Контрольные карты Шухарта для Excel
Мы предлагаем недорогой и самый эффективный инструмент совершенствования качества продукции и услуг, лучшего управления закупками, продажами, планированием, обслуживанием оборудования.
«Если бы я мог свести мое сообщение руководству всего лишь к нескольким словам, я бы сказал, что все это об уменьшении вариабельности».
Э. Деминг
Статью подготовил: Григорьев С. П. с использованием материалов, любезно предоставленных ему Дональдом Уилером:
[19] Where Do Manufacturing Specifications Come From?
[20] Is the Part in Spec?
За последние 20 лет стало модным осуждать процессы измерения, которые не совершенны. Однако реальность такова, что мы всегда должны использовать несовершенные данные. Учитывая этот жизненный факт, как мы можем узнать, соответствует ли измеряемый объект техническим характеристикам (допускам)? Другими словами, как мы можем сделать поправку на погрешность системы измерений при описании продукта относительно полей допусков?
- [20] Дональд Уилер,
Предисловие к статье: Is the Part in Spec?
Примечание: Система измерения, это результат взаимодействия используемого измерительного инструмента, метода измерения, окружающей среды и оператора. Каждый оператор станка, который производит измерения детали в ходе её изготовления является частью своей измерительной системы, имеющей свою неопределённость (вариабельность, ошибку), смещение и может находиться в статистически управляемом (стабильном) или неуправляемом (непредсказуемом) состоянии. Система измерений, находящаяся в статистически неуправляемом состоянии - бесполезна. Измерительная система контролёров - это другая измерительная система. Когда оператор передаёт произведённую им продукцию на контроль, он определяет её соответствие допускам посредством своей уникальной системы измерений. Оценку измерительных систем необходимо производить до начала мониторинга рабочих процессов.
Основная проблема менеджмента, лидерства и производства, как ее сформулировал мой друг Ллойд Нельсон и как мы подчеркивали в предыдущих главах, заключается в непонимании природы вариаций и неумении их интерпретировать. Усилия и применение методов совершенствования качества и производительности в большинстве компаний и правительственных учреждений фрагментарны, не предполагают ни общего компетентного руководства, ни цельной системы непрерывного совершенствования. Каждому, независимо от занимаемой должности, необходимо обучение и развитие. В атмосфере разрозненности усилий люди движутся каждый в своем направлении, не имея возможности приносить бóльшую пользу компании и тем более развиваться.
- [2] Деминг, У. Э.
Граничные значения, из-за неизбежной ошибки системы измерения, всегда будут иметь неопределенность дефектное изделие или нет на самом деле. Обратите внимание, что количество изделий с граничными значениями будет увеличиваться с ухудшением центрированности процесса относительно границ допуска (Рис. 1и Рис. 2) и уменьшаться с уменьшением ширины распределение контролируемого параметра (Рис. 3). Это особенно важно, если вам приходится разделять продукцию на годную и негодную относительно ваших границ допусков или спецификаций перед отгрузкой покупателю.
Рисунок 1. Граничная продукция (продукция на границах поля допуска)
Условные обозначения: LSL и USL - нижняя и верхняя границы допуска (спецификации). Процесс хорошо центрирован в поле допуска.
Рисунок 2. Граничная продукция (продукция на границах поля допуска)
Условные обозначения: LSL и USL - нижняя и верхняя границы допуска (спецификации). Процесс плохо центрирован в поле допуска.
Рисунок 3. Граничная продукция (продукция на границах поля допуска)
Условные обозначения: LSL и USL - нижняя и верхняя границы допуска (спецификации). Процесс работает значительно уже чем на Рис. 1, с некоторым смещением от центрированного положения.
Дональнд Уилер в своей статье [20] "Is the Part in Spec?" рекомендует производить такое разделение на годную и негодную продукцию по сжатым границам поля допуска (полю браковки). Так, если требуется быть уверенными, что отгружаемая вами продукция, как минимум, на 85%, 96%, 99% или 99,9% соответствует требованиям спецификации, вам придется сузить установленные покупателем границы допусков на соответствующее количество вероятностных ошибок вашей системы измерения, получив таким образом поле браковки (смотрите рисунки 2-6 ниже).
Учитывая компромисс между более жесткими спецификациями и более высокими вероятностями, а также учитывая, что вероятность минимальна, я рекомендую использовать 96-процентные производственные спецификации в большинстве ситуаций.
- [20] Дональд Уилер, Статья: Is the Part in Spec?
