7

Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Сибирский государственный индустриальный университет» СИСТЕМА МЕНЕДЖМЕНТА КАЧЕСТВА ОРГАНИЗАЦИИ: РАЗРАБОТКА, ВНЕДРЕНИЕ И УЛУЧШЕНИЕ Учебно-наглядное пособие Андрей Владимирович Феоктистов Ирина Юрьевна Кольчурина Юрий Григорьевич Сильвестров Татьяна Александровна Волкова Новокузнецк

2011

Раздел 7 Методы и инструменты менеджмента качества 7.1 Инструменты для проектирования качества. Распределение функции качества QFD. Концептуальный реинжиниринг. Анализ отказов из-за ошибки проектирования и их последствий DFMEA. 7.2 Инструменты планирования качества: диаграмма сродства, диаграмма связей, древовидная диаграмма, матричная диаграмма, стрелочная диаграмма, диаграмма процесса осуществления программы PDPC, матрица приоритетов.

7.3 Инструменты постоянного совершенствования: контрольный листок, причинно-следственная диаграмма, диаграмма Парето, гистограмма, метод стратификации данных, диаграмма разброса, контрольные карты.

7.4 Статистическое мышление и инструменты управления процессами. Статистическое управление процессом.

7.1

Изменчивость параметров качества. Обнаружение или предупреждение.

Частота попадания в заданный интервал

Продукция, которую мы приобретаем в магазине, с нашей точки зрения – ее потребителей, должна быть качественной. В то же время практически всегда остается вероятность, что она будет содержать дефекты, т.е. окажется некачественной. В чем причина появления дефектов? Почему нельзя со сто процентной гарантией обойтись без них? Почему производитель с налаженными и отрегулированными процессами выпускает тысячу качественных изделий, а в тысяче первом вкрадывается дефект. Причина кроется в изменчивости факторов, параметров, формирующих качество. Обычно этих факторов очень много. Некоторые из них связаны с материалами, другие с оборудованием, третьи с технологией, четвертые с персоналом и т.п. Если бы поставщику удалось обеспечить их абсолютное постоянство, то вся его продукция не имела бы дефектов. Но выполнить это требование практически невозможно. Окружающий нас мир, его законы настолько сложны и многообразны, что все факторы, формирующие качество, обладают изменчивостью и имеют вероятностный характер и их практически невозможно сохранить неизменными. Поступающие материалы имеют от партии к партии, и даже внутри партии, чуть разные свойства, двигающиеся части оборудования имеют люфты, и детали после обработки, поэтому имеют чуть разные размеры, оператор получил плохое известие и начал делать ошибки и т.п. Изменчивость факторов формирующих качество, их вероятностный, случайный характер – вот в чем причина того, что продукция получается чуть разной (вариабельной) и может оказаться даже дефектной. Вариации измеряемого параметра качества может быть проиллюстрирована столбчатой диаграммой распределения, т.н. «гистограммой». На рисунке 7.1 показана классическая гистограмма какого либо параметра качества контролируемых изделий, подчиняющегося нормальному закону распределения. Нижняя граница допуска

Верхняя граница допуска

Х

Х Название измеряемого параметра

Х − величина среднего арифметического измеряемого параметра Рисунок 7.1 – Гистограмма измеряемого параметра качества

Частота попадания в заданный интервал

По горизонтальной оси на этом рисунке откладываются интервальные значения измеряемого параметра, а по вертикальной − частота регистрации этого параметра в заданном интервале в контролируемой партии. Из рисунка 7.1 видно, что проконтролированные детали имеют различную величину измеренного параметра. Однако все наблюдаемые вариации лежат в границах поля допуска, т.е. удовлетворяют предъявляемым требованиям. На рисунке 7.2 показан другой случай, когда в силу большей изменчивости результатов производственного процесса часть проконтролированных изделий имеют параметр качества за пределами поля допуска, что регистрируется как брак. Нижняя граница допуска

Верхняя граница допуска

Брак

Брак

Х

Х

Название измеряемого параметра

Рисунок 2 – Гистограмма измеряемого параметра качества, имеющего большой разброс Своим происхождением вариации обязаны двум принципиально разным источникам, которые принято называть общими (соттоп) и специальными (аssignable) причинами вариаций. Общими причинами вариаций называют причины, являющиеся неотъемлемой частью данного процесса и внутренне ему присущие. Они связаны с неабсолютной точностью поддержания параметров и условий осуществления процесса, с неабсолютной идентичностью условий на его входах и выходах и т.д. Другими словами, это результат совместного воздействия большого числа случайных факторов, каждый из которых вносит весьма малый вклад в результирующую вариацию и влияние которых мы, по тем или иным соображениям, не можем или не хотим отделить друг от друга. Специальные причины вариаций те причины, которые возникают изза внешних по отношению к процессу воздействий на него и не являются его неотъемлемой частью. Они связаны с приложением к процессу незапланированных воздействий, не предусмотренных его нормальным ходом. Другими словами, это результат конкретных случайных воздействий на процесс, причем тот факт, что именно данная конкретная причина вызывает данное конкретное отклонение параметров (характеристик) процесса от

заданных значений часто (но далеко не всегда) и приводит к тому, что эту причину можно обнаружить без приложения каких-то исключительных усилий или затрат. Разделение причин вариаций на два указанных вида принципиально потому, что борьба с вариабельностью процесса в этих двух случаях требует различного подхода. Специальные причины вариаций требуют локального вмешательства в процесс, тогда как общие причины вариаций требуют вмешательства в систему. Локальное вмешательство: обычно осуществляется людьми, занятыми в процессе и близкими к нему (т.е. это линейный персонал, линейные руководители и т.д.); обычно нужно примерно для 15 % всех возникающих в процессе проблем (это выяснилось после многих лет применения данного подхода на практике, откуда и вытекает известное правило Дж. Джурана 85/15, и все следствия из этого правила); неэффективно или ухудшает ситуацию, если в процессе отсутствуют специальные причины вариаций, и, напротив, эффективно, если они присутствуют. Вмешательство в систему: почти всегда требует действий со стороны высшего менеджмента; обычно нужно примерно для 85 % всех возникающих в процессе проблем; неэффективно или ухудшает ситуацию, если в процессе присутствуют специальные причины вариаций, и, напротив, эффективно, если они отсутствуют. Классическим способом оберегания потребителя от дефектной продукции являлся и является контроль качества. Контроль качества, как самостоятельный вид профессиональной деятельности берет свое начало от эпохи Ф. Тейлора. Каждое предприятие, выпускающее продукцию, имеет службу контроля качества. Контролю подвергаются материалы и комплектующие, поступающие от поставщиков, процессы, оборудование, приборы и инструменты, полуфабрикаты после операций производственного процесса, готовая продукция. Контролю может подвергаться вся продукция, либо часть ее в виде выборки, взятой по определенным правилам. При сплошном контроле потребителю будет отправлена только качественная продукция (хотя и в этом случае возможны ошибки). При выборочном контроле о качестве всей партии продукции, из которой была взята выборка, судить будут по результатам контроля выборки, используя оговоренные с заказчиком правила, записанные, например, в стандартных планах контроля. Однако постепенно мир пришел к пониманию, что контроля качества вовсе недостаточно для полной защиты потребителя от некачественной продукции. Контроль качества в роли только надзорного процесса не улучшает качество продукции и поэтому его возможности крайне ограничены. Качеством

надо управлять. Надо предвосхищать события, предупреждать причины появления вариаций, дефектов. Родилась и окрепла концепция управления качеством. В рамках этого подхода было разработано и внедрено в практику менеджмента большое количество специальных средств. Одни из них представляют собой достаточно простые инструменты, доступные для использования каждому работнику. К таким относятся, например, контрольные листки, диаграмма разброса, гистограмма и т.п. Другие, такие как бенчмаркинг, развертывание функции качества и т.п. требуют специальных знаний, командных методов работы, значительных ресурсов. Изучению наиболее часто используемых в настоящее время инструментов методов управления качеством и посвящена настоящая глава. Вопросы для самопроверки 1. В чем заключается причина изменчивости характеристик выпускаемой продукции?

2. Что вы понимаете под общими причинами вариаций?

3. Что вы понимаете под специальными причинами вариаций?

4. Какого характера вмешательство в процесс необходимо для уменьшения вариаций в случае, если они обусловлены только общими причинами?

5. Какого характера вмешательство в процесс необходимо для уменьшения вариаций в случае, если они обусловлены специальными причинами?

6. Почему контроль качества не дает полной защиты потребителя от некачественной продукции?

7.2

Статистические методы. Семь простых инструментов качества.

Для управления качеством разработаны и успешно применяются различные подходы, концепции такие как: всеобщее управление качеством, шесть сигм, кайдзен, «бережливое производство» и т.п. Однако в любом из этих подходов нужны методы и средства обработки и анализа фактических данных о процессах, их параметрах, параметрах качества, которые могут дать нужную информацию к управлению. Учитывая многообразие факторов, формирующих качество, их изменчивость и вероятностный характер особое место среди них занимают статистические методы [1]. Начало их успешного применения для управления качеством принадлежит Уолтеру Шухарту, предложившему и разработавшему свои контрольные карты (1924 г.). Но по настоящему широкое применение статистические методы получили в послевоенной Японии. Усилиями

К. Исикавы и других японских ученых и практиков были разработаны и приняты к массовому использованию многие статистические методы [5, 6]. Многие годы эти методы широко и успешно применяются в промышленно развитых странах, особенно в Японии, США, Германии, Англии и др. Ведущие компании этих стран добились с помощью статистических методов управления процессами столь малого разброса, что на миллион операций (возможностей) возможно появление всего лишь несколько несоответствий. С переходом на новые формы управления лед тронулся и на Российских предприятиях. Так на предприятиях компании «РУСАЛ» началось широкое внедрение контрольных карт для управления основными технологическими процессами. Расширяют применение статистических методов изготовители автомобильной продукции. В отделах менеджмента качества многих отечественных предприятий в обиход вошли такие методы как диаграммы Парето, Исикавы и др. Статистические методы в управлении качеством включают в себя достаточно обширный набор инструментов. Среди них есть и классические методы теории вероятности и математической статистики, такие как методы определения вероятности наступления случайных событий, методы проверки гипотез, методы корреляционного анализа и т.п. [2, 4, 7, 8] В то же время разработано и большое количество специальных статистических методов управления качеством. Так для сбора и анализа результатов контроля качества разработан и повсеместно используется набор, так называемых, простых инструментов качества (инструментов контроля качества): контрольный листок; диаграмма Исикавы; диаграмма Парето; диаграмма рассеивания; гистограмма; расслоение данных; контрольные карты. Рассмотрим кратко каждый из этих инструментов.

7.2.1 Контрольный листок. Контрольный листок – это особым образом структурированный бланк для регистрации результатов исследования изучаемого параметра. Изучаемый параметр при этом может иметь либо количественный характер и выражаться в виде числа, либо качественный, т.е. описательный характер. Количественные параметры могут быть измерены инструментальными средствами, качественные – фиксируются обычно органами чувств человека. Контрольные листки для количественных данных могут быть использованы при сборе и предварительной оценки количественных

характеристик в любых сферах деятельности. В качестве примера рассмотрим применение контрольного листка для регистрации и предварительной оценки результатов контроля диаметра вала при его токарной обработке. Номинальный размер вала по чертежу составляет 85 мм, плюсовой допуск – 0,6 мм, минусовой допуск – 0,5 мм. На рисунке 7.3 а) показан разработанный бланк контрольного листка, на котором в первом столбце записаны по строчкам все возможные при измерении штангельциркулем размеры вала в пределах допуска, второй столбец является полем для регистрации результата измерения, а в третьем столбце подсчитывается количество регистраций по каждому размеру. Заполненный контрольный листок по результатам контроля партии из 100 деталей представлен на рисунке 7.3 б). Представленные на рисунке 7 результаты показывают, что записанные и структурированные при помощи данного контрольного листка результаты контроля позволяют сделать предварительную оценку процесса токарной обработки еще до проведения необходимых статистических расчетов. Вопервых, можно отметить, что станок настроен не на номинальный размер по чертежу 85,0 мм, а на 85,2 мм, на который и приходится пик результатов. Вовторых, вследствие неправильной настройки станка, все распределение размеров смещено в сторону минусового допуска и, по-видимому, в контролируемой партии были случаи брака, не зарегистрированные в контрольном листке. В-третьих, специалист в области статистических методов управления качеством, еще до проведения статистических расчетов может сказать, что процесс токарной обработки на данном станке дает существенный разброс результатов, индекс его возможностей не превышает единицы (С р <1) и, что процесс по своим возможностям не удовлетворяет требования технических условий (чертежа). Диаметр, мм 84,6 84,7 84,8 84,9 85,0 85,1 85,2 85,3 85,4 85,5

Регистрация диаметра

Всего

Всего

Диаметр, мм 84,6 84,7 84,8 84,9 85,0 85,1 85,2 85,3 85,4 85,5

Регистрация диаметра

Хх Ххххх ххххххххх ххххххххххххххх хххххххххххххххххххх хххххххххххххххххххххххх ххххххххххххх хххххххх Хххх Всего

Всего 0 2 5 9 15 20 24 13 8 4 100

а) б) Рисунок 7.3 – Контрольный листок для регистрации результатов контроля диаметра валов штангельциркулем Если данные, собираемые в процессе исследования, имеют качественный (альтернативный) характер контрольный листок должен учитывать

особенности этих данных и структурировать результаты в зависимости от этого. В качестве альтернативных данных могут выступать любые параметры, факторы, которые фиксируются органами чувств контролера. Рассмотрим два примера таких контрольных листков. Первый пример касается процесса сбора информации при опросе посетителей магазина по продаже бытовой техники о причинах их отказа от покупки. Предварительно на стадии разработки этого процесса, команда по исследованию проблемы разработала перечень возможных ответов и подготовила бланк контрольного листка, рассчитанного на три месяца проведения опроса. В этом бланке названы шесть возможных вариантов ответов, а также вариант «прочие». Под «прочими», команда имеет в виду маловероятные, но все же, возможные варианты ответов, под которые отводить специальную сточку вряд ли нецелесообразно. Проведенные в течение трех месяцев (с сентября по ноябрь) исследования дали результаты, представленные на рисунке 7.4. Второй пример касается обработки результатов опроса методом анкетирования. В анкете содержатся, так называемые альтернативные вопросы, на которые предлагается несколько вариантов ответов. Пример контрольного листка для обработки результатов ответов на вопрос, который содержал шесть вариантов ответов, представлен на рисунке 7.5. Регистрация данных Причина отказа покупателя от покупки Сентябрь Октябрь Ноябрь Небольшой выбор (не ///////////// ///////////// ////////////// нашел нужного) Цена (выше чем у / / конкурентов) Неудобные условия доставки (в течение ///////// /////////// //////////// дня) Недостаточная квалификация продавца /// /// // (плохо объясняет) Неудобные условия / /// // оформления кредита Большое количество с // / // дефектами Прочие /// / /// Итого

Общее количество 40 2 32 8 6 5 7 100

Рисунок 7.4 – Контрольный листок для проведения опроса посетителей магазина Номера ответов 1 2 3 4 5 6

Регистрация результата //////// // /////////////////////// /// ///////////// ///////////////////////////////////////// Всего

Всего 8 2 23 3 13 41 90

Рисунок 7.5 – Контрольный листок для обработки результатов ответов на вопрос анкеты

7.2.2 Причинно-следственная диаграмма Причинно-следственная диаграмма, или диаграмма Исикавы, графически изображает зависимость между следствием и его потенциальными причинами (причинно-следственный анализ). Используется для определения и структурирования факторов, влияющих на процесс. Все возможные причины (факторы) делятся на категории и подкатегории, и поэтому внешне график напоминает скелет рыбы. Последовательность шагов при построении причинно-следственной диаграммы такова: 1. Четко и кратко определите следствие (ошибки в размерах, низкая твердость, плохое качество копий и т.д.). Нарисуйте прямоугольник, в нем поместите краткое описание следствия и проведите влево от него линию (рисунок 7.6).

2. Определите важнейшие категории причин этого следствия, задав первое «почему» (первый уровень). В качестве этих категорий могут выступать: - оборудование; - методы работы; - материалы, сырье, полуфабрикаты, комплектующие и т.п.; - рядовые сотрудники, их знания, навыки, отношения, стиль работы и поведения (м); - методы контроля (м); - окружающая среда; - организация; - транспортные средства, здания и сооружения; - управляющие, их знания и навыки, отношения, стиль работы и поведения; - информация; - показатели.

3. Разместите прямоугольники с названием этих категорий на некотором расстоянии друг от друга вдоль основной линии.

4. Соедините их с основной чертой косыми линиями.

5. Задав второе почему, выделите в рамках одной категории 2-3 возможные причины. Проведите от них линии. Это буду причины второго уровня.

6. Попытайтесь определить причины 3, 4, 5 уровней, задав соответственно третье, четвертое и пятое «почему».

7. Взвесьте и проанализируйте все возможные причины.

8. Выберите 3 – 5 причин, которые, по-видимому, оказывают на следствие основное влияние.

9. Найдите пути устранения этих причин.

10. Осуществите намеченные изменения.

1 уровень

Категория 2

Причина 2 уровня

Категория 1

Причина 3 уровня

Следствие Причина 4 уровня

Категория 3

Категория 4

Рисунок 7.6 − Построение причинно-следственной диаграммы

Преподаватели

Окружающая среда

Квалификация

Холодно

аж Ст

Отношение в группе

Опыт

Базовое образование

од

1г

Шумно

Ответы

Непонятны

Школа Низкий базовый уровень Волнение

Некорректны

Не соответствуют программе Вопросы

Студенты

Непонятны

База вопросов

Компьютеры

Сбой Программы

Отказ

Оборудование

Низкий средний балл интернет тестирования

В качестве примера на рисунке 7.7 приведем построение причинноследственной диаграммы для проблемы плохого результата интернет тестирования студентов ВУЗа по математике.

Рисунок 7.7 − Причинно-следственная диаграмма для проблемы низкого среднего балла интернет тестирования.

7.2.3 Диаграмма Парето Как правило, все причины проблемы (дефекты, затраты, время и т.п.) можно разделить на две группы: немногочисленные существенные и многочисленные несущественные. Диаграмма Парето обеспечивает простой графический способ классификации причин от наиболее до наименее важных. Метод основан на принципе Парето, который устанавливает, что из-за небольшого количества причин зачастую возникает большинство последствий. Отделяя наиболее важные причины от менее важных, можно достичь наибольшего улучшения при наименьших усилиях. Область применения

диаграммы Парето – определение и структурирование факторов, влияющих на процесс. Диаграмма Парето состоит из двух частей: столбиковой диаграммы абсолютных значений частоты появления установленных причин (в штуках и процентах) и т.н. кумулятивной кривой их накопленных значений (рисунок 7.8). % 100

Количество

80 Накопленная сумма (кумулятивная кривая)

Абсолютные значения (столбиковая диаграмма)

0 1

2

3

4

5

7 Прочие 6 Причины

Рисунок 7.8 − Диаграмма Парето Как видно из этого рисунка восемьдесят процентов проблем по количеству в данном случае вызывают всего две причины. Остальные многочисленные причины ответственны только за 20 % проблем. Такая диаграмма является мощным визуальным средством доказательства руководству, на что надо выделить средства, которые могут кардинально улучшить ситуацию с качеством. Потраченные целенаправленно средства позволят устранить две главные причины и на 80 % улучшить ситуацию (уменьшить количество рекламаций, брака и т.п.). Пример обработки информации для построения диаграммы Парето по результатам данных, собранных в процессе опроса посетителей магазина по продаже бытовой техники о причинах их отказа от покупки, представленных на рисунке 7.4 показано в таблице 7.1.

Таблица 7.1 – Обработка результатов для построения диаграммы Парето Причина отказа Общее Накопленпокупателя от покупки количество ная сумма Небольшой выбор 40 40 (не нашел нужный) Неудобные условия доставки (в 32 72 течении дня) Недостаточная квалификация 8 80 продавца (плохо объясняет) Неудобные условия 6 86 оформления кредита Большое количество с дефектами 5 91 Цена (выше чем у конкурентов) 2 93 Прочие

7

100

%

Накопленный %

40

40

32

72

8

80

6

86

5 2

91 93

7

100

Диаграмма Парето, построенная по этим результатам представлена на рисунке 7.9. Количество

100 %

80

40

32 8

6

5

2

7 ие

на

оч Пр

Це

та вк и ал пр иф о д ик ав ац ца ия кр Ус ед ло ит ви ов я ан ия М де но ф го ек та с ми Кв

до с я ви

ло Ус

Не

бо

ль

шо й

вы

бо р

0

Рисунок 7.9 – Диаграмма Парето, по данным таблицы 1 7.2.4 Диаграмма рассеивания Диаграмма рассеивания представляет собой графическое отображение взаимосвязи между двумя наборами данных, описывающих рассматриваемый объект, когда эта взаимосвязь имеет не функциональный, а статистический характер. Используется для качественной оценки взаимосвязи между данными. Применяется при анализе взаимосвязи между входами и выходами процесса, между параметрами процесса и характеристиками продукции, для установления причинно-следственных связей. Для построения диаграммы берется выборка парных данных объемом, по крайней мере, n=30. При построении диаграммы следует придерживаться следующих рекомендаций:

1) для построения диаграммы рассеивания шкалы на вертикальной и горизонтальной осях выбирают так, чтобы длины рабочих частей получились примерно одинаковыми. В этом случае диаграмму легче читать.

2) если одна измеряемая величина является фактором, а другая – характеристикой качества, то фактор следует откладывать по оси абсцисс (горизонтальной). Пример построения диаграммы рассеивания механических характеристик проката – предела прочности ( В ) и предела текучести ( Т ) для различных сталей по выборке объемом n=60 приведен на рисунке 7.10.

Рисунок 7.10

Диаграмма рассеивания для значений σт и σв различных сталей

По диаграмме рассеивания можно оценить обычно основные закономерности распределения пар. В первую очередь надо обратить внимание на далеко отстоящие точки – выбросы (рисунок 7.11 а). Можно предположить, что эти точки либо результат ошибки измерений, либо обусловлены какимилибо неслучайными факторами. Такие точки следует исключить из корреляционного анализа. Следует найти причины таких выбросов и устранить их. Возможны различные варианты скоплений точек на диаграммах рассеивания. Основные варианты представлены на рисунке 7.11. На рисунке 7.11 б и 7.11 в величина Y растет с ростом Х это положительная корреляция. Причем на рис. 7.11 б эта тенденция выражена ярко и говорит о сильной положительной корреляции. На рисунках 7.11 г и 7.11 д с ростом X значение Y уменьшается – это отрицательная корреляция. На рисунке 7.11 е приведен пример, когда между X и Y нет никакой определенной связи, так что можно говорить об отсутствии корреляции. На рисунке 7.11 ж показан пример

нелинейной корреляции, когда при изменении X значение Y сначала увеличивается, затем убывает.

а)

б)

в)

г)

д)

е)

ж) а) диаграмма рассеивания с выбросами; б) сильная положительная корреляция; в) может быть положительная корреляция; г) сильная отрицательная корреляция; д) может быть отрицательная корреляция; е) отсутствие корреляции; ж) нелинейная корреляция. Рисунок 7.11 – Различные типы диаграмм рассеивания 7.2.5 Гистограмма Гистограммы – это столбиковые диаграммы, показывающие количественную оценку частоты попадания зарегистрированных событий в установленные интервалы. Их используют для представления структуры и характера изменчивости данных, которые трудно заметить при их табличном представлении.

Обычно предметом тщательного изучения служит форма гистограммы. Ее интерпретация позволяет выявить проблемы в процессе. Рассмотрим несколько типичных форм гистограмм. Гистограмма с одним четко выраженным пиком Рассмотрим, представленную выше на рисунке 7.1 гистограмму (рисунок 7.12а). Эта гистограмма характерна для процесса с небольшим разбросом и центрированного относительно поля допуска потребителя. Возможности этого процесса, скорее всего, достаточны для выполнения заказа. Верхняя граница допуска

Х

Х

Название измеряемого параметра

Нижняя граница допуска

Частота попадания в заданный интервал

Частота попадания в заданный интервал

Нижняя граница допуска

Верхняя граница допуска

б) Верхняя граница допуска

Х

Х

Название измеряемого параметра

в) Рисунок 7.12

Частота попадания в заданный интервал

Частота попадания в заданный интервал

а) Нижняя граница допуска

Х

Х

Название измеряемого параметра

Нижняя граница допуска

Верхняя граница допуска

Х

Х

Название измеряемого параметра

г) Гистограммы с одним четким пиком

На рисунках 7.12 б и 7.12 в представлены гистограммы процессов, имеющих практически тот же разброс, что и на рисунке 7.12 а, но не центрированных относительно поля допуска потребителя. Центр разброса параметров процесса на рисунке 7.12 б смещен к верхней границе допуска, а на рисунке 7.12 в к нижней границе допуска. В результате такого смещения часть продукции уходит в брак. Если произвести настройку этих процессов на центр поля допуска, то они станут удовлетворять требованиям потребителя. На рисунке 7.12 г представлена гистограмма для центрированного процесса с большим разбросом. Этот процесс не удовлетворяет требованиям потребителя. Все, что попадает за пределы допуска, является браком. Гистограмма с двумя четкими пиками Получение такой гистограммы (рисунок 7.13) может быть следствием разных причин:

Частота попадания в заданный интервал

измеряемая продукция изготовлена на различных станках; разными людьми и т.п., т.е. относится к разным процессам; среднее значение измеряемого параметра изменилось во время сбора данных; на измеряемый параметр влияло две различные причины. Нижняя граница допуска

Рисунок 7.13

Верхняя граница допуска

Х

Х Название измеряемого параметра

Гистограмма с двумя четкими пиком

Получив такую гистограмму, следует попытаться провести «расслоение» данных, т.е. разделить все результаты измерений на две отдельные группы, согласно причине их появления. Для каждой такой группы данных может быть построена своя, характерная именно для нее гистограмма. Гистограмма со многими нечеткими пиками Такая гистограмма (рисунок 7.14) может быть следствием того, что в совокупности исследуемых данных смешаны результаты нескольких (многочисленных) процессов, данные получены из разных источников, на результаты влияло много разных причин и т.п. Так, существуют многошпиндельные станки для механической обработки деталей, например шести шпиндельные. Каждый из шпинделей имеет свои отличные от других особенности разброса параметров. Если их средние не совпадают, то смешав все данные такого станка в общую совокупность, можно получить гистограмму, подобную той, что представлена на рисунке 7.14.

Частота попадания в заданный интервал

Нижняя граница допуска

Верхняя граница допуска

Х

Х

Название измеряемого параметра

Рисунок 7.14

Гистограмма со многими нечеткими пиками

Частота попадания в заданный интервал

Усеченная гистограмма Такая гистограмма (рисунок 7.15) может быть следствием подгонки данных. Все результаты, вышедшие за пределы допуска, отброшены из совокупности данных.

