Курсовая работа: Контроль в управлении качеством

Задача выборочного приемочного контроля фактически сводится к статистической проверке гипотезы о том, что доля дефектных изделий q в партии равна допустимой величине qo, т. е. H0::q = q0.

Задача правильного выбора плана статистического контроля состоит в том, чтобы сделать ошибки первого и второго рода маловероятными. Напомним, что ошибки первого рода связаны с возможностью ошибочно забраковать партию изделий; ошибки второго рода связаны с возможностью ошибочно пропустить бракованную партию

2.2. Стандарты статистического приемочного контроля

Для успешного применения статистических методов контроля качества продукции большое значение имеет наличие соответствующих руководств и стандартов, которые должны быть доступны широкому кругу инженерно-технических работников. Стандарты на статистический приемочный контроль обеспечивают возможность объективно сравнивать уровни качества партий однотипной продукции как во времени, так и по различным предприятиям.

Остановимся на основных требованиях к стандартам по статистическому приемочному контролю.

Прежде всего стандарт должен содержать достаточно большое число планов, имеющих различные оперативные характеристики. Это важно, так как позволит выбирать планы контроля с учетом особенностей производства и требований потребителя к качеству продукции. Желательно, чтобы в стандарте были указаны различные типы планов: одноступенчатые, двухступенчатые, многоступенчатые, планы последовательного контроля и т. д.

Основными элементами стандартов по приемочному контролю являются:

1. Таблицы планов выборочного контроля, применяемые в условиях нормального хода производства, а также планов для усиленного контроля в условиях разладок и для облегчения контроля при достижении высокого качества.

2. Правила выбора планов с учетом особенностей контроля.

3.Правила перехода с нормального контроля на усиленный или облегченный и обратного перехода при нормальном ходе производства.

4.Методы вычисления последующих оценок показателей качества контролируемого процесса.

В зависимости от гарантий, обеспечиваемых планами приемочного контроля, различают следующие методы построения планов:

устанавливают значения риска поставщика и риска потребителя и выдвигают требование, чтобы оперативная характеристика P(q) прошла приблизительно через две точки: q0, и qm, , где q0 и qm – соответственно приемлемый и браковочный уровни качества. Этот план называют компромиссным, так как он обеспечивает защиту интересов как потребителя, так и поставщика. При малых значениях и объем выборки должен быть большим;

выбирают одну точку на кривой оперативной характеристики и принимают одно или несколько дополнительных независимых условий.

Первая система планов статистического приемочного контроля, нашедшая широкое применение в промышленности, была разработана Доджем и Ролигом. Планы этой системы предусматривают сплошной контроль изделий из забракованных партий и замену дефектных изделий годными.

Во многих странах получил распространение американский стандарт МИЛ-СТД-ЛО5Д. Отечественный стандарт ГОСТ-18242-72 по построению близок к американскому и содержит планы одноступенчатого и двухступенчатого приемочного контроля. В основу стандарта положено понятие приемлемого уровня качества (ПРУК) q0, которое рассматривается как максимально допустимая потребителем доля дефектных изделий в партии, изготовленной при нормальном ходе производства. Вероятность забраковать партию с долей дефектных изделий, равной q0, для планов стандарта мала и уменьшается по мере возрастания объема выборки. Для большинства планов не превышает 0,05.

При контроле изделий по нескольким признакам стандарт рекомендует классифицировать дефекты на три класса: критические, значительные и малозначительные.

2.3. Контрольные карты

Одним из основных инструментов в обширном арсенале статистических методов контроля качества являются контрольные карты. Принято считать, что идея контрольной карты принадлежит известному американскому статистику Уолтеру Л. Шухарту. Она была высказана в 1924 г. и обстоятельно описана в 1931 г. Первоначально они использовались для регистрации результатов измерений требуемых свойств продукции. Выход параметра за границы поля допуска свидетельствовал о необходимости остановки производства и проведении корректировки процесса в соответствии со знаниями специалиста, управляющего производством.

Это давало информацию о том, когда кто, на каком оборудовании получал брак в прошлом.

Однако, в этом случае решение о корректировке принималось тогда, когда брак уже был получен. Поэтому важно было найти процедуру, которая бы накапливала информацию не только для ретроспективного исследования, но и для использования при принятии решений. Это предложение опубликовал американский статистик И. Пейдж в 1954 г. Карты, которые используются при принятии решений называются кумулятивными.

