Анализ измерительных систем и фисташки

Существует масса приемов и способов, которые можно применить в ходе обучения сотрудников. Одним из самых эффективных является игра, в которой задействованы все обучающиеся. Игра позволяет обкатать теорию на упрощенной модели и в то же время указать на то, что не так очевидно на первый взгляд. В игре можно симулировать реальные процессы и редкие ситуации. Кроме того, веселая игра, в отличие от скучной теории, останется в памяти намного дольше.

Об одной из таких игр – симуляции реальных измерений и анализа сходимости и воспроизводимости атрибутивной измерительной системы (Gage R&R Attribute) – расскажет эта публикация. Постоянные читатели сайта, вероятно, помнят о 6 видах съестных составляющих тренинга шести сигм и о том, что для анализа атрибутивной системы измерения можно использовать драже m&m’s. К сожалению, при подготовке к последней игре я забыл купить конфеты m&m’s в супермаркете, а в заводской столовой их не оказалось. Пришлось воспользоваться тем, что было доступно – пачкой фисташек. Поэтому в этой статье мы рассмотрим слегка модифицированный вариант игры.

Для игры понадобиться:

В игре может принимать участие такое количество человек, которое вы сможете поделить на команды из 2-3 человек. Рекомендуется 4 или 6 участников. В примере ниже мы разбили группу из 6 человек на 3 команды по 2 участника.

Подготовка

В ходе подготовки следует сделать 2 вещи:

  1. Разделить участников на группы и попросить их договориться о критериях качества для фисташек.
    • Попросите участников проводить обсуждение только в своих группах и не разглашать выбранные ими критерии другим участникам.
    • Ограничьте участников выбором всего 1-2 критериев, чтобы игривое настроение и излишняя креативность не отвлекли от главного задания.
  2. Пока группы обсуждают критерии качества для фисташек, возьмите лист бумаги и начертите на нем 20 клеток – крупных, чтобы в каждой поместилась фисташка.
    • Вы можете начертить больше или меньше клеток. В зависимости от этого в игре будет проведено больше или меньше измерений. На мой взгляд, 20 вполне хватает. При этом все действие не отнимает более часа.
    • Пронумеруйте все клетки по порядку и разложите фисташки.
    • Присвойте каждой фисташке атрибут. Например, качественная или не качественная, Ok или KO, pass или fail… Участники не должны знать ни о выбранных вами критериях качества, ни о присвоенных фисташкам атрибуты.
    • Внесите атрибуты в программу или соответствующий шаблон пакета.

В качестве критериев для фисташек можно использовать следующее:

  • Наличие ореха – обязательно должно быть что-то, что можно съесть.
  • Возможность извлечь орех, не прикладывая существенных усилий.

Например, вот эта фисташка качественная – есть орех и его легко можно извлечь, разломав скорлупу пальцами:

Эта фисташка тоже качественная – есть орех и его можно легко извлечь:

А вот эта фисташка не качественная – несмотря на наличие ореха внутри, без молотка ее не открыть:

Проведение игры:

В ходе игры каждый участник должен провести измерения – определить качество фисташек, присвоив каждой соответствующий атрибут. Попросите всех участников по очереди подойти к столу, на котором находится лист с разложенными на нем фисташками, и записать свои показания. Участники не должны озвучивать или разглашать присвоенные атрибуты – пусть сохраняют тишину в ходе измерений. Также важно, чтобы вначале провели оценку все участники одной группы, затем второй и затем третей.

Порядок действий:

  1. Первый участник (группа 1) подходит к столу и оценивает 20 фисташек по очереди. Результаты можно фиксировать в блокнот.
  2. Как только первый участник справился с заданием, попросите его перенести данные из блокнота в подготовленный шаблон программы.
  3. Тем временем может начать оценку второй участник (группа 1).
  4. Как только второй участник справиться, попросите его внести данные в тот же шаблон. Результаты оценки первого и второго участников (оба из группы 1) следует внести так, как будто это повторные наблюдения одного и того же оператора.
  5. Тем временем к оценке может приступить участник 3 из группы 2.
  6. И т.д.

Вопросы, которые могут возникнуть по ходу игры:

Почему каждый, кто вносит свои данные в шаблон программы, может видеть результаты оценки предыдущих участников? До этого все сохранялось в тайне.

