Podstawowe definicje

PROCES: Czynność lub grupa czynności, które rozpoczynają się od pobrania czegoś na wejściu, dodają do tego wartości (przetwarzają) a następnie dostarczają to coś (rezultat) wewnętrznemu lub zewnętrznemu klientowi. Proces zużywa zasoby organizacji aby zapewnić określone rezultaty.

PROCES PRODUKCJI: Każdy proces angażujący fizycznie hardware (przedmioty) i software (informacje, wiedzę), które podlegają przetwarzaniu z przeznaczeniem dla zewnętrznego klienta; proces produkcji dostarcza swój produkt do miejsca pakowania/załadunku. Przewóz produktów i ich dystrybucja nie należą do procesu produkcji.

Przykłady: wytwarzanie komputerów, przetwórstwo żywności dla potrzeb masowego konsumenta, rafinacja paliw płynnych, przerabianie żelaza na stal.

PROCES BIZNESOWY: Każdy proces tworzenia usług oraz każdy proces wspierający procesy produkcji. Proces biznesowy składa się z połączonych logicznie zadań, w których wykorzystuje się zasoby organizacji aby zaperwnić określony rezultat wspierający cele organizacji. Przykłady: Sporządzanie zamówień, projektowanie zmian, wynagradzanie, projektowanie procesu produkcji.

FUNKCJA: Grupa realizująca określoną część procesów biznesowych. Typowe funkcje to marketing i sprzedaż, rachunkowość, projektowanie i rozwój, zakupy i zapewnienie jakości.

SYSTEM: Punkty kontrolne stosowane w procesie aby upewnić się (sprawdzić), czy przebiega on wydajnie i skutecznie.

Podstawowe przesłanki metody BPI

• W każdej organizacji codziennie realizuje się setki procesów biznesowych. Na ogół około 80% z nich to procesy powtarzalne, wykonywane regularnie w podobny sposób. Tego rodzaju procesami można i powinno się sterować (kontrolować) podobnie jak steruje się procesami produkcji.
• Dzisiaj sam proces produkcji, technika i technologia wytwarzania, nie decydują o powodzeniu w biznesie. Decyduje o nim zarządzanie, nakładające punkty kontrolne i techniki sterowania (sprzężenia zwrotnego) do wszystkich działań odbywających się w firmie i biorące pod uwagę organizację jako całość, jako kompleks powiązanych ze sobą procesów.

Ogólne określenie BPI

Business Process Improvement (BPI) można określić jako metodę ulepszania procesów wspierających produkcję i świadczenia usług, wykorzystującą dorobek praktyczny z zakresu diagnostyki procesów i kierowania zmianami organizacyjnymi oraz zestaw specjalnie zmodyfikowanych narzędzi Praktycznej Inżynierii Przemysłowej.

Jedną z charakterystycznych cech BPI jako metody ulepszania zarządzania jest jej koncentracja na procesie a nie na strukturze organizacyjnej. Różnicę tę można ukazać za pomocą następującego zestawienia:

Jakość procesu i ulepszanie procesu

Procesy biznesowe wymagają ulepszania, gdyż w typowej organizacji proces pracy przebiega „w poprzek” pionowej struktury organizacyjnej, co powoduje, że w wielu miejscach pojawiają się luki, nakładanie się czynności, nadmiar czynności kontrolnych itp., zjawiska pogarszające jakość procesów.

Jakość procesu biznesowego definiuje się na dwa sposoby. Po pierwsze – jako cele procesu ulepszania:

Trzy cele (ang. objectives) BPI:

• podnieść skuteczność procesów – aby produkowały pożądane rezultaty,
• podnieść wydajność procesów – aby oszczędniej zużywały zasoby,
• podnieść elastyczność procesów – aby lepiej adaptowały się do zmian wymagań klientów i biznesu.

Drugie określenie odpowiada na pytanie, czym charakteryzuje się dobrze zdefiniowany i dobrze zarządzany proces

Dobrze zdefiniowany i dobrze zarządzany proces to taki, który:

a) ma kogoś, kto jest odpowiedzialny za sprawny przebieg procesu, kto dba, aby proces był skuteczny, wydajny i elastyczny, aby produkował pożądane rezultaty; osoba taka nazywana jest właścicielem procesu (process owner),

b) ma dobrze zdefiniowane granice (zakres),

c) ma dobrze zdefiniowane wewnętrzne połączenia i odpowiedzialność,

d) ma udokumentowane zadania, procedury i wymagania szkoleniowe,

e) ma instrumenty pomiaru i kontroli (punkty kontrolne) umieszczone w miejscach bliskich wykonywanym działaniom,

f) ma instrumenty pomiaru zorientowane na wymagania klienta oraz wartości docelowe (określone wyniki, jakie należy uzyskać, targets),

g) ma znany czas cyklu,

h) ma sformalizowane procedury zmian,

i) ma w sobie wiedzę o tym, jak dobry może być (benchmarks).

