2781.Всеобщее Управление Качеством
..pdfЛ-карта не указывает
на смещение
Я-карта
Рис. 3.34. Пример контрольной карты (* — Л-карта)
Типичный пример контрольной карты приведен на рис. 3.34; она пред
ставляет собой контрольную карту средних арифметических и размахов (5с и К). При построении контрольных карт на оси ординат откладываются значе ния контролируемого параметра, а на оси абсцисс — время t взятия выборки
(или ее номер).
Всякая контрольная карта состоит обычно из трех линий.
Центральная линия представляет собой требуемое среднее значение ха
рактеристики контролируемого параметра качества. Так, в случае ( х — К) —
карты это будут номинальные (заданные) значения х и R, нанесенные на соответствующие карты.
Две другие линии, одна из которых находится над центральной — верх ний контрольный предел ( К ъ или UCL — Upper Control Level), а другая под ней
— нижний контрольный предел ( А"н или LCL — Lower Control Level), представля
ют собой максимально допустимые пределы изменения значений контролируе мой характеристики (показателя качества), чтобы считать процесс удовлетворя ющим предъявляемым к нему требованиям. Если все точки, соответствующие выборочным средним значениям контролируемого параметра и его изменчивос ти, полученные по результатам обследования выборок, оказываются внутри кон трольных пределов, не проявляя каких бы то ни было тенденций, то процесс рассматривается как находящийся в контролируемом состоянии. Если же, напро тив, они попадут за контрольные пределы или примут какую-нибудь необыч ную форму расположения, то процесс считается вышедшим из-под контроля.
Процесс считается контролируемым, если систематические составляющие его погрешности регулярно выявляются и устраняются, а остаются только слу чайные составляющие погрешностей, которые, как правило, распределяются в соответствии с нормальным (гауссовским) законом распределения.
Для успешного внедрения на практике контрольных карт важно не только овладеть техникой их составления и ведения, но, что значительно важнее, научиться правильно “читать” карту.
Вернемся к рис. 3.34, на котором представлены х — и ^-контрольные карты, которые используются совместно и дополняют друг друга, чем и вызва
но их название: (х — Л)-карта. На картах нанесены результаты контроля четы рех выборок, сделанных в ходе протекания процесса через определенные про межутки времени. Распределение контролируемого параметра в каждой из этих выборок (распределение выборочных данных) подчиняется нормальному за кону распределения, что показано в верхней части рисунка, соответственно взятым из процесса выборкам. Как видно из расположения контрольных точек на Л-карте (контрольная карта размахов), они группируются вблизи централь ной линии, соответствующей требуемому номинальному значению R для дан ного процесса, поочередно появляясь либо над ней, либо под ней. Такое чере дование расположения контрольных точек характерно для процесса, в кото ром действуют только случайные составляющие его погрешностей. Эти состав ляющие подчиняются нормальному закону распределения, в соответствии с ко торым имеется равная вероятность того события, что выборочное значение R, представляющее собой случайную величину размаха контролируемого параметра качества, окажется больше или меньше номинального его значения. Поэтому процесс с точки зрения разброса параметра качества от его “среднего” значения можно считать контролируемым, и, как видно из приведенных кривых распреде ления выборочных данных, стандартное отклонение контролируемого параметра практически остается постоянным во времени. В то же время расположение кон
трольных точек на х -карте указывает на возрастание среднего выборочного зна
чения во времени. А значение х в четвертой выборке оказалось за контрольным пределом, что говорит о том, что в момент, когда бралась четвертая выборка, процесс уже не соответствовал предъявляемым требованиям. Однако этого можно было бы избежать, если бы на основании результатов уже первых трех выбо рок, когда процесс находился еще в установленных пределах, но уже была видна тенденция его изменения, указывающая на явное влияние системати ческих погрешностей, были бы предприняты соответствующие меры по их ус транению. Наглядным примером такой систематической погрешности может служить состояние резца, перемещение которого при автоматической обра ботке детали на токарном станке не учитывает его затупления.
Таким образом, контрольная карта помогает не только выявить несоот ветствие процесса требованиям потребителя, но и предвидеть возможности его появления в будущем.
Типы контрольных карт. В зависимости от вида показателя и цели суще ствуют различные типы контрольных карт [8,14]. В одном из них контрольный предел вычисляется по формуле:
(среднее значение) ±3 (стандартное отклонение),
где стандартное отклонение и есть вариация (изменение значения параметра
качества), обусловленная случайными причинами. Этот тип контрольных карт называется контрольной картой с 3-сигмовыми пределами.
