Производственный и операционный менеджмент

Теоретическая часть

Качество продукции – важнейший показатель конкурентоспособности предприятия. Для уменьшения затрат и достижения уровня качества, удовлетворяющего потребителя, нужны методы, направленные не на устранение дефектов (несоответствий) готовой продукции, а на предупреждение причин их появления в процессе производства.
Применение статистических методов позволяет с заданной точностью и достоверностью судить о состоянии исследуемых явлений (объектов, процессов) в системе качества; прогнозировать и регулировать возникновение проблем в области качества; вырабатывать оптимальные управленческие решения, не на основе эмоций, ощущений и интуиции, а на основе изучения фактических данных, тенденций и закономерностей.
Статистические методы, основанные на теории вероятностей и математической статистики, могут быть использованы на всех этапах жизненного цикла продукции для оценки и учета степени неоднородности или изменчивости ее характеристик относительно требуемых значений, а также учета настроенности и изменчивости процессов ее создания.
В настоящее время в мировой практике статистические методы наиболее широко применяются для решения следующих инженерных и производственных задач:
- осуществление сбора и регистрации исходных данных в виде, удобном для их последующего анализа и осмысления;
- проведение анализа и оценки качества продукции с помощью статистической обработки информации о качестве продукции, имеющей, несомненно, случайный характер;
- осуществление планирования и анализа результатов выборочного контроля качества продукции на различных этапах производственного процесса;
- применение процедур статистического анализа, регулирования и управления технологическими процессами;
- проведение оценки точности, настроенности и стабильности технологических процессов, а также оценки идентичности работы однотипного технологического оборудования;
- прогнозирование и контроль надежности продукции.
Статистические методы контроля качества в настоящее время применяются не только в производстве, но и в планировании, проектировании, маркетинге, материально-техническом снабжении и т.д. Применяемые для решения перечисленных задач статистические методы в большинстве случаев регламентированы международными и государственными стандартами.
На практике нам обычно неизвестны математическое ожидание а и стандартное отклонение σ процесса. Поэтому значения этих неизвестных величин заменяют их оценками по выборке из процесса. Оценкой а математического ожидания является выборочное среднее , оценкой дисперсии D является статистика s2. Оценкой стандартного отклонения σ берут s. Если заменить а и σ их оценками, получим оценённые индексы возможностей. Обычно ими и оперируют.
Способность процесса производить изделие с показателем внутри поля допусков называется возможностью процесса.
Cp показывает, сколько раз естественная изменчивость процесса укладывается в поле допусков. Чем Cp выше, тем процесс лучше. Может быть ситуация: Cp велик, а брака много.
Гистограмма строится по группированным данным. Находят предварительное количество интервалов группировки на которое должна быть разбита область значений Χ. Это количество k определяют с помощью оценочной формулы при объеме выборки , при объеме выборки , где - целая часть числа.
Оценку математического ожидания можно найти, используя центральные значения для каждого интервала группировки, т.е. хц.i. по формуле .
.............................