автореферат диссертации по машиностроению и машиноведению, 05.02.23, диссертация на тему:Повышение эффективности процесса поиска причин несоответствий в сборочных производствах автомобильной промышленности

005047901

Я^правахру ко п иси

КОНЧИ Ц Анатолий Викторович

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЦЕССА ПОИСКА ПРИЧИН НЕСООТВЕТСТВИЙ В СБОРОЧНЫХ ПРОИЗВОДСТВАХ АВТОМОБИЛЬНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

05.02.23 - Стандартизация и управление качеством продукции

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 7 ЯИЗ К-.

Самара-2012

а

005047901

Работа выполнена на кафедре производства летательных аппаратов и управления качеством в машиностроении федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П. Королёва (национальный исследовательский университет)» (СГАУ).

Научный руководитель -

кандидат технических наук, доцент ДМИТРИЕВ Александр Яковлевич

Официальные оппоненты:

ЩИПАНОВ Владимир Викторович, доктор технических наук, профессор, федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Тольяттинский государственный университет», кафедра «Менеджмент организаций», профессор;

ШПЕР Владимир Львович, кандидат технических наук, доцент, федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС»", кафедра сертификации и аналитического контроля, доцент.

Ведущая организация - федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Самарский государственный технический университет».

Защита состоится 8 февраля 2012 г. в 12 часов на заседании диссертационного совета Д212.215.03, созданного на базе федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П. Королёва (национальный исследовательский университет)» по адресу: 443086, Самара, Московское шоссе, 34.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке СГАУ.

Автореферат разослан 24 декабря 2012 года.

Учёный секретарь

диссертационного совета Д212.215.03 к.т.н., доцент Клочков Ю.С.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В настоящее время перспективы развития российского автомобилестроения значительны - большинство известных мировых брендов уже производятся на сборочных производствах Российской Федерации, объёмы выпуска отечественных брендов также растут. По данным Росстата (Федеральной службы государственной статистики) за первые четыре месяца 2012 года прирост производства автомобилей в РФ составил 20% по сравнению с аналогичным периодом 2011 г. При этом большое внимание мировых автопроизводителей, включая российских, уделяется работам по совершенствованию качества продукции автосборочных предприятий. Однако среди многочисленных направлений улучшения деятельности, в том числе в соответствии с международным стандартом ISO/TS 16949, есть одно, развитие которого отстает, -это исследование несоответствий, обнаруженных на этапах сборки и эксплуатации автомобилей, позволяющее найти и устранить коренную причину, исключив тем самым возможность возникновения данного несоответствия в будущем.

Недостаточность научно обоснованных подходов к исследованию несоответствий на производстве существенно ограничивает возможности развития предприятий и снижает их конкурентоспособность - автосборочные заводы и их поставщики вынуждены оплачивать значительное количество гарантийных ремонтов вместо того, чтобы оперативно устранять их причины, не допуская тем самым возникновение несоответствий. В результате цикл PDCA процесса достижения целей по управлению качеством продукции реализуется неэффективно, с использованием нескольких оборотов вместо одного, когда причина должна определяться верно с первого раза с заданным высоким уровнем достоверности и впоследствии устраняться. Специфика массового сборочного производства автомобилей обуславливает наличие множества параметров, каждый из которых потенциально может являться причиной несоответствия. При этом во многих существующих методах обнаружения причин несоответствий отбор образцов для анализа происходит на основании допусков, заданных в документации, и не производится выделение сборочных процессов автомобиля и составляющих его компонентов для дальнейшей локализации причины несоответствия. В результате поиск причины оказывается затруднительным, что приводит к неточности и низкой достоверности определения коренной причины. Одно из автосборочных предприятий в 2010 году затратило 96 млн. руб. на устранение несоответствий выпускаемых автомобилей в период эксплуатации. Задача поиска причин несоответствий, традиционно решаемая при помощи инструментов «5 Почему», диаграммы Исикава и метода мозгового штурма, часто не приводит к достоверно найденной коренной причине. Более сложные методы поиска причин несоответствий (например, метод Шайнина) требуют высокой квалификации персонала в вопросах статистики, обладают громоздкими алгоритмами без чётко определённых этапов отбора образцов для анализа и принятия решения о причине несоответствия.

Таким образом, возникает необходимость в формировании новых и модернизации существующих методов поиска причин несоответствий.

з

Актуальность проблематики, недостаточная разработанность методического материала и особая значимость проблемы поиска причин несоответствий для повышения качества автомобилей, собираемых в нашей стране, обусловили выбор темы исследования, постановку его цели и формулировку задач.

Целью диссертационной работы является снижение уровня дефектности в сборочных производствах автомобилей за счёт повышения эффективности процессов, связанных с поиском причин несоответствий.

Задачи исследования:

1) разработать модель процесса поиска причин несоответствий в сборочных производствах автомобильной промышленности, учитывающую возможности управления процессом отбора образцов для поиска причин несоответствий и особенности принятия решения о причине несоответствия;

2) разработать и математически обосновать методику определения параметра, характеризующего причину несоответствия;

3) разработать на основе модели экспериментальную методику поиска причин несоответствий в сборочных производствах автомобильной промышленности, включающую методику отбора образцов и методику принятия решения о причине несоответствия;

4) внедрить разработанную методику, модель и процесс поиска причин несоответствий в сборочные производства автомобилестроительного предприятия;

5) оценить экономическую эффективность от внедрения модели и методики поиска причин несоответствий в сборочных производствах автомобильной промышленности.

Результаты, выносимые на защиту:

- разработанная модель процесса поиска причин несоответствий, отличающаяся в части управления процессом отбора образцов и принятия решения о причине несоответствия;

- разработанная методика поиска и статистической оценки причин несоответствий в сборочных производствах автомобильной промышленности, отличающаяся в части управления процессом отбора образцов, выделения направления исследования, выделения параметра, характеризующего причину несоответствия, и принятия решения о причине;

- инструменты методики «ЛИС-ХИН» (ЛИС - лучший из существующих образцов, ХИН - худший из несоответствующих образцов), а также вновь предложенная методика анализа порядковой корреляции с элементами последовательного анализа и методика принятия решения о причине несоответствия, адаптированные для инженерного состава предприятия;

- результаты внедрения разработанной методики, модели и процесса поиска причин несоответствий «ЛИС-ХИН» в виде рабочей инструкции ЗАО «Джи Эм-АВТОВАЗ».

Объектом исследования является управление качеством сборочных процессов автомобильной промышленности.

Предметом исследования является процесс поиска причин несоответствий в сборочных производствах.

Методы исследования. Решение поставленных задач выполнено с помощью методов теории управления качеством, методов статистического анализа, теории порядковых статистик и с использованием результатов экспериментальной проверки адекватности теоретических положений.

Научная новизна работы заключается в следующем:

• в модель процесса поиска причин несоответствий в сборочных производствах автомобильной промышленности введены подпроцессы отбора образцов для поиска причин несоответствий и принятия решения о причине несоответствия, что позволяет повысить точность и достоверность результатов;

• разработана методика поиска причин несоответствий «ЛИС-ХИН» на основе модели метода Шайнина, уточнённой в части авторского алгоритма использования инструментов, приводящего к причине несоответствия, а также методики принятия решения о причине несоответствия;

• в разработанной методике «ЛИС-ХИН» теоретически обоснована и экспериментально подтверждена применимость методики анализа порядковой корреляции на основе теории порядковых статистик в условиях массового автосборочного производства.

Практическая значимость диссертации заключается в том, что:

• усовершенствован процесс поиска причин несоответствий, отличающийся задаваемой достоверностью и точностью полученных результатов;

• разработанная методика «ЛИС-ХИН» позволяет снизить ресурсоёмкость при поиске причин несоответствий более чем в три раза по сравнению с традиционными методами поиска причин несоответствий в сборочных производствах автомобильной промышленности;

• внедрение разработанной методики «ЛИС-ХИН» на автосборочных предприятиях позволяет определить причину несоответствия и предотвратить его повторное возникновение, следовательно, сократить потенциальные издержки предприятия на контроль, переработку и утилизацию брака и т. д.

Экономический эффект после применения разработанной методики составил до 4 240 ООО рублей в год на одно несоответствие, выявленное в производстве и в гарантийной эксплуатации автомобилей. Эффект улучшения качества после применения разработанного метода обусловил снижение РРМ от 1 ООО... 190 ООО до 10...120.

Достоверность и обоснованность полученных результатов подтверждается корректностью применения математического аппарата и принятых допущений, применённых при разработке метода, результатами оценки адекватности метода, а также успешной реализацией разработки.

Реализация результатов работы. Результаты диссертационной работы нашли применение в системе менеджмента качества ЗАО «Джи Эм-АВТОВАЗ» - на заводе внедрена и используется рабочая инструкция WI QA-003, описывающая методику исследования несоответствий в производстве.

Результаты работы могут быть использованы на предприятиях, занимающихся сборкой автомобильных комплектующих и автомобилей, а также на любых предприятиях, производящих продукцию массового спроса.

Апробация работы. Основные теоретические и практические положения диссертационного исследования докладывались и были положительно оценены на

семи научно-практических конференциях, в том числе на межотраслевой конференции «Путь к лидерству» Центра «Приоритет» (2011 г., г. Нижний Новгород) и Всероссийской научно-практической конференции «Управление качеством» (2012 г., МАТИ, г. Москва).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 11 работ, в том числе 3 - в рецензируемых научных изданиях, определённых Высшей аттестационной комиссией.

Структура и объём диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, выводов, списка литературы из 149 наименований, 7 приложений. Работа содержит 153 страницы печатного текста, 17 таблиц и 60 рисунков.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цель и задачи исследования, изложена научная новизна и практическая значимость полученных результатов, сформулированы положения, выносимые на защиту.