Х

Х Название измеряемого параметра

Рисунок 7.15

Усеченная гистограмма

Пилообразная гистограмма Причинами появления такой гистограммы (рисунок 7.16) могут быть следующие: взято слишком много интервалов; мала длина интервалов; слишком большая точность измерений; измерительное оборудование не работает в пределах некоторых интервалов и т.п. Рассмотрение представленных примеров показывает, что внешний вид гистограммы, ее расположение относительно границ поля допуска потребителя дают достаточно много полезной информации о совокупности представленных данных, особенностях процессов и их возможностях. Гистограммы являются

Частота попадания в заданный интервал

мощным инструментом первичной обработки и анализа статистических данных. Нижняя граница допуска

Верхняя граница допуска

Х

Х

Название измеряемого параметра

Рисунок 7.16

Пилообразная гистограмма

7.2.6 Расслоение (стратификация) данных

Нижняя граница допуска

Верхняя граница допуска

1

Х1

Х

Х

Название измеряемого параметра

Частота попадания в заданный интервал

Частота попадания в заданный интервал

Расслоение (стратификация) представляет собой группировку данных в зависимости от источников и условий их получения. Расслоение помогает выяснить причину появления дефекта, если обнаруживается различие в данных между «слоями» (стратами). Видами или категориями расслоения могут выступать следующее: время персонал оборудование параметры окружающей среды сырье и материалы номенклатура продукции и т.д. На рисунке 7.17 выполнено расслоение данных, представленных на гистограмме 7.13 с двумя четкими пиками. При анализе совокупности данных, по которым построена гистограмма 7.13, установлено, что она состоит из двух наборов (слоев). Разделение этих данных показало (рисунок 7.17), что по своим характеристикам рассеивания они примерно одинаковые, но по настройке (положению центра разброса) смещены относительно друг друга. Нижняя граница допуска

2

Х Х2

Расслоение данных

Х

Название измеряемого параметра

б)

а)

Рисунок 7.17

Верхняя граница допуска

7.2.7 Контрольные карты

Оцениваемый выборочный параметр

Карта статистического управления процессом или контрольная карта является графическим представлением данных из выборок, которые периодически берутся из процесса и наносятся на график в соответствии со временем (рисунок 7.18). Нанесенные на график данные сравниваются с контрольными границами. Точка графика, находящаяся вне области контрольных границ, дает сигнал о возможном изменении процесса из-за действия особой причины. Таким сигналом могут быть другие сочетания расположения точек на графике. Верхняя контрольная граница

Центральная линия 1

5

10

Рисунок 7.18

Нижняя контрольная граница 15

20

25

Контрольная карта

Теория контрольных карт различает два вида изменчивости. Первый вид – изменчивость из-за «случайных» (обычных) причин. Эти причины бесчисленны, разнообразны, присутствуют постоянно. Их нелегко, или невозможно выявить. Каждая из таких причин составляет очень малую долю общей изменчивости, и ни одна из них не значима сама по себе. Тем не менее, сумма всех этих причин существенна и предполагается, что она внутренне присуща процессу. Исключение или уменьшение влияния обычных причин требует управленческих решений и выделения ресурсов на улучшение процесса и системы в целом. Изменчивость процесса, на который действуют только обычные, присущие ему причины во времени стабильна, т.е. он статистически устойчив. Такой процесс предсказуем с точки зрения его возможностей. Второй вид изменчивости – реальные перемены в процессе. Они могут быть следствием некоторых определенных причин, не присущих процессу внутренне и могут быть устранены, по крайней мере, теоретически. Эти выявляемые причины рассматриваются как «неслучайные» или «особые» причины изменчивости. К ним могут быть отнесены, например, поломка инструмента, недостаточная однородность материала, отказы производственного или контрольного оборудования, недостаточная квалификация персонала, невыполнение процедур, ошибки в выполнении

процедур и т.п. Изменчивость процесса, на который действуют особые, не присущие ему причины, во времени нестабильна, т.е. он статистически неустойчив. Такой процесс не предсказуем с точки зрения его возможностей. Он может в любой момент дать продукцию, не соответствующую требованиям потребителей. Цель контрольных карт – обнаружить неестественные изменения в процессе, т.е. изменчивость второго вида и дать критерии для обнаружения отсутствия статистической управляемости. В практике управления качеством используются различные виды контрольных карт. В качестве примера приведем перечень, так называемых, контрольных карт Шухарта: а) контрольные карты для количественных признаков: Х – карта выборочных средних; Ме – карта медиан; R – карта размахов; – карта выборочных стандартных отклонений; Х– карта индивидуальных значений. б) контрольные карты для альтернативных признаков: р – карта долей несоответствующих единиц продукции; nр – карта несоответствующих единиц продукции; с – карта числа несоответствий; u – карта числа несоответствий, приходящихся на единицу продукции. Карта Шухурта требует данных, получаемых выборочно из процесса через примерно равные интервалы. Интервалы могут быть заданы по времени (например, ежечасно), либо по количеству продукции (каждая партия). Для каждой полученной подгруппы (выборки) определяют одну или несколько характеристик, таких как Х , R и т.п. Карта Шухарта – это график значений определяемых характеристик подгрупп в зависимости от их номеров (рисунок 7.17). Она имеет центральную линию (CL), соответствующую эталонному значению характеристики. При оценке того, находится ли процесс в статистическом управляемом состоянии, эталонным обычно служит среднее арифметическое значение рассматриваемых данных. При управлении процессом эталонным служит долговременное значение характеристики. Карта Шухарта имеет две статистические определяемые границы относительно центральной линии, которые называют верхней контрольной границей (UCL) и нижней контрольной границей (LCL). Контрольные границы находятся на расстоянии 3 от центральной линии, где внутригрупповое стандартное отклонение используемой 3 статистики. Границы указывают, что около 99,7% значений характеристик подгрупп попадают в эти пределы при условии, что процесс находится в статистически управляемом состоянии. Другими словами, есть риск равный 0,3% (или в среднем 3 на тысячу случаев), что нанесенная точка

окажется вне контрольных границ, когда процесс стабилен. В результате неправильно решают, что процесс вышел из состояния статистической управляемости, и делают попытку выявления несуществующей проблемы. В этом случае говорят об ошибке первого рода. Контрольные границы иногда называют «границы действий». Попадание точки вне этих границ считается сигналом к действию. Часто на контрольной карте проводят еще границы на расстоянии  2 . Любое выборочное значение, попадающее за эти границы, служит предостережением о грозящей ситуации выхода процесса из состояния статистической управляемости. Эти границы иногда называют «предупреждающими». Ошибки второго рода возникают, когда рассматриваемый процесс не управляем, а точки случайно оказываются внутри контрольных границ. В этом случае неверно заключают, что процесс статистически управляем и упускают возможность предупредить рост выхода несоответствующей продукции. Риск ошибки второго рода – функция трех факторов: ширины контрольных границ, степени неуправляемости и объема выборки. Система карт Шухарта учитывает только ошибки первого рода, равные 0,3% в пределах границ 3 . Как было сказано выше, основным критерием выхода процесса из состояния статистической управляемости является попадание одной из точек на контрольных картах вне контрольных границ. Помимо этого необходимо рассмотреть расположение точек на наличие особых структур также маловероятных, как и выход точки за контрольные границы. В практике применения контрольных карт используют определенный набор таких структур. Так, например, в ГОСТ 50779.42-99 (ИСО 8258-91) для X -карт и Хкарт индивидуальных значений предлагается набор из семи дополнительных критериев, которые схематически показанных на рисунках 7.19 – 7.25. Критерий 1 – девять точек подряд в зоне С или по одну сторону от центральной линии (рисунок 7.19).

Рисунок 7.19 – Девять точек подряд в зоне С или по одну сторону от центральной линии Критерий 2 – Шесть возрастающих или убывающих точек подряд (рисунок 7.20).

Рисунок 7.20 – Шесть возрастающих или убывающих точек подряд Критерий 3 – Четырнадцать попеременно возрастающих и убывающих точек (рисунок 7.21).

Рисунок 7.21 – Четырнадцать попеременно возрастающих и убывающих точек Критерий 4 — Две из трех последовательных точек в зоне А или вне еѐ (рисунок 7.22).

Рисунок 7.22 – Две из трех последовательных точек в зоне А или вне еѐ Критерий 5 – Четыре из пяти последовательных точек в зоне В или вне еѐ (рисунок 7.23).

Рисунок 7.23 – Четыре из пяти последовательных точек в зоне В или вне еѐ Критерий 6 – Пятнадцать последовательных точек в зоне С выше или ниже центральной линии (рисунок 7.24).

Рисунок 7.24 – Пятнадцать последовательных точек в зоне С выше или ниже центральной линии Критерий 7 – Восемь последовательных точек по обе стороны центральной линии и ни одной в зоне С (рисунок 7.25).

Рисунок 7.25 – Восемь последовательных точек по обе стороны центральной линии и ни одной в зоне С Для применения этих критериев контрольная карта делится на шесть равных зон шириной, равной σ. Эти зоны обозначаются как А, В, С, С, В, А и располагаются симметрично центральной линии.

Появление каждой из предложенных структур точек также маловероятно, как выход точки за контрольную границу и это можно рассчитать методами теории вероятности. Действительно, рассчитаем, для примера, вероятность того, что 8 точек подряд будут находиться по одну сторону от центральной линии. Вероятность одного попадания точки в данную область контрольной карты равна 0,5. Вероятность попадания восьми точек подряд равна по правилу умножения вероятностей (0,5)8 =0.004 (0,4%). Вероятность попадания девяти точек подряд (критерий 1) равна (0,5)9 =0,0019 ( 0,2), что чуть меньше, чем вероятность выхода одной точки вне контрольной границы (0,3%). Рассмотренный набор критериев можно принять за основу. Но при работе с контрольными картами необходимо обращать внимание на любую необычную структуру точек, которая может указывать на проявление особых (неслучайных) причин. Поэтому эти критерии следует рассматривать только как примеры ситуаций, когда может быть установлено проявление неслучайных причин. Появление любого из случаев, описанных в этих критериях, указание на присутствие особых причин, которые должны быть проанализированы и скорректированы. Назначение системы управления процессом состоит в получении статистического сигнала о наличии особых (неслучайных) причин вариаций. Систематическое устранение особых причин избыточной изменчивости приводит процесс в состояние статистической управляемости. Если процесс находится в статистически управляемом состоянии, качество продукции предсказуемо, и процесс пригоден для удовлетворения требований, установленных в нормативных документах. Возможности процесса определяются полной изменчивостью (разбросом процесса), обусловленной обычными причинами, т.е. минимальной изменчивостью, которая остается после устранения всех неслучайных причин. Возможности процесса представляют показатели самого процесса в статистически управляемом состоянии. Процесс сначала приводят в такое состояние при помощи контрольных карт, а затем определяют его возможности. Таким образом, определение возможностей процесса начинается после того, как задачи управления решена, т.е. особые причины выявлены, проанализированы, скорректированы и их повторение предотвращено. Текущие контрольные карты должны демонстрировать сохранение процесса в статистически управляемом состоянии, по крайне мере, для 25 подгрупп. Далее разброс данных на выходе процесса сравнивается с техническими требованиями для подтверждения того, что эти требования могут быть уверенно выполнены. В общем случае возможности процесса определяют индексом возможностей процесса Ср (PCI): C p (PCI)

допуск разброс процесса

UTL LTL , 6

где UTL верхнее предельно допустимое значение контролируемого параметра; LTL нижнее предельно допустимое значение контролируемого параметра. При Ср меньше 1 возможности процесса неприемлемы, а при Ср равном 1, процесс находится на грани требуемых возможностей. На практике в качестве минимально приемлемого значения берется Ср =1,33, поскольку всегда есть некоторые вариации в выборках, и нет процессов, которые всегда находятся в статистически управляемом состоянии. В качестве руководства к действию можно использовать процедуру, схематически представленную на рисунке 7.26.

Рисунок 7.26 – Стратегия совершенствования процесса Вопросы для самопроверки 1. Что вы понимаете под контрольным листком, как одного из семи простых инструментов качества?

2. В чем отличие контрольных листков для количественных и качественных показателей.

3. Какая информация об изучаемом процессе может быть получена при рассмотрении контрольных листков?

4. Какие факторы могут быть выбраны в качестве причин первого уровня первой категории) при построении диаграммы Исикавы?

5. Сколько уровней (категорий) причин может быть развернуто при построении причинно-следственной диаграммы?

6. Почему причинно-следственная диаграмма имеет и другое название – «Рабий скелет»?

7. Для какого инструмента качества могут быть непосредственно использованы результаты подсчета числа регистраций в правой колонке контрольного листка для количественных данных?

8. Для какого инструмента качества могут быть непосредственно использованы результаты подсчета числа регистраций в правой колонке контрольного листка для альтернативных данных?

9. В чем состоит принцип, положенный в основу диаграммы Парето.

10. Кто предложил для целей управления качеством инструмент, называемый в настоящее время диаграммой Парето?

11. Что собой представляет кумулятивная кривая Парето на диаграмме Парето?

12. О чем говорит полученная при исследовании зависимости между парами, измеряемых признаков продукта диаграмма рассеивания, на которой точки беспорядочно разбросаны по всему полю диаграммы?

13. Что позволяет выявить диаграмма рассеивания?

14. Насколько сильна зависимость между двумя измеряемыми признаками, если на диаграмме рассеивания поле разброса точек представляет собой эллипс с соотношением сторон 3:1.

15. Что вы можете сказать о результатах испытания, если на диаграмме рассеивания есть несколько точек лежащих далеко от основного поля рассеивания?

16. Какую информацию об исследуемом процессе может дать гистограмма с одним четким пиком?

17. Какую информацию об исследуемом процессе может дать гистограмма с двумя пиками?

18. Какую информацию об исследуемом процессе может дать усеченная гистограмма?

19. С какой целью применяют инструмент качества под названием «расслоение» (стратисфакция)?

20. Что такое «контрольная карта», как один из семи простых инструментов качества?

21. Какой вид изменчивости процесса выявляют контрольные карты.

22. Какие виды контрольных карт вы знаете?

23. На каком расстоянии от центральной линии контрольной карты Шухарта располагаются ее контрольные границы?

24. Как выглядит последовательность использования Х -, R- карт для управления процессом?

25. Почему исключение из контрольных карт подгрупп, представляющих причину выхода процесса из состояния статистической управляемости, это не «исключение плохих данных»?

26. Какое расположение точек на контрольной карте является сигналом о выходе процесса из состояния статистической управляемости?

Задачи для самостоятельной работы 1. В лаборатории механических испытаний металлургического комбината производят испытания листового проката на ударную вязкость, величины которой оценивается в МДж с точностью 1 МДж. Разработайте контрольный листок для сбора данных об испытании проката из стали 09Г2С, если нижний предел для этой стали по стандарту установлен в 30 МДж, а верхнее значение обычно не превышает 40 МДж.

2. В лаборатории химического анализа металлургического комбината производят оценку содержания легирующих элементов металлов. Разработайте контрольный листок для сбора данных о содержании углерода в стали Ст3, если согласно ГОСТ 380 его содержание в этой стали должно находиться в диапазоне от 0,14 % до 0,22 %.

3. Разработайте контрольный листок для сбора информации о жалобах покупателей на работу продовольственного магазина «Солнышко».

4. Разработайте контрольный листок для сбора информации о претензиях покупателей обувного магазина к качеству купленного товара.

5. Разработайте контрольный листок для регистрации диаметра вала номинальным размером 50 мм и полем допуска плюс 0,5 мм – минус 0,4 мм 0 ,5 ( 50 0 ,4 ), измеряемого при помощи штангенциркуля с ценой делении 0,1 мм.

6. При исследовании документооборота организации была взята случайная выборка объемом 100 документов и количество страниц в каждом из них записано в следующую таблицу: 27 24 29 29 25 21 28 28 30 25

23 27 22 23 26 26 26 27 21 25

27 23 30 27 25 28 22 25 23 24

29 28 25 31 30 23 26 26 24 27

27 26 25 22 28 27 28 25 24 29

26 26 23 29 29 27 31 30 26 28

24 23 22 27 25 25 26 28 26 23

30 27 29 26 26 24 24 25 28 31

29 22 24 24 27 28 31 23 26 28

29 27 23 24 28 26 25 25 25 27

Разработайте, заполните и проанализируйте контрольный листок для этих данных.

7. Компания «Nord», выпускающая товары бытового назначения, реализует свою продукцию через сеть оптовых потребителей. Работа компании со своими потребителями построена на принципе «бережливого производства» − «вытягивание» продукта. Это означает, что изготовление и поставка продукции потребителю осуществляется не по долгосрочным календарным планам, а на основании текущих заявок. Цепочка «поставщик – продукт – потребитель» действует при этом следующим образом. Потребитель (оптовый продавец) после того, как к нему поступили заявки на данную продукцию розничной торговли, формирует в течение суток свой

заказ и передает его по факсимильной связи в компанию «Nord». Заказ, попав в отдел делопроизводства, передается сразу же (в течение 30 минут) в плановый отдел, обрабатывается здесь в течение 1…2 часов и поступает отсюда в производственный отдел. Отгрузка, изготовленной по заказу партии продукции, должна быть выполнена не позднее чем через сутки после поступления заказа в компанию. Такая схема поставок действовала в течение долгого времени и устраивала все заинтересованные стороны. Однако в какой-то момент времени от потребителя стали поступать претензии на срывы поставок. Первичный анализ ситуации высшими менеджерами компании показал, что невыполнение заказа в установленные сроки было вызвано, как правило, поздним его поступлением в плановый отдел из отдела делопроизводства. Назовите возможные причины долгого прохождения документа через отдел делопроизводства и проанализируйте их причинно-следственные связи посредством причинно-следственной диаграммы.

8. Дирекция молодой компании «ANB», зарегистрированной в качестве юридического лица только 5 лет назад встала пред проблемой организации собственного архива. В качестве альтернативы рассматриваются вариант хранения документов на бумажном носителе и вариант хранения в электронном виде. Первое лицо компании считает, что хранить в электронном виде гораздо удобнее и дешевле. Специалист же по информационным технологиям считает, что хранение в электронном виде имеет одну серьезную проблему – потерю информации. Составьте причинно-следственную диаграмму, которая помогла бы специалисту по информационным технологиям объяснить первому лицу всю серьезность проблемы и склонить его к созданию архива бумажной документации.

9. В лаборатории механических испытаний металлургического комбината производят испытания листового проката на ударную вязкость, величина которой оценивается в МДж с точностью 1 МДж. Нижний предел для проката из стали 09Г2С по стандарту установлен в 30 МДж. При испытании очередной партии проката были получены следующие результаты: 34, 30, 33, 37, 30, 35, 35, 32, 31, 30, 32, 32, 33, 31, 32, 34, 32, 36, 32, 30, 35, 36, 32, 31, 30, 34, 33, 33, 31, 32, 31, 33, 32, 33. Оцените эти результаты с помощью гистограммы.

10. В лаборатории химического анализа металлургического комбината производят оценку содержания легирующих элементов металлов. Содержание углерода в стали Ст3 согласно ГОСТ 380 должно находиться в диапазоне от 0,14 % до 0,22 %. Из журнала регистрации результатов химического анализа были выписаны следующие данные по содержанию углерода в плавках за неделю: 0,21; 0,15; 0,16; 018; 0,14; 0,16; 0,20; 0,19; 0,12; 0,15; 0,17; 0,20; 0,17; 0,13; 0,21; 0,16; 0,13; 0,21; 0,17; 0,15; 0,19; 0,20; 0,16; 0,16; 0,20; 0,14; 0,14; 0,20; 0,22; 0,16; 0,15; 0,19; 0,19; 0.17; 0,18. Оцените эти результаты с помощью гистограммы.

11. Предприятие, выпускающее автомобильные стекла столкнулось с проблемой большого количества брака. В качестве двух возможных причин были названы температура окружающей среды и твердость стекла после термообработки. В таблице представлены результаты регистрации этих параметров в течение 20-ти дней. Дата 10.11 11.11 12.11 13.11 14.11 15.11 16.11 17.11 18.11 19.11 20.11 21.11 22.11 23.11 24.11 25.11 26.11 27.11 28.11 29.11

Количество брака 146 127 60 81 102 121 257 241 224 182 164 172 207 204 234 174 113 142 76 91

Температура +3 -1 +5 +1 +5 +5 -6 -5 -5 +1 +2 +5 +4 -3 -5 -1 +1 +4 +4 +3

Твердость 4,2 4,6 7,6 8,0 8,0 4,2 4,0 6,4 8,0 6,8 8,0 6,2 8,0 8,0 6,0 4,0 5,2 6,0 5,2 5,0

Построив диаграммы рассеивания, оцените, являются ли эти факторы причинами брака.

12. На металлообрабатывающем заводе для 60 плавок стали провели испытания образцов на растяжение с целью определения предела текучести (признак x ) и предела прочности (признак y ). В итоге получили пары значений представленные в таблице: т

в

т

154 133 58 145 94 113 86 121 119 112 85 41 96 45 99 51 169 87 88 101

в

178 164 75 161 107 141 97 127 138 125 97 72 113 89 109 95 209 101 139 114

т

83 106 92 85 112 98 103 99 104 107 98 97 105 71 39 122 78 114 125 33

в

98 111 104 103 118 102 108 119 128 118 140 115 101 93 69 147 117 138 149 52

т

73 77 47 68 137 44 92 141 155 136 82 136 72 66 42 113 133 153 85 42

в

76 85 61 85 142 69 116 157 193 155 81 163 79 81 61 123 147 179 91 85

Построив диаграмму рассеивания, оцените наличие корреляционной зависимости между этими двумя параметрами.

13. Из партии продукции была взята выборка, измерены значения параметра качества, подсчитаны средняя арифметическая выборки, выборочная дисперсия и построена гистограмма, на которой отложены значения нижней и верхней границы поля допуска потребителя. По результатам вычислений и построения в допуск потребителя уложилось пять стандартных выборочных отклонений, выборочная средняя арифметическая смещена влево относительно середины поля допуска на половину выборочного стандартного отклонения. Что можно сказать об исследуемом процессе?

14. Наладчик произвел настройку автоматического станка на номинальный размер 35 и стандартное отклонение 4,2. Для проверки правильности настройки станка проведен контроль колебаний качества изделий от партии к партии. Для этого из каждой партии бралась малая выборка объемом 5 деталей. В таблице показаны результаты обработки данных десяти выборок. № парии

Средняя арифметическая 36,0 31,4 39,0 35,6 38,8 41,6 36,2 38,0 31,4 29,2

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Размах 6,6 0,5 15,1 8,8 2,2 3,5 9,6 9,0 20,6 21,7

Оцените возможности статистической управляемости процесса обработки деталей на автоматическом станке.

15. В токарном цехе изготавливают продукцию большими партиями. Для оценки качества и управления технологическим процессом производят выборочный контроль. При этом контролируют выборки объемом 500 изделий, определяя количество бракованных деталей по качественному признаку. Результаты контроля 25-ти текущих выборок представлены в таблице. № выборки 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

np 12 15 19 13 9 26 18 14 17 18 16 24 11

№ выборки 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

np 31 16 10 16 17 20 15 8 13 12 17 18

Постройте р-карту для анализа технологического процесса. Оцените состояние процесса и прокомментируйте последовательность мероприятий по его регулированию, если это необходимо.

16. В таблице приведены результаты измерений внешнего радиуса втулки. Каждые полчаса делались четыре измерения. Всего взято 20 выборок. № подгруппы 1 2 3 4 5 6 7 8 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

Радиус Х1 0,1898 0,2012 0,2217 0,1832 0,1692 0,1621 0,2001 0,2401 0,1783 0,2166 0,1924 0,1768 0,1923 0,1924 0,1720 0,1824 0,1812 0,1700 0,1698

Х2 0,1729 0,1913 0,2192 0,1812 0,2263 0,1832 0,1937 0,1825 0,1715 0,1748 0,1984 0,1986 0,1876 0,1996 0,1940 0,1790 0,1585 0,1567 0,1664

Х3 0,2067 0,1878 0,2078 0,1963 0,2066 0,1914 0,2169 0,1910 0,1829 0,1960 0,2377 0,2241 0,1903 0,2120 0,2116 0,1876 0,1699 0,1694 0,1700

Х4 0,1898 0,1921 0,1980 0,1800 0,2091 0,1783 0,2082 0,2264 0,1961 0,1923 0,2003 0,2022 0,1986 0,2160 0,2320 0,1821 0,1680 0,1702 0,1600

Оцените статистическую управляемость процесса и предложите свои рекомендации по качеству его настройки и разбросу.

17. Ежедневно в течении 10 рабочих дней качество продукции контролируется по выборкам размером в 50 единиц. При этом получены следующие результаты: День Число бракованных изделий

1 9

2 7

3 4

4 2

5 4

6 15

7 2

8 3

9 5

10 5

Постройте np-карту и проанализируйте статистическую управляемость процесса.

7.3

Методы принятия решений

Рассмотренные в предыдущем параграфе инструменты используют статистические данные, полученные при производстве продукции или оказании услуги. Т.о. семь простых инструмента применяют для управления качеством в процессе производства. Методами управления качеством в процессе проектирования, принятия решений являются семь «новых инструмента качества». К ним относятся: Диаграмма сродства.

Диаграмма связей. Древовидная диаграмма. Матричные диаграммы. Матрица приоритетов. Диаграмма Ганта. Рассмотрим некоторые из этих инструментов.

7.3.1 Диаграмм сродства Метод имеет и другие названии: афинная диаграмма, KJ – диаграмма (по имени автора: Джиро Кавикито). Диаграмма сродства – это метод группировки множества аналогичных или взаимосвязанных идей, генерированных, например, в ходе мозгового штурма. Еѐ применяют, когда из большого числа никак не упорядоченных идей необходимо выбрать всего несколько основных. Последовательность шагов при построении диаграммы следующая: 1. Формируется команда от 4 до 6 человек.

2. Дается нейтральная и понятная формулировка проблемы.

3. Выработанные многочисленные идеи решения этой проблемы записываются на отдельных карточках.

4. Карточки в произвольном порядке размещаются на доске, стенде, столе.

5. Члены команды подходят и молча (!), без обсуждений группируют карточки по определенным темам. Карточки могут ходить из группы в группу много раз. Следует договориться о лимите времени.

6. По окончании группировки обсуждается окончательная форма результата. С учетом полученных объяснений, возможно дополнительное перемещение карточек. Общее число полученных групп не должно превышать 5…10. Каждой группе необходимо дать название.

7. Чертится диаграмма сродства. При этом выделенные группы вместе с названием заключаются в прямоугольники. На рисунке 7.27 приведен пример построения диаграммы сродства для набора требований потребителей электрического фонарика, полученных на стадии разработки этого продукта. На рисунке 7.27 а) эти требования расположены на карточке в произвольном порядке, на рисунке 7.27 б) – после группировки их в процессе командной работы по степени сродства. И, наконец, на рисунке 7.27 в) представлен окончательный вид полученной диаграммы сродства.

Ярко светит Не образут осколков при ударе Удобно переносить

Регулируется по ширине

Работает длительно

Регулируется по силе света

Удобно переносить Регулируется по расстоянию

Работает после падения

Удобно ставить

Защищен от воды

Удобно держать

Удобно вешать

Равномерно светит

Удобно держать

Далеко светит

Удобно вешать

Удобно ставить

Регулируется по расстоянию

Регулируется по ширине

Ярко светит Всплывает в воде

Далеко светит

Всплывает в воде

Равномерно светит

Регулируется по силе света

Защищен от воды

Не образут осколков при ударе

а)

Работает длительно

Работает после падения

б) Требования потребителей Хорошо светит

Удобен

Ярко светит

Удобно переносить

Далеко светит

Удобно вешать

Равномерно светит

Удобно ставить

Работает безотказно

Удобно держать

Работает длительно Защищен от воды Работает после падения

Не образут осколков при ударе

Хорошая регулировка Регулируется по расстоянию Регулируется по ширине Регулируется по силе света

Всплывает в воде

в) Рисунок 7.27 – Построение диаграммы сродства для набора требований потребителей продукции 7.3.2 Диаграмма связей Диаграмма или граф связей предназначен для идентификации причинноследственных связей в комплексе в какой-либо особо сложной, критической ситуации. С помощью графа можно визуализировать эти связи. Существует два типа графов связи: качественный и количественный. Для построения качественного графа связей выполняются следующие действия: 1. Формулируется проблема.

2. Выделяются все факторы (причины), которые могут иметь отношение к этой проблеме.

3. Каждый из этих факторов располагается в любом месте бумаги без формирования мнения о зависимости между ними (рисунок 7.28 а).

4. Идентифицируются все возможные мыслимые причинные взаимосвязи между факторами и показываются на графе стрелками (рисунок 7.28 б).

5. Факторы классифицируются в зависимости от роли, которую они играют в причинно-следственной ситуации (рисунок 7.28 в).

В отличие от качественного графа количественный граф связей (рисунок 7.29) идентифицирует силу связей численно. При построении количественного графа выполняются следующие операции: 1. Обозначения установленных рассматриваемых факторов размещаются произвольным образом на листе бумаги, желательно по кругу.

2. Для каждого фактора оценивается: на какие факторы он влияет, под влиянием каких находится он сам. Это влияние отмечают стрелкой.

3. После оценки всех взаимосвязей подсчитывается и отмечается на диаграмме число стрелок, приходящих к каждому фактору и уходящих от него.

Причина 6

Причина 1

Причина 7

Причина 2

Проблема Причина 5

Причина 3 Причина 4

а) Причина 6

Причина 7

Причина 1

Причина 2

Проблема Причина 5

Причина 3 Причина 4

Причина

Главная причина

Причина

Причина

Проблема Главная причина

Причина

б)

Причина

в)

Рисунок 7.28 – Последовательность построения качественной диаграммы связи 4. В зависимости от числа стрелок в каждом направлении для каждого фактора можно определить одну из его двух ролей: Генератор показателей, или основная причина. Его называют дросселирующим, из него больше стрелок выходит, чем входит. Индикатор результата или эффект (проблема). Имеет больше входящих стрелок, чем выходящих.

5. Когда предпринимаются попытки отсекать основную причину проблемы, то в качестве отправной точки следует выбирать генератор показателей.

