1 МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ Белорусский национальный технический университет Кафедра «Экономика и организация энергетики» УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ И СТАНДАРТИЗАЦИЯ Практикум для студентов специальности 1-27 01 01 «Экономика и организация производства», направления 1-27 01 01-10 «Экономика и организация производства (энергетика)» Минск БНТУ 2012 2 УДК [005.6+006.1]:620.9 (075.8) ББК 30.607я7 У67 Составители : А. И. Баранников, Т. Ф. Манцерова, Н. А. Сологуб Рецензенты : И. А. Бокун, А. И. Лимонов Управление качеством и стандартизация : практикум для сту- дентов специальности 1-27 01 01 «Экономика и организация производ- ства» направления 1-27 01 01-10 «Экономика и организация произ- водства (энергетика)» / сост. : А. И. Баранников, Т. Ф. Манцерова, Н. А. Сологуб. – Минск : БНТУ, 2012. – 35 с. ISBN 978-985-525-794-4. В данном практикуме представлены методики определения формы за- висимости между признаками, влияющими на качество продукции, приво- дятся методы расчета статистических показателей качества и распределения функций управления им на предприятиях отрасли. Издание предназначено для закрепления и углубления теоретических знаний по дисциплине «Управ- ление качеством и стандартизация» и получения практических навыков расчета показателей качества. УДК [005.6+006.1]:620.9 (075.8) ББК 30.607я7 ISBN 978-985-525-794-4 © Белорусский национальный технический университет, 2012 У67 3 Введение Современное развитие производства в условиях рыночной экономики предъявляет все более высокие требования к кон- курентоспособности товаров и услуг, производимых отече- ственными предприятиями. Реализация этих требований до- стигается за счет комплексного, системного подхода к про- блеме качества. Практическое решение вопросов качества должно способ- ствовать преодолению барьеров на пути расширения рынков сбыта товаров и услуг и более полному удовлетворению тре- бований потребителя. Целью дисциплины «Управление качеством и стандартиза- ция» в системе подготовки специалистов во всех областях яв- ляется изучение комплекса вопросов, связанных с обеспечени- ем, управлением, повышением качества продукции на основе применяемых в мировой практике систем менеджмента каче- ства, а также процедур, связанных с оценкой качества и стан- дартизации продукции. В настоящем практикуме особое внимание уделено мето- дикам определения формы зависимости между признаками, влияющими на качество продукции, методам расчета стати- стических показателей качества с использованием методов математической статистики. Предложены к рассмотрению ва- рианты распределения функций управления качеством на предприятиях отрасли. 4 Практическое занятие 1 МЕТОДЫ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА Цель занятия: определение уровня качества продукции по плотности распределения. Статистические методы управления качеством продукции обладают в сравнении со сплошным контролем продукции та- ким важным преимуществом, как возможность обнаружения отклонения от технологического процесса не тогда, когда вся партия деталей изготовлена, а в процессе, когда можно свое- временно вмешаться и скорректировать его (рисунок 1.1). Рисунок 1.1 – Область применения статистических методов управления качеством продукции Область применения статистических методов управления качеством продукции указана ниже. 1. Статистический анализ точности и стабильности техно- логического процесса – это установление статистическими ме- тодами значений показателей точности и стабильности техно- логического процесса и определение закономерностей его про- текания во времени. 5 2. Статистическое регулирование технологического процес- са – это корректирование значений параметров технологиче- ского процесса по результатам выборочного контроля контро- лируемых параметров, осуществляемое для технологического обеспечения требуемого уровня качества продукции. 3. Статистический приемочный контроль качества продук- ции – это контроль, основанный на применении методов матема- тической статистики, для проверки соответствия качества про- дукции установленным требованиям и принятия продукции. 