- Контрольные листки
- Анализ Парето
- Причинно-следственная диаграмма Исикавы
- Гистограмма
- Стратификация
- Контрольные карты
Ниже будут рассмотрены данные инструменты с примерами из различных отраслей производства и процессов.
Контрольные листки. При анализе причин первостепенным является сбор первичной информации. Наиболее результативным инструментом сбора первичной информации являются контрольные листки.
Контрольный листок это структурированная, готовая форма для сбора и анализа данных для облегчения дальнейшего использования собранной информации. Контрольные листки используют при сборе данных о частоте или закономерностях событий, проблем, дефектов, сборе данных о производственном процессе.
Так, например, для контроля качества сварки кабины автомобиля МАЗ на заводе были разработаны контрольные листки: по видам дефектов, выявления изменения в вариации глубины вмятины при контактной точечной сварке, причин дефектов в стратификации – вид несоответствия, смена, рабочий, его стаж, день недели. При составлении контрольных листков следует обратить внимание на то, чтобы было указано, на каком этапе процесса и в течение какого времени собирались данные, а также на то, чтобы форма листка была простой и понятной без дополнительных пояснений.
Выявление изменения в вариации глубины вмятины при контактно-точечной сварке представлено на рис 2 
Рис. 2. Контрольный листок вариации глубины вмятины при контактно-точечной сварке в ходе производственного процесса
Контрольный листок показывает, что наиболее характерными размерами глубины вмятины являются 0,05 и 0,06 мм. Применение данного инструмента статистического контроля позволит накапливать информацию по глубине вмятины, которая оказывает существенное влияние на внешний вид изделия, контролировать процесс в целях невыхода за допустимые пределы.
Таким образом, информация контрольного листка по видам несоответствий сварки свидетельствует о необходимости ужесточения технологической дисциплины на участке сборки и сварки кабины автомобиля МАЗ.
Для дальнейшего анализа данной информации целесообразно воспользоваться диаграммой Парето.
Анализ Парето позволяет посмотреть на процесс образования несоответствий с различных точек зрения с целью определения наиболее значимых факторов, формирующих качество процессов и продукции.
На РУП МАЗ этот эффективный инструмент, позволяющий определить наиболее значимые причины, от которых зависит уровень несоответствий, не применяется.
Первый этап анализа Парето – определение наиболее существенных несоответствий (рис. 3).
Рис. 3. Диаграмма Парето – совокупное количество несоответствий по видам сварочных дефектов
Анализ Парето показал, что наиболее существенными при производстве сварочных работ кабины автомобиля МАЗ являются такие несоответствия, как «отсутствие сварки» – 42 % от общего количества несоответствий; «не выдержаны размеры» – 37 %. Остальные стратифицированные несоответствия незначительны. Анализ Парето позволяет сделать вывод о необходимости принятия первоочередных мер на исправление выделенных существенных несоответствий.
Процессный подход представляется необходимым компонентом стратегии качества, прежде всего потому, что TQM ориентирует компании не на обеспечение должного качества за счет выявления и исправления ошибок, а за счет правильной организации системы, которая ошибок не допускает. Естественно, что процессный подход предполагает формирование таких бизнес-процессов, которые будут обеспечивать максимальную вероятность того, что принимаемые в ходе их реализации решения будут основываться на фактах, т. е. будет гарантированно реализовываться второй элемент стратегии качества.
Процессный подход в практике управления российскими компаниями только начинает использоваться. Лишь некоторые, достаточно «продвинутые» руководители предприятий и компаний, ознакомившись с соответствующими идеями в рамках концепций TQM или реинжиниринга компаний, начинают самостоятельно или с помощью консультантов применять эту концепцию в собственной деятельности. Надо иметь в виду, что такая перестройка всегда проходит на фоне непрерывной деятельности фирмы. Она не должна, даже на короткое время, прерывать ее функционирование как поставщика продуктов или услуг.