В первой главе приводится анализ несоответствий, выявленных за последние пять лет как на выходном контроле автосборочных предприятий (до 60000 РРМ в месяц) (рисунок 1), так и в гарантийный период эксплуатации автомобилей (до 13000 гарантийных ремонтов в год) (рисунок 2). Анализируются существующие методики исследования несоответствий в автомобильном производстве.

Посторонний шум ограничителя боковой двери

Дребезжание двери задка при движении по неровностям

Неприлегание молдинга крыла

Посторонний шум ограничителя двери задка

Затруднённое поднятие стекла задней боковой двери

0 20000 40000 60000 РРМ

Сальник коробки раздаточной

Сальник редуктора заднего моста

Палец шаровой Насос водяной Вал карданный

0 5000 10000 15000 Количество ремонтов

Рисунок 1 — Несоответствия с выходного Рисунок 2 — Несоответствия с гарантийной

контроля автомобилей, март 2010 г. эксплуатации автомобилей, 2009 г.

Проблемы анализа качества и работы с несоответствиями исследовались многими зарубежными и отечественными учёными, начиная с классиков борьбы за качество: У.Деминга, Д.Джурана, К.Исикава, Ч.Кепнера, Ф.Кросби, Г.Тагути, Д.Тьюки, А.Фейгенбаума, Д.Шайнина, У.Шухарта. Большой вклад в эту работу внесли известные российские специалисты, в числе которых: Ю.П.Адлер, В.Н.Азаров, Г.Г.Азгальдов, В.А.Барвинок, Б.В.Бойцов, В.В.Брагин, В.А.Васильев, В.Г.Версан, В.И.Галеев, А.В.Глазунов, А.В.Гличев, О.П.Глудкин, В.Е.Годлевский, А.Я.Дмитриев, Ю.В.Зорин, Г.А.Кулаков, В.А.Лапидус, В.В.Окрепилов, М.И.Розно, А.Н.Субетто, И.И.Чайка, А.Н.Чекмарев, В.Л.Шпер, В.В.Щипанов и др. Задачами управления качеством и инновационными процессами в сборочных производствах автомобилестроения и смежных отраслях занимались такие ведущие учёные и специалисты как В.А.Барвинок, В.А.Звягинцев, В.П.Самохвалов, Б.Ф.Фёдоров.

б

Признавая значимость выполненных исследований и наличие несомненных достижений в данной области, необходимо отметить, что большинство научных разработок требуют при использовании на практике значительных временных и интеллектуальных ресурсов и посвящено в основном статистическим методам исследования несоответствий без анализа эффективности обнаружения коренных причин, что могло бы позволить устранить несоответствия. До настоящего времени не разработан алгоритм процесса поиска причин несоответствий, адаптированный для рядового инженерного состава, практически реализуемый, и в то же время обладающий заданной достоверностью полученных результатов.

Трудности практического применения инструментов поиска причин несоответствий заключаются в том, что существующие простые в использовании инструменты управления качеством обладают неопределённой достоверностью результатов («5 почему», диаграмма Исикава, метод мозгового штурма и т. д.), а методы с заданной достоверностью результатов сложно применить в условиях современного ритмичного массового производства («Шесть Сигм», метод Тагути, система Шайнина®).

Отмечено, что индуктивные методы поиска причин (работа с потенциальными причинами) могут эффективно использоваться при анализе потенциальных несоответствий с целью их предотвращения, что актуально на стадии проектирования нового продукта либо процесса (например, FMEA, Рока-Yoke и т.д.). Дедуктивные методы применимы на тех этапах жизненного цикла продукции, где имеется определённая выборка образцов с существующими несоответствиями - этапы производства и эксплуатации.

Таким образом, существует необходимость разработки практически применимой методики поиска причин несоответствий, обладающей доступностью, оперативностью получения результата, заданной степенью достоверности и более низкой ресурсоёмкостью в сравнении с существующими методиками. За основу для разработки такой методики был выбран метод Шайнина (Shainin®) из арсенала «Big Q» как наиболее рациональный по соотношению «достоверность / доступность».

Приводятся способы поиска причин несоответствий, существующих на отечественных предприятиях. Показано, что в большинстве случаев реальная причина не определяется, и несоответствие повторяется. Это означает, что корректирующие мероприятия по анализу и устранению несоответствия неэффективны и затратны.

Таким образом, основными причинами повторяемости несоответствий в автомобильном производстве являются:

- отсутствие глубокого анализа несоответствий, доходящего до выявления причин (предприятия не всегда заинтересованы в быстром снижении уровня брака);

- неверное определение причин несоответствий.

Вторая глава посвящена обоснованию и разработке модели процесса поиска причин несоответствий (рисунок 3).

Статистика проявления несоответствий в сборочном производстве является входными данными для разрабатываемой методики поиска причин несоответствий. После определения образцов ЛИС и ХИН и проверки измерительной системы производится стратификация (поиск контрастов между сторонами автомобиля, моделями, производственными сменами). Затем область поиска причины сужается

до сборочного процесса либо компонентов, после чего определяется критический параметр, на основании которого принимается решение о причине несоответствия. После этого причина статистически подтверждается. Дедуктивный подход на протяжении всего процесса исследования используется для сужения области поиска причины. Образцы ЛИС и ХИН сравниваются друг с другом (соответствие ожиданиям потребителя), а не с данными в чертеже или в технических условиях (соответствие конструкторской документации).

Образцы ЛИС и ХИН - это не всегда соответствующая и несоответствующая детали. Задача поиска ЛИС- и ХИН-образцов - получить максимальное отличие между деталями, что впоследствии облегчит поиск причины данного отличия, то есть причины несоответствия. В качестве примера рассмотрим несоответствие «увеличенный зазор передней двери к крылу», при исследовании которого за ХИН-образец следует принять автомобиль с самым большим зазором, а за ЛИС -автомобиль с минимальным, а лучше с нулевым зазором.

Рисунок 3 — Модель процесса поиска причин несоответствий

Подобный автомобиль не будет удовлетворять требованиям потребителя, так как нулевой зазор крыла и двери спровоцирует сдирание лакокрасочного покрытия, однако, анализируя автомобили с такой разницей в зазорах, вероятность обнаружить причину данной разницы (причину несоответствия) значительно выше. Позже, взяв под контроль найденную причину, можно будет получить зазор крыла к двери, удовлетворяющий требованиям потребителя.

На основании данной модели был разработан алгоритм процесса поиска причин несоответствий (рисунок 4), который заключается в следующем:

Рисунок 4 - Алгоритм дедуктивной методики поиска причин несоответствий

несоответствие либо претензия потребителя преобразуется в техническую задачу, после чего определяются ЛИС- и ХИН-образцы, производится оценка сходимости измерительной системы для данного несоответствия, определяется стратегия -семейство вариации с наибольшим отличием между ЛИС и ХИН (инструменты «Диаграмма стратегий», «Диаграмма стратификации») и выявляется несоответствующий компонент либо процесс (инструмент «Локализация причины несоответствия»). Если причина локализована в сборочном процессе узла, применяется инструмент «Диаграмма потока процесса» для определения критической сборочной операции. Если причина в компонентах узла, то посредством анализа выборки, состоящей из ЛИС- и ХИН-компонентов определяется сходимость измерительной системы для параметров данных компонентов. После этого определяется критический параметр компонента (инструмент «Анализ порядковой корреляции»). Решение о причине несоответствия принимается на основании вычисления числа баллов для данного параметра. После этого причина статистически подтверждается. Затем рассчитываются допуски, при которых несоответствие возникать не будет, и оценивается эффективность внедрённых корректирующих мероприятий по устранению причины. В разработанной методике исключаются шаги, связанные с выявлением и проверкой потенциальных причин, сокращается не только процесс определения причины несоответствия, но и процессы внедрения корректирующих мероприятий по её устранению, а также мониторинга.

С целью определения причины несоответствия в сборочном процессе узла либо в его компонентах используется инструмент «Локализация причины несоответствия, стадия 1» (выделено на рисунке 4). Сборочный процесс при этом имитируется трёхкратной разборкой и последующей сборкой ЛИС- и ХИН-узлов. После каждой разборки-сборки узлов замеряется характеристика, по которой было отмечено несоответствие. В случае изменения характеристик ЛИС и ХИН причина несоответствия находится в сборочном процессе, поэтому следует сосредоточить внимание на обнаружении критической сборочной операции. Если же изменения характеристик ЛИС и ХИН незначительные, то причина находится в компонентах, составляющих узел. В этом случае применяется инструмент «Локализация причины несоответствия, стадия 2» (выделено на рисунке 4), где выявляется, какой именно компонент содержит причину несоответствия. Это достигается путём замены компонентов между ЛИС- и ХИН-узлами. Изменение характеристик ЛИС и ХИН при замене того или иного компонента указывает на нахождение причины именно в этом компоненте.

На рисунке 5 приведена иллюстрация применения инструмента «Локализация причины несоответствия» для несоответствия «задержка по времени переключения автоматической трансмиссии». Критический компонент - возвратная муфта. Если критический компонент может быть разобран и вновь собран без разрушающих воздействий, необходимо принять его за сборочный узел и относительно него провести «Локализацию причины несоответствия». Если же критический компонент не может быть разобран и вновь собран без разрушающих воздействий, необходимо замерить его параметры, предварительно использовав инструмент «Оценка сходимости», но относительно измерительной системы каждого параметра.

ю

360 350 340 330 320 310 300 230 280 270 260 250 240 230 220 210 200 190 180

Обнаружение компонента с

Стадия 1

Стадия 2 пТной

ЛИС

а 5 я я Я Я

II

о 8

8 * О- Л

а 8

о. я

о *

ю о.

