Публикации

Публикации

«12 шагов решения проблем»: опыт практического применения для улучшения процессов

Просмотров: 9257
  • Методы менеджмента качества/09 2022

А.Н. Грачев, Р.А. Титов

12 шаговВ каждой успешной компании процесс улучшений является неотъемлемой частью системы менеджмента. Как правило, такие компании результативно применяют различные бережливые методики, адаптируя их к условиям и специфике своего бизнеса. Одна из таких методик, известная как «12 шагов решения проблем», эффективно используется в ОАО «Эй Джи Си Борский стекольный завод», принадлежащем японской корпорации AGC. Рассмотрим последовательность ее реализации на примере решения проблемы «Включения на ветровом стекле». Особое внимание обратим на формирование культуры улучшений, обеспечивающей создание условий для работы с проблемами и вовлечение в нее всех сотрудников предприятия.

pdfСкачать статью целиком

ЦЕЛИ И СТРУКТУРА МЕТОДИКИ

Сегодня в практике предприятий применяются несколько десятков алгоритмов решения проблем. Среди них «5 шагов», «12 шагов», цикл DMAIC(R), 8D, А3 и многие другие. Среди их общих черт — использование обратных связей, сбора и анализа данных, вовлечение персонала в процесс улучшений. Существуют и отличия, обусловленные спецификой конкретной ситуации и выражающиеся, в частности, в детализации конкретных шагов. Методов работы с количественными [1] и качественными данными, используемых в таких алгоритмах, еще больше. К их числу относятся, например, «семь простых» и «семь новых» инструментов управления качеством.

Рис.1 Структура методики

Рис.1 Структура методики «12 шагов решения проблем»

Цель методики «12 шагов», применяемой на Борском стекольном заводе (рис. 1), — выполнение постоянных улучшений, включающих в себя правила и последовательность действий по решению проблем. Данная методика применима как для работы с несоответствиями и их причинами, так и для выполнения улучшений, например, повышения возможностей процессов, сокращения потерь. В компании AGC она служит основой применения целого набора корпоративных инструментов улучшения, под которыми понимаются определенные формы документов и правила их заполнения. Всего таких форм пять, каждая из них применяется в соответствующей ситуации (табл. 1).

Таблица 1

Табл.1 Форма деятельности по улучшению

Таблица 2

Табл.2 Пример затрат на производство триплекса

Как видно из таблицы, выбор инструмента зависит от сложности проблемы, необходимости вовлечения нескольких подразделений, выделения ресурсов и др. Например, для локальных проблем с понятной корневой причиной используется более легкая форма QRCI, на заполнение которой лидер и команда не тратят много времени. Тогда как при описании и реализации корпоративной стратегии применяется более сложная форма KAP.

Важно отметить, что, независимо от инструмента, ведение записей в ходе деятельности по улучшению обязательно. Во-первых, это способствует накоплению информации по проблемам, причинам и корректирующим действиям, что пополняет базу данных лучшего опыта — извлеченных уроков. Например, если корневая причина проблемы устранена на одной линии, сотрудники другой линии смогут быстрее понять, как улучшить ситуацию в случае появления схожей проблемы или предупредить ее. Во-вторых, это позволяет более четко следовать методике улучшений, пошагово заполняя специальные формы.

ПРОИЗВОДСТВЕННАЯ КУЛЬТУРА РЕЗУЛЬТАТИВНОГО ПРИМЕНЕНИЯ

Важным условием результативного применения методики «12 шагов» в целях постоянного улучшения служит вовлеченность персонала. Для этого в производственной системе Борского стекольного завода используется формула «2В+3в», где:

  • 2В («большое») — «Всесторонне расширять свои знания» и «Выработать свои основные правила»;
  • 3в («малое») — «верное место», «верный объект» и «верные факты».

Смысл этой формулы в том, что прежде чем идти в гемба и проводить улучшения, необходимо сформировать потребность в них. Ее нельзя создать на первом совещании рабочей группы, поставив задачу улучшения и пообещав вознаграждение за ее решение. Речь идет о том, чтобы дать новые знания, рассказать о новых подходах в менеджменте, показать стратегию компании и довольно долго обсуждать их, чтобы каждый сотрудник:

  • сформировал глубокое понимание новой для себя информации;
  • получил первичные навыки применения новых подходов и инструментов;
  • сформировал собственное отношение к новым знаниям и навыкам.

На Борском стекольном заводе для этих целей служит Школа AES (Школа Системы бизнес-совершенства AGC). Это постоянно действующий внутренний институт, в котором происходит развитие сотрудников компании (2В) — от операторов до заместителей директора. Задача тренеров Школы AES — так преподнести новую информацию участникам, чтобы те захотели ее применить на практике, протестировать. На это выделяется от двух до десяти дней. В результате операторы и мастера, прошедшие тренинг по теме «8 видов потерь» или «Диаграмма потока материалов и информации» (Material and Information Flow Diagram, MIFD), начинают видеть такие проблемы цеха и участка, которые до этого не замечали. А затем пробуют их устранить, добиваются успеха, пусть не всегда с первого раза (3в). И начинают верить в то, что успешное будущее зависит от них, причем каждый из них на своем месте может улучшить процесс так, что результат будет не только заметен, но и значим для компании в целом.

