Ishikawa põhjuse ja tagajärje diagramm – See on graafiline meetod põhjus-tagajärg seoste analüüsimiseks ja moodustamiseks, kalasaba kujuline tööriist probleemi põhjuste süstemaatiliseks tuvastamiseks ja seejärel graafiliseks esitamiseks. Põhjuse-tagajärje diagrammi töötas välja 1950. aastate alguses keemik Kaora Ishikawa ja sai hiljem tema järgi nime. Seda tehnikat kasutati algselt kvaliteedijuhtimises kvaliteediprobleemide ja nende põhjuste analüüsimiseks. Tänapäeval on see levinud kogu maailmas ja seda kasutatakse muudes probleemsetes valdkondades. See on üks säästlikumaid tootmistööriistu (loe lähemalt lahja tootmine), kus seda kasutatakse rühmatöös probleemide ja nende põhjuste leidmiseks.

Selle meetodi abil eristatakse võimalikud põhjused nende mõju järgi 5 peamiseks põhjuseks: inimene, masin, meetodid, materjal, keskkond. Kõik need viis peamist põhjust võib omakorda jagada üksikasjalikumateks põhjusteks, mida saab vastavalt jagada veelgi väiksemateks põhjusteks (vt diagramm 1).

Skeem 1. Ishikawa diagrammimeetodi põhimõte.

Ishikawa diagrammi rakendused

• süstemaatiliselt ja täielikult välja selgitada probleemi põhjused;
• Analüüsida ja struktureerida protsesse ettevõttes;
• Kui on vaja visualiseerida ja hinnata põhjus-tagajärg seoseid;
• Rühma- (meeskonna)töösiseste probleemide arutamiseks ajurünnaku käigus.

Meetodi eelised:

1. aitab rühmal keskenduda probleemi sisule;
2. hea alus aruteluks probleemi erinevate põhjuste üle;
3. võimaldab rühmitada põhjused sõltumatutesse kategooriatesse;
4. keskendub rühmale põhjuste, mitte märkide leidmisele,
5. hästi rakendatav rühmaarutelus, loob kollektiivse teadmise tulemuse;
6. on lihtne õppida ja rakendada.

Puudused:

• sest keeruliste probleemide analüüs on liiga ebamäärane ja mahukas;
• põhjuse-tagajärje seoseid on võimatu ette kujutada üksteisega ühenduses;
• nende koostoimes ja ajasõltuvuses puudub põhjuste kate.

Ishikawa diagrammi koostamise järjekord

1. Täpsustage ja täpsustage tagajärg või probleem. Joonistage diagramm ja sisestage peamised mõju väärtused: alguspunkt on horisontaalne nool paremale, lähtepunkt on horisontaalne nool paremale, mille otsa asetatakse selgelt sõnastatud probleem. Probleemi mõjutamise peamiste põhjuste nooled on ühendatud joonega nurga all.

2. Töötage välja iga peamise põhjuse kohta üksikasjalikumalt võimalikud täpsemad mõjuväärtused ja sisestage need põhinoole suhtes nurga all. Kui tehakse kindlaks, et need põhjused põhinevad teistel, võib külgnool uuesti hargneda; sel viisil saadakse peenem hargnemine.

3. Kontrollige täielikkust: kas tõesti on arvesse võetud kõiki võimalikke põhjuseid. Pildistamise abil saab hõlpsasti tuvastada muid põhjuseid.

4. Valige põhjuste kohta realistlikumad väited. Võimalikke põhjuseid hinnatakse seoses nende mõjuga probleemile. Seejärel koostatakse kõige suurema tegeliku mõjuga põhjuste loend.

5. Tuvastatud kõige tõenäolisemate põhjuste usaldusväärsust kontrollitakse: spetsialiste küsitledes analüüsitakse järelduses, kas probleemi õiged põhjused on ka tegelikult avastatud.

Diagramm 2. Ishikawa skeem defektse ühendusvooliku probleemi kohta

Kõik uuritava probleemiga seotud põhjused on üksikasjalikult kirjeldatud järgmistes kategooriates:

• inimestega seotud põhjused hõlmab tegureid, mis on määratud inimese seisundi ja võimalustega. Näiteks on see inimese kvalifikatsioon, tema füüsiline seisund, kogemused jne.
• töömeetodiga seotud põhjused sisaldama seda, kuidas tööd tehakse, aga ka kõike, mis on seotud protsessi või tegevuse teostatavate toimingute produktiivsuse ja täpsusega.
• mehhanismidega seotud põhjused– need on kõik tegurid, mille määravad toimingute sooritamisel kasutatavad seadmed, masinad, seadmed. Näiteks tööriista seisukord, seadmete seisukord jne.
• materjaliga seotud põhjused- need on kõik tegurid, mis määravad töö tegemise protsessis materjali omadused. Näiteks materjali soojusjuhtivus, viskoossus või materjali kõvadus.
• kontrolliga seotud põhjused– need on kõik tegurid, mis mõjutavad toimingute sooritamisel esinevate vigade usaldusväärset tuvastamist.
• väliskeskkonnaga seotud põhjused- need on kõik tegurid, mis määravad väliskeskkonna mõju toimingute sooritamisele. Näiteks temperatuur, valgus, niiskus jne.

Ishikawa diagrammi saab koostada järgmiselt:

1. Tuvastatakse võimalik või olemasolev probleem, mis vajab lahendamist. Probleemi püstitus asetatakse paberilehe paremale küljele ristkülikusse. Ristkülikust vasakule tõmmatakse horisontaaljoon.

2. Lehe vasakpoolses servas on näidatud uuritavat probleemi mõjutavate põhjuste põhikategooriad. Kategooriate arv võib olenevalt vaadeldavast probleemist erineda. Tavaliselt kasutatakse ülaltoodud loendist viit või kuut kategooriat (inimene, töömeetodid, masinad, materjal, juhtimine, keskkond).

3. Iga põhjuste kategooria nimedest tõmmatakse kaldjooned keskjoonele. Need on Ishikawa diagrammi peamised "harud".

4. Ajurünnaku käigus tuvastatud probleemi põhjused on jaotatud kindlaksmääratud kategooriatesse ja need on diagrammil näidatud peamiste "harudega" külgnevate "harude" kujul.

5. Kõik põhjused on üksikasjalikult kirjeldatud selle komponentides. Selleks küsitakse igaühe jaoks küsimus - "Miks see juhtus"? Tulemused registreeritakse järgmise, madalama järgu “harude” kujul. Põhjuste täpsustamise protsess jätkub seni, kuni leitakse algpõhjus. Detailide täpsustamiseks võib kasutada ka ajurünnaku meetodit.

6. Selgitatakse välja kõige olulisemad ja olulisemad uuritavat probleemi mõjutavad põhjused. Selleks saab kasutada Pareto diagrammi. Olulistel põhjustel jätkatakse tööd ja määratakse korrigeerivad või ennetavad meetmed.

Graafiline meetod, mida nimetatakse Ishikawa diagrammiks, aitab analüüsida ja kujundada tähenduslikke põhjuse-tagajärje seoseid. See süsteemianalüüsi tööriist meenutab välimuselt mõneti kalaluu. Diagramm sisaldab kindlasti keskmist horisontaaltelge ja sellest ulatuvaid "ribisid".

Jaapani professor Ishikawa tuli oma diagrammiga välja eelmise sajandi keskel, kui ta otsis pingsalt võimalusi teadus- ja rakendusuuringutes esile kerkinud probleemide põhjuste väljaselgitamiseks. Teadlane soovis välja töötada kasutatava süsteemianalüüsi meetodi, mis kujutaks visuaalselt süsteemis esinevaid probleeme.

Ishikawa pakutud tehnika võimaldab jagada konkreetse nähtuse põhjused mitmeks rühmaks. Näiteks on järjekindlalt arvesse võetud masinad ja mehhanismid, tootmismeetodid, materjalid ja väliskeskkond. Kõik need rühmad võivad sisaldada soovimatuid tagajärgi. Kõiki neid põhjuseid saab soovi korral lagundada väiksemateks süsteemielementideks, süvendades analüüsi.

Ishikawa diagrammi kasutusvaldkonnad

Peaaegu kohe pärast avaldamist leidis Ishikawa tehnika laialdast rakendust tootmisjuhtimises, kus seda hakati kasutama tootekvaliteedi analüüsimiseks ja keerukate tootmisprobleemide lahendamiseks. Tänapäeval kasutatakse Ishikawa diagrammi laialdaselt kõikjal maailmas, sealhulgas leiutusteoorias, kus seda kasutatakse tehniliste vastuolude põhjuste väljaselgitamiseks.

Ishikawa meetodi peamiseks rakendusalaks on süsteemianalüüs, et tuvastada olemasoleva probleemi vahetud põhjused. Diagrammi saab edukalt kasutada ettevõtte tootmis- ja turundusprotsesside elementide kaupa analüüsimiseks, nende süstematiseerimiseks ja struktureerimiseks. Viimasel ajal on seda tehnikat ajurünnakutes üha enam kasutatud.

Kuidas koostada Ishikawa diagrammi

Kõigepealt selgitab teadlane probleemi, selle olemuse ja keerukuse. Pärast seda konstrueeritakse analüüsi alguspunkt, mis näeb välja nagu paremale suunatud horisontaalne nool. Noole otsas on selgelt määratletud ja selgelt väljendatud probleem.

Keskjoonele on teatud nurga all kinnitatud täiendavad nooled, millest igaüks näitab üht võimalikku probleemi põhjustanud põhjust. Kui analüüsi käigus selgub, et põhjused on omakorda tingitud sügavamatest teguritest, võib iga nool hargneda.