Фактор 1

Фактор 6

Фактор 2

Фактор 5

Фактор 3

Фактор 4

а) Фактор 6 3/1

Фактор 1 0/5

Фактор 2 1/2

Фактор 5 1/1

Фактор 4 1/2

Фактор 3 5/0

б) Рисунок 7.29 – Последовательность построения количественной диаграммы связи 7.3.3 Матричные диаграммы Один из «семи новых инструментов» качества матричная диаграмма имеет ту же цель, что и многие предыдущие инструменты: идентифицировать взаимоотношения между различными факторами. Но матричная диаграмма имеет заметное преимущество перед другими методами анализа, заключающееся в ее способности дать графическую интерпретацию степени интенсивности этих взаимоотношений. В зависимости от числа рассматриваемых наборов переменных и формы матрицы, существует несколько типов матричных диаграмм: треугольная (крыша), L – образная, Т – образная, Х – образная, Y – образная. В этих диаграммах используется различное количество наборов переменных и число прямых и непрямых связей (таблица 7.2):

Таблица 7.2 – Типы матричных диаграмм Тип матричной Число Прямые связи Косвенные связи диаграммы переменных Крыша 1 L 2 1 0 T 3 2 1 Y 3 3 0 X 4 4 2

Силу связи между переменными в матричных диаграммах обозначают символами и весами. Обычный набор символов и весов может быть следующим (таблица 7.3): Таблица 7.3 – Символы и веса силы связи между переменными Зависимость

Символ

Вес

Слабая Средняя Сильная

Δ

1 3 9

Последовательность построения матричной диаграммы выглядит следующим образом: 1) Выбираются наборы переменных, для которых проводится анализ потенциальных связей.

2) Выбирается формат матрицы, основываясь на числе переменных и числе ожидаемых связей.

3) Выбираются переменные в матричной диаграмме.

4) В ячейках диаграммы на пересечении строк и столбцов обозначаются силы связи соответствующих переменных.

5) Для каждого столбца и каждой строки матричной диаграммы складываются величины связей.

6) Переменные, для которых получаются максимальные суммарные величины, имеют большее значение в рассматриваемой проблеме.

7) Переменные, для которых суммарная величина оказалась равной нулю в данной проблеме значения, скорее всего, не имеют. В качестве примера рассмотри пример построения матричной L – диаграммы (прямоугольной), выполняемой командой решения проблемы при анализе работы пункта проката DVD, CD-дисков (рисунок 7.30). В данном случае получены два набора переменных: 1. Ожидания потребителей.

2. Основные бизнес-процессы организации. Ожидание потребителей располагаются в левом столбце матричной диаграммы, а процессы – в ее верхней строке. В каждой ячейке, на пересечении строки и столбца ставится символ связи между переменной набора ожиданий потребителя и переменной набора процессов. Численные значения связей

суммируются и записываются в итоговой ячейке нижней строки и правого столбца.

итого

обучениек персонала

развитие информац. систем

анализ конкурентов

реклама

формирование ассортимента

анализ рынка

Ожидание потребителей

поиск диска

Процессы

низкие цены

22

выбор фильмов

34

возможность взять несколько копий удобное помещение

21

удобное размещение

3

быстрое оформление заказа

21

дружелюбный персонал

12

ИТОГО

12

18

22

21

6

16

18

24

125

Рисунок 7.30 – Матричная L-диаграмма Полученная диаграмма показывает, что из требований потребителей, в наибольшей степени зависит от всех бизнес-процессов организации требование «выбор фильмов». С точки же зрения бизнес-процессов, процесс «обучение персонала» сильнее других отвечает за степень удовлетворенности потребителей. Полученная информация должна послужить основой принятия управленческих решений, направленных на улучшение работы организации.

7.3.4 Матрица приоритетов Матрица приоритетов (показателей) используется для определения эффективности работы бизнес – процессов организации и для выявления их предполагаемой степени важности. Ее использование позволяет понять, куда в первую очередь следует вкладывать средства, которых, как обычно, недостаточно. Матрица (рисунок 7.31) строится в координатах: показатель – важность показателя. Особенности построения матрицы показателей состоят в следующем. В качестве показателей выбираются те ключевые показатели бизнес-процессов организации, которые определяют ее эффективность. По шкале показатель откладывается величина показателя в исследуемый момент времени в относительных единицах. Важность этого показателя для организации определяется, например, методом экспертных оценок.

Показатель

Б

перебор

А

не важно

Г

все в порядке

В

улучшения необходимы

Важность показателя

Рисунок 7.31 – Матрица приоритетов Матрица разбита на квадранты. Характеристики отдельных показателей наносятся точками в этих квадрантах. Прокомментируем значение каждого квадранта (попадание показателя в этот квадрант). Квадрант А. Уровень показателей низок. Однако малая важность делает, скорее всего, ненужным вложение средств в развитие этого показателя в настоящее время. Квадрант Б. Высокий показатель, но низкая важность. Процессы, попавшие сюда, не требуют улучшений. Квадрант В. Низкий уровень показателей при высокой важности. Необходимо совершенствовать данные процессы. Квадрант Г. Высокий уровень показателей при их высокой важности. Высший приоритет для улучшения имеют процессы, попавшие в квадрант В. Однако, если таких нет, то первыми кандидатами на улучшение, являются процессы из квадранта Г. Золотое правило звучит: если уровень показателя процесса достаточно высок, то все равно следует вести работу по его совершенствованию. Приведем пример построения матрицы показателей. Завод по изготовлению металлоконструкций в ходе самооценки установил 7 процессов, кандидатов на улучшение: 1. Перспективная и гибкая разработка продукции.

2. Доставка в срок по контракту.

3. Монтаж конструкции.

4. Ценообразование.

5. Проектирование.

6. Снабжение.

7. Входной контроль. В виду ограниченности средств было решено выявить те из них, которые следует улучшать в первую очередь. Построенная матрица показателей этих процессов помогла выбрать направления вложения ресурсов (рисунок 7.32). Два процесса: проектирование и входной контроль для предприятия являются первыми кандидатами на вложение средств с целью улучшения.

Показатель

Б

Г

3 6

2

1 А

7

В

4

5

Важность показателя

Рисунок 7.32 – Матрица приоритетов завода металлоконструкций Вопросы для самопроверки 1. Какова основная задача инструмента менеджмента качества под названием «диаграмма сродства»?

2. Какова последовательность построения диаграммы сродства?

3. Какова основная задача инструмента менеджмента качества под названием «граф связей»?

4. Какова последовательность построения графа связей?

5. В чем отличие качественного графа связей от количественного?

6. Какие вы знаете типы матричных диаграмм и в чем их отличие?

7. Каким образом определяют силу связи между переменными матричной диаграммы?

8. Как выглядит последовательность построения матричной диаграммы?

9. Какова основная задача инструмента менеджмента качества под названием «матрица приоритетов»?

10. Какова последовательность построения «матрицы приоритетов»?

11. Задачи для самостоятельной работы 1. Руководство фирмы, разрабатывающей новую продукцию, собирается при помощи матричной L – диаграммы связать требования потребителя с характеристиками будущего изделия, чтобы не ошибиться при выдаче исходных данных на его проектирование. В строчках диаграммы записаны пять требований потребителя, в столбцах – пять технических характеристик изделия. После заполнения диаграммы в самом правом столбце получены суммы (по порядку сверху вниз): 12; 32; 0; 24; 15, а в самой нижней строке (по - порядку слева направо): 28, 14, 26, 32, 12. Что можно посоветовать руководству организации на основании анализа этих результатов?

2. Руководство фирмы, разрабатывающей новую продукцию, собирается при помощи матричной L – диаграммы связать требования потребителя с характеристиками будущего изделия, чтобы не ошибиться при выдаче

исходных данных на его проектирование. В строчках диаграммы записаны пять требований потребителя, в столбцах – пять технических характеристик изделия. После заполнения диаграммы в самом правом столбце получены суммы (по порядку сверху вниз): 12; 24; 12; 32; 15, а в самой нижней строке (по - порядку слева направо): 28, 14, 0, 32, 12. Что можно посоветовать руководству организации на основании анализа этих результатов?

3. Известная большая компания каждый год объявляет конкурс среди выпускников ВУЗов на замещение вакантной должности инженера-менеджера по специальности «Управление качеством». Каждый претендент при этом оценивается по следующим показателям: 1. Теоретические знания разделов математики: теория вероятности и статистика.

2. Знание основных методов и средств управления качеством.

3. Умение применять эти знания на практике.

4. Состояние здоровья.

5. Физическая подготовка.

6. Моральная устойчивость.

7. Умение работать в коллективе.

8. Независимость в принятии решений.

9. Умение самостоятельно решать сложные проблемы.

10. Чтение периодической литературы по проблемам управления качеством.

11. Умение подходить творчески к поставленным задачам.

12. Общий кругозор. Оцените свой уровень по этим показателям, используя 10-ти балльную шкалу, и с помощью матрицы показателей определите, на что вам нужно обратить особое внимание в оставшееся время до окончания университета для повышения своих шансов быть принятым на работу.

4. Предприятие в ходе самооценки установил 7 процессов, кандидатов на улучшение. Однако в виду ограниченности средств было решено выявить те, которые следует улучшать в первую очередь. Для этого была проведена работа по подготовке к построению матрицы показателей, результаты которой представлены в таблице: № п/п 1 2 3 4 5 6 7

Наименование процесса Гибкая разработка новой продукции. Доставка в срок по контракту. Послепродажное обслуживание. Ценообразование. Проектирование. Снабжение. Хранение.

Значение показателя 6 8 8 3 2 4 2

Важность 7 7 4 4 9 4 7

Построив матрицу показателей, определите в улучшение каких процессов необходимо, в первую очередь, вкладывать ресурсы.

7.4 Методы управления качеством, применяемые при проектировании и планировании процессов и продукции.

7.4.1

Развертывание функции качества (QFD).

Метод Quality Function Deployment на настоящее время, пожалуй, является наиболее значимым инструментом непосредственного воплощения ожиданий потребителей в оптимальные технические характеристики новой (или модернизируемой старой) продукции. Дословный перевод с английского означает «развертывание функции качества». В российской литературе чаще используется вариант перевода, сформулированный Ю.П.Адлером: «структурирование функции качества». Функция качества – это набор характеристик и свойств, присущих продукции и делающих ее необходимой потребителю. Термин «развертывание» говорит о возможности предельной детализации, максимальном уточнении функции качества в ее связи с возможностями поставщика. Впервые методология QFD была применена на судостроительных верфях города Кобе, принадлежащих японской фирме Мицубиси (Mitsubisi), в 1972 г. Благодаря грандиозному успеху метод быстро распространился по всей Японии, а затем и по США, Европе, странам Востока. Ярким примером успешного применения метода QFD является автомобильная корпорация «Toyota».

QFD – это тщательно разработанная, до предела формализованная процедура идентификации требований потребителя и последующего их перевода в технические характеристики будущей продукции. Она состоит в последовательном заполнении серии логически связанных таблиц и матричных диаграмм. Из-за своей формы конечный набор матриц называют «Домик качества». Полная последовательность шагов при развертывании функции качества подразумевает построение четырех домиков качества (рисунок 7.33).

Рисунок 7.33 − Полная последовательность шагов при развертывании функции качества С помощью четырех последовательно расположенных «домиков качества» важнейшие спецификации продукции (ее технические параметры) переводятся на язык процесса, необходимого для ее производства. Благодаря этому процессом можно управлять, обеспечивая стабильное и приемлемое качество продукции. Рассмотрим далее подробно построение первого «домика качества», в котором происходит увязка пожеланий потребителя со спецификациями продукции (ее техническими характеристиками). Методология QFD в целом оказывается очень непростой для описания. Наиболее удобно ее рассмотреть как процесс, состоящий из нескольких последовательных подпроцессов, каждый из которых имеет определенную цель и заканчивается получением определенной информации (рисунок 7.34). Первый из представленных на рисунке подпроцессов имеет целью получение от потребителя исходной информации. Эта информация должна подробно отражать различные аспекты использования продукции, а также требования (пожелания) потребителей к ней. Для сбора информации могут быть использованы различные методы: непосредственный опрос, мониторинг использования продукции потребителем, бенчмаркинг.

Рисунок 7.34 − Процесс построения первого домика качества Высказанные потребителями требования к продукции, назовем их «голосами» являются, как правило, многозначными и неопределенными. Поэтому цель второго этапа – обработка неясных «голосов» и превращение их в однозначные, ясные требования, пригодные для последующих стадий проекта. Эта обработка производится методом «Voice of the Customer Table» (таблица «голоса» потребителя). Работая над заполнением этой таблицы, команда QFD анализирует способы употребления продукции потребителем, возникающие при этом проблемы и переводит их неясные «голоса» в понятные, конкретные и точные требования. Окончательных требований получается обычно значительно больше, чем предварительных «голосов». В качестве примера приведем фрагмент таблицы «Voice of the Customer Table», полученной при проектировании изделия под названием «воздухосборник», предназначенного для аккумулирования воздуха для технических нужд (таблица 7.4). В первом столбце этой таблицы представлены «голоса» потребителей. Как видно они отражают пожелания потребителей к этому изделию, но слишком неконкретны, многозначны и далеки от технических характеристик будущего изделия. QFD-команда заменяет «голоса» (с сохранением их смысла) на простые предложения с определенной формулировкой (предварительные требования). Процесс перевода «голоса» в «требование» является творческим. При этом в результате анализа способа употребления продукции потребителем и возникающими при этом проблемами могут появиться требования прямо не высказанные, например: «голос» — «в любой момент должен обеспечить подъем клети с нижнего горизонта»; «требования»: 1) «должен работать длительно»,

2) «должен обеспечить работу механизма при отключении компрессора». Таблица 7.4 – Фрагмент таблицы VOC для проектирования «воздухосборника» 1 Голос потребителя

2 Требования потребителя (предварительно) Должен работать длительно

В любой момент времени должен Должен обеспечить обеспечить работу механизма подъем клети при отключении с нижнего компрессора горизонта Не должен разрушаться при перегрузке Не должен Должен быть безопасен при разрушаться зимой обслуживании Не должен разрушаться, работая длительное время

Должен быть удобен при обслуживании

3

4

5

6

Функции

Задания

Возможный отказ

Требования потребителя (окончательно)

Должен иметь достаточный ресурс

Работает длительно

Должен иметь Нехватка запаса соответствующий воздуха на объем подъем клети Защита от перегрузки

Должен иметь устройства безопасности

Деформация и Имеет автоматические вязкое устройства безопасности разрушение

Не боится низких температур

Хрупкое разрушение Усталостное разрушение Абразивный износ

Должен быть доступен для внутреннего осмотра

Должен иметь возможность доступа внутрь

Должен позволять удалять конденсат

Слив конденсата Прогрев корпуса

Аккумулирует достаточный объем воздуха

Сопротивляется хрупкому разрушению Сопротивляется усталостному разрушению Защищает от абразивного износа Удобно попадать внутрь

Должен иметь устройство для слива конденсата Должен иметь устройство для нагрева корпуса

Обеспечивает слив конденсата Обеспечивает прогрев корпуса

Формирование невысказанных требований потребителей исходя из совокупности высказанных очень важный момент проектирования. Дело в том, что невысказанные требовании подразделяются на подразумеваемые и неосознанные. Согласно модели качества Кано, по влиянию на удовлетворенность потребителя они существенно различаются (рисунок 7.35). Удовлетворенность потребителя

Высказанные Неосознанные Выполнение требований Подразумеваемые

Рисунок 7.35 − Модель качества Кано Подразумеваемые (базовые) требования обычно не высказываются. Их безусловное выполнение считается само собой разумеющимся. Невыполнение этих требований приводит к сильной неудовлетворенности клиента. Выполнение же их он просто не замечает. Неосознанные – это неожиданные для потребителя требования. О свойствах продукции, связанных с этими требованиями потребитель даже и не подозревает. Выполнение таких требований, неожиданно для потребителя, значительно повысит его удовлетворенность, а значит и успехи компании. При значительном количестве опрошенных или подвергшихся наблюдению потребителей полученный набор утверждений или требований может оказаться большим. Он, скорее всего, будет содержать близкие по смыслу высказывания разных потребителей. Третий подпроцесс развертывания функции качества обобщает утверждения потребителей с целью снижения их общего числа до приемлемого при реальном проектировании продукции, а также структурирует их на высказанные, подразумеваемые и неосознанные. Здесь используются известные методы из семи новых инструмента менеджмента: диаграмма сходства и древовидная диаграмма. Пример построения древовидной диаграммы для рассмотренного выше примера проектирования воздухосборника представлен на рисунке 7.36. Подразумеваемые

Удобно попадать внутрь Имеет автоматические устройства безопасности

Предохранительный клапан Манометр

Работает длительно Аккумулирует достаточный объем воздуха Требования потребителей

Высказанные

Сопротивляется хрупкому разрушению Обеспечивает слив конденсата Обеспечивает прогрев корпуса

Неосознанные

Сопртивляется усталостному разрушению Защищает от абразивного износа

Рисунок 7.36 − Древовидная диаграмма требований потребителей Во многих случаях совокупность требований потребителей, выявленных на рассмотренных этапах развертывания функции качества, довольно противоречива. Все они, скорее всего, не смогут быть выполнены в равной мере при проектировании. Поэтому надо расставить приоритеты, т.е. проранжировать (расставить) требования по степени их важности и оценить степень важности количественно. Этому посвящен четвертый подпроцесс. При этом прибегают к опросу потребителей и обработке результатов этого опроса по специальной методике. Последовательность мероприятий по приоритизации требований может выглядеть следующим образом: 1) Отбор требований из имеющегося списка для приоритизации.

2) Выбор метода получения приоритетов.

3) Разработка плана эксперимента.

4) Составление репрезентативной выборки генеральной совокупности потребителей и проведение опроса.

5) Обработка результатов опроса и получение таблицы приоритетов. Часть требований потребителей из подготовленного списка изначально имеют высокий приоритет, равный максимальному из возможных. Их нужно определить и не включать в список для опроса. В первую очередь сюда относят подразумеваемые требования. В этот же список могут попасть требования к надежности продукции, ее безопасности, сохранности окружающей среды и т.п. В результате проделанной работы получится список из N требований потребителей, предназначенных для приоритезации. Известны несколько методов ранжирования и определения количественной величины приоритета. Хорошо себя зарекомендовал метод парного сравнения – метод предпочтений. Согласно этому методу респонденту предлагаются утверждения для сравнения парами, для каждой из которых он должен высказать свое предпочтение по какой-либо оценочной шкале: двух-, трех-, пяти точечной и т.п. Пример пяти точечной оценочной шкалы представлен в таблице 7.5: Таблица 7.5 – Пяти точечная оценочная шкала Степень предпочтения одного требования перед другим Требование А значительно более важно, чем требование В Требование А немного более важно, чем требование В Требование А равно по важности требованию В Требование А немного менее важно, чем требование В Требование А значительно менее важно, чем требование В

Количественная оценка, 9 5 1 1/5 1/9

Составление плана эксперимента (опроса) исходит из соображения обеспечения независимости элементарных сравнений. Для этого эксперимент должен быть проведен таким образом, чтобы при работе с одним опрашиваемым одно и то же требование не встречалось дважды, а порядок представления пар на сравнение был хаотичным. Поэтому эксперимент должен быть специально спланирован по известным правилам планирования. Для проведения опроса необходимо сделать репрезентативную выборку генеральной совокупности потребителей. Желательно, чтобы это была другая выборка, чем та, которую уже использовали для получения начального блока сведений. Это значительно повысит достоверность получаемых результатов. Объем выборки (n) определяется числом требований N. Если каждому респонденту предлагать для оказания предпочтений m пар требований, то объем выборки определится следующим выражением:

n

0,5 N ( N 1) K m

где K – число заполняемых матриц парных сравнений (K≥3).

По результатам опроса заполняются матрицы парных сравнений. Пример заполненной матрицы представлен на рисунке 7.37:

Требование А

Требование В 1

2

3

4

5

6

1

1

1

1

5

9

1

2

1

1

5

1

9

1

3

1

1/5

1

5

1

5

4

1/5

1

1/5

1

9

9

5

1/9

1/9

1

1/9

1

1

6

1

1

1/5

1/9

1

1

Рисунок 7.37 − Заполненная матрица парных сравнений

Требования

Дальнейшие расчеты приоритетов требований можно выполнить для каждой матрицы парных сравнений с последующим усреднением по всем матрицам. Если матриц много, то можно сначала получить итоговую усредненную матрицу, затем уже проводить для нее приоритезацию. Вычисления удобно проводить в виде таблицы приоритезации. Пример такой таблицы представлен на рисунке 7.38.

Итого

1 2 3 4 5 6

Нормализованная количественная оценка Fij

Количественная оценка парного сравнения Dij

Сумма ряда Gi

Приоритет Pi

1

2

3

4

5

6

1

2

3

4

5

6

1,00

1,00

1,00

5,00

9,00

1,00

0,232

0,232

0,119

0,4092

0,3

0,0555

1,3477

0,2246

1,00

1,00

5,00

1,00

9,00

1,00

0,232

0,232

0,5952

0,0818

0,3

0,0555

1,4965

0,2494

1,00

0,20

1,00

5,00

1,00

5,00

0,232

0,0464

0,119

0,4092

0,0333

0,2778

1,1177

0,1863

0,20

1,00

0,20

1,00

9,00

9,00

0,0464

0,232

0,0238

0,0818

0,3

0,5

1,184

0,1973

0,11

0,11

1,00

0,11

1,00

1,00

0,0255

0,0255

0,119

0,009

0,0333

0,0555

0,2678

0,0446

1,00

1,00

0,20

0,11

1,00

1,00

0,232

0,232

0,0238

0,009

0,0333

0,0555

0,5856

0,0976

4,31

4,31

8,40

12,22

30,00

18,00

1,00

1,00

1,00

1,00

1,00

1,00

6,00

1,00

Рисунок 7.38 − Таблица расчетов приоритетов шести требований Указанные выше четыре этапа посвящены идентификации требований потребителей. Пятый подпроцесс – это непосредственное построение «домика качества». Последовательность шагов при построении первого из четырех

«домика качества», предназначенного для разработки продукции, показана на рисунке 7.39:

Рисунок 7.39 − Последовательность шагов при построении «домика качества» В таблице 1а заносится окончательный набор требований потребителей, сформированный на предыдущих этапах, а в таблице 1б – их приоритеты в виде численных значений. На втором этапе существующее изделие сравнивается с изделиями конкурентов. При этом определяется, насколько полно удовлетворены требования потребителей в существующем изделии и в изделии конкурентов. Пример заполнения таблицы 2 по результатам такого сравнения методом бенчмаркинга представлен на рисунке 7.40. При этом использована пяти бальная оценочная шкала от 1 (плохо) до 5 (очень хорошо).

2 Оценка изделия 1

2

3

4

5

1 2 3 4 5 6 7

– Изделие конкурента – Наше изделие

Рисунок 7.40 − Пример результатов сравнения изделия с изделие конкурента

На третьем этапе построения домика качества определяются те требования потребителей, к которым решено прислушаться с учетом особенностей изделия конкурента. В первом столбце части домика под номером 3 указывается целевое значение (в баллах) для каждого требования (рисунок 7.41) Целевое значение требований, степень удовлетворения которых решено не улучшать, принимается равным текущему баллу полученной оценки (требования №№ 2, 4, 6, 7). Целевое значение требования №1 увеличено с 3 до 5, требования №3 с 2 до 5, требования №5 с 3 до 4.

3 Цели проекта Целевое значение

Степень улучшения

Вес требований, Gi

Вес, %

5

1,7

6,8

24,1

4

1,0

2,0

7,1

5

2,5

7,5

26,6

4

1,0

5,0

17,8

4

1,3

3,9

13,8

4

1,0

1,0

3,5

3

1,0

2,0

7,1

28,2

100

ИТОГО

Рисунок 7.41 − Пример заполнения третьей части домика качества В следующей колонке части № 3 домика подсчитывается степень улучшения по следующей формуле: степень улучшения = целевое значение/оценка в баллах. Теперь следует совместить отношение потребителей к каждому требованию, оцененное его значением в баллах и ваше желание его улучшить, оцененное степенью улучшения. Для этого определяется показатель названный весом: вес = степень улучшения × значение. Значение веса определяется как в абсолютных значениях (третья колонка), так и в процентах (четвертая колонка). Четвертый этап построения домика качества один из самых важных этапов проекта. Технические характеристики изделия должны быть подобраны таким образом, чтобы удовлетворить все требования потребителей. Подобранный комплект характеристик должен быть проанализирован и окончательно доработан с тем, чтобы выполнялись следующие условия: 1) Каждому требованию потребителя должно соответствовать не менее одной характеристики продукции. Под соответствием в данном случае понимается наличие корреляционной зависимости между технической характеристикой и степенью удовлетворенности рассматриваемого требования потребителя.

2) Из числа характеристик качества должны быть исключены те, которые не оказывают заметного влияния на степень требования потребителя.

Для рассматриваемого выше, в качестве примера, изделия «воздухосборник» в результате такой работы определенны следующие характеристики: a) назначенный срок эксплуатации в годах; b) объем сосуда (V) в м3; c) ударная вязкость стали KCV в Дж/см2; d) минимальная температура эксплуатации; e) тип системы слива конденсата; f) тип системы прогрева корпуса; g) допустимое количество циклов нагружения; h) наличие отбойного листа. Матричная L – диаграмма (пятый шаг) формируется с одной стороны требованиями потребителей (что), располагаемых в строчках, с другой стороны характеристиками изделия (как), располагаемых в столбцах (рисунок 7.42). Для каждой ячейки на пересечении строки и столбца определяют, существует ли зависимость между данным требованием и данной характеристикой. Если такой зависимости нет, то ячейка оставляется пустой. Если зависимость существует, то оценивают, насколько она сильна, и результат оценки оформляют соответствующим символом. При анализе этой диаграммы следует учитывать, что пустой ряд матрицы означает отсутствие зависимости между данным требованием потребителей и характеристиками изделия. Т.е. изделие не удовлетворяет данную потребность. Пустой столбец матрицы говорит о том, что у изделия есть не нужное свойство (характеристика), которое только не удовлетворяет ни одно требование потребителей и приводит к его удорожанию. Для каждой не пустой ячейки подсчитывают ее численное значение в баллах по следующей формуле: баллы ячейки = сила зависимости × вес (%) Сумма баллов ячеек одного столбца показывает приоритетность технических параметров для проекта. Например, технический параметр «система слива» (характеристика «е») в примере на рисунке 7.42 набрал наибольшее число баллов 412, а объем (характеристика «b») – наименьшее число – 71.

a 1 2

b

c

d

e

217

f 217

217

21

21

64

3 4

27

239

q

Значение

h 72

72

3 5

239 160

5 6

14 10

3

7

4 2

3 1

124

3

31

Сумма баллов

254

71

2 242 242 412 362 103 136 1823

Приоритет, %

14

4

13

7

64

13

23

20

6

7

100

Рисунок 7.42 − Пример заполнения матрицы взаимодействия В самой нижней строчке матрицы подсчитывают приоритетность по технической характеристике в процентах. На основании окончательных расчетов получаем, что наиболее приоритетными характеристиками сосуда, наиболее удовлетворяющими запросы потребителей, являются следующие: назначенный срок эксплуатации (а); тип системы слива конденсата; тип системы прогрева корпуса. Этим характеристикам при проектировании следует уделить особое внимание. Выявление взаимосвязи между техническими характеристиками (шестой шаг) выполняется при помощи треугольной матрицы − крыши дома (рисунок 7.43).

a

b

c

d

e

f

q

h

Рисунок 7.43 − Пример заполнения треугольной матрицы (крыши дома) Результаты анализа помогают в работе по совершенствованию характеристик изделия. Например, если минимальная температура эксплуатации (f) оказывается ниже нуля, то прогрев корпуса (d) должен обеспечивать его температуру выше нуля во избежание замерзания конденсата и отказа системы их слива.