В рамках семи простых методов используются всего лишь семь типов кон трольных карт, а именно контрольные карты:
•средних арифметических и размахов ( х — R); медиан и размахов (Me — R); индивидуальных значений (х); доли дефектной продукции (р);
•числа дефектных единиц продукции (рп);
•числа дефектов (с);
•числа дефектов на единицу продукции (и).
Все перечисленные карты относятся к категории карт Шухарта, которые широко применяются в Европе и Японии. В то же время в Америке в основном используют не карты Шухарта, а так называемые кумулятивные контрольные карты, смысл которых становится понятным при рассмотрении точностных диаграмм [8]. Кумулятивные нормы показывают, к чему стремится процесс, но не показывают его текущего состояния, тогда как карты Шухарта дают инфор мацию о текущем состоянии, но не всегда показывают такие очевидные тен денции процесса, как это было показано в случае, приведенном на рис. 3.34. Кроме того, кумулятивные контрольные карты позволяют работать с выборка ми малых объемов (вплоть до п = 1), что невозможно при использовании карт Шухарта. Тем не менее.в рамках семи простых инструментов разработано мно го простых правил, позволяющих и на картах Шухарта выявить тенденцию процесса и предупредить выход его из-под контроля. Некоторые из этих пра вил показаны на рис. 3.35. Как правило, при анализе процессов метод конт рольных карт используется совместно с гистограммами и расслоением данных.
Для выбора контрольной карты можно воспользоваться схемой, приве денной на рис. 3.36.
Существует два типа контрольных карт: один предназначен для контроля параметров качества, представляющих собой непрерывные случайные величи ны, значения которых являются количественными данными параметра каче ства (значения размеров, масса, электрические и механические параметры и т.п.), а второй — для контроля параметров качества, представляющих собой дискретные случайные величины и значения, которые являются качественны ми данными (годен — не годен, соответствует — не соответствует, дефектное
— бездефектное изделие и т.п.).
Рис. 3.35. Примеры расположения контрольных точек при нарушениях технологического процесса: I — серия длиной в семь точек; II — десять из последовательных точек лежат с одной стороны от центральной линии; III — две из трех точек лежат за пределами двухсигмовой линии
Рис. 3.36. Порядок выбора типа контрольной карты (л — объем выборки)
Долю дефектных изделий (р,) или дефектов (с,) в выборках при приме нении второго типа контрольных карт подсчитывают соответственно по следу ющим формулам:
р = |
количество дефектных изделий в / - ой выборке |
-------------------------------------------------------------------------------------- х |
общее количество проверенных изделий в выборке (п)
х 100 = процент дефектных изделий; |
(3.26) |
число дефектов в /-ой выборке |
|
с. = -------------------------------------------------------------------------------------- |
х |
общее количество проверенных изделий в выборке (и) |
|
х 100 = процент дефектов на п изделий. |
(3.27) |
Результаты, полученные по (3.27), дают изготовителю больше информа ции, чем по (3.26), так как при подсчете числа дефектов на п изделий каждое
контролируемое изделие проверяется по всем потенциальным дефектам. После дующий анализ этих дефектов помогает вскрыть слабые места в производстве.
Контрольная карта, использующая выражение (3.26), называется /7-кар той, а выражение (3.27) — с-картой.
Значение для средней линии /7-карты
к
где к — число выборок, которое должно быть более 10.
Границы регулирования |
|
|
К в = р + Зо~; |
К н = р - 3 а ~ . |
(3.28) |
С учетом того, что |
|
|
1 (1 - |
Р ) |
(3.29) |
° Р |
|
|
|
|
где п — объем контролируемой выборки, выражение (3.28) можно переписать в следующем виде:
Кв - Р + 3 р(У-р). кн - р- з р(1 - р) (3.30)
Если величина средней линии карты дается в процентах, а не в дробных числах, то значения контрольных пределов также должны быть выражены в процентах, т.е.
/7 ( 1 0 0 - /7 ) . |
^ |
- |
//7 (1 0 0 - /7 ) |
К^ —р + 3. ------ 2------> |
Л н |
|
(3.31) |
|
|
р ~ 3м— — |
|
Найденные средняя линия и границы регулирования наносятся на контрольную карту. Ординатами точек /7-карты служат доли бракованных изделий р (или pt, %), а абсциссами — текущие номера контролируемых партий или выборок, взятых из этих партий.
