На главную
"Проблема не в повышении качества. Повышение качества есть решение проблемы" Э. Деминг
Общая информация   Аккредитация   Автоматизация СМК   Документация СМК   Стандарты ИСО 9000   Аудит СМК   Внедрение СМК   Интернет магазин    
www.kpms.ru   Карта сайта   Написать письмо    

>> Внедрение СМК\ Инструменты качества\ Стратификация

Pointer Этапы внедрения СМК
Pointer Обучение по СМК
  Высшее руководство
  Внутренний аудитор
Pointer Разработка документации
Pointer Управление изменениями
  Мотивация персонала
  Методика оценки мотивации персонала
Pointer Сертификация СМК
Pointer Инструменты качества
  Гистограмма
  Стратификация
  Диаграмма Парето
  Диаграмма разброса
  Диаграмма Исикавы
  Контрольный листок
  Контрольная карта
  Диаграмма сродства
  Диаграмма связей
  Древовидная диаграмма
  Матричная диаграмма
  Сетевой график
  Матрица приоритетов
  Диаграмма PDPC
  Мозговой штурм
  FMEA анализ
  Домик качества. Часть 1
  Домик качества. Часть 2
  Домик качества. Часть 3
  5 Почему

Стратификация

Стратификация – один из инструментов качества, предназначенный для выявления какой-либо закономерности в массиве данных за счет их разделения. Стратификация применяется в том случае, когда данные из различных источников сосредоточены вместе и это мешает определить структуру или их системность. Как правило, этот инструмент используют совместно с другими инструментами анализа данных.

Термин стратификация означает – расслаивание. В результате стратификации данные в соответствии с их особенностями разделяются на группы или слои (страты). Для того чтобы проводить расслаивание статистических данных важно правильно определить факторы, по которым будет осуществляться стратификация. Сбор данных должен вестись таким образом, чтобы можно было учесть эти факторы. В противном случае этот инструмент не даст результатов.

Новости сайта:

31.08.2016

В раздел "Документация СМК" добавлены сведения по концепции развития организации.

21.07.2016

В раздел "Стандарты ИСО 9000" добавлены пояснения по требованиям стандарта ИСО 9001:2015.

 
Поиск по сайту:
 
 
Новые поступления:  

Пример документа "Номенклатура дел лаборатории"

Пример документа "Концепция развития организации"

Книга "ИСО 9001:2015. Пояснения. Интерпретация требований. Руководство по внедрению"

Брошюра "Критерии аккредитации лаборатории в Российской национальной системе аккредитации. Пояснения"

 
Поделиться:  
 
 

Существуют различные факторы расслаивания, применение которых зависит от конкретных задач. Например, если в качестве статистических данных собираются данные о количестве дефектов, возникающих в ходе производства парфюмерной продукции, то стратификация может проводиться по таким факторам как квалификация персонала, виды оборудования, состав сырья и пр. В результате стратификация позволит определить количество дефектов, связанных с квалификацией персонала, количество дефектов, связанных с оборудованием, количество дефектов, связанных с парфюмерными компонентами и т.д.

Семь инструментов качества

Стратификация данных выполняется следующим образом:

1. Определяются факторы, по которым будет проводиться стратификация. В качестве фактов могут выступать время, операторы, оборудование, условия производственных операций (такие как температура, влажность, давление, освещенность и т.п.), материалы и средства измерения (такие как измерительное оборудование и методы измерения).

2. Определяется число страт (слоев). Количество страт берется соответственно количеству факторов, выявленных на предыдущем шаге. Например, отклонения в показателях продукции могут возникать из-за действий оператора. Если к производству продукта привлечено четыре оператора, то стратификация выполняется по четырем факторам и число страт должно быть четыре. Или, если условия производства продукта остаются одними и теми же, изменения в характеристиках могут возникать в разные периоды времени – первая смена, вторая смена или третья смена работы. В этом варианте страт будет три (по количеству смен) и стратификация проводится по трем факторам.

