<<
>>

7.6. ПРАКТИКА ПРИМЕНЕНИЯ ВЫБОРОЧНОГО МЕТОДА (СТАТИСТИЧЕСКИЙ КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВАМИ ИЗУЧЕНИЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ВНУТРИСМЕННОГО ВРЕМЕНИ РАБОЧИХ)

Одним из направлений практического применения выборочного метода является статистический контроль качества продукции.

146

Статистические методы используют для приемочного контроля качества готовой продукции и для текущего предупредительного контроля качества в процессе изготовления продукции.

Выборочный контроль качества готовой продукции заключается в том, что из всей партии изготовленной продукции отбирается на пробу некоторое число изделий и оценивается качество каждого из них. По доле дефектных изделий в пробе судят о качестве всей партии изделий. Если результат контроля дает основание считать, что доля брака по всей партии не превышает некоторого допустимого предела, то партия принимается без сплошного контроля.

Если же по результатам контроля доля брака в отобранной части изделий превышает допустимый предел, то изготовленная партия подвергается сплошной проверке, т. е. проверяются все оставшиеся N— п изделия. Естественно, что сплошной контроль оставшихся изделий невозможен там, где он связан с необходимостью уничтожения или порчи изделия. В таких случаях выборочный контроль качества является единственно возможным источником данных о качестве всей продукции. Предупредительный статистический контроль качества позволяет систематически контролировать ход производственного процесса в целях предупреждения возможных нарушений, создающих угрозу получению требуемого качества продукции. При проведении предупредительного контроля качества на операциях механической обработки деталей осуществляется контроль положения центра настройки и -рассеивания размеров. В качестве показателя центра настройки может быть использована медиана или средняя арифметическая, а рассеивание размеров можно оценить с помощью крайних значений, размаха вариации или среднего квадратического отклонения. В картах статистического контроля содержатся контрольные диаграммы, на которых по оси ординат наносятся линия среднего допускаемого размера и границы поля допуска контролируемого размера.

Выход размера за границы допуска может быть связан с двумя обстоятельствами: 1) со смещением центра группирования относительно середины поля допуска; 2) с увеличением рассеивания.

Рассмотрим на графике, какие последствия вызывает изменение указанных факторов.

Положим, что распределение размеров детали в пределах межналадочного периода описывается кривой нормального распределения. На рис. 7.3 эта кривая показана сплошной линией.

Густо закрашенная площадь на ветвях кривой нормального распределения оценивает вероятность получения брака при отсутствии смещения центра настройки. Допустим, что произошло смещение центра настройки на величину Д. Тогда пунктирной линией

Рис. 7.3. Увеличение вероятности появления брака в результате смещения центра группирования на величину А

10*

147

будет показано положение кривой распределения при смещенном положении центра группирования, а заштрихованная площадь на ее правой ветви покажет вероятность получения брака при смещении центра настройки.

На рис. 7.4 отражено влияние увеличения рассеивания на вероятность получения брака. Пунктирной линией показано положение кривой распределения при увеличении рассеивания размеров. Закрашенные и заштрихованные площади на рис. 7.4 оценивают вероятность получения брака соответственно при малом и увеличенном рассеивании. Как видно из приведенных графиков, и смещение центра настройки, и увеличение рассеивания приводит к существенному увеличению вероятности появления брака. Поэтому целесообразно параллельно контролировать один и тот же процесс в отношении центра группирования и величины рассеивания размеров.

Непременным условием правильной постановки статистического контроля качества продукции является предварительное изуче--ние закономерностей наблюдаемого процесса, на основе так называемых «больших» выборок, которые проводятся непосредственно перед постановкой текущего предупредительного контроля. «Большая» выборка проводится обычно на протяжении нескольких смен. < В ходе такого наблюдения производится сплошной контроль всех изготовляемых изделий, что дает возможность регистрировать все последовательные состояния процесса и оценить его устойчивость по контролируемому параметру. По результатам предварительного наблюдения определяются параметры нормального течения процесса и прежде всего средние уровни и дисперсия.

