Почему статистические методы имеют важное значение в менеджменте качества?


Оригинал: http://qh.siteedit.ru/62

Роль статистических методов в менеджменте качества объясняется в статье 2.10 ИСО 9000:2000, в которой говорится:

Использование статистических методов может помочь в понимании изменчивости и, следовательно, может помочь организациям в решении проблем и повышении результативности и эффективности. Эти методы также способствуют лучшему применению имеющихся в наличии данных для оказания помощи в принятии решений.

Стандарт ИСО 9001:1994 определяет, что статистические методы являются одним из 20 требований для системы качества; эти методы используются для создания, контроля и проверки возможностей процесса и характеристик продукции. ИСО 9001:2000 включает статистические методы в число методов мониторинга измерений, анализа и улучшения, необходимых, среди всего прочего, для демонстрации соответствия продукции. Подход к принятию решений, основанный на фактах, является одним из восьми принципов менеджмента качества, создающих основу системы менеджмента качества, основанной на процессе и сформулированной в новом издании ИСО 9000. Этот принцип требует использования соответствующих статистических или других методов, чтобы понять как процесс, так и отклонения измерений, и улучшить процесс и изготовление продукции через контроль отклонений, как указано в статье 8 ИСО 9001:2000 (Измерение, анализ и улучшение). Стандарт также устанавливает, что решения, основанные на фактах, требуют эффективных и результативных действий, таких, как надлежащее использование статистических методов.

Если бы вся продукция в точности соответствовала спецификациям покупателя, тогда бы не существовало проблем качества. Проблемы качества возникают потому, что не вся продукция является адекватной по причине отклонений, вызванных различиями в сырье, изменениями в условиях окружающей среды, различными уровнями квалификации и навыков персонала, занятого в производстве и т.д. Статистические методы помогают Вам понять отклонение и справиться с ним. Одним из важных средств понимания отклонений является контрольная карта. Для того чтобы оценить отклонение в любом процессе, его необходимо привести в контролируемое состояние (статистический контроль), когда можно оценить возможности процесса. Это поможет Вам определить, способен ли процесс привести к должному качеству.

Если упакованное изделие должно весить 100 г с допуском +/- 1,0 г, а стандартное отклонение процесса составляет 0,5 г, то, очевидно, что процесс не является способным. Почему? Потому, что естественное отклонение процесса (в шесть раз большее стандартного отклонения) должно, как минимум, не превышать общий допуск. Однако, если стандартное отклонение составляет 0,2 г, то тогда процесс может считаться способным, поскольку естественное отклонение процесса, то есть 1,2 г, меньше 2,0 г. Если процесс не является способным, он не может отвечать требованиям, заложенным в спецификациях. В данном случае, не существует другой альтернативы, кроме как осуществлять глобальный контроль до передачи продукции на следующий процесс или отправки ее клиенту.

Как только будет установлена способность процесса, можно использовать контрольную карту для проверки, работает ли процесс желаемым образом, или же в нем есть отклонения. Если какая-то точка находится за пределами контрольной карты, которая состоит из среднего уровня и верхних и нижних пределов контроля, то это свидетельствует о какой-то особой причине, которая может быть обусловлена отклонениями в работе оборудования, дефектами материалов или ошибками персонала, и может быть исправлена на нижнем уровне организации. Однако, как правило, только руководство более высокого уровня может откорректировать причины общего характера, такие, как колебания характеристик, общих для всей операции, посредством изменения методов, используемых в проектировании, управлении процессом или производстве продукции. В предыдущем примере, если точка вышла за пределы верхних границ контроля, это может означать, что оборудование неверно настроено, и его оператор может сам наладить корректную работу, путем перенастройки. Однако для сокращения отклонений в процессе в 3,0 г до приемлемого уровня, скажем, в 1,5 г, потребуется вмешательство руководства. Контрольная карта является мощным инструментом для определения ответственности за отклонения и несоответствия, виноваты в этом операторы оборудования или менеджеры.

