Метод Тагути контроля качества

Метод Тагути контроля качества, названный в честь его изобретателя доктора Генити Тагути, представляет собой инженерную методологию и статистическую структуру, разработанную для улучшения качества продукции и производственных процессов. Он отличается своей направленностью на снижение вариаций и улучшение стабильности в присутствии шумовых факторов. Метод Тагути применяет философию робастного дизайна для выявления наиболее значимых факторов, влияющих на качество выхода, и использует статистический анализ для оптимизации этих факторов.

Введение в метод Тагути

Изобретенный в 1950-х годах, метод Тагути основывается на концепции офф-лайн контроля качества. Это подразумевает улучшение долговечности, надежности и производительности продукта на начальных этапах проектирования и разработки, а не во время производства. Подход характеризуется использованием спланированных экспериментов, известных как ортогональные массивы (ОМ), и статистической метрики, известной как отношение сигнал-шум (ОСШ).

Главной целью доктора Генити Тагути было проектирование продуктов и процессов, нечувствительных к вариациям производственных условий и других внешних факторов, тем самым обеспечивая стабильное качество.

Ключевые концепции метода Тагути

1. Функция потерь

В основе метода Тагути лежит концепция функции потерь, которая количественно определяет затраты, связанные с отклонением от целевых уровней производительности. Функция потерь Тагути выходит за рамки традиционного представления о качестве как простом соответствии спецификациям. Вместо этого она измеряет экономические потери, возникающие в результате вариаций производительности продукта.

Математически функция потерь ( L(y) ) задается как:

[ L(y) = k (y - T)^2 ]

где:

• ( y ) - фактическое значение производительности.
• ( T ) - целевое значение.
• ( k ) - константа, связывающая потери с отклонением от цели.

2. Отношение сигнал-шум (ОСШ)

Отношение сигнал-шум (ОСШ) является критической мерой в методе Тагути, используемой для оценки качества выхода в присутствии шумовых факторов. ОСШ направлено на максимизацию робастности выхода относительно такого шума, что приводит к большей надежности продукта.

ОСШ может быть разделено на различные типы в зависимости от желаемого результата:

• Номинальное-лучшее (NTB): Когда целью является конкретное значение, и отклонения с обеих сторон нежелательны.
• Меньше-лучше (STB): Когда цель - минимизировать выход.
• Больше-лучше (LTB): Когда цель - максимизировать выход.

Формулы для ОСШ:

• NTB: ( SNR = 10 \log_{10} \left( \frac{ \bar{y}^2 }{ \sigma^2 } \right) )
• STB: ( SNR = -10 \log_{10} \left( \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} y_i^2 \right) )
• LTB: ( SNR = 10 \log_{10} \left( \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} \frac{1}{y_i^2} \right) )

где ( \bar{y} ) - среднее значение, ( \sigma ) - стандартное отклонение, ( y_i ) - наблюдаемое значение, и ( n ) - количество наблюдений.

3. Ортогональные массивы (ОМ)

Ортогональные массивы - это статистически сбалансированные планы, используемые для проведения экспериментов. Они позволяют эффективно исследовать несколько факторов одновременно, минимизируя количество необходимых испытаний. ОМ обеспечивают возможность отдельной оценки эффектов различных факторов, позволяя четко понять взаимосвязь между переменными.

Примеры распространенных ортогональных массивов включают:

• ( L_4 (2^3) ): Простая матрица для оценки трех факторов на двух уровнях каждый.
• ( L_8 (2^7) ): Используется для исследования семи факторов на двух уровнях.

4. Контрольные факторы и шумовые факторы

• Контрольные факторы: Это переменные в дизайне или процессе, которые могут быть скорректированы или контролированы для улучшения качества.
• Шумовые факторы: Внешние переменные, которые нелегко контролировать, но которые влияют на производительность. Они могут включать экологические условия или старение.