4. Статистический метод оценки качества продукции – это ме- тод, при котором значения показателей качества продукции определяют с использованием правил математической статисти- ки. Термин «статистический приемочный контроль» не следует обязательно связывать с контролем готовой продукции. Этот вид контроля может применяться на операциях входного конт- роля, контроля закупок, при операционном контроле, контро- ле готовой продукции и т. д., т. е. в тех случаях, когда надо решить – принять или отклонить партию продукции. Область применения статистических методов в задачах управ- ления качеством продукции чрезвычайно широка и охватывает весь ее жизненный цикл (разработку, производство, эксплуа- тацию, потребление и т. д.). Статистические методы анализа и оценки качества продук- ции, методы регулирования технологических процессов и ме- тоды приемочного контроля качества продукции являются со- ставляющими управления качеством продукции. Наиболее распространенным методом оценки качества яв- ляется оценка качества по плотности распределения. Одним из способов графического изображения является гис- тограмма (столбиковая гистограмма), которая отражает состоя- ние качества проверенной партии изделий и помогает разо- браться в состоянии качества изделий в генеральной совокуп- 6 ности, выявить в ней положение среднего значения и характер рассеивания. Коэффициент точности технологического процесса т 6 К T S , где S – среднеквадратическое отклонение. Допуск изделия в нT = T Т , где Тв – верхний технический допуск; Тн – нижний технический допуск. Точность технологического процесса оценивают исходя из следующих критериев: – Кт меньше или равен 0,75 – технологический точный, удовлетворительный (рисунок 1.2); – Кт от 0,76 до 0,98 – процесс требует внимательного наблюдения (рисунок 1.3); – Кт больше 0,98 – процесс неудовлетворительный. В этом случае необходимо немедленно выяснить причину появления дефектных изделий и принять меры управляющего воздействия (рисунок 1.4). 7 Рисунок 1.2 – Точность стабильна, поскольку имеет запас Рисунок 1.3 – Целиком заполнено поле допуска; имеется опасение, что появятся дефектные изделия 8 Рисунок 1.4 – По обе стороны допуска появляются дефектные изделия Для определения уровня качества с использованием стати- стического метода оценки по плотности распределения необ- ходимо рассчитать нижеприведенные показатели: 1. Средний уровень показателя, подвергающийся оценке: . x f x f 2. Мода 2 1 о н 2 1 2 3 М ( ) ( ) f f Х i f f f f , где нX – соответственно нижняя граница модального и меди- анного интервалов; i – величина интервала; 9 1 2 3, ,f f f – частоты предмодального, модального и после- модального интервала. 3. Медиана 1 н 2M e e e f Fm X i fm , где 2 f – порядковый номер медианы; 1eFm – частота, накопленная до медианного интервала; efm – частота медианного интервала. 4. Построить кривую распределения (полигон). 5. Размах вариации max min .R X X Характеризует пределы изменения варьирующего признака. 6. Среднее линейное отклонение – это средняя мера откло- нения каждого значения признака от средней. . x x f d f 7. Среднеквадратическое отклонение 2( ) . x x f f 8. Коэффициент вариации: – по размаху 10 100,R R V x %; – по среднему линейному отклонению 100, d d V x %; – по среднему квадратическому отклонению 100,V x %. 9. Средняя ошибка выборки 100. n 10. Предельная ошибка выборки .t 11. Диапазон вариации признака .x x x Пример 1. На электроламповом заводе цех производит лам- почки. Отобрали совокупность 25 шт. и произвели испытание на специальном стенде (меняли напряжение, стенд подвергали вибрации и т. д.) Каждый час снимали показания о продолжи- тельности горения лампочек. Получены результаты: 6; 6; 4; 5; 7; 5; 6; 6; 7; 8; 5; 7; 7; 6; 4; 5; 6; 8; 7; 5; 7; 6; 5; 6; 6. Пример 2. Отобрали 10 конденсаторов, номинальная емкость которых 10,0 мкФ. Провели испытания и получили фактиче- 11 ские значения величины емкости конденсаторов: 8,5; 9,5; 9,25; 10,0; 9,75; 9,0; 10,75; 10,5; 11,0; 10,25. Пример 3. Отобрали совокупность 10 резисторов, номиналь- ное значение сопротивления которых 30 кОм. После проведен- ных испытаний получили фактические величины сопротивле- ния: 28,0; 29,5; 27,0; 28,75; 30,5; 29,75; 28,25; 31,5; 28,75; 32,3. Пример 4. Произвели 10 замеров частоты тока, номиналь- ное значение частоты 50 Гц. Получили фактические значения частоты: 48,5; 47,0; 49,7; 50,0; 47,5; 49,0; 47,75; 48,25; 50,0. Пример 