Потери предприятия, чьи процессы выходят за границы полей допусков, легко предположить. Надо будет принять решение, что делать с забракованной продукцией. Эти потери дополняться работой контролеров по 100% контролю при разделении продукции на соответствующую спецификации и несоответствующую. Контролеры обязательно должны будут найти для этого время, а предприятие оплатить эту работу.
Зависимость от инспекции опасна и дорогостояща.
- [2] Деминг, У. Э.
Лучшее решение - добиваться функционирования процессов в таких пределах, когда деление на годную и негодную продукцию не потребуется (Рисунок 7.).
Единственный способ избежать поставки некоторого несоответствующего продукта - это в первую очередь избегать изготовления несоответствующего продукта.
- [19] Дональд Уилер,
Статья: Where Do Manufacturing Specifications Come From?
Рисунок 2. Вероятностная ошибка стабильной системы измерений, равная 0,675σизм
Условные обозначения: LCL и UCL - нижняя и верхняя границы процесса многократного измерения одного эталона; CL - среднее несмещенной измерительной системы, которое должно соответствовать эталону.
Рисунок 3. Обеспечение 85% вероятности соответствия допускам продукции, прошедшей разделение на годную и негодную с учетом двустороннего сужения границ допусков на одну вероятностную ошибку системы измерений.
Условные обозначения: LSL и USL - нижняя и верхняя границы поля допуска (спецификации); m0 - номинальное значение поля допуска.
Рисунок 4. Обеспечение 96% вероятности соответствия допускам продукции, прошедшей разделение на годную и негодную с учетом двустороннего сужения границ допусков на две вероятностные ошибки системы измерений.
Условные обозначения: LSL и USL - нижняя и верхняя границы поля допуска (спецификации); m0 - номинальное значение поля допуска.
Рисунок 5. Обеспечение 99% вероятности соответствия допускам продукции, прошедшей разделение на годную и негодную с учетом двустороннего сужения границ допусков на три вероятностные ошибки системы измерений.
Условные обозначения: LSL и USL - нижняя и верхняя границы поля допуска (спецификации); m0 - номинальное значение поля допуска.
Рисунок 6. Обеспечение 99,9% вероятности соответствия допускам продукции, прошедшей разделение на годную и негодную с учетом двустороннего сужения границ допусков на четыре вероятностные ошибки системы измерений.
Условные обозначения: LSL и USL - нижняя и верхняя границы поля допуска (спецификации); m0 - номинальное значение поля допуска.
Лучше избегать сжигания тоста. Если вы сжигаете тост, придется подумать о том, как его очистить, что бы съесть хотя бы часть.
- [19] Дональд Уилер,
Статья: Where Do Manufacturing Specifications Come From?
Рисунок 7. Обеспечение 100% вероятности соответствия допускам всей выпущенной продукции, с учетом двустороннего сужения границ допусков на четыре вероятностные ошибки системы измерений. Деление на годную и негодную продукцию не требуется.
Условные обозначения: LSL и USL - нижняя и верхняя границы поля допуска (спецификации); m0 - номинальное значение поля допуска.
Для процессов, которые работают шире сжатых границ допусков, после разделения продукции на годную и негодную с выбранной вероятностью годности, наступит следующий этап проверки продукции, отбракованной по сжатым границам допусков. Теперь придется определиться, действительно ли отбракованная продукция является бракованной, опять же с некоторой вероятностью? Например, вам придется проверить всю отбракованную продукцию, попавшую в зоны: LSL+/-4*0,675σизм и USL+/-4*0,675σизм. Повторные измерения одной и той же единицы продукции с записью их среднего значения служат инструментом уменьшения ошибки системы измерений (σизм(n)) и как следствие, вероятностной ошибки измерений (0,675*σизм(n)).
Так, например, если вы делаете (n) повторных измерений с записью среднего значения, то вероятностная ошибка такой системы измерений будет:
0,675σизм(n)= 0,675*σизм /√n
После чего будет необходимо по среднему значению (n) измерений каждой единицы принять решение о её годности относительно нового поля браковки, а именно, границ допуска суженых, например, на четыре вероятностные ошибки системы измерений с (n) повторений (0,675*σизм(n)) для, как минимум, 99,9% вероятности соответствия допуску ранее забракованной продукции:
LSL+4*0,675*σизм /√n и USL-4*0,675*σизм /√n
Легко понять что, например, 4 повторных измерения для каждого граничного измерения даст улучшение (уменьшение вероятностной ошибки) системы измерения в два раза:
√n=√4=2
Это может вернуть в годную некоторую часть ранее отбракованной по сжатым границам допусков продукции. Скорее всего, вам придётся нанять армию контролёров для этой работы.