Cel BPI

Głównym celem realizacji BPI w przedsiębiorstwie jest zapewnienie, aby w organizacji zachodziły procesy biznesowe które:

• eliminują błędy,
• redukują opóźnienia,
• maksymalizują wykorzystanie aktywów,
• promują rozumienie biznesu,
• są łatwe do prowadzenia,
• są przyjazne dla klienta,
• adaptują się do zmiennych wymagań klienta,
• wyposażają organizację w przewagę konkurencyjną,
• redukują nadmiar pracy

C. d. n.

————————-

[1] Harrington H. J., Business Process Improvement. The Breakthrough Strategy for Toatal Quality, Productivity and Competitiveness, MaGraww-Hill, Inc. 1991

—

Ilustracja

Lista kontrolna redukcji strat operacyjnych

—

W analizie ABC wykorzystuje się tzw. prawo Pareto (zasada Pareto, prawo 80/20, prawo 80-20, ang. Pareto Principle, Pareto Rule, The Law of Vital Few and Trivial Many – Prawo żywotnej mniejszości i błahej większości), mówiące że w wielu sytuacjach konkretnych 80% konsekwencji wypływa z 20% przyczyn. Wyrażenie „w wielu sytuacjach konkretnych” oznacza, że jest to prawo empiryczne. Zachodzi ono m. in. w wielu sytuacjach istotnych z punktu widzenia zarządzania, np.:

• podjęcie na naradzie ok. 80% decyzji zajmuje 20% czasu narady,
• ok. 80% defektów wynika z 20% przyczyn,
• ok. 80% sprzedaży realizowanych jest przez 20% sprzedawców,
• ok. 20% gospodarstw domowych w danym kraju posiada 80% majątku (przypadek opisany przez Vilfredo Pareto, stąd właśnie nazwa omawianej zasady),
• ok. 20% klientów przynosi 80% przychodów ze sprzedaży,
• w ok. 20% (grup) pozycji magazynowych zamrożonych jest 80% wartości zapasów…

Z powyższego wynika ogólna zasada, zgodnie z którą osiąganie określonych efektów będzie najbardziej ekonomiczne wtedy, gdy zajmiemy się tylko przyczynami powodującymi największy efekt, nie tracąc czasu, pieniędzy i wysiłku na błahostki.

Nazwa techniki:

Analiza ABC, analiza Pareto, metoda Pareto, metoda 80/20, metoda 20/80 (nieprawidłowa nazwa występująca w Polsce).

Opis postępowania

’1. Na podstawie zebranych danych sporządzić wykres Pareto
’2a. W przypadku dużej liczby kategorii i dużej liczby danych poprowadzić 2 poziome linie od prawej osi wykresu: jedną na wysokości 80%, drugą na wysokości 95%. Oznaczyć na wykresie 3 obszary (patrz Rys 1):

• Obszar A – wszystkie kategorie, dla których wykres kumulowany mieści się pod linią 80%,
• Obszar B – przylegający do obszaru A, a kończący się na kategorii leżącej bezpośrednio pod linią 95%,
• Obszar C – obejmujący pozostałe kategorie.

’2b. W przypadku niewielkiej liczby kategorii i niewielkiej liczby danych (tak jest w wielu przypadkach w praktyce produkcyjnej) wystarczy ograniczyć analizę do obszaru A (patrz Rys. 2).

’3. Wyznaczyć cele programu poprawy, uwzględniając priorytety ujawnione w toku opisanej analizy. Oszacować możliwe do osiągnięcia rezultaty.

Na przykład wykres na Rys. 2 dotyczy reklamacji składanych przez nabywców wentylatora stołowego. Jeśli uznamy, że możliwe jest całkowite wyeliminowanie błędu polegającego na obróceniu tylnej części obudowy (typowe zagadnienie dla rozwiązania poka-yoke) oraz całkowite wyeliminowanie hałaśliwości (dokładniejszy montaż osłony wiatraka) to możemy się spodziewać, że liczba reklamacji obniży się o ok. 80%.

Rys. 1

Analiza ABC

Pokazana na rysunku analiza dotyczy tych samych danych, na podstawie których sporządzono wykres przedstawiony na Rys. 3 w artykule Rozkłady potęgowe i diagram Pareto.

Rys. 2

Analiza ABC w prostym przypadku.

Powyższy wykres sporządzono na podstawie danych zamieszczonych w tabeli w artykule Rozkłady potęgowe i diagram Pareto.

UWAGI

1. Sporządzając diagram Pareto należy stosować się do uwag zamieszczonych w artykule Rozkłady potęgowe i diagram Pareto.
2. W praktyce często stosuje się analizę ABC razem z burzą mózgów i wykresem Ishikawy, w obu możliwych kolejnościach.

Zastosowania:

Wyznaczanie priorytetów.

