленточного конвейера подается непосредственно в сепаратор для промывки щепы. Все мелкие посторонние включения, которые могут оказаться в щепе (грязь, песок, мелкие камешки, стекло и т.п.) вымываются горячей водой и оседают на дне емкости.



Рис. 7. Технологическая схема производства плиты МДФ

После мойки щепа попадает в бункер, где нагревается паром до 95-100 градусов Цельсия, для того, чтобы - независимо от погодных условий - обеспечить одинаковую температуру и влажность щепы на входе в пресс. Затем материал попадает на несколько минут еще в одну емкость, где под высоким давлением горячего пара делается обогрев до 165-175 градусов. Очищенная от примесей щепа нужной фракции готова к размолу на волокно.

2. Подготовка волокна. Размельчение щепы на волокно происходит на рафинере . Это единственное размельчение в технологической цепочке производства МДФ(отличие от ДВП, где размельчение производится механически в два этапа). На выходе из рафинера к древесной массе добавляются связующие, включая смолы, парафиновую эмульсию и - при необходимости - отвердители.

Полученная древесная масса попадает в сушилку. Конструкция сушилки может представлять собой традиционную одноступенчатую конструкцию пневматического типа (трубного типа) или же двухступенчатую конструкцию. Задача сушилки - не только сушить, но и выравнивать влажность материала по объему древесной массы (влажность древесной массы на выходе из сушилки не должна превышать 8-9%). После сушилки из древесной массы нужно вытянуть воздух, что достигается с помощью циклонов.

На транспортере также может быть смонтирован воздушный сепаратор, где отбирается крупная фракция волокна (контроль качества измельчения на рафинере - крупная фракция может получиться от недостаточного или недостаточно равномерного нагрева волокна перед измельчением на рафинере).

3. Формирование ковра и подпрессовка. Участок формирования ковра состоит из двух частей - накопительного бункера, где хранится запас древесной массы для работы в течение 6-8 минут, и непосредственно формирующей машины. Волокно подается узлом, равномерно распределяющим его по всей ширине дозирующего бункера.

Формирующая машина представляет собой ряд роликовых направляющих, которые подают и выравнивают волокно на ленте транспортера. Несколько съемных валиков равномерно подают поступающее из дозирующего бункера волокно на направляющую пластину, которое затем поступает на формирующую головку. Формирующие вальцы распределяют волокно в заданном технологическом режиме на донный формирующий транспортёр. Формирующие вальцы выставляются по высоте и распределяют волокно равномерно по всей ширине формирующегося ковра. Постав выравнивающих роликов, работающих сверху формируемого ковра, обеспечивает его ровную поверхность.

Сформированный ковёр с высокой точностью взвешивается на ленточных весах. В зависимости от результатов взвешивания регулируется скорость транспортёра дозирующего бункера формирующей установки. Готовый ковер поступает на предварительное прессование , где проходят процессы выдавливания воздуха из объема плиты - на специальном участке с перфорированной лентой. Эффективная подпрессовка обеспечивает целостность ковра перед прессом. Толщина плиты здесь уменьшается в 4-7 раз, после чего ковер уже становится похожим на толстую рыхлую плиту заданной ширины (равной ширине ленты конвейера) - в таком виде он и подается на главный пресс.

4. Прессование. Могут использоваться прессы следующих типов: многоэтажные, одноэтажные, непрерывные и прессы каландрового типа. На ООО «Завод МДФ» используется Многоэтажный пресс.

Для осуществления прессования пресс-пакет размешается в пресс-форме, которая устанавливается в нагреваемый и охлаждаемый пресс. Важнейшие рабочие параметры прессования (давление до 50 кгс/см2 и температура до 200°С) должны регулироваться с точностью до 1%. Для этого применяют многоэтажные прессы, в которых процесс прессования полу- или полностью автоматизирован. Многоэтажный принцип позволяет за одни цикл одновременно прессовать несколько пресс-пакетов. Для того чтобы обеспечить параллельность 25 мкм на участке 500X500 мм2 лрл усилиях до 10т кгс, прессы снабжены четырьмя направляющими колонками. Плиты пресса из соображения теплопроводности изготавливаются из алюминиевого сплава и оборудованы встроенными системами нагрева и охлаждения. При автоматическом процессе давление и температура фаз нагрева, отверждения и охлаждения регулируются во времени, и после достижения комнатной температуры пресс открывается для новой загрузки.

