Некоторые рекомендации по планированию и управлению качеством продукции

В данной статье будут рассмотрены некоторые особенности по управлению и планированию качества продукции, основываясь на показателях выхода и аварийности процесса. Так как данная статья является дополнением к статьям Производственные метрики. Часть I: выход процесса и Производственные метрики. Часть V: уровень аварийности процесса (FR, MFR, FOR), редакция сайта настоятельно рекомендует ознакомиться с ними перед прочтением материала изложенного ниже. Модель управления качеством, предлагаемая в данной статье, носит теоретических характер и может быть значительно модифицирована в зависимости от потребностей организации и ее установленной СМК. Тем не менее, описанная модель может быть практически реализована и без значительных изменений, но с определенными уточнениями и дополнениями. Практические советы, изложенные в статье, также призваны помочь в этом.

Для начала предлагаю задуматься над несколькими вопросами, которые непосредственно не будут обсуждаться в рамках данной статьи, но представляют практический интерес, а потому, читателю стоит ответить на них самому себе перед прочтением данного материала.

  • Для чего нужен производственный учет и каким образом он связан с СМК?
  • Каким образом, указанные выше метрики могут быть использованы организацией для совершенствования процессов?

Вне зависимости от показателя, который мы будем рассматривать, он должен соответствовать какой-то определенной цели – некому числу или проценту (ppm, bpm, доли от единицы и т.д.). Это целевое значение было использовано руководством организации при расчете стоимости продукции и, только достигая его, производство может считаться экономически выгодным, а персонал – рассчитывать на вознаграждение в виде премии. Кроме того, раз уж речь идет о показателях выхода и аварийности, целевое значение – это еще и индикатор качества продукции для заказчика/потребителя.

Если показатель соответствует целевому значению или превосходит его, то последующий процесс планирования качества, как минимум, сводится к его удержанию на этом уровне. В лучшем случае, и это одна из основ международного стандарта качества ISO9001, процесс постоянно совершенствуется, что, соответственно, приводит к последующему повышению выхода или понижению уровня аварийности.

Что же происходит, если показатель не соответствует цели?

Так как это значительно влияет на прибыль организации, то вероятнее всего, руководство предприятия будет заинтересовано в выяснении причин и постановке корректирующих действий для достижения целей по выходу и/или аварийности.

Обратимся к базовой теории и рассмотрим положение производственного учета в цикле PDCA. Рассмотрим по стадиям:

  • Планирование – устанавливаются цели для метрик и приблизительные интервалы их мониторинга;
  • Выполнение – сбор данных и результатов производства;
  • Анализ – проведение анализа собранных данных, сравнение показателей с целевыми значениями, выделение наиболее значимых факторов влияния;
  • Корректировка – внедрение корректирующих мер/совершенствование процессов.

Так как в данной статье мы в основном будем ориентироваться на стадию анализа, примем, что цели для метрик выхода/аварийности установлены и результаты собраны. Итак, стадия анализа служит связующим между установленным процессом и корректирующими действиями по его совершенствованию, поэтому очень важно правильно организовать последовательную деятельность организации для выполнения цикла постоянного улучшения.

Вернемся к поставленной задаче: следует определить причины несоответствия показателей выхода/аварийности, цели. Принимая во внимание, что все данные уже собраны, следующим шагом станет ранжирование причин и определение наиболее значимых из них. В простейшем случае, следуя принципу Парето, определяются 20% причин, отвечающих за 80% последствий. Чаще всего такой анализ не ограничивается одноуровневой диаграммой Парето, а разбивается на подпричины или конкретные области. Таким образом, градация может проводиться до 4-5 раз. В итоге, определяются конкретные проблемы и действия, необходимые для достижения цели по показателям.

В теории все звучит гладко, понятно и логично. На практике же может получиться результат, абсолютно не приносящий конкретных решений. Оговорим сразу, что случаи, когда показатель 80% последствий определяет, скажем, 80% причин, мы рассматривать не будем. Достичь желаемого результат, при таком разбросе значений можно, лишь внедрив около сотни разных действий. Данные подобного рода характерны, к примеру, для сложных, высокотехнологичных процессов с множеством различных отказов процесса. Зачастую, обнаружение такой зависимости между причинами и последствиями свидетельствует о нестабильности либо производственного процесса, либо измерительной системы. И первое, и второе должно быть определено и устранено с помощью валидации оборудования/процесса и т.д. Точнее, оборудование и процессы, прошедшие валидацию не должны отображать подобной картины.

Остановимся на случаях, когда ситуация соответствует принципу Парето. Итак, мы приходим к конкретным проблемам, сфокусировавшись на которых, достичь требуемого результата можно быстрее всего. Прежде чем приступать к поиску решений, следует также оценить вклад каждой проблемы и ранжировать их. При рассмотрении выхода и проводя анализ на базе этой метрики, количество однотипных проблем, чаще всего, соотносится к общему количеству единиц продукции. В данном случае, FR для проблемы x рассчитывается следующим образом:

FR = количество единиц продукции, с однотипным дефектом / общее количество единиц продукции

Данный способ расчета указывает точный процент влияния каждой проблемы на выход. К примеру, если в результате расчета вклада проблемы x в выход продукции, последний был оценен в 2%, то исключив проблему x, можно повысить выход на 2%. При анализе аварийности процессов каждый пункт можно тоже соотнести к количеству изделий, но чаще его рассчитывают относительно количества отклоненных продуктов. Таким образом, FR рассчитывают по формуле:

FR = количество единиц продукции, с однотипным дефектом / общее количество дефектных единиц продукции

В данном случае, процент вклада проблемы x, будет указывать, насколько можно снизить аварийность процесса. Технически, разницы между выражением вклада ошибки по первой или второй формуле нет – соотношение между ошибками не изменится, т.е. наиболее весомые дефекты так и останутся наиболее весомыми, а малозначимые – малозначимыми. С другой стороны, переходя от расчета по первой формуле, к расчету по второй, повышается значение вклада ошибки, приблизительно, на порядок. Рассмотрим пример:

Произведено 100 единиц продукции, из которых 10 – дефектных, 90 – качественных. Из 10 дефектных изделий 5 были отклонены по причине a, 3 – по причине b и 2 – по причине c. Для первой и наиболее весомой группы изделий, отклоненных по причине a, рассчитаем процентный вклад по обеим формулам:

(1)FR = 5/100 = 0.05 или 5% (2)FR = 5/10 = 0.5 или 50%

Как было рассмотрено выше, разницы между выражением вклада каждой ошибки тем или иным способом нет, но практически, на проблему, вклад которой составляет 50%, обращают больше внимания, нежели на проблему, занимающую 5%, не смотря на то, что отображены разные показатели. В данном случае, исключив причину a, аварийность процесса снизится на 50%, а выход – повысится на 5%.

Рассмотрим краткую блок-схему, отражающую основные моменты, изложенные выше:

Изложенная схема отображает лишь часть процесса управления качеством на основе цикла PDCA, так как не включает постановку целей в замкнутый цикл. Тем не менее, в таком виде схема наилучшим образом иллюстрирует процесс достижения целей по выходу и аварийности процессов.

10.11.2009 / 2658 / Загрузок: 0 / DMAgIC /
Всего комментариев: 0
avatar
SixSigmaOnline.ru © 2009-2017            Хостинг от uWeb