Koostades üksikasjaliku põhjus-tagajärg seoste graafilise kuva, saate selgelt ette kujutada kogu süsteemi põhjuste ja tagajärgede dünaamikas, mis mõjutavad näiteks tootmistegevuse tulemust või ettevõtte juhtimist. Väga sageli aitab selline visualiseerimistööriist tuvastada olulisi tegureid, mis mõne teise analüüsimeetodiga tähelepanu kõrvale jäävad.

Aksiaalne aega– termin, mis on aluseks kogu saksa filosoofi Karl Jaspersi kultuurilisele maailmapildile. Ta nimetas aksiaalset aega inimkonna ajaloo perioodiks, mil inimeste mütoloogilised vaated andsid teed ratsionaalsele, filosoofilisele mõtlemisele, millest sai edasine alus tänapäeva inimese arengule.

Jaspersi uurimustöö viitab sellele, et kõik aksiaalajastul tekkinud õpetused eristuvad kõrge ratsionalismi ja inimese sooviga mõelda ümber kõik oma senise eksistentsi alused, muuta kombeid ja traditsioone. Need tsivilisatsioonid, mis ei suutnud oma maailmavaadet aksiaalse ajastu valguses ümber mõelda, lakkasid lihtsalt olemast (näiteks Assüüria-Babüloonia tsivilisatsioon usub, et aksiaalajastu). aega- See on ajavahemik 800–200 eKr. Ka värsked uurimisandmed kinnitavad, et periood 800.-200. eKr. oli maailmasüsteemi arengus erilise tähtsusega. Sel perioodil toimus globaalse linnastumise arengus järsk hüpe ja elanikkonna kirjaoskuse tase tõusis. Aksiaalsel ajastul muudeti maailmasüsteem kvalitatiivselt uueks riigiks. Sel perioodil kujunesid maailmakultuuri võtmekeskustes välja kõigest varasemast täiesti erinevad religioossed ja eetilised õpetused, mille aluseks olid. põhimõtteliselt erinevad väärtused. Need väärtused olid sügavad ja universaalsed, mis võimaldas neil õpetustel, kuigi veidi muudetud kujul, säilida tänapäevani (konfutsianism, budism, taoism). aega pöördepunkt inimese enesetunnetuses, see on aega kui inimene hakkab esmakordselt tajuma oma olemust ja analüüsima oma mõtlemist. Enesetundmise katse on kõigi tolle aja põhimõtteliste muutuste aluseks. Just katsete käigus teadvustada oma olemasolu, määratleda võtmemõisteid: hea ja kuri, elu ja surma mõte, sündis uus kultuuriajastu maailmakultuuri areng, mille käigus inimkonna arengusuunad ja kultuuriväärtused, mis toob kaasa uue ajastu alguse maailmasüsteemi arengus. Seega usub Jaspers, et kaasaegsetel kultuuridel seisab ees uus telgaja voor, mille tulemuseks on planeedi mastaabis ühtne kultuur.

Allikad:

• www.terme.ru

Kaasaegsed tootmisjuhtimise ja kvaliteedijuhtimise tehnoloogiad võimaldavad tootmisprotsesse ülimalt efektiivselt analüüsida. Üks selline meetod: Ishikawa diagramm, on edukalt kasutusel paljudes ettevõtetes üle maailma.

Olekudiagramm sarnaneb plokkskeemiga ja kujutab objekti muutumise protsessi üleminekute tulemusena. Seda kontseptsiooni võeti kasutusele mitu aastakümmet tagasi ja seda on arvutustehnoloogia arenguga pidevalt täiustatud.

Põhimõisted

Olekudiagramm on protsessi abstraktne esitus. Seda kasutatakse sageli arvutiteaduses programmeerimiskeelte voo modelleerimiseks. Samuti võib see aidata analüütikutel luua äriprotsesside kaarti. Süsteemi diagrammi elemente nimetatakse tavaliselt objektideks, mille olek võib muutuda. Kõige populaarsem olekudiagrammide kirjutamise keel on Unified Modeling Language ehk UML. See keel võimaldab teil jälgida protsessi kogu ehituse vältel. Tavaliselt kasutatakse seda süsteemi kui terviku käitumise kirjeldamiseks. Olekudiagramm aitab erinevate sümbolite abil objekte jälgida. Tavaliselt ei kirjelda see objektide koostoimet.

Olekudiagrammi loomise omadused

UML-diagrammid näitavad tavaliselt, kuidas objekt erinevate stsenaariumide korral käitub, ja erinevate elementide tuvastamiseks kasutatakse sageli mitut sümbolit. Olekudiagramm on väga sarnane vooskeemiga. Tavaliselt on selle ülaosas suur punkt, mis tähistab objekti algolekut. Oleku muutusi saab näidata ringidena, kus objekti nimi, muutujad ja toimingud on üksteisest eraldatud. Tavaliselt kasutatakse nende eraldamiseks horisontaalseid jooni.

Olekudiagrammi sirgjooned võivad elemente ühendada. Jooned määravad tavaliselt üleminekud. Väga sageli on nende joonte ühes otsas nooled, mis näitavad teed ühest olekust teise. Diagrammi allosas on suur must täpp ringis. Kogu diagramm võib kirjeldada keerulist sündmuste ahelat ja nende toimumise tingimusi. Selliseid seisundeid võib olla rohkem kui üks.

Olekudiagrammil kujutatud protsess on tavaliselt määratletud toimuvate muutustega. Mõned objekti olekud võivad olla ebatõenäolised. Mõnikord viivad mitmed üleminekud algseisundisse, mis võib põhjustada segadust. Sel juhul saab ühe diagrammi lisada teise sisse. Seda nimetatakse siis superriigiks. See vorming muudab olekudiagrammi hõlpsasti loetavaks, kui süsteemi sündmused ja üleminekud on keerulised.

Järeldus

Olekudiagramm võib kujutada masina toimingute tulemusi või paljude tootmissüsteemi mehhanismide tööd. Samuti võib see aidata õpetajal olemasoleva materjali põhjal oma õpetamisprogrammid läbi mõelda. Semantika
või olekudiagrammidele rakendatakse sageli reegleid. Olenevalt probleemist saab kasutada alternatiivseid reegleid ja isegi variantmudeleid. Näiteks elektroonikaseadme, nagu stopper või kontroller, tootmisprotsess.

Video teemal

Töötamise või õppimise käigus puutute sageli kokku teatud graafiliste skeemidega, näiteks diagrammidega. See on sageli kasutatav diagramm, mida kasutatakse aktsiate, millegi protsentide kuvamiseks. Ja teadmised selliste diagrammide koostamise kohta on üsna kasulikud.

Juhised

Diagrammi loomiseks kasutage Microsoft Excelit. Muidugi on Microsoft Excelil funktsioon automaatsete diagrammide loomiseks. Kuid see tõenäoliselt ei sobi inimesele, kes soovib, et tema skeem oleks ainulaadne ja täpselt selline, nagu ta selle ette nägi. Väikese vaevaga saate luua Excelis oma diagrammi, kasutades kõiki samu funktsioone.

Looge uus diagramm ja vabanege kõigest, mida te ei vaja. Seda peaks olema lihtne mõista. Peaksite kasutama ainult kahte värvi. Näiteks muutke taust halliks ja indikaatoreid kuvavad veerud tumesinisteks. Need kaks värvi on silmale kõige meeldivamad ega tekita omavahel kontrasti. Teave on loetav ja arusaadav. Samuti peate märkima parameetrite kasvavat kasvu.

Töö eesmärk: Kaoru Ishikawa põhjuse-tagajärje diagrammi koostamine konkreetse toote või teenuse jaoks.

Teoreetiline osa

Põhjuse ja tagajärje diagrammi kasutatakse reeglina suurimate kahjudeni viivate defektide analüüsimisel.

See võimaldab teil tuvastada selliste defektide põhjused ja keskenduda nende põhjuste kõrvaldamisele. Sel juhul analüüsitakse nelja peamist põhjuslikku tegurit: inimene, masin (seade), materjal ja töömeetod.

Tegureid analüüsides tuvastatakse sekundaarsed ja võib-olla ka tertsiaarsed põhjused, mis põhjustavad defekte ja tuleb kõrvaldada. Seetõttu on defektide analüüsimiseks ja diagrammi koostamiseks vaja kindlaks määrata maksimaalne põhjuste arv, mis võivad defektidega seotud olla.

See koosneb tulemust iseloomustavast kvaliteediindikaatorist ja tegurinäitajatest (joonis 1).

Joonis 1. Põhjuse-tulemuse diagrammi struktuur

Sellise "kalaskeleti" kujul oleva diagrammi pakkus välja Jaapani teadlane K. Ishikawa. Seda nimetatakse ka "iseloomulike tegurite hargnemisskeemiks" ja mõnikord ka "nelja M" diagrammiks - see põhineb nelja põhiteguri koostisel: inimene, meetod, materjal, masin. Diagramm näitab näitajate ja neid mõjutavate tegurite vahelist seost. Esiteks sõnastatakse probleem või kvaliteediviga. See on "kala pea". Analüüsi neli peamist tegurit on "skeleti suured luud". Iga teguri jaoks on diagrammile kantud tõenäolised defektide põhjused - need on "servad", st. "keskmised" ja "kala luustiku väikesed luud" (joonis 2).

Joonis 2. Ishikawa diagramm.

Diagrammide koostamine hõlmab järgmisi samme:

1. etapp. Määratakse kvaliteedinäitaja, s.o. tulemus, mis tuleb saavutada.

2. etapp. Valitud kvaliteedinäidik asetatakse tühja paberilehe parema serva keskele. Vasakult paremale tõmmatakse sirgjoon (“hari”) ja indikaator on ümbritsetud ristkülikuga. Allpool on toodud peamised põhjused, mis kvaliteedinäitajat mõjutavad. Need on ümbritsetud ristkülikuteks ja ühendatud "seljaharjaga" nooltega "selgroo suurte luude" kujul (peamised põhjused).