В части № 7 «домика качества» проектируемое изделие и изделие конкурентов оценивается численно по указанным параметрам (характеристикам), с указанием размерности (рисунок 7.44). Целевые значения (часть № 8 домика) определяются на основе технических данных и приоритетности характеристик и отражают намечаемые улучшения (рисунок 7.44). Эти улучшения осуществляются уже на этапе проектирования продукции. В нашем случае основное внимание будет уделено уменьшению времени прогрева днища и замене типа сливного устройства на автоматическое (Z) с целью замедления процесса коррозионного износа и увеличения в результате этого назначенного срока эксплуатации с 20 до 40 лет. а Единицы измерения Наше изделие Изделие конкурентов Целевое назначение

б

в

года м3 Дж/см2

г оС

д

е

ж

з

тип часы циклы тип

20

10

50

0

x

2

10000 m

30

15

70

-40

y

1,5

40

10

70

-40

z

1,0 15000 m

8000

m

Рисунок 7.44 − Пример заполнения частей 7 и 8 (подвала) домика качества 7.4.2

Анализ видов потенциальных отказов и их последствий при проектировании продукции (FMEA)

Метод анализа видов и последствий потенциальных отказов (FMEA) – это эффективный инструмент повышения качества разрабатываемых продуктов, направленный на предотвращение дефектов или снижение негативных последствий от них. Это достигается благодаря предвидению дефектов и (или) отказов и анализу, проводимому на этапах проектирования продукции и производственных процессов. Метод может быть также использован для доработки и улучшения продукции и процессов уже запущенных в производство. Метод появился в США в середине шестидесятых годов и был использован впервые при разработке проекта космического корабля «Аполлон», а затем в медицине и ядерной технике. В 80-е годы метод получил дальнейшее развитие под названием FMEA и нашел применение также в автомобильной и других отраслях промышленного производства США, а затем в Европе и Японии. В некоторых областях промышленного производства метод стал основой обеспечения качества. Метод FMEA позволяет проанализировать потенциальные дефекты (отказы), их причины и последствия, оценить риски их появления и не обнаружения на предприятии и принять меры для устранения или снижения вероятности ущерба от их появления. Это один из наиболее эффективных методов доработки продукции и процессов ее изготовления на таких важных

стадиях жизненного цикла продукции, как ее разработка и подготовка к производству. В настоящее время метод FMEA широко используется в различных областях, в том числе и при разработке и анализе любых процессов, например таких, как процессы продаж, обслуживания, маркетинга и другие. В процессе FMEA решают следующие задачи: выявляют возможные виды отказов составных частей и изделия в целом, изучают их причины, механизмы и условия возникновения и развития; определяют возможные неблагоприятные последствия возникновения выявленных отказов, проводят качественный анализ тяжести последствий отказов и количественную оценку их значимости; определяют причины каждого потенциального отказа и количественно оценивают частоту возникновения каждой причины в соответствии с предлагаемой конструкцией и процессом изготовления, а также в соответствии с предлагаемыми условиями эксплуатации, обслуживания, ремонта; количественно оценивают возможность предотвращения дефекта путем предусмотренных операций по обнаружению причин дефектов на стадии изготовления объекта и признаков дефекта на стадии эксплуатации объекта; количественно оценивают критичность каждого дефекта (с его причиной) приоритетным числом риска ПЧР и при высоком значении ПЧР ведут доработку конструкции и производственного процесса, а также требований и правил эксплуатации с целью снижения критичности данного дефекта. На практике применяют разные виды FMEA. В случае, когда при разработке какого либо объекта продукцию и процесс ее производства разделять нецелесообразно, разработку продукции и производственного процесса производят совместно с применением общего FMEA. В случаях же когда разрабатываемый объект предполагает сначала разработку конструкции этого объекта, а затем разработку процессов его производства, метод FMEA может быть разделен на два этапа: этап отработки конструкции (DFMEA или FMEA конструкции) и этап отработки производственного процесса (PFMEA или FMEA процесса). Методология анализа видов, причин и последствий отказов предполагает организацию межфункциональной команды (FMEA-команды), состоящей из разных специалистов, знания которых необходимы при анализе и доработке конструкции объекта или производственного процесса. FMEA-команда представляет собой временный коллектив из разных специалистов, созданный специально для цели анализа и доработки конструкции и (или) процесса изготовления данного объекта. При необходимости в состав FMEA-команды могут приглашаться опытные специалисты из других организаций.

В своей работе FMEA-команды применяют метод мозгового штурма. Рекомендуемое время работы команды от 3 до 6 часов в день. Для эффективной работы все члены FMEA-команды должны иметь практический опыт и высокий профессиональный уровень. Этот опыт предполагает для каждого члена команды значительную работу в прошлом с аналогичными объектами. Рекомендуемое число участников FMEA-команды от 4 до 8 человек. В команде должен быть определен ведущий (модератор), которым может быть любой из членов команды, признаваемый остальными как лидер в рассматриваемых вопросах. Алгоритм работы FMEA-команды представлен на рисунке 7.45. Образование FMEA-команды Выбор модератора Ознакомление с предложенными проектами конструкции и (или) технологического процесса Экспертное определение потенциальных дефектов данной конструкции и (или) технологического процесса Составление перечня дефектов с последствиями и причинами Причина 1

Последствие 1 Дефект 1

Причина 2

Последствие 2

Последствие k

Причина m

Оценка комплексного риска дефекта по критериям: S, O, D Выбор наихудшего последствия с максимальным баллом S Оценка для данного дефекта/причины баллов O и D Следующий дефект,причина Нет

Вычисление приоритетногочисла риска для данного дефекта/причины ПРЧ=S∙O∙D ПЧР<ПЧРгр

Последний по списку дефект/причина? Да

ПЧР≥ПЧРгр Сравнение ПЧР с критической границей ПЧРгр

Доработка конструкции и (или)технологического процесса по коллективной идее FMEA команды

Решение: конструкция и (или) технологическй процесс удовлетворительны Составление окончательного пртоткола по результатам работы FMEA команды и его подписание

Рисунок 7.45 – Алгоритм работы FMEA-команды После формирования FMEA-команды, ее ведущий представляет для ознакомления комплект документов по предложенному проекту конструкции и (или) проекту технологического процесса. Команда, пользуясь имеющейся

информацией и предшествующим опытом, анализирует все возможные виды дефектов. Описание каждого вида дефектов заносят в протокол анализа видов, причин и последствий потенциальных дефектов. Для всех описанных видов потенциальных дефектов определяют их последствия на основе опыта и знаний членов FMEA-команды. Для каждого вида дефектов может быть несколько потенциальных последствий. Все они должны быть названы и описаны. Для каждого последствия дефекта экспертно определяют балл значимости S при помощи таблицы баллов значимости. Балл значимости изменяется от 1 для наименее значимых по ущербу дефектов до 10 – для наиболее значимых дефектов. Для конкретного предприятия следует иметь свою таблицу в соответствии со спецификой предприятия и конкретными последствиями дефектов. Примеры такой таблицы баллов значимости для FMEA конструкции и FMEA процесса из ГОСТ Р 51814.2-2001 для предприятий автомобильной промышленности представлены в таблицах 7.6 и 7.7. Таблица 7.6 – Рекомендуемая шкала баллов значимости S для FMEA конструкции Последствие Опасное, без предупрежден ия Опасное, с предупрежден ием Очень важное Важное Умеренное Слабое Очень слабое

Критерий значимости последствия Очень высокий ранг значимости, когда вид потенциального дефекта ухудшает безопасность работы транспортного средства и/или вызывает несоответствие обязательным требованиям безопасности и экологии без предупреждения Весьма высокий ранг значимости, когда вид потенциального дефекта ухудшает безопасность работы транспортного средства или вызывает несоответствие обязательным требованиям безопасности и экологии с предупреждением Транспортное средство/узел неработоспособно с потерей основной функции Транспортное средство/узел работоспособно, но снижен уровень эффективности. Потребитель неудовлетворен Транспортное средство/узел работоспособно, но системы комфорта/удобства неработоспособны. Потребитель испытывает дискомфорт Транспортное средство/узел работоспособно, но система (ы) комфорта/удобства работают малоэффективно. Потребитель испытывает некоторое неудовлетворение Отделка и шумность изделия не соответствуют ожиданиям потребителя. Дефект замечает большинство потребителей Отделка/шумность изделия не соответствуют ожиданиям потребителя. Дефект замечает средний потребитель Отделка/шумность изделия не соответствуют ожиданиям потребителя. Дефект замечают придирчивые потребители

Балл 10

9

8 7 6 5

4

Незначитель 3 ное Очень 2 незначительно е Отсутствует Нет последствия 1 Примечание-«Опасное с предупреждением» - такое последствие, о возможности наступления которого потребитель (пользователь, оператор) предупреждается заранее световым, звуковым или другим индикатором. В ряде случаев предотвратить наступление дефекта с его последствием невозможно или технически нецелесообразно, но легко осуществить предупреждение о наступлении в ближайшее время такого дефекта (например, износ колодок тормозов, падение уровня тормозной жидкости т. п.).

В дальнейшем при работе FMEA-команды при выставлении ПЧР используют один максимальный балл значимости S из всех последствий данного дефекта. Для каждого дефекта определяют потенциальные причины. Для одного дефекта может быть выявлено несколько потенциальных причин, все они должны быть по возможности полно описаны и рассмотрены отдельно. Для

каждой потенциальной причины дефекта экспертно определяют балл возникновения О. При этом, рассматривается предполагаемый процесс изготовления и экспертно оценивается частота данной причины, приводящей к рассматриваемому дефекту. Балл возникновения изменяется от 1 для самых редко возникающих дефектов до 10 – для дефектов, возникающих почти всегда. Типовые значения балла возникновения из ГОСТ Р 51814ю2-2001 приведены в таблицах 7.8 и 7.9. В случае PFMEA, если причиной появления дефекта является нарушение установленного допуска на данный показатель качества и если имеется статистический анализ для аналогичного процесса, то рекомендуемым ориентиром для выставления балла О является индекс Сpk, приведенный в таблице 7.9. Таблица 7.7 – Рекомендуемая шкала баллов значимости S для FMEA процесса Последствие Критерий значимости последствия Может подвергнуть опасности персонал у станка или на сборке. Опасное, Очень высокий ранг значимости, когда вид потенциального без предупрежде дефекта ухудшает безопасность работы транспортного средства и (или) вызывает несоответствие обязательным требованиям ния безопасности и экологии без предупреждения Может подвергнуть опасности персонал у станка или на сборке. Опасное, Весьма высокий ранг значимости, когда вид потенциального с предупрежде дефекта ухудшает безопасность работы транспортного средства и (или) вызывает несоответствие обязательным требованиям нием безопасности и экологии с предупреждением Большое нарушение производственной линии. Может Очень браковаться до 100 % продукции. Транспортное средство/узел важное неработоспособны с потерей главной функции. Потребитель очень недоволен Небольшое нарушение производственной линии. Может Важное потребоваться сортировка продукции, когда часть ее бракуется. Транспортное средство работоспособно, но с пониженной эффективностью. Потребитель неудовлетворен Небольшое нарушение производственной линии. Часть Умеренно продукции необходимо забраковать (без сортировки). е Транспортное средство/узел работоспособны, но некоторые системы комфорта и удобства не работают. Потребитель испытывает дискомфорт Небольшое нарушение производственной линии. Может Слабое потребоваться переделка до 100 % продукции. Транспортное средство/узел работоспособны, но некоторые системы комфорта и удобства работают с пониженной эффективностью. Потребитель испытывает некоторое неудовлетворение Небольшое нарушение производственной линии. Может Очень потребоваться сортировка и частичная переделка продукции. слабое Отделка и шумность изделия не соответствуют ожиданиям потребителя. Этот дефект замечает большинство потребителей Небольшое нарушение производственной линии. Может Незначите потребоваться переделка части продукции на специальном льное участке. Отделка и шумность не соответствуют ожиданиям потребителя. Дефект замечает средний потребитель Очень Небольшое нарушение производственной линии. Может незначитель потребоваться доработка части продукции на основной ное технологической линии. Отделка и шумность не соответствуют ожиданиям потребителя. Дефект замечает разборчивый потребитель Отсутству Нет последствия ет

Балл S 10

9

8 7 6

5

4 3 2

1

Таблица 7.8 − Рекомендуемая шкала для выставления балла возникновения О (FMEA конструкции) Возможные частоты дефектов

Вероятность дефекта

Балл О

Очень высокая: дефект почти неизбежен

Более 1 из 2 Более 1 из 3

10 9

Высокая: повторяющиеся дефекты

Более 1 из 8 Более 1 из 20

8 7

Умеренная: случайные дефекты

Более 1 из 80 Более 1 из 400 Более 1 из 2000

6 5 4

Низкая: относительно мало дефектов

Более 1 из 15000 Более 1 из 150000

3 2

Малая: дефект маловероятен

Менее 1 из 1 500 000

1

Статистический индекс Сpk определяет практические возможности технологического процесса по обеспечению выполнения требований установленного допуска на данный показатель качества Х и вычисляется по формуле: С pk

min (U

X ); ( X 3

L) ,

где U , L – верхнее и нижнее предельные значения поля допуска показателя качества Х; – выборочное среднее или оценка положения центра настройки X технологического процесса; – оценка стандартного отклонения процесса. Т а б л и ц а 7 . 9 − Рекомендуемая шкала для выставления балла возникновения О (FMEA процесса) Возможные частоты дефектов Очень высокая: дефект почти неизбежен Более 1 из 2 Более 1 из 3 Высокая: ассоциируется с аналогичными процессами, Более 1 из 8 которые часто отказывают Более 1 из 20 Умеренная: в общем ассоциируется с предыдущими Более 1 из 80 процессами, у которых наблюдались случайные дефекты, Более 1 из 400 но не в большой пропорции Более 1 из 2000 Низкая: отдельные дефекты, связанные с подобными Более 1 из 15000 процессами Очень низкая: отдельные дефекты, связанные с почти Более 1 из 150000 идентичными процессами Малая: дефект маловероятен. Дефекты никогда не Менее 1 из 1500000 связаны с такими же идентичными процессами Вероятность дефекта

Индекс Срк

Балл О

Менее 0,33 Менее 0.33 Менее 0,51 Менее 0.67 Менее 0,83 Менее 1.00 Менее 1.17 Менее 1.33

10 9 8 7 6 5 4 3

Менее 1.50

2

Более 1.67

1

Для данного дефекта и каждой отдельной причины определяют балл обнаружения D для данного дефекта или его причины в ходе предполагаемого процесса изготовления. Балл обнаружения изменяется от 10 для практически не обнаруживаемых дефектов (причин) до 1 – для практически достоверно

обнаруживаемых дефектов (причин). Типовые значения балла обнаружения из ГОСТ Р 51814.2-2001 приведены в таблицах 7.10 и 7.11. Таблица 7.10 − Рекомендуемая шкала для выставления балла обнаружения D (FMEA конструкции) Обнаружение Абсолютная неопределенность Очень плохое Плохое Очень слабое Слабое Умеренное Умеренно хорошее Хорошее Очень хорошее Почти наверняка

Критерии: правдоподобность обнаружения при проектируемом контроле Проектируемый контроль не обнаружит и (или) не может обнаружить потенциальные причину/механизм и последующий вид дефекта, или контроль не предусмотрен Очень плохие шансы обнаружения потенциальных причины/ механизма и последующего вида дефекта при предполагаемом контроле Плохие шансы обнаружения потенциальных причин/механизма и последующего вида дефекта при предполагаемом контроле Очень ограниченные шансы обнаружения потенциальных причины/механизма и последующего вида дефекта при предполагаемом контроле Ограниченные шансы обнаружения потенциальных причины/механизма и последующего вида дефекта при предполагаемом контроле Умеренные шансы обнаружения потенциальных причины/ механизма и последующего вида дефекта при предполагаемом контроле Умеренно высокие шансы обнаружения потенциальных причины/механизма и последующего вида дефекта при проектируемом контроле Высокие шансы Очень высокие шансы Проектируемые действия (контроль) почти наверняка обнаруживают потенциальную причину и последующий вид дефекта

Балл D 10

9 8 7 6 5 4

3 2 1

Таблица 7.11 − Рекомендуемая шкала для выставления балла обнаружения D (FMEA процесса) Обнаружение Почти невозможно Очень плохое Плохое Очень слабое Слабое Умеренное Умеренно хорошее Хорошее Очень хорошее Почти наверняка

Критерии: вероятность обнаружения дефекта при контроле процесса до следующего или последующего процесса или до того, как часть или компонент покинет место изготовления или сборки Нет известного контроля для обнаружения вида дефекта в производственном процессе Очень низкая вероятность обнаружения вида дефекта действующими методами контроля Низкая вероятность обнаружения вида дефекта действующими методами контроля Очень низкая вероятность обнаружения вида дефекта действующими методами контроля Низкая вероятность обнаружения вида дефекта действующими методами контроля Умеренная вероятность обнаружения вида дефекта действующими методами контроля Умеренно высокая вероятность обнаружения вида дефекта действующими методами контроля Высокая вероятность обнаружения вида дефекта действующими методами контроля Очень высокая вероятность обнаружения вида дефекта действующими методами контроля Действующий контроль почти наверняка обнаружит вид дефекта. Для подобных процессов известны надежные методы контроля

Балл Б 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1

После получения экспертных оценок S, O, D вычисляют приоритетное число риска ПЧР по следующей формуле: ПЧР S O D .

Для дефектов, имеющих несколько причин, определяют соответственно несколько ПЧР. Каждое ПЧР может иметь значения от1 до1000. Для приоритетного числа риска должна быть заранее установлена критическая граница (ПЧРгр) в пределах от 100 до 125. По усмотрению службы маркетинга и других служб предприятия для некоторых возможных дефектов значение ПЧРгр может быть установлено ниже 100. Снижение ПЧРгр соответствует созданию более высококачественных и надежных объектов и процессов. Далее составляют перечень дефектов/причин, для которых значение ПЧР превышает критическое значение. Именно для них и следует далее вести доработку конструкции и (или) производственного процесса. Для каждого дефекта/причины с ПЧР>ПЧРгр команда должна предпринять усилия к снижению этого расчетного показателя посредством доработки конструкции и (или) производственного процесса. После того как действия по доработке определены, необходимо оценить и записать значения баллов значимости S, возникновения О, и обнаружения D для нового предложенного варианта конструкции и (или) производственного процесса. Следует проанализировать новый предложенный вариант и подсчитать и записать значение нового ПЧР по схеме в соответствие с рисунком 7.45. Все новые значения ПЧР следует рассмотреть и если необходимо дальнейшее их снижение повторить предыдущие действия. В конце работы FMEA-команды должен быть составлен и подписан протокол, в котором отражают основные результаты работы команды, включающие как минимум следующее: состав FMEA-команды; описание объекта и его функций; перечень дефектов и (или) причин для первоначально предложенного варианта конструкции и (или) производственного процесса; экспертные баллы S, O, D и ПЧР для каждого дефекта и причины первоначально предложенного варианта; предложенные в ходе работы FMEA-команды корректирующие действия по доработке первоначально предложенного варианта; экспертные баллы S, O, D и ПЧР для каждого дефекта и причины доработанного варианта; Вопросы для самопроверки 1. Что означает в русском переводе Quality Function Deployment (QFD)?

2. Как называют конечный набор матриц метода «развертывание функции качества»?

3. Построение скольких и каких домиков качества подразумевает полная последовательность шагов при развертывании функции качества?

4. Что показывает модель Кано относительно требований потребителей?

5. Каким образом при развертывании функции качества неясные «голоса» потребителей превращают в четкие требования?

6. Для чего используют диаграмму сходства при развертывании функции качества?

7. Как при развертывании функции качества определяют цели проекта?

8. С какой целью заполняют матрицу взаимодействия при развертывании функции качества?

9. Что означает наличие пустой строки в матрице взаимодействия требований потребителей и характеристик изделия при построении домика качества?

10. Что означает наличие пустого столбца в матрице взаимодействия требований потребителей и характеристик изделия при построении домика качества?

11. Что показывает сумма баллов ячеек одного столбца в матрице взаимодействия требований потребителей и характеристик изделия при построении домика качества?

12. Каково назначение метода FMEA? 13. В каких областях используют метод FMEA? 14. Какие задачи решает команда FMEA в процессе своей работы?

15. Какие вы знаете виды FMEA? 16. Каков алгоритм работы команды FMEA? 17. Что означает балл значимости дефекта в методе FMEA и как его определяют?

18. Что означает балл возникновения дефекта в методе FMEA и как его определяют?

19. Что означает балл обнаружения дефекта в методе FMEA и как его определяют?

20. Что означает приоритетное число риска в методе FMEA и как его определяют?

7.5 Методы совершенствования 7.5.1

Бенчмаркинг

Английское слово «benchmarking» дословно переводится как: «каменная скамейка». Вероятно, в управлении качеством это слово пришло из топографии, геодезии, где положение различных точек поверхности определяется по отношению к некоторой точке отсчета, например, высокому пику, на котором есть каменные плиты в форме скамейки. В управлении качеством бенчмаркинг – это: непрерывный систематический процесс определения наивысших показателей, достигнутых ведущими организациями в их стремлении к превосходству, и навыков, которые им потребовались, а так же стимулирование на этой основе усилий собственной организации по повышению эффективности ее работы на всех структурных уровнях.

С философской точки зрения проводить бенчмаркинг – это значит: быть достаточно умным, чтобы признавать: всегда есть кто-то, кто в чем-то лучше, чем ты; быть достаточно мудрым, чтобы учиться у него всему, а затем догнать и перегнать учителя. Можно назвать следующие основные элементы бенчмаркинга в современном понимании: 1) Измерение уровня показателей: своих и партнера по бенчмаркингу.

2) Сравнение уровней показателей процессов, результатов, практики и т.п.

3) Обучение, на примере партнеров по бенчмаркингу, ведению улучшений в своей организации.

4) Совершенствование – наивысшая цель бенчмаркинга. Таким образом, бенчмаркинг предусматривает сравнение своей организации с другой организацией – партнером. Различают следующие типы бенчмаркинга, в зависимости от того, с кем проводится сравнение: 1) Внутренний бенчмаркинг – сравнение с лучшими внутри организации.

2) Конкурентный бенчмаркинг – сравнение с самыми лучшими прямыми конкурентами.

3) Функциональный бенчмаркинг – сравнение с другими предприятиями, не обязательно конкурентами, выполняющими родственные работы, в той же самой технологической области.

4) Общий бенчмаркинг – сравнение с самыми лучшими вообще, вне зависимости от отрасли и вида рынка. Выбирая бенчмаркинг, как метод совершенствования, необходимо исходить из того, что его цель – радикальное улучшение, прорыв (рисунок 7.46).

ар ки нг Постоянное улучшение

Бе нч м

Показатель

Постоянное улучшение

Время

Рисунок 7.46 − Изменение показателей организации во времени Бенчмаркинг – это метод, требующий значительных затрат времени и денег. Продолжительность его от шести-восьми месяцев и более. Поэтому для бенчмаркинга целесообразно подбирать наиболее критичные для организации процессы.

Использование метода бенчмаркинг предполагает несколько этапов, которые можно показать, например, на модели, называемой колесом бенчмаркинга (рисунок 7.47). Адаптация

Планирование

1

5

Поиск

Анализ

2

4 3 Наблюдение

Рисунок 7.47 − Колесо бенчмаркинга В общем случае первый этап (планирование) содержит четыре шага: 1. Выбор процесса организации для бенчмаркинга.

2. Формирование команды бенчмаркинга.

3. Изучение и документирование процесса.

4. Определение показателей процесса. Если организация уже давно стоит на пути совершенствования, определила свои критические процессы, изучая и описывая их, то первый этап имеет формальный характер и не требует значительных затрат. В противном случае, т.е. бенчмаркинге «с чистого листа» планирование потребует значительных временных и денежных затрат. Для экономии времени поиск партнеров рекомендуется вести параллельно с процессом планирования. Поиск партнеров по бенчмаркингу состоит из следующих шагов: 1. Разработка перечня критериев для идеального партнера по бенчмаркингу.

2. Поиск потенциальных партнеров.

3. Анализ кандидатов и выбор одного или нескольких партнеров.

4. Установление контактов с выбранными партнерами, обеспечение их участия в исследовании. Задача первого шага – ограничить область поиска. В противном случае можно увязнуть в этом процессе. В качестве критериев при этом могут быть выдвинуты следующие: географическое положение; размер организации; рынок сбыта; технология; отрасль и т.д. При поиске потенциальных партнеров (второй шаг) следует использовать различные источники:

эксперты; средства массовой информации; internet; коммерческие базы данных типа «Compass» и т.п. При этом следует учитывать, что не каждая организация согласится быть вашим партнером. Следует учитывать тот уровень, к которому она стремится. Число потенциальных партнеров, доступных для бенчмаркинга на каждом уровне показателей показывает так называемая «пирамида амбиций» (рисунок 7.48):

Быть лучшим, достичь мирового уровня

Наилучшая практика Улучшение по сравнению с текущими показателями Все равно

Рисунок 7.48 − Пирамида амбиций партнеров по бенчмаркингу Для предприятий мирового уровня может быть найден, в лучшем случае, только один кандидат в партнеры для каждого бизнес-процесса. В то же время, количество потенциальных партнеров быстро увеличивается с уменьшением уровня их амбиций. Следовательно, значительно проще найти партнеров среднего уровня, чем пытаться сразу же выйти на мировой уровень. При окончательном выборе партнера (третий шаг) следует помнить, что эффективнее сотрудничать не с одним, а с несколькими партнерами (тремя – пятью). Хотя затраты при этом несколько вырастают, но результаты обычно стоят того. На четвертом шаге вы должны убедить партнеров, на которых вы остановили выбор, принять участие в бенчмаркинге. Они должны понять, что это взаимовыгодное мероприятие. Готовность открыть для партнера собственное предприятие и поделиться информацией о результатах бенчмаркинга увеличивает вероятность положительной реакции. На этапе «наблюдение» происходит документирование процесса у партнера, точно так же, как это делалось для вашего процесса. Здесь можно выделить три шага: 1. Оценка потребностей в информации и ее источников.

2. Выбор методов и инструментов для сбора данных и информации.

3. Непосредственный сбор данных, их расшифровка. Информацию для бенчмаркинга получают на трех уровнях, как это показано на рисунке 7.49:

Возможности Практика

Показатели

Рисунок 7.49 − Уровни получения информации при бенчмаркинге Важно понимать разницу между этими уровнями. Уровень показателей – это индикатор того, насколько хорошо предприятие организовало свой бизнеспроцесс. Практика – это сам бизнес-процесс, его последовательность, особенности, приемы, методы. Однозначно нет гарантии того, что «чужой» бизнес-процесс заработает в вашей организации. Надо понять, какие возможности организации определяют нормальный ход процесса. В качестве возможностей могут выступать такие элементы как: персонал, оборудование, технология, система качества и т.п. Для непосредственного сбора данных и информации можно использовать различные методы установления контакта с партнером и инструменты для сбора данных. Возможные сочетания этих методов и инструментов представлены на рисунке 7.50. Инструменты Методы

Анкета

Интервью

Прямое наблюдение

Исследование по почте Телефонный опрос Визит к партнеру

Рисунок 7.50 − Методы и инструменты сбора данных Данные и информация собранны, теперь их необходимо проанализировать. В общем случае здесь можно выделить пять шагов: 1. Сортировка собранной информации и данных.

2. Контроль качества собранной информации и данных.

3. Нормализация собранных данных.

4. Идентификация зазоров в уровнях показателей.

5. Идентификация причин этих зазоров. Первые два шага являются подготовительными. Они должны подтвердить, что собранные данные не содержат грубых ошибок и неточностей. Нормализация (третий шаг) предусматривает корректировку данных с учетом различий между компаниями – партнерами по бенчмаркингу. Противники бенчмаркинга обычно выставляют в качестве своего аргумента, что

нельзя сравнивать, так как слишком велики различия между организациями. Однако в большинстве случаев сравнение вполне уместно после нормализации. Каких-то определенных правил нормализации не существует. Обычно она сводится к пересчету данных для получения средних значений или долей. При этом стараются исключить из рассмотрения такие специфические величины как размер организации, программа выпуска, конкретные рыночные условия, конкретное законодательство, конкретный уровень затрат и т.п. Четвертым шагом фазы анализа данных является выявление и оценка зазоров (различий) в сравниваемых показателях. Наличие выявленных различий – это сигнал о том, что партнер делает что-то такое, что позволяет ему идти впереди. Главное теперь понять в чем дело, найти причины существования различий. При этом можно использовать следующие методы: метод прямого сравнения блок-схем двух процессов (своего и партнера); причинно-следственную диаграмму; диаграмму сродства т.п. Цель фазы анализ данных – разработка списка условий, благодаря которым партнер по бенчмаркингу достиг высоких показателей. Фаза адаптация состоит из четырех шагов: 1. Описание идеального процесса и обобщение действий по улучшению, основанных на нем.

2. Задание целей для совершенствования.

3. Разработка плана внедрения, его реализация, мониторинг процесса.

4. Написание итогового отчета о результатах бенчмаркинга. Отчет включает в себя описание исследования, извлеченные уроки и рекомендации для последующих исследований. Отчет является документом, представляющим интерес для участников и всех заинтересованных сторон. Отчет обязательно направляется партнерам по бенчмаркингу в благодарность за участие.

7.5.2

Реинжениринг бизнес-процессов

Стратегическое назначение реинжениринга – достижение переломных улучшений в показателях, прорыв, радикальное улучшение. Согласно Хаммера: реинжениринг – это фундаментальное переосмысливание и радикальная модификация бизнес-процессов для достижения перелома в работе по совершенствованию в критических текущих показателях, таких как затраты, качество, обслуживание и скорость. Есть два принципиально разных способа: Систематический реинжениринг – существующие процессы служат основой для новых перепроектированных процессов. Реинжениринг с чистого листа – существующие процессы полностью разрушаются и утилизируются. Новые процессы создаются с нуля, путем фундаментального переосмысления существующего положения дел. И тот и другой способ имеют много «за» и «против»: Аргументы «за» систематический реинжениринг:

игнорирование сложившегося очень рискованно, т.к. связано с пренебрежением к знаниям и опыту, накопленному в течение длительного времени; существует риск повторения старых ошибок; известно, что немногие добились успеха, создавая совершенно новый процесс. Аргументы «за» реинжениринг с чистого листа: отказ от существующего процесса позволяет избежать опасности быть погребенным под большим количеством его деталей, ограничений и т.п.; старый процесс достиг максимума своих возможностей. В процессе реинжениринга бизнес-процесса можно выделить четыре фазы (рисунок 7.51): Планирование

Проект РБП

Реинжиниринг

Рекомендации

Преобразование

Утверждение решений

Внедрение Процесс подвергнут РБП

Рисунок 7.51 − Фазы процесса реинжениринга Планирование При этом решаются следующие задачи: 1. Выбор процесса для совершенствования с помощью РБП и определение его масштаба.

