Modul 1-MAEC 2009.Unlocked

Masterat IMSC ID: Disciplina Metode de analiz i evaluare a calitii

Pagina 1 M1.MAEC

TEHNICI I INSTRUMENTE CLASICE PENTRU DATE NUMERICE

CUPRINS

INTRODUCERE 2 Obiective 2 Organizarea sarcinilor de lucru 2 Recomandri bibliografice 2

Lecia 1 FIE DE COLECTARE A DATELOR REFERITOARE LA CALITATE 3

Exemplu ilustrativ 5 Exemplu ilustrativ 6 Exemplu ilustrativ 7 Exemplu ilustrativ 8 Activitatea 1 9

Lecia 2 GRAFICE PENTRU REPREZENTAREA DATELOR REFERITOARE LA CALITATE 10

Exemplu ilustrativ 14 Activitatea 2 18

Lecia 3 DIAGRAME PENTRU REPREZENTAREA DATELOR REFERITOARE LA CALITATE 19

Exemplu ilustrativ 21 Activitatea 3 21 Exemplu ilustrativ 22 Exemplu ilustrativ 26 REZUMAT 27 Rezultate ateptate 28 Puncte cheie 28 TEST DE AUTOEVALUARE 29

MODULUL1


Pagina 2 M1.MAEC

INTRODUCERE

Metodele de analiz i evaluare a calitii permit identificarea cauzelor defectelor, ierarhizarea aciunilor pentru mbuntire, localizarea punctelor n care trebuie intervenit. Alturi de metodele clasice: demerite, brainstorming, Pareto, histograme etc., care se studiaz n modulul 1, exist o serie de metode noi care se studiaz n modulul 2. Prin analiza calitii se urmrete cunoaterea metodelor de obinere a calitii i opiunea pentru o soluie optim ntr-un caz dat; determinarea defectelor, a cauzelor care le produc i msurile ce se impun pentru remedierea i nlturarea cauzelor; compararea nivelului calitii unui produs la diferite intervale de fabricaie sau compararea cu produsul similar al altor firme. Prin evaluarea calitii se nelege costul a tot ce este pus n aplicare pentru verificarea produsului ca s fie conform cu ceea ce se ateapt de la el. Obiective

Organizarea sarcinilor de lucru

Recomandri bibliografice suplimentare

Obiectivele acestui modul sunt: S prezinte importana cunoaterii metodelor de analiz i evaluare a

calitii i a modului de aplicare a acestora n organizaie n vederea colectrii de informaii relevante referitoare la calitate;

S prezinte i s explice modul de concepere i utilizare a fielor de colectare a datelor;

S prezinte i s explice modul de concepere i utilizare a graficelor i diagramelor de reprezentare adatelor referitoare la calitate.

Parcurgei cele 4 lecii ale modulului de studiu. La fiecare lecie urmrii exemplele ilustrative i efectuai activitile

cerute. Fixai principalele idei ale modului de studiu prezentate n rezumat. Completai testul de autoevaluare. La fiecare sarcin avei indicat timpul de lucru. Timpul mediu necesar pentru asimilarea modulului este de 240 minute. Timpul de lucru pentru parcurgerea activitilor este de 70 minute. Timpul de lucru pentru parcurgerea testului de autoevaluare este de 40

minute.

Pentru o detaliere suplimentar a aspectelor prezentate n acest modul putei parcurge lucrrile [1] Moldovan, L. Managementul calitii. Litografia Universitii Petru

Maior, Tg.Mure, 2000. [2] Trandafir, M., Antonescu, V. Calitatea. Metode i tehnici de lucru. Oficiul de Informare Documentar pentru Industria Construciilor de Maini.


Pagina 3 M1.MAEC

FIE DE COLECTARE A DATELOR

REFERITOARE LA CALITATE

Generaliti Primele tehnici i instrumente ale managementului calitii au fost utilizate ntr-o form coerent ncepnd cu anii '50, cnd ISHIKAWA propunea utilizarea tehnicilor statistice pentru inerea sub control a calitii. Acestea au fost grupate n funcie de dificultatea aplicrii lor, n tehnici elementare, intermediare i avansate. Dintre acestea n opinia lui, urmtoarele apte tehnici statistice elementare trebuie considerate tehnici de baz ale calitii: diagrama Pareto, diagrama cauz-efect, stratificarea, fia de verificare, histogramele, diagrama de corelaie i diagrama de control. n anii '80 aceste tehnici erau utilizate pe scar larg pentru rezolvarea problemelor din ntreprinderile japoneze, n cadrul cercurilor calitii. Pentru definirea tehnicilor i instrumentelor managementului calitii, n anul 1972, a fost alctuit o comisie n cadrul Uniunii oamenilor de tiin i inginerilor japonezi (JUSE). Propunerile acesteia au fost finalizate n anul 1977, prin selectarea unui numr de 7 instrumente i tehnici dintr-un numr de 30 de propuneri de tehnici de creativitate i management, acestea fiind: diagrama afinitilor, diagrama relaiilor, diagrama matriceal, diagrama arbore, diagrama sgeat, diagrama deciziilor, i analiza factorial a datelor. Ulterior cercetrile au continuat, fiind prezentate n literatura de specialitate o multitudine de alte tehnici i instrumente. n prezent, instrumentele i tehnicile managementului calitii sunt aplicate pe scar larg n ntreprinderi, nu numai din Japonia, dar i din alte ri, importana

LECIA 1


Pagina 4 M1.MAEC

deosebit care se acord acestor tehnici i instrumente fiind subliniat de standardele internaionale din seria ISO 9000, unele din acestea fiind definite ca tehnici i instrumente de mbuntire a calitii. n analiza calitii se utilizeaz o serie de tehnici i instrumente, clasificate dup un prim criteriu, n funcie de caracterul numeric sau alfanumeric al acestora n:

1) Tehnici i instrumente pentru date numerice, care au fost preluate, n cea mai mare parte din statistic, fiind utilizate pentru:

ordonarea i sintetizarea datelor referitoare la calitate - pentru acest scop se folosesc tehnicile i instrumentele aparinnd statisticii descriptive, cum ar fi: fie tabele, reprezentri grafice;

formularea de decizii referitoare la calitatea loturilor de mrfuri, pe baza analizei eantionului prelevat - se realizeaz cu ajutorul tehnicilor de control statistic al calitii prin eantionare;

inspecia bunei funcionri a proceselor, n vederea asigurrii capacitii acestora de a furniza n mod constant nivelul de calitate solicitat - folosind n acest scop diagrama de control.

Aceste tehnici i instrumente permit ordonarea i prezentarea unui ansamblu de date referitoare la calitate, ntr-o manier sintetic, uor de perceput. Diferitele tipuri de grafice faciliteaz analizele comparative, evidenierea tendinelor, stabilirea relaiilor ntre elementele domeniului analizat, fiind apreciate deosebit de utile n luarea deciziilor. 2) Tehnici i instrumente pentru date nenumerice, din rndul crora fac parte:

brainstorming, benchmarking, diagrama Ishikawa, diagrama procesului, matricea compatibilitii etc.

