Автоматизация управления качеством

Планы качества: основа устойчивого производства

План качества – это документ, который описывает, как предприятие будет контролировать и поддерживать качество на всех этапах производства. Он охватывает методы, ресурсы и ответственность, обеспечивая прозрачность процессов. Правильно составленный план качества позволяет:

• определить стандарты и нормативы, которым необходимо соответствовать;

• установить процедуры для мониторинга и измерения качества;

• определить роли и обязанности сотрудников, вовлеченных в процесс управления качеством.

Автоматизация данного процесса позволяет упростить и ускорить создание и обновление планов качества. Современные отечественные программные продукты по управлению качеством могут интегрироваться с другими информационными системами предприятий (PLM, CAD, ERP, MES и др.), что значительно облегчает процесс разработки новых версий документации, в том числе при внесении изменений в требования к продукции или процессу. Так, имея доступ к данным из различных источников, специалисты по качеству могут легко адаптировать планы качества к текущим требованиям и условиям применения.

Инженерные методы качества: FMEA, MSA, SPC

Среди инженерных методов, используемых для автоматизации управления качеством, выделяются методы FMEA, MSA и SPC. Каждый из них имеет уникальную функцию и предоставляет информацию, необходимую для повышения уровня качества. Остановимся на некоторых методах подробнее.

Метод анализа видов и последствий отказов (FMEA)

FMEA (Failure Mode and Effects Analysis) – это метод, позволяющий выявить потенциальные отклонения в продукции и производственных процессах на этапе проектирования и разработки. Он помогает определить, как отклонение может повлиять на функции продукта или процесса, а также на уровень удовлетворенности потребителя. Автоматизация FMEA предполагает использование специализированного программного обеспечения, позволяющего:

• формировать межфункциональную команду;

• упрощать процесс сбора и анализа данных;

• обеспечивать прослеживаемость результатов анализа;

• быстро оценивать риски и вероятные последствия ошибок;

• создавать базу знаний для последующего анализа;

• автоматически генерировать планы качества, инструкции для операторов, отчеты для дальнейшей работы.

Это существенно ускоряет процесс принятия решений и оптимизирует ресурсы.

Анализ систем измерений (MSA)

MSA (Measurement System Analysis) – это процесс оценки точности и повторяемости измерительных систем, используемых в производстве. В эпоху автоматизации критически важно обеспечить надежность данных, чтобы принимать обоснованные решения. Автоматизация MSA позволяет:

• оценивать качество измерительного оборудования в реальном времени;

• собирать и анализировать данные без человеческого вмешательства, минимизируя вероятность ошибок;

• визуализировать результаты, что увеличивает доступность информации для всей команды.

Таким образом, автоматизация анализа систем измерений значительно повышает степень доверия к данным, что, в свою очередь, способствует улучшению качества продукции.

Статистический контроль процессов (SPC)

SPC (Statistical Process Control) – это метод управления процессами на основе статистического анализа. Он помогает выявлять отклонения и проблемы на ранних стадиях, что дает возможность оперативно вмешиваться и устранять причины недостатков. Автоматизация SPC включает:

• использование программного обеспечения для сбора данных о процессе;

• применение алгоритмов для автоматического вычисления показателей пригодности и воспроизводимости процесса;

• интеграцию с цифровыми средствами контроля и измерительным оборудованием;

• использование искусственного интеллекта для предупреждения отклонений при управлении процессами;

• создание визуализаций, таких как контрольные карты, распределение вероятностей, для более легкого восприятия информации.

Таким образом, автоматизация SPC позволяет предприятиям сократить время на анализ и повысить эффективность принятия решений.

Управление рекламациями: метод 8D и анализ корневых причин

Управление рекламациями – важная часть системы управления качеством. Для эффективного решения проблем и уменьшения рисков появления дефектов используются метод 8D и анализ корневых причин.

Метод 8D (Eight Disciplines of Problem Solving) – пошаговый процесс решения проблем, который помогает командам выявлять и устранять коренные причины нарушений. Каждый из восьми этапов играет свою роль в процессе принятия решений и внедрения изменений. Автоматизация работы по методу 8D может значительно повысить эффективность:

• программное обеспечение позволяет быстро фиксировать и отслеживать проблемы;

• обеспечивается связь с вышестоящими и нижестоящими рекламациями;

• системы помогают назначать задачи и отслеживать их выполнение;

• осуществляется сбор и анализ затрат при управлении рекламацией;

• использование шаблонов отчетов облегчает документирование процесса, что делает его более прозрачным и понятным;

• оценивается эффективность принятых мер.

Таким образом, автоматизация процесса управления рекламациями позволяет сократить время на реагирование и повысить уровень удовлетворенности потребителей.

Анализ корневых причин и метод «5 почему»

Анализ корневых причин – это система, направленная на выявление первопричины проблемы. Методы анализа, такие как «5 почему», помогают глубже понять, почему возникла та или иная ошибка. Автоматизация данного процесса включает:

• сбор данных о проблемах в реальном времени;

• анализ исторических тенденций, что позволяет сделать более точные выводы;

• использование машинного обучения для выявления скрытых закономерностей и аномалий.

Это значительно ускоряет процесс решения проблем и обеспечивает более высокий уровень их предотвращения в будущем.

Заключение

Автоматизация управления качеством – это мощный инструмент для повышения эффективности производства. Она открывает новые возможности для снижения временных затрат, улучшения качества и повышения уровня удовлетворенности потребителей.

Снижение временных затрат на регистрацию и обработку результатов

Автоматизация управления качеством связана со снижением временных затрат на регистрацию и обработку данных. Ручной ввод информации часто связан с ошибками и длительными процессами. Современные системы позволяют:

1. автоматически собирать данные из различных источников;

2. создавать сводные отчеты в реальном времени, устраняя необходимость в ручной обработке;

3. накапливать историю решений, что упрощает дальнейший анализ и планирование.

Таким образом, автоматизация минимизирует временные затраты и повышает эффективность работы команд.

Снижение уровня дефектности и стоимости проведения анализа

Эффективная автоматизация управления качеством позволяет существенно снизить уровень дефектности продукции. Улучшение процессов, упрощение доступа к данным и использование статистических методов помогают:

1. быстро выявлять и устранять проблемы;

2. предотвращать возникновение ошибок на этапе проектирования и производства;

3. использовать ресурсы более рационально, снижая затраты на исправление.

В результате автоматизация не только улучшает качество, но и снижает общие затраты на осуществление контроля качества.

Использование инженерных методов FMEA, MSA, SPC, 8D и анализа корневых причин в сочетании с современными информационными системами позволяет предприятиям значительно оптимизировать процессы и повысить свою конкурентоспособность на рынке. Внедрение автоматизированных решений становится необходимостью для компаний, стремящихся к устойчивому развитию и долгосрочному успеху.

Вопросы об эффективности применения цифровых решений в области управления качеством продукции были рассмотрены на двух сессиях в рамках международного форума «Всемирный день качества – 2024». Записи сессий выложены на сайте:

• сессия «Цифровая трансформация бизнес-процессов систем менеджмента»;

• сессия «Цифровая трансформация: качество, стратегия и лидерство».