График функции потерь Тагути, показанный на рис. 34, - это парабола, имеющая вертикальную ось и минимальное значение, равное нулю, в точке номинального значения показателя качества. Уравнение такой параболы имеет вид:

где х - измеряемое значение показателя качества, Х0 - ее номинальное значение, L(x) - значение функции потерь Тагути в точке х; с - коэффициент масштаба (подбираемый в соответствии с используемой денежной единицей при измерении потерь).

Это наиболее естественная и простая математическая функция, пригодная для представления основных особенностей функции потерь Тагути, рассмотренных в главе 11 (Некоторые статистики смогут обнаружить очевидную аналогию такого выбора для функции потерь Тагути с методом наименьших квадратов.). Конечно, это не означает, что такой ее вид - "наилучший" выбор в каждом конкретном случае ее применения. Отметим, например, тот факт, что вышеприведенная формула предполагает одинаковый уровень потерь при отклонениях от номинала в обе стороны (в конце предшествующей главы мы как раз рассмотрели конкретный случай, когда данное предположение не выполняется). С другой стороны, хотя данная модель часто служит разумным приближением для показателя качества в пределах его допусков и на не слишком большом удалении от границ допуска, она, очевидно, не подходит для больших отклонений от номинального значения. Однако наши процессы не столь уж плохи, чтобы нам требовалось рассматривать такие большие отклонения.

Рис. 36. Представления с помощью функции потерь Тагути подхода к управлению качества на основе границ допусков

Но даже если наша параболическая модель и не вполне "корректна", она, без сомнения, значительно ближе к действительности, чем функция потерь, соответствующая подходу к качеству на основе установления границ допусков, представленная на рис. 36. Последняя модель предполагает, что потери отсутствуют при всех отклонениях от номинала в пределах допусков, но они возникают скачками на границах поля допуска. С учетом обсуждения, проведенного в предшествующей главе, нет необходимости детализировать здесь далее рассмотрение этого вопроса, за исключением следующего аспекта. Припомните наблюдение, сделанное нами в главе 11, об осознании важности допусков, и само собой приходит толкование. В любой системе, будь то механической или бюрократической, которая "спохватывается" только тогда, когда что-либо выходит за границы допусков, - сами такие скоропалительные действия впопыхах оказываются весьма дорогостоящими. Значит, в подобных случаях действительно имеет место резкое увеличение потерь после выхода показателя качества за границы допусков, но эти потери обусловлены самой системой управления, а не возникают в результате отклонений уровня качества самой продукции или услуги.

Ниже мы воспользуемся параболической моделью для более детального изучения понятий и примеров, рассмотренных в главе 11. Поскольку это всего лишь модель, сами конкретные числа, получаемые в ходе расчетов, не так уж важны. Незначительные отличия в числах не будут поэтому рассматриваться как что-то значимое; стратегия, которая дает несколько большие потери, чем какая-то другая стратегия в предположении применимости этой модели, для функции потерь вполне может оказаться более предпочтительной при замене этой модели на другую. Но когда мы обнаруживаем различия на целые порядки, когда, например, потери от одной стратегии в 10, 50 или даже 100 раз больше, чем от другой, то тогда мы можем с полной уверенностью сказать, что различия в стратегиях действительно весьма значительны, даже с учетом того, что параболическая модель всего лишь идеализация.

В качестве дальнейшей идеализации, которая нужна для проведения численных сравнений в данной главе, мы вынуждены предположить, что рассматриваемые здесь процессы будут абсолютно стабильными. Припомните, в главе 4 термин "абсолютно стабильный" предполагает, что статистическое распределение процесса неизменно, не "колеблется", в частности, это означает, что мы можем говорить тогда в терминах истинных значений для среднего и стандартного отклонения, которые мы обозначим (только в данной главе) символами и и о соответственно. (Это, конечно, противоречит важному замечанию Деминга касательно реальных процессов, сделанному им на 334 стр. в "Выходе из кризиса".)