Для отверждения смолы поддерживаются неизменными давление и температура в течение 0,5--1 ч. Температура выше 175"С недопустима для эпоксидной смолы (на что указывает почернение и охрупчивание). Время отверждения может быть сокращено, если пресс-пакет в пресс-форме дополнительно отжигается, т. е. постепенно охлаждается в специальном приспособлении при небольшом давлении. Как правило, после окончания периода отверждения в прессе под давлением осуществляют охлаждение до комнатной температуры, применяя сжатый воздух или воду.

5. Охлаждение. Горячие плиты охлаждаются в веерном охладителе. Постепенное падение температуры и плавное изменение гравитационного воздействия не допускают разрушения и деформации листа.

6. Раскрой плит. Охлажденные листы режутся проходными продольными и поперечными пилами согласно заданным размерам с минимальными припусками, затем шлифуются на двух 4-х головочных шлифовальных станках (основной и финишной обработки).

7. Промежуточное хранение. Может осуществляется «вручную» (с использованием погрузочных машин) либо быть полностью автоматизирована и обеспечивать управление складом в реальном масштабе времени с помощью компьютерной системы управления.

8. Линия шлифования. Плиты после пресса могут иметь определенную разнотолщинность, дефекты поверхности. Эти недостатки устраняются в процессе калибровки и шлифования, осуществляющегося в широколенточных многоагрегатных станках.

9. Упаковка готовой продукции. Линии упаковки могут быть легко приспособлены к различным размерам упаковок и к разным упаковочным материалам.

Выработка продукции осуществляется в трех основных цехах. Цех №1 - основная переработка древесины. Цех№2- Рафинер: создание и обработка связующими волокна. Цех №3- основной цех ДВП: формирование ковра и прессование.

Основные используемые материалы для производства плиты МДФ.

Сырьём для завода, производящего плиты МДФ , служат в основном круглые лесоматериалы и отходы лесопиления лиственных и хвойных пород. Из легкой древесины хвойных пород получаются светлые плиты высокого качества. Применяются также щепа, получаемая как попутный продукт на лесопильных заводах с современными пильно-фрезерными брусующими агрегатами, станочная стружка и опилки. На предприятиях использующих привозное сырьё, его обязательно подвергают очистке и промывке.

Для производства древесноволокнистых плит на линии, наиболее оптимальным является состав сырья:

- Хвойные породы древесины: 80%

- Лиственные породы древесины: 20%

- Карбамидоформальдегидная смола марки КФМТ-15: 65%

- Хлорид аммония (порошок): концентрация 10% - 20%

- Твердый парафин: концентрация 25%.

Непосредственно управление всем предприятием возложено на Директора, который подчиняется собранию акционеров. Директор курирует работу на заместителя директора по материально-хозяйственным вопросам, на главного бухгалтера, на главного экономиста, на главного инженера и на отдел технического контроля.

Структура управления ООО «Завод МДФ» является линейно-функциональной - это один из самых распространенных и широко используемых видов структуры управления. В настоящее время на ООО «Завод МДФ» трудятся 627 человек.

2.2 Анализ качества продукции ООО «Завод МДФ»

Анализ качества продукции начинается с сырья, которое предназначено для производства. Контролируется древесина, поступающая в производство. Древесина проверяется на породный состав(содержание лиственных и хвойных пород- от породного состава зависит плотность плиты ). Размер щепы поступающей в производство. Проводится анализ смолы КФМТ-15 (концентрация, вязкость, время желлатинизации, cсодержание формальдегида,РН среду). Анализ качества парафина(только входной контроль), хлористого аммония.

С начала процесса идет контроль волокна на влажность, анализ связующего (концентрации, время желлатинизации от которой зависит время прессования), отвердителя(NH4HL).

Анализ качества самой плиты проходит в 2 этапа.

1. Экспресс анализ. Производится сразу после выпуска плиты. Испытанию подлежит нешлифованная плита.

2. Итоговый анализ. Проводится спустя 2 суток выдержки плиты. Испытанию подлежит шлифованная плита.

Общие правила проведения испытаний для определения физико-механических показателей и подготовка образцов - по ГОСТ 10633 .

Контроль длины, ширины, толщины - по ГОСТ 27680. Контроль перпендикулярности - по ГОСТ 27680 или по разности длины диагоналей по пласти, измеряемых металлической рулеткой с ценой деления 1 мм по ГОСТ 7502. Контроль прямолинейности кромок - по ГОСТ 27680 при помощи приспособления или поверочной линейки по ГОСТ 3026 длиной 1000 мм не ниже второго класса точности и набора щупов N 4.