Зная эти параметры, можно установить так называемые «контрольные границы» для медианы и крайних значений.

Контрольные границы будут равны:

для медианы с±1ц ^ ц= °_ j , где с —середина поля допуска; о —среднее квадратическое отклонение контролируемого размера; / — принимается равным or 2,0 до 3,0;

для крайних значений c±ta (t принимается равным от 2 до 3).

Сигнал о разладке в ходе процесса подается в том случае, если медиана или какое-либо^ из крайних значений в пробе окажутся вне установленных контрольных границ. 1 Специальной формой организации выборочного наблюдения является метод моментных наблюдений, получивший распространение при изучении использования внутрисменного времени рабочих и при изучении использования производственного оборудования. Сущность метода моментных наблюдений состоит в периодической фиксации состояний наблюдаемых единиц в заранее установленные или случайно выбранные моменты времени.

При подготовке к проведению моментных наблюдений необходимо разработать перечень различных возможных состояний наблюдаемых объектов (например, элементов сменного фонда рабочего времени). Степень детализации элементов затрат рабочего времени или причин простоев и видов работы оборудования зависит от поставленной задачи. Если требуется • получить общую информацию, достаточно выделить 3—4 вида простоев и работ. В тех случаях, когда требуется детальная разработка данных о причинах простоев, необходима более развернутая классификация элементов фонда рабочего времени. Элементы классификации должны быть четко сформулированы, не повторяться и иметь достаточный удельный вес, чтобы представлять интерес для анализа. Однако в этом случае потребуется значительно большее количество наблюдений по сравнению с первым вариантом.

Примерный перечень элементов затрат рабочего времени можно представить в таком виде:

Элементы затрат рабочего времени Шифр

Работа (управление станком, установка, снятие заготовок, инструмента,

сдача работы и т. п.).....................О

Заточка инструмента и ожидание очереди у заточного станка.....1

Простой из-за отсутствия материалов, заготовок, инструмента и технической

документации ........................ 2

Хождение за инструментом и приспособлениями, за мастером, наладчиком,

контролером.........................3

Простои из-за текущего ремонта оборудования, отсутствия электроэнергии,

сжатого воздуха.......................4

Отсутствие на рабочем месте с разрешения администрации, по болезни . . 5 Простои по вине рабочего, вызванные нарушениями трудовой дисциплины (позднее начало и преждевременное окончание работы, посторонние разговоры, отсутствие на рабочем месте без уважительной причины).....6

Число моментов, в которые производится фиксация состояний процесса, определяется на основе формулы предельной ошибки доли

' п

-Р) Щ1-Р) откуда п = ——--

149

148

где р — доля данного вида потерь в сменном фонде времени1 АР — абсолютная величина предельной ошибки выборочной доли В практике применения моментных наблюдений величину пре дельной ошибки задают в относительной форме, т. е. задаются ве личиной

ЛоТ„=^--100%,

откуда

Аотн * Р

Al>= foo~*

Тогда необходимое число наблюдений определится по формуле

t2p(l— р) РП—р)

п = ? н\ F) ? Ю02= к Р) • 1002 -

Дотн-р2 Дотн-Р

В зависимости от доли данного вида потерь в сменном фонде р и заданной относительной точности (A0TH) можно получить следующую таблицу необходимого числа моментных наблюдений (доверительная вероятность 0,954, t=2):

Таблица 7.9 Доля элементов затрат Относительная ошнбка(Дотн), % Относительная ошибка (40тн), %

2 5 ю Доля элементов затрат 2 5 10 0,02 0,05 0,10 490000

190000 90 000 78400 30400 14400 19600 7 600 3600 0,15 0,20 56667 40000 9067 6400 2267 1 600 Приведенная таблица показывает, что при разработке элементов классификации нужно выделять только группы затрат с удельным весом не менее 5%, так как даже при относительной ошибке Дотн=Ю% и при удельном весе потерь 0,02 нужно было бы провести 19600 наблюдений, что требует значительных затрат времени и средств. Если же в классификации элементов выделить группы с удельным весом не менее 0,05 при относительной ошибке 10%, требуется 7600 наблюдений и т. д.

