Информационная база анализа затрат на качество продукции

1.5 Информационная база анализа затрат на качество продукции

Для анализа стоимостной величины средств, затрачиваемых на поддержание качества продукции, используется различная информация. Но прежде чем начать ее собирать, следует определить, каково ее назначение.

Цели сбора данных в процессе стоимостного анализа качества могут состоять в следующем.

Снижение затрат на единицу продукции при сохранении ее прежнего качества.

Снижение затрат на изделия при одновременном улучшении их свойств.

Повышение удельных затрат, позволяющее добиться высокого уровня качества, дающего преимущества по сравнению с конкурентами.

Определение величины издержек по видам для изменения их структуры, но сохранение прежнего объема затрат на продукцию, позволяющего поддержать сложившийся уровень цены в целях опережения конкурента по качеству.

Увеличение объема производства без снижения качества продукции из прежнего объема ресурсов за счет уменьшения и ликвидации отходов.

Анализ отклонений от установленных требований.

Контроль продукции.

Установление цены на продукцию.

Отсюда видно, что часть данных о качестве, касающаяся технических особенностей изделия и его производства, находится на предприятии-изготовителе, другая — на конкурирующем предприятии или в сфере реализации, т. е. во внешней среде.

Данные для анализа затрат на качество могут быть первичными, как правило, это технические и иные параметры изделий, содержащиеся в ТУ, ГОСТах, сертификатах и иных документах, подтверждающих качество продукции, и вторичными, получающимися в результате обработки первичных. Получение первичных внутренних данных значительно дешевле, чем вторичных внешних и даже первичных внешних. При этом вторичные, преобразованные, обычно называют информацией.

Данные различаются также по видам. Они могут быть техническими и экономическими. Технические — это обычно внутренние первичные, а экономические — и внутренние и внешние, первичные и вторичные. Все эти различия влияют на величину расходов времени и денежных средств, затрачиваемых на получение, а также на методы получения и преобразования данных в целях их дальнейшего анализа.

Сокращает затраты времени на обработку данных разработка таких видов их носителей, которые делают возможными предварительные выводы сразу после сбора данных. Для этого необходимо зарегистрировать источник информации (дату, когда она собиралась, рабочего, делавшего операцию, станок, на котором производилась обработка, партию используемых материалов и т. п.), регистрацию осуществлять в таблицах, облегчающих и ускоряющих вычисление статистических показателей, используемых при принятии оперативных управленческих решений и для дальнейшего более глубокого статистико-математического анализа взаимосвязей и тенденций.

В табл. 4 приводится возможная форма регистрации данных (и их первичной обработки) о размерах 100 деталей, позволяющая быстро определить отклонение от технических условий (стандартов) и, зная их причину и часовую тарифную ставку рабочего (в случае его вины), рассчитать размер потерь (и компенсации) из-за снижения качества изделия. Количество регистрируемых деталей зависит от длительности цикла обработки. Измерения проводятся 4 раза в смену.

Форма регистрации данных

Таблица4

Регистрация в данном примере проводится по рабочим. Если причина отклонений заключается в неисправности станка, то через норму амортизации подсчитывают величину потерь по данной причине. Если выясняется, что чрезмерные отклонения от ТУ зависят от особенностей материалов, обрабатываемых на данном станке, то с помощью дальнейшего анализа выявляется соответствие вида материала запланированному, степень пригодности для обработки, рассчитывается размер потерь от замены или несоответствия материала.

Для получения информации об отклонениях размеров обрабатываемой детали от ТУ можно использовать таблицу, показывающую гистограмму их распределения (табл.5). Она позволяет увидеть форму кривой распределения отклонений, рассчитать среднюю и дисперсию.