Плотность, влажность и разбухание по толщине определяют по ГОСТ 10634. Предел прочности при изгибе и модуль упругости определяют по ГОСТ 10635. Предел прочности при растяжении перпендикулярно пласта плиты определяют по ГОСТ 10636. Содержание формальдегида определяют по ГОСТ 27678. Качество поверхности плит оценивают визуально.

Таблица 1. Величины физико-механических параметров плит МДФ Требования ТУ 5536-003-50113531-2005

Параметры	Ед. измерения	>6.0 <9.0	>9.0 <12.0	>12.0 <19.0	>19.0 <30.0	Исслед. согл.нормам
плотность	Кг/м3	Ср.пл. 720-980 Высок.пл.840-980	Ср.пл. 720-980 Высок.пл.840-980	Ср.пл. 720-980 Высок.пл.840-980	Ср.пл. 720-980 Высок.пл.840-980	ГОСТ 10634
Предел прочности при растяжении перпендикулярно плоскости, не менее	мПа	0,65	0,60	0,55	0,55	ГОСТ 10636
Модуль упругости при статическом изгибе, не менее	мПа	1700-2300	1700-2300	1700-2300	1700-2300	ГОСТ 10635
Разбухание за 24 часа (для плит %марок МДФ, ХДФ), не менее	%	17	15	12	10	ГОСТ 10634
Влажность	%	3	3	3	3	ГОСТ 10634

- Покоробленность, мм, не более 1,2- 1,6

- Содержание формальдегида в плите, мг на 100г абсолютно сухой плиты, не более: для плит класса Е 1 10мг , для плит класса Е 2 30мг

- Углубления (вмятины) на пласте плиты

Не допускаются для первого сорта

Допускается на 1м2 поверхности плиты не более 2-х диам. до 10мм и глубиной до 0.3 мм для второго сорта

Допускается на 1м2 поверхности плиты не более 5 и диам. до 10мм и глубиной до 1 мм. Для 3 сорта

- Царапины на пласте

Не допускаются для первого сорта

Не допускаются шириной более 0.5 мм, глубиной более 50 мкм, общей длиной более 200 мм в количестве более 2 шт. на м2 для второго сорта

Не допускаются шириной более 0,5 мм, глубиной более 50 мкм общей длиной более 200 мм в количестве более 5 шт. на м2 для третьего сорта

- Пятна на пласти от связующего

Не допускается на одной пласти площадью более 1 см2 в количестве 1шт/м2 для первого сорта. Для второго и третьего не нормируется

- Пятна на пласти от масла и парафина

Не допускаются для первого класса

Не допускается общей площадью более 2 см2 в кол. более 2 шт. на 1 м2 для второго класса; Не допускаются более 5 шт. на 1 м2 площади плиты для второго класса.

- Бахрома на кромке не допускается ни для одного из классов.

- Неразмолотые волокна древесины на поверхности

Допускаются размером не более 1х10мм для первого класса. Для второго и третьего не нормируются.

- Дефекты шлифования. Не допускаются для первого класса

Допускаются не более10% площади поверхности каждой пласти для второго класса

Допускаются не более 20% площади поверхности каждой пласти для третьего класса.

- Посторонние включения для всех классов не допускаются.

- Сколы кромки допускаются в пределах допускаемого отклонения на размер плиты

- Расслоение плиты не допускается.

Плиты должны изготовляться с применением синтетических смол, разрешенных органами санитарно-эпидемиологического надзора. В условиях эксплуатации количество химических веществ, выделяемых плитами, не должно превышать в окружающей среде предельно допустимых концентраций, утвержденных органами санитарно-эпидемиологического надзора.

Упаковка плит

Плиты укладывают в пачки. Пачку формируют на деревянном одноразовом поддоне между двумя предохранительными обкладками из древесноволокнистых плит, укладываемых сверху и снизу пачки. Пачку стягивают стальной упаковочной лентой с применением упаковочных уголков.

На каждой пачке должно быть указано: наименование или товарный знак изготовителя; наименование плит и номер технических условий; марка плит, сорт, класс эмиссии; размеры плит; - количество плит в пачке в шт. (м2); дата изготовления и номер смены; штамп ОТК. На сертифицированную продукцию наносят национальный знак соответствия .

