Существует правило, по которому в последней строке таблицы независимо от числовых значений располагают группу «прочие». Данная группа представляет собой совокупность несоответствий, количество которых по каждому из них меньше, чем самое маленькое значение, полученное для несоответствия, выделенного в отдельную строку.
Особый интерес по результатам анализа Парето представляет собой зона первоочередных мер, которая включает наиболее многочисленные группы несоответствий. Именно в их отношении необходимо планировать корректирующие мероприятия по снижению их количества. Однако планированию должен предшествовать детальный анализ причин и областей возникновения «критических» несоответствий. Пример оформления диаграммы Парето приведен в приложении И.
Рисунок 2.7 - Диаграмма Парето
Для этих целей целесообразно применить причинно-следственный анализ, по результатам которого строится диаграмма Исикава. Причинно-следственная диаграмма Исикава - инструмент, который позволяет выявить наиболее существенные факторы (причины), влияющие на конечный результат (следствие).
Профессор Токийского университета Каору Исикава, обсуждая проблему качества на одном заводе, суммировал мнение инженеров в форме диаграммы причин и результатов - считается, что тогда этот подход был применен впервые. Причинно-следственную диаграмму иначе называют диаграммой «рыбий скелет» (рисунок 2.8).
Факторы первого порядка обычно устанавливают по правилу 5М:
? material - сырье, комплектующие;
? machine - оборудование;
? method - используемые технологии;
? man - персонал;
? management - управление и контроль.
Каждый из факторов 1-го порядка детализируется на факторы 2-го порядка, а те в свою очередь - на факторы 3-го порядка. Такой прием требует системных знаний в области решаемой проблемы и аналитического подхода. Рекомендуемым методом определения факторов и их детализации является «мозговой штурм» группой разных специалистов (кросс-функциональная группа). Причинно-следственный анализ целесообразно завершать ранжированием факторов 1-го порядка с выделением наиболее значимых и их последующей разработкой с ранжированием 2-го и 3-го уровня. Структурирование причин несоответствий повышает потенциальную эффективность разрабатываемых корректирующих мероприятий, после проведения которых анализ Парето можно выполнить повторно для изменившихся в результате коррекции условий и оценить эффект от проведенных улучшений.
Рисунок 2.8 - Диаграмма Исикава
Раздел курсовой работы в пояснительно-расчетной записке должен содержать:
? теоретические сведения о причинно-следственном анализе и анализе Парето;
? поэтапное описание построение диаграммы Парето по исходным данным и ее графическое изображение;
? анализ полученных результатов: характеристика зоны первоочередных мер, предполагаемые корректирующие мероприятия, состав А-В-С-групп;
? поэтапное построение причинно-следственной диаграммы для объекта анализа, определяемого по результатам анализа Парето (несоответствия из группы первоочередных мер) и по согласованию с преподавателем.
2.5 Статистический приемочный контроль качества продукции
Данный раздел представляет собой теоретический анализ процедуры статистического приемочного контроля качества (СПКК) продукции и предполагает аналитическое изложение следующих вопросов:
– общие положения приемочного контроля качества продукции;
– описание технического регулирования (ТНПА, регламентирующих деятельность) в области СМКК;
– характеристика видов и планов СПКК продукции; правила корректировки планов выборочного контроля
– оперативная характеристика планов выборочного контроля; риски поставщика и потребителя.
Перечень ТНПА, регламентирующих организацию и порядок проведения приемочного контроля, приведен в приложении Л.
Рекомендуемый объем раздела - не менее 5 страниц.
Заключение по результатам курсовой работы должно содержать краткие выводы по каждому из выполненных разделов и общую оценку о достижении поставленной цели курсового проектирования.
Список использованных источников должен содержать не менее 7 позиций (книги, ТНПА, интернет-ресурсы и т. п.), оформленных в соответствии с [1, 2].
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1 ГОСТ 7.32-2001. Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Отчет о научно-исследовательской работе. Структура и правила оформления. - Введ. 2003-01-01. - Москва : Изд-во стандартов, 2003. - 15 с.
2 Требования к оформлению дипломных и курсовых работ (проектов), отчетов по практике и научно-исследовательских работ студентов специальностей 1-54 01 01-04 «Метрология, стандартизация и сертификация (легкая промышленность)», 1-25 01 09 «Товароведение и экспертиза товаров» высших учебных заведений / УО «ВГТУ»; сост. А. Н. Буркин, И. Г. Черногузова, И. С. Карпушенко. - Витебск, 2008. - 40 с.
3 Учебно-методический комплекс по дисциплине «Статистические методы контроля качества» по направлению специальности 1-54 01 01 «Стандартизация, метрология и сертификация» / УО «БНТУ»; сост. профессор, д.т.н. В. Л. Соломахо. - Минск, 2017.
4 Уилер, Д. Статистическое управление процессами. Оптимизация бизнеса с использованием контрольных карт Шухарта / Д. Уилер, Д. Чамберс. - Москва : Альпина Бизнес Букс, 2009. - 409 с.
5 Ефимов, В. В. Статистические методы в управлении качеством: учебное пособие / В. В. Ефимов. - Ульяновск : УлГТУ, 2003. ? 134 с.
6 Клячкин, В. Н. Статистические методы в управлении качеством: компьютерные технологии: учеб. пособие / В. Н. Клячкин. - Москва : Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2009. - 304 с.
7 Чичко, А. Н. Статистические методы регулирования качества продукции в литейном производстве: учеб. пособие для вузов / А. Н. Чичко, В. Ф. Соболев, О. И. Чичко. - Минск : БНТУ, 2006. - 303 с.
8 Кане, М. М. Управление качеством продукции машиностроения: учебное пособие для вузов / М. М. Кане [и др.]; под общ. ред. М. М. Кане. - Москва : Машиностроение, 2010. - 416 с.
9 Жевняк, Р. М. Теория вероятностей и математическая статистика: учебное пособие для вузов / Р. М. Жевняк, А. А. Карпук, В. Т. Унукович. - Минск : Харвест, 2000. - 384 с.
10 Севостьянов, А. Г. Методы и средства исследования механико-технологических процессов текстильной промышленности / А. Г. Севастьянов. - Москва : ЮНИТИ, 2007. - 648 с.
11 Севостьянов, А. Г. Математические методы обработки данных : учебное пособие для ВУЗов / А. Г. Севостянов. - Москва : МГТУ им. А.Н. Косыгина, 2004. - 256 с.