Рассмотрим реализацию методики «12 шагов решения проблем» на примере инструмента KTA.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПРОБЛЕМЫ И ПРЕДВАРИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ

Шаг 1: «Определение настоящей проблемы/ несоответствия». В русском языке слово «проблема» имеет негативный оттенок. Никто не хочет иметь проблемы. На предприятии это стало культурным барьером, преодолеть который помогли Школа AES и работа по формуле «2В +3в», которые были описаны выше. До тех пор пока не изменилось отношение к проблемам, производственники выносили на обозрение лишь те из них, с которыми могли справиться без труда, либо по умолчанию предполагалось «традиционное» (но нерезультативное) их решение. При этом настоящие, существенные проблемы скрывались или искажались.

Если человек не видит проблемы, то не может быть и речи о дальнейших улучшениях. Но увидеть проблему мало. Необходимо еще и осознать то, что не решив ее, компания не преодолеет разрыв между желаемым и действительным состояниями. Это тесно связано с умением сформулировать проблему. Например, фраза «Внутри ветрового стекла присутствуют включения («мусор»)» с точки зрения методики «12 шагов» неконструктивна: упомянутый вид несоответствия не является проблемой разрыва между желаемым и действительным, а звучит просто как констатация факта. Иными словами, ситуация представляется всего лишь как наблюдение, а не как преграда на пути к лучшему состоянию. 

Чтобы расхождение между желаемым и действительным состояниями стало очевидным, менеджер производственной линии должен сформулировать проблему, например, в следующем виде: «Невыполнение производственного плана за апрель на 7,5% из-за массового дефекта «Включения на ветровых стеклах».

Шаг 2: «Анализ доступных данных». Он позволяет оценить ситуацию в целом. Пример таких данных, которые менеджер производственной линии наблюдает еженедельно, приведен в табл. 3. Проблема, которую он видит, — существенные отклонения по расходам PVB-пленки и заготовок стекла, которые мешают достичь запланированной себестоимости стекла, т. к. увеличивают затраты на сырьевую составляющую.

Таблица 3

Табл.3 5 Почему 09.23

Необходимо понять, что именно сильнее всего влияет на производственные затраты — необходимо выполнить приоритизацию факторов, влияющих на перерасход PVB-пленки и заготовок стекла. Для этого менеджер берет информацию о стоимости окончательного брака (именно это ключевым образом определяет перерасход компонентов) и строит диаграмму Парето (рис. 2).

Рис.2 Диаграмма Парето AGC

Рис. 2. Диаграмма Парето по видам окончательного брака (скрапа) на линии производства ветрового стекла

В случае, когда фактор, влияющий на себестоимость, выглядит слишком общим, необходимо еще раз применить правило Парето. На рис. 3 показана стратификация данных по видам окончательного брака, возникающего на участке пакетирования (т. н. «чистое помещение»), из-за которых стекло утилизируется. Если картина по-прежнему кажется не вполне определенной, то необходима дальнейшая детализация, и диаграмма Парето применяется в третий раз. В нашем случае была сделана детализация до уровня модели стекла (Hyundai SU2R), при наработке которой возникает больше всего дефектов «капли олова».

Рис.3 Парето 09.23

Рис. 3. Диаграмма Парето по дефектам электрообогрева

ПОСТАНОВКА ЦЕЛИ И ФОРМИРОВАНИЕ КОМАНДЫ

Шаг 3: «Постановка цели». Цель нужно сформулировать так, чтобы обеспечить, с одной стороны, локальные улучшения на конкретном рабочем месте, с другой стороны, достижение стратегической цели более высокого уровня. Тем самым обеспечивается взаимосвязь стратегии бизнес-подразделения «Автомобильное стекло» и ежедневной операционной деятельности Борского стекольного завода. В нашем примере менеджер сформулировал цель следующим образом: «Снизить количество дефектов «Включения на ветровом стекле Hyundai SU2R», возникающих из-за капель олова, до нуля». Как видно из формулировки, желаемые улучшения на уровне операции — сокращение случаев разбрызгивания олова. Стратегическая составляющая заключается в уменьшении утилизируемых стекол и, соответственно, в уменьшении потерь от плохого качества на линии. Само развертывание стратегии до уровня производственного участка продолжается на следующем, четвертом шаге.

Шаг 4: «Формирование команды». Его менеджер курирует сам, что очень важно для вовлечения в процесс сотрудников. Невозможно эффективно декомпозировать стратегическую цель до уровня гемба, если операторы ее не поймут или не примут. Именно на этом шаге происходит выбор инструмента дальнейшей работы над проблемой (см. табл. 1).

В нашем примере был выбран инструмент KTA. Его формат предполагает формирование малой рабочей группы — команды, основными участниками которой являются операторы. Лидером такой команды может стать мастер или один из операторов. Его задача организовать создание и дальнейшую работу команды, а перед этим убедиться, что все потенциальные участники знают методику «12 шагов решения проблем» и умеют пользоваться инструментами улучшения (диаграммой Парето, причинно-следственной диаграммой, «5 Почему?» и др.).

В нашем примере после формирования команды менеджер и один из мастеров (лидер команды) прошли первые три шага вместе с командой и через объяснение и совместный анализ добились вовлеченности персонала. 

Независимо от инструмента, ведение записей в ходе деятельности по улучшению способствует накоплению информации по проблемам, причинам и корректирующим действиям

Без такого простого действия дальнейшая работа могла бы превратиться в формальное заполнение бланка KTA. Сейчас же операторы понимают, что решая локальную проблему на своем участке, они весомым образом по принципу Парето влияют на достижение стратегических показателей всего бизнес-подразделения «Автомобильное стекло» в целом.

