CC BY
302
АНАЛИЗ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ И УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА НА ПРОИЗВОДСТВЕ А. А. Демиденко, И. Н. Омельченко, Д. И. Коршунов
В статье рассмотрены «семь японских инструментов управления качеством производственного процесса» относительно слабых и сильных сторон. В качестве критериев оценки использовались: область применения метода; способ сравнения данных; поставленные цели; вид сбора данных; объем выборки; способы анализа и представления данных; форма выполнения анализа; вариативность и особенности построений диаграммы; способ оценки эффективности; способ проверки правильности выполнения метода. На основании полученных результатов исследования формируется совокупный метод, состоящий из последовательных процессов: диаграммы Исикавы, диаграммы рассеивании и диаграммы Парето. Выводы, полученные в статье, облегчат выбор подходящего метода применительно к конкретным производственным условиям. Предложенный совокупный метод может стать удачной альтернативой применения японских инструментов управления и контроля качества
Ключевые слова: управление качеством, методы оценки и управления качеством, сравнение методов управления качеством, анализ эффективности методов управления качеством, метод графики, диаграмма Исикавы, метод Парето, диаграмма рассеивания (разброса), метод «Гистограмма», метод «Контрольный листок», метод «Контрольные карты», метод расслоения данных
Сегодня динамика развития экономики обусловливает постоянное улучшение производственных процессов. В середине 60-х годов прошлого столетия японские ученые систематизировали множество инструментов управления качеством и выделили из них семь методов, которые назвали «семь простых японских методов анализа контроля качества производственного процесса» [1]. Инструментами данных методов являются: 1) график; 2) диаграмма Исикавы; 3) диаграмма Парето; 4) диаграмма рассеяния; 5) гистограмма; 6) контрольная карта и лист; 7) расслоение (стратификация) данных.
С помощью этих семи методов анализируют количественные критерии качества, используя приемы математической статистики, которые доступны всем участникам производственного процесса, их применяют на всех этапах жизненного цикла изделия.
Процесс контроля заключается в анализе определенных данных с целью обнаружения отклонений от заданных параметров, установления причин этих отклонений и после их устранений проверки соответствия новых данных требуемым [2].
Под управлением качеством продукции понимают: установление показателей качества, их обеспечение и поддержание при
разработке, производстве и эксплуатации изделия путем систематического контроля и целенаправленных воздействий на факторы, влияющие на его качество [3].
Цели данного исследования - для эффективного применения семи методов анализа контроля качества проанализировать их слабые и сильные стороны, сравнить их, установить области их эффективного применения и разработать модель их компоновки для получения комплексного инструмента управления качеством производства.
Для этого проанализировав исследуемые методы, найдем их достоинства и недостатки и определим пути их совершенствования.
Чтобы охарактеризовать каждый из методов управления качеством изделия, введем оценочные критерии:
1) область применения метода;
2) способ сравнения данных;
3) поставленные цели;
4) вид сбора данных;
5) объем выборки;
6) способы анализа и представления данных;
7) форма выполнения анализа;
8) вариативность и особенности построений диаграммы;
9) способ оценки эффективности;
10) способ проверки правильности выполнения метода.
Область применения метода определяют на основе рациональности его применения относительно поставленных целей и эффективности использования:
покомпонентный - рассматривается относительный объем каждого компонента в процентах от общего количества;
позиционный - определяются соотношения рассматриваемых объектов;
временной (один из наиболее распространенных) - рассматриваются изменения определенных показателей во времени (за неделю, месяц, год);
частотный - определяется число объектов в рассматриваемой области значений;
корреляционный - определяется наличие или отсутствие зависимости двух переменных.
Критерий «поставленные цели» отражает решаемые задачи, «объем выборки» отражает число замеров, «форма выполнения анализа» подразумевает индивидуальное или командное. Под вариативностью построений подразумевается возможные виды графических отображений.
Первый инструмент управления качеством - метод графики. Метод характеризуется широкой областью применения, то есть используется для выбора направления и целей исследования, наглядного представления информации, поиска тенденций изменения, мониторинг и сравнение показателей.