—

Wykres Ishikawy

Inne nazwy:

Wykres przyczyn i skutków, wykres rybiej ości, rybia ość, ang. Ishikawa diagram, cause and effect diagram, fishbone, fishbone diagram

Opis postępowania

a) Jasno zdefiniuj problem, symptom albo skutek, którego przyczyny chcesz zbadać

b) Na arkuszu papieru blisko prawej krawędzi pośrodku wysokości napisz słowo oznaczające w/w problem i zamknij je w ramkę. Od lewej krawędzi arkusza poprowadź poziomą strzałkę do tej ramki (patrz rysunki poniżej)

c) Zależnie od specyfiki zadania i warunków postępuj według jednej z poniższych odmian postępowania

Odmiana 1 – Wykres Ishikawy ze wstępną klasyfikacją przyczyn

Opis postępowania

1) Zbierz niewielką grupę pracowników i wyjaśnij im, że zadaniem grupy będzie znalezienie przyczyn tego a tego problemu

2) Zaproponuj wstępną klasyfikację przyczyn

3) Zastosuj techniki Pięć razy Dlaczego oraz Burza mózgów, aby grupa określiła typowe przyczyny (ang. common causes) albo główne przyczyny (ang. root causes) problemu. Kolejne odpowiedzi na to pytanie oznacz kolejnymi strzałkami (na rysunku poniżej są to strzałki coraz cieńsze) i opisz.

Ilustracja

Rys. 1. Wykres Ishikawy ze wstępną klasyfikacją przyczyn.

Odmiana 2 – Wykres Ishikawy bez wstępnej klasyfikacji przyczyn

Opis postępowania

1) Zbierz niewielką grupę pracowników i wyjaśnij im, że zadaniem grupy będzie znalezienie przyczyn tego a tego problemu

2) Przeprowadź z grupą sesję burzy mózgów, aby grupa „wygenerowała” jak największą liczbę możliwych przyczyn problemu

3) Wspólnie z grupą dokonaj klasyfikacji przyczyn w taki sposób, aby kolejne odpowiedzi na pytanie „Dlaczego?” można było uporządkować według 2-6 głównych przyczyn (patrz rysunek poniżej z przykładem).

Ilustracja

Rys. 2. Wykres Ishikawy bez wstępnej klasyfikacji przyczyn - przykład.

UWAGI

1. Na rysunku 1. Pokazano najczęściej stosowaną wstępną klasyfikację przyczyn, tzw. 4M (od angielskiego Man, Machine, Material, Method albo Management). Zależnie od dziedziny, w której występuje problem stosuje się czasem inne wstępne kalsyfikacje, np.
   • tzw. 4P – People, Places, Policies, Procedures, czyli ludzie, miejsca, polityka (np. polityka jakości), procedury
   • tzw. 3S – Skills, Systems, Suppliers, czyli umiejętności, systemy, dostawcy
2. Niektórzy praktycy twierdzą, że przy pomocy techniki w odmianie 1 nie szukają tzw. zwykłych przyczyn, lecz tzw. specjalnych przyczyn (ang. special causes) problemów. Z powodów metodologicznych nie wydaje się to prawdopodobne, natomiast autorowi znana jest firma polska, w której do tego celu zastosowano z sukcesem drugą odmianę wykresu Ishikawy.
3. W toku stosowania drugiej odmiany techniki może się zdarzyć, ze grupa wygeneruje bardzo dużą liczbę przyczyn. Wówczas dla ułatwienia ich klasyfikacji standardowo stosuje się diagram powinowactwa (ang. affinity diagram)

Zastosowania:

Zadanie: Analiza przyczyn problemów, w przypadku, gdy problem pojawia się często.

Zadanie: Analiza przyczyn odchyleń w procesie, w przypadku, gdy odchylenie danego rodzaju pojawia się często.

(to samo zadanie, lecz sformułowane w języku potocznym oraz w terminach TQC)

—

Nazwy techniki:

Diagram afiniczny, Diagram powinowactwa, tablica afiniczna, metoda JK (od nazwiska twórcy – japońskiego antropologa Jiro Kawakita), ang. affinity diagram.

Opis postępowania

1. Burza Mózgów – jej celem jest wygenerowanie jak największej ilości pomysłów,
2. Każdy pomysł należy zapisać osobnej kartce; wygodnie jest użyć dużych karteczek post-it. Następnie wyeksponować je wszystkie, np. umieszczając na tablicy,
3. Zadaniem uczestników sesji jest pogrupowanie kartek w grupy zagadnień powiązanych,
4. Sporządzenie kartek z nagłówkami; nagłówek to tytuł grupy powiązanych zagadnień; jako nagłówka można użyć kartki już istniejącej, bądź sporządzić nową kartkę;
5. Wykończenie diagramu – umieszczenie grup tematycznych pod kartkami z nagłówkami; jeśli uczestnicy zauważą jakieś powiązania pomiędzy dwiema grupami, to niech umieszczą je po sąsiedzku, a nad ich nagłówkami umieszczą „nad-nagłówek”.