В соответствии с рассчитанным числом человеко-моментов и численностью обследуемых рабочих в данной группе устанавли-

изведения р (1—р) составит 0,25, что соответствует р=0,5. Поэтому приведенную формулу можно применять и тогда, когда информация о генеральной доле цели-0,25Р

Д2Р '

150

вается необходимое число обходов как частное от деления количества наблюдений на число рабочих, подлежащих обследованию. Далее встает вопрос о количестве смен, на которые должно быть распределено общее количество обходов. Для ответа на этот вопрос нужно знать продолжительность одного обихода. Так как наблюдатель должен обходить все рабочие места по заранее установленному маршруту, продолжительность одного обхода может быть установлена с достаточной точностью, учитывая затраты времени на соответствующие записи и перемещение наблюдателя.

Допустим, что наблюдение проводится на участке механического цеха завода, где в смену работает 30 человек. Была поставлена задача — выявить важнейшие причины потерь рабочего времени. В этой связи использовался приведенный вариант классификации элементов затрат рабочего времени. По данным фотографий рабочего дня было известно, что удельный вес потерь рабочего времени по различным причинам составляет не менее 5%, т. е. р=0,05. Приняв Дотн равной 10%, по таблице получим, что необходимое число моментов наблюдения равно 7600. Отсюда общее количество обходов равно 254 (7600:30 = 253,3). Выполнить указанное количество обходов за одну смену практически невозможно, так как это означало бы, что каждая последующая запись должна быть сделана примерно через 2,0 мин^ 8 =1,93J, В действительности

затраты времени на один обход составляют по предварительным прикидкам примерно 7 мин, таким образом, за смену может быть

сделано не более 70 обходов (— =70,3). Если принять во внима-

7 -

ние, что в некоторых случаях наблюдателю потребуется дополнительное время на выяснение причин простоя, то минимально необходимое время на один обход следует принять равным 10 мин. Тогда за смену наблюдатель сможет сделать 49 обходов (492:10 = = 49,2), а чтобы выполнить все необходимое число обходов, потребуется не.менее 5 смен (254:49=5,2). Таким образом, в нашем примере наблюдение целесообразно проводить ежедневно на протяжении всей рабочей недели (иногда целесообразно провести наблюдение и за более длительный период времени, уменьшив ежедневное число обходов).

Выбор сроков проведения наблюдения обычно должен опираться на дополнительную информацию о закономерностях хода процесса. Наличие известной неравномерности в загрузке оборудования и рабочих всегда имеет место на протяжении рабочих дней недели, а потому выбор пятидневки в качестве периода наблюдения позволит получить более достоверную картину распределения затрат рабочего времени.

Следующим этапом в организации моментного наблюдения является составление графика проведения наблюдений, т. е. речь идет о выборе моментов времени, в которые должны быть сделаны соответствующие записи по наблюдаемым единицам. В зависимости от способа отбора моментов времени различают моментное на

151

блюдение со случайным отбором моментов и периодическое мо-ментное наблюдение. В первом варианте момент проведения каждого наблюдения устанавливается по таблице случайных чисел. Сначала в случайном порядке отбирается час каждого обхода, для этого из таблицы случайных чисел подряд выписывается 49 цифр (по числу обходов) от 1 до 9, так как продолжительность смены 8,2 ч. Ранжировав полученные цифры, можно установить количество обходов в каждый час. Затем с помощью таблиц случайных чисел определяется время начала наблюдения в минутах для каждого обхода (для этого из таблицы случайных чисел выписываются двузначные числа, не превышающие 59).

С организационной точки зрения часто более удобно использование периодического моментного наблюдения. В этом случае наблюдение состояний процесса осуществляется через определенные промежутки времени. В нашем примере наблюдатель должен подходить к одному и тому же рабочему месту через каждые 10 мин. В случайном порядке отбирается только момент времени, в который должно начинаться наблюдение. Допустим, что смена начинается в 7 ч 30 мин. С помощью жеребьевки установили, что первый обход начинается в 7 ч 34 мин, тогда второй обход —? в 7 ч 44 мин, третий — в 7 ч 54 мин и т. д.