1) Fie de colectare a datelor

Fia de colectare a datelor, constituie o tehnic comod de nregistrare rapid i simpl a datelor despre o anumit problem. Fiele de colectare, furnizeaz elemente pentru a stabili care este tendina de evoluie a problemelor care au constituit obiectul nregistrrii. Aceste documente ale calitii sunt folosite n cele mai diverse domenii de activitate. Analiza datelor nregistrate, permite stabilirea caracterului periodic al unor fenomene, semnalnd zonele n care trebuie intervenit cu precdere. Datele nregistrate pot constitui elemente primare pentru alte analize, spre exemplu Pareto. Dup funciunile ndeplinite fiele de colectare pot fi clasificate n dou categorii:

A) Fia pentru nregistrare, B) Fia pentru inspecie.

A) Fia pentru nregistrare ntocmirea unei fie de acest fel, se face n cteva etape, formatul adoptat

trebuind s ofere rspunsuri la urmtoarele probleme: Indicarea clar a scopului colectrii datelor, spre exemplu: tipurile de defecte, frecvena defectelor, preul de vnzare al unui anumit produs pe pia etc. Stabilirea datelor necesare pentru atingerea scopului;


Pagina 5 M1.MAEC

Estimarea volumului total al datelor: care este cuantumul datelor eseniale, dac se pot culege datele n intervalul de timp specificat etc. Stabilirea modului de colectare a datelor: cine, cnd i prin ce metod va culege datele. Definitivarea formatului fiei de nregistrare, astfel nct s convin scopului ntocmirii: amplasarea rubricilor n pagin, stabilirea modului de exprimare (simboluri, valori numerice), verificarea comoditii nregistrrii datelor. Efectuarea unei testri preliminare prin colectarea i nregistrarea ctorva date; Analiza i revizuirea formei de prezentare a fiei, n funcie de necesiti.

Structura acestui document al calitii este diferit n funcie de problema urmrit.

EXEMPLU ILUSTRATIV: Fi pentru nregistrarea frecvenei defectelor (Fig. 1)

Fia cuprinde tipurile de defecte care pot aprea la produsul respectiv i numrul de defecte, pe zile i totalul acestora. Din analiza fiei se pot determina cu uurin tipurile de defecte care influeneaz preponderent calitatea produsului, precum i defectul asupra cruia trebuie intervenit cu prioritate.

Fia pentru nregistrarea frecvenei defectelor

Carcas de reductor

Defecte constatate

DATA Total defecte 7 8 9 10 11 12

Crpturi turnare

II I I III II 9

Zgrieturi

IIII IIII III

IIII II IIII IIII IIII IIII II

IIII IIII IIII I

58

Vopsire incomplet

II I I III I 8

Abatere de form

I I 2

Cine a colectat datele: Locul n care s-au colectat datele: Metoda de colectare a datelor:

Figura 1: Fi pentru nregistrarea frecvenei defectelor


Pagina 6 M1.MAEC

EXEMPLU ILUSTRATIV: Fi pentru nregistrarea frecvenei cauzelor defectelor (Fig. 2).

Aceste fie sunt stabilite de obicei avnd n vedere cei 5M: materiale, main, muncitor, metod, msurare. n baza acestei fie sunt posibile interveniile operative asupra cauzelor, n vederea nlturrii defectelor.

Fia pentru nregistrarea frecvenei cauzelor defectelor

Carcas de reductor

Operator Maina

Luna V mai VI iunie VII iulie

1 A B

2 C D

Legend: - abatere dimensional - abatere de form - defect de montaj - alte defecte

Figura 2: Fi pentru nregistrarea frecvenei cauzelor defectelor

EXEMPLU ILUSTRATIV: Fi pentru nregistrarea distribuiei valorilor parametrilor analizai n procesul de producie (Fig. 3)

Aceast fi este proprie urmririi msurtorilor dimensionale, deoarece prezint imaginea imediat a corectitudinii desfurrii procesului. Ea permite ridicarea foarte uoar a unei histograme.

Figura 3: Fi pentru nregistrarea distribuiei valorilor parametrilor analizai n procesul de producie


Pagina 7 M1.MAEC

Fie pentru nregistrarea distribuiei valorilor parametrului Produs: Secia: Dimensiune: Data:

Nume operator:. Nr. Interval

Interval Dimens.

INTERVAL DE TIMP 8-9 9-10 10-11 11-12 12-13 13-14 14-15 15-16 TOTAL

1 0,1-0,2 2 0,2-0,3 II 2 3 0,3-0,4 IIII IIII 10 4 0,4-0,5 IIII IIII IIII II 17 5 0,5-0,6 IIII IIII I 11 6 0,6-0,7 IIII II 7 7 0,7-0,8 I 1

Total 40

B) Fia pentru inspecie Aceste fie trebuie s ofere rspunsuri la urmtoarele probleme: Indicarea clar a scopului colectrii datelor. Stabilirea punctelor de inspecie. Stabilirea etapelor de inspecie. Stabilirea ponderii problemei bazate pe gradul de importan. Stabilirea formatului fiei, astfel nct s ofere o nregistrare comod, o

prelucrare simpl a datelor culese, s permit colectarea datelor prevzute n standardele de inspecie de ctre personalul abilitat pentru acest lucru i la momentul de timp indicat, iar rezultatele s fie naintate acolo unde este necesar.

Structura acestui document este diferit n funcie de problema analizat.

EXEMPLU ILUSTRATIV: Fi de verificare i conformitate (Fig. 4)

Fie cuprinde punctele eseniale n care se face verificarea. Se pot prevedea i rubrici n care s se menioneze interveniile necesare.

Fia de verificare i conformitate

Planul de inspecie

luni mari Rezultatul Intervenii Rezultatul Intervenii

Dimensiunea

Bun Bun x + 0,2 mm Bun

Bun x - 0,1 mm Frecvena

Bun Bun Bun Bun

x + 10 Hz Bun

Figura 4: Fi de verificare i conformitate


Pagina 8 M1.MAEC

EXEMPLU ILUSTRATIV: Fi de verificare a condiiilor solicitate prin contract (Fig. 5)

Fia prezint punctele de inspecie unde trebuie verificai anumii parametrii stipulai n contractul cu beneficiarul.

Fia de verificare a dimensiunilor cablului de frn

Lungime cablu Nr. buci Total 71-72 mm II 2 72-73 mm IIII III 8 73-74 mm IIII 5 74 -75 mm I 1

Figura 5: Fi de verificare a condiiilor solicitate prin contract

EXEMPLU ILUSTRATIV: Fi de evaluare (Fig. 6)

Fia este folosit frecvent n cadrul prestaiilor de servicii, care are ca i obiectiv antrenarea personalului n obinerea unor rezultate performante.