а о

Ом О

* * о. л

а

Си о

я,

® к

сз л

и то

55 Ч

м

И I си Л 3 X д

$ г 5 '

«

о я

сп

I £

я 3 3 2 В ^ = р

¡•»за

£ г

а-

Рисунок 5 - Применение инструмента «Локализация причины несоответствия» для несоответствия «задержка по времени переключения автоматической трансмиссии»

В результате каждому параметру будет соответствовать его относительная разрешающая способность (ОРС):

АР

1 ОРС пар.

пар.

ДМ

где АРпар — разброс значений параметра;

пар.

О)

ДМпар. — вариация измерения параметра.

ОРС менее шести говорит о том, что измерительная система недостаточно точная, использовать такую измерительную систему не следует. Для параметров с ОРС, равной шести и выше, проводится инструмент «Анализ порядковой корреляции».

При использовании инструмента «Анализ порядковой корреляции» (выделено на рисунке 4) сравниваются ЛИС- и ХИН-детали из определённой выборки. Под сравнением подразумевается степень наложения распределений ЛИС и ХИН. Данная степень характеризуется величиной «индекс поляризации», показывающей количество ЛИС- и ХИН-образцов, находящихся вне области пересечения распределений (рисунок 6).

и

а) ) 1Р- 10

б) (^лй^лйс^ /р= 6

в) хин 1 'р= ^

Рисунок 6 - Индексы поляризации при различных комбинациях ЛИС и ХИН при ранжировании по а) параметру А; б) параметру В; в) параметру С

Инструмент «Анализ порядковой корреляции» основан на статистике Тьюкк в основе которого лежит теория порядковых статистик - один из наиболее полн разработанных разделов теории вероятности. Данный статистический тес смоделирован с использованием набора внешне одинаковых шаров, из которых т -белые, п - чёрные, при этом шары имеют разную массу. В данном случае белы шары аналогичны ЛИС-образцам, чёрные - ХИН-образцам, масса - произвольн взятый параметр шара, который потенциально может стать причино несоответствия. Решена задача оценки влияния массы шара на его цвет.

Первоначально шары ранжируются в порядке возрастания их массь Численной мерой поляризации (разделения) шаров будет являться длина концевы серий - все чёрные шары ряда до достижения белого и все белые шары д достижения чёрного. Все возможные комбинации вариационного ряд подразделяются на две категории (рисунки 7а, 76). Рисунок 7а есть проекци рисунка 6а и 66. Рисунок 76 - проекция рисунка 6в.

а) т + п т + п

______-А.._

ОО Р> ... Оили и >о ... •00...0

5 Г Г 5

6) т + п т + п

ОО...ОФ ... #00...0 или ••■■■•О ...

V---; V.-----' V V

в, з2 п г2

Рисунок 7 - Модель инструмента Тьюки на примере комбинаций чёрных и белых шаров

Для ситуации на рисунке 7а индекс поляризации (разделения):

/„= ^ + г. (2)

Для ситуации на рисунке 76 индекс поляризации:

р

I =<|И 521' к -г2|.

(3)

Вероятность д имеет вид обобщённой функции из пяти ветвей:

- Чо.о, (-Ь = я2> г = 0) V (г, = г2,5 = 0)

- 1 < 5 < т - г -Чо.п 1 <г<п-г

- ^¡.г, 1<-5<т—1,1<г<и — 1

- дт,п, з = т,г=п.

На основании этого ряд распределения Рк будет выглядеть как:

рк=р{1р^к}= (4) 5+Г=к

где к е [0; (т + и)].

Проведено компьютерное моделирование метода для вычисления ряда Рк. Из массива (от + п + 1) х (т + п + 1) выбраны значения, находящиеся на матричной диагонали (0; к) и (к; 0), где к е [0;(т + л)], и рассчитаны диагональные суммы матрицы. Полученные суммы занесены в одномерный массив Р, отражающий ряд распределения индекса поляризации 1р. Для сравнения с фиксированным уровнем значимости а процесса поиска причины необходима последовательность правых частичных сумм ряда Р (аналог функции распределения у непрерывных величин):

!, т+п

^ЫХ (5)

1=к

где £е[0;(т + п)].

Методика применения данного теста в производстве (инструмент «Анализ порядковой корреляции») заключается в следующем:

1. Из всей совокупности автомобилей либо деталей выбирается т > 3 образцов ЛИС и п > 3 образцов ХИН.

2. Задаётся уровень значимости а (обычно а = 0,05 или 5%).

3. У образцов замеряются параметры, которые могут влиять на несоответствие.

4. Образцы ЛИС и ХИН ранжируются по каждому из параметров, затем каждому образцу выставляется в соответствие его статус - ЛИС / ХИН.

5. Исходя из длины 5 концевой серии ЛИС и длины г концевой серии ХИН вычисляется индекс поляризации 1Р.

6. Рабочим является ряд тс.

6.1. Если значение индекса поляризации 1Р составило к и щ < а, то данный параметр признаётся критическим (значимым) параметром несоответствия. После этого п.6 повторяется для других параметров.

6.2. Если значение индекса поляризации 1Р составило к и жк > а, то выборка дополняется ещё одной парой образцов ЛИС и ХИН, и процесс поиска причины продолжается (с п.4). При дальнейших результатах щ > а в течение трёх итераций исследование данного параметра прекращается с подтверждением нуль-гипотезы, то есть с отсутствием корреляции данного параметра и несоответствия. После этого п. 6 повторяется для других параметров.

Далее определяется причина. Для каждого критического параметра вычисляется

а

комплексный показатель--1орспар.. По разработанной таблице 1 определяется

Лк

соответствующий балл. Критический параметр с наивысшим баллом в диапазоне от 4 до 10 является причиной рассматриваемого несоответствия.

Таблица 1. Балльная оценка решения о причине несоответствия

1\'(>мгиа.'снм1 Ьа.1. м,н;[Я Решение о причине

а / по казатель i ore ««> /Г; оценка решения несосп ветствия

<0,1 0 Недостоверное

ГОД... 1) 1

[1...3) 2

Г3...6) 3

[6...12) 4 Низкодостоверное

[12...18) 5

[18...24) 6

[24...48) 7 Высокодостоверное

[48...80) 8

[80...120) 9

> 120 10

Таким образом, вероятность обнаружения причины несоответствия н зависит от конфигурации и сложности несоответствующего узла, а зависит тольк( от объёма выборки ЛИС- и ХИН-компонентов и точности измерений параметров.

В третьей главе работы приводятся результаты реализации разработанно! методики поиска причин несоответствий.

Разработанная методика была внедрена на ЗАО «Джи Эм-АВТОВАЗ» l задокументирована в рабочей инструкции WI QA-003.

Приведены результаты поиска причин четырёх реальных несоответствий устранённых на продукции одного из автосборочных предприятий использованием данной методики. Несоответствия в виде рекламаций были взять как из производства, так и из эксплуатации.

Несоответствие «не включается плафон освещения салона при открывании боковых дверей» находилось в 2007 г. на уровне 190000 РРМ. В ходе исследования был определён критический параметр - расстояние от края подвижного контакта до верхней кромки корпуса плафона. Были смоделированы допуски, при которы: несоответствие возникать не будет (до корректировки 4,87...5,8 мм, поел корректировки 5,26...5,8 мм). После приведения допусков в серийном процессе з соответствие с расчётными, дефектность по данному несоответствию упала а 190000 до 100 РРМ.

Несоответствие «дребезжание двери задка при движении по неровной дороге» находилось в 2008 г. на уровне 180000 РРМ. В ходе исследования было выяснено, что несоответствие заключается в сборочном процессе, конкретнее - в операции установки гнезда шипа на кузов (в зацепление с гнездом шипа входит

шип, находящийся на двери задка). Был найден критический параметр - зазор гнезда шипа с выштамповкой кузова. В качестве корректирующего мероприятия был разработан шаблон для установки гнезда шипа, который обеспечивает гарантированный зазор гнезда с выштамповкой, после внедрения которого , снижение дефектности составило со 180000 до 200 РРМ.

Одним из массовых несоответствий в гарантийный период эксплуатации в 2007 году являлось «заклинивание замков боковых дверей при открывании»; уровень съёма замков на станциях технического обслуживания ежемесячно составлял 43 IPTV. В ходе исследования был найден критический параметр корпуса - расстояние от оси шестерни до кромки корпуса. Были смоделированы допуски, при которых несоответствие возникать не будет (до корректировки 8,5...9,5 мм, после корректировки 8,5...8,95 мм). В качестве корректирующего мероприятия поставщик в соответствии с рекомендованными ему размерами корпуса изготовил новую литьевую форму, после чего число рекламаций по съёму замков в гарантийный период эксплуатации сократилось с 43 до 0,7 IPTV.

В 2010 году было устранено массовое несоответствие в гарантийный период эксплуатации - «течь масла через сальники редукторов переднего и заднего моста». Уровень замен данных сальников на станциях технического обслуживания ежемесячно составлял 196 IPTV (196000 РРМ). В ходе исследования был найден критический параметр сальника - процентное содержание пластификатора в резиновой смеси. Были смоделированы допуски, при которых несоответствие возникать не будет (до корректировки 5... 15%, после корректировки 5...8%). Так как поставщик сальников не смог обеспечить указанный допуск по содержанию пластификатора, был найден альтернативный поставщик (фирма «Фройденберг», Германия). Сальники производства этой фирмы обеспечивали данный параметр в пределах статистически найденного допуска. После внедрения сальников от альтернативного поставщика число рекламаций по замене сальников в гарантийный период эксплуатации сократилось со 196 до 0,4 IPTV.

В четвёртой главе проанализирована эффективность поиска причин несоответствий существующими и предлагаемым способами.

