Рассмотренные выше простые инструменты контроля качества («Семь инструментов контроля качества») предназначены для анализа ко­личественных данных о качестве. Они позволяют достаточно простыми, но научно обоснованными методами решать 95 % проблем анализа и управле­ния качеством в разных областях. Они используют приемы в основном математи­ческой статистики, однако доступны всем участникам процесса производства и применя­ются практически на всех этапах жизненного цикла продукции.

Тем не менее, при создании нового продукта не все факты имеют численную природу. Существуют факторы, которые поддаются лишь словесному описанию. Учет этих факторов составляет примерно 5 % проблем в области качества. Эти проблемы воз­никают в основном в области управления процессами, системами, коллективами, и при их решении наряду со статистическими методами необходимо использовать результаты операционного анализа, теории оптимизации, психологии и др.

Поэтому JUSE (Union of Japanese Scientists and Engineers - Союз японских ученых и инженеров) в 1979 г. на базе этих наук разработал очень мощный и полезный набор инструментов, позволяющих облегчить задачу управления качеством при анализе указанных факторов.

К «Семи инструментам управления» относятся:

1) диаграмма сродства (affinity diagram);

2) диаграмма (график) взаимосвязей (зависимостей) (interrelationship diagram);

3) древовидная (системная) диаграмма (дерево решений) (tree diagram);

4) матричная диаграмма или таблица качества (matrix diagram or quality table);

5) стрелочная диаграмма (arrow diagram);

6) диаграмма процесса осуществления программы (планирования осуществле­ния процесса) (Process Decision Program Chart - PDPC);

7) матрица приоритетов (анализ матричных данных) (matrix data analysis).

Сбор исходных данныхобычно осуществляют в период «мозговых штурмов» специалистов в исследуемой области и не­специалистов, но способных генерировать продуктивные идеи в новых для себя вопросах.

Каждый участник может свободно высказываться по обсуждаемой теме. Его предложения фиксируются. Проводится обработка результатов обсуждения, и предлагаются средства для решения проблемы.

Сфера применения «Семи новых инструментов контроля качества» быстро рас­ширяется. Эти методы применяются в таких областях как делопроизводство и управление, обучение и подготовка кадров и пр.

Наиболее эффективно применять «Семь новых инструментов» на этапе

· разработки новой продукции и подготовки проекта;

· для выработки мер по снижению брака и уменьшению рекламаций;

· для повышения надежности и безопасности;

· для обеспечения выпуска экологической продукции;

· для совершенствования стандартизации и т. д.

Рассмотрим кратко эти инструменты.

1. Диаграмма сродства (ДС)- позволяет выявить основные нарушения процесса путем объединения однородных устных данных.

§ определение темы для сбора данных;

§ создание группы по сбору данных от потребителей;

§ занесение полученных данных на карточки (самоклеящиеся листы), которые можно свободно перемещать;

§ группировка (систематизация) однородных данных по направлениям различных уровней;

§ формирование единого мнения членов группы по распределению данных;

§ создание иерархии выделенных направлений.

2. Диаграмма взаимосвязей (ДВ)- способствует определению взаимосвязи основных причин нарушения процесса с проблемами, существующими в организации.

Процедура создания ДС состоит из следующих этапов:

· формируется группа специалистов, которые устанавливают и группируют данные по проблеме;

· выявленные причины размещаются на карточках, и устанавливается связь между ними. Сравнивая причины (события) необходимо задавать вопрос: « Имеется ли между этими двумя событиями связь?» Если имеется, тогда спрашивают: «Какое событие вызывает другое или является причиной возникновения другого события?»;

· рисуют стрелку между двумя событиями, показывая направление влияния;

· после выявления взаимосвязей между всеми событиями считают число стрелок, исходящих из каждого и входящих в каждое событие.

Событие с наибольшим числом исходящих стрелок является исходным.

3. Древовидная диаграмма (ДД). После определения с помощью диаграммы взаимосвязей (ДВ) наиболее важных проблем, характеристик и т. п. с помощью ДД ищут методы решения этих про­блем. ДД указывает пути и задачи на различных уровнях, которые необходимо решать для достижения заданной цели.

ДД используют:

1. когда пожелания потребителей преобразуются в показатели работы организации;

2.требуется установить последовательность решения задач для достижения поставленной цели;

3. второстепенные задачи должны быть решены раньше основной задачи;

4. должны быть выявлены факты, определяющие основную проблему.

Создание ДД включает следующие этапы:

§ организуется группа, которая на основе ДС и ДВ определяет проблему исследования;

§ определяют возможные основные причины выявленной проблемы;

§ выделяют главную причину;

§ разрабатывают меры по её полному или частичному устранению.

4. Матричная диаграмма (МД)- позволяет наглядно представить взаимосвязи между различными факторами и степень их тесноты. Это повышает эффективность решения различных задач, учи­тывающих такие взаимосвязи. В качестве факторов, подвергаемых анализу с помо­щью МД, могут быть:

§ проблемы в области качества и причины их появления;

§ проблемы и способы их устранения;

§ потребительские свойства продукции, их инженерные характеристики;

§ свойства изделия и его комплектующих;

§ характеристики качества процесса и его элементы;

§ характеристики эффективности работы организации;

§ элементы системы менеджмента качества и др.