Причинно-следственная диаграмма Исикавы. Диаграмма Исикавы или причинно-следственная диаграмма (иногда ее называют диаграмма «рыбья кость») – применяется с целью графического отображения взаимосвязи между решаемой проблемой и факторами, влияющими на ее возникновение. Кроме того, с помощью данного инструмента можно установить, каких данных, сведений или знаний о проблеме недостает для ее решения и тем самым сократить область принятия необоснованных решений. Когда строится диаграмма Исикавы, причины проблем распределяют по ключевым категориям, причем наиболее важные располагаются ближе к «голове» скелета.
В качестве таких категорий для построения городской логистической инфраструктуры нами приняты следующие факторы: геополитический; социальный, экономический, методологический. Схематично диаграмма представлена на рис. 4.
Рис. 4 Диаграмма Исикавы для факторов формирования городской логистической инфраструктуры
Наиболее значимым, с нашей точки зрения, является геополитический фактор, который представляется как совокупность территориального положения районов (размер, расположение – удаленность от центра, существующая транспортная и складская инфраструктуры (транзитность территории, время простоя в пробках, возможность их объезда через выбранный район), давность застройки) и политической ситуации (готовность администрации города и районов пересмотреть имеющуюся инфраструктуру, законодательно поддерживать инициативы по ее изменению/созданию).
Следующий по значимости – социальный фактор, куда относятся демографическая ситуация в городе, плотность населения, его доходы, прирост по районам, наличие социально значимых объектов на территории, рост/спад приема учащихся в ВУЗы и школы, детские сады.
Экономический фактор включает в себя доходы населения, специализация районов города (количество рабочих мест, фабрик, заводов, бизнес-центров и досуговых мест – торгово-развлекательных комплексов, торговых центров, магазинов (вне зависимости от формата). Важно учесть также размер выделенных учреждений и динамику их расширения/закрытия по районам. Социальный фактор, наряду с экономическим, во многом определяет объемы и структуру потребления, непосредственно влияет на количество перевезенных грузов и т.п., что в свою очередь отражается на объектах инфраструктуры города (увеличивается их загруженность, возникает необходимость модернизации / постройки новых).
Отметим также важность теоретически верного построения инфраструктуры (методологический фактор). Исследования в области городской логистической инфраструктуры должны стать основой сбалансированной структуры, которая отражает интересы всех участников проекта, развивая взаимосвязи между ними и упорядочивая прохождение потоков внутри всей инфраструктуры. Это выгодно как для бизнес-структур (развитие партнерских взаимоотношений, формирование новых цепей поставок), населения (снижение цены и увеличение доступности товаров местного производства), а также администрации (приток инвестиций для развития территорий, увеличение конкурентоспособности и т. п.). Ктеоретическим фактором относятся методические инструменты, принципы, способы формирования инфраструктуры и др. Проблематичность использования данного фактора обусловлена в отсутствии необходимой статистической информации (количестве и направлении потоков, складских площадей и т. п.).
Таким образом, с помощью Диаграммы Исикавы были описаны основное факторы формирования городской логистической инфраструктуры, отметим, что все они в той или иной степени отражают описанные нами в предыдущих исследованиях факторы региональной логистической инфраструктуры, т. е. есть преемственность, что говорит о верности предположений. Из диаграммы видно, что наибольшее влияние на состав и размещение объектов РЛИ имеют факторы геополитического и экономического характера.
Гистограмма - метод, который принимают для обработки, анализа и овладения порядком расположения свойств качества.
Гистограмма является эффективным методом, по которому анализируют стабильность и уровень качества, знакомятся с порядком расположения свойств качества.
Например, на одной стройке в России производят бетон С30, сделали 50 кубиков для испытания прочности. Анализ выполняется в следующем порядке:
1. Сбор и обработка данных. Данные о прочности образцов заносятся в таблицу и обрабатываются (см. табл. 1).