СБОР И АНАЛИЗ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ КОРНЕВОЙ ПРИЧИНЫ

Шаг 5: «Сбор информации». С него начинается определение корневой причины. Здесь к работе подключаются участники команды, происходит переход на локальный уровень ее поиска — в гемба. На этом шаге важно сформировать гипотезы: «где дефект (несоответствие) закладывается?» и «где он мог быть обнаружен, но этого не произошло?». Мастер, курируя работы малой рабочей группы (команды KTA), может использовать диаграмму потока процесса (Process Flow Chart) или провести картирование процесса создания ценности (Value Stream Mapping).

Шаг 6: «Анализ фактов». В нашем примере команда сразу приняла во внимание, что капли олова могут возникать только на участке пайки коннекторов к шине электрообогрева (коннектор нужен для соединения стекла с электрожгутовой частью автомобиля). На всей производственной линии пайка нигде больше не осуществляется, соответственно, олово может попасть в стеклопакет только на обозначенном участке.

Шаг 7: «Определение и подтверждение корневой причины». На этом этапе команда применила диаграмму Исикавы и анализ «5 Почему?» (табл. 3). В итоге были выявлены три потенциальных корневых причины (содержание и стилистика формулировок максимально сохранены). По каждой из них были разработаны и выполнены меры по проверке/подтверждению. Результатом седьмого шага явилось доказательство истинности первых двух причин, третья причина не подтвердилась. Результаты применения командой инструментов анализа и заполненные формы используются не только для решения проблемы, но и для улучшения программ подготовки в Школе AES.

КОРРЕКТИРУЮЩИЕ ДЕЙСТВИЯ И ПОДТВЕРЖДЕНИЕ РЕШЕНИЯ ПРОБЛЕМЫ

Шаги 8 и 9: «Разработка и реализация плана корректирующих действий». На этих этапах командой совместно со специалистами из других подразделений был разработан и реализован план действий по устранению выявленных причин дефектов. Были решены вопросы с поставщиком коннекторов по количеству оловянного припоя, разработаны правила чистки и замены паяльных жал в зависимости от их пробега, улучшена конструкция их крепления.

Шаги 10 и 11: «Подтверждение результатов корректирующих действий и решения проблемы». Это необходимо как для закрепления достигнутого результата, так и мотивации команды. Малая рабочая группа из нашего примера, реализовав план корректирующих действий, добилась снижения дефектов внешнего вида (включения олова) до нуля. Участники понимают, что результат их кайдзен-проекта способствует достижению целей более высокого порядка. Из-за уменьшения количества окончательного брака снизились производственные затраты на линии, а годовой экономический эффект составил около 3,6 млн рублей — на столько меньше стали утилизировать заготовок стекла и PVB-пленки. Для участников KTA это важная обратная связь, следствие их усилий, подтверждающее возможность влиять на качество продукции и ее себестоимость. 

ИЗВЛЕЧЕНИЕ УРОКОВ

Шаг 12: «Стандартизация лучшей практики». Суть этого заключительного этапа — фиксация извлеченных уроков. В нашем случае такая стандартизация заключались в следующем: 

  • в рабочую инструкцию оператора добавлено требование по очистке и замене жал паяльника;
  • в чек-лист работ по техническому обслуживанию оборудования первого уровня добавлен пункт, позволяющий проводить мониторинг замены жал паяльника и их чистки;
  • с поставщиком были утверждены образцы внешнего вида коннекторов и размера капли припоя.

Резюмируя все шаги методики, можно сказать, что по сути это более подробное изложение цикла Деминга PDCA. Деятельность по улучшению сначала планируется, далее выполняется пробная реализация, проверка и, при необходимости, корректировка, что завершается выпуском новых стандартизированных рабочих процедур.

По нашему опыту из всего вышеописанного самым сложным и ответственным шагом является, пожалуй, первый. Как уже говорилось, сделать так, чтобы человек увидел нужную проблему очень непросто. Для этого должны быть проведены изменения на уровне культурных установок и поведенческих принципов. Без этого двенадцать шагов не будут работать.

Подобная методика, подкупающая своей, с одной стороны, простотой, а с другой стороны, глубиной, при верном применении становится неотъемлемым элементом Системы бизнес-совершенства AGC. Именно она лежит в основе многих проектов по улучшению, подобных описанному в этой статье. Но в любом случае ни методика, ни количество проектов по улучшению не приведут компанию к успеху. Для успеха мало одних этих слагаемых. Нужна база, способная снабжать энергией все элементы AES — это люди как ее основной актив, работающие и развивающие компанию. Руководство очень заинтересовано, чтобы и работники росли и развивались, добиваясь лучших результатов и делясь своим опытом с другими, и создает все необходимые для этого условия. Для поддержки команд, кроме прямого материального вознаграждения, на заводе учреждены и проводятся соревнования между кайдзен-командами, конкурс на лучшего рационализатора. Ежегодно лучшему и самому активному рационализатору — участнику KTA и деятельности по улучшениям — вручается автомобиль.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

При анализе опыта Борского стекольного завода становится очевидно, что для успеха необходимо иметь не только методику, например из двенадцати шагов, но и инфраструктуру для ее реализации. Отметим следующие ее составляющие:

  1. Информационная среда в компании (открытость, доступность, актуальность, оперативность информации, каналы ее передачи).
  2. Данные. Требуется сбор, регистрация и обработка как внешней информации — от потребителей и других заинтересованных сторон, конкурентов, — так и внутренней — о работе процессов, их характеристиках. 
  3. Знания и мышление. Система подготовки персонала, дифференцированная по роли в процессах улучшений, специализации. Программы подготовки должны особо тщательно проектироваться на научной основе, апробироваться и лишь затем использоваться.
  4. Мотивационная среда. Рассмотрение и учет мотивов всех работников. 
  5. Лидерство руководства, целенаправленность.