Если процесс абсолютно стабилен и имеет плотность распределения вероятности, тогда средние потери Тагути можно вычислить из:

что соответствует площади под кривой, задаваемой произведением функции потерь L(x) на плотность вероятности f(x). Некоторые очевидные математические преобразования позволяют привести это выражение к виду:

где члены внутри фигурных скобок {...} представляют соответственно квадратичное (стандартное) отклонение (обычно связанное с дисперсией) и квадрат смещения. Следует заметить, что таким образом средние потери Тагути не зависят каким-то сложным образом от f(x); их можно весьма просто вычислить, если известны простые параметры, входящие в последнее выражение. (Важным следствием этого является то, что не надо делать какие-либо предположения относительно вида функции, например, о ее соответствии, близости нормальному (Гауссовому) распределению. Мы, однако, исследовали нормальное распределение для иллюстрации на рис. 37-40, а также в деталях процесса, вычисленных в последних двух примерах данной главы.)

Чтобы облегчить сравнения, давайте также введем обозначение для воспроизводимости процесса. Она определяется в разных компаниях различным образом, но мы будем ее полагать равной: разность между Верхней и Нижней Границами допуска / разность между Верхней и Нижней естественными Границами процесса, где для "Естественных Границ Процесса" мы используем "истинные" границы 3 о для индивидуальных наблюдений, так что знаменатель можно представить просто как 6 о.

Эффективность, равная 1 (единичная воспроизводимость), соответствует процессу, который в большинстве случаев едва-едва укладывается в границы допусков (Например, если процесс точно центрирован, а распределение нормальное, то в среднем одно измерение из почти 400 будет выходить за границы допуска и при этом на весьма незначительную величину.). Процесс иногда называют воспроизводимым и невоспроизводимым в зависимости от того, превосходит ли показатель воспроизводимости единицу или нет. Обычный образ мыслей на Западе - признание значения 1 1/3 как соответствующего исключительно эффективному процессу, а значение 1 1/3 уже, возможно, слишком экстравагантным, т. к. вероятность получения в этом случае измерения за пределами допусков оказывается пренебрежимо малой. Однако заметим, что данные о процессах из японской практики, упоминаемые в главе 11, позволяют оценить их уровень воспроизводимости равными от 3 до 5. И для того, чтобы мера воспроизводимости отражала то, что процесс может давать на самом деле (а не то, на что он потенциально способен), необходимо предположить, что процесс точно настроен (центрирован), т. е. среднее процесса совпадает с номинальным значением х. Мы рассмотрим ниже, что случается, если это предположение не выполняется.

Мы должны выбрать значение масштабного коэффициента с в уравнении для параболы таким образом, чтобы процесс, имеющий воспроизводимость 1 и точно центрированный, имел бы средние потери Тагути равные 100 единицам. Вначале давайте рассмотрим значения средних потерь Тагути для абсолютно стабильного процесса, точно настроенного на номинальное значение ху, но в предположении различной воспроизводимости процесса.

Таблица 1. Абсолютно Стабильный Процесс, Точно Настроенный

Мы видим, что повышение воспроизводимости от 1/3 до 1 1/3 в самом деле уменьшает средние потери Тагути от половины до трети их значения по сравнению с потерями, соответствующими единичной воспроизводимости. Однако повышение воспроизводимости до 3-5 дает огромные снижения, описываемые в терминах "порядков величин", как мы говорили об этом ранее. Графики средних потерь Тагути, в зависимости от воспроизводимости процессов, для всех примеров, рассматриваемых в данной главе, показаны на рис. 41.

Важность точной настройки (центрирования) процесса можно быстро оценить, сравнивая данные табл. 1 и табл. 2, приводимой ниже. Данные в табл. 2 рассчитаны в предположении, что процесс неточно настроен и центрирован в середине диапазона между номиналом и одним из пределов допуска.

Таблица 2. Абсолютно Стабильный Процесс, центрироваанный посередине между номиналом и одной из границ допуска

Плохая настройка процесса полностью разрушает все потенциальные преимущества улучшения воспроизводимости. Однако даже при такой плохой настройке процесс, имеющий воспроизводимость 2 и выше, практически не будет давать изделий, выходящих за границы допусков. Поэтому, хотя такой процесс рассматривался бы как безусловно выдающийся с точки зрения удовлетворения заданных допусков, то рассмотренный с позиций функции потерь Тагути он, безусловно, намного хуже по сравнению с точно настроенным процессом, например, для эффективности равной 2, потери в табл. 2 в десять раз превышают потери, приводимые в табл. 1.