Если причины отклонения остаются невыясненными, то существует опасность предпринятия неправильных действий, которые, в дальнейшем, могут привести к увеличению отклонений. Одним из примеров, когда такое может случиться, является передача смены на заводе. Процесс может идти желаемым образом, но принявший смену оператор может попытаться изменить настройку оборудования, желая отличиться или модифицировать процесс. Делая это, он увеличивает отклонения. Другим моментом может быть отказ принять реальность, демонстрируемую контрольной картой, когда процесс как бы «разговаривает» с Вами. Например, на производстве пряжи с естественным отклонением ± 6% руководство пытается обеспечить соответствие стандартному отклонению, указанному в спецификации - ± 5% . Процесс не может этого обеспечить, и стремление обеспечить показатель в ± 5% является выдачей желаемого за действительное.

Один интересный пример, взятый из работы Эдвардса Деминга (W. Edwards Deming) «Качество, производительность и конкурентное положение», в которой иллюстрируется использование статистических методов в менеджменте качества. На чулочной фабрике 20 мастеров (супервайзеров), ответственных за процессы производства в цехах ткацкого оборудования, прошли курсы повышения квалификации и применили изученные методы, в частности использовали контрольные карты, для решения проблем на производственном участке. В итоге, по данным контрольных карт, уровень дефектов процесса, находящегося под статистическим контролем, составлял 4,8 %. Это было шоком для руководства, поскольку ранее они не получали таких данных для анализа, показывающих уровень отклонений. Тогда было решено дать каждому оператору индивидуальную контрольную карту вместо одной общей, применявшейся для всего производственного участка. Индивидуальные карты трех операторов дали следующие результаты:


• Оператор 75: Отличный оператор, и многие из его приемов были внедрены в общий процесс участка для модернизации производства.
• Оператор 22: Этот оператор работал с ошибками, иногда объем брака доходил до 8%. Было обнаружено, что его зрение последний раз проверялось восемь лет назад. Он был слеп на один глаз, окулист смог улучшить его зрение. После этого показатели работы оператора сразу же улучшились.
• Оператор 27: Работал с ошибками. Когда ему показали карту с записью брака, то в ответ он указал на то, что за пять лет, что он проработал в компании, никто не объяснил ему всех особенностей процесса.

Случай с оператором 22 заставил руководство пересмотреть свою политику в отношении проверки зрения работников. Фактически, не существовало никакой политики, за исключением момента найма новых работников. Если в компанию нанимался работник с опытом работы на ткацком участке, то он немедленно включался в процесс производства, и мастер, ответственный за процесс, должен был решить, может ли новичок выполнять свою работу. Для рядовых работников не требовалось прохождения обследования у окулиста. Руководство приняло новую политику, при которой операторы оборудования регулярно проходили медосмотры. При первом же обследовании всего персонала было выявлено, что у десятка операторов были проблемы со зрением, и они едва видели то, что делали.

Многие статистические методы, такие как: проверочные ведомости, счетные карты, гистограммы, диаграммы разброса, анализ стратификации и анализ Парето могут использоваться в менеджменте качества.

Описание системного подхода в применении статистических методов к процессам можно найти в книге Франка Прайса «Правильно с первого раза: использование управления качеством для получения прибыли» (Frank Price «.Right First Time, Using Quality Control for Profit»). Автор утверждает, что при анализе процесса необходимо ответить на следующие вопросы:


• Можем ли мы это делать правильно?
• Делаем ли мы это правильно?
• Сделали ли мы это правильно? • Могли ли мы сделать это лучше?

Ответы на эти вопросы помогут контролировать процесс, обеспечить качество и улучшить процесс, то есть добиться способности процесса обеспечить качество. Если ответ на первые два вопроса будет «да», то, по логике, ответ на третий вопрос будет доже положительным. Делая больший акцент на первые два вопроса, вместо того, чтобы сразу переходить к третьему, Вы заменяете стратегию обнаружения недостатка на стратегию его предотвращения. В этом и состоит суть менеджмента качества. Кроме этого, статистические методы предоставляют возможность дальнейших улучшений.

В статье 8.4 ИСО 9004:2000 говорится:

Анализ данных может помочь установить первопричину существующих потенциальных проблем и, следовательно, способствовать принятию решений по корректирующим и предупреждающим действиям, требующимся для улучшения.

Другими словами, статистические методы могут указать правильный путь.