Графики бывают следующих видов: столбчатый, круговой, ленточный, ломаная линия, радиационная диаграмма [4]. Благодаря широкой вариативности построения метода, в процессе анализа возможны покомпонентное, позиционное, временное, частотное и корреляционное сравнение данных.
Процесс анализа данных заключается в планировании показателей и отслеживании их изменения, и как следствие графическое представление хода процесса.
Процесс выполнения метода - индивидуальный, а множество вариантов построе-
ния делают его универсальным и многофункциональным. Правильность выполнения метода можно проверить путем анализа характера графика.
Выше описанные тенденции являются достоинствами метода Графики.
Недостатками метода являются отсутствие общего алгоритма по сбору данных, и в большинстве случаев не возможность проверить эффективность использования метода.
Второй инструмент управления качеством - диаграмма Исикавы или причинно-следственная диаграмма (ПСД). Метод ПСД используется для выявления и систематизации факторов, влияющих на определенный результат процесса вызывающие какую-либо проблему при его реализации, выявление взаимосвязи между проблемой и причинами ее возникновения, визуализации причинно-следственной связи. Использование метода позволяет сэкономить время и ресурсы при повторном возникновении проблемы или смене персонала участвующего в процессе.
Диаграмма может быть построена для отдельной проблемы (результата) или детализирована для отдельных (главных) факторов (причин), если выявлено много факторов (для ряда операций процесса).
Выше описанные тенденции являются достоинствами диаграммы Исикавы.
Недостатком метода ПСД является то, что его нельзя использовать в качестве метода сравнения при рассмотрении проблемы, но в тоже время он показывает взаимосвязь между причиной и результатом и это является его отличительной сильной чертой. При анализе метода ПСД необходимо учитывать внутренние и внешние факторы. Метод Иси-кавы не использует числовой анализы и поэтому нельзя получить точную картину проблематики, для этого требуется исследование причин возникновения какой-либо проблемы в диаграмме Парето, помимо этого для его выполнения требуется большая команда. По окончанию работы по созданию ПСД требуется консультация со специали-
стами, не членами команды. Для оценки эффективности необходим анализ метода в диаграмме Парето.
Третий инструмент управления качеством - метод Парето. Метод используется для выбора направления работы и для подтверждения эффективности.
Достоинствами метода Парето является наглядное представление групп данных, разделение на немногочисленные (существенные) и многочисленные (несущественные). Диаграмма строится для одного результата работы в зависимости от различных факторов для поиска тех, которые наиболее сильно влияют на данный показатель работоспособности.
Метод Парето может быть построен: для одного типа продукции в различные промежутки времени, что позволяет оценить эффективность работы предприятии по совершенствованию этой продукции; для различных типов одной продукции, выпускаемой предприятием, это позволяет сравнить степень совершенства различных типов продукции.
Одним из основных недостатков метода является то, что сложности возникают уже при сборе данных, а именно: ранжирование важности причин происходит путем голосования экспертов, либо при помощи ПСД выбираются причины какой-либо проблемы, которые затем исследуются в диаграмме Па-рето. При этом объем выборки для исследования в рассматриваемом методе должен составлять 50-1000 измерений (число факторов размещенных на оси абсцисс, должно составлять 7...19) [3].Для выполнения этого метода требуется большая команда.
Метод Парето используется для решения технических, экономических, организационных проблем при проектировании, производстве и эксплуатации машин. При выборе факторов, оказывающих доминирующее влияние на работоспособность системы, следует выбирать в качестве работоспособности - стоимостные показатели, так как наиболее распространены отклонения от рекоменда-
ции MC ISO 9000 по формированию следующих элементов: требования к документации, ответственность руководства, и управление записями.
При выполнении метода следует проверять данные о равномерном влиянии всех или большинства факторов, а так же и данные о преобладающем влиянии одного фактора.
Достоинствами модели Парето являются:
Проверка правильности выполнения метода осуществляется путем анализа характера изображения (вида) диаграммы (гистограммы).