Проведено исследование эффективности устранения несоответствия «завышенное усилие поднятия стекла задней боковой двери». На момент начала исследования дефектность по данному несоответствию составляла 118 886 РРМ. В ходе исследования была выбрана стратегия «автомобиль к автомобилю», выяснено, что сборочный процесс не влияет на возникновение несоответствия, влияют компоненты. Несоответствующим компонентом являлась сама дверь. Далее, применив инструменты «Оценка сходимости» и «Анализ порядковой корреляции», было замерено четыре размера двери. Подтверждено, что измерительная система удовлетворительна для параметров В, С и D. После этого были сняты размеры с 5 ЛИС- и 5 ХИН-дверей (т = 5, п = 5) (рисунок 8), они были отсортированы, были также посчитаны индексы поляризации для каждого параметра (таблица 2).

В результате реализации метода последовательного анализа с использованием программного пакета Mathcad для уровня значимости а = 0,05 были построены матрицы q, Р и п и определены величины щ (таблица 2). Таким образом, причиной несоответствия (высокодостоверное решение) является размер D.

Рисунок 8 - Измеряемые параметры двери для инструмента «Анализ порядковой корреляции»

Таблица 2. Принятие решения о причине несоответствия

X. ЧЧ > С11.1ИГ V. К1 с Ш< \II1I Размер В. Ч>1 \I-iiiiu- .ПК ИИ \пн Гншср >1'11.1ие .ПК С, им V. ки- \III1 1'а 1мер 1). мм > СИ. ИМ' \. к-1 с . ПН ЛИС

19,97 58,6 ЛИС 19,96 58,6 лис 19,95 59,7 ЛИС 2,30 58,6

19,97 119,3 хин 19,96 59,3 лис 19,99 59,3 ЛИС 2,42 59,3 ЛИС

19,97 117,0 хин 19,98 117,0 ХИН 19,99 120,1 ХИН 2,51 59,7 ЛИС

19,98 59,7 лис 19,98 119,3 ХИН 20,00 117,0 ХИН 2,57 60,1 ЛИС

19,98 120,1 хин 19,99 59,7 ЛИС 20,00 119,3 ХИН 2,63 60,4 лис

19,99 59,3 лис 19,99 60,4 ЛИС 20,00 60,1 ЛИС 3,40 117,0 хин

19,99 120,3 хин 20,00 120,1 ХИН 20,10 60,4 ЛИС 3,45 119,3 хин

19,99 60,1 лис 20,00 60,1 ЛИС 20,10 120,4 ХИН 3,51 120,1 хин

20,00 60,4 лис 20,00 120,3 ХИН 20,10 120,3 ХИН 3,64 120,3 хин

20,00 120,4 хин 20,10 120,4 хин 20,10 58,6 ЛИС 3,70 120,4 хин

4 = 2 /» = 4 /*= 1 4= 10

Л)РС лар=2,14 /ОРС .пар.=9,33 /оРС .пар=7,89 ЛзРС ,паи~22,22

а = 0,05 а = 0,05 а = 0,05 а = 0,05

я* = 0,635 щ = 0,238 щ = 0,81 я* = 7,937-10-'

~ ' ¡ОРС „ар. = 0,1 69 ¡ОРС пар. =1.96 — ■1оРС*ар.= 0.487 ** — ■¡0РСпар= 139,977

Балл 1 Балл 2 Балл 1 Балл 10

Недостоверное решение о причине Недостоверное решение о причине Недостоверное решение о причине Высокодостоверное решение о причине

В целях демонстрации адекватности и эффективности предлагаемой методики был проведён её сравнительный анализ с методом ранговой корреляции Спирмена и методом сравнения групп Стьюдента.

Ранговый коэффициент корреляции Спирмена для признаков С и У, О и У:

т

6ЕА2

где т - количество ранжируемых признаков; Ц - разность между рангами.

Р > Ркрит- (7)

Критические значения ранговых коэффициентов выбирались из справочных таблиц. Для величин С и У неравенство не выполняется. Выявлено, что на 5%-ном

уровне значимости нет корреляции между С и У. Для величин £> и У неравенство выполняется. Выявлено, что на 5%-ном уровне значимости есть корреляция между И и У.

Для сравнения групп СЛис и Схин. Д/яс и Эхин методом Стьюдента коэффициент различия групп должен превышать предельное табличное значение. Установлено, что для групп Сшс и СХин имеется недостоверность различия выборок, для групп Ошс и Эхин - достоверность различия выборок.

Таким образом, инструмент «Анализ порядковой корреляции» методики «ЛИС-ХИН» подтверждён как с точки зрения ранговой корреляции параметров С и О с характеристикой У, так и с точки зрения различия выборок Слис и Схин, Дяяс и Дон/Проведён анализ причины несоответствия «заниженные показания одометра автомобиля Шевроле НИВА при пробеговых испытаниях». В дальнейшем проведены корректирующие действия, направленные на устранение причины данного несоответствия (изменчивость размера Д). В результате практически подтверждена эффективность методики «ЛИС-ХИН». Несоответствие в течение 8 месяцев не повторялось.

Изначально несоответствие исследовалось традиционным методом - были приглашены эксперты в области шасси и автомобильной электроники, которые решили провести проверку сборочных процессов у поставщиков раздаточной коробки, комбинации приборов и датчика скорости автомобиля. В ходе проведённой проверки были выявлены некоторые замечания, после устранения которых несоответствие продолжало иметь место.

После этого было проведено исследование по методике Шайнина. Были взяты два автомобиля - с несоответствием и без него. Проведено оценивание и замена измерительной системы, так как динамический стенд не способен различать автомобили с несоответствием и без него. В связи с этим использовались показания одометра комбинации приборов автомобиля. В ходе исследования была определена причина несоответствия - завышенное число зубьев на шестерне привода спидометра.

После этого было проведено исследование по методике «ЛИС-ХИН». Были выбраны ЛИС- и ХИН-автомобили. Оценивание измерительной системы в виде динамического стенда показало, что данная измерительная система может разделять ЛИС- и ХИН-образцы. Дальнейший алгоритм аналогичен методу Шайнина.

Установлено, что на процесс поиска причины несоответствия традиционным способом понадобилось 104 человеко-часа, на процесс исследования по методике Шайнина - 61,5 человеко-час, на процесс исследования по методике «ЛИС-ХИН» -31,5 человеко-час. Таким образом, эффективность процесса исследования по методике «ЛИС-ХИН» примерно в 2 раза выше по сравнению с методикой Шайнина и в 3,3 раза выше по сравнению с традиционным методом исследования несоответствий.

Экономический эффект Э от внедрения методики «ЛИС-ХИН» был рассчитан исходя из затрат на устранение несоответствий до продажи автомобиля 2т. и затрат на устранение несоответствий в гарантийный период эксплуатации автомобиля 2гар,. Затраты на восстановление имиджа предприятия, а также на устранение причины несоответствия в расчёт не включены.

3 = ze„+z.

(8)

Рассчитан и подтвержден актами внедрения экономический эффект Э дл; каждого несоответствия, устранённого по методике «ЛИС-ХИН»:

- несоответствие «не включается плафон освещения салона при открыванш боковых дверей»: Э = 86 308 руб. в год (подтверждён актом внедрения);

- несоответствие «дребезжание двери задка при движении по неровно! дороге»: Э = 78 180руб. в год;

- несоответствие «заклинивание замков боковых дверей при открывании»: Э = 941 220 руб. в год (подтверждён актом внедрения);

- несоответствие «завышенное усилие поднятия стекла задней боково! двери»: Э = 550 ООО руб. в год\

- несоответствие «течь масла через сальники редукторов переднего и задней моста»: Э = 4 239 720 руб. в год (подтверждён актом внедрения).

РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ

1. Установлено, что применение дедуктивных методов при поиске причш несоответствий на стадии производства и эксплуатации продукции повышас эффективность процесса поиска причин и точность его результатов п< сравнению с индуктивными методами.

2. Показано, что разработанная модель процесса поиска причин несоответствий i сборочных производствах автомобильной промышленности, отличающаяс; подпроцессами отбора образцов для поиска причин несоответствий и приняти! решения о причине несоответствия, позволяет повысить эффективност] обнаружения причин по сравнению с существующими процессами поиск; причин несоответствий и снизить РРМ по ряду дефектов от 1 000... 190000 д< 10...120.

3. Установлено, что разработанный на основе модели Шайнина процесс поиск; причин несоответствий, предусматривающий использование методики «ЛИС ХИН», обладает следующими преимуществами:

- наличие алгоритма использования инструментов, приводящего в итоге i причине несоответствия;

- более точное обнаружение причины за счёт сравнения ЛИС- и ХИН-образцов,; не любого соответствующего образца с любым несоответствующим;

- наличие методики выбора ЛИС- и ХИН-образцов;

- наличие методики принятия решения о причине несоответствия.

4. На основании результатов внедрения методики, модели и процесса поиск; причин несоответствий установлено, что применение методики «Анали порядковой корреляции» на основе корреляционного анализа и теста Тьюю позволяет определять критические параметры образцов с заданной степеньн достоверности (уровень значимости а=5% и менее).

5. Установлено, что разработанная на основе модели процесса поиска причин несоответствий методика «ЛИС-ХИН» позволяет снизить затраты н; обнаружение причин более чем в три раза по сравнению с традиционными методами.

Общий экономический эффект от внедрения методики составляет до 240 ООО рублей в год на одно несоответствие в ценах 2012 года.

