ГОСТ Р 51814.3-2001
Группа Т59
ГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТАНДАРТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
СИСТЕМЫ КАЧЕСТВА В АВТОМОБИЛЕСТРОЕНИИ
МЕТОДЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССАМИ
Quality systems for automotive industry.
Methods of statistical process control
ОКС 03.120.30
43.020
ОКСТУ 0011
Дата введения 2002-01-01
Предисловие
1 РАЗРАБОТАН И ВНЕСЕН Техническим комитетом по стандартизации ТК 125 "Статистические методы в управлении качеством продукции"
Акционерным обществом "Научно-исследовательский центр контроля и диагностики технических систем" (АО "НИЦ КД")
2 ПРИНЯТ И ВВЕДЕН В ДЕЙСТВИЕ Постановлением Госстандарта России от 2 октября 2001 г. N 401-ст
3 ВВЕДЕН ВПЕРВЫЕ
Введение
Настоящий стандарт устанавливает некоторые методы и элементы системы статистического управления процессами (SPC).
Разработка стандарта вызвана необходимостью дальнейшего подъема и развития автомобильной промышленности с помощью современных методов и приемов, в том числе статистических, признанных ведущими автомобильными компаниями мира.
Стандарт предназначен для технических специалистов и менеджеров предприятий, производящих автотранспортные средства, и их поставщиков. Основой настоящего стандарта является руководство "Статистическое управление процессами", входящее в систему документов "QS-9000. Требования к системам качества" [1, 2].
Применение настоящего стандарта не ограничено автомобильной отраслью. Методы, установленные в стандарте, применимы на предприятиях других отраслей, заинтересованных в развитии и непрерывном совершенствовании процессов производства продукции, процессов управления и администрирования, процессов взаимодействия с поставщиками, а также в улучшении систем качества.
1 Область применения
Настоящий стандарт устанавливает некоторые основные статистические методы, которые могут быть использованы для совершенствования работы процессов, в том числе технологических.
Задача статистического управления процессами - обеспечение и поддержание процессов на приемлемом и стабильном уровне, гарантируя при этом соответствие продукции и услуг установленным требованиям. Основной статистический инструмент, используемый при этом, - контрольные карты.
Документ не ограничивает применение других статистических методов для конкретных процессов, а устанавливает единый формализованный подход к статистическому управлению процессами.
Настоящий стандарт устанавливает основные понятия и элементы системы статистического управления процессами, такие как:
- система управления процессами;
- влияние изменчивости на выход процесса;
- статистически управляемое состояние;
- цикл непрерывного совершенствования;
- контрольные карты и их применение.
Стандарт предназначен для технических специалистов и менеджеров, применяющих в своей деятельности статистические методы управления процессами на предприятиях различных отраслей промышленности, в том числе автомобильной.
2 Нормативные ссылки
В настоящем стандарте использованы ссылки на следующие стандарты:
ГОСТ Р 50779.42-99 (ИСО 8258-91) Статистические методы. Контрольные карты Шухарта
3 Определения
В настоящем стандарте использованы термины с соответствующими определениями по ГОСТ Р 50779.10, ГОСТ Р 50779.11, а также приведенные ниже:
3.1 анализ зон: Метод детального анализа контрольных карт Шухарта, использующий деление полосы между контрольными границами на три эквивалентных зоны выше и три таких же зоны ниже среднего значения процесса.
Примечание - Эти зоны называют "сигмовыми" зонами, где сигма () - стандартное отклонение распределения выборочных средних. Каждой зоне приписывают вероятность нахождения в ней точек, наносимых на контрольную карту, в предположении нормального распределения. Например зоны, соседние со средним значением всех выборок, имеют вероятность нахождения в них средних отдельных выборок, равную 0,3413; следующие зоны - по 0,136 и внешние зоны - по 0,02135. Областям за контрольными границами приписывают вероятность 0,00135. Вероятности для точек, наносимых на
-карту, зависят от объема выборки, в то время как для карт по альтернативному признаку вероятности основаны на биномиальном распределении или распределении Пуассона. Простые правила, которые можно определить для этого метода, могут быть использованы в системе раннего предупреждения слабых изменений процесса.
3.2 возможности процесса: Полный размах собственной изменчивости стабильного процесса 6.
Примечания
1 В случае количественных данных возможности процесса определяют способностью процесса удовлетворять требованиям технического допуска, которая может быть оценена индексом (например, индекс ), учитывающим как настроенность, так и разброс при выполнении некоторых предположений (раздел 15).
2 В случае альтернативных данных возможности процесса обычно определяют на основе контрольных карт как среднюю долю или частоту несоответствий или несоответствующих единиц.
3.3 диаграмма Парето: Простой графический метод, предусматривающий ранжирование всех потенциальных областей или источников изменчивости (вариаций) в соответствии с их вкладами в стоимость или полную изменчивость. Обычно небольшое число источников определяет большую часть изменчивости (или стоимости), так что усилия для решения проблемы следует концентрировать на главных источниках, временно игнорируя "второстепенное большинство".
3.4 причинно-следственная диаграмма (диаграмма "рыбий скелет", диаграмма Исикавы): Простой метод для индивидуального или группового решения проблем, использующий графическое описание различных элементов процесса для анализа потенциальных источников его изменчивости.
Примечание - Определения диаграммы Парето и причинно-следственной диаграммы даны в более узком смысле для целей статистического управления процессами.