Fi de evaluare a serviciilor din magazinul

Data

Criteriu 7 8 9

1. Mrfurile sunt expuse corespunztor ?

2. Folosii un limbaj adecvat ?

Figura 6: Fi de evaluare


Pagina 9 M1.MAEC

Activitatea 1 Timp de lucru: 30 minute 1. Analizai la locul dumneavoastr de munc care sunt defectele cele mai frecvente cele mai frecvente i cauzele acestor defecte:

----------------------------------------------------------------------------------------------------

---------------------------------------------------------------------------------------------------------

---------------------------------------------------------------------------------------------------------

---------------------------------------------------------------------------------------------------------

---------------------------------------------------------------------------------------------------------

-----------------------------------------------------------------------------

2. Alctuii o fi de colectare a datelor referitoare la cauzele defectelor identificate.

---------------------------------------------------------------------------------------------------------

---------------------------------------------------------------------------------------------------------

---------------------------------------------------------------------------------------------------------

---------------------------------------------------------------------------------------------------------

---------------------------------------------------------------------------------------------------------

---------------------------------------------------------------------------------------------------------

---------------------------------------------------------------------------------------------------------

---------------------------------------------------------------------------------------------------------

---------------------------------------------------------------------------------------------------------

---------------------------------------------------------------------------------------------------------

--------------------------------------------------


Pagina 10 M1.MAEC

GRAFICE PENTRU REPREZENTAREA DATELOR


Pentru reprezentarea datelor referitoare la calitate se utilizeaz, n principal, urmtoarele tipuri de grafice: n coloane i bare, liniar, circular, radar, histograme. 1) Grafice n coloane i bare Aceste grafice pot fi verticale (Fig. 7.a) sau orizontale (Fig. 7.b).

a) b) Figura 7: Grafic n coloane i bare, a) vertical; b) orizontal

Mrimea elementelor

Mrimea elementelor

020406080

100120140160180

Int. 1 Int. 2 Int. 3 Int. 4

Elementul 3Elementul 2Elementul 1

0 100 200

Int. 1

Int. 2

Int. 3

Int. 4

Elementul 1Elementul 2Elementul 3

LECIA 2


Pagina 11 M1.MAEC

Graficele verticale au marcate pe abscis elementele analizate (de exemplu: caracteristici de calitate, tipuri de defecte etc.) i intervalele de timp n care se face analiza, iar pe ordonat, mrimea lor (de exemplu: valoarea caracteristicilor de calitate, numrul sau ponderea defectelor etc.). La graficele orizontale mrimea elementelor analizate i intervalul de timp pentru analiz sunt marcate pe abscis.

Se folosesc pentru compararea mrimii elementelor analizate, n scopul

evidenierii diferenelor dintre ele, sau pentru evidenierea tendinei elementelor analizate.

2) Graficul liniar Graficul liniar este folosit pentru evidenierea variaiei n timp a elementelor analizate. Pe abscis se marcheaz perioada de timp luat n considerare, iar pe ordonat mrimea elementelor (Fig. 8). Se folosesc frecvent grafice liniare sincrone, alctuite din dou sau mai multe grafice cu axa timpului comun, care reprezint variaia unor elemente corelate.

0

20

40

60

80

100

120

Figura 8: Grafic liniar

n analiza calitii, acest tip de grafic este folosit pentru evidenierea variaiei valorilor caracteristicilor de calitate a produselor, n anumite condiii de depozitare, modificarea imaginii clientului privind calitatea unui anumit produs pe baza unui punctaj acordat etc. 3) Graficul circular Acest tip de grafic permite evidenierea ponderii diferitelor elemente n cadrul fenomenului analizat. Unghiurile sectoarelor de cerc (A, B, C, D) sunt corelate cu ponderile elementelor pe care le reprezint (Fig. 9).

Timpul

Mrimea elementelor

CONCLUZIE

CONCLUZIE


Pagina 12 M1.MAEC

ABCD

Figura 9: Graficul circular

Graficul circular se folosete pentru analiza diferitelor categorii de defecte, evidena ponderii factorilor care determin un anumit nivel al calitii produselor, analiza compoziiei chimice a produselor etc.

4) Graficul radar Este folosit n cazul unor analize complexe care necesit luarea n considerare a unui numr mare de elemente. Tehnica de construire a graficului radar, presupune trasarea n interiorul unui cerc a unui numr de raze egal cu numrul elementelor analizate. Pe fiecare raz se marcheaz mrimea elementelor, astfel nct valoarea cea mai mic s corespund cu centrul cercului (Fig. 10).

0

50

100C1

C2

C3

C4

C5

C6Produs 1Produs 2Produs 3

Figura 10: Graficul radar

Graficul radar se folosete pentru analiza comparativ a calitii produselor, activitilor, proceselor, lund n considerare mai multe caracteristici sau criterii.

5) Graficul Gantt Graficul Gantt permite vizualizarea relaiei dintre activitile prevzute pentru implementarea unui proiect, indicnd etapele care trebuie parcurse n acest scop. De asemenea, faciliteaz observarea duratei la care au fost operate modificri n desfurarea activitilor, fa de planificarea iniial (Fig. 11).

CONCLUZIE

CONCLUZIE


Pagina 13 M1.MAEC

Nr. crt.

Denumirea activitilor

Programarea activitilor Ian Feb Mar Apr Mai Iun Iul Aug Sep Oct Noi Dec

1 Activitatea 1

2 Activitatea 2

3 Activitatea 3

....................

n Activitatea n

Figura 11: Graficul Gantt

Pentru conceperea unui grafic Gantt, este recomandat parcurgerea urmtoarelor etape:

definirea activitilor necesare pentru implementarea proiectului; estimarea duratei fiecrei activiti; ordonarea activitilor ntr-o succesiune logic;

marcarea pe grafic a succesiunii activitilor cu ajutorul unor linii orizontale, care indic momentul de nceput i de sfrit al fiecrei activiti.

Se folosete pentru reprezentarea succesiunii activitilor prevzute n scopul

implementrii unui proiect. Un astfel de proiect poate fi, de exemplu, implementarea unui model de asigurare a calitii ntr-o ntreprindere, potrivit serie de standarde ISO 9000. 6) Histogramele Histograma este o reprezentare grafic a dispersiei valorilor parametrului studiat, care permite compararea uoar cu valorile de referin. Histogramele se folosesc pentru supravegherea preciziei utilajelor, pentru studierea caracteristicilor proceselor i urmrirea corectitudinii desfurrii acestora. Se folosesc dou tipuri de histograme: de frecven i cumulate (Fig. 12).

Figura 12: Histograme: a) de frecven; b) cumulate

05

10152025303540

0

10

20

30

40

50

CONCLUZIE


Pagina 14 M1.MAEC

Pentru construirea unei histograme se parcurg urmtoarele etape: culegerea datelor; stabilirea numrului de intervale n care vor fi mprite datele; determinarea intervalului maxim de variaie a datelor (diferena dintre

valorile extreme); determinarea mrimii intervalelor, prin mprirea intervalului maxim de

variaie a datelor, la numrul de intervale; stabilirea limitelor fiecrui interval; marcarea pe abscis a intervalelor delimitate; marcarea pe ordonat a frecvenei datelor pe intervale; construirea histogramei.

Pentru a facilita construirea histogramei, este recomandabil ca datele s fie cuprinse ntr-un tabel (Tabelul 1).