Основное содержание диссертации опубликовано:

в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, определённых Высшей аттестационной комиссией:

Кончиц, A.B. Новый подход к идентификации несоответствий в автомобильном производстве на основе метода планирования экспериментов [Текст] / A.B. Кончиц, Т.А. Митрошкина // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. - 2010. - Т. 12. - № 4 (4). - С.882 -884;

Кончиц, A.B. Оценка измерительной системы при обнаружении несоответствий в автомобильном производстве [Текст] / A.B. Кончиц // Научно-технический и производственный журнал «Автомобильная промышленность». М.: «Машиностроение», 2009, №4 - С. 30 - 31;

Кончиц, A.B. Поиск несоответствующего компонента при обнаружении причин несоответствий в автомобильном производстве [Текст] / A.B. Кончиц // Сборка в машиностроении, приборостроении. - 2009. - №2 - С. 22 - 29;

в других изданиях:

Кончиц, A.B. Ограничения при использовании инструмента «Групповое сравнение» методики Шайнина [Текст] / A.B. Кончиц // Сборник материалов Одиннадцатой Всероссийской научно-практической конференции «Управление качеством» (12 - 13 марта 2012 г.). ГОУ ВПО «МАТИ» - Российский государственный технологический университет имени К. Э. Циолковского - М.: МАТИ, 2012. - 260 е., С. 147 - 148;

Кончиц, A.B. Методика «ЛИС-ХИН» как эффективный способ исследования несоответствий в современном автомобильном производстве [Текст] / A.B. Кончиц // Методы менеджмента качества. - 2011. - №7. - С.28 - 33; Кончиц, A.B. Совершенствование методики исследования несоответствий Global 8D для сборочных процессов в автомобилестроении [Текст] / A.B. Кончиц // Сборник материалов Девятой Всероссийской научно-практической конференции «Управление качеством» (10 - 11 марта 2010 г.). ГОУ ВПО «МАТИ» -Российский государственный технологический университет имени К. Э. Циолковского - М.: МАТИ, 2010. - 296 е., С. 151 - 153;

Кончиц, A.B. Совершенствование методов исследования несоответствий в автомобильном производстве [Текст] / A.B. Кончиц // Материалы международной научно-технической конференции «Наука и образование - 2009» (1-9 апреля 2009 г.). Мурманск: МГТУ, 2009 - С. 892 - 895; Кончиц, A.B. Оценивание измерительной системы при исследовании дефектов [Текст] / A.B. Кончиц // Материалы международной научно-технической конференции, посвящённой 70-летию кафедры «Колёсные машины» МГТУ им. Н. Э. Баумана (22-23 ноября 2006 г.). М.: 2006 - С. 486 - 488; Кончиц, A.B. Универсальная методика поиска причин дефектов в автомобилестроении [Текст] / Ю.А. Вашуков, A.B. Кончиц // Вестник Красноярского государственного технического университета, вып. 43, Транспорт, отв. ред. В. Н. Катаргин: Красноярск, ИПЦ КГТУ, 2006 - С. 45 - 48;

Ю.Кончиц, A.B. Методика поиска причин дефектов в автомобилестроении [Текс Ю.А. Вашуков, A.B. Кончиц // Труды третьей Международной молодёж! научно-технической конференции ЗМНТК-2005 (1 октября - 31 декабря 2005 Ульяновск: 2006 - С. 62 - 64;

11.Кончиц, A.B. Расследование причин дефектов в автомобилестроении [Текс А.В. Кончиц // Материалы научно-технической конференции «Совремеш технологии в машиностроении и автомобилестроении» (19-20 декабря 2005 Ижевск: 2005 - С. 22 - 24.

Подписано в печать 10.12.12. Тираж 100 экз. Отпечатано с готового оригинал-макета в ФГБОУ ВПО «Самарский государственный аэрокосмический университет име] академика С.П. Королёва (национальный исследовательский университет)» 443086, Самара, Московское шоссе, 34.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ НЕСООТВЕТСТВИЙ В АВТОМОБИЛЬНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ.

1.1. Актуальность задачи повышения эффективности поиска причин несоответствий.

1.2. Обзор методов поиска причин несоответствий в автомобильном производстве.

1.3. Отличия основных подходов к процессу поиска причин несоответствий.

1.4. Практический подход к процессу поиска причин несоответствий в российских автосборочных производствах.

Выводы по главе 1.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ, ПРОЦЕССА И МЕТОДИКИ ПОИСКА ПРИЧИН НЕСООТВЕТСТВИЙ В СБОРОЧНЫХ ПРОИЗВОДСТВАХ АВТОМОБИЛЬНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ.

2.1. Модель процесса поиска причин несоответствий в сборочных производствах автомобильной промышленности.

2.2. Алгоритм поиска причин несоответствий на основе дедуктивного подхода.

2.3. Методика определения коренной причины несоответствия.

Выводы по главе 2.

ГЛАВА 3. ВНЕДРЕНИЕ МЕТОДИКИ ПОИСКА ПРИЧИН НЕСООТВЕТСТВИЙ.

3.1. Разработка рабочей инструкции по применению методики поиска причин несоответствий.

3.2. Результаты внедрения методики поиска причин несоответствий.

Выводы по главе 3.

ГЛАВА 4. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ РАЗРАБОТАННОЙ МЕТОДИКИ.

4.1. Оценка адекватности результатов разработанной методики.

4.2. Сравнение эффективности разработанной методики и существующих подходов к поиску причин несоответствий.

4.3. Оценка экономической эффективности.

Выводы по главе 4.

ВЫВОДЫ.

В настоящее время перспективы развития российского автомобилестроения значительны - большинство известных мировых брендов уже производятся на сборочных производствах Российской Федерации, объёмы выпуска отечественных брендов также растут. По данным Росстата (Федеральной службы государственной статистики) за первые четыре месяца 2012 года прирост производства автомобилей в РФ составил 20% по сравнению с аналогичным периодом 2011 г. [146]. При этом большое внимание мировых автопроизводителей, включая российских, уделяется работам по совершенствованию качества продукции автосборочных предприятий, ведь в рыночных условиях никакие инвестиции не спасут предприятие, если оно не сможет обеспечить конкурентоспособность своей продукции или услуг. Бесспорно, основой конкурентоспособности является качество. И хотя кроме качества в конкурентоспособность входит цена, сроки поставки, производительность, гарантии, сервисное обслуживание и ряд других слагаемых, по результатам опросов качество занимает 70% «весомости» всех показателей конкурентоспособности [58, 61].

Современные производители уже поняли, что качество никогда не бывает достаточно высоким, а издержки производства - достаточно низкими, и они непрерывно улучшают качество и уменьшают издержки производства своих изделий [72].

Характерной особенностью современного подхода к проблеме качества является ориентация на потребителя, на удовлетворение его возрастающих запросов и потребностей (это же диктуется и международным стандартом ISO/TS 16949). Только высокий уровень качества способен удовлетворить постоянно повышающиеся запросы потребителя. Выход на прямую связь и работу с потребителем, разработка программ по снижению числа отказов продукции, глубокий анализ ситуационной обстановки, в которой действует предприятие, - вот далеко не полный перечень признаков современных рыночных отношений [1-4, 7, 13].

В нашей стране далеко не на всех предприятиях уделяли и уделяют должное внимание управлению качеством. В бывшем СССР экономика представляла собой единый народнохозяйственный механизм, и взаимные поставки между предприятиями устанавливались сверху Госснабом и Госпланом. Высокий уровень качества был желательным, но не жизненно важным, непременным условием выживания предприятия, как этого требуют современные условия.

Многие современные машиностроительные, и в частности, автомобилестроительные предприятия до сих пор широко используют систему входного, выходного и множества промежуточных контролей. В результате некоторые несоответствия тех или иных узлов в автомобиле возникают, а потом отбраковываются на выходном контроле предприятия на протяжении месяцев и даже лет. Сборочные процессы с такими комплектующими тяжело стабилизировать, а «всплески» уровня дефектности гасятся очередным дополнительным постом технического контроля. В итоге у предприятия появляются дополнительные затраты, план по изготовлению той или иной детали рассчитывается с учётом определённого уровня дефектности, что влечёт за собой перерасход ресурсов.

Мировые автопроизводители уже давно осознали, что контроль качества на предприятии не может быть доминирующим, он может лишь дополнять существующую систему управления качеством. Гораздо выгоднее единожды устранить причину несоответствия, чем многократно контролировать следствие данной причины [108, 110].

Актуальность темы. На современном этапе развития общества работам по совершенствованию качества продукции автосборочных предприятий уделяется огромное внимание во всех развитых и развивающихся странах, включая Россию. Однако среди многочисленных направлений улучшения деятельности, в том числе в соответствии с международным стандартом ISO/TS 16949, есть одно, развитие которого отстает, - это процесс поиска причин несоответствий, обнаруженных на этапах сборки и эксплуатации автомобилей, позволяющий найти и устранить коренную причину, исключив тем самым возможность возникновения данного несоответствия в будущем.

Недостаточность научно обоснованных подходов к процессу поиска причин несоответствий на производстве существенно ограничивает возможности развития предприятий и снижает их конкурентоспособность -автосборочные заводы и их поставщики вынуждены оплачивать значительное количество гарантийных ремонтов вместо того, чтобы оперативно устранять их причины, не допуская тем самым возникновение несоответствий. В результате цикл PDCA процесса достижения целей по управлению качеством продукции реализуется неэффективно, с использованием нескольких оборотов вместо одного, когда причина должна определяться верно с первого раза с заданным высоким уровнем достоверности и впоследствии устраняться. Специфика массового сборочного производства автомобилей обуславливает наличие множества параметров, каждый из которых потенциально может являться причиной несоответствия. При этом во многих существующих методах обнаружения причин несоответствий отбор образцов для анализа происходит на основании допусков, заданных в документации, и не производится выделение сборочных процессов автомобиля и составляющих его компонентов для дальнейшей локализации причины несоответствия. В результате поиск причины оказывается затруднительным, что приводит к неточности и низкой достоверности определения коренной причины.

Таким образом, возникает необходимость в формировании новых и модернизации существующих методов поиска причин несоответствий.

Актуальность проблематики, недостаточная разработанность методического материала и особая значимость проблемы поиска причин несоответствий для повышения качества автомобилей, собираемых в нашей стране, обусловили выбор темы исследования, постановку его цели и формулировку задач.