Сейчас мы приступаем к рассмотрению двух примеров, описанных в конце предшествующей главы. Сначала обратимся к проблеме износа инструмента. Давайте припомним детали. Процесс первоначально настроен так, чтобы результаты измерений были близки к Верхней Границе допуска (ВГД). Затем износ инструмента будет приводить к постепенному уменьшению значений; когда результаты начинают приближаться к Нижней Границе допуска (НГД), процесс останавливается и инструмент меняется. Отметим здесь, что воспроизводимость рассматриваемого процесса (без учета его дрейфа) должна быть больше 1, чтобы такую схему вообще можно было бы реализовать, иначе возможность для маневрирования вообще бы отсутствовала. Для полноты картины ниже мы рассмотрели также случай, соответствующий единичной воспроизводимости.

Рис. 37. Процесс с дрейфом. Воспроизводимость = 3

На рис. 37 показан случай, когда воспроизводимость процесса равна 3. Для примера мы принимаем значения НГД и ВГД равными 10 и 16 соответственно, а стандартное отклонение о равным 1/3 (если бы о была равна 1, то воспроизводимость процесса тоже была бы равна единице). Первоначально мы настраиваем центр распределения на 15, так что распределение попадает как раз ниже ВГД. Предположим, что среднее процесса с постоянной скоростью смещается вниз, к значению 1, и в этот самый момент мы останавливаем процесс, меняем инструмент и настраиваем его вновь на 15. (Если бы эффективность процесса была 2 вместо 3, т. е. о = 0,5, тогда мы были бы должны первоначально установить центр процесса на 14,5 и позволить ему затем смещаться вниз до 11,5, когда пора заменять инструмент. Этот случай представлен на рис. 38.) Средние потери Тагути для процессов с различной воспроизводимостью, которыми "управляют" таким образом, представлены в табл. 3А. (При этом стоимость замены инструмента в явном виде при расчетах не учитывалась.)

Рис. 38. Процесс с дрейфом. Воспроизводимость = 2

Таблица 3A. Процесс с постоянной скоростью дрейфа. Начинается и останавливается таким образом, чтобы только избежать выхода за границы допуска.

Однако что за сюрприз! Для малых значений воспроизводимости потери Тагути вначале уменьшаются, но вскоре начинают увеличиваться, так что потери для процесса с воспроизводимостью 5 оказываются более чем в 2 раза большими, чем для процесса с воспроизводимостью, равной 1! По здравому размышлению причина для такого увеличения становится ясной. Когда воспроизводимость процесса велика, его первоначальная настройка дает значения, очень близкие к ВГД, и таким образом он принужден давать изделия с параметрами, сильно отличающимися от номинальных, что соответственно приводит к высоким потерям Тагути. То же самое справедливо, когда процесс уже сместился к НГД в моменты, непосредственно предшествующие смене инструмента. Вследствие квадратичного характера функции потерь ущерб, вызванный этими экстремальными ситуациями, превышает выгоды от получения хороших изделий в моменты, когда процесс находился вблизи номинального значения, на полпути от ВГД к НГД.

Отметим, что полученный вывод находится в прямом противоречии с миром, основанным на использовании модели удовлетворения требованиям допусков. Сама схема организована таким образом, чтобы вне зависимости от того, какова воспроизводимость процесса (коль скоро она превышает 1), не производилось бы продукции, выходящей за границы технических требований. Увеличение показателя эффективности процесса с этой точки зрения имеет то положительное следствие, что процесс может длиться дольше до момента, когда возникает необходимость замены инструмента; однако, как мы теперь видим, эта выгода является ложной с точки зрения потерь Тагути. Средние потери Тагути существенно снизятся, если мы сможем, например, менять инструмент в два раза чаше. Так, для процесса с воспроизводимостью 3 это позволит настроить его первоначально на 14 (а не на 15) и заменить его, когда среднее значение снизится до 12 (а не до 11). Средние потери Тагути будут в этом случае равны 44, вместо 144 - хотя это все еще и близко не подходит к результату, который дает процесс с воспроизводимостью 3 без смещения (в этом случае в соответствии с табл. 1 средние потери Тагути равны 11). В то же время это существенное улучшение по сравнению с тем, что получается, если мы ждем до предела возможного, прежде чем сменить инструмент. Таблица 3В показывает результат в два раза более частой смены инструмента для тех же значений воспроизводимости, что в табл. 3А.