5. Сняли 10 показаний напряжения и получили фак- тические значения напряжения: 198,0; 209,0; 199,0; 198,5; 231,0; 242,0; 209,7; 220,0; 199,75; 210,0. Номинальное значение напряжения 220 кВ. Практическое занятие 2 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ АППАРАТА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ ДЛЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ, ВЛИЯЮЩИХ НА КАЧЕСТВО Цель занятия: изучение тесноты связи и установление формы зависимости между двумя признаками, влияющими на качество. Для этого необходимо рассчитать: – коэффициент корреляции знаков (коэффициент Фехнера); – линейный коэффициент корреляции; – коэффициент корреляции рангов (коэффициент Кендэла и Спирмена); – уравнение регрессии; 12 – определить возмущающую переменную, графически изобразить диаграмму рассеяния и регрессионную прямую. По результатам расчетов сделать выводы. К простейшим показателям степени тесноты связи относят коэффициент корреляции (коэффициент Фехнера). Для его расчета вычисляют средние значения результативного и фак- торного признаков, а затем проставляют знаки отклонений для всех значений взаимосвязанных признаков: фК a b a b n n n n , где an – число совпадений отклонений индивидуальных вели- чин от средней; bn – число несовпадений знаков отклонений индивидуаль- ных величин от средней. фК может принимать значения от –1 до +1. Если знаки всех отклонений совпадут, то bn = 0 и фК = 1, что горит о наличии прямой связи. Если же знаки будут разными, то an = 0 и фК = –1, что свидетельствует об обратной связи. Для расчета фК необходимо использовать таблицу 2.1. Таблица 2.1 – Сводная таблица для расчета фК X Y Знак отклонения индивидуальной величины признака от средней Совпадений (a) Совпадений (b) для X для Y 13 Как видно из формулы т 6 К T S , для расчета фК не имеет значения величина отклонения факторного и результативного признаков. Более совершенным показателем тесноты связи является линейный коэффициент корреляции ( ) ( ) у у i i x y X X Y Y r n , где X – среднее значение факторного признака; Y – среднее значение результативного признака; у x , у y – среднеквадратическое отклонение 2 ( ) у ix X X n ; 2 ( ) у iy Y Y n или 2 2 2 2 ( ) ( ) ( ) n x y x y r n x x n y y . Для расчета коэффициента корреляции нужно использовать таблицу 2.2. Таблица 2.2 – Сводная таблица для расчета r iX iY ( )iX X 2( )iX X ( )iY Y 2( )iY Y ( )iX X ( )iY Y 14 В тех случаях, когда признакам наблюдаемого явления не удается одновременно приписать те или иные абсолютные значения, используют коэффициенты ранговой корреляции. Каждому элементу совокупности присваивают ранг, т. е. эле- менту с наименьшим значением признака присваивают ранг 1, следующему за ним – ранг 2 и т. д. Элементы можно распола- гать в порядке убывания значений их признака. Для изучения тесноты ранговой корреляции используют коэффициент ран- говой корреляции Спирмена 2 1 2 6 ( ) 1 ( 1) n i i i s n n , где i – ранг переменной y; i – ранг переменной x; n – объем выборки. Коэффициент корреляции Кендэла 4 1 ( 1) Q r n n , где iQ q – число, отражающее обратный порядок распо- ложения последующих рангов. Под простой регрессией понимается односторонняя стоха- стическая (вероятностная) зависимость результативной пере- менной от одной объясняющей переменной 15 ( )Y f x или 0 1Y b b x . Для нахождения параметров 0b и 1b используем метод на- именьших квадратов 2( ) mini iS y y или, поскольку 0 1iy b b x , 0 1( ) miniS y b b x . После математических преобразований получим выраже- ние для 0b и 1b : 2 0 2 ( ) ( ) i i i i i i i i y x x x y b n x x x ; 1 2 ( ) ( ) i i i i i i i i n y x x x y b n x x x . Можно получить 0b и 1b иным способом: 0 1b Y b X , где Y , X – средние значения соответственно переменных Y и X. Коэффициент регрессии b может быть представлен следу- ющим образом: 1 2 ( )( ) ( ) i i i X X Y Y b X X , 16 где 1b – это переменная, которая показывает изменение пере- менной X на зависимую переменную Y. После определения 0b и 1b можно найти уравнение регрессии и вычислить значение регрессии для заданной области объясняющей переменной X. После определения оценок параметров регрессии, а также значений iy , можно определить возмущающую переменную iU , характеризующую отклонение переменной от средней ве- личины. Она включает влияние неучтенных факторов-пере- менных, случайных полей и ошибок наблюдений ii iU Y Y . Возмущающая переменная используется в качестве харак- теристики точности оценки регрессии или степени согласо- ванности расчетных значений регрессии и наблюдаемых зна- чений переменной Y. Рассматриваемая iU как отклонения i-х наблюдений, которых следует ожидать в среднем, можно сде- лать ряд практических выводов. При анализе зависимости между двумя переменными при- меняют диаграмму рассеяния (рисунок 2.1), которая является наглядной формой представления информации. Для ее построе- ния используют прямоугольную систему координат. 