Аналогично, используя выражение (3.27), строим с-карту. Таким образом, целью контрольных карт является:
держать под контролем значение определенной характеристики;
•проверять стабильность процессов;
•немедленно принимать корректировочные меры;
•проверять эффективность принятых мер.
Однако следует отметить, что перечисленные цели являются характер ными для действующего процесса. В период же запуска процесса контрольные карты используют для проверки возможностей процесса, т.е. его возможностей стабильно выдерживать установленные допуски.
В заключение хотелось бы еще раз подчеркнуть: рассмотренные семь инструментов статистического контроля качества не являю тся чудодей ственными средствами для улучшения качества. В то же время, пока их не будет знать и применять каждый участник процесса, прогресс в области качества невозможен.
3.11. Кружки Контроля Качества
Для успешного практического применения рассмотренных семи инст рументов контроля качества необходимо в первую очередь изучение этих ин струментов всеми сотрудниками компании, занятыми в сфере планирова ния, разработки, производства и сервиса. Это не значит, что, например, оператор производства или руководитель сервисной компании будут приме нять в своей работе все рассмотренные нами инструменты, включая и инст рументы управления качеством, о которых речь пойдет в следующей главе. Однако каждый из них должен знать все инструменты с тем, чтобы при необ ходимости уметь применять их на практике для улучшения процесса. Вот по чему программой JUSE (Японского Союза ученых и инженеров), созданной еще в 50-х годах, предусматривалось обучение в первую очередь статистичес ким методам контроля. Такое обучение стало проводиться в том числе и не посредственно в компаниях, чтобы создать базу для вовлечения всех без ис ключения сотрудников компании в работу по улучшению процесса. С этой целью сотрудники в зависимости от их деятельности объединялись в неболь шие группы по изучению различных журналов и книг по контролю качества. Такое самообучение сотрудников было главной целью того времени. Поэтому группы обучающихся получили название Кружки Контроля Качества (Quality Control Circles). Обучение и сейчас является одним из важных элементов дея тельности Кружков Контроля Качества во многих японских компаниях. Одна ко помимо обучения в японских Кружках Контроля Качества практикуется процедура принятия коллективных решений — ринги, основанные на ини циативе снизу и на длительном, терпеливом поиске консенсуса путем много кратных и многоаспектных обсуждений проблем, возникающих в практичес кой деятельности подразделений, связанных в основном с улучшением каче ства как самого процесса, так и продукта в целом. Все делается неспеша и обстоятельно. Зато после того, как решение принято, оно реализуется немед ленно и без заметного сопротивления. Такая деятельность группы участников процесса, представляющих собой фактически команду по улучшению каче ства, продолжает и в настоящее время называться в Японии Кружки Контроля Качества. Однако такое название, отражающее только одну из сторон много гранной деятельности команды, имеет пренебрежительно негативное звучание и поэтому не было принято Западом, и сегодня эта деятельность имеет другие названия, одно из них — Команда по усовершенствованию (Improvement Team).
Но несмотря на различие названий, деятельность таких команд, как пра вило, аналогична (или близка) к деятельности Кружков Контроля Качества.
Развитие Кружков Контроля Качества было стремительным. Так, в ок тябре 1991 г. в Японии было зарегистрировано уже боле 300000 Кружков Кон
троля Качества. Обычно Кружок Контроля Качества в Японии состоит из 60 человек. Поэтому можно предполагать, что более чем 2 миллиона сотрудников вовлечено в кружки. Более того, возможно, что еще вдвое больше кружков рабо тают без регистрации. Наиболее процветающие компании имеют большое число Кружков Контроля Качества. Например, Тайота (Toyota) в 1984 г. имела их более чем 58000.
Деятельность кружков не ограничивается только промышленным произ водством. Существуют, например, Кружки Контроля Качества в супермарке тах, организуясь на продаже продуктов потребления, отелях, банках, ресто ранном бизнесе. Sonwa Bank, один из главных японских банков, в середине 80- х имел уже 2400 кружков с 13000 сотрудниками, вовлеченными в них. Таким образом, представляется возможным обсуждать такие проблемы, как ошибки программирования, более эффективная обработка почты, запоминание имен клиентов, экономия энергии, уменьшение сверхурочной работы, стимуляция клиентов для открытия новых счетов в банке.