Таблица 3B. Процесс с постоянной скоростью дрейфа. Замена инструмента происходит в два раза чаще, чем в табл. 3A, при этом процесс настраивается как можно ближе к номиналу.

Стоит ли существенное уменьшение средних потерь Тагути по сравнению с потерями, соответствующими табл. 3A, тех дополнительных затрат, которые возникают из-за в два раза более частой замены инструмента? На этот вопрос должен дать ответ тот, кто руководит системой.

И, наконец, мы подошли к рассмотрению операции обрубки. Вспомним, что среднее процесса было настроено на значение, превышающее номинал в силу той очевидной логики, что легче сделать длинный пруток короче, чем удлинить короткий! Давайте промоделируем этот случай, предположив, что среднее значение процесса обрубки установлено на ВГД, и, если длина прутка оказывается больше, чем верхний допуск, тогда от него отрубается дополнительный отрезочек, равный интервалу допуска (т. е. разности между ВГД и НГД). Конечно же, это опять весьма упрощенная модель, но результат очень интересный и очень хорошо согласуется с той реальной ситуацией, которая послужила поводом для настоящего рассмотрения.

Рис. 39. Операция обрубки. Распределение длин в начальный момент

Рис. 40. Операция обрубки. Распределение после переделки

Проблема, связанная с данной схемой, легко обнаруживается при рассмотрении двух рисунков. Распределение, соответствующее первой обрубке, представлено на рис. 39. После того как сделана повторная обрубка для половины прутков, оказавшихся чересчур длинными, длины оставшихся прутков имеют распределение, показанное на рис. 40.

Таблица 4. Операция обрубки, центрирована на ВГД. Пруток с длиной, большей чем ВГД, дополнительно обрубается на величину, равную ВГД-НГД.

Отсюда немедленно становится очевидным, почему средние потери Тагути оказываются такими высокими (см. табл. 4). Для большинства прутков их длины оказываются близкими к границам допусков, и лишь для очень малого их числа вообще имеют место случаи, когда их длина оказывается близкой к номиналу. Другими словами, большинство прутков имеют длины, дающие максимальные значения функции потерь из всех возможных значений внутри диапазона допусков. В то же время практически отсутствуют прутки с длинами, дающими малый вклад в среднюю функцию потерь. Так же как и в предшествующем случае, для читателя должно быть очевидно, что это еще один случай, когда увеличение воспроизводимости процесса на самом деле лишь ухудшает положение дел.

Как мы видим, система, которая вполне имеет смысл с точки зрения удовлетворения требованиям допусков, дает абсолютно плачевный результат в терминах функции потерь Тагути.

Как отмечалось ранее, рисунок 41 показывает нам графики зависимостей средних потерь Тагути для всех примеров, которые мы исследовали в данной главе. Бросаются в глаза огромные различия - различия, которые, однако, скрыты от нас, если мы удовлетворяемся только требованиями допусков (спецификаций).

Рис. 41. Графики зависимостей для средних потерь Тагути

Гэнити Тагути (Genichi Taguchi) в свое время разработал собственную систему, сочетающую инженерные и статистические методы, нацеленную на быстрое повышение экономических показателей компании и качества продукции путем оптимизации конструкции изделий и процессов их изготовления. Эта методология, включающая и общую философию, и набор практических инструментов управления качеством, получила название "Методы Тагути".

Философию качества (по Тагути) можно свести к следующим базовым постулатам:

1. Мы не можем снизить расходы без воздействия на качество;
2. Мы можем повысить качество, не увеличивая расходов;
3. Мы можем снизить расходы за счет повышения качества;
4. Мы можем уменьшить расходы за счет снижения вариабельности, что автоматически ведет к повышению качества и эффективности.