В итоге формируется новый язык внутри компании, на котором передается информация. В нем слова «вина», «виновник», «бракодел» и др. замещаются такими, как «место обнаружения», «причина», «факторы», «последствие» и др. Работа с данными, их визуализация с помощью графиков, методов описательной статистики, выявление зависимостей, закономерностей постепенно формируют такой язык. Это также меняет отношение к несоответствиям, превращает их из проблем в ценный источник информации о процессах. Методика же решения проблем задает нормы и образцы поведения, направляя энергию сотрудников на работу с данными, фактами. В итоге в компании формируется культура улучшений как часть производственной и корпоративной культуры. С точки же зрения системы менеджмента создаются каналы и процессы обратной связи, закладываются механизмы развития системы. В целом следует говорить о разработке систем менеджмента нового поколения, построенных на принципах устойчивого развития, новом понимании качества и принципах дуального управления [3].

ПОСТСКРИПТУМ

Важно подчеркнуть, что у процесса улучшений есть одна важнейшая заинтересованная сторона — персонал. Кроме материальных выгод, вознаграждения, например, как доли от получаемых эффектов, не стоит забывать и про удовлетворение потребностей персонала в новых знаниях, самореализации, признании и др. В итоге процесс улучшений и решения проблем позволяет сотрудникам лучше понимать и реагировать на новые вызовы, снимая тем самым напряженность, вызванную неопределенностью, делает их труд — даже самый тяжелый и рутинный — творческим.

ИСТОЧНИКИ

1. ГОСТ Р ИСО/ТО 10017—2005. Статистические методы. Руководство по применению в соответствии с ГОСТ Р ИСО 9001.
2. Имаи М. Кайдзен: ключ к успеху японских компаний. М.: Альпина Бизнес Букс, 2004. 274 с.
3. Лапидус В.А. Тенденции развития менеджмента: качество 4.0 // Методы менеджмента качества. 2022. № 1. С. 8—14.

Обеспечение качества продукции в производстве. Часть 4. Статистический приемочный контроль (СПК) с приемочным числом Ac=0 и простые приближенные формулы.

Просмотров: 1414
  • 1С:Апрель Софт

М.И. Розно

Часть 4 RoznoВо многих производствах часто применяется одноступенчатый СПК с приемочным числом Ас=0, а объём выборки значительно меньше объёма партии (n≤0,2N). При этом оперативная характеристика становится похожей на убывающую экспоненту (см., например, ОХ для плана n=50; Ac=0 на рис.5), и могут быть предложены простые приближенные формулы для расчета характерных точек на оперативной характеристике. Именно такие планы с Ac=0 допускаются при работе по стандарту IATF 16949.

Читать статью целиком  

Практический интерес представляют три точки на оперативной характеристике, соответствующие вероятностям приемки: P=0,95; P=0,5 и P=0,1. Им соответствуют три уровня дефектности: qпр=q0,95; q0,5 и qбр=q0,1. Иначе говоря:

  • при первом (приемочном) уровне дефектности qпр=q0,95 партии продукции будут весьма уверенно приниматься (с вероятностью P=0,95, т.е. только одна из 20 партий с таким q=qпр будет случайно отклоняться);
  • при втором («безразличном») уровне дефектности q=q0,5 в половине случаев партии будут приниматься, а в половине – отклоняться;
  • при третьем (браковочном) уровне дефектности qбр=q0,1 партии продукции будут достаточно уверенно отклоняться (будут приниматься с малой вероятностью P=0,1, т.е. только одна из 10 партий с таким q=qпр будет случайно проходить через контроль).

Приведём простые приближенные формулы для этих трёх уровней дефектности, которые зависят от объема применяемых выборок n:

Эти формулы были получены путем приравнивания вероятности приемки партии (случай ) по биномиальному распределению [4] соответственно к величинам 0,95; 0,5 и 0,1. Далее полученные уравнения решались относительно значения q с помощью разложения функции в ряд Тейлора. Для удобства пользования значения q в формулах (1) – (3) даны в процентах.

Формулы (1) – (3) имеют достаточную точность, если объем выборки n не превышает 1/5 объема партии и если n ≥5. Проанализируем результаты расчетов по формулам (1) – (3) на численных примерах. 

Пример 1. В соответствии с требованием стандарта IATF 16949 для контроля продукции поставщик применил статистический приемочный контроль по альтернативному признаку с Ac=0. При этом установлено, что из каждой партии объема N=500 берется выборка n=70, и в ней не допускается ни одной дефектной детали. При каком уровне дефектности партии будут уверенно задерживаться таким контролем? Т.е. какая будет величина браковочного уровня дефектности? – По формуле (3) получаем: q=(230/70)≈3,3%. А по формуле (2) получается, что партии с уровнем дефектности q=(69/70)≈1% в половине случаев успешно пройдут через такой контроль. Интересно было бы спросить у потребителя, устроят ли его такие «гарантии качества»?

Пример 2. На предприятии каждая партия закупаемых комплектующих изделий проходит входной выборочный контроль по плану: объем выборки n=30; приемочное число Ac=0. Какой уровень дефектности будет уверенно «отсекаться»? – По формуле (3) получаем: q=(230/30)≈7,7%. А партии с уровнем дефектности q=(69/30)=2,3% в половине случаев будут успешно приняты (см. формулу 2). А хорошо ли это для последующего сборочного производства?