Метод матричных диаграмм, как и другие новые инструменты качества, обычно реализуется командой, перед которой поставлена какая-либо задача в области улуч­шения качества. Степень тесноты взаимосвязи между факторами оценивается либо с помощью экспертных оценок, либо с помощью корреляционного анализа.

5. Стрелочная диаграмма (СД). После предварительного анализа проблемы и способов ее решения, выполненного с помощью методов ДС, ДВ, ДД, МД, составляется план работ по решению проблемы, например по созданию продукта. План должен содержать все этапы работ и информацию об их продолжительности. Для облегчения разработки и контроля плана работ путем повышения его наглядности используется СД. Стре­лочная диаграмма может иметь вид либо диаграммы Ганта, либо сетевого графа. На сетевом графе с помощью стрелок наглядно показана последовательность действий и влияние той или иной операции на ход выполнения последующих операций, поэтому сетевой граф более удобен для контроля над ходом выполне­ния работ, чем диаграмма Ганта.

6.Диаграмма планирования осуществления процесса - PDPC (Process Decision Program Chart) применяется для:

§ планирования и оценки сроков выполнения сложных процессов в области научных исследований,

§ производства новой продук­ции,

§ решения задач менеджмента со многими неизвестными, когда необходимо предусмотреть различные варианты решений, возможности корректировки про­граммы работ.

С помощью диаграммы PDPC отразить процесс к которому применим цикл Деминга (PDCА). В результате использования цикла Деминга к конкретному процессу при необходимости осуществляется одновременно и совершенствование этого процесса.

7. Анализ матричных данных (матрица приоритетов ).

Данный метод наряду с диаграммой взаимосвязей (ДВ) и в определенной степени матричной диаграммой (МД) предназначен для выделения факто­ров, имеющих приоритетное влияние на изучаемую проблему. Особенностью данного метода является то, что поставленная задача решается путем многофактор­ного анализа большого числа опытных данных, часто косвенным образом харак­теризующих изучаемые взаимосвязи. Анализ взаимосвязей между этими дан­ными и изучаемыми факторами позволяет выделить наиболее важные факторы, для которых затем устанавливаются взаимосвязи с выходными показателями изучаемого явления (процесса).

ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОПРОВЕРКИ

1.Перечислите семь простых инструментов контроля качества. Для чего их используют?;

2. Для чего используют контрольный листок и диаграмму Парето?;

3. Какие факторы, влияющие на качество, представлены в диаграмме Исикавы?;

4. Что определяют с помощью гистограммы, диаграммы разброса и стратификации?;

5. С помощью какого простого инструмента судят об управляемости процесса?;

6. С какой целью разработаны «Семь новых инструментов контроля качества»? Перечислите их.

7. На каких этапах наиболее эффективно применять «Семь новых инструментов качества»?

ВВЕДЕНИЕ 4

1.1. Контрольный листок 5

1.2. Гистограмма 6

1.3. Метод стратификации (группировки, расслоения)

статистических данных.11

1.4. Причинно-следственная диаграмма Исикавы.13

1.5. Диаграмма Парето.17

1.6. Диаграмма разброса (рассеивания) .22

1.7. Контрольные карты.25

2. НОВЫЕ И НОВЕЙШИЕ ИНСТРУМЕНТЫ

УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ .31

2.1. Восемь новых инструментов управления качеством.31

2.2. Новейшие инструменты управления качеством.36

3. ЭКОНОМИКА КАЧЕСТВА .42

3.1. Показатели, определяющие качество продукции.42

3.2. Оптимальный уровень качества.45

3.3. Экономический эффект от внедрения новой

техники и организационно-технических мероприятий,

направленных на повышение качества продукции.48

3.4. Затраты на качество.53

4. ПРОГРАММА СЕМИНАРСКИХ ЗАНЯТИЙ .58

4.1. Основополагающие понятия в области качества………..58

4.2. Стандарты на системы менеджмента качества.
Концепция Всеобщего Управления Качеством (TQM). Процессный подход……………………………………….58

4.3. Зарубежный опыт управления качеством……………….59

4.4. Управление качеством в строительстве (в условиях
саморегулирования)……………………………………….60

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК .62

Введение

Основной проблемой обеспечения национальной экономической безопасности России является качество и конкурентоспособность продукции. Особую значимость эта проблема приобретает в условиях кризиса, сопровождающегося утратой позиций на внутреннем и внешнем рынках. Исторический опыт США, Японии и ряда европейских стран показывает, что обеспечение прогресса в области применения эффективных систем менеджмента качества (по ISO 9000) помогает успешно преодолевать последствия кризиса и занимать, как и раньше, прочные позиции по многим видам товаров на мировом рынке.

В разных странах было разработано много статистических методов анализа и контроля качества. В 1960-х годах японские ученые отобрали из всего множества семь методов, получивших всемирную известность как «Семь простых инструментов контроля качества». Эти инструменты построены на использовании приёмов математической статистики, но при этом доступны для понимания всем участникам процесса производства и применяются практически на всех этапах жизненного цикла продукции.