Оценка эффективности использования метода осуществляется путем повторного построения диаграммы Парето через некоторое время после внедрения мероприятий.
Четвертый инструмент управления качеством - диаграмма рассеивания (разброса). Метод применяется в производстве на различных стадиях жизненного цикла продукции с целью выявления зависимости между показателями качества и основными факторами производства. Диаграмма рассеивания (разброса) позволяет оценить на основании графического представления без математической обработки экспериментальных данных характер и тесноту связи значений двух переменных (корреляционное сравнение), которыми могут быть: характеристика качества процесса и фактор, влияющий на ход процесса; две различные характеристики качества; два фактора влияющие на одну характеристику качества.
Метод «Диаграмма рассеивания (разброса)» применяется для разработки и корректировки производственных целей. Диаграмма рассеивания позволяет: выявить и наглядно представить взаимную зависимость групп данных; оценить влияние одной группы данных на распределение другой (анализ); определить оптимальные условия протекания процесса (улучшение); без математической обработки экспериментальных данных на основании графического пред-
ставления оценить характер и тесноту связи значений двух переменных.
Диаграмма рассеивания предполагает сбор данных линейным персоналом (командная форма работы), при этом необходимый объем выборки составляет 30-100 измерений. Анализ данных осуществляется следующими способами:
- достижение стабильности характеристики, с помощью удержания причинного фактора под контролем;
- между отдельными факторами значительно облегчается контроль процесса с технологической, временной и экономической точек зрения;
- контроль только одной (любой) из двух характеристик;
- после качественного анализа у=Дх) приступают к количественному, используя методы: медиан, сравнений - для оценки наличия и характера корреляции у и х (отсутствуют сложные расчеты); сравнения графиков - измерения значений у и х во времени или контрольных картах.
Форма и расположение кластера точек на диаграмме разброса определяют различные варианты корреляции парных данных. Наиболее часто встречающиеся: прямая корреляция; обратная корреляция; отсутствие корреляции; криволинейная корреляция; зависимость у=Дх) используется для решения оптимизационной задачи, по значению у устанавливают х; зависимость у=Дх) используется для решения интерполяционной задачи, по значению х определяют у; у=Дх) основанная на экспериментальных данных, справедлива только для условий, в которых эти данные были получены и интервалов изменения у и х.
Эффективность использования метода оценивается анализом вида корреляционной зависимости.
Недостатком метода является то, что можно осуществлять контроль только одной (любой) из двух характеристик, узкая область сравнения данных.
Главным достоинством этого инструмента управления качеством является то, что достоверность (степень корреляции) этих методов поддается оценке критерием Стью-
дента: г =
где гух б [—1; +1]; у, х -средние арифметические значения у; и х; в данной выборке, Бу, Б х - их среднеквадратические отклонения, { - номер опыта, п - объем выборки х; и
у ;;
если - между исследуемыми
факторами существует функциональная взаимосвязь;
если - достоверны
(по мере приближения к 0 достоверность будет уменьшаться);
здесь «+», «-» - прямой и обратный характер взаимосвязи между исследуемыми факторами.
Пятый инструмент управления качеством - гистограммы. Метод «Гистограмма» позволяет представить статистические данные в графическом виде - столбчатая диаграмма. Метод применяется для выбора направления работы, разработки и внедрения корректирующих мер относительно поставленных целей. Исследуемый инструмент управления качеством может: определяться соотношением рассматриваемых объектов (позиционное сравнение); анализировать изменения определенных показателей во времени за неделю, месяц, год (временное сравнение); выделять определенное число объектов в рассматриваемой области значений (частное сравнение).
Метод «Гистограммы» применяется с целью предварительной оценки однородности экспериментальных данных и для наглядного представления характера распределения случайных величин в выборке.
В процессе сбора данных исполнитель первой лини может без математической обработки оперативно выполнять предварительный анализ процесса, при этом объем
выборки составляет 50-1000 измерений (число факторов размещенных на оси абсцисс должно составлять 7-19).
