«Если бы я мог свести мое сообщение руководству всего лишь к нескольким словам, я бы сказал, что все это об уменьшении вариабельности».

 

Э. Деминг

Вариабельность

Соответствующая спецификации продукция действительно соответствующая? А дефектная продукция действительно дефектная?

 

Проблемы из-за неопределенности (погрешности) системы измерений, возникающие при разделении продукции на соответствующую и несоответствующую спецификации. Напомню, что система измерения, это результат взаимодействия используемого измерительного инструмента, метода измерения, окружающей среды и оператора. Оценку измерительной системы необходимо произвести до начала мониторинга рабочего процесса.

 

Материал подготовил Григорьев С. П.

 

 

 

 

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.

 

 

 

 

Производство

Потери из-за присутствия граничных значений

 

Граничные значения, из-за неизбежной ошибки системы измерения, всегда будут иметь неопределенность дефектное изделие или нет на самом деле. Обратите внимание, что таких граничных значений будет больше чем больше выход распределения контролируемого параметра за границы допусков (спецификации). 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

Условные обозначения: LSL и USL - нижняя и верхняя границы допуска (спецификации).

 

 

Дональнд Уилер [20] 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

 

 

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

 

 

 

Вероятностная ошибка стабильной системы измерений

 

Рисунок 2. Вероятностная ошибка стабильной системы измерений = 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.

 

 

 

Обеспечение 85% вероятности соответствия допускам продукции

 

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.

 

 

Обеспечение 96% вероятности соответствия допускам продукции

 

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.

 

 

Обеспечение 99% вероятности соответствия допускам продукции

 

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.

 

 

Обеспечение 99,9% вероятности соответствия допускам продукции

 

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

 

 

 

Обеспечение 100% вероятности соответствия допускам всей выпущенной продукции

 

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.

 

 

 

Действительно ли отбракованная продукция является бракованной?

 

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. При такой проверке для разбраковки ранее отбракованной продукции вероятность соответствия допускам будет выше чем больше повторных измерений пройдет каждая единица продукции. Повторные измерения одной и той же единицы продукции служат инструментом уменьшения ошибки системы измерений (σизм(n)) и как следствие, вероятностной ошибки измерений (0,675*σизм(n))

Так, например, если вы делаете (n) измерений одного предмета, то вероятностная ошибка системы измерений при (n) повторных измерений будет

 

0,675σизм(n)= 0,675*σизм /√n

 

После чего будет необходимо вычислить среднее значение (n) измерений каждой единицы и принять решение о её годности относительно нового поля браковки, а именно,  границ допуска суженых на две вероятностные ошибки системы измерений с (n) повторений (0,675*σизм(n)) для, как минимум, 96% вероятности соответствия допуску ранее забракованной продукции:

 

LSL+2*0,675*σизм /√n     и     USL-2*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.  - [21] Дональд Уилер

 

 

Открытые решения

Технический нокаут конкурентов

 

Как статистическая оценка параметров качества продукции поставщика авто-компонентов в кратчайшие сроки привела его к значительному увеличению объема продаж и прибыли.

Нормирование производственных процессов

 

Статистическое управление процессами (SPC) против Нормирования производственных процессов и операций. Тест на уровень организационного развития.

Использование KPI в системе мотивации

 

Каждый представляет или пытается подать себя в выгодном свете для собственного выживания. Организация в целом проигрывает.

Премирование сотрудников

 

Премировать или депремировать сотрудников компании, за результат отчетного периода в пределах системы, все равно, что вознаграждать за выигрыш в лотерею или наказывать за проигрыш

Повышение производительности и качества в результате прекращения бесконечного вмешательства оператора

 

Видели бы вы на что была похожа работа людей. Оператор носился между отбором образцов листа с каждой полосы для измерений и пультом управления

АСУ ТП. Ошибки первого и второго рода

 

Контрольные карты шухарта позволяют получить индивидуальную сигнатуру сбоев и отследить проблемы с процессами и оборудованием на ранней стадии до того, как будет достигнута граница аварийного состояния.