Tabelul 1: Distribuia frecvenei datelor

Inter- vale

Limite intervale

Media intervalelor

Distribuia Datelor pe intervale

Frecvena absolut

Frecvena relativ

[%]

Frecvena absolut cumulat

Frecvena relativ

cumulat [%]

1 2 ... Total 100 100

Construirea unei histograme concludente, necesit cunoaterea unui numr cuprins ntre 50 de valori i 250 de valori ale parametrului studiat. Intervalul delimitat de valorile extreme ale parametrului, se divizeaz n intervale de valori, cu mrime egal a intervalelor, definit de relaia:

i

vvh minmax

= (1) n care: h este mrimea intervalelor, vmax este valoarea maxim a parametrului studiat, vmin valoarea minim, i numrul de intervale care se stabilete n funcie de numrul de valori n ale parametrului, n conformitate cu tabelul 2. Tabelul 2: Stabilirea numrului de intervale n funcie de numrul de valori

Numrul de valori N

Numrul de intervale i

50 100 6 10 100 150 7 12

250 10 20

EXEMPLU ILUSTRATIV: Histograma pentru rugozitatea inelului interior al unui lot de rulmeni


Pagina 15 M1.MAEC

n tabelul 3 se prezint valorile numerice ale rugozitii inelului interior al unui lot de rulmeni, din care au fost msurate n = 71 de buci. Valorile rugozitilor admise sunt cuprinse ntre 0,03-0,07 mm. Analiznd valorile cuprinse n tabel, se observ c valoarea minim este vmin = 0,011 mm iar valoarea maxim este vmax = 0,092 mm. n conformitate cu tabelul 6.5 se adopt 8 intervale, mrimea acestora fiind:

108

011,0089,0i = (6.9) Dup stabilirea numrului de intervale i a mrimii intervalelor, se

mpart cele n valori n intervalele corespunztoare (Tabelul 4, coloana 3), dup care se stabilete frecvena de apariie a datelor n fiecare interval (coloana 4).

Tabelul 3: Valorile numerice ale rugozitilor [mm]. 0,041 0,062 0,051 0,033 0,064 0,053 0,066 0,043 0,067 0,011 0,067 0,089 0,032 0,048 0,052 0,036 0,042 0,054 0,022 0,043 0,044 0,053 0,024 0,054 0,073 0,041 0,069 0,055 0,058 0,089 0,042 0,052 0,039 0,051 0,043 0,072 0,017 0,032 0,051 0,071 0,057 0,083 0,037 0,054 0,065 0,053 0,029 0,081 0,051 0,044 0,073 0,063 0,049 0,044 0,059 0,066 0,074 0,026 0,058 0,035 0,074 0,027 0,042 0,082 0,061 0,071 0,065 0,088 0,064 0,078 0,064

Tabelul 4: Frecvena valorilor parametrului n fiecare interval

Interval nr.

Limitele intervalelor

Media intervalului

Apartenena valorilor la

interval

Frecvena

0 1 2 3 4 1 0,01-0,02 0,015 II 2 2 0,02-0,03 0,025 IIII 5 3 0,03-0,04 0,035 IIII II 7 4 0,04-0,05 0,045 IIII IIII III 13 5 0,05-0,06 0,055 IIII IIII IIII II 17 6 0,06-0,07 0,065 IIII IIII III 13 7 0,07-0,08 0,075 IIII III 8 8 0,08-0,09 0,085 IIII 5

TOTAL 71

Se construiete histograma, pe abscisa creia se marcheaz limitele

admise (Fig. 13).


Pagina 16 M1.MAEC

Frecven Tolerana

vmin=0,03 vmax=0,07

Figura 13: Histogram pentru exemplul numeric din tabelul 4

Din analiza histogramei, se constat c zonele haurate sunt n afara cmpului de tolerane prescris, acestea constituind piese neconforme cu specificaiile.

Pentru ca activitatea de asigurare a calitii s fie corespunztoare, n urma

trasrii histogramei este necesar ca aceasta s ndeplineasc dou condiii: 1) Domeniul de mprtiere a valorilor parametrului analizat, trebuie s fie mai

redus sau la limit egal cu domeniul delimitat de valorile minim, respectiv maxim, prescrise parametrului.

2) Intervalul cu frecvena cea mai mare s corespund cu valoarea medie a domeniului prescris parametrului.

Histogramele pot avea diferite forme i poziii n raport cu domeniul specificat. Din acest punct de vedere ele pot fi clasificate n (Figura 14):

(a) Histogram normal - cmpul de mprtiere este cuprins n domeniul prescris (proces stabil ca precizie), iar intervalul cu frecvena cea mai mare corespunde valorii medii a domeniului specificat (proces stabil ca reglaj).

(b) Histogram deplasat n afara domeniului specificat - cmpul de mprtiere este deplasat n afara domeniului specificat dar nu are o ntindere mai mare dect acesta (proces stabil ca precizie), iar intervalul cu frecvena cea mai mare nu corespunde valorii medii a domeniului specificat (proces instabil ca reglaj). n acest caz este necesar s se acioneze pentru centrarea histogramei.

(c) Cmpul de mprtiere al valorilor parametrului analizat este mai mare dect domeniul prescris (proces stabil ca precizie), iar intervalul cu frecvena cea mai mare corespunde valorii medii a domeniului specificat (proces stabil ca reglaj). n acest caz este necesar s se intervin numai pentru restrngerea cmpului de mprtiere.

(d) Cmpul de mprtiere al valorilor parametrului analizat este mai mare dect domeniul prescris (proces stabil ca precizie), iar intervalul cu

0

5

10

15

20

10 20 30 40 50 60 70 80 90

0,01-0,020,02-0,030,03-0,040,04-0,050,05-0,060,06-0,070,07-0,080,08-0,09

CONCLUZIE


Pagina 17 M1.MAEC

frecvena cea mai mare nu corespunde valorii medii a domeniului specificat (proces instabil ca reglaj). Este necesar s se intervin pentru creterea preciziei utilajelor n vederea restrngerii cmpului de mprtiere i pentru reglarea sa.

(e) Histograma tip pieptene, indic faptul c metoda i mijloacele de msurare au fost diferite pentru cele n intervale ale parametrului studiat.

(f) Histograma tip pieptene, semnaleaz fie o prelevare necorespunztoare ale celor n valori ale parametrului studiat, fie apariia unei erori manifestate numai n intervalul de prelevare al celor n probe.

(g) Histograma aplatisat, indic existena unei erori sistematice, sau folosirea de instrumente diferite la msurarea pieselor.

(h) Histograma bimodal, este rezultatul reprezentrii pe acelai grafic a dou seturi de date, cu valori medii diferite.

(i) Histograma cu grupe izolate indic fie o eroare n folosirea metodei sau a instrumentului de msurare, fie o culegere necorespunztoare a datelor.