17 Рисунок 2.1 – Диаграмма рассеяния и регрессионная прямая По оси абсцисс отмечают значения независимой перемен- ной, а по оси ординат – зависимой. Результат каждого наблю- дения отображается точкой на плоскости. Скопление этих точек определяет картину зависимости двух переменных. По ширине разброса точек можно сделать вывод о степени тесноты связи. Если точки расположены близко друг к другу в виде узкой полоски, то это свидетельствует о наличии относи- тельно тесной связи. Совокупность рассчитанных значений образует прямую ре- грессии, отражающую зависимость результативной перемен- ной Y от объясняющей переменной X при условии, что остальные неучтенные факторы и случайности не оказывают влияния на объясняющую переменную. Чтобы провести пря- мую на графике, достаточно определить значения регрессии для двух значений переменной X, удаленных друг от друга на некоторое расстояние. Прямая регрессии пересекает ось орди- нат в точке 0b . Исходные данные для выполнения задания приведены в таблице 2.3. 1 Таблица 2.3 – Исходные данные 1 X Стаж работы, лет 1,0 6,5 9,2 4,5 6,0 2,5 2,7 16,0 13,2 14,0 11,0 12,0 Y Выработка на 1-го рабочего, млн руб. 20,0 30,0 33,5 28,2 29,5 25,3 42,5 40,0 33,2 34,2 32,5 33,0 2 X Прибыль предприя- тия, млн руб. 10,3 10,5 12,2 13,0 13,5 14,1 16,0 18,0 20,2 22,9 23,4 25,0 Y Производственная себестоимость, млн руб. 4,12 4,2 4,88 5,2 5,4 5,64 6,4 7,2 8,08 9,16 9,36 10,0 3 X Выработка на 1-го рабочего, млн у. е. 22,0 31,0 34,5 28,2 29,5 27,3 42,5 41,0 33,2 35,2 33,5 33,0 Y Автоматизация про- изводства, % 43 38 65 54 41 71 64 48 51 56 66 75 4 X Стоимость основных средств, млн у. е. 68 3,1 3,4 5,1 7,6 4,0 2,5 5,5 4,1 8,2 6,8 5,5 Y Объем СМР, млн у. е. 17,8 11,2 11,3 14,6 17,5 11,3 11,7 17,8 13,7 19,5 12,2 14,9 5 X Рентабельность, % 24 30 28 31 26 15 19 23 29 25 21 32 Y Себестоимость 1 кВт ч, ц / кВт ч 2 2,2 2,6 2,5 3,0 3,4 3,5 4,4 4,1 4,6 4,5 5,0 17 2 Окончание таблицы 2.3 6 X Стаж работы, лет 10,5 1,0 9,0 5,0 6,0 10,2 5,0 5,4 7,5 8,0 8,5 2,0 Y Разряд VI II IV III III V II III IV IV V I 7 X Стоимость основных средств, млн руб. 9,3 6,6 6,6 4,9 5,8 7,7 8,0 7,4 6,7 8,1 7,8 5,3 Y Производство теп- ловой энергии, млн ГДж 19,9 11,7 17,3 14,1 13,8 17,9 17,4 17,0 16,9 17,3 22,1 17,0 8 X Удельный расход условного топлива, т у. т. / кВт ч 127,0 99,0 119,0 105,0 113,0 118,0 137,0 119,0 107,0 144,0 140,0 126,0 Y Производство элект- роэнергии, кВт ч 30,3 24,2 28,1 29,0 34,7 35,0 32,4 28,0 27,0 34,0 32,5 36,0 9 X Стоимость основных средств, млн руб. 8540 8768 9122 11 052 9444 10 323 12 545 11 366 13 672 14 023 12 940 14 255 Y Стоимость оборот- ных средств, млн руб. 5770 5924 6164 7468 6381 6975 8476 7677 9238 9475 8743 9632 10 X Средняя заработная плата, тыс. руб. 1100 1500 2100 1700 1830 1690 1580 1040 1260 1350 1310 1780 Y Уровень квалифи- кации III VI VI IV III III IV II III IV III V 1 8 19 Практическое занятие 3 РАСЧЕТ СТАТИСТИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА Цель занятия: определение уровня качества продукции. На практике применяются следующие методы оценки уров- ня качества продукции: дифференциальный, комплексный, экс- пертный, экономический. Дифференциальный метод оценки основан на использова- нии единичных показателей, т. е. когда определяют, достигнут ли уровня базового образца в целом, по каким показателям он достигнут, какие показатели наиболее сильно отличаются от базовых. При оценке качества продукции необходимо исходить из значения показателя с точки зрения его влияния на удовлетво- рение определенной потребности: при возрастании показателя больше удовлетворяется потребность, например, чем выше производительность станка, тем лучше. Уровень