3. etapp. Kirjutage üles (teisesed) põhjused, mis mõjutavad peamisi põhjuseid ("suured luud"). Need paiknevad "keskmiste luudena" "suurte luude" kõrval. Registreeritakse tertsiaarsed põhjused, mis mõjutavad sekundaarseid põhjuseid. Need on paigutatud "väikeste luude" kujul, mis külgnevad "keskmiste luudega".

4. etapp. Põhjused (tegurid) järjestatakse nende tähtsuse järgi Pareto diagrammi abil. Selgitatakse välja eriti olulised põhjused, millel on eeldatavalt suurim mõju kvaliteedinäitajale.

5. etapp. Kogu vajalik teave on diagrammil: pealkiri; toote, protsessi või protsesside rühma nimetus; protsessis osalejate nimed; kuupäev jne.

Diagrammi koostamise põhimõte on näidatud joonisel fig. 3.

Riis. 3. Ishikawa diagrammi koostamise põhimõte.

Diagrammi struktureerimisel tegurite esmaste noolte tasemel paljudes reaalsetes olukordades saate kasutada Ishikawa enda pakutud "viie M" reeglit. See seisneb selles, et üldiselt on teatud tulemuste jaoks järgmised viis võimalikku põhjust: materjalid, masinad, tehnoloogia (meetodid), mõõtmised, inimesed. Kõik need ingliskeelsed sõnad algavad tähega “M”: Material, Machine, Method, Measurement, Man, millest selle reegli nimi pärineb. Joonisel fig. Joonisel 4 on näidatud 5 inimesest koosneva rühma tulemus, mis määras nende tegurite suhtelise tähtsuse, mis põhjustavad valjuhääldi kvaliteedistandardile mittevastavuse.

Riis. 4. Ishikawa skeem koos tegurite olulisuse hinnangutega.

Diagramm näitab kõige olulisemaid tegureid vastavalt faktorinoolte kontsentriliste rõngaste arvule. Need on: liimi konsistents (4 rõngast), siibri deformatsioon (3 rõngast) ja monteerijate hooletus (3 rõngast).

Joonisel fig. Tabelis 5 on näitena välja toodud olulisemad võimalikud põhjused, mis mõjutavad tarbija rahulolematuse tulemust (tagajärjed).

Joonis 5. Põhjuse-tagajärje diagramm klientide rahulolematuse põhjuste tuvastamiseks.

Näidetena joonisel fig. 6 ja 7 näitavad Ishikawa diagramme tootekvaliteedi ja spetsialistide koolituse kvaliteedi jälgimiseks.

Riis. 6. Toote kvaliteeti mõjutavad tegurid.

Ülikooli kvaliteetse hariduse tegurite süsteemi saab esitada Ishikawa diagrammi abil (joonis 7).

Joonis 7. Spetsialistide koolituse kvaliteeti kõige enam mõjutavad tegurid

Tokyo ülikooli professor Kaoru Ishikawa (1915-1989)

Ishikawa diagramm ja selle autor

Selle tööriista erinevate tegurite ja tulemuse vaheliste loogiliste seoste analüüsimiseks töötas välja Tokyo ülikooli professor Kaoru Ishikawa 1952. aastal (teistel andmetel 1943. aastal). Ishikawa on tuntud eelkõige kui üks Jaapani juhtimiskooli ja Jaapani kvaliteedisüsteemi rajajaid.

Näiteks väitis ta, et kui protsessimuutus annab püsivalt positiivse tulemuse, tuleks protsessi aktsepteerida standardina ja sellest ei tohi kõrvale kalduda enne, kui on toimunud järgmine protsessi täiustamise tsükkel. Kui see tuleb, peate protsessi uut versiooni uuesti praktikas testima, taastama selle standardiks ja järgima seda.

Kaoru Ishikawa töötas välja ja juurutas tootmispraktikasse ka kvaliteediringide kontseptsiooni ning töötas välja ka põhjus-tagajärg seoste graafilise diagrammi. Seda meetodit nimetati arendaja nime järgi "Ishikawa diagrammiks" ja selle iseloomuliku välimuse järgi "kalasabaks" või "kalasabaks".

Ishikawa diagramm – võimalused

Ishikawa diagramm võimaldab selgitada ja arvesse võtta kõiki olulisi tegureid, mis mõjutavad mis tahes tegevuse tulemust. Tulemuseks võib olla toode, teenus, lõpetatud töö, seadmete seisund või probleem – mis tahes uurimis- või arendusobjekt. Ishikawa diagrammi kasutamine võimaldab välja selgitada mis tahes organisatsiooni probleemide põhjused või näiteks toodete defektide põhjused.

Ishikawa diagrammil on eelised:

• aitab selgelt näidata seoseid saadud tulemuse ja selle põhjustanud põhjuste vahel;
• võimaldab analüüsida probleemi mõjutavate tegurite ahelat.

See on muutnud Ishikawa diagrammi üsna populaarseks analüüsivahendiks, eriti kvaliteedijuhtimissüsteemis, kui on vaja täpselt aru saada, millised põhjused viivad positiivse või ebasoovitava tulemuseni.

Kuidas teha Ishikawa diagrammi

Esimene samm. Õppeaine või probleem on vaja määratleda võimalikult selgelt, lühidalt

Ishikawa diagrammi meetod – probleem ja kategooriad

kirjeldage seda ja kirjutage tööala sõnastus paremale või vasakule ristkülikusse. Ristkülikust vasakule (paremale) peate tõmbama sirge horisontaalse joone.

Teine samm. Horisontaaljoone kohal ja all on näidatud tulemust mõjutavate tegurite rühmad. Tavaliselt sisaldab rühmade loend niinimetatud "inimesed", "meetodid", "mehhanismid", "materjalid", "kontroll" ja "keskkond":

1. "Inimesed" on põhjuste rühm, mille määrab inimese seisund ja võimalused, see tähendab inimfaktori mõju. Näiteks - kogemuste tase, füüsiline vorm, võimed, motivatsioon, tervislik seisund jne.
2. "meetodid" - põhjuste rühm, mille määrab töö tegemise viis, hõlmab ka kõike, mis on seotud protsessi või selle etappide üksikute toimingute täpsuse või produktiivsusega
3. "mehhanismid" - põhjuste rühm, mis on seotud kasutatud seadmetega, protsessis kasutatavate seadmetega. Näiteks töö- ja mõõteriistade olemasolu ja seisukord, mõne lisaseadme kasutamine
4. Materjalid hõlmavad tegureid, mis määravad protsessis osaleva materjali mõõdetavad parameetrid ja kvaliteedid. Näiteks temperatuur, koostis, elastsus, niiskus, viskoossus või kõvadus
5. "kontroll" hõlmab asjaolusid, mis mõjutavad vigaste toimingute usaldusväärset ja õigeaegset avastamist
6. keskkond on rühm, mis hõlmab kõiki väliskeskkonna poolt määratud olulisi tingimusi, mis mõjutavad tegevuse protsessi ja tulemust. Näiteks rõhk, õhutemperatuur, veetemperatuur, valgustusaste.

Ühe uuringu raames ei ole vaja kõiki kategooriaid korraga kasutada, kuid ei ole soovitav piirduda ühe või kahega. Peame lähtuma mõistliku piisavuse kaalutlustest.

Kolmas samm. Valitud kategooriad mahuvad ristkülikutesse ja nendest tõmmatakse kaldjooned olemasolevale horisontaaljoonele.

Neljas samm. Uuritava probleemi põhjused või töötegurid jaotatakse kindlaksmääratud kategooriatesse (“inimesed”, “mehhanismid” jne) ja on diagrammil näidatud kategooriaridade kõrval olevate joonte kujul.

Viies samm. Kõik põhjused on vaja jaotada komponentideks. Selleks peate igal põhjusel endalt küsima: "Miks see juhtus?"

Vastused tuleb registreerida madalama taseme harude kujul. Põhjuste üksikasjalikku selgitamist tuleb jätkata, kuni leitakse algpõhjus.

Teisesed põhjused Ishikawa diagrammil

Märge. Mõned allikad soovitavad tuvastada tegurid, mis mõjutavad tulemust positiivselt, ja negatiivsed tegurid. Sel eesmärgil tõmmatakse jooned, mis näitavad nende seost kategooriaga, eri suundades, näiteks "positiivsed" keskjoonest vasakule või seestpoolt, "negatiivsed" paremale või väljaspool telge - nagu kujund. See pole oluline, saab teha nii, nagu sobib, joonevärvidega faktoreid esile tõsta või üldse mitte esile tõsta.

Kuues samm. Algpõhjuste hulgas on välja toodud kõige olulisemad tegurid, mis uuritavat probleemi mõjutavad.

Positiivsete ja negatiivsete tegurite kujutamine Ishikawa diagrammis

Ishikawa diagrammi lihtne näide on näidatud joonisel.

Ishikawa diagrammi puudused

Diagrammi puudused hõlmavad järgmist:

• graafilise esituse kohmakus (lõppkokkuvõttes ei pruugi kõigi "harude" kujutamiseks piisavalt ruumi olla), kuigi seda kompenseerib tarkvara, sealhulgas kontoripakettides sisalduva tarkvara olemasolu;
• rakendamisraskused ja segiajamise võimalus, kui probleem on keeruline, näiteks tekib sageli segadus tegurite määramisel kategooriatesse;
• meetodi praktikas rakendamise suhteline raskus. On meetodeid, mida on lihtsam tajuda ja praktikas rakendada.