010203040506070

a) 0

20

40

60

80

b)

c) d)

0

10

20

30

40

50

60

70

e) 0

10

20

30

40

50

60

70

f)

010203040506070

010203040506070


Pagina 18 M1.MAEC

g) h)

i)

Figura 14: Diferite tipuri de histograme

n analiza calitii acestea faciliteaz evidenierea punctelor critice asupra crora trebuie concentrate eforturile de mbuntire atunci cnd se urmrete eliminarea defectelor, a cauzelor care perturb procesul de fabricaie.

Activitatea 2 Timp de lucru: 20 minute 1. Reprezentai grafic datele colectate la activitatea 1.

----------------------------------------------------------------------------------------------------

----------------------------------------------------------------------------------------------------

----------------------------------------------------------------------------------------------------

----------------------------------------------------------------------------------------------------

----------------------------------------------------------------------------------------------------

0

10

20

30

40

50

60

70

CONCLUZIE

0

10

20

30

40

50

60

70

0

10

20

30

40

50

60

70


Pagina 19 M1.MAEC

DIAGRAME PENTRU REPREZENTAREA DATELOR


Pentru reprezentarea datelor referitoare la calitate se utilizeaz, n principal, urmtoarele tipuri de diagrame: diagrama de corelare, diagrama Pareto, diagrama de control.

1) Diagrama de corelare Acest document al calitii constituie o reprezentare grafic care evideniaz relaiile dintre dou variabile ale unui proces, de regul un efect i o cauz. Construirea diagramei de corelare are n vedere reprezentarea grafic a celor dou categorii de date analizate, una dintre categoriile de date (X) fiind reprezentat pe abscis, iar cealalt (Y) pe ordonat. Examinarea distribuiei, permite evidenierea tipului de corelare existent ntre categoriile respective de date i ct de puternic este legtura dintre ele.

Profit [um] 5 4 3 2 1 Volum vnzri

5 10 15 20 25 30 [buc]

Figura 15: Diagrama de corelare ntre volumul lunar al vnzrilor i profitul obinut

LECIA 3


Pagina 20 M1.MAEC

Din punct de vedere tehnic, trebuie s se dispun de un volum de date suficient

de mare formulrii concluziilor, pentru care se adopt scri corespunztoare pe cele dou axe de coordonate. La intersecia perechilor de valori, se traseaz cte un punct. Dac perechile de valori se repet, se traseaz cercuri concentrice. n figura 15 se prezint construcia diagramei de corelare ntre volumul lunar al vnzrilor i profitul obinut, care evideniaz faptul c atunci cnd vnzrile cresc, crete i profitul.

n vederea stabilirii de msuri dup trasarea diagramei, pe aceasta trebuie trecute elementele de identificare: numele produsului, intervalul de colectare al datelor, locul de munc, numele muncitorului, defectele observate etc. Y Y X X a) corelare pozitiv b) corelare negativ Y Y x1 x2 X X c) fr corelare d) corelare parial negativ

Figura 16: Tipuri de diagrame de corelare

Interpretarea diagramei, se face n funcie de dispunerea punctelor reprezentate, dup cum se prezint n figura 16:

a) diagram cu corelare pozitiv - ntre X i Y exist atunci cnd pentru valori cresctoare ale lui X corespund valori cresctoare ale lui Y. Aceast corelare poate fi puternic atunci cnd punctele de coordonate (X, Y) nu prezint un grad mare de mprtiere, n caz contrar aceast corelare este slab.

b) diagram cu corelare negativ - ntre X i Y exist atunci cnd pentru valori cresctoare ale lui X corespund valori descresctoare ale lui Y. Aceast corelare este puternic atunci cnd punctele de coordonate (X, Y) nu prezint un grad mare de mprtiere, n caz contrar aceast corelarea este slab.

c) diagram fr corelare nu se observ nici o tendin, punctele de coordonate (X, Y) prezint un grad mare de mprtiere, fiind necesar luarea de msuri specifice fenomenului analizat.

CONCLUZIE


Pagina 21 M1.MAEC

d) diagram de corelare parial negativ pe zona X1 corelarea este negativ, iar pe zona notat X2 nu exist corelare.

Se mai pot ntlni diagrame cu corelare neliniar, atunci cnd corespunztor

valorilor cresctoare ale lui X, corespund valori cresctoare i apoi descresctoare ale lui Y.

EXEMPLU ILUSTRATIV: de folosire a diagramei de corelare

relaiile dintre numrul de reclamaii i numrul total al vnzrilor;

relaiile dintre numrul vnzrilor i rata beneficiului;

relaiile dintre numrul anilor de experien ale vnztorilor i numrul

vnzrilor etc.

Activitatea 3 Timp de lucru: 20 minute 1. Stabilii dou variabile ale unui proces din cadrul organizaiei dv. similare exemplului ilustrativ prezentat.

----------------------------------------------------------------------------------------------------

----------------------------------------------------------------------------------------------------

2. Reprezentai diagrama de corelare a celor dou variabile. Comentai cum sunt corelate cele dou variabile.

----------------------------------------------------------------------------------------------------

----------------------------------------------------------------------------------------------------

----------------------------------------------------------------------------------------------------

----------------------------------------------------------------------------------------------------

----------------------------------------------------------------------------------------------------

----------------------------------------------------------------------------------------------------

----------------------------------------------------------------------------------------------------


Pagina 22 M1.MAEC

2) Diagrama Pareto Diagrama Pareto permite evidenierea celor mai importante elemente ale unei

probleme, asupra crora trebuie acionat cu prioritate. Acest tip de diagram a fost utilizat pentru prima oar de M. D. LORENZ,

pentru a pune n eviden distribuia neuniform a avuiei naionale. El a observat c aproximativ 80% din avuia naional aparine unui numr restrns de persoane reprezentat de aproximativ 20% din totalul populaiei. Diagrama ridicat de Lorenz, a fost n mod eronat confundat cu diagrama economistului italian Vilfredo PARETO, ns cu toate acestea denumirea eronat s-a pstrat n literatura de specialitate.

JURAN a evideniat modul n acre acioneaz n domeniul calitii principiul distribuiei neuniforme: ... pierderile nu sunt niciodat uniform distribuite pe caracteristicile de calitate. ntotdeauna neuniformitatea distribuiei pierderilor este de aa natur nct un procent redus, respectiv, acele cteva caracteristici de calitate de importan vital dein o pondere important n totalul pierderilor referitoare la calitate.

Pe baza acestor constatri, JURAN a propus utilizarea diagramei Pareto n

analiza cantitativ a defectelor.

Diagrama Pareto se folosete pentru analiza datelor culese, atunci cnd tipurile de defecte sau cauzele acestora sunt bine cunoscute, pentru a se identifica defectele asupra crora trebuie acionat cu prioritate.

Prin aceasta, analiza furnizeaz informaii despre defectele care trebuie eliminate astfel nct s se obin cele mai mari ctiguri. Prin urmare analiza Pareto este adecvat la documentaiile de mbuntire a calitii produselor n care se compar starea iniial cu starea dup aplicarea msurilor de mbuntire.

Diagrama Pareto, se utilizeaz n cele mai diverse domenii, n asigurarea calitii, aceasta evideniind c 20% din cauze explic 80% din defecte.