Анализ и представление данных осуществляется следующим образом:
в каждый интервал включается наблюдение, лежащие в пределах от нижней границы интервала до верхней;
частоты значений, попавших на границы между интервалами, поровну распределяются между соседними интервалами (попавшие на нижнюю границу относятся к предшествующему интервалу, на верхнюю границу - к последующему);
анализ формы и расположения гистограммы относительно границ поля допуска. Это дает много информации об изучаемом процессе без выполнения расчетов.
Процесс анализа может осуществляться как в индивидуальной форме, так и в командной.
Существуют следующие вариации структуры гистограммы: колоколообразное распределение, распределение с двумя пиками (двухвершинное), распределение типа плато, распределение гребенчатого типа, скошенное распределение, усеченное распределение, распределение с изолированным пиком, распределение с пиком на краю.
Эффективность использования метода оценивается анализом повторного построения гистограмм через некоторое время после внедрения мероприятий и его сравнения с результатами предыдущего исследования.
Проверка правильности выполнения метода осуществляется входе анализа характера гистограммы. Если график имеет форму нормального распределения, то это свидетельствует о стабильности процесса. В практике часто встречаются случаи, когда форма распределения отклоняется от нормального вида. Это свидетельствует о нарушениях в процессе и указывает на необходимость применения управляющих воздействий.
Главным недостатком метода «Гистограммы» является то, что в связи с большим количеством видов гистограмм, порой труд-
но определить, в каком случае на его форму оказывают влияние различные факторы, а когда происходят ошибки в собранных данных или построении. Помимо этого сложна и не точна проверка эффективности.
Шестой инструмент управления качеством - метод «Контрольный листок». Метод применяется в производстве и на различных стадиях жизненного цикла продукции как при контроле по качественным и по количественным признакам. «Контрольный листок» применяется для анализа необходимых производственных факторов. Исследуемый инструмент управления качеством позволяет: анализировать изменения определенных показателей во времени за неделю, месяц, год (временное сравнение); выделять определенное число объектов в рассматриваемой области значений (частное сравнение).
Метод «Контрольный листок» применяется с целью регистрации опытных данных, для предварительной систематизации опытных данных, для фиксации количественных и качественных характеристик процесса (виды отказов и т.д.).
На этапе сбора данных объем выборки должен составлять 80-125 измерений (для оценки вариабельности системы нужно не менее 20-25 выборок).
Существенным недостатком метода «Контрольный листок» является сбор данных, а именно несовершенство средств или методов измерений, например плохая информированность сборщиков данных, их низкая квалификация, их заинтересованность в искажении результатов. Существует ряд недостатков на этапе анализа данных: возможные совмещение измерений, относящихся к разным условиям протекания процесса и влияние процесса измерения на изучаемый процесс. Для процесса выполнения метода, требуется рабочая группа.
Оценка эффективности использования метода осуществляется путем анализа снятых опытных данных методом «Контрольных карт». Проверить правильность выполнения метода позволяет аудит процесса из-
мерения и сбора данных и оценка его результата.
Седьмой инструмент управления качеством - метод «Контрольные карты». Метод применяется там, где требуется отслеживать состояние процесса во времени и воздействовать на процесс до того, как он выйдет из-под контроля. Рационально применять метод для выбора направления работы, разработки и внедрения корректирующих мер относительно поставленных целей. Исследуемый инструмент управления качеством может: анализировать изменения определенных показателей во времени за неделю, месяц, год (временное сравнение); выделять определенное число объектов в рассматриваемой области значений (частное сравнение).
Метод «Контрольные карты» применяется с целью:
графического представления результатов технологических и других процессов в порядке их выполнения;
мониторинга процессов для их анализа, регулирования и контроля;
получения оперативной информации об изменении состояния процесса, о появлении специальных (внешних, не присущих процессу) источников вариаций результатов, то есть выхода процесса из состояния статической управляемости.
Для сбора данных создается временная рабочая группа, при этом объем выборки должен составлять 80-125 измерений.