Ilustracje

Nadnagłówek

Nagłówek

Nagłówek

Etykieta

Etykieta

Etykieta

Etykieta

Nadnagłówek

Nagłówek

Nagłówek

Etykieta

Etykieta

Etykieta

Etykieta

Układ graficzny diagramu afinicznego

Sprządzanie diagramu powinowactwa. Fot. nashih, CC Attribution, Noncommercial, No Derivatives License.

Gotowy diagram powinowactwa. Fot. Sean Munson, CC Attribution, Noncommercial, No Derivatives License.

UWAGI

1. Jeśli pomysłów jest mniej, niż 15, nie ma potrzeby stosowania diagramu afinicznego do ich porządkowania.
2. Technika ma zastosowanie do porządkowania dużych zbiorów zagadnień, zwłaszcza w sytuacjach, gdy problematyka jest niejasna bądź zagmatwana, a także wtedy, gdy są duże różnice zdań, opinii i punktów widzenia. Drugie ważne zastosowanie: gdy potrzebne są oryginalne pomysły, więc dobrze jest zachęcić uczestników do myślenia kreatywnego.
3. Najlepsze wyniki uzyskuje się, gdy:

• w sesji bierze udział 5-8 osób,
• praca przebiega w ciszy,
• praca przebiega szybko, a uczestnicy są zachęceni do opierania się na pierwszych skojarzeniach, a nie na namyśle, gdy niewiele się zastanawiają,
• osoba prowadząca zachęca, aby uczestnik nie zajmował się wieloma zagadnieniami na raz, lecz raczej tylko jedną kartką w jednym ruchu,
• osoba prowadząca sesję pilnuje, aby żaden z uczestników nie narzucał innym własnego zdania;
• w przypadku różnicy zdań należy:
  • doprowadzić do dyskusji, ponieważ często okazuje się, że osoba protestująca po prostu chce dopisać nowe zagadnienie,
  • albo zachęcić uczestników do sporządzenia duplikatu kartek i drugiego diagramu.

—-

Prawa potęgowe

W wielu dziedzinach praktycznych obserwuje się, że zależność pomiędzy dwiema wielkościami empirycznymi spełnia tzw. prawo potęgowe, tzn. że przyjmuje postać:

Y=x ^w

Prostym „szkolnym” przykładem tej zależności jest funkcja kwadratowa (w=2), ale w ekonomii i zarządzaniu szczególne znaczenie mają prawa potęgowe z wykładnikiem ujemnym (funkcje malejące), dotyczące wielkości opisujących rozmiar bądź skalę zjawisk.

Rys. 1

Wykres funkcji potęgowej w przypadku praw potęgowych z wykładnikiem ujemnym

Na Rys. 1 pokazany jest wykres funkcji potęgowej o różnych wykładnikach ujemnych. Jeśli taka funkcja opisuje (w przybliżeniu) rozkład wielkości empirycznych (obserwowanych), to wiadomo, że istotne własności tego rozkładu zależą od wartości wykładnika. Na przykład:

• rozkład odpowiadający w przybliżeniu wykresowi narysowanemu białą linią posiada wartość oczekiwaną i wariancję,
• rozkład odpowiadający w przybliżeniu wykresowi narysowanemu niebieską linią posiada wariancję, ale jego wartość oczekiwana jest nieskończona,
• dla rozkładu odpowiadającego w przybliżeniu wykresowi narysowanemu różową linią zarówno wartość oczekiwana, jak i wariancja są nieskończone.

Dwa najbardziej znane — można powiedzieć historyczne — przykłady praw potęgowych to prawo Zipfa i rozkład Pareto.

Prawo Zipfa odnosi się do rankingów. Najczęściej chodzi o obiekty uporządkowane w szereg, zaczynając od obiektu posiadającego badaną cechę w najwyższym stopniu a kończąc na obiekcie posiadającym ją w stopniu najniższym. Taki szereg spełnia prawo Zipfa, jeśli

Y[R=r] ∼ (r/r_min)^-a,

gdzie r jest pozycją obiektu w rankingu, a r_min jest minimalną obserwowaną pozycją w rankingu (na osi X).

Przykład 1

Jeszcze kilkanaście lat temu można było zaobserwować prawie idealne spełnianie prawa Zipfa przez przedsiębiorstwa o różnych przychodach. Na przykład jeśli pierwsze w rankingu przedsiębiorstwo na danym terenie miało przychody roczne 1 mln jednostek pieniężnych, a drugie w rankingu 0,4 mln, to czwarte miało 0,16 mln, ósme 0,064 mln itd.

Przykład 2

Umówmy się, że różowa linia na Rys. 1 ilustruje liczbę wizyt na witrynach internetowych w określonym obszarze Internetu w określonym czasie. Wykres ten zaczyna się od X=5 (czego nie widać z powodu dużej rozpiętości skali), więc można go odczytać następująco: piąta w rankingu witryna odnotowuje — powiedzmy — 100.000 wizyt w rozpatrywanym okresie, dwusetna ok. 40.000 wizyt, sześćsetna ok 30.000 wizyt itd.

