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, например технические 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 таблице 6.2 показан пример регистрации данных (и их первичной обработки) размеров 100 деталей, позволяющей 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. Для примера измерения делают 4 раза в смену.

Таблица 6.2

Пример формы регистрации данных

Регистрация 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 и т.п., рассчитывается размер потерь от замены или несоответствия материала [ 2] .

Для получения информации об отклонениях размеров обрабатываемой детали от ТУ можно использовать таблицу, показывающую гистограмму их распределения. Она позволяет увидеть (см. табл. 6.3) форму кривой распределения отклонений, рассчитать среднюю и дисперсию.

Таблица 6.3

Контрольный листок регистрации отклонений размера детали от ТУ

* - граница поля допуска по чертежу

Допусти, мы хотим 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 таблице 6.4 покажем пример регистрации дефектов контролером ОТК штампованной пластиковой детали. Данная форма позволяет видеть причины брака и быстро определять нанесенный им ущерб и его виновника.

Таблица 6.4

Контрольный листок дефектов.

Наименование изделия Дата .

Производственная операция штамповка Участок .

Станок

Всего проконтролировано деталей ФИО рабочего .

Предварительное заключение о причине наиболее часто

встречающегося дефекта N партии .

Контролер N 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 (см. табл. 6.5). Она особенно удобна для применения на участке с небольшим числом станков или, когда один станок в течение рабочего дня обслуживают двое рабочих.

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.

Таблица 6.5

Контрольный листок дефектов

Одним из внутренних видов данных, 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 (price list), 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. (Методика организации и проведения выборочных обследований рассматривается в разделе...) 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 т.д. 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.

Приведем пример построения диаграммы рассеивания. Предположим, предприятие исследует, как влияет качество упаковки часов на спрос на данную продукцию. Для потребителя упаковка является качественным признаком как в смысле внешнего оформления, так и сохранности товара. Для производителя же это еще и количественный показатель, выраженный некоторой суммой затрат. В целях удобства сбора данных обозначим каждый вид упаковки номером:

1 - продажа без заводской упаковки (завертывание в бумагу в магазине);

2 - мягкий пакет;

3 - фирменный мягкий пакет;

4 - картонная коробка простая;

5 – пластиковый футляр;

6 - коробка фирменная, подарочная.

Каждому виду упаковки соответствует определенная цена товара (цена упаковки покупателю не сообщается и воспринимается им как разность между последующей и предыдущей ценами изделия в зависимости от вида его оформления). Она колеблется в пределах от 4 до 9 денежных единиц и составляет целые числа с интервалом в 1 денежную единицу. Однако в процессе обследования покупатели называли и дробные значения, что было учтено. Результаты обследования 30 покупателей, проведенного в форме устного опроса, приведены в таблице 6.6.

Таблица 6.6

Данные опроса покупателей магазина ”Подарки” об упаковке и цене часов ”Электроника”

Исполнитель: Зайцева З.Н.

Для облегчения построения диаграммы рассеивания и дальнейшей математической обработки данных исходный материал из табл. 6 целесообразно представить в ранжированном виде:

Обратим внимание, что цена подарочной коробки не называлась и максимальная цена фактически составила 8 ден. ед.

По ранжированным данным построим диаграмму рассеивания (рис. 6.4)

Рис. 6.4. Диаграмма рассеивания для вида упаковки и цены часов ”Электроника”

Данные диаграммы рассеивания позволяют сделать предварительные выводы о взаимосвязи исследуемых переменных, в данном примере о предпочтениях покупателя относительно качества упаковки, обеспечивающей сохранность изделия, и его цены. Предпочтения отданы надежной упаковке при умеренной цене, верхний уровень которой в ответах не назван, что должно обратить на себя внимание предприятие-производителя, как сигнал о завышении в глазах покупателя цене.

Таким образом, несмотря на разносторонность информации, характеризующей затраты на качество продукции, и факторы, влияющие на него и на подобные расходы, необходимо и вполне возможно уже на этапе формирования данных использовать наглядные формы их представления в сочетании с методиками первичного анализа: группировкой, графическим и т. д. Это значительно ускоряет процесс анализа и облегчает дальнейшее использование в его целях статистико-математических методов.