Повторюсь. Лучшее решение - заняться улучшением функционирования процессов в таких пределах, когда деление на годную и негодную продукцию вообще не потребуется (Рисунок 7.)
Вам нужно будет либо работать над улучшением системы измерения, либо работать над улучшением производственного процесса.
Модернизация измерительной системы приведет к увеличению накладных расходов. Это не сделает продукт лучше. Это не исключит необходимости проведения осмотра. Это просто снизит вашу производительность, увеличив затраты, связанные с поиском подгоревшего тоста.
Совершенствование производственного процесса позволит снизить как избыточные издержки производства, так и избыточные издержки использования. Кроме того, как неоднократно доказывалось, эти улучшения процесса обычно могут быть достигнуты без капитальных затрат и без необходимости совершенствования несовершенной системы измерения. Всегда лучше научиться прекращать сжигать тосты, чем быть скребком для тостов мирового класса.
Именно поэтому чрезмерный интерес к качеству измерений является контрпродуктивным. Несовершенные (но стабильные) измерительные системы могут использоваться для существенного повышения качества и согласованности производственного процесса. Эти усовершенствования могут устранить необходимость в 100-процентном контроле при одновременном снижении других избыточных затрат как для производителя, так и для заказчика.
Однако, как мы уже видели, несовершенные измерения не сделают хорошей работы по сортировке продукта. Если мы сосредоточимся на улучшении системы измерения, чтобы мы могли сортировать продукт в соответствии со спецификациями, наши усилия, время и ресурсы будут потрачены на увеличение наших накладных расходов, а не на снижение наших затрат.
- [20] Дональд Уилер, Статья: Is the Part in Spec?
В разработанном нами ПО Контрольные карты Шухарта для Excel реализована функция преобразования полей допуска в производственный допуск.
Если ваша система измерений находится в статистически устойчивом состоянии (оценивается с помощью XmR-карты 25-30 измерений тест-ретест одного и того же стандарта), то на графике гистограммы индивидуальных значений вместе с контрольными границами процесса, могут быть отображены границы производственного допуска (спецификации), полученные с учётом ошибки и смещения измерительной системы для выбранных пользователем минимальных вероятностей (85%, 96%, 99% и 99,9%) соответствия допускам продукции. Эта функция используется при разделении продукции на годную и негодную с учётом соответственного сужения установленных границ клиентских допусков от одной до четырёх вероятностных ошибок системы измерений с каждой стороны соответственно.
Открытые решения
Технический нокаут конкурентов
Нормирование производственных процессов
Использование KPI в системе мотивации
АСУ ТП. Ошибки первого и второго рода
Построение контрольных карт по неадекватным единицам измерения ведет к ошибочным выводам
Анализ количества исходящих контактов отдела продаж
Сравнение среднемесячных значений с нормативами для индивидуальных измерений - невежество
Достаточно ли анализа гистограмм распределения? Начинайте с построения контрольных карт Шухарта
Проблемы применения таблиц выборочного приёмочного контроля качества
Деньги есть, знаний не надо - обычная практика доминирующего стиля менеджмента
Субоптимизация на цифровой модели - иллюзия улучшений
Соответствующая спецификации продукция действительно соответствующая?
Новые станки, роботизация и приспособления – не панацея!
Фундаментальные знания
14 пунктов программы доктора Э. Деминга для менеджмента
Система глубинных знаний. Deming's System of Profound Knowledge (SoPK)
Смертельные болезни и препятствия на пути к преобразованиям
Биографические данные Эдвардса Деминга
Предостережение Э. Деминга в предисловии к его книге «Выход из кризиса»
Вопросы в помощь менеджменту компаний от Эдвардса Деминга
Преобразование и непрерывное совершенствование системы закупок
Эксперимент Э. Деминга с красными бусинами. Dr. Deming's Red Bead Experiment
Эксперимент Э. Деминга "Воронка и мишень". Dr. Deming's Funnel Experiment
Операциональные определения (operational definition)
Всё или ничего вместо использования таблиц для выборочного приемочного контроля
Управление по целям (MBO), что не так?
Бессмысленность поиска примеров
Ошибочная привлекательность конкуренции
Концепция вариабельности в процессах организационного управления
Концепция вариабельности и управление персоналом
Концепция вариабельности и управление технологическими процессами
Правила определения отсутствия управляемости по контрольным картам Шухарта
Самые эффективные и доступные инструменты статистического управления процессами (Statistical Process Control, SPC):
E-mail: info@deming.pro
Тел.: (812) 679-79-71
Россия, Санкт-Петербург