Prawa potęgowe odnoszą się m. in. do sieci takich jak Internet oraz do ich podzbiorów (np. tzw. blogsfera), sieci społecznych (np. kliki, sieci organizacji terrorystycznych), sieci energetycznych i wielu innych. Sieci odgrywają coraz większą rolę w biznesie (np. e-commerce, sieci reasekuracji w sektorze ubezpieczeń) i w dziedzinie bezpieczeństwa. Dlatego rośnie znaczenie technik analitycznych wykorzystujących prawa potęgowe.

REGUŁA 1: Analiza danych z zastosowaniem prawa potęgowego nie może pomijać ŻADNEGO obiektu z wybranego stratum w sposób arbitralny.

Reguła ta wynika z własności rozkładu potęgowego – jeśli pominiemy jakieś obiekty w sposób arbitralny, pozostałe nie spełnią prawa potęgowego mimo, że dla kompletnego zbioru ono zachodzi.

Jeśli obiektów jest bardzo dużo, a interesuje nas tylko wykładnik potęgi, można użyć części danych, ale nie wolno wybierać ich w sposób arbitralny, lecz losowo (np. losując 10% próby). Można także pominąć obiekty z „ogona” rozkładu, ale należy przy tym uważać, aby uwzględnione zostały wszystkie obiekty do granicy takiego obcięcia.

Często można spotkać analizy błędne dlatego, że pominięto obiekty o największym nasileniu rozpatrywanej cechy (ulegając złudzeniu, że są one „inne”, „wyjątkowe”). W Przykładzie 2 nie uwzględniono pierwszych 4 obiektów w sposób jawny, lecz nie jest to błąd, ponieważ uwzględniono je w sposób pośredni odnotowując, że pierwszym obiektem w szeregu jest obiekt o rankingu 5. W sposób formalny zostało to ujęte w zapisie funkcji (X/5). W przypadku ogólnym zapis rozkładu potęgowego przyjmuje analogiczną postać:

P[X=x] ∼ (x/x_min)^-b,

gdzie x_min jest minimalną obserwowaną wartością (na osi X). Uzyskujemy przy okazji „zaczepienie” rozkładów z różnymi wykładnikami w jednym punkcie (Y=1 na Rys. 1), które ułatwia wizualne porównywanie kształtu rozkładów.

Rozkład Pareto jest rozkładem statystycznym (rozkładem zmiennej losowej) w ścisłym znaczeniu. Można go zapisać powyższą formułą. W pełnym formalnym ujęciu postawienie znaku równości prawej i lewej strony wymaga ustalenia dodatkowych parametrów, w praktyce trudnych do interpretacji, więc dla uproszczenia poniższego wykresu przyjęto, że razem dają one współczynnik = 1.

Rys. 2

Wykres rozkładu Pereto

Przykład 3

Dla zagadnienia podobnego do tego opisanego w przykładzie 1 rozkład Pareto różni się od prawa Zipfa tylko tym, że zmienne są zamienione miejscami. Zatem powyższy wykres można czytać jak następuje: Na danym terenie 100 tys. gospodarstw domowych mieści się w najniższej, pierwszej kategorii dochodów, ok. 10 tys. gospodarstw mieści się w kategorii dochodów 7 razy wyższych, a 5 tys. gospodarstw osiąga dochody 11-12 razy wyższe.

Diagram Pareto

UWAGA: w zastosowaniu do zagadnień menedżerskich (gł. zarządzania przez jakość) nazwa diagram Pareto (wykres Pareto) jest używana zarówno w przypadkach podpadających pod prawo Zipfa, jak i w przypadkach podpadających pod rozkład Pareto.

Diagram Pareto przedstawia dwa wykresy zbudowane na tym samym zbiorze kategorii. Jeden wykres to uszeregowane w porządku malejącym liczebności WSZYSTKICH odnotowanych przypadków, a drugi wykres to te same liczebności, lecz skumulowane.

W zastosowaniu do zagadnień zarządzania przez jakość będą to najczęściej kategorie przyczyn powodujących defekty zaliczone do jednego „programu” (patrz Stratyfikacja danych w sterowaniu przez jakość – przykłady ).

Rys. 3

Diagram Pareto - przykład

Zazwyczaj na diagramie Pareto umieszcza się drugą, pomocniczą oś Y ze skalą procentową, przydatną do dalszych analiz. Na Rys. 3 ta dodatkowa oś, narysowana kolorem brązowym, mieści się po prawej stronie wykresu.

Sporządzanie wykresu Pareto

Nazwa techniki:

Diagram Pareto, wykres Pareto, metoda Pareto

Opis postępowania

1. Zebrać dane o WSZYTSKICH obserwowanych przypadkach. Zsumować liczebności przypadków zaliczonych do poszczególnych kategorii. Przypadki nie dające się zakwalifikować do żadnej z proponowanych kategorii należy zakwalifikować do kategorii „inne” („pozostałe”)
2. Uporządkować dane od największej do najmniejszej liczebności.
3. Umieścić dane w tabeli, podobnej do poniższego przykładu. W trzeciej kolumnie zamieścić obliczone liczebności skumulowane.
   