Максимум прочности из всех данных 462 Н/10мм2, минимум 315 Н/10 мм2, разница 147 Н/10 мм2 называются предельной разницей, обозначаются буквой R.
2. Определить количество групп и интервалы.
Определяют количество групп по количеству данных.
Таблица 1
Прочность кубиков бетона (Н/10 мм2)
| № | Данные | Максимум | Минимум | ||||
3. Определить интервал и составить таблицу расположения частот.
Для того, чтобы данные не попадали на границы интервалов, применяют минимум-10,5 за верхнюю границу. По числам, которые уже определяли, подсчитаны частоты, и составлена таблица (см. табл. 2).
4. Построить гистограмму.
На рис. 5 представлен график – гистограмма, у которого абсцисса выражает интервалы данных, ордината выражает количество.
На рисунке показана регулярная форма, на середине выше, на двух сторонах ниже, симметричная, значит процесс производства нормальный, качество высокое.
Таблица 2.
Расположение количества
| № | Интервал | Количество | Частота, % |
| 304,51324,5 | |||
| 324,5-344,5 | |||
| 344,5-364,5 | |||
| 364,5-384,5 | |||
| 384,5-404,5 | |||
| 404,5-424,5 | |||
| 424,5-444,5 | |||
| 444,5-464,5 | |||
| Итого |
Рис. 5. Гистограмма распределения прочности бетона
Рассмотрев сферу применения данных статистических методов, можно дать следующие рекомендации. В случаях, когда только нужно найти главную причину негодности, то удобен метод классификации. Если надо подробно найти причины, которые влияют на качества продуктов, то лучше принимать метод диаграммы Исикавы анализировать причины шаг за шагом, и определять меры для решения. А метод диаграммы Парето принимается тогда, когда нужно группировать причины, чтобы управлять качеством по порядку. В случае, когда нужно делать испытания для партии изделий, лучше принимать метод гистограмм.
Непрерывность улучшений — это лозунг, который достаточно сложно воспринимается отечественными производителями. Что-то менять в рамках централизованной советской системы управления было принято только по решению вышестоящих руководителей. Действительно, инициативные улучшения неизбежно приводили бы к сбоям в функционировании плановой системы и нарушению пропорциональности. Если на уровне изобретательства и рационализации, которые не затрагивали всерьез систему общественного производства, определенное творчество и имело место, то на уровне производства в целом изменения номенклатуры, объемов и характеристик продукции могли происходить только по согласованию с вышестоящими инстанциями. Поэтому в современной ситуации добиться инициативной работы от широкого круга сотрудников сложно, а часто почти невозможно. Решающую роль в достижении такого результата должно играть вовлечение в непрерывный процесс улучшений максимально широких кругов сотрудников компании и использование для этого внешних ресурсов.
Вовлечение всех в деятельность по обеспечению качества. Для того чтобы быть уверенным в успехе стратегии качества, каждый должен отвечать за удовлетворение потребителя, за обеспечение и непрерывное улучшение качества. Как внутренние, так и внешние потребители должны быть удовлетворены. Поэтому пятый элемент в стратегии качества компании предполагает вовлечение каждого сотрудника в процесс обеспечения качества. Работники должны ощущать ответственность и профессиональную гордость за то, что делают свою работу хорошо.
Вовлечение всех в процесс обеспечения качества — это, пожалуй, самый сложный из элементов рассматриваемой стратегии. Его сложность определяется тем, что именно этот элемент предполагает качественное изменение внутрифирменной культуры, предполагает такую переориентацию менталитета и действий персонала, которые должны привести к внутренней перестройке всей системы отношений внутри компании и отношений сотрудников к потребителям и рынку.
Стратификация (расслоение) - один из наиболее простых статистических методов. В соответствии с этим методом производят расслоение данных, то есть группируют данные в зависимости от условий их получения и производят обработку каждой группы данных в отдельности.
Стратификация или расслоение (группировка) данных – инструмент, позволяющий произвести селекцию данных в соответствии с различными факторами.