2. Оценка возможностей достижения улучшений.

3. Создание команды.

4. Разработка проекта плана для проекта РБП. План не должен быть слишком подробным, но должен содержать следующие основные моменты: 1. Действия проекта.

2. Кто будет их выполнять.

3. Сроки выполнения.

4. Необходимые ресурсы.

5. Ожидаемые результаты проекта. Реинжениринг Основными шагами на этом этапе будут следующие: 1. Документирование существующего процесса.

2. Реинжениринг процесса.

3. Выработка рекомендаций по улучшению. Так как возможны два способа реинжениринга, рассмотрим их отдельно.

Систематический реинжениринг во многих случаях представляет из себя сочетание двух способов: идеализации и упрощения. РБП стремится перенять все лучшее у существующего процесса и соединить его с новыми представлениями об идеальном процессе. При этом целесообразно соблюдать т.н. правила ESIA, разработанные для выполнения четырех основных действий: уничтожить (E), упростить (S), объединить (I), автоматизировать (А). В таблице 7.12 приведены основные области, в которых целесообразно выполнять эти действия. Таблица 7.12 – Основные области выполнения основных действий Исключить Излишки производства Простои Перевозки Хранение

Автоматизировать Задания Грязную работу Группы Трудоемкую сотрудников работу Потребителей Неприятную Взаимодействия Поставщиков работу Технологии Сбор данных Упростить Формы документов Процедуры

Объединить

Дефекты и ошибки

Проблемные области

Передачу данных

Дублирование

Поток

Анализ данных

Проверки

Процессы

Проектирование Разработку технологии

Переделки

Правила ESIA применяются в следующем порядке. Первый шаг – исключение всех операций, которые не связаны с добавлением ценности. После освобождения от всего лишнего делается второй шаг – упростить до максимума все что осталось. Особенно эффективно проведение упрощения на особо сложных участках, перечисленных в таблице 7.12. Третий шаг «объединить», предполагает дальнейшее облегчение движения потока от поставщика к организации и от организации к потребителю. Объединение может выполняться на нескольких уровнях (по вертикали), как это показано на рисунке 7.53.

Уровни: 3

2

1

Создавать тесные связи с поставщиками и потребителями. Интегрировать поставщиков и потребителей в процесс разработки продукции.

Группа берет на себя ответственность за выполнение большого числа однотипных заданий

Потребитель

Предприятие

Группа сотрудников Сотрудник 1

Сотрудник 3

Сотрудник 2

Общее задание Задание 2 Задание 1

Поставщик

Задание 3

Положительные стороны: не надо многочисленных соглосований; обогощается содержание работы отдельного сотрудника.

Рисунок 7.53 – Три уровня объединения На четвертом шаге выполняется действие «автоматизация». При этом используются: информационные технологии; компьютеризация; соответствующее программное обеспечение; робототехническое оборудование. Т.к. автоматизация требует значительных ресурсов, то этот шаг делается в последнюю очередь, когда первые три шага выполнены. Процессы, рекомендуемые к автоматизации, показаны в таблице 7.12. В области автоматизации действует правило «80/20». Суть его состоит в том, что некоторые процессы поддаются автоматизации легко, а некоторые – с очень большим трудом. Поэтому, если ориентироваться на полную автоматизацию, то следует учесть, что для автоматизации 80 % работ потребуется только 20 % всех затрат. Создание же полностью автоматизированной системы может оказаться дорогостоящим делом. Можно сэкономить деньги и время, если автоматизировать основную часть работ (80%), а остальную (20%) выполнять вручную. В случае реинжениринга с чистого листа трудно дать какие-то общие рекомендации, т.к. успех в этом случае очень сильно зависит от наличия современных технологий, грамотных людей, их творческой активности, опыта, знаний, воображения и т.п. При РБП с чистого листа следует в первую очередь задать следующие вопросы и попытаться найти им разрешение: 1. Какие основные потребности мы хоти удовлетворить и для кого?

2. Почему мы хотим удовлетворить эти потребности? Согласуется ли это с общей стратегией?

3. Где надо удовлетворять эти потребности? В какое время дня?

4. Каким образом будут удовлетворены эти потребности?

5. Какой потребуется процесс? Кто все это будет делать? Какие нужны технологии и оборудование?

Преобразование Основная часть этой фазы – построение базиса для эффективного и успешного внедрения нового процесса. Можно выделить следующие главные задачи этой фазы: 1) Оценка перемен, требуемых для внедрения нового процесса.

2) Планирование требуемых инвестиций, обучения персонала, закупок и т.д.

3) Создание благоприятного климата для перемен. Те перемены, изменения, которые предложены в фазе реинжениринга, должны быть трезво оценены. На основе критического анализа надо отсеять предложения нецелесообразные или не укладывающиеся в общую стратегию организации. Следует составить планы инвестиций, обучения персонала, привлечения новых сотрудников, увольнения, закупок и т.п. Назначить сроки выполнения, ответственных за проведение мероприятий. Прежде чем дать старт преобразованиям, очень важно создать в организации благоприятный климат для нововведений. Даже самые хорошие проекты могут быть загублены саботажем сотрудников, непосредственно затронутых преобразованием. Вопрос этот достаточно сложный, серьезный и является предметом специального изучения. Можно дать несколько рекомендаций. Первая (и основная). Она всегда дает положительный результат. Те сотрудники, которые глубоко вовлечены в данный процесс и будут жить с переменами, должны быть включены в планирование этих перемен. Их надо ввести в состав команды проекта. Речь, в первую очередь, идет о лидерах, формальных и неформальных. Вторая рекомендация – честность и открытость обсуждения всех вопросов. Иначе проблема обрастет слухами и сплетнями. Третья рекомендация – провести анализ поля сил, т.е. анализ сил, действующих «за» и «против». «Анализ поля сил» основан на предположении, что любая ситуация есть результат действия сил «за» и сил «против». Эти силы находятся в состоянии равновесия. Уменьшение или увеличение одной из сил приведет к возникновению перемен. Этим можно воспользоваться для создания позитивных перемен. Как провести анализ поля сил.

1) Методом мозгового штурма выявить все силы в организации, которые могут выступить за и против перемен.

2) Оценить интенсивность каждой силы и обозначить ее стрелкой на диаграмме поля. Чем больше интенсивность силы, тем крупнее стрелка.

3) Для каждой силы против и, в первую очередь, для самых интенсивных, найти контр меры для их уменьшения. На рисунке 7.54 представлен пример анализа поля сил, проведенный при внедрении в организации новой компьютерной программы создания отчетных документов на основе электронных таблиц «Microsoft Office Excel» вместо привычного набора в «Microsoft Office Word».

Силы

«за» Исключение ошибок Уменьшение времени

«против» Консерватизм сотрудников Нежелание перемен

Упрощение контроля

Улучшение качества

Рисунок 7.54 – Пример анализа поля сил Внедрение Основные шаги фазы внедрения реинжениринга бизнес-процесса следующие: 1) Реализация шагов внедрения.

2) Мониторинг процесса внедрения и устранение любых отклонений.

7.5.3

Шесть сигм

«Шесть сигм» - это подход к совершенствованию бизнеса, который стремится найти и исключить причины ошибок или дефектов в бизнеспроцессах путем сосредоточения на тех выходных параметрах, какие оказываются критически важными для потребителя Концепция «шести сигм» разработана и внедрена на фирме «Motorola». Начало работ относится к 1981 г., когда Боб Гелвин, тогдашний президент фирмы поставил задачу десятикратного повышения производительности в течение пяти лет. Руководители «Motorola» начали искать способы снизить потери, и инженеру Биллу Смиту (Bill Smith) выпала задача изучения корреляции между поведением продукта в эксплуатации и частотой ремонтов его в процессе изготовления. В 1985 г. Смит закончил эту работу и продемонстрировал существенную взаимосвязь между этими факторами. Если продукт отбраковывался и исправлялся в процессе производства, вероятность его безотказной работы у потребителя снижалась из-за скрытых, не обнаруженных во время производства дефектов. Наоборот, если продукт был собран безошибочно, вероятность его исправной работы у потребителя возрастала. Кроме того, было установлено, что лучшие в классе производители создают продукты, не требующие никакого исправления в процессе их изготовления. Таким образом, была сформулирована основная цель – снижение количества несоответствий в процессе производства продукции за счет уменьшения вариабельности процессов. Для достижения этой цели и была создана концепция «Шесть сигм». Усилия компании в рамках концепции «шесть сигм» позволили значительно сократить потери и значительно улучшить свои показатели работы.

В 1988 г. «Motorola» завоевала престижную Национальную премию США по качеству имени М. Болдриджа. Изучая причины успехов «Motorola» многие другие компании стали внедрять методы «шести сигм» у себя и добились значительного продвижения вперед. Вот несколько примеров. Компания «Эллайд Сигнал» (Allied Signal) сообщила об экономическом эффекте в 800 млн. долл., полученном между 1995 и 1997 гг. за счет осуществления инициативы совершенствования под знаком «шесть сигм». Компания «Дженерал Электрик» (GE) сообщила о прибыли в 2 млрд. долл. к 1999 г. за счет инициативы «шесть сигм». До введения этой программы GE в среднем работала на уровне 3σ. За 22 месяца компания достигла 3,5σ и прибыль значительно возросла: в 1996 г. на 13%, а в 1997 г. на 14% и т.д. Компания Bombardier внедрила программу «шесть сигм» сначала в аэрокосмической группе, а затем распространила ее на группы по производству водных мотоциклов и снегоходов, финансовую группу и группу технического обслуживания. В США под эгидой Боба Телвина в 1984 г. был открыт Исследовательский институт по концепции «шесть сигм» (Six Sigme Research Institute) в г. Шолебург (штат Иллинойс). Кульминацией 10-ти летнего пути к улучшениям и распространению стратегии «шестисигмового прорыва» стало создание Академии «шесть сигм». Философия «шесть сигм» основана на том, что существует прямая корреляция между числом дефектов, увеличением производственных затрат и уровнем удовлетворенности потребителей. С точки зрения статистики «шесть сигм» − это такая цель компании, чтобы осуществлять все процессы так, чтобы для любых параметров любого процесса индекс возможностей был бы не менее двух: Ср ≥ 2,0. На рисунке 7.55 показан процесс, чьи возможности соответствуют уровню Ср = 2,0 и который центрирован относительно поля допусков чертежа изделия (НГД и ВГД).

Рисунок 7.55 – Распределение параметра выхода процесса, чьи возможности соответствуют уровню Ср = 2,0 и который центрирован относительно поля допуска

Можно подсчитать, что значению Ср = 2,0 соответствует уровень дефектности 0,002 ppm (parts per million), т.е. 0,002 дефекта на миллион, или 2 ppb (parts per billion), т.е. 2 дефекта на миллиард деталей. В рамках концепции «шесть сигм» принимается, что центр распределения параметра может смещаться в пределах 1,5σ. Подобное ухудшение процесса вызывается многими факторами, такими, как износ инструмента изменения физико-механических свойств материала, настройкой станка и т.п. Учитывая это, реальная оценка долговременной воспроизводимости процесса дает значение уровня дефектности 3,4 ppm, или 3,4 дефекта на миллион изделий. Характерная особенность концепции «шесть сигм» - это показатель «возможностей для дефектов», который представляет собой сумму всех показателей продукции критичных для качества (КДК). Исходя из этого в «шесть сигм» оперируют характеристикой, называемой числом дефектов на возможность, которую удобно выражать в дефектах на миллион возможностей – ДРМО (defects per million opportunities). Для того чтобы пояснить сказанное обратимся к рисунку (рисунок 7.56). На этом рисунке показаны два процесса, один из которых имеет выход годных изделий 90%, а другой соответственно − 50%. Однако, если принять, что каждое изделие имеет по 10 критичных, по отношению к качеству характеристик, то по отношению к возможностям появления дефектов оба процесса одинаковы и имеют выход 95%, т.е. 5 дефектов на 100 возможностей.

Рисунок 7.56 – Сравнение двух процессов с разным уровнем дефектности Если принять, что стоимость обнаружения дефекта примерно одинакова во всех случаях, то оба процесса потребуют примерно одинаковых затрат на устранение дефектов. Принятая, в рамках «шесть сигм», классификация организаций по уровням «сигмовой» воспроизводимости и их следствиям представлена в таблице 7.13: Таблица 7.13 − классификация организаций по уровням «сигмовой» воспроизводимости и их следствиям

Выход Издержки от годной плохого продукции, качества, % % объема продаж 99,9997 < 10

Число сигм

рpm дефектов

6

3,4

5

233

99,977

10 – 15

4

6210

99,379

15 – 20

3

66807

93,32

20 – 30

2

308537

69,20

30 - 40

1

690000

31,00

Уровень конкурентоспособности Мировой класс

Среднее в промышленности

Неконкурентоспособность

Данные этой таблицы применимы к любой продукции, процессу, услуге или контракту. Показатель «число дефектов на миллион возможностей» играет решающее значение, поскольку позволяет сравнивать воспроизводимость совершенно разных процессов. Показатель «сигма» гарантирует, что более простые процессы, состоящие из меньшего числа этапов и имеющие меньшую вероятность сбоя, вовсе не лучше сложных процессов. Так, например, 20 ошибок в процессе, состоящем из четырех этапов, дают более высокий уровень дефектности, чем 50 ошибок в процессе, состоящем из 40 этапов. Для оценки «сигмовых» границ процесса во многих случаях не надо использовать известные сложные математические методы, а просто воспользоваться таблицей перевода, выдержки из которой представлены в таблице 7.14. Таблица 7.14 – Таблица перевода уровня сигма организации в уровень дефектности ее продукции Число дефектов на миллион возможностей 691500 500000 308500 158700 66800 22700 6200 1300 230 30 3,4

Уровень сигма 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5 5,0 5,5 6,0

Выход годной продукции в % 30,85 50 69,15 84,13 93,32 97,73 99,38 99,87 99,977 99,997 99,99966

Рассмотрим в качестве примера оценку возможности процессов пиццерии. Продуктом, который поставляет пиццерия потребителю, является пицца. Показателями пиццы, критичными для качества (КДК) являются: правильно выбранные ингредиенты,

температура, доставка вовремя, доставка без повреждений. Допустим, что из пятисот (500) пицц: 16 содержали не те ингредиенты, что были заказаны, 10 оказались остывшими, 25 были доставлены с опозданием, 7 оказались повреждены. Таким образом, общее число дефектов составляет: 16+10+25+7=58. Общее число доставленных пицц, умноженное на число показателей критичных для качества равно: 500×4=2000. Число 2000 – это число возможностей появления дефектов. Разделив общее число дефектов (58) на число возможностей их появления (2000) получаем: 58/2000=0,029. Данный показатель называют число дефектов на одну возможность (ДРО). Переводя его в ДРМО (дефектов на миллион возможностей), получаем: 0,29×1000000=2900. По таблице 7.14 устанавливаем, что результаты работы пиццерии соответствуют уровню 3,3 сигмы. Система, нужная для достижения уровня шести сигм, обладает следующими признаками: ориентация на клиента; финансовые результаты; вовлечение руководства; приверженность сотрудников; инфраструктура исполнения. Рассмотрим коротко каждый из этих признаков. Ориентация на клиента Культура шести сигм ориентирована на клиента. Ее цель – восхищать клиента. Этому способствуют следующие механизмы метода «шесть сигм»: Голос клиента: что клиенты говорят о своих желаниях. Требования: голос клиента, выраженный в конкретных измеренных показателях. Требования критичные для качества (CTQ, critical to quality): наиболее важные требования клиентов. Дефект: неспособность удовлетворить критичные для качества требования клиентов. Проектирование по критерию шести сигм: проектирование продукции и процессов на основе требований клиентов. Несоответствие между желаниями клиентов и тем, что в настоящее время может предложить им ваша организация дает возможность создания значительной ценности, как для поставщика, так и потребителя. Метод «шесть сигм» сфокусирован на том, чтобы выявить это несоответствие и устранить, повышая операционную прибыль организации. Финансовые результаты

Неуспех многих начинаний в рамках TQM связан, в первую очередь, с тем, что система всеобщего менеджмента на основе качества часто подходила к решению проблем качества как к моральному долгу, не учитывая финансовые результаты своих проектов. В отличие от этого метод «шесть сигм» говорит на языке руководителя организации. Он вполне однозначно заявляет о финансовых выгодах, ожидаемых от каждого проекта. Перед менеджерами, стоящими в верхней части организационной структуры метода (черными поясами и чемпионами) ставится в качестве обязательной задачи получение от 250000 до 1 млн. долл. дополнительной операционной прибыли ежегодно. Вовлечение руководства В работу по методу «шесть сигм» вовлекаются генеральный директор, исполнительные руководители и менеджеры. Они наделяются определенными обязанностями по контролю и управлению проектами шести сигм, обеспечивая приоритетность этих проектов. Приверженность сотрудников Значительное количество сотрудников организации, как правило, от 1% до 3%, участвуют в работе по реализации шести сигм на условиях полной занятости. Другие сотрудники регулярно участвуют в проектах. Опыт показывает, что участие сотрудников в проектах шести сигм эффективно способствует росту их квалификации, продвижению по служебной лестнице, способствует сохранению интеллектуального капитала организации. Инфраструктура исполнения Общая инфраструктура метода «шесть сигм» показана на рисунке 7.57: Лидер программы

Рисунок 7.57 – Инфраструктура метода «шесть сигм» Через эту инфраструктуру и происходит внедрение подхода шести сигм в культуру организации. Перечень лиц, которых можно назвать агентами шести сигм, выглядит следующим образом: чемпионы, спонсоры, мастера черного пояса,

черные пояса, зеленые пояса. Кратко поясним те функции, какие каждая из перечисленных категорий выполняет в рамках программы «шесть сигм». Чемпион отвечает за реализацию проектов «шести сигм» в подразделении. Он запускает и поддерживает проекты, добывает и распределяет ресурсы. Спонсоры – это владельцы процесса, который предстоит улучшить в результате реализации конкретного проекта «шести сигм». Они возглавляют самостоятельные подразделения, либо подотчетны их руководителям. Спонсоры обладают конкретными полномочиями осуществлять шаги по совершенствованию и в долгосрочной перспективе несут полную ответственность за то, чтобы действия по совершенствованию приводили к получению финансовых выгод. Они помогают инициативе «шесть сигм» и координируют соответствующую деятельность в пределах своей ответственности. Практическая реализация проектов осуществляется различными членами команды, в состав которых входят «зеленые пояса», «черные пояса», а также «мастера черного пояса». «Мастера черного пояса» − это лица, обладающие наивысшими техническими и организационными навыками. Они обеспечивают техническое руководство программами «шесть сигм». «Мастера черного пояса» должны не только знать все, что знают «черные пояса», но они должны понимать, на чем основаны те или иные статистические методы, а также должны быть способны корректно применять их в нестандартных ситуациях. Обычно мастера черного пояса сами обучают статистическим методам черные и зеленые пояса. «Черные пояса» − это лидеры команд, отвечающие за измерения, анализ, улучшение и управление ключевыми процессами. «Зеленые пояса» – оказывают помощь черным поясам и, как правило, работают над проектами неполное время, продолжая выполнять свою основную работу. Роль зеленых поясов – привносить в программу «шесть сигм» новые идеи и новые инструменты. Ориентировочно можно назвать некоторые цифры. Так принято считать, что для компании с численностью 1000 человек желательно иметь одного мастера черного пояса и десять черных поясов, 50 – 70 проектов «шести сигм» в год (по 5 – 7 проектов на черный пояс). При этом экономия от одного проекта составляет от 150 до 240 тыс. долл. Можно встретить и такую оценку, что организации нужен один черный пояс на каждые 10 млн. долл. оборота. Т.о. для компании GE с оборотом 190 млрд. долл. нужно примерно 19000 черных поясов. Мастера черного пояса, черные и зеленые пояса проходят обязательную теоретическую подготовку, в том числе и статистическим методам. В качестве примера в таблице 7.9 представлен перечень тем дисциплины «Статистическое управление процессами (SPC)» для черных поясов на фирме «Motorola».

Следует обратить внимание, что порядка 50% часов в данной программе посвящено изучению методов планирования эксперимента. Таблица 7.15 – Перечень тем дисциплины «Статистическое управление процессами (SPC)» для черных поясов на фирме «Motorola» Наименование дисциплины Обзор дисциплины SPC Идентификация, сбор и визуализация данных Гистограммы Диаграмма Парето Анализ с помощью диаграмм причина - результат Многомерный анализ Статистика I: для инструментов SPC до и после эксперимента Воспроизводимость процессов Контрольные карты по количественным признакам Анализ измерительных систем Контрольные карты по качественным признакам Статистика II: для планирования экспериментов и их анализа Сравнительный эксперимент Факторный эксперимент Дробный факторный эксперимент Компонентный анализ Проектирование для обеспечения технологичности

Число часов 2 4 6 6 4 4 12 6 6 6 5 24 7 16 16 6 16

Метод «шесть сигм» использует командный способ решения проблем. Каждой командой руководит черный или зеленый пояс. Обычная численность команды – от трех до десяти человек. Члены команды представляют различные части проекта, над которым работает команда. Для эффективной работы команды крайне важно использовать единый процесс ее работы – модель, которой смогут пользоваться все ее члены. Такой единый процесс в «шесть сигм» называют DMAIC (думайик). Процесс DMAIC состоит из пяти шагов: Define (определяй).

Measure (измеряй).

Analyze (анализируй).

Improve (совершенствуй).

Control (проверяй). Данный пяти шаговый процесс – весьма сильный метод стабильного улучшения деятельности. Команда начинает работу с постановки проблемы и заканчивает реализацией решения. Определение проблемы. Цель этапа – сделать ясными цель и задачи проекта. На этом этапе разрабатывается предварительная программа DMAIC, которая в дальнейшем может уточняться. Эта программа может включать, в том числе, следующие разделы: 1) Обоснование. Дается обоснование, почему решено работать именно над этой проблемой.

2) Постановка цели. Что должно быть решено, и каких результатов при этом возможно добиться.

3) Ограничения. Какие ограничения положены на проект и на ресурсы.

4) Участники и их роли. Определяются члены команды, спонсор и чемпион, остальные заинтересованные лица.

5) Предварительный план. Назначаются сроки завершения каждой стадии DMAIC (D, M, A, I, C). Программа проходит одобрение и подписывается чемпионом. На этом этапе команда должна решить важную задачу – понять, что хотят потребители (внутренние или внешние). Для этого должна быть проведена работа по определению голоса потребителя: VOS (Voice of the Customer). Прислушавшись к «голосу» потребителя команда должна перевести неясные «голоса» в четкие требования: Для того чтобы перейти к измерениям, команда должна хорошо разобраться с процессом. Для этого необходимо, не углубляясь в детали, составить крупноблочную диаграмму процесса. В качестве инструмента может быть использована диаграмма SIPOC, либо другие известные инструменты. Название инструмента SIPOC происходит от следующих слов: Supplier – поставщик: лицо/процесс/компания, поставляющие все, что используется в процессе (сырье и материалы, комплектующие, информацию и т.п.). Поставщик может быть продавцом со стороны или другим подразделением компании.

Input – вход: поставляемые материалы или информация.

Process – процесс: внутренние шаги (те, что создают ценность, и те, что не создают ценность).

Output – Выход: продукт, услуга или информация, направляемые клиенту (предпочтительно с акцентированием внимания на характеристиках, критичных для качества).

Customer – потребитель: следующий этап процесса, или конечный потребитель. В качестве примера, на рисунке 7.58 приведена диаграмма SIPOC для организации, которая занимается лизингом оборудования.

Рисунок 7.58 – Диаграмма SIPOC для организации, которая занимается лизингом оборудования На этой диаграмме показаны не только элементы S – I – P – O – C, но и показатели критичные для качества (CTQ), например, составляется за 5 рабочих дней. Создание диаграммы подготавливает почву для следующего шага – измерения, т.к. дает возможность команде подумать, в каких точках процесса следует собирать данные. Измерение. Этот шаг нацелен на две задачи: 1) Собрать данные для подтверждения проблемы и для ее количественного определения.

2) Начать поиски фактов и цифр, которые могут дать ключ к определению причины проблемы. Прежде чем измерять, надо принять решение о том, что следует измерять. При этом следует исходить из того, что любой процесс имеет три вида параметров, которые следует контролировать: Выход, или результат – конечный итог процесса. Выход – это параметр, который характеризует непосредственные показатели процесса: время доставки, уровень дефектов, химический состав стали, предел прочности металла и т.п. Результат – это нечто более долгосрочное – прибыль, удовлетворенность и т.п. Процесс: имеет показатели, которые можно проследить и измерить: время, скорость, температура и т.п. Вход – это то, что поступает в процесс и потом становится выходом. На выходе следует контролировать характеристики материалов, комплектующих и т.п., которые в конечном итоге влияют на качество на выходе процесса. На рисунке 7.59 показан пример процесса сварки стыка магистрального газопровода с показателями, которые могут быть измерены.

Рисунок 7.59 – Пример процесса сварки стыка магистрального газопровода с показателями, которые могут быть измерены Первым приоритетом в команде DMAIC – это, безусловно, измерение выхода процесса. Это дает существующей проблеме численное выражение. В

нашем примере на выходе может измеряться количество дефектов сварного соединения, их вид, размер, значимость для работоспособности газопровода и т.п. Измерения процесса и некоторых параметров входа нацелены на то, чтобы начать сбор данных о потенциальных причинах проблем. В нашем примере, если в качестве проблемы выступает такой дефект сварного соединения, как непровар, то возможными причинами этой проблемы могут быть параметры режима сварки (т.е. параметры процесса). Если же проблемой является пористость сварного шва (наличие дефектов типа поры), то причинами могут быть как повышенная влажность электродов (вход), так и нарушение некоторых параметров режима (процесс). Весьма важный этап шага «измерение» - это определение первоначального уровня сигм процесса, над которым проводится работа. Уровень сигм весьма важен для сравнения различных процессов между собой, а также для соотнесения их результатов с требованиями потребителя. Начальный уровень сигм можно определить, подсчитывая первоначальные данные о дефектах или нежелательных результатах процесса. Анализ. Стадия анализа служит для обнаружения фундаментальной причины проблемы. Если причина лежит неглубоко, анализ не представляет особых сложностей. Однако, как правило, фундаментальная причина лежит глубоко. В этом случае команде, перед тем как она найдет ответ, нужно в течение несколько недель или месяцев пользоваться различными инструментами генерации и проверки идей: методы мозгового штурма, метод FMEA, диаграммы разброса, гистограммы, корреляционный анализ, дисперсионный анализ и т.п. Правильный процесс решения проблемы DMAIC предполагает рассмотрение множества разных причин, чтобы прошлый опыт и предубеждения членов команды не смогли сильно повлиять на убеждения. Многие причины проблем, которые следует рассмотреть, можно сгруппировать в следующие категории: Методы: процедуры и технологии, используемые в работе. Машины: техника, например компьютеры, штампы, копиры и другое производственное оборудование, применяемое в процессе. Материалы: данные, инструкции, числа или факты, формы, файлы, стальной прокат, флюс, шихта и т.п. Методы контроля: процессы измерения различных параметров, а также результаты этих измерений. Окружающая среда: элементы окружающей среды, от воды до экономических условий, которые влияют на бизнес.

