2. Теория вариабельности Шухарта: общие и специальные причины вариаций

Вариации – отклонения различных характеристик от их номинального значения, например, на этапе производства.

Виды:

- Вариации характеристик материала;

- Отклонение режимов технологического процесса;

- Различия в квалификации и состоянии персонала;

- Вариации состояния окружающей среды.

Теория вариабельности исходит из того, что все продукты и услуги, а также процессы, в которых производятся эти продукты и услуги, подвержены вариациям, т.е. отклонениям от номинальных характеристик.

Вариации по своему происхождению вызываются двумя принципиально различными причинами, которые принято называть общими и специальными причинами вариаций.

Общими причинами вариаций называют те причины вариаций, какие являются неотъемлемой частью данного процесса и внутренне ему присущи. Они связаны с неабсолютной точностью поддержания параметров и условий осуществления процесса, с неабсолютной идентичностью условий на его входах и выходах и т.д. Другими словами, это те причины, какие есть результат совместного воздействия большого числа случайных факторов, каждый из которых вносит весьма малый вклад в результирующую вариацию, и влияние которых мы по тем или иным причинам не можем отделить друг от друга.

Специальными причинами вариаций называют те причины вариаций, какие возникают из-за внешних по отношению к процессу воздействий на него, и какие не являются его неотъемлемой частью. Они связаны с приложением к процессу незапланированных воздействий, не предусмотренных нормальным ходом процесса. Другими словами, это те причины, какие есть результат конкретных случайных воздействий на процесс, причем именно данная конкретная причина и приводит к данному конкретному отклонению параметров/характеристик процесса от заданных значений

Обычно специалисты в большинстве организаций допускают два вида ошибок:

(1) Интерпретация ошибок, погрешностей, отклонений, предполагающая, что их вызвали некоторые особые, исключительные причины, в то время как на самом деле в них не было совершенно ничего исключительного, особого; т.е. они были результатом обычного действия системы, её случайных отклонений, вызванных общими (обычными) причинами.

(2) Интерпретация тех же ошибок, погрешностей и отклонений как проявление обычных причин, в то время как на самом деле они определялись особыми (специальными, конкретными, исключительными) причинами.

Устранение общих причин вариабельности как правило требует вмешательства в систему и изменения существующего процесса, тогда как устранение специальных причин - требует вмешательства в существующий процесс. Соответственно вмешиваться в систему с целью совершенствования процессов должны и могут, как правило, высшие руководители, тогда как вмешиваться в существующий процесс с целью его совершенствования должны и могут все те, кто непосредственно в нем задействованы. Иначе: в случае общих причин вариабельности нашей целью является изменение системы и процессов, т.е. речь идет о превентивных мерах по совершенствованию системы. В случае специальных причин целью является устранение причин отклонений, погрешностей, дефектов и т.п., т.е. речь идет о контроле и устранении обнаруженных несоответствий. Или: в первом случае мы стараемся уменьшить вариабельность процессов, во - втором случае - мы стараемся устранить какую-то конкретную причину появления несоответствий.

Общими причинами вариаций называют те причины, при которых все отклонения параметров/характеристик процесса на подходящей контрольной карте находятся внутри контрольных границ, и не обнаруживают ни серий, ни других неслучайных структур. В этом случае процесс называют статистически управляемым.

Специальными причинами вариаций называют те причины, которые на подходящей контрольной карте соответствуют либо выходящим за контрольные границы точкам, либо точкам обнаружения серий и/или других неслучайных структур. Если специальные причины вариаций присутствуют на контрольной карте, то процесс называют статистически неуправляемым.

Инструмент разделения причин вариаций на общие и специальные - это контрольные карты, изобретенные У.Шухартом в 1924 году. Контрольная карта - это временной график, показывающий расположение последовательных значений некоей статистики (характеристики) процесса относительно центральной линии и одной или двух контрольных границ. Контрольная карта необходима для определения того, находится ли процесс в статистически управляемом состоянии (т.е. присутствуют ли только общие причины вариаций), и для поддержания этого состояния.

Итак: разделение причин вариаций на общие и специальные принципиально потому, что борьба с вариациями в этих двух случаях требует различного подхода. Специальные причины вариаций требуют локального вмешательства в процесс, тогда как общие причины вариаций требуют вмешательства в систему.

Локальное вмешательство:

- обычно необходимо для устранения специальных причин вариаций

- обычно осуществляется людьми, занятыми в процессе и близкими к нему

- обычно необходимо для примерно 15% всех возникающих в процессе проблем

неэффективно или ухудшает ситуацию, если процесс статистически управляем, и, напротив, эффективно, если процесс статистически не управляем

Вмешательство в систему:

- обычно необходимо для устранения общих причин вариаций

- почти всегда требует действий со стороны высшего менеджмента

обычно необходимо для примерно 85% (правило Джурана) всех возникающих в процессе проблем

Когда люди не понимают теории вариабельности, они

- видят тенденции там, где их нет, и не видят их там, где они есть;

- пытаются объяснить естественный разброс как особые события;

- не обоснованно обвиняют и/или вознаграждают работников;

- не могут эффективно спланировать будущее и улучшать систему;

- часто, стараясь изо всех сил, только ухудшают ситуацию.

По данным менеджера по качеству в компании AT&T Д. Стреттона (см. статью Дж. Харрингтона в апрельском номере "Quality Digest" за 2002 год): 82% проанализированных проблем возникли из-за общих причин вариаций  - это проблемы менеджмента

Только 18% проблем возникли из-за специальных причин, т.е. из-за работников, оборудования и инструмента. Эти проблемы могут быть решены с помощью команд.

Из 82% проблем менеджмента:

60% - проблемы, которые могут быть решены менеджерами первого и второго уровня;

20% - проблемы, которые могут быть решены менеджерами среднего уровня;

20% - проблемы, которые могут быть решены только высшими менеджерами.

Что дают методы статистического управления процессами?

Это один из простейших и наиболее эффективных способов отделения сигнала от шума.

Они позволяют визуализировать фактические данные.

Результаты  анализа могут легко  восприниматься специалистами самых различных профилей.

Минимизируется возможность "ложных тревог" и шоковых ударов под воздействием самых последних по времени данных.

При обнаружении трендов, как правило, обнаруживается специальная причина вариаций.

Минимизируется вмешательство в процессы и бесполезные и/или бессмысленные действия.

Не требуются ни дорогое компьютерное оборудование, ни профессиональные статистики.

Осуществляется   эффективная   обратная   связь   на предпринятые действия.

Статистическое мышление - это способ диагностики состояния процессов и/или систем, основанный на теории вариабельности, и имеющий своей целью принятие оптимальных управленческих решений