Использование методов снижения риска невыполнения установленных требований к продукции предприятиями ОПК

В ГОСТ Р 51814.2 – 2001 выделено два видов FMEA анализа:

- FMEA конструкции;

- FMEA процесса.

FMEA конструкции поводят на этапе разработки конструкции технического объекта. Данный метод позволяет предотвратить запуск в производство недостаточно отработанной конструкции, помогает улучшить конструкцию технического объекта и заранее предусмотреть необходимые меры в технологии изготовления, предупреждая появление или (и) снижая комплексный риск дефекта.

FMEA процесса проводится на этапе разработки производственного процесса представляет собой процедуру анализа первоначально разработанного и предложенного процесса производства и доработки этого процесса. Это позволяет предотвратить внедрение в производство недостаточно отработанных процессов [11].

FMEA конструкции часто  составляет основу для FMEA процесса, так как при анализе конструкции в качестве причины отказа могут быть отклонения в производственном процессе [12].

Метод FMEA основывается на определении экспертных бальных оценок (от 1 до 10) вероятности возникновения потенциального несоответствия, значимости несоответствий в зависимости от последствий, вероятности необнаружения несоответствия. Перемножением выше указанных оценок определяется приоритетное число риска (от 1 до 1000). В соответствии с методикой FMEA анализа критическая граница для приоритетного числа риска должны быть не более 100-125. Для каждой причины потенциального дефекта, предельное число риска которых больше граничного значения, эксперты должны разработать меры по снижению балла значимости по тяжести последствий, и /или балла вероятности возникновения, и/или балла вероятности необнаружения.

Одним из важнейших недостатков  применения данного метода является экономическая не обоснованность принятия решения в отношении необходимости снижения риска [10].

 

 

5.2 Карты рисков

Карта рисков - графическое и текстовое описание ограниченного числа рисков организации, расположенных в прямоугольной таблице, по одной «оси» которой указана сила воздействия или значимость риска, а по другой вероятность или частота его возникновения [13]. Одним из вариантов построения карты риска является матрица «вероятность - потери», пример данной матрицы приведен на рисунке 1.

Данный метод так  же, как и FMEA анализ является экспертным, но основывается на бальной оценке вероятности наступления рисковой ситуации и величины возможного ущерба от ее наступления. Определяется граница терпимости к риску (на рисунке 1 она выделена жирной линией), т.е. она отделяет те риски, которые в настоящее время терпимы, от тех которые требуют постоянного контроля.  Полученные результаты сводятся в матрицу, и на основе анализа данной матрицы принимается решение о методах снижения риска и методах его контроля, пока он будет не снижен до приемлемого уровня. Более подробная методика построения карты рисков указана в [14].

 

Рис. 1. Пример матрицы карты рисков

 

6 Контроль качества процессов и продукции

Осуществления мер по снижению рисков в заложенных процессах (т.е. по устранению потенциальных несоответствий) не дает достаточных гарантии заказчику в том, что продукция будет соответствовать установленным требованиям (предпринятые меры могут быть не результативными). Поэтому для обеспечения достаточного уровня гарантии потребителю, необходимо осуществлять контроль качества процессов и продукции.

«Контроль – это процедура оценивания соответствия путем наблюдения и суждений, сопровождаемых соответствующими измерениями, испытаниями или калибровкой» [15].

В результате осуществления  контроля качества продукции собирается массив информации о результатах контроля, который помогает не только оценить степень соответствия процессов и продукции установленным требованиям, но и оценить результативность мер по устранению потенциальных несоответствий, как в процессах производства, так и в конструкции изделия.

Статистика по данной информации и информации об удовлетворенности потребителей может быть потенциальному заказчику с целью обеспечения его уверенности в том, что требования к продукции будут выполнены и поставляемая продукция будет соответствовать требованиям. Поэтому разработка и осуществление результативных корректирующих и предупреждающих действий является хорошим стимулом к улучшению результатов вышеуказанной информации, а также к сокращению собственных затрат. Согласно правилу «десятикратных» затрат: «Затраты на корректировку продукта при переходе от одного этапа его жизненного цикла к последующему увеличиваются на порядок» [16], понимая данное правило организация должна стремиться к ликвидации несоответствий на ранних стадиях их возможного определения.

 

6.1 Управление  средствами для мониторинга и измерения

Для оценки (измерения) характеристик  продукции и процессов необходимо минимизировать риск того, что несоответствие измерительной системы может  привести к не достоверным данным при контроле продукции и процессов.

Измерительная система  включает в себя: средство измерения СИ (поверенное, калиброванное), правило проведения измерений (методика, навыки оператора), измеряемый объект (нередко с нестабильными, изменчивыми характеристиками) [17].

Выполнение требований по управлению устройствами для мониторинга и измерения, установленных в ГОСТ РВ 15.002-2003 должно обеспечить процесс измерения надлежащими средствами измерения.

В организации должны быть определены:

«- состав технологического оборудования, средств измерений  и испытаний, обеспечивающих необходимую точность и пригодных к условиям промышленного производства;

…

В организации должен быть разработан перечень всех используемых СИ, контрольного и испытательного оборудования. В перечне необходимо указать СИ, подлежащие поверке и подвергаемые калибровке.