EXEMPLU ILUSTRATIV: Histograma pentru rugozitatea inelului interior al unui lot de rulmeni Tabelul 5: Defecte constatate la un rulment Nr. Crt.

Defectul constatat Nr.defecte Nr.cumulat de defecte

0 1 2 3 1 Rugozitatea suprafeei 60 60 2 Fisuri 25 60+25=85 3 Coroziune 22 85+22=107 4 Deteriorri 18 107+18=1255 Tolerane dimensionale i de form 6 125+6=131 6 Diverse 11 131+11=142

TOTAL DEFECTE 142 142

CONCLUZIE


Pagina 23 M1.MAEC

n vederea construirii diagramei Pareto, se parcurg urmtoarele etape: 1) Se noteaz titlul diagramei, perioada i locul n care au fost culese datele, numrul total al datelor culese, persoanele care au cules datele. 2) Tipurile de defecte sunt evaluate n intervalul de timp ales, i clasificate n funcie de cauze i de problema supus analizei. n tabelul 5 este prezentat un exemplu n liniile cruia, defectele semnalate la un rulment, sunt ordonate conform frecvenei lor de apariie (coloanele 1,2). n primele linii ale tabelului sunt aezate defectele cu cea mai mare frecven de apariie, iar n ultimele linii sunt aezate defectele cu frecvena cea mai mic, i volumul nsumat al celorlalte tipuri de defecte.

3) Se completeaz cifra cumulat din tabel (coloana 3). Toate categoriile de defecte care nsumate dau o frecven de 70%, sunt considerate defecte de rangul I. Categoriile de defecte ntre 90-100% sunt considerate de rangul III. Restul tipurilor de defecte sunt clasificate ca aparinnd categoriei II. 4) Trasarea axelor diagramei Pareto, se efectueaz n dou coordonate, care sunt gradate i care au urmtoarele semnificaii:

- axa orizontal, reprezint clasificarea cauzelor sau a tipurilor de defecte. Cauzele pot fi datorate: factorului uman, materiilor prime, utilajelor (precizie, uzur, SDV-uri, etc.), procedeelor tehnologice, perioadei de timp n care s-a lucrat (anul, luna, schimbul de lucru). Tipurile de defecte pot fi evaluate dup coninut, locul de munc n care apar, perioada de timp n care au fost depistate, etc.

- axa vertical, pune n eviden disponibilitatea rezultatelor: calitatea (suma defectelor, totalul reclamaiilor, rata respingerilor); costuri (costurile rebuturilor, costurile remedierilor, cheltuieli cu personalul); zilele de ntrziere la livrarea produselor.

Figura 17: Diagrama Pareto privind defectele unui rulment

care prezint defectele din tabelul 1

5) Defectele semnalate sunt reprezentate pe diagram sub forma unor coloane de aceeai lime n ordinea descrescnd a frecvenelor defectelor semnalate, sau a cauzelor acestora, dup cum se dorete reprezentarea. ntre coloane nu se las spaii goale.

5) Trasarea curbei sum a tipurilor de defecte, se obine prin nsumarea frecvenei defectelor. Colul drept al fiecrei coloane semnific numrul cumulat al defectelor, care se unesc prin puncte.

020406080

100120140160

RugozitateFisuriCoroziuneDeteriorariToleranteDiverseTotal


Pagina 24 M1.MAEC

6) Din extremitatea curbei sum se coboar o paralel la ordonat. Punctul de extremitate reprezint procentul de 100% al defectelor, n funcie de care se stabilete scara pentru procentul cumulativ.

La eliminarea defectelor prioritatea cea mai mare o au defectele de rangul I,

deoarece acestea reprezint procentual cea mai mare parte a defectelor. Pentru exemplul considerat n figura 16, defectele care trebuie eliminate n primul rnd, sunt rugozitatea ridicat a suprafeei i fisurile care apar pe calea de rulare.

Dac defectele sunt analizate n funcie de costurile generate i nu n funcie de

frecven, aa cum s-a exemplificat anterior, frecvena defectelor se pondereaz printr-un factor de cost specific tipului de defect. Prin clasificarea defectelor dup cele trei ranguri, se obin defectele de rangul I, care cauzeaz 70% din costurile aferente tuturor defectelor.

Dup nlturarea cauzelor defectelor de rangul I, care pot fi eliminate, se traseaz o nou diagram Pareto, pe care se pun n eviden rezultatele obinuite, i care n acelai timp constituie suportul pentru o analiz Pareto ulterioar. Spre exemplu n figura 18, dup remedierea cauzelor care au produs defectele D1 (Fig. 18.a), numrul acestora s-a redus, iar la analiza ulterioar, grupa s-a plasat n poziia a treia generatoare de defecte (Fig. 18.b).

Figura 18: Evidenierea rezultatului analizei Pareto

Prin compararea diagramelor realizate nainte i dup luarea unor msuri

corective sau de mbuntire, se poate evidenia progresul nregistrat n rezolvarea problemelor.

3) Diagrama de control Diagrama de control se folosete pentru urmtoarele scopuri:

evaluarea stabilitii procesului ca precizie i reglaj; determinarea momentului de timp n care procesul trebuie ajustat; confirmarea mbuntirii procesului.

Prima diagram de control a fost conceput de Walter A. SHEWART, de la Societatea de telefoane Bell din SUA, n anul 1924. Extinderea utilizrii ei, s-a produs

020406080

100120140

a

D1D2D3D4DDTotal

0

20

40

60

80

100

b

D2D3D1D4DDTotal

CONCLUZIE

CONCLUZIE


Pagina 25 M1.MAEC

n anii celui de-al doilea rzboi mondial, n producia de armament. Dup aceea, utilizarea diferitelor tipuri de diagrame de control a cptat o larg extindere. Diagramele de control se aplic tuturor proceselor continue, cu caracter repetitiv, cum sunt procesele tehnologice, sau majoritatea proceselor administrative. Orice proces complex se poate descompune n procese elementare, fiecare dintre ele putnd face obiectul controlului statistic cu aplicarea diagramei de control. n acest fel se poate asigura conformitatea rezultatelor proceselor (produse, servicii) cu cerinele specificate. Exist o mare diversitate de diagrame de control, care pot fi utilizate pentru reprezentarea caracteristicilor msurabile sau atributive ale proceselor. Cele mai importante sunt urmtoarele:

diagrama de control RX ; diagrama de control p; diagrama de control np; diagrama de control c; diagrama de control u; diagrama de control X-R; diagrama de control X.