Контрольная карта (рис. 2) состоит из центральной линии, двух контрольных пределов (над и под центральной линией) и значений характеристики (показателя качества), нанесенных на карту для представления состояния процесса.

В определенные периоды времени отбирают (все подряд; выборочно; периодически из непрерывного потока и т. д.) n изготовленных изделий и измеряют контролируемый параметр.

Результаты измерений наносят на контрольную карту, и в зависимости от этого значения принимают решение о корректировке процесса или о продолжении процесса без корректировок.

Сигналом о возможной разналадке технологического процесса могут служить:

выход точки за контрольные пределы (точка 6); (процесс вышел из-под контроля);

расположение группы последовательных точек около одной контрольной границы, но не выход за нее (11, 12, 13, 14), что свидетельствует о нарушении уровня настройки оборудования;

сильное рассеяние точек (15, 16, 17, 18, 19, 20) на контрольной карте относительно средней линии, что свидетельствует о снижении точности технологического процесса.

Рис. 2. Контрольная карта

При наличии сигнала о нарушении производственного процесса должна быть выявлена и устранена причина нарушения.

Таким образом, контрольные карты используются для выявления определенной причины, но не случайной.

Под определенной причиной следует понимать существование факторов, которые допускают изучение. Разумеется, что таких факторов следует избегать.

Вариация же, обусловленная случайными причинами необходима, она неизбежно встречается в любом процессе, даже если технологическая операция проводится с использованием стандартных методов и сырья. Исключение случайных причин вариации невозможно технически или экономически нецелесообразно.

Часто при определении факторов, влияющих на какой-либо результативный показатель, характеризующий качество используют схемы Исикава.

Они были предложены профессором Токийского университета Каору Исикава в 1953 г. при анализе различных мнений инженеров. Иначе схему Исикава называют диаграммой причин и результатов, диаграммой "рыбий скелет", деревом и т. д.

Она состоит из показателя качества, характеризующего результат и факторных показателей (рис. 3.).

Рис. 3. Структура диаграммы причин и результатов

Построение диаграмм включает следующие этапы:

выбор результативного показателя, характеризующего качество изделия (процесса и т. д.);

выбор главных причин, влияющих на показатель качества. Их необходимо поместить в прямоугольники ("большие кости");

выбор вторичных причин ("средние кости"), влияющих на главные;

выбор (описание) причин третичного порядка ("мелкие кости"), которые влияют на вторичные;

ранжирование факторов по их значимости и выделение наиболее важных.

Диаграммы причин и результатов имеют универсальное применение. Так, они широко применяются при выделении наиболее значимых факторов, влияющих, например, на производительность труда.

Отмечается, что число существенных дефектов незначительно и вызываются они, как правило, небольшим количеством причин. Таким образом, выяснив причины появления немногочисленных существенно важных дефектов, можно устранить почти все потери.

Эта проблема может решаться с помощью диаграмм Парето.

Различают два вида диаграмм Парето:

1. По результатам деятельности. Они служат для выявления главной проблемы и отражают нежелательные результаты деятельности (дефекты, отказы и т. д.);

2. По причинам (факторам). Они отражают причины проблем, которые возникают в ходе производства.

Рекомендуется строить много диаграмм Парето, используя различные способы классификации как результатов, так и причин приводящим к этим результатам. Лучшей следует считать такую диаграмму, которая выявляет немногочисленные, существенно важные факторы, что и является целью анализа Парето.

Построение диаграмм Парето включает следующие этапы:

1. Выбор вида диаграммы (по результатам деятельности или по причинам (факторам).

2. Классификация результатов (причин). Разумеется, что любая классификация имеет элемент условности, однако, большинство наблюдаемых единиц какой-либо совокупности не должны попадать и строку "прочие".

3. Определение метода и периода сбора данных.

4. Разработка контрольного листка для регистрации данных с перечислением видов собираемой информации. В нем необходимо предусмотреть свободное место для графической регистрации данных.

5. Ранжирование данных, полученных по каждому проверяемому признаку в порядке значимости. Группу "прочие" следует приводить в последней строке вне зависимости от того, насколько большим получилось число.

6. Построение столбиковой диаграммы (рис. 4.).

Рис 4. Связь между видами дефектов и числом дефектных изделий

Значительный интерес представляет построение диаграмм ПАРЕТО в сочетании с диаграммой причин и следствий.

Выявление главных факторов, влияющих на качество продукции позволяет увязать показатели производственного качества с каким-либо показателем, характеризующим потребительское качество.