При создании нового продукта возникают, в основном, проблемы в области управления процессами, системами, коллективами. Для их решения необходимо использовать результаты операционного анализа, теории оптимизации, психологии и др., для чего японским союзом учёных и специалистов по качеству (1979 г.) были собраны и предложены семь новых инструментов контроля качества.

Настоящий практикум помогает будущим экономистам-менеджерам получить практические навыки использования простых и новых инструментов контроля и управления качеством, а также в оценке затрат на качество и эффективности систем менеджмента качества в строительстве. Эти навыки необходимы будущим специалистам при разработке и внедрении СМК, планировании и организации работ по качеству, распределении ресурсов, успешной реализации мероприятий по совершенствованию деятельности организации.

1. СЕМЬ ПРОСТЫХ (СТАРЫХ) ИНСТРУМЕНТОВ КОНТРОЛЯ И УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ

Среди статистических методов и инструментов управления и контроля качества, наибольшее распространение получили семь методов, выделенных в начале 50-х гг. японскими специалистами под руководством К. Исикавы. С их помощью, по свидетельству самого К. Исикавы, мо­жет решаться до 95 % всех проблем, находящихся в поле зрения производ­ственников .

1.1. Контрольный листок

Контрольный листок – это форма для систематического сбора данных и ав­томатического их упорядочения с целью облегчения дальнейшего использования собранной информации .

Контрольный листок представляет собой бумажный бланк, на котором заранее напечатаны названия и диапазоны контролируемых показателей, с тем, чтобы можно было легко и точно записать данные измерений и упорядочить их для дальнейшего использования. Анализ данных контрольного листка позволяет ответить на вопрос «Как часто встречаются изучаемые события?». С него начинается превращение мнений и предположений в факты.

Построение контрольного листка включает в себя определенные шаги, предусматривающие необходимость :

1) установить, какое событие будет наблюдаться;

2) договориться о периоде, в течение которого будут собираться данные (час, день);

3) построить форму, которая будет ясной и легкой для заполнения;

4) собирать данные постоянно и честно, не искажая информацию.

Форма контрольного листка разрабатывается в соответствии с конкретной ситуацией. В любом случае в нём указываются: объект изучения; таблица регистрации данных контролируемого параметра; место контроля (цех, участок); должность
и фамилия работника, регистрирующего данные; дата сбора данных; продолжительность наблюдения и наименование контрольного прибора (если он применялся в ходе наблюдения).

В регистрационной таблице в соответствующей графе проставляются условные знаки, соответствующие количеству наблюдаемых событий. На рис. 1.1 приведён пример контрольного листка для сбора информации.

По результатам сбора данных, произведенного для нескольких партий с использованием рассмотренного выше контрольного листка, может быть составлена сводная таблица
(рис. 1.2), которую можно использовать для дальнейшего анализа с помощью других статистических инструментов.

1.2. Гистограмма

Гистограмма – это инструмент, позволяющий зрительно оценить закон распределения величины разброса данных, а также принять решение о том, на чем следует сфокусировать внимание для целей улучшения процесса .

Этапы построения гистограммы:

1. Разработка и заполнение (в процессе наблюдения за контролируемым процессом) бланка для сбора первичных данных – контрольного листка.

2. Определение максимального (x max) и минимального (x min) значений выборки.

3. Вычисление размаха выборки (R ) по формуле:

. (1.1)

4. Определение количества интервалов на гистограмме (n ). Число интервалов гистограммы зависит от объема выборки (N ), определить его можно с помощью табл. 1.1.

Рис. 1.1. Контрольный листок

Таблица 1.1

Определение числа интервалов на гистограмме

5. Определение размеров интервалов осуществляют так, чтобы размах, включающий максимальное и минимальное значения, делился на интервалы равной ширины. Ширина интервалов (h ) определяется по формуле:

. (1.2)

6. Определение границ интервалов. Нижней границей первого интервала является минимальное значение выборки, а верхней границей последнего интервала – максимальное.

Первый интервал: …

Последний интервал: .

7. Определение количества «попаданий» данных в тот или иной интервал (k i ).

8. Вычисление относительные частоты «попадания» данных в i -й интервал(f i )

. (1.3)

9. Построение графика гистограммы.

На горизонтальную ось необходимо нанести границы интервалов, при этом с обеих сторон (перед первым и после последнего интервалов) следует оставить место для того, чтобы можно было указать верхнюю (USL ) и нижнюю (LSL ) границы поля допуска . На вертикальной оси наносят относительную частоту. Пользуясь шириной интервалов как основанием, строят прямоугольники, высота каждого из которых равна частоте попадания результатов наблюдений в соответствующий интервал.

Пример гистограммы показа на рис. 1.3.

Рис. 1.3. Пример построения гистограммы

На гистограмму необходимо нанести линии, представляющие: среднее арифметическое значение выборки (х ср ), границы поля допуска (USL и LSL ) и середину поля допуска (Ц ).

Среднее арифметическое значение х ср результатов наблюдений x i определяется по формуле:

. (1.4)

Границы поля допуска USL (верхняя) и LSL (нижняя) определяются согласно требованиям стандартов к качеству продукции.