качества рас- считывается по формуле баз К ii i P P , где iP – величина показателя оцениваемого изделия; базiP – величина показателя базового изделия. Если при убывании показателя качество улучшается, например расход топлива у автомобиля, уровень качества определяется по формуле базК ii i P P , 20 Такой метод оценки качества изделий не совсем удобен при наличии множества разноплановых показателей. Тем не менее уровень качества оцениваемых товаров, для которых суще- ственно важно значение каждого показателя, например пище- вых продуктов, лекарств и прочих характеристик изделий, непосредственно влияющих на безопасность потребителей, считается ниже базового, если хотя бы один из относительных показателей меньше единицы. Комплексный метод оценки уровня качества применяют в тех случаях, когда наиболее целесообразно оценивать каче- ство сложных изделий только одним числом. Комплексный показатель представляет собой функцию, за- висящую от единичных показателей, которые характеризуют однородную группу свойств. К таким группам показателей относятся, например, показатели надежности, эстетичности, безопасности и т. п. Комплексную оценку по средневзвешенным показателям качества продукции применяют в тех случаях, когда затруд- нительно или невозможно определить главный, обобщенный показатель и его функциональную зависимость от исходных показателей качества. Обычно используют средневзвешенный арифметический показатель 1 К n iU i i U m или средневзвешенный геометрический показатель качества 1 П(К ) iV n m i i V , где Кi – значения i-го показателя качества продукции; iUm – параметр весомости i-го показателя, входящего в средний взвешенный арифметический показатель; 21 iVm – параметр весомости i-го показателя, входящего в средний взвешенный геометрический показатель; n – число показателей качества продукции. Уровень качества ( качУ ) изделий оц оц кач кач баз баз У или У U V U V . Экспертный метод основывается на использовании сужде- ний экспертов о тех или иных качествах товара. В роли экс- пертов в зависимости от целей анализа могут выступать как специалисты в данной области, так и отдельные группы по- требителей, мнение которых необходимо учитывать в оценке качества, например, бытовой техники. Использование эксперт- ного метода целесообразно в условиях, когда задача оценки качества не может быть решена другими существующими способами, например, оценка цвета, запаха, вкуса, престижно- сти фирмы, оригинальности рекламы и т. д. Экспертный ме- тод для оценки многих показателей качества продукции явля- ется единственно возможным, применяется достаточно широ- ко. Для этого разработаны соответствующие методики. Обобщенный показатель качества, определяемый эксперт- ным методом по бальной системе исчислений, находят как среднее арифметическое значение оценок, поставленных все- ми экспертами, т. е. вычисляют по формуле 1 эксК a i i i Q a , где а – количество экспертов; iQ – оценки в баллах, поставленные экспертами. Дальнейший расчет ведется по формуле баз К ii i P P . 22 Экономический метод оценки уровня качества учитывает все затраты, связанные с покупкой, эксплуатацией и утилиза- цией изделия за весь период его службы. Такой метод приме- няется когда затраты на эксплуатацию, сервисное обслужива- ние, ремонт и дополнительные капитальные вложения велики по сравнению с ценой изделия, например для автомобилей, принтеров, промышленного оборудования. В этом случае рас- считывается верхний предел цены изделия, который опреде- ляется из интересов потребителя. Потребитель не будет поку- пать новое изделие, если его эффективность в эксплуатации будет меньше базового (аналогичных изделий, имеющихся на рынке). Уровень качества нового изделия по сравнению с ба- зовым рассчитывается по формуле 2ВП кач 1 Ц У Ц , где 1Ц – цена базового изделия, руб.; 1ВП Ц – верхний предел цены нового изделия с учетом за- трат на эксплуатацию, руб. Например, для лампочки накаливания условие безразличия покупки базовой и новой моделей в случае одинакового срока службы будет выглядеть следующим образом: 1 Э1 2 Э2Ц + З = Ц + З , где 1Ц и 2Ц – соответственно цены базовой и новой лампо- чек, руб.; Э1 Э2З и З – затраты на электроэнергию при их эксплуата- ции, руб. Если срок службы лампочек разный, это надо учесть в рас- четах: 23 2 1 Э1 