Для такой увязки возможно применение регрессионного анализа.

Например, в результате специально организованных наблюдений за результатами носки обуви и последующей статистической обработки полученных данных, было установлено, что срок службы обуви (у), зависит от двух переменных: плотности материала подошвы в г/см3 (х1) и предела прочности сцепления подошвы с верхом обуви в кг/см2 (х2). Вариация этих факторов на 84,6% объясняет вариацию результативного признака (множественный коэффициент коррекции R = 0,92), а уравнение регрессии имеет вид:

у = 6,0 + 4,0 * х1 + 12 * х2

Таким образом, уже в процессе производства зная характеристики факторов х1 и х2 можно прогнозировать срок службы обуви. Улучшая вышеназванные параметры, можно увеличить срок носки обуви. Исходя из необходимого срока службы обуви, можно выбирать технологически допустимые и экономически оптимальные уровни признаков производственного качества.

Наибольшее практическое распространение имеет характеристика качества изучаемого процесса путем оценки качества результата этого процесса В этом случае речь о контроле качества изделий, деталей, получаемых на той или иной операции. Наибольшее распространение имеют несплошные методы контроля, а наиболее эффективны те из них, которые базируются на теории выборочного метода наблюдения.

Рассмотрим пример. На электроламповом заводе цех производит электролампочки.

Для проверки качеств ламп отбирают совокупность 25 штук и подвергают испытанию на специальном стенде (меняется напряжение, стенд подвергается вибрации и т. д.). Каждый час снимают показания о продолжительности горения ламп. Получены следующие результаты:

6; 6; 4; 5; 7;

5; 6; 6; 7; 8;

5; 7; 7; 6; 4;

5; 6; 8; 7; 5;

7; 6; 5; 6; 6.

Прежде всего необходимо построить ряд распределения.

Затем следует определить

1) среднюю продолжительность горения ламп:

часов;

2) Моду (вариант, который чаще всего встречается в статистическом ряду). Она равна 6;

3) Медиану (зачение, которое расположено в середине ряди. Это такое значение ряда, которое делит его численность на две равные части). Медиана равна, также 6.

Построим кривую распределения (полигон) (рис. 5.).

Рис. 5. Распределение ламп по продолжительности горения

Определим размах:

R = Хmax – Хmin = 4 часа.

Он характеризует пределы изменения варьирующего признака. Среднее абсолютное отклонение:

часа.

Это средняя мера отклонения каждого значения признака от средней.

Среднее квадратическое отклонение:

часа.

Рассчитаем коэффициенты вариации:

1) по размаху:

;

2) по среднему абсолютному отклонению:

;

3) по среднему квадратическому отношению:

.

С точки зрения качества продукции, коэффициенты вариации должны быть минимальными.

Так как завод интересует не качество контрольных ламп, а всех ламп, возникает вопрос о расчете средней ошибки выборки:

часа,

) и от числа от отобранных единицsкоторая зависит от колеблемости признака ( (n).  

= DПредельная ошибка выборки . Доверительное число t показывает, что расхождение не превышаетmt* кратную ему ошибку выборки. С вероятностью 0,954 можно утверждать, что разность между выборочной и генеральной не превысит двух величин средней ошибки выборки, то есть в 954 случаях ошибка репрезентативности не выйдет за .m2

;

.

Таким образом, с вероятностью 0,954 ожидается, что средняя продолжительность горения будет не меньше, чем 5,6 часа и не больше, чем 6,4 часа. С точки зрения качества продукции необходимо стремиться к уменьшению этих отклонений.

Обычно при статистическом контроле качества допустимый уровень качества, который определяется количеством изделий, прошедших контроль и имевших качество ниже минимально приемлемого, колеблется от 0,5% до 1% изделий. Однако, для компаний, которые стремятся выпускать продукцию только высшего качества этот уровень может быть недостаточным. Например, "Toyota" стремится свести уровень брака к нулю, имея в виду, что хотя и выпускаются миллионы автомобилей, но каждый покупатель приобретает лишь один из них. Поэтому наряду со статистическими методами контроля качества на фирме разработаны простые средства контроля качества всех изготавливаемых деталей (TQM). Статистический контроль качества в первую очередь применяется в отделениях фирмы, где продукция изготавливается партиями. Например, в лоток высокоскоростного автоматического процесса после обработки поступает 50 или 100 деталей, из которых контроль проходят только первая и последняя. Если обе детали не имеют дефектов, то все детали считаются хорошими. Однако, если последняя деталь окажется бракованной, то будет найдена и первая дефектная деталь в партии, а весь брак будет изъят. Для того, чтобы ни одна партия не избежала контроля, пресс автоматически отключается после обработки очередной партии заготовок. Применение выборочного статистического контроля имеет эффект всеобъемлющего тогда, когда каждая производственная операция выполняется стабильно благодаря тщательной отладке оборудования, использованию качественного сырья и т. д.