Пример 3. В технологии записано: «После наладки оборудования изготовить и проверить первые 10 деталей. Если все они окажутся годными, можно начинать серийное производство».

По сути, такое требование означает применение статистического приемочного контроля с планом (n=10; Ac=0) для начала производства. Каково назначение этого контроля? – Очевидно, убедиться, что налаженное производство обеспечивает достаточно низкий (в идеале – нулевой) уровень дефектности. Но давайте посмотрим, какой же уровень дефектности при этом гарантируется? В соответствии с формулой (1) с хорошей уверенностью производство будет одобрено, если уровень дефектности q=0,5% (или менее). Но при каком относительно высоком (браковочном) уровне дефектности производство будет приостановлено? – На этот вопрос отвечает формула (3): при уровне дефектности q=(230/10)=23% (или более). А по формуле (2) получаем: при уровне дефектности q=(69/10)=6,9% производство будет одобрено в половине случаев. А устроят ли такие проценты дефектности организаторов производства?

Как известно, для современной сложной техники необходим очень низкий уровень дефектности, порядка единиц-десятков ppm, не более, иначе мы «захлебнемся в неприятностях» [5]. Тогда естественно задать вопрос: А какой же план СПК по альтернативному признаку следует установить (при Ac=0), чтобы контроль уверенно «отсекал» партии с уровнем дефектности, например, 100 ppm=0,01%? Для ответа на этот вопрос приравняем формулу (3) к значению 0,01% и получим: n=23000, и это – выборка! Аналогично, приравняв формулу (2) к тому же значению 0,01%, получим результат: при выборке n=6900 и Ac=0 соответствующий СПК будет в половине случаев принимать партии продукции с уровнем дефектности 100 ppm=0,01%. Даже если объемы партий позволяют брать такие выборки, то вряд ли такой СПК экономически целесообразен. А если объем выборок уменьшить при Ac=0, то СПК неизбежно будет пропускать партии с более высоким уровнем дефектности.

К еще одному недостатку планов контроля с Ac=0 следует отнести слишком большую разницу между браковочным qбр и приемочным qпр уровнями дефектности, как видно из формул (1) и (3), относительная разница составляет 46 раз! А диапазон значений уровней дефектности между qпр и qбр – это «зона неуверенной работы» СПК, в которой относительно велика «роль случайности», а не действительное качество партии: здесь партии «не очень уверенно» принимаются, но и «не очень уверенно» отклоняются.

Если же приемочное число Ac сделать больше нуля, или применить двухступенчатый план СПК, то при том же объеме выборки оперативная характеристика поднимется выше при всех значениях q, т.е. СПК будет принимать (пропускать) партии с более высоким уровнем дефектности. Именно поэтому стандарт IATF 16949 разрешает только планы СПК с Ac=0. Однако и планы СПК с Ac=0, как мы убедились, не обеспечивают «оптимистических результатов» при приемлемых объемах выборки.

Заключение:

СПК по альтернативному признаку не даёт уверенных результатов для потребителя в качестве «заслона» от продукции с повышенным уровнем дефектности. Даже при выборках в сотни единиц СПК может пропускать партии продукции с уровнем дефектности десятые доли процента.

СПК по количественному признаку может дать лучший результат, здесь возможно обеспечение уровней дефектности порядка 0,1% при объеме выборки десятки единиц.

Но свойства СПК ухудшаются при контроле смешанных партий, состоящих из разнородных производственных партий, что вполне может происходить при производстве и поставках деталей и узлов на сборочные заводы. По этой причине современные требовательные заводы, например, автосборочные предприятия, как правило, совсем отказываются от входного контроля партий закупаемых узлов и комплектующих изделий, но организуют работы по обеспечению качества на заводах-поставщиках.

Более уверенное качество производства и поставок изделий может обеспечить статистическое управление процессом (SPC), тогда при небольших затратах на контроль выборок продукции удается обеспечить даже более уверенные гарантии качества для потребителей, чем при сплошном контроле. Но любое применение статистических методов в производстве требует определенной статистической грамотности от персонала и соответствующего обучения.

Литература

1. Касторская Л.В. Управление качеством – используемые подходы и необходимые данные. https://erp-corp.ru/expert/quality_concept/

2. Розно М.И. Статистический приемочный контроль качества продукции: свойства и возможности. – Контроль качества продукции, №№ 9, 10, 2020 г.

3. Лапидус В.А., Розно М.И. и др. Статистический контроль качества продукции на основе принципа распределения приоритетов. /Лапидус В.А., Розно М.И., Глазунов А. – М., Финансы и статистика, 1991. – с. 186-196.

4. Биномиальное распределение: http://statistica.ru/glossary/general/binomialnoe-raspredelenie/

5. Розно М.И. Откуда берутся «неприятности». – Стандарты и качество, № 11, 2002. 

Обеспечение качества продукции в производстве. Часть 3. Статистический приемочный контроль (СПК) по альтернативному признаку. План СПК и оперативная характеристика.

Просмотров: 1414
  • 1С:Апрель Софт

М.И. Розно

Часть 3 RoznoВ этом материале рассмотрим более подробно СПК по альтернативному признаку.

Читать статью целиком  

Пусть задан план одноступенчатого СПК по альтернативному признаку:

n=100 – объем выборки;
Ас=1 – приемочное число.

Это значит, что из партии нужно случайным образом взять 100 изделий и проконтролировать их по принципу «годен – не годен». Если число обнаруженных в выборке негодных изделий d ≤ Ас=1, (т.е. d=0 или d=1), то партию следует принять, а если d>1, то – забраковать.