Этап анализа данных имеет положительные и отрицательные аспекты.
Положительные характеристики процедуры анализа данных в методе «Контрольные карты»:
для анализа процесса используют контрольные карты Шухарта, без заданных стандартных значений;
рабочий процесс осуществляется по циклу Шухарта-Деминга (планируй-делай-проверяй-воздействуй);
чем больше объем мгновенной выборки (п), тем точнее результаты анализа контрольных карт, выше вероятность влияния
посторонних факторов на разброс данных внутри выборки и дороже измерения.
Отрицательные характеристики процедуры анализа данных в методе «Контрольные карты»:
если точка среднего значения 1-го интервала ) вышла за контрольные границы, следует остановить процесс и провести регулировку уровня настройки, и подвергнуть сплошному контролю всю продукцию, выпущенную с момента предыдущей выборки;
выборки не должны браться реже изменения влияющих факторов, меняющихся «скачком».
Негативным моментом метода является то, что его реализация предполагает командную форму работы.
Метод «Контрольные карты» отличается значительной вариативностью используемых карт:
контрольные карты Шухарта: не заданными стандартными значениями, по данным одной выборки (по количественному или качественному признаку) или нескольких выборок;
с заданными стандартными значениями по данным одной выборки (по количественному или качественному признаку) или нескольких выборок;
приемочные контрольные карты: количественному признаку; качественному признаку; модифицированные контрольные карты.
адаптивные контрольные карты: количественному признаку; качественному признаку; модифицированные контрольные карты.
Эффективности использования метода характеризуется уменьшением стоимости ущерба от брака, затрат на анализ, регулирование и контроль технологического процесса. Для проверки правильности выполнения метода строятся контрольные карты Шухар-та (с не заданными стандартными значениями) по данным самих выборок, затем процесс приводится в статическое управляемое состояние, и определяют, не вышел ли он из него.
Приемочные контрольные карты могут применяться для точных процессов, с разбросом показателей качества, характеризуемый средним квадратичным отклонением S значительно меньше поля установленных допусков.
Карты индивидуальных значений Х^, медиан X I и размахов R по сравнению с картами средних арифметических X и стандартных отклонений S является то, что первые практически не требуют расчетов. Средние арифметические карты X по сравнению с картами индивидуальных значений ^, медиан X (, а также карты средних отклонений S по сравнению с картами размахов R являются более точными, чувствительными и информативными.
Карты индивидуальных значений ^, медиан X (, средние арифметические карты X -рассматривают меру расположения количественных данных.
Карты средних отклонений S и размахов Я - меру разброса (рассеивания, вариации) выборочных данных.
Если требуются обе этим меры, то используют двойные карты (X — Б, Х^ — Я и т.п.).
Восьмой инструмент управления качества - метод расслоения данных. Метод предполагает разделение полученных данных на отдельные группы (слои) в зависимости от выбранного стратифицирующего фактора. Метод расслоения данных применяется для разработки и внедрения корректирующих мер относительно поставленных производственных целей. Исследуемый инструмент управления качеством может: определяться соотношением рассматриваемых объектов (позиционное сравнение); анализировать изменения определенных показателей во времени (временное сравнение); выделять определенное число объектов в рассматриваемой области значений (частное сравнение); определить наличие или отсутствие зависимости двух переменных (корреляционное сравнение).
Расслоение данных применяется с целью выявления причин несоответствий, влияния различных факторов на показатели качества процесса; сортировки, группировки общих данных.
Так как метод подразумевает использование еще нескольких методов, выбираемых по усмотрению исследователя, то форма работы по сбору данных будет соответствовать требованиям дополнительного статистического метода. Также от выбора дополнительного метода зависит и объем выборки.
Возможны несколько типов анализа данных при использовании метода расслоения данных: табличный (результаты процесса, полученные в различных условиях, заносятся в отдельные части таблицы и сравниваются между собой); графический (результаты процесса наносятся на график, в котором выделяются зоны, полученные для различных условий, затем результаты сравниваются между собой); дисперсионный анализ (оценивается доля дисперсии результатов процесса полученных в данных условиях, в общей дисперсии результатов для различных условий, если эта доля существенная, значит, данный фактор влияет на процесс), что позволяет количественно оценить степень влияния фактора на процесс.