Люди: ключевой фактор, который определяет, какое влияние на бизнес окажут другие перечисленные элементы. Для того чтобы найти основную причину команда DMAIC применяет так называемый аналитический цикл. Он начинается с обзора всех данных и результатов измерений. Опираясь на опыт, производят анализ процесса и выдвигают идеи, или гипотезы, относительно причин проблем. После этого команда собирает дополнительные данные и доказательства, чтобы проверить соответствуют ли они предположению о причине. Выдвижение и отбрасывание гипотез в ходе аналитического цикла продолжается до тех пор, пока не будет найдена основная причина, подтвержденная фактическими данными. Совершенствование. После того, как стали понятны причины проблемы, надо найти пути к их ликвидации. Обычно это достаточно сложная задача, требующая свежих, нетривиальных решений. Здесь могут понадобиться достаточно сложные инструменты, в том числе методы планирования эксперимента. Существует много разновидностей методов планирования эксперимента, например: классическая модель, методы Тагучи, эволюционное планирование. При этом все они направлены на совершенствование процесса посредством уменьшения вариабельности. В качестве примера рассмотрим результаты планирования эксперимента для совершенствования процесса пайки автомобильной детали в компании United Technologies Automotive – поставщика автозапчастей для компании Ford. В этой детали обточенная на токарном станке муфта припаивалась к трубе. При этом около 3-5% продукции отбраковывалась. Причины брака связаны с несколькими факторами, влияющими на качество пайки и взаимодействующими между собой: температурой припоя, его химическим составом, методом подготовки поверхностей под пайку, температурой подогрева муфты и трубы. Не вдаваясь в подробности, покажем результат реализации планирования (рисунок 7.60):

Рисунок 7.60 – результат реализации планирования процесса пайки автомобильной детали В качестве других инструментов шага «совершенствование» можно назвать: метод «защита от ошибок» и его современный японский вариант «покаѐкэ», кайдзен, метод FMEA, бенчмаркинг, TPM и т.д. Проверка (контроль) Цель контроля – убедиться, что достигнутый эффект можно сохранить. Команда шести сигм должна решить, как передать то, чему она научилась, владельцу процесса и обеспечить, чтобы каждый, кто работает над процессом, был обучен применению новых процедур. Инструменты, используемые на стадии контроля, сфокусированы на внедрении: как документировать новые процедуры, какие данные нужно регулярно собирать в процессе для мониторинга результатов и т.д. Во многих случаях команда использует инструменты, применяемые ранее, на других стадиях DMAIC (например, контрольные карты). Однако акцент делается теперь на «текущий мониторинг», а не на изучение причин. Вопросы для самопроверки 1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

Что вы понимаете под бенчмаркингом? Какие типы бенчмаркинга вы знаете? Какие этапы предполагает проведение бенчмаркинга? Какие шаги выполняются на первом этапе бенчмаркинга «планирование»? Какие шаги выполняются на втором этапе бенчмаркинга «поиск»? Какие шаги выполняются на третьем этапе бенчмаркинга «наблюдение»? Какие шаги выполняются на четвертом этапе бенчмаркинга «анализ»?

8. Какие шаги выполняются на пятом этапе бенчмаркинга «адаптация»?

9. Что вы понимаете под реинженирингом бизнес-процессов?

10. Чем отличается систематический реинжениринг от реинжениринга с чистого листа?

11. Какие четыре основные действия и в какой последовательности целесообразно выполнять при реинжениринге?

12. Какие элементы производственной деятельности организации следует исключить при реижениринге бизнес-процессов?

13. Какие элементы производственной деятельности организации следует упростить при реижениринге бизнес-процессов?

14. Какие элементы производственной деятельности организации следует автоматизировать при реижениринге бизнес-процессов?

15. Какие рекомендации вы можете дать для создания в организации благоприятного климата для нововведений в процессе преобразований при реинжиниринге бизнес-процессов?

16. Как проводится «анализ поля сил»?

17. Где и когда разработана концепция «шесть сигм»?

18. Что означает «шесть сигм» с точки зрения статистического подхода?

19. Какими признаками должна обладать система, нужная для достижения уровня воспроизводимости процессов шесть сигм в рамках метода «шесть сигм»?

20. Какова структура метода «шесть сигм»?

21. Каковы обязательные финансовые результаты деятельности менеджеров, задействованных в проектах «шесть сигм»?

22. В чем состоит единый процесс работы команды в проекте «шесть сигм» DMAIC? Задачи для самостоятельной работы 1. Продуктом, который поставляет пиццерия потребителю, является пицца. Показателями пиццы, критичными для качества являются: правильно выбранные ингредиенты, температура, доставка вовремя, доставка без повреждений. Допустим, что из пятисот пицц 25 были доставлены с опозданием, 10 оказались остывшими, 7 – повреждены и 16 содержали не те ингредиенты, что были заказаны. Определите число дефектов на миллион возможностей (ДРМО), характерное для данной пиццерии.

2. Продуктом, который поставляет пиццерия потребителю, является пицца. Показателями пиццы, критичными для качества являются: правильно выбранные ингредиенты, температура, доставка вовремя, доставка без повреждений. Допустим, что из пятисот пицц 25 были доставлены с опозданием, 10 оказались остывшими, 7 – повреждены и 16 содержали не те ингредиенты, что были заказаны. Определите сигмовые границы процесса пиццерии, используя табличные данные: ДРМО Уровень сигма

158700 2,5

66800 3,0

22700 3,5

6200 4,0

1300 4,5

230 5,0

7.6 Методология бережливого производства 7.6.1 Истоки методологии и основные принципы В последние десятилетия мир бизнеса развивался неравномерно. Периоды подъема сменялись периодами упадка – мирового, либо региональных. Одни предприятия еле сводили концы с концами, дела других шли в гору, третьи оказывались на грани банкротства. На этом пестром фоне выделяется феномен автомобильного гиганта – японской компании Toyota, положение которой на автомобильном мировом рынке постоянно, шаг за шагом укрепляется, не смотря на общую экономическую ситуацию. Многочисленные исследования причин успеха Toyota показали, что основой их является ее производственная система «Toyota Production System»(TPS). В основе системы TPS лежат ее 14 принципов: 1) Философия долгосрочной перспективы: можно пойти на убытки для достижения отдаленной цели.

2) Производственный поток должен быть непрерывным.

3) Канбан: производство по системе «точно вовремя» без промежуточных запасов.

4) Хейдзунка: равномерное распределение нагрузки на всех этапах технологического процесса.

5) Андон и джидока: автоматическая остановка производства с целью решения проблем.

6) Формализация накопленных знаний: достигнутое нужно делать новым стандартом.

7) Визуальный контроль: иногда простая лампочка эффективнее компьютерного монитора.

8) Внедрять только проверенные технологии.

9) Воспитывать собственных лидеров, искренне исповедующих философию компании.

10) Формировать и воспитывать рабочие команды, в которых каждый искренне исповедует философию компании.

11) Уважать и развивать партнеров-поставщиков.

12) Генти генбуцу: перед тем как начать разбираться в ситуации, увидеть все своими глазами.

13) Немаваси: принимать коллективные решения только после согласия большинства, но внедрять — немедленно.

14) Хансей и кайдзен: любой процесс нужно постоянно анализировать и совершенствовать. Принципы и методы TPS были подвергнуты широкому изучению и в мировую практику вошли под термином «бережливое производство» (Lean Production). В западном мире появилось большое количество сторонников, пропагандистов этой концепции. Так, например, один из авторов книги

«Бережливое производство. Как избавится от потерь и добиться процветания вашей компании» Дж. Вумек возглавил институт бережливых предприятий в США (Lean Enterprise Institute), а другой автор Д. Джонс - Академию бережливых предприятий в Великобритании (Lean Enterpris Academy). Они по очереди проводят международные конференции и семинары, знакомящие специалистов разных стран с идеями бережливого производства. Многие организации, в разных странах вставшие на путь бережливого производства, нашли ключ к успеху. В книге Дж. Вумека и Д. Джонса приводятся примеры многих из них. Это и небольшая фирма Lantech в США, штат Кентуки, выпускающая аппараты для упаковки товара и средняя немецкая фирма Porshe, выпускающая эксклюзивные автомобили, и, наконец, промышленный гигант Pratt & Whitney, выпускающий авиационные двигатели для гражданских и военных самолетов. Основополагающими моментами бережливого производства являются ценность и потери. Ценность продукта (или услуги) рассматривается только в связи с отношением к нему потребителя. Продукт имеет ценность для потребителя только в том случае, если удовлетворяет его потребности. Потери – это любая деятельность, которая истребляет ресурсы, но не создает ценность. Японцы определяют семь видов потерь: 1) Перепроизводство товаров, когда товар произведен, а спрос на него еще не возник.

2) Хранение материалов, деталей и полуфабрикатов между производственными стадиями.

3) Ненужная транспортировка материалов (например, из-за неоптимального расположения оборудования, цехов).

4) Лишние этапы обработки, возникающие из-за недостатка оборудования или ошибок в проектировании.

5) Наличие излишних запасов, например «на всякий случай».

6) Ненужное перемещение людей, например, в поисках инструмента, материалов и т.д.

7) Производство дефектов, брака. Основная цель бережливого производства состоит в уменьшении потерь. Это позволит сделать производство эффективным и предоставит именно то, что он хочет. Для достижения этой цели при организации большинства производств следует выполнять следующие пять шагов: a) определение ценности; b) определение потока создания ценности; c) организация движения потока; d) вытягивание продукта; e) совершенствование.

7.6.2 Определение ценности Отправная точка бережливого мышления – это ценность. Ценность товара (услуги) может быть определена только конечным потребителем.

Говорить о ней имеет смысл, только имея в виду конкретный продукт, который за определенную цену и в определенное время способен удовлетворить потребности покупателей. Ценность создается производителем. Однако по ряду причин ему зачастую бывает трудно определить точно, в чем состоит ценность продукта. В то же время и потребитель не всегда точно знает свои потребности. Ценность продукта и его качество, с точки зрения соответствия требованиям потребителя подразумевают, по-видимому, одно и то же. Для правильного определения ценности необходимо так организовать работу с потребителем, чтобы верно расставить акценты на его потребностях. Полезным инструментом при этом может стать QFD (развертывание функции качества).

7.6.3 Определение потока создания ценности Поток создания ценности – это совокупность всех действий, которые требуется совершить, чтобы определенный продукт (товар, услуга или все вместе) прошел через три важных этапа менеджмента, свойственных любому бизнесу: решение проблем (от разработки концепции и рабочего проектирования до выпуска готовой продукции), управление информационными потоками (от получения заказа до составления детального графика проекта и поставки товара), физическое преобразование (от сырья до того, как в руках у потребителя окажется готовый продукт). Определение потока создания ценности почти всегда позволяет определить источники и величину потерь. Все действия, которые составляют поток создания ценности, почти всегда можно разделить на три категории: 1) Действия, создающие ценность, как, например, сварка велосипедной рамы из труб или перелет пассажира из Новокузнецка в Москву.

2) Действия, не создающие ценность, но неизбежные в силу ряда причин, например, технологических, такие, как, проверка качества сварных швов или предполетное обслуживание самолета (потери первого рода).

3) Действия, не создающие ценность, которые можно немедленно исключить из процесса (потери второго рода). Что такое поток создания ценности лучше всего рассмотреть на конкретном примере. Речь пойдет о деревянных окнах, в которых гражданин «Х» нуждается для своего дачного домика. Оконный блок состоит из двух деревянных рам и коробки, стеклопакета, фурнитуры и т.п. Рассмотрим поток создания ценности для деревянных элементов окон, начиная от лесной делянки до дачного домика гражданина «X» и представим его в виде графической модели: «карты потока» (рисунок 7.61).

Лесная делянка Заготовка леса

З

Лесхоз

З

Оконная фабрика Изготовление окон

Сортировка леса

З

Лесхоз

З

Сортировка леса

Дачный поселок Установка окон

Рисунок 7.61 – Карта потока создания ценности при изготовлении оконных блоков Первый шаг потока – это рубка деревьев на лесной делянке. Так как для окон нужна качественная древесина, то оконная фабрика пользуется сосной высшего сорта, добываемой в лесах Алтая. На лесной делянке деревья рубят, очищают от сучьев, разрезают на мерные длины и складируют в штабели. На карте потока создания ценности показываем первый производственный процесс «заготовка леса» и его запасы в виде штабеля. Отсюда специальными машинами бревна доставляют в лесхоз, стоящий на краю лесного массива у дорог, где их сортируют по сортности и типоразмерам, и складируют. На карте потока создания ценности показываем второй производственный процесс «сортировка леса» в лесхозе и его хранение в виде запасов. Из лесхоза лес доставляют машинами на пилораму, расположенную в алтайском городе, где он сначала хранится, потом идет на распиловку, а потом хранится в виде досок до момента продажи и отгрузки. На карте потока создания ценности показываем третий производственный процесс «распиловка леса» на пилораме и его хранение в виде запасов. На оконную фабрику сосновые доски доставляются машинами. Здесь они раскладываются в специальных помещениях для сушки в течение четырех месяцев. Сухие доски поступают на обработку, где из них по размерам заказчика изготавливают оконные блоки. На карте потока создания ценности показываем четвертый производственный процесс «изготовление окон» на оконной фабрике и их хранение в виде запасов. Готовые блоки гражданин «X» вывозит в дачный поселок, где они через некоторое время и занимают предназначенное для них место. На карте потока создания ценности показываем пятый производственный процесс «установка окон» на даче. Рассмотрим подробно все действия, которые совершаются по ходу рассмотренного потока, и классифицируем их с точки зрения полезности для потребителя (таблица 7.16): Таблица 7.16 – Сводка данных по ходу потока создания ценности при производстве окон

Затраченное время Хранение Хранение Место Погрузкаперед Обрабопосле действия разгрузка обработ- тка, час обракой, дни ботки, дни Лесная 0,5 10 6 делянка Лесхоз 10 0,5 20 5 Пилорама Оконная фабрика Дачный поселок Всего

Общее число дней

Общие отходы (накоплен -ные), %

10

20

40

25

30

1,0

30

4

100

45

120

5,0

7

30

227

65

30

0,5

-

2

257

65

190 дней

7,5 часов

67 дней

47 раз

257дней

65 %

Как видно из данных приведенных в таблице из 257 дней течения потока, только 7,5 часов были потрачены на обработку деревьев, т.е. на создание ценности. Все остальные действия являются потерями. Сюда надо отнести 257 дней хранения леса перед и после операций обработки, а также многочисленные погрузочно-разгрузочные операции. К потерям относятся также 65 % леса, ушедшего в отходы и операции перевозки. Определенный таким образом поток создания ценности является для бережливого производства отправной точкой для анализа организации процессов, позволяющей уменьшить до минимума потери. Уменьшение потерь, в свою очередь, позволит снизить затраты на производство. В этом случае бережливое предприятие может, оставив цену продукта без изменения, пустить прибыль на свое развитие, либо уменьшив цену расширить рынок продаж.

7.6.4 Организация движения потока Третьим шагом на пути к бережливому производству является организация движения потока создания ценности. Общий подход к организации движения потока при этом строится совершенно на других принципах, нежели те, которые сложились к настоящему времени в производстве и других отраслях человеческой деятельности. В экономическую эпоху массового производства структура любой организации строилась по принципу функций и отделов, а обработка продукции происходила партиями. Это позволяло специализировать знания и умения человека, использовать уникальное, дорогостоящее и высокочувствительное оборудование, выпуская при этом недорогие, но одинаковые и во всем удовлетворяющие потребности потребителя изделия. В настоящее время, когда главной фигурой в мире производства и оказания услуг становится потребитель, оказалось, что нужны не миллионы одинаковых единиц товара, а всего лишь сотни, десятки и меньше. Основоположник системы TPS Тайити Оно и его ученики, в число которых

входил и Сигео Синго (Шинго), еще в середине прошлого столетия поняли, что для производства небольших партий продукции надо создавать непрерывный поток. Создание непрерывного потока создания ценности – это и есть третий основополагающий принцип, третий шаг на пути создания бережливого производства. Скорее всего, это потребует серьезной перестройки организации, распределения функций, переосмысления методов работы, типов применяемого оборудования и инструментов, с тем, чтобы ничего не мешало непрерывному течению потока проектирования, оформления заказа и производства – без остановок и подводных камней. Как правило, мероприятия, начатые на действующем производстве по созданию непрерывного потока, приводят к серьезным успехам даже без значительных материальных затрат. В качестве примера можно привести опыт японской фирмы Jhowa, выпускающей среди прочей продукции отопительные конвекторы. Конструкция конвектора представляет собой змеевик из стальной трубы, по которому проходит горячая вода из системы отопления. На змеевике собираются стальные ребра – пластины для увеличения поверхности теплообмена. Все это оформляется элементами крепления. Конвектора изготовлялись в цехе партиями на участке, примерный план которого представлен на рисунке 7.62. Из этого плана видно, что на участке большое количество складских мест, где хранятся партии деталей, дожидаясь своей очереди перед следующей операцией. Это, в свою очередь, требует организации дополнительных подъемно-транспортных операций. Склад

Склад

Проверка герметичности

Склад готовых изделий

Конвейер

Очистка

Меднение

Склад

Штамповка

Развальцовка

Склад

Склад

Резка труб

Склад

Первый этаж

Второй этаж

Склад готовых змеевиков и деталей для них

Окончательный контроль

Хранение и отгрузка готовых материалов

Рисунок 7.62 – Примерный план участка по изготовлению конвекторов Участок выпускает конвектора большими партиями одинакового размера. Для этого он был оснащен высокоскоростными установками по гибке, штамповке, сборке и т.д. Для переналадки на другой размер этого оборудования требовалось много времени. Для перехода на непрерывный поток была создана ячейка по изготовлению конвекторов, показанная на рисунке 7.63.

Первый этаж Развальцовка

Штамповка

Резка труб

Контроль/упаковка/отгрузка

Очистка

Меднение

Проверка герметичности

Участок окончательной сборки

Склад Деталей

Рисунок 7.63 – Ячейка по изготовлению конвекторов Высокоскоростные установки, которые было трудно переналаживать, были заменены новыми. Теперь ячейка могла перестраиваться с производства одного типоразмера конвектора на другой всего за несколько минут.

7.6.5 Вытягивание продукта Классическое производство партиями предполагало выталкивание материалов и полуфабрикатов вниз по потоку создания ценности (по ходу технологического процесса), как это показано на рисунке 7.64. Спрос

Склад

Цех

Цех

Цех

сырья

№1

№2

сборки

Материалы

Заготовки

Детали

Рынок сбыта

За да н вы граф пол иик е, не ни я

а е н о, ни тв да дс За извофик ия н про граолне п вы

е, ни да к За рафиения г олн п вы

По тре б снаграф ност бж ик ь, ен ия

Система управления

Продукция

Материальные потоки Информационные потоки

Рисунок 7.64 –Система выталкивания по потоку создания ценности при классическом производстве партиями В бережливом производстве организованный непрерывный поток должен выпускать только то, что нужно потребителю и в таком количестве, которое ему нужно. Для этого должен быть реализован последний принцип – вытягивание продукта. Теоретически принцип вытягивания означает, что никто выше по потоку создания ценности не должен ничего делать до тех пор, пока потребитель, расположенный ниже по его течению, этого не потребует.

Принципиальная схема тянущей системы выглядит следующим образом (рисунок 7.65). Спрос

а я е н ни н и ое да тв Зазводс и про

Склад

Цех

Цех

Цех

сырья

№1

№2

сборки

Заказ материалов

Заказ заготовок

Продукция

Рынок сбыта

Система управления

Заказ деталей

Материальные потоки Информационные потоки

Рисунок 7.65 – Принципиальная схема тянущей системы На практике это может быть реализовано по-разному. Например, в производственном потоке сигналом станку на выпуск очередной единицы продукции может стать пустой контейнер для деталей, пришедший снизу потока. В знаменитой производственной системе TPS таким сигналом является «канбан» (сигнальная карточка). Пример такой сигнальной карточки, применяемой в одном из цехов автомобильного предприятия, представлен на рисунке 7.66. С использованием «канбанов» организуется вытягивание продукта. Склад стеллаж № Номер изделия Наименование изделия Модель автомобиля Вместимость тары 20

5Е215

Шифр изделия

35670507

А2-15

Предшествующий участок Ковка В2

Ведущее зубчатое колесо SX50BC Тип тары В

Номер выпуска 4/8

Последующий участок Механическая сборка Т-6

Рисунок 7.66 − Канбан цеха автомобильного предприятия Чтобы быть эффективной система вытягивания продукта должна действовать по всей протяженности непрерывного потока создания ценности. Именно так, например, действует вытягивающая сервисная система фирмы Toyota, развернутая в Северной Америке. На рисунке 7.67 показана реальная

схема вытягивания конкретного продукта – автомобильного бампера, за которым авто владелец обратился в сервисный центр «Sloane Toyota» в Филадельфии.

Рисунок 7.67 – Схема вытягивания конкретного продукта сервисной системы фирмы Toyota в Северной Америке В этом потоке фирма «Chrome Craft» является изготовителем хромированных частей бампера, а на фирме «Bumper Works» происходит изготовление основных частей и сборка. «РПЦ Toyota» и «PPЦ Toyota» представляют собой сеть складов, соответственно региональный пере распределительный центр и региональный распределительный центр.

7.6.6 Совершенствование Когда первые четыре принципа на предприятии реализованы всем участникам процесса организации бережливого производства обычно понятно, что есть еще много такого, что можно улучшить. Процесс улучшений должен быть бесконечным. Можно еще уменьшать: трудозатраты, время, производственные площади, себестоимость, число ошибок и т.п. Совершенствование может осуществляться двумя путями. Первый – это «кайдзен», путь незначительных, пошаговых улучшений. Второй – «кайкау», путь радикальных инновационных улучшений. Эти два пути могут чередоваться. В качестве примера подхода «кайдзен» можно привести опыт фирмы Freudenberg Nok general Partnership (FNGP) в реализации мероприятий по улучшению на заводе по производству демпферов вибрации в городе Лигоньер, штат Индиана (США). С 1992 по 1995 годы на этом заводе шесть раз производились трехдневные мероприятия по «кайдзен» (таблица 7.17). Таблица 7.17 – Показатели результативности мероприятий по «кайдзен» фирмы FNGP

Показатель Число рабочих Производство деталей на одного рабочего Используемая площадь, квадратные метры

Февраль Апрель Май Ноябрь Январь Январ Август 1992 1992 1992 1992 1993 ь 1994 1995 21

18

15

12

6

3

3

55

86

112

140

225

450

600

214

186

172

154

126

111

111

За это время производительность возросла на 1090 %, площади уменьшились на 48 %, а число рабочих с 21 до 3. На начальном этапе преобразований производство осуществлялось в три смены по 7 рабочих. За этот период число несчастных случаев и затрат на выплаты компенсаций сократились на 92 %. Общие капитальные затраты за весь период составили меньше 1000 долларов, включая установку покрасочной машины, которая могла работать методом потока единичных изделий. В качестве примера подхода «кайкау» приведем опыт гиганта авиационной индустрии, американской фирмы «Pratt & Whitney», производителя авиационных двигателей. На ее заводе в Норд Хэвене существенным тормозом в совершенствовании бережливого производства стал автоматический комплекс шлифовки лопаток двигателей фирмы «HauniBlohm», стоивший 80 млн. долларов и состоящий из двенадцати центров шлифовки. Особенности конструкции этого комплекса и принципов его работы требовали обязательной работы большими партиями лопаток. При этом общая продолжительность цикла всех операций составляла порядка 10 дней, а время переналадки на другой размер составлял 8 часов. Этот комплекс сильно мешал плавному течению потока. Команда, занимающаяся процессом совершенствования, предложила радикальное решение проблемы, состоящее в замене всех центров механической обработки комплекса простыми шлифовальными машинами. Преимущества такого мероприятия по улучшению видны из данных, приведенных в таблице 7.18. Таблица 7.18 – Показатели результативности мероприятий по «кайкау» фирмы «Pratt & Whitney»

Автоматическая машина Blohm 597 762

Новая ячейка шлифовки 230 24

1640

15

250

1

10 дней

75 мин

Воздействие на окружающую среду

Очистка кислотой, используют рентгеновское излучение

Нет

Время простоя при переналадке оборудования Удельная стоимость шлифовки одной лопатки Удельные затраты на новые шлифовальные машинки

480 мин

100 сек

1,0

0,49

1,0

0,3

Показатель Удельная площадь, м2 Общий путь детали, м Средний уровень запасов по ячейке Объем партии (число лопаток) Время выпуска (сумма времени цикла всех операций)

7.6.7 Изменение организационной структуры предприятия Предприятие, которое переходит на рельсы бережливого производства должно подумать о смене своей организационной структуры. Обычное классическое построение организации по функциям и отделам эффективно при работе партиями. Организация же работающая на принципах бережливого производства должна организовывать и обеспечивать непрерывные потоки создания ценностей. В таких условиях более эффективной является структура, сгруппированная вокруг семейств продуктов. Следует совместить функции маркетинга, продаж, разработки продукции, планирования производства, производство и закупки в соответствующих бизнес единицах по семействам продуктов. Функции старых отделов маркетинга, проектирования, производства и т.д. следует ограничить только решением стратегических задач организации, связанных, например, с ее развитием, переходом на новую продукцию и т. п. Пример такой структуры фирмы «Pratt & Whitney» после перехода ее на бережливое производство представлен на рисунке 7.68. Исполнительный директор Разработка продукции

Маркетинг

Конструирование и НИОКР

Служба персонала

Продуктовая команда по большим двигателяим Продуктовая команда по средним двигателяим

Продуктовая команда по малым двигателяим

Производство Сборка Вентиляторы Компрессоры высокого давления Компрессоры низкого давления Камеры сгорания Цилиндр высокого давления турбины

Продуктовая команда по двигателяим для военной промышленности

Цилиндр низкого давления турбины

Ракетная продуктовая команда

Корпуса И покупные детали

Рисунок 7.68 – Структура фирмы «Pratt & Whitney» после перехода ее на бережливое производство

Размер прямоугольников на этой схеме прямо пропорционален численности сотрудников, работающих в каждом подразделении. Это означает, что основой всего бизнеса становятся продуктовые команды, каждая из которых отвечает за свое семейство продуктов. Централизованные функциональные службы при этом существенно сокращаются.

7.6.8 Бережливое производство и качество Переход от производства партиями к непрерывному потоку приводит, как правило, к повышению качества. В этом случае возникающая проблема обнаруживается сразу, а не тонет в незавершенном производстве. Рассмотрим такой пример. Компьютерная фирма выпускает компьютеры по следующей схеме (рисунок 7.69). В первом отделе собирают системные блоки, во втором – мониторы и подсоединяют к системному блоку всю периферию, в третьем производят тестирование.

1 отдел Сборка системных блоков

10

2 отдел Сборка мониторов, присоединение периферии

10

3 отдел

10

Тестирование

Рисунок 7.69 – Схема работы компьютерной фирмы Процесс изготовления организован партиями по 10 штук. Если в одном из процессоров появится дефект, то это будет обнаружено только при тестировании, когда в производстве будет находиться не менее 21 единицы продукции. Т.е. есть вероятность, что 21 системный блок не исправен. Предположим, фирма перешла на рельсы бережливого производства, и организовала процесс изготовления компьютеров по принципу рабочей ячейки, в которой последовательно стоит оборудование для сборки системного блока, монитора и тестирования (рисунок 7.70). В этом случае в момент обнаружения дефекта в работе будет находиться не более двух единиц продукции.

Рисунок 7.70 – Рабочая ячейка по изготовлению компьютеров Таким образом, при производстве крупных партий незавершенное производство может лежать между отдельными операциями очень долго. Это может, во-первых, привести к увеличению выхода бракованной продукции, а во-вторых, затруднит поиск причины брака.

Та же логическая цепочка применима к любому технологическому или бизнес-процессу. Если вы позволите изолированным отделам делать свою работу партиями и передавать эти партии в другие отделы, задержки с завершением работы гарантированны. Не обойтись и без бюрократических проволочек. Чиновники начнут устанавливать стандарты для каждого отдела, и для отслеживания потока будет создано множество позиций, не имеющих отношения к созданию добавочной ценности. Большую часть времени проекты проведут в ожидании действий или решений. Это приведет к неразберихе и низкому качеству. Контрольные вопросы 1. Что является основополагающими категориями бережливого производства?

2. Что является потерями, с точки зрения бережливого производства?

3. В чем состоит основная цель бережливого производства?

4. Какие пять последовательных шагов следует выполнять для достижения основной цели бережливого производства – уменьшения потерь?

5. Какие мероприятия следует выполнить в качестве первого шага перехода организации на путь бережливого производства?

6. Какие мероприятия следует выполнить в качестве второго шага перехода организации на путь бережливого производства?

7. Какие мероприятия следует выполнить в качестве третьего шага перехода организации на путь бережливого производства?

8. Какие мероприятия следует выполнить в качестве четвертого шага перехода организации на путь бережливого производства?

9. Какие мероприятия следует выполнить в качестве пятого шага перехода организации на путь бережливого производства?

10. Что такое поток создания ценности в бережливом производстве и в чем состоит его организация?

11. Как вы понимаете принцип «вытягивание» в бережливом производстве»?

12. Что такое «канбан»?

13. Что такое «кайдзен» процесса в бережливом производстве?

14. Что такое «кайкау» процесса в бережливом производстве?

15. Как должна строиться организационная структура предприятия, переходящего на рельсы бережливого производства?