Целью диссертационной работы является снижение уровня дефектности в сборочных производствах автомобилей за счёт повышения эффективности процессов, связанных с поиском причин несоответствий. Задачи исследования:

1) разработать модель процесса поиска причин несоответствий в сборочных производствах автомобильной промышленности, учитывающую возможности управления процессом отбора образцов для поиска причин несоответствий и особенности принятия решения о причине несоответствия;

2) разработать и математически обосновать методику определения параметра, характеризующего причину несоответствия;

3) разработать на основе модели экспериментальную методику поиска причин несоответствий в сборочных производствах автомобильной промышленности, включающую методику отбора образцов и методику принятия решения о причине несоответствия;

4) внедрить разработанную методику, модель и процесс поиска причин несоответствий в сборочные производства автомобилестроительного предприятия;

5) оценить экономическую эффективность от внедрения модели и методики поиска причин несоответствий в сборочных производствах автомобильной промышленности.

Объектом исследования является управление качеством сборочных процессов автомобильной промышленности.

Предметом исследования является процесс поиска причин несоответствий в сборочных производствах.

Научная новизна работы заключается в следующем: • в модель процесса поиска причин несоответствий в сборочных производствах автомобильной промышленности введены подпроцессы отбора образцов для поиска причин несоответствий и принятия решения о причине несоответствия, что позволяет повысить точность и достоверность результатов;

• разработана методика поиска причин несоответствий «ЛИС-ХИН» на основе модели метода Шайнина, уточнённой в части авторского алгоритма использования инструментов, приводящего к причине несоответствия, а также методики принятия решения о причине несоответствия;

• в разработанной методике «ЛИС-ХИН» теоретически обоснована и экспериментально подтверждена применимость методики анализа порядковой корреляции на основе теории порядковых статистик в условиях массового автосборочного производства.

Практическая значимость диссертации заключается в том, что:

• усовершенствован процесс поиска причин несоответствий, отличающийся задаваемой достоверностью и точностью полученных результатов;

• разработанная методика «ЛИС-ХИН» позволяет снизить ресурсоёмкость при поиске причин несоответствий более чем в три раза по сравнению с традиционными методами поиска причин несоответствий в сборочных производствах автомобильной промышленности;

• внедрение разработанной методики «ЛИС-ХИН» на автосборочных предприятиях позволяет определить причину несоответствия и предотвратить его повторное возникновение, следовательно, сократить потенциальные издержки предприятия на контроль, переработку и утилизацию брака и т. д.

Экономический эффект после применения разработанной методики составил до 4 240 ООО рублей в год на одно несоответствие, выявленное в производстве и в гарантийной эксплуатации автомобилей. Эффект улучшения качества после применения разработанного метода обусловил снижение РРМ от 1 ООО. 190 ООО до 10. 120.

выводы

Предложено решение важной научно-технической проблемы снижения уровня дефектности в сборочных производствах автомобилей за счёт усовершенствования процессов, связанных с поиском причин несоответствий.

1. Установлено, что применение дедуктивных методов при поиске причин несоответствий на стадии производства и эксплуатации продукции повышает эффективность процесса поиска причин и точность его результатов по сравнению с индуктивными методами.

2. Показано, что разработанная модель процесса поиска причин несоответствий в сборочных производствах автомобильной промышленности, отличающаяся подпроцессами отбора образцов для поиска причин несоответствий и принятия решения о причине несоответствия, позволяет повысить эффективность обнаружения причин по сравнению с существующими процессами поиска причин несоответствий и снизить РРМ по ряду дефектов от 1 ООО. 190 ООО до 10.120.

3. Установлено, что разработанный на основе модели Шайнина процесс поиска причин несоответствий, предусматривающий использование методики «ЛИС-ХИН», обладает следующими преимуществами:

- наличие алгоритма использования инструментов, приводящего в итоге к причине несоответствия;

- более точное обнаружение причины за счёт сравнения ЛИС- и ХИН-образцов, а не любого соответствующего образца с любым несоответствующим;

- наличие методики выбора ЛИС- и ХИН-образцов;

- наличие методики принятия решения о причине несоответствия.

4. На основании результатов внедрения методики, модели и процесса поиска причин несоответствий установлено, что применение методики

Анализ порядковой корреляции» на основе корреляционного анализа и теста Тьюки позволяет определять критические параметры образцов с заданной степенью достоверности (уровень значимости а=5% и менее). 5. Установлено, что разработанная на основе модели процесса поиска причин несоответствий методика «ЛИС-ХИН» позволяет снизить затраты на обнаружение причин более чем в три раза по сравнению с традиционными методами.

Общий экономический эффект от внедрения методики составляет до 4 240 ООО рублей в год на одно несоответствие в ценах 2012 года.

1. Стандарты, сборники стандартов

2. ГОСТ Р ИСО 9000-2008 Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь: Текст. -М.: Издательство стандартов, 2009. -40 с.

3. ГОСТ Р ИСО 9001-2008 Системы менеджмента качества. Требования: Текст. М.: Издательство стандартов, 2009. - 32 с.

4. ГОСТ Р ИСО 9004-2001 Системы менеджмента качества. Рекомендации по улучшению деятельности: Текст. М.: СТАНДАРТИНФОРМ, 2005. - 54 с.

5. ГОСТ Р ИСО 9004-2010 Менеджмент для достижения устойчивого успеха организации. Подход на основе менеджмента качества: Текст. М.: СТАНДАРТИНФОРМ, 2011. - 47 с.

6. ГОСТ 27.310-95 Надёжность в технике. Анализ видов, последствий и критичности отказов. Основные положения: Текст. М.: Издательство стандартов, 1996. - 38 с.

7. ГОСТ Р 50779.42-99 Статистические методы. Контрольные карты Шухарта: Текст. М.: Издательство стандартов, 2000. - 42 с.

8. ГОСТ Р 51814.2-2001 Системы качества в автомобилестроении. Метод анализа видов и последствий потенциальных дефектов: Текст. М.: Издательство стандартов, 2002. - 28 с.

9. Азгальдов, Г.Г. О квалиметрии Текст./ Г.Г. Азгальдов, Э.П. Райхман. -М.: Издательство стандартов, 1972. 172 с.

10. Антология русского качества Текст./ Под ред. Б.В. Бойцова, Ю.В. Крянева. М.: Академия проблем качества, 2007. - 580 с.

11. Барвинок, В.А. Менеджмент качества в машиностроении: системы, методы, инструменты: учеб. пособие Текст./ В.А. Барвинок, В.Е. Годлевский, Е.А. Стрельников; под общ. ред. Чл.-кор. РАН В.А. Барвинка. М.: Наука и технология, 2008. - 384 с.

12. Барвинок, В.А. Сборочные, монтажные и испытательные процессы в производстве летательных аппаратов Текст./ В.А. Барвинок, В.И. Богданович, П.А. Бордаков. М.: Машиностроение, 1996. - 576 с.

13. Бешелев, С.Д. Математико-статистические методы экспертных оценок Текст./ С.Д. Бешелев, Ф.Л. Гурович.- М.: Статистика, 1980. 263 с.

14. Богаров, В.М., Сущенко Л.Г., Сущенко С.А., Терещенко Ж.А. Психология и педагогика для студентов вузов Текст./ В.М. Богаров, Л.Г. Сущенко, С.А. Сущенко, Ж.А. Терещенко. Ростов-на-Дону: Феникс, изд. 3-е, 2006. - 248 с.

15. Бодалев, A.A., Жуков, В.И., Лаптев, Л.Г., Сластенин, В.А. Психология и педагогика: Учебное пособие Текст./ A.A. Бодал ев, В.И. Жуков, Л.Г. Лаптев, В.А. Сластенин. М.: Изд-во Института Психотерапии, 2006. — 585 с.

16. Бойцов, Б.В. Концепция качества жизни: проблема в глобальном и региональном измерении Текст./ O.A. Барабанова, М.А. Кузнецов, Г.И. Элькин. М.: Академия проблем качества, 2009. - 184 с.

17. Брагин, Ю.В. Оценка риска и последствий отказов комплексной системы, конструкций, процессов Текст./ Ю.В. Брагин. Ярославль: Центр качества, 1997. - 178 с.

18. Версан, В.Г. Интеграция производства и управления качеством Текст./ В.Г. Версан, В.И. Сиськов. М.: Издательство стандартов, 1994. - 198 с.

19. Версан, В.Г. Информация и качество (опыт проектирования систем управления) Текст./ В.Г. Версан, А.Г. Колемарев. М.: Изд-во «Экономика», 1989. - 79 с.

20. Версан,В.Г. Интеграция управления качеством продукции: новые возможности Текст./ В.Г. Версан. М.: Издательство стандартов, 1994. -218 с.

21. Гличев, A.B. Основы управления качеством продукции Текст./А.В. Гличев. М.: Стандарты и качество, 2001. - 424 с.

22. Глудкин, О.П. Всеобщее управление качеством Текст.: учебное пособие для вузов/ О.П. Глудкин. Н. М. Горбунов, А. И. Гуров, Ю. В. Зорин. М.: Горячая линия - Телеком, 2001. - 599 с.

23. Годлевский, В.Е. Менеджмент качества в автомобилестроении Текст./ В.Е. Годлевский, Г. JI. Юнак; под ред. А. В. Васильчука. Самара: Офорт, 2005. - 626 с.

24. Годлевский, В.Е. Планирование и применение FMEA конструкции, технологии и оборудования на ОАО «АВТОВАЗ» Текст./ В.Е. Годлевский, Г.В. Иванов, И.В. Лощилина, Г. Л. Юнак. Самара: Офорт, 2005.-176 с.

25. Годлевский, В.Е. Система менеджмента качества на основе ИСО/ТУ 16949-2002 Текст./ В.Е. Годлевский, А .Я. Дмитриев, A.B. Литвинов и др. Самара: ГП «Перспектива», 2002. - 160 с.