При двухступенчатом плане СПК по альтернативному признаку план контроля состоит уже из 5 параметров, которые, например, равны:

n1 = 100 – объем 1-ой выборки;
Ас1 = 0 – приемочное число для 1-ой выборки (1-ой ступени СПК);
Re2 = 2 – браковочное число для 1-ой выборки;
n2 = 200 – объем 2-ой выборки;
Ас2 = 2 – приемочное число для 2-ой ступени СПК.

При этом правила проведения СПК и принятия решения «о судьбе» партии таковы:

отбираем случайно 1-ю выборку объёмом n1 = 100 изделий и контролируем их;
если обнаруженное при этом число негодных изделий d1:
d1 ≤ Ас1 – то сразу принимаем партию (в данном случае при d1=0);
d1 ≥ Re2 – то сразу бракуем партию (в данном случае при d1≥2);
Ас1< d1 < Re1 – то переходим ко 2-ой ступени СПК, т.е. берем 2-ю выборку (в данном случае это происходит при d1=1);
если после контроля 2-ой выборки суммарное число обнаруженных негодных изделий в 1-ой и во 2-ой выборках (d1 + d2):
(d1+d2) ≤ Ас2 – то принимаем партию (в данном случае при d1+d2≤2);
(d1+d2) > Ас2 – то бракуем партию (в данном случае при d1+d2>2).

Как уже говорилось, при любом конкретном плане СПК для любой конкретной партии продукции с известным уровнем дефектности результат контроля нельзя предсказать однозначно, все зависит от «везения» при случайном взятии выборки (исключая тривиальные случаи, когда в партии совсем нет негодных изделий или наоборот, все изделия негодные). Но при этом можно рассчитать вероятность того, что партия с известным уровнем дефектности будет принята при СПК с данным планом контроля. Естественно, что вероятность приемки партии будет зависеть от уровня дефектности: чем он больше, тем меньше вероятность (шансы) успешно пройти контроль. Таким образом, каждому плану СПК однозначно соответствует оперативная характеристика (ОХ), т.е. характеристика, показывающая зависимость вероятности («шансов») приемки партии от группового показателя качества, в данном случае – от истинного уровня дефектности в контролируемой партии (совокупности). Эта зависимость для СПК по альтернативному признаку всегда убывающая.

ОХ показывает, с какими «шансами» партия продукции пройдет через контроль, если эта партия имеет определенный уровень дефектности. Так, для плана контроля с ОХ, изображенной на рис.4, партии с уровнем дефектности q=1% пройдут через контроль с вероятностью P=0,95, т.е. для одной такой партии это – «шансы» пройти контроль. А для многих таких одинаковых партий 95 из 100 из них пройдут контроль, а 5 партий будут забракованы, хотя все партии одинаковы: каждая имеет q=1% дефектных изделий. А при уровне дефектности 7% для одной партии шансы приемки P=0,2, а для многих таких партий только 20 из 100 из них пройдут контроль, а 80 партий будут забракованы.

Для любого конкретного плана СПК можно указать «характерные» точки на ОХ (см рис.4):

qпр – приемочный (сравнительно «хороший») уровень качества (в данном случае – низкий уровень дефектности), при котором партия имеет «высокие шансы» P=1-α быть принятой (α – риск изготовителя);
qбр – браковочный (сравнительно «плохой») уровень качества, при котором партия будет иметь весьма «низкие шансы» P=β быть принятой (β – риск потребителя);
q0,5 – «безразличный» уровень качества, при котором с «шансами» Р=0,5 партия может быть принятой.

Естественно, разные планы СПК имеют существенно разные кривые оперативных характеристик, но всегда qпр<q0,5<qбр (если только установленные риски α и β меньше 0,5). Конечно, разработчики стандартов по СПК рассчитывают ОХ всех планов, приводимых в стандартах, но пользователь этих планов не видит ОХ, поэтому действует «по слепой вере». Но ведь ответственность за качество сегодня возложена на изготовителя. А если речь идет о потребителе контролируемой партии, то ему тоже необходимо знать, «что же делает» его входной контроль. Вряд ли сегодня разумно действовать «вслепую», нужно именно видеть ОХ, чтобы оценить «здравый смысл» применения данного СПК. Поэтому знание величин qпр, q0,5 и qбр для известных рисков α и β позволит пользователю «увидеть ОХ» хотя бы в трех точках и оценить возможности данного плана контроля.

В самом деле, если изготовитель, зная свое производство, абсолютно уверен, что уровень дефектности в производстве никогда не поднимается выше 1000 ppm = 0,1%, то какой же смысл применять СПК с приемочным уровнем qпр = 0,2%? Такая продукция практически всегда уверенно пройдет через контроль (см. по аналогии с рис.4). В другом случае, если потребитель знает, что уровень дефектности 2000 ppm = 0,2% – это заведомо неприемлемый для его производства уровень дефектности закупаемых комплектующих изделий, то какой смысл при входном СПК применять план контроля с q0,5 =0,3% = 3000 ppm? Ведь такой контроль в половине случаев пропускает партии с уровнем дефектности 3000 ppm, а значит, партии с уровнем дефектности 2000 ppm = 0,2% будут приниматься более чем в половине случаев.

К сожалению, подобные случаи часто приходится видеть в производстве. И на вопрос «Почему же вы применяете такой план СПК?» звучит ответ: «А такой план в ГОСТе на нашу продукцию» или «Так у нас записано в контракте на поставку». Нетрудно понять, что кроме впустую затраченного труда применение такого СПК не дает ничего.