3. Выборочный контроль при исследовании надежности

Надежность представляет собой понятие связанное прежде всего с техникой. Его можно трактовать как “безотказность”, “способность выполнять определенную задачу” или как "вероятность выполнения определенной функции или функций в течение определенного времени и в определенных условиях".

Как техническое понятие “надежность” представляет собой вероятность (в математическом смысле) удовлетворительного выполнения определенной функции. Поскольку надежность представляет собой вероятность, для ее оценки применяются статистические характеристики.

Результаты измерения надежности доложены включать данные об объеме выборок, о доверительных границах, о процедурах выборочного исследования и др.

В технике применяется также понятие “удовлетворительное выполнение”. Точное определение этого понятия связано с определением его противоположности – “неудовлетворительного выполнения” или “отказа”.

Отказы системы могут быть обусловлены конструкцией деталей, их изготовлением или эксплуатацией.

В современных условиях большое внимание уделяется надежности электронного оборудования.

Общему понятию “надежности” противостоит понятие “собственно надежность” образца оборудования, которая представляет собой вероятность безотказной работы в соответствии с заданными техническими условиями при установленных проверочных испытаниях в течение требуемого промежутка времени. При испытаниях надежности измеряется “собственно надежность”. Она представляет по существу “операционную надежность” оборудования и является следствием двух факторов: “собственно надежности” и “эксплуатационной надежности”. Эксплуатационная надежность, в свою очередь, обусловлена соответствием аппаратуры ее использованию, порядком и способом оперативного применения и обслуживания, квалификацией персонала, возможностью ремонта различных деталей, факторами окружающей среды и др.

На каждую характеристику, подлежащую измерению, в технических условиях задается допуск, нарушение которого рассматривается как “отказ”. Допуск, определяющий отказ, должен быть оптимальным с необходимой надбавкой на износ деталей, т. е. он должен быть шире нормального заводского допуска. Поэтому заводские допуски устанавливают с учетом того, что детали со временем изнашиваются.

При обработке информации применяется величина обратная частости отказов “среднее время между отказами”.

Для исследования надежности применяются достаточно сложные аналитические методики. Например, при исследовании электронных систем инженер выбирает ряд ключевых характеристик, выбирает наиболее важную из них, выбирает варианты действий и один из этих вариантов, изучает условия работы и оценивает их.

В связи с высокими темпами современного научно-технического прогресса важно выбрать оптимальный момент для перехода от научных исследований и подготовительных работ к производству продукции. В условиях конкуренции удачно выбранное время запуска в производство является важным фактором, действующим в двух направлениях: “слишком ранний” запуск в производство может привести к таким же отрицательным последствия, как и “слишком поздний”.

Причинами изготовления ненадежной продукции могут быть:

отсутствие регулярной проверки соответствия стандартам;

ошибки в применении материалов и неправильный контроль материалов в ходе производства;

неправильный учет и отчетность по контролю, включая информацию об усовершенствовании технологии;

не отвечающие стандартам схемы выборочного контроля;

отсутствие испытаний материалов на их соответствие;

невыполнение стандартов по приемочным испытаниям;

отсутствие инструктивных материалов и указаний по проведению контроля;

нерегулярное использование отчетов по контролю для усовершенствования технологического процесса.

Математические модели, применяемые для количественных оценок надежности, зависят от “типа” надежности. Современная теория выделяет три типа надежности:

1. “Надежность мгновенного действия”, например, плавких предохранителей.

2. Надежность при нормальной эксплуатационной долговечности. Например, вычислительной техники. В исследованиях нормальной эксплуатационной надежности в качестве единицы измерения используют “среднее время между отказами”. Рекомендуемый в практике диапазон от 100 до 2000 часов.

3. Чрезвычайно продолжительная эксплуатационная надежность. Например, космические корабли. Если требования к сроку службы свыше 10 лет, их относят к чрезвычайно продолжительной эксплуатационной надежности.