Середина поля допуска или целевое значение (Ц ) определяется по формуле:

. (1.5)

Вычисление основных характеристик качества
процесса по гистограмме

Для оценки качества процесса по гистограмме необходимо рассчитать следующие значения:

Индекс пригодности процесса удовлетворять технический допуск без учета положения среднего значения (P p ). Определяется по формуле:

. (1.6)

Если P p ≥ 1, то ширина гистограммы укладывается в пределах ширины поля допуска, и процесс является управляемым (точнее говоря, имеется возможность осуществить процесс так, что 99,73 % изделий будут попадать в пределы поля допуска). Если P p

Большинство российских за­водов работают при значениях P p ≈ 0,95 ... 1,3, а японским специалистам по управлению качеством продукции во многих случаях удается поддерживать на своих предприятиях значения индекса пригодности процессов P p ≈ 1,5 ... 4,0, что позволяет ограничить дефектность продукции единицами бракованных изделий на миллион выпускаемых изделий .

Показатель настроенности процесса на целевое значение (k ). Определяется по формуле:

. (1.7)

Индекс пригодности процесса удовлетворять технический допуск с учетом положения среднего значения (P pk ) определяется по формуле:

. (1.8)

Для повышения качества процесса (уменьшения уровня дефектности) необходимо обеспечить высокое значение индекса P p и низкое значение показателя k .

Задача 1.1

Для исследования качества процесса изготовления стальных осей на токарном станке были измерены диаметры 90 осей. Результаты измерений приведены в табл. 1.2.

Таблица 1.2

Анализируя большие массивы данных, мы привычно используем среднее значение, реже среднеквадратичное отклонение, еще реже иные методы обработки. Чем вызвано такое «самоограничение»? 🙂 Скорее всего, недостаточными знаниями и опытом в этих вопросах. Откуда современный менеджер может узнать о методах статистической обработки данных? Вряд ли он вспомнит вузовский курс статистики. Да и был ли он включен в учебную программу!?

У меня знакомство со статистикой, точнее с ее использованием в бизнесе, началось около 15 лет тому назад, когда я впервые прочитал о методах менеджмента качества. К сожалению, с первого раза семь основных инструментов мне «не показались»… Я не воспринял их, как «руководство к действию». Скорее, я отнесся к ним, как к чему-то заоблачно заумному. И лишь постепенно в течение нескольких лет, повторно наталкиваясь в литературе на применение того или иного метода, а также в связи с возникновением практических задач, шаг за шагом, я стал понимать смысл этих инструментов и области их применения. Постепенно эти методы я стал использовать в своей практике, даже иногда не вспоминая, что они – часть стройной системы.

Настало время, отдать дань первоисточнику – японскому менеджменту, а также показать, как, казалось бы, книжные знания, становятся мощным инструментом управления реальным бизнесом.

Скачать заметку в формате , примеры в формате

Семь основных инструментов контроля качества используют для аналитического решения проблем, то есть, в ситуации, когда данные доступны, и чтобы решить проблему, нужно их проанализировать.

1. Диаграмма причин и результатов. Эта диаграмма используется для выявления факторов процесса, влияющих на результат. Встречаются также названия: «диаграмма Исикавы» или «диаграмма рыбий скелет». В классическом варианте факторы (причины) группируются по категориям по принципу «5М»:

Man (человек) − причины, связанные с человеческим фактором; Machines (машины, оборудование) − причины, связанные с оборудованием; Materials (материалы) − причины, связанные с материалами; Methods (методы, технология) − причины, связанные с организацией бизнес-процессов; Measurements (измерения) − причины, связанные с методами измерения.

Рис. 1. Диаграмма Исикавы. Шаблон.

Понятно, что можно использовать и иную релевантную группировку. Вот, например, какой «скелет» мы нарисовали, анализируя возможности сокращения времени обслуживания клиентов на складе:

Рис. 2. Диаграмма Исикавы. Время обслуживания клиентов на складе.

– инструмент для сбора данных и их автоматического упорядочения для облегчения дальнейшего использования собранной информации.

Рис. 3. Контрольный листок. Пример.

Преимущество контрольных листков – возможность их использования сотрудниками, не работающими с компьютером. Если данные для последующую анализа получаются путем измерения непосредственно на рабочих местах, контрольные листки очень эффективны. Понятно, что если данные для анализа извлекаются из баз данных, контрольные листки не нужны, а данные сразу преобразуются в гистограмму, диаграмму Парето или рассеивания (см. ниже).

В моей практике контрольные листки не нашли применения, поскольку процессы, с которыми я имею дело, либо полностью связаны с использованием компьютера, либо стартуют по команде из компьютера, а финиш фиксируется оператором ПК.

Эти диаграммы ранжируют проблемы по степени (частоте) влияния на результат. Свое название они получили по имени экономиста Вильфредо Парето , который в одной из своих научных работ на рубеже XIX и XX веков показал, что в Италии 20% домохозяйств получают 80% доходов. Термин «принцип Парето» в 40-х годах XX века ввел в обращение американский специалист в области менеджмента качества Джозеф Джуран. Анализ Парето, как правило, иллюстрируется диаграммой Парето, на которой по оси абсцисс отложены причины возникновения проблем качества в порядке убывания их влияния на число несоответствий (объем брака), а по двум осям ординат: а) число несоответствий в штуках; б) накопленная доля (проценты) вклада в итоговое число несоответствий. Например:

Рис. 4. Диаграмма Парето. Причины возникновения просроченной дебиторской задолженности.