Тагути не согласен с общепризнанным определением качества: "нахождение параметров изделий в установленных пределах". Такое определение позволяет считать, что два изделия мало отличаются друг от друга, если параметры одного находятся вблизи границы допуска, а параметры другого - немного выходят за эти границы. Тем не менее первое из них считается "хорошим", а второе - "плохим". В отличие от традиционного подхода, методы Тагути нацелены на обеспечение минимальных отклонений параметров изделий от заданных, при которых не происходит роста затрат, обусловленных качеством.

Тагути предлагает оценивать качество величиной ущерба, наносимого обществу, с момента поставки продукции - чем меньше этот ущерб, тем выше качество. Основу его концепции обеспечения качества составляет теория потерь или ущерба от ненадлежащего качества. Когда мы рассуждаем об ущербе для общества, первое, что приходит в голову, - вредные выбросы отработанных газов или повышенный шум, производимый автомобилем с неисправным глушителем. Однако Тагути рассматривает ущерб для общества в более широком аспекте. Он ассоциирует возможные потери с любым изделием, попадающим в руки потребителя. Кроме того, он считает составляющими этих потерь неудовлетворенность потребителей, дополнительные расходы производителя по гарантийным обязательствам, ухудшение репутации компании, влекущее за собой утрату части ранее принадлежавшего ей рынка.

Идея минимизации общественных потерь сама по себе достаточно абстрактна, и ее сложно увязать с текущими задачами конкретной компании. Если же рассматривать ущерб, наносимый обществу, как долговременные издержки компании, считая эти понятия эквивалентными, то такая формулировка приобретает больший практический смысл.

Как указывалось выше, затраты, связанные с качеством, обычно отождествляют со стоимостью утилизации брака или переделок дефектной продукции, с затратами по гарантийным обязательствам и другими, вполне осязаемыми расходами. Вместе с тем, как уже было показано, эти "осязаемые" затраты представляют собой всего лишь верхушку айсберга.

А что делать со скрытыми затратами или долговременным ущербом, связанными, например, с потерями времени инженеров и менеджеров, с увеличением складских запасов, с неудовлетворенностью потребителей или с потерей компанией части рынка сбыта продукции в отдаленной перспективе? Можно ли количественно оценить потери такого рода? Как представляется, такие оценки возможны, хотя и не точны. Надо искать пути приблизительной оценки скрытых затрат и потерь, возможных в отдаленной перспективе, поскольку они существенно увеличивают затраты и издержки, связанные с качеством. Для этой цели Тагути вводит понятие функции потерь от ненадлежащего качества, или Quality Loss Function (QLF).

Способ построения QLF зависит от типа используемых показателей качества, то есть тех параметров, которые мы измеряем, чтобы оценить технический уровень или качество изделия. Существуют следующие пять видов показателей качества.

1. "Лучше всего - номинал". Надо стремиться к номиналу с минимальной вариабельностью. К числу таких параметров относятся, например, геометрические размеры или выходное напряжение.
2. "Чем меньше - тем лучше". Необходимо минимизировать выходные параметры, такие как, например, величина усадки или износа.
3. "Чем больше - тем лучше". Необходимо максимизировать выходные параметры, такие как, например, сила тяги или предел прочности на растяжение.
4. Дискретный показатель "атрибут", используемый для классификации или подсчета, например, количества появлений некоторых событий.
5. Динамическая характеристика, величина которойзависит отвходных данных, например, число оборотов вентилятора, изменяемое в зависимости от температуры двигателя.

При детальной проработке системы учета затрат, связанных с качеством, следует руководствоваться следующими двумя важными критериями: 1) данные о затратах должны служить инструментом для обоснования действий, направленных на повышение качества, и для оценки их эффективности; 2) включение в состав собираемых данных информации о второстепенных затратах несущественно.

Основная цель использования данных бухгалтерского учета в обеспечении качества - сокращение затрат, связанных с качеством. Цель эту можно достигнуть только при сборе и использовании всех данных о существенных затратах, имеющих практическое значение. Последовательность и честность при решении этой задачи должны четко соблюдаться. Нет смысла сравнивать свою компанию с другими, имеет значение только свой собственный опыт. Постепенное сокращение затрат, связанных с качеством, - вот единственное, что имеет цену.