Как же «увидеть» ОХ? Легче всего воспользоваться специальными программными продуктами, например, пакетом QStat [3]. Этот пакет позволяет анализировать, а также подбирать (синтезировать) наилучшие для данной конкретной ситуации одно- и двухступенчатые планы СПК по альтернативному признаку. На рисунке 5 представлены построенные для примера оперативные характеристики трёх разных планов СПК: одноступенчатого (n=50; Ac=0) и двух двухступенчатых (первый: n1=75; Ac1=0; Re1 =2; n2=150; Ac2=2; второй: n1=100; Ac1=0; Re1 =2; n2=200; Ac2=2) для партий объема N=1000.

Рис.5. Оперативные характеристики трех планов СПК по альтернативному признаку

Обеспечение качества продукции в производстве. Часть 2. Статистический приемочный контроль (СПК): гарантии качества, план контроля

Просмотров: 1136
  • 1С:Апрель Софт

М.И. Розно

GP6A4008Потребители всегда интуитивно ожидают, что контроль для того и служит, чтобы защитить их от негодной (несоответствующей, дефектной) продукции. Это такие единицы изделий, у которых контролируемая физическая характеристика не соответствует требованиям, например, допуску [LSL; USL] (см. рис.1). Если при контроле проверяется сразу несколько разных характеристик изделий, то это можно рассматривать как несколько операций контроля по нескольким характеристикам продукции.

Читать статью целиком 

Рис. 1. Допуск на характеристику X (параметр изделия

Заметим, что при любом СПК измерениям/контролю подвергаются только выборочные изделия, поэтому СПК даже при безошибочном контроле всех изделий в выборке никак не может дать гарантии того, что все оставшиеся (неконтролируемые) изделия в данной партии годные.

Что же тогда контролируется при СПК и какие гарантии качества для потребителя дает такой контроль? – При СПК контролируется характеристика (свойство) всей партии продукции, которое называют «групповым показателем качества», он относится не к отдельным изделиям, а ко всей партии продукции. Чаще всего таким групповым показателем является уровень дефектности в партии, т.е. доля (или процент) дефектных изделий в партии. Он относится к одной или нескольким конкретным физическим характеристикам изделия, например, к Размеру 1, для которого задан допуск (см. рис. 1) или сразу к нескольким размерам. В последнем случае изделие будет являться дефектным (несоответствующим), если хотя бы один из этих размеров выходит за пределы своего допуска.

Фактически при СПК по результатам контроля выборки оценивается уровень дефектности в данной партии продукции. Партия, у которой уровень дефектности оценен как «достаточно низкий», принимается. А если в партии уровень дефектности оценен как «достаточно высокий», то партия бракуется1. Однако выборка (выборки) всегда берется случайным образом, а значит, и результаты контроля имеют случайный, статистический характер. Иначе говоря, если мы проведем процедуру СПК партии один раз, а затем проведём процедуру СПК этой же партии второй раз, то совершенно не обязательно, что результаты контроля совпадут, т.к. первая и вторая выборки будут различны. О каких же «гарантиях качества» и какой уверенности в правильности решений по результатам СПК здесь можно говорить?

Все решения по результатам СПК имеют статистический характер, они имеют разумный здравый смысл, и выражается это на вероятностном языке. Правильно рассчитанный СПК будет иметь такие свойства:

  • «условно хорошие» партии с «малым» уровнем дефектности (например, менее 1%) будут «достаточно уверенно» приниматься (т.е. почти всегда);
  • «условно плохие» партии с «высоким» уровнем дефектности (например, более 8%) будут «достаточно уверенно» браковаться (т.е. почти всегда).

Ниже мы увидим, как эти свойства СПК реализуются в конкретных числовых характеристиках. Но уже сейчас становится понятным, что любой СПК имеет риски:

  • риск отклонить (забраковать) партию продукции, которая на самом деле является «условно хорошей», т.е. имеет малый уровень дефектности; этот риск называется риском первого рода или риском изготовителя и обозначается буквой α;
  • риск принять партию продукции, которая на самом деле является «условно плохой», т.е. имеет высокий уровень дефектности; этот риск называется риском второго рода или риском потребителя и обозначается буквой β.

Говорить о «нулевом» уровне дефектности, т.е. обеспечить, чтобы в партии совсем не было дефектных изделий, СПК в принципе не может, т.к. не все изделия в партии проверяются при таком контроле.

Различают СПК по альтернативному и по количественному признакам. При СПК по альтернативному признаку каждое контролируемое изделие в выборке (выборках) признается годным или дефектным. При СПК по количественному признаку каждое контролируемое изделие в выборке измеряется и определяется его количественное значение на оси X (см. рис.1).

Любой конкретный СПК имеет свой план контроля. Это – набор чисел, которые однозначно определяют процедуру проведения контроля (взятие выборок), обработку результатов контроля и принятие решения о приемке или забраковке партии. План контроля может быть одноступенчатым, когда решение о приемке партии принимается по одной выборке, или многоступенчатым, когда для принятия решения о приемке партии берется две или более выборок.

При кажущейся простоте даже анализ свойств СПК с заданным планом контроля является сложной вычислительной задачей, требующей специального программного обеспечения. А задача выбора наилучшего плана контроля для данного производственного случая – многократно сложнее. Практики на производстве просто берут план СПК из ГОСТов, но они «не видят» свойств своего СПК, поэтому часто применение СПК на предприятиях бывает просто бессмысленным, а иногда и приводит к неоправданному оптимизму и заблуждениям [2].