В первую очередь следует работать с причинами, вызывающими наибольшее количество проблем. В нашем примере с первыми тремя.

4. Гистограмма – инструмент, позволяющий зрительно оценить распределение статистических данных, сгруппированных по частоте попадания в определенный (заранее заданный) интервал. В классическом варианте гистограмма используется для определения проблем при помощи анализа формы разброса значений, центрального значения, его близости к номиналу, характера рассеивания:

Рис. 5. Варианты расположения гистограммы по отношению к технологическому допуску

Краткие комментарии: а) всё хорошо: среднее совпадает с номиналом, вариабельность в пределах допусков; б) следует сместить среднее для совпадения с номиналом; в) следует уменьшить рассеивание; г) следует сместить среднее и уменьшить рассеивание; д) следует значительно уменьшить рассеивание; е) смешаны две партии; следует разбить на две гистограммы, и проанализировать их; ж) аналогично предыдущему пункту, только ситуация более критичная; з) необходимо понять причины такого распределения; «обрывистый» левый край, говорит о каких-то действиях в отношении партий деталей; и) аналогично предыдущему.

Вот какие гистограммы мы строили в течение нескольких лет для изучения времени обслуживания клиентов на складе:

Рис. 6. Гистограмма. Время обслуживания клиентов на складе.

По оси абсцисс – 15-минутные диапазоны времени обслуживания клиентов на складе; по оси ординат – доля заявок обслуженных в выделенном диапазоне времени от общего числа заявок за год. Красная пунктирная линия показывает среднее время обслуживания в течение года.

5. Диаграмма разброса (рассеивания) – инструмент, позволяющий определить вид и тесноту связи (корреляцию) между парами соответствующих переменных. Такие диаграммы содержат две совокупности данных, нанесенных на график в виде точек. Взаимосвязь между этими точками показывает зависимость между соответствующими данными. В Excel такая диаграмма имеет тип – «точечная». Вот, например, как я ранее полезность точечных диаграмм:

Рис. 7. Выявление корреляционной зависимости на основе точечной диаграммы.

Вот любопытный пример использования корреляционного анализа для управления размещением товаров на складе:

Современный склад имеет весьма внушительные размеры. В глубину он может достигать 100-150 метров (расстояние от погрузочных ворот до задней стенки). Понятно, что располагая товары с высокой оборачиваемостью ближе к воротам, можно сэкономить время на перемещения по складу. На рисунках выше показана частота обращений к отдельным ячейкам; слева – для случайного размещения товаров; справа – для товаров, разбитых на АВС-группы. Чем интенсивнее цвет, тем чаще обращение к ячейке. Видно, что без АВС-распределения обращение к ячейкам практически случайное, при АВС-разбиении номенклатуры можно наблюдать границы зон. Левый фронт каждого рисунка обращен к зоне приемки. Таким образом, в ситуации, изображенной на рис. б, суммарный путь кладовщиков / техники будет меньше, чем на рис. а

6. Графики – инструмент, позволяющий провести анализ данных по различным срезам. Формы и цели анализа могут диктовать использование различных видов графиков. Подробнее об этом можно прочитать в книге Джина Желязны « ». Покомпонентное сравнение данных лучше всего демонстрируется при помощи круговой диаграммы. Для иллюстрации позиционного сравнения лучше всего подходит линейчатая диаграмма. Если покомпонентное и позиционное сравнение показывают взаимосвязи в определенный момент времени, то временнóе сравнение отражает динамику изменений; временнóе сравнение лучше всего иллюстрировать гистограммой или графиком.

Например, вот какими диаграммами мы анализируем сразу три параметра по каждому клиенту: динамику дебиторской задолженности, просроченной дебиторской задолженности, лимитов по кредитной линии:

Рис. 8. Пример использования графика для анализа данных.

7. Контрольная карта – инструмент, позволяющий отслеживать ход протекания процесса и воздействовать на него, предупреждая отклонения от предъявленных к процессу требований (или реагируя на отклонения). Существует два типа вариаций: естественные , связанные с разбросом значений вокруг номинала, присущие процессу; и специальные , появление которых можно объяснить конкретными причинами. Подробнее об этом можно прочитать в книге Д. Уилера и Д. Чамберса « . Оптимизация бизнеса с использованием контрольных карт Шухарта». Контрольные карты служат для выявления специальных вариаций. На график наносятся точки, соответствующие отдельным данным, линия средних значений (μ), верхняя и нижняя контрольные границы (µ ± 3σ). Если точки лежат в пределах контрольных границ, реагировать на отклонения от средней линии не нужно. Если хотя бы одна точка вышла за контрольные границы, требуется провести анализ возможных причин отклонения. См., например, « », « ».

Использование контрольных карт для анализа объема дебиторской задолженности:

Рис. 9. Контрольная карта. Естественные причины вариаций.

На 27-й неделе задолженность выросла с $ 1,4 млн. до $ 2,6 млн. Тем не менее, управленческое воздействие не требуется, так как точки разместились в пределах контрольных границ.

