Диаграмма планирования осуществления процесса

Диаграмма планирования осуществления процесса применяется для планирования, оценки сроков выполнения сложных процессов в области научных исследований, решения задач менеджмента со многими неизвестными, когда необходимо предусмотреть различные варианты решений, возможности корректировки программы работ (рис. 4.40.) В этом случае вначале составляют программу и, если на промежуточных этапах её реализации возникнут отклонения от намеченных пунктов, сосредотачивают внимание на мероприятиях, приводящих процесс в соответствие с программой.

Рисунок 4.40. Диаграмма планирования осуществления процесса

получения заказа

Статистический образ мышления

Большинство из рассмотренных инструментов контроля качества используется для анализа численных данных. Но порой для принятия решений необходимо опираться на такие факты, которые поддаются лишь словесному описанию. Эти проблемы возникают в основном в области управления процессами, системами, коллективами, поэтому необходимо:

1. Больше доверять конкретным фактам, а не абстрактным идеям.

2. Выражать факты в количественной форме, непосредственно связанной с применением конкретных процедур измерения, а не с помощью слов или эмоций.

3. Осознавать, что наблюдения всегда ведутся над частью целого и их результаты содержат ошибки

Статистическое мышление: концепция Г. Тагути

В период с 1970 по 1990г. происходило развитие подхода, известного ныне как концепция Г. Тагути (Тагучи). Им были сделаны два крупных шага в развитии принципов управления качеством.

Первый касался языка требований. Г. Тагути предложил вместо аль­тернативного задания требований к качеству задавать их в стоимостном виде, установив квадратичную функцию потерь. В литературу эта функ­ция вошла под именем «функции потерь Тагути» (рис. 4.41)

2

L = k (y - T)

где: L- потери в долларах;

k- коэффициент затрат;

y- измеренное значение параметра качества;

T- номинал – требуемое значение параметра.

Рисунок 4.41. Функция потерь Тагути

Смысл её прост. Считается, что каждое отклонение показателей качества от целевого значения приводит к экономическим потерям, выраженным квадратичной функ­цией. Естественно, минимум потерь достигается в целевом значении, максимум - при достижении границ полей допусков.

Второй шаг внёс большую новизну и был довольно неожиданным. Г. Тагути предложил учитывать вариации свойств продукции на разных этапах разработки продукции и/или процессов. Это была действительно революционная идея. Нужно было установить те сочетания параметров из­делий и процессов, которые приводили к минимуму вариаций процессов. Эти процессы должны быть устойчивыми к вариациям входных парамет­ров процессов. Их стали называть робастными (устойчивыми) процессами.

Г. Тагути разработал новый подход к планированию эксперимента, который позволял находить эффективные планы, обеспечивающие мак­симум так называемого отношения сигнал/шум. Понятие сигнал/шум было хорошо проработано в радиотехнике, теориях связи и информации, и на его основе Г. Тагути смог легко объяснить инженерам идею робаст­ных, т. е. устойчивых к внешним воздействиям процессов. Г. Тагути внёс огромный вклад в развитие менеджмента качества.

Начиная с 90-х годов, идеи теории вариаций, статистического управ­ления процессами SPC уже не умещались в рамки только инструментов и методов управления. Они стали частью ментальности менеджеров. Менеджеры, встав на позиции статистического мышления, научились предви­деть, понимать уровень вариаций и управлять им. Специалисты пришли к мнению, что признак стабильности процессов, которая, иден­тифицируется техникой контрольных карт, является критерием наличия или отсутствия системы качества. Если процесс стабилен, значит, систе­ма менеджмента, охватывающая данный процесс, существует. Если процесс нестабилен, значит, система качества работает плохо или полностью отсутствует.

Этот этап следует назвать гуманистическим, так как в центре внимания оказался человек. С одной стороны, это - потребитель, к желаниям которого производители стали невероятно чутки. С другой стороны, ста­ло ясно, что только хорошо обученный и мотивированный персонал способен решать задачи по постоянному уменьшению вариаций всех бизнес-процессов.

Можно выделить четыре главные составляющие гуманистического управ­ления процессами:

• статистическое, мышление, т. е. учитывающее вариации и случайный характер процессов управления;

• процессное мышление, т. е. учитывающее, что любая работа - это процесс;

• мышление, ориентированное на потребителя;

• сотрудничество и взаимное обслуживание (персонала).

Анализ возможностей процесса

Условно все методы можно классифицировать по признаку общности на три основные группы:

графические методы;

методы анализа статистических совокупностей;

экономико-статистические методы.

Предложенная классификация даёт наглядное представление о разнообразии статистических методов и о тех потенциальных возможностях, которыми располагают сегодня специалисты предприятий при реализации требований стандартов ИСО серии 9000 по использованию статистических методов в системе качества.

Анализ возможностей процесса представляет собой изучение присущих самому процессу изменчивости и распределения для оценки его способности производить продукцию, характеристики которой находятся в диапазоне, установленном техническими требованиями.

Когда данные являются измеряемыми переменными (продукции или процесса), присущая процессу изменчивость выражается «разбросом» процесса, если он статистически контролируется, и обычно измеряется как шесть стандартных отклонений распределения процесса. Если параметры процесса распределены нормально (описываются кривой в виде колокола), этот разброс будет охватывать 99,73 % всей совокупности.

Возможность процесса удобно выражать в виде показателя, который связывает фактическую изменчивость процесса с допуском, установленным техническим заданием.

Когда данные процесса включают в себя такие характеристики, как, например, процент несоответствия или количество несоответствий, устанавливаются такие показатели возможности процесса, как средняя доля несоответствующих единиц, или средний уровень несоответствий.

Регрессионный анализ

Регрессионный анализ соотносит поведение интересующей характеристики (обычно называемой «переменной отклика») с потенциально причинными факторами (обычно называемыми «независимыми переменными»). Такие соотношения задаются с помощью модели, которая может определяться научными, экономическими, инженерными или другими соображениями. Цель состоит в том, чтобы помочь понять потенциальную причину вариаций в отклике и объяснить, насколько много вносит каждый фактор в эту вариацию. Это достигается статистическим связыванием вариации переменной отклика с вариациями независимых переменных и получением лучшей согласованности путем минимизации отклонений между предсказанным и фактическим откликом. Регрессионный анализ позволяет:

- проверить гипотезы относительно влияния потенциально независимых переменных на отклик и использовать эту информацию для оценок изменений в отклике при заданном изменении независимой переменной;

- предсказать значения переменной отклика при заданных значениях независимых переменных;

- предсказать (с заданным доверительным уровнем) диапазон значений, в котором будет находиться ожидаемое значение отклика при заданном значении независимой переменной;

- оценить направление и степень связи между переменной отклика и независимой переменной (хотя такая связь не означает причинную зависимость). Такая информация могла бы использоваться, например, для определения влияния изменения такого фактора, как температура, на выходные характеристики процесса, в то время как другие факторы остаются постоянными.