Применение периодического моментного наблюдения позволяет получить сведения об использовании рабочего времени на данном участке на протяжении всей смены, тогда как при применении случайного отбора моментов принципиально возможны случаи, когда какой-то из часов смены совсем выпадает из рассмотрения. Для выявления же, например, случаев нарушения трудовой дисциплины (в связи с поздним началом работы и ранним окончанием ее) особенно важно получить сведения и в начале, и в конце смены.

Таблица 7.10

Рабочие дни недели

понедельник

н 2 я

U ?11

О h- r=t В1 SO

s s *

К 2 to О О cd

a = С

л at о

4 s н

oj ш я

ч ч

вторник

си е- ^

f Я S

-л о

О О ю х X х

2н>, I El J3 U О ^ Ж н о) Щ д Ч Ч

>>Т ас

среда

н 3 к

о х « 0J н с! &• х 2 S S ч ч *о ооя к S I

2н. 1<Г л ? о

Ш CD X

Ч ч

>чСП К

четверг

5 я ? ? s

Ч ЭЕю ООП X 3S I

Я Я ь.

•О в-1 о

ч s н

CU eg Я

ч ч

>>0) SC

§ *я

Sal

5 я й н Ч

=г я g я"ч ч Jo

О О cd * S Я 0 1 103 75,0 1 173 79,8 1 230 83,7 1 189 1

80,9 1 208 82,2 1 32 2,2 31 2,1 27 1,8 28 1,9 31 2 1 2 35 2,4 26 1,8 13 0,9 24 1,6 13 ~,* 0,9 3 128 8,7 88 6,0 71 "4,8 81 5,5 57 3,9 4 35 2,4 34 2,3 28 1,9 41 2,8 41 2*8 5 41 2,8 35 2,4 25 1,7 29 2,0 28 л>, о

1 9 6 96 6,5 83 5,6 76 5,2 78 5,3 92 6,2 (того | 1470 100,0 1470 100,0 1470 100,0 1 470 100,0 1470 100,0 Таблица 7.11 Шифр затрат Количество моментных наблюдений за пятидневку Удельный вес элемента, % к итогу Прелвльная ошибка, % Удельный вес элемента с учетов предельной ошибки (доверительный интервал с вероятностью 0, 997), % I 2 3 4 5 0

1

2 3 4

5 6 5903

149 111

425 179 - 158

425 80,32 2,02 1,52 5,77 2,44 2,16 5,77 3,11 1,10

0,95 1,82 1,20 1,13 1,82 77,22+83,43 0,92+3,12 0,57+2,47 3,95+7,59 1,24+3,64 1,03+3,29 3,95+7,59 Итого 7350 100,0 X X Для проведения наблюдений ежедневно составляется карта наблюдений или наблюдательный лист. В карте наблюдатель ставит условные обозначения (шифр) элемента затрат рабочего времени в соответствии с разработанной классификацией. Если же причина потерь не учтена в классификации, то в карте делается словесная запись о причине простоя. В конце смены составляется таблица, в которой по данным карты наблюдения определяется удельный вес каждого из элементов затрат рабочего времени (табл. 7.10). За пятидневку в целом распределение фонда рабочего времени по элементам затрат после выполнения всех расчетов удобно представить в таблице (табл. 7.11).

Таким образом, ежедневно по участку в среднем простои по организационно-техническим причинам составляют 3,96% сменного фонда, или около 20 мин (сумма по шифрам 2 и 4), простои по вине рабочего 5,77%, или 28,5 мин, время непроизводительной работы (сумма затрат по шифрам 1 и 3) 7,79%, или 38 мин.

Поскольку моментное наблюдение является выборочным наблюдением, для того чтобы распространить данные на генеральную совокупность, нужно -указать доверительные интервалы для каждого вида потерь, величина которых будет равна ШГ±Д№/ , где W{ — средний удельный вес каждого из рассматриваемых элементов по данным наблюдения за весь период (см. графу 3 табл. 7.11); Ли, —предельная ошибка выборки:

д„ =,r Y ^1{±^± .