На следующей диаграмме показано среднее (по неделе) время выхода в рейс машин:

Рис. 10. Контрольная карта. Специальные причины вариаций.

Видно, что, начиная с 19-й недели, точки выходят за контрольные границы. Требуется вмешательство в процесс для выявления специальных причин вариаций.

Я надеюсь, что мои примеры помогут вам осознать, что семь основных инструментов контроля качества могут служить реальным подспорьем для анализа бизнес-процессов.

Излагаются по варианту, приведенному в книге М.Имаи « ». Я расположил эти методы в том порядке, который мне представляется наиболее логически последовательным.

Статистические методы управления качеством (начало применения которым положил Шухарт) значительно способ­ствуют улучшению качества выпускаемой продукции. Статистичес­кие методы принято делить на 3 категории по степени сложности их реализации:

1. Элементарные статистические методы включают «Семь простых инструментов»:

♦ контрольный лист;

♦ причинно-следственная диаграмма;

♦ гистограмма;

♦ диаграмма разброса (рассеивания);

♦ графики;

♦ анализ Парето;

♦ контрольная карта.

2. Промежуточные статистические методы включают:

♦ теорию выборочных исследований;

♦ статистический выборочный контроль;

♦ различные методы проведения статистических оценок и оп­ределения критериев;

♦ метод применения сенсорных проверок;

♦ метод планирования экспериментов.

3. Методы, рассчитанные на инженеров и специалистов в об­ласти управления качеством, включают :

♦ передовые методы расчета экспериментов;

♦ многофакторный анализ;

♦ различные методы исследования операций.

Простые инструменты управления качеством.

Один из базовых принципов управления качеством состоит в принятии решений на основе фактов. Наиболее полно это решается методом моделирования процессов, как производственных, так и управленческих, инструментами математической статистики. Одна­ко, современные статистические методы довольно сложны для вос­приятия и широкого практического использования без углубленной математической подготовки всех участников процесса. В 1979 году Союз японских ученых и инженеров (JUSE) собрал воедино семь до­статочно простых в использовании наглядных методов анализа про­цессов. При всей своей простоте они сохраняют связь со статистикой и дают профессионалам возможность пользоваться их результатами, а при необходимости - совершенствовать их.

Контрольные листки - это инструменты первичной регистра­ции данных. Контрольные листки могут применяться как при кон­троле по качественным, так и при контроле по количественным признакам.

На рис. 10.3 представлен контрольный листок, в котором отражены результаты контроля изделия.

Рис. 10.3. Образец контрольного листка

В нем указывается объект исследования, таблица регистрации данных о контролируемом параметре, место контроля, Ф.И.О. и дол­жность регистратора данных, время наблюдения и название конт­рольно-измерительного прибора. В регистрационной таблице в столбце «отметки» ставят условные знаки, соответствующие числу наблюдений.

Имеются и другие варианты контрольных листков.

Причинно-следственная диаграмма (диаграмма Исикавы).

Причинно-следственная диаграмма (Cause and effect diagram) впервые появилась и стала ис­пользоваться в Японии в «кружках качества» для выявления причин сбоя технологических процессов, когда очевидные нарушения обна­ружить трудно.

Такую диаграмму, разработанную профессо­ром Токийского университета Каору Исикава в 1953 г. при ана­лизе различных мнений инженеров, в ли­тературе называют «рыбий скелет», «ветвистая схема характерных факторов ». При построении диаграммы используют «метод мозговой атаки» (кол­лективной генерации идей ), рекомендуемый для идентификации воз­можных причин.

«Метод мозговой атаки» можно рассматривать как инструмент для актуализации творческого потенциала коллектива специалистов, которая достигается за счет того, что:

♦ участники коллективной генерации идей тренируют свой мозг в отношении способности выдвигать новые идеи для решения по­ставленных задач;

♦ участники получают возможность нового и неожиданного виде­ния проблемы глазами своих коллег;

♦ последующее изучение всей совокупности высказанных идей по­зволяет по новому, с большим доверием отнестись к идеям, ко­торые, хотя и раньше высказывались коллегами, но не привлекли к себе достаточного внимания;

♦ приобретаемая в процессе многочисленных заседаний и дискус­сий привычка к отрицательным и критическим оценкам новых и недостаточно обоснованных идей в процессе коллективной ге­нерации идей дополняется навыками творческого мышления.

При проведении «мозговой атаки» руководствуются следующи­ми правилами:

1) критика не допускается;

2) оценка предложений производится позднее;

3) приветствуется оригинальность и не тривиальность идей;

4) требуются комбинации и усовершенствования идей.

Результаты коллективной генерации идей затем находят свое отра­жение при построении причинно-следственной диаграммы (рис. 10.4)

Рис. 10.4. Структура причинно-следственной диаграммы Исикава

Построение диаграмм включает следующие этапы:

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

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

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

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

Ранжирование факторов по их значимости и выделение наиболее важных.

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

В сфере производства продукции действует «прин­цип 5М», т. е. в качестве «крупных» выступают следу­ющие пять «костей» (рис. 10.5).