16. Почему переход от производства партиями к непрерывному потоку, при внедрении на предприятии концепции бережливого производства, приводит, как правило, к повышению качества? Задачи для самостоятельной работы 1. Постройте карту потока создания ценности для предприятия «Форест» согласно следующим данным: Предприятие «Форест» выпускает деревообрабатывающее оборудование. Рассматривается одно продуктовое семейство – ленточные пилы. Конечными

потребителями этой продукции являются многочисленные деревообрабатывающие предприятия. Однако «Форест» поставляет пилы в основном одному оптовому покупателю – компании «Сиблесторг». Объемы поставок – 10000 шт. в месяц. Ленточные пилы изготавливают из специальной полосы с насеченным профилем зуба. Эта полоса поставляется бухтами длиной 100 метров от поставщика «Спецмет». Поставка осуществляется автомобилем партиями по 100 бухт один раз в неделю. Полученные бухты хранятся на складе металла. Производство пил состоит из следующих процессов: резка на мерные длины, сварка, механическая обработка сварного соединения, разведение зубов, заточка. Производство осуществляется партиями, выталкиванием от одного рабочего места к другому. Количество рабочих дней за месяц – 20. Механическая резка полосы на мерную длину пилы, равную 4 метрам, осуществляется на специальной установке. Время цикла – 5 минут. Объем запаса – 100 шт. Сварка пил осуществляется на установке для сварки. Время цикла 8 минут, объем хранимого запаса – 50 пил. Время цикла следующей операции – механической обработки сварного соединения составляет 3 минуты. Обработку ведут на шлифовальном станке. Объем хранимого запаса – 40 шт. Две следующие операции – разведение зубьев и их заточка имеют время цикла соответственно 5 и 10 минут, а хранимые запасы – 60 и 40 шт. Отправка пил в «Сиблесторг» осуществляется со стеллажей зоны отправки, каждый день, автомобилем. Отдел управления производством «Фореста» по электронной почте получает прогнозы «Сиблесторга» на полгода и месяц, и в свою очередь, предоставляет 2-х месячный прогноз на завод «Спецмет»; обеспечивает поставку полосы еженедельно отправляя заказ по факсу на «Спецмет»; ежедневно получает точный заказ от «Сиблесторга»; выпускает еженедельные графики работ всех процессов производства пил; планирует ежедневную работу отдела отгрузки.

2. Постройте карту потока создания ценности для предприятия «Сибирские товары» согласно следующим данным. Предприятие выпускает металлопродукцию бытового назначения. Рассматривается одно продуктовое семейство – кресла-качалки. «Сибирские товары» реализуют кресла-качалки через своих дилеров. Средний объем реализации в месяц составляет 900 шт. Конструктивно креслокачалка представляет собой металлическую раму с натянутым на ней матерчатым сиденьем и спинкой. Рама кресла представляет собой две полурамы, собранные между собой четырьмя гнутыми стержнями, каждая полурама собирается из двух стержней. Все элементы выполнены из алюминиевых труб и соединены между собой сваркой. «Сибирские товары» получает трубы от поставщика «Сибцветмет» один раз в неделю автомобилем. Полученные трубы хранятся на складе металла. Сиденья и спинки поступают как комплектующие с фабрики «Сибирский текстиль» один раз в две недели и хранятся на складе.

Производство кресел состоит из следующих процессов: резка труб, гибка, механическая обработка, сборка полурам, сварка полурам, сборка рамы, сварка рамы, окончательная сборка кресла. Производство кресел осуществляется партиями, выталкиванием от одного рабочего места к другому. Количество рабочих дней за месяц – 20. Данные по всем рабочим процессам, необходимые для создания карты потока представлены таблице: Наименовани е процесса

Оборудование

Установка для резки труб Гибка Установка для трубных гибки заготовок Механическая Торцефрезерн обработка ый станок Сборка Сборочный кондуктор полурам Сварка Участок полурам ручной сварки Кондуктор Сборка рамы для сборки Участок Сварка рамы ручной сварки Сборка Сборочный кресла участок Резка труб

Число операторов

Время цикла, сек

Объем запаса

1

30

На 5 дней

2

60

1

120

250 заготовок 400 заготовок

1

90

80 полурам

1

210

60 полурам

1

120

50 полурам

1

260

60 полурам

2

70

50 полурам

Примечания

На одно кресло идет 10 заготовок

Отправка кресел в дилерскую сеть осуществляется со стеллажей зоны отправки каждый день автомобилем. Отдел управления производством (ОУП) «Сибирских товаров» получает прогнозы на заказы от дилеров на год, полгода и три месяца и, в свою очередь, представляет 3-х месячный прогноз на «Сибцветмет» и «Сибирский текстиль». ОУП обеспечивает поставку труб и комплектующих еженедельно отправляя точный заказ по факсу в «Сибцветмет» и один раз в две недели в «Сибирский текстиль». Ежедневно получает точный заказ от дилеров. ОУП выпускает еженедельные графики работ для всех производственных процессов, планирует ежедневную работу отдела отгрузки.

ПРИЛОЖЕНИЕ 7.1 Статистические методы. Семь простых инструментов качества

контрольные карты

контрольный листок

диаграмма Исикавы

гистограмма

Семь простых инструментов качества (инструментов контроля качества)

расслоение данных

диаграмма Парето диаграмма рассеивания

Рисунок 7.1 – Семь простых инструментов качества 7.6.5 Контрольный листок

Контрольный листок – это особым образом структурированный бланк для регистрации результатов исследования изучаемого параметра

Рисунок 7.2 – Понятие контрольного листка

Изучаемый параметр имеет:

количественный характер и выражается в виде числа

качественный, т.е. описательный характер

Количественные параметры могут быть измерены инструментальными средствами

Качественные параметры фиксируются обычно органами чувств человека

Рисунок 7.3 – Характеристики изучаемого параметра Таблица 7.1 – Контрольный листок для регистрации результатов контроля диаметра валов штангельциркулем Диаметр, мм 84,6 84,7 84,8 84,9 85,0 85,1 85,2 85,3 85,4 85,5

Регистрация диаметра Хх Ххххх ххххххххх ххххххххххххххх хххххххххххххххххххх хххххххххххххххххххххххх ххххххххххххх хххххххх Хххх Всего

Всего 0 2 5 9 15 20 24 13 8 4 100

Таблица 7.2 – Контрольный листок для проведения опроса посетителей магазина Причина отказа покупателя от покупки Небольшой выбор (не нашел нужного) Цена (выше чем у конкурентов) Неудобные условия доставки (в течение дня) Недостаточная квалификация продавца (плохо объясняет) Неудобные условия оформления кредита Большое количество с дефектами Прочие Итого

Регистрация данных Сентябрь

Октябрь

Ноябрь

Общее количество

/////////////

/////////////

//////////////

40

/

2

/ /////////

///////////

////////////

32

///

///

//

8

/

///

//

6

//

/

//

5

///

/

///

7 100

7.6.6 Причинно-следственная диаграмма Причинно-следственная диаграмма (диаграмма Исикавы)

Графически изображает зависимость между следствием и его потенциальными причинами (причинно-следственный анализ). Используется для определения и структурирования факторов, влияющих на процесс. Все возможные причины (факторы) делятся на категории и подкатегории, и поэтому внешне график напоминает скелет рыбы

Рисунок 7.4 – Причинно-следственная диаграмма

Последовательность шагов при построении причинноследственной диаграммы:

1 Нарисуйте прямоугольник, в нем поместите краткое описание следствия и проведите влево от него линию 2 Определите важнейшие категории причин этого следствия (первый уровень) 3 Разместите прямоугольники с названием этих категорий на некотором расстоянии друг от друга вдоль основной линии 4 Соедините их с основной чертой косыми линиями 5 В рамках одной категории выделите 2-3 возможные причины. Проведите от них линии. Это буду причины второго уровня 6 Попытайтесь определить причины 3, 4, 5 уровней 7 Взвесьте и проанализируйте все возможные причины 8 Выберите 3 – 5 причин, которые, по-видимому, оказывают на следствие основное влияние 9 Найдите пути устранения этих причин 10 Осуществите намеченные изменения

Рисунок 7.5 – Последовательность шагов при построении причинно-следственной диаграммы

Важнейшие категории причин (первый уровень)

– Оборудование – Материалы, сырье, полуфабрикаты, комплектующие – Методы контроля – Рядовые сотрудники, их знания, навыки, отношения, стиль работы и поведения – Окружающая среда – Управляющие, их знания и навыки, отношения, стиль работы и поведения – Транспортные средства, здания и сооружения – Методы работы – Информация – Организация

Рисунок 7.6 − Построение причинно-следственной диаграммы Преподаватели

Студенты Школа

Холодно

Квалификация

Шумно

Базовое образование

Низкий базовый уровень

Опыт Стаж работы 1 год

Отношение в группе

Волнение

Компьютеры

Не соответствуют программе Некорректны

Вопросы

Ответы

Непонятны

Отказ

Программы

Непонятны

База вопросов

Сбой

Низкий средний балл интернет-тестирования

Окружающая среда

Оборудование

Рисунок 7.7 − Причинно-следственная диаграмма для проблемы низкого среднего балла интернет-тестирования

Причины проблем (дефекты, затраты, время и т.п.)

Немногочисленные существенные

Многочисленные несущественные

Рисунок 7.8 – Причины проблем 7.6.7 Диаграмма Парето

Диаграмма Парето Обеспечивает простой графический способ классификации причин от наиболее до наименее важных. Метод основан на принципе Парето, который устанавливает, что из-за небольшого количества причин зачастую возникает большинство последствий. Отделяя наиболее важные причины от менее важных, можно достичь наибольшего улучшения при наименьших усилиях. Область применения диаграммы Парето – определение и структурирование факторов, влияющих на процесс Диаграмма Парето состоит из двух частей: столбиковой диаграммы абсолютных значений частоты появления установленных причин (в штуках и процентах) и т.н. кумулятивной кривой их накопленных значений

Рисунок 7.9 − Диаграмма Парето

Таблица 7.3 – Обработка результатов для построения диаграммы Парето Причина отказа покупателя от покупки

Общее количество

Накопленная сумма

%

Накопленный %

Небольшой выбор (не нашел нужный)

40

40

40

40

Неудобные условия доставки (в течение дня)

32

72

32

72

Недостаточная квалификация продавца (плохо объясняет)

8

80

8

80

Неудобные условия оформления кредита

6

86

6

86

Большое количество с дефектами

5

91

5

91

Цена (выше чем у конкурентов)

2

93

2

93

Прочие

7

100

7

100

Количество

100 %

80

40

32 8

6

5

2

7 ие

на

оч Пр

Це

та вк и ал пр иф о д ик ав ац ца ия кр Ус ед ло ит ви ов я ан ия М де но ф го ек та с ми Кв

до с я ви

ло Ус

Не

бо

ль

шо й

вы

бо р

0

Рисунок 7.10 – Диаграмма Парето, построенная по данным таблицы 7.3

7.6.8 Диаграмма рассеивания

Диаграмма рассеивания

Представляет собой графическое отображение взаимосвязи между двумя наборами данных, описывающих рассматриваемый объект, когда эта взаимосвязь имеет не функциональный, а статистический характер

Рисунок 7.11 – Диаграмма рассеивания

В

– предела прочности;

Рисунок 7.12

Т

– предел текучести

Диаграмма рассеивания для значений σт и σв различных сталей

а)

б)

г)

д)

в)

е)

ж)

а) диаграмма рассеивания с выбросами; б) сильная положительная корреляция; в) может быть положительная корреляция; г) сильная отрицательная корреляция; д) может быть отрицательная корреляция; е) отсутствие корреляции; ж) нелинейная корреляция. Рисунок 7.13 – Различные типы диаграмм рассеивания 7.1.5 Гистограмма

Гистограмма

Обычно предметом тщательного изучения служит форма гистограммы. Ее интерпретация позволяет выявить проблемы в процессе

Рисунок 7.14 – Определение гистограммы

Частота попадания в заданный интервал

Нижняя граница допуска

Верхняя граница допуска

Х

Х

Название измеряемого параметра

Частота попадания в заданный интервал

а) Нижняя граница допуска

Верхняя граница допуска

Х

Х

Название измеряемого параметра

Частота попадания в заданный интервал

б) Нижняя граница допуска

Верхняя граница допуска

Х

Х

Название измеряемого параметра

в) Рисунок 7.15

Гистограммы с одним четким пиком

Получение такой гистограммы может быть следствием разных причин:

Гистограмма с двумя четкими пиками

измеряемая продукция изготовлена на различных станках; разными людьми и т.п., т.е. относится к разным процессам

Частота попадания в заданный интервал

Рисунок 7.16

на измеряемый параметр влияло две различные причины

Гистограмма с двумя четкими пиками

Нижняя граница допуска

Рисунок 7.17

среднее значение измеряемого параметра изменилось во время сбора данных

Верхняя граница допуска

Х

Х Название измеряемого параметра

Пример гистограммы с двумя четкими пиками

Усеченная гистограмма

Такая гистограмма может быть следствием подгонки данных. Все результаты, вышедшие за пределы допуска, отброшены из совокупности данных

Частота попадания в заданный интервал

Рисунок 7.18

Усеченная гистограмма

Х

Х

Название измеряемого параметра

Рисунок 7.19

Пример усеченной гистограммы

7.1.6 Расслоение (стратификация) данных Расслоение (стратификация) данных

Представляет собой группировку данных в зависимости от источников и условий их получения. Расслоение помогает выяснить причину появления дефекта, если обнаруживается различие в данных между «слоями» (стратами)

Рисунок 7.20

Расслоение (стратификация) данных

Параметры окружающей среды Персонал

Оборудование

Категории расслоения

Сырье и материалы

Время Номенклатура продукции

Частота попадания в заданный интервал

Рисунок 7.21

Категории расслоения

Нижняя граница допуска

Верхняя граница допуска

1

Х1

Х

Х

Название измеряемого параметра

Частота попадания в заданный интервал

а) Нижняя граница допуска

Верхняя граница допуска

2

Х Х2

Х

Название измеряемого параметра

б) Рисунок 7.22 Расслоение данных, построенное по исходной гистограмме, приведенной на рисунке 7.17

7.1.7 Контрольные карты

Контрольные карты

Являются графическим представлением данных из выборок, которые периодически берутся из процесса и наносятся на график в соответствии со временем. Нанесенные на график данные сравниваются с контрольными границами. Точка графика, находящаяся вне области контрольных границ, дает сигнал о возможном изменении процесса из-за действия особой причины. Таким сигналом могут быть другие сочетания расположения точек на графике

Оцениваемый выборочный параметр

Рисунок 7.23

Понятие и назначение контрольных карт Верхняя контрольная граница

Центральная линия 1

5

Рисунок 7.24

10

Нижняя контрольная граница 15

20

Пример контрольной карты

25

Рисунок 7.25 – Девять точек подряд в зоне С или по одну сторону от центральной линии

Рисунок 7.26 – Шесть возрастающих или убывающих точек подряд

Рисунок 7.27 – Две из трех последовательных точек в зоне А или вне еѐ

В общем случае возможности процесса определяют индексом возможностей процесса Ср (PCI):

C p (PCI)

допуск разброс процесса

UTL LTL 6

где UTL верхнее предельно допустимое значение контролируемого параметра; LTL нижнее предельно допустимое значение контролируемого параметра. При Ср меньше 1 возможности процесса неприемлемы, а при Ср равном 1, процесс находится на грани требуемых возможностей. На практике в качестве минимально приемлемого значения берется Ср =1,33, поскольку всегда есть некоторые вариации в выборках, и нет процессов, которые всегда находятся в статистически управляемом состоянии.

Рисунок 7.28 – Определение индекса возможностей процесса Выход процесса Оценка процесса по контрольным картам Процесс вышел из состояния статистической управляемости: - точки вне контрольных границ; - наличие серий, трендов, циклов Устраните неслучайные причины Возможности процесса неприемлемы; Ср < 1 Управленческое решение: - усовершенствуйте процесс; - остановите производство; - установите сплошной контроль; - измените требования.

Процесс находится в состоянии статистической управляемости Оцените возможности процесса Возможности процесса приемлемы; Ср > 1 Проверьте настройку процесса Пытайтесь улучшить процесс

Рисунок 7.29 – Стратегия совершенствования процесса

7.2 Методы принятия решений

Диаграмма процесса осуществления программы – PDPC

Диаграмма сродства

Диаграмма Ганта

Семь новых инструментов качества

Диаграмма связей

Матрица приоритетов

Древовидная диаграмма

Матричные диаграммы

Рисунок 7.30 – Семь новых инструментов качества 7.2.1 Диаграмма сродства Диаграмма сродства

Метод имеет и другие названии: афинная диаграмма, KJ – диаграмма (по имени автора: Джиро Кавикито). Диаграмма сродства – это метод группировки множества аналогичных или взаимосвязанных идей, генерированных, например, в ходе мозгового штурма. Еѐ применяют, когда из большого числа никак не упорядоченных идей необходимо выбрать всего несколько основных.

Рисунок 7.31– Диаграмма сродства

Последовательность шагов при построении диаграммы сродства:

1 Формируется команда от 4 до 6 человек 2 Дается нейтральная и понятная формулировка проблемы 3 Выработанные многочисленные идеи решения этой проблемы записываются на отдельных карточках 4 Карточки в произвольном порядке размещаются на доске, стенде, столе 5 Члены команды подходят и молча (!), без обсуждений группируют карточки по определенным темам. Карточки могут ходить из группы в группу много раз. Следует договориться о лимите времени 6 По окончании группировки обсуждается окончательная форма результата. С учетом полученных объяснений, возможно дополнительное перемещение карточек. Общее число полученных групп не должно превышать 5…10. Каждой группе необходимо дать название 7 Чертится диаграмма сродства. При этом выделенные группы вместе с названием заключаются в прямоугольники

Рисунок 7.32 – Последовательность шагов при построении диаграммы сродства

Ярко светит Не образут осколков при ударе Удобно переносить

Удобно ставить

Регулируется по расстоянию

Удобно вешать

Равномерно светит

Удобно держать Регулируется по ширине

Удобно держать

Регулируется по силе света

Удобно переносить Регулируется по расстоянию

Работает после падения

Ярко светит Всплывает в воде

Далеко светит

Далеко светит Защищен от воды

Удобно вешать

Удобно ставить

Работает длительно

Регулируется по ширине

Равномерно светит

Всплывает в воде

Не образут осколков при ударе

Регулируется по силе света

Защищен от воды Работает длительно

Работает после падения

Требования потребителей Хорошо светит

Удобен

Ярко светит

Удобно переносить

Далеко светит Равномерно светит

Работает безотказно Работает длительно Защищен от воды Работает после падения

Удобно вешать Удобно ставить Удобно держать

Не образут осколков при ударе

Хорошая регулировка Регулируется по расстоянию Регулируется по ширине Регулируется по силе света

Всплывает в воде

а) требования расположены на карточке в произвольном порядке; б) требования после группировки их в процессе командной работы по степени сродства; в) окончательный вид полученной диаграммы сродства Рисунок 7.33 – Построение диаграммы сродства для набора требований потребителей продукции

7.2.2 Диаграмма связей Диаграмма связей

Диаграмма или граф связей предназначен для идентификации причинно-следственных связей в комплексе в какой-либо особо сложной, критической ситуации. С помощью графа можно визуализировать эти связи

Рисунок 7.34 – Диаграмма связей

1 Формулируется проблема

Для построения качественного графа связей выполняются следующие действия:

5 Факторы классифицируются в зависимости от роли, которую они играют в причинно-следственной ситуации

2 Выделяются все факторы (причины), которые могут иметь отношение к этой проблеме

3 Каждый из этих факторов располагается в любом месте бумаги без формирования мнения о зависимости между ними

4 Идентифицируются все возможные мыслимые причинные взаимосвязи между факторами и показываются на графе стрелками

Рисунок 7.35 – Действия, необходимые для построения качественного графа

Причина 6

Причина 1

Причина 7

Причина 2

Проблема Причина 5

Причина 3 Причина 4

а) Причина

Главная причина

Причина

Причина

Проблема Главная причина

Причина Причина

б) Рисунок 7.36 – Последовательность построения качественной диаграммы связи 7.2.3 Матричные диаграммы Матричные диаграммы

Имеет ту же цель, что и многие предыдущие инструменты: идентифицировать взаимоотношения между различными факторами. Но матричная диаграмма имеет заметное преимущество перед другими методами анализа, заключающееся в ее способности дать графическую интерпретацию степени интенсивности этих взаимоотношений

Рисунок 7.37 – Матричные диаграммы

В зависимости от числа рассматриваемых наборов переменных и формы матрицы различают:

L – образная

Х – образная

Т – образная

Y – образная

треугольная (крыша)

Рисунок 7.38 – Виды матричных диаграмм Таблица 7.3 – Типы матричных диаграмм Тип матричной диаграммы

Число переменных

Прямые связи

Косвенные связи

Крыша L T Y X

1 2 3 3 4

1 2 3 4

0 1 0 2

Зависимость

Символ

Вес

Слабая Средняя Сильная

∆ ○ ●

1 3 9

Рисунок 7.39 – Символы и веса силы связи между переменными

Последовательность построения матричной диаграммы выглядит следующим образом: 1 Выбираются наборы переменных, для которых проводится анализ потенциальных связей 2 Выбирается формат матрицы, основываясь на числе переменных и числе ожидаемых связей 3 Выбираются переменные в матричной диаграмме 4 В ячейках диаграммы на пересечении строк и столбцов обозначаются силы связи соответствующих переменных. Имеет больше входящих стрелок, чем выходящих 5 Для каждого столбца и каждой строки матричной диаграммы складываются величины связей

6 Переменные, для которых получаются максимальные суммарные величины, имеют большее значение в рассматриваемой проблеме

7 Переменные, для которых суммарная величина оказалась равной нулю в данной проблеме значения, скорее всего, не имеют

Рисунок 7.40 – Последовательность построения матричной диаграммы

Таблица 7.4 – Матричная L-диаграмма

●

○ ○

● ∆

●

○ ○ ○

●

○

3 ●

21

6

21 12

○ 22

22 34

○

●

18

○ ●

итого

○ ●

анализ конкурентов развитие информац. систем обучение персонала

реклама

поиск диска ∆

формирование ассортимента

низкие цены выбор фильмов возможность взять несколько копий удобное помещение удобное размещение быстрое оформление заказа дружелюбный персонал ИТОГО

Процессы анализ рынка

Ожидание потребителей

16

18

○

21

●

12

24

125

Матрица приоритетов (показателей)

Используется для определения эффективности работы бизнес – процессов организации и для выявления их предполагаемой степени важности. Ее использование позволяет понять, куда в первую очередь следует вкладывать средства, которых, как обычно, недостаточно. Матрица строится в координатах: показатель – важность показателя. Особенности построения матрицы показателей состоят в следующем. В качестве показателей выбираются те ключевые показатели бизнес-процессов организации, которые определяют ее эффективность.

Рисунок 7.41 – Назначение матрицы приоритетов

Показатель

Б перебор

Г все в порядке

А не важно

В улучшения необходимы

Важность показателя

Рисунок 7.42 – Матрица приоритетов Матрица разбита на квадранты. Характеристики отдельных показателей наносятся точками в этих квадрантах

Квадрант А. Уровень показателей низок. Однако малая важность делает, скорее всего, ненужным вложение средств в развитие этого показателя в настоящее время Квадрант Б. Высокий показатель, но низкая важность. Процессы, попавшие сюда, не требуют улучшений Квадрант В. Низкий уровень показателей при высокой важности. Необходимо совершенствовать данные процессы Квадрант Г. Высокий уровень показателей при их высокой важности

Высший приоритет для улучшения имеют процессы, попавшие в квадрант В. Однако, если таких нет, то первыми кандидатами на улучшение, являются процессы из квадранта Г. Золотое правило звучит: если уровень показателя процесса достаточно высок, то все равно следует вести работу по его совершенствованию.

Рисунок 7.43 – Правила построения матрицы приоритетов

Б

Г

Показатель

3

6

2

1

А

7

В

4

5

Важность показателя

1) перспективная и гибкая разработка продукции; 2) доставка в срок по контракту; 3) монтаж конструкции; 4) ценообразование; 5) проектирование; 6) снабжение; 7) входной контроль. Рисунок 7.44 – Матрица приоритетов завода металлоконструкций 7.3 Методы управления качеством, применяемые при проектировании и планировании процессов и продукции 7.3.1 Развертывание функции качества Развертывание функции качества (QFD)

Функция качества – это набор характеристик и свойств, присущих продукции и делающих ее необходимой потребителю.

QFD – это тщательно разработанная, до предела формализованная процедура идентификации требований потребителя и последующего их перевода в технические характеристики будущей продукции. Она состоит в последовательном заполнении серии логически связанных таблиц и матричных диаграмм, называемых «Домиками качества». Полная последовательность шагов при QFD подразумевает построение четырех домиков качества.

Рисунок 7.45 – Развертывание функций качества

Методы получения исходной информации

на QFD

«Голос» потребителя»

Сбор информации

Оптимизация технических характеристик проекта

Таблица «Голос» потребителя»

Служба маркетинга, QFD - команда

Обработка информации

Служба маркетинга, аналитическая служба, QFD - команда

Таблица приоритетов

Структурирование требований потребителей Приоритизация требований потребителя

Построение дома качества

Техническое задание на разработку и проектирование продукции

Задание

Идентификация требований потребителей Внешнее руководство, служба маркетинга, отдел развития, экономическая служба, QFD - команда

Рисунок 7.46 − Процесс построения первого домика качества

Требование А

Требование В 1

2

3

4

5

6

1

1

1

1

5

9

1

2

1

1

5

1

9

1

3

1

1/5

1

5

1

5

4

1/5

1

1/5

1

9

9

5

1/9

1/9

1

1/9

1

1

6

1

1

1/5

1/9

1

1

Рисунок 7.47 − Заполненная матрица парных сравнений

Требования Итого

1 2 3 4 5 6

Нормализованная количественная оценка Fij

Количественная оценка парного сравнения Dij

Сумма ряда Gi

Приоритет Pi

1

2

3

4

5

6

1

2

3

4

5

6

1,00

1,00

1,00

5,00

9,00

1,00

0,232

0,232

0,119

0,4092

0,3

0,0555

1,3477

0,2246

1,00

1,00

5,00

1,00

9,00

1,00

0,232

0,232

0,5952

0,0818

0,3

0,0555

1,4965

0,2494

1,00

0,20

1,00

5,00

1,00

5,00

0,232

0,0464

0,119

0,4092

0,0333

0,2778

1,1177

0,1863

0,20

1,00

0,20

1,00

9,00

9,00

0,0464

0,232

0,0238

0,0818

0,3

0,5

1,184

0,1973

0,11

0,11

1,00

0,11

1,00

1,00

0,0255

0,0255

0,119

0,009

0,0333

0,0555

0,2678

0,0446

1,00

1,00

0,20

0,11

1,00

1,00

0,232

0,232

0,0238

0,009

0,0333

0,0555

0,5856

0,0976

4,31

4,31

8,40

12,22

30,00

18,00

1,00

1,00

1,00

1,00

1,00

1,00

6,00

1,00

Рисунок 7.48 − Таблица расчетов приоритетов шести требований

Рисунок 7.49 − Последовательность шагов при построении «Домика качества» Второй этап построения «Домика качества»

Существующее изделие сравнивается с изделиями конкурентов. При этом определяется, насколько полно удовлетворены требования потребителей в существующем изделии и в изделии конкурентов

Рисунок 7.50 − Второй этап построения «Домика качества»

1

2 Оценка изделия 2 3 4

5

1 2 3 4 5 6 7 – Изделие конкурента – Наше изделие

Рисунок 7.51 − Пример результатов сравнения изделия с изделием конкурента Третий этап построения «Домика качества»

Определяются те требования потребителей, к которым решено прислушаться с учетом особенностей изделия конкурента. В первом столбце части домика под номером 3 указывается целевое значение (в баллах) для каждого требования. Целевое значение требований, степень удовлетворения которых решено не улучшать, принимается равным текущему баллу полученной оценки (требования №№ 2, 4, 6, 7). Целевое значение требования №1 увеличено с 3 до 5, требования №3 с 2 до 5, требования №5 с 3 до 4 В следующей колонке части № 3 домика подсчитывается степень улучшения по следующей формуле: степень улучшения = целевое значение/оценка в баллах Совмещаются отношение потребителей к каждому требованию, оцененное его значением в баллах и ваше желание его улучшить, оцененное степенью улучшения. вес = степень улучшения × значение. Значение веса определяется как в абсолютных значениях (третья колонка), так и в процентах (четвертая колонка)

Рисунок 7.52 − Третий этап построения «Домика качества»

3 Цели проекта Целое Степень значение улучшения 5 1,7 4 1,0 5 2,5 4 1,0 4 1,3 4 1,0 3 1,0 ИТОГО

Вес требования, G1 6,8 2,0 7,5 5,0 3,9 1,0 2,0 28,2

Вес, % 24,1 7,1 26,6 17,8 13,8 3,5 7,1 100

Рисунок 7.53 − Пример заполнения третьей части домика качества

Четвертый этап построения «Домика качества»

Каждому требованию потребителя должно соответствовать не менее одной характеристики продукции. Под соответствием в данном случае понимается наличие корреляционной зависимости между технической характеристикой и степенью удовлетворенности рассматриваемого требования потребителя

Из числа характеристик качества должны быть исключены те, которые не оказывают заметного влияния на степень требования потребителя

Рисунок 7.54 − Четвертый этап построения «Домика качества»

Пятый шаг – Матричная L – диаграмма

Формируется с одной стороны требованиями потребителей (что), располагаемых в строчках, с другой стороны характеристиками изделия (как), располагаемых в столбцах. Для каждой ячейки на пересечении строки и столбца определяют, существует ли зависимость между данным требованием и данной характеристикой. Если такой зависимости нет, то ячейка оставляется пустой. Если зависимость существует, то оценивают, насколько она сильна, и результат оценки оформляют соответствующим символом

При анализе этой диаграммы следует учитывать, что пустой ряд матрицы означает отсутствие зависимости между данным требованием потребителей и характеристиками изделия, т.е. изделие не удовлетворяет данную потребность

Пустой столбец матрицы говорит о том, что у изделия есть не нужное свойство (характеристика), которое только не удовлетворяет ни одно требование потребителей и приводит к его удорожанию

Для каждой не пустой ячейки подсчитывают ее численное значение в баллах по следующей формуле: баллы ячейки = сила зависимости × вес (%) Сумма баллов ячеек одного столбца показывает приоритетность технических параметров для проекта

Рисунок 7.55 − Пятый шаг: Матричная L – диаграмма

a 1

b

c

d

217

2

64

3

27

239

e

f

217

217

21

21

5

14 3

7

4

72

2

5 3

124

3

1

31

7

Сумма баллов Приоритет, %

Значение

3 160

10

72

h

239

4

6

g

2

64

254

71

242

242

412

362

103

136

1823

14

4

13

13

23

20

6

7

100

Рисунок 7.56 − Пример заполнения матрицы взаимодействия Шестой шаг – Треугольная матрица (крыша дома) На данном этапе происходит выявление взаимосвязи между техническими характеристиками

Рисунок 7.57 − Шестой шаг: Треугольная матрица

a

b

c

d

e

f

q

h

Рисунок 7.58 − Пример заполнения треугольной матрицы (крыши дома)

Единицы измерения Наше изделие Изделие конкурентов Целевое назначение

а

б

в

года

м3

Дж/см2

20

10

20 40

г

д

е

ж

з

С

тип

часы

циклы

тип

50

0

x

2

10000

m

15

70

-40

y

1,5

8000

m

10

70

-40

z

1,0

15000

m

0

Рисунок 7.59 − Пример заполнения частей 7 и 8 (подвала) домика качества 7.3.2 Анализ видов потенциальных отказов последствий при проектировании продукции (FMEA)

и

их

Метод анализа видов и последствий потенциальных отказов (FMEA)

это эффективный инструмент повышения качества разрабатываемых продуктов, направленный на предотвращение дефектов или снижение негативных последствий от них. Это достигается благодаря предвидению дефектов и (или) отказов и анализу, проводимому на этапах проектирования продукции и производственных процессов.