Форма выполнения анализа, также как сбор данных, зависит от особенностей дополнительного статистического метода.
Помимо того, что метод может применяться в совокупности с другими статистическими методами (при построении ПСС, диаграмм Парето, гистограмм, контрольных карт), возможны следующие варианты применения расслоения:
- на оборудование (тип и форма; конструкция; срок службы; расположение; фирма производитель; состояние и т.д.);
- на человеческий фактор (заказчик; оператор; рабочий; поставленный в замену; мастер; стаж работы; пол; квалификация);
- на исходные материалы (изготовитель; тип и торговая марка; партия; качество; производитель и т.д.);
- на методы (методы операции; условия операции - температура, давление и т.д.);
- на время;
- на изделия (тип; сорт; качество; партия; производитель и т.д.).
Методы оценки эффективности и правильности выполнения методы выбираются зависимости от использования статистических методов.
Метод расслоения данных практически не имеет слабых сторон за счет того, что он является системой нескольких методов, которые разработчик считает оптимальными для выполнения задачи. Единственным слабым местом этого метода является то, что нет описанных алгоритмов различных вариантов компоновки методов от преследуемых целей, все это ложится на плечи разработчиков, что может повлечь за собой ошибки и нерациональный выбор статистических методов.
Каждый из рассматриваемых методов имеет свои отличительные особенности, присущие только ему. Если использовать несколько методов в совокупности, так чтобы покрыть слабые стороны одних методов сильными сторонами других. Таким образом,
формируется блок, состоящий из вышерас-смотренных методов анализа и управления процессом контроля качества на производстве.
Метод решения неэффективных этапов основных методов управления качеством заключается в более новой их компоновке для соблюдения требований МС К0-9000 и облегчения процесса внедрения корректирующих мер на производстве. Решению по устранению неэффективных этапов методов анализа и управления качеством является разработка метода объединяющего в себе сильные характерные черты из наиболее эффективных методов: визуальное представление причинно-следственных связей - из метода Исикавы, оценка правильности выполнения из диаграммы рассеивания, проверку эффективности - из диаграммы Парето.
Предлагаемый метод объединяет наиболее информационно емкие методы и способен заменить в большинстве случаев методы анализа и управления процессами контроля качества, но для того что бы с уверенностью это заверить необходимо провести его детальную проработку и исследования.
I______
Структура предлагаемого метода анализа и управления процессом контроля качества на
производстве
Литература
1. Драчев О. И. Статистические методы управления качеством / О. И. Драчев, А. А Жилин. - Старый Оскол: ТНТ, 2011. - 148 с.
2. Кане М. М. Системы, методы и инструменты ме-неджмента качества / М. М. Кане, Б. В. Иванов, В. Н. Корешков. - СПб.: Питер, 2008. - 560 с.
3. Гумеров А. Ф. Управление качеством в машиностроении / А. Ф. Гумеров, А. Г. Схиртладзе, В. А. Гречишников. - Старый Оскол: ТНТ, 2011 - 168 с.
4. Панде П. Что такое «Шесть сигм»? Революционный метод управления качеством / П. Панде, Л. Холп; пер. с англ. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2005. - 158 с.
5. Кане М. М. Управление качеством продукции в машиностроения: учебное по-
собие / М М. Кане, А.Г. Суслов, О.А. Гор-ленко и др. - Машиностроение, 2010.-416 с.
6. Панде П. Что такое «Шесть сигм»? Революционный метод управления качеством / П. Панде, Л. Холп; пер. с англ. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2004. - 158 с.
7. Колобов А. А. Экономика инновационной деятельности наукоемких предприятий / А.А. Колобов, В.В. Кочетов, И.Н. Омельченко и др. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2007.-384 с.