Рис. 10.5. Принцип 5М

В сфере оказания услуг действует «принцип 5Р» (рис. 10.6).

Рис. 10.6. Принцип 5Р.

Гистограмма (Histogram ) . Гистограммы - один из вариантов столбчатой диаграммы, ото­бражающий зависимость частоты попадания параметров качества изделия или процесса в определенный интервал значений.

Столбчатый гра­фик дает наглядное изображение распределения конкретных значений параметра по частоте повторения за опре­деленный период времени (неделя, месяц, год). Гистограмма показывает размах изменчивости процесса и широко применяется при контроле качества деталей и изделий по периодам наблюдений (рис. 10.7).

Рис.10.7. Гистограмма

При нанесении на график допустимых значений параметра можно определить, как часто этот параметр попадает в допустимый диапазон или выходит за его пределы.

Гистограмма строится следующим образом:

Определяется наибольшее значение показателя качества;

Определяется наименьшее значение показателя качества;

Определяется диапазон гистограммы как разность наиболь­шего и наименьшего значений;

Определяется число интервалов гистограммы;

Определяется длина интервала гистограммы (как частное диапазона гистограммы) / (число интервалов);

Полученные данные анализируют, применяя другие методы:

- долю дефектных изделий и потерь от брака исследуют помощью диаграммы Парето;

Причины дефектов определяют с помощью причинно следственной диаграммы, метода расслоения и диаграммы разброса;

- изменение характеристик во времени определяют по контрольным картам.

Для надежной гистограммы требуется не менее 40 наблюдаемых значений.

Семь основных инструментов качества - название, которое дано набору очень простых графических методов, которые были определены как наиболее полезные для решения простых, повседневных вопросов, связанных с качеством. Они называются основными , потому что даже люди с недостаточной квалификацией или без статистической подготовки будут в состоянии понять эти принципы и применить их в своей повседневной работе.

Я часто видела, что даже высококвалифицированный персонал игнорирует идею использования современных инструментов качества, таких, как планирование эксперимента, проверка гипотез или многомерный анализ. Хотя для большинства профессионалов было бы полезно знать, что большинство вопросов, связанных с качеством могут быть решены с помощью этих семи основных инструментов качества.

Целью данной статьи является обзор этих основных инструментов и их эффективного использования. Получение наилучших результатов с помощью любого из этих инструментов не требует доказательств; специалист по качеству должен обеспечить полную, объективную и достаточную информацию.

Инструмент № 1: Диаграммы Исикавы

(также называемые «рыбий скелет» или «диаграммы причинно-следственных связей» ) являются причинно-следственными диаграммами, которые показывают основную причину (ы) конкретного события. Распространенным способом построения действительно информативного «рыбьего скелета» является одновременное применение метода «Пяти почему» (5 Whys) и диаграммы причинно-следственных связей.

1. Людей - Персонал, участвующий в процессе; заинтересованные стороны и т.д.
2. Методы - Процессы для выполнения задач и конкретные требований для их выполнения, такие как стратегии, процедуры, правила, инструкции и законы
3. Машины - Любое оборудование, компьютеры, инструментарии и т.д., необходимые для выполнения работы
4. Материалы - Сырье, детали, ручки, бумага и т.д., используемые для производства конечного продукта
5. Показатели - Данные, полученные от процесса, которые используются для оценки его качества
6. Окружающую среду - Условия, такие как местоположение, время, температура и культура, в которых этот процесс осуществляется

Инструмент № 2: Контрольный лист

Представляет собой структурированный, подготовленный бланк для сбора и анализа данных. Это универсальный инструмент, который может быть адаптирован для самых разнообразных целей. Собираемые данные могут быть количественными или качественными. Когда информация является количественной, контрольный листок называется учетным листом .

Определяющей характеристикой контрольного листа является то, что данные вносятся в него в виде отметок ("галочек"). Типичный контрольный лист разделен на графы, и отметки, сделанные в разных графах, имеют разные значения. Данные считываются с учетом расположения и количества отметок в листе. Контрольные листы обычно используют "шапку", которая отвечает на пять вопросов: Кто? Что? Где? Когда? Почему? Разрабатывайте оперативные определения для каждого из вопросов.

1. Кто заполнил контрольный лист
2. Что было собрано (что представляет собой каждая отметка, идентификационный номер партии или число изделий в партии)
3. Где происходил сбор данных (оборудование, помещение, инструментальные средства)
4. Когда происходил сбор данных (час, смена, день недели)
5. Почему эти данные были собраны

Инструмент № 3:

Является отображением статистической информации, которая представляется прямоугольниками для того, чтобы показать частоту элементов данных в последовательных числовых интервалах одинакового размера. В наиболее распространенной форме гистограммы, независимая переменная откладывается по горизонтальной оси, а зависимая переменная графически наносится по вертикальной оси.

Основная цель гистограммы - уточнить представленные данные. Это полезный инструмент для выведения обрабатываемых данных в области или столбцы гистограммы для установления частоты определенных событий или категорий данных. Эти гистограммы могут помочь отразить наибольшую частоту. Типичные области применения гистограмм анализа основной причины включают представление данных для определения доминирующей причины; понимание распределения проявлений различных проблем, причин, последствий и т.д. Диаграмма Парето, (объясняется далее в статье) представляет собой особый тип гистограммы.