При нормальной эксплуатационной надежности техническое предсказание надежности может быть теоретическим, экспериментальным и эмпирическим. При теоретических средствах испытания разрабатываю схему данной операции и проверяют соответствие схемы с помощью математической модели. Если схема не соответствует операции, вносятся уточнения до тех пор, пока соответствие не будет достигнуто. Это так называемое научное исследование.

Эмпирический подход заключается в выполнении необходимых измерений в отношении фактически выпускаемой продукции и выводах о надежности.

Экспериментальный подход занимает промежуточное положение между теоретическим и эмпирическим. При экспериментальном подходе используют и теорию и измерения. При этом широко применяют методы математического моделирования процессов, создавая на этой основе экспериментальные данные. После этого информация подвергается статистическому анализу с применением современных средств вычислительной техники, что обеспечивает надежность и достоверность выводов.

Любому виду испытания предшествует план эксперимента.

Поскольку надежность является вероятностной характеристикой, количественные оценки используются для оценки “средней надежности”, рассчитанной на основе выборок из всей совокупности, а также для предсказания будущей надежности. Надежность исследуется с помощью статистических методов и поддается уточнению с их помощью.

Следует отметить, что продолжительность службы не является единственным показателем эксплуатационных свойств.

В ряде случаев надежность можно характеризовать другими показателями (километраж пробега, продолжительность активного использования и др.) продолжительность службы изделий зависит как от условий изготовления, так и условий эксплуатации.

Надежность многих изделий может быть выявлена в условиях их потребления. Научно обоснованная система наблюдения за эксплуатацией изделий позволяет выявить дефекты, обусловленные нарушениями технологического процесса у производителя.

Производитель должен применять статистический контроль качества; проверять через определенные интервалы состояние управляемости процессов; стремиться к повышению качества и надежности выпускаемого оборудования; обеспечить правильное понимание требований заказчика и удовлетворения их.

Анализ различных определений надежности, имеющихся в литературе, приводит к обобщенному выводу, что под надежностью понимают безотказную работу изделий при регламентированных условиях эксплуатации в течение определенного периода времени.

Характерной особенностью контроля при исследовании надежности является то, что возможности составления выборок ограничены малочисленностью единиц аппаратуры на ранних стадиях ее освоения. Как правило, число единиц для испытания выбирает заказчик. При это уровень достоверности результатов испытания варьирует в зависимости от числа проверенных единиц. Такое же влияние оказывает продолжительность предполагаемого оперативного времени и степень износа образцов при испытании.

На практике составление выборок для испытания надежности производят в соответствии с планом, который вначале (а затем каждый раз, когда попавшее в выборку изделие характеризуется пониженным средним временем безотказной работы) предусматривает 10%-ный риск потребителя при уровне приемлемого качества, соответствующем 10% единиц, с надежностью ниже нормы. Отметим некоторое различие между статистическим контролем качества и выборочными проверками в связи с техническим обеспечением надежности. В последнем случае кроме вопросов представительности выборки возникает вопрос о необходимом времени испытаний.

Естественно, стопроцентное испытаний партий до полного износа образцов невозможно. Поэтому схемы выборочного контроля, применяемые при изучении надежности, предусматривают текущую выборочную проверку выпускаемой продукции с ослабленным режимом контроля до тех пор, пока не будет обнаружена продукция с характеристиками ниже нормы. Иными словами, ослабленная процедура контроля продолжается до тех пор, пока в выборке не появится дефектный экземпляр. При обнаружении единицы выпускаемой продукции с пониженной против нормы характеристикой восстанавливается нормальный режим контроля, который может перейти в режим усиленного контроля в зависимости от количества брака, выявленного в выборке. Как правило, подобные планы выборочного контроля разрабатываются с учетом заданного среднего времени безотказной работы и размеров ежемесячного выпуска продукции.

При исследовании надежности для решения вопроса о приемке или забраковывании партии нередко используют метод последовательного анализа. Прежде всего, выявляют, что среднее время безотказной работы при заданных условиях находится на уровне установленного минимума или превышает его. Такие испытания планируются после того, как предназначенные к испытанию образцы и испытательная аппаратура прошли надлежащую проверку. Испытания прекращаются, как только принимается решение о приемке. Но они не прекращаются, если принято решение забраковать партию. В последнем случае они продолжаются в соответствии с точно определенным планом статистического контроля.

Под отказом понимают появление первых признаков неправильной работы или неполадки в работе аппаратуры. Каждый отказ характеризуется определенным временем его возникновения.