Транспортирование и хранение плит

При перевозке плиты должны быть защищены от атмосферных осадков и механических повреждений.

Плиты хранят в в закрытых помещениях в пачках высотой не более 700 мм.

Пачки укладывают горизонтально на ровные поддоны или деревянные бруски - прокладки прямоугольного сечения шириной не менее 80 мм, толщиной не менее 60 мм и длиной не менее ширины плиты. Допускаемая разность толщин прокладок, используемых для одной пачки - 5 мм. Бруски- прокладки должны быть уложены поперек плиты с интервалами не более 600мм. Расстояние крайних прокладок от торцов плиты должно быть не более 200 мм.

Пачки плит допускается укладывать в штабеля высотой не более 3,5 м. Бруски- прокладки следует располагать в одних вертикальных плоскостях.



Заключение

Все большее освоение новой для нашей страны экономической среды воспроизводства, т.е. рыночных отношений, диктует необходимость постоянного улучшения качества с использованием для этого всех возможностей, всех достижений прогресса в области техники и организации производства.

Наиболее полное и всестороннее оценивание качества обеспечивается, когда учтены все свойства анализируемого объекта, проявляющиеся на всех этапах его жизненного цикла: при изготовлении, транспортировке, хранении, применении, ремонте, тех. обслуживании.

Таким образом, производитель должен контролировать качество продукции и по результатам выборочного контроля судить о состоянии соответствующего технологического процесса. Благодаря этому он своевременно обнаруживает разладку процесса и корректирует его.

Статистические методы (методы, основанные на использовании математической статистики), являются эффективным инструментом сбора и анализа информации о качестве. Применение этих методов, не требует больших затрат и позволяет с заданной степенью точности и достоверностью судить о состоянии исследуемых явлений (объектов, процессов) в системе качества, прогнозировать и регулировать проблемы на всех этапах жизненного цикла продукции и на основе этого вырабатывать оптимальные управленческие решения.

В курсовой работе проведен анализ деятельности ООО «Завод МДФ» и применения статистических методов управления качества на данном предприятии.

Основным бизнес-процессом ООО «Завод МДФ» является процесс производства плиты средней плотности. Статистические методы управления качеством, такие как контрольные листки, причинно-следственная диаграмма Исикавы, диаграмма Парето на исследуемом предприятии применяются при контроле процесса производства.



Список используемой литературы

1. Царев Ю.В., Тростин А.Н. Статистические методы управления качеством. Контрольные карты: Учебно-методическое пособие/ ГОУ ВПО Иван. гос. хим. - технол. ун-т. - Иваново, 2008. - 250 с.

2. Сакато Сиро. «Практическое руководство по управлению качеством». - М.: Машиностроение, 2008. - 214 с.

3. Юркова Т.И. Экономика цветной металлургии: Учебник для вузов. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: ЮНИТИ, 2007. - 680 с.

4. Арсенова Е. В. Экономика организации (предприятия): Учебник / Под ред. Н.А. Сафронова. - М: Экономистъ, 2008. - 501 с.

5. Богатырев А.А., Филиппов Ю.Д. Стандартизация статистических методов управления качеством. М.: «Стандартов», 2009. - 450 с.

6. Ефимов В.В. Статистические методы в управлении качеством. Ульяновск: УлГТУ, 2010 - 134 с.

7. Сакато Сиро. «Практическое руководство по управлению качеством». - М.: Машиностроение, 2008. - 214 с.

8. Юркова Т.И. Экономика цветной металлургии: Учебник для вузов. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: ЮНИТИ, 2007. - 680 с.

9. Богатырев А.А., Филиппов Ю.Д. Стандартизация статистических методов управления качеством. М.: «Стандартов», 2009. - 450 с.

10. Марцинковский, А.В., Данилин, В.Н. Управление процессами [Текст]: учеб. пособие для вузов по специальности «Управление качеством»/ А.В. Марцинковский, В.Н. Данилин; М-во образования Рос. Федерации ГОУ ВПО, Кубан. гос. технол. ун-т. - Краснодар: Изд-во КубГТУ, 2006. - 146 с.

11. Миттаг Х.И., Ринне X. Статистические методы обеспечения качества М.: Машиностроение, 2010.- 616с.

12. Нив, Г.Р. Пространство доктора Деминга [Текст] / Г.Р. Нив. - Пер. с англ. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2005.-370 с.

Размещено на Allbest.ru