3. Выбирается необходимый инструмент качества для графического представления статистических данных. Как правило, для этих целей используется диаграмма разброса, контрольная карта или гистограмма. Можно применять и табличный метод, но графический способ является более наглядным и позволяет быстрее определить системность в представленных данных.

4. Определяется количество статистических данных, попадающих в каждую страту. Для того, чтобы стратификация данных была эффективной, необходимо придерживаться двух условий. Во-первых, различия между значениями случайной величины внутри страты должны быть как можно меньше по сравнению с различием ее значений в исходной совокупности данных. Во-вторых, различия между стратами должны быть как можно больше. Количественно это различие можно определить по разнице средних значений случайной величины в каждой страте.

5. На выбранный графический инструмент качества «наносятся» данные с указанием принадлежности этих данных к каждой из страт. Для отделения данных друг от друга, можно использовать самый простой метод – цветовую индикацию данных.

6. Проводится анализ подмножества данных. Анализ данных проводится для каждой страты отдельно.

 

Пример

Стратификация массива статистических данных. Массив данных получен в результате измерений объема заполнения флакона духов при производстве элитной парфюмерии. Факторами стратификации выбраны три рабочие смены – утренняя смена, дневная смена и вечерняя смена. Параметр измерялся для каждой партии духов одной марки, выпущенной в течение суток во время этих смен. Графическим инструментом анализа выбрана гистограмма. Результаты стратификации представлены ниже.

 

 

Стратификация данных

Распределение случайной величины до того, как применена стратификация данных:

Форма гистограммы показывает распределение близкое к нормальному с выходом части значений случайной величины за пределы поля допуска. Объем заполнения всех флаконов элитной парфюмерии во всех париях не выходит за пределы допусков. Не стратифицированные данные показывают, что процесс осуществляется нормально и не требует корректирующих воздействий. Однако, если провести стратификацию по рабочим сменам, то ситуация будет иная.

 

Страта 1

Страта №1:

Статистические данные сгруппированы по принадлежности к первой смене. Анализ показывает, что распределение случайной величины близкое к нормальному, однако распределение смещено к нижней границе допуска. Это означает, что часть флаконов с элитной парфюмерией окажется с меньшим объемом. Требуется корректирующее воздействие для возврата процесса в пределы поля допуска.

 

 

Страта 2

Страта №2:

Стратификация данных проведена по принадлежности ко второй смене. Анализ показывает, что распределение случайной величины близкое к нормальному и находится в пределах поля допуска, но существует асимметрия влево. Это означает, что в партии флаконов с элитной парфюмерией может оказаться часть флаконов с объемом духов меньше установленного требования. Требуется корректирующее воздействие для устранения асимметрии.

 

 

Страта 3

Страта №3:

Стратификация данных проведена по принадлежности к третьей смене. Анализ показывает, что распределение случайной величины имеет асимметрию вправо и смещено к верхней границе допуска. Кроме того, разброс случайной величины для третьей смены больше чем для первой и второй смены. Это означает, что в части флаконов партии окажется большее количество элитной парфюмерии, чем требуется. Необходимо корректирующее воздействие для устранения асимметрии и возврата процесса в пределы поля допуска.

   
   
 
 
 

В двух первых вариантах, если не произвести подналадку процесса пострадает потребитель и репутация производителя. Т.к при покупке элитной парфюмерии потребитель ожидает получить духи известной марки в установленном объеме. В третьем варианте, пострадает производитель, т.к. будет продавать больший объем элитной парфюмерии (при большом объеме производства) за теже деньги.

Преимущества, которые дает стратификация, связаны с возможностью обработки определенных групп данных по отдельности. Это позволяет выявить зависимости, которые при работе со всей совокупностью могут не проявляться. Кроме того, упрощается анализ статистических данных.

К недостаткам этого метода можно отнести необходимость предварительного учета факторов стратификации. Если факторы будут выбраны не верно, то стратификация не даст ожидаемого результата. Тогда для расслаивания данных по новым факторам возникает необходимость заново собирать статистические данные.

 
       
© KPMS 2007-2016