ТАГУТИ: «ИНЖИНИРИНГ КАЧЕСТВА»

Рассмотрение вклада известных мировых ученых в философию управления качеством было бы неполным без упоминания об еще одном японском специалисте - Генити Тагути (ретсМ ТауисЫ, 1924-2007). Тагути - известный японский статистик, лауреат самых престижных наград в области качества (премия Деминга присуждалась ему четыре раза), изучал вопросы совершенствования промышленных процессов и продукции с конца 1940-х гг. Он развил идеи математической статистики, относящиеся, в частности, к статистическим методам планирования эксперимента и контроля качества.

Методы Тагути (этот термин появился в США, сам же Тагути называет свою концепцию «инжиниринг качества») представляют собой один из принципиально новых подходов к решению вопросов качества. Они получили распространение не только в Японии, но и в США и странах Западной Европы. В Великобритании создан клуб Тагути, ориентированный на открытый обмен информацией и продвижение и применение предложенных им методов. Философия Тагути базируется на следующих семи основных положениях:

• 1) важнейшей мерой качества произведенного продукта (изделия) являются суммарные потери для общества , порождаемые этим продуктом ;
• 2) чтобы в условиях конкурентной экономики оставаться в бизнесе, необходимо постоянное повышение качества и снижение затрат;
• 3) программа постоянного повышения качества включает непрерывное уменьшение отклонений рабочих характеристик продукта (изделия) относительно заданных величин;
• 4) потери потребителей, связанные с отклонениями при эксплуатации продукции, обычно пропорциональны квадрату отклонений рабочих характеристик от их заданных значений 2 ;
• 5) качество и стоимость готового продукта определяются в большой степени процессами разработки и изготовления;
• 6) отклонения в эксплуатации продукта (или функционировании процесса) могут быть снижены посредством использования нелинейных 3 зависимостей рабочих характеристик от параметров продукта (или процесса);
• 7) для идентификации параметров продукта (или процесса), влияющих на снижение отклонений в эксплуатации (функционировании), должны использоваться статистически планируемые эксперименты.

Главное в философии Тагути - это повышение качества с одновременным снижением расходов. Согласно Тагути, экономический фактор (стоимость) и качество анализируются совместно. Оба фактора связаны общей характеристикой, называемой функцией потерь. Методология Тагути опирается на признание фактора неравноценности значений показателя внутри допуска. Функция потерь качества графически может быть представлена параболой с вершиной в точке оптимального значения (номинала), где потери равны нулю. При удалении от номинала потери возрастают и на границе поля достигают максимального значения - это потери от замены изделия. При анализе рассматриваются потери как со стороны потребителя, так и со стороны производителя. Заслуга Тагути заключается в том, что он сумел найти сравнительно простые и убедительные аргументы и приемы, которые сделали планирование эксперимента в области обеспечения качества реальностью. Именно в этом видит сам Тагути главную особенность своего подхода.

Идеи Тагути в течение 30 лет составляли базу инженерного образования в Японии, где издано его 7-томное собрание сочинений. В США эти методы стали известны в 1983 г. после того, как компания Ford Motor впервые начала знакомить с ними своих инженеров. Невнимание к методам Тагути - одна из причин технологического отставания многих производственных компаний США и Западной Европы от Японии. Методы Тагути позволяют проектировать изделия и процессы, нечувствительные к влиянию так называемых «шумов», т.е. переменных факторов, вызывающих разброс значений параметров, изменить которые трудно, невозможно или затратно. С экономической точки зрения любые, даже самые малые «шумы» уменьшают прибыль, поскольку при этом растут производственные издержки и затраты на гарантийное обслуживание. Такую устойчивость называют робастностью (англ, robust - крепкий, устойчивый). Тагути акцентирует внимание на этапах, предшествующих проектированию изделия, поскольку именно на этих этапах закладывается достижение робастности (см. параграф 1.2).

В заключение главы сделаем некоторые необходимые выводы. Во-первых, философия управления качеством, разработанная известными в мире специалистами, позволила изменить подход к управлению качеством как методологии производства продукции на основе технического контроля и перевести его в область человеческих взаимоотношений. Качество создается конкретными исполнителями и зависит исключительно от правильности их взаимодействий, четкости организации процессов, менталитета и приверженности персонала «культуре качества». Именно поэтому слово «мотивация», которой будет посвящена глава 4, является ключевым в управлении качеством.