3.5 изменчивость: Неизбежные различия между индивидуальными выходными данными процесса. Причины изменчивости (вариации) могут быть сгруппированы в два основных класса: обычные и особые причины.
Примечания
1 Обычные и особые причины вариации иногда называют соответственно случайными и неслучайными (ГОСТ Р 50779.11).
2 Следует различать полную изменчивость, возникающую из-за обычных и особых причин, оцениваемую как , и собственную изменчивость, возникающую только из-за влияния обычных причин, оцениваемую как
.
3.6 карта серий: Простой графический метод, использующий взаимное расположение значений некоторой статистики (характеристики процесса), например индивидуальных значений, и центральной линии, например медианы значений, с помощью которого можно анализировать серии точек на контрольной карте.
3.7 медиана: Центральное значение в группе измерений, когда они расположены в порядке возрастания и их число нечетное. Если число измерений четное - это среднее арифметическое двух центральных значений.
Примечание - Значения медиан в подгруппах образуют основу простой контрольной карты для отражения расположения процесса.
3.8 несоответствие: Конкретное проявление признака продукции, которое не удовлетворяет техническому требованию или другим контрольным нормативам. Для анализа несоответствий используют - и
-карты.
3.9 несоответствующая единица: Единица продукции, не удовлетворяющая техническим требованиям или другим контрольным нормативам. Для анализа несоответствующих единиц используют - и
-карты.
Примечание - Индивидуальная несоответствующая единица может иметь более одного несоответствия (например, окрашенная дверь может иметь несколько царапин).
3.10 нормальное распределение: Непрерывное симметричное распределение количественных данных, график плотности которого имеет колоколообразную форму и является основой контрольных карт для количественного признака.
Примечание - Если измерения имеют нормальное распределение, то около 68,26% всех индивидуальных значений лежат в пределах ± от среднего, около 95,44% - в пределах ±2
и около 99,73% - в пределах ±3
. Эти данные являются основой для:
- построения контрольных границ (поскольку выборочные средние подгрупп имеют тенденцию к нормальному распределению, даже если исходные данные не подчиняются нормальному распределению);
- принятия решений о возможностях процесса (поскольку результаты многих процессов производства соответствуют нормальному распределению).
3.11 обнаружение: Ориентированная на прошлый опыт стратегия идентификации неприемлемой продукции после производства и отделения от приемлемой.
3.12 ошибка первого рода: Отклонение гипотезы, когда она верна, то есть принятие действий, направленных на устранение особой причины, когда реально процесс не изменился (излишнее управление).
3.13 ошибка второго рода: Принятие гипотезы, когда она неверна, то есть действия не выполняют, когда реально на процесс воздействует особая причина (недостаточное управление).
3.14 подгруппа: Одно или более наблюденных значений признака, используемых для анализа возможностей процесса.
Примечания
1 Подгруппу, собранную таким образом, чтобы обеспечить максимальное подобие данных в каждой подгруппе и максимальное отличие подгрупп между собой называют рациональной подгруппой.
2 Обычно выбирают рациональные подгруппы так, чтобы изменчивость, представленная в каждой подгруппе, по возможности была мала для процесса (изменчивость только от обычных причин) и так, чтобы любые изменения (от особых причин) проявлялись как различия между подгруппами (примеры формирования рациональных подгрупп - по ГОСТ Р 50779.42, приложение А).
3 Рациональные подгруппы обычно отбирают из последовательных серий значений, иногда применяют случайные выборки.
3.15 предупреждение: Стратегия, ориентированная на будущее, которая улучшает качество и производительность и направлена на проведение анализа и корректирующих действий самого процесса; совместима с философией непрерывного совершенствования.
3.16 пригодность процесса: Полный размах полной изменчивости процесса 6.
3.17 процесс: Взаимодействие людей, оборудования, материалов, методов, средств и среды, в результате которого получают продукцию или услугу.
Примечание - Процесс может затрагивать любой аспект бизнеса.
3.18 решение проблем: Процесс продвижения от признаков к причинам (особым или обычным) для непрерывного совершенствования.
Примечание - Основные методы решения проблем - диаграммы Парето, причинно-следственные диаграммы и методы статистического управления процессами.
3.19 серия точек: Некоторое число последовательных точек, устойчиво возрастающих или убывающих или лежащих выше или ниже центральной линии.
Примечание - Расположение серии точек может указывать на наличие особых причин изменчивости.
3.20 скользящий размах: Разность между большими и меньшими значениями среди двух или большего числа последовательных выборок, когда получая каждую новую точку данных, размах перерасчитывают добавлением этой точки и удалением старейшей хронологической точки, так что каждое значение размаха содержит по крайней мере одну точку из предыдущей выборки. Обычно скользящий размах используется на контрольных картах индивидуальных значений и определяется двумя последовательными точками.
3.21 стабильность: Отсутствие особых причин изменчивости (свойство статистически управляемого состояния процесса).
3.22 стабильный процесс: Процесс, находящийся в статистически управляемом состоянии.
3.23 статистически управляемое состояние: Состояние, описывающее процесс, из которого удалены все особые причины изменчивости, то есть наблюдаемая изменчивость может быть объяснена постоянной системой случайных причин (далее - управляемое состояние).
Попробуйте «Техэксперт: Базовые нормативные документы» бесплатно