26. Гунин, В.Н. Управление инновациями: 17-модульная программа для менеджеров «Управление развитием организации». Модуль 7 Текст./ В.Н. Гунин, В.П. Баранчеев, В.А. Устинов, С.Ю. Ляпина. М.: ИНФРА-М, 2000.-328 с.

27. Деминг, У.Э. Выход из кризиса Текст./ У.Э. Деминг. -Тверь, 1994.497 с.

28. Джордж, Л. Майкл. Бережливое производство + шесть сигм: комбинируя качество шести сигм со скоростью бережливого производства Текст./ Л.М. Джордж. М.: Альпина Бизнес Букс, 2005. -360 с.

29. Джуран, Д. Все о качестве: Зарубежный опыт. Выпуск 2. Высший уровень руководства и качество Текст./ Д. Джуран. М.: 1993. - 38 с.

30. Дьяков, Н.С. Применение методов ранговой корреляции при исследовании сложного производственного процесса Текст./ Н.С. Дьяков, К.Я. Круг. М.: Наука, 2004. - 142с.

31. Дэвид, Г. Метод парных сравнений: Пер. с англ. Текст./ Г. Дэвид. -М.: Статистика, 1978. 144 с.

32. Езекиел, М. Методы анализа корреляций и регрессий: Пер. с англ. Текст./ М. Езекиел, К. Фокс. -М.: Статистика, 1966. 314 с.41.3айдель, А. Н. Ошибки измерений физических величин Текст./ А.Н.

33. Зайдель Ленинград: Наука, 1974. - 212 с. 42.Зорин, Ю.В. Сертификация системы качества Текст./ Ю.В. Зорин. -М., Международный центр научной и технической информации, Самарский центр стандартизации, метрологии и сертификации, 1996. -80 с.

34. Зорин, Ю.В. Системы качества и управление процессами Текст./ Ю.В. Зорин. Самара: Машиностроение. 1997.-203 с.

35. Ильенков, С. Д. Управление качеством: Уч-к для вузов. 2-е изд. Текст./ С.Д. Ильенкова, Н.Д. Ильенкова, B.C. Мхитарян и др. Под ред. С.Д.Ильенковой. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. - 334 с.

36. Исикава, К. Японские методы управления качеством Текст./ Сокр. Пер. с англ., К. Исикава. -М.: Экономика, 1998. -215 с.

37. Калейчик М.М. Квалиметрия Текст./ М.М. Калейчик М.: МГИУ, 2005.-200 с.

38. Кендал, М. Ранговые корреляции Текст./ М. Кендал, А. Стьюартп. -М.: Статистика, 1975. 216 с.

39. Кендал, M. Статистические выводы и связи: Пер. с англ. Текст./ М. Кендал, А. Стьюартп. М.: Наука, 1973. - 525 с.

40. Кершенбаум, В.Я. Методы квалиметрии в машиностроении: учеб. пособие Текст./ В.Я. Кершенбаум, P.M. Хвастунов. М.: Технонефтегаз, 1999. - 210 с.

41. Копейкин, C.B. Адаптивные методы обработки измерений Текст./ C.B. Копейкин. Саратов, Издательство Саратовского университета, 1982. -132 с.

42. Крамер, Г. Математические методы статистики: Пер. с англ. 2-е изд. Текст./ Г. Крамер. М., 1975. - 648 с.

43. Лапидус, В.А. Всеобщее качество (TQM) в российских компаниях Текст./ В. А. Лапидус. М.: Типография «Новости», 2000. - 431 с.

44. Литвак, Б.Г. Экспертные оценки и принятие решений Текст./ Б.Г. Литвак. М.: Патент, 1996. - 270 с.

45. Ляченков, Н.В. Контроль качества технологических процессов в автомобильном производстве Текст./ Н.В. Ляченков М.: Машиностроение, 2000. - 209 с.

46. Методика решения проблем качества продукции (Global 8D): методические материалы. Разработ. Г.Л. Юнак, В.Е. Годлевский, И.В. Лощилина, А.Д. Трифонова Самара: ЗАО «Академический инжиниринговый центр», 2005. - 64 с.

47. Миттаг, Х.-Й., Ринне, X. Статистические методы обеспечения качества Текст./ Х.-Й. Миттаг, X. Ринне. М.: Машиностроение, 1995. - 284 с.

48. Николаева, Э.К. «Семь инструментов качества» в японской экономике Текст./ Э.К. Николаева. М.: Издательство стандартов, 1990. - 88 с.58,Огвоздин, В.Ю. Управление качеством. Основы теории и практики

49. Панде, П., Холп, JI. Что такое «Шесть Сигм»? Революционный метод управления качеством Текст./ П. Панде, J1. Холп. М.: Альпина Бизнес Букс, 2004. - 158 с.

50. Панов, А.Н. Как победить в конкурентной борьбе. Гармоничная система качества основа эффективного менеджмента Текст./ А.Н. Панов. - М.: РИА «Стандарты и качество», 2003. - 272 с.

51. Принципы «Шест сигм». Сборник статей. Перевод с англ. Текст./ -Н.Новгород: СМЦ «Приоритет», издание 2-ое, исправленное, 2001. — 49 с.

52. Решение задач квалиметрии машиностроения: учеб. пособие Текст./ под ред. В.Я. Кершенбаума, P.M. Хвастунова. М.: Технонефтегаз, 1999.-212 с.

53. Статистические методы повышения качества: монография, пер. с англ. Ю.П.Адлера, JT.A. Конарева Текст.; под ред. Кумэ. М.: Финансы и статистика, 1990. - 304 с.

54. Строителев, В.Н., Яницкий, В.Е. Статистические методы в управлении качеством Текст./ В.Н. Строителев, В.Е. Яницкий. М.: Европейский центр по качеству, 2002. - 118 с.

55. Субетто, А.И. Квалиметрия Текст./ А.И. Субетто. СПб.: Астерион, 2002.-288 с.

56. Субетто, А.И. Методы оценки качества проектов и работ. Испытания технических систем Текст./ А. И. Субетто. СПб.: Астерия, 2003. - 204 с.

57. Трухан, Ю.В., Шуляков, Ю.М. Планирование, анализ и обработка результатов исследований Текст./ Ю.В. Трухан, Ю.М. Шуляков. -Краснодар, 1979. 88 с.

58. Управление качеством. Робастное проектирование. Метод Тагути. Пер. с англ. Текст. М.: «Сейфи» 2002. - 384 с.

59. Фатхутдинов, P.A. Управление конкурентоспособностью организации. Учебник. 2-е изд. Текст./ P.A. Фатхутдинов. СПб.: Эксмо, 2005. - 544 с.

60. Федоров, Б.Ф. Лазерные приборы и системы летательных аппаратов Текст./ Б.Ф.Федоров. -М. : Машиностроение, 1979. 268 с.

61. Федюкин В.К. Квалиметрия. Измерение качества промышленной продукции Текст./ В.К. Федюкин. М.: КНОРУС, 2010. - 320 с.

62. Фейгенбаум, А.П. Контроль качества продукции Текст./ А. П. Фейгенбаум. М.: Анархис, 1994. - 120 с.

63. Фрумкин, В.Д., Рубичев, H.A. Теория вероятностей и статистика в метрологии и измерительной технике. М.: Машиностроение, 1987

64. Хачатуров, А.Е. Основы менеджмента качества: Учебн. пособие. Текст./ А.Е. Хачатуров, Ю.А. Куликов. М.: Издательство «Дело и сервис», 2003. - 87 с.

65. Чекмарев, А.Н. Квалиметрия и управление качеством. Часть 1. Квалиметрия: учебное пособие Текст./ А.Н. Чекмарев. Самара: Изд-во Самар. гос.аэрокосм.ун-та, 2010. - 172с.

66. Berk, Joseph and Susan. Total Quality Management Текст./ J. Berk, S. Berk.- Boston, Sterling Publishing, 1993. 202 p.

67. Bhote, Keki R. World class quality: using design of experiments to make it happen. Text./ Keki R. Bhote, Adi K. Bhote. New York, AMACOM, 2000.-487 p.

68. De Mast, J. Quality improvement from the viewpoint of statistical method. PhD thesis Текст./ J. de Mast, University of Amsterdam, Amsterdam, 2002.- 144 p.

69. Dewey, J. How we think Текст./ J. Dewey, Dower, Toronto, 1997. 318 p.

70. Kepner C.H., Tregoe B.B. The Rational Manager Текст./ C.H. Kepner, B.B. Tregoe. NY: McGraw-Hill Book Company, Inc., 1965. - 275 pp.

