Minőségmenedzsment 4. előadás

1. Minőségmenedzsment4. előadás Statisztikai folyamatszabályozás

2. A minőség létrehozásának 2 féle stratégiája • nyitott láncú beavatkozás: a tapasztalt eltérések kijavítására hivatott, különböző korrekciós tevékenységek elvégzésével. • visszacsatolásos beavatkozás (szabályozás) : rendszeresen ismétlődő folyamatra a tapasztalatok alapján legyünk hatással, hogy a folyamat vizsgált pontján előre meghatározott szint valósuljon meg.

3. A minőség létrehozásának módjai • 1. Minőség ellenőrzés: Olyan tevékenység, amely valamely egység egy vagy több jellemzőjének mérése, szemrevételezése, vagy vizsgálata és az eredmények összehasonlítása a követelményekkel a megfelelőség megállapítása érdekében. • 2.Minőségszabályozás. Eszközök módszerek és tevékenységek alkalmazása, amelyek a minőségi követelmények teljesítését szolgálják. (Nem egyenlő a minőség ellenőrzéssel!) Mint a folyamatfigyelése, a nem kielégítő teljesítőképesség okainak megszűntetése. • 3.Minőség irányítás: Az általános irányítási feladatköröknek minden olyan tevékenysége, amely meghatározza a minőségpolitikát, a minőségre vonatkozó célkitűzéseket és feladatköröket, és megvalósítja ezeket olyan eszközökkel, mint a minőségügyi tervezés, a minőségszabályozás, s minőségbiztosítás és a minőségfejlesztés. • 4.Minőségirányítási rendszer. Minden tervezett és módszeres tevékenység, amely megfelelő bizalmat hivatott kelteni arra, hogy a termék teljesíti a minőségi követelményeket.

4. TQM, ISO, TQC Minőség ellenőrzés Minőség szabályozás Minőség irányítás Megakadályozza a hiba újbóli előfordulásának megakadályozása A hiba előfordulásának megakadályozása A selejt elkülönítése cél • Rendszer: • Folyamat • Erőforrás • Szervezet termék folyamat tárgy Előírásokkal való összevetés eszköz auditok PDCA A termék és a folyamatok eleget tesznek a fogyasztó igényeinek Megakadályozza a selejt fogyasztóhoz jutását Megakadályozza, hogy a hiba megismétlődjön eredmény

5. A folyamatok változékonysága • Random – azaz véletlenszerű, nem tudjuk befolyásolni, véletlenszerű • Szisztematikus – valamilyen okra visszavezethető, és a folyamatjellemző átlagának eltolódását okozhatja • Szabályozott folyamatok – csak random hatások vannak • Szabályozatlan folyamatok – szisztematikus hatások is megjelenhetnek

6. Adatgyűjtés • A szabályozó kártyák adatai mintavételezéssel kapjuk, melynek előnye: • Olcsóbb • Kevesebb időt igényel • Kevesebb beavatkozással jár (roncsolásos vizsgálatok) • Van ahol persze megvalósítható a mindendarabos ellenőrzés

7. Mintavétel • Véletlen mintavétel • minden darabnak ugyanakkora esélye van a kiválasztásra • Legáltalánosabb • Nehezen megvalósítható • Szisztematikus mintavétel • Vagy idő vagy sorozat szerint • Racionális alcsoportok szerinti mintavétel • Alcsoportok logikailag homogének • Ha egyben kezelnénk, akkor a mérések változatosságában egy ismert hatás is szerepet játszana • Pl. kórházak reggeli esti mérése

8. Az ellenőrzés vonatkozhat: • Folytonos, mérhető változóra (variable)  méréses ellenőrzés • Valamilyen megállapított minőségi tulajdonságra (attribute)  minősítéses ellenőrzés • Például az alkatrész méretezése folytonos változó lesz, míg a hibás darabok száma diszkrét változó

9. Folyamatszabályozó ábra elkészítése • 1. kritikus műveletek - amelyek nem jól működnek és negatívan befolyásolják a termék minőségét • 2. A termék kritikus tulajdonságainak meghatározása – amelyek befolyásolják a termék használhatóságát • 3. Ezek vagy változók vagy attribútumok • 4. Kiválasztani a megfelelő folyamatszabályozó ábrát • 5. Meghatározni a határértékeket és folyamatosan figyelni • 6. Változtatni a határértékeket, ha a folyamat változik