Для СИ, контрольного и  испытательного оборудования должны быть выполнены следующие требования:

- определены процессы  и разработаны документированные  процедуры, устанавливающие порядок  выбора СИ, контрольного и испытательного  оборудования (на основании поставленных измерительных задач, задач контроля и испытаний), приобретения, учета, идентификации, поверки (для СИ), аттестации (для испытательного оборудования), проверки (для контрольного оборудования), ремонта, обслуживания и списания;

- СИ, контрольное и испытательное оборудование должны эксплуатироваться в соответствии с требованиями, установленными в эксплуатационной документации на них;

- СИ, контрольное и  испытательное оборудование должны  быть идентифицированы с целью  установления статуса поверки (для СИ), аттестации (для испытательного оборудования), проверки (для контрольного оборудования);

- определен порядок  оценки и регистрации правомочности  результатов предыдущих измерений,  контроля, испытаний, если обнаружено, что СИ, контрольное и испытательное оборудование не пригодны к применению;

- свидетельства о поверке,  аттестации, записи должны управляться  в соответствии с требованиями к процедуре «управления записями»» [9].

Для минимизации риска  получения не достоверным данным  при контроле продукции и процессов мало обеспечить процесс измерения необходимыми средствами, необходимо оценивать приемлемость этого процесса (качество измеряемых данных определяется статистическими свойствами многочисленных измерений, добываемых измерительной системой в стабильных условиях) [18].

 

6.2 MSA – анализ (Анализ измерительных систем)

Целью настоящего анализа  является получение заключения о  приемлемости измерительное процесса. Под измерительным процессом подразумевают не только средство измерения, но и совокупность измеряемого образца, средств измерительной техники и другого оборудования, оператора, окружающей среды и соответствующей методики выполнения измерений.

Анализ измерительных  процессов проводят на основании  данных полученных в результате специально проводимого исследования, заключающегося в многократном измерении образцов различными операторами.

Порядок проведения анализа:

1) исследование измерительного  процесса на стабильность;

2) в случае нестабильного  измерительного процесса – устранение  особых причин изменчивости, внесение соответствующих изменений;

3) оценивание смешения  и линейности смешения измерительного  процесса;

4) оценивание сходимости  и воспроизводимости результатов  измерения;

5) в случае неприемлемых  сходимости и воспроизводимости  результатов измерений – анализ причин повышенной изменчивости, проведение корректирующих действий, повторное оценивание сходимости и воспроизводимости;

6) подготовка отчета  об анализе измерительного процесса.

Стабильность измерительного процесса – состояние измерительного процесса, при котором удалены все особые причины изменчивости, т.е. наблюдаемая изменчивость может быть объяснена постоянной системой обычных причин.

Обычная причина изменчивости – источник изменчивости, всегда влияющий на индивидуальные значения и результата процесса.

Особая причина –  источник изменчивости, влияние которого на процесс может прерываться, часто  не предсказуемо.

Смещение измерительного процесса – систематическая погрешность  в результатах измерений, полученных с помощью измерительного процесса (разность между математическим ожиданием и средним значением измерение).

Линейность смещения – изменение смещения измерительного процесса в диапазоне значений измеряемого  параметра.

Сходимость результатов  измерений – степень близости результатов последовательных измерений одного и того же измеряемого параметра, выполненных повторно одними и теми же средствами измерительной техники, одним и тем же методом и одним и тем же оператором.

Воспроизводимость результатов  измерений – степень близости результатов измерений одного и того же измеряемого параметра, выполненных при измененных условия измерения.

Подробная методика данного  анализа приведена в [19].

В результате осуществления  этого анализа будут выявлены реальные причины, влияющие на достоверность результатов осуществляемых измерений (несовершенство методов измерений, несоответствие условий измерений, недостаточная квалификация операторов осуществляющих измерения, износ измерительного оборудования и т.п.) и соответственно по результатам анализа могут быть приняты необходимые корректирующие действия («бьющие прямо в цель»), что должно обеспечить качество процесса измерений, как продукции, так и процессов (процессы тоже должны подвергаться измерению).

 

6.3 Методы статистического  управления процессами

Статистическое управление процессами позволяет обеспечить  и поддержать процессы на приемлемом и стабильном уровне, при этом гарантируя соответствие продукции установленным требованиям.

Стабильный процесс  – это процесс находящийся  в статистический управляемом состоянии.

Статистически управляемое  состояние – это состояние, описывающее  процесс, из которого удалены все  особые причины изменчивости, то есть наблюдаемая изменчивость может  быть объяснена постоянной системой случайных причин.

Основной статистический инструмент, используемый для статистического управления процессами – контрольные карты [19].

В [19] определены следующие виды контрольных карт:

1) контрольные карты  для количественного признака (применяют,  когда при регистрации данных  фиксируют измеренные значения характеристик процессов):

- контрольные карты  средних арифметических и размахов (Хср-, R-карты);

- контрольные карты  средних арифметических и стандартных  отклонений (Хср-, S-карты);

- контрольные карты  медиан и размахов (Ме-, R-карты);

- контрольные карты индивидуальных значений и скользящих размахов (Х-, MR-карты);

2) Контрольные карты  для альтернативного признака (применяют, когда:

- получение альтернативных  данных не требует дополнительных  затрат;

- необходима оперативность,  простота и небольшие затраты при сборе данных,

- необходимо определить  первоочередные проблемы):

а) контрольная карта  долей несоответствующих единиц (р-карта);

б) контрольная карта  числа несоответствующих единиц (pn-карта);

в) контрольная карта  числа несоответствий (с-карта);

г) контрольная карта  числа несоответствий на единицу  продукции (u-карта).

Методика построение контрольных карт:

1. сбор данных;
2. определение значения контролируемого параметра (для контрольных карт по альтернативному признаку);
3. определение среднего значения контролируемого параметра;
4. определение верхней и нижней контрольной границы (обычно ±3σ);
5. выбор шкалы;
6. нанесение средних значений (центральной линии), контрольных границ и значения контролируемых параметров (контролируемые параметры необходимо соединить сплошной линией).