   Nr	Kategoria defektu	Liczba defektów	Kumulowana
   1	Obrócenie	22	22
   2	Hałas	10	32
   3	Pęknięcie	4	36
   4	Nacisk	2	38
   5	Resztki	1	39
   6	Obudowa	1	40
   7	Inne	4	44

4. Z trzech ostatnich kolumn tabeli utworzyć wykres: słupkowy z danych w drugiej kolumnie i liniowy z danych w trzeciej kolumnie (odpowiednie opcje są dostępne w każdym popularnym arkuszu kalkulacyjnym).

UWAGI

1. Jeśli danych i kategorii jest zbyt dużo, może się zdarzyć, że słupki nie ułożą się regularnie w sposób podobny, jak na wykresie rozkładu Pareto, lecz wystąpią „schodki” (uskoki). Zazwyczaj wskazuje to, że nie dokonano uprzednio właściwej stratyfikacji (UWAGA – stratyfikacja nie pokrywa się z owymi uskokami!).
2. Jeśli kategorii jest zbyt mało, trudno będzie wyciągać właściwie wnioski co do priorytetów w działaniach usprawniających bądź korygujących. Ponadto na wykresie słupek dla kategorii „inne” może być zbyt wysoki.
3. Jeśli danych jest zbyt mało, słupki będą miały podobną wysokość i trudno będzie wyciągać właściwie wnioski co do priorytetów w działaniach usprawniających bądź korygujących.

Przykład niewłaściwie zastosowanego wykresu Pareto: W artykule Arkusz zbiorczy – stratyfikacja danych do analizy danych zastosowano arkusz zbiorczy. Wykres Pareto jest nieprzydatny do analizy tych danych, co ilustruje poniższy rysunek.

Rys. 3

Niewłaściwy wykres Pareto.

—

Nazwa techniki:

Arkusz zbiorczy

Opis postępowania

A. Sporządzanie arkusza

1. Zbierz dokumentację zawierającą dane o badanym zjawisku z wybranego okresu.
2. Sprawdź w dokumentacji, jakimi kryteriami jest opisane badane zjawisko. Sporządź listę tych kryteriów.
3. Wybierz dwa kryteria, które według Twoich przypuszczeń mogą chwytać różnice w przebiegu zjawiska, jego charakterze bądź efektach.
   Przykłady: – reklamacje według przyczyn (pierwsze kryterium) i według regionu (drugie kryterium); – przestoje maszyny według długości przestoju (pierwsze kryterium – np. przestoje krótkie, średnie i długie) i według zmiany, na której przestój wystąpił
4. Sporządź czytelny arkusz – tabelę, w której główka opisuje kategorie jednego kryterium, a boczek opisuje kategorie drugiego kryterium (patrz przykład na rysunku poniżej).
5. Przeglądając dokument po dokumencie stawiaj ołówkiem w kreski w polach tabeli odpowiadających obu kryteriom (jak na przykładowym rysunku poniżej).

B. Analiza danych na arkuszu

1. Starając się ogarnąć spojrzeniem cały wypełniony arkusz poszukaj miejsc, w których jest najwięcej postawionych kresek.
2. Dodatkowo: Sporządź kserokopię wypełnionego arkusza. Rozetnij arkusz na pojedyncze kolumny i przestawiaj je tak, aby uzyskać skupisko szczególnie wielu kresek w jednym albo dwóch rejonach tabeli. Podobnie postąp z drugą kserokopią, ale rozcinając ją na wiersze i przestawiając wiersze.
3. Dodatkowo: Jeśli w poprzednim kroku stwierdzasz występowanie skupisk szczególnie wielu kresek w tabeli z poprzestawianymi np. wierszami, sporządź kserokopię tej poprzestawianej tabeli i rozetnij ją na kolumny. Przestawiając kolumny szukaj takiego układu tabeli, w którym skupiska szczególnie wielu kresek są najlepiej widoczne – taka właśnie tabela jest pożądanym wynikiem Twojej pracy.

C. Wnioskowanie

1. Skupiska szczególnie wielu kresek w tabeli wskazują, na których obszarach należy się skoncentrować poszukując przyczyn zjawiska.

Ilustracja

Przkładowy arkusz zbiorczy przyczyn wszystkich reklamacji dostaw pewnego produktu.