В производственных процессах часто используется метод расслоения «5М»: men,methods, materials, measure, machines (люди, методы, материалы, измерения, оборудование):
− по исполнителям – по квалификации, полу, стажу работы и т.д.;
− по способу производства – технологическому приему, месту производства, условиям производства;
− по материалу – по качеству сырья, партии, месту производства, сроку выпуска и т.д.
− по измерению – по методу измерения, типу измерительных средств или их точности;
− по оборудованию и машинам – по новому и старому оборудованию, марке, конструкции, сроку службы и т.д.
С необходимостью решения задач выбора тех или иных контрольных карт (проверки гипотез о принадлежности двух выборок случайных величин одной и той же генеральной совокупности) постоянно сталкиваются при статистическом управлении качеством процессов, когда пытаются убедиться в том, что закон распределения случайных величин не претерпел существенных изменений по истечении некоторого интервала времени.
Контрольные карты. Среди множества контрольных карт по количественному признаку, в том числе модифицированных, выделяют две группы карт: для оценки центра распределения значений контролируемого параметра и для оценки характеристик рассеяния.
У исследователя, стоящего перед проблемой решения таких задач, несмотря на обилие публикаций, возникает множество вопросов относительно каждой контрольной карты из множества, так как не ясно, в каких случаях применение какого метода оказывается более эффективным, поскольку не имеется четких указаний и сведений о преимуществе тех или иных методов. Например, о степени их устойчивости к грубым погрешностям и промахам, имеющимся в массивах статистических данных, вызванных действием случайных технологических факторов, о степени нечувствительности к малым отклонениям от предположений, о результатах сравнения точности, эффективности и мощности этих методов при различных условиях применения.
По поводу некоторых контрольных карт имеется информация об относительной точности, но в основном эти сведения исходят из анализа эффективности используемых в этих картах статистик. По отношению к другим контрольным картам (модифицированным, КУ-СУМ, EWMA-картам и др.) требуются дополнительные исследования.
Цель настоящей работы состоит в разработке системы комплексного исследования методов статистического регулирования технологических процессов для оценки области их работоспособности при различных условиях применения.
Сведения, полученные в результате исследований, предоставят пользователям исходную информацию для их сопоставления и выбора того или иного метода, причем в наглядной и компактной форме, тем самым избавят пользователей от необходимости самостоятельно выполнять исследования свойств алгоритмов статистического регулирования при их предварительном выборе.
Разумеется, исследование алгоритмов должно опираться на их подробную классификацию и алгоритмизацию с целью выделения общих и частных признаков классификации, а также определения сходных блоков алгоритмов, способствующих разработке обобщенной схемы исследования.
К основным признакам, по которым осуществлялась классификация, были отнесены:
- вид и форма представления искомого параметра качества;
- вид и форма представления исходных данных;
- вид и структура вычислительной процедуры;
- форма представления результатов обработки;
- размерность массива данных и др. Общий порядок проведения исследования параметров контрольных карт представлена рис. 6.
Рис. 6. Общий порядок проведения исследования контрольных карт
Что касается исследуемых параметров алгоритмов обработки измерительной информации, то они выбирались таким образом, чтобы могли позволить наиболее полно выявить их свойства и область применения (в определенном круге измерительных задач).
Применительно к задачам обработки данных текущего контроля, к которым и относятся методы контрольных карт, разумеется, наибольший интерес представляют характеристики, непосредственно влияющие на точность полученных результатов. Однако для эффективного использования алгоритмов на практике существенны и другие свойства, обусловливающие надежность и эффективность процедуры обработки, ее трудоемкость, при-чем последние группы свойств тесно связаны с точностными. Поэтому целесообразно сформировать систему взаимосвязанных показателей, характеризующих точность, чувствительность к изменению различных параметров условий применения, эффективность и трудоемкость алгоритмов обработки результатов текущего контроля.