2 Э2 1 (Ц + З ) = Ц + З Т Т , где 1 2иТ Т – сроки службы базовой и новой лампочек, ч. Исходя из этого соотношения цена новой лампочки 2Ц или ее верхний предел ВП2Ц может быть рассчитан по формуле 2 ВП2 1 1 Ц = Ц ± ДЭ Т Т , 2 1иТ Т – соответственно долговечность новой базовой мо- дели, тыс. ч; ДЭ – экономия (перерасход) электроэнергии в процессе эксплуатации новой лампочки по сравнению с базовой, руб., 2 Э1 Э2 1 ДЭ = З З Т Т . Пример 1. Рассчитать верхний придел цены и уровень каче- ства экономичной лампочки (люминесцентной) по сравнению с обычной (лампочкой накаливания) (таблица 3.1). Таблица 3.1 – Исходные данные Параметр Значение параметра Базовая модель Новая модель Сила света 120 120 Мощность, Вт 100 20 Срок службы, ч 2000 4000 Стоимость электроэнергии, руб. / кВт ∙ ч 120 120 Цена лампочки, руб. 1800 ? 24 Пример 2. Рассчитать верхний придел цены и уровень каче- ства новой модели электросчетчика по сравнению с базовой (таблица 3.2). Таблица 3.2 – Исходные данные Параметр Значение параметра Базовая модель Новая модель Класс точности 2,0 2,0 Номинальное напряжение, В 3 220/380 3 220/380 Номинальный ток, А 3 5 3 5 Максимальный ток, А 3 6,25 3 7,5 Средний срок службы, лет 25 30 Средняя наработка на отказ, ч 800 000 100 000 Межпроверочный интервал, лет 8 10 Рабочая температура, С от –20 до +55 от –25 до +55 Габаритные размеры, мм 317 174 75 283 174 75 Вес, не более кг 1,70 1,65 Цена, тыс. руб. 1500 ? Пример 3. Определить годовой экономический эффект от производства энергооборудования повышенного качества, го- довую экономию на текущих затратах, срок окупаемости до- полнительных затрат на приобретение новой модели энерго- оборудования (таблица 3.3). Таблица 3.3 – Исходные данные Показатели Модели Базовая модель Новая модель Годовой объем продаж, тыс. ед. 200 200 Себестоимость единицы про- дукции, тыс. руб. 600 620 25 Окончание таблицы 3.3 Показатели Модели Базовая модель Новая модель Удельные капиталовложения, связанные с повышением каче- ства оборудования, тыс. руб. нет 100 Цена единицы оборудования, тыс. руб. 800 850 Нормативный коэффициент эффективности капиталовло- жений На уровне банковского процента Общее потребление электро- энергии оборудованием в год, кВт ∙ ч 460 380 Цена 1 кВт ∙ ч электроэнергии, руб. 120 120 26 Практическое занятие 4 ОЦЕНКА КАЧЕСТВА ПРОДУКЦИИ В ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ ОТРАСЛИ Цель занятия: использование экспертной оценки для раз- работки программы повышения качества продукции. Порядок работы: – определить 5–7 факторов, влияющих на рассматриваемую проблему; – составить анкету и провести оценку факторов; – заполнить матрицу оценок факторов; – провести математическую обработку экспертной инфор- мации; – по результатам расчетов сделать выводы. Исходные данные: снижение себестоимости производства энергии; улучшение качества работы энергопредприятий; улучшение качества электроэнергии; повышение производительности труда на предприятиях энергопредприятий; пути увеличения фондоотдачи на энергопредприятиях, пути увеличения рентабельности основных средств пред- приятиях отрасли; направления увеличения фондовооруженности; основные направления энергетического аудита на про- мышленных предприятиях; основные направления экологической политики на пред- приятии отрасли. На практике часто возникает необходимость обосновать выбор тех или иных решений. Количественные факторы не всегда применимы, так как их можно охарактеризовать только с качественной стороны. В таком случае используют эксперт- ные методы, которые позволяют на основании учета мнений 27 квалифицированных специалистов выявить приоритеты (пер- воочередные) направления совершенствования в области про- изводства. Экспертная оценка производится в определенной последовательности: – выявляются факторы, оказывающие влияние на исследу- емый вопрос; – выбираются методы оценки факторов. Выбор факторов, оказывающих влияние на исследуемый вопрос, должен быть как можно более объемным. Для этого следует досконально изучить рассматриваемую проблему. В качестве метода оценок факторов наиболее часто исполь- зуется метод ранговой корреляции. Исследователь разрабаты- вает анкету и дает ее заполнить экспертам (таблица 4.1). Таблица 4.1 – Анкета Номер фактора Факторы Ранги Задача эксперта в присвоении