Instrumente clasice utilizate în managementului calităţii

1. Instrumente clasice utilizate în managementului calităţii

2. ...Instrumente clasice ? ...au permis reorientarea controlului de calitate de la sortarea produselor finite, la fazele de fabricaţie. Toate erau utilizate în scopul depistării şi analizei cauzelor care determinau variaţia caracteristicilor unui produs, proces, ... influenţind negativ calitatea acestora.

3. Instumente statistice recomandate de standardul ISO 9000 • Histograma; • Diagrama cauză-efect; • Diagrama Pareto; • Diagrama de corelaţie; • Graficul de control; • Stratificarea datelor; • Brainstorming;

4. 1. Histograma • În domeniul calităţii histogramele evidenţiază elementele asupra cărora trebuie de intervenit pentru îmbunătăţirea rezultatelor. Cea mai utilizată este histograma de frecvenţă. Să presupunem că în urma controlului preciziei de strunjire a unei piese pentru o dimensiune de 150 mm, cu o toleranţă admisă de ±5 mm. Datele măsurării a 100 de piese sunt prezentate în următorul tabel.

5. În urma grupării datelor se completează următorul tabel, care va servi pentru construcţia histogramei.

6. Analiza histogramei Din analiza histogramei se constată că zonele colorate în albastru sunt în afara câmpului de toleranţă admis. Întrucât nu se încadrează în cerinţele normativului sunt considerate neconformităţi, respectiv rebuturi. Pentru analist această informaţie va sta la baza măsurilor ce vor fi propuse în vederea îmbunătăţirii calităţii de execuţie a operaţiei de strunjire.

7. 2. Diagrama ISHIKAWA • „Schelet de peşte” – sau diagrama cauză-efect, permitevizualizarea globală a cauzelor şi identificarea cauzei majore care a determinat efectul studiat şi printr-o şedinţă braistorming se formulează soluţii de eliminare a cauzei. ETAPE: • Prezentarea problemei(efectului); • Expunerea principalelor cauze posibile(metoda celor 5-M); • Gruparea cauzelor în cauze fundamentale directe şi pe cauze secundare indirecte sau subcauze. • Elaborarea şi dezvoltarea diagramei.

8. Metodă Muncitor Utilaje necorespunzătoare Neglijenţă Personal nespecializat Nemotivarea personalului Utilaje învechite Coeficient înalt de rebut Iluminat necorespunzător Tehnologie neconformă Duritate Mediu Material Mijloace Diagrama cauza-efect pentru efectul: Coeficient mare de rebut

9. 3. Diagrama Pareto (80 ∕ 20) • Principiul (80 ∕ 20) este important pentru studiul problemelor legate de calitate, întrucât cea mai mare parte a costurilor noncalităţii înregistrate într-o organizaţie se datorează, în general, unui număr mic de cauze speciale. • Diagrama Pareto este o reprezentare grafică a unor date (cauzelor defectelor), cu scopul de a ajuta echipa de lucru să-şi ierahizeze obiectivele în funcţie de importanţa acordată. • Analiza diagramei permite cunoaşterea defectelor. Pentru obţinerea unei eficienţe imediate se recomandă ca eliminarea defectelor să înceapă cu cele care au valoarea cea mai mare. Pentru aceasta vor fi identificate locurile de muncă care le-au provocat şi se vor face propuneri corespunzătoare, ţinând seama de specificul activităţii.

10. Exemplu: analiza cost-defect; • Pe axa ordonatelor sunt trasate clasele de defecte, în mod descrescător în funcţie de importanţă, cea mai importantă fiind plasată la extrimitatea superioară a axei. • Pe axa absciselor este redată mărimea (amplitudinea) claselor de cauze (costul defectelor, nr. defetelor, etc.). Amplitudinea este redată prin dreptunghuri lipite, desenate orizintal. • Diagrama este completată cu o linie întreruptă care reprezintă amplitudinea cumulată pe toate clasele. Costul cumulat

11. 4.Diagrama de corelaţie; Reţineţi! Diagrama de corelaţie : • Evidenţiază grafic existenţa sau inexistenţa relaţiilor potenţiale dintre două categorii de date (de exemplu: numărul reclamaţiilor şi numărul produselor remediate). • Diagramele evidenţiază diferite tipuri de corelaţii a celor două grupe de date. • Corelaţiile pot fi pozitive sau negative, având o intensitate (atracţie) puternică sau slabă, liniară sau neliniară. Corelaţiile sunt pozitive dacă valorile crescânde ale unei categorii de date corespund valorilor crescânde ale celeilalte categorii şi negative în caz contrar • Intensitatea corelaţiei este puternică dacă punctele nu prezintă un grad mare de împrăştiere şi slabă când împrăştierea este mare. • Dacă punctele prezintă un grad mare de împrăştiere, între cele două categorii de date nu există corelaţii