Diagrama de control RX pentru medie i amplitudine ofer cele mai multe informaii n legtur cu procesul analizat. Diagrama de control X servete pentru evidenierea variaiei valorilor medii ale caracteristicii analizate, iar diagrama de amplitudine R este utilizat pentru reprezentarea variaiei amplitudinii caracteristicii. Diagrama de control p se utilizeaz atunci cnd n controlul procesului se urmrete evidenierea ponderii produselor defecte, controlul fiind prin atribute. Diagrama permite separarea produselor de calitate necorespunztoare de cele corespunztoare. Se aplic atunci cnd gradul de severitate al controlului nu trebuie s fie foarte ridicat. Diagrama de control np se utilizeaz n cazul caracteristicilor atributive, ns spre deosibire de diagrama p, se urmrete evidenierea numrului de produse de calitate necorespunztoare, fr s se determine ponderea acestora. Diagrama de control c, se utilizeaz pentru controlul proceselor, caracteristica urmrit fiind numrul de defecte pe unitatea de produs (c). Diagrama de control u se aplic n cazul controlului prin atribute, atunci cnd se dorete evidenierea numrului de defecta aprute (u), fr raportarea acestora la unitatea de produs. Diagrama de control X-R, se folosete atunci cnd determinarea mediei caracteristicii analizate este dificil, fiind din acest motiv preferat determinarea medianei X. Diagrama de control X se utilizeaz atunci cnd intervalele alese pentru datele obinute sunt foarte mari. Construirea unei diagrame de control RX presupune parcurgerea urmtoarelor etape:

selectarea caracteristicii X a crei variaie va fi urmrit; stabilirea mrimii eantionului de date N care se va culege i periodicitatea

culegerii datelor; colectarea i ordonarea datelor pe 20-25 subgrupe;


Pagina 26 M1.MAEC

calcularea mediei X i amplitudinii R, pentru fiecare subgrup; calcularea medie mediilor X i a amplitudinii medii R ; calcularea limitelor de control superioar LCS i inferioar LCI, pentru

medie i amplitudine; construirea diagramei de control i luarea deciziei corespunztoare. Datele culese i rezultatele calculelor se trec ntr-un tabel (Tabelul 6).

EXEMPLU ILUSTRATIV: Aplicarea diagramei de control RX Tabelul 6: Fia de calcul pentru aplicarea diagramei de control RX

Nr. subgrup

Valorile caracteristicii Xi Suma Val Xi

Media

X

Amplitudinea

R=XM-Xm

Obs.

X1 X2 Xn1 2 ... m

Total Suma mediilor

Suma amplitudinilor

Medie X R Diagrama de control (Fig. 19) conine urmtoarele elemente: mediile X i R , limitele de control LCS i LCI, respectiv punctele corespunztoare mediei i amplitudinii determinate pentru fiecare subgrup de date.

Figura 19: Diagrama de control RX

Xm

R

Lcs

XXm

Lci

Lcs

Rm


Pagina 27 M1.MAEC

n funcie de reprezentarea punctelor pe diagram, se pot formula urmtoarele concluzii:

dac valorile mediilor X se afl ntre cele dou limite de control procesul se consider stabil ca reglaj, altfel este instabil pentru subgrupele n care se nregistreaz depirile;

dac valorile amplitudinilor se afl sub limita de control LCS', procesul este stabil ca precizie, altfel este instabil pentru subgrupele n care se nregistreaz depirile;

dac valorile mediilor X , sau ale R , se afl n afara limitelor de control, procesul este instabil ca reglaj, respectiv ca precizie.

REZUMAT

n LECIA 1 am artat aspecte generale referitoare la metodele de analiz i evaluare a calitii. n analiza calitii se folosesc tehnici i instrumente pentru date numerice i nenumerice. Am prezentat fie de colectare a datelor care furnizeaz elemente pentru a stabili care este tendina de evoluie a problemelor care au constituit obiectul nregistrrii. Am prezentat fie pentru nregistrare i fie pentru inspecie.

n LECIA 2 am artat graficele pentru reprezentarea datelor referitoare la calitate: grafice n coloane i bare (pentru compararea mrimii elementelor analizate), graficul liniar (pentru evidenierea variaiei n timp a elementelor analizate), graficul circular (evideniaz ponderea diferitelor elemente n cadrul fenomenului analizat), graficul radar (folosit pentru analize complexe care necesit luarea n considerare a unui numr mare de elemente), graficul gantt (folosit pentru vizualizarea relaiei dintre activitile prevzute pentru implementarea unui proiect, indicnd etapele care trebuie parcurse n acest scop), histogramele (reprezentare grafic a dispersiei valorilor parametrului studiat, care permite compararea cu valorile de referin).

n LECIA 3 am artat diagramele pentru reprezentarea datelor referitoare la calitate: diagrama de corelare (evideniaz relaiile dintre dou variabile ale unui proces, de regul un efect i o cauz, avnd corelare pozitiv, negativ, fr corelare, parial negativ etc.), diagrama Pareto (20% din cauze explic 80% din defecte), diagrama de control ( RX , p, np, c, u, X-R, X)

.

CONCLUZIE


Pagina 28 M1.MAEC

P U N C T E

C H E I E

Fiele de colectare, furnizeaz elemente pentru a stabili care este tendina de evoluie a problemelor.

Fiele de colectare pot fi: pentru nregistrare, pentru inspecie.

Graficele n coloane i bare se folosesc pentru compararea mrimii elementelor analizate.

Graficul liniar se folosete pentru evidenierea variaiei valorilor caracteristicilor de calitate a produselor.

Graficul circular evideniaz ponderea factorilor care determin un anumit nivel al calitii produselor.

Graficul radar se folosete pentru analiza comparativ a calitii produselor, lund n considerare mai multe caracteristici.

Graficul Gantt se folosete pentru reprezentarea succesiunii activitilor prevzute n scopul implementrii unui proiect.

Histograma este o reprezentare grafic a dispersiei valorilor parametrului studiat, care permite compararea uoar cu valorile de referin.

n analiza calitii histograma faciliteaz evidenierea punctelor critice asupra crora trebuie concentrate eforturile de mbuntire.

Diagrama de corelare este o reprezentare grafic care evideniaz relaiile dintre dou variabile ale unui proces, de regul un efect i o cauz.

Diagrama Pareto permite evidenierea celor mai importante elemente ale unei probleme, asupra crora trebuie acionat cu prioritate.

20% din cauze explic 80% din defecte. Diagrama de control se folosete pentru evaluarea

stabilitii procesului ca precizie i reglaj i determinarea momentului de timp n care procesul

REZULTATE ATEPTATE

Dup studierea acestui modul, ar trebui s nelegei utilitatea metodelor de analiz i evaluare a calitii, modul de aplicare a instrumentelor pentru date numerice i nenumerice: fiele de colectare a datelor, graficele i diagramele pentru reprezentarea datelor.