UWAGI

1. Jeśli analiza nie daje wyraźnych rezultatów, należy dobrać inną parę kryteriów.
2. Czasem arkusz zbiorczy może nie sprawdzać się w praktyce. Oto typowe tego przyczyny:
   • cele analizy są zbyt nieokreślone,
   • nie uwzględniono wszystkich danych,
   • pominięto jakieś kryteria albo dokumentacja nie obejmuje istotnych kryteriów,
   • w przypadku notowania danych z obserwacji na miejscu: obserwator nie nadąża z notowaniem,
   • w przypadku notowania danych przez wielu obserwatorów: różne osoby w odmienny sposób interpretują bądź notują swoje obserwacje,
   • nie przerowadzono pełnej analizy, gdyż np. zbyt wiele czasu i wysiłku pochłonęło zestawianie danych surowych, sporządzenie arkusza itp.
3. Nietrudno zauważyć, że dobrze sporządzona ostateczna tabela zbiorówki powinna dawać bezpośrednio materiał do prostego testu statystycznego, np. chi-kwardat.

—

UWAGA: nad literką x powinna znajdować się pozioma kreseczka oznaczająca, że chodzi o wartości średnie.

Wykres z granicami kontrolnymi, służący do detekcji niestabilności procesu, jest pomysłem Waltera Shewhart’a. W klasycznej kontroli jakości procesu jednak na ogół granice kontrolne określa się jako wielokrotność (najczęściej trzykrotność) odchylenia standardowego wyników mierzonych na wyjściu procesu. Genichi Taguchi natomiast zaproponował, aby granice te określać jako trzykrotność sigma, czyli odchylenia standardowego wyników pogrupowanych. W ten sposób, jego zdaniem, wykres kontrolny staje się czuły na przyczyny szczególne (special causes) niestabilności procesu, a jednocześnie nie daje zbyt często powodów do fałszywego alarmu, ponieważ nie jest nadmiernie czuły na wahania wyniku spowodowane przyczynami zwykłymi (common causes).

Zakładanie monitoringu procesu przy pomocy wykresu x-R

Wszystkie decyzje dotyczące polityki doskonałości procesu, a więc dotyczące liczebności grup, położenia granic kontrolnych, częstotliwości pomiarów, obliczeń i nanoszenia punktów na wykres, a także sposobów interpretacji wykresu podejmuje się na podstawie eksperymentów z pomiarami próbnymi. Wskazówki na ten temat znajdują się w zeszycie arkuszy kalkulacyjnych, który można ściągnąć stąd oraz z odnośnika w dziale Narzędzia naszej biblioteki.

UWAGA: plik jest spory, ma 523.264 bajty.

Sposób korzystania z wykresu x-R

Monitorowanie doskonałości (stabilności) procesu wg metody Taguchi’ego wymaga pomiaru wyników procesu zgrupowanych najczęściej po 2,3,4,5 albo 6. Średnią arytmetyczną dla grupy nanosimy na górną część wykresu (X), a rozstęp, czyli różnicę pomiędzy największym i najmniejszym wynikiem w grupie nanosimy na dolną część wykresu (R). Każdy z tych wykresów ma „skalę”, na którą składa się:

• linia środkowa, reprezentująca średni wynik („cel”), na który został nastawiony proces;
• granice kontrolne górna i dolna, leżące w odległości 3 sigma od linii środkowej.

A oto przykładowy wykres x-R:

Ilustracja

Przykładowy wykres xR

Obserwujemy, w jaki sposób zachowują się punkty na obu wykresach: czy mieszczą się pomiędzy granicami kontrolnymi, czy układają się po obu stronach linii środkowej oraz – generalnie – czy nie wykazują jakichś regularności. Regularności są bowiem przejawem różnego rodzaju niestabilności procesu.

Co znajduje się na arkuszach

Zeszyt Excela zawiera:

• 3 arkusze, służące jako praktyczne wprowadzenie w koncepcję Taguchi’ego oraz jako narzędzie do obliczeń niezbędnych w podejmowaniu decyzji o polityce jakości procesu,
• tablicę współczynników pomocną do obliczeń przy opracowaniu wyników eksperymentów na etapie opracowania polityki,
• arkusz do nanoszenia wyników, który przeprowadza niezbędne obliczenia i wykreśla wykres,
• wyjaśnienia i instrukcje.

UWAGA: plik jest spory, ma 523.264 bajty.

Nazwa techniki: Jidoka, autonomation (angielska nazwa niesłusznie zawężająca znaczenie jidoka), automatyzacja, autonomizacja (polskie odpowiedniki zawężonego znaczenia angielskiego)

Opis postępowania

System jest zorganizowany w taki sposób, w razie wystąpienia anomalii w procesie zapewnia:

1. wykrycie anomalii
2. zatrzymanie procesu
3. ustalenie albo naprawienie defektu
4. zbadanie pierwotnej przyczyny (root cause) i wdrożenie środków przeciwdziałających nawrotowi problemu

Przy czym w przypadku autonomation pierwsze 2 kroki wykonywane są automatycznie przez maszynę.