Проанализируем свойства СПК с разными планами контроля и их количественными характеристиками.

1 Далее будет уточнено, что такое «достаточно низкий» и «достаточно высокий» уровни дефектности.

Обеспечение качества продукции в производстве. Часть 1. Введение. Три подхода

Просмотров: 943
  • 1С:Апрель Софт

М.И. Розно

GP6A4008

Ранее было сказано, что по мере становления серийного и массового производства продукции, во многом благодаря идеям Фредерика Тейлора, произошло разделение производства отдельных компонентов сложного изделия по разным производственным участкам или даже по разным заводам. Для того чтобы отдельные независимо производимые компоненты подходили друг к другу, появилось понятие "допуска", т.е. интервала с заданными границами LSL и USL для данной измеряемой характеристики X (например, размера) изготавливаемого компонента или изделия, см. рис. 1.

Читать статью целиком 

 

Рис. 1. Допуск на характеристику X (параметр изделия)

Так как далеко не все изделия при изготовлении "попадали" в заданный допуск [LSL; USL], то понадобилась специальная операция контроля каждого изготавливаемого изделия, т.е. "разбраковки" изготавливаемых изделий по допуску. Это становилось абсолютно необходимым, если негодные изделия приводили к большим потерям в дальнейшем производстве или в эксплуатации. Негодные изделия, обнаруженные при контроле, при этом либо утилизировались, либо дорабатывались.

Понятие годного-негодного изделия не обязательно связано с количественной характеристикой X, изображенной на рис. 1. Это могут быть и какие-то другие свойства изделия в совокупности с заданными требованиями, при выполнении которых изделие считается годным. Важно, что выполнение этих требований в изделии может быть проверено каким-то методом контроля. И если такая проверка (контроль) проводится для каждого изделия (сплошной контроль продукции), то такой подход является средством обеспечения качества для выпускаемой продукции.

Но чем плох такой подход к обеспечению качества? – Прежде всего, это большая и опасная иллюзия – думать, что контроль работает безошибочно. Как показала многолетняя практика, абсолютно безошибочного контроля продукции не бывает. Недаром Эдвардс Дэминг, когда учил японцев, предупреждал их: "Не делайте ставку на контроль". Часто, если ошибочный пропуск при контроле негодного изделия приводит к ужасным последствиям (гибель людей или большие потери), то вводят двойной и даже многократный контроль с соответствующим удорожанием производства.

Естественный недостаток такого подхода к обеспечению качества заключается также в том, что он требует затрат на контроль каждого изготовленного изделия, а эти затраты иногда могут составлять более 10% от общей стоимости производства.

Кроме того, в некоторых случаях сама операция контроля полностью или частично портит изделие (так называемый "разрушающий контроль"), тогда применение такого подхода к обеспечению качества становится невозможным, нужно применять другие подходы (рис. 2).

Рис. 2. Три подхода к обеспечению качества выпускаемой продукции

Второй подход к обеспечению качества продукции – это статистический приемочный контроль (СПК), он возник в 20-х годах XX века, первые расчеты для такого контроля сделали американские ученые Гарольд Додж и Гарри Ромиг. Схема этого второго подхода к обеспечению качества продукции изображена на рис. 3.

Рис. 3. Подход 2 – обеспечение качества статистическим приемочным контролем продукции

Выпускаемые технологическим процессом (ТП – объект 1 на рис. 3) изделия формируются в совокупность (партию – объект 2). Изделия в одной производственной партии считаются практически одинаковыми по качеству1, эта одинаковость обусловлена тем, что в течение периода выпуска этой партии продукции в ТП ничего не изменялось (не изменялись инструмент, операторы, сырье, условия работы и т.д.). Логический результат этих одинаковых условий производства – мы ожидаем практическую одинаковость изготовленных изделий, в том числе и по интересующей нас характеристике X для каждого изделия из этой партии. Поэтому логически достаточно измерить/проконтролировать только выборку из этой партии (несколько случайно выбранных изделий) и по этим результатам принять решение в отношении всей партии: принять её, т.е. считать её "удовлетворительной" или забраковать. В случае принятия партии она отправляется к потребителю. Если измеряемые (контролируемые) изделия не испорчены в процессе контроля2, то выборка возвращается в партию (см. на рис.3 стрелку от объекта 3 к объекту 2). А в случае забраковки (отклонения партии) вся партия либо утилизируется, либо подвергается поштучному контролю и доработке негодных изделий (если возможно).

Далее мы увидим, что решение о приемке или забраковке партии может приниматься не по одной, а нескольким выборкам, которые позволяют уточнить качество партии продукции. Но в любом случае важно иметь уверенность в однородности партии, что она произведена при постоянных условиях производства. Если такой уверенности нет, например, мы контролируем на входном контроле одну партию поставки, которая неизвестно как была сформирована поставщиком, то СПК может работать со значительными ошибками.

И есть еще (см. рис.2) третий подход к обеспечению качества – SPC (Statistical Process Control, Статистическое управление процессом). Он также основан на взятии выборок, но берущихся из потока изделий в процессе их изготовления. Здесь каждая выборка позволяет оценить текущее состояние ТП; считается, что это состояние сохраняется в течение определенного времени, пока в ТП что-то существенно не изменится.

Следующие три материала будут посвящены описанию характеристик второго подхода к обеспечению качества на основе СПК (см. рис. 3).

1На самом деле абсолютно одинаковых изделий не бывает, они все-таки отличаются друг от друга, но здесь эти отличия считаются очень малыми и несущественными для работоспособности изделий.

2Так называемый неразрушающий контроль.