Построение контрольных карт по неадекватным единицам измерения ведет к ошибочным выводам

 

Все записи велись в корпоративной информационной системе (КИС) с переносом полученных измерений с дисплея высокоточного дорогого измерительного оборудования. И все бы ничего, но результаты испытаний никто в компании не анализировал.

Анализ количества исходящих контактов отдела продаж

 

Самое важное применение принципов статистического контроля качества, под которыми я подразумеваю знания об общих и особых причинах вариаций, в управлении человеческими ресурсами.

Бесполезные ERP-системы или новое по для старой компании

 

Никакая ERP-система не решает фундаментальные проблемы компании

Управления на основе страха

 

Люди на производстве будут заняты поиском способов сокрытия проблем любой ценой.

KPI в управлении качеством

 

Одна российская госкорпорация на своем корпоративном сайте сообщила о конкретных численных целях в области качества. Но если можно добиться цели без метода, то почему они не сделали это в прошлом году?

Качество или количество?

 

«На вашей фабрике применяется система сдельной оплаты. Не существует лучшей гарантии некачественной работы».  Э. Деминг

Сравнение среднемесячных значений с нормативами для индивидуальных измерений - невежество

 

В этом случае среднемесячное индивидуальных измерений, подобно средней температуре по больнице 36,6 °C, где все лежат при смерти.

Достаточно ли анализа гистограмм распределения? Начинайте с построения контрольных карт Шухарта

 

Анализ гистограмм распределения, расчет индексов воспроизводимости Cp и Cpk без понимания статистического состояния процесса - невежество!

Проблемы применения таблиц выборочного приёмочного контроля качества

 

Применение стандартов выборочного контроля по количественному и альтернативному признаку не дают представления о контролируемой партии и вводят в заблуждение поставщиков и потребителей.

Деньги есть, знаний не надо - обычная практика доминирующего стиля менеджмента

 

Надо заметить, что такого бросающегося в глаза порядка, я не видел ни на одном предприятии. Как оказалось позже, это единственное, что можно было сделать имея финансовые возможности.

Субоптимизация на цифровой модели - иллюзия улучшений

 

Проектируя в CAD полагаетесь на испытания цифровой модели построенной в номинале? Тогда ждите проблем со сборкой узлов и поведением готового изделия в реальных условиях.

Соответствующая спецификации продукция действительно соответствующая?

 

Проблемы возникающие при разделении продукции на соответствующую и несоответствующую спецификации.

Следует ли сортировать продукцию относительно полей допуска на дефектную и бездефектную или пытаться настраивать процесс?

 

 

 

 

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

Природа вариабельности

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?

Система мотивации персонала

О вреде премирования

Бессмысленность поиска примеров

Ошибочная привлекательность конкуренции

Вирусная теория менеджмента

Концепция вариабельности в процессах организационного управления

Концепция вариабельности и управление персоналом

Концепция вариабельности и управление технологическими процессами

Не путайте удачу с успехом

DEMING.PRO   |   Санкт-Петербург   |   Тел.: +7 (911) 711-93-27, E-mail: s.grigoryev@deming.pro

Обеспечение 100% вероятности соответствия допускам всей выпущенной продукции

Вероятностная ошибка стабильной системы измерений

Обеспечение 85% вероятности соответствия допускам продукции

Обеспечение 96% вероятности соответствия допускам продукции

Обеспечение 99% вероятности соответствия допускам продукции

Обеспечение 99,9% вероятности соответствия допускам продукции

Обеспечение 100% вероятности соответствия допускам всей выпущенной продукции

Вероятностная ошибка стабильной системы измерений

Обеспечение 85% вероятности соответствия допускам продукции

Обеспечение 96% вероятности соответствия допускам продукции

Обеспечение 99% вероятности соответствия допускам продукции

Обеспечение 99,9% вероятности соответствия допускам продукции

Обеспечение 100% вероятности соответствия допускам всей выпущенной продукции

Вероятностная ошибка стабильной системы измерений

Обеспечение 85% вероятности соответствия допускам продукции

Обеспечение 96% вероятности соответствия допускам продукции

Обеспечение 99% вероятности соответствия допускам продукции

Обеспечение 99,9% вероятности соответствия допускам продукции

Обеспечение 100% вероятности соответствия допускам всей выпущенной продукции