8. Герасимов Б. И. Управление качеством: учеб. пособие / Б. И. Герасимов, Н. В. Злобина, С. П. Спиридонов.- М.: Кнорус, 2007. - 272 с
Демиденко Александр Александрович, доктор экономических наук, профессор, Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (г. Москва, Российская Федерация), [email protected]
Омельченко Ирина Владимировна, доктор экономических наук, профессор, руководитель НУК ИБМ, Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (г. Москва, Российская Федерация), [email protected]
Коршунов Дмитрий Игоревич, аспирант, руководитель НУК ИБМ, Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (г. Москва, Российская Федерация), [email protected]
THE ANALYSIS OF METHODS FOR EVALUATION AND MONITORING THE PROCESS OF INDUSTRIAL QUALITY CONTROL
А. А. Demidenko, Moscow State Technical University, named after N.E.Bauman, Moscow, Russian Federation, [email protected]
I.N.Omelchenko, Moscow State Technical University, named after N.E.Bauman, Moscow, Russian Federation, [email protected]
D. I. Korshunov, Moscow State Technical University, named after N.E.Bauman, Moscow, Russian Federation, [email protected]
The article describes seven Japanese tools for managing the quality of production process, their relative strengths and weaknesses. The evaluation criteria used were as follows: the area of method application; the method of data comparison; the objectives pursued; the type of data collection; the sample size; the methods of data analysis and presentation; the form of analysis implementation; variability andfeatures of diagram plotting; the method of efficiency evaluation; the method of verifying the correctness of method implementation. Based on the results of the study, the combined method has been developed which consists of consecutive processes, namely, Ishikawa diagrams, scatterplots and Pareto charts. The findings obtained in the article will facilitate the choice
of the appropriate method for specific production conditions. The proposed combined method can become a successful alternative to application of Japanese tools of quality management and control
Keywords: quality management, the methods of evaluation and quality management, the comparison of quality management methods, the efficiency analysis of quality management, the method of graphics, Ishikawa diagram, Pareto method, the scatterplot, the histogram method, the method of checklists, the method of control cards, the method of data scattering
References:
1. Drachev O.I., Zhilin A.A. Statisticheskie metody upravlenija kachestvom [Statistical methods of quality management]. Stary Oskol: TNT, 2011. 148 p.
2. Kane M. M., Ivanov B.V., Koreshkov V.N. Sistemy, metody i instrumenty menedzhmenta kachestva [Sysytems, methods and tools of quality management]. St.-Petersburg, 2008. 560 p.
3. Gumerov A.F., Skhirtladze A.G., Grechishnikov V.A. Upravlenie kachestvom v mashi-nostroenii [Quality management in machine construction]. Stary Oskol: TNT, 2011. 168 p.
4. Pande P., Kholp L. CHto takoe «SHest' sigm»? [What is Six Sigma?]. Revoljucionnyj metod upravlenija kachestvom [The revolutionary method of quality management]. Transl. from English. Moscow: Alpina Business Books, 2005. 158 p.
5. Kane M.M., Suslov A.G., Gorlenko O.A. et al. Upravlenie kachestvom produkcii v mashi-nostroenii: uchebnoe posobie [Product quality management in machine construction: a training manual]. Machine construction, 2010. - 416 p.
6. Pande P., Kholp L. CHto takoe «SHest' sigm»? [What is Six Sigma?]. Revoljucionnyj metod upravlenija kachestvom [The revolutionary method of quality management]. Transl. from English. Moscow: Alpina Business Books, 2004. 158 p.
7. Kolobov A.A., Kochetov V.V., Omelchenko I.N. et al. JEkonomika innovacionnoj deja-tel'nosti naukoemkih predprijatij [The economy of the innovative activity at science-based companies]. Moscow: The Publishing House of MSTU, named after N.E.Bauman, 2007. - 384 p.
8. Gerasimov B.I., Zlobina N.V., Spiridonov S.P. Upravlenie kachestvom: Ucheb. posobie [Quality management: a training manual]. Moscow: Knorus, 2007. 272 p.