Инструмент № 4:

Является важным инструментом и решением. Так как ресурсы организации ограничены, для владельцев процессов и заинтересованных сторон важно понимать первопричины ошибок, дефектов и т.д. Парето превосходно представляет этот механизм четким ранжированием основных причин дефекта. Диаграмма также известна как принцип 80:20.

Диаграмма, названная в честь экономиста и политолога Вильфредо Парето, представляет собой тип графика, который содержит столбцы и линейный график, где отдельные значения представлены в порядке убывания столбцов, а накопленная сумма представлена линией. Левая вертикальная ось обычно представляет частоту проявлений. Правая вертикальная ось - суммарный процент от общего числа проявлений. Так как причины располагаются в порядке убывания их значимости, кумулятивная функция является вогнутой. В качестве примера вышеизложенного, для того, чтобы снизить количество опозданий на 78%, достаточно устранить первые три причины.

Инструмент № 5: Диаграмма рассеяния или точечный график

Часто используется для выявления потенциальных связей между двумя переменными, где одну из них можно считать объясняющей переменной, а другую - зависимой. Это дает хорошую визуальную картину отношений между двумя переменными, и помогает при анализе коэффициента корреляции и регрессионной модели. Данные отображаются в виде набора точек, каждая из которых имеет значение одной переменной, определяющей положение по горизонтальной оси, и значение второй переменной, определяющей положение по вертикальной оси.

Точечная диаграмма используется, когда существует переменная, находящаяся под контролем экспериментатора. Если существует параметр, который систематично увеличивается и / или уменьшается при воздействии другого, это называется параметром управления или независимой переменной и обычно наносится по горизонтальной оси. Регулируемая или зависимая переменная обычно откладывается вдоль вертикальной оси. Если не существует зависимой переменной, или переменной может быть нанесена по любой из осей или на диаграмме рассеяния, она отобразит только степень корреляции (а не причинно-следственные отношения) между двумя переменными.

Инструмент № 6:

Представляет собой метод выборочного исследования населения. В статистических обследованиях, когда группы населения в генеральной совокупности отличаются, целесообразно делать выборку каждой группы (страты) отдельно. Стратификация является процессом деления членов общества на однородные подгруппы перед осуществлением выборки.

Страты должны быть взаимоисключающими: каждая единица населения должна быть отнесена только к одному слою. Страты должны быть исчерпывающими: ни одна единица населения не может быть исключена. Затем в рамках каждой страты производится простая случайная выборка или систематическая выборка.

Это часто повышает репрезентативность выборки за счет уменьшения ошибки выборки. Она может давать средневзвешенную величину, которая имеет меньшую изменчивость, чем среднее арифметическое простой случайной выборки населения. Я часто говорю группам, которые курирую, что правильные процедуры отбора являются более важными, чем просто наличие достаточного размера выборки!!

Инструмент № 7: Контрольные карты, также известные как карты Шухарта или карты поведения процесса

Представляет собой особый вид временной диаграммы, которая позволяет значимому изменению дифференцироваться вследствие естественной изменчивости процесса.

Если анализ контрольной карты показывает, что процесс находится под контролем (т.е. является стабильным, изменяется только из-за причин, свойственных процессу), то никакие исправления или изменения параметром управления процессом не требуются или не желательны. Кроме того, данные этого процесса могут быть использованы для прогнозирования будущей эффективности процесса.

Если карта показывает, что наблюдаемый процесс не управляемый, анализ этой карты может помочь определить источники изменения, которые затем могут быть устранены, чтобы снова восстановить управляемость процесса.

Контрольная карта может рассматриваться как часть объективного и упорядоченного подхода, который способствует правильным решениям в отношении управления процессом, в том числе, нужно ли изменять параметры управления процессом. Параметры процесса не должны исправляться для процесса, который находится под контролем, так как это приведет к снижению показателей процесса. Процесс, который является стабильным, но осуществляется вне заданного интервала (процент брака, например, может быть статистически управляемым, но выше заданной нормы), должен быть улучшен за счет целенаправленных усилий, чтобы понять причины текущей деятельности и коренным образом улучшить процесс.

Когда я руковожу простыми проектами (Six Sigma) (обычно называется проектом желтых поясов), где вопросы несложные и команда проекта состоит из людей с 3-х - 5-тилетним опытом участия в процессе, я решительно выступают за использование этих простых инструментов для решения вопросов, связанных с процессом.

Как эмпирическое правило, любой процесс, демонстрирующий воспроизводимость с 1-2% среднеквадратичных отклонений, может быть улучшен путем простого анализа с использованием этих инструментов. Только когда показатель воспроизводимости процессов более 2,5 - 3% среднеквадратичных отклонений, необходимо использовать инструменты средней и повышенной сложности для выявления и решения вопросов, связанных с процессом. Я также рекомендую любому начальному курсу обучения и тренингу Six Sigma использовать семь инструментов контроля качества для создания плодородной почвы для подготовки зеленых и черных поясов в рамках организации.

Материал подготовлен Андреем Гариным
по материалам зарубежных изданий
http://www.сайт/