перечисленным факторам соответствующих рангов, причем фактору, по мнению экспер- та, оказывающему наибольшее влияние на исследуемую про- блему, присваивается ранг 1, другим фактором – соответ- ственно 2, 3 и т. д. Оценки, полученные в результате опросов экспертов, число которых равно m, сводятся в таблицу (матрицу) рангов (таб- лица 4.2). Таблица 4.2 – Матрица рангов № эксперта Количество повторяющихся рангов 1 2 3 4 5 6 7 … 28 При наличии в оценках эксперта совпавших (одинаковых) рангов некоторых факторов его оценки преобразуются таким образом, чтобы сумма рангов была равна ( 1) 2 n n , где n – число рангов. Полученные данные записываются в виде преобразованной матрицы рангов, где в последнем столбце указаны числа их повторений. Наиболее влиятельным будет фактор с наимень- шей суммой рангов. Если в оценках отдельных экспертов имеются одинаковые оценки рангов, дисперсия ранжирования ряда уменьшается на величину 3( ) 12 j jt t , где jt – число факторов с повторяющимися рангами. В целом для матрицы рангов уменьшения дисперсия составит 3 1 ( ) 12 m n j jm j j t t T . Далее определяется согласованность мнений экспертов с помощью коэффициента конкордации ,W учитывающего раз- брос от среднего уровня: 2 3 1 1 ( ) 2 m j j S W m n n m T , 29 где S – сумма квадратов отклонений суммы рангов от средней их суммы. Коэффициент конкордации W может изменяться от 0 до 1. Если W = 0, то согласованности между экспертными оценками нет, если W = 1 существует полная согласованность экспертов в оценке факторов. Для оценки значимости W можно найти 2 1 1 1 ( 1) 2 ( 1) m j j S X nm n T n . После этого определяем 20,95X для числа степеней свободы, равного V = n – 1, и 5 % уровня значимости. Если 2X > 20,95X , то 2X является значимым, и с вероятностью более 95 % мож- но утверждать о наличии определенной согласованности в оценке представленных факторов в таблице 4.3. Таблица 4.3 – Исходные данные для расчета 0,05 0,05 0,05 1 3,84 6 12,59 11 19,68 2 5,99 7 14,07 12 21,03 3 7,82 8 15,51 13 22,36 4 9,49 9 16,92 14 23,69 5 11,07 10 18,31 15 25,00 30 Практическое занятие 5 СОСТАВЛЕНИЕ МАТРИЦЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ФУНКЦИЙ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ ОТРАСЛИ Цель занятия: составление матрицы распределения функ- ций управления качеством на предприятиях отрасли. При проектировании системы управления качеством (УК) осуществляются нижепредставленные стадии: 1. Подбор комплекта нормативно-технической, методиче- ской и другой необходимой литературы и документации, об- разцов-аналогов подобных систем. 2. Разработка проектной документации сначала техниче- ского, а затем и рабочего проектов. 3. Разработка соответствующих конкретных мероприятий (научного, технического, экономического, организационно- психологического и другого характера). 4. Осуществление комплексной оценки эффективности всех мероприятий, направленных на повышение и обеспечение конкурентоспособности каждого вида продукции в рамках со- ответствующей системы УК, уточнение расчетов технико-эко- номических расчетов. 5. Оформление рабочего проекта. 6. Организация рецензирования рабочего проекта. Исходными документами проектирования рабочей доку- ментации и взаимоувязки могут служить матрицы распреде- ления функций в системе общего УК (таблица 5.1). 31 Таблице 5.1 – Пример матрицы распределения функций по элементам системы общего управления качеством на предприятии № п/п Функциональные сферы Г ен ер ал ьн ы й д и р ек то р Т ех н и ч ес к и й д и р ек то р Д и р ек то р п о к ач ес тв у Д и р ек то р п о п р о и зв о д ст в у и с б ы ту К о м м ер ч ес к и й д и р ек то р Д и р ек то р п о э к о н о м и к е и ф и н ан са м Д и р ек то р п о к ап и та л ьн о м у ст р о и те л ьс тв у П о м о щ н и к г ен ер ал ьн о го д и р ек то р а п о к ад р ам Г л ав н ы й и н ж ен ер Г л ав н ы й б у х га л те р 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 Применение О У У У У У У У У У 2 Требования к до- кументации си- стемы УК. Об- щие положения О У У У У У У У У У 3 Руководство по качеству системы О У УО У У У У У У У 4 Управление до- кументацией системы УК О У УО У У У У У У У 5 Управление за- писями в систе- ме УК О УИ УОИ УИ УИ УИ УИ УИ УИ УИ 6 Обязательства руководства О У УО У У У У У У У 7 Ориентация на