  • После того, как проведена оценка, нет нужды скрывать полученные результаты. Все равно после завершения игры все участники увидят полученные результаты.

Почему вместо повторения наблюдений 2 участника вносят данные, имитируя работу одного оператора? Не лучше ли дать каждому участнику возможность повторить свои наблюдения?

  • Можно и так поступить, но на выборке из 20 образцов велика вероятность, что участник поневоле запомнит все свои предыдущие суждения. С этой точки зрения и для “чистоты эксперимента” лучше имитировать повторные наблюдения результатами двух участников из одной группы. Можете в шутку сказать, что даже оператор иногда просыпается другим человеком.

Проведение анализа в Minitab 17:

Для начала следует создать в программе шаблон. Для этого:

  1. В меню Stat выберите Quality Tools, а затем Create Attribute Agreement Analysis Worksheet.
  2. В диалоговом окне выберите:
    • Sample standard/attribute in text – чтобы создать колонку, в которой будет указан присвоенный каждому образцу атрибут.
    • Number of samples – количество образцов. Я рекомендую проводить симуляцию на 20 образцах, но вы можете задать любое количество на свое усмотрение.
    • Number of replicates – количество повторных наблюдений. В нашем примере вместо повторных наблюдений будут сравниваться наблюдения участников одной группы. В каждой группе по 2 участника, т.е. количество повторных наблюдений равно двум.
    • Number of appraisers – количество операторов. В нашем примере вместо операторов 3 группы участников.
  3. В колонке Text Standard (текстовый атрибут) укажите присвоенный атрибут напротив каждого из 20 образцов:

  1. Нажмите Ok.

Обратите внимание: по умолчанию настроена опция рандомизации наблюдений для каждого оператора (столбец С2-Т Samples). Поэтому каждому участнику придется вносить данные в столбец C4-T Assessment не по порядку. К сожалению, альтернативой такому маленькому неудобству может служить лишь отсутствие рандомизации (в диалоговом окне выше следует выбрать Options и установить флажок напротив Do not randomize). В этом случае, однако, вносимые данные потребуется чередовать по операторам.

Попробуйте и выберите для себя лучший способ. Я создаю шаблон вручную, заполняя его в том порядке, в котором удобно участникам, и не прибегая к рандомизации вовсе. Если вы – уверенный пользователь программы Minitab и уже не раз проводили атрибутивный анализ (Attribute Agreement Analysis), то советую вам последовать моему примеру.

  1. Следующий шаг – внести все данные в программу. На следующей иллюстрации видно, что порядок образцов (столбец С2 Samples) изменен:

Внимание! Если последуете моему примеру, не забудьте изменить атрибуты в колонке C5-T Standards.
После того, как все данные внесены программу:

  1. В меню Stat выберите Quality Tools, а затем Attribute Agreement Analysis.
  2. В диалоговом окне укажите:
    • в строке Attribute column – результаты наблюдений;
    • в строке Samples – очередность образцов;
    • в строке Appraisers – очередность операторов;
    • в строке Known standard/attribute – присвоенные вами наперед атрибуты.

  1. Нажмите Ok.

Проведение анализа в пакете “101 инструмент вашего проекта шести сигм”:

  1. Откройте шаблон 26_Gauge_R&R Attribute.
  2. Для внесения данных и анализа вам потребуется первая вкладка – GRR|Attribute.
  3. Вначале укажите программе, какие атрибуты присваиваются годным и не годным образцам – внесите соответствующие атрибуты в клетки с желтой заливкой.
  4. Затем внесите наперед определенные атрибуты для 20 образцов в колонку Атрибут.
  5. Затем внесите все результаты наблюдений участников:
    • Первая группа вносит свои наблюдения в две колонки под общим заголовком “Оператор_1”. Первый участник в колонку “#1”, второй – “#2”.
    • Вторая и третья группы, соответственно, используют колонки под общими заголовками “Оператор_2” и “Оператор_3”.

Обсуждение результатов:

Не зависимо от использованной вами программы, вы должны получить 2 графика и несколько таблиц. В пакете “101 инструмент вашего проекта шести сигм” все существенно проще и на русском. Все таблицы и оба графика вынесены на отдельную страницу рядом с таблицей, которую вы заполняли. Этот лист можно распечатать и раздать участникам или, используя проектор, показать результаты непосредственно из шаблона.