Применение метода Тагути

1. Идентификация проблемы

Первый этап включает идентификацию проблемы или области, где необходимы улучшения качества. Это может включать высокий уровень дефектов, непоследовательную производительность продукта или чрезмерные производственные затраты.

2. Определение контрольных факторов и уровней

Определите контрольные факторы, которые влияют на характеристику качества, и определите уровни, на которых эти факторы должны быть протестированы (например, высокая и низкая температура).

3. Проектирование эксперимента

Выберите подходящий ортогональный массив на основе количества контрольных факторов и уровней. Это определит экспериментальную установку и условия, при которых будет выполняться каждое испытание.

4. Проведение эксперимента

Проведите экспериментальные испытания на основе матрицы дизайна, определенной ортогональным массивом. Измерьте характеристику производительности для каждого испытания и запишите данные.

5. Анализ результатов

Проанализируйте данные для определения ОСШ для каждого испытания. Определите, какие факторы значительно влияют на характеристику качества и как они взаимодействуют. Используйте эту информацию для оптимизации контрольных факторов для достижения наилучшего качества и наименьшей вариации.

6. Проверка

Проведите подтверждающие испытания с оптимизированными факторами для проверки экспериментальных результатов. Убедитесь, что улучшения постоянны и что характеристика качества соответствует или превышает целевые уровни.

Примеры применения

Пример 1: Автомобильная промышленность

В автомобильной промышленности метод Тагути может использоваться для оптимизации производительности двигателя. Факторы, такие как тип топлива, момент зажигания и соотношение воздух-топливо, могут варьироваться для определения их влияния на топливную эффективность и выбросы. Используя ортогональные массивы и ОСШ, инженеры могут определить лучшую комбинацию настроек, которая повышает производительность при минимизации выбросов, даже при различных условиях вождения.

Пример 2: Производство полупроводников

В производстве полупроводников, где критически важен точный контроль над условиями процесса, метод Тагути помогает улучшить показатели выхода годных. Инженеры могут экспериментировать с факторами, такими как температура, давление и концентрация химических веществ, чтобы найти оптимальные настройки, которые приводят к более высоким выходам чипов и более низким уровням дефектов.

Преимущества метода Тагути

1. Эффективность: Используя ортогональные массивы, метод Тагути сокращает количество необходимых экспериментов, экономя время и ресурсы.
2. Робастность: Фокусируется на том, чтобы сделать процесс нечувствительным к вариациям, что приводит к более стабильному и надежному качеству продукта.
3. Экономическая эффективность: Снижает затраты, связанные с плохим качеством, путем выявления и смягчения факторов, вызывающих вариабельность.
4. Широкая применимость: Может применяться в различных отраслях, включая производство, электронику, автомобилестроение и другие.

Ограничения метода Тагути

1. Сложность: Требует хорошего понимания статистических методов, что может быть сложным для некоторых практиков.
2. Начальная стоимость установки: Хотя метод экономит деньги в долгосрочной перспективе, начальная установка и экспериментирование могут быть ресурсоемкими.
3. Допущение линейности: Метод предполагает, что факторы являются линейно аддитивными, что не всегда верно в сложных системах.

Программное обеспечение и инструменты

Несколько программных пакетов предлагают функциональные возможности для реализации метода Тагути, помогая оптимизировать процесс проектирования и анализа:

• Minitab: Предоставляет инструменты для проектирования экспериментов с использованием ортогональных массивов и анализа полученных данных.
• JMP: Предлагает возможности робастного дизайна и анализа экспериментов, включая метод Тагути.
• Design-Expert: Специализируется на планировании экспериментов, включая дизайны Тагути.

Заключение

Метод Тагути контроля качества предлагает мощную структуру для улучшения качества продукции и производственных процессов. Фокусируясь на робастности и минимизации вариаций, он обеспечивает более стабильную и надежную производительность. Хотя метод требует хорошего понимания статистики и тщательного экспериментального проектирования, его преимущества в снижении затрат и повышении качества делают его ценным инструментом для инженеров и специалистов по контролю качества.