Результаты исследования надежности имеют значение при сертификации продукции и систем качества.

Исследование надежности является объектом статистических методов, допускает их применении и поддается уточнению с их помощью. При проведении выборочного контроля надежности наряду с вопросом о представительстве выборки решается вопрос о необходимом времени испытаний.

Заключение

Вопросам управления качеством посвящено много исследований ученых различных стран, накоплен значительный опыт в области менеджмента качества. Поэтому важно обобщить основные положения теории и практики в данной области.

Российские предприятия пока еще имеют отставания в области применения современных методов менеджмента качества. Между тем повышение качества несет поистине колоссальные возможности. Однако повышение качества невозможно без изменения отношения к качеству на всех уровнях. Призывы к повышению качества не могут быть реализованы, если руководители различных уровней не станут относиться к качеству как образу жизни. К управлению качеством необходим системный подход.

Система управления качеством представляет собой совокупность управленческих органов и объектов управления, мероприятий, методов и средств, направленных на установление, обеспечение и поддержание высокого уровня качества продукции.

Контроль качества предполагает выявление бракованных изделий. Большую роль в контроле качества играют статистические методы, применение которых требуется в стандартах ИСО 9000 при оценке систем менеджмента качества.

В контроле качества с успехом применяются контрольные карты. Контрольная карта состоит из центральной линии, двух контрольных пределов (над и под центральной линией) и значений характеристики (показателя качества), нанесенных на карту для представления состояния процесса. Контрольные карты служат для выявления определенной причины (не случайной). Схема Исикава (диаграмма причин и результатов) состоит из показателя качества, характеризующего результат и факторных показателей.

Диаграммы Парето служат для выявления немногочисленных, существенно важных дефектов и причин их возникновения.

Список литературы

Корнеева Т. В. Толковый словарь по метрологии, измерительной технике и управлению качеством. – М.: Русский язык, 1990.

Мердок Дж. Контрольные карты. – М: Финансы и статистика, 1986.

Мхитарян В. С. Статистические методы в управлении качеством продукции. – М.: Финансы и статистика, 1982.

Статистические методы повышения качества / Под. ред. Хитоси Кумэ. – М: Финансы и статистика, 1990.

Bo Bergman, Bent Klefsio. Quality from Customer Needs to Customer Satisfaction. London? McGRAW-HILL Book Company, 1994.

Гличев А.В., Круглов М.И. Управление качеством продукции. – М.: Экономика, 1979.

Джуран Д. Все о качестве: Зарубежный опыт. Выпуск 2. Высший уровень руководства и качество. М., 1993.

Сиськов В.И. ,Экономико-статистическое исследование качества продукции. – М.: Статистика, 1971.

Экономический ежегодник хозяйственника: Выпуск 2/Э40. Науч. ред. Г.С. Празднов; Сост. Г.С. Празднов, Л.И. Кузнецова.М.: Экономика, 1991.

Азгальдов Г.Г, Теория и практика оценки качества товаров (основы квалиметрии). – М: Экономика, 1982.

Гончаров В.В. Важнейшие критерии результативности управления. – М: МНИИПУ, 1998.

Гончаров В.В. Ключевые элементы управления и их практическое значение. – М: МНИИПУ, 1998.

Контроль качества с помощью персональных компьютеров. – М: Машиностроение, 1991.

Кричевский С.Ю. Планирование качества продукции. – М: Экономика, 1988.

Методика оценки уровня качества с помощью комплексных показателей и индексов. – М: Изд-во стандартов, 1974.

Парамонова Т.Н. Экспресс - методы оценки качества продовольственных товаров. – М: Изд-во стандартов, 1989.

Справочник директора предприятия/Под ред. М.Г. Лапусты. – М: ИНФРА–М, 1996.

Статистические методы повышения качества. – М: Финансы и статистика, 1990.

Управление качеством продукции: справочник. – М: Изд-во стандартов, 1985.

Фищер Т.М. Координация управления качеством в свете трансакционых издержек// Проблемы теории и практики управления. – 1999. ‑ №3. – С. 62-67.

Хованов Н.В. Математические основы теории шкал измерения качества. ‑ Л.: Изд-во ЛГУ, 1982.

Шаститко А. Неинституциональный подход к анализу средств индивидуализации продукции// Вопросы экономики. – 1999. ‑ №3. – С. 61-73.

Для подготовки данной работы были использованы материалы с сайта http://www.referat.ru/