В программе Minitab 17 намного больше информации. Разумеется, если ваша группа хоть чуточку владеет английским и вы хотите разобрать все в деталях, выбор однозначно падает на этот пакет. В ходе обсуждения результатов вам понадобятся и графики и данные из окна Session. Поэтому если комната, в которой вы проводите игру и обсуждаете результаты, не оборудована проектором, зарезервируйте немного времени на подготовку отчета, который сможете распечатать.

Как вы могли заметить, весь анализ программа произвела автоматически. Ваше участие в этом не потребовалось. Тем не менее, уделите должное внимание обсуждению полученных результатов.

Первый график на диаграмме отражает согласие операторов – схожесть суждений во время первой и второй попытки:

Вы помните, что вместо повторения попыток, мы договорились установить простые критерии качества в группе из двух участников. Как видим, в первой и третьей группах согласие операторов составило 85%, а в группе 2 – всего 50%.

Результаты в окне Session:

    Within Appraisers
    Assessment Agreement
    Appraiser  # Inspected  # Matched   Percent      95% CI
    1                   20         17     85,00  (62,11; 96,79)
    2                   20         10     50,00  (27,20; 72,80)
    3                   20         17     85,00  (62,11; 96,79)

Результаты в пакете “101 инструмент вашего проекта шести сигм”:

Как видите, даже взрослым людям бывает тяжело договориться о критериях качества. Обратите внимание участников на это. Спросите, почему в каждой группе 2 человека не смогли прийти к согласию относительно качества фисташек? В чем были сложности? Где допущены ошибки и как их предотвратить в условиях вашего производства?

Отдельное внимание уделите группе с худшим результатом. Как они выбирали критерии? В примере выше 2 инженера поняли друг друга всего на 50%. Почему так? Что можно ожидать от операторов в таком случае?

Второй график на диаграмме отражает согласие операторов со стандартом – понимание того, что является качественным, а что нет:

В этом случае результаты закономерно будут низкими, так как выбранные вами критерии качества вы не разглашали участникам наперед. Группа 1 угадала ваши мысли на 35%, группа 2 – на 40%, группа 3 была ближе всего – 60%.

Результаты в окне Session:

    Each Appraiser vs  Standard
    Assessment Agreement
    Appraiser  # Inspected  # Matched   Percent       95% CI
    1                   20          7     35,00  (15,39; 59,22)
    2                   20          8     40,00  (19,12; 63,95)
    3                   20         13     65,00  (40,78; 84,61)

Результаты в пакете “101 инструмент вашего проекта шести сигм”:

Обратите внимание группы, что качество и критерий качества – понятия абстрактные. Нельзя попросить оператора проверить качество, не дав ему четкие критерии проверки. Точно также нельзя просить оператора проверять “глазами заказчика”, надеясь, что придуманные им критерии качества подойдут. Даже фисташки и ограничение в 2 критерия – упрощенная модель – показывают, какие катастрофические результаты получаются в итоге.

Выделите время на обсуждение критериев, которые выбрали вы и участники каждой группы. Отметьте, сколько совпало, а сколько было различных. Акцентируйте на том, что каждый может понимать качество по своему, но важнее всего, что под этим подразумевает заказчик.

Вместо заключения

Искренне надеюсь, что настоящая игра вам понравилась и пригодится в вашей практике. Обязательно сообщите о ваших результатах или расскажите, какие симуляции проводите вы с целью обучения сотрудников инструменту Gage R&R.

Также хочу обратить внимание, что в настоящей публикации описана лишь симуляция. И если вы еще не проводили анализ сходимости и воспроизводимости измерительных систем, то у вас может возникнуть масса вопросов. Думаю, вас может заинтересовать, а какими же должны быть результаты анализа хорошей измерительной системы? На этот вопрос вы можете найти ответы в статьях Анализ измерительных систем и Атрибутивный Gage R&R (Attribute Agreement Analysis).

Остались вопросы? Поле для комментариев ниже – смело задавайте.

07.03.2017 / 962 / Загрузок: 0 / DMAgIC / | Теги: Анализ измерительных систем, MSA, игры
Всего комментариев: 0
avatar
SixSigmaOnline.ru © 2009-2017            Хостинг от uWeb