Эдвардс Деминг - Выход из кризиса. Новая парадигма управления людьми, системами и процессами

Отсутствие системы для измерения влияния общих причин вариаций и уменьшения числа этих причин.

Отсутствие у производственных рабочих статистической информации, показывающей, за счет чего они могли бы улучшить свои результаты и однородность своей продукции.

Входные материалы не соответствуют требованиям.

Из недавнего опыта. Кожа в одной попытке из трех не приклеивалась к пластику, как это было предусмотрено в конструкции изделия. Оказалось, что на коже излишек жира. Изменение технических условий на кожу устранило проблему. Это было незначительное изменение в системе. (Между прочим, менеджер заявил, что, когда он провел это изменение, резко сократилась текучесть кадров.)

Процедуры не соответствуют установленным требованиям.

Оборудование неисправно.

Оборудование не соответствует требованиям стандарта.

Наладка оборудования хронически неточна (вина бригады, отвечающей за наладку оборудования).

Плохое освещение.

Вибрации.

Влажность не соответствует требуемому уровню.

Смешивание продукции с различных производственных линий, каждая линия с малой вариабельностью, но с различными настройками.

Некомфортные условия работы: шум, беспорядок, грязь, неудобства при перемещении материалов, жара или холод, плохая вентиляция, плохое питание в столовой и т. д.

Постоянные придирки менеджмента: то дай количество, то качество, без понимания того, как достигнуть качества.

Еще одна общая причина – это неспособность менеджмента взглянуть беспристрастно на проблему брака, унаследованного от предшествующих этапов. Бракованные изделия или узлы, поступающие с предыдущей операции в той же самой компании или извне, деморализуют. Не имеет значения, насколько хорошо оператор выполняет свою работу, продукция на выходе все равно окажется дефектной. Многократно нарастающие потери от брака, допущенного на промежуточных операциях, порождают разочарование. (Подробнее об этом см. в главе 8.)

1. Для выработки суждения. Находился ли процесс (в прошлом) в статистически управляемом состоянии? [86]Чтобы понять это, мы смотрим на контрольную карту. Если ответ утвердительный, тогда мы знаем распределение характеристики качества, представленной на карте, для каждого изделия. Пример приведен в главе 12.

2. Для обоснования действий (непрерывных).Контрольная карта может также использоваться для достижения и поддержания состояния статистической управляемости в ходе производства. В этом случае процесс уже приведен в статистически управляемое состояние (или почти достиг его с весьма редкими появлениями особых причин). Мы распространяем в будущее контрольные пределы, например на x -карте, и наносим точки одну за другой, возможно, через каждые полчаса или час. Скачки точек вверх и вниз игнорируются производственным рабочим, если только они не показывают наличия серии (как при износе инструмента) или если точка не выходит за контрольные пределы.

Устранение особой причины вариации, движение к состоянию статистической управляемости, как это ни важно, не приведут к улучшению процесса. Исключение особой причины всего лишь возвращает систему в состояние, в котором ей следовало находиться изначально (цитата из лекции д-ра Джурана). Повторю, как сказал д-р Джуран, главная работа по совершенствованию начинается, как только вы достигаете состояния статистической управляемости.

Вот тогда за постоянное совершенствование системы могут взяться инженеры. Улучшение может быть простым, например, с помощью минимальной наладки можно повысить или понизить величину настройки на контрольной карте, снизив риск производства дефектных изделий. С другой стороны, улучшение может быть серьезным и комплексным, например с целью снижения количества используемых материалов (см. главу 1) и уменьшения размаха между контрольными пределами.

Некоторые советы по использованию контрольных карт для обоснования непрерывных действий. От производственного рабочего требуется производить лишь простые арифметические действия, требуемые для нанесения точек на карту. Он не может самостоятельно решить использовать карты в своей работе, еще в меньшей степени он может стать инициатором движения за применение карт.

Приучить людей постоянно использовать в работе контрольные карты, там, где они могут быть эффективными, – это ответственность менеджмента. Как мы узнали из главы 2, контрольные карты в руках рабочего могут быть эффективны, только если на его пути не встают барьеры, лишающие его права гордиться своим трудом.

Иногда полезно строить контрольную карту для каждого члена рабочей бригады. Рабочий, видя точку за контрольными пределами, может почти всегда сразу же определить особую причину и исключить ее. Такая карта анализируется только рабочим и его непосредственным начальником (бригадиром, мастером), если только сам рабочий не захочет сделать свои результаты общедоступными.

Несомненна польза от карты доли дефектных изделий, вывешиваемой на видном месте с целью визуализировать особые причины вскоре после их появления.

Следует избегать рисования карт по любому поводу. На одном заводе вблизи Нагойя, который я посетил, в тот день велась 241 x – и R -карта. Все карты пересматривались каждые два месяца; какие-то добавлялись, какие-то переставали вести, когда цель достигалась, позднее, если это требовалось, некоторые карты снова вводились.

Воспроизводимость процесса. Как только процесс приведен в состояние статистической управляемости, можно рассчитать его воспроизводимость. Он будет демонстрировать стабильность на x – и R -картах. Становится возможным предсказать границы допусков, которые могут обеспечить хорошую работу данного процесса.

Простой способ описания границ допусков – отмерить вверх и вниз от среднего значения x на x -карте размах между контрольными пределами для x , умноженный на √ n , где n – объем выборки. Иллюстрация приведена далее. Размах между индивидуальными значениями также равен 6 R /d 2.

Символ d 2 – это число, зависящее от n , которое можно найти в любой книге по статистическому контролю качества. Оно получено из анализа закона распределения размаха [87]. При приближенном расчете при n ≤ 10 значение параметра [88] d 2 можно брать как √ n .

Таким образом, верно и то, что R -карта для процесса, находящегося в состоянии статистической управляемости, рассказывает нам о воспроизводимости процесса.

Распространенная ошибка при использовании x – и R -карт, а также при вычислении воспроизводимости процесса состоит в неспособности понять, что размах должен демонстрировать случайность и что в некоторой точке он должен быть размахом между наблюдениями, нанесенными на карту x , а не взятыми из другого источника.