10. Sazbályozó határok • UCL – Upper Control limit (felső szabályozó határ) • CL – Central line (középvonal) • LCL – lower Control limit (alsó szabályozó határ) • Az szabályozó határokat magából a folyamatból számoljuk és nem tévesztendők össze a műszaki vagy specifikációs határokkal az ún. specifikációs határokkal

11. Eloszlás • Egyedi adatok elvben bármilyen eloszlást követhetnek, a gyakorlatban azonban ezek legtöbbször normális eloszlást követnek • centrális határeloszlás tétele: nagy minta-elemszám esetén (mondjuk, n nagyobb, mint 30), az összes lehetséges mintaátlagokból álló populáció közelítően normális eloszlású lesz m átlaggal és σ/n standard deviációval

12. Normális eloszlást követő adatok • 99,73%-kal az m± 3 σ • 95,44%-a az m± 2 σ • 68,26%-a az m± 1 σ határok között helyezkedik el • Ha valamennyi mért adatunk az m± 3 σ között helyezkedik el, akkor szabályozottnak tekintjük.

14. Hipotézis vizsgálat • H0 = a folyamat kontrollált

15. Az m± 3 σ szabályozó határok esetén az első fajú hiba 0,27%-os, ami azt jelenti, hogy átlagosan az esetek 0,27%-ban akkor is a szabályozó határok túllépését tapasztaljuk, ha a folyamat valójában ellenőrzés alatt van • Ez a téves riasztás esete (a szállító kockázata) • ha a folyamatot a minta alapján ellenőrzés alatt levőnek tekintjük, holott az valójában ellenőrizetlen, ezzel a hibás darabokat továbbengedjük a fogyasztónak. • Elmaradt riasztás esete (fogyasztó kockázata)

16. Szabályozó diagramok

17. Fajtái • Átlag - egy folyamat, vagy termékparaméter átlagértékének időbeli változását figyeli. A szélsőséges ingadozásokra érzékeny • Terjedelem - az adott paraméter időbeli ingadozásának csökkenését, vagy növekedését figyeli. Kézi kártyavezetéshez igen alkalmas. • Szórás - az adott paraméter időbeli ingadozásának csökkenését, vagy növekedését figyeli. Számításigényes, ezért főleg számítógépes kártyavezetésnél használják. (kis szórás esetén) • Egyedi érték - az adott paraméter időbeli változását és egyben az egyedi mérések közötti eltérés ingadozásának mértékét figyeli • Medián - egy folyamat, vagy termékparaméter közepes értékének(medián) időbeli változását figyeli. Kevésbé érzékeny a szélsőséges ingadozásokra. • Mozgó átlag – a mozgó átlag kártyával múltbeli adatok alapján előre tudjuk jelezni a folyamat mozgását • Mozgó terjedelem - az egyedi adatok ingadozásának kisimításával inkább a hosszú távú trendek kimutatására alkalmas.

18. és R – átlag és terjedelem kártya • Mintanagyság – n=4 vagy n=5 jól kezelhető, rövid intervallumokkal, hogy a mintán belüli szórás kicsi legyen • Mintavétel gyakorisága – hogy tükrözzön minden változást, mint műszakváltás, gépkezelő csere, stb. • Minták száma – 25 vagy több minta

19. Minta átlag • A minta terjedelme • Ahol n a mintanagyság • Minta átlagok átlaga • Terjedelmek átlaga • Ahol m a minták száma

20. Szabályozó határok számítása Ahol A2, D3, D4 a mintanagyságtól függő állandók

21. Feladat

23. Átlag kártya • Kiugró értéke • Szándékos vagy nem szándékos változás a folyamatban • Új tapasztalatlan kezelő • Különböző nyersanyag • Gépalkatrész kisebb hibája • Trend • Eszköz elévülése • Eszköz fokozatos romlása • Páratartalom, hőmérséklet fokozatos változása • Ciklikusság: • Bejövő anyagok szezonális hatása • Hőmérséklet, páratartalom ismétlődő hatása • Bármely napi, heti kémiai, mechanikai, pszichológiai esemény • Az üzemeltetők időszakos rotációja

24. Terjedelem kártya • Kiugró érték • Tapasztalatlan operátor • Bejövő anyag nagyobb szórása • Trend • Javul a munkavállaló képzettsége • Csökken a munkavállaló képessége, fáradtság, unalom, figyelmetlenség • Fokozatosan javul a bejövő anyag egységessége • Periodikusság • Hibás gyártóeszköz • Karbantartási hiba