12. Reprezentarea diagramei... Într-un sistem de coordonate se trasează punctele ce reprezintă perechile de date. Urmează interpretarea diagramei. Pentru aceasta trebuie să se traseze dreptele orizontală şi verticală, carereprezintămedianele de distribuţie. În jurul punctului central se găsesc patru zone(indicate prin cifrele 1-4). Se numără punctele din fiecare zonă, cu excepţia celor plasate pe mediane, şi apoi se trec rezultatele într-un tabel în formă de pătrat. După, se adună punctele pe diagonală, se calculează limita (n) . Numărul de puncte 2 • 9 • 9 2 • Calculul punctelor • + = 18 • + = 4 • Dacă cel mai mic dintre rezultatele (1+3) şi (2+4) este inferior limitei, atunci există o corelaţie, iar dacă situaţia este opusă atunci nu există corelaţie. • n = 18 + 4 = 22

13. 5. Graficul de control • Graficele de control sunt instrumente statistice folosite pentru a evalua stabilitatea unui proces. Acestea permit sa se distinga cauzele variatiei. Shewhart Sunt cauze necunoscute şi cu puţină importanţă, datorate întâmplării şi prezente în orice proces; În mod normal, nu trebuie să fie prezente în proces. Provoacă variaţii importante. • Numai cauzele specificepot fi descoperite şi eliminate, pentru a atinge obiectivul de stabilizare a procesului

14. Esenţa ... Graficele de control au la baza ideea că variaţia unei caracteristici a calităţii poate fi cuantificată, obţinând mostre ale ieşirilor dintr-un proces şi estimând parametrii distribuţiei sale statistice. Reprezentarea acestor parametriîntr-un grafic în funcţie de timp va permite constatarea schimbărilor în distribuţie. • Un punct în afara limitelor de control semnalează prezenţa unei cauze speciale de variaţie (alteori un semnal fals). Liniile (superioară şi inferioară) reprezintă limitele de abateri, stabilite conform unor standarde, sau calculate numite limite de probabilitate. Limitele de control sunt de obicei calculate ca 3σ (trei erori standard). Măcar că situaţiile diferă, de exemplu, pentru a diagnostica cauzele speciale a unui proces de lungă durată se dezvoltă un model de 7 puncte consecutive în continuă creştere. Limitele de control depind de mărimea eşantionului studiat. Diagramene Shewhart sunt de diferite tipuri vezi (http://www.otago.ac.nz/sas/qc/chap-15/sect2.htm).

15. 6.Stratificarea datelor • O metodă utilizată în diferite domenii pentru analiza diferitor date, cercetarea cauzelor prin compararea caracteristicilor cu două nivele obţinute dintr-un factor de variaţie unic (îmbunătăţirea unei caracteristici de calitate comparînd rezultatele aplicării a două măsuri diferite). Paşi: • Se selectează eşantioanele ce vor fi supuse cercetării; • Se completează tabelul de rezultate; • Se înregistrează rangurile rezultatelor; • Se calculează suma rangurilor celui maai mic eşantion; • Se compară rezultatele cu cele din tabelul testului de comparaţie, Eşantionul A (n =13) (n = 11) Eşantionul B Tabelul tabloului de comparare 11 13 103 172 Suma rangurilor= 166.5

16. Braistorming (furtuna de ideii) • Concepută de A. Osborn, metoda porneşte de la ipoteza că în orice domeniu de activitate,problemele pot fi rezolvate mai bine decât în prezent, dar pentru aceasta trebuie de găsit ideile care să spargă barierele rutinei. • Metoda constă în organizarea unor reuniuni în care participanţii să poată exprima nestingheriţi şi emite orice idei , fiind sigur că nu se vor face aprecieri asupra valorii şi oportunităţii acestora. • Brainstorming-ul nu este, aşadar, o metodă concretă de rezolvare a unor probleme, ci o metodă folosită în procesul de management al calităţii pentru obţinerea soluţiilor în vederea rezolvării optime a problemelor. • Reuşita braistormongului presupune respectarea anumitor reguli. recomandare • //www.copywriteri.ro/2010/04/brainstorming-ul/

17. Bibliografie: • Băleanu, C. Managementul îmbunătăţirii continue, Editura Expert, • Bucureşti, 1996 ; • 2. Drăgulescu, N. Ghid practic în domeniul managementului calităţii, Editura • Niculescu, Bucureşti, 1999; • 3. Olaru, M. Managementul calităţii, Editura Economică, Bucureşti,1999 ; • 4. O. Pruteanu - Managementul calităţii totale, Junimea, Iaşi – 1998. • 5. Viorel Chirică - Managementul calităţii, editura tehnica – INFO, Chişinău, • 2002 • 6. www.docstoc.com/Capitolul-4-IMBUNATATIREA-CALITATII; • 7.www.scritube.com/management/Instrumente-si-tehnici-de-baza;