потребителя О УО ОУ УО УО УО УО УО УО УО … 51 Корректирующие действия в си- стеме УК ОИ УИ ОУИ УИ УИ УИ УИ УИ УИ УИ 52 Предупреждаю- щие действия в системе УК ОУ И УИ ОУИ УИ УИ УИ УИ УИ УИ УИ 32 Условные обозначения: О – ответственность; У – участие, И – информация (соучастие). Можно использовать другой вариант распределения функ- ций: О – отвечает за выполнение данной функции, организует ее исполнение, подготавливает и оформляет окончательный документ (письмо, решение, приказ); П – представляет пред- ложения, исходные данные, информацию, необходимые для выполнения данной функции; У – участвует в обсуждении, выполнении данной функции, визирует подготовленный до- кумент или отдельные вопросы в процессе подготовки; Р – принимает решение (утверждает), подписывает документ. Составить матрицу распределения функций по элементам системы общего управления качеством по следующим пред- приятиям: – министерство; – РУП; – электромонтажное управление; – кабельные сети; – электросети; – теплосети; – ремонтное управление; – теплоэлектроцентраль; – конденсационная электростанция; – котельная. 33 Литература 1. Исаев, И. И. Управление качеством и сертификация продукции : учебное пособие / И. И. Исаев. – СПб. : Изд. центр СПбГМТУ, 1994. 2. Крылова, Г. Д. Основы стандартизации, сертификации, метрологии : учебник для вузов / Г. Д. Крылова. – 2-е изд., пе- рераб. и доп. – М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2001. 3. Баранчев, В. П. Управление инновациями / В. П. Баран- чев, Н. П. Масленникова, В. М. Мишин. – М. : Изд-во Юрай, 2011. 4. Медведев, А. М. Международная стандартизация и сер- тификация продукции / А. М. Медведев, А. Ф. Ряполов. – М. : Изд-во стандартов, 1989. 5. Окрепилов, В. В. Служба управления качеством про- дукции / В. В. Окрепилов, В. Е. Швец. – Л. : Лениздат, 1990. 6. Окрепилов, В. В. Управление качеством / В. В. Окрепи- лов. – М. : Экономика, 2000. 7. Сакато Сиро. Практическое руководство по управлению качеством / Сиро Сакато. – М. : Машиностроение, 1980. 8. Стивенсон, В. Дж. Управление производством / В. Дж. Стивенсон. – М. : Изд-во БИНОМ, 1998. 9. Чейз, Р. Производственный и операционный менедж- мент / Р. Чейз, Н. Эквилайн, Р. Якобс. – М. : Изд. дом «Виль- ямс», 2001. 10. Харрингтон, Дж. Х. Управление качеством в американ- ских корпорациях / Дж. Х. Харрингтон. – М. : Экономика, 1990. 34 Содержание Введение ......................................................................................... 3 Практическое занятие 1 МЕТОДЫ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ........................................... 4 Практическое занятие 2 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ АППАРАТА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ ДЛЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ, ВЛИЯЮЩИХ НА КАЧЕСТВО ........................................................................... 11 Практическое занятие 3 РАСЧЕТ СТАТИСТИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА .................................................................................. 19 Практическое занятие 4 ОЦЕНКА КАЧЕСТВА ПРОДУКЦИИ В ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ ОТРАСЛИ ............................................ 26 Практическое занятие 5 СОСТАВЛЕНИЕ МАТРИЦЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ФУНКЦИЙ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ ОТРАСЛИ ............................................. 30 Литература .................................................................................... 33 19 Учебное издание УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ И СТАНДАРТИЗАЦИЯ Практикум для студентов специальности 1-27 01 01 «Экономика и организация производства», направления 1-27 01 01-10 «Экономика и организация производства (энергетика)» Составители : БАРАННИКОВ Александр Иванович МАНЦЕРОВА Татьяна Феликсовна СОЛОГУБ Наталья Александровна Редактор Т. В. Кипель Компьютерная верстка Н. А. Школьниковой Подписано в печать 11.09.2012. Формат 60 84 1/16. Бумага офсетная. Ризография. Усл. печ. л. 2,03. Уч.-изд. л. 1,59. Тираж 100. Заказ 1109. Издатель и полиграфическое исполнение: Белорусский национальный технический университет. ЛИ № 02330/0494349 от 16.03.2009. Пр. Независимости, 65. 220013, г. Минск.