Во-вторых, практически все «гуру» в области управления качеством подчеркивают приоритетную роль и важность личного участия высших руководителей организации в процессах улучшений. Сточки зрения мотивации важно не только участие - необходим личный пример следования философии управления качеством . Это касается как вопросов организации процессов и выделения необходимых ресурсов, так и методов проведения управленческого контроля (managerial control), повседневного поведения, организации рабочего времени, аккуратности в работе, нетерпимости к нарушениям и т.п. Поэтому важная часть в теории мотивации отводится именно позиции менеджеров, и, по мнению автора, преподавание курса «Управление качеством» просто невозможно без рассмотрения основных положений теории мотивации.

• См. определение, данное Тагути термину «качество» (параграф 1.4). Тагути на основании статистических данных ломает очевидное, на первый взгляд, представление о том, что «вложил вдвое больше - получишь двойную выгоду». Касательно качества этот процесс гораздо более глубокий и требует четкой оценки затрат на обеспечение качества и выгод, получаемых от его повышения. Главный вывод - не следует стремиться к «абсолютному» качеству, иначе затраты возрастут до бесконечности. Требуется определить баланс (оптимум), когда качество удовлетворяет заказчиков, но не обходится безумно дорого для производителя. Может быть, даже более сложных зависимостей, чем просто квадратичная.
• Альберт Швейцер (1875-1965) - известный немецкий теолог, музыкант, врач и философ, лауреат Нобелевской премии мира (1952) писал: «Личный пример - не просто лучший метод убеждения, он - единственный». Этот тезис, по мнению автора, не потеряет своей актуальности никогда, ни в одной сфере человеческих взаимоотношений. " Стимул - это внешняя причина, побуждающая людей к достижению цели (в Древней Греции стимулом называли остроконечную палку, с помощью которой погоняли домашний скот). В трудовом процессе стимул - материальное или моральное поощрение. В отличие от стимула мотив - это внутренняя побудительная сила, интерес, стремление, желание, основу которых составляют разносторонние человеческие потребности.

Классификация затрат на качество.

Затраты на качество.

Качество Ожидаемый уровень

Недоданное качество

Достигнутый уровень

Подход Джурана-Фейгенбаума:

1. Затраты на предупредительные мероприятия (затраты на предотвращение возможных затрат)
2. Затраты на контроль (затраты на определœение и подтверждение уровня качества)
3. Внутренние потери (затраты, понесенные организацией до продажи продукта в том случае, когда запланированный уровень качества не достигнут, ᴛ.ᴇ. отловлен брак)
4. Внешние потери (затраты, понесенные после продажи потребителю, запланированный уровень качества не достигнут)

Подход Кросби:

1. Затраты на соответствие (ᴛ.ᴇ. на то, чтобы всœе сделать правильно с первого раза)
2. Затраты на несоответствие (ᴛ.ᴇ. на то, что не сделано правильно с первого раза)

Затраты на соответствие:

Предупредительные мероприятия

1. Затраты на управление качеством (создание СМК, сертификация)

2. Планирование качества другими подразделœениями

3. Контрольно измерительное оборудование

4. Обеспечение качества поставок. Поиск поставщиков, входной контроль, поддержание связей

5. Аудит системы качества

6. Улучшение качества

7. Обучение

8. Неучтенные затраты, связанные с обеспечением качества

Затраты на контроль

1. Проверки и испытания (прежде всœего, оплата труда испытательного персонала)

2. Контроль поставляемых материалов (испытания, работа инспекторов в лабораториях)

3. Расходные материалы

4. Процессный контроль. Оплата труда контролеров на линии

5. Прием продукции заказчиком (приемно-сдаточные испытания)

6. Приемка запасных частей и сырья

7. Аудит готового продукта Контроль произведенной продукции. Внешний аудит

Затраты на несоответствие

Внутренние потери

1. Отходы.

2. Переделки и ремонт. Восстановление

3. Анализ потерь. Затраты на выявление причин.

4. Взаимные уступки (допуск к применению материалов, не соответствующих техническим требованиям)

5. Снижение сорта. Затраты на снижение цены из-за низкого качества

6. Отходы и переделки, возникающие по винœе поставщиков

Внешние потери

1. Продукция, не принятая потребителœем (выявление причин и ремонт или замена)

2. Гарантийные обязательства.