1 г п

где п — количество моментов наблюдения в смену (и=1470).

Величина предельной ошибки для каждого из элементов затрат рабочего времени представлена в графе 4 табл. 7.11 (величина коэффициента / принята равной 3, что соответствует вероятности 0,997). Результаты полученных наблюдений служат основой для анализа потерь рабочего времени по разным причинам и разработки системы мероприятий по их устранению.

153

<< | >>
Источник: Т. В. Рябушкин. Общая теория статистики: Учебник/Т. В. Рябушкин, 0-28 М. Р. Ефимова, И. М. Ипатова, Н. И. Яковлева. — М.: Финансы и статистика. — 279 с, ил.. 1981

Еще по теме 7.6. ПРАКТИКА ПРИМЕНЕНИЯ ВЫБОРОЧНОГО МЕТОДА (СТАТИСТИЧЕСКИЙ КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВАМИ ИЗУЧЕНИЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ВНУТРИСМЕННОГО ВРЕМЕНИ РАБОЧИХ):

  1. 5.4. Национализация в международном инвестиционном праве: теория и практика применения
  2. § 3. Контроль качества продукции
  3. 14 глава СПЕЦИФИКА ПРИМЕНЕНИЯ СОЦИОЛОГИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ПРИ ИССЛЕДОВАНИИ РАЗЛИЧНЫХ РЫНКОВ
  4. Базовые методы социального контроля
  5. 1.5. Стадии и методы статистического исследования Последовательность статистического исследования
  6. 7.6. ПРАКТИКА ПРИМЕНЕНИЯ ВЫБОРОЧНОГО МЕТОДА (СТАТИСТИЧЕСКИЙ КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВАМИ ИЗУЧЕНИЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ВНУТРИСМЕННОГО ВРЕМЕНИ РАБОЧИХ)
  7. ПРАВИЛО (СТАНДАРТ) N 7. КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА ВЫПОЛНЕНИЯ ЗАДАНИЙ ПО АУДИТУ (в ред. Постановления Правительства РФ от 19.11.2008 N 863)
  8. ПРАВИЛО (СТАНДАРТ) N 34. КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА УСЛУГ В АУДИТОРСКИХ ОРГАНИЗАЦИЯХ (введено Постановлением Правительства РФ от 22.07.2008 N 557)
  9. РАЗДЕЛ 1 ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА ПРИМЕНЕНИЯ КОНВЕНЦИИ О ЗАЩИТЕ ПРАВ ЧЕЛОВЕКА И ОСНОВНЫХ СВОБОД В РОССИЙСКИХ СУДАХ
  10. 3.2. Основные препятствия в практике применения норм Конвенции российскими судами
  11. Глава 5. Защита права на рассмотрение дела судом, созданным на основании закона: практика применения статьи 6 Конвенции о защите прав человека и основных свобод в российском судебном процессе
  12. ПРИМЕНЕНИЕ НАУЧНОГО МЕТОДА В ИНФОРМАЦИОННОЙ РАБОТЕ
  13. § 4. Выборочный метод в криминологии
  14. МЕХАНИЗМ ВНЕДРЕНИЯ КРУЖКОВ ПО КОНТРОЛЮ КАЧЕСТВА
  15. Функции выборочного метода
  16. Специальные проблемы применения выборочного метода в социологии
  17. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ СОЦИОЛОГИЧЕСКИХ МЕТОДОВ. ВЫБОР И РАЗРАБОТКА ПРОГРАММЫ СОЦИОЛОГИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ
  18. РАЗВИТИЕ И ПРИМЕНЕНИЕ ЭКСПЕРТНЫХ МЕТОДОВ В СОЦИОЛОГИЧЕСКОМ ИССЛЕДОВАНИИ
  19. § 3. ВЫБОРОЧНЫЙ МЕТОД В СОЦИОЛОГИИ