Pagina 29 M1.MAEC

TEST DE AUTOEVALUARE

1) Diagrama cu corelare pozitiv ntre X i Y exist atunci cnd pentru valori cresctoare ale lui X corespund valori descresctoare ale lui Y ? Da / Nu

2) Pentru ca activitatea de asigurare a calitii s fie corespunztoare, n urma trasrii histogramei este necesar ca: a) Domeniul de mprtiere a valorilor parametrului analizat, trebuie s fie mai redus sau la limit egal cu domeniul delimitat de valorile minim, respectiv maxim, prescrise parametrului. Da / Nu b) Intervalul cu frecvena cea mai mare s corespund cu valoarea medie a domeniului prescris parametrului. Da / Nu 3) Diagrama de control permite: a) formularea de decizii referitoare la calitatea loturilor de mrfuri, pe baza analizei eantionului prelevat. Da / Nu b) inspecia bunei funcionri a proceselor, n vederea asigurrii capacitii acestora de a furniza n mod constant nivelul de calitate solicitat. Da / Nu c) ordonarea i sintetizarea datelor referitoare la calitate. Da / Nu 4) Histograma bimodal, este rezultatul reprezentrii pe acelai grafic a dou seturi de date, cu valori medii diferite ? Da / Nu 5) Formatul fiei pentru nregistrare are o structur unitar indiferent de problema urmrit. Da / Nu 6) Numrul de defecte pe unitatea de produs este caracteristica urmrit la: a) Diagrama de control c. Da / Nu b) Diagrama de control u. Da / Nu

ncercuii rspunsurile corecte la ntrebrile urmtoare. ATENIE: pot exista unul, niciunul sau mai multe rspunsuri corecte la aceeai ntrebare.

Timp de lucru: 30 minute


Pagina 30 M1.MAEC

7) Graficele n coloane i bare: a) se folosesc pentru compararea mrimii elementelor analizate n scopul evidenierii diferenelor dintre ele. Da / Nu b) se folosesc pentru evidenierea tendinei elementelor analizate. Da / Nu c) pot fi verticale, orizontale, mixte. Da / Nu 8) Graficul liniar este folosit pentru: a) evidenierea variaiei n timp a elementelor analizate. Da / Nu b) evidenierea tendinei elementelor analizate. Da / Nu 9) Graficul circular a) permite evidenierea ponderii diferitelor elemente n cadrul fenomenului analizat. Da / Nu b) permite evidena ponderii factorilor care determin un anumit nivel al calitii produselor. Da / Nu c) permite analiza compoziiei chimice a produselor. Da / Nu d) faciliteaz observarea duratei la care au fost operate modificri n desfurarea activitilor, fa de planificarea iniial. Da / Nu 10) Graficul radar a) se folosete n analize complexe care necesit luarea n considerare a unui numr

mare de elemente. Da / Nu b) se folosete pentru analiza diferitelor categorii de defecte. Da / Nu c) se folosete pentru analiza comparativ a calitii produselor, activitilor,

proceselor, lund n considerare mai multe caracteristici sau criterii. Da / Nu 11) ntocmirea fiei pentru inspecie trebuie s ofere rspunsuri la urmtoarele probleme: a) scopul colectrii datelor. Da / Nu b) punctele de inspecie. Da / Nu c) etapele de inspecie. Da / Nu d) ponderea problemei bazate pe gradul de importan. Da / Nu e) formatului fiei, astfel nct s ofere o nregistrare comod, o prelucrare simpl a

datelor culese, iar rezultatele s fie naintate acolo unde este necesar. Da / Nu 12) Histograma cu grupe izolate are cmpul de mprtiere este deplasat n afara domeniului specificat ? Da / Nu 13) Fia de colectare a datelor: a) constituie o tehnic comod de nregistrare rapid i simpl a datelor despre o anumit problem. Da / Nu b) furnizeaz elemente pentru a stabili care este tendina de evoluie a problemelor care au constituit obiectul nregistrrii. Da / Nu c) datele nregistrate pot constitui elemente primare pentru alte analize, spre exemplu Pareto. Da / Nu d) dup funciunile ndeplinite fiele de colectare pot fi: fie pentru nregistrare, fie pentru inspecie, fie pentru analiz. Da / Nu


Pagina 31 M1.MAEC

14) Graficul Gantt a) se folosete pentru reprezentarea succesiunii activitilor prevzute n scopul implementrii unui proiect. Da / Nu b) permite vizualizarea relaiei dintre activitile prevzute pentru implementarea unui proiect, indicnd etapele care trebuie parcurse n acest scop. Da / Nu c) permite analiza compoziiei chimice a produselor. Da / Nu 15) Formatul fiei pentru nregistrare trebuie s ofere rspunsuri la urmtoarele probleme: a) scopul colectrii datelor. Da / Nu b) datele necesare pentru atingerea scopului. Da / Nu c) estimarea volumului total al datelor. Da / Nu d) modul de colectare al datelor. Da / Nu e) amplasarea rubricilor n pagin. Da / Nu f) modul de exprimare (simboluri, valori numerice). Da / Nu 16) Prin analiza calitii se nelege: a) cunoaterea metodelor de obinere a calitii, determinarea defectelor, a cauzelor care le produc i msurile ce se impun pentru remedierea i nlturarea cauzelor.

Da / Nu b) costul a tot ce este pus n aplicare pentru verificarea produsului ca s fie conform cu ceea ce se ateapt de la el. Da / Nu 17) n analiza calitii histogramele: a) faciliteaz evidenierea punctelor critice asupra crora trebuie concentrate eforturile de mbuntire. Da / Nu b) permit reprezentarea succesiunii activitilor legate de calitate. Da / Nu 18) Histograma normal indic faptul c metoda i mijloacele de msurare au fost diferite pentru cele n intervale ale parametrului studiat ? Da / Nu 19) Diagrama de control p se utilizeaz atunci cnd n controlul procesului se urmrete evidenierea: a) ponderii produselor defecte. Da / Nu b) numrului de produse defecte. Da / Nu 20) Diagrama de corelare evideniaz relaiile dintre dou variabile ale unui proces ? Da / Nu 21) Cteva caracteristici de calitate de importan vital dein o pondere important n totalul pierderilor referitoare la calitate este un principiu descoperit de:

a) ISHIKAWA Da / Nu b) FEIGENBAUM Da / Nu c) JURAN Da / Nu d) DEMING Da / Nu

22) n asigurarea calitii diagrama Pareto, evideniaz c 20% din defecte explic 80% din cauze. Da / Nu


Pagina 32 M1.MAEC

23) n alctuirea unei diagrame Pareto toate categoriile de defecte care nsumate dau o frecven de 70%, sunt considerate: a) defecte de rangul I. Da / Nu b) defecte de rangul II. Da / Nu c) defecte de rangul III. Da / Nu 24) Diagrama de control se folosete pentru urmtoarele scopuri: a) evaluarea stabilitii procesului ca precizie i reglaj. Da / Nu b) determinarea momentului de timp n care procesul trebuie ajustat. Da / Nu c) confirmarea mbuntirii procesului. Da / Nu 25) Construirea unei histograme concludente, necesit cunoaterea unui numr de valori ale parametrului studiat cuprins ntre: a) 10 - 50. Da / Nu b) 50 - 250. Da / Nu c) 100 - 500. Da / Nu

Prin conectare la internet la adresa de site www.mmsc.upm.ro, v logai cu datele de autentificare primite (user i parol) i completai n modulul TESTE rspunsurile corecte la ntrebri (pe care le-ai ncercuit anterior). ATENIE: Numai dup transmiterea on-line a testului v-ai ndeplinit obligaiile de parcurgere a modulului.

Timp de lucru: 10 minute

Modul 1-MAEC 2009.Unlocked

Documents

Transcript of Modul 1-MAEC 2009.Unlocked