Используя простые статистические инструменты, такие как семь инст рументов Контроля Качества, люди работают в группах, обсуждая, анализи руя и решая различные проблемы, нацеленные чаще всего на стоимость, безо пасность и продуктивность. Члены кружка в Японии являются хорошо обучен ными в сборе статистического материала и в статистическом анализе этих дан ных благодаря большим усилиям, приложенным в обучении. Это, в свою оче редь, помогает решать (как будет показано в гл. 4), ряд вопросов, связанных с разработкой семи инструментов управления качеством, с помощью “мозгово го штурма”, проводимого в кружках (или группах) качества.
Существуют также различные способы поощрения членов кружка, такие как награждение и публикация результатов их работы в извещениях правления компании. Главной причиной успеха Кружков Контроля Качества в Японии является тот факт, что сотрудники хорошо обучены и ориентированы на кон кретную, важную проблему.
Участие в кружках является добровольным, и кружки сами могут выб рать тему для работы. Даже если некоторые собрания происходят во время ра бочего времени, — это впоследствии окупается. Все-таки большинство из них проводится вне рабочего дня, например во время перерывов на обед или когда рабочий день завершен.
Кружки Контроля Качества являются методом обучения и поощрения персонала, интерес которого учитывается в вопросе улучшения качества. Это является главной причиной того, почему многие компании начали концент рировать внимание на качестве с помощью деятельности, похожей на деятель ность Кружков Контроля Качества. Существенным для них является успешная деятельность, однако не менее важно то, что, несмотря на различную деятель ность по вопросам качества, они имеют поддержку управляющего аппарата (менеджмента) и управляющий аппарат проявляет интерес к деятельности и достигнутым ими результатам. Так же их работой является создание предложе ний по усовершенствованию. В результате этого процесса могут быть улучшены контакты и взаимодействия между управляющим аппаратом и сотрудниками. Сейчас даже сотрудники фирм-поставщиков вовлечены в Кружки Контроля Качества фирм-потребителей для достижения совместных решений.
Одним из традиционных западных подходов к Кружкам Контроля Ка чества является создание команды, вырабатывающей рекомендации. Коман ды по усовершенствованию, однако, отличаются от Кружков Контроля Ка чества в том смысле, что они часто уполномочены выполнять то, что сами рекомендуют. Они получают ресурсы (людей, машины, финансы) для гаран тии того, что их идеи будут претворены в жизнь.
Команды по усоверш енствованию, прототипом которых являются Кружки Контроля Качества, являю тся в настоящее время неотъемлемой частью всех компаний и организаций Запада, работающих в условиях TQM. Они не подменяют специальные службы качества, существующие на каж дом предприятии, например выпускающем продукцию, но дополняю т друг друга в реш ении главной задачи — максимально удовлетворить потребно сти потребителя.
Контрольные вопросы
1.В чем особенности семи инструментов контроля качества?
2.С чего нужно начинать внедрение семи инструментов контроля качества?
3.Каков порядок сбора статистических данных?
4.Приведите примеры генеральной совокупности.
5.Когда выборку считают представительной?
6.Какие характеристики положения случайной величины вам известны и как их можно вычислить?
7.Какие характеристики рассеяния случайной величины вам известны и как их можно вычислить?
8.В чем отличие генеральных и выборочных характеристик?
9.Какова особенность выбора трехсигмовых пределов для гауссовского закона распределения случайной величины?
10.Назовите условия, при которых значения контролируемого параметра качества будут распределены по гауссовскому закону.
11.Каково назначение контрольного листка и какие требования при его заполнении необходимо соблюдать?
12.Почему именно гистограмму выбрали в качестве инструмента контро ля качества?
13.Какие индексы годности вам известны и в чем их назначение?
14.Как с помощью диаграммы разброса можно оценить вид и тесноту связи двух контролируемых параметров?
15.В чем особенность диаграммы Парето как инструмента контроля качества?
16.Как следует строить причинно-следственную диаграмму?
17.Какие контрольные карты вам известны и в чем их особенности?
18.Какую информацию о качестве процесса можно получить с помощью контрольной карты?
19.Как формируются Кружки Контроля Качества и каковы их основные
задачи?
20.В чем отличие команд по усовершенствованию качества, характерных для Запада, от японских Кружков Контроля Качества?
Г л а в а 4 . СЕМЬ ИНСТРУМЕНТОВ УПРАВЛЕНИЯ И ПРОЦЕСС РАЗВЕРТЫВАНИЯ ФУНКЦИИ КАЧЕСТВА (QFD)
4.1. Общие положения
В предыдущей главе были рассмотрены семь инструментов контроля качества. Большинство из них используется для анализа численных данных, что соответствует требованию TQM: опираться в принятии решений только на факты. Однако факты не всегда бывают численными по своей природе, и для принятия решения в этом случае необходимо знание поведенческой на уки, операционного анализа, теории оптимизации и статистики. Поэтому JUSE (Union of Japanese Scientists and Engineers — Союз Японских Ученых и Инже неров) на базе этих наук разработал очень мощный и полезный набор инст рументов, позволяющих облегчить задачу управления качеством при анализе различного рода фактов.