Таким образом, следует выделить четыре основные группы пара-метров (характеристик) контрольных карт:
1. Показатели точности алгоритмов, предназначенные для оценивания составляющих погрешностей результатов измерений, в том числе:
- основные характеристики – получаемые в случае соответствия исходных данных принятым для их описания типовым моделям;
- дополнительные – предназначенные для оценивания дополнительных погрешностей, обусловленных отклонениями свойств исходных данных от соответствующих типовых моделей.
2. Показатели чувствительности к изменению параметров моделей исходных данных, характеризующих различные условия применения методов статистического регулирования (контрольных карт).
3. Показатели эффективности.
4. Показатели сложности, отражающие вычислительные затраты при использовании алгоритма.
Наиболее важным аспектом в системе комплексного исследования контрольных карт является процедура формирования типовых моделей исходных данных. Поскольку форма представления наблюдений случайных величин (результатов текущего контроля) отражается на используемых методах и алгоритмах статистического анализа: методах оценивания параметров законов распределения и задачах проверки статистических гипотез. Кроме того, не только форма представления наблюдений, обычно связанная с технологией их регистрации, влияет на методы обработки, но и методы анализа и свойства используемых статистических процедур иногда определяют преобразование исходных данных. Тем более что на практике при обработке результатов измерений обычно имеют дело с выборками достаточно ограниченного или, чаще, малого объема.
Исходя из вышесказанного, при формировании типовых моделей исходных данных также необходимо предусмотреть различные способы формирования и отбраковки выборок, такие как группирование и (или) частичное группирование (винзорирование, цензурирование, усечение).
Таким образом, результаты такого комплексного исследования позволят решить задачу выбора тех или иных алгоритмов при различных требованиях к точности технологических процессов, типах и объемах производства и т.д., поскольку широкое разнообразие контрольных карт вызывает существенные затруднения для пользователей при выборе кон-кретного метода для целей управления технологическими процессами, тем более что на практике обычно сведения о свойствах экспериментальных данных довольно ограничены. Вместе с тем свойства алгоритмов обработки результатов наряду со свойствами исходных данных оказывают существенное влияние на качество принимаемого решения, а оценивание соответствующих составляющих может быть сложной и трудоемкой задачей, требующей значительной априорной информации.
Все это обусловливает необходимость целенаправленного исследования контрольных карт, а по существу алгоритмов обработки данных в рамках статистического регулирования технологических процессов.
Статистические методы контроля при их правильном применении позволяют радикально понизить издержки на контроль по сравнению со сплошным контролем. Разработанные в рамках теории и практики управления качеством простые инструменты статистического контроля качества позволяют использовать эти методы самими рабочими, которые тем самым вовлекаются в работу по обеспечению качества не только с помощью лозунгов, призывов и разъяснений, но и практических действий.
Опыт культурной TQM-революции в Японии выдвинул такой инструмент вовлечения широких кругов рабочих и ИТР в деятельность по обеспечению качества, как «кружки качества». В сотнях тысяч таких кружков рабочие, связанные смежными технологическими операциями, при участии инженеров, экономистов и других специалистов совместно анализировали результаты работы на своих участках, определяли причины возникновения сбоев, появления дефектных деталей, возможности снижения затрат и вносили предложения по устранению их причин и изменению мешающих деятельности обстоятельств. Ничто не может так эффективно обеспечить формирование новой внутриорганизационной культуры, как целенаправленная совместная работа по достижению разделяемых всеми целей.
Однако далеко не все проблемы качества могут быть решены внутри компании. В немалой степени качество зависит от поставщиков. Поэтому все поставщики тоже должны быть вовлечены в работу по повышению качества. Отношения с поставщиками — это отдельная проблема при формировании системы тотального качества. Традиционное отношение с поставщиками строится по принципу противостояния, противопоставления друг другу конкурирующих между собой производителей взаимозаменяемых материалов и компонентов. Играя на обострении конкуренции между своими поставщиками, компании пытаются сбить цены и добиться от них других уступок. Чтобы вести такую политику, компании стремятся увеличивать количество своих поставщиков и сталкивать их между собой.