25. Minősítéses jellemzők szabályozókártyái

26. p-kártya: hibás darabok aránya, állandó és változó mintanagyságnál is használható • np-kártya – hibás darabok száma, állandó mintanagyságot igényel • c-kártya – hibák száma, egy termékegységre eső hibák száma, állandó mintaméretet igényel • u-kártya – hibaarány, egy termékegységre eső átlagos hibaszám szabályozókártyája, mind állandó mind változó mintaméretnél alkalmazható

27. p-kártya • p – a hibás darabok aránya • Mind a p-t mind a σ-t lehet becsülni a mintákból is • k>25 • 50<n<100 • Eltérő minta nagyságnál is használható • Átlagos mintanagyságot veszem (könnyű számolni) • minden mintanagyság esetére ki kell számolni a szabályozó határokat (precízebb eredmény) • Ha az alsó hibaarányra negatív számot kapunk, akkor értelemszerűen 0-t kell annak tekinteni

28. Feladat • Egy ellenőr feladata egy telefontársaság hibásan kiállított számláinak ellenőrzése. Az alábbi táblázat 20 mintára vonatkozó hibás darabok számát tartalmazza (mindegyik minta 100 elemű volt). Állítsa össze a p-kártyát, amely 99,74%-kát a véletlen hibáknak leírja, ha a folyamat szabályozott.

29. z=3,00 • p=220/(20*100)=0,11 • σ=(0,11(1-0,11)/100)1/2=0,03 • UCL=0,11+3*0,03=0,2 • LCL=0,11-3*0,3=0,02

30. Folyamatképesség

31. Folyamat stabilitás vs folyamatképesség • Ha a folyamat szabályozott, az nem jelenti azt, hogy az előállított termékek megfelelőek, vagy selejtmentesek • A folyamatképesség annak mértéke, hogy a folyamat a termék minőségi specifikációit, illetve előírt tűréshatárait mennyire tudja tartani • Ez a kettő független egymástól

32. Specifikációs határ • USL – Upper specification limit (felső specifikációs határ) • LSL – lower specification limit (alsó specifikációs határ) • A tűréshatárok nem magából a folyamatból számítjuk, hanem külső műszaki, üzleti, biztonsági vagy adminisztratív szempontok alapján állapítjuk meg

33. Folyamatképesség vizsgálat - sokaságra • A teljes sokaságra vonatkozóan, ahol •  - a populáció átlaga • - a populáció szórása

34. Folyamatképesség vizsgálat - mintából • 1. válasszuk ki a kritikus folyamatot • 2. határozzuk meg az n nagyságát • 19<k<26 • n>50 (ha attribútum) • 1<n<11 (folytonos változó) • Határozzuk meg, hogy a folyamat kontrillált-e • -Hasonlítsuk össze a természetes szabályozó határokat a sapcifikációs határokkal • Számítsuk ki a folyamaképesség mutatókat: Cpl, Cpu, Cpk • - határozzuk meg a folyamatátlagot a mintavételek átlagának átlagaként • - becsült folyamat szórás

35. USL LSL Cp=1 Cpk=1 6σ

36. A folyamat központosításáért a gépvezető tehető felelőssé, de amikor a szórás nagyobb mint a megengedett tűréshatár a vezetőség döntése szükséges  a gép felújítására lehet szükség

37. Feladat • Egy vetítő egyik alkatrészének méretezési határértékei 30 és 40 milliméter. 30 mintavétel eredményeként a mintavételi átlagok átlaga ( ) 34 mm, a szórás pedig ( ) 3,5 mm. Határozza meg a folyamatképességet. Ha a folyamat nem magas szinten megfelelő, akkor hány százaléka az alkatrészeknek nem lesz megfelelő?

38. Feladat megoldása • Cpu=(40-34)/3*3,5=0,57 • Cpl=(34-30)/3+3,5=0,38 • Cpk=0,38 • A folyamat nem megfelelő • A selejt meghatározásához a normális eloszlás tábla szükséges • Z=(x-)/ =(30-34)/3,5=-1,14 • Z=40-34/3,5=1,71 • 0,1271+0,0436=0,1707 17,07% nem megfelelő

39. Köszönöm a figyelmet!