Метод может быть также использован для доработки и улучшения продукции и процессов уже запущенных в производство.

Рисунок 7.60 – FMEA-анализ

выявляют возможные виды отказов составных частей и изделия в целом, изучают их причины, механизмы и условия возникновения и развития Задачи FMEA-анализа определяют возможные неблагоприятные последствия возникновения выявленных отказов, проводят качественный анализ тяжести последствий отказов и количественную оценку их значимости

определяют причины каждого потенциального отказа и количественно оценивают частоту возникновения каждой причины в соответствии с предлагаемой конструкцией и процессом изготовления, а также в соответствии с предлагаемыми условиями эксплуатации, обслуживания, ремонта

количественно оценивают возможность предотвращения дефекта путем предусмотренных операций по обнаружению причин дефектов на стадии изготовления объекта и признаков дефекта на стадии эксплуатации объекта

количественно оценивают критичность каждого дефекта (с его причиной) приоритетным числом риска ПЧР и при высоком значении ПЧР ведут доработку конструкции и производственного процесса, а также требований и правил эксплуатации с целью снижения критичности данного дефекта

Рисунок 7.61 – Задачи FMEA-анализа

Образование FMEA-команды Выбор модератора Ознакомление с предложенными проектами конструкции и (или) технологического процесса Экспертное определение потенциальных дефектов данной конструкции и (или) технологического процесса Составление перечня дефектов с последствиями и причинами Причина 1

Последствие 1 Дефект 1

Причина 2

Последствие 2

Последствие k

Причина m

Оценка комплексного риска дефекта по критериям: S, O, D Выбор наихудшего последствия с максимальным баллом S Оценка для данного дефекта/причины баллов O и D Следующий дефект,причина Нет

Вычисление приоритетногочисла риска для данного дефекта/причины ПРЧ=S∙O∙D ПЧР<ПЧРгр

Последний по списку дефект/причина? Да

ПЧР≥ПЧРгр Сравнение ПЧР с критической границей ПЧРгр

Доработка конструкции и (или)технологического процесса по коллективной идее FMEA команды

Решение: конструкция и (или) технологическй процесс удовлетворительны Составление окончательного пртоткола по результатам работы FMEA команды и его подписание

Рисунок 7.62 – Алгоритм работы FMEA-команды

Приоритетное число риска ПЧР: ПЧР

S O D.

Для дефектов, имеющих несколько причин, определяют соответственно несколько ПЧР. Каждое ПЧР может иметь значения от 1 до1000 Критическая граница (ПЧРгр) принимается в пределах от 100 до 125 Для каждого дефекта/причины с ПЧР>ПЧРгр команда должна предпринять усилия к снижению этого расчетного показателя посредством доработки конструкции и (или) производственного процесса

Рисунок 7.63 – Вычисление ПЧР

описание объекта и его функций состав FMEAкоманды

экспертные баллы S, O, D и ПЧР для каждого дефекта и причины доработанного варианта

перечень дефектов и (или) причин для первоначально предложенного варианта конструкции и (или) производственного процесса

Протокол по результатам FMEA – анализа включает:

предложенные в ходе работы FMEA-команды корректирующие действия по доработке первоначально предложенного варианта

экспертные баллы S, O, D и ПЧР для каждого дефекта и причины первоначально предложенного варианта

Рисунок 7.64 – Содержание протокола по результатам FMEA – анализа

7.4 Методы совершенствования 7.4.1 Бенчмаркинг

Бенчмаркинг – это непрерывный систематический процесс определения наивысших показателей, достигнутых ведущими организациями в их стремлении к превосходству, и навыков, которые им потребовались, а так же стимулирование на этой основе усилий собственной организации по повышению эффективности ее работы на всех структурных уровнях

Рисунок 7.65 – Определение бенчмаркинга Основные элементы бенчмаркинга

1) Измерение уровня показателей: своих и партнера по бенчмаркингу 2) Сравнение уровней показателей процессов, результатов, практики и т.п.

3) Обучение, на примере партнеров по бенчмаркингу, ведению улучшений в своей организации.

4) Совершенствование – наивысшая цель бенчмаркинга

Бенчмаркинг предусматривает сравнение своей организации с другой организацией – партнером

Рисунок 7.66 – Основные элементы бенчмаркинга

Внутренний бенчмаркинг – сравнение с лучшими внутри организации

Общий бенчмаркинг – сравнение с самыми лучшими вообще, вне зависимости от отрасли и вида рынка

Конкурентный бенчмаркинг – сравнение с самыми лучшими прямыми конкурентами

Различают следующие типы бенчмаркинга

Функциональный бенчмаркинг – сравнение с другими предприятиями, не обязательно конкурентами, выполняющими родственные работы, в той же самой технологической области

Рисунок 7.67 – Виды бенчмаркинга ар ки нг Бе нч м

Показатель

Постоянное улучшение

Постоянное улучшение

Время

Рисунок 7.68 − Изменение показателей организации во времени Адаптация

Планирование

1

5

Поиск

Анализ

2

4 3 Наблюдение

Рисунок 7.69 − Колесо бенчмаркинга

Этап «Планирование»

Выбор процесса организации для бенчмаркинга

Формирование команды бенчмаркинга

Изучение и документирован ие процесса

Определение показателей процесса

Рисунок 7.70 – Шаги этапа «Планирование» 1 Разработка перечня критериев для идеального партнера по бенчмаркингу Задача этого шага – ограничить область поиска Критерии: географическое положение; размер организации; рынок сбыта; технология; отрасль и т.д.

2 Поиск потенциальных партнеров При поиске партнеров следует использовать различные источники: эксперты; средства массовой информации; internet; коммерческие базы данных типа «Compass» и т.п.

Этап «Поиск партнеров»

3 Анализ кандидатов и выбор одного или нескольких партнеров Следует помнить, что эффективнее сотрудничать не с одним, а с несколькими партнерами (тремя – пятью). Хотя затраты при этом несколько вырастают, но результаты обычно стоят того.

4 Установление контактов с выбранными партнерами, обеспечение их участия в исследовании Необходимо убедить партнеров, на которых вы остановили выбор, принять участие в бенчмаркинге. Они должны понять, что это взаимовыгодное мероприятие.

Рисунок 7.71 – Шаги этапа «Поиск»

Быть лучшим, достичь мирового уровня Наилучшая практика Улучшение по сравнению с текущими показателями Все равно

Рисунок 7.72 − Пирамида амбиций партнеров по бенчмаркингу Этап «Наблюдение»

Оценка потребностей в информации и ее источников Выбор методов и инструментов для сбора данных и информации Непосредственный сбор данных, их расшифровка

Рисунок 7.73 – Шаги этапа «Наблюдение» Возможности Практика

Показатели

Рисунок 7.74 − Уровни получения информации при бенчмаркинге

Этап «Анализ данных»

Сортировка собранной информации и данных Контроль качества собранной информации и данных Нормализация собранных данных Идентификация зазоров в уровнях показателей Идентификация причин этих зазоров

Рисунок 7.75 – Шаги этапа «Анализ данных»

Этап «Адаптация»

Описание идеального процесса и обобщение действий по улучшению, основанных на нем Задание целей для совершенствования

Разработка плана внедрения, его реализация, мониторинг процесса

Написание итогового отчета о результатах бенчмаркинга

Рисунок 7.76 – Шаги этапа «Адаптация»

7.4.2 Реинжиниринг бизнес-процессов

Реинжиниринг

Это фундаментальное переосмысливание и радикальная модификация бизнес-процессов для достижения перелома в работе по совершенствованию в критических текущих показателях, таких как затраты, качество, обслуживание и скорость.

Стратегическое назначение реинжиниринга – достижение переломных улучшений в показателях, прорыв, радикальное улучшение.

Рисунок 7.77 – Понятие реинжиниринга Виды реинжиниринга

Систематический реинжиниринг – существующие процессы служат основой для новых перепроектированных процессов

Реинжиниринг с чистого листа – существующие процессы полностью разрушаются и утилизируются. Новые процессы создаются с нуля, путем фундаментального переосмысления существующего положения дел

Рисунок 7.78 – Виды реинжиниринга

Преимущества систематического реинжиниринга

Преимущества реинжиниринга с чистого листа

игнорирование сложившегося очень рискованно (пренебрегаются знания и опыт, накопленные в течение длительного времени);

отказ от существующего процесса позволяет избежать опасности быть погребенным под большим количеством его деталей, ограничений и т.п.;

существует риск повторения старых ошибок;

старый процесс достиг максимума своих возможностей.

известно, что немногие добились успеха, создавая совершенно новый процесс.

Рисунок 7.79 – Сравнение видов реинжиниринга Планирование Реинжиниринг Проект РБП

Преобразование Рекомендации Внедрение Утверждение решений

Процесс подвергнут РБП

Рисунок 7.80 − Фазы процесса реинжиниринга

Планирование

1 Выбор процесса для совершенствования с помощью РБП и определение его масштаба 2 Оценка возможностей достижения улучшений 3 Создание команды 4 Разработка проекта плана для проекта РБП, содержащего следующие моменты: – действия проекта; – кто будет их выполнять; – сроки выполнения; – необходимые ресурсы; – ожидаемые результаты проекта.

Рисунок 7.81 – Фаза «Планирование» Реинжиниринг Документирование существующего процесса

Реинжиниринг процесса

Выработка рекомендаций по улучшению

Рисунок 7.82 – Фаза «Реинжиниринг» Систематический реинжиниринг (правило ESIA) Исключение (Е) всех операций, которые не связаны с добавлением ценности Упрощение (S) до максимума всего, что осталось

Автоматизация (A) с использованием современных информационных технологий Объединение (I), предполагающее дальнейшее облегчение движения потока от поставщика к организации и от организации к потребителю

Рисунок 7.83 – Фаза «Систематический реинжиниринг»

Таблица 7.4 – Основные области выполнения основных действий Исключить

Упростить

Объединить

Автоматизировать

Излишки производства

Формы документов

Задания

Грязную работу

Простои

Процедуры

Группы сотрудников

Перевозки

Взаимодействия

Потребителей

Хранение Дефекты производства Дублирование Проверки

Технологии Проблемные области Поток Процессы

Поставщиков

Трудоемкую работу Неприятную работу Сбор данных Передачу данных Анализ данных Проектирование Разработку технологии

Переделки

Уровни: - Создавать тесные связи с 3

2

поставщиками и потребителями.

- Интегрировать поставщиков и потребителей в процесс разработки продукции

Группа берет на себя ответственность за выполнение большого числа однотипных заданий

Поставщик

Потребитель

Предприятие

Группа сотрудников Сотрудник 1

Сотрудник 2

Сотрудник 3 Общее задание 3

Задание 2

Задание 1 Задание 3

Положительные стороны: - не надо многочисленных согласований; обогащается содержание работы отдельного сотрудника.

Рисунок 7.84 – Три уровня объединения

Реинжиниринг с чистого листа В первую очередь задаются следующие вопросы и находят их разрешение: 1 Какие основные потребности мы хотим удовлетворить и для кого?

2 Почему мы хотим удовлетворить эти потребности? Согласуется ли это с общей стратегией?

3 Где надо удовлетворять эти потребности? В какое время дня?

4 Каким образом будут удовлетворены эти потребности?

5 Какой потребуется процесс? Кто все это будет делать? Какие нужны технологии и оборудование?

Рисунок 7.85 – Фаза «Реинжиниринг с чистого листа»

Преобразование

Основная часть этой фазы – построение базиса для эффективного и успешного внедрения нового процесса

Главные задачи этой фазы:

1 Оценка перемен, требуемых для внедрения нового процесса

2 Планирование требуемых инвестиций, обучения персонала, закупок и т.д.

3 Создание благоприятного климата для перемен

Рисунок 7.86 – Фаза «Преобразование»

Первая (и основная). Те сотрудники, которые глубоко вовлечены в данный процесс и будут жить с переменами, должны быть включены в планирование этих перемен. Речь, в первую очередь, идет о лидерах, формальных и неформальных.

Вторая рекомендация – честность и открытость обсуждения всех вопросов. Иначе проблема обрастет слухами и сплетнями.

Рекомендации для фазы «Преобразование»

Третья рекомендация – провести анализ поля сил, т.е. анализ сил, действующих «за» и «против»: 1 Методом мозгового штурма выявить все силы в организации, которые могут выступить за и против перемен.

2 Оценить интенсивность каждой силы и обозначить ее стрелкой на диаграмме поля. Чем больше интенсивность силы, тем крупнее стрелка.

3 Для каждой силы против и, в первую очередь, для самых интенсивных, найти контр меры для их уменьшения.

Рисунок 7.87 – Рекомендации для фазы «Преобразование»

1 Реализация шагов внедрения

Внедрение

2 Мониторинг процесса внедрения и устранение любых отклонений

Рисунок 7.88 – Фаза «Внедрение»

7.4.3 Шесть сигм Шесть сигм

Это подход к совершенствованию бизнеса, который стремится найти и исключить причины ошибок или дефектов в бизнеспроцессах путем сосредоточения на тех выходных параметрах, какие оказываются критически важными для потребителя Концепция «шести сигм» разработана и внедрена на фирме «Motorola» Философия «шесть сигм» основана на том, что существует прямая корреляция между числом дефектов, увеличением производственных затрат и уровнем удовлетворенности потребителей «Шесть сигм» − это такая цель компании, чтобы осуществлять все процессы так, чтобы для любых параметров любого процесса индекс возможностей был бы не менее двух: Ср ≥ 2,0 (соответствует уровню дефектности 0,002 ppm (parts per million), т.е. 2 дефекта на миллиард деталей)

Рисунок 7.89 – Концепция «Шесть сигм»

Рисунок 7.90 – Распределение параметра выхода процесса, чьи возможности соответствуют уровню Ср = 2,0 и который центрирован относительно поля допуска

Центр распределения параметра может смещаться в пределах 1,5σ. Подобное ухудшение процесса вызывается многими факторами, поэтому реальная оценка долговременной воспроизводимости процесса дает значение уровня дефектности 3,4 ppm, или 3,4 дефекта на миллион изделий.

КДК – показатель «возможностей для дефектов», который представляет собой сумму всех показателей продукции критичных для качества.

ДРМО – число дефектов на возможность, выражаемое в дефектах на миллион возможностей (defects per million opportunities).

Рисунок 7.91 – Понятие КДК и ДРМО Таблица 7.5 − Классификация организаций по уровням «сигмовой» воспроизводимости и их следствиям

6 5 4

3,4 233 6210

99,9997 99,997 99,379

Издержки от плохого качества, % объема продаж < 10 10-15 15-20

3 2

66807 308537

99,32 69,20

20-30 30-40

1

690000

31,00

Число ppm сигм дефектов

Выход годной продукции, %

Уровень конкурентоспособности Мировой класс Среднее в промышленности Неконкурентоспосо б-ность

Таблица 7.6 – Таблица перевода уровня сигма организации в уровень дефектности ее продукции Число дефектов на миллион возможностей

Уровень сигма

Выход годной продукции в %

691500 500000 308500 158700 66800 22700 6200 1300 230 30 3,4

1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5 5,0 5,5 6,0

30,85 50 69,15 84,13 93,32 97,73 99,38 99,87 99,977 99,997 99,99966

ориентация на клиента

финансовые результаты

Признаки системы «Шесть сигм»

вовлечение руководства

инфраструктура исполнения приверженность сотрудников

Рисунок 7.92 – Признаки системы «Шесть сигм»

Проектирование по критерию шести сигм: проектирование продукции и процессов на основе требований клиентов требования клиентов Голос клиента: что клиенты говорят о своих желаниях

Ориентация на клиента

Требования: голос клиента, выраженный в конкретных измеренных показателях

Дефект: неспособность удовлетворить критичные для качества требования клиентов

Требования, критичные для качества: наиболее важные требования клиентов

Рисунок 7.93 – Ориентация на клиента Лидер программы

Чемпион

«Черный пояс»

Руководство бизнес подразделениями

Владелец процесса – спонсор проекта

«Мастер черного пояса»

«Черный пояс»

Владелец процесса – спонсор проекта

«Зеленый пояс»

«Зеленый пояс»

- сотрудники, работающие в условиях занятости в шести сигмах - сотрудники, работающие в условиях частичной занятости

Рисунок 7.94 – Инфраструктура метода «Шесть сигм»

Control (проверяй)

Define (определяй) Процесс DMAIC

Measure (измеряй)

Improve (совершенствуй)

Analyze (анализируй)

Рисунок 7.95 – Процесс DMAIC Определение проблемы Цель этапа – сделать ясными цель и задачи проекта. На этом этапе команда должна решить важную задачу – понять, что хотят потребители Измерение Цель этапа – сбор данных для подтверждения проблемы и для ее количественного определения, а также поиск фактов и цифр, которые могут дать ключ к определению причины проблемы

Анализ Этап служит для обнаружения фундаментальной причины проблемы

Совершенствование Этап направлен на поиск путей к ликвидации причин проблем Проверка (контроль) Цель контроля – убедиться, что достигнутый эффект можно сохранить

Рисунок 7.96 – Последовательность этапов процесса DMAIC

Инструмент SIPOC Supplier – поставщик: лицо/процесс/компания, поставляющие все, что используется в процессе (сырье и материалы, комплектующие, информацию и т.п.).

Input – вход: поставляемые материалы или информация.

Process – процесс: внутренние шаги (те, что создают ценность, и те, что не создают ценность).

Output – Выход: продукт, услуга или информация, направляемые клиенту (предпочтительно с акцентированием внимания на характеристиках, критичных для качества).

Customer – потребитель: следующий этап процесса, или конечный потребитель.

Рисунок 7.97 – Инструмент SIPOC

Рисунок 7.98 – Диаграмма SIPOC для организации, которая занимается лизингом оборудования

7.5 Методология бережливого производства Производственная система «Toyota Production System» (TPS) Основана на 14 принципах: 1) Философия долгосрочной перспективы: можно пойти на убытки для достижения отдаленной цели.

2) Производственный поток должен быть непрерывным.

3) Канбан: производство промежуточных запасов.

по

системе

«точно

вовремя»

без

4) Хейдзунка: равномерное распределение нагрузки на всех этапах технологического процесса.

5) Андон и джидока: автоматическая остановка производства с целью решения проблем.

6) Формализация накопленных знаний: достигнутое нужно делать новым стандартом.

7) Визуальный контроль: иногда простая лампочка эффективнее компьютерного монитора.

8) Внедрять только проверенные технологии.

9) Воспитывать собственных лидеров, искренне исповедующих философию компании.

10) Формировать и воспитывать рабочие команды, в которых каждый искренне исповедует философию компании.

11) Уважать и развивать партнеров-поставщиков.

12) Генти генбуцу: перед тем как начать разбираться в ситуации, увидеть все своими глазами.

13) Немаваси: принимать коллективные решения только после согласия большинства, но внедрять — немедленно.

14) Хансей и кайдзен: любой анализировать и совершенствовать.

процесс

нужно

постоянно

Рисунок 7.99 – Производственная система «Toyota Production System» (TPS)

Концепция «бережливое производство»

Основная цель бережливого производства состоит в уменьшении потерь. Основополагающими моментами бережливого производства являются ценность и потери. Ценность продукта (или услуги) рассматривается только в связи с отношением к нему потребителя. Продукт имеет ценность для потребителя только в том случае, если удовлетворяет его потребности. Потери – это любая деятельность, которая истребляет ресурсы, но не создает ценность.

Рисунок 7.100 – Концепция «бережливое производство» Семь видов потерь:

1) Перепроизводство товаров, когда товар произведен, а спрос на него еще не возник.

2) Хранение материалов, деталей и полуфабрикатов между производственными стадиями.

3) Ненужная транспортировка материалов (например, из-за неоптимального расположения оборудования, цехов).

4) Лишние этапы обработки, возникающие из-за недостатка оборудования или ошибок в проектировании.

5) Наличие излишних запасов, например «на всякий случай».

6) Ненужное перемещение людей, например, в поисках инструмента, материалов и т.д.

7) Производство дефектов, брака.

Рисунок 7.101 – Семь видов потерь

определение потока создания ценности определение ценности

Пять шагов к бережливому производству

совершенствование

организация движения потока

вытягивание продукта

Рисунок 7.102 – Пять шагов к бережливому производству Определение ценности

Ценность товара (услуги) может быть определена только конечным потребителем. Ценность создается производителем. Для правильного определения ценности необходимо так организовать работу с потребителем.

Рисунок 7.103 – Определение ценности Поток создания ценности – это совокупность всех действий, которые требуется совершить, чтобы определенный продукт (товар, услуга или все вместе) прошел через три важных этапа менеджмента, свойственных любому бизнесу: решение проблем (от разработки концепции и рабочего проектирования до выпуска готовой продукции);

управление информационными потоками (от получения заказа до составления детального графика проекта и поставки товара);

физическое преобразование (от сырья до того, как в руках у потребителя окажется готовый продукт).

Рисунок 7.104 – Поток создания ценности

Определение потока создания ценности почти всегда позволяет определить источники и величину потерь Все действия, которые составляют поток создания ценности, можно разделить на три категории: Действия, создающие ценность Действия, не создающие ценность, но неизбежные в силу ряда причин Действия, не создающие ценность

Рисунок 7.105 – Действия, составляющие поток создания ценности Лесная делянка

Лесхоз 3

Заготовка леса

3

Сортировка леса

Оконная фабрика Изготовление окон

3

Лесхоз Заготовка леса

Дачный поселок 3

Установка окон

Рисунок 7.106 – Карта потока создания ценности при изготовлении оконных блоков Таблица 7.7 – Сводка данных по ходу потока создания ценности при производстве окон Место действия Лесная делянка Лесхоз Пилорама Оконная фабрика Дачный поселок Всего

Затраченное время Хранение Хранение перед Обработка, после обработкой, час обработки, дни дни

Погрузкаразгрузка

Общее число дней

Общие отходы (накопленные), %

-

0,5

10

6

10

20

10 30

0,5 1,0

20 30

5 4

40 100

25 45

120

5,0

7

30

227

65

30

0,5

-

2

257

65

190 дней

7,5 часов

67 дней

47 раз

257 дней

65 %

Этот шаг потребует серьезной перестройки организации, распределения функций, переосмысления методов работы, типов применяемого оборудования и инструментов, с тем, чтобы ничего не мешало непрерывному течению потока проектирования, оформления заказа и производства – без остановок и подводных камней

Является третьим шагом на пути к бережливому производству

Организация движения потока

Как правило, мероприятия, начатые на действующем производстве по созданию непрерывного потока, приводят к серьезным успехам даже без значительных материальных затрат

Рисунок 7.107 – Организация движения потока

Склад

Склад Очистка

Меднение

Проверка герметичности

Склад готовых изделий

Конвейер

Штамповка

Развальцовка

Склад

Склад

Резка труб

Склад

Склад

Первый этаж

Второй этаж Склад готовых змеевиков и деталей для них

Окончательный контроль

Хранение и отгрузка готовых материалов

Рисунок 7.108 – Примерный план участка по изготовлению конвекторов

Первый этаж

Развальцовка

Штамповка

Очистка

Контроль/ упаковка/ отгрузка

Резка труб Проверка герметичности

Меднение

Участок окончательной сборки

Склад деталей

Рисунок 7.109 – Ячейка по изготовлению конвекторов

Цех № 1

Материалы

Цех № 2

Заготовки

Рынок сбыта

Задан ие, выпо график лнен ия

афик ие, гр Задан олнения вып

Склад сырья

ие на Задан дство, я зв о прои полнени ик вы граф

П от граф ребность ик сн , абже ния

Система управления

Цех сборки Детали

Продукция

Материальные потоки Информационные потоки

Рисунок 7.110 – Система выталкивания по потоку создания ценности при классическом производстве партиями

Система управления

Рынок сбыта

ие на Задан дство зв о п рои Продукция Склад сырья

Цех №1

Заказ материалов

Цех №2 Заказ заготовок

Цех сборки Заказ деталей

Материальные потоки Информационные потоки

Рисунок 7.111 – Принципиальная схема тянущей системы Склад стеллаж №

5Е215

Шифр изделия

А2-15

Номер изделия 35670507 Наименование изделия Ведущее зубчатое колесо Модель автомобиля SX50BC Вместимость тары 20

Тип тары В

Номер выпуска 4/8

Предшествующий участок Ковка В2 Последующий участок Механическая сборка Т-6

Рисунок 7.112 − Канбан цеха автомобильного предприятия

Рисунок 7.113 – Схема вытягивания конкретного продукта сервисной системы фирмы Toyota в Северной Америке Совершенствование

«кайкау» – путь радикальных инновационных улучшений

«кайдзен» – путь незначительных, пошаговых улучшений

Рисунок 7.114 – Совершенствование Таблица 7.8 – Показатели результативности мероприятий по «кайдзен» фирмы FNGP Показатель Число рабочих Производств о деталей на одного рабочего Используема я площадь, квадратные метры

Феврал ь 1992

Апрел ь 1992

Май 199 2

Ноябр ь 1992

Январ ь 1993

Январ ь 1994

Авгус т 1995

21

18

15

12

6

3

3

55

86

112

140

225

450

600

214

186

172

154

126

111

111

Таблица 7.9 – Показатели результативности мероприятий по «кайкау» фирмы «Pratt & Whitney» Автоматическая машина Blohm 597 762 1640 250

Новая ячейка шлифовки 230 24 15 1

10 дней

75 мин

Воздействие на окружающую среду

Очистка кислотой, используют рентгеновское излучение

Нет

Время простоя при переналадке оборудования

480 мин

100 сек

1,0

0,49

1,0

0,3

Показатель Удельная площадь, м2 Общий уровень детали, м Средний уровень запасов по ячейке Объем партии (число лопаток) Время выпуска (сумма времени цикла всех операций)

Удельная стоимость шлифовки одной лопатки Удельные затраты на новые шлифовальные машины