Ориентация на тотальное качество делает подобную практику не только неэффективной, а прямо деструктивной. Вместо этого компании вступают в альянсы, заключая долгосрочные соглашения о поставках, совместно с поставщиками разрабатывают продукты и услуги, способные максимально удовлетворять конечных потребителей и формируют сеть связей, которая обеспечивает создание наиболее эффективной цепочки ценностей для потребителей. В этой ситуации цены на материалы и компоненты могут оказаться не самыми низкими, но повышение качества конечного продукта и снижение издержек за счет уменьшения количества дефектов в поставках с лихвой компенсируют эти дополнительные затраты. Кроме того, возникает возможность отказаться от входного контроля по всей цепочке ценности, что обеспечивает дополнительный выигрыш.
Традиции репрессивного менеджмента и стремление навязать подчиненным свое видение проблемы — характерная черта российской корпоративной культуры. Вина здесь в равной степени лежит сегодня как на руководителях, так и на подчиненных. Первые привыкли считать, что единственный способ чего-нибудь добиться — это издать приказ и придумать систему наказаний за его невыполнение, а вторые — что, получив приказ, не следует торопиться его выполнять, его еще могут отменить. Практически это означает, что какие-либо изменения в этой системе отношений могут быть достигнуты только в результате принуждения исполнителей.
Говоря о попытках внедрения в практику компаний за пределами Японии кружков качества, необходимо отметить, что главные сложности здесь связаны не столько с рабочими, сколько с руководителями. Последние должны не просто инициировать создание таких кружков, а активно работать с ними, внимательно рассматривая любые предложения по улучшению и принимая или отклоняя их только на основе внимательного и гласного анализа. В противном случае, даже если поначалу люди поверят в идею и начнут активно работать, их энтузиазм быстро угаснет и сменится всеобщим скепсисом и неприятием всей системы. Эта проблема в условиях господствующей на российских предприятиях системы отношений будет не менее острой, чем на предприятиях США или в европейских компаниях.
Вывод по главе:
Подводя итог рассмотрению проблемы формирования и реализации стратегии качества на российских предприятиях, следует заметить, что для них этот процесс будет достаточно сложным, трудоемким и длительным. Ожидать серьезного эффекта смогут те из них, кто не только сумеет соответствовать формальным требованиям стандартов на систему качества, но и способен изменить корпоративную культуру. Формирование и использование стратегии качества не ограничивается перечисленными элементами, но они представляются, бесспорно, необходимыми. При этом значительные трудности для отечественных компаний связаны еще и с тем, что для них часто не до конца освоенными являются и более стандартные компоненты регулярного менеджмента, элементы, без которых «алгебра управления качеством» не поможет. Например, необходимы хорошо налаженная система управленческого учета, эффективный маркетинг (на котором должно строиться развитие продукта и применение системы QFD), система эффективного взаимодействия с поставщиками и т. п. Поэтому попытки сразу перейти к внедрению элементов системы управления качеством должны сопровождаться параллельной работой по смежным направлениям, массированным обучением персонала и активным анализом особенностей реально складывающихся обстоятельств.
Практическая часть
В различных отраслях промышленности зарубежных предприятий для проведения анализа качества продукции и стабильности технологического процесса ее производства в течение нескольких десятков лет успешно применяется ряд статистических методов.
Анализ стабильности технологического процесса с использованием статистических методов позволяет установить связь между причинными факторами и выходными параметрами, такими как качество, стоимость, производительность и др. Следовательно, исследования, проводимые в области применения статистических методов контроля технологических процессов производства независимо от вида выпускаемой продукции (военная или хозяйственного назначения), являются актуальной задачей.
Целью настоящей работы является применение статистических методов в производстве корпусов для 30 мм бронебойно-трассирующих снарядов (БТС) на одном из заводов ОПК Российской Федерации.