UWAGI

1. Rozwiązanie wynalazł Sakichi Toyoda w 1902 r. Było to niezwykle proste urządzenie, które wykrywało zerwanie się wątku i natychmiast zatrzymywało krosna (mechaniczne). Wynalazek ten uważa się dziś za początek Systemu Produkcyjnego Toyoty.
2. Automatyzacja jest tylko jednym z możliwych rozwiązań zapewniających wykonanie kroków 1. i 2. powyższej sekwencji. Innym popularnym rozwiązaniem jest andon – w tym wypadku pracownik (operator), który pierwszy zauważy defekt jest zobowiązany zatrzymać linię produkcyjną (zazwyczaj poprzez pociągnięcie za żółtą linę przeciągniętą nad stanowiskami).
3. Istotne jest systemowe znaczenie jidoka, a nie technika zatrzymania procesu. Jeśli proces ma być rzeczywiście płynny i spełniać wymagania Just in Time, nie może się w nim znajdować nic, co odbiega od normy. Z drugiej strony sam płynny i wyszczuplony proces też pełni rolę jidoka, gdyż w szczupłym procesie anomalia jest zauważalna od razu (na przykład pojawienie się pojemnika z częściami ale bez kanbanu). Natychmiastowość reakcji stanowi realizację maksymalnie krótkiego sprzężenia zwrotnego w pętli sterowania procesem (por. także poka-yoke).
4. Niezależnie od zastrzeżeń terminologicznych (patrz wyżej) automatyzacja-autonomizacja, czyli oddzielenie człowieka i maszyny ma podstawowe znaczenie, gdyż zwalnia operatora z konieczności natężania uwagi dla wychwytywania defektów. Natomiast w przypadkach, gdy nie stosuje się jej, podstawową zasadą jest nieukrywanie problemów, lecz natychmiastowe reagowanie na nie i powiadamianie przełożonych.

Zastosowania: Zapewnienie płynności procesu, eliminacja defektów

Nazwa techniki:

Pięć razy „Dlaczego”

Opis postępowania

Gdy trafiasz na problem, 5 razy zapytaj „Dlaczego?”
(jest to popularne hasło ujmujące sposób postępowania)

Zastosowania:

• Zadanie: Pierwotna przyczyna problemu (ang. root cause)
• Zadanie: Prawdziwa przyczyna problemu
• Zadanie: Wspólna przyczyna wielu problemów
• Zasada Systemu Produkcyjnego Toyoty

Tradycyjne i nowoczesne (TQC) traktowanie defektów

Poniższy rysunek pochodzi z niewielkiej książeczki, której autorem jest Tatsuo Ikezawa, profesor Uniwersytetu Waseda. Jest to pierwsze anglojęzyczne wydanie pochodzące z 1993 r. i nosi tytuł: „Skuteczne TQC. Jak uczynić zapewnienie jakości czymś więcej niż tylko sloganem”. Zostało ono poprzedzone czterdziestoma dziewięcioma wydaniami i dodrukami japońskimi, które ukazywały się począwszy od 1981 r. Przedmowę napisał Profesor Kaoru Ishikawa a wprowadzenie Profesor Milton Chen z Uniwersytetu Stanowego San Diego.

Spytaj 5 razy Dlaczego, a dojdziesz do przyczyny

Pytając 5 razy „Dlaczego?”, dochodzimy od symptomu do przyczyny. Lepiej jest eliminować przyczyny defektów, niż ich symptomy.

Schemat w górnej części rysunku ilustruje tradycyjne podejście, w którym jakość zapewniamy poprzez wychwytywanie symptomów wad (robi to inspekcja jakości), a następnie odrzucaniu sztuk wadliwych albo naprawianiu ich.

Dolna część rysunku pokazuje, że w TQC (Total Quality Control – Kompleksowe Sterowanie przez Jakość) dążymy do wykrycia przyczyn defektów, np. stosując technikę „5 razy Dlaczego”, aby następnie wyeliminować tę przyczynę. W ten sposób zapewniamy, że defekt z tej konkretnej przyczyny nigdy się już nie powtórzy!

Na podstawie: Góralczyk. A., Co to znaczy TQC (CWQC)?, „Problemy Jakości”, No 5, Warszawa 1996, s. 29-34

—

Burza mózgów (ang. Brainstorming, Brain-storming)

Opis postępowania

Grupa od kilku do 11 osób generuje pomysły na zadany temat, na sesji trwającej do 15 minut. Zgłoszone pomysły należy zapisać, a po zakończeniu sesji uporządkować ich listę.

UWAGI

Punkty krytyczne

• Wysłuchujcie nawet najdziwaczniejszych pomysłów.
• Nie krytykujcie żadnych pomysłów.
• Im więcej propozycji, tym lepiej.
• Wykorzystujcie pomysły innych jako inspirację dla nowych propozycji.

Istotne jest tutaj to, że pomysły innych osób wyzwalają „burzę” w uczestniku sesji.
Sesja nie powinna trwać dłużej, niż 15 minut.
Zazwyczaj następnym krokiem jest zastosowanie techniki Wykres Ishikawy.

Zastosowania:

Zadanie: Pierwsza przyczyna problemu
Zadanie: Wspólna przyczyna wielu problemów

Patrz także:

Wykres Ishikawy w kilku odmianach
Diagram powinowactwa

—