Контрольный листок регистрации отклонений размера детали от ТУ

Таблица5

* - граница поля допуска по чертежу

Допустим, необходимо выявить отклонения от размера детали, который по ТУ лежит в границах 8,300 ± 0,008. Тогда в первой графе таблицы ставятся нормативные значения, во второй — отклонения, которые регистрируются в дальнейших графах при проведении замеров. Отметки, сделанные карандашами разного цвета, позволят наглядно увидеть причины отклонения.

В табл. покажем пример регистрации контролером ОТК дефектов штампованной пластиковой детали. Данная форма позволяет видеть причины брака и быстро определять нанесенный им ущерб и его виновника.

Контрольный листок дефектов

Таблица 6

Наименование изделия ________________________ Дата ______________.

Производственная операция штамповка ______ Участок ____________.

Станок ____________.

Всего проконтролировано деталей ______ Ф., И., О. рабочего ___________.

Предварительное заключение о причине наиболее часто

встречающегося дефекта ______________________ № партии __________.

Контролер __________________________________ № заказа __________.

Кроме того, дальнейшее проведение в случае необходимости технической экспертизы бракованных деталей и сопоставление ее результатов с предварительным заключением контролера ОТК подтвердит и уровень квалификации последнего.

Возможна также разработка контрольного листка дефектов в форме комбинационной таблицы, группирующей их по станкам, рабочим и дням недели (табл.7). Она особенно удобна для применения на участке с небольшим числом станков или когда один станок в течение рабочего дня обслуживают двое рабочих.

Контрольный листок дефектов

Таблица7

Подобные формы регистрации данных об отклонении параметров качества изделий от запланированного целесообразны для сбора внутренних первичных технических характеристик производимой продукции, которые затем используют в факторном анализе затрат на качество продукции.

Одним из внутренних источников информации, позволяющих определить структуру затрат на изделие и обладающих большим преимуществом перед другими благодаря обязательности составления, преемственности входящих в нее показателей, достоверности и наглядности, является смета затрат на производство. Она удобна для поиска направлений их снижения и минимизации цены изделия. Кроме того, можно использовать данные о затратах на производство по их видам, собираемые на счетах бухгалтерского учета.

Более сложным, трудоемким и дорогим является получение внешней информации. Часть ее содержится в рекламных проспектах, прайс-листах, материалах периодической печати и специальной литературе. Эти данные более надежны по сравнению с получаемыми в сфере реализации путем проведения специальных выборочных обследований по изучению мнения потребителей о цене и качестве продукции. Однако информацию, получаемую из выборочных обследований, трудно чем-либо заменить, если предприятие хочет учесть желание покупателей для увеличения объема продаж путем улучшения свойств продукции. С этой целью можно использовать опрос продавцов продукции и покупателей или проводить анкетирование населения, которое в процессе обработки данных необходимо разбить на группы (классы). Это позволит определить мнение различных социальных, возрастных и других групп населения о продукции предприятия с использованием типической выборки для получения информации.

При сборе таких данных по ограниченному числу потребителей, особенно при малой выборке, удобно построение диаграмм рассеивания, позволяющих изучить зависимость между парами переменных, например ценой и внешним оформлением, упаковкой товара. Этими переменными могут быть:

а) характеристика качества или влияющий на нее фактор;

б) две различные характеристики качества;

в) два фактора, влияющих на одну характеристику качества.

Целесообразно хотя бы одним из переменных брать показатель, выражающий затраты на качество, создание или поддержание какого-либо свойства продукции или цену на нее, т. е. стоимостную величину.

Диаграмма рассеивания строится в несколько этапов. На первом в таблице записывают собираемые данные (х и у), между которыми изучается зависимость.

На втором строится шкала значений показателей путем деления разности между их максимальной и минимальной величинами на желаемое примерно одинаковое число частей. На оси х - откладывают значения факторного, а на оси у — результативного признака.

На третьем этапе строят диаграмму рассеивания путем нанесения точек, полученных в результате наблюдения, на график.

На заключительном этапе вносятся адресные данные: название диаграммы, время наблюдения, имя исполнителя и другие необходимые сведения.