Ishikawa diagrammi näide (suurendamiseks klõpsake)

Ishikawa diagramm töötab hästi tulemust mõjutavate tegurite loendi tuvastamise etappidega. Milliseid programme saab selle koostamiseks kasutada - .

Andrei Osadchi

Selle autor on K. Ishikawa, nii kutsutakse seda ka "Ishikawa diagramm". Lisaks nimetatakse seda diagrammi "kalaluu"(Inglise, kalaluu ​​diagramm", rootslane, kalasabad - "räimeluu"). Diagrammi joonistamine võimaldab osalejate rühmal tuvastada, analüüsida, uurida ja graafiliselt väga üksikasjalikult kuvada kõik probleemi võimalikud põhjused kuni algpõhjusteni välja 3 . See on selle meetodi peamine eelis, mis võimaldab teil minna sügavamale probleemi alampõhjustesse. Olemas Põhjuse ja tagajärje diagrammi kaks peamist vormingut on järgmised:

• vormingus dispersioonanalüüs - diagramm on koostatud, paigutades iga "peamise põhjusliku kategooria" sisse individuaalsed põhjused ja seejärel esitades iga üksiku põhjuse kohta küsimuse: "Miks see põhjus nii on?" Seda küsimust korratakse järgmisel üksikasjalikkuse tasemel, kuni osalejad on kaalunud kõiki võimalikke põhjuseid;
• vormingus protsesside klassifikatsioonid - kasutab pigem vaadeldava protsessi peamisi etappe kui põhjuslikke kategooriaid.

Põhjuse-tagajärje diagrammi koostamisel on tegevuste jada jagatud mitmeks etapiks.

Samm 1. Valige diagrammi vorming.

2. samm. Ehitatakse põhjus-tagajärg diagrammi "skelett". Probleemi definitsioon kirjutatakse tahvli või suure paberi paremal küljel asuvasse kasti (eelistatav on paber, sest rühmatöö on igal ajal kättesaadav). Probleemi definitsiooniga raami külge on kinnitatud “selgroog” (peamine “luu”), mille külge kinnitatakse ülejäänud elemendid. Probleemi määratlus on "mõju" ja kõik, mis jääb vasakule, on selle efekti "põhjus". Seetõttu nimetatakse diagrammi põhjus-tagajärg.

3. samm. Peamised põhjuslikud kategooriad määratakse kindlaks. Neid on kujutatud peamiste "luudena", mis on kinnitatud diagrammi "selgroo" külge, nagu on näidatud joonisel fig. 5.1. Nende arv ei tohiks olla suur, optimaalne variant on kolm kuni viis.

Põhjused

(varustus)

Personal

Tagajärg

Materjalid

(tehnoloogia)

Riis. 5.1. Põhjuse-tagajärje diagrammi "skelett".

Peamistele "luudele" kantud peamistele põhjuslikele kategooriatele nimede määramisel on vaja paindlikkust ja vabadust. Tootmisprotsesside jaoks Traditsioonilised kategooriad on "masinad" (seadmed), "meetodid" (kuidas tööd tehakse), "materjalid" (komponendid või tooraine) ja "personal". Sest teenindusprotsessid traditsioonilised kategooriad "poliitika" (otsuste tegemise reeglid organisatsiooni juhtimise kõrgeimal tasemel), "protseduurid" (ülesannete jada), "protsess" (seadmed, ruum) ja "personal". Igat tüüpi protsessides kasutatakse ka kategooriaid “keskkond” (sh hooned, logistika ja asukoht) ja “mõõtmine” (kontroll, mõõteinfo saamise meetodid, mõõtevahendite kalibreerimine). Peamiste põhjuslike kategooriatena on rakendatavad ka "disain", "instrumendid", "ressursid", "protseduurid", "teostusaeg" jne.

Kui kasutatakse vormingut protsessi klassifikatsioon, siis võivad põhikategooriad olla „tellimuse vastuvõtmine“, „teostamiseks ettevalmistamine“, „tootmine (tootmine)“ või „tarne“. Need on vaid mõned näited, mida saate kasutada. Tuleb meeles pidada, et peamiste põhjuslike kategooriate arvu ei ole keegi esialgu kindlaks teinud ega määratlenud, see sõltub konkreetsest probleemist.

Etapp 4. Rühmatöö käigus seotakse ajurünnakuga või kogutud andmete põhjal välja selgitatud põhjused vastavasse põhjuslikku põhikategooriasse (peamistele “luudele” lisatakse ja märgistatakse täiendavad luud).

Etapp 5. Uuringut korratakse iga põhjuse puhul, mis vastab "luu" määratlusele, ja lisatakse täiendavad "luud" 2. Tüüpiline küsimus on: „Miks see juhtub?”, pidades silmas alati arutluse põhiteemat 3 . Pange tähele, et On lubatud, et mõned põhjused kuuluvad erinevatesse põhjuslikesse kategooriatesse. Optimaalne on muidugi igal põhjusel kuuluda ainult ühte kategooriasse. Kuid mõned põhjused, eriti need, mis on seotud inimteguritega, võivad diagrammi erinevates kohtades korduda. Teine näide (enamasti tootmisprobleemide analüüsimisel) on "ebapiisav rahastamine", mis võib olla seotud nii ebatäiuslike seadmete või tehnoloogiaga kui ka rahapuudusega personali ümberõppeks. Põhjus-tagajärg diagrammi koostamise protseduuride illustreerimiseks vaadake näidet reaalses Venemaa ettevõttes esineva probleemi analüüsimisest (ilma konfidentsiaalsuse tõttu nimetamata). Sõnastame probleemi järgmiselt: "Defektide vältimise protseduuri ebatäiuslikkus remonditööde etapis." Selle näite diagramm on näidatud joonisel fig. 5.2.

Etapp 6. Ekspressanalüüs viiakse läbi põhjuse-tagajärje diagrammi abil. Seda on kõige lihtsam teostada sama skeemi järgi, mida kasutati ettepanekute rühmitamiseks ajurünnaku ajal (vt punkt 5.1). Osalejatel palutakse valida kaks põhjust, mis nende arvates on määravad. Neid põhjuseid saab valida mis tahes "sügavusega" (väikestes "luudes"), jättes välja ainult peamised põhjuslikud kategooriad. Sel juhul ei pruugi sageli korduvad või erinevatesse põhjuslikesse kategooriatesse kuuluvad põhjused muutuda valdavaks.

7. samm: määrake tulemused põhjuse-tagajärje diagrammi abil. Ekspressanalüüsi kasutades oli võimalik tuvastada vaadeldava näite peamised põhjused: 1) teaduslikult põhjendatud seadmete remondi standardite rikkumine; 2) töötajate madal tehniline eriharidus; 3) töötaja prestiiži ja töötasu vähendamine; 4) keskastme juhtide, remondiinseneride, meistrite ja tööliste vastutustundetu suhtumine toodete kvaliteeti; 5) motivatsiooni puudumine; 6) vigade ja puuduste varjamine teostajate poolt; 7) rakendatud enesekontrolli korra puudumine. Arutame neid tuvastatud põhjuseid teiste meetodite abil.

• Pange tähele, et kategooria “personal” esineb kõigis kvaliteedijuhtimisega seotud põhjus-tagajärg diagrammides, kuna kvaliteedi loovad, nagu juba märgitud, eranditult inimesed. Üksikasju ei tohiks lõputult läbi viia. Esiteks võtab see palju aega ja teiseks raskendab liigne detailsus diagrammi edasist analüüsi. Sel juhul on olemas "viie põhjuse" meetod (5yIu), mis taandub vastusele esimesele "miks?" esitatakse sarnane küsimus ja lisaks saadud vastusele esitatakse see küsimus uuesti ja nii kuni viis korda. Praktika näitab, et viiendaks "miks?" kas publiku kujutlusvõime saab otsa või grupiliikmed satuvad "juurpõhjusele".

Ishikawa põhjuse ja tagajärje diagramm on graafiline meetod põhjus-tagajärg seoste analüüsimiseks ja genereerimiseks, kalasaba kujuline tööriist probleemi põhjuste süstemaatiliseks tuvastamiseks ja seejärel graafiliseks esitamiseks. Ishikawa põhjuse-tagajärje diagrammi töötas välja 1950. aastate alguses keemik Kaora Ishikawa ja sai hiljem tema järgi nime.

Seda tehnikat kasutati algselt kvaliteedijuhtimises kvaliteediprobleemide ja nende põhjuste analüüsimiseks. Tänapäeval on see levinud kogu maailmas ja seda kasutatakse muudes probleemsetes valdkondades. See on üks lean tootmise tööriistu, kus seda kasutatakse rühmatöös probleemide ja nende põhjuste leidmiseks.

Selle meetodi abil eristatakse võimalikud põhjused nende mõju järgi 5 peamiseks põhjuseks: inimene, masin, meetodid, materjal, keskkond. Kõik need viis peamist põhjust võib omakorda jagada üksikasjalikumateks põhjusteks, mida saab vastavalt jagada veelgi väiksemateks põhjusteks (vt diagramm 1).

Skeem 1. Ishikawa diagrammimeetodi põhimõte.

Ishikawa diagrammi kasutusvaldkonnad

• süstemaatiliselt ja täielikult välja selgitada probleemi põhjused;
• Analüüsida ja struktureerida protsesse ettevõttes;
• Kui on vaja visualiseerida ja hinnata põhjus-tagajärg seoseid;
• Rühma- (meeskonna)töösiseste probleemide arutamiseks ajurünnaku käigus.

Ishikawa diagrammi meetodi eelised

1. aitab rühmal keskenduda probleemi sisule;
2. hea alus aruteluks probleemi erinevate põhjuste üle;
3. võimaldab rühmitada põhjused sõltumatutesse kategooriatesse;
4. keskendub rühmale põhjuste, mitte märkide leidmisele,
5. hästi rakendatav rühmaarutelus, loob kollektiivse teadmise tulemuse;
6. on lihtne õppida ja rakendada.