71. Liao, T. F. Statistical Group Comparison Текст./ T.F. Liao. NY: Wiley Interscience, Inc., 2002. - 210 pp.

72. Quality System Assessment (QSA). Chrysler Corporation, Ford Motor Company, and General Motors Corporation Текст. 1994

73. Statistical Process Control (SPC). Reference manual. Chrysler Corporation, Ford Motor Company, and General Motors Corporation Текст. 1995

74. Статьи из журналов, сборников, книг, газет

75. Адлер, Ю.П. Качество и рынок, или как организация настраивается на обеспечение требований потребителя Текст./ Ю.П. Адлер// Методы менеджмента качества. Надежность и контроль качества. -1999. -Вып. 58.-с. 9-12

76. Адлер, Ю.П. Контроль качества на Востоке и на Западе Текст./ Ю.П. Адлер// Методы менеджмента качества. Надежность и контроль качества. -1991. -Вып. 4. с. 12-20

77. Адлер, Ю.П. Мотивация в системах качества Текст./ Ю.П. Адлер// Стандарты и качество. -1991. Вып. 5. - с. 30-31

78. Адлер, Ю.П. Что век грядущий нам готовит? Текст./ Ю. П. Адлер, И.З. Аронов, B.J1. Шпер// Методы менеджмента качества. Надежность и контроль качества. 1991. - Вып. 1.-е. 26-46

79. Азгальдов, Г.Г. Восемь шагов к инновационной экономике Текст./ Г.Г. Азгальдов, A.B. Костин // Инновации. 2009. -№ 11.-е. 34-50

80. Азгальдов, Г.Г. Практическая квалиметрия в системе качества: ошибки и заблуждения Текст./ Г.Г. Азгальдов// Методы менеджмента качества. Надежность и контроль качества. 2001. - Вып. 3.-е. 13-18

81. Барвинок, В.А. Разработка показателей качества технологического процесса Текст./ В.А. Барвинок, Ю.С. Клочков// Проблемы машиностроения и автоматизации. 2005. - Вып. 3.-е. 29-33

82. ЮО.Брагин, В.В. Оценка риска и последствий отказов комплексной системы, конструкций, процессов Текст./ В.В. Брагин, Ф. Чабон// Рынок и качество Ярославии. 1997. - № 1.-е. 3-44

83. Версан, В. Г. Новый этап в управлении качеством Текст./ В.Г. Версан, И.И. Чайка, Ю.А. Самойленко// Сборник трудов и статей «Качество и надежность изделий»: сб. ст. -М.: Изд-во «Знание», 1989. -Вып. 1(7).-97 с.

84. Версан, В.Г. Кризис в стандартизации систем качества. Причины. Пути выхода Текст./ В.Г. Версан// Стандарты и качество. -2009. -Вып. З.-с. 78-84

85. ЮЗ.Версан, В.Г. Новый этап в управлении качеством Текст./ В.Г. Версан, И.И. Чайка, Ю.А. Самойленко// Сборник трудов и статей «Качество и надежность изделий»: сб. ст. М.: Изд-во «Знание», 1989. - Вып. 1(7). -97 с.

86. Галеев, В.И. Методический подход к переводу требований технических регламентов в ключевые характеристики продукции и процессов Текст./ В.И. Галеев, И.С. Новиков// Сертификация. 2008. - №3

87. Глазунов, A.B. Для всех ли кризис одинаков? Текст./ A.B. Глазунов// Стратегия бизнеса. 2009. - №47.

88. Юб.Глазунов, A.B. Постоянное улучшение. Подходы, методы и приемы Текст./ A.B. Глазунов// Методы менеджмента качества. 2003. -№№ 1,2

89. Иващенко, М. И. Систематизация и обработка экспертных оценок Текст./ М. И. Иващенко// Труды МЭИ. 1975. - Вып. 635. - с. 10

90. Кончиц, A.B. Методика «ЛИС-ХИН» как эффективный способ исследования несоответствий в современном автомобильном производстве Текст./ A.B. Кончиц// Методы менеджмента качества, №7, 2011 М.: ООО «РИА «Стандарты и качество», 2011 - с.28 - 33

91. Кончиц, A.B. Методика поиска причин дефектов в автомобилестроении Текст./ Ю.А. Вашуков, A.B. Кончиц// Труды третьей Международной молодёжной научно-технической конференции ЗМНТК-2005 (1 октября 31 декабря 2005 г.). Ульяновск: 2006-с. 62-64

92. ПЗ.Кончиц, A.B. Оценка измерительной системы при обнаружении несоответствий в автомобильном производстве Текст./ A.B. Кончиц// Научно-технический и производственный журнал «Автомобильная промышленность». М.: «Машиностроение», 2009, №4 с. 30 - 31

93. Кончиц, A.B. Расследование причин дефектов в автомобилестроении Текст./ A.B. Кончиц// Материалы научно-технической конференции «Современные технологии в машиностроении и автомобилестроении» (19-20 декабря 2005 г.). Ижевск: 2005 с. 22 - 24

94. Российский государственный технологический университет имени К. Э. Циолковского -М.: МАТИ, 2010.-296 е., с. 151 153

95. Копанева, И.Н. Методика контроля и оценки качества обслуживания потребителей Текст./ И. Н. Копанева// Методы менеджмента качества. -2009.-Вып. 5.-е. 40-44

96. Кузьмин, А.М., Высоковская, Е.А. Методика Кепнера-Трего Текст./ А.М. Кузьмин, Е.А. Высоковская// Методы менеджмента качества. -2011, №7. -с. 11

97. Лапидус, В.А. Кризис время радикальных изменений Текст./ В.А. Лапидус// Стратегия бизнеса. - 2009. - №47

98. Лапидус, В.А. Управленческие войны и инновации Текст./ В.А. Лапидус// Эксперт.- 2010.- №18

99. Орешин, А.М. Практическое применение 80-методики в автопроме оценок Текст./ А.М. Орешин// International Magazine of Management, №2, 2007.-е. 53-61

100. Пиявский С.А. Исследовательская деятельность учащихся в аспекте научно-ориентированного обучения Текст./ С.А. Пиявский// Труды научно-методического семинара «Наука в школе», т.1, M., НТА «АПФН», 2003 г.-с. 61-65

101. Розно, М.И. Как научиться смотреть вперед (внедрение FMEA-методологии) Текст./ М. И. Розно// Методы менеджмента качества. -2000. -Вып. 6. с. 25-28

102. Розно, М.И. Проектирование: с FMEA или без? Текст./ М.И. Розно// Стандарты и качество. 2001. - Вып. 9. - с. 74-78

103. Савинкина, В.А. Метод планирования эксперимента по Шайнину Текст./ В.А. Савинкина// Методы менеджмента качеста. 2011, №7. -с. 34-35

104. Харри, М. Шесть сигм: стратегия прорыва в рентабельности Текст./ М. Харри// Методы менеджмента качества.-2000. -Вып. 6.- с. 12-18

105. Чайка, И.И. Конкурентоспособное качество отечественной продукции. Ключевая проблема выхода России из экономического кризиса Текст./ И. И. Чайка, Н. Львов// Стандарты и качество. 1994. - Вып. 6. - 47 с.

106. Чекмарев, А.Н. Моделирование конкурентоспособности потребительской продукции с использованием квалиметрической таксонометрии Текст./ Р.В. Буткевич, сб. науч. трудов. Брянск: БГТУ, 2006.- 152 с.

107. Шпер В.Л., Адлер Ю.П., Жувлинский С.Ф. Проблемы применения методов статистического управления процессами на отечественных предприятиях. 4.1,2. Текст./ В.Л. Шпер, Ю.П. Адлер, С.Ф. Жувлинский// Методы менеджмента качества. - 2009, - № 8,9

108. Шпер В.Л., Адлер Ю.П., Хунузиди Е.И. Количественные оценки роли статистического мышления в принятии решений Текст./ В.Л. Шпер, Ю.П. Адлер, Е.И. Хунузиди// Методы менеджмента качества 2007.- №1

109. Шпер В.Л., Адлер Ю.П., Хунузиди Е.И. Роль статистического мышления для принятия решений в процессах непрерывного совершенствования систем менеджмента качества Текст./ В.Л. Шпер, Ю.П. Адлер, Е.И. Хунузиди// Методы менеджмента качества 2006, №8

110. Щипанов В.В., Айдаров Д.В. Процессный подход и целостность системы менеджмента качества Текст./ В.В. Щипанов, Д.В. Айдаров//

111. Известия СНЦ РАН. Самара: изд-во СНЦ РАН, 2010 г. - Т.12, №4(4). с. 795-802

112. De Mast, J. A methodological comparison of three strategies for quality improvement Текст./ J. de Mast// International Journal of Quality & Reliability Management, vol. 21 no. 2, 2004, pp. 198 213

113. Nair V. Taguchi's parameter design: a panel discussion Текст./ V. Nair// Technometrics, vol. 34, no. 2, pp. 127-161

114. Shainin R. Strategies for technical problem solving Текст./ R. Shainin // Quality Engineering, vol. 5, no. 3, 1993, pp. 438-448

115. Steiner, S.H., MacKay, R.J., Ramberg, J.S. An overview of the Shainin System for Quality Improvement/ S.H. Steiner, R.J. MacKay, J.S. Ramberg// Quality Engineering, vol. 19, 2008, pp. 6-20

116. Tukey, J.W. A quick, compact, two-sample test to Duckworth's specifications/ J.W. Tukey// Technometrics, vol. 1, no. 1, 1959, pp. 31-491. Электронный ресурс

117. Juran Institute, Inc Электронный ресурс. 2011.- http://juran.com

118. Kepner-Tregoe, Inc. Электронный ресурс. 2012. - http://www.kepner-tregoe.com

119. QS Consult, Inc. Электронный ресурс. 2009,- http://www.qsconsult.be

120. Shainin, Inc. Электронный ресурс. 2012.- https://shainin.com

121. Кросби, Ф. Электронный ресурс. 2012. http://www.eurorus.ru/library.html

122. РИА «Стандарты и качество» Электронный ресурс. 2011. -http://ria-stk.ru

123. Федеральная служба государственной статистики РФ Электронный ресурс. 2011.- http://www.gks.ru1. Диссертации

124. Клочков, Ю.С. Совершенствование методов моделирования бизнес-процессов и управления качеством продукции Текст.: дисс. к.т.н.: 05.02.23 / Клочков Юрий Сергеевич.-Самара, 2006.-128 с.

125. Кокотов, A.B. Совершенствование системы оценивания качества автомобиля на основных этапах его жизненного цикла Текст.: дисс. к.т.н.: 05.02.23 / Кокотов Алексей Валериевич. Самара, 2002. - 185 с.

126. Юнак, Г.Л. Управление качеством поставок комплектующих изделий и материалов в автомобилестроении Текст.: дисс. к.т.н.: 05.02.23 / Юнак Георгий Львович. Тольятти, 2002. - 240 с.