3. Отзыв и модернизация продукции.

4. Жалобы (и предложения). Затраты, связанные с удовлетворением потребностей потребителя

5.4. Снижение общих затрат.

Затраты на

предупреждение

Затраты на

Затраты на

контроль

Много Нет дефектов

Равновесие не стабильно во времени. Несмотря на то, что начиная с какого-то момента качество начинает стоить всœе дороже, крайне важно стремиться к совершенству, т.к. уже завтра определœенные параметры качества будут вчерашним днем.

Затраты в машиностроении (Британия):

Контроль – 25% Затраты на соответствие

Предупредительные мероприятия – 5% 30%

Брак - 70% Затраты на несоответствие 70%

Затраты на качество (всœего) – 10%

Внешние и внутренние потери - 50%

Контроль – 25%

Предупредительные мероприятия – 25%

Изменили затраты на качество

Новые затраты на качество – 6%

Новая структура затрат - ?

6% от 10% - это 60 %, тогда

Внешние и внутренние потери - 30%

Контроль – 15%

Предупредительные мероприятия – 15%

Номинальное значение Значение

L(x) = C(x-x 0) 2

x – измеряемое значение, к примеру, диаметр

x 0 - номинальное

C – коэффициент масштаба

1) Постоянное стремление к улучшению.

2) Даже очень грубая оценка функции потерь позволяет расставить приоритеты мероприятий.

3) Дает основу для количественной оценки значимости мероприятий, направленных на повышение качества.

Г. Тагути сформулировал концепцию, в соответствии с которой важным аспектом качества продукции, будь то изделие промышленного производства или услуга, является общая потеря для общества, образующаяся в результате несовершенства данной продукции. По мнению Тагути, потери для общества могут быть двух типов: это потери, связанные с изменчивостью функции (продукции) и связанные с вредными побочными эффектами. В соответствии с этим подходом качество определяется через обратное свойство – недостаток качества.

В 1960 году Тагути высказал мысль, что качество не может рассматриваться просто как мера соответствия требованиям проектной конструкторской документации. Значения показателя внутри допуска (границ, установленных проектом) неравноценно, поэтому просто соблюдение качества в границах допуска недостаточно. Необходимо постоянно стремиться к номиналу, к уменьшению разброса даже внутри границ, установленных проектом.

По мнению Тагути стоимость и качество связаны общей характеристикой, называемой функцией потерь. Функция потерь качества является параболой с вершиной (потери равны нулю) в точке наилучшего значения (номинала), при удалении от номинала потери возрастают и на границе поля достигают своего максимального значения – потери от замены изделия.

Математический вид функции Тагути следующий:

L(x) = c (x –x 0) 2

где х – измеряемое значение показателя качества; х 0 – ее номинальное значение; L(x) - значение функции потерь Тагути в точке х ; с – коэффициент масштаба (подбираемый в соответствии с используемой денежной единицей при измерении потерь).

Мера качества по Тагути базируется главным образом на затратах, ив одной из книг он приводит иллюстрацию на примере несминаемой рубашки. Представьте себе, что отправка рубашки в прачечную стоит 250 йен, и обычная рубашка стирается 80 раз за время срока ее службы. Тогда расходы на прачечную в течение всего срока службы составят 20 000 йен. Если будет изготовлена рубашка другого типа, которая пачкается и сминается в два раза медленнее, покупатель сэкономит 10 000 йен на прачечной. Если стоимость новой рубашки будет обходиться производителю на 1 000 йен дороже, а продаваться она будет по цене на 2 000 йен дороже, чем обыкновенная рубашка, производитель выгадает 1 000 йен, а потребитель – 8 000 йен, что даст в целом экономию для общества в размере 9 000 йен. При этом сокращение стирки будет иметь благоприятные экологические последствия, что не дает большой экономии в денежном исчислении, но обеспечивает сбережение энергии, затрачиваемой на нагрев воды, сокращает расход моющих средств, уменьшает производимый шум. Подход Тагути трудно применим на практике, однако полезен для того, чтобы посмотреть, какую ответственность несет организация перед обществом и в каком состоянии находится ее политика в отношении окружающей среды.