Ishikawa diagrammi meetodi puudused

1. sest keeruliste probleemide analüüs on liiga ebamäärane ja mahukas;
2. põhjuse-tagajärje seoseid on võimatu ette kujutada üksteisega ühenduses;
3. nende koostoimes ja ajasõltuvuses puudub põhjuste kate.

Ishikawa põhjuse-tagajärje diagrammi koostamise järjekord

1. Täpsustage ja täpsustage tagajärg või probleem. Joonistage diagramm ja sisestage peamised mõju väärtused: alguspunkt on horisontaalne nool paremale, lähtepunkt on horisontaalne nool paremale, mille tipus on selgelt sõnastatud probleem. Probleemi mõjutamise peamiste põhjuste nooled on ühendatud joonega nurga all.
2. Võimalikud üksikasjalikumad mõjuväärtused töötatakse üksikasjalikumalt iga peamise põhjuse jaoks välja ja sisestatakse põhinoole nurga all. Kui tehakse kindlaks, et need põhjused põhinevad teistel, võib külgnool uuesti hargneda; sel viisil saadakse peenem hargnemine.
3. Nad kontrollivad täielikkust: kas tõesti võetakse arvesse kõiki võimalikke põhjuseid. Pildistamise abil saab hõlpsasti tuvastada muid põhjuseid.
4. Valige põhjuste kohta realistlikumad väited. Võimalikke põhjuseid hinnatakse seoses nende mõjuga probleemile. Seejärel koostatakse kõige suurema tegeliku mõjuga põhjuste loend.
5. Tuvastatud tõenäolisemate põhjuste usaldusväärsust kontrollitakse: spetsialiste küsitledes analüüsitakse järelduses, kas probleemi õiged põhjused on ka tegelikult avastatud.

Tootmisnäide: Ishikawa põhjuse-tagajärje diagrammi koostamine, et analüüsida "defektse ühendusvooliku" probleemi.

Ishikawa diagramm on analüüsiobjekti mõjutavate tegurite graafiline paigutus. Põhjuse-tagajärje diagrammi kasutatakse põhjuste tuvastamiseks ja süstematiseerimiseks, mis mõjutavad protsessi teatud tulemust või põhjustavad selle rakendamisel mingeid probleeme. Põhjus-tagajärg diagrammi koostamine toimub tavaliselt protsessianalüüsi esimeses etapis, misjärel määratakse nende põhjuste mõjuaste (Pareto diagramm, korrelatsioon, dispersioonanalüüs), mõju olemus ( kontrollleht, hajuvusdiagramm, histogramm, regressioonanalüüs, graafikud jne), kirjeldage meetmeid mittevastavuste põhjuste kõrvaldamiseks või vähendamiseks.

Uurimisobjektiks võib olla probleem (näiteks “kliendid ei ole rahul”) või soovitud tulemus (näiteks “kliendi täielik rahulolu”). Veelgi enam, eelistatav on viimane variant, kuna see võimaldab sageli leida eesmärgini lühemaid teid.

Põhjuse-tagajärje diagrammi saab koostada kas individuaalselt või ühiselt arutelu tulemusena. Kõige sagedamini koostatakse põhjus-tagajärg diagramm eraldi probleemi jaoks (joonis 3). Kui tuvastatakse palju tegureid, saab põhjuse ja tagajärje diagrammi üksikasjalikult kirjeldada üksikute (peamiste) tegurite (põhjuste) kohta.

Riis. 3 – põhjuse ja tagajärje diagramm

Põhjuse ja tagajärje diagrammi koostamise protseduur:

1. Moodustatakse meeskond ja selgitatakse probleemipüstitus. Asetage suurele paberilehele paremale keskele probleemi nimi ja joonistage selle poole suunduv nool.

Meeskond genereerib ideid probleemi algpõhjuste kohta ja joonistab need põhjuse-tagajärje diagrammile. Siin saate kasutada põhimõtteid 5M (tootmise jaoks), 5P (teenindussektori jaoks).

Kui uuritav objekt kuulub tootmissektorisse, kasutatakse peamiste põhjustena järgmist:

Personal;

Materjalid;

Tehnoloogia;

Seadmed;

Mõõdud.

Kui see on seotud teenuste osutamisega, võetakse arvesse järgmist:

· personal;

· teenuse osutamise kord;

· tarbija;

· varustamine;

Kui me räägime konkreetsest probleemist, peavad spetsialistid koos tootmispersonaliga välja selgitama selle probleemi peamised põhjused.

2. Meeskond genereerib iga algpõhjuse jaoks ideid esimese tasandi põhjuste kohta (mõjutab otse algpõhjust), teise tasandi põhjuseid (mõjutab otseselt esimese taseme põhjust) jne.

Pareto diagramm

Pareto diagramm on tulpdiagramm, milles veerud on järjestatud kahanevas järjekorras. Sellises diagrammis tähistavad veerud defektide tüüpe, nende asukohta, vigu või muid huvipakkuvaid tegureid. Veergude kõrgus näitab defektide esinemissagedust, nende protsenti, maksumust, aega või muud kvantitatiivset mõõdikut (joonis 4).

Pareto diagramm on Pareto reegli graafiline esitus. Kvaliteedijuhtimises näitab selle reegli rakendamine, et märkimisväärne hulk mittevastavusi ja defekte tekib piiratud arvul põhjustel.

Joonis 4. Pareto diagrammi struktuur

Pareto diagramme on kahte tüüpi:

· tulemuslikkuse tulemuste põhjal – mõeldud ebasoovitavate sooritustulemuste peamise probleemi tuvastamiseks;

· põhjuse järgi – kasutatakse tootmise käigus tekkivate probleemide peamise põhjuse väljaselgitamiseks.

Pareto diagrammi koostamise protseduur:

1) Lahendamist vajava probleemi määratlemine (näiteks defektsed tooted, defektidest tekkivate kadude maksumus jne) ja ajavahemiku valimine probleemi uurimiseks;

2) Analüüsi jaoks sellise andmetüübi (teguri) valimine, mis suudab probleemi kõige täielikumalt iseloomustada (näiteks defektid, nende asukoht, kadude maht, kulud jne). Andmetüübiks valitakse defektid ja alamtüübiks on defektide tüübid - deformatsioon, külgsuunaline painutamine, praod jne.

3) Andmetüübile vastava mõõtühiku määramine (näiteks kahjude suurus kuus, kulude protsent jne);

4) Statistiliste andmete kogumine ja nende süstematiseerimine. Statistiliste andmete süstematiseering on parem esitada tabeli kujul;

5) Andmete loendamine ja järjestamine kahanevas järjekorras;

6) Iga andmealatüübi jaoks kaalude määramine. Kaalude määramine võib Pareto diagrammi tulemust oluliselt mõjutada. Kaalud korrutatakse iga andmealatüübi arvutatud väärtustega, mis viib nende olulisuse suhte muutumiseni;

7) Lintdiagrammi koostamine, millele märgitakse andmete alatüübid ja nende väärtused. Ristkülikukujulises koordinaatsüsteemis on andmealatüüpidele vastavad võrdsed segmendid paigutatud horisontaalselt ja nende andmete suurus märgitakse vertikaalselt kahanevas järjekorras;

8) Koguväärtuste rea arvutamine ja kuvamine diagrammil (kumulatiivne summa). Sel juhul on see intressi kogukulude rida;

9) Saadud tulemuste analüüs probleemi lahendamiseks vajalike tegevuste väljatöötamiseks.

Esitatud Pareto diagrammi analüüs (Joonis 5) näitab, et kõige olulisem on kõverdumistegur, mis põhjustab kahjusid, moodustades ligikaudu 43% nende kogusummast. Loomulikult on probleemi lahendamisel kõige tõhusam selle teguri analüüsimine ja selle defekti ilmnemise põhjuste väljaselgitamine. Graafik näitab, et kolme tüüpi defektid moodustavad ligikaudu 75% kahjude kogusummast. Selle defektide rühma analüüsi tulemused peaksid andma maksimaalse efekti toodete kvaliteedi parandamisel.

Riis. 5 – Pareto diagramm silindri-kolvi rühma defektide analüüsimiseks

Pareto diagramm osutub kõige tõhusamaks, kui x-teljele paigutatud tegurite arv on 7-10.

Kui tegur “Muu” osutub teiste teguritega võrreldes liiga suureks, tuleks analüüsi korrata või valida “Muu” hulgast mitu tegurit.

Tootmisettevõtte poolt erinevat tüüpi homogeensete toodete jaoks koostatud Pareto diagrammide analüüs võimaldab võrrelda erinevat tüüpi toodete täiuslikkuse astet ning ühe tooteliigi puhul erinevatel ajaperioodidel hinnata ettevõtte efektiivsust. nende toodete täiustamisel.

Pareto diagrammi kasutatakse järgmistes majandustegevuse valdkondades:

Finants- ja majanduslik (ettevõtte kasumi analüüs tooteliikide kaupa, kuluanalüüs kuluartiklite kaupa, kvaliteedikontrolli kulude analüüs kontrollitegurite järgi jne);

Tootmine (toote kvaliteedi operatiivne analüüs, rikete arvu analüüs seadme tüübi järgi, toote defektide arvu analüüs nädalapäevade lõikes jne);

Müük (tulude analüüs tooteliikide kaupa, laekunud kaebuste analüüs nende sisu järgi, tagastamiste arvu analüüs tooteliikide kaupa jne);

Tarne (üleliigsetest laovarudest tulenevate kadude analüüs tooraine liikide kaupa, tarnehäirete analüüs tarnijate poolt jne);

Bürootööd (dokumentatsioonis esinevate vigade arvu analüüs dokumendiliikide lõikes, dokumentide menetlemise tähtaegade möödalaskmiste analüüs jne).