Эти инструменты получили название семи инструментов управления или семи новых инструментов контроля качества и были собраны вместе JUSE только в 1979 г., а книга Мизуно [18], посвященная этим семи инструментам, была переведена на английский язык в 1986 г.
К семи инструментам управления относятся: диаграмма сродства (affinity diagram);
диаграмма (график) связей (interrelationship diagram); древовидная диаграмма (дерево решений) (tree diagram);
•матричная диаграмма или таблица качества (matrix diagram or quality table); стрелочная диаграмма (arrow diagram);
•диаграмма процесса осуществления программы (Process Decision Program
Chart - PDPC);
• матрица приоритетов (анализ матричных данных) (matrix data analysis). Сбор исходных данных для инструментов управления обычно осуществ ляют в период “мозговых штурмов” (во время принятия адекватных решений по проблемным вопросам). Группа “мозгового штурма” должна включать всех тех, кто обладает знаниями по изучаемой проблеме. Также участники группы должны предварительно взаимодействовать друг с другом в той области, к которой относится обсуждаемая проблема. Для проведения “мозгового штур
ма” руководитель группы должен:
•сформулировать обсуждаемую тему;
•тщательно подготовиться к “мозговому штурму” — собрать соответству
ющих обсуждаемой теме людей в группу и четко сформулировать постановоч ные вопросы; решить вопрос с фиксацией идей, без прерывания выступающих; выбрать лидеров, хорошо знакомых с обсуждаемой темой, ознакомить
их с ней с тем, чтобы они заранее могли ее обдумать;
• провести разминку группы в течение 5 или 10 мин, используя нейтраль ную тему, после чего перейти к заданной теме, объяснив ее важность;
• организовать непосредственное осуществление “мозгового штурма”, ког да каждый имеет возможность высказаться по теме обсуждения; резюме каждого выступающего должно фиксироваться на видном для всех участников “штурма” месте; не навязывать участникам обсуждения свое мнение, высказав его в самом конце обсуждения; общее время обсуждения должно бьггь от 30 до 45 мин;
провести обработку результатов обсуждения, группируя аналогичные идеи, и, согласовав с участниками обсуждения критерий их ценности, поста раться на базе преобразованных предложений сформулировать предлагаемое средство решения проблемы, имея при этом в виду: стоимость и обратную связь; необходимое время для реализации; возможный успех, как техничес кий, так и организационный. Очень удобны для этих целей оказались, напри мер, японские Кружки Контроля Качества, обучение в которых явлется не прерывным и входит в структуру производственной деятельности.
После проведения “мозгового штурма” выбираются данные и составля ются различные диаграммы, подобные семи инструментам управления. Одним из важных аспектов этих инструментов является их поддержка слаженного и взаимодействующего сотрудничества всех участников процесса. В этой главе будет дано краткое описание каждого из семи инструментов управления и показана их роль в важнейшей процедуре обеспечения требуемого потребителем каче ства, которая получила название Развертывание Функции Качества.
4.2. Диаграмма сродства
Диаграмма сродства — инструмент, позволяющий выявить основные нарушения процесса путем объединения сродственныхустных данных. Ее иногда называют KJ-мето- дом (по имени ее основоположника, японского ученого Джиро Кавакита (Jiro Kawakita).
Принципы создания диаграммы сродства и определения основных нарушений процесса с целью принятия мер по их устранению приведены на рис. 4.1. Как видно из рисунка, диаграмма сродства является творческим средством организации больших количеств устных данных, таких как идеи, пожелания потребителей или мнения групп, участвующих в обсуждаемой проблеме по принципу сродства различных дан ных, и иллюстрирует скорее ассоциации, чем логические связи.
Создавать диаграмму сродства предпочтительнее группой. Опыт показы вает, что удобно использовать группу, состоящую из 6-8 человек, имеющих предварительный опыт совместной работы.
Процедура создания диаграммы может быть следующей.
Определить предмет или тему, которая станет основой для сбора дан ных. Смутное определение типа: “Какие требования покупателей (потребите лей) могут быть в отношении продукта?” — не вредно, потому что может выявить новые пути подхода.