Tüüpilisemad probleemid ettevõtte töös, mille lahendamiseks kasutatakse Pareto diagrammi, on erinevate toimingute ja valmistoodete defektid, riketest või tootmise halvast korraldusest tingitud seadmete seisakud, suured valmistoodete laoseisud ettevõttes. ettevõtte ladu, pretensioonide laekumine, püsipartnerite (ostjate) ebaõnnestumine koostööst, madal kvaliteet.

Hajuvusdiagramm

Seda tüüpi diagrammi kasutatakse siis, kui peate ette kujutama, mis juhtub ühe muutujaga, kui mõni muu muutuja muutub, ja testima nende seose eeldust.

Need kaks muutujat võivad viidata:

· kvaliteediomadused ja seda mõjutavad tegurid;

· kaks erinevat kvaliteedinäitajat;

· kaks tegurit, mis mõjutavad ühte kvaliteeditunnust.

Hajudiagrammi kasutatakse kahe muutuja võimaliku seose uurimiseks ja kahe muutuja vahelise korrelatsiooni olemasolu või puudumise näitamiseks. Hajusdiagramm ei saa väita, et üks muutuja põhjustab teist, kuid diagramm näitab selgelt, kas nende vahel on seos ja mis on selle seose tugevus.

Hajumisdiagramm koostatakse järgmises järjekorras: horisontaalteljel on ühe muutuja mõõtmised ja vertikaalteljel teise muutuja mõõtmised. Kui eeldatakse, et üks parameetritest sõltub teisest, siis tavaliselt joonistatakse sõltumatu parameetri väärtused piki horisontaaltelge ja sõltuva parameetri väärtused piki vertikaaltelge.

Tüüpiline hajuvusdiagramm on näidatud joonisel fig. 6.

Riis. 6 Hajumisdiagramm, kus:

a) Muutuja 1 – seadme kasutamine; b) Muutuja 2 – defektide hulk

Hajumisdiagrammi kasutamine kvaliteedikontrolli protsessis ei piirdu ainult muutujapaaride vaheliste seoste tüübi ja tugevuse tuvastamisega.

Kui punktid asetsevad piki joont ülalt alla, siis räägivad nad negatiivsest või pöördvõrdelisest seosest, kui alt ülespoole (joonis 6, a), siis positiivsest või otsesest seosest. Kui seost silma järgi pole võimalik kindlaks teha (joonis 6, b), siis seos kahe muutuja vahel suure tõenäosusega puudub või on oluliselt väike. Samuti on võimalik, et graafikul on punkte, mis asuvad põhiandmemassiivist eemal. Selle põhjuseks võivad olla mõõtmis- või salvestusvead või juhuslikud kõrvalekalded, mida analüüsis ei pruugita arvesse võtta.

Hajumisdiagrammi kasutatakse ka kvaliteedinäitajate ja mõjutegurite põhjus-tagajärg seoste tuvastamiseks.

Graafikud ja histogrammid

Diagrammid

Veduritööstuse QMS-is kasutatakse kõige laialdasemalt järgmist tüüpi sõiduplaane:

1. Graafik katkendliku joone kujul.

2. Kolumn;

3. Lint;

4. Ringkiri.

Katkendjoone kujul olev graafik illustreerib funktsiooni sõltuvust diskreetselt muutuvast argumendist. Selliseks argumendiks võib olla ajaperiood, osa suurus, partii (proovi) number, toode, ettevõte, masin jne.

Veduritööstuse kvaliteedijuhtimissüsteemis leitakse kõige sagedamini ajagraafikuid, kuid mõnel juhul kasutatakse ka parameetrilisi graafikuid. Ajast sõltuvad graafikud kasutavad ajaintervallina peamiselt tunde, päevi ja kuid (joonis 7). See on mõeldud andmete visuaalseks esitamiseks ning seda on väga lihtne ehitada ja kasutada. Punktid kantakse graafikule nende kogumise järjekorras ja kuna need tähistavad tunnuse muutusi aja jooksul, on andmete järjepidevus väga oluline.

Parameetrilised graafikud kujutavad funktsiooni graafikut selle termini klassikalises, matemaatilises mõistmises, st. punktide kogum, mis kuulub ühte funktsiooni.

Riis. 7 – Aegrida

Veerggraafik. Tulpdiagrammi kasutatakse tulba kõrgusega väljendatud kvantitatiivse seose esitamiseks. Tulpdiagrammi koostamisel kantakse suurus piki ordinaattelge ja tegurid piki abstsisstellge; Igal teguril on vastav veerg.

Tulpdiagrammi näide on näidatud joonisel 8. Seda graafikut kasutades analüüsitakse veduri ostmise stiimuleid. Graafiku esmapilgul selgub iga stiimuli panustegur ostuotsuse tegemisel. Stiimuleid väljendavad tulbad on graafikul järjestatud nende sageduse järjekorras.

Riis. 8 – veerggraafik

Ribakaart kasutatakse mõne parameetri komponentide vahekorra visuaalseks kujutamiseks ja samal ajal nende komponentide muutuste väljendamiseks ajas, näiteks defektide põhjuste ja nende muutuste graafiliseks kujutamiseks aastate jooksul.

Ribagraafiku koostamisel jagatakse graafiku ristkülik proportsionaalselt komponentidega või vastavalt kvantitatiivsetele väärtustele tsoonideks ning lõiked märgitakse riba pikkuses vastavalt komponentide suhtele iga teguri kohta. Ribadiagrammi süstematiseerimisel nii, et ribad asetsevad ajas järjestikuses järjekorras, on võimalik hinnata komponentide muutumist ajas.

Ribagraafiku näide defektide tekkepõhjuste ja nende muutuste väljendamiseks aastate lõikes on toodud joonisel 9, kus A, B, C ja D on erinevat tüüpi defektid.

Riis. 9 – lintdiagramm

Sektordiagramm võimaldab võrrelda suhtelisi väärtusi. Ringgraafikul kuvatakse konkreetse parameetri komponentide suhe kogu objektist tervikuna. Näiteks: veduri tootmise üksikute komponentide maksumuse ja selle kogumaksumuse suhe. Objekti tervikuna võetakse 100% ja seda väljendatakse täisringina. Koostisparameetrid väljendatakse ringi sektoritena ja järjestatakse päripäeva, alustades suurima väärtusega elemendist, kahanevas järjekorras. Viimane element on "muu". Ringgraafikul on lihtne näha kõiki komponente ja nende seoseid korraga. Joonisel 10 on näidatud tehase maksumuse komponentide suhe ringgraafiku kujul, kus:

Joonis 10 Tehase maksumuse ringgraafik

tulpdiagramm

Histogramm on viis statistiliste andmete esitamiseks graafilisel kujul – tulpdiagrammi kujul (joonis 11). Histogramm kuvab toote või protsessi parameetri üksikute mõõtmiste jaotuse. Mõnikord nimetatakse seda sagedusjaotuseks, kuna histogramm näitab objekti parameetrite mõõdetud väärtuste esinemissagedust. Histogramm võimaldab visualiseerida juhuslike suuruste jaotuse olemust valimis. Iga veeru kõrgus näitab parameetri väärtuste esinemise sagedust valitud vahemikus ja veergude arv näitab valitud vahemike arvu.

Histogrammi oluline eelis on see, et see võimaldab visualiseerida objekti mõõdetud kvaliteediparameetrite muutuste trende ja visuaalselt hinnata nende jaotumise seadust. Lisaks võimaldab histogramm kiiresti määrata juhusliku suuruse jaotuse keskpunkti, levikut ja kuju. Mõõdetud parameetri väärtuste intervallide muutuste jaoks koostatakse reeglina histogramm.

Riis. 11 – Histogramm

Histogramm on koostatud järgmiselt:

1. Kogutakse statistilisi andmeid - objekti parameetri mõõtmiste tulemusi. Selleks, et histogramm võimaldaks hinnata juhusliku suuruse jaotuse tüüpi, on eelistatav vähemalt kolmkümmend mõõtmistulemust.

2. Selgub indikaatori suurim ja väikseim väärtus saadud mõõtmistulemuste hulgast.

3. Määratakse indikaatori väärtuste vahemiku laius - indikaatori suurimast väärtusest lahutatakse väikseim väärtus.

4. Valige sobiv intervallide arv, mille piires on vaja mõõtmistulemusi grupeerida.

5. Kinnitatakse intervallide piirid. Intervallipiirid tuleb seada nii, et andmeväärtused ei langeks ühelegi intervallipiirile. Näiteks kui intervallid piiridega 0,5–5,5 valiti 5,5–10,5 jne. siis langeb andmeväärtus 5,5 nii esimeses kui ka teises intervallis. Selle probleemi vältimiseks saate muuta intervalle vahemikus 0,51 kuni 5,50, 5,51 kuni 10,50 jne, nii et ükski andmeväärtus ei langeks intervalli piirile.

6. Loendatakse, mitu korda mõõtmistulemused igasse intervalli langevad.

7. Koostatakse histogramm - abstsissteljele (horisontaalne telg) märgitakse intervallid, ordinaatteljele (vertikaalne telg) iga intervalli mõõtetulemuste esinemissagedus.

Histogrammi peamine eelis seisneb selles, et selle kuju ja asukoha analüüs tolerantsivälja piiride suhtes annab palju teavet uuritava protsessi kohta ilma arvutusi tegemata.

3 DEMINGUTÜKKEL (PDCA tsükkel)

Deming Cycle (kvaliteediring) võimaldab täiustada tooteid ja tootmisprotsesse, optimeerida üksikuid üksusi ja objekte. PDCA (Plan-Do-Check-Act) tsükkel on laialdaselt kasutatav meetod pidevaks kvaliteedi parandamiseks. Pidevate tootmisprotsessieelsete, tootmisprotsessideaegsete ja -järgsete kontrollide, kvaliteedivastutuse kasvatamise ning eelkõige pideva tootmisprotsessi auditi abil saab tuvastada puudusi erinevates ettevõtte protsessides. PDCA eesmärk on täpselt tuvastada defektide põhjused ja toetada kogu protsessi.

Demingi tsükkel on juhi tegevuste lihtsaim algoritm protsessi juhtimiseks ja eesmärkide saavutamiseks.

Haldustsükkel sisaldab järgmisi samme:

1. Projekti arendamine. Tegevused tuleb planeerida enne muutuste algust. See samm sisaldab tegeliku seisukorra analüüsi, teavet parendusvõimaluste kohta ja planeerimiskontseptsiooni väljatöötamist.

2. Eelprojekti teostamine. See on tegevussuuna nimi, mis ei vasta mitte levinude, vaid varem aktsepteeritud kontseptsiooni kinnitamisele, testimisele ja optimeerimisele, kasutades kiiresti rakendatavaid ja lihtsaid tööriistu.

3. Kontroll, kontrollimine. Siin jälgitakse väikeses protsessis rakendatud tulemust ja kontrollitakse seda hoolikalt uuesti, et täiustusi uude standardisse laialdaselt üle kanda.

4. Rakendamine. Selles etapis rakendatakse uut kontseptsiooni, dokumenteeritakse ja kontrollitakse regulaarselt vastavust. Need tegevused võivad hõlmata suuri muudatusi protsesside struktuuris ja kulgemises. Täiustused algavad uuesti planeerimisetapiga.

Joonis 12 PDCA tsükkel

Praktikas kasutatakse PDCA tsüklit korduvalt erineva sagedusega. Põhitegevuste sooritamisel rakendatakse PDCA tsüklit aruandlus- ja planeerimistsüklite sagedusega. Parandustoimingute tegemisel võib PDCA kestus olla lühem või pikem kui aruandlus- ja planeerimistsüklite kestus ning see määratakse sõltuvalt kõrvalekalde põhjuste kõrvaldamiseks võetavate meetmete olemusest, ulatusest, kestusest ja sisust.

PRAKTILINE TÖÖ nr 1

Veduridepootoodete kvaliteeti mõjutavate tegurite määramine Ishikawa diagrammi abil

Töö eesmärk: praktiliste oskuste omandamine põhjus-tagajärg diagrammi koostamisel, kvaliteeti mõjutavate peamiste ja kõrvaltegurite väljaselgitamisel, tegurite jaotamisel tähtsuse astme järgi.

Ishikawa diagrammi kasutav hindamisprotsess eeldab mitme tingimuse täitmist:

1. Meeskondades töötamisel on soovitatav kasutada Ishikawa diagrammi meetodit.

2. Kehtib väidete anonüümsuse põhimõte.

3. Eksamiks on eraldatud piiratud aeg.

Tööplaan:

1) Skeemi konstrueerimiseks moodustatakse toorik. Vastavalt valikule tuleb täpsustada analüüsiobjekt. Analüüsiobjekt tuleks kirjutada tühja paberilehe parema serva keskele. Vasakult paremale on vaja tõmmata sirgjoon, mis kujutab endast tulevase Ishikawa diagrammi alust;

Märge: Igas rühmas tuleb valida inimene, kes koostab diagrammi ja ülejäänud osalejad kaasatakse diagrammi koostamiseks andmete kogumisse.

2) fikseeritakse peamised kvaliteedinäitajat mõjutavad põhjused (vähemalt 5), sidudes need alusega ja asetades peamised analüüsiobjektile lähemale;

3) tuvastatakse ja registreeritakse sekundaarsed põhjused (vähemalt 2) juba salvestatud peapõhjustele, mis on ühendatud joontega;

Märge: kasutage ajurünnakut, et tuvastada valitud kvaliteediprobleemi sekundaarsed võimalikud põhjused.

5) Välistatud on põhjuste kordused ja kontrollitakse iga põhjusliku ahela loogilist seost.

6) Rakendatakse kogu vajalik teave (pealdised) ja kontrollitakse Ishikawa põhjuse-tagajärje diagrammi täielikkust. Ishikawa diagrammi näide on näidatud joonisel fig. 3.

Tabel nr 1 Ishikawa diagrammi koostamise algandmed

Kontrollküsimused

1. Esitage Ishikawa diagrammi definitsioon.

2. Loetlege Ishikawa diagrammi kasutusalad.

3. 5M, 5P meetodi põhikomponendid.

4. Ishikawa diagrammi koostamise protseduur.

5. Ishikawa diagrammi kasutamise eelised.

6. Ishikawa diagrammi kasutamise puudused.

PRAKTILINE TÖÖ nr 2

Veduridepootoodete oluliste defektide põhjuste kindlaksmääramine Pareto diagrammi abil

Töö eesmärk: tutvuge Pareto diagrammi koostamise ja analüüsimise protseduuriga.

Pareto diagrammi kasutatakse kõige olulisemate ja olulisemate ebakõlade või defektide esinemist mõjutavate tegurite tuvastamiseks. Pareto diagramm võimaldab seada prioriteediks probleemi lahendamiseks vajalikud toimingud. Pareto diagramm ja Pareto reegel võimaldavad eraldada olulised tegurid ebaolulistest ja ebaolulistest.

Praktiline tööülesanne:

Tabel nr 2 Praktiliste tööülesannete valikud

Kütusekulu mõjutavad tegurid:

· koostise kaal (1);

· liikumiskiirus (2);

· profiili tüüp (3);

· juhi kontrolleri asendi valik (4);

· jõudeaeg (5);

· tööaeg siirderežiimides (6);

· diiselveduri tehniline seisukord (7);

· kütuse kvaliteet (8).

Tööplaan:

1) Statistiliste andmete saamine selles töös asendatakse eksperthinnanguga. Statistilise valimi saamiseks jaotab rühm vastavalt ülesande valikule kütusekulu mõjutavad tegurid, vähendades nende olulisust kahanevas järjekorras;

2) Igale tegurile määratakse valimis mõju osa vastavalt sellele tabelile:

Tabel nr 3 Tegurite mõju kütusekulule

3) Lintdiagrammi koostamine. Tegurid on kantud piki abstsisstellge ja nende mõju osakaal piki ordinaattelge.

4) Koguväärtuste rea koostamine. Alustades esimesest ja lõpetades viimasega, summeeritakse mõju osakaal, samas kui teguri algus, kui arvestada koordinaatide alguspunktist, vastab olukorrale enne teguri arvutusse kaasamist ja teguri lõpp. tegur vastab olukorrale pärast teguri arvestamist.

Järeldus tehtud töö kohta................................................ ..................

Kontrollküsimused

1. Pareto diagrammi definitsioon.

2. Pareto diagrammi tüübid.

3. Pareto diagrammi kasutamise eelised.

4. Pareto diagrammi kasutamise puudused.

5. Pareto diagrammi koostamise protseduur.

6. Pareto diagrammi kasutusvaldkonnad.

PRAKTILINE TÖÖ nr 3

Graafikute, diagrammide ja histogrammide kasutamine hetkeseisu hindamiseks ja tulemuste ennustamiseks veduritööstuse praeguste suundumuste põhjal

Töö eesmärk: praktiliste oskuste omandamine graafilisel kujul esitatud andmete analüüsimisel.

Praktiline tööülesanne:

Tabel nr 4 Graafilise kuva algandmed

Tööplaan:

1) Statistilise mudeli väljatöötamine. Statistilise mudeli saab üles ehitada kahel viisil: kasutades juhuslikku andmekogumist või kasutades empiirilist sõltuvust. Kuna enamiku uurimisobjektide puhul puuduvad statistilised sõltuvused või nende kogumine on keeruline ülesanne, on asjakohane kasutada juhusliku andmekogumise meetodit.

Märge: Statistilisi andmeid on kõige mugavam esitada tabeli kujul.

2) Saadud andmete põhjal graafilise mudeli konstrueerimine.

Märge: Graafikuid, histogramme ja hajuvusgraafikuid on soovitatav koostada Excelis või muus spetsiaalses tarkvaras.

3) Graafilise mudeli põhjal tehakse järeldus mustrite olemasolu kohta väljatöötatud statistilises mudelis.

Järeldus tehtud töö kohta................................................ ..................

Kontrollküsimused

1. Hajudiagrammi kasutamine.

2. Ehitamise järjekord ja hajuvusdiagrammi muutujate vahelise seose määramine.

3. Graafikute tüübid ja nende rakendamine.

4. Erinevat tüüpi graafikute koostamise protseduur.

5. Histogrammi definitsioon.

6. Histogrammi koostamise protseduur.

7. Graafiliste mudelite kasutamise eelised.

Põhjuse-tagajärje diagramm (Ishikawa diagramm) võimaldab jagada lahendust vajava probleemi eraldi fragmentideks, tuvastada ja rühmitada probleemi mõjutavad tingimused ja tegurid ning viia läbi põhjus-tagajärg analüüs. Diagrammi koostamise eesmärk on seostada põhjuseid tulemustega (mõjudega).

Statistiliste protsessijuhtimisprobleemide puhul on põhjus-tagajärg diagramm lihtne vahend individuaalseks või rühmaprobleemi lahendamiseks, kasutades võimalike varieeruvuse allikate analüüsimiseks erinevate protsessielementide graafilist kirjeldust.

Diagrammil on uuritav probleem tinglikult kujutatud sirge horisontaalse noolena, probleemi otseselt või kaudselt mõjutavad tegurid ja tingimused on kujutatud kaldnooltega ning neid tegureid mõjutavad põhjused (teise ja järgneva järjekorra põhjused) lühikeste horisontaalnoolte abil. Diagrammi koostamisel tuleks arvestada ka esmapilgul ebaoluliste teguritega, kuna praktikas on üsna sageli juhtumeid, kus probleemi lahendus saavutatakse mitme esmapilgul ebaolulise põhjuse kõrvaldamisega.

Toote valmistamise protsessiga seotud põhjus-tagajärg diagrammi koostamisel tuleb arvestada toote kvaliteeti mõjutavate teguritega - komponendid ja materjalid, tootmisseadmed, tehnoloogiliste toimingute teostamise meetodid, töötingimused, tootmispersonal, kontroll ja mõõteseadmed jne.

Tavaliselt on väga detailne diagramm kalaskeleti kujuline, mistõttu nimetatakse seda "kalasuuks" või "kalasuuks".

Tuleb märkida, et keerulisi põhjus-tagajärg diagramme on soovitatav analüüsida kihistusmeetodil, s.o. kihistades diagrammi erinevate tegurite ja tingimuste järgi.

Pareto diagramm

Pareto diagramm põhineb Pareto printsiibil, mis ütleb, et väike arv (-20%) protsessi varieeruvuse põhjustest või allikatest tekitab sageli suurema osa (-80%) tagajärgedest. Seetõttu tuleks praktikas keskenduda probleemide lahendamise peamistele varieeruvuse allikatele, jättes ajutiselt tähelepanuta "teise enamuse".

Pareto diagramm on koostatud ristkülikukujulises koordinaatsüsteemis. Piki abstsisstellge kantakse tuvastatud põhjustele vastavad võrdsed segmendid ja piki ordinaattelge nende panuse suurus lahendatavasse probleemi. Tulemuseks on tulpdiagrammi kujul olev diagramm, mille tulpade kõrgus väheneb vasakult paremale. Põhjuste kuhjunud mõju näitamiseks summeeritakse järjestikku kõigi tulpade kõrgused ja saadakse katkendlik kumulatiivne kõver (Pareto kõver). Näidates selgel ja visuaalsel kujul iga põhjuse suhtelist mõju lahendatavale probleemile, võimaldab Pareto diagramm tuvastada need põhjused, millest probleemi lahendamine eelkõige sõltub ja mille kõrvaldamisele tuleks eelkõige suunata jõupingutusi. .

Põhimõtteliselt on Pareto diagramm lihtne graafiline meetod kõigi võimalike varieeruvuse allikate või põhjuste järjestamiseks vastavalt nende panusele probleemi lahendamise kuludesse või protsessi varieeruvusse.

Tootmistingimustes kasutatakse Pareto diagrammi sageli defektide põhjuste analüüsimiseks, kuna see võimaldab mugavalt esitada defektide taset sõltuvalt defektide esinemise põhjustest. Pareto diagrammi koostamisel on oluline, et grupi “muud põhjused” panus oleks ebaoluline. Vastasel juhul on vaja koguda täiendavat statistilist materjali iga defektide esinemise põhjuse kohta ja selgitada defektide põhjuste pingerida.

Tuleb märkida, et Pareto diagramm pole mitte ainult tõhus vahend probleemi lahendamiseks, vaid võimaldab teil selgelt näidata ka probleemi lahendamiseks võetud meetmete tõhusust. Selleks piisab enne ja pärast vastavaid tegevusi konstrueeritud Pareto diagrammide visuaalsest võrdlemisest. Paljudel juhtudel on teatud tagajärgedeni viivate võimalike põhjuste analüüsimiseks soovitatav kasutada Pareto diagrammi koos põhjuse-tagajärje diagrammiga.

Kontrollkaardid

Üks tõhusamaid meetodeid protsessi oleku jälgimiseks ajas on meetod, mis põhineb kontrollkaartide koostamisel ja analüüsil. Erinevalt ülalkirjeldatud meetoditest võimaldavad juhtkaardid protsessi mõjutada enne, kui see kontrolli alt väljub, ja seeläbi vältida protsessi kõrvalekaldeid sellele seatud nõuetest.

Kontrollkaart on kaart, millel protsessi oleku selgeks kuvamiseks märgitakse ajas järjestuses külgnevatele proovidele vastava proovi karakteristiku väärtused. Näidisomadusena (statistikana) saab kasutada mis tahes tooteparameetri individuaalseid väärtusi, aritmeetilist keskmist, mediaani, standardhälvet, vahemikku, mittevastavate tootmisühikute osakaalu või arvu, mittevastavuste arvu jne diagramm kujutab endast protsessi oleku, selle taseme ja varieeruvuse graafilist kuva.

Kontrollkaardid koostatakse suvalises skaalas paberilehele või arvuti ekraanile. Proovide võtmise ajad või nende hetkenumbrid kantakse piki abstsisstellge ja proovi karakteristiku teostus piki ordinaattelge. Selguse huvides ühendatakse kahele järjestikusele valimile vastavate valimi karakteristikute punktid sirgjooneliste segmentidega ja saadakse lineaarne graafik, mis näitab protsessi käitumise dünaamikat.

Juhiseks on juhtkaardile joonistatud keskjoon (CL) - abstsissteljega paralleelne ja protsessi keskmist määratlev sirgjoon. Selle kaugus abstsissteljest vastab regulatiivses või tehnilises dokumentatsioonis täpsustatud kontrollitava parameetri nimiväärtusele, näiteks tolerantsivälja keskpunktile, proovi karakteristiku väärtuste matemaatilisele ootusele, parameetri väärtusele. statistiliselt kontrollitud olekus oleva protsessi eeluuringu käigus saadud parameeter või hinnanguline väärtus, mis on prognoositud protsessi ajaloo uurimise tulemuste põhjal.

Paralleelselt CL-ga tõmmatakse kontrollkaardile kaks joont - ülemine (VKG) ja alumine (NKG) kontrollpiir, mida mõnikord nimetatakse ka kontrollpiirideks. Põhimõtteliselt piiravad kontrollpiirid, mis näitavad protsessi häire hetke, proovi karakteristiku väärtuste vältimatu leviku ulatust, s.o. hajuvad hetkel eemaldamatute tavaliste põhjuste tõttu ja võimaldavad hinnata, kas protsess on statistiliselt kontrollitud olekus või on seda mõjutanud erilised põhjused.

Lisaks tõmmatakse teatud juhtudel kontrollkaardile kaks lisajoont - ülemine (HSG) ja alumine (NLG) hoiatuspiir, mis asuvad üksteisele lähemal kui VKG ja NKG.

Kui proovikarakteristiku väärtustel on ühepoolne kõrvalekalle sihtväärtusest, kasutatakse ühepoolse (ülemise või alumise) piiriga kontrollkaarte.

Põhimõtteliselt ei ole juhtkaartide kasutamise eesmärk saavutada täiuslikku juhitavat protsessi olekut, vaid saavutada mõistlik ja ökonoomne statistiliselt kontrollitud protsessi olek.

Juhtkaartide abil uuritakse tootmisprotsesside võimalusi, hinnatakse nende juhitavust ja reprodutseeritavust ning teostatakse toodete seeria- ja masstootmise tehnoloogiliste protsesside operatiivjuhtimist. Nad leiavad rakendust:

Tehnoloogiliste protsesside täpsuse ja stabiilsuse analüüs;

Tootmisprotsesse destabiliseerivate tootmistegurite väljaselgitamine;

Tehnoloogiliste protsesside seisukorra jälgimine ja nende õigeaegne korrigeerimine (kohandamine);

Toote vastuvõtmise läbiviimine, tagades, et tegelik toote mittevastavuste tase ei ületaks kehtestatud regulatiivset taset;

Protsessi kontrolli kadumise tuvastamine reaalajas.

kontrollkaardid jagunevad kolme põhitüüpi:

Shewhart juhtkaardid, mille abil nad reeglina hindavad ainult seda, kas protsess on statistiliselt kontrollitud olekus;

Vastuvõtmise kontrollkaardid, mis võimaldavad samaaegselt jälgida protsessi ja selle reguleerimist ning tooteid vastu võtta, garanteerides, et nende toodete tegelik mittevastavuse tase ei ületa kehtestatud regulatiivset mittevastavuste taset;

Adaptiivsed juhtimiskaardid, mille abil reguleeritakse protsessi planeerides selle trendi ja tehes prognooside alusel proaktiivseid korrigeerimisi.

Sõltuvalt kasutatavate näidisandmete tüübist jagatakse kontrollkaardid kahte klassi:

Kvantitatiivsete andmete kontrollkaardid;

Alternatiivsete andmete kontrollkaardid.

Kvantitatiivsete andmete kontrollkaardid on omakorda jagatud kaartideks:

Keskmine ja lai ( - Ja R- kaardid);

Keskmised ja standardhälbed ( - Ja S-kaardid);

Mediaan ja vahemik (M e - Ja R - kaardid);

Individuaalsed väärtused ja liikuvad vahemikud (X - Ja HÄRRA - kaardid).

Lisaks on vahendite ja mediaanide kaardid asukoha kontrollkaardid ja võimaldavad hinnata, kas protsessi tasemel on toimunud nihe. Vahemiku ja standardhälbete kaarte käsitletakse dispersiooni (hajuvuse) kontrollkaartidena ja need annavad võimaluse hinnata protsessi varieeruvust.

Alternatiivsete andmete kontrolldiagrammid on jagatud diagrammideks:

Mittevastavate ühikute osakaal ( R -kaart);

Mittevastavate ühikute arv valimis (jne - kaart);

Valimi lahknevuste arv ( Koos-